劉 頌 鄒清華 張 浪

（1.同濟大學建筑與城市規(guī)劃學院，上海 200092；2.上海市園林科學規(guī)劃研究院，上海 200232）

降溫距離與降溫幅度是評價綠地冷島效應(yīng)的重要指標，其精度對分析綠地降溫效益和影響綠地冷島效應(yīng)因素等具有重要作用，當前缺乏評價指標計算方法的精度對比研究。以2014年、2020年上海近郊區(qū)域29塊大于1 hm2的綠地為樣本，將各種方法計算的降溫距離和降溫幅度與綠地面積進行相關(guān)性檢驗以確定評價指標計算結(jié)果的精準性。結(jié)果表明：斜率法計算的降溫距離與綠地面積顯著相關(guān)，差值法計算的降溫幅度與綠地面積顯著相關(guān)，因此斜率法和差值法能更精準計算綠地降溫距離和降溫幅度，更適用于冷島效應(yīng)評價指標的測度。研究探討并對比多種降溫距離、降溫幅度的計算方法，對提升綠地冷島效應(yīng)評價的準確性、合理進行綠地布局和減緩城市熱島效應(yīng)提供科學依據(jù)。

城市綠地；冷島效應(yīng)；地表溫度；降溫距離；降溫幅度

城市化進程不斷加快改變了下墊面性質(zhì)和結(jié)構(gòu)，建設(shè)用地迅速擴張，綠地水體被不斷侵占。城市人口急劇膨脹帶來人為熱排放加劇等問題日趨嚴重，這些影響城市熱量平衡進而形成城市熱島效應(yīng)。城市及其周邊地區(qū)的氣候條件發(fā)生了顯著改變，并對全球氣候變化與大氣環(huán)流、區(qū)域大氣污染物的增長、輸送、擴散及沉降以及人體健康、能源耗散等產(chǎn)生深遠的影響。城市熱島效應(yīng)已經(jīng)成為影響城市生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展的8大環(huán)境問題之一[1]。

城市綠地能緩解城市熱島已達成共識，綠地通過植物遮陰、光合蒸騰[2]等作用攔截太陽輻射，增強城市近地面的大氣對流強度等[3]，形成綠地內(nèi)部溫度低于綠地周邊環(huán)境溫度現(xiàn)象，即冷島效應(yīng)[4]，進而顯著緩解城市熱島效應(yīng)。研究表明城市綠地的形態(tài)、面積是影響城市綠地冷島效應(yīng)的主要因素，同時也受到區(qū)位、風向等因素的影響[4-11]。但如何精準評價綠地的冷島效應(yīng)仍是研究熱點。

常見的城市綠地冷島效應(yīng)評價指標有兩個：降溫距離和降溫幅度，通過將綠地周邊地表溫度沿距綠地邊緣距離的梯度變化繪制成地表溫度—距離變化曲線來反映（圖1）。目前測度降溫距離、降溫幅度的方法有4種：（1）利用曲線變化的轉(zhuǎn)折點來確定綠地的降溫距離與幅度[4,7-8]，如杜紅玉等[4]將綠地降溫幅度定義為地表溫度—距離第一個轉(zhuǎn)折點處溫度與綠地內(nèi)部溫度之差，降溫距離定義為曲線第一個轉(zhuǎn)折點位置到綠地邊緣的距離；（2）用曲線的最高點代表綠地的降溫距離與幅度[12-13]；（3）對溫度—距離曲線進行擬合后計算降溫距離、幅度[14-17]；（4）用單位距離溫差變化反應(yīng)周邊降溫波動進而判斷有效降溫距離[18]。

圖1 地表溫度—與綠地邊緣距離變化曲線示意圖Fig. 1 Schematic diagram of curve of land surface temperature-distance from green space edge

綜上可見，當前對降溫距離與降溫幅度指標的計算方法多樣，但缺乏對比分析與精準性檢驗，未能有效證明指標測度結(jié)果的可靠性。本研究以上海市外環(huán)以外城市近郊區(qū)域綠地的冷島效應(yīng)評價為例，選取2014年、2020年兩期遙感影像以保證充足的數(shù)據(jù)樣本，通過反演地表溫度建立地表溫度—距離變化曲線，采用多種降溫距離、降溫幅度計算方法并驗證其精確度，為準確評價綠地冷島效應(yīng)提供科學參考。

1 研究區(qū)概況

上海市位于中國東部，120°51′-122°12′E，30°40′-31°53′N，地處長江和黃浦江入海匯合處，總面積6 340 km2。全市地勢平坦，水網(wǎng)縱橫。上海屬亞熱帶季風氣候，光照充足，雨量充沛。2021年上海人口總數(shù)達到2 487萬，城市居民的人口比例達到88%以上，位于全國最高水平。

本研究根據(jù)《上海市生態(tài)空間專項規(guī)劃（2021 - 2035）》選取外環(huán)綠帶以外、近郊綠環(huán)以里的近郊區(qū)域綠地為研究對象（圖2）。相較上海市主城區(qū)，近年來上海郊區(qū)正處于人口快速增長、建設(shè)用地不斷增長的時期[19]，城市熱島效應(yīng)變化顯著。

圖2 研究區(qū)域范圍示意圖（改繪自《上海市生態(tài)空間專項規(guī)劃（2021 - 2035）》）Fig. 2 Study area schematic diagram

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 地表溫度反演

本研究選取2014年6月1日至8月31日和2020年6月1日至8月31日Landsat8遙感影像分別進行中值合成，并采用大氣校正方法進行地表溫度反演，獲得兩個年份此時段平均地表溫度圖像。兩期遙感影像可以保證充足的數(shù)據(jù)樣本。2014年主城區(qū)平均溫度方差為9.00，研究區(qū)域平均溫度方差為8.35，2020年主城區(qū)平均溫度方差為11.00，研究區(qū)域平均溫度方差為12.46。2014年主城區(qū)地表溫度比研究區(qū)域分布更離散，數(shù)據(jù)波動顯著，而到2020年研究區(qū)域地表溫度波動則比主城區(qū)更顯著，這表明從2014到2020年間研究區(qū)域城市化進程加快，下墊面類型變化明顯，熱島效應(yīng)顯著，選取此時段研究區(qū)域熱島效應(yīng)顯著，研究綠地冷島效應(yīng)具有代表性。遙感影像成像時間天氣晴好，研究區(qū)域合成影像云量小于10%，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，數(shù)據(jù)預(yù)處理過程主要包括投影轉(zhuǎn)換、輻射定標、大氣校正，圖像切割等。所用Landsat8數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，反演地表溫度結(jié)果如圖3。

圖3 2014與2020年的6月1日-8月31日地表溫度反演Fig. 3 Land surface temperature inversion from June 1 to August 31, 2014 and 2020

2.2 綠地提取

研究結(jié)合高分1號影像、百度地圖等信息精確提取綠地信息，選擇研究區(qū)域的29個公園作為研究對象（圖4）。綠地選擇遵循以下原則：

圖4 29塊綠地樣本的空間分布Fig. 4 29 green space distribution

（1）綠地面積均大于1 hm2。相關(guān)研究表明，大于1 hm2城市綠地面積具有冷島效應(yīng)，小于1 hm2的綠地降溫效果不顯著，甚至可能生成熱島效應(yīng)[20]。（2）綠地周邊無大型水體、綠地等可能會影響冷島效應(yīng)的因素干擾。（3）綠地在2014 - 2020年間已經(jīng)建成，無顯著變化。

2.3 緩沖區(qū)分析

緩沖區(qū)法適用于研究綠地對周邊環(huán)境的冷卻范圍和強度[6]。根據(jù)已有研究，上海市綠地冷島效應(yīng)的降溫效果范圍約為500 m[21]，因此本研究在每塊綠地邊界以30 m為間隔，向外生成20個緩沖區(qū)（環(huán)），即延伸至綠地外圍600 m。利用ArcGIS將緩沖區(qū)與地表溫度圖疊加，得到各緩沖帶內(nèi)的平均地表溫度，并根據(jù)緩沖區(qū)距離與地表溫度建立地表溫度—距離變化曲線。

2.4 綠地冷島效應(yīng)指標計算方法比較

2.4.1 降溫距離的計算方法比較

現(xiàn)有降溫距離計算方法可歸納為：轉(zhuǎn)折點法[4,7-8]、最高點法[12-13]、擬合曲線法[14-17]、緩沖帶差值法[18]。

（1）轉(zhuǎn)折點法即常用的拐點法，將緩沖區(qū)距離—地表溫度曲線產(chǎn)生的第一個轉(zhuǎn)折點認定為綠地的降溫距離（圖5）。此方法最大程度地考慮綠地周邊環(huán)境對降溫效益的損耗，但周圍溫度變化可能并未達到穩(wěn)定狀態(tài)，因此測度的綠地降溫距離可能較小，低于綠地實際降溫范圍的峰值。

圖5 轉(zhuǎn)折點法測度降溫距離Fig. 5 The turning point method to determine the cooling distance

（2）最高點法則認為曲線的最高點為綠地冷島效應(yīng)的降溫距離，此后溫度急劇變化或趨于穩(wěn)定，也是目前應(yīng)用最為廣泛的測度方法（圖6）。此方法取降溫距離的極大值，但綠地冷島效應(yīng)受周邊環(huán)境、研究區(qū)域局地氣候等因素變化的影響，按最高點法的降溫距離取值可能過高或過低。

圖6 最高點法測度降溫距離Fig. 6 The maximum point method to determine the cooling distance

（3）擬合曲線法大多是對距離—地表溫度曲線進行三次擬合后，選擇擬合曲線最高點或曲線變化趨于平穩(wěn)的穩(wěn)定點計算綠地降溫距離，可細分為擬合曲線—最高點法與擬合曲線—穩(wěn)定點法（圖7，圖8）。擬合曲線法以較高精度曲線反應(yīng)距離與地表溫度變化情況，剔除異常值，更能反應(yīng)普遍規(guī)律。但擬合曲線—最高點法更傾向于反映綠地降溫距離最高取值所在的某段區(qū)間，精度仍有待提升。擬合曲線—穩(wěn)定點法在曲線擬合基礎(chǔ)上進一步選取平緩點，取值趨于同質(zhì)，變化不顯著，無法準確測度綠地冷島效應(yīng)能達到的降溫距離。

圖7 擬合曲線—最高點法測度降溫距離Fig. 7 The fitting curve-highest point method to determine the cooling distance

圖8 擬合曲線—穩(wěn)定點法測度降溫距離Fig. 8 The fitting curve-stable point method to determine the cooling distance

（4）緩沖帶差值法根據(jù)相鄰緩沖帶溫度差值—距離變化曲線，將首次溫差為零時達到的距離視為綠地降溫距離（圖9）。此方法與轉(zhuǎn)折點法相似，但在外界因素影響下綠地周邊地表溫度的突變干擾被忽略，使得降溫距離取值可能較小。而且此方法在實際研究中多取對應(yīng)緩沖區(qū)整數(shù)值作為降溫距離，未根據(jù)曲線對降溫距離進行進一步精確計算。

圖9 緩沖帶差值法測度降溫距離Fig. 9 The buffer zone difference to determine the cooling distance

上述方法計算綠地的降溫距離可歸納為對綠地周邊溫度波動點的選取，但多局限于曲線突變點，缺少對曲線達到穩(wěn)定狀態(tài)的精確測度，因此降溫距離計算結(jié)果可能受到局部環(huán)境影響而存在誤差。擬合曲線—穩(wěn)定點法雖提出選擇曲線變化趨于平穩(wěn)的穩(wěn)定點，但實際研究中通常主觀測度，缺乏對穩(wěn)定點前后的曲線變化穩(wěn)定性的定量計算。因此以上降溫距離測度方法均有一定局限性。

本研究提出斜率法，即計算距離—溫度曲線的每一段斜率的絕對值并繪制圖表分析斜率—距離變化，并將斜率達到最低點或此后變化趨于穩(wěn)定的點視為綠地的降溫距離（圖10）。曲線波動情況可通過斜率精確反應(yīng)，斜率最低處和變化趨于穩(wěn)定時為溫度—距離曲線變化最為平緩時刻，也是綠地冷島效應(yīng)能夠影響的有效范圍[22]。距離—溫度曲線斜率能夠更清晰反應(yīng)隨緩沖區(qū)距離的增長地表溫度產(chǎn)生變化，能夠精確計算綠地降溫距離。

圖10 斜率法測度降溫距離Fig. 10 The slope method to determine the cooling distance

表1 綠地冷島效應(yīng)指標與測度方法Tab. 1 Green space cold island effect index and determination method

2.4.2 降溫幅度的計算方法比較

常見降溫幅度計算方法可分為對應(yīng)點法（降溫距離計算方法）和差值法。一些學者認為綠地降溫距離為綠地冷島效應(yīng)可達到的有效范圍，同時也體現(xiàn)了綠地對周邊環(huán)境的最大降溫幅度，因此提出對應(yīng)點法（降溫距離計算方法）。對應(yīng)點法基于距離—溫度曲線，由上述降溫距離計算方法確定降溫距離后，再將降溫距離對應(yīng)的地表溫度與綠地內(nèi)部溫度差值視作有效降溫幅度，可細分為對應(yīng)點法（轉(zhuǎn)折點）、對應(yīng)點法（最高點）等。此方法計算的降溫幅度受降溫距離測度影響顯著，可能存在較大偏差。同時，有學者提出差值法，認為綠地降溫幅度計算應(yīng)充分考慮研究區(qū)域整體環(huán)境情況，認為綠地內(nèi)部與研究區(qū)域平均地表溫度差值更能精確反應(yīng)綠地的實際降溫幅度，兩種方法精度均有待驗證。

2.4.3 計算準確度的驗證依據(jù)

由前人研究可知，綠地降溫幅度與降溫距離與綠地面積均有顯著相關(guān)性，且面積較大的綠地更易產(chǎn)生冷島效應(yīng)。杜紅玉等[4]通過研究上海68塊綠地發(fā)現(xiàn)可通過增大綠地面積提升綠地降溫幅度，延長周邊降溫距離，促進綠地冷島效應(yīng)。王海濤等[5]發(fā)現(xiàn)公園水體、綠地面積與降溫幅度顯著相關(guān)，公園面積在16 hm2時降溫范圍達到變化閾值。Wang等[6]研究上海不同規(guī)模水平的公園時發(fā)現(xiàn)公園面積與公園平均地表溫度顯著相關(guān)，降溫距離與公園面積同樣具有顯著相關(guān)性，且超過10 hm2的公園影響降溫距離效果顯著增強。Qiu等[7]研究表明公園越大，降溫效果越好，降溫距離與降溫幅度均顯著增長。Xiang等[9]在蘇州的研究中表明綠地面積、周長面積比等與綠地降溫幅度呈顯著相關(guān)，部分小于10 hm2的綠地未能發(fā)揮綠地冷島效應(yīng)。Chen等[10]研究發(fā)現(xiàn)在夏季，綠地面積對綠地冷島效應(yīng)影響比形狀指標更顯著。仇寬彪等[11]研究上海林地斑塊時發(fā)現(xiàn)，林地斑塊面積越大、形狀越規(guī)則，產(chǎn)生冷島效應(yīng)越顯著。

因此，根據(jù)上述相關(guān)性結(jié)論，本研究通過SPSS 26分析不同計算方法的結(jié)果與綠地面積的相關(guān)性。由于選取的綠地樣本位置相近，氣候等環(huán)境因素影響可以忽略，因此可以認為，相關(guān)性越高，計算方法的精確度越高。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)域地表溫度與綠地特征分析

2014年夏季研究區(qū)域平均地表溫度37.1℃，2020年平均地表溫度達40.1℃，可見在研究時段城市熱島效應(yīng)顯著上升，增長了3.0℃。研究選取的29塊綠地面積范圍在2.0 hm2～239.7 hm2間，規(guī)模涵蓋大型、中型、小型等綠地（圖11）。2014年與2020年綠地內(nèi)部平均溫度均低于研究區(qū)域平均溫度，2014年綠地內(nèi)部平均溫度在32.7℃～36.5℃之間，與研究區(qū)域溫差為0.6℃～4.4℃。2020年綠地內(nèi)部平均溫度在35.8℃～40.0℃之間，與研究區(qū)域溫差為0.1℃～4.2℃。表明2014年與2020年綠地均產(chǎn)生冷島效應(yīng)。

圖11 2014年與2020年綠地樣本特征及平均溫度Fig. 11 Sample characteristics and mean temperature of green space in 2014 and 2020

2014年，01號綠地內(nèi)部均溫最低，為32.7℃；28號綠地最高，為36.5℃。2020年，26號綠地內(nèi)部均溫最低，為35.8℃；14號綠地最高，為40.0℃。兩年份的高溫和低溫綠地存在差異，主要是由于土地覆蓋類型發(fā)生轉(zhuǎn)變，更多耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變，同時部分高層建筑在2014 - 2020年建成，建設(shè)用地產(chǎn)生更多熱量。

由2014年和2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積相關(guān)性可知，2014年和2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積相關(guān)性系數(shù)分別為-0.23和-0.39*，表明綠地面積越大，綠地地表溫度越低，與Wang等人的研究結(jié)果一致[20]，且2020年綠地面積對綠地內(nèi)部溫度降低的促進作用更加顯著。因此，面積較大的綠地更易產(chǎn)生冷島效應(yīng)，與降溫幅度、降溫距離的相關(guān)性應(yīng)更顯著。

3.2 綠地冷島效應(yīng)指標測度

3.2.1 綠地降溫距離的計算

本研究采用前述的6種測度方法對綠地的降溫距離計算結(jié)果進行制圖（圖12），以11號綠地為例（綠地面積239.68 hm2，周長10.93 km），研究發(fā)現(xiàn)不同方法得出的降溫距離差異較大（圖13）：2014年和2020年轉(zhuǎn)折點法計算綠地平均降溫距離為88.8 m、105.6 m；最高點法計算綠地平均降溫距離為182.5 m、186.4 m；擬合曲線—最高點法計算綠地平均降溫距離為297.7 m、105.6 m；擬合曲線—穩(wěn)定點法計算綠地平均降溫距離為166.1 m、210 m；緩沖帶差值法計算綠地平均降溫距離為235.9 m、253.8 m；斜率法計算綠地平均降溫距離為245.8 m、249.1 m。2014年平均降溫距離測度，擬合曲線—最高點法＞斜率法＞緩沖帶差值法＞最高點法＞擬合曲線—穩(wěn)定點法＞轉(zhuǎn)折點法，2020年平均降溫距離測度，擬合曲線—最高點法＞緩沖帶差值法＞斜率法＞擬合曲線—穩(wěn)定點法＞最高點法﹥轉(zhuǎn)折點法，擬合曲線—最高點法測度值最高，轉(zhuǎn)折點法測度的距離較小，與上述提到的降溫距離測度假設(shè)相近。擬合曲線削弱了綠地周邊環(huán)境的微小影響，降溫距離取值可能較高。轉(zhuǎn)折點法重點考慮綠地周邊對降溫效益的損耗，忽略周圍環(huán)境氣候?qū)G地降溫范圍的促進作用，因此降溫距離取值可能較低。

圖12 多種方法測度11號綠地降溫距離Fig. 12 Multiple methods to determine the cooling distance of No. 11 green space

圖13 2014年與2020年綠地樣本降溫距離計算Fig. 13 Calculation of cooling distance between 2014 and 2020 green space samples

3.2.2 綠地降溫幅度的計算

分別用對應(yīng)點法、差值法計算選定綠地的降溫幅度。對應(yīng)點法需要先按照以上降溫距離計算方法確定降溫距離后，取值對應(yīng)的溫度點與綠地內(nèi)溫度做差值。差值法則直接計算即可（圖14）。

圖14 2014年與2020年綠地樣本降溫幅度計算Fig. 14 Calculation of cooling rate between 2014 and 2020 green space samples

由差值法可知2014年綠地平均降溫幅度為2.3℃，降溫幅度區(qū)間為0.6℃～4.4℃；2020年綠地平均降溫幅度為1.7℃，降溫幅度區(qū)間為0.1℃～4.2℃。對應(yīng)點法計算的2014年平均降溫幅度從2.4℃（對應(yīng)點法—轉(zhuǎn)折點）到3.0℃（對應(yīng)點法—擬合曲線最高點），2020年從3.3℃（對應(yīng)點法—轉(zhuǎn)折點）到4.0℃（對應(yīng)點法—緩沖帶差值）。在降溫幅度計算方法中，對應(yīng)點法均大于差值法。對應(yīng)點法在計算綠地周邊的降溫距離基礎(chǔ)上提取對應(yīng)溫度值，計算與綠地內(nèi)部溫度差值，更易受到周邊下墊面局部影響而獲得較高的對應(yīng)溫度值，缺少對研究區(qū)域整體溫度水平的把控，可能使得計算出的綠地降溫幅度偏大。而差值法考慮研究區(qū)域均溫，減少局地影響，能更客觀準確地反映綠地是否產(chǎn)生冷島效應(yīng)以及效應(yīng)水平。

3.3 綠地降溫距離、幅度與綠地面積的相關(guān)性檢驗

本研究采用綠地面積與降溫距離、降溫幅度的相關(guān)性，來驗證其準確性。由2014年和2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積相關(guān)性分析可知，2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積存在更顯著相關(guān)關(guān)系，因此選取2020年綠地面積、降溫距離和幅度數(shù)據(jù)進行指標計算方法的精度檢驗。2020年綠地面積與降溫距離、幅度相關(guān)性如表2所示，斜率法計算的降溫距離與綠地面積相關(guān)性最高，此計算方法的精確度最高。

表2 2020年綠地樣本降溫距離、降溫幅度與綠地面積相關(guān)性Tab. 2 Correlation between cooling distance, cooling amplitude and green space area 2020

但如前所述最高點法不能確定周邊溫度變化的穩(wěn)定區(qū)間，綠地產(chǎn)生的冷島效應(yīng)在最高點前可能已達到穩(wěn)定狀態(tài)，或者此后綠地降溫效益未達臨界點，因此計算值偏大或偏小。斜率法選取隨距離增加周邊地表溫度波動達到最穩(wěn)定狀態(tài)的點，充分考慮環(huán)境對綠地冷島效應(yīng)的促進與削弱作用，避免突變、擬合精度不足等產(chǎn)生的影響，因此本研究認為該方法能夠更準確地計算綠地的降溫距離。

差值法相較對應(yīng)點法計算的降溫幅度與綠地面積有顯著的相關(guān)性。對應(yīng)點法基于綠地的最大降溫距離計算降溫幅度，會受到降溫距離計算不準確的影響。且綠地周邊溫度波動與局地下墊面類型等有關(guān)，影響綠地降溫效益，使降溫幅度的計算出現(xiàn)偏差。差值法考慮研究區(qū)域在對應(yīng)年份的環(huán)境背景，更能精確反應(yīng)綠地的實際降溫效果。

4 結(jié)論

作為綠地冷島效應(yīng)的重要評價指標，降溫距離與降溫幅度的測度方法多樣。現(xiàn)有降溫距離測度方法包含轉(zhuǎn)折點法、最高點法、擬合曲線—最高點法、擬合曲線—穩(wěn)定點法、緩沖帶差值法。降溫幅度計算方法包含對應(yīng)點法與差值法，本質(zhì)上是對綠地周邊溫度—距離變化點的計算。通過以上方法對上海市近郊區(qū)域29塊綠地的降溫幅度、降溫距離進行計算，發(fā)現(xiàn)在本研究中面積較大的綠地更易產(chǎn)生冷島效應(yīng)，與前人研究一致，且2020年綠地面積對冷島效應(yīng)的促進作用更加顯著。因此，根據(jù)2020年綠地面積與各指標計算方法測度結(jié)果相關(guān)性強弱，判斷指標計算方法精確度較可靠。另外，各指標計算方法測度的降溫幅度、降溫距離的結(jié)果顯示，綠地冷島效應(yīng)存在差距且精度檢驗不足，本研究提出斜率法提升指標計算精度。

由綠地面積與降溫距離、降溫幅度的相關(guān)性檢驗可知，斜率法計算的降溫距離與綠地面積相關(guān)性較顯著。這是因為斜率法充分考慮其他因素作用，探尋綠地周邊溫度變化最穩(wěn)定狀態(tài)，因而能精準計算綠地的降溫距離。同時，差值法計算的降溫幅度與綠地面積顯著相關(guān)，表明研究區(qū)域的環(huán)境背景、區(qū)域地表溫度對綠地降溫幅度影響較顯著，研究區(qū)域與綠地內(nèi)部溫差更能反應(yīng)綠地的實際降溫幅度。因此，斜率法和差值法能精準地計算綠地降溫距離和降溫幅度，更適宜用于綠地冷島效應(yīng)研究。

本研究仍存在一定的局限性，如不同研究區(qū)域可能導(dǎo)致研究結(jié)論的差異。另外，本研究進行精度驗證是建立在降溫距離、降溫幅度的相關(guān)性檢驗之上的，還有待實地檢測驗證。