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VegetationFraction;热红外植被指数TVX，Thermal-VegetationIndex)能有效的表征植被覆盖浓密程度，探索植被指数和近地表气温之间的关系是遥感研究公园降温效应的开始。Simon、Jeffrey、Goward、Weng和Price等研究表明，近地表气温和NDVI指数、LAI、生物量、VF、TVX呈明显负相关关系，浓密绿地的辐射地表温度比稀疏绿地低，稀疏绿地区辐射地表温度变化较大，浓密植被区域辐射地表温度变化较小，可见越是浓密植被覆盖的地区，其降温效果越稳定，而稀疏植被区域其降温效果受外界影响较大。Michael等使用AVHRR卫星遥感数据研究发现，绿地周边温度的变化与植被覆盖密度和时间有着很大的相关性，且表现出一定的滞后性。Cao等基于ASTER和IKONOS遥感数据对日本名古屋92个公园进行研究，结果表明城区绿地的降温效果与公园面积和季节有很大的关系，公园面积大小与公园降温效应存在着非线性正相关关系，绿地的降温强度主要取决于林地、灌木林以及绿地的形状。Cao等还基于公园植被形状指数(ParkVegetationandShapeIndex，PVSI)研究发现，PVSI和公园的降温效应存在着显著的正线性相关关系，在春季R2达到0．81，夏季达到0．78，秋季达到0．57，平方根误差分别为0．98、0．94、0．71℃。Imhoff等使用LandsatTM数据和MODIS影像，基于NDVI指数和LST之间的关系，对美国38个城区进行了研究，结果显示，夏季阔叶林和混交林比裸地平均低8℃左右，一般情况下，有植被覆盖地区比无植被覆盖地区在夏季低4．3℃，在冬季低3．0℃左右。Cheng等使用SPOT影像和NOAAAVHRR热红外影像研究发现，绿地内部水域附近的气温最低，比建筑区温度低3—4℃，其次是城区植被，比城市建筑区大约低0．8—2℃。

　　国内部分学者也开始使用定量遥感技术研究公园降温效应的研究。冯海霞、刘艳红、程好好等分别使用TM遥感影像研究了城区绿地的降温效应，结果显示，不同类型的绿地降温效果不同，森林对温度的调节作用明显大于其他植被类型，自然绿地的降温效果要明显好于人工绿地，同类型绿地在不同的季节降温作用也有明显差异，城区绿地的景观破碎化程度越严重、景观优势度越低和生物多样性越强，其降温效应越明显，城区绿地的结构、植被类型、景观格局、植被覆盖度、群落层片结构和生物量是影响绿地降温效应的显著因素。李延明等基于1987年至2001年北京城13a的遥感卫星影像数据研究发现，绿化覆盖率与热岛强度呈现显著的负相关关系，当绿化覆盖率达到30%时，热岛强度出现比较明显的减弱;绿化覆盖率大于50%，对热岛的缓解现象极其明显，每公顷绿地平均每天从周围环境中吸收8MJ的热量，相当于890台功率为1000W空调的作用。应天玉等研究表明，当绿地面积小于5hm2时，地表辐射温度主要受绿地覆盖率的影响，基本上不受绿地面积大小的影响;当绿地面积大于5hm2时，地表辐射温度主要受绿地面积与绿地覆盖率的共同影响。贾刘强和邱建基于LandsatETM+遥感数据研究了城区绿地的面积、周长和形状指数等与绿地降温范围和降温程度之间的关系，发现，绿地斑块对周边环境的降温范围及降温温差随着绿地面积、周长和形状指数的增大而增大，当绿地面积达到1．5—1．68hm2时，其对周边环境的降温范围和降温程度随绿地斑块面积增大的速度迅速减小。苏泳娴等基于TM遥感影像数据研究了广州市城区17个公园绿地对周边环境的降温效应，结果发现，公园周边与公园边界点的温差随着远离公园边界点距离的增加而增大，增长曲线是一条过原点的上升的三次多项式(R2均0．84);公园绿地面积、水体面积以及长宽比等因子共同影响着公园对周边环境的降温效应:绿化率较高(＞50%)、长宽比接近1的公园，平均降温影响范围和绿地面积的关系可以用一条上升的对数曲线拟合两者的关系;当绿地面积小于4246．1m2，公园的降温影响范围为0m，当公园绿地面积达到540000m2，公园的降温范围将不再随着公园绿地面积的增加而增加;绿化率较高(＞50%)、且公园长宽比≥2的公园，平均降温影响范围与公园绿地面积没有显著关系，且相比同等面积、长宽比较小的公园，具有较好的降温效果;水体面积比例较高的公园，降温效果一般高于水体面积比例较小的公园。

　　可见，基于定量遥感技术的城市绿地降温效应研究，研究结果是准确的、可靠的，而且遥感影像在同一时间内能够获取较大范围的地表温度数据，能够减少测量时间差异带来的误差，节省测量时间和人力资源。

　　2、增湿效应

　　国外学者Bernatzky早在1985年研究发现，城区绿地可以增加5%—10%的相对空气湿度。Huang等以及Shashua-Bar等研究了不同地表类型空气湿度的差异，发现植被地表覆盖区空气湿度明显高于非植被覆盖地区。Sevgi和Suleyman等对Erzurum市城区和市郊的绿地进行了为期10个月的研究，结果显示干旱城区的相对湿度比城区绿地的相对湿度小3．2%，比郊区绿地的相对湿度小3．4%，对比表明，城区绿地的增湿效果较郊区绿地而言较差(小0．2%)。李建龙等对南宁市林荫、林隙、林缘、近旁草地等4种下垫面类型的增湿效应进行研究，发现湿度的分布规律呈现林荫、林隙、林缘和近旁草地依次降低的趋势，说明林荫的增湿保湿效果最好，草地最差。刘娇妹等以不同覆盖率的乔-灌-草、乔-草复合型结构型绿地作为研究对象，以草坪作为对照，从水平和立体空间两个角度研究了绿地结构以及绿地覆盖率对绿地增湿效应的影响。结果表明，当覆盖率达到或高于60%时，复合型绿地才具有明显的增湿效果;乔-灌-草复合型绿地的增湿效应好于草坪，且其覆盖度越高，增湿空间越大，增湿效果越好。祝宁等则将乔-灌-草型绿地与灌-草型绿地进行了对比研究，发现由于乔木的覆盖度较大，乔-灌-草型结构绿地的增湿效应大于灌-草型绿地，且两种复合型绿地对周围环境的增湿效应在水平方向上近似一个生态效应场。吴菲等、郑芷青等、马秀梅、王艳霞、唐罗忠、刘新等人也得出了相同的研究结论。

　　部分学者对绿地增湿效应的原因进行了深入的研究。Sevgi和Suleyman等研究发现，绿地的增湿效应主要是源于植被冠层的作用。Insu等选择朝鲜城区特殊的鸟类绿地生境为研究对象，发现该绿地内部的相对空气湿度比绿地外部增加了5%，绝对湿度增加了0．2—1．5g/cm2，风向和风速对于绿地增湿效应有着较大的影响。我国学者蔺银鼎等对太原市城区林地(杨树林)、复合绿地(或灌木林)、草地等3种植被类型的增湿效应进行了十分详细的研究，结果表明，绿地垂直结构和绿地面积等因子对绿地边界增湿效应都有着不同程度的影响;和降温效应一样，在水平方向上，绿地增湿效应与绿地面积、绿量显著正相关，与绿地周长面积比值显著负相关;在垂直方向上，绿地增湿效应与绿量显著正相关;但是绿地的增湿效应与叶面积指数相关性不显著。蔺银鼎还认为，植物的叶面蒸腾也是绿地产生增湿效应的主要原因，绿地面积、林分和生长量等绿地空间结构因子都不同程度地影响着绿地的增湿生态场特征，利用生态场理论也能更好地描述城市不同空间结构绿地的增湿生态效应及其差异。赵深等以长沙市城区绿地为研究对象，研究不同生长发育植物、树冠郁闭度、植物覆盖率与城市绿地增湿效应的关系，结果发现，长势好的植物群落其增湿效应相对较好，郁闭度和绿地面积与绿地增湿效应呈显著正相关关系。

　　关于城市绿地增湿效应的研究，国外学者的研究工作主要集中在绿地内部结构与外部结构空气湿度的差异上，对比而言，国内的研究相对较深，范围也较广泛，不仅研究了不同单一下垫面情况下增湿效果的差异，也对比研究了复合型绿地的增湿效应，并初步分析了绿地增湿效应的相关影响因素:林地的增湿效应最好，灌木林次之，草地最差，复合林地比单一植被增湿效果较好;太阳辐照量、绿地面积、绿地形状、生物量以及绿地垂直结构等绿地特征参数是影响绿地增湿效应的主要因素。

　　3、固碳释氧效应

　　研究表明，城市绿地可以通过3种方式进行固碳释氧。第一种方式是通过植物的光合作用和生长机能来吸收和固定CO2。McPherson对美国萨克拉门托市的城市绿地研究，发现绿地通过光合作用每年平均可固定1．2thm－2a－1左右的CO2。Zhao等选择中国杭州市区绿地作为研究对象，结果显示绿地年平均吸收CO2为1．66thm－2a－1，可见城市绿地对CO2

　　的年平均吸收量，会因地因时产生稍微的变化。城市绿地第二种固碳释氧方式是可以通过树荫和蒸发作用，减少化石燃料的CO2排放［85］。第三种方式就是植被和土壤对CO2的

　　直接吸收作用。Nowak和Crane以及Pataki等对美国10个城市的绿地进行了研究，发现城市绿地可以通过增加绿荫改变温度和热量，进而促进土壤吸收CO2，每年平均吸收约2．9tCO2hm－2a－1。Nowak等还发现城市绿地的组成和结构也是影响其固碳释氧效果的重要因素，而城区绿地的组成和结构受人为因素的决定性很大，因此，可以认为，城区绿地对CO2的吸收效应还受到人类活动的影响。Escobedo等对比了不同城市环境和城市化类型下城市绿地的固碳释氧效应，发现城市环境和城市化类型也在一定程度上影响着绿地的固碳释氧效应。

　　我国学者关于城市绿地固碳释氧的研究比较细致，总结起来大概可以分为3类。第一类是对比分析不同绿地类型其固碳释氧效应的差异。李新宇等分别