曹潤祥,李發(fā)文,李建柱,馮 平

(天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室,天津 300072)

蒸散發(fā)是水文循環(huán)和能量循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1],研究蒸散發(fā)對深入認識水文循環(huán)機理、正確評估和科學管理水資源具有十分重要的意義。城市蒸散發(fā)是區(qū)域蒸散發(fā)中的特殊形式。在高強度的人類活動和氣候變化下,城市水循環(huán)表現(xiàn)出典型的“自然- 社會”二元特性[2],城市的社會側(cè)水循環(huán)過程可概化為“供水- 用水- 耗水- 排水”[3]。城市耗水可以理解為城市區(qū)域所有可能的蒸散發(fā),包括自然下墊面蒸散發(fā)和不透水面的蒸發(fā)、建筑內(nèi)部人類生產(chǎn)生活活動的蒸散發(fā)等。城市蒸散發(fā)對城市微氣象、城市生態(tài)環(huán)境及城市的供水都有著顯著影響。

在已往的研究中,許多方法被用來計算蒸散發(fā)量,包括水量平衡法[4]、氣象學方法[5- 6]與地表能量平衡法[7]。傳統(tǒng)的方法一般僅考慮均勻下墊面,對城市復雜下墊面的理解不足,結(jié)合遙感反演方法可彌補此方面的不足[8]。目前基于遙感的蒸散發(fā)計算方法如SEBS模型(Surface Energy Balance System)和SEBAL模型(Surface Energy Balance Algorithm for Land),往往得出城市下墊面蒸散發(fā)量比森林、農(nóng)田下墊面小的結(jié)論[9],但這無法解釋城市高耗水的現(xiàn)象[10]。從能量的角度分析,傳統(tǒng)基于遙感的地表能量平衡法計算區(qū)域蒸散時,能量平衡方程中的人為熱項和水平能量傳輸項常常被忽略。而在城市環(huán)境中,密集的人口導致人為熱大量排放[11],使其在地表能量收支平衡中占有不容忽視的比重[12]。Cong等[13]使用基于SEBS模型改進的SEBS- Urban模型計算了北京地區(qū)的蒸散量,模型考慮了城市人為熱對模擬結(jié)果的影響,顯示人為熱對城市蒸散發(fā)具有顯著的影響作用。Faridatul等[14]提出了改進的適用于城市的能量平衡算法uSEBAL,發(fā)現(xiàn)考慮了城市下墊面類型與人為熱通量后,計算結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)SEBAL模型。從二元水循環(huán)的角度分析,城市蒸散不僅包括自然側(cè)的草地、樹木灌叢以及其他植被覆蓋地面的蒸散[15],也包括人類活動下的室內(nèi)環(huán)境中產(chǎn)生的蒸發(fā)[16- 17],但這部分蒸發(fā)在傳統(tǒng)方法計算過程中沒有很好體現(xiàn)。為涵蓋城市各個環(huán)節(jié)的耗水,Zhou等[17]提出了城市耗水模型(UWD)計算框架,并據(jù)此對廈門地區(qū)的蒸散進行了估算,并通過區(qū)域水量平衡的方法對結(jié)果進行驗證,證明兩者對應較好且數(shù)值上明顯高于傳統(tǒng)的遙感反演結(jié)果。

SEBS- Urban及UWD模型在城市化地區(qū)的蒸散發(fā)模擬對數(shù)據(jù)有較高的要求?；谒? 熱耦合平衡理論的Budyko方程不需要大量的參數(shù)和計算資源,廣泛應用于流域水文過程的研究[18]。已往的研究證明,不同Budyko模型中水熱耦合控制參數(shù)受到流域下墊面特征的影響,包括植被覆蓋、土壤類型、地型要素及季節(jié)性氣候指數(shù)[19- 20]。很多研究也探討了非閉合流域水量平衡關(guān)系與拓展Budyko框架假設(shè)(Extended Budyko Hypothesis)的可解釋性[21],且一些研究也證明了Budyko在灌區(qū)尺度的適用性[22- 24],但較少有研究針對城市化地區(qū)探討其適用性。

本研究以天津平原區(qū)為例,用SEBS- Urban方法計算區(qū)域蒸散發(fā),分別在非城鎮(zhèn)區(qū)和城市建成區(qū)內(nèi)用MOD16產(chǎn)品和UWD對比分析,驗證模型的合理性,以期初步揭示城市內(nèi)特殊的水- 熱平衡關(guān)系；分析Budyko方程在城市地區(qū)的適用性,評估現(xiàn)階段研究區(qū)人為熱排放對區(qū)域水熱平衡關(guān)系的影響。

1 數(shù)據(jù)資料

1.1 研究區(qū)概況

本研究以天津市平原區(qū)為研究區(qū)域。天津是中國經(jīng)濟最發(fā)達也是城市化進程最為迅速的城市之一,中心城區(qū)高強度的人類經(jīng)濟活動對區(qū)域的水文循環(huán)過程及局地氣候產(chǎn)生了顯著的影響[25- 26]。天津市年內(nèi)溫差較大,多年平均氣溫在12 °C左右,極端最高氣溫為42.7 ℃,極端最低氣溫為-27.4 ℃；年平均相對濕度在50%～70%；區(qū)域多年平均降水在534.5～649.9 mm之間,屬半濕潤半干旱地帶,年平均陸面蒸散發(fā)512.3 mm,水面蒸發(fā)961.8 mm。研究過程中以天津大學衛(wèi)津路校區(qū)為城市建成區(qū)代表特征點。天津大學衛(wèi)津路校區(qū)地屬天津市南開區(qū),位于天津市主城區(qū)西南部。研究區(qū)位置示意如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位置示意Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 SEBS- Urban模型數(shù)據(jù)

SEBS- Urban模型的數(shù)據(jù)輸入包括遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)兩部分。本研究中,地表反照率、地面輻射率、植被覆蓋度、葉面積指數(shù)(LAI)、歸一化植被參數(shù)(NDVI)以及地表溫度通過MODIS遙感數(shù)據(jù)反演得到；地面參考高度處風速、大氣壓、相對濕度、比濕、地表參考高度處氣溫、向下短波輻射、向下長波輻射等輸入值通過中國區(qū)域地面氣象要素驅(qū)動數(shù)據(jù)集[24]獲得。此外,本研究為估算城區(qū)人為熱使用了DMSP/OLS的夜間燈光V4數(shù)據(jù),資料來源于美國地球物理數(shù)據(jù)中心,空間分辨率為1 km×1 km。

1.2.2 城市耗水UWD模型數(shù)據(jù)

計算天津大學衛(wèi)津路校區(qū)位置城市耗水模型UWD所用到的氣象數(shù)據(jù)也采用中國區(qū)域地面氣象要素驅(qū)動數(shù)據(jù)集。校區(qū)2017年的土地利用及逐月供用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)由天津大學后勤保障部提供。

1.2.3 Budyko模型數(shù)據(jù)

為構(gòu)建研究區(qū)Budyko方程,除上述數(shù)據(jù)集中的降水數(shù)據(jù)之外,還需土壤濕度數(shù)據(jù)與區(qū)域入境水量數(shù)據(jù)。其中,區(qū)域土壤濕度數(shù)據(jù)的獲取采用GLDAS- Noah陸面模式的V2.1數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)長度為2015—2017年,時間分辨率為1個月,空間分辨率為0.25°×0.25°。天津地區(qū)的入境水量由天津市水務局提供,時間精度為1個月。

2 模型方法

2.1 考慮人為熱的SEBS- Urban模型

SEBS模型是由Su于2002年提出的蒸散單層模型[27]。SEBS模型基于能量平衡理論,增加了地表粗糙度的計算拓展模塊以估算顯熱傳輸。在未考慮人為熱和水平能量傳輸?shù)那闆r下,地表能量平衡可用式(1)表示:

Rn=H+G0+λET

(1)

式中:Rn為凈輻射,W/m2；G0為土壤通量,W/m2；H為顯熱通量,W/m2；λET為潛熱通量,W/m2,其中λ為水汽化熱,ET為實際蒸散發(fā)。如果求得Rn、G0和H的值,便可以求得余項潛熱λET,進而可知實際蒸散發(fā)ET的值。

高度密集的城市建筑區(qū)的人為熱可高達400 W/m2[28],若在能量平衡項中忽略此影響,勢必會對城市地區(qū)蒸散量的估計造成較大的偏差。因此,本文采用Cong等[13]改進的SEBS- Urban模型對天津市城區(qū)的蒸散量進行計算。SEBS- Urban主要是將能量平衡方程的左側(cè)添加了人為熱項Qf,并用區(qū)域夜間燈光指數(shù)估算人為熱。其中地表能量方程可寫為

Rn+Qf=G0+H+λET

(2)

本研究中,人為熱影響區(qū)域的燈光值域設(shè)為52～63[29],對人為熱的賦值情況為:冬夏季值域為50～75 W/m2,春秋季值域為30～50 W/m2 [13,28],其中夏冬人為熱較高的原因是空調(diào)和暖氣的使用。本研究中SEBS- Urban的模型實現(xiàn)基于開源地理及水文建模工具PCRaster[29]。

2.2 城市耗水模型

相比基于能量平衡的SEBS- Urban模型,UWD模型[17]從城市二元水循環(huán)的角度解析城市蒸散發(fā):城市環(huán)境中建筑的窗、門及其他通風口類似自然環(huán)境中的植被葉片氣孔,水汽通過這些通道逸出而重新進入水循環(huán)。依據(jù)UWD模型對天津大學衛(wèi)津路校區(qū)的建筑體、硬化地面與屋頂、水面及綠地下墊面的耗水進行分項計算。

將建筑依宿舍區(qū)、教學辦公區(qū)與食堂分為3類,對于不同類型建筑內(nèi)部耗水可按式(3)計算:

EB=SBφ+0.03AGδDf

(3)

(4)

式中:EB為建筑內(nèi)部耗水量,m3；SB為建筑體內(nèi)各月的用水量,m3；φ為不同類型建筑的耗水比例；AG為室內(nèi)面積；δ為濕地面比例系數(shù)；Df為室內(nèi)地面的耗水強度；κi為各種用水項的比例；ξi為不同用水項的耗水比例；n為6,分別為洗漱、做飯、洗澡、清潔、飲用與洗衣6類。

對于發(fā)生于硬化路面與屋頂?shù)恼羯?EH)可表示為

EH=P0+(1-ψ)(PY-P0)+WA

(5)

式中:P0為各月未產(chǎn)流的日降水的總和,mm；PY為各月份降水量總和,mm；WA為各月校園內(nèi)部道路的人為灑水量,mm。

對于水面蒸發(fā)(Ew)及綠地蒸散發(fā)(EG)分別采用Penman和Penman- Monteith公式計算。

2.3 SEBS- Urban蒸散發(fā)模型驗證

目前大多數(shù)城市地區(qū)難以獲得可靠的地面通量觀測數(shù)據(jù),對城市地區(qū)蒸散發(fā)模擬結(jié)果進行精確驗證存在著客觀上的困難[14]。有關(guān)城市地區(qū)蒸散發(fā)模型驗證一般常采用與水量平衡法[13,16- 17]或蒸發(fā)皿數(shù)據(jù)對比的方法[14]。這些方法可以從整體上說明模型的合理性,但難以反映改進模型在建成區(qū)的細節(jié)效果,且當研究區(qū)內(nèi)城市面積占比較小時,水量平衡計算過程中區(qū)域蓄水量的不確定性[31]容易掩蓋城市化引起的蒸散發(fā)響應。

本研究采用了兩步驗證方法:整個研究區(qū)內(nèi)非建設(shè)用地占據(jù)更大比重(約85%),首先采用MOD16數(shù)據(jù)對非城鎮(zhèn)地區(qū)驗證,從而可從整體上把握模型的合理性；在城市化地區(qū),UWD模型原理簡潔,模型結(jié)構(gòu)的不確定性較小,可靠性較高,本文選用UWD模型結(jié)果進行驗證,以反映出SEBS- Urban模型在考慮人為熱前后的蒸散差異的細節(jié)。

2.4 任意時間尺度的水熱耦合平衡方程

楊漢波等[32]基于Budyko曲線,將任意時段內(nèi)的實際蒸散量(E)表示為該時段內(nèi)的可用水量(Q)和可用能量(采用潛在蒸發(fā)量E0表示)的函數(shù)。其中時段內(nèi)Q包括該時段的降雨量(P)、外部供水量(I)與時段初始時刻的土壤可供水量(S)。

(6)

式中:m為水熱耦合參數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 非城鎮(zhèn)區(qū)SEBS- Urban模型驗證

在非城鎮(zhèn)區(qū),模型無人為熱項添加,SEBS- Urban退化為普通SEBS模型,采用MOD16數(shù)據(jù)對非城鎮(zhèn)地區(qū)模擬結(jié)果做驗證。MOD16是目前應用最廣的遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品之一[33]。該數(shù)據(jù)集已經(jīng)通過了全球232個流域和46個野外渦度通量站臺的檢驗,總體模擬精度達到86%[34]。MOD16數(shù)據(jù)集在國內(nèi)被應用到多個區(qū)域的蒸散發(fā)時空變化研究中[35],且研究[33]表明,MOD16產(chǎn)品在外流區(qū)與水量平衡法的一致性高于內(nèi)流區(qū),在北方優(yōu)于南方。因此,可認為用MOD16產(chǎn)品來檢驗SEBS在非城市區(qū)域的表現(xiàn)有較高的可靠性。MOD16數(shù)據(jù)獲取算法基于Penman- Monteith方程,該產(chǎn)品不能獲得建成區(qū)的蒸散發(fā)數(shù)據(jù),因此僅被用來檢驗非城鎮(zhèn)地區(qū)SEBS/SEBS- Urban模型的準確性[31]。從2017年MOD16 A2產(chǎn)品中篩選了18景質(zhì)量較好的產(chǎn)品,并從中隨機抽取30個具有連續(xù)有效值的非城區(qū)格點和對應位置處SEBS/SEBS- Urban的計算結(jié)果進行對比,如圖2所示。從相關(guān)系數(shù)來看,30個點中除了點22和點26外,相關(guān)系數(shù)整體介于0.5和0.8之間。從SEBS/SEBS- Urban與MOD16 A2的標準差比值(σ)來看,僅有5個點σ<1,剩余25個點σ>1,表明SEBS- Urban計算結(jié)果的年內(nèi)變化幅度多數(shù)大于MOD16 A2產(chǎn)品,但相差幅度不大(除點14σ>2.0外,其他點均小于1.8)。從均方根偏差(RMSD)來看,RMSD值均不超過2.0倍的MOD16 A2標準差σMOD16。綜上,SEBS/SEBS- Urban模型可以有效地模擬非城鎮(zhèn)地區(qū)的蒸散發(fā)年內(nèi)變化過程,模型在整體上具有合理性。

圖2 SEBS反演結(jié)果相對于MOD16 A2產(chǎn)品的泰勒圖Fig.2 Taylor diagram of SEBS estimated ET vs. MOD16 A2 product

3.2 城市地區(qū)SEBS- Urban與UWD的對比驗證

將SEBS- Urban計算的城市部分ET與典型地市區(qū)域(天津大學衛(wèi)津路校區(qū))的UWD作對比驗證,以反映模型添加人為熱前后在建成區(qū)ET的細節(jié)效果。SEBS和SEBS- Urban模型計算結(jié)果與UWD計算結(jié)果對比如圖3所示。

圖3 UWD、SEBS與SEBS- Urban結(jié)果Fig.3 UWD,SEBS and SEBS- Urban simulation results

由圖3可以看出,在未考慮人為熱時,SEBS模型與UWD計算結(jié)果有較大的偏差,SEBS計算的ET全年均低于UWD計算結(jié)果。增加人為熱之后,SEBS- Urban模型計算的ET結(jié)果整體較SEBS模型顯著增加,除7月、8月外,SEBS- Urban與UWD的計算結(jié)果表現(xiàn)出很好的一致性。模型7月、8月的較大差異可能是SEBS- Urban的蒸發(fā)比插值引起對ET的高估。SEBS- Urban利用遙感數(shù)據(jù)僅可反演衛(wèi)星過境日的當日ET值,但遙感模型常常因為天氣狀況和遙感質(zhì)量的原因無法獲取清晰的圖像而造成數(shù)據(jù)缺失,1年中實際可用的遙感數(shù)據(jù)最多只有80 d左右。而由于區(qū)域氣候特征,天津地區(qū)7月、8月雨水充沛,2017年7月、8月每月可用的遙感數(shù)據(jù)僅有1幅(晴日),因此,據(jù)此插值不可避免地造成了對ET的高估。總體看來,SEBS- Urban模型在考慮人為熱影響后,與UWD計算結(jié)果的相關(guān)系數(shù)達0.84,Nash效率系數(shù)為0.82,兩者表現(xiàn)出了較好的一致性。

UWD計算的年總蒸散發(fā)量為422.6 mm,ET最大的月份出現(xiàn)在6—8月,由圖3(b)可以看出,夏季前后社會側(cè)耗水,包括建筑內(nèi)(宿舍、教學區(qū)、食堂)蒸發(fā)、硬化路面灑水蒸發(fā),對整體蒸散發(fā)的貢獻比最小,而冬季則為最大。這是因為冬季天然蒸散發(fā)很小,相對穩(wěn)定的室內(nèi)人類用水活動造成水量蒸散發(fā)占據(jù)了較大的比例；而夏季校園內(nèi)植物蒸騰量極大增加,成為總蒸散發(fā)量的主導因素。

上述結(jié)果反映了城市地區(qū)特殊水- 熱關(guān)系。從能量的角度來看,一方面城市由于不透水面積的增加導致了顯熱的增加,另一方面,城市人為熱貢獻了額外的潛熱增長。而從二元水循環(huán)的角度來看,一方面城市不透水面的增加導致了自然側(cè)的蒸散發(fā)減少；另一方面,城市中人類活動用水形成了社會側(cè)的額外蒸散發(fā)形式。無論從哪種角度分析城市地區(qū)蒸散,忽略人類活動影響都將無法準確描述區(qū)域蒸散發(fā)特征。

3.3 天津市蒸散發(fā)特征分析

利用SEBS模型和SEBS- Urban模型獲得研究區(qū)2015—2017年的蒸散發(fā)反演結(jié)果如表1所示,其空間分布如圖4所示。由表1可以看出,對于整個天津平原區(qū),由于考慮了人為熱,SEBS- Urban各個月份的ET計算結(jié)果較SEBS均有不同程度的增高,3 a增幅范圍為7.2%～8.7%。表1中冬季部分月份結(jié)果為負,是由于出現(xiàn)凈輻射量為負的情形,對應時段可能出現(xiàn)了較大強度的凝結(jié)水[10]。從ET年內(nèi)時程分配來看,兩模型計算結(jié)果年內(nèi)變化趨勢具有明顯的一致性,各年相關(guān)系數(shù)均達到0.99以上。從ET的空間分布來看,SEBS計算結(jié)果的ET低值區(qū)恰好與高度城市化地區(qū)相吻合。在以往蒸散模擬研究中,這一特征常被用來解釋城市地區(qū)的陸面硬化對蒸散發(fā)的抑制作用；而計算結(jié)果中ET高值集中的地方出現(xiàn)在水域較多的沿海和濕地較多的地區(qū),這些地方水分供給較好,蒸散發(fā)相對劇烈。SEBS- Urban模型結(jié)果中,由于考慮人為熱的影響,城區(qū)的模擬結(jié)果較SEBS顯著增高,建成區(qū)3 a增幅范圍為85%～115%。中心城區(qū)考慮了最高的人為熱,但ET仍較周邊略微偏小,這反映了城區(qū)因硬化路面導致的ET減小和人為熱劇烈導致潛熱增加兩者互相作用的結(jié)果,綜合作用的結(jié)果仍然降低了城區(qū)的ET；郊區(qū)城鎮(zhèn)化區(qū)域在考慮人為熱后,ET顯著增加,這可能是因為郊區(qū)聚集了較多的人口(表現(xiàn)為較高的夜間燈光指數(shù)),但對下墊面的改造遠不如城市中心劇烈。對于非城市化地區(qū)(夜間燈光指數(shù)<52),SEBS模型與SEBS- Urban具有相同的模擬結(jié)果。

表1 SEBS與SEBS- Urban模型對研究區(qū)2015—2017年ET計算結(jié)果 mm

圖4 2015—2017年SEBS與SEBS- Urban模型對天津平原地區(qū)蒸散發(fā)分布模擬結(jié)果Fig.4 Annual evapotranspiration distribution modelled by SEBS and SEBS- Urban over 2015—2017

3.4 水熱耦合平衡方程在城市化地區(qū)的適用性分析

以研究區(qū)SEBS- Urban模型2015—2017年計算結(jié)果為樣本進行Budyko方程擬合。由于序列較短,Budyko參數(shù)的驗證借鑒了“留一法”交叉驗證方法的思路,即每次取1 a對模擬結(jié)果作驗證。由于人為熱在1 a中不同時段具有一定的變化,因此在對水熱耦合參數(shù)m率定時,將m看成Hj(j=1,2,…,12)向量,以率定期RMSE值最小為優(yōu)化目標,并用和聲算法(Harmony Search)對其優(yōu)化求解。水熱耦合方程模擬得到天津地區(qū)2015—2017年逐月的蒸散發(fā)量,結(jié)果如圖5(a)所示,可以看出3種驗證情形下,Budyko都可大致反映出月尺度下研究區(qū)蒸散規(guī)律。由圖5(b)可以看出,驗證期內(nèi)兩者保持了很好的線性關(guān)系,兩者線性回歸的方程斜率為0.8～1.2。同時,相關(guān)系數(shù)在0.9以上,p值均小于0.001,表明驗證期模擬的月蒸散過程與SEBS- Urban吻合較好,在一定程度上可以說明水熱耦合平衡方程仍可以適用于模擬受人為熱影響劇烈的城市地區(qū)的月蒸散量。利用天津市2015—2017年數(shù)據(jù)擬合得到參數(shù)m的年內(nèi)變化過程,如圖5(c)所示。參數(shù)m反映了區(qū)域下墊面特征,對于天津地區(qū),城區(qū)多樣的景觀植被、城市周邊的作物及人為熱的排放共同影響著區(qū)域水熱平衡關(guān)系。由圖5(c)可以看出,研究區(qū)Budyko參數(shù)m年內(nèi)變化最主要體現(xiàn)的是季節(jié)變化趨勢。用研究區(qū)SEBS- Urban與SEBS的各月差值表征人為熱影響,同參數(shù)m作相關(guān)分析,并未發(fā)現(xiàn)顯著相關(guān)(p>0.05)。將SEBS模型結(jié)果擬合得到的Budyko參數(shù)向量與SEBS- Urban的Budyko參數(shù)向量做t檢驗,亦未發(fā)現(xiàn)顯著差異。這可能是因為在整個研究區(qū)范圍,人為熱影響的區(qū)域比例僅占研究區(qū)15%,雖然在城市建成區(qū)內(nèi)人為熱對蒸散發(fā)影響明顯,但上升到整個區(qū)域尺度,這種影響未能在Budyko參數(shù)上有所體現(xiàn)。在更小的空間尺度上(如僅建成區(qū))的研究有待進一步探索。

圖5 2015—2017年Budyko模擬結(jié)果分析Fig.5 Budyko monthly simulation results analysis over 2015—2017

4 結(jié) 論

本研究以天津平原區(qū)為研究區(qū),建立了考慮人為熱影響的SEBS- Urban蒸散發(fā)模型,采用兩步驗證法對SEBS- Urban模型的可靠性進行了驗證；利用計算得出的研究區(qū)2015—2017年蒸散發(fā)結(jié)果探討了Budyko方程在城市地區(qū)的適用性。主要得到以下結(jié)論:

(1) 通過與MOD16產(chǎn)品和天津大學校區(qū)城市耗水模型計算結(jié)果對比分析,證明SEBS- Urban模擬結(jié)果在研究區(qū)內(nèi)具有合理性,且能反映建成區(qū)考慮人為熱后的蒸散發(fā)變化細節(jié),體現(xiàn)了蒸散發(fā)項在城市地表能量平衡與二元水循環(huán)系統(tǒng)中的相合性。

(2) 考慮人為熱后,2015—2017年天津平原區(qū)總蒸散量各年增幅為7.2%～8.7%,而建成區(qū)增幅達85%～115%。

(3) Budyko方程對SEBS- Urban結(jié)果的擬合效果較好;但研究區(qū)尺度上,水熱耦合參數(shù)未與人為熱表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性。