不同算法下超大城市中心城区夏季冠层热岛强度的时空分异特征

关键词 城市热岛强度； 冠层城市热岛； 气象条件； 自动气象站； 武汉市

随着城市规模的不断扩展和内部建筑密度的持续增加，城市热岛效应不断增强［1］，并加剧了大气污染恶化、人体热舒适下降等诸多城市气候环境问题［2］。准确分析城市热岛强度及其时空变化对城市热环境缓解策略的制定具有重要意义。基于数据来源，城市热岛效应评估主要包含城市地表热岛和城市冠层热岛2 个层面［3-4］。由于卫星反演的陆地表面温度数据无法有效评估城市自然及人工要素对行人层热环境的综合影响，且受过境时间限制而无法开展多时段监测［5-7］。近年来借助逐步完善的城市气象观测网络，研究者们对城市冠层热岛的时空分异特征开展了相关研究［3-4， 8-9］，探究城市空间结构对昼夜冠层热岛空间分布的影响，利用插值分析等技术识别城市冠层热岛变化的扩张方向及其强度变化。通过揭示冠层城市热岛特征，相关研究为科学地理解城市热环境及相关热缓解策略制定提供了参考，但冠层城市热岛时空分异的精细化分析仍有待进一步提升，主要体现在，一是对日加热周期间的热岛强度变化关注不够［10］，尤其缺少在不同城市建设环境下揭示升温和降温过程中的热岛强度变化规律研究［11-13］；二是相关研究在评估过程中忽视了变化的气象条件对观测城市热岛的影响［14-16］，影响研究结果的适用性。

在冠层城市热岛强度（canopy urban heat island in⁃tensity，CUHII）的计算方法层面，目前对城市效应的分析多使用城乡对比法进行［17］，大部分研究主要采用典型城市气象站与所选单个或多处乡村站点的平均气温差值作为该城市站代表区域的城市热岛强度。然而，对于超大型现代城市，差异化的片区发展模式和复杂的下垫面空间结构不仅加剧了城市热岛问题，也导致城市热岛分布特征更加复杂，且已有学者指出传统方法简单的平均计算可能难以有效反映建成空间对周边热环境的影响［18］，不利于对城市内部热岛强度的准确判断。

针对上述问题，本研究以我国中部超大型城市武汉市为例，利用城市高密度气象网络的夏季逐时气温数据，尝试建立一种考虑城市不同片区空间发展状况的冠层热岛强度计算方法，并结合基于“城-郊”二分法的传统算法，在多种气象条件下评估和比较片区算法与传统算法下的城市冠层热岛时空分异特征以综合分析其可行性，旨在为识别城市热环境重点治理及保护区域，为城市热环境缓解及优化提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区域

武汉市地处江汉平原东部，是华中地区最大、城市化程度最高的城市，其建成区面积由2000 年的210 km2 扩张至如今925 km2，常住人口1 377.4 万人。武汉经历了多个阶段的城市化历程，高强度的城市扩张使得大量自然地表被城市建筑替代，并形成了复杂多样的下垫面空间特征。其中，长江与汉江将武汉市中心区域划分为武昌、汉口和汉阳3 大片区。受城市规划、经济发展等多方面因素的综合影响，不同城市片区的发展模式各异。武昌片区在分布大量高密度高层建筑的同时，还具备东湖、南湖等大型自然水体；汉口片区集中了众多商圈和高密度住宅区，自然斑块面积较小；汉阳片区则分布有大面积的自然地表且城区整体开发强度相对较低。总体上，武汉市中心城区内部的不同片区呈现出显著的空间异质性［19］，而城市形态和发展模式的差异也使得中心城区的冠层城市热岛时空分布高度复杂化。

1.2 数据获取及城乡代表站筛选

所用气象观测资料来源于武汉市气象部门，包括武汉市中心城区范围内自动气象站（图1）2022 年夏季（6―8 月）的逐时气温资料，本研究使用的武汉市地图底图来源于国家标准地图服务系统（http：//bzdt.ch.mnr.gov.cn/），审图号为GS（2019）1652 号。为尽可能保证气象观测过程的准确性，中心城区所选气象站海拔统一为20～30 m，且气象站数据采集的信息丢失率低于0.5%［20］。中心城区内共筛选出34 处城市气象站，所选站点均具有相对开敞的观测条件，以避免邻近的植被或建筑体对观测过程产生直接干扰。在此基础上，针对武昌、汉口、汉阳片区各选取5 处郊区站进行热岛强度计算。其中，所选郊区站不仅满足相应的下垫面要求，站点间的位置尽可能均匀地分布于对应片区的外围从而降低外部来流条件变化对评估结果的影响［21］。

1.3 典型气象日选取

本研究利用3 种天气条件探讨中心城区的冠层城市热岛特征：第一类是高温天气，参照2012 年印发的《防暑降温措施管理办法》及GB /T 27962—2011《气象灾害预警信号图标》，将日最高气温≥35 ℃的天气定义为高温天气；第二类是晴朗天气，定义日最高气温lt;35 ℃且少云微风的天气为晴朗天气；第三类是降水天气，将最小累计降水量≥0.1 mm 的天气定义为降水天气（表1）。

1.4 城市冠层热岛强度计算

武汉市位于长江流域中游，被汉江和长江分为3个部分，即武昌、汉口和汉阳。随着多年的城市化发展，3 个片区的发展现状有着明显差异，以往传统城郊站算法将城市全部郊区站的均值作为郊区站温度，可能无法准确刻画出武汉市不同片区热岛的变化特征，因此引入基于城市片区的城市冠层热岛强度CUHII 计算方法，对武汉市3 个片区城市热岛进行研究。

1.5 城市冠层热岛强度空间分布插值

克里金空间插值法建立在变异函数理论结构分析的基础上，可通过对空间上已知点的数据加权后预测未知点的值［22-24］。本研究利用该方法通过有限的气象观测站点对武汉市中心城区范围内的CUHII空间分布特征及其日变化过程进行综合评估；基于Arc GIS 平台，选用半方差函数模型对中心城区夏季02：00 和14：00 的CUHII 分别进行插值计算并形成CUHII 空间分布图；为准确识别和划分城市冷热岛中心，结合城市下垫面特征，将热岛强度低于−1.2 ℃视为冷岛低值区，将热岛强度高于2.4 ℃视为热岛高值区［25］。

2 结果与分析

2.1 夏季平均城市冠层热岛强度日变化

由图2 可知，2 种算法下的城市冠层热岛效应具有明显的“夜强昼弱”的日变化规律，不同片区和中心城区冠层热岛强度变化趋势相似程度较高：从00：00―06：00 时开始缓慢下降，07：00―09：00 快速下降，10：00―15：00 相对平坦，16：00―21：00 热岛强度快速增加，后趋于稳定。

针对不同算法，不同片区冠层热岛强度展现出较大差异。对于传统算法，不同片区和中心城区冠层热岛强度大小非常接近，差值稳定在0.28 ℃以内，与之相反，片区算法下不同片区的冠层热岛强度大小差异较大，差值最小为0.04 ℃，最大达1.05 ℃。与传统算法相比，汉口片区全天冠层热岛强度的变化趋势并未有较大变化，但数值上整体高出0.2 ℃；汉阳片区昼夜冠层热岛强度差异变小，夜间热岛强度低0.5 ℃左右，昼间未有较大变化；武昌片区变化最为显著，主要体现在昼间出现冷岛现象，最大冷岛强度达−0.35 ℃，下降近0.6 ℃，这在传统算法中并未体现。

2.2 典型气象条件下城市冠层热岛日变化特征

为探究不同算法是否受气象影响，对3 种典型天气条件下城市冠层热岛强度日变化进行分析。由图3 可知，传统算法展现的热岛强度曲线总体趋势大致相似，而片区算法展现的热岛强度差异显著，这种差异在高温天气和降水天气尤其明显。高温天气和晴朗天气的热岛强度具有鲜明的日变化特征，降水天气的昼夜变化特征差异较小。

高温期间城市冠层热岛强度日变化表现出与夏季平均城市热岛强度较为一致的变化特征，主要体现在2 种算法下各片区的昼夜热岛强度差异较大，昼间热岛强度处于较低水平，夜间热岛强度则较高。传统算法下，3 个片区与中心城区热岛强度表现出一致的变化趋势，最大差值仅为0.49 ℃（03：00），热岛强度由大到小依次为汉口gt;中心城区gt;武昌gt;汉阳。片区算法下，3 个片区的热岛强度变化差异显著，热岛强度由大到小依次为汉口gt;武昌gt;汉阳（夜间），汉口gt;汉阳gt;武昌（昼间）；武昌片区热岛强度在夜间达到更高水平，最高达2.36 ℃，上升0.3 倍；昼间出现冷岛现象，最高达−0.57 ℃，热岛强度下降4.5倍。传统算法下汉口片区昼间热岛强度被低估，2 种算法同时期相比最大相差0.57 ℃（16：00），上升1 倍；汉阳片区夜间热岛被明显高估，2 种算法热岛差值最大达0.54 ℃（00：00），下降0.3 倍。

晴朗条件下2 种算法差异较小。传统算法下，3个片区及中心城区冠层热岛强度大小排序大致依次为汉口gt;中心城区gt;汉阳gt;武昌（昼间），汉阳gt;汉口gt;中心城区gt;武昌（夜间），最大差值为0.35 ℃（11：00）。片区算法下，3 个片区的热岛强度大小排序为汉口gt;汉阳gt;武昌（昼间），汉口gt;武昌gt;汉阳（夜间）；汉口片区的热岛强度明显高于其他2 个片区，昼间热岛强度未呈现较大差异，但夜间热岛强度上升0.24 ℃；汉阳片区昼间热岛强度减少0.50 ℃，昼间热岛强度并未发生明显变化；武昌片区热岛强度在2 种算法下则未呈现明显差异。

降水条件下城市冠层热岛强度昼夜变化特征不稳定，表明降水不利于城市热岛的形成，在调节热岛效应中起至关重要的作用，这与Cui 等［26］的研究结果一致。传统算法下，3 个片区及中心城区热岛强度大小排序依次为汉阳gt;武昌gt;中心城区gt;汉口，且这种排序随着逐时变化并不稳定。片区算法下，3 个片区的热岛强度大小排序为汉口gt;汉阳gt;武昌；汉口片区和武昌片区的热岛强度变化显著；汉口片区热岛强度整体上升，最大差值为1.03 ℃（14：00 和15：00），提高了17 倍；武昌片区出现明显的昼夜热岛强度变化规律，即昼间低，夜间高，昼间出现明显冷岛现象，最大冷岛强度达-0.77 ℃，这在传统算法中并未体现。

2.3 不同算法下冠层热岛及冷岛中心空间分布特征

结合CUHII 的克里金插值计算结果，由图4 可知，02：00 时，传统算法识别出的冠层热岛中心主要集中在二环和三环之间的汉口片区及汉阳片区居住区及工业园区较密集区域；片区算法识别出的冠层热岛中心范围更大，呈连续带状横贯武汉市中心城区西北部和南部居住及商业密集区域，从汉口片区延续至武昌片区。14：00 时，传统算法识别出的冷岛区域共有3 处，呈片状分散在武汉市中心城区大型水体附近，其中临近三环北部的天兴洲附近出现冷岛中心；片区算法识别出集中在长江、东湖及南湖等大型蓝色空间附近的连续大范围冷岛区域，其中二环线外东湖南部和北部形成2个较为显著的冷岛中心。

3 讨论

冠层城市热岛由于更易受到复杂多样的人工及自然下垫面要素的综合驱动［27］，使得CUHII 算法的选择对于城市热环境时空变化的准确评估至关重要。针对超大型城市高度异质化的空间肌理，本研究提出了基于城市片区的CUHII 计算方法，并结合基于“城-郊”二分法的传统算法，研究比较2 种算法下的冠层城市热岛日变化及空间分布特征，结果表明片区算法有助于在不同城市片区深入挖掘城市热岛效应的内部时空分异，在一定程度上弥补了传统算法可能掩盖的热岛特征。

传统算法下不同城市片区的CUHII 日变化趋势及强度高度一致，而片区算法下不同城市区域的CUHII 差异显著，且识别出了具有大型自然空间且建设强度高的武昌片区强烈的昼夜热岛差异及昼间持续的冷岛现象。同时，天气条件会进一步加剧不同算法下的城市热岛日变化差异，尤其是高温和降水天气会显著加剧片区算法中城市不同区域的CUHII 差异。高温天气下，强烈的太阳辐射导致城市内的建筑物和硬质表面吸收并储存了大量热，并在夜间通过热量释放加剧建成环境的CUHII 上升［15， 28］。因此，具有大量高密度高层建筑的汉口片区和武昌片区的夜间热岛强度显著高于城市建设强度较低的汉阳片区。降水条件下，降水过程会促进污染物扩散，这种上升运动将城市热量向高空运输，在增强城区近地面温度降幅的同时造成城郊气温差异下降［29］，且部分区域如武昌片区建成区温度长时间低于郊区温度并表现出冷岛特征。然而，传统算法很大程度上低估了多种天气条件下城市不同片区的CUHII 差异，且各城市片区保持了相似的CUHII日变化趋势及高于0 ℃的热岛强度特征。

空间维度方面，传统算法识别的冷热岛中心范围均较小并集中分布于中心城区的外围边界。与之相反，片区算法识别的热岛中心呈带状覆盖城区中部高密集开发区，包含武昌片区中部建设程度较高且商业活动频繁的区域及汉口片区南部工业区域和人口高度密集的中央商务区，这与尹杰等［30］的结论一致。此外，大型生态空间具有缓解城市热效应的重要作用［31］，但传统算法并未观测到中心城区内的大型湖泊对周边环境的降温效果。基于片区算法，本研究发现在武昌片区东湖、南湖等大型蓝色空间周边的建成区域识别出了较大范围的冷源汇集区，Cheng 等［32］依据数值模拟手段同样发现了东湖附近存在的强冷岛区域。因而，未来城市热缓解工作还需关注如何隔断当前连续的城市高温区并预防其向城市南北方向的扩张。

综上所述，基于城市片区的CUHII 计算方法是对传统方法的补充，可以更好地捕捉超大型城市内部建设环境的热岛时空分异特征，从而可为基于热环境改善的规划管控策略制定提供参考依据。应当说明的是，郊区站与城区的空间距离也会潜在地影响CUHII 评估的准确性。然而，当前有限的站点分布使得目前仍难以将城郊站点间的空间关系纳入到CUHII 的计算分析。随着城市气象站密集化布设的不断推进，对于更多的超大型城市案例，还可以结合多种城市分区情景以进一步验证算法的适用性。