文章导读

在全球气候变化和快速城市化的背景下，城市热岛效应 (Urban Heat Island, UHI) 已成为威胁公共健康和生活质量的重要问题。夏季极端高温频发，城市热浪持续时间延长，改善热环境成为城市可持续发展的迫切任务。蓝绿空间，尤其是城市河流，被证明是最具性价比的自然降温方案之一。然而，河流的降温效应不仅取决于水体自身，还与周边的城市形态密切相关。

本研究聚焦上海黄浦江，通过构建二维 (2D) 与三维 (3D) 城市形态指标体系，系统揭示了不同空间格局如何影响河流冷却效应的扩散。研究成果不仅深化了我们对河流降温机制的理解，也为城市滨水空间的规划设计提供了新的科学依据。

研究材料与方法

1. 研究区域

研究区域选取上海中心城区黄浦江两岸。黄浦江是上海最重要的水系，宽300米至770米，城区段总长39公里。黄浦江两岸人口密集，经济总量庞大，历史文化厚重，许多重要的经济活动都发生在这里，是典型的热岛敏感区域。

2. 研究方法研究首先利用“盆域法”划定黄浦江降温效应的扩散边界，并构建了河流降温扩散阻力 (River Cooling Effect Diffusion Resistance, RCDR) 指数，量化降温效应在河流两侧扩散的难易程度。随后，通过K-means聚类分析对黄浦江滨河段落的城市形态进行分类，并利用Boosted Regression Trees (BRT) 模型揭示不同城市形态因子的相对贡献与阈值效应。数据方面，研究采用了三类信息源：Landsat 8 卫星影像用于反演地表温度 (LST)，刻画空间热环境分布；高分2号高分辨率影像用于识别蓝绿空间分布；百度地图建筑矢量数据用于提取三维建筑高度、朝向等形态特征。

图1. 城市形态对河流降温效应扩散影响的分析框架。

研究结果与讨论

1. 河流降降温扩散特征不均

研究表明，黄浦江的降温扩散效应特征分布不均。平均扩散距离约193米，但空间差异显著，最短仅50米，最长可达817米。值得注意的是，降温扩散的“距离”与“阻力”并不呈线性关系：较远的扩散距离并不一定意味着扩散更容易。研究提出了四种典型扩散模式，进一步凸显城市空间格局对河流降温扩散的制约。

图2. 黄浦江冷却效应扩散阻力和冷却效应扩散距离的空间分布。(a)-(f)为典型河段节点的放大图。

图2. 河流降温扩散的四种模式。

2. 典型滨河空间类型降温扩散差异明显

基于聚类分析，黄浦江两岸可分为三类典型滨水段落。类型一：公园与住宅区——蓝绿空间丰富，建筑低矮，冷却扩散潜力最高；类型二：商业与商务区——建筑高度最高，需通过增加绿地复杂性与集中度提升扩散效果；类型三：高密度工业与码头区——绿地稀缺，建筑密度高，冷却扩散效果最差，亟需优化。

图4. 黄浦江不同类型河段城市形态特征箱形图。

3. 2D/3D城市形态对河流降温扩散的关键作用

结果显示，二维景观因子 (贡献占比54.8%) 对冷却扩散的影响略高于三维建筑因子 (贡献占比45.2%)。其中：景观形状指数 (LSI) 贡献率最高 (26%)，蓝绿空间形态越复杂、连接性越强，越有利于冷却扩散。蓝绿空间比例 (BGR) 次之 (21.4%)，当比例超过20%时，冷却扩散显著增强。建筑密度 (BD) 的影响在0.1–0.3之间时最有利，一旦超过0.3，扩散阻力急剧增加。这些结果提示我们，降温降温扩散不仅是“水体大小”的问题，更取决于蓝绿空间与建筑格局之间的协同作用。

图5. 2D/3D城市形态因子对黄浦江降温扩散的相对贡献与边际效应曲线。

研究总结

本研究首次提出利用河流降温扩散阻力 (RCDR) 作为衡量河流降温效果的新指标，揭示了二维与三维城市形态对滨水热环境的非线性影响规律。研究发现：当蓝绿空间比例 ≥ 20%、建筑密度控制在0.1–0.3之间、建筑高度超过30米时，河流降温扩散效果最佳。河流降温的扩散不仅能改善滨水局部热环境，还能通过优化空间格局，将冷空气输送至城市内部。

这些发现为未来城市滨水空间的设计提供了可操作的阈值建议：通过合理控制建筑密度与高度、优化蓝绿空间配置，可以有效增强河流的降温扩散潜力。研究不仅具有理论价值，也为上海乃至全球其他大城市的滨水规划提供了可借鉴的范式。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/3411018

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/land

Land  期刊介绍

主编：Christine Fürst, University of Halle, Germany

期刊创刊于2012年，期刊涵盖土地系统科学、地表景观、土壤和水、城乡发展、土地与气候相互作用、水-能源-土地-食物纽带关系 (WELF)、生物多样性研究和健康关系、土地建模和数据处理、生态系统服务以及多功能性等研究，并致力于人类可持续发展。现已被 Scopus、SSCI、AGRICOLA、AGRIS、GeoRef、RePEc 等多个关键数据库收录，5-Year Impact Factor: 3.4 (2024)。

2024 Impact Factor：3.2

2024 CiteScore：5.9

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