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北京城市绿地群落结构对降温增湿功能的影响

本站小编 Free考研考试/2021-12-29
高吉喜1,, 宋婷2, 张彪3,, 韩永伟2, 高馨婷2, 冯朝阳2
1. 环境保护部南京环境科学研究所,南京 210042
2. 中国环境科学研究院国家环境保护区域生态过程与功能评估重点实验室,北京 100012
3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101

The relationship between urban green space community structure and air temperature reduction and humidity increase in Beijing

GAOJixi1,, SONGTing2, ZHANGBiao3,, HANYongwei2, GAOXinting2, FENGChaoyang2
1. Nanjing Institute of Environmental Sciences of the State Environmental Protection Administration of China,Nanjing 210042,China
2. Institute State Environmental Protection Key Laboratory of Regional Eco-process and Function Assessment of Ecology,Chineses Research of Environmental Sciences,Beijing 100012,China
3. Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Science,Beijing 100101,China
通讯作者:张彪,E-mail:zhangbiao@igsnrr.ac.cn
收稿日期:2015-04-20
修回日期:2016-05-9
网络出版日期:2016-06-20
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家环境保护公益性行业科研专项（201209027201409055）国家自然科学基金资助项目（31200531）
作者简介:
-->作者简介：高吉喜,男,内蒙古呼和浩特人,博士,研究员,主要从事区域生态学与生态红线研究。E-mail:gjx@nies.org



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摘要
清晰揭示城市绿地的空间布局与景观结构特征对其生态服务功能的影响对指导城市规划设计具有重要参考价值。目前国内外已有较多城市绿地降温增湿及其影响因素的实证研究,但是定量解析绿地群落结构与降温增湿功能关系的研究并不多见。本文基于北京市24个典型绿地群落夏季降温增湿效果的实测,重点解析了绿地郁闭度和绿量对降温增湿功能的影响,并提出了绿地结构优化配置的最优阈值。研究结果表明：北京城市绿地夏季日均降温幅度0.2~2.0℃,日均增湿幅度0.20%~8.26%;不同群落结构绿地降温效果上,乔灌草型>乔草或乔木型>灌草型>草地型;在绿地增湿效果上,乔木型>乔灌草>乔草型>灌草型>草地型;郁闭度和绿量对绿地降温增湿功能均有明显影响,但郁闭度影响更大,冠层郁闭度介于0.60~0.85、三维绿量密度≥5m3/ m2的乔灌草或乔草型绿地具有最大降温增湿功能。

关键词：城市绿地;群落结构;降温增湿;郁闭度;三维绿量;北京市
Abstract
With rapid urbanization in China,large areas of vegetated surfaces have been replaced by impervious built surfaces. The development of urban heat islands （UHIs）has recently become a critical environmental issue in many cities. Fortunately,trees and vegetation in an urban environment can greatly improve microclimates and mitigate UHI development by reducing summer air temperature. Although many recent studies have observed such ecosystem services as temperature reduction and humidity increase by urban green spaces,the relationship between community structure of urban green space and air temperature reduction and humidity increase remains unknown. This study investigated 24 typical green space communities and observed their role in temperature reduction and humidity increases,and the relationship between these roles and canopy density and green biomass. The results showed that green areas in Beijing reduce summer air temperature by 0.2~2.0℃,and increase humidity 0.20%~8.26%. The urban green space with a Tree-Shrub-Grass structure can reduce temperature the most,followed by Tree-Grass and Tree. However,the urban green space with Tree structure increases humidity more than Tree-Shrub-Grass. There were clear relationships between canopy density and green biomass of urban green space and such roles as air temperature reduction and humidity increase. At the community scale,the canopy crown closure of green spaces had greater effects on urban temperature and humidity than green biomass. This study suggests that only when the canopy crown closure ranges from 0.60 to 0.85 and 3D green biomass density is larger 5m3/m2 can urban green spaces provide maximal microclimatic benefits.

Keywords：urban green space;community structure;temperature reduction and humidity increase;canopy density;three-dimension green quantity;Beijing City

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高吉喜, 宋婷, 张彪, 韩永伟, 高馨婷, 冯朝阳. 北京城市绿地群落结构对降温增湿功能的影响[J]. , 2016, 38(6): 1028-1038 https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.03
GAO Jixi, SONG Ting, ZHANG Biao, HAN Yongwei, GAO Xinting, FENG Chaoyang. The relationship between urban green space community structure and air temperature reduction and humidity increase in Beijing[J]. 资源科学, 2016, 38(6): 1028-1038 https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.03

1 引言

城市绿地是指城市中以自然植被和人工植被为主要存在形态的城市用地[1]。作为城市公共设施的重要组成部分,城市绿地不仅为居民提供美学景观和休闲游憩场所,而且在人居环境质量改善和区域生态安全维护上有着不可或缺作用。目前,国内外已有大量城市绿地生态功能实证研究,清晰揭示了城市绿地减缓热岛效应、净化空气、削减噪声、调蓄雨水以及房产增值和防灾避险等方面的重要作用[2-9]。
近年来,全球气候变化和快速城市化引发的城市热岛问题引起高度关注,热岛效应加剧不仅降低城市环境舒适度,而且增加夏季空调电能消耗和臭氧排放以及高温死亡危险[10-12]。如何利用城市绿地的降温增湿效应减缓城市热岛的适应机制研究受到重视[13-15],比如李辉等测定城市居住区不同结构绿地的降温增湿作用发现,乔灌草型绿地优于灌草型和草坪型绿地[16]。吴菲等发现,绿地的绿量越大,降温增湿效果越好[17]。马秀梅等利用HOBO便携式气象站对比测定城市林荫道、草坪和广场对城市小气候的影响,发现林荫道有较好的降温保湿效果[18]。刘娇妹等认为,只有在绿地覆盖率≥60%时,绿地才具有明显的降温增湿效果,且乔灌草复合型绿地的降温增湿效应好于草坪[19]。总体来看,结构复杂、郁闭度高、叶面积指数大、植株高的群落要比结构简单、郁闭度低、叶面积指数小、植株矮的群落降温增湿作用明显[20]。
目前已有较多相关城市绿地降温增湿及其影响因素的实证研究,初步证实了绿地降温增湿效应及其限制因子。但是,在城市建设与绿地规划设计中,需要对绿地结构配置模式与其最优生态服务功能之间的关系有清晰认知,而目前定量解析绿地群落结构与降温增湿功能的研究并不多见,城市绿地结构优化配置决策缺少有效信息支持。
本研究基于24个典型绿地群落的降温增湿功能实测,量化分析了不同群落结构绿地的降温增湿效果,并采用SPSS多重比较分析法,重点解析绿地郁闭度和绿量对降温增湿功能的影响,提出能够充分发挥绿地降温增湿功能的群落结构优化配置模式,为城市绿地建设与优化管理提供参考依据。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

北京地处华北平原西北部,属典型的暖温带半湿润大陆性季风气候,夏季高温多雨,日最高气温≥35℃的高温天气比较常见。近年来北京城市热岛范围有所扩大,热岛强度呈增强趋势,且夏季出现强热岛的天数激增,对高温灾害起到明显的增幅作用[10,21]。不过,绿色植被通过蒸腾过程能降低周围环境温度,减缓热岛效应。北京城市绿地主要由公园绿地、附属绿地、防护绿地、道路（河岸）绿地和生产绿地组成,绿地组成结构较复杂,以乔灌草型为主,其次为乔木型和乔灌型绿地[2]。

2.2 样地调查

基于北京城市园林绿地空间分布[22],选取8个代表性绿地24个样地（群落结构）观测其降温增湿功能（表1）。在每个样地内,选择不同配置模式而下垫面情况相似的观测样方,包括草地、灌草、乔木、乔草或乔灌草5种结构配置类型,并选择一块开阔的无植被区域作为对照。乔木样方设置为20m×20m,灌木和草地样方为10m×10m。在复合型绿地中,20m×20m大样方内按照东、南、西、北、中5个位置设置2m×2m的草地群落调查小样方;在10m×10m小样方内,以对角线形式设置3个2m×2m的草地群落调查小样方。
样方调查首先记录群落的各层种类组成,逐株测量乔木层所有乔木的基径、分盖度、胸径、树高、枝下高和树冠幅等特征,灌木层逐株测量灌木冠径、多度、高度和分盖度等,草地样方内记录所有草本植物的分盖度、多度和高度等特征。
样地郁闭度或覆盖度（乔木层为郁闭度,灌草层为覆盖度）取样地两对角线上树冠或蓬径覆盖的总长度与两对角线的总长之比;三维绿量是指所有生长植物茎叶所占据的空间体积,而三维绿量密度是指单位面积群落样方上的三维绿量值,采用周延刚文献资料中三维绿量计算方程估算各样方绿量密度[23,24]。
Table 1
表1
表1北京城市绿地观测样地基本情况
Table 1Information of plant community structures in sample plots
样地名称绿地类型群落结构优势物种郁闭度绿量密度
/（m3/m2）
东风公园


公园绿地


草地型土麦冬（Liriopespicata （Thunb.）Lour.）;草甸羊茅（FestucapratensisHuds.）00.39
乔草型构树（Broussonetiapapyrifera（Linn.）L'Hér. ex Vent.）;土麦冬（Liriopespicata （Thunb.））Lour.）;草甸羊茅（FestucapratensisHuds.）0.784.33
乔灌草毛白杨（Populustomentosa Carr.）;金银木（LoniceramaackiiRupr.Maxim.）;草甸羊茅（FestucapratensisHuds.）0.679.20
杜仲公园


公园绿地


乔草型杜仲（EucommiaulmoidesOliver）;鸢尾（Iris tectorum Maxim.）0.803.92
乔灌草杜仲（EucommiaulmoidesOliver）;牡丹（PaeoniasuffruticosaAndr.）;芍药（PaeonialactifloraPall.）;鸢尾（FestucapratensisHuds.）0.763.27
灌草型丁香（Syzygiumaromaticum（L.）Merr．Et Perry）;田璇花（Convolvulus arvensisL.）;朝天委陵菜（PotentillasupinaL）0.100.50
金田公园公园绿地草地型沙地柏（Sabina vulgaris Ant.）;狗尾草（Setariaviridis（Linn.）Beauv.）;灰菜（Chenopodium album Linn.）00.56
灌草型丁香（Syzygiumaromaticum（L.）Merr．Et Perry）;狗尾草（Setariaviridis（Linn.）Beauv.）0.382.35
乔草型枣树（Ziziphusjujuba Mill.）;灰菜（Setariaviridis（Linn.）Beauv.）;打碗花（CalystegiahederaceaWall.）0.795.10


乔草型		白扦（PiceameyeriRehd. et Wils.）;圆柏（Sabina chinensis（Linn.）Ant.）;白车轴草（TrifoliumrepensLinn.）;紫花地丁（Viola philippicaCav.）;狗尾草（Setariaviridis（Linn.）Beauv.）0.300.71
乔草型银杏（Ginkgo biloba Linn.）;狗尾草（Setariaviridis（Linn.）Beauv.）0.352.20
乔灌草新疆杨（Populus alba Linn. var. pyramdalis Bunge）;红瑞木（Swida alba Opiz）;草地早熟禾（PoapratensisLinn.）0.748.20
北五环片林防护绿地乔草型毛白杨（PopulustomentosaCarr.）;葎草（Humulusscandens （Lour.）Merr.）;灰菜（Chenopodium album Linn.）0.629.08
七棵树片林防护绿地乔灌草洋槐（Robiniapseudoacacia L.）;旱柳（Salix matsudanaKoidz.）;臭椿（Ailanthus altissima （Mill.）Swingle）;金银木（LoniceramaackiiRupr.Maxim.）;草甸羊茅（FestucapratensisHuds.）0.524.02
乔木型油松（PinustabulaeformisCarr.）;旱柳（PinustabulaeformisCarr.）0.423.02
乔木型油松（PinustabulaeformisCarr.）;龙爪槐（Sophora japonica Linn. var. japonica f. pendula Hort.）0.400.62
西坝河片林防护绿地乔木型洋槐（Robiniapseudoacacia L.）0.682.29
乔木型毛白杨（PopulustomentosaCarr.）0.552.80
小井村片林防护绿地乔木型白腊（FraxinuschinensisRoxb.）;旱柳（Salix matsudanaKoidz.）0.9213.49
乔木型旱柳（Salix matsudanaKoidz.）0.635.16
乔木型毛白杨（PopulustomentosaCarr.）0.658.00
中国环科院内
附属绿地
草地型土麦冬（PopulustomentosaCarr.）;草甸羊茅（PopulustomentosaCarr.）00.41
乔草型梨树（pirus,i,f.）;草地早熟禾（PoapratensisLinn.）0.651.50
乔草型梨树（pirus,i,f.）;草地早熟禾（PoapratensisLinn.）0.703.20


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2.3 实验观测与评估方法

在2010年7月和8月选择晴朗无风或微风天气,同步观测绿地样方和对照样地的温度和相对湿度。试验仪器为4台FR210气象站,架设高度为1.5m。仪器温度精度为±0.2℃,分辨率为0.1℃,测量范围为-40~55℃;相对湿度精度为±2%,分辨率为0.1%,测量范围为0~100%。每个样地连续观测3天,每天观测时间为7 ∶00~19 ∶00,每分钟记录一个数据,每小时计算该时段内温度和相对湿度平均值。记录数据使用Microsoft Excel进行二次曲线拟合分析,完成相关性检验,并采用SPSS12.0软件进行方差分析,完成显著性检验。
绿地群落降温增湿效果分别采用日均降温百分率（Tp）和日均增湿百分率表示（Hp）,计算公式为：
Tp=∑i=1nTci-TiTci×100%n（1）
Hp=∑i=1nHi-HciHi×100%n（2）
式中 Tci为对照样方第i时刻的温度值（℃）; Ti为群落样方第i时刻的温度值（℃）; Hci为对照样方第i时刻的相对湿度值（%）; Hi为群落样方第i时刻的相对湿度值（%）; n为记录时间段（n=13）。
为便于绿地降温增湿效果与群落结构的多重比较分析,分别将被测试绿地样方的郁闭度和三维绿量密度分级（表2）,然后采用SPSS软件的多重比较分析模块,分别进行群落郁闭度和三维绿量密度对降温增湿功能的显著性分析。当 P>0.05 时表示差异性不显著,0.01<P<0.05 时表示差异性显著,P<0.01时表示差异性极显著。
Table 2
表2
表2北京城市绿地样方群落郁闭度、三维绿量密度分级
Table 2Grading of canopy density and tridimensional green biomass of sample plots
级别郁闭度级别绿量密度/（m3/m2）
Ⅰ草地（郁闭度=0）Ⅰ草地（密度=0）
Ⅱ0<郁闭度<0.4Ⅱ0<密度<2
Ⅲ0.4 ≤郁闭度<0.5Ⅲ2 ≤密度<3
Ⅳ0.5 ≤郁闭度<0.6Ⅳ3 ≤密度<5
Ⅴ0.6 ≤郁闭度<0.7Ⅴ5 ≤密度<6
Ⅵ0.7 ≤郁闭度<0.8Ⅵ6 ≤密度<9
Ⅶ郁闭度≥ 0.8Ⅶ密度≥ 9

注：以草地为参照,其郁闭度和绿量密度均设为0。
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3 结果及分析

3.1 不同群落结构的降温增湿功能比较

绿色植物能够吸收、反射并遮挡太阳辐射,借助自身的光合作用将太阳能转化为化学能,使到达地面及树冠下面的太阳辐射显著减少,以此达到降温效果。测试结果表明（见图1）,北京城市绿地群落夏季日均降温幅度0.20~2.00℃,平均降温1.00℃。其中,乔灌草型绿地降温效果最好,日均降温1.28℃;其次为乔草型绿地和乔木型绿地,日均降温幅度均为1.12℃;灌草型绿地和草地型降温效果较差,日均降温幅度分别为0.46℃和0.42℃。结合大量绿地降温效果实测结果,北京地区园林绿地夏季降温效果理论值在0.80~4.80℃之间[2],降温幅度稍高于本次观测值,原因在于该研究观测时间段内取平均值所致[2]。一般来说,绿地降温增湿效应在气温较高时最为显著,相对于其他观测实验,本次实验观测期间的初始期与结束期环境气温较低,导致平均降温幅度较小[25]。此外,不同群落类型绿地样方的降温效果均呈现出乔灌草>乔草或乔木型>灌草型>草地型绿地,这一结果符合前人的研究结论[16,19,20]。
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图1北京城市绿地群落夏季日均降温幅度
-->Figure 1Decrease degree of summer temperature in urban green space of Beijing
-->

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图 2北京城市绿地夏季日均增湿能力
-->Figure 2Increase degree of summer humidity in urban green space of Beijing
-->

绿色植物叶片通过蒸腾过程带走空气中热量的同时,增加了空气中的相对湿度,这对于改善北方地区干燥气候环境的舒适度有积极作用。观测结果表明,北京城市绿地夏季日均增湿能力在0.20%~8.26%之间,平均增湿能力达3.77%。分不同群落结构来看,按照样地平均增湿能力（增湿率的算术平均值）,乔木型绿地增湿效果最好,日均增湿4.66%;其次为乔灌草型绿地和乔草型绿地,日均增湿能力分别为3.92%和3.68%;灌草型和草地型绿地的增湿效果较差,日均增湿能力分别为3.11%和2.13%（图2）。

3.2 郁闭度对降温增湿功能的影响

3.2.1 郁闭度对降温能力的影响
以观测样地降温率为横坐标、群落郁闭度为纵坐标作散点图,并用二次曲线进行拟合,分析冠层郁闭度对绿地降温效果的影响（图3）。结果表明,绿地群落的降温能力随郁闭度的增大而升高,降温率与郁闭度的相关系数为0.793,说明群落郁闭度对降温率有影响,但是这种影响逐渐趋于平缓。当郁闭度接近0.85时,曲线出现明显拐点,夏季绿地降温能力达到最大值。当郁闭度大于0.85时,绿地的降温作用不再有明显提高。
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图3北京城市绿地观测样地降温率与郁闭度关系
-->Figure 3Relation between temperature reduction ratio and canopy density in sample plots
-->

采用样地降温率与相应郁闭度所处级别进行方差分析（表3）,检验差异显著性的统计量F为18.007,大于该组数据在0.001上的标准值F（0.001,6,17）6.56,系统自动检验的显著性概率为0.000,小于0.001的置信水平。方差分析表明,群落郁闭度对绿地降温率有显著影响。
以草地为对照（郁闭度为0）,将降温率与郁闭度进行多重比较分析（表4）。结果发现,郁闭度≥0.5的绿地群落（Ⅳ-Ⅶ级）其降温效果与草地有显著差异（P<0.5）,而郁闭度<0.50的绿地群落（Ⅰ-Ⅲ级）与草地差异不明显。该结果说明只有当复层结构绿地郁闭度达到0.50时,绿地群落才具有明显的降温效果。
综合以上分析结果,为有效发挥绿地降温效果的最佳配置模式,需要群落郁闭度下限值为0.50,上限值为0.85。
Table 3
表3
表3按城市绿地郁闭度分级的降温率方差分析
Table 3Variance analysis of temperature reduction ratio from different canopy density
平方和df均方F显著性
组间62.132610.35518.0070.000
组内9.776170.575
总数71.90823


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Table 4
表4
表4不同等级郁闭度的北京城市绿地降温率多重比较
Table 4Multiple comparisons for the temperature reduction ratio and canopy density
郁闭度
级别		均差显著性
水平P值		95%的置信区间
下限上限
ⅠⅡ0.329 170.577-0.892 81.551 2
Ⅲ-0.048 330.945-1.508 91.412 2
Ⅳ-1.568 33*0.037-3.028 9-0.107 8
Ⅴ-2.941 67*0.000-4.073 0-1.810 3
Ⅵ-2.795 33*0.000-3.963 8-1.626 9
Ⅶ-4.563 33*0.000-6.023 9-3.102 8
ⅡⅠ-0.329 170.577-1.551 20.892 8
Ⅲ-0.377 500.573-1.763 11.008 1
Ⅳ-1.897 50*0.010-3.283 1-0.511 9
Ⅴ-3.270 83*0.000-4.303 6-2.238 1
Ⅵ-3.124 50*0.000-4.197 8-2.051 2
Ⅶ-4.892 50*0.000-6.278 1-3.506 9
ⅢⅠ0.048 330.945-1.412 21.508 9
Ⅱ0.377 500.573-1.008 11.763 1
Ⅳ-1.520 000.061-3.120 00.080 0
Ⅴ-2.893 33*0.000-4.199 7-1.587 0
Ⅵ-2.747 00*0.000-4.085 6-1.408 4
Ⅶ-4.515 00*0.000-6.115 0-2.915 0
ⅣⅠ1.568 33*0.0370.107 83.028 9
Ⅱ1.897 50*0.0100.511 93.283 1
Ⅲ1.520 000.061-0.080 03.120 0
Ⅴ-1.373 33*0.040-2.679 7-0.067 0
Ⅵ-1.227 000.070-2.565 60.111 6
Ⅶ-2.995 00*0.001-4.595 0-1.395 0
ⅤⅠ2.941 67*0.0001.810 34.073 0
Ⅱ3.270 83*0.0002.238 14.303 6
Ⅲ2.893 33*0.0001.587 04.199 7
Ⅳ1.373 33*0.0400.067 02.679 7
Ⅵ0.146 330.754-0.822 51.115 2
Ⅶ-1.621 67*0.018-2.928 0-0.315 3
ⅥⅠ2.795 33*0.0001.626 93.963 8
Ⅱ3.124 50*0.0002.051 24.197 8
Ⅲ2.747 00*0.0001.408 44.085 6
Ⅳ1.227 000.070-0.111 62.565 6
Ⅴ-0.146 330.754-1.115 20.822 5
Ⅶ-1.768 00*0.013-3.106 6-0.429 4
ⅦⅠ4.563 33*0.0003.102 86.023 9
Ⅱ4.892 50*0.0003.506 96.278 1
Ⅲ4.515 00*0.0002.915 06.115 0
Ⅳ2.995 00*0.0011.395 04.595 0
Ⅴ1.621 67*0.0180.315 32.928 0
Ⅵ1.768 00*0.0130.429 43.106 6

注：*表示显著性水平P值小于 0.05的均差。
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3.2.2 郁闭度对增湿能力的影响
以观测样地增湿率为横坐标,郁闭度为纵坐标作散点图,并用二次曲线进行拟合,分析群落郁闭度对增湿能力的影响（图4）。结果表明,样地降温率与群落郁闭度的相关系数为0.685,说明郁闭度对增湿率有一定影响,但不如对降温率的影响明显。这意味着,绿地增湿能力的增加需要考虑群落内的立体配置模式。当群落郁闭度接近0.80时,曲线出现明显拐点,绿地增湿能力达到最高值。随着郁闭度的继续增加,绿地的增湿作用也不明显提高。
Table 5
表 5
表 5北京城市绿地按郁闭度分级的增湿率方差分析
Table 5Variance analysis of humidity increase ratio from different canopy density
平方和df均方F显著性
组间163.945627.3243.5910.017
组内129.363177.610
总数293.30823

注：*表示显著性水平P值小于 0.05的均差。
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Table 6
表6
表6不同等级郁闭度的北京城市绿地的增湿率多重比较
Table 6Multiple comparisons for the humidity increase ratio and canopy density
郁闭度级别均差显著性
水平P值		95%的置信区间
下限上限
ⅠⅡ-1.209 620.573-5.654 73.235 5
Ⅲ-0.272 920.915-5.585 95.040 0
Ⅳ-1.664 400.518-6.977 33.648 5
Ⅴ-4.285 09*0.042-8.400 5-0.169 7
Ⅵ-6.143 93*0.007-10.394 3-1.893 6
Ⅶ-7.991 06*0.006-13.304 0-2.678 1
ⅡⅠ1.209 620.573-3.235 55.654 7
Ⅲ0.936 700.700-4.103 65.977 0
Ⅳ-0.454 780.851-5.495 14.585 5
Ⅴ-3.075 470.102-6.832 30.681 3
Ⅵ-4.934 31*0.016-8.838 5-1.030 1
Ⅶ-6.781 43*0.011-11.821 7-1.741 1
ⅢⅠ0.272 920.915-5.040 05.585 9
Ⅱ-0.936 700.700-5.977 04.103 6
Ⅳ-1.391 480.620-7.211 54.428 6
Ⅴ-4.012 170.093-8.764 20.739 9
Ⅵ-5.871 01*0.021-10.740 4-1.001 6
Ⅶ-7.718 13*0.012-13.538 2-1.898 1
ⅣⅠ1.664 400.518-3.648 56.977 3
Ⅱ0.454 780.851-4.585 55.495 1
Ⅲ1.391 480.620-4.428 67.211 5
Ⅴ-2.620 690.261-7.372 72.131 3
Ⅵ-4.479 530.069-9.348 90.389 9
Ⅶ-6.326 66*0.035-12.146 7-0.506 6
ⅤⅠ4.285 09*0.0420.169 78.400 5
Ⅱ3.075 470.102-0.681 36.832 3
Ⅲ4.012 170.093-0.739 98.764 2
Ⅳ2.620 690.261-2.131 37.372 7
Ⅵ-1.858 830.281-5.383 01.665 4
Ⅶ-3.705 960.118-8.458 01.046 1
ⅥⅠ6.143 93*0.0071.893 610.394 3
Ⅱ4.934 31*0.0161.030 18.838 5
Ⅲ5.871 01*0.0211.001 610.740 4
Ⅳ4.479 530.069-0.389 99.348 9
Ⅴ1.858 830.281-1.665 45.383 0
Ⅶ-1.847 130.435-6.716 53.022 3
ⅦⅠ7.991 06*0.0062.678 113.304 0
Ⅱ6.781 43*0.0111.741 111.821 7
Ⅲ7.718 13*0.0121.898 113.538 2
Ⅳ6.326 66*0.0350.506 612.146 7
Ⅴ3.705 960.118-1.046 18.458 0
Ⅵ1.847 130.435-3.022 36.716 5


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采用群落郁闭度与样地增湿率进行方差分析（表5）,显著性概率为0.017,小于0.05;检验差异显著性的统计量F为3.591,大于该组数据在0.05置信水平下的标准值F（0.05,6,17）2.70。结果说明,郁闭度对绿地增湿率有一定影响,但这种影响低于郁闭度对降温率的影响。
以草地样方作为对照,由增湿率与郁闭度进行多重比较分析（表6）,结果发现,只有当郁闭度≥0.60的绿地群落（Ⅴ-Ⅶ级）,其增湿效果才与草地有显著差异（P<0.05）,而郁闭度<0.60的绿地（Ⅰ-Ⅳ级）,其增湿效果与草地的差异不显著。
综合以上结果,发挥绿地最佳增湿效果的配置方式,要求群落郁闭度下限值为0.60,上限值为0.80。
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图4北京城市绿地观测样地增湿率与郁闭度关系
-->Figure 4Relation between humidity increase ratio and canopy density in sample plots
-->

3.3 绿量对降温增湿功能的影响

3.3.1 绿量对降温能力影响
以测试样地降温率为横坐标,三维绿量为纵坐标作散点图,并用二次曲线进行拟合,分析群落绿量对夏季降温效果的影响（图5）。结果表明,绿地降温率与绿量密度的相关系数为0.652,说明绿量对降温率有一定影响,但是低于郁闭度对降温效果的影响。三维绿量密度由样方内所有层次的植被共同决定,可以通过选择绿量大的物种或丰富绿地群落结构增加绿量值。因此,在提高绿地郁闭度受到限制的情况下,可通过提高绿量的方式改善绿地降温作用。
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图5北京城市绿地观测样地降温率与三维绿量关系
-->Figure 5Relation between temperature reduction ratio and green biomass in sample plots
-->

Table 7
表7
表7按绿量密度分级的降温率方差分析
Table 7Variance analysis of temperature reduction ratio from different green biomass
平方和df均方F显著性
组间35.29665.8833.8330.013
组内26.093171.535
总数61.38923

注：*表示显著性水平P值小于 0.05的均差。
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Table 8
表8
表8不同等级三维绿量密度的降温率多重比较
Table 8Multiple comparisons forthe temperature reduction ratio and green biomass
绿量密度
级别		均差显著性
水平P值		95%的置信区间
下限上限
ⅠⅡ-0.855 330.358-2.764 21.053 6
Ⅲ-1.206 670.249-3.340 90.927 5
Ⅳ-2.290 00*0.018-4.138 3-0.441 7
Ⅴ-2.653 33*0.031-5.039 4-0.267 2
Ⅵ-3.598 33*0.005-5.984 4-1.212 2
Ⅶ-3.703 33*0.002-5.837 5-1.569 1
ⅡⅠ0.855 330.358-1.053 62.764 2
Ⅲ-0.351 330.703-2.260 21.557 6
Ⅳ-1.434 670.073-3.017 40.148 1
Ⅴ-1.798 000.101-3.984 90.388 9
Ⅵ-2.743 00*0.017-4.929 9-0.556 1
Ⅶ-2.848 00*0.006-4.756 9-0.939 1
ⅢⅠ1.206 670.249-0.927 53.340 9
Ⅱ0.351 330.703-1.557 62.260 2
Ⅳ-1.083 330.233-2.931 60.764 9
Ⅴ-1.446 670.218-3.832 80.939 4
Ⅵ-2.391 67*0.050-4.777 8-0.005 6
Ⅶ-2.496 67*0.024-4.630 9-0.362 5
ⅣⅠ2.290 00*0.0180.441 74.138 3
Ⅱ1.434 670.073-0.148 13.017 4
Ⅲ1.083 330.233-0.764 92.931 6
Ⅴ-0.363 330.724-2.497 51.770 9
Ⅵ-1.308 330.213-3.442 50.825 9
Ⅶ-1.413 330.125-3.261 60.434 9
ⅤⅠ2.653 33*0.0310.267 25.039 4
Ⅱ1.798 000.101-0.388 93.984 9
Ⅲ1.446 670.218-0.939 43.832 8
Ⅳ0.363 330.724-1.770 92.497 5
Ⅵ-0.945 000.456-3.558 91.668 9
Ⅶ-1.050 000.366-3.436 11.336 1
ⅥⅠ3.598 33*0.0051.212 25.984 4
Ⅱ2.743 00*0.0170.556 14.929 9
Ⅲ2.391 67*0.0500.005 64.777 8
Ⅳ1.308 330.213-0.825 93.442 5
Ⅴ0.945 000.456-1.668 93.558 9
Ⅶ-0.105 000.927-2.491 12.281 1
ⅦⅠ3.703 33*0.0021.569 15.837 5
Ⅱ2.848 00*0.0060.939 14.756 9
Ⅲ2.496 67*0.0240.362 54.630 9
Ⅳ1.413 330.125-0.434 93.261 6
Ⅴ1.050 000.366-1.336 13.436 1
Ⅵ0.105 000.927-2.281 12.491 1


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采用降温率与不同级别群落绿量进行方差分析（表7）,各类样方之间的差异显著性概率为0.013,小于0.05的显著性水平;检验差异显著性的统计量F为3.833,大于该组数据在0.05置信水平下的标准统计量F（0.05,6,17）为2.700,说明绿地群落三维绿量密度对降温率有显著影响。
以草地为对照,由样地降温率与三维绿量密度进行多重比较分析（表8）,结果发现,当三维绿量密度≥3m3/m2时（Ⅳ-Ⅶ级）,其降温率与草地有显著差异（P<0.05）,而与三维绿量密度<3m3/m2的绿地群落（Ⅰ-Ⅲ级）降温效果与草地差异不明显。该结果说明绿地群落的三维绿量密度至少达到3m3/m2时,才能够起到明显的降温作用。
3.3.2 绿量对增湿能力影响
同样,以观测样地增湿率为横坐标,群落绿量密度为纵坐标作散点图,并用二次曲线进行拟合,分析绿量对绿地增湿作用的影响（图6）。结果表明,绿地增湿率与绿量密度的相关系数为0.637,说明绿量密度对增湿率的影响接近（降温率与绿量密度相关系数为0.652）。如果要提高绿地群落的增湿能力,增大群落顶层郁闭度和群落内物种的立体配置模式同样重要。
然后,对群落三维绿量密度与增湿率的关系进行方差分析（表9）,显著性概率为0.008,小于0.05;检验差异显著性的统计量F为4.347,大于该组数据在0.05置信水平下的标准值F（0.05,6,17）2.70。结果说明,三维绿量密度对绿地增湿能力有显著影响,且高于对降温能力的影响。
以草地样方作为对照,由观测样地增湿率与群落绿量密度进行多重比较分析（表10）,结果发现,只有当绿量密度≥5m3/m2的绿地群落（Ⅴ-Ⅶ级）,其增湿效率才与草地有显著差异（P<0.05）;而绿量密度<5m3/m2的绿地（Ⅰ-Ⅳ级）,增湿效果虽然与草地也存在差异,但并不显著。因此,只有保证复层结构绿地的三维绿量密度达到5m3/m2以上时,才能有效发挥绿地群落的增湿作用。
Table 9
表9
表9基于三维绿量密度分级的增湿率方差分析
Table 9Variance analysis of humidity increase ratio from different canopy density
平方和df均方F显著性
组间177.562629.5944.3470.008
组内115.746176.809
总数293.30823

注：*表示显著性水平P值小于 0.05的均差。
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Table 10
表10
表10 北京城市绿地不同等级三维绿量密度的增湿率多重比较
Table 10 Multiple comparisons for the humidity increase ratio and green biomass
绿量密度级别均差显著性
水平P值		95%的置信区间
下限上限
ⅠⅡ-0.845 920.663-4.866 43.174 5
Ⅲ-1.735 190.427-6.230 22.759 8
Ⅳ-3.546 430.072-7.439 20.346 3
Ⅴ-7.658 10*0.005-12.683 6-2.632 6
Ⅵ-6.864 89*0.010-11.890 4-1.839 3
Ⅶ-7.121 90*0.004-11.616 9-2.626 9
ⅡⅠ0.845 920.663-3.174 54.866 4
Ⅲ-0.889 280.647-4.909 73.131 2
Ⅳ-2.700 510.106-6.034 10.633 1
Ⅴ-6.812 19*0.006-11.418 2-2.206 2
Ⅵ-6.018 97*0.013-10.625 0-1.413 0
Ⅶ-6.275 98*0.004-10.296 4-2.255 5
ⅢⅠ1.735 190.427-2.759 86.230 2
Ⅱ0.889 280.647-3.131 24.909 7
Ⅳ-1.811 230.340-5.704 02.081 5
Ⅴ-5.922 91*0.024-10.948 5-0.897 4
Ⅵ-5.129 70*0.046-10.155 2-0.104 2
Ⅶ-5.386 70*0.022-9.881 7-0.891 7
ⅣⅠ3.546 430.072-0.346 37.439 2
Ⅱ2.700 510.106-0.633 16.034 1
Ⅲ1.811 230.340-2.081 55.704 0
Ⅴ-4.111 680.070-8.606 70.383 3
Ⅵ-3.318 460.138-7.813 41.176 5
Ⅶ-3.575 470.069-7.468 20.317 3
ⅤⅠ7.658 10*0.0052.632 612.683 6
Ⅱ6.812 19*0.0062.206 211.418 2
Ⅲ5.922 91*0.0240.897 410.948 5
Ⅳ4.111 680.070-0.383 38.606 7
Ⅵ0.793 210.765-4.712 06.298 4
Ⅶ0.536 210.825-4.489 35.561 8
ⅥⅠ6.864 89*0.0101.839 311.890 4
Ⅱ6.018 97*0.0131.413 010.625 0
Ⅲ5.129 70*0.0460.104 210.155 2
Ⅳ3.318 460.138-1.176 57.813 4
Ⅴ-0.793 210.765-6.298 44.712 0
Ⅶ-0.257 010.915-5.282 54.768 5
ⅦⅠ7.121 90*0.0042.626 911.616 9
Ⅱ6.275 98*0.0042.255 510.296 4
Ⅲ5.386 70*0.0220.891 79.881 7
Ⅳ3.575 470.069-0.317 37.468 2
Ⅴ-0.536 210.825-5.561 84.489 3
Ⅵ0.257 010.915-4.768 55.282 5


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图6北京城市绿地观测样地增湿率与绿量密度关系
-->Figure 6Relation between humidity increase ratio and green biomass in sample plots
-->

4 结论与讨论

4.1 结论

在当前城市用地日益紧张的情况下,通过优化绿地植物配置,增加城市绿量,提高绿地生态效益具有重要实际意义。本研究基于24个典型绿地样地,实测了其夏季降温增湿功能及其差异,重点分析了群落郁闭度（灌草为覆盖度）与三维绿量对降温增湿能力的影响,从而分析具有最大生态服务功能的群落配置模式。结果发现,在群落水平上的绿地规划设计,应以乔灌草和乔草型等复层结构绿地为优先模式,保证绿地郁闭度≥0.60,同时不要超过0.85,过大的郁闭度对降温增湿功能起不到太大的促进作用,反而会影响林下层植被的生长,增加绿地建设成本。同时,需要综合考虑群落绿量密度的要求,只有保证三维绿量密度≥5m3/m2时,才能起到有效的降温增湿作用。因此,能够发挥最佳降温增湿功能的城市绿地群落配置模式应该为群落郁闭度在0.60~0.85之间,三维绿量密度不小于5m3/m2的乔灌草或乔草复层配置结构。

4.2 讨论

虽然生长良好的成片绿地和树林能有效吸收和阻挡太阳辐射,调节大气湿度,改善环境舒适度。但是,这种降温增湿功能不仅与绿地类型、郁闭度和绿量有关,而且与区域自然环境条件、绿地种植形式以及空间布局（比如绿地斑块形状）等有关,比如南方湿润多雨气候与北方干旱少雨条件下绿地群落降温增湿功能有何差异,带状与片状绿地降温增湿效果差异,以及绿地斑块面积、形状和景观指数对降温增湿功能的影响等都有待深入研究。此外,该研究结论是基于24个样地降温增湿平均值得出的,有些样地观测数据过高可能会导致整个群落的降温增湿功能偏高,因此需要增加更多的样地观测结果加以验证。而且,绿地斑块对周围地区的影响存在一个范围,本研究中在绿地空间温湿度测定时的样地梯度设置的合理性也有待验证和分析。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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