劉君男，陳 天

引言

城市熱環(huán)境是指與熱相關(guān)的城市物理環(huán)境，關(guān)系人體冷熱感知、健康狀況及人類的生存和可持續(xù)發(fā)展。城市熱環(huán)境水平主要受太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、近地面大氣條件（風(fēng)速、濕度、大氣渾濁度等）、下墊面類型（具有不同反射率、反照率和熱容特征的用地類型）和人類活動(dòng)（生產(chǎn)、生活排熱）的影響[1]。全球氣候變化與城市化引起太陽(yáng)輻射變化[2]、近地面大氣環(huán)境惡化、城市下墊面急劇改變以及人口大量集聚，熱島效應(yīng)凸顯，城市熱環(huán)境不斷惡化，導(dǎo)致城市尤其是中低緯度經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市面臨極大的健康風(fēng)險(xiǎn)[3，4]、能源消耗成本[5]53及溫室氣體排放量[5]53，[6]。優(yōu)化城市熱環(huán)境是全球氣候變化與城市化兩大趨勢(shì)背景下的重要議題，也是響應(yīng)我國(guó)“健康城市建設(shè)”及“碳達(dá)峰、碳中和”戰(zhàn)略的舉措之一[5]54。

城市熱環(huán)境研究在熱島成因、影響機(jī)制、時(shí)空演變特征和優(yōu)化策略等方面已有大量研究成果[7-9]。但城市的復(fù)雜異質(zhì)屬性使得在宏觀尺度全面定量化描述城市空間形態(tài)特征較為困難，因此既有研究多針對(duì)城市單一空間要素（綠地率[10]、天空視域因子[11]、建筑密度[12]、迎風(fēng)面指數(shù)[13]等）或多要素的二維空間（如土地利用格局[14]、景觀格局[15]等）展開。這種對(duì)城市熱環(huán)境研究的拆解與降維存在一定的局限性，一方面，單一空間要素對(duì)熱環(huán)境有限的解釋度易導(dǎo)致不同研究的結(jié)論存在較大差異，如在不同空間粒度下，綠地率與地表溫度的相關(guān)性存在顯著差異[16]；另一方面，僅在街區(qū)或住區(qū)等微觀尺度下研究三維空間形態(tài)與熱環(huán)境的關(guān)系，導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)論往往只能作為地塊城市設(shè)計(jì)的輔助依據(jù)，難以為城市整體氣候規(guī)劃與治理提供支撐；此外，當(dāng)前城市熱環(huán)境研究缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[17]1881。上述局限性均制約了理論成果向?qū)嵺`應(yīng)用轉(zhuǎn)譯。

2012 年，Stewart 等人提出局地氣候區(qū)（LCZs，Local Climate Zones）概念，為從城市氣候角度精細(xì)化、多維度描述復(fù)雜城市空間提供了可能。LCZs 綜合考慮了影響城市局地氣候的4 類指標(biāo)，包括地表結(jié)構(gòu)（天空視域因子、街谷高寬比、粗糙元素高度）、地表覆蓋類型（建筑、植被、不透水面比例）、地表材質(zhì)（地表熱導(dǎo)納、反射率水平）和人類活動(dòng)（生產(chǎn)排熱），定義了17個(gè)具有不同熱屬性和形態(tài)屬性的標(biāo)準(zhǔn)氣候分區(qū)，包括10個(gè)“建成類型”（built types）（LCZ 1～ 10）和7 個(gè)“土地覆被類型”（land cover types）（LCZ A～ G）[17]1885。LCZs 為不同地區(qū)和學(xué)科開展熱環(huán)境研究提供了一套技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，有助于跨學(xué)科研究工作的開展，也有助于城市規(guī)劃與管理者從區(qū)域或城市層面實(shí)施氣候規(guī)劃與治理。2012 年以來(lái)，基于LCZs 的城市熱環(huán)境研究備受重視并已在國(guó)外130 多個(gè)城市廣泛開展[18]1862。既有研究主要聚焦于LCZs 數(shù)據(jù)獲取[19]423、分類技術(shù)方法[19]432，[20]、城市熱島時(shí)空分異等方面[21，22]，但城市形態(tài)要素對(duì)LCZs熱環(huán)境的影響機(jī)制尚不明晰[18]1870?；诖?，本文以我國(guó)夏熱冬暖地區(qū)高度城市化的澳門為例，劃定LCZs 分區(qū)，分析澳門熱環(huán)境的時(shí)空分異特征，并建立城市形態(tài)因子與各LCZs 分區(qū)熱環(huán)境關(guān)系的空間回歸模型，以識(shí)別不同LCZs 分區(qū)熱環(huán)境的關(guān)鍵影響因子和機(jī)制，為澳門熱環(huán)境優(yōu)化的空間與治理策略提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

澳門位于我國(guó)東南沿海珠江入?？谖髂习?，由澳門半島、氹仔、路環(huán)、路氹填海區(qū)及橫琴島澳門大學(xué)新校區(qū)（圖1）組成。澳門為典型的亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，具有高溫高濕、輻射強(qiáng)烈的氣候特點(diǎn)。1991～2020 年平均氣溫22.8℃，極端最高溫度達(dá)38.9℃，是我國(guó)極端高溫事件易發(fā)區(qū)。根據(jù)2002 年至2022 年月平均溫度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（圖2），澳門5 月～10 月平均溫度均超過(guò)年平均溫度值，為高溫風(fēng)險(xiǎn)較高月份。澳門還是典型的高人口密度、高城市化率城市，熱島效應(yīng)顯著。特殊的地理氣候條件及城市發(fā)展水平使得澳門面臨極大的高溫挑戰(zhàn)，城市熱環(huán)境亟待優(yōu)化。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)包括Landsat8 OLI/TIRS 遙感數(shù)據(jù)、Worldview-2 高精度遙感數(shù)據(jù)、建筑及氣象數(shù)據(jù)（表1）。由于澳門熱環(huán)境最惡劣的7、8 月份的遙感影像云量過(guò)大，無(wú)法準(zhǔn)確反演地表溫度，因此綜合考慮影像質(zhì)量、云量、季相和可獲得性，選擇同樣存在高溫風(fēng)險(xiǎn)的10 月份遙感影像作為研究數(shù)據(jù)，雖然難以描述澳門熱環(huán)境最惡劣時(shí)期的溫度特征，但可描述不同LCZ 的相對(duì)熱環(huán)境特征，對(duì)于制定熱環(huán)境優(yōu)化策略具有參考意義。利用ENVI5.3對(duì)遙感影像進(jìn)行融合、勻色、鑲嵌、輻射定標(biāo)和大氣校正等預(yù)處理。建筑數(shù)據(jù)包括建筑輪廓和高度信息，依據(jù)國(guó)家《民用建筑設(shè)計(jì)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)(GB 50352-2019)》和Stewart 等人的LCZs 分類指標(biāo)參數(shù)值，將建筑高度分為高層（＞27m）、中層（10～27m）和低層（＜10m）3 類，建筑密度分為緊湊型（＞0.4）和開放型（≤0.4）兩類，并結(jié)合Landsat8 OLI/TIRS 和Worldview-2 遙感影像作為L(zhǎng)CZs 制圖和城市形態(tài)指標(biāo)計(jì)算的支撐數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)用于地表溫度反演過(guò)程。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

2.2 LCZs 分區(qū)尺度選擇

尺度是熱環(huán)境研究的關(guān)鍵問(wèn)題[23]。LCZs 具有明顯的尺度效應(yīng)，不同尺度的分區(qū)具有不同的空間形態(tài)與熱環(huán)境特征。因此，尺度選擇是劃定LCZs 分區(qū)、測(cè)度熱環(huán)境、分析影響機(jī)制的前提，且對(duì)于規(guī)劃研究人員分析城市形態(tài)參數(shù)和熱環(huán)境，政府管理人員明確基本管控單元具有重要意義。為避免經(jīng)驗(yàn)判斷導(dǎo)致的尺度選擇誤差，本文利用半變異函數(shù)[24]及Pearson 相關(guān)系數(shù)定量化計(jì)算不同網(wǎng)格尺度的城市形態(tài)異質(zhì)性及形態(tài)參數(shù)對(duì)熱環(huán)境的解釋力。以30m 為步長(zhǎng)，利用ArcGIS10.2 漁網(wǎng)工具創(chuàng)建30m～360m 共12 類網(wǎng)格，計(jì)算不同網(wǎng)格尺度下建筑高度與密度兩個(gè)關(guān)鍵形態(tài)因子[25]102818的半變異函數(shù)，以及綠地率和不透水面率兩個(gè)關(guān)鍵熱環(huán)境因子[26]126877與地表溫度的相關(guān)系數(shù)。最終選擇120m×120m 網(wǎng)格作為L(zhǎng)CZs 分區(qū)尺度，既保證單元網(wǎng)格內(nèi)具有相似的空間形態(tài)屬性，同時(shí)保證形態(tài)參數(shù)對(duì)熱環(huán)境具有明顯的解釋力。

2.3 局地氣候區(qū)劃分

本研究采用綜合分類法[25]102818構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集，后基于決策樹算法獲得高精度的LCZs 分區(qū)。具體流程如下：①構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集：利用ENVI5.3 最大似然法對(duì)Worldview-2 高精度遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類，將澳門初步劃分為水體、綠地、裸土和不透水面4 類用地（圖1）。分類結(jié)果與建筑數(shù)據(jù)共同用于構(gòu)建LCZs 分類的多源數(shù)據(jù)集；②建立分類決策樹：利用ArcGIS 計(jì)算120m×120m單元尺度下的水面率、綠地率、裸土率、裸石和道路比率、建筑密度、建筑高度等LCZs 分類指標(biāo)值，后基于CART算法構(gòu)建分類決策樹，從而劃定LCZs 分區(qū)。其中LCZ7和LCZ10 由于解譯困難且數(shù)量較少，因此通過(guò)人工目視進(jìn)行判別；③分類后處理：對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行人工目視解譯與修正，并利用混淆矩陣計(jì)算分類結(jié)果的總體精度和Kappa 系數(shù)。

2.4 地表溫度反演

基于遙感影像的地表溫度反演技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于城市熱環(huán)境研究中，本文采用胡德勇單窗算法[27]（公式1），利用ENVI 5.3 軟件對(duì)Landsat8 OLI/ TIRS 遙感影像進(jìn)行地表溫度反演。

式中，Ts_Hu為地表溫度（K）；a 為常數(shù)1321.08；T10為TIRS10 波段的像元亮度溫度（K）；Ta為大氣平均作用溫度（K）；C 和D 是中間變量，C=τ×ε，D=（1-τ）×[1+τ×（1-ε）]，其中τ 為大氣透射率，ε 為地表比輻射率。

2.5 指標(biāo)選擇與預(yù)處理

基于既有文獻(xiàn)研究成果，選擇天空視域因子（SVF）[28]、建筑密度（BD）[29]，[30]57、建筑體密度（BVD）[31]、建筑高度（BH）[30]57、建筑高度差（BH_S）[32]、不透水面率（ISD）[26]126877、綠地率（GSD）[26]126877，[30]57和水面率（WSD）[33，34]8 個(gè)與熱環(huán)境顯著相關(guān)的城市形態(tài)指標(biāo)作為自變量（表2），地表溫度（LST）為因變量，建立地表溫度與城市形態(tài)指標(biāo)的回歸模型，以識(shí)別各LCZs 分區(qū)熱環(huán)境的關(guān)鍵影響因子和機(jī)制?；诒疚臉?gòu)建的多源數(shù)據(jù)集，利用ArcGIS 計(jì)算120m×120m 單元網(wǎng)格的指標(biāo)值（圖3），并采用極差法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[35]，以消除量綱影響。

表2 城市形態(tài)指標(biāo)

圖3 城市形態(tài)指標(biāo)空間分布

2.6 空間回歸模型分析

由于空氣存在對(duì)流傳熱特性，以及城市功能布局具有空間邏輯，因此熱環(huán)境與城市形態(tài)存在較強(qiáng)的空間依賴，故采用空間回歸模型來(lái)度量熱環(huán)境與城市形態(tài)的相關(guān)關(guān)系。常見的空間回歸模型包括空間滯后模型（Spatial Lag Model,SLM）、空 間 誤 差 模 型（Spatial Error Model,SEM）和空間杜賓模型（Spatial Dubin Model,SDM）[36-38]。SLM 考慮了因變量的空間相關(guān)性，即某一空間的因變量不僅與同一空間的自變量有關(guān)，且與相鄰區(qū)域的因變量有關(guān)（公式2）。SEM 考慮了不可觀測(cè)因素和遺漏變量等獨(dú)立誤差項(xiàng)的空間相關(guān)性，而不考慮因變量的空間相關(guān)性（公式3）。SDM 融合了SLM 和SEM 的特點(diǎn)，同時(shí)考慮了自變量和因變量的空間相關(guān)性（公式4）。

式中，Y 為因變量；X 為自變量；WY 為因變量空間權(quán)重矩陣；ρ 為因變量的空間溢出程度；β 為自變量對(duì)因變量的解釋度；Wμ 為獨(dú)立誤差向量的空間權(quán)重矩陣；λ 為獨(dú)立誤差向量的空間溢出程度；WX 為自變量的空間權(quán)重矩陣；θ 為自變量的空間溢出程度；ε 為服從均值為0、方差為δ2的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為建立最優(yōu)空間回歸模型，首先用SPSS 軟件對(duì)各LCZs分區(qū)的8項(xiàng)城市形態(tài)指標(biāo)與LST進(jìn)行逐步回歸分析，剔除不顯著（P ＞0.05）且引起多重共線性的自變量。通過(guò)空間分析軟件GeoDa1.6 分別建立各LCZs 分區(qū)保留自變量與因變量LST 的SLM、SEM 和SDM 模型。對(duì)比三類模型計(jì)算結(jié)果的擬合優(yōu)度（R2）、赤池信息量準(zhǔn)則（AIC）和對(duì)數(shù)似然函數(shù)（Log likelihood），擬合優(yōu)度、對(duì)數(shù)似然函數(shù)越大，赤池信息量準(zhǔn)則越小，則模型擬合效果越好[39]。

3 結(jié)果與分析

3.1 局地氣候分區(qū)結(jié)果

LCZs 分區(qū)結(jié)果如圖4 所示。隨機(jī)選取200 個(gè)樣本進(jìn)行分區(qū)精度檢驗(yàn)，最終總體精度為91%，Kappa 系數(shù)為0.9010，滿足精度要求（表3）。由圖4 和圖5 可見，澳門各LCZs 分區(qū)用地占比差異較大。從澳門全域來(lái)看，LCZA（茂密樹木）、LCZF（裸土或沙）、LCZ4（開闊高層）及LCZ5（開闊中層）為主導(dǎo)類型，面積占比分別為14.89%、12.13%、10.88%、9.84%。而LCZ3（密集低層）占比極少（0.26%）。北側(cè)半島以LCZ5（開闊中層）、LCZ4（開闊高層）和LCZ2（密集中層）等建成類型LCZs 為主，面積占比分別為17.07%、16.92%、16.46%。綠地類LCZs（LCZA～D）稀少，面積僅占7.01%。南側(cè)氹仔、路環(huán)、路氹片區(qū)屬填海新區(qū)，綠地類型LCZs（LCZA～D）占主體（46.17%）。建成類型LCZs 以LCZ4（開闊高層）及LCZ5（開闊中層）為主，占比分別為7.75%和6.09%。

表3 局地氣候區(qū)（LCZs）分類精度

圖4 澳門LCZs 分區(qū)（左）及典型空間示意圖（右）

圖5 澳門LCZs 分區(qū)用地面積統(tǒng)計(jì)圖

3.2 各局地氣候區(qū)熱環(huán)境特征

圖6 為澳門地表溫度反演結(jié)果和120m×120m 網(wǎng)格尺度下的平均地表溫度分布圖，平均LST 為32.706℃。由圖7 可以看出，不同LCZs 的地表溫度存在顯著差異，且建成類型LCZs 的LST 總體上高于土地覆被類型LCZs，各LCZs 平均LST 由高到低排序?yàn)長(zhǎng)CZ10（重工業(yè)）＞LCZE（裸露巖石或道路）＞LCZF（裸土或沙）＞LCZ7（輕質(zhì)低層）＞LCZ6（開闊低層）＞LCZ8（大型中低層）＞LCZ2（密集中層）＞LCZ3（密集低層）＞LCZD（低矮植被）＞LCZ5（開闊中層）＞LCZ1（密集高層）＞LCZC（灌木和矮樹）＞LCZ4（開闊高層）＞LCZB（稀疏樹木）＞LCZG（水體）＞LCZA（茂密樹木）。

圖6 澳門遙感影像地表溫度反演結(jié)果（左）與120m×120m 網(wǎng)格尺度平均地表溫度（右）

圖7 澳門LCZs 分區(qū)地表溫度特征統(tǒng)計(jì)圖

在土地覆被類型中，LCZA、LCZG和LCZB溫度最低，說(shuō)明喬木及水體具有很好的降溫效應(yīng)，而灌木等低矮植被降溫效果甚微。LCZE 和LCZF 溫度較高，且高于多數(shù)建成類型LCZs，說(shuō)明裸露地表較建筑空間具有更強(qiáng)的升溫效應(yīng)。在建成類型LCZs 中，LCZ4 和LCZ1 溫度較低，這是由于高層建筑可以遮擋更多的太陽(yáng)輻射。且高度相同時(shí)，開闊的LCZs 普遍比密集的LCZs 溫度低，一方面由于開闊建筑群更有利于通風(fēng)散熱；另一方面，開闊建筑群通常擁有更高的藍(lán)綠空間比例。LCZ10、LCZ7、LCZ6、LCZ8 地表溫度顯著高于平均值，除LCZ10 存在工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)熱影響之外，這4 類LCZs 普遍為低層建筑，易受到較強(qiáng)的太陽(yáng)輻射。由此可見，對(duì)于建筑空間來(lái)說(shuō)，阻擋太陽(yáng)輻射比通風(fēng)散熱更有利于降溫。

3.3 城市形態(tài)對(duì)LCZs 熱環(huán)境的影響機(jī)制

對(duì)比3 種空間回歸模型計(jì)算結(jié)果（表4），可以看出SEM 模型的擬合程度優(yōu)于其他兩個(gè)模型。這證明了澳門城市熱環(huán)境存在空間溢出效應(yīng)，也說(shuō)明除本文所選自變量外，還存在其他變量或獨(dú)立誤差項(xiàng)影響城市熱環(huán)境，包括難以在LCZs 分區(qū)層面準(zhǔn)確量化的自變量（如建筑布局模式、屋頂材質(zhì)等），以及受數(shù)據(jù)精度制約而無(wú)法識(shí)別的空間要素（如小面積散布的藍(lán)綠空間）。而SLM和SDM 模擬效果不佳，證明同類LCZs 分區(qū)具有相似的LST，根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)原理，LST 不易產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。因此，本研究采用SEM 分析城市形態(tài)對(duì)不同LCZs 分區(qū)熱環(huán)境的影響機(jī)制。

表4 三種空間回歸模型主要參數(shù)對(duì)比

表5 和表6 顯示了各LCZs 分區(qū)在0.05 及以上水平顯著相關(guān)的自變量因子及回歸系數(shù)。可見各LCZs 分區(qū)LST 的關(guān)鍵影響因子及影響系數(shù)差異較大，說(shuō)明不同LCZs 分區(qū)需要采用不同的熱環(huán)境優(yōu)化策略，且優(yōu)化效率大有不同。如LCZ1（密集高層）的關(guān)鍵影響因子只有BD（建筑密度），BD 每降低1%，降溫效果僅為0.108℃，這主要受密集高層建筑形態(tài)靈活性及空間可用性較低的限制，因此，在LCZs 尺度下，僅通過(guò)優(yōu)化8 項(xiàng)城市空間形態(tài)要素，難以有效改善LCZ1 熱環(huán)境。LCZ5（開闊中層）存在多個(gè)關(guān)鍵影響因子，且回歸系數(shù)較大，通過(guò)提高WSD、GSD、BH_S，降低ISD、SVF 可有效改善該分區(qū)的熱環(huán)境。這是由于開闊用地有較多的可利用空間用于布局藍(lán)綠空間，且高低錯(cuò)落的中層建筑群對(duì)加速空氣流通有較好的效果。因此，LCZ5 的熱環(huán)境具有較大的優(yōu)化空間和效率?？偟膩?lái)說(shuō)，SVF、BD、BVD、ISD具有升溫效應(yīng)，BH、BH_S、GSD、WSD 具有降溫效應(yīng)，且GSD、WSD、ISD 和BVD 對(duì)LST 的影響最大。

表5 建成類型LCZs 空間誤差模型（SEM）計(jì)算結(jié)果

表6 土地覆被類型LCZs 空間誤差模型（SEM）計(jì)算結(jié)果

4 結(jié)論與對(duì)策

4.1 結(jié)論

本文定量化描述了澳門LCZs 的空間布局與熱環(huán)境特征，并分析了各LCZs 熱環(huán)境的關(guān)鍵影響因子與影響機(jī)制，得出如下結(jié)論。

（1）北側(cè)澳門半島以LCZ2（密集中層）、LCZ4（開闊高層）和LCZ5（開闊中層）為主，綠地類型LCZs（LCZA～D）數(shù)量稀少；南側(cè)氹仔、路環(huán)、路氹片區(qū)藍(lán)綠空間占比較高，建成類型LCZs 以開闊形態(tài)為主。

（2）以中低層建筑（LCZ6～10）和裸露地表（LCZE～F）為主要形態(tài)的LCZs 升溫效應(yīng)顯著；以喬木（LCZA～B）、水體（LCZG）和高層建筑（LCZ1、LCZ4）為主要形態(tài)的LCZs 降溫效應(yīng)顯著；灌木和低矮植被（LCZC～D）的降溫效果不明顯；對(duì)于建成類型LCZs 來(lái)說(shuō)，阻擋太陽(yáng)輻射比通風(fēng)散熱更有利于降溫。

（3）空間誤差模型（SEM）可以更好的描述澳門城市形態(tài)與熱環(huán)境之間的關(guān)系。但也說(shuō)明可能存在其他變量或獨(dú)立誤差項(xiàng)影響地表溫度，需要在后續(xù)研究中深入分析探討。

（4）各LCZs 分區(qū)熱環(huán)境的關(guān)鍵影響因子及影響系數(shù)差異較大，應(yīng)針對(duì)各LCZs 分區(qū)具體情況選擇適應(yīng)的熱環(huán)境優(yōu)化策略。

（5）SVF、BD、BVD、ISD 具有升溫效應(yīng)，BH、BH_S、GSD、WSD 具有降溫效應(yīng)，且GSD、WSD、ISD 和BVD 的影響系數(shù)普遍較高。

4.2 對(duì)策

4.2.1 優(yōu)化LCZs 空間布局

根據(jù)研究結(jié)論，澳門LCZs 可劃分為高溫區(qū)（LCZ10、LCZE、LCZF、LCZ7、LCZE6、LCZ8）、中溫區(qū)（LCZ2、LCZ3、LCZD、LCZ5、LCZ1）和 低 溫 區(qū)（LCZC、LCZ4、LCZB、LCZG、LCZA）3 類（圖8）。高溫區(qū)主要分布在澳門半島東部填海區(qū)、國(guó)際機(jī)場(chǎng)、路氹填海區(qū)中西部的旅游娛樂(lè)區(qū)及東部填海區(qū)、路環(huán)的輕質(zhì)低層建筑密集區(qū)。為優(yōu)化城市熱環(huán)境，未來(lái)澳門城市建設(shè)應(yīng)以中低溫的LCZs 類型為主，限制并逐步縮減高溫型LCZs比例。基于空氣的對(duì)流傳熱特性，宜在高溫型LCZs 之間穿插建設(shè)低溫型LCZs，以發(fā)揮綠地水體等低溫空間的降溫效應(yīng)。對(duì)于高溫區(qū)中的建成類型LCZs，宜通過(guò)增加遮擋物和綠地率來(lái)降低地表溫度，如在路氹填海區(qū)的旅游娛樂(lè)片區(qū)、路環(huán)的輕質(zhì)低層建筑密集區(qū)，可增加人工遮陽(yáng)設(shè)施以及喬灌木栽植比例。高溫區(qū)中的土地覆被類LCZs 多為未開發(fā)用地或硬質(zhì)鋪裝路面，對(duì)于短期內(nèi)不會(huì)開發(fā)建設(shè)的用地，宜先行種植喬灌木將高溫區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榈蜏貐^(qū)，如路氹東部填海區(qū)可增加綠地率以緩解局地高溫?zé)崂?；?duì)于功能性的硬質(zhì)鋪磚路面，應(yīng)在人行活動(dòng)區(qū)增設(shè)人工或自然遮陽(yáng)設(shè)施，以降低高溫?zé)崂藢?duì)行人的健康影響。

圖8 基于LCZ 的澳門溫度分區(qū)圖

4.2.2 明確LCZs 熱環(huán)境優(yōu)化等級(jí)

本文建立的回歸模型（表5、表6）為各LCZs 分區(qū)制定熱環(huán)境優(yōu)化策略提供了理論依據(jù)。但從規(guī)劃實(shí)施角度來(lái)看，城市熱環(huán)境優(yōu)化方案還需要綜合評(píng)估實(shí)施成本、明確實(shí)施對(duì)象、制定分期計(jì)劃，才能保障熱環(huán)境優(yōu)化行動(dòng)的有效開展。為此，基于上述研究成果，本文從“優(yōu)化必要性（ON）、優(yōu)化有效性（OE）、策略有效性（SE）、策略可行性（SF）”4 個(gè)方面綜合評(píng)估各LCZs 分區(qū)的熱環(huán)境優(yōu)化等級(jí)，為推動(dòng)熱環(huán)境優(yōu)化的落地實(shí)施提供依據(jù)。

“優(yōu)化必要性”考慮各分區(qū)的熱環(huán)境現(xiàn)狀，LST 越高的區(qū)域越有必要優(yōu)化其熱環(huán)境?！皟?yōu)化有效性”考慮各分區(qū)的用地面積（LA），優(yōu)化占比較高的分區(qū)，可高效改善城市整體熱環(huán)境?！安呗杂行浴笨紤]優(yōu)化策略對(duì)熱環(huán)境改善的貢獻(xiàn)程度，以各分區(qū)關(guān)鍵影響因子的回歸系數(shù)加和（RC）表征，系數(shù)越高說(shuō)明策略越有效。“策略可行性”考慮策略實(shí)施成本與改造可行性。ON、OE、SE 分別采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)LST、LA、RC 進(jìn)行計(jì)算并劃分為高、中、低3 個(gè)等級(jí)。SF 等級(jí)基于既有研究成果進(jìn)行評(píng)估。在實(shí)施成本方面，相較于建筑拆改的拆遷安置成本、建設(shè)成本、基礎(chǔ)設(shè)施遷移建設(shè)成本等[40]，藍(lán)綠空間微改造的設(shè)計(jì)建設(shè)成本與后期管理維護(hù)成本較低[41]，已在雨洪管理、污染物處理等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，并表現(xiàn)出了較高的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益[42]，且通過(guò)選種節(jié)水耐旱、粗養(yǎng)護(hù)型的本地植物[43]，將進(jìn)一步降低藍(lán)綠空間的微更新改造成本。在改造可行性方面，密集空間用地局促，可改造空間有限，故開闊空間比密集空間的改造可行性更高。綜合考慮實(shí)施成本與改造可行性，將僅需通過(guò)增加GSD 即可達(dá)到明顯的降溫效果，且優(yōu)化空間較大的分區(qū)劃定為高可行性；將需要對(duì)包括GSD 在內(nèi)的多項(xiàng)城市形態(tài)因子進(jìn)行優(yōu)化，且有一定的優(yōu)化空間的分區(qū)劃定為中可行性；將GSD 優(yōu)化效果不佳，或優(yōu)化空間受限（如密集型LCZs）的分區(qū)劃定為低可行性。四項(xiàng)指標(biāo)的分級(jí)結(jié)果如圖9 所示。將高、中、低等級(jí)系數(shù)分別賦值為0.9、0.6、0.3，計(jì)算各LCZs分區(qū)4 項(xiàng)指標(biāo)（ON/OE/SE/SF）的加權(quán)平均值，作為熱環(huán)境優(yōu)化優(yōu)先級(jí)的分類依據(jù)。采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差法將加權(quán)平均值劃分為5 個(gè)等級(jí)（圖10），宜優(yōu)先對(duì)等級(jí)1（LCZ10、LCZF）和 等 級(jí)2（LCZ4、LCZ5、LCZA、LCZ6）的LCZ 分區(qū)進(jìn)行熱環(huán)境優(yōu)化，并結(jié)合回歸模型確定的關(guān)鍵影響因子（表5、表6），對(duì)各分區(qū)的空間要素進(jìn)行差異化更新改造。

圖9 澳門LCZs 分區(qū)ON/OE/SE/SF 等級(jí)對(duì)比圖

圖10 基于LCZs 的澳門熱環(huán)境優(yōu)化等級(jí)評(píng)估（左）及典型空間示意圖（右）

結(jié)語(yǔ)

LCZs 是研究城市氣候，特別是量化城市尺度的復(fù)雜異質(zhì)性空間形態(tài)與熱環(huán)境之間關(guān)系的有效工具。對(duì)于精細(xì)化理解城市不同空間的熱環(huán)境特征，并從空間規(guī)劃設(shè)計(jì)與城市治理角度提出熱環(huán)境優(yōu)化策略具有重要意義。本研究也存在一定的局限性，首先，由于遙感影像數(shù)據(jù)的時(shí)間分辨率較低，因此難以識(shí)別各LCZs 分區(qū)的全時(shí)熱環(huán)境特征；其次，受數(shù)據(jù)可獲得性及精度的制約，屋頂材質(zhì)、小面積散布的藍(lán)綠空間等形態(tài)指標(biāo)未納入研究范疇；澳門熱環(huán)境最惡劣的月份為七八月份，但此間的遙感影像云量過(guò)大，無(wú)法用于溫度反演，因此最終選擇10月份作為研究時(shí)段。由圖2 可知澳門10 月份也存在較高的高溫風(fēng)險(xiǎn)，且本文對(duì)不同LCZ 類型的熱環(huán)境采用對(duì)比研究法，雖然難以準(zhǔn)確描述澳門熱環(huán)境最惡劣期間的溫度絕對(duì)值，但可以較好的描述不同LCZ 類型的相對(duì)熱環(huán)境特征，對(duì)于制定熱環(huán)境優(yōu)化策略具有一定的參考意義；此外，研究尚未考慮濕度、風(fēng)速、熱輻射等其他熱環(huán)境影響指標(biāo)。未來(lái)研究將繼續(xù)深入分析，以期形成更全面的研究成果。

圖、表來(lái)源

表2：作者基于參考文獻(xiàn)[32]、[34]的信息進(jìn)行整理繪制；

其余圖、表均由作者繪制。