黄钰麟
傅伟聪
陈晶茹
董建文
王敏华*
城市公园对缓解热岛效应有显著作用[1],增加植被覆盖度被认为是降低空气和辐射温度、改善热舒适性的有效途径[2],因此林荫空间成为湿热地区常见的绿地空间类型,但其微气候调节能力会因植物群落特征如:乔木叶面积指数[3]、树冠空间结构[4]、群落结构[5]、种植间距[6]的不同而有所差别。林荫空间作为湿热地区城市公园的重要构成单元,其微气候环境质量直接影响着公园绿地的微气候调节潜力及都市民众对绿地资源的使用率,因此厘清植物群落特征对林荫空间微气候效应的影响机制至关重要。
目前相关研究多通过控制单一变量的方式[7-8]来探究植物群落特征与微气候效应的影响关系,而在实际场景中,绿地空间微气候环境往往受到多种植物群落特征的共同作用,但目前相关研究鲜少。为进一步了解植物群落特征对林荫空间微气候效应的影响机制,借助ENVI-met软件,运用正交试验设计法,以改善夏季城市公园林荫空间的微气候环境为目标,分析树木叶面积指数(LAI)、乔灌草比例、种植密度对林荫空间微气候表征因子的主次作用、影响趋势及最优组合,提出基于气候适应性视角下构建湿热地区公园林荫空间的优化策略,以期为城市公园空间营建提供理论参考与数据支撑。
福州市属亚热带季风气候,年平均湿度74%,夏季最高气温可达39.4℃,有“火炉城市”之称。通过实地调研及文献梳理[9]发现,为抵御夏季的高温热浪,福州城市公园绿地多为林荫空间,常用绿化乔木的LAI值在1.49~6.85之间,灌木LAI值在1.81~6.02之间[10]。研究区域位于福州市建园时间最长的西湖公园,以游人访问度较高的林荫空间作为样地,面积为35m×30m。样地西北侧1.9km处为福州市乌山气象站,可为ENVI-met模拟参数设定提供初始气象数据。
实测采用手持气象仪(kestrel 4500)监测距地面1.4m处的温度、湿度与风速,观测时间为8:00—18:00,以1h为单位获取数据,观测点分布如图1所示。模拟时间为6:00—19:00,研究选取8:00—18:00的数据。为保证模拟与实测环境条件一致,模拟保留样地周围的水体、构筑物、下垫层等,模拟校验区域面积为80m×76m,相关参数设定见表1(下文为控制变量,仅提取植物要素构建模型,研究范围如图1所示,面积为35m×30m)。将实测值与模拟结果进行相关性分析(图2~4),结果表明二者呈线性相关,产生的误差均在可接受的范围内。说明ENVI-met模型能较为准确地反映实地场景的微气候变化规律,适用于本次研究。
图1 测点平面分布(作者根据西湖公园管理中心提供地图绘制)
图2 温度实测与模拟结果相关性比较
图3 湿度实测与模拟结果相关性比较
图4 风速实测与模拟结果相关性比较
1.3.1 设计因素及水平
根据预实验及前人研究[11-12]发现,树木LAI、乔灌草比例、种植密度是影响林荫空间微气候效应的重要特征,因此选为本文的试验因素,第4个因素为“空白”列,以降低前3个因素间存在的随机错误和相互作用。福州市公园常用乔木的LAI值在1.06~6.85之间[10],本研究在此区间设3个水平;乔灌草比例根据林荫空间常见植物群落类型设置水平;种植密度依据乔木树冠相交、相切、相离的间距关系设置水平(表2)。
表2 L9(34)正交试验设计
1.3.2 方案设计
本文采用L9(34)正交表,共9组方案(表3)。
表3 模拟研究方案
1.4.1 模拟参数设置
模型构建过程输入的参数除网格尺寸/数量更改为2m×2m×2m/20×20×30外(研究面积为35m×30m),其余设置如表1所示。
表1 ENVI-met模拟校验参数设定
1.4.2 植物模型选择
为排除其他因素干扰,乔木树高、冠幅、枝下高等参数值不设对比项,仅调整LAI值,选用ENVI-met植物库中形态、大小与福州常用乔木相似的3D模型。灌木与地被选用系统模型(表4)。
表4 植物模型相关属性
1.4.3 场景模型构建
对9组方案进行建模,平面图如图5所示。其他场景要素如下垫层、空间布局一致,以减小实验误差,图中红色标记为监测点。
图5 方案模型平面图
选取游人访问频率较高的3个时段:早上(8:00—10:00)、中午(12:00—14:00)、傍晚(16:00—18:00),对试验结果进行极差和方差分析,得到各因素对微气候表征因子产生作用的主次关系、显著性、影响趋势及最优组合方案。
2.1.1 不同植物群落特征对温度的主次影响
对不同试验方案空间内设监测点1.4m高处的温度值进行极差与方差分析,如表5所示,因素A、B、C的极差(R)由大至小依次为A>C>B,即对空间温度的影响排序为树木LAI>种植密度>乔灌草比例。方差分析结果表明(表6),树木LAI值(A)在各时段对空间温度变化的影响均极为显著(Sig.<0.01);乔灌草比例(B)在各时段对温度变化均无显著影响(Sig.>0.05),这与张明娟等[12]的结论一致;种植密度(C)仅在中午时段对温度变化具有显著影响(Sig.<0.05),可能的原因是午间太阳辐射强度最大,由于种植密度不同造成削弱太阳辐射能力的差异对空间温度影响显著,其他时段引起的温度差异较小。
2.1.2 不同植物群落特征对温度的影响趋势
如表5所示,树木LAI各水平对应的温度均值在所有时段的排序均为k1<k2<k3,说明树木LAI对温度变化具有负影响。乔灌草比例各水平的温度均值在各时段的大小均依次为k1>k3>k2,说明在乔木层比例不变的情况下,灌木层占比越高,空间温度越低。种植密度各水平的温度均值在所有时段的排序均为k1>k3>k2,即种植间距为10m时空间内设监测点的温度值最低,原因是栽植乔木树冠间无重叠,且树荫连接度较高,对空间温度的调节能力最强,即乔木种植间距(10m)与冠幅(9m)比值略大于1:1为宜。此发现进一步细化了章莉等提出的理论[13]。
2.1.3 不同试验方案对比及优选方案
以福州市乌山气象站数据为参照,对比各试验方案的降温效应,如图6所示,方案2的降温能力最强,其次为方案3。进一步对各试验方案14:00时段1.4m高度的温度平面分布做分析(图7),方案3的低温(38.69~39.07℃)区域分布最广,其次为方案2;从最低温区(<38.69℃)面积大小来看,方案2的面积最大;从温度场的平面分布情况来看,方案2的温度分布最为均匀。综合来看,方案2为最优选,即当选择LAI高(6.6)的树木、乔灌草比例为3:2:0、种植密度为10m时,能达到最佳的降温效果。
图6 各试验方案的降温效应对比
图7 各方案温度平面分布
2.2.1 不同植物群落特征对湿度的主次影响
对不同试验方案空间内设监测点1.4m高处的湿度值进行极差与方差分析,如表5所示,早上时段影响空间湿度的试验因素排序为乔灌草比例>树木LAI>种植密度(RB>RA>RC)。中午和傍晚时段树木LAI成为影响湿度的主要因素,原因是此时段太阳辐射较强,植被通过树冠层削弱太阳辐射,而树冠的密实度与树木的LAI有关。方差结果(表6)表明,中午时段树木LAI值(A)的高低对空间湿度影响显著(Sig.<0.05);早上和傍晚时段乔灌草的比例(B)对林荫空间的湿度变化影响显著(Sig.=0.05);种植密度(C)在所有时段对湿度变化均无显著影响(Sig.>0.05)。
2.2.2 不同植物群落特征对湿度的影响趋势
如表5所示,树木LAI各水平对应的湿度平均值在早上时段的排序为k1<k2<k3,说明树木LAI与湿度值呈负相关;中午和傍晚时段k值的排序为k1>k2>k3,说明LAI值越大,空间湿度越高。原因是LAI值越高的树木对太阳辐射削弱的能力越强,空间内的蒸发作用越弱,加之树木蒸腾作用强,因此湿度高。乔灌草比例各水平的湿度平均值在各时段的大小均依次为k2>k3>k1,说明降低灌木层植物的比例,可提高空间的降湿能力。种植密度在不同时段与空间湿度的影响关系存在差异,这可能与太阳高度角的变化有关。
2.2.3 不同试验方案对比及优选方案
以福州市乌山气象站数据为参照,对比各试验方案的降湿效应,如图8所示降湿能力最强的为方案7,其次为方案8。进一步对各试验方案14:00时段1.4m高度的湿度平面分布做分析,如图9所示,方案7空间内湿度值普遍较低,为最优选,即选择LAI值低(2.2)的树木,乔灌草比例为3:0:2,种植密度为12m的组合方案降湿效应最佳。
图8 各试验方案的降湿效应对比
图9 各方案湿度平面分布
2.3.1 不同植物群落特征对风速的主次影响
对不同试验方案空间内设监测点1.4m高处的风速值进行极差与方差分析,如表5所示,影响风速大小的试验因素排序为树木LAI>乔灌草比例>种植密度(RA>RB>RC)。方差分析(表6)结果表明,树木LAI(A)的高低与乔灌草比例(B)在所有时段均对风速影响显著(Sig.<0.05);种植密度(C)仅在早上和中午时段对风速影响显著(Sig.<0.05)。
表6 各因素影响微气候表征因子的方差分析
2.3.2 不同植物群落特征对风速的影响趋势
如表5所示,树木LAI值与风速呈正相关(k1>k2>k3),这与过去学者提出树木的LAI值与风速呈负相关的研究结论不同[6]。树木的风效应通过两方面产生:1)树木依托枝叶的阻碍或疏导对风场产生通风或防风效应;2)树木通过局部降温,使得种植区域的温度低于周围温度,形成温度差,从而引起空气的局部环流[14]。由此初步推论造成研究差异的原因为:本文选用的树木模型分枝点较高(4m),树冠在1.4m高处对风场无调节作用,主要通过局部降温形成的空间温度差产生风效应。进一步对各方案14:00时段立面空间风速的分布情况做分析,如图10所示,各空间内树冠高度(4~15m)处,风速大小与树木LAI值呈负相关,这正符合以往的研究;人行高度(1.4m)处的风速与树木LAI值呈正相关,这与马梦瑶的研究结论相契合[15]。
图10 各方案风速垂直分布
乔灌草比例各水平的风速均值在所有时段的排序均为k1>k3>k2(表5),说明在乔木层占比不变的情况下,降低植物群落结构中灌木的数量可有效增加空间的通风潜力,这与相关学者提出灌木对近地面高度风场的调节能力较强的观点相似[16]。种植密度各水平的风速均值在所有时段的排序均为k3>k2>k1,即种植密度与风速呈负相 关。
表5 各因素影响微气候表征因子的极差分析
2.3.3 不同试验方案对比及优选方案
以福州市乌山气象站数据为参照,对比各试验方案的风速调节能力。以增强通风效应为优选目标,即优先选择降风值小的方案,如图11所示,各方案的通风效果均不佳,呈现防风效果。降风效应由高到低依次为:方案8>方案9>方案6>方案7>方案5>方案2>方案4>方案1>方案3。进一步对各方案14:00时段1.4m高度的风速平面分布做分析(图12),从高风速(1.45~1.60m/s)区域面积来看,方案3的面积最大,且低中风速(1.15~1.45m/s)区域范围小,为最优选,即选择树木LAI值高(6.6),乔灌草比例为3:1:1,种植间距为12m的组合方案通风效果最佳。
图11 各试验方案的通风效应对比
图12 各方案风速平面分布
构建降温调湿通风能力较佳的林荫空间,应注重遮阴树种的选择,宜采用分枝点高于3m、叶面积指数高、冠幅广展的高大乔木,如香樟、杧果(Mangifera indica)、杜英(Elaeocarpus decipiens),此类树种植物冠层密实,可有效阻挡、反射太阳辐射,减少林下地表对辐射热量的吸收[13],同时林下空间宽敞,有利于降湿通风,在夜晚能促进地表快速散热[17]。树木LAI的大小对提升空间的微气候调节能力具有正向的主导影响,同时应综合考虑树木的冠幅、树高、树形,如小乔木桂花(Osmanthus fragrans)为高叶面积指数乔木,但其冠幅小,形成的遮阴面积有限,对太阳辐射的阻挡不足,不宜作为主要遮阴乔木。在微气候条件较差的区域,可组合栽植高、中叶面积指数型树种,如小叶榕(Ficus concinna)、黄葛树(F.virensvar.sublanceolata)、龙眼(Dimocarpus longan)等,能快速提升该区域的微气候调节能力。
增加植物群落垂直结构中灌木的占比可提升林荫空间的降温能力,但由于灌木层对近地面风场起主要阻碍作用,会减弱空间的通风潜力与降湿效果,因此应控制灌木层的占比,宜选择叶面积指数中等且景观效果较好品种,如南天竹(Nandina domestica)、红叶石楠(Photinia×fraseri)、红花檵木(Loropetalum chinensevar.rubrum)。也可采用高LAI灌木品种与低LAI灌木品种[10]组合种植的方式。
定期观测植被的生长情况,合理控制种植密度。乔木栽植间距过大会削弱植被顶界面覆盖层对太阳辐射的阻挡能力,从而影响空间的微气候环境;栽植间距过小会造成空间温湿度、风场速度分布不均。乔木种植间距与冠幅比值略大于1:1较为合适。
基于实地气候条件,有针对性地依照微气候环境改善需求,选择适宜的种植搭配方案。以降温为调节目标的区域,方案2为最佳组合,可供参考的配置方案为:1)刺桐(Erythrina variegata)+垂柳(Salix babylonica)+花叶艳山姜(Alpinia zerumbet‘Variegata’)+红叶石楠+云南黄素馨(Jasminum mesnyi);2)香樟+白玉兰(Michelia alba)+垂叶榕(Ficus benjamina)+女贞(Ligustrum lucidum)+红花檵木+黄金榕球(Ficus microcarpa‘Golden Leaves’)。以降湿为改善目标的区域,方案7为最佳组合,但此方案的温度调节能力不佳。以通风为提升目标的区域,应控制近地面灌木层植被的数量,宜采用乔-草栽植形式。
综合来看,福州地区降温降湿通风效果最佳的组合为方案3:选择叶面积指数高(6.6)的树木,乔灌草比例为3:1:1,种植间距为12m(乔木植距:冠幅=4:3)。在实际方案设计中,除微气候调节能力外,树种优势度、景观效果也是重要的考虑因素,根据上述设计目标,提出以下植物配置方案供参考:1)香樟+红花檵木球+毛杜鹃(Rhododendron championae)+圆盖阴石蕨(Humata tyermanii)+槲蕨(Drynaria fortune)+沿阶草(Ophiopogon bodinieri);2)杧果+桉树(Eucalyptus robusta)+亮叶朱蕉(Cordyline fruticosa‘Aichiaka’)+棕竹(Rhapis excelsa)+黄金榕+马尼拉(Zoysia matrella);3)杜英+亮叶朱蕉+银叶金合欢(Acacia podalyriifolia)+麦冬(Ophiopogon japonicus)。
林荫空间是湿热地区城市公园的重要构成单位,也是与民众关系密切的户外游憩场所,改善林荫空间的微气候环境质量,能提升其对民众的吸引力。本文以福州市为例,探究植物群落特征对林荫空间温湿度与风速的主次作用、影响趋势及最优组合方案,并基于研究结果提出了优化策略,为小尺度绿地微气候研究提供了新的视角。今后还需将城市公园空间中的水体、构筑物、下垫层等景观要素纳入研究体系,为城市公园景观空间的构建提供更为完备的理论参考与数据支持。注:文中图片除注明外,均由作者绘制。