東北地理所在城市商業(yè)區(qū)街谷植被冷島效應(yīng)研究中取得新進(jìn)展
城市化快速發(fā)展使街谷成為都市景觀的重要組成，其幾何形態(tài)強(qiáng)烈影響氣流、輻射與溫度分布，從而形成復(fù)雜的微氣候。建筑吸收太陽(yáng)輻射與釋放廢熱會(huì)加劇城市熱島，而樹木則通過(guò)遮陰與蒸散實(shí)現(xiàn)冷島降溫。然而，樹木與建筑的綜合影響在街谷這一微觀尺度上長(zhǎng)期被低估，尤其是商業(yè)區(qū)內(nèi)部，零售活動(dòng)帶來(lái)的高人流、空調(diào)外排及交通活動(dòng)會(huì)加強(qiáng)熱環(huán)境負(fù)荷，更增加了其降溫機(jī)制的復(fù)雜性。現(xiàn)有研究多聚焦于狹義的街谷形態(tài)，忽視了廣泛意義上不同行道樹/建筑搭配的谷景觀類型。商業(yè)區(qū)中各種零售、2D/3D景觀結(jié)構(gòu)與行道樹植被結(jié)構(gòu)之間組成了復(fù)雜的耦合關(guān)系，但是尚未充分提出一種客觀的估測(cè)方法可以科學(xué)的量化其中冷/熱島效應(yīng)，并且從技術(shù)層面如何實(shí)現(xiàn)利用低成本、高效的評(píng)估尚不清晰。
針對(duì)上述科學(xué)空缺，研究團(tuán)隊(duì)以北京市為研究區(qū)，基于長(zhǎng)光衛(wèi)星JL1KF01A寬幅3m分辨率的高清影像，結(jié)合零售密度poi和3D-GloBFP等多源數(shù)據(jù)，在對(duì)已有研究綜述的基礎(chǔ)上提出了一種新穎的冷島評(píng)估模型，并將其應(yīng)用于廣義上的4種街谷景觀類型。結(jié)果顯示，高密度商業(yè)區(qū)街谷多集中在建筑高聳、道路寬闊及密集不透水面構(gòu)成典型熱累積格局景觀當(dāng)中；地表溫度（LST）在道路與路側(cè)分布均呈正偏態(tài)，不透水面區(qū)域LST可升高至42C?以上；商業(yè)區(qū)行道樹可帶來(lái)?0.01~?4.34C的顯著降溫，但其在高密度零售區(qū)街谷中卻對(duì)于熱效應(yīng)（0.01~3.70C?）表現(xiàn)出“無(wú)能為力”。四類街谷中，樹冠封閉型具有最低平均溫度，而高建筑峽谷最高。
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圖1. 廣義4種類型城市商業(yè)區(qū)街谷景觀以及其中行道樹冷到效應(yīng)的評(píng)估模型.
不同零售類型表現(xiàn)出差異化的溫度響應(yīng)。娛樂(lè)與酒店類商業(yè)因擁有較多藍(lán)綠空間，在多數(shù)零售密度區(qū)間中與LST呈負(fù)相關(guān)；而購(gòu)物與生活服務(wù)類因不透水面占比高、建筑密度大，則呈現(xiàn)更明顯的熱累積。隨零售密度增加，建筑高度與綠地面積均呈倒U型變化，并在10~30%與70~90%零售密度區(qū)間出現(xiàn)最佳降溫表現(xiàn)。人口熱力數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了高密度商業(yè)區(qū)溫度上升與人流集聚的同步性。
圖2. 商業(yè)區(qū)零售密度-景觀指數(shù)-冷/熱島溫度傳遞回歸的桑基相圖.
極大似然估計(jì)結(jié)果表明，綠藍(lán)空間對(duì)降溫貢獻(xiàn)最強(qiáng)，其中綠地為主導(dǎo)因子；不透水面始終有正向升溫效應(yīng)；建筑高度則提供輕度但穩(wěn)定的陰影降溫作用。此外，空氣動(dòng)力學(xué)功能降溫主要分布在北京西部和北部的零售集中區(qū)，而樹冠生化功能降溫主要集中于東部高密度商業(yè)區(qū)，表明植被的調(diào)節(jié)降溫功能是與街谷景觀中空氣動(dòng)力學(xué)機(jī)制耦合發(fā)生。
該研究發(fā)表于城市森林景觀領(lǐng)域重要期刊Sustainable Cities and Society（C刊），東北地理所魏紅旭副研究員為第一作者，由大連民族大學(xué)郭鵬副教授（通訊作者）、貴州大學(xué)周長(zhǎng)威副教授、廣東生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院徐心慧副教授等共同完成。本研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（41971122）、中央高校基礎(chǔ)研究基金（0919/140193）和中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所學(xué)科發(fā)展基金（E4ZXS10701）的共同資助。
論文信息：
Wei,H.,Liu,Y.,Xu,X., et al.Retail form and vegetation interactions in street canyon cooling: A case study on 3D urban form using JL1KF01A data. Sustainable Cities and Society,2025,135: 107104.
鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.107014
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