夏热冬冷城市室外热环境参数特征及其相互关系研究
——以武汉为例

丁杰辉

李坤

1 背景介绍

城市热环境的研究可以通过了解实际的热环境特征为改善人居环境提供建议[1]。在相关研究中，一类是着重研究城市形态与热环境参数间的关系[2]，第二类主要研究热环境参数对居民实际热感受的影响，通常将实地测量与现场问卷调研相结合进行研究[3-4]。通过建立热环境参数与居民热舒适的关系模型来对热舒适进行评价的方法在研究中较多使用[5-6]。研究中也有对热环境参数之间关系进行比较的，胡建等运用多种函数模型对重庆市夏季温室四种室内冷却系统下温度与相对湿度进行了拟合[7]。黄志甲等对徽州民居夏季室内外同类热环境参数的逐时响应关系进行了研究[8]。

通过实地测量的方式能够直接获取城市热环境参数[9-11]，但由于城市内部空间复杂，不同城市区域的热环境特征也因地理位置、建筑分布等因素存在较大差别，位于不同区域的测量点具体能反映哪些城市区域的热环境特征，以及各测量点之间的热环境参数具体存在何种关系有待进一步探索。本文基于此，选择夏热冬冷气候典型城市武汉为研究对象，对城市内不同区域热环境参数的空间分布特征及其相互关系进行研究,旨在探索城市内部热环境分布规律，进而为改善城市室外热环境提供帮助。

2 城市热环境整体介绍

2.1 城市市内、市郊热环境的关系

城市市内、市郊的典型环境特征差异导致市区温度较高而郊区温度较低[12]，市区居民的室外热舒适感受相比郊区更差，也进而导致部分户外空间使用率较低[13]，造成城市公共活动空间的浪费。

城市内不同区域的热环境由于其局部环境特征而存在较大差异，但这种差异关系未被量化表达，通常在城市规划及设计中也未能考虑局部区域热环境的影响，因此对于这种热环境差异性的进一步研究可以为未来的城市设计以及热环境改善提供依据。

2.2 研究区域介绍

武汉市位于长江中下游地区，属于典型的夏热冬冷气候城市[14]。冬、夏季较为恶劣的室外热环境严重影响了居民的室外活动以及热舒适感受，因此选择武汉市为例进行热环境的研究可以较好代表具有该类气候特征的城市。

研究中使用的热环境数据来源于湖北气象服务中心提供的城市气象站数据，考虑到城市市内、市郊热环境的典型差异，在市区和郊区各选取三个测量站点。在选择市区的气象站点时，考虑到武汉市的城市格局划分以及实测数据的完整性，分别在武昌、汉口、汉阳三个区域各选择一个站点，分别为化工气象测量站、江滩气象测量站、财校气象测量站。

在选择郊区站点时主要考虑各站点周边的环境特征以及在城市中的地理位置。武汉气象测量站位于建筑密度较低且植被覆盖率高的绿地区域，该站周边人口密度较低，其所在区域可以代表较为典型的郊区热环境特征。居住区作为城市居民的主要活动区域，对该类区域室外热环境特征的研究具有重要意义，因此郊区第二个站点选择同为居住类区域的沌口气象测量站。对于具有相似环境特征的城市区域，不同区域间的距离也可能会导致其热环境特征存在较大差异，文中为进一步探讨站点间空间距离对热环境参数的影响，在郊区选择位于居住区的京珠高速气象测量站作为郊区的第三个分析站点，各站点在城市中的空间分布参看图1。

图1 各气象测量站空间分布

本文分别选择各站点2017年夏季和冬季连续三天白天的热环境测量数据进行研究。

3 不同城市区域室外热环境参数特征

空气温度、相对湿度、风速等室外热环境参数可较为直观地反映城市热环境的实际状况[15]，并且可以通过实地测量的方式直接获取，因此在相关研究中多用这些参数来反映城市室外热环境特征。

在比较各气象站点热环境参数之前，首先对各站点周边的环境特征进行分类，本文对建筑分布情况及环境特征的分类标准参看表1、图2～3，各站点周边环境特征参看表2。

图2 建筑密度分级

图3 绿地覆盖率分级

表1 建筑高度分级

表2 各气象测量站点周边环境特征

3.1 温度分布特征

城市内不同区域的环境温度除了受整体的太阳辐射影响外，局部的建筑、植被等城市元素也对环境温度有不同程度影响。本文以各个测量站点的温度最值为分析对象，市内、市郊各测量站点的温度最值参看表3。由结果可知，夏季温度最高区域位于市区，温度最低区域位于郊区，市区与郊区的最高温度最多相差3℃。冬季温度最高与最低区域均位于郊区，两个区域间的最高温度相差1.3℃。对各个站点的最高温度进行比较，可看出夏季江滩站的温度最高，比温度最低的武汉站高3℃。武汉站周边建筑密度、建筑高度均为低，所在区域用地类型为绿地，说明该种环境特征下的环境温度相比其他类型环境更低。江滩站周边建筑密度为高，建筑高度为中高，绿地覆盖率为低，用地类型为商业。该区域除了环境特征对环境温度的影响外，由于地处商业区，人流、车流较大，导致该区域热量聚集，因此环境温度也更高。冬季沌口站的温度最高，比温度最低的武汉站高1.3℃。沌口站为建筑密度高、建筑高度中高的居住类区域，由于居住区人流量大，交通以及生活排放等都对该区域环境温度起到正向的促进作用，因此相比位于郊区的武汉站温度更高。冬、夏季武汉站温度均为各测量点中最低，从在城市中的地理位置来看，该站位于郊区，反映出对于市内、市郊不同区域，温度最低的区域出现在郊区。从站点周边的环境特征分析，武汉站所在区域具有建筑密度低、建筑高度低、绿地覆盖率高的特点，因此说明位于城市郊区且具有该种环境特征的区域，其温度在各类城市区域中最低。

表3 各站点冬、夏季的温度最值

综合对比各站点所在区域的环境特征可知，由于不同区域建筑密度、建筑高度以及绿地覆盖率等环境特征差异，导致同时段市内、市郊不同区域的温度存在较明显差异，其中夏季市内、市郊最高温度的差异最大，达3℃。

3.2 相对湿度分布特征

相对湿度对于人体的作用主要在于影响人体体表的热量传递过程，文中同样以相对湿度最值作为研究对象，各测量站点的相对湿度最值参看表4。对比市内和市郊的最大相对湿度可知，夏季郊区最大相对湿度比市区最多高5%，冬季郊区比市区最多高11%。武汉站的最大相对湿度在冬、夏两季均为最高，沌口站最低，夏季该两个站点的最大相对湿度差为8%，冬季为11%。武汉站地处绿地区域，其周边分布有大量的农田、绿地等，植物的蒸腾作用及农业灌溉等因素均导致该区域的相对湿度高于其他站点。沌口站位于居住类区域，该站所在区域建筑密度高、绿地覆盖率为中，与武汉站所在区域环境特征差异较大，因此虽然两个站点都位于郊区，但由于其局部环境特征差异，导致位于郊区绿地类区域的武汉站相对湿度最高，而位于郊区居住类区域的沌口站相对湿度最低。

表4 各站点冬、夏季相对湿度最值

武汉站与财校站周边均为建筑密度低、建筑高度低、绿地覆盖率高的区域，但武汉站的最大相对湿度在夏季比财校站高2%，冬季高3%，对比两站点的地理位置可发现武汉站位于城市郊区，而财校站位于市区，由于在城市中的地理位置不同导致该两站点区域虽具有相似的环境特征，但位于郊区的区域相对湿度要高于市区。

对于沌口站、京珠高速站、化工站，三个站点均位于居住类区域，绿地覆盖率均为中，最大相对湿度均低于绿地覆盖率为高的武汉站和财校站，从环境特征对相对湿度的影响分析可知绿地覆盖率为导致不同区域相对湿度出现明显差异的主要影响因素之一。

从相对湿度在市内、市郊的总体分布情况可知不论在市区还是郊区，绿地覆盖率高的区域相对湿度高于其他类型用地区域，而对于市内、市郊绿地覆盖率均为高的区域，郊区的相对湿度比市区高2%～3%。

3.3 风速分布特征

各测量站点的风速最值参看表5，表中结果可看出冬、夏两季风速最大值出现在郊区，冬、夏季分别为4.9m/s和3.1m/s，该区域周边建筑密度、高度均为低；而风速最小值出现在市区，冬、夏季分别为1.6m/s和1.5m/s，该区域周边建筑密度、高度均为高，说明建筑分布特征为造成市内、市郊风速差异的主要影响因素之一。

表5 各站点冬、夏季风速最值

江滩站在冬、夏两季的最大风速仅低于武汉站，在冬、夏两季分别比风速最低的化工站高1.4m/s和1.5m/s。从该站周边环境特征可看出，虽然江滩站位于市区，建筑密度为高，但该区域临近长江，存在天然的开敞空间作为通风廊道，因此该站点所在区域的风速要明显高于市区的其他站点。相比建筑密度同样为高的沌口站、化工站，由于江滩站在整个城市中的特殊地理位置，导致该区域相比具有相似建筑分布特征的区域风速更高。因此，不同区域在城市中的地理位置也成为导致各区域风速存在差异的主要影响因素。

总体上风速最大区域位于郊区，风速最小区域位于市区，同时段市内、市郊最大风速的差异在夏季最高达1.6m/s，在冬季最高达3.3m/s。鉴于在城市测量过程中很多城市内部区域的风速较小，不足1m/s，所以目前反映出的市内、市郊的风速差具有较明显差异。

4 不同城市区域热环境参数间关系

城市环境测量中测量站点的位置一般都分布在城市不同区域，而这些测量站点的数据通常只能反映一定区域内的热环境特征，不同位置测点的热环境参数之间是否有关系有待进一步探究。文中即从该点出发比较不同城市区域热环境参数间的关系。

4.1 不同城市空间热环境参数关系

选择郊区的武汉站分别与位于市区的江滩站、财校站、化工站三个站点的热环境参数进行相关性分析，该方法可用于比较城市不同区域热环境参数的整体相关程度[16-17]。站点间数据的相关性越高，则表示站点间的热环境参数的实际分布情况也更为相近。

各站点间的热环境参数相关性分析结果参看表6，可看出不同区域各热环境参数间的相关性强弱表现为：温度及相对湿度相关性较高，而风速相关性较低。武汉站与财校站的温度相关性最高，相关系数为0.966。武汉站与江滩站和化工站两站点温度的相关系数均为0.947。武汉站与财校站的相对湿度相关性为0.962，与江滩站和化工站相对湿度的相关性分别为0.919和0.918。结果可看出武汉站与财校站间温度与相对湿度的相关性均相比其他两个站点高，由于财校站与武汉站均具有建筑密度低、建筑高度低的环境特征，且属于同一种用地类型，因此该两站点热环境参数的相关性更高。说明不论是市内还是市郊，对于具有相似环境特征的城市区域，其温度及相对湿度也有相似的分布特征，在此情况下，可以在城市测量点有限的情况下，使用单独测量点的实际温度及相对湿度对与其具有相似环境特征区域的相同热环境参数进行预测。

表6 不同城市区域热环境参数相关性

从各站点间风速的相关性分析可看出，虽然武汉站与财校站均位于绿地类区域且具有相似的环境特征，但冬、夏季该两站风速的相关性强弱并无一致特征。因此对于风速而言，具有相似环境特征的区域，其风速分布也可能存在较大差异。

从市内、市郊不同区域各类热环境参数的相关性分析结果可看出市区各站点与郊区站点的温度及相对湿度均具有较好的相关性，而对于具有相似环境特征的市内、市郊不同区域，其温度及相对湿度的相关性要高于市内、市郊环境特征不同的区域。

4.2 不同距离区域间热环境参数关系

站点间的空间距离可能影响站点间实测热环境参数的相关性，因此选择同为居住类用地而空间距离存在差异的沌口站、京珠高速站、化工站三个站点，其中沌口站与京珠高速站距离9.7km，与化工站距离23.1km，京珠高速站与化工站相距32.7km，将三个站点间的距离近似划分为10km、20km、30km三个距离间隔。对各站点间热环境参数的相关性进行分析，以确定站点空间距离对各热环境参数相关性的影响，结果参看表7，结果显示沌口站与京珠高速站温度的相关性要高于与化工站的相关性，对比相对湿度的相关性也具有同样的规律，因此当站点间距离为10km时，站点间温度及相对湿度的相关性要强于站点距离为20km时。对比站点距离为30km的两个站点间温度及相对湿度的相关性可知，各对应参数间的相关性均低于站点距离分别为10km和20km时。

表7 不同距离区域间热环境参数相关性

综合比较可知，对于具有相似环境特征的城市区域，当各区域间的距离从10km增加至20km时，冬、夏季温度及相对湿度的相关性最大下降幅度分别为0.032和0.030。当各区域间距离从20km增加至30km时，温度及相对湿度的相关性最大下降幅度分别为0.030和0.097。因此测量站点间距离分别从10km增加至20km、20km增加至30km时，站点间温度及相对湿度的相关性总体呈下降趋势，其中相对湿度的相关性从0.884下降到0.774，下降幅度最大，达12.4%。对于风速，只有个别站点间的风速相关性显著，总体上随着站点空间距离的变化，不同区域间风速的相关性无一致变化特征。

4.3 不同区域温度与相对湿度关系

城市内不同区域的热环境参数除了受到环境特征以及地理空间位置等因素的影响，各参数之间也存在着相互影响关系，通过对各热环境参数间关系的深入研究可以实现通过某一类参数对其他参数的预测，以简化热环境特征的描述过程。

对各站点温度与相对湿度进行相关性分析，结果参看图4。该相关关系可以反映不同区域温度对相对湿度的影响程度，相关性越大，影响程度越大。图4中夏季各站点温度与相对湿度相关性均很高，相关系数均值为-0.986，冬季各站点间温湿度相关系数均值为-0.551。冬季位于郊区的武汉站温度与相对湿度的相关性最强，为-0.702，位于市区财校站温度与相对湿度的相关性最弱，为-0.349。该结果反映出夏季市区和郊区温度对相对湿度的影响均较强，而冬季郊区温度对相对湿度的影响程度要大于市区。

图4 各站点温度与相对湿度相关性

总体上夏季市区各站点的温湿度相关性均值为-0.987，郊区为-0.985；冬季市区各站点温湿度相关性均值为-0.495，郊区为-0.607，表明夏季市内、市郊温湿度的相关性均较高，而冬季郊区温湿度的相关性要强于市区。

结语

本文从城市的局部环境特征以及城市中的地理位置等角度讨论了武汉市内、市郊热环境的总体差异以及不同环境特征对热环境参数的影响，同时对不同区域热环境参数间的关系进行了分析。通过研究，主要得出以下结论：

①各类室外热环境参数在城市市内、市郊的分布存在一定差异，本研究中的案例城市武汉市内、市郊温度在夏季表现出明显差异，夏季市区比郊区的最高温度最多高出3℃；冬、夏季市区的最大相对湿度均低于郊区，市内、市郊最大相对湿度的差异在冬季最大，达11%；郊区的最大风速高于市区，市内、市郊最大风速的差异在冬季最大，达3.3m/s。市内、市郊的典型环境特征差异造成温度、相对湿度、风速等热环境参数在城市中的分布也存在较大差异。

②城市内部建筑、植被等环境特征对局部区域的热环境有明显影响，城市郊区建筑密度低、建筑高度低的绿地类区域温度在各类城市区域中最低；位于城市郊区的绿地类区域相对湿度为各类区域中最高，位于郊区的居住类区域相对湿度最低；城市郊区建筑密度低、建筑高度低区域的风速在各类城市区域中最大，位于市区的建筑密度高、建筑高度高的居住类区域风速最小。

③具有相似环境特征的城市区域，其温度与相对湿度也有相似的分布特征。当城市区域间的距离从10km增加至20km时，各区域间的温度及相对湿度的相关性最多分别下降0.032和0.030；当该距离从20km增加至30km时，温度及相对湿度的相关性最多下降0.030和0.097；随着站点间距离的增加，站点间相对湿度的相关性下降幅度最大，达12.4%。总体上城市内部区域空间距离越近，则这些区域间温度及相对湿度等热环境参数的相关性也越高。基于此，在实际热环境测量条件有限的情况下，可使用个别测量区域的数据对城市内具有相似环境特征的区域以及距离较近区域的热环境参数进行预测。

资料来源：

图1：资源三号卫星2.1m全色影像；

图2～3：百度地图；

文中其余图表为作者自绘。