第４０卷第２期２０２０年１月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．２Ｊａｎ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金优秀青年项目（４１４２２１０４）；国家自然科学基金面上项目（４１７７１２０３）；国家重点研发计划重点专项（２０１６ＹＦＣ０５０３００４）资助收稿日期：２０１９⁃０２⁃２５；㊀㊀网络出版日期：２０１９⁃１１⁃０４
∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｗｚｈｏｕ＠ｒｃｅｅｓ．ａｃ．ｃｎ
腺鼠疫ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０２２５０３５３
周伟奇，田韫钰．城市三维空间形态的热环境效应研究进展．生态学报，２０２０，４０（２）：４１６⁃４２７．ＺｈｏｕＷＱ，ＴｉａｎＹＹ．Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｕｒｂａｎｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｏｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ：ａｒｅｖｉｅｗ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（２）：４１６⁃４２７．城市三维空间形态的热环境效应研究进展 周伟奇１，２，∗，田韫钰１，２
１中国科学院生态环境研究中心城市与区域国家重点实验室，北京㊀１０００８５２中国科学院大学，北京㊀１０００４９
摘要：城市的三维空间形态，通过影响地表能量平衡过程和空气流动，改变城市内部热环境，并可能加剧城市热岛效应㊂在三维空间上定量解析格局⁃过程⁃效应关系对于城市生态安全和可持续发展具有重要意义，可为城市生态规划与景观设计提供重要科学依据㊂从城市三维形态的热环境效应研究角度，综述了城市三维形态的定量化研究进展；总结了城市三维形态对热环境以及空气流动㊁太阳辐射等过程的影响；分析了当前城市三维形态的热环境效应研究领域存在的不足㊂未来的研究应注重建筑与植被三维特征的综合表征，三维形态指标的选择应综合考虑其对设计规划的指导作用，并加强城市三维形态对热环境影响机理及其尺度效应的研究㊂ 赛博格关键词：城市三维形态；地表温度；气温；影响机理；城市景观设计 Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｕｒｂａｎｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｏｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ：ａｒｅｖｉｅｗＺＨＯＵＷｅｉｑｉ１，２，∗，ＴＩＡＮＹｕｎｙｕ１，２
１ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＵｒｂａｎａｎｄＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏｌｏｇｙ，ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＥｃｏ⁃ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８５，Ｃｈｉｎａ２ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎ
ｇ１０００４９，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｒｂａｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｉｎｔｈｅｖｅｒｔｉｃａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｆｆｅｃｔｓｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｅｎｅｒｇｙｂａｌａｎｃｅａｔｂｏｔｈｌｏｃａｌａｎｄｃｉｔｙｓｃａｌｅｓ，ａｎｄｔｈｕｓａｌｔｅｒｓｕｒｂａｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｕｃｈａｓｉｎｔｅｎｓｉｆｙｉｎｇｔｈｅｕｒｂａｎｈｅａｔｉｓｌａｎｄｅｆｆｅｃｔ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｈｏｗｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙａｆｆｅｃｔｓｕｒｂａｎｃｌｉｍａｔｅｄｙｎａｍｉｃｓｉｓｃｒｕｃｉａｌｆｏｒｕｒｂａｎｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｍａｎａｇｉｎｇｏｕｒｌａｎｄｓｃａｐｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｅｖｉｅｗｏｎｈｏｗｕｒｂａｎｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙａｆｆｅｃｔｓｌａｎｄｓｕｒｆａｃｅａｎｄａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｓ．Ｗｅｆｉｒｓｔｒｅｖｉｅｗｅｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｅｓａｎｄｔｒｅｎｄｓｉｎｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ，ｗｉｔｈａｐａｒｔｉｃｕｌａｒｅｍｐｈａｓｉｓｏｎｐｒｅｖｉｏｕｓｓｔｕｄｉｅｓｔｈａｔｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｕｒｂａｎ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｏｎｕｒｂａｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｗｅｔｈｅｎｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｈｏｗｕｒｂａｎ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙａｆｆｅｃｔｓｌａｎｄｓｕｒｆａｃｅａｎｄａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｓｂｙｒｅｖｉｅｗｉｎｇｅｘ
ｉｓｔｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓ．Ｗｅｆｏｕｎｄｔｈａｔｓｋｙｖｉｅｗｆａｃｔｏｒ（ＳＶＦ）ａｎｄｓｔｒｅｅｔｈｅｉｇｈｔ／ｗｉｄｅｒａｔｉｏ（Ｈ／Ｗ）ｗｅｒｅｔｈｅｔｗｏｍｏｓｔｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙｕｓｅｄ，ａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｔ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｔｈａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐａｃｔｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｖｉｅｗｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓ，ｗｅｓｕｇｇｅｓｔｅｄａｆｅｗｆｕｔｕｒｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ：１）ｃｈｏｏｓｉｎｇａｎｄ／ｏｒｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ３Ｄｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｔｈａｔｃａｎｍｏｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｔｒｕｅ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｏｆｕｒｂａｎａｒｅａｓ，ａｎｄｍｏｒｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｄｅｓｉｇｎｉｎｇｒｅｌｅｖａｎｔ．Ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ，３Ｄｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｓｈａｌｌｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｒｅｅｓ，ｒａｔｈｅｒｔｈａｎｂｕｉｌｄｉｎｇｓａｎｄｒｏａｄｓａｌｏｎｅ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｗｈｅｎｃｈｏｏｓｉｎｇｏｒｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｔｈｅｉｒｒｅｌｅｖａｎｃｅｔｏｕｒｂａｎｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｄｅｓｉｇｎｓｈａｌｌｂｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．２）Ｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｈａｌｌｂｅｍｏｒｅｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｎｈｏｗｕｒｂａｎ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙａｆｆｅｃｔｓｕｒｂａｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，ａｓｅｘｉｓｔｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓｍｏｓｔｌｙｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎ
ｔｈｅｍ．３）Ｃｒｏｓｓ⁃ｃｉｔｙｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓａｒｅｈｉｇｈｌｙｄｅｓｉｒａｂｌｅ．
ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｕｒｂａｎｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ；ｌａｎｄｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｕｒｂａｎｌａｎｄｓｃａｐｅｄｅｓｉｇｎ
全球正处于城市化飞速发展阶段，大量人口涌入城市㊂２０１６年中国城市总人口相比于２０００年增加了３２．６％，市区总人口增加了７１．６％，建成区面积更是增长了１．７５倍［１］㊂因为城市人口剧增与建筑用地紧缺之间的矛盾日益加剧，城市在二维方向上迅速扩张的同时，城市建筑在高度上也不断延伸［２⁃４］㊂目前大量的研究主要关注城市二维景观格局（土地利用㊁绿地覆盖率等）对城市热环境的影响［５⁃７］，对三维空间形态的影响关注较少㊂虽然二维格局和三维形态对温度影响的相对重要性尚无定论［８⁃１１］，但部分研究显示三维空间形态对城市气候和微气象的影响可能更加显著［１２⁃１４］㊂系统梳理已有的相关研究成果，有助于深化对城市三维空间形态影响热环境及其机理的认识，并可为城市规划与管理提供新的思路和科学依据㊂
城市的三维结构和形态（建筑规模㊁街区高宽比等）是影响城市微气象的重要因素［１５］㊂城市建筑和交通在垂直空间的拓展，影响局地和城市尺度地表能量平衡过程和空气流动，改变城市内部的热
环境，可能加剧城市热岛效应［１２⁃１３，１６］㊂城市热岛效应，尤其是其与全球气候变化叠加效应导致的城市热浪，易引发人中暑㊁热相关疾病（冠心病㊁脑血管㊁心脏病等）［１７⁃１８］，甚至引起死亡［１９］㊂如何通过优化城市的二维景观格局和三维空间形态，改善城市热环境，日益受到相关学者和管理者的关注㊂小常识大学问
国内外学者围绕通过增加城市的蓝绿空间（即绿地和水体）应对城市热岛效应开展了大量研究㊂然而，城市可用于建设城市绿地（或水体）的面积毕竟有限，可否通过优化城市三维形态来改善热环境，日益受到关注㊂针对这个问题，本综述全面回顾了城市三维形态与温度之间关系的研究，从现象㊁机理以及政策应用三个方面对已有的研究进行了归纳总结，探讨了已有研究在研究内容㊁研究方法等方面存在的不足，提出了研究领域未来的发展方向㊂
１㊀城市三维形态的定量化研究
长期以来，城市景观格局对热环境影响的研究主要关注城市二维结构，但近十年来越来越多的研究开始注重三维形态的影响㊂城市三维形态的定量化研究是探讨其热环境效应的基础和前提［１２⁃１３］，有必要对其进行综述㊂
１．１㊀城市三维形态指标体系
邓小弟三维形态实际上是在二维格局参数的基础上加入了高度信息，但三维形态的表征并不局限于高度，也包括因高度衍生的其他特征㊂随着遥感与激光雷达技术的发展，高度信息的获取不再困难，因此三维形态的量化也越来越完善［２０⁃２４］㊂三维指标体系可以分为五个层次（ＬｏＤ）：最低层次的ＬｏＤ０只有地势，ＬｏＤ１用基本的平行六面体特征来表征建筑物，ＬｏＤ２包括了屋顶的斜率，ＬｏＤ３模拟了立面元素，最高层次的ＬｏＤ４还涵盖了建筑物的内部特征［２５］㊂目前在三维形态的热环境效应研究领域中，三维指标主要集中在ＬｏＤ０和ＬｏＤ１层次上，并且不同空间尺度（宏观和微观）研究的层次不同㊂其中，宏观（国家㊁城市等）尺度上的三维形态指的是总体形态，通常采用包含了地表建筑物㊁桥梁和树木等高度信息的数字表面模型（ＤｉｇｉｔａｌＳｕｒｆａｃｅＭｏｄｅｌ，ＤＳＭ）来表征；而微观（居民区㊁街区等区域）尺度上的三维形态则可以获取详尽的建筑物结构特征，例如建筑高度和宽度㊁街道图景以及设计等特点㊂因此，微观三维形态的定量化表征更加丰富，但一些指标的针对性较强，很多三维形态特征只能在特定城市内部才能被量化［２６］㊂目前，三维形态定量化研究的问题主要集中于：（１）如何综合表征城市三维景观形态？（２）如何表征因高度衍生的其他特征？（３）如何建立城市三维景观格局演变的智能模型？（４）城市三维空间的增长有什么规律？针对这些问题，各研究建立了很多三维指标，可以分为高度指标㊁体积指标㊁综合指标以及建筑阵列指标六类（图１；图２）㊂高度指标有平均建筑高度㊁平均植被高度㊁建筑高度标准差（Ｈ＿ｓｔｄ）；体积指标主要有植被体积㊁建筑物体积㊁植被建筑体积比㊁容积率（ＦＡＲ）㊁建筑体积占比（ＣＩ）㊁户外空间率（ＯＳＲ）；综合指标包括
７１４㊀２期㊀㊀㊀周伟奇㊀等：城市三维空间形态的热环境效应研究进展㊀
天空可视角（ＳＶＦ）㊁街区高宽比（Ｈ／Ｗ）㊁景观起伏度（ＬＨＲ）㊁分布均匀度指数（ＢＥＩ）等［１１，２７⁃２８］㊂其中，较为常用并对热环境有显著影响的指标为天空可视角㊁街区高宽比㊁容积率以及建筑高度等
㊂
图１㊀典型的三维形态指标［１１，２７］
Ｆｉｇ．１㊀Ｓｏｍｅｋｅｙ３Ｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ［１１，２７
］
图２㊀建筑物阵列几何指标［２８］
Ｆｉｇ．２㊀Ｍｅａｓｕｒｅｓｏｆｔｈｅｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｏｒｍｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｒａｙｓ［２８］
１．２㊀天空可视角与街区高宽比
近年来，建筑高度㊁容积率等三维形态指标越来越多地应用于三维形态的热环境效应研究［８］，但天空可视角与街区高宽比仍是最常用的指标㊂由于天空可视角与街区高宽比是综合建筑高度㊁密度等信息得到的指标，较全面地表征了天空可见系数和城市内部的几何结构，因此一般来讲，它们对热环境的影响更加显著［１３，２９⁃３１］㊂但需要指出的是，建筑高度㊁容积率等基础建筑指标可以直接应用于规划设计中，探讨其对热环境的影响具有实践意义［８］㊂天空可视角是指地表一个定点上可以看到的天空范围与能看到的总范围之比［２９］，它是表征城市区域几何㊁密度和热平衡的重要参数，也是产生和控制热岛效应的重要因素［３０］㊂该参数为０ １之间的无量纲数，其中０代表完全被阻隔的空间，１代表完全开阔的空间［２９，３１］㊂在城市地区，建筑和植被是阻碍并决定天空可视角的重要元素，绝大多数地点的天空可视角都小于１㊂此外，天空可视角已经被广泛应用于可视天空大小的测度［１３，３２⁃３３］，目前通常利用激光雷达㊁航拍或三维数据库获得的数字表面模型（ＤＳＭ）计算大范围的天空可视角［３４］，也可以通过带有鱼眼镜头的数码相机㊁自动冠层分析仪等方法获得测量点的天空可视角［３５］㊂
８１４㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀
街区高宽比也是表征微观（街区尺度）三维形态的一个重要指标，定义为街道峡谷内平均建筑高度与
峡谷宽度之间的比值［３１］㊂由于城区街道具有特殊的几何特征，类似于天然峡谷，因此被称为 街道峡谷 ［３６］㊂Ｏｋｅ也将其定义为城市基本的几何单元，它可以近似为二维截面之间的部分，忽略街道交叉点，并假设沿着峡谷轴的建筑长度是半无限的㊂街区高宽比是表征街道峡谷形态的重要指标：如果高宽比约等于１（墙壁上没有主要开口），则认为该峡谷是均匀的；如果低于０．５，则为浅峡谷；如果等于２，则为深峡谷［３７］㊂同时，这种街道峡谷占据了三分之二的城市空间，在辐射平衡和室外热环境方面发挥着重要作用，因此探讨街区高宽比对热环境的影响是很有必要的［３８⁃３９］㊂
２㊀城市三维形态和热环境的关系研究
城市热环境的表征主要分为地表温度和气温㊂地表温度是由地表热辐射和热力学特性共同决定的，受到热通道㊁地面湿度㊁地表反射率㊁太阳和大气下行辐射以及近地表气温的影响㊂而气温主要受到地表散发的热流㊁人类活动以及周边景观要素的背景温度的综合影响㊂地表温度与气温之间相互作用，直接影响居民的舒适度㊁健康和日常生活㊂
近年来城市生态研究者不再只关注二维结构的组成和配置，深入探讨三维形态与城市温度之间关系的研究不断增加［４０］㊂例如，Ｓｒｉｖａｎｉｔ和Ｋａｚｕｎｏｒｉ分析了１２个二维和三维格局指标对地表温度和气温的影响，发现三维指标对地表温度的影响更大［８］；Ｃｈｕｎ和Ｇｕｌｄｍ
ａｎｎ利用空间回归模型，同样得到三维指标的贡献度相对较高的结论［９］㊂Ｚｈｅｎｇ等发现，相比于植被覆盖比例和建筑物密度，建筑物高度对地表温度的影响更大［１０］㊂需要指出的是，二维格局和三维形态对温度影响的相对重要性，研究结果并不完全一致㊂例如，有研究表明植被覆盖率㊁建筑覆盖率等二维指标与温度之间的相关性高于很多三维形态指标［１１］㊂已有研究中，时间尺度主要集中于夏季，空间尺度逐渐从城市中心区向面积更大㊁异质性更高的城市区域扩展㊂科学问题主要集中于：（１）城市三维形态对地表温度与气温的影响分别是什么？（２）三维形态对昼夜温度有何不同影响？（３）不同空间尺度对相关关系的影响？同时，已有研究结果发现，对于不同气象条件下的城市，其三维形态对热环境的影响不同；同一区域的地表温度与气温存在差异，影响它们的因子也可能不尽相同㊂针对这个问题，本文主要回顾了探讨城市三维形态与地表温度㊁气温之间关系的研究㊂
２．１㊀城市三维形态对地表温度的影响
地表温度（ＬＳＴ）一般通过卫星获取的热红外遥感影像来反演［４１］，目前应用最广泛的数据源是ＬａｎｄｓａｔＴＭ影像中的ＴＩＲ波段［４２］㊂这种测量方式属于远程间接观测，实际测量到的区域是传感器投射到表面的瞬时视场（ＩＦＯＶ），具有一定的片面性和随机性㊂其中，片面性体现在空间尺度 由于城市表面的三维结构以及传感器的观察角度，整个城市表面的很大一部分可能因被遮挡而观测不到；随机性体现在时间尺度 Ｌａｎｄｓａｔ卫星总是在每隔１６天的同一时刻经过固定
地区，这使得每个地区不能获取一天中其他时刻的地温值㊂
由于遥感可以获取大范围的地表温度［４１］，同时随着激光雷达等技术的发展，大范围三维信息的获取得以实现，因此城市三维形态与地表温度之间关系的研究逐渐扩展到较大的空间区域［９，４３］㊂其研究单元以规则网格为主，通常直接采用边长３０ｍ的网格，也就是ＬａｎｄｓａｔＴＭ影像的像元大小，开展相关性分析［１１，４３⁃４４］㊂部分研究的分析单元是基于３０ｍ分辨率的影像生成的面积更大的网格（９０ｍ，１２０ｍ，４８０ｍ等），或是其他行政边界，分析研究单元内地表温度值与对应的三维形态值之间的关系［７，４５⁃４７］㊂城市三维形态与地表温度之间关系的研究主要采用两类分析方法：一类是统计分析，即利用相关性分析㊁多元回归等统计方法来分析三维形态指标对地表温度的影响［１１，４３，４７］㊂另一类是分类比较，即按照建筑高度或者数字高程模型对研究区域进行分类，比较不同高度区域的地表温度［４４，４６］，或分类后分析各类区域内三维形态与地表温度之间的相关性［７］㊂研究主题集中在天空可视角系数（ＳＶＦ）与地表温度（ＬＳＴ）之间的关系上㊂Ｕｎｇｅｒ回顾了探讨天空可视角系数与地表温度之间关系的研究，发现２００４年之前的研究结果以负相关为主，研究区域基本不超过
９
１４㊀２期㊀㊀㊀周伟奇㊀等：城市三维空间形态的热环境效应研究进展㊀
０２４㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀１０ｋｍ２［１３］㊂Ｇáｌ等人同样发现年均地表温度与ＳＶＦ之间存在很强的线性负相关关系，建筑物的大小和形状是影响地表温度的主要特征［３２］㊂近年来，ＳＶＦ⁃ＬＳＴ研究逐渐扩展到更大的城市区域㊂Ｓｃａｒａｎｏ和Ｍａｎｃｉｎｉ研究了意大利巴里１１６ｋｍ２城市区域内ＳＶＦ对夏季日间地表温度的影响，发现ＳＶＦ越大地表温度越高；而在美国哥伦布市中心的一项研究则得到了相反的结果［４７］㊂总体来看，天空可视角系数与地表温度间的关系以负相关为主，但研究结果存在差异，这可能与研究的时空尺度有关㊂
此外，很多学者也研究了建筑物理形态 包括建筑高度㊁表面积㊁体积等指标与地表温度之间的关系㊂在温带季风气候下，Ｃａｉ和Ｘｕ通过比较２００９年与２０１５年北京与天津地区的建筑高度及其夏季地表温度发现，随着区县单元内建筑高度的增加，地表温度有所下降［４６＼㊂而在干旱地区，Ａｌａｖｉｐａｎａｈ等人研究了伊朗中部１３０ｋｍ２城市区域内建筑高度㊁体积㊁表面积㊁街区高宽比与夏季日间地表温度之间的关系，发现建筑表面积与新区ＬＳＴ的相关性最强，建筑高度对老区ＬＳＴ的影响程度相对最高［４３］㊂总体来看，不同气候带城市中，建筑高度对地表温度的影响均较为显著；一般来说，建筑越高，地表温度越低㊂
然而，大部分研究的时空尺度都比较单一，并且集中在夏季㊂为了探究城市格局（ＵｒｂａｎＳｉｔｅＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ＵＳＣ）与地表温度（ＬＳＴ）之间关系对空间和时间的依赖性，Ｂｅｒｇｅｒ等利用高分辨率影像分别比较了柏林和德国科隆四季中２６个二维㊁三维格局指标
与地表温度之间的关系，结果发现两个研究区域ＵＳＣ⁃ＬＳＴ的关系明显不同，与研究区域的地理位置㊁城市形态以及土地利用结构等有关；但不同季节中ＵＳＣ⁃ＬＳＴ关系较为相似［１１］㊂因此，城市三维形态与地表温度之间的关系可能对空间的依赖性较强，对时间（季节）的依赖性相对较弱㊂
２．２㊀城市三维形态对气温的影响
不同于地温数据的间接测量，气温数据主要来自现场的直接测量㊂对于气温来说，依据不同的大气层又可以分为城市冠层气温和城市边界层气温㊂其中，城市冠层大气温度即为固定气象站或者在街道内㊁建筑物平均高度处测得的温度，而城市上空的气球㊁高塔等气温计所测得的则是边界层大气温度㊂而城市研究中的气温数据一般为冠层温度，主要来自固定气象站和移动传感器，是热探测器与空气直接接触的结果［４２］㊂由于现场实测气温数据的获取主要来自固定气象站和移动传感器，因此城市三维形态与实测气温之间相关性的研究主要集中在微尺度与中尺度区域［４１］㊂自２０世纪５０年代以来，气候学家一直在研究城市结构 包括城市规模㊁街道设计㊁峡谷几何对局地微气候的影响［４８⁃５３］㊂近年来，城市生态学家也越来越关注街区三维形态与微气候之间的关系［８，３５，５４⁃５６］㊂Ｓｔｅｗａｒｔ和Ｏｋｅ提出了ＬｏｃａｌＣｌｉｍａｔｅＺｏｎｅ（ＬＣＺ）的概念，即以气象站或测量传感器为中心㊁一定距离为半径的缓冲区域［５７］，是目前大部分探讨城市三维形态与气温之间关系的分析单元，也代表了最近的研究进展［２６］㊂
在研究方法上，探讨城市三维形态与气温之间关系的模型大体分为两类：一类是数值模型，包括有关能量与质量的物理方程以及大气辐射定律，即从影响机理角度来解释㊂这类模型通常用于情景模拟，即设定不同的城市三维形态情境，利用数值模型模拟得到各情境中的气候参数，进而通过模拟结果的比较得出三维形态对微气候的影响［５８⁃５９］㊂最常见的数值模型有ＥＮＶＩ⁃ｍｅｔ，ＣＦＤ，ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ等建筑能耗模型以及区域化模型［６０］㊂另一类是统计模型，包括相关性分析和回归方程，自变量为三维形态参数，因变量以实测得到的气温值为主㊂但大多数统计模型采用了最小二乘法（ＯＬＳ），并未考虑空间自相关，即邻近区域之间的交互作用，例如邻近网格内三维形态对中心网格热环境的影响［３８，６１⁃６２］㊂为了考虑这种影响，同时避免最小二乘法中的估计偏差，未来需要利用空间回归模型来替代最小二乘法，比如空间滞后模型（ＳＡＲ）和一般空间模型（ＧＳＭ）［９，６３］㊂此外，很多研究利用数值模型模拟得到的气温值与三维形态指标进行统计分析，进而探讨城市三维形态对气温的影响，但得到的结论实际上是数值模型内部的机理㊂因此，本文主要回顾了实测分析类的研究结果㊂总结已有的研究结果发现，天空可视角和街区高宽比是影响城市气温的两个最显著的指标，尤其是天空可视角［１３］㊂大量的研究探讨了天空可视角系数（ＳＶＦ）对气温的影响［１３，２９，６４⁃６５］㊂例如，北京的一项研究表明，城市地区的日间气温和ＳＶＦ之间存在着直接的联系，即ＳＶＦ的增加会使得日间气温升高，而夜间气温则正好ttl
相反［６４］㊂同样，香港［６５］的研究也得到通过提高ＳＶＦ值，控制建筑高度，可以降低夜间气温值的结论㊂总体来看，天空可视角的增大会导致城市日间气温的升高和夜间气温的降低㊂
街区高宽比（Ｈ／Ｗ）与内部气温直接相关㊂例如，Ｅｍｍａｎｕｅｌ和Ｊｏｈａｎｓｓｏｎ发现在斯里兰卡科伦坡湿热的气候中，不同高宽比地区的温度差为７ｋ［５４］㊂具体来讲，街区高宽比与夜间气温呈正相关［２８，３０］：Ｇｉａｎｎｏｐｏｕｌｏｕ等研究了雅典密集市区内高宽比对夜间气温的影响，发现在三个城市峡谷（Ｈ／Ｗ分别为３㊁２．１㊁１．７）中，随着高宽比的减小，夏季与秋季夜晚的降温效率均显著增加［５６］㊂而不同气候下的研究均表明街区高宽比与日间气温呈负相关：在湿热的气候下，建筑物间距的增大使得日间气温升高［５５］；在炎热干燥的气候下，深峡谷（Ｈ／Ｗ较大）的日间气温明显低于浅峡谷［５４］；对于半干旱地区，Ｂｏｕｒｂｉａ和Ｂｏｕｃｈｅｒｉｂａ测量了阿尔及利亚７个不同高宽比（从１到４．８）样点的气温，同样得到高宽比越小气温值越高的结论［３５］㊂综合来讲，不同气候下的研究均表明街区高宽比与夜间气温呈正相关，但与日间气温呈负相关㊂
街道走向对气温也有一定影响，大部分研究得到东西走向（Ｅ⁃Ｗ）街道的日间气温高于南北走向（Ｎ⁃Ｓ）街道的结论㊂事实上，与南北向（Ｎ⁃Ｓ）街道相比，东西向（Ｅ⁃Ｗ）街道暴露在阳光下的时间更长［２６］㊂以列地中海沿岸地区的研究表明，在一天最热的时候（１５：００ｈ），Ｎ⁃Ｓ街道的气温比Ｅ⁃Ｗ街道低０．６４Ｋ［６６］㊂研究还发现，这种街道方向的影响在深峡谷中更为明显㊂而在中纬度城市阿德莱德的研究发现，冬季与夏季Ｅ⁃Ｗ街道的热环境较为舒适［６７］㊂另一项研究发现，对于低层建筑的街道建议采用Ｎ⁃Ｓ方向，而对于高层建筑则没有推荐的方向［６８］㊂因此，
街道走向对气温的影响与城市的地理位置㊁街区高宽比㊁季节等因素有关㊂当然，也有研究发现其他三维形态指标对气温差异的解释程度更高㊂例如，Ｓｒｉｖａｎｉｔ和Ｋａｚｕｎｏｒｉ发现曼谷市中心内９２．６％的气温差异取决于户外空间率（ＯＳＲ）和容积率（ＦＡＲ）［８］㊂此外，有研究表明建筑高度和建筑体积密度是城市气候的主要预测因子，可用于构建城市尺度的气候预测模型以及城市气候制图研究［４０，６９］㊂
由于不同的研究者选取了不同的研究区域和研究方法，同时城市的异质性较高，因此很难确定对于一个特定的城市气候环境来说，哪个三维形态指标对气温的影响最为重要㊂
２．３㊀空间尺度效应总结已有研究发现，合适的研究区域和研究单元大小对于城市三维形态与热环境之间关系的研究至关重要㊂首先是研究区域的空间尺度，三维形态与热环境之间的相关性对空间的依赖性较强［１１］，因此研究的空间区域面积应该适当扩大㊂其次是研究单元的空间尺度，与地温相关的研究主要用不同大小的网格作为研究单元［９，４７］，而与气温相关的研究主要以不同半径的缓冲区为研究单元［７０］，其研究结果均受到研究单元大小的影响，但目前并没有得到明确的最佳尺度［４２］㊂在地温相关研究中，不同大小的研究单元会得到不同的统计结果［１１，４４］㊂对于较大的分析对象来说，比如占地超过网格单元（３０ｍ）的建筑物，它的三维特征与其地表温度的相关性分析即被分为多个网格的相关性，因此得到的分析结果会受到一定影响［１１］㊂而空间单元过大也不能反映详细的城市特征及其空间关系㊂因此，已有研究探讨了不同网格尺度对三维形态与
地表温度之间关系的影响㊂Ｓｃａｒａｎｏ和Ｍａｎｃｉｎｉ比较了不同遥感影像（空间分辨率）得到的地表温度与ＳＶＦ之间的统计结果，发现空间分辨率会影响回归方程的斜率，但最佳尺度要根据具体的研究区域而定［４７］㊂Ｃｈｕｎ和Ｇｕｌｄｍａｎｎ利用不同统计模型比较了１２０㊁２４０㊁４８０ｍ网格得到的结果，发现对于最小二乘法模型来说，网格越小，ＳＶＦ对地温的解释程度越低［９］㊂这是因为小网格间的空间自相关相对更强，而最小二乘法并未考虑这种空间效应，因此针对小网格的解释能力较低㊂而对于考虑了空间效应的广义空间模型（ＧＳＭ）来说，不同网格大小的模型拟合度（Ｒ２）相似，小网格稍高于其他网格［９］㊂而对于气温来讲，已有研究表明植被和建筑的三维形态对气温的影响范围不同，并且与气温测量点周边环境有关㊂Ｄａｖｉｓ等研究了五个空间尺度上三维形态对气象站夜间气温的影响，发现距离气象站５００米半径内，植被面积及体积对气温的综合影响最强；而与植被相比，建筑体积对气温的影响范围较小，在距气象站１００米半径内的解释能力最强［７０］㊂其他研究也得到了不同的最佳半径，这可能与城市本身的物理特性（街区大小，建筑密度，基础设施等），实验设计（温度传感器放置环境）以及气候类型有关［６，１５］㊂而除了不同研究单
变量之间的关系
１２４㊀２期㊀㊀㊀周伟奇㊀等：城市三维空间形态的热环境效应研究进展㊀
