北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

1 背景介绍

城市规划是关于环境规划

和管理的学科。 如果规划的中

心目的是为人或人们创造一个

满足其需要的环境， 那么就必

须首先考虑气候[1]。关于气候在

城市规划实践中的重要性的研

究已有几十年的历史 [2][3][4]。 在

中国， 气候知识在城市规划和

设 计 中 的 应 用 可 以 追 溯 到

3500 年前，“风水”在居住区或

建筑单体选址、规划、设计和管

理中发挥着关键作用。 “风水”的基本理念之一就

是选择或营造一个具有良好微气候的场地， 利用

自然元素（如山体、河流和森林）和人造元素（如道

路、绿地和建筑系统布局）使居民生活受益[5]。城市化使所在区域的地表和大气特征发生了

显著的变化 [6]，产生了具有城市特征的能量流（图

1）。大气和人类栖居地之间的相互作用导致了城市

和郊区 [7]，甚至城市内部区域 [6][7][8]之间微气候的差

异。 可以说城市气候具有一定的人为性，即它是城

市发展的一种反应。 在城市气候和城市规划领域，这

些现象早已被发现。提姆·欧克（Tim Oke）指出了决

定城市气候的 4 个重要因素，包括：城市结构 [4] [12]

（建筑的体量和建筑间隙大小， 街道的宽度和间

隔），城市覆盖状况 [6，7]（建筑、铺装、植被、裸露土壤

和水体的比例），城市材质（建筑材料和自然材料）和城市代谢（由人类活动产生的热、水和污染）。 这

4 种控制因素很大程度上决定了城市的气候环境，同时，它们都与城市的规划和设计有关。

图 1

荩摘 要：本研究以北京市南北中轴线上的 11 个样

地为例，通过模拟他们的城市热岛效应，来探索城市

规划指标和气候指标，如日最高和最低气温之间的关

系。结果表明城市规划指标可以较好的解释样地之间

的城市气候差异。例如，绿化覆盖率和容积率可以解

释 94.47- 98.57%的日最高温度；绿化覆盖率和建筑

高度能够解释 98.94- 99.12%的日最低温度。绿化覆

盖率很可能是最重要的影响城市热环境的城市规划

指标。而且绿地的降温效果随日平均温度的升高而增

加。本研究的思路和结论可以供决策制定者和规划师

在规划的初期阶段参考和应用，通过优化城市的生态

机能，保证城市拥有舒适的气候环境，并适应将来的

气候变化。

荩关键词：城市规划指标；城市气候；绿化覆盖率；气温

作者简介：赵彩君/1979 年生/女/山东人/城市建设研究院。

傅国斌/1966 年生/男/山西人/中国科学院地理科学与资源

研究所研究员，2010 年入选中科院“百人计划”。

城市规划指标和气候指标关系研究———以北京为例

赵彩君 傅国斌

（建设部城市建设研究院 北京 100029；中国科学院地理科学与资源研究所 北京 100101）

城市生态

21

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

城市规划、城市形态、城市气候和全球气候之

间存在相互作用和影响（图 2）。 全球和城市气候对

城市形态、居民的健康、舒适度、社会生活和能源消

耗产生影响，因为太阳辐射、气温和风是影响居住

环境功能和心理组成部分的重要因素 [3]。 因此，全

球气候的变迁，如全球变暖，无疑会给城市带来巨

大的挑战。

反过来， 城市规划不仅决定了城市的形态，而

且对人们的生活方式和城市气候产生影响。有效的

城市规划对于城市的形象、效率和气候环境都是至

关重要的。 而且，城市气候的累积效应还能够影响

全球气候，例如，城市热岛现象已经导致了地方、地

区、国家和全球尺度气候的变化。城市气候是一个关键的因素，它不仅对区域和

全球的气候产生影响， 还会影响到城市的宜居性。然而，城市气候可以通过城市规划手段得到调整和

改善，以满足居民的需求[9，10]。 因此，如何将城市气

候知识融入到城市规划过程中就变得非常重要。不幸的是，尽管大多数参与城市规划的人员都

了解城市微气候的相关知识，并知道策略性的城市

规划可以影响城市气候，然而，目前气候知识在城

市规划实践过程中仍得不到重视[11]。 主要原因包括

缺少方便的技术和文献，缺少对城市气候知识的自

信[20]。 在实践中，规划师们极少有时间或具备一定

的技能将复杂的科学概念转化到规划中，相反，他

们寄希望于使用一些简便的技术，如相对简单的指

导方针和图面分析[12]。本研究的目的是以北京为例，探索在中国普遍

使用的城市规划指标与城市气候指标之间的关系。城市规划指标往往在规划初期确立，并作为整个规

划和设计过程的依据。本研究使用的城市规划指标

包括 容 积 率（Far）、建 筑 密 度（Bd）、建 筑 控 高（Bh）和绿化覆盖率 （Gcr）。 城市气候指标包括日最高

（Tmax）和最低温度（Tmin）。 研究的步骤是首先对

样地的土地覆盖进行统计，计算出它们的城市规划

指标值；然后，利用能量交换模型模拟出各样地的

城市气候指标值；最后，利用回归分析确定这两类

指标之间的相关性。本研究的结果能够为城市规划

师提供参考，使他们了解城市规划指标与地方和城

市气温的关系。 除此之外，该研究还有助于帮助城

市寻找适应气候变化的方法。当代城市如何适应气

候变化已成为全球气候变暖研究的重要课题之一。

2 方法和数据

2.1 案例研究区域

北京（39.8°N，116.5°E），占地面积 16，410km2，拥有 1700 万人口（北京市统计局 2006 年的统计数

据）。北京属于半湿润大陆性季风气候，夏季高温多

雨，冬季寒冷干燥（图 3）。 近几十年来，北京大规模

的城市化对城市热环境产生了巨大的影响[13]。 2004年，“宜居城市”首次成为北京市总体规划（2004-2020）提出的北京市四大发展目标之一。

本文以北京中心城为研究对象， 原因包括：1）它是北京市的核心区域，汇集了北京政治、文化和

经济活动的精髓；2）到 2020 年，北京 47.2%的人口

（约 850 万）将会居住在中心城，尽管它的面积只是

北京市总面积的 6.6%（1085km2）；3）中心城由 4 个

特色鲜明的区组成，旧城区、中心地区、边缘集团和

绿化隔离带地区；4）中心城属于平原地，海拔高度

图 2

图 3

22

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

在 20-60m 之间，因此由海拔引起的温度差异可以

忽略不计。中心城包括四个区：旧城，指的是明清时期北

京护城河及其遗址以内（含护城河及其遗址）的城

市区域， 是体现北京市历史文化特色的重要区域，北京市总体规划中要求对其进行整体保护；中心地

区和边缘集团，与旧城截然相反，它们以高层建筑

为主，集中了许多北京市的核心职能，并容纳中心

城区 82%的人口； 最后是绿化隔离地区， 顾名思

义，它是城市外围的生态隔离带，主要目的是保护

北京市的生态环境，并阻止城市的进一步蔓延。

2.2 城市气候研究尺度的确定和样地选择

在城市气候研究中，尺度的确定是决定试验准

确性的关键的第一步，因为不同尺度的气候研究将

会涉及不同影响因素，采用不同的研究模型和方法[11]。 本研究的尺度为中尺度。 研究样地大小定为

500m 半径的圆形。 目前已有的许多类似的研究往

往以某种土地利用类型为研究对象 [6，7，8]，而本研究

在样地选择上则不受用地边界的限制，而是把城市

地看做一个连贯体。原因是在中尺度上由于平流作

用， 不同用地类型的微气候可能会产生相互影响，如研究发现公园的冷岛效应能够辐射其周边数百

米的范围。本研究将会沿北京市南北中轴线选择具有代

表性的 11 个样地作为研究对象（图 4）。 南北中轴

线是北京市城市结构的重要特征，北京发展的时空

轴线，汇集了许多重要的城市节点和场所。 位于旧

城的长 7.8km 的实体轴线可能是目前世界上最长，历史最悠久的城市轴线。 1990 年亚运会和 2008 年

奥运会的召开，使这条轴线继续向北延伸，穿过旧

城区、中心地区，直到绿化隔离地区。

11 个样地中有 4 个位于旧城区， 自南向北依

次为前门、天安门广场、景山和鼓楼。前门样地位于

前门和广安大街之间，属于典型的四合院和胡同格

局，密度较高，且缺乏集中绿地；天安门样地是以天

安门广场为中心，该样地的选择旨在研究广场型样

地的气候特征。 从体量上讲，天安门广场可能是世

界上最大的城市广场；景山样地是以历史悠久的皇

家园林———景山公园为中心，它是旧城区重要的城

市公园之一，选择景山的目的是研究旧城区园林绿

地调节气候的功能；最后一个是鼓楼样地，它是旧

城内南北中轴线的北端点。该样地依然保持着四合

院的格局并靠近前三海。中心地区选择了 5 个样地，自南至北依次为洋

桥、安华桥、北土城公园、奥林匹克公园和亚运村。洋桥和安华桥分别位于南三环和北三环。选择这两

个点的原因是研究北京的环线（城市主干道）对周

边气候的影响；继续往北，北土城公园也被选为研

究对象，目的是探索城市线性公园对周边气候的影

响；奥林匹克公园样地指的是包括国家体育场（“鸟

巢”）和国家游泳馆（“水立方”）在内的广场空间。它

和天安门广场一样，都是北京市地标性的大型城市

广场；亚运村样地是以亚运会为契机发展起来的超

高层建筑群，社区中心拥有较大的集中绿地。 选择

该样地的目的是研究超高层建筑和集中绿地模式

的气候状况。另外还有两个位于绿地隔离地区的样地：一个

是目前中轴线北延长线的北端点，北京市“通向自

然的轴线”———奥林匹克森林公园； 另一个是位于

九台路附近的一个低密度社区。 社区以水面为中

心，社区周边是平房和农田。

2.3 数据

本研究用到两套数据：1） 土地覆盖数据， 数据来源是 Google Earth

（2003 年 10 月 24 日）地图，由于当时奥林匹克公

园和森林公园正在修建中，所以这两个地方采用的

是建成后 2008 年的 Google Earth 地图；2）北 京 气 象 站（编 号 54511）1999-2008 年 的

气候日数据。 该数据库包括日平均、日最高和日最

低温度。研究发现气候变化将会使北京的夏天更加

炎热 [23]，而且城市和乡村，还有城市内部地面温度

的差值往往在夏季达到最高值 [6]，所以该研究将以

夏季为研究对象（6、7 和 8 月）。 日平均温度是模型

的参考温度。为了检测不同样地在各种日平均温度图 4

23

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

图 5

表 1 参考温度列表

99th 95th 90th 中值 平均值 10th 5th 1st

日平均温度（℃） 32.10 30.40 29.50 26.25 26.13 22.80 21.60 19.10

状态下产生的日最高温度的差异， 本研究从 10 年

（1999-2008）的夏季日平均温度中选择了 8 个值，作为模型的参考温度。 它们分别是 99 百分位值

（100 天内有 1 天的温度高于或者等于这个值，即

每年夏天日最高温度的第 2 高值）， 另外还有 95、

90、10、5 和 1 百分位值，中间值 和 平 均 值（表 1）。2.4 能量交换模型

本研究采用的能量交换模型（Energy ExchangeModel）是由左志平（Tso Chih Ping 音译）等人改进

的，以城市热环境能量平衡为基础的模型。 它利用

参考温度（日平均温度）和城市形态指标（如蒸发率

和建筑物的质量）为两组主要的变量，模拟样地平

均气温的日最高和最低值。 总体来说，样地平均气

温与土地覆盖类型有着直接的关系。日最高温度随

着蒸发率和建筑物（包括硬质铺装）质量的增加而

减少，因为在白天，植被蒸腾作用会消耗一部分地

面的热量， 建筑在白天也会吸收和储存一部分热

量；相反，日最低温度则会随着建筑物质量的增加

而升高，原因是白天储存在建筑物和铺装中的热量

在夜晚缓慢释放，这也是导致城市温度高于郊区的

重要原因之一。日最高气温和最低气温是衡量一个城市区域

热环境舒适度和热岛效应强度的重要指标。日最高

气温是衡量“高温天气”和“热浪”强度的重要标准。预测发现，随着气候的变化北京很可能会出现强度

更高和时间更长的热浪 [14，15]，那么如何通过规划和

设计手法降低日最高温度将成为北京适应气候变

化的重要任务之一。而日最低温度则是衡量城市热

岛效应的重要标准。

2.5 土地覆盖分类

本研究采用的土地覆盖分类为 9 种： 建筑、铺

装、乔木、灌木、整形草坪、野生草地、农田、水体和

裸露土壤[7][8]。 乔木在土地覆盖统计中有两种方法，一种是包含树冠，即统计乔木的投影面积，另一种

则是不包含树冠[16]。 本研究采用的是包含树冠层的

方法，原因是树冠在调节气候，包括遮荫和降温、增

湿方面发挥重要的作用 [14，17]。 另外，在建筑覆盖统

计中， 各样地的建筑将根据层数细分为 3 个小类：1-3 层，4-9 层和 10-30 层（含 30 层以上）。 这是因

为各样地建筑高度差别比较大，为了减少研究的误

差，同时也为了使统计结果反映出不同分区建筑的

高度特征，所以将建筑种类进一步细分。本文采用的统计土地覆盖的方法是网格式统

计法[9]。 与随机点式[8，26]的方法相比，网格式误差更

小，而且该方法产生的统计图能够为土地覆盖类型

空间布局的研究提供基础。网格式的统计方法是将

一张（方格大小为 20mx20m 的）网格图叠加到每个

样地的地图上，然后将每个方格中心点的土地覆盖

类型记录下来，代表这个方格的土地覆盖类型。 这

样， 每个面积约 78.5hm2 的样地可以采集到 1957个土壤覆盖数据。这些数据被用来进行下一步的土

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北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

地覆盖类型分析（图 5）。2.6 主要城市规划指标

城市规划指标是规划师和决策者控制城市形

态和城市开发强度的基本依据。本研究中用到的主

要城市指标包括：容积率、建筑密度、建筑控高和绿

化覆盖率（代替绿地率）。绿地率是重要的城市规划

指标， 指的是各类绿地面积和用地总面积的比值。

绿化覆盖率指的是植物的垂直投影面积占城市总

用地面积的比值， 是衡量城市绿化水平的重要指

标。 本研究用绿化覆盖率代替绿地率的原因是：首

先，在城市气候研究中，使用绿化覆盖率比绿地率

要更加合适，因为绿化覆盖率可以更准确的反映城

市下垫面的发射率， 还有改善城市气候的重要元

素———树冠的状况；另一方面，城市的绿地率是很

难有较高提升的，尤其在城市区域。 那么如果想要

通过增加绿化的方式改善城区的微气候就必须考

虑增加绿化覆盖率和绿量。

3 结果和分析

3.1 地面温度模型结果

1999-2008 年夏季日平均温度的 8 个数值被

用于模型的运算，以模拟日最高和最低温度，还有

日最高温度产生的时间。因为中值和平均值产生的

结果非常接近，所以本研究将在结果分析中只采用

中值。

结果发现，在不同的参考温度下，11 个样地的

日最高温度沿北京的南北中轴线呈波浪式起伏，并

且与日平均温度呈正比。这表明日平均温度对地面

图 6

25

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

覆盖和温度之间关系的影响非常小（图 6，7）。11 个样地中日最高温度最高的是前门， 其次

是天安门广场和鼓楼，它们都位于旧城区。 随后第

4 - 8 位则都属于中心地区， 从高到低依次为奥林

匹克公园、安华桥、亚运村、洋桥和元土城公园。 旧

城区景山公园样地的温度列第 9 位，不仅低于旧城

区其他样地，也低于中心地区的所有样地。 位于绿

地隔离地区的两个样地温度最低。 从空间分布来

看，旧城区显然是北京的热岛中心。不出意外，包含

公园的 3 个样地都比同区域其他样地的温度低，这

表明了公园和绿地在降低城市区域温度方面的贡

献。

日最高温度的距平（日最高温度与参考温度，

即日平均温度的差值）与日平均温度呈反比。 也就

是说，当日平均温度升高时，绿地的降温效果也会

随之上升。 例如，当日平均温度为 32.1℃（99th）时，

模拟日最高温度最高的样地———前门和最低的样

地———奥林匹克森林公园日最高温度的差值可以

达到 18.54℃。当时，奥林匹克森林公园的温度只有

25.60℃，比日平均温度低 6.5℃。这表明了植物通过

蒸腾作用调节空气温度的能力。 而且，绿地的降温

效果往往随着日平均温度的升高而增加。在全球变

暖的大背景下，城市区域的温度已经，并将继续升

高，因而，充分发挥绿地的降温效果理应成为保持

城市气候舒适性的重要手法之一。

3.2 土地覆盖和主要城市规划指标

从土地覆盖的统计结果可以得出 11 个样地的

城市规划指标，包括绿化覆盖率、容积率、建筑密度

和建筑高度（图 7）。 旧城区样地绿化覆盖率的平均

值是 0.29，中心地区为 0.36，而绿化隔离地区则高

达 0.72。 就单个样地而言，绿化隔离地区的两个样

地值最高，其次是包含公园的两个样地，景山公园

和元土城公园样地。 因而，接近或者包括绿地的样

地往往拥有较高的绿化覆盖率。 不出意外，绿化覆

盖率最低的前门样地，拥有最高的建筑密度。

就容积率来说，中心地区各样地的平均值最高

（1.87），绿 化 隔 离 地 区 最 低（0.23），旧 城 区 则 居 中

（1.04）。 容积率最高的 4 个样地均位于中心地区，

分别是安华桥、亚运村、奥林匹克公园和洋桥。旧城

区、 中心地区和绿化隔离地区，3 个分区各样地建

图 7

26

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

图 8

筑密度的平均值分别为 0.45、0.21 和 0.10。 建筑密

度最高的 4 个样地均位于旧城区，从高到低依次为

前门、鼓楼、景山公园和天安门广场样地。

在本研究的土地覆盖分类系统中，建筑依据其

层数被细分为 3 个小类。 结果发现，旧城区 94%，

绿化隔离地区 97%的建筑属于 1-3 层。 旧城区、中

心地区和绿化隔离地区各样地建筑层高的平均值

分别为 2、9 和 2 层。北京市沿南北中轴线的城市天

际线呈“凹”字形。

3.3 与 30 年（1961-1990）的气候基准值相

比较

温度偏高指的是当日温度 高 于 30 年 基 准 温

度。本研究将中国气象科学数据共享服务网提供的

气候标准值月值数据集（1961-1990 年）作为基准

温度。 因此，北京夏季基准日平均和日最高温度分

别是 24.9℃和 30.2℃。

对比研究发现，前门和天安门广场 2 个样地夏

季几乎每天都是温度偏高，因为它们的模拟日最高

温度总是高于 30.2℃（图 8）。 相反，绿化覆盖率超

过 60%的奥林匹克森林公园和九台路样地则基本

不会出现温度偏高的现象。 绿化覆盖率在 50%左

右的景山公园和元土城公园样地， 夏季 99%的天

数低于基准值，也就是说，每年至多只有 1 天温度

偏高。 其余 5 个绿化覆盖率在 30%左右的样地几

乎一半的天数会出现温度偏高现象。如果将基准日平均温度 24.9℃作为参考温度

输入模型， 它代表北京夏季太阳辐射的平均状况。

运 算 结 果 发 现 ，4 个 样 地 的 日 最 高 温 度 超 过

30.2℃，分别是：前门、天安门广场、鼓楼和奥林匹

克公园。

3.4 城市规划指标与城市气候指标之间的

关系

本文采用逐步回归分析的方法探索城市规划

指标（Gcr，Far，Bd，Bh）和城市气候指标（Tmax， Tmin）。

对于 Tmax 和 Tmin 来说， 它们与日平均温度的距平值

被用于回归分析，而不是他们的确切值。

Tmax 的逐步回归分析发现，Gcr 可以解释不同

样地温度差异的 84.16-84.96%。Gcr 的对数可以使

决定系数（R2）升至 92.58 - 97.73%。Far 是预测 Tmax

逐步回归分析选择的第 2 个变量， 而 Bd 和 Bh 则

被淘汰。 当 Far 包括进来后， 调整后的决定系数

（adjusted R2）将会增至 91.88-96.74%，用 Gcr 的对

数 代 替 Gcr，调 整 后 的 决 定 系 数 将 继 续 增 加 至

94.47-98.57%。 Far 对日最高温度的重要性可以在

鼓楼和奥林匹克公园样地体现出来。鼓楼的 Gcr 比

奥林匹克公园高 0.02，然而，在所有参考温度的模

拟结果中，鼓楼的 Tmax 总是高于奥林匹克公园，主要

原因是 2 个样地 Far 的差别。 奥林匹克样地为 2.0，而鼓楼样地则仅为 1.3。 Far 代表的是总的建筑面

积，它与单位面积建筑质量有直接的关系。 因为建

筑在白天蓄积热量，所以奥林匹克公园由于白天蓄

积了更多的热量，所以日最高温度低于鼓楼样地。

27

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

Tref=32.1℃ R2=98.57 （2）对 于 日 最 低 温 度 来 讲，Gcr 仍

是重要的预测变量。 然而，Bh 则被

选为第 2 个预测变量，而不是 Far。与日最高温度相似，Gcr 的对数可

以 将 决 定 系 数 的 值 从 81.28 -85.63%提升至 95.49-99.12%。当参

考温度较低时，Bh 的加入可以进一

步提高决定系数。 与日最高温度相

似，日最低温度也可以根据不同的

参考温度，通过带入城市规划指标

而推算出来（公式 3、4）：Tmax=-3.65Ln（Gcr）+0.052Bh+12.57Tref=24.9℃ R2=99.21 （3）Tmax=-4.30Ln（Gcr）+16.86Tref=32.1℃ R2=99.12 （4）图 11 是模型日最高和最低温度对不同城市规

划指标的敏感性分析， 参考温度为 99th 32.1℃和

24.9℃。 敏感性分析的结果是由公式 1-4 计算出来

的。 当 Gcr 小于 0.29 时，Tmax 对 Gcr 的敏感性会升

高（图 10）。 这就意味着在绿地越少的地方它的数

量的变化就变得越发重要，因为 Gcr 即使发生较小

的变化（增加或者减少）也会导致 Tmax 发生较大的

变化。 但是这个临界点在 Tmin 的敏感性曲线中并不

是这么明显。

4 结论

本研究旨在探索城市规划指标与城市气候指

标的关系。 研究发现，绿化覆盖率是影响城市热环

境 的 重 要 指 标 ：1） 绿 化 覆 盖 率 本 身 能 够 解 释

97.73% 和 99.12% 的 Tmax 和 Tmax。 缺绿的地方往往

也就是温度最高的地方；2）绿化的降温效果随着日

平均温度的升高而增加。绿地在帮助城市应对全球

变暖方面具有巨大的潜力；3） 当绿化覆盖率低于

0.29 时，Tmax 对它的敏感性较高。 换句话说，如果增

加等量的绿化， 绿化覆盖率小于 0.29 的样地日最

高温度降低的幅度很可能会高于绿化覆盖率高于

总体来说，利用 Gcr 的对数和 Far 可以得到较

高的决定系数，然而，研究也发现当日平均温度低

于 20℃时，Gcr 和 Far 的组合能够更加准确的描述

日最高温度（图 9）。 这说明参考温度决定了预测变

量的选择。对于基准日平均温度（24.9℃）和 99th 实

测的日平均温度（32.1℃）来说，日最高温度可以由

Gcr 对数和 Far计算出来（公式1、2）：Tmax=7.87Ln（Gcr）-007Far+22.173Tref=24.9℃ R2=96.93 （1）Tmax=-8.96Ln（Gcr）-0.73Far+24.699

图 10

图 9

28

北京园林 ／ 第 27 卷，总第 95 期 ／ 2011（1）

0.29 的样地。 就本研究来说，作为北京中心城的热

岛中心———旧城区，如果能够巧妙的增加其绿化覆

盖率将会显著改善其目前的热环境状况。

另外，本研究采用的方法在 2 个方向还有待进

一步改善。 首先，在模型中引入绿量。 本文采用的

模型并没有区分树木、灌木和草坪。 然而，在现实

中，树木和草坪的降温效果存在巨大差异。 引入绿

量后，模型将能够更加准确的模拟出各种植被类型

的降温效果，并为绿地规划提供植被类型的适当比

例，以取得最佳的降温效果。

其次，除了绿化的量之外，绿化覆盖的空间分

布也应成为重要的研究对象。本文以绿化覆盖率为

代表，研究了绿化覆盖的量。然而，绿化的水平和垂

直空间结构在优化绿地生态效应中的重要作用虽

然没有在本研究中提及，但是，它们应成为城市规

划过程中的重要考虑因素。 就水平结构来说，绿地

的可达性、 连贯性和均衡性是保证城市居民宜居

性，帮助城市适应气候变化的重要因素；就垂直结

构来说，树冠可以提供荫凉、增加空气湿度，改善微

环境，为居民提供舒适的户外活动空间。

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