摘要:城市化的快速发展使中国城市景观格局发生显著改变，热岛效应等生态间题日渐突出。为探究城市公园的冷岛效应，以成都市为例，基于I}andsat 8. Sentinel-2遥感影像，借助ArcGIS. ENVI平台，从公园内部景观构成、斑块形态和空间布局3个方面，量化分析了公园景观特征对公园冷岛(Parlz Cool Island, PCI)效应的影响。
结果表明:当公园面积小于32hm'和大于32hm'时，最佳降温效应下公园内部景观斑块的构成、形状、空间分布规律呈现不同的规律特征，32hm'是公园降温效应变化的转折点，综合考虑公园投入的建设面积与其降温效应的收益，公园建设面积小于32hm'较为合理。
2021年中国气象局发布的《中国气候变化蓝皮书》指出:“全球变暖趋势仍在持续……，全球各地极端天气事件频发，城市气候问题仍是当下迫切需要解决的问题。 Manley G于1958年首次提出“城市热岛”(Urban HeartIsland，UH帕勺概念，描述城市“高温化”的现象曰。1987年Oke在观测沙漠内部绿洲的气象现象时发现绿洲、湖泊是相对于周围沙漠的“冷源和湿源”，即相对独立的“冷岛”，并提出与热岛效应相反的“冷岛效应”概念[3]。城市绿地在缓解城市热岛效应中发挥着重要作用，而这种“基于自然的解决办法”也在近几年受到越来越多学者的重视[4-6]。诸多研究表明，城市公园能有效地缓解城市热岛效应，提高居民的热舒适[7]。
目前，针对城市公园冷岛效应的研究主要集中在公园的面积、形状和内部构成等方面[8]。例如，在公园冷岛作用的影响范围方面，晏海[9]等通过移动测量得到公园的边界距离每增加0.1km，气温上升0.2~0.3℃。Ohta H T[10]等发现公园对于500m外的环境不再有很好的降温效果。在公园面积、形状方面，刘淼[11]等的研究指出公园面积在50hm2左右达到最优降温效果。Zhao R[12]花利忠[13]等的研究表明公园面积、形状与公园冷岛(Park Cool Island，PCI)强度相关性显著，在确保公园绿地面积达到一定阈值时，应尽量降低公园建筑面积，公园形状简单化，有利于PCI强度的增加。
在公园内部构成方面，水体、绿色植被、不透水面被认为是公园地表主要的覆盖指标。陈旭等[14]的研究表明城市绿地对周边建筑有明显降温作用。Amani-Beni M等[15]发现城市公园降温效应与绿地的类型、景观指数的相关性较高。Wang T[16]、林增[17]、成实[18]等的研究证明了绿地面积和水域面积是影响PCI效应的关键特征。然而，Xie Q[19]、王新军[20]等的研究表明公园水体对PCI效应的贡献最大，绿地覆盖率与公园内部地表平均温度(LST)相关性不显著，在水体覆盖率较高的背景下，由于不同变量对PCI效应的交互影响，植被的降温效应被减弱。Xie Q[19]、Hai Y等[21]的研究还表明了公园内部硬化元素覆盖率的增加会显著削弱PCI效应。
此外，植物的群落类型对缓解热岛效应也存在差异性，陈朱等[22]的研究表明乔木-灌木-草地的群落类型降温效果最好。张昌顺等[23]通过试验证明以乔-草为主的绿地降温幅度最大，合理的空间布局和植被组合能提高绿地的降温作用。
综上，近几年针对城市公园的研究主要集中在公园尺度、景观格局、植物群落等方面，其中以绿地、水体对热岛效应的缓解作用为主，但是大多研究选择的样本量较少，且只考虑夏季。因此，本研究以成都市五环内的公园为例，旨在探讨：
1)成都市冬夏两季热岛空间特征；
2)最佳降温效应下公园的适宜面积；
3)不同面积阈值下公园内部景观斑块的构成、形状、空间分布规律。
1 研究方法
1.1 研究区域
成都市地处川西平原，在我国建筑气候区划上属于夏热冬冷气候区，夏季闷热、冬季湿冷。降雨主要集中在7、8月，有冬干春旱现象；日照时间短且多云雾，年平均日照时数仅有1 000h左右[24]。
为探讨城市公园的冷岛效应，选取成都市五环内作为研究区域，主要包括成都中心五城区，
以及郫都区、新都区、温江区、双流区、龙泉驿区和青白江区。由于成都市五环内东南侧分布有大面积的龙泉山脉，不属于城市建成区域，因此本文将这一区域在研究范围内剔除。据统计，研究区域面积为2 876.34km2，包含约340个公园，以小面积的公园为主。
1.2 研究对象
为消除公园之间相互干扰对研究结果的影响，将位于道路、河道两侧位置较近的公园视为一个整体，经合并后总计得到202个公园(图1)。其中，无水体公园84个、有水体公园53个、滨河公园65个。为确保试验的准确性，本研究仅考虑静水的冷岛效应，故剔除滨河公园，最终确定研究对象137个。
1.3 数据来源与初步处理
本研究用于地表温度反演的遥感数据来源于美国地质探测局(USGC)的Landsat 8-OLI，分辨率为30m，成像时间分别为2019年8月11日和2021年2月5日，图像质量良好，无云。图像初步处理利用ENVI 5.3软件对热红外波段以外的其他波段进行辐射定标和大气校正，并利用Arc GIS 10.2软件裁剪出研究区域。
用于城市公园识别的卫星影像来源于Big Map地图数据软件，初步利于Arc GIS 10.2目视解译获取公园轮廓。用于城市地表参数识别的数据来源于欧空局(ESA)Sentinel-2的L1C级多光谱波段和近红外波段遥感影像，分辨率为10m，成像时间为2020年6月5日，云量均低于10%，成像清晰，效果较好。图像初步处理利用Sen2Cor插件进行大气校正，并利用ENVI 5.3提取植被和水体数据。
1.4 研究方法
1.4.1 地表温度反演
采用覃志豪[25]提出的单窗算法，在ENVI 5.3中对Landsat 8-OLI第10波段进行地表温度反演。首先，计算热红外波段辐射亮度温度值，再计算NDVI、植被覆盖度、地表比辐射率，最后，进行地表温度(LST)的反演。公式如下：
1.4.2 公园景观特征指标提取
基于Sentinel-2遥感影像，运用监督分类法，在ENVI 5.3中提取植被、水体、硬质地表及建筑。并采用随机取样法(各类型取样50个)对分类结果进行精度评价，整体分类精度和Kappa系数大于90%，认为分类结果基本正确。借助Arc GIS 10.2识别公园及景观斑块的周长和面积。在景观特征指标的选取上，从景观构成、斑块形态、空间布局3个方面选取9个指标(表1)。
1.4.3 公园冷岛(PCI)效应评价指标
城市“公园冷岛(PCI)效应”指公园绿地和城市森林的植被通过蒸腾作用直接消耗了城市中的太阳辐射，同时阻碍了太阳辐射、路面和墙体热反射，在城市中形成“冷源”，从而改善城市微气候的现象[26]。通常用公园的“降温效应”即降温强度、降温范围、降温效率等指标来衡量公园的冷岛效应。
1)降温强度量化及缓冲区划定。
在Arc GIS 10.2中以公园边界为起点，以30m为间隔向外共生成20个缓冲带，总距离600m，即设定0~600m为公园缓冲区，运用分区统计工具统计各缓冲带的平均温度。为进一步确定不同公园对周边温度的影响范围和程度，以缓冲带距离为自变量，缓冲带内平均温度为因变量进行拟合分析。已有大量研究表明[5，27-28]，公园温度变化曲线与三次多项式的拟合程度较高，拟合曲线呈现先上升后下降，或先上升后趋近平稳的趋势，表明公园对一定范围内具有明显降温效果。 故本研究将拟合曲线由上升变平缓或下降的拐点位置所对应的距离定义为降温范围(Lmax)，该点处平均温度(Tb)与公园内平均温度(Ta)的差值定义为最大降温强度(△Tmax)(图2)。
2)降温效率。
将单位面积公园的降温面积称为降温效率，将降温面积(S2)与公园面积(S1)的比值定义为降温效率(ηS)。其中，降温面积指降温范围(Lmax)与公园外轮廓之间的面积。
3)面积阈值确定。
通过采用SPSS Statistics22对研究区域内公园面积与PCI效应评价指标进行回归分析，并采用余兆武[29-30]等提出的效率阈值Threshold Value of Effeciency(TVo E)理论构架来确定降温收益最大化下最小的公园面积。当公园面积与PCI效应评价指标的最优拟合曲线符合对数函数时，可以通过计算对数函数的导函数求得对数函数从快速增长到平缓增长的拐点值(TVo E值)，在该导函数中，当y'=1(?降温效益/?公园面积=1)时的 x值即为最佳降温效果下的最小公园面积(图3)。
2 成都市地表温度空间分析
通过对Landsat 8遥感影像温度反演得到冬夏两季研究区内的地表温度分布图，夏季平均地表温度为39.13℃，冬季平均地表温度为17.69℃，差异显著。从图4可以看出，夏季高温地区主要分布在城市中部及北部区域，主要由于主城区建筑密度较大形成明显热岛现象，同时城市绿地成为城市中的低温区；冬季高温地区主要分布在成都市郊工业区，城市中心热岛现象不明显，可能是由于冬季成都雾霾严重，阴天多，太阳辐射强度较弱，下垫面能量输出大于输入，而郊区土壤的比热容较大，降温速度较慢，从而导致郊区地表温度高于城市地表温度。
根据公园轮廓对地表温度反演图进行分区统计，得出所选公园样本夏季平均温度为39.00℃，比研究区平均地表温度低0.13℃；冬季平均温度为17.01℃，比研究区平均地表温度低0.68℃，公园成为城市中的“冷岛”(图5)。
