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Volume 44 Issue 1
Feb.  2023
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LI Y L, SHU L, HUANG L J. Communities thermal comfort of different green biomass in Minjiang park of Fuzhou[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(1): 72−76 doi: 10.12172/202204110002
Citation: LI Y L, SHU L, HUANG L J. Communities thermal comfort of different green biomass in Minjiang park of Fuzhou[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(1): 72−76 doi: 10.12172/202204110002

Communities Thermal Comfort of Different Green Biomass in Minjiang Park of Fuzhou


doi: 10.12172/202204110002
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  • Received Date: 2022-04-11
    Available Online: 2022-04-21
  • Publish Date: 2023-02-25
  • In order to understand the effect of different green biomass in communities on regulating thermal comfort. The green biomass and physiological equivalent temperature PET values of 20 quadrats of arbor-shrub-grass community in Minjiang Park(south)of Fuzhou were calculated. And the correlation between green quantity and PET values was analyzed. The results showed that in the arbor-shrub-grass community, when the total green biomass per 100 m2 was less than 800 m3, the greater the green biomass was, the better the effect of community on regulating thermal comfort was. When the total green biomass per 100 m2 was greater than 800 m3, the change of green biomass did not affect the thermal comfort. When the proportion of tree green reached 0.9, the community had the best effect on improving thermal comfort.
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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Communities Thermal Comfort of Different Green Biomass in Minjiang Park of Fuzhou

doi: 10.12172/202204110002
  • College of Landscape Architecture, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China

Abstract: In order to understand the effect of different green biomass in communities on regulating thermal comfort. The green biomass and physiological equivalent temperature PET values of 20 quadrats of arbor-shrub-grass community in Minjiang Park(south)of Fuzhou were calculated. And the correlation between green quantity and PET values was analyzed. The results showed that in the arbor-shrub-grass community, when the total green biomass per 100 m2 was less than 800 m3, the greater the green biomass was, the better the effect of community on regulating thermal comfort was. When the total green biomass per 100 m2 was greater than 800 m3, the change of green biomass did not affect the thermal comfort. When the proportion of tree green reached 0.9, the community had the best effect on improving thermal comfort.

  • 全球城市化进程不断推进,城市下垫面环境发生改变,叠加热排放和温室气体排放的加剧致使全球年均温的上升,城市极端高温现象愈加频发[1],居民处于城市热环境中的不适感加剧,城市居民健康状况受到威胁[2]。城市绿地具有降温增湿、改善城市小气候的功能[3, 4]。城市绿地中的乔灌草复层结构群落是降温增湿、改善热舒适度效果最佳的群落结构[5, 6]。冠层郁闭度[6, 7]、植物种类[8, 9]、绿量[6, 10]等因素也对群落降温增湿效果有显著影响,其中三维绿量能较好的量化植物地上绿色生物量及其生态效益[11, 12]。为客观评价人体在复杂环境中的热感受需要引入热舒适度评价机制,热舒适度不仅与气温、湿度有关,还与风速、太阳辐射强度、人体活动强度等因素有关[13-15]

    为研究群落绿量对人体热舒适的影响,本文用三维绿量(下文简称绿量)量化植物地上绿色生物量,用生理等效温度(Physiological Equivalent Temperature,PET)作为评价热舒适度的指标。通过数据实测、统计分析,讨论乔灌草群落中绿量与热舒适度的关系,讨论在有限的城市空间内,使用较为经济的植物种植模式,发挥植被改善热舒适度的最佳效果。

    • 福州市(119.28 °E,26.08 °S)位于我国东南沿岸闽江入海口,市区地处盆地中心,山岭环绕。夏季时间长且炎热,多为晴朗或少云的无风天气,近些年夏季最高气温可达40 ℃。人均公园绿地面积达15.33 m2,绿化覆盖率达45.39 %,建成区绿地率达42.22 %。

      闽江公园(南园)位于闽江南岸,延江岸呈带状,与北园共同构成了福州市最大的开放性公园,同时兼具降温增湿、防洪抗涝的生态功能,闽江公园(南园)占地面积27.4 hm2,于2002年5月1日建成并对外开放,植物种类多样,群落结构丰富,景观类型多元。

    2.   研究方法
    • 选定20个10 m×10 m的冠层高度适中、植被长势较好的乔灌草复层群落,以公园主广场为对照点,详细记录各样方内乔灌木的株高、冠幅、枝下高等生理数据。

      乔木与孤植灌木根据其树冠的形状用公式计算其三维绿量[16, 17](见表1),片植灌木与草地用平均冠幅高度与种植面积的乘积计算其三维绿量,统计得出各样方内的乔灌草绿量以及总绿量。

      树冠形状计算公式
      球形SP/半球形SS/卵圆形OV$\dfrac{\pi {x}^{2}y}{6}$
      圆锥形CO$\dfrac{\pi {x}^{2}y}{12}$
      球扇形SF$\dfrac{\pi ({2y}^{3}-{y}^{2}\sqrt{4{y}^{2}-{x}^{2} })}{3}$
      球缺形AS$ \frac{\pi (3{x}^{2}y-2{y}^{3})}{6} $
      圆柱形BC$\dfrac{\pi {x}^{2}y}{4}$
      x为冠幅、y为冠高

      Table 1.  Calculation formula of three-dimensional green biomass of single plant

    • 数据测量日为2021年7月14日,天气晴朗无风。在13:00测量样方中心点与对照点的气温、相对湿度、风速和太阳辐射强度。将测得数据输入Rayman软件计算,软件其他数据输入:云层覆盖量为1,地理数据添加福州市经纬度(119.28 °E,26.08 °S)、海拔高度10 m、时区为GMT+8小时(东八区),衣物热阻值0.6 clo,活动产热80 W,个体数据选择身高1.70 m、体重70 kg、年龄35岁、男性,软件计算得出相应PET值[18],统计各样方绿量与PET值(见表2)。由表2可知,各样方PET值均高于29 ℃部分高于35 ℃,对比生理等效温度指数表(见表3),该数值下人体产生中、强度热应激,因此在本文研究中,PET值越低热舒适度越佳。

      样方编号总绿量/m3乔木绿量/m3灌木绿量/m3草地绿量/m3温度/℃湿度/%风速/(v·s−1)太阳辐射强度/(W·m−2)PET
      /℃
      1488.17412.8067.138.2436.050.80.48434.3
      2349.9313.5829.926.4036.053.00.614635.9
      3450.72383.5156.4110.8035.851.00.510435.6
      4314.73278.9520.7815.0037.049.80.418237.7
      5478.16444.920.0033.2435.850.80.812535.2
      6474.24428.3529.4216.4735.252.10.37233.1
      7338.94250.6981.257.0036.049.70.414935.8
      8497.59441.2143.9812.4035.051.80.49233.4
      9816.88739.9974.492.4034.954.80.22431.5
      10315.57273.6228.3513.6037.050.20.511236.1
      11282.04136.50135.609.9437.845.30.615438.0
      12662.78629.3218.9014.5635.353.50.74332.9
      13429.87311.07111.607.2035.853.30.45233.4
      14265.52209.9243.2012.4036.848.50.618137.5
      15291.54176.59113.351.6035.554.50.33932.6
      16258.82216.5230.9011.4037.549.00.38435.7
      17451.17348.77100.402.0035.850.30.66233.8
      18486.47423.4753.809.2035.351.80.27633.1
      19148.4456.7483.108.6037.545.30.324039.5
      20443.21378.3550.7014.1635.547.10.614835.2
      对照00003946.51.56120660.2

      Table 2.  Green biomass and PET index

      PET热敏度生理应激等级
      18 ℃适中无热应激
      23 ℃微热轻度热应激
      29 ℃温暖中度热应激
      35 ℃炎热强度热应激
      41 ℃酷热极度热应激

      Table 3.  Physiological equivalent temperature index

    3.   结果与分析
    • 利用SPSS软件分析,对PET值和总绿量进行双变量相关性分析,Pearson相关性系数为−0.780,总绿量与PET值呈显著负相关,总绿量越大,PET值越低。对PET值和绿量进行二次曲线拟合(见图1),拟合曲线R2=0.647。由图1可知,当总绿量小于400 m3时,总绿量与PET值几乎呈线性相关;当绿量在400~800 m3时,PET值随总绿量变化的速率开始减慢,当总绿量大于800 m3时,总绿量的增加对PET值的变化无明显影响。

      Figure 1.  Conic curve of PET and green biomass

      对PET值和乔木绿量进行双变量相关性分析,Pearson相关性系数为−0.739,乔木绿量与PET值显著负相关。对PET值和乔木绿量进行二次曲线拟合(见图2),拟合曲线R2=0.562,乔木绿量与PET值的相关性和总绿量呈现相似规律。对PET值和灌木绿量进行双变量相关性分析,得到Pearson相关性系数为−0.21,对PET值和草地绿量进行双变量相关性分析,得到Pearson相关性系数为0.21,样方内灌木和草地绿量与PET值均无明显相关性。

      Figure 2.  Conic curve of PET and tree green biomass

      对乔木绿量/总绿量与PET值进行双变量相关性分析,Pearson相关性系数为 −0.516,乔木绿量/总绿量与PET值有一定程度的相关性。对乔木绿量/总绿量与PET值进行二次曲线拟合(见图3),拟合曲线R2=0.296,由图3可知,在一定范围内乔木绿量占比越大,PET值约低,当乔木绿量占比为0.9时,PET值最低。

      Figure 3.  Conic curve of tree proportion and PET

    4.   讨论
    • 绿地中的植物通过遮挡太阳辐射、光合作用吸热、蒸腾作用吸热增湿等作用起到影响湿热环境、改善热舒适度的效果[19, 20],绿地群落降温增湿能力与群落植物的生物量呈正相关[21]。高吉喜等[6]的研究表示:群落三维绿量越大其降温增湿效果越好,且每百平方米绿地三维绿量应达到500 m3才能达到较好的降温增湿效果。吴菲等[10]指出:在北京紫竹院四个样地中,样地二维绿量越大,群落降温增湿效果越好,乔灌草绿量比例为12∶1∶7的样地降温增湿效果最好,乔木、灌木绿量占比大的样地降温增湿效果更好。热应激场景下的降温增湿有利于改善热舒适度,因此夏季群落绿量越大,其改善热舒适度的效果越好。

      在福州市炎热的夏季正午,相较于无遮蔽的广场空间,乔灌草群落能极大程度的改善微环境的热舒适度,群落中乔木绿量与热舒适度有明显相关性,灌草绿量则与热舒适度没有明显相关性。在100 m2大小的乔灌草复层群落中,绿量与PET值呈显著负相关,当总绿量小于800 m3时绿量越大PET值越小,群落改善热舒适度的效果越好,当绿量超过800 m3时,绿量增大不再影响PET值的变化。当绿量达到400 m3时,群落便能达到较好的热舒适度,当绿量在600~800 m3时,群落热舒适度达到最佳状态。因此,建植城市绿地时每百平方米绿地的绿量应至少达到400 m3,最好达到600~800 m3,从经济性方面考虑不建议超过800 m3。此外,在一定范围内乔木绿量占比越大PET值越小,热舒适度越佳,当乔木绿量占比达0.9时,PET值达到最小值,热舒适度最佳。

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