杜敏晴 王晨　吳世祥 劉守江

摘 要：該文對2000—2015年四川省的18個地級市區(qū)的城市綠化面積與城市年平均氣溫之間進行了回歸分析，建立了回歸模型，并對模型進行了檢驗。模型顯示，18個地級市區(qū)城市綠化面積與城市年平均氣溫之間呈現(xiàn)負相關關系，即隨著城市綠化面積的增加城市年平均氣溫會相應的降低。該研究對于未來全球氣候不斷變化、全球不斷變暖的情況下，進行城市化的發(fā)展規(guī)劃設計、環(huán)境保護、改善區(qū)域氣候等提供較為科學的指導。

關鍵詞：城市綠化面積；城市年平均氣溫；回歸分析；回歸模型；四川省

中圖分類號 P468.021 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2018）05-0071-04

Regression Analysis of Urban Green Area and Average Air Temperature

Du Minqing1 et al.

（1School of Land and Resources，China West Normal University，Nanchong 637009，China）

Abstract：In this paper，the regression analysis between the urban green area and the city average temperature in 18 prefecture level cities of Sichuan province in 2000—2015 is carried out，and the regression model is established and tested. The model shows that there is a negative correlation between urban green area and urban average temperature in 18 prefecture level cities，that is，with the increase of urban green area，the annual average temperature of city will decrease correspondingly. The research for the future global climate change，global warming，urbanization development planning and design，environmental protection，improve the regional climate，such as the provision of a scientific guidance.

Key words：Urban green area； Annual average temperature of city； Regression analysis； Regression model； Sichuan Province

1 引言

隨著人類對自然環(huán)境的活動強度增大，自然環(huán)境不斷發(fā)生著變化，其中城市氣溫的不斷攀升就是一個變化現(xiàn)象。由于環(huán)境的不斷發(fā)展，氣溫也相應的不斷變化著，出現(xiàn)了許多學者對城市氣溫的研究，在20世紀90年代，國內(nèi)外學者關于城市氣溫的研究很多。但涉及較多的是城市化對于城市氣溫的影響，以及城市熱島的分析研究[1-20]。而在研究中國城市化對城市氣溫的研究主要集中在中國華東[2-4]、華北[6]、東北[7-10]等城市；西北地區(qū)[13]的城市化對城市氣溫影響的研究，主要集中在西安[14]、蘭州、西寧和烏魯木齊[15]等地；對于西南地區(qū)[16]的城市化對城市氣候研究多集中在昆明、貴州、楚雄[17-20]等地；對于西南的四川、重慶等地區(qū)的研究較少，而對于城市綠化情況與城市氣溫的相關研究就更加稀少。根據(jù)張景哲等[21]對氣溫和下墊面之間的關系研究，發(fā)現(xiàn)水體和綠地對降溫有十分明顯的作用，可以有效調(diào)節(jié)溫度，特別是在夏季。本文在前人研究的基礎上展開了有關城市綠化面積與城市年平均氣溫的回歸性分析研究。

2 研究目的與意義

本文采用城市綠化面積與城市年平均氣溫之間的回歸性分析法，研究四川省18個地級市區(qū)城市綠化面積對城市年平均氣溫的影響程度。該研究在未來不斷的城市化過程中對未來城市氣候變化可能產(chǎn)生的影響，采取相應的措施，為城市的發(fā)展規(guī)劃設計、環(huán)境保護、改善區(qū)域氣候等提供較為科學的指導，有利于改善隨著全球氣溫的不斷攀升，全球不斷變暖所帶來的城市氣溫的不斷升高狀況，使城市生活更加舒適，人與環(huán)境關系更加和諧。

3 研究地區(qū)概況

四川省簡稱川或蜀，于我國西南地區(qū)，面積約48萬km2。全省地形西高東低，可分為川西高原和四川盆地兩大部分。四川盆地中亞熱帶濕潤氣候區(qū)，即四川盆地及周圍山地。該區(qū)全年濕潤溫暖，年均溫16～18℃，日溫≥10℃的持續(xù)期240～280d，氣溫日較差小，年較差大，呈現(xiàn)冬暖夏熱的狀態(tài)。由于受地理緯度和地貌的影響，氣候的地帶性和垂直方向變化十分明顯，東部和西部的差異很大，高原山地氣候和亞熱帶季風氣候并存。本文研究的18個地級市大部分便處于四川東中部氣候區(qū)，全年濕潤溫暖，而其中攀枝花屬于川西南山地亞熱帶半濕潤氣候區(qū)，年均溫12～20℃，年較差小，日較差大，早寒午暖，四季不明顯，但干濕季明顯，降雨集中在每年的6—8月這3個月。

4 資料來源及處理

4.1 數(shù)據(jù)來源 選取四川省18個地級市區(qū)作為研究對象，詳細數(shù)據(jù)分別為：（1）氣象資料：來源于四川統(tǒng)計年鑒和各地級市氣象站多年連續(xù)觀測資料。本文選用2000—2015年的年平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫數(shù)據(jù)等氣象數(shù)據(jù)。（2）統(tǒng)計資料：本文統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自四川省統(tǒng)計年鑒及各地級市統(tǒng)計年鑒[22]，選用了2000—2015年四川省18個地級市區(qū)的綠化覆蓋面積。

4.2 數(shù)據(jù)處理 利用Excel2010和SPSS17軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和相關回歸性分析，得出相應的回歸模型。

5 結果分析

5.1 綠化覆蓋面積逐年變化情況及城市內(nèi)部差異

5.1.1 綠化覆蓋面積逐年變化情況 用Excel軟件對2000—2015年18個市區(qū)的綠化覆蓋面積進行了統(tǒng)計分析，從圖1可以看出，從2000—2015年各市區(qū)的綠化覆蓋面積呈現(xiàn)不斷增長的狀態(tài)。其中2004年、2005年、2006年3年的綠化覆蓋面積增長較慢，2015年的綠化覆蓋面積增長量是2000年的4.6倍。

5.1.2 城市內(nèi)部差異 從圖2可以看出，各市區(qū)的16年綠化覆蓋面積屬成都市區(qū)最高，其綠化覆蓋面積遠遠大于其他地級市區(qū)。成都市區(qū)16年的綠化覆蓋面積達到了249044hm2，而巴中市區(qū)最低只有10900hm2。其他地級市區(qū)的綠化覆蓋面積均小于60000hm2。

5.2 年均溫逐年變化情況及城市內(nèi)部差異

5.2.1 年均溫逐年變化情況 用Excel軟件對2000—2015年18個市區(qū)的年均氣溫進行了統(tǒng)計分析，從圖3可以看出，從2000年到2015年各市區(qū)的年均氣溫整體呈現(xiàn)降低的趨勢，在18～17℃波動降低。而2006、2007年和2013年3年的年均氣溫比其他年份年均溫高，年均溫超過了18℃，這與這3年的綠化覆蓋面積增長和日照時數(shù)有一定的關系；另外2014年和2015年的年均溫高于2012年及其前面幾年，這與全球氣溫變暖和日照時數(shù)有關。根據(jù)圖1中的綠化覆蓋面積逐年增長趨勢可以看出2006、2007年和2013年這3年的增長速度較慢，相對應的年均溫也較高，可以看出綠化覆蓋面積與年均溫存在一定的關系。

5.2.2 城市內(nèi)部差異 圖4給出了近16年的18個地級市區(qū)城市年均溫變化情況，表現(xiàn)為：（1）除了攀枝花市區(qū)，其他城市的年均溫均小于19℃；（2）成都市區(qū)的年均溫是18個城市中最低的，只有16.1℃，比攀枝花市區(qū)的年均溫低了5.1℃。而成都市的市區(qū)面積最大，年均溫卻最低，這與該市區(qū)的綠化覆蓋面積存在一定的關系。攀枝花市區(qū)的年均溫最高，與市區(qū)的綠化面積有一定的關系，也與它所處的地理位置有關系。

5.3 綠化覆蓋面積與年均溫的回歸分析

5.3.1 相關分析 運用SPSS軟件，對綠化覆蓋面積與年平均氣溫進行相關性分析。得出綠化覆蓋面積與年平均氣溫的Pearson相關系數(shù)是-0.489，雙側顯著性檢驗的P值為0，在0.01以下。因此可認為綠化覆蓋面積與年平均氣溫之間具有一定的相關性，且呈負相關關系。表明隨著城市綠化覆蓋面積的增長，城市年平均氣溫不斷下降。運用Excel軟件繪制2000—2015年城市綠化覆蓋面積與城市平均氣溫之間的散點圖（見圖5）。由圖5可知，四川省18個地級市的城市綠化覆蓋面積與城市平均氣溫呈線性關系。從直線相關的變化方向來看，2000～2015年綠化覆蓋面積與年平均氣溫之間呈負相關關系，因此可以進行一元線性回歸分析。

5.3.2 回歸方程 運用SPSS軟件分別對2000—2015城市綠化覆蓋面積和城市年平均氣溫兩者的數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出以下一元線性經(jīng)驗回歸方程：Y=-0.934X+17.700（其中，X：綠化覆蓋面積，Y：年平均氣溫）。根據(jù)方程（模型）的方差分析數(shù)據(jù)，得出方程的F檢驗統(tǒng)計量為56.936，相應的概率P值均為0，小于0.05。說明綠化覆蓋面積與年平均氣溫之間的線性回歸呈顯著性，可以認為二者之間存在線性相關關系。

5.3.3 回歸系數(shù)分析 經(jīng)過SPSS軟件分析得出方程的回歸常數(shù)為17.700，置信度為95%的區(qū)間估計為（17.606，17.795）；回歸系數(shù)為-0.934，置信度為95%的區(qū)間估計為（0.000，0.000）；回歸系數(shù)檢驗的T值為-6.904，相應的概率P值為0，小于0.05?？烧J為該回歸系數(shù)有顯著性意義。

6 結論與討論

6.1 結論 經(jīng)過以上分析，本文得出了四川省18個地級市的城市綠化面積與年平均氣溫之間的回歸方程為：Y=-0.934X+17.700，相關系數(shù)R2為0.8489。根據(jù)方程可知，城市綠化面積每增加1hm2，城市年平均氣溫降低0.934℃?？梢姵鞘芯G化面積對于降低城市氣溫具有顯著影響。通過對2000—2015年的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，各市區(qū)的綠化覆蓋面積逐年增長情況與年均溫逐年變化情況相一致，隨著綠化覆蓋面積逐年增長年均溫逐年降低，而綠化覆蓋面積增長緩慢的年份年均氣溫比其他年份稍高。其中成都市的綠化面積一直呈增長趨勢，年平均氣溫呈現(xiàn)相應的降低趨勢，成都市16年以來的年平均氣溫一直是18個地級市中最低的。

6.2 討論與展望

6.2.1 討論 針對這一結果，再參考俞宗明（2009）、陳飛平（2013）以及張瑜（2015）等學者的研究，認為城市園林綠化不僅有改善環(huán)境、凈化空氣、促進城市生態(tài)良性循環(huán)等功能，還具有調(diào)節(jié)溫度的作用。根據(jù)學者研究發(fā)現(xiàn)，盛夏林蔭下氣溫比裸露地氣溫低3～5℃左右；綠色植物在夏季能吸收60%～80%日光和90%輻射能；園林綠地中地面氣溫比空曠地面氣溫低10～17℃，比柏油路低8～20℃。因此，本文建議在城市化規(guī)劃中不可只考慮城市綠化的經(jīng)濟效益，還要考慮城市綠化的重大生態(tài)環(huán)境效益。城市生態(tài)環(huán)境變好了，人們心身舒暢、心情愉悅，這樣更能創(chuàng)造出較多的經(jīng)濟效益。

6.2.2 不足與展望 城市化過程中對城市氣候會具有一定的影響，進而會加重一系列的環(huán)境問題。因此，對城市氣候的研究是非常必要的。由于數(shù)據(jù)資料的限制，本文僅對四川省18個地級市區(qū)的城市綠化面積與城市年平均氣溫之間進行了回歸分析，判斷其相關性。其中難免會存在著一些不足，主要有：（1）數(shù)據(jù)的年份選取上。本文僅選擇了近16年的數(shù)據(jù)資料分析，探討城市綠化面積與城市年平均氣溫之間的關系，數(shù)據(jù)較少，在某種程度上不能全面真實的反映城市綠化面積對城市年平均氣溫的影響。（2）本文對城市綠化面積和城市氣溫之間的變化規(guī)律還有待進一步的深入。例如：對城市氣溫變化趨勢產(chǎn)生的具體原因，今后將會出現(xiàn)的狀況等沒有進行相關的研究。尤其是城市綠化面積和城市氣溫對城市發(fā)展關聯(lián)性的研究，今后還需進一步的探討。（3）對城市綠化的植物選取上。在城市園林建設規(guī)劃時，哪些植物具有哪些經(jīng)濟效益和生態(tài)環(huán)境效益，這也是值得考慮的問題。例如：喬木、灌木和草本的面積比應該多大；哪類喬木、灌木和草本的綠地密度高，對空氣有哪些凈化作用，同時是否還能產(chǎn)生一定的經(jīng)濟效益，是否適合當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境等。（4）城市生態(tài)環(huán)境的改善涉及廣泛，對城市發(fā)展、城市環(huán)境以及氣候的變化都具有巨大作用。因此，應將其應用到實際當中去。本文只是對城市綠化面積和城市氣溫之間的相關性進行了分析，并沒有應用到城市規(guī)劃、城市建設和城市環(huán)境保護等當中去，這在后面的研究中亟需進一步深入探討。

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[22]http：//www.sc.stats.gov.cn/tjcbw/tjnj/2000—2015/index.htm（來源于四川統(tǒng)計年鑒2000—2015年的數(shù)據(jù)） （責編：張宏民）