原名：Significant effects of ecological context on urban trees’ cooling efficiency
译名：生态环境对城市树木降温效率的显著影响
期刊：Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (IF=11.774)
发表时间：2020.01
DOI：10.1016/j. isprsjprs.2019.11.001
1.研究背景
研究表明，城市植被具有冷却作用。冷却效率（CE），这里定义为植被丰度增加一个单位的温度降低幅度，因不同的研究而异。本研究调查了美国大陆生物群落中CE的空间变化，以及它如何受到生态环境，特别是气候条件的影响。从10个不同的生物群落中选择了118个城市，这些城市可以代表相同的生物物理，气候，植物和动物学特征的组合。使用普通最小二乘线性回归模型计算CE，研究美国大陆生物群落中CE的空间异质性以及CE的空间格局与各种生物群落的关系，进而了解不同城市之间树木CE空间变化及其气候驱动因素。
2.研究内容
将美国大陆分为七个可以代表相同的生物物理，气候，植物和动物学特征的集群，按照全球所有生物群系的顺序分配ID，即群系4、5、7、8、9、12和13。区域较大的集群4，5，8再细分为南北两类，因此共10个集群。选择集群7、9和52的所有城市；其他集群的城市多，使用分层抽样方法，根据人口，城市规模和空间均匀性从250个城市中选择100个。从美国大陆的10个生物群落中共选择118个城市。
对每个城市，使用OLS线性回归模型，自变量城市树木百分比Ptree根据国家土地覆盖数据库2011年版的树冠百分比产品计算得到，因变量LST来自Landsat-5影像，计算回归系数，即本研究中定义的CE度量。从2008年到2011年的6、7、8月共采集了所有118个城市的76张影像。根据当地气候数据集，得到每日平均气温、湿度和风速，对应于每个城市站点的 LST 数据采集日期。
OLS模型以与TM热红外波段的像素尺寸相同的120*120 m网格尺度进行。除埃尔帕索（Ptree与LST没有显着关系）外，每个城市的CE值通过其OLS模型的系数来衡量。R2的回归表示由 Ptree 解释的LST的变化。使用单因素方差分析（ANOVA）确定CE和R2在不同的生物群系中的差异。最后使用二次模型研究空气温度、湿度和风速对CE的影响。
3.研究结果
3.1 CE在美国大陆不同生物群落的空间异质性
118个城市的CE平均值为0.168 °C，即树冠覆盖率增加1%将导致城市LST平均降低0.168 °C。然而，CE的变化很大，范围从0.040 °C到0.574 °C，标准差为0.113 °C，且在空间上变化很大，美国西南部城市普遍较高。
图1 按生物群落分组的城市的CE空间分布
CE的值在10个生物群系中有所不同。夏季干燥炎热的群落，如地中海群落12和沙漠干旱灌丛群落13，一般CE较高。事实上，群系12的CE平均值明显大于其他群系，群落13的平均CE第二高，这两个群落CE的群落内变异也最大，标准差分别为0.141 °C和0.093 °C。其他大多数群落CE都基本相同。并且应该注意城市植被类型对CE的显着影响。例如，与以稀疏树木或稀树草原为主的生物群系相比，森林生物群系通常CE更高。与群落51和群落81相比，北部温带阔叶林和混交林群落42具有更高的CE。群落4（即群落41和42）、群落5（即群落51和52）和群落8（即群落81和82）的亚群系之间没有显著差异，表明纬度对CE没有显著影响。
R 2在0.031到0.805之间，平均值为0.403，标准差为0.195。即LST中平均40.3%的变化可以用城市中的Ptree来解释。与CE相反，R2的空间变化较小，大部分群落之间没有显著差异。R2值没有明确的空间模式，但R2的较小的值多在美国中北部和西南部的城市。稀树草原群落8城市中R2值小于森林群落4城市。
图2 按生物群落分组的城市回归模型R2值的空间分布
图3 方差分析和成对比较的结果
3.2气候环境对CE的影响
气候环境对CE的影响很大，但并不总是线性的。排除异常值较多的群落12和13中的城市后拟合T和CE之间的关系，发现二者存在负线性关系，表明气温抑制城市树木的冷却效果。
图4 二次函数拟合的空气温度（T，°C）和CE之间关系的散点图，排除群落12 和 13 数据后线性回归拟合的子集散点图在右上角显示为插图A
对于不同群落，气温和CE主要有两种关系类型。在一些群落中，CE先升高，或随着气温升高基本保持稳定，然后开始下降（倒U形曲线），表明气温上升首先会导致CE升高，气温高于阈值时可以降低CE。在其他群系中，CE随气温的升高线性或非线性而降低。无论哪种关系类型，大多数情况下，极高的气温会导致CE降低。
图5 不同生物群落的气温（T，°C）与CE关系的散点图
湿度H对CE的影响非线性。但不同群落H和CE之间的关系几乎一致。H与CE一般呈显着负相关。H升高，CE先急剧下降，达到转折点后相对稳定。湿度在较干燥的群落中比气温更重要，在更潮湿的生物群系中则相反。
图6 湿度（H， %）和CE之间二次函数拟合的关系的散点图，排除群落12和13数据后的子散点图显示在左上角的插图A中
图7 不同生物群落湿度（H，%）和CE之间由二次函数拟合的关系的散点图
风速W对CE没有显著影响。但风速对某些群落的CE可能会产生不同的显着影响。如在群落9中，风速与CE呈线性相关，但在群落13中呈非线性。
图8 风速（W，mph）和CE之间的二次函数拟合的关系的散点图，排除群落12和13数据后的子散点图显示在右上角的插图A中
图9 不同生物群落风速（W，mph）与CE之间关系的散点图
4.研究结论
本文旨在研究美国大陆生物群落中CE的空间变化，以及它如何受到生态环境的影响。平均而言，LST的40.3%变化可以用树木覆盖率来解释。城市树木的冷却效率在0.040—0.574之间差异较大，在炎热干燥的西南城市中较高。以阔叶林为主的生物群系中的城市比以稀疏树木为主的生物群系中城市的CE更高。但也发现大多数生物群落之间的CE差异不显著可能是由于城市同质化。进一步强调了气候环境对CE的非线性影响，以及阈值的存在。这些研究可能对城市发展产生重要影响。
5.引用格式
WANG J, ZHOU W, JIAO M, et al. Significant effects of ecological context on urban trees’ cooling efficiency [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020, 159(78-89.
转自：“科研圈内人”微信公众号
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