李大鹏,李子龙,陈燕
1.中南林业科技大学风景园林学院,湖南 长沙 410004;2.湖南科技大学建筑与艺术设计学院,湖南 湘潭 411201
绿道是重要的绿色基础设施,在当前快速城市化背景下具有生态、社会和文化价值[1]。绿道如果有足够的面积,就能通过绿色植物的遮阴及蒸发散热帮助消除城市过多的热量,冷却空气,降低城市的热岛效应[2]。城市绿道植物群落生态功能与效益的发挥取决于合理的植物群落结构,这些都受到植物群落水平分布和垂直分布等诸多因素的影响。因此,探究城市绿道植物群落结构与微气候效应的关系十分重要。
近年来,ENVI-met 软件在研究城市街区环境微气候效应、城市居住区绿地、城市公园绿地、城市植物群落等方面得到了广泛应用,其模拟结果的科学性不断得到验证。文章通过借助ENVI-met 软件模拟,尝试探究城市绿道植物群落结构对微气候的影响,以期为城市绿道建设提供基于微气候环境改善的方法,以此丰富城市绿道与微气候的相关研究。
长沙位于湖南东部偏北,东经111°53′—114°15′,北纬27°51′—28°41′,为亚热带季风气候内陆城市,夏季有高温、潮湿的气候特点,通常7 月最热,平均气温29 ℃。长沙人口密度高,截至2021 年底,长沙城镇化率达到83.16%,城市热岛效应显著,需要改善微气候以提升城市人居环境舒适度。因此,本研究选取具有长沙典型气候特征的夏季7 月为研究时间,研究中建模背景气象参数设置依据模拟时间内长沙市气象局公布数据。
1.2.1 样地选择及模型初始设置
本文主要选取长沙绿道规划网络“市域—城市—社区”三级绿道网络系统中的城市级绿道为研究对象,在研究中主要分析绿道植物群落结构对微气候的影响,绿道周边其他环境因子的干扰在本研究中暂不涉及。因此根据城市绿道植物群落结构的完整度、绿道的宽度以及绿道在区域发挥的生态作用等因素,在实地调研基础上,选取长沙靳江河城市绿道局部地段作为研究样地,样地尺寸为100 m×60 m。研究区域绿化覆盖率较高,植物类型多样,绿化区域连通性高,本身受除植物群落以外周边其他因子干扰较小。根据实际情况设置模型的地理位置和网格大小等基本参数,模型设置为长100 m、宽60 m 的矩形区域,网格为(50×30×40)个,网格单元尺寸dx=2 m,dy=2 m,dz=3 m,各植物群落结构影响因子的后续模拟均在该标准模型的基础上进行模拟参数设置。ENVI-met 模型初始条件设置见表1。
表1 ENVI-met 模型初始条件设置
1.2.2 指标因子确定
1.2.2.1 植物模型参数指标
ENVI-met 软件植物模型需要设置植物的高度、冠幅、冠下高、冠形、叶面积密度、植物根深、反射率、吸收率、蒸腾作用等相关参数指标,文章结合样地植物群落调查结果,取其平均值,实验模型中乔木高度统一设置为7 m,冠幅统一设置为7 m,冠下高统一设置为2 m,冠形设置为圆球形,其余参数基于系统默认参数设置。
1.2.2.2 植被结构指标
植物群落结构的分布特征主要包括水平分布和垂直分布两种结构类型。植物群落的水平分布是指群落个体的水平布局形式或配置状况,植物群落水平分布格局的形式主要有以下几种:随机分布、均匀分布、集聚分布、嵌式分布[3]。城市中的植物群落多为人工植物群落,植物种植设计的差异导致了城市植物群落在水平分布上的异质性。植物群落垂直分布主要体现在群落内部的层级分化,是不同高度的植物或者不同类型的植物在竖向垂直空间上排列的结果。一般植物群落结构从上至下主要分为乔木层、灌木层、草本层和地被层,不同的层级组合影响着植物群落的微气候效应。因此文章主要研究植物群落水平分布和垂直分布对微气候的影响效应。
水平分布:对同一高度、冠幅、冠形等的乔木进行水平分布研究,在对相关文献进行总结的基础上,选取垂直风向列植、平行风向列植、均匀点植和自然群植四种类型展开研究。
垂直分布:在总结植物群落垂直分布特征的基础上,根据不同等级的植物群落层次丰富度,依次对草本、灌草、乔草、乔灌草四种垂直分布结构展开研究。选取高度、冠幅、冠形一致乔木模型;灌木高度设置为1 m,各层叶面积密度设置为2.5,叶面反射率设置为0.2;草本高度设置为0.25 m,各层叶面积密度设置为0.3,叶面反射率设置为0.2。
1.2.2.3 物理环境指标
地表温度用摄氏度(℃)表示。地面吸收太阳辐射导致地面温度上升,采用地面测量的温度来表示地表的温度。对太阳辐射,地面会有效地吸收一部分,不同的地表材料对太阳辐射的反射率不同。
1.2.2.4 气候因子指标
温度、湿度、风速等气候因子是目前常用的室外微气候评价指标。根据评价标准以及既有研究方法,我们采用14 时、1.5 m 高度处各类微气候指标因子数据进行对比分析。
1.2.3 模型验证
文章通过模型模拟数据与实测气象数据进行比较分析,以验证ENVI-met 软件模拟的有效性。2022 年7 月1 日对研究区域进行实测验证,依次布置5 个监测点。监测点1 为草坪区域,监测点2 为灌木区域,监测点3 为铺装区域,监测点4 为乔木林冠下区域,监测点5 为植物群落内部区域。利用手持式气象仪实测地面1.5 m 高度处的空气温度和相对湿度。测量时间段是8:00 —18:00,对每个监测点温湿度每10 min 记录一次,每小时为一组,最终计算每组数据平均值,以此来作为该小时的温湿度数据。同时利用ENVI-met 对该区域进行数值模拟,输出监测点模拟温湿度数据。采用趋势分析法对实测数据与ENVI-met 模拟数据进行验证,对5 个监测点分别进行逐时气温、相对湿度对比分析。结果表明,实测值较于模拟值,变化趋势基本保持一致,符合实际情况。结果表明用ENVI-met 软件进行该研究具有一定的科学性和实际价值。
2.1.1 模型设置
植物的水平分布是植物群落结构平面上最明显的分布特征,武雅芝建立均匀点植、随机点植、平行风向列植、垂直风向列植以及集中群植五种水平布局方式以比较植物群落不同水平分布形式对于微气候影响的差异[4]。王丽雯在对北京奥林匹克森林公园北园植物群落实地调研的基础上,将植物群落水平分布分为行列式、随机散点式和自然集群式三类并建立对应ENVI-met 模型进行微气候模拟对比研究[5]。在实地调研长沙城市绿道植物群落结构基础上,结合相关文献设置垂直风向列植、平行风向列植、均匀点植、自然群植四种水平分布形式模型,研究城市绿道植物群落水平分布对于绿道微气候的影响。
2.1.2 空气温度
分析不同水平分布模型14 时、1.5 m 高度处空气温度变化,4 种模型模拟区域平均温度大小依次为自然群植>平行风向列植>均匀点植>垂直风向列植,自然群植模型平均温度最高,为31.17 ℃,垂直风向列植模型平均温度最低,为31.06 ℃,最高平均温度与最低平均温度差值为0.11 ℃。自然群植模型中乔木分布较为聚集,乔木无法覆盖周边区域,导致场地整体平均温度最高。均匀点植模型中同样有部分无植被覆盖区,使场地整体温度较高。平行风向列植模型的温度高于垂直风向列植模型的温度,这是由于垂直风向列植布局的乔木对风的阻滞作用大,有效地降低了正午热空气的流动,形成局部低温区。分析四种模型Y=30 m、Z=1.5 m 处剖线上温度变化,场地温度自东南向西北逐渐降低,各模型的温度差异不大,平行风向列植模型相较于其他3 种水平布局形式温度稍高。分析4 种模型在不同高度点的温度走势,在Z<10 m 范围内,各水平分布形式对场地垂直向温度变化略有影响,随着垂直向高度增加,绿道植物群落水平分布形式对温度的影响减弱。
2.1.3 相对湿度
分析不同水平分布模型14 时、1.5 m 高度处相对湿度变化,4 种模型模拟区域平均相对湿度大小依次为垂直风向列植>均匀点植>平行风向列植>自然群植,垂直风向列植模型平均相对湿度最高,为31.27%,自然群植模型平均相对湿度最低,为30.94%,最高平均相对湿度与最低平均相对湿度差值为0.33%。垂直风向列植模型阻碍了正午植物群落外热空气的进入,有利于提高场地整体的平均相对湿度。自然群植模型由于乔木无法覆盖所有区域,导致场地整体平均相对湿度较低。分析4 种模型Y=30 m、Z=1.5 m 处剖线上相对湿度变化,各模型的相对湿度相差不明显,平行风向列植模型相较于其他三种水平分布模型相对湿度稍低,均匀点植模型增湿效应明显,这是由于均匀点植的乔木聚集,形成湿度较高的区域。分析4 种模型不同高度点的相对湿度走势,在Z<10 m 范围内,近地面相对湿度差异不明显,绿道植物群落水平分布形式对于垂直向相对湿度影响较小。
2.1.4 风速
分析不同水平分布模型14 时、1.5 m 高度处风速变化,4 种模型模拟区域平均风速差异明显,模拟区域平均风速大小依次为自然群植>平行风向列植>垂直风向列植>均匀点植,自然群植模型平均风速最高,为1.25 m/s,均匀点植模型平均风速最低,为1.16 m/s,最高平均风速与最低平均风速差值为0.09 m/s。自然群植模型由于乔木聚集,周边区域开阔,风的流动阻碍较小。平行风向列植模型有利于风的流动,平均风速较大。均匀点植模型由于乔木布置集中,形成中心阻风区,故该模型风速最低,后期如调整种植密度可以明显改善该模型风速。垂直风向列植模型对风的阻滞效果不如均匀点植效果明显,因此风速略高。分析4 种模型Y=30 m、Z=1.5 m 处剖线上风速变化,场地风速自东南向西北降低,平行风向列植模型在水平向的风速变化量最小,为0.81 m/s,均匀点植模型风速变化量最大,为1.31 m/s。自然群植模型和均匀点植模型风速在水平向上呈波浪状,这是由于乔木密集区风速降低,乔木稀疏区风速升高。分析4 种模型不同高度点的风速变化,在Z<10 m 范围内,除垂直风向列植模型风速较低外,其余水平分布模型风速走势基本一致,在Z=5 m 时,由于乔木冠层的阻风作用,4 种模型风速最低,在Z>10 m 范围内,各模型风速差异较小。
2.2.1 模型设置
马军山通过对天然植被的考察,将植物群落地面以上部分分为乔木层、灌木层、草本层以及由苔藓、地衣等构成的地被层四个基本层次[6]。张风等以人体舒适度为出发点,研究北京奥林匹克森林公园乔草层、草本层、灌草层、乔灌层以及乔灌草层5 种垂直群落空间[7]。在实地调研长沙城区绿道植物群落结构基础上,结合相关文献设置草本、灌草、乔草、乔灌草四种垂直分布形式模型,研究城市绿道植物群落垂直分布对微气候的影响。
2.2.2 空气温度
分析不同垂直分布模型14 时、1.5 m 高度处空气温度变化,四种模型模拟区域平均温度大小依次为草本>灌草>乔灌草>乔草,草本模型平均温度最高,为31.6℃,乔草模型平均温度最低,为30.75℃,最高平均温度与最低平均温度差值为0.85℃。草本模型无乔木覆盖,地表接受较多太阳辐射,导致场地整体温度最高。灌草模型中灌木吸收一部分太阳辐射,模型区域平均温度仅次于草本模型。乔草模型和乔灌草模型平均温度差距不大,表明乔木的降温效果明显优于灌草和草本。分析4 种模型Y=30 m、Z=1.5 m 处剖线上温度变化,场地温度自东南向西北逐渐降低,各模型降温效果差异明显,其中乔草模型降温效果略优于乔灌草模型,两模型明显优于灌草模型和草本模型。分析4 种模型不同高度点的温度走势,整体降温效果为乔草>乔灌草>灌草>草本,表明乔草植物群落降温效应明显,4 种模型在Z>20 m 范围内,温度均随高度增加逐渐降低。
2.2.3 相对湿度
分析不同垂直分布模型14 时、1.5 m 高度处相对湿度变化,4 种模型模拟区域平均相对湿度大小依次为乔灌草>乔草>灌草>草本,乔灌草模型平均相对湿度最高,为32.51%,草本模型平均相对湿度最低,为29.75%,最高平均相对湿度与最低平均相对湿度差值为2.76%。由于乔灌草模型的层次丰富度高于其他模型,故该模型增湿效应最强,乔草模型和乔灌草模型增湿效应差距不大,表明乔木层的增湿作用明显强于灌草层和草本层。分析4 种模型Y=30 m、Z=1.5 m 处剖线上相对湿度变化,场地相对湿度自东南向西北逐渐升高,草本模型增湿效果明显低于灌草模型、乔草模型以及乔灌草模型,乔草模型和乔灌草模型增湿效果差距不大。分析四种模型不同高度点的相对湿度走势,在Z<10 m 范围内,Z=1.5 m 处,4 种模型的相对湿度处于最高水平;随着垂直向高度增加,草本模型相对湿度逐渐增加,灌草模型相对湿度先降低后升高,乔草和乔灌草模型在Z=10 m 处相对湿度达到最低值,在Z>10 m 范围内,随着垂直向高度增加,4 种模型的相对湿度逐渐上升。
2.2.4 风速
分析不同垂直分布模型14 时、1.5 m 高度处风速变化,4 种模型模拟区域平均风速差异明显,依次为草本>乔草>灌草>乔灌草,草本模型平均风速最高,为1.39 m/s,乔灌草模型平均风速最低,为0.8 m/s,最高平均风速与最低平均风速差值为0.59 m/s。乔灌草模型由于垂直向层次丰富度明显高于其他垂直分布模型,灌木层、乔木层对风的流通有较强的阻滞作用,导致其风速最低。分析4 种模型Y=30 m、Z=1.5 m 处剖线上风速变化,场地风速自东南向西北先升高后降低,其中乔灌草模型风速变化最为明显,草本模型风速变化最小。分析4种模型不同高度点的风速变化,其中乔灌草模型和乔草模型对风速的影响趋于一致,草本模型和灌草模型对风速的影响趋于一致,乔灌草模型和乔草模型在Z=5 m 处达到风速最低值,后随高度增加逐渐升高,草本模型和灌草模型在垂直方向上风速始终保持上升,并逐渐与乔草、乔灌草模型风速趋于一致。
通过对城市绿道植物群落水平分布4 种模型一天中14 时的空气温度、相对湿度、风速的分析,可以发现,在降温方面,垂直风向列植模型降温效果最好,其次是均匀点植模型、平行风向列植模型和自然群植模型,各水平分布模型在垂直方向上降温效果差异不明显;在相对湿度方面,垂直风向列植模型增湿效果最明显,自然群植模型增湿效果最差,各水平分布模型在垂直方向上增湿效果差异不大;在风速方面,自然群植模型平均风速最大,其次是平行风向列植模型,在植物群落内部风速比较中,平行风向列植模型平均风速最大,通风效果最好。综合比较,城市绿道植物群落水平分布中平行风向列植和均匀点植布局较优,有利于绿道微气候的优化。
对垂直分布4 种模型一天中14 时的空气温度、相对湿度、风速进行分析,发现在降温方面,乔草模型和乔灌草模型降温效果明显优于草本模型和灌草模型,乔草模型和乔灌草模型降温差异不大,草本模型降温效果最差;在相对湿度方面,乔灌草模型增湿效果最好,其次分别为乔草模型、灌草模型和草本模型;在风速方面,草本模型的平均风速最高,乔草模型次之,乔灌草模型平均风速最低。综合比较,绿道植物群落垂直分布中乔草结构较优,有利于绿道微气候的优化。
研究样地整体植物群落结构搭配不合理,不利于场地整体微气候环境改善,北部以草坪和灌木组团为主,植物群落小气候效应较弱,南部随机种植高度为3~9 m 的乔木,植被覆盖不均匀,群落下层灌木较高,群落内植物密度大,对风的流通有较强的阻碍效果,不利于该区域整体通风和降温增湿。
结合样地现状,进行以下优化:样地北部增加乔木数量,发挥植物群落降温增湿作用,在植物选择方面,以风速阻碍效果较小的高度较高的圆球形乔木为主,在水平分布上采取平行风向列植和均匀点植两种方式,在垂直分布上以乔草结构为主,综合考虑研究区域植物群落疏密分布。样地南部调整植物群落内植物密度,减少低矮乔木和灌木数量,优化原有的乔灌草垂直结构,提高区域风速,在水平分布上以平行风向列植为主,结合均匀点植和自然群植的种植方式,避免单一种植方式导致植物群落结构单一、景观性缺失。具体结构优化模型设置见表2。
表2 研究样地植物群落结构优化模型设置
3.2.1 空气温度
分析模型14 时、1.5 m 高度处空气温度变化,优化前模型平均温度为31.13℃,优化后模型平均温度为30.75℃,优化后模型平均温度降低0.38℃,优化后模型区域空气温度水平分布均有不同程度的下降,自东南向西北降温效果逐渐增强,降温效果最强处降温幅度超过0.6℃。
3.2.2 相对湿度
分析模型14 时、1.5 m 高度处相对湿度变化,优化前模型平均相对湿度为31.10%,优化后模型平均相对湿度为32.28%,优化后模型平均相对湿度增加1.18%,优化后模型区域相对湿度水平分布均有不同程度的升高,自东南向西北增湿效果逐渐增强,最大增湿幅度超过2.0%。
3.2.3 风速
分析模型14 时、1.5 m 高度处风速变化,优化前模型平均风速为1.19 m/s,优化后模型平均风速为1.50 m/s,优化后模型平均风速升高0.31 m/s,优化后模型区域风速水平分布增幅明显,自东南向西北风速先升高后降低,随后再次升高,就水平向总体而言,优化后风速提升效果显著。
对比分析样地绿道植物群落结构优化前后对微气候环境的影响可以发现,城市绿道植物群落结构对微气候有着显著的影响。因此,需要对城市绿道植物群落结构进行合理配置和优化,这样才能达到改善微气候的效果。
(1)提升城市绿道整体三维绿量和植被覆盖率,提升城市绿道植物群落的连通性。沿城市绿道走向营造通风廊道,尽量采取平行风向列植的植物种植方式,提升绿道整体风速,综合协调植物群落对温湿度及风速的影响效应,最大程度发挥植物群落的微气候调节作用。
(2)合理调节城市绿道植物群落水平分布格局,应根据绿道固有的线性属性进行植物种植,植物种植方式应多采用平行风向列植和均匀点植的方式,在保证一定郁闭度的同时要合理控制植物的密度,综合考虑绿道空间的生态性、景观性。
(3)群落垂直配置应以乔草结构为主,减少乔灌草结构面积,乔草结构一方面可以保证较高的植被覆盖率,同时疏朗的林下空间有利于风的流通,大面积的乔灌草结构对风的阻滞作用强,不利于城区绿道风的流通。为了兼顾景观性可以合理配置一定灌木,提高园林植物多样性,但配置灌木应适当降低灌木高度并对灌木密度进行合理控制,减少灌木对风的阻滞作用。
城市绿道是城市中重要的绿色空间,其对于城市微气候环境的改善具有重要作用。目前关于城市中森林、湿地、公园等场地微气候的研究文献较多,但关于城市绿道微气候的研究还较少,文章以城市绿道植物群落为研究对象,探究了城市绿道植物群落结构对微气候的影响,以期为城市绿道的建设提供一定参考。我国国土辽阔,绿道建设势必要应对各种迥异的自然和人文环境[8],同时植物群落结构复杂多样,微气候环境变化受多种因素影响,今后还需考虑城市气象环境、周边建筑、构筑物对绿道微气候的影响,以及不同种类的植物对绿道微气候的影响,使研究更加完善。