福州市城市公园的冷岛效应及其影响因素

摘要：【目的】城市公园是缓解城市热岛效应的重要途径之一。分析城市公园景观特征对冷岛效应的影响，基于城市公园降温阈值（TVoE）的概念确定城市公园的规模阈值，发挥城市公园缓解城市热环境的最大效益，为城市公园设计以最大效率缓解热环境问题提供理论依据。【方法】以Landsat遥感影像反演的地表温度与土地利用等基础数据，应用缓冲区法计算城市公园的冷岛效应特征，从降温距离、降温幅度、降温梯度3个方面量化福州市城市公园冷岛效应，并基于城市公园景观特征对其影响要素进行分析。【结果】①福州市城市公园具有明显的冷岛效应，城市公园冷岛效应特征降温距离分布在0.1～0.6 km，降温幅度在0.02～8.50 ℃，降温梯度在0.04～17.00 ℃/km。②城市公园温度与其面积、周长、形状指数呈负相关，城市公园冷岛效应指标与城市公园面积、周长、形状指数呈正相关;根据城市公园面积与公园内部平均地表温度、降温梯度的函数拟合结果可知，城市公园面积阈值在0.768～50 hm²。③城市公园组成中绿地、水体面积占比对冷岛效应影响程度具有一定的差异，以最小城市公园面积0.768 hm²达到的冷岛效应特征为依据，有水体的城市公园中绿地与水体总面积占比均大于53.39%、无水体城市公园中绿地总面积占比均大于72.46%时具有较好的冷岛效应。【结论】城市公园景观特征对冷岛效应存在影响，且具有阈值区间；福州城市公园设计过程中将其面积控制在0.768～50 hm²的范围内，并通过绿地、水体的聚集分布式景观设计，在有限的城市用地中有效地缓解城市热环境问题，提高城市人居环境。

关键词：城市公园；冷岛效应；缓冲区分析；降温阈值；福州市

中图分类号：TU985 文献标志码：A开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

文章编号：1000-2006（2024）03-0295-09

The cold island effect and its influence on urban parks in Fuzhou City， China

LIU Yanfen^1，2，HUANG Ruxian^1，2，AI Jinwen^1，2， YANG Liuqing^1，2，YU Kunyong^1，3，LIU Jian^1，2，3*

（1. University Key Laboratory for 3S Technology and Optimized Utilization of Resources in Fujian Province， Fuzhou 350002， China; 2. College of Landscape Architecture and Art， Fujian Agriculture and Forestry University， Fuzhou 350002， China；3. College of Forestry， Fujian Agriculture and Forestry University， Fuzhou 350002， China）

Abstract：【Objective】 Urban park represent an important land use strategy to mitigate the urban heat island effect. In this study， we analyzed the influences of urban park landscape features on the cold-island effect. We also determined the scale threshold of urban parks based on the urban park cooling threshold （TVoE） concept to assess the ability of urban parks to mitigate the urban thermal environment. Our findings provide a theoretical basis for designing urban parks that can mitigate the thermal environment with maximum efficiency. 【Method】 Using surface temperatures and land use data extracted from Landsat remote sensing image inversion， the buffer zone method was applied to calculate the characteristics of the cold-island effect in urban parks. We then quantified the cold-island effect in urban parks in Fuzhou City from three perspectives： cooling distance， magnitude， and gradient， and analyzed its influencing factors based on the landscape characteristics of urban parks. 【Result】 （1） Urban parks in Fuzhou City exhibited obvious cold-island effects. Specifically， the characteristic cooling distance was 0.1-0.6 km， the cooling magnitude was 0.02-8.50 ℃， and the cooling gradient was 0.04-17.00 ℃/km. （2） The temperature in urban parks and the cold-island effect index were negatively correlated with the area， perimeter， and shape index. According to the fitting results of the park temperature and cooling gradient curves， the urban park area threshold ranges from 0.768 to 50 hm². （3） There were differences in the degree of the cold-island effect related to the ratios of green space and water body areas in urban parks. Based on the cold-island effect characteristics achieved by the smallest urban park area （0.768 hm²）， the total green space and water body areas in urban parks with water bodies were greater than 53.39%， whereas the total green space area in urban parks without water bodies was greater than 72.46%. 【Conclusion】 The landscape characteristics of urban parks influence the cold-island effect and have threshold intervals. The design process for urban parks in Fuzhou City should control their areas in the range of 0.768-50 hm². Landscape design that addresses green space and water areas and distributions would maximize the benefits of mitigating the urban thermal environment， thereby improving urban habitats in the limited urban landscape.

Keywords：urban park; cold island effect; buffer zone analysis; cooling threshold; Fuzhou City

城市化的快速发展中，受城市下垫面热力性质的改变、能源的消耗，以及CO₂、人工废热排放的影响，引发一系列极端气候现象进而影响城市居民的健康和生产生活等问题^[1-3]，在此背景下如何缓解城市热环境成为主要环境问题。冷岛效应（cool island effect） 最早起源于对沙漠绿洲与湖泊观测时发现的气象现象，是指干旱地区的绿洲或湖泊相对于周围环境温度较低且以冷源的形式存在^[4]，即部分区域温度低于周边环境的现象。在城市冷岛效应研究过程中存在多种命名：1989年Roth等^[5]将“绿洲效应”作为城市绿色空间降温作用的称呼；Spronken-Smith等^[6]将城市公园与周边建筑环境的温度差异称呼为“公园冷岛”现象，但也有部分学者将其称为“冷岛效应”、“地区冷岛强度”或“热岛强度”^[7-8]。

城市冷岛效应表现为植被、大面积水体组成以及使用透水覆盖材料的地表覆盖类型区域产生温度低于周边环境的现象^[9]，城市公园通常是水体和大面积绿地组合最集中的区域，通常被作为冷岛效应主要的研究对象。城市公园的主要景观特征包括面积大小、形状复杂程度以及公园内部绿地、水体、不透水面的覆盖率，城市公园景观特征对冷岛效应具有重要的影响，城市公园冷岛效应的差异由多方面的影响要素共同决定^[10-12]，因此，许多研究者将城市公园的景观特征作为切入点研究城市公园冷岛效应的影响因素。相关研究证明，绿地面积占比和水体面积占比与降温幅度呈正相关关系，而不透水面的面积占比与降温幅度呈负相关^[13-14]，即绿地、水体能更好地缓解热环境，不透水面具有加剧热环境的作用。有研究表明，城市公园的影响区域可以延伸到公园边界之外^[15]，影响范围因公园大小具有一定差异，如墨西哥一个500 hm²的公园其降温效果达到公园约2 km宽度范围^[16]；也有相关学者研究20个面积为2～53 hm²的公园发现影响范围不超过公园的宽度；对宽度20～60 m小型公园降温范围的研究中，其影响范围是公园宽度的2～4倍，平均降温距离达到100 m^[6，17]。这也证明了城市公园的面积、周长与降温幅度呈非线性关系，超过一定的阈值则降温效率会大幅度降低，并且城市公园的阈值因城市地区的差异而多有不同^[11，18]，例如厦门的公园面积阈值为55 hm^2[14]，高雄、吉隆坡等区域的城市公园面积阈值为0.92～0.96 hm²，且低纬度地区温度、湿度都较高的绿地面积其阈值比较小^[19]。

大量研究证明了城市公园冷岛效应在改善热环境方面具有显著效果。福建福州市地势地貌复杂，多年成为“火炉城市”之一，因此对福州市城市公园景观特征进行研究以改善热环境具有现实意义。本研究基于Landsat影像获取福州市地表温度，计算城市公园冷岛效应指标，从城市公园景观设计角度，以可调控的因子对城市公园冷岛效应的影响因素进行分析，并通过城市公园的降温阈值，为发挥城市公园缓解城市热环境的最大效益及提高城市生态与人居环境提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况及数据来源

福州市为福建省省会城市（118°08′～120°31′E，25°15′～26°39′N），位于河口盆地中心，地势西北高东南低，地貌复杂。属于典型的亚热带季风气候区，四季常青、夏长冬短，夏季以高温高热为主，是局地热带风暴、台风活动最集中的时期。近年来，福州市气温逐年变高，已连续多年进入中国气象局国家气候中心发布的“火炉城市”榜单，最热月出现在7—8月，平均气温为33～37 ℃，极端最高气温为 42.3 ℃，最低气温-2.5 ℃。

本研究以《福州市城市总体规划（2010—2020年）》中面积共1 447 km²的福州市中心城区为研究区域，采用成像时间为2020年7月22日的Landsat8 OLI/TIRS影像为数据基础，轨道号均为119/42，中心点纬度25.988（N）、经度118.919（E），空间分辨率为 30 m，研究区内影像云量均小于10%。

1.2 研究方法

1.2.1 城市公园专题信息提取

参照福州市园林局公布的城市公园名单与Google Earth影像，根据相关研究中公园相连的大型水体提供了额外降温效果的结论^[19]，将与大型水体相连的城市公园排除在外，此次选择研究区60个城市公园进行分析。

1.2.2 地表温度数据反演

辐射传输方程反演的温度数据与地表温度实测值最接近^[20]。辐射传输方程的原理为太阳对地表辐射能量，地表吸收能量后升温，地表将太阳能以热能形式储存，然后地表向外辐射长波段能量，最后卫星传感器接收地表辐射能量^[21]。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值（L_λ）的表达式（辐射传输方程）为：

L_λ=[εB（T_s）+（1+ε）L↓]τ+L↓。（1）

温度T的黑体在热红外波段的辐射亮度[B（T_s）]求解公式为：

可以用普朗克公式获取：

T_s=K₂/ln[（K₁/B（T_s）+1）]。（3）

式中：L_λ为卫星传感器接收的热红外辐射亮度值;T_s为地表真实温度;B（T_s）为黑体辐射亮度;ε为为地表比辐射率;τ为大气在热红外波段的透过率;L↑为大气的直接热辐射即大气上行辐射亮度;L↓为大气向地表的热辐射即大气下行辐射亮度；K₁=774.89 W/（m²·μm·sr）， K₂=1 321.08 K。

1.2.3 城市公园冷岛效应计算

城市公园对周边热环境作用具有一定的范围，为了定量分析公园对周边热环境缓解和影响作用，利用缓冲区分析法在ArcGIS 10.6 中以城市公园外部轮廓为基础建立30 m为间隔的20个缓冲区（图1），统计每个缓冲区的平均地表温度；根据公式（4）将城市公园每个缓冲区平均地表温度与公园的距离绘制成地表温度曲线，如图2a所示。三次多项式曲线拟合能更好描述温度与距离之间的变化关系，将缓冲区与公园边界的距离设为自变量l，将每个缓冲区的平均地表温度（land surface temperature，LST）设为因变量T，建立LST-L距离关系，三次多项式函数T（l）建立如下^[22]：

T（l）=a×l³+b×l²+c×l+d。（4）

其中：l为城市公园边界与缓冲区之间的距离，T （l） 为距离城市公园边界l处的LST，a、b、c、d为参数。

随着距公园边界距离的增加缓冲区内的LST增加，但增加率不断降低直至变为0，此时T（l）函数的一阶导数T′（l）为0时该点称为第一转折点，它决定了缓冲区内LST随着距公园距离的增加而首次降低的情况，如果没有转折点，则用T（l）函数一阶导数的最小值来表示转折点^[23]，将第1个转折点与公园边界的距离定义为最大降温距离（max cooling distance，km）；城市公园第1个转折点的地表温度与城市公园内平均温度的差值为最大降温幅度（max cooling magnitude， ℃）；最大降温梯度（max cooling gradient， ℃/km）作为降温幅度与降温距离之间的比值（图2）。

1.2.4 冷岛效应阈值计算

Yu等^[19]从成本效应角度提出了降温阈值的概念，并根据边际效应递减规律确定城市绿地面积阈值大小。城市公园的冷岛效应是一个非线性过程，最大影响指数不能反映公园降温效应的空间连续过程^[24]，因此采用累积指数降温梯度来确定降温阈值。城市公园面积作为驱动变量与降温梯度之间的对数回归函数（y = alnx+ b） 被应用于确定城市公园面积的阈值（图2b、2c）。城市公园面积的增加会导致降温阈值前的降温梯度显著加大，但随着公园面积的进一步增加，降温梯度增长率继续下降后趋于平缓。当拟合曲线的斜率等于1 时，最小城市公园面积可以较大化的降温梯度为原则确定最佳降温阈值。由于小型城市公园可能不会产生正的降温梯度，因此降温阈值被认为是所得对数回归函数的斜率等于1、或降温梯度等于0对应的城市公园面积^[25]，其中降温梯度等于0的值大于斜率a时，降温阈值为降温梯度等于0的值，反之降温阈值等于a。

2 结果与分析

2.1 城市公园冷岛效应分析

根据研究区地表温度反演的结果，福州市2020年7月22日的地表温度为20.47～58.00 ℃，呈现为中心城区地表温度较高、四周地表温度较低（图3）。冷岛区域主要分布在热容大、导热率低的闽江流域、光明港水域、城市内河等水体区域，以及植被覆盖度高的林地和城市公园区域。

部分城市公园三项式拟合曲线如图4所示，拟合曲线呈现先上升后下降的趋势，公园对周围一定距离的区域有较明显的降温效果，距离公园越远，降温效果逐渐减弱。由于公园面积及周边环境的景观特征、土地覆盖类型的不同，不同城市公园的降温效果也各有差异。将城市公园内部的景观特征分为绿地、水体和不透水面3类^[26]，60个城市公园中包括西湖公园、金山公园、琴亭湖公园、温泉公园等32个有水体的城市公园，以及烟台山公园、金鸡山公园、劳动者公园、五风公园等28个无水体的城市公园。统计城市公园内绿地、水体、不透水面的地表温度（图5）可知：绿地地表温度为43.1～50.9 ℃，平均值为47.3 ℃；水体地表温度处于43.6～51.2 ℃，平均值为46.8 ℃；不透水面地表温度处于43.6～51.3 ℃，平均值为48.3 ℃。城市公园内不同景观类型平均地表温度表现为不透水面gt;绿地gt;水体，根据景观类型性质的差异，降温效果大小排序为： 水体gt;绿地gt;不透水面。

分析显示，福州市城市公园具有明显的冷岛效应，城市公园降温距离分布在0.1～0.6 km，降温幅度为0.02～8.50 ℃，降温梯度为0.04～17.00 ℃/km。城市公园中降温距离最大的是乌山风景区，降温距离为0.622 km，降温距离最小的是清心园，降温距离为0.100 km；降温幅度最大的是高盖山公园，降温幅度为8.50 ℃，降温幅度最小的是文林山公园，降温幅度为0.019 ℃；降温梯度最大的城市公园是高盖山公园，降温梯度为17.15 ℃/km，降温梯度最小的城市公园是文林山公园，降温梯度为0.019 ℃/km（图5）。

2.2 城市公园冷岛效应影响因素

2.2.1 城市公园景观特征对地表温度影响分析

为探究城市公园规模对城市公园地表温度的影响，将城市公园内部的平均地表温度与城市公园的面积、周长、形状指数进行相关性分析可知，城市公园地表温度与公园面积、周长的相关系数分别为-0.541、-0.573，在0.01水平显著正相关性，与形状指数负相关，但相关性较不明显。

城市公园平均地表温度与其面积、周长、形状指数为对数函数关系，随着城市公园面积、周长的增加其内部平均地表温度不断降低，但到达某一临界值后变化趋于平缓。城市公园地表温度与其面积的拟合结果见图6a，城市公园的面积与城市公园平均地表温度之间存在负对数函数关系，福州市城市公园面积在0～50 hm²时城市公园内部平均温度变化程度较大，大于50 hm²时城市公园内部的平均温度变化趋于平缓。城市公园的周长拟合结果为负对数函数关系（图6b），福州市城市公园周长在0～2 km时城市公园内部平均温度变化程度较大，大于2 km时城市公园内部的平均温度变化趋于平缓。城市公园内部平均温度与公园形状指数的对数拟合结果表明，城市公园的形状指数与平均地表温度之间存在负对数函数关系，但是城市公园的形态对其内部平均温度影响较小（图6c），拟合方程的决定系数为0.097 1，说明城市公园的外部形态复杂程度对城市公园内部地表温度的影响程度很小。

2.2.2 城市公园景观特征对冷岛效应特征影响分析

冷岛效应特征包括最大降温距离（MCD）、最大降温幅度（MCM）、最大降温梯度（MCG）。通过SPSS 25.0，对城市公园的MCD、MCM、MCG与城市公园景观特征进行Pearson相关性分析（表1）可知，MCD、MCM、MCG与城市公园的面积、周长、形态指数呈正相关关系，MCD、MCM、MCG随着城市公园面积、周长的增加以及形状复杂程度增加，冷岛效应特征越明显。MCD、MCM、MCG与城市公园的面积、周长存在较强的相关性，MCG与形状指数相关性较低。即城市公园面积、周长对冷岛效应特征影响较大，形状指数的影响程度较低。

将城市公园景观特征与冷岛效应特征进行对数函数关系拟合发现，随着公园面积、周长、形状指数值的增加冷岛效应特征指数增加（图7）。城市公园面积与冷岛效应特征的拟合结果中，城市公园面积对降温距离的解释能力达到51.1%，对降温幅度的解释能力达到31.9%，对降温梯度的解释能力达到17.3%，且均具有显著的相关性（Plt;0.01）。根据城市公园面积与冷岛效应特征拟合结果，城市公园面积在0～50 hm²时，冷岛效应特征变化较大，大于50 hm²时冷岛效应特征趋于稳定。城市公园周长对降温距离的解释能力达到49.3%，对降温幅度的解释能力达到31.6%，对降温梯度的解释能力达到16.8%，且具有显著的相关性（Plt;0.01），因此城市公园周长是影响降温距离的主要因素之一。根据城市公园周长与冷岛效应特征拟合结果可知，城市公园周长为0～2 km时，冷岛效应特征变化较大，大于2 km时冷岛效应特征趋于稳定。城市公园形状的复杂程度对降温距离的解释能力为21.0%，对于降温幅度的解释能力达到19.6%，对降温梯度的解释能力达到11.2%，但其中公园形状的复杂程度对降温梯度的影响程度小于降温幅度与降温梯度。城市公园景观特征对冷岛效应特征的影响程度依次为公园面积gt;周长gt;形状指数。

根据城市公园的景观特征对公园内部平均地表温度以及冷岛效应特征的影响结果，城市公园面积的临界值为50 hm²。因此，在城市公园设计过程中为了充分利用有限的城市用地，城市公园的面积可以控制在临界值为50 hm²的范围内。

2.3 城市公园冷岛效应阈值分析

根据边际效应递减规律确定最优阈值大小，从累积影响的角度探讨城市公园的阈值规模，累积影响指标降温梯度与城市公园面积的对数函数拟合方程式为y = 0.768ln（x） +4.164，采用对数函数计算福州市城市公园的降温阈值的方法，对数回归函数的斜率为1时公园面积为0.768 hm²，降温梯度为0时公园面积为0.040 hm²。因此，在福州市公园最小面积为0.768 hm²时城市公园具有较好的降温效率，即城市公园建设的经济最优面积为0.768 hm²。

为了进一步分析城市公园组成中绿地、水体面积占比对降温效应的影响结果，将福州市60个城市公园分为有水体城市公园和无水体城市公园，统计各城市公园内部绿地、水体景观占比和不同景观类型的形状指数等。所有的有水体城市公园的MCD、MCM、MCG均值分别是0.444 km、2.939 ℃、6.635 ℃/km，所有的无水体城市公园其MCD、MCM、MCG均值分别是0.374 km、1.853 ℃、4.773 ℃/km，有水体的城市公园降温距离、降温幅度、降温梯度均值均大于无水体的城市公园，表明城市公园组成中绿地、水体混合具有更好的降温效果。

根据城市公园降温阈值的最小面积且能产生最大效率的城市公园面积计算城市公园冷岛效应特征，当城市公园面积为0.768 hm²时降温距离、降温幅度、降温梯度分别是0.300 km、1.217 ℃、3.961 ℃/km。根据城市公园最小面积时的冷岛效应特征对有水体城市公园、无水体城市公园进行分析（表2）表明：绿地水体总面积占比均大于53.39%，其中城市公园内部绿地、水体面积差异较大，绿地、水体平均面积占比分别是67.9%、17.3%，且绿地形状指数大于1.33、水体形状指数大于1时具有较好的降温效果。

根据城市公园最小且能达到最大降温效率时的面积，当城市公园面积为0.768 hm²时，降温距离、降温幅度、降温梯度分别是0.300 km、1.217 ℃、3.961 ℃/km。结合阈值分析结果，对最小城市公园面积条件下具冷岛效应特征时的有水体和无水体城市公园面积占比分析发现，绿地水体总面积占比大于53.39%、或绿地面积占比大于72.47%、绿地形状指数大于1.33（表2）。

3 讨 论

通过Landsat影像反演的地表温度可分析城市公园的冷岛效应，为了准确分析城市公园对其周边热环境的冷岛效应，采用降温距离、降温幅度、降温梯度来表征城市公园冷岛效应特征，从城市公园景观特征对其影响要素分析，为城市公园设计中以最大效率地缓解热环境提供理论基础。

1）福州市城市公园具有明显的冷岛效应，公园降温距离分布在0.1～0.6 km区间，降温幅度为0.02～8.50 ℃，降温梯度在0.04～17.00 ℃/km区间。城市公园规模大小对其内部温度的影响不会随着面积、周长的不断增大而持续降温，同时城市公园规模大小对冷岛效应特征的影响也不会随着面积的不断增加而无限增加，城市公园的面积、周长存在临界值，对福州市城市公园降温阈值的计算可知，公园规划面积控制在0.768～50 hm²时，能在有限的用地情况下使城市公园降温效益最大化。

2）有水体的城市公园降温距离、降温幅度、降温梯度均值均大于无水体的城市公园。根据城市公园降温阈值的最小面积且能达到最大效率时的面积计算，城市公园最小面积为0.768 hm²时，公园MCD为183.232 m、MCM为1.217 ℃、MCG为3.96，以此为临界值对有水体城市公园、无水体城市公园进行分析，当大于临界值时对有水体城市公园不同景观的面积占比分析，绿地水体总面积占比均大于53.39%，无水体城市公园中绿地总面积占比均大于72.46%。在城市公园蓝绿空间的景观组成中应当考虑由绿地、水体组成，通过绿地、水体的搭配且两者聚集分布^[27]，不仅达到更好的降温效果，也可以更好地营造城市公园景观的丰富性。

在本研究中，应用降温梯度来探索城市公园的累积降温效果，研究结果表明城市公园具有冷岛效应，但不同的城市公园之间冷岛效应效果存在较大的差异。其中城市公园面积、周长、形状指数与降温距离、幅度、梯度呈正相关关系，与相关研究结果一致^[28-29]。杨朝斌等^[30]对比不同类型用地降温效果为蓝色空间gt;蓝绿空间混合体gt;绿色空间，苏泳娴等^[31]认为广州绿地的最佳绿地面积为0.42～54 hm²，且其中水体面积比例高的公园和长宽比较大的公园其降温效果都比较好。石蕾洁等^[32]研究发现城市公园面积为130～150 hm²时对公园内部和外部的降温效果最佳，其中水体的降温阈值为20 hm²；重庆、厦门公园的降温阈值分别是14、55 hm^2[14，33]。本研究认为福州市城市公园面积阈值在0.768～50 hm²区间，其中城市公园内部降温效果表现为水体gt;绿地gt;不透水面；城市公园组成中水体和绿地面积占比大于53.39%，且仅绿地总面积占比大于72.47%时具有较好的冷岛效应，进一步证实有水体的城市公园降温效果较好。福州市的降温阈值与其他城市之间存在一定的差异，主要的原因可能是不同城市公园中的内部景观组成、城市公园设计风格、城市公园周边环境以及不同城市空间格局、气候差异产生的影响，从而导致降温阈值的差异。因此，不同城市的公园降温阈值差异也需进一步研究。

参考文献（reference）：

[1]GABRIEL K M A，ENDLICHER W R．Urban and rural mortality rates during heat waves in Berlin and Brandenburg，Germany[J]．Environ Pollut，2011，159（8/9）：2044-2050．DOI： 10.1016/j.envpol.2011.01.016.

[2]ZHOU D，BONAFONI S，ZHANG L，et al．Remote sensing of the urban heat island effect in a highly populated urban agglomeration area in east China[J]．Sci Total Environ，2018，628/629：415-429．DOI： 10.1016/j.scitotenv.2018.02.074.

[3]HANNART A，PEARL J，OTTO F E L，et al．Causal counterfactual theory for the attribution of weather and climate-related events[J]．Bull Am Meteorol Soc，2016，97（1）：99-110．DOI： 10.1175/bams-d-14-00034.1.

[4]苏从先，胡隐樵，张永丰，等．河西地区绿洲的小气候特征和“冷岛效应”[J]．大气科学，1987，11（4）：390-396．SU C X，HU Y Q，ZHANG Y F，et al．The microclimate character and Cold Island Effect over the oasis in Hexi region[J]．Chin J Atmos Sci，1987，11（4）：390-396．

[5]ROTH M，OKE T R，EMERY W J．Satellite-derived urban heat islands from three coastal cities and the utilization of such data in urban climatology[J]．Int J Remote Sens，1989，10（11）：1699-1720．DOI： 10.1080/01431168908904002.

[6]SPRONKEN-SMITH R A，OKE T R．The thermal regime of urban parks in two cities with different summer climates[J]．Int J Remote Sens，1998，19（11）：2085-2104．DOI： 10.1080/014311698214884.

[7]HAMADA S，OHTA T．Seasonal variations in the cooling effect of urban green areas on surrounding urban areas[J]．Urban For Urban Green，2010，9（1）：15-24．DOI： 10.1016/j.ufug.2009.10.002.

[8]CHANG C R，LI M H，CHANG S D．A preliminary study on the local cool-island intensity of Taipei City parks[J]．Landsc Urban Plan，2007，80（4）：386-395．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2006.09.005.

[9]景高莉，张建军，程明芳，等.城市绿色空间对周边热环境的降温规律[J].江苏农业科学，2017，45（22）：289-294.JING G L， ZHANG J J， CHENG M F， et al. Cooling regularity of urban green space on peripheral thermal environment[J]. DOI： 10.15889/j.issn.1002-1302.2017.22.076.

[10]董丽. 城市公园绿地对周围城市环境的降温效应及其影响因子研究[C]//中国风景园林学会2017年会论文集.西安，2017：306-313.

[11]DU H Y，SONG X J，JIANG H，et al．Research on the cooling island effects of water body：a case study of Shanghai，China[J]．Ecol Indic，2016，67：31-38．DOI： 10.1016/j.ecolind.2016.02.040.

[12]SUN R H，CHEN L D．How can urban water bodies be designed for climate adaptation？[J]．Landsc Urban Plan，2012，105（1/2）：27-33．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2011.11.018.

[13]FEYISA G L，DONS K，MEILBY H．Efficiency of parks in mitigating urban heat island effect：an example from Addis Ababa[J]．Landsc Urban Plan，2014，123：87-95．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2013.12.008.

[14]花利忠，孙凤琴，陈娇娜，等．基于Landsat-8影像的沿海城市公园冷岛效应：以厦门为例[J]．生态学报，2020，40（22）：8147-8157．HUA L Z，SUN F Q，CHEN J N，et al．Quanti-fying the cool-island effects of urban parks using Landsat-8 imagery in a coastal city，Xiamen，China[J]．Acta Ecol Sin，2020，40（22）：8147-8157．DOI： 10.5846/stxb202003140536.

[15]YU C，HIEN W N．Thermal benefits of city parks[J]. Energy Build，2006，38（2）：105-120．DOI： 10.1016/j.enbuild.2005.04.003.

[16]JAUREGUI E． Influence of a large urban park on temperature and convective precipitation in a tropical city[J]. Energy Build，1990，15（3/4）：457-463．DOI： 10.1016/0378-7788（90）90021-A.

[17]SHASHUA-BAR L，HOFFMAN M E．Vegetation as a climatic component in the design of an urban street[J]．Energy Build，2000，31（3）：221-235．DOI： 10.1016/s0378-7788（99）00018-3.

[18]王新军， 冯星莹， 陈凯莉， 等．城市公园的冷岛效应研究：以常州市为例[J]．中国环境科学， 2021， 41（9）： 4245-4252. WANG X J，FENG X Y，CHEN K L，et al．Study on the cooling effect of urban parks base on the case of Changzhou，Jiangsu，China[J]．China Environ Sci，2021，41（9）：4245-4252．DOI： 10.3969/j.issn.1000-6923.2021.09.031.

[19]YU Z W，GUO X Y，JØRGENSEN G，et al． How can urban green spaces be planned for climate adaptation in subtropical cities？ [J]. Ecol Indic，2017，82：152-162．DOI： 10.1016/j.ecolind.2017.07.002.

[20]阚增辉， 刘朝顺， 李志军. 基于Landsat-8热红外数据的太湖地区地表温度反演与热岛效应分析[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）， 2016（4）： 129-138，168. KAN Z H，LIU C S，LI Z J．Retrieval of land surface temperature based on Landsat-8 thermal infrared data and heat island effect analysis over the Taihu Lake region[J]．J East China Norm Univ （Nat Sci），2016（4）：129-138，168．DOI： 10.3969/j.issn.1000-5641.2016.04.015.

[21]SOBRINO J A，JIMÉNEZ-MUOZ J C，PAOLINI L．Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5[J]. Remote Sens Environ，2004，90（4）：434-440．DOI： 10.1016/j.rse.2004.02.003.

[22]PARK C Y，LEE D K，ASAWA T，et al． Influence of urban form on the cooling effect of a small urban river[J]. Landsc Urban Plan，2019，183：26-35．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2018.10.022.

[23]LIN W Q，YU T，CHANG X Q，et al． Calculating cooling extents of green parks using remote sensing： method and test[J]. Landsc Urban Plan， 2015， 134： 66-75. DOI： 10.1016/j.landurbplan.2014.10.012.

[24]PENG J，LIU Q Y，XU Z H，et al． How to effectively mitigate urban heat island effect？ A perspective of waterbody patch size threshold[J]. Landsc Urban Plan， 2020， 202： 103873．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2020.103873.

[25]YAO X，YU K Y，ZENG X J，et al． How can urban parks be planned to mitigate urban heat island effect in “Furnace cities”？ An accumulation perspective[J]. J Clean Prod， 2022， 330： 129852. DOI： 10.1016/j.jclepro.2021.129852.

[26]范梦池. 城市公园声景观评价与预测[D]. 杭州：浙江大学， 2019. FAN M C．Evaluation and prediction of soundscape of urban parks[D]．Hangzhou：Zhejiang University，2019.

[27]许浩， 金婷， 刘伟. 苏锡常都市圈蓝绿空间规模与格局演变特征[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）， 2022， 46（1）：219-226.

XU H， JING T， LIU W. Study on the scale and landscape pattern evolution characteristics of blue-green space in Suzhou-Wuxi-Changzhou metropolitan area， China[J]. J Nanjing For Univ （Nat Sci Ed）， 2022， 46（1）：219-226. DOI： 10.12302/j.issn.1000.2006.202101037.

[28]BROWN R D，VANOS J，KENNY N，et al．Designing urban parks that ameliorate the effects of climate change[J]. Landsc Urban Plan， 2015， 138： 118-131. DOI： 10.1016/j.landurbplan.2015.02.006.

[29]PENG J，DAN Y Z，QIAO R L，et al． How to quantify the cooling effect of urban parks？ Linking maximum and accumulation perspectives[J]. Remote Sens Environ，2021，252：112135．DOI： 10.1016/j.rse.2020.112135.

[30]杨朝斌， 张亭， 胡长涛，等. 蓝绿空间冷岛效应时空变化及其影响因素：以苏州市为例[J]. 长江流域资源与环境， 2021， 30（3）： 677-688. YANG C B，ZHANG T，HU C T，et al．Spatial-temporal characteristics of the cooling island for blue-green space and its driving factors in Suzhou，China[J]．Resour Environ Yangtze Basin，2021，30（3）：677-688．DOI： 10.11870/cjlyzyyhj202103015.

[31]苏泳娴， 黄光庆， 陈修治，等. 广州市城区公园对周边环境的降温效应[J]. 生态学报， 2010， 30（18）： 4905-4918．SU Y X，HUANG G Q，CHEN X Z，et al．The cooling effect of Guangzhou City parks to surrounding environments[J]．Acta Ecol Sin，2010，30（18）：4905-4918．

[32]石蕾洁，赵牡丹．城市公园夏季冷岛效应及其影响因素研究：以西安市中心城区为例[J]. 干旱区资源与环境， 2020， 34（5）： 154-161. SHI L J，ZHAO M D．Cool island effect of urban parks and impact factors in summer：a case study of Xi’an[J]．J Arid Land Resour Environ，2020，34（5）：154-161．DOI： 10.13448/j.cnki.jalre.2020.139.

[33]LU J，LI C D，YANG Y C，et al．Quantitative evaluation of urban park cool island factors in mountain city[J]. J Cent South Univ，2012，19（6）：1657-1662.

（责任编辑 郑琰燚）