基于三维绿量的城市绿地降温效应研究综述

华中农业大学 袁梦楚 汪民

 摘要：随着城镇化快速发展和全球变暖日益明显，城市热环境问题凸显，对人类的生活与健康造成威胁。而城市绿地能够通过降低城市温度有效影响局部小气候。现有研究更多关注二维绿化指标对城市绿地降温效应的影响。三维绿量作为一个新兴指标，能相对真实客观地反映绿化实体的生态环境效益，避免了二维绿量估算带来的不合理性，对客观评价城市绿地环境价值更具有现实意义。基于文献研究，本文对绿量概念进行系统阐述，总结了三维绿量和城市热环境的研究方法，梳理了二者的相关性研究，并探讨了绿量规模和及其空间分布对降温效果的影响，通过厘清研究脉络，探究前沿热点及未来发展趋势，为未来的研究提供指引，以改善城市人居环境质量，提高居民生活舒适度水平。

关键词：三维绿量；降温效应；城市绿地

伴随城市化的高速发展，城市温度持续升高，热环境问题日益凸显。热岛效应、全球变暖导致城市热环境质量降低，威胁着人类的健康与生命。城市绿地能够有效影响局部小气候，缓解城市热岛效应，改善人居环境质量。植物对周围环境的降温作用主要通过乔灌盖度产生的遮阴及植物叶片的蒸腾与光合作用实现，从而改善城市热环境。随着城市气候设计概念的提出、建设和发展，城市绿地的环境价值(降温、增湿、通风防风、降低太阳光辐射等)日益突显。目前关于城市绿地降温效应的研究主要集中在绿地率和绿化覆盖率等二维绿化指标上，在水平层面上探讨绿地的降温效益。然而，热岛时代的城市绿化不是一个简单的数量增加，用绿地面积或绿化覆盖率来推算城绿化的生态效益，往往会出现很大的误差。而三维绿量能够反映绿地的质量，对于表征植被对环境影响的作用更灵敏[1]。且随着城镇化快速发展，城市绿地扩张受限，如何在有限的绿地空间中创造更大的生态效益，已成为改善城市生态环境的关键课题。所以，从三维绿量视角出发在绿地的垂直结构上研究城市热环境更具有实际应用价值[2]。

科学增加城市绿量是提升现代城市园林绿化水平的有效途径和重要标准。本文在辨析绿量概念的基础上，梳理三维绿量和城市热环境调查方法及二者之间关系的研究进展，明确研究脉络，探究基于三维绿量热环境研究的前沿热点及未来发展趋势。

1 绿量概念

20 世纪 80 年代我国学者最早提出绿量[3]，用于指代二维绿化指标或环境等。90 年代，周坚华首次提出“三维绿量”[4]，即植物所有绿色茎叶占有的空间体积（m3），补充了绿化指标因子。国外关于绿量的研究起步较晚，日本有学者提出“绿的量”，亦称“绿视率”， 即绿叶在人视野中占据的比率。绿量的研究起步晚且涉及多学科领域，所以目前各国学者对 于绿量的内涵还未统一。此外，相对于二维绿量指标，三维绿量指标群与三维绿量体积指标又在使用中给学者造成理解上的差异，关于三维绿量的概念尚未清晰界定。结合文献研究， 综合学者对于“绿量”的理解，现将绿量、二维绿量、三维绿量的关系进行梳理（表1）。本次研究的三维绿量是维度层中相对于二维绿量而言的，在本文中简称“绿量”。

在城市绿化中，人们常用绿化面积、绿化覆盖率等衡量绿化水平，但这些二维绿化指标 都不易反映植物的空间结构和生态效益等。随着城市生态环境研究的不断深入，城市绿地结 构和功能以及二者的相互关系受到更多关注[5]。三维绿量作为一种新兴绿化指标，相比传统 的二维绿量，是衡量不同绿地、植物群落质量的重要参数，能更科学地表达城市绿地生态服 务功能的质量[6]，为绿地系统的规划、绿地群落布局提供了有效的评价标准[7]，使城市园林 绿化定量研究发生了质的飞跃。

表1. 绿量、二维绿量、三维绿量概念界定（作者改绘）

Table 1. Definition of green quantity, 2D green quantity and 3D green quantity (changed by the auhor)

2 三维绿量和城市热环境的研究方法

2.1三维绿量的测算方法

国内外对于绿量的内涵认识还没有统一，因此其测定方法也有不同的说法。目前国内外关于绿量的研究的观点主要分为体积说和叶面积说，相应地，关于绿量测定的方法有叶面积法[8-9]和体积法。

（1）叶面积法

叶面积指数的测定方法分为直接和间接测量法[10]。早期的研究以直接测量法为主，该方法较为成熟，但会对树木造成严重毁坏。间接测量法是通过参数获取或光学仪器测定叶面积指数[11]，主要有三种方法。第一种方法是经验公式法，通过实测植物树高、冠幅等容易获取的参数，将这些参数和叶面积或叶面积指数建立经验公式从而计算结果[12]；第二种方法是光学测量法，基于仪器或软件完成的辐射测量或图像测量和参数计算，最后推算有效叶面积指数[13]；第三种方法是遥感反演法，包括利用遥感影像反演 LAI 的统计模型法和基于射传输模型的光学模型反演法[14]。遥感反演方法因不需要大量的野外调查，目前使用较多。

（2）体积法

指标层“三维绿量”是指所有生长植物的茎叶所占据的空间体积，近年来关于三维绿量 的测定基本包含四大类。第一类是基于立体摄影测量，结合植物种类，根据经验公式计算绿 量值[15]；第二类是利用航片解译结果进行绿化分级，通过分层抽样实测样地的立体三维绿 量，从而推算整体绿量[16]；第三类是利用数字摄影测量软件生成数字表面模型，对高程差 进行空间累计从而推算绿量[17]；第四类是对研究树种选配合适的几何体并建立绿量方程， 结合群落树种成分，计算森林三维绿量[18]。                                                                                                                                                                                                                       

2.2城市热环境的技术模型研究

相关学者从多种尺度对城市绿地的温湿效益进行研究，其中在大尺度上的研究集中在城市绿地系统、区域绿地系统等、小尺度上的研究对象为城市道路绿化、公园、广场等、而微尺度上即为绿化植物群落、植物种类等。 

目前基于不同尺度的城市绿地景观格局与热环境效应分析主要集中在以下三种（表2）：一是通过现场观测法或移动观测法在微尺度上定点采集城市热环境数据[19]，这类数据具有连续性和精确度高的优点，但有效测量范围小，仅能测量城市热环境的点状特征，无法准确表征较大尺度的城市热环境，且容易受外界条件限制，较难满足同步观测需要。二是集遥感、气象、绿地观测等相关资料从大尺度上研究绿地景观缓解城市热岛效应的作用，此类方法常用于在二维层面上分析城市绿地的布局，具有测量范围较大、信息提取快速的优点，但由于分辨率限制导致测量精度受到影响[20]。三是应用城市绿地降温效应数值模拟模型结合实地观测从小尺度上探讨绿地格局对城市热环境的影响程度及方式[21,22]，将研究视角从二维平面拓展到三维空间。目前，对城市绿地改善城市热环境进行量化分析的数值模拟研究主要以结合GIS、FLUENT、ENVI-met[19,23]等地理信息和数值模拟软件为基础，模拟结果具有空间连续性和时间连续性、高仿真性(精度相对可靠)、研究速度快等有点，但研究结果需经过真实情况验证后再使用。基于温度、相对湿度、风速和太阳辐射等数值的统计分析结果，可以得出舒适度区域范围和适宜的绿地空间格局，为制定更精准的绿化方案提供科学依据[24]。

表2.城市热环境分析的技术模型（作者自绘）

Table 2. Technical model of urban thermal environment analysis (drawn by the author)

3.三维绿量与绿地降温相关性研究

植物发挥其生态效益是以叶片为基础的，三维绿量能够反映植物叶量，直接决定了植物的遮荫与蒸腾等作用。大量研究表明，三维绿量与绿地降温效果存在正相关关系，在不同的研究尺度上，影响三维绿量的因素不同，绿地发挥降温效应的效果也不同，因此准确判断三维绿量城市热效应的影响因素并测量植物的绿量是合理测定和评价植物生态效益的基础。

3.1个体尺度

由于生理生态特性差异，不同的植物具有不同三维绿量数值，因而降温效果各异。对城市典型园林植物的三维绿量与降温效应的相关性进行研究，可知二者服从正态分布，即三维绿量越大，降温效果越显著。在空间上，三维绿量与冠层结构呈现明显的正相关关系[25]，其中冠层结构特征包括叶面积总量、叶片密度和冠幅[26]等。在时间上，植物生长的季相特征使得三维绿量值在四季中显示不同，尽管环境因子复杂，但是高绿量对温度的降低是有显著作用的[27]。通过三维绿量和叶面积指数等形态指标对上海市6种典型园林植物的降温效益进行分析，结果表明全年中城市典型树种的降温增湿能力一般表现为夏季>秋季>春季>冬季[28]。

通过对不同树种各项生理生态指标进行研究，能为绿地种植规划、树种选择等提供理论依据，其中绿量大的树种和合理的结构配置往往是生态绿化建设的首选。

3.2群落尺度

三维绿量与降温幅度具有正相关关系，其中植物群落结构指标与绿量之间存在显著相关性[29，30]，这些指标包括群落垂直结构和郁闭度等。

群落配置模式不同，绿地的生态服务功能有明显差异。对夏季不同的植物群落绿地进行降温效果实测，结果显示不同群落结构在降温效果上呈现乔草结构＞乔灌草结构＞灌草结构＞草地的特征[31]。乔草结构和乔灌草结构三维绿量值较大，降温效果显著，其中乔草结构通透性较强，因此受空气对流、微风的影响使得降温效果更为明显。而结构单一、绿量含量小的草坪类型对环境质量改善程度有限，环境效应相对较差[32]。此外，学者探讨了绿量及乔灌草分层绿量比对环境温度的改善作用，研究表明绿量总量越高，降温效果更好，且乔、灌层绿量与温湿度的相关程度最高，乔灌绿量占比越高，降温效果越明显。因此，绿化三维量主要由样方内乔木层决定，而草本所占比例很小[33]。

郁闭度是树冠投影面积与林地面积的比值，是区分有林地、疏林地与无林地的重要指标[34]。群落郁闭度与绿地降温效应存在非线性相关关系。对北京北五环清河两侧不同结构类型的绿地进行研究，当绿地郁闭度为0.20-0.40时，绿地具有一定的降温增湿效应，但效应不明显；当绿地郁闭度大于0.40时，绿地降温效应明显；当绿地郁闭度超过0.60时，绿地增湿效应极其明显且趋于稳定[35]。值得注意的是，郁闭度表征了群落中的乔木占比，且由于乔木重要影响三维绿量，所以郁闭度在一定程度上反映了三维绿量；但由于对三维绿量指标的研究并不完备，且从三维绿量视角出发评价城市绿地的生态效益方处于起步阶段，所以影响城市热环境的三维绿量指标存在杂糅的现象，该指标体系有待更为深入且系统地研究。

3.3景观尺度

在景观尺度研究绿地降温效应还需将三维绿量和绿地平面形态特征、景观格局指数等指标相关联。利用TM远红外波段(分辨率120m)和高分辨率航片(分辨率0.25m)进行解译发现，居住区平均温度与乔木面积比例、小区绿化最大斑块面积呈正相关，与小区绿化斑块数无关[37]；绿地斑块之间的降温差异主要来自斑块内部乔木层盖度的大小，这同大乔木三维绿量较高、对下垫面遮荫效果明显有较大联系[38,39]。此外，李同予以绿量产出效益作为城市绿地降温设计的校正依据，通过绿量产出效益的比较提出城市绿地降温设计策略，以指导不同规模与尺度的城市绿地设计，提升城市绿地降温效果[40]。

3.4基于三维绿量测算的降温效应价值评估

基于三维绿量与绿地降温效应的正相关关系，目前已有学者基于绿量计算降温量等生态功能量，对功能欠佳的绿地提出了相应的植物优化改造方案[41]。此外，通过建立不同园林植物个体的绿量计算模型，结合植物的生理特性测定，确立了城市园林植物降温等生态效益定量评价的科学模式，并运用市场价值估算法对生态效益进行了经济量化[42，43]，实现了对绿化生态效益的定量评价。

4 三维绿量的规模与绿地降温

要发挥绿色植物的降温调节功能，缓解热岛效应要综合考虑样区内的植物绿量，只有当研究范围内的绿量达到一定的规模时，绿地才能有效发挥其温度调节功能，若达不到这一阈值， 绿地的温度调节功能则发挥不足。适当的森林绿量和生物量能够有效地降低城市温度，相关研究显示，哈尔滨市森林绿量和生物量偏小的绿地较多，这些绿地降温效果不明显[44]；在太原市生态修复策略中，通过增加绿量可以改善城市热环境，但现有三维绿量水平还不足以起到决定性作用[45]；济南市的冷源主要分布在绿量较大的林地区域，具有良好的降温效果[46]。只有当绿量达到一定阈值时才能有效改善环境微气候。对北京公墓的三维绿量和微气候的相关关系进行研究，测得在无墓区20m×20m范围内的绿量分别达到750、300时植被降温增湿能力才能发挥出来，而墓区的绿墓比应该达到25-30左右，植被才能发挥其降温增湿作用[47]。此外，夏季20mx20m样方内植物的绿化三维量值至少应达到200m3才可以达到良好降温效果；当绿化三维量达到300m3时，能基本达到降温的最大值，但随着绿量地增加其温度将不再有更大的变化[48]。

降温效果与总三维绿量之间为非线性相关关系，降温效果会随着植物绿量的增加而大幅增加，当到达某一阈值后，温湿度的增加效果又会逐渐趋于平缓。对三维绿量的城市热环境效应阈值进行研究，能科学地通过最少的绿量达到最大的生态效益，以适当的森林绿量和生物量有效降低城市温度。目前已有学者针对降温效应对不同绿地类型的绿量阈值进行探索。研究发现，当城市森林绿量小于2000m3时，绿量每增加120m3地表温度降低1℃；当绿量大于2000m3时，每增加980m3绿量地表温度降低1℃［44］。对杭州市三家疗养花园地群落绿化三维量进行调查，测得温度与样地绿化三维量相关性明显，在20mⅹ20m样地范围内绿化三维量阈值都在1500m3左右[49]；以南昌市红谷滩新区的三个居住小区为研究对象，结果显示降温程度与样方内绿化三维量有明显相关性，且绿化三维量临界值在1000 m3左右时，植物降温增湿基本达到效果[50]。对商业步行街绿化进行研究，当植物绿量与步行街面积在数值上的比值为2∶1时，步行街的降温效果及增湿效果都达到最理想的状态[51]。

三维绿量与降温效应的相关关系复杂，三维绿量最高时空气温度不一定最低，但是高绿量对温度的降低具有显著作用。具体的影响因较复杂，还需要在今后的研究中进一步深入[52]。  

5 三维绿量的空间分布与绿地降温

三维绿量可以表示绿量的数值，但不能反映出绿量的空间分布特征。城市绿地植物配置具有一定的空间异质性，故绿量的空间分布具有一定差异。有学者试图将绿量的分布特征进行空间化，进而提出绿量密度、绿量三维透视图等概念，以表征三维绿量的空间分布情况。三维绿量密度表示单位面积绿量的多少，能在某种程度上表征绿量的空间结构[53]。胡丽香对城市三维绿量格局进行可视化表达，生成绿量三维透视图，并类比等高线绘制等绿线，在此基础上提出绿峰、绿洞、绿岛、绿道、绿量高原等绿量特征值[54]。

三维绿量空间分布差异会对绿地的降温效应产生不同影响。汪丹对北京海淀区典型高密度社区进行研究，表明宅间绿地面积大而分散，单位面积的绿量与降温效果无相关性；而中心绿地的绿量集中而紧促，绿量密度与降温增湿效果显著相关，当绿量密度大于1m/m2时，绿量与降温能力显著相关，最大降幅为1.5℃；当绿量密度大于5m/m2后，降温能力趋于平缓[55]。高吉喜对北京市典型群落进行夏季降温效果实测，重点解析了绿地郁闭度和绿量对降温增湿功能的影响，并提出了绿地结构优化配置的最优阈值，研究结果表明，冠层郁闭度介于0.60085、三维绿量密度≥5m3/m2的乔灌草或乔草型绿地具有最大降温增湿功能[53]。

通过文献分析可知关于三维绿量的空间分布特征研究尚存不足，三维绿量空间分布差异会对绿地的降温效应产生不同影响亦有待深入研究。

6 结语与展望

基于三维绿量的降温效应研究正处于起步阶段，并具有广阔的应用前景。目前的研究中尚存在一些值得探索的问题，总结如下：

6.1总结与讨论

（1）绿量理论研究正处于起步阶段。目前关于“绿量”和“三维绿量”概念的理解，各个国家、不同学者各抒己见，对于三维绿量概念及其理论缺乏明确、统一的界定，在绿量的测算中选用的指标也不尽相同。从以周坚华为代表的体积说和以陈自新为代表的叶面积说出发，国内学者多用叶面积指数、植物茎叶部分占据的空间体积和生物量来衡量三维绿量的大小，而国外研究起步较晚，关于三维绿量的研究较少，而关于植物叶面积的研究较多，但没有将三维绿量与植物叶面积建立直接联系。

（2）三维绿量与城市绿地降温效应存在非线性相关关系，三维绿量的阈值对城市绿地降温效益及城市绿化指导具有重要意义。受环境因子、植物因子等多因素影响，三维绿量的城市热效应研究情况较为复杂，三维绿量阈值研究有待深入。 

（3）目前已有学者研究发现植物群落在垂直结构和空间分布上分布的差异会对三维绿量城市热环境研究的阈值产生影响，对于已有的三维绿量指标没有过多的延申和运用，现有研究较多集中于关注绿色量“总的量”及其指标层面的数值测算，而没有细化三维绿量的空间分布特征。 

6.2未来研究展望

(1)使三维绿量基本理论标准化、系统化。此外，在实践中还应该探究三维绿量与叶面积指数之间的关系，以建立国内和国际在三维绿量调节室外热环境研究方面的桥梁。

(2)深入关于绿地降温效应的三维绿量阈值研究。基于三维绿量阈值测算及评价结果，优化城市绿化建设，以实现城市绿地生态效益，尤其是降温效益的最大化。 

(3)将三维绿量分布特征空间化。绿量在空间分布的特征不同，会使绿地的空间结构及其功能产生差异。在这种语境下，当绿地面积和绿量一定时，若绿量的三维空间分布不同，即以乔灌为主的绿色植物在空间上的分布不同，绿地的空间结构及其功能因而会产生差异。所以将三维绿量分布特征进行空间化，有助于构建完善、科学的三维绿量指标体系，能拓展三维绿量指标的研究尺度，以更准确地对城市绿地进行评价，指导城市绿地的规划与建设。

参考文献：

[1]耿红凯,卫笑,张明娟,李庆卫.基于Envi-met植被与建筑对微气候影响的研究——以南京农业大学为例[J].北京林业大学学报,2020,42(12):115-124.

[2]周宏轩,陶贵鑫,炎欣烨,孙婧,吴岳.绿量的城市热环境效应研究现状与展望[J].应用生态学报,2020,31(08):2804-2816.

[3]黄晓鸾,张国强.城市生存环境绿色量值群的研究(1)[J].中国园林,1998(01):3-5.

[4]周坚华,孙天纵.三维绿色生物量的遥感模式研究与绿化环境效益估算[J].环境遥感,1995(03):162-174.

[5]陈自新,苏雪痕,刘少宗,古润泽.北京城市园林绿化生态效益的研究(6)[J].中国园林,1998(06):3-5.

[6]李冰冰,金晓玲.“绿量”在城市绿化中的应用研究[J].北方园艺,2012(07):107-110.

[7] Cheng He, Matteo Convertino, Zhongke Feng, Siyu Zhang. Using LiDAR Data to Measure the 3D Green Biomass of Beijing Urban Forest in China.

[8]John T. Lee, Mark J. Elton, The role of GIS in landscape assessment: usingland-use-based criteria for an area of the Chiltern Hills Area of Outstanding NaturalBeauty Land Use Policy 16 (1999): 23-32.

[9]Miina R.Retrieval of leaf area index for a coniferous forest by inverting a forestreflectance mode1 . Remote Sensing of Environment, 2005,99: 295-3031.

[10]吴伟斌,洪添胜,王锡平,彭万喜,李震,张文昭.叶面积指数地面测量方法的研究进展[J].华中农业大学学报,2007(02):270-275.

[11]Ebe Merilo, Katrin Heinsoo, and Andres Koppel.Estimation of leaf area index in awillow plantation. Proc.Estonian Acad.Sci. Biol.Ecol，2004，53(1):3-13

[12]王蕾,张宏,哈斯,郑秋红,刘连友.基于冠幅直径和植株高度的灌木地上生物量估测方法研究[J].北京师范大学学报(自然科学

版),2004(05):700-704.

[13]谭一波,赵仲辉.叶面积指数的主要测定方法[J].林业调查规划,2008(03):45-48.

[14]方秀琴,张万昌.叶面积指数(LAI)的遥感定量方法综述[J].国土资源遥感,2003(03):58-62.

[15]周廷刚,罗红霞,郭达志.基于遥感影像的城市空间三维绿量(绿化三维量)定量研究[J].生态学报,2005(03):415-420.

[16]周坚华.以绿化三维量分析植物群降解 SO2 的宏观效应.中国环境科学, 1999, 19 (2) :161-164.

[17]叶勤,骆天庆.航空遥感在城市绿色三维量调查中的应用[J].铁路航测,2000(02):25-28.

[18]覃先林,李增元,易浩若.高空间分辨率卫星遥感影像树冠信息提取方法研究[J].遥感技术与应用,2005(02):228-2

[19]张一平，何云玲，马友鑫等。昆明城市热岛效应立体分布特征[J]。高原气象，2002，21(6):604-609。

[20]张宇，陈龙乾，王雨辰，等。基于TM影像的城市地表湿度对城市热岛效应的调控机理研究[J]。自然资源学报，2015，30(4):629-640。

[21] 吴思佳,董丽,贾培义,易慧琳.基于计算流体力学数值模拟的城市绿地温湿效应及室外热舒适评价研究进展[J].风景园林,2019,26(12):79-84.

[22]Klemm W，Heusinkveld BG，Lenzholzer S，et al. Psychological and physical impact of urban green spaces on outdoor thermal comfort during summertime in the Netherlands Building and Environment，2015，83: 120-128

[23]孙欣城市中心区热环境与空间形态耦合研究硕士论文南京东南大学，2015

[24]何介南，肖毅峰，吴耀兴，等。4种城市绿地类型缓解热岛效应比较中国农学通报2011，27(16):70-74

[25]崔凤娇,邵锋,齐锋,王誉洁,张泰龙,余海盈.植被对城市热岛效应影响的研究进展[J].浙江农林大学学报,2020,37(01):171-181. 

[26]杜鹏. 成都市五种常用园林树种三维绿量与生态效益研究[D].四川农业大学,2009.

[27]华东热湿地区四种植物群落类型对降温效应的影响研究.

[28]薛雪,张金池,孙永涛,庄家尧,王鹰翔.上海常绿树种固碳释氧和降温增湿效益研究[J].南京林业大学学报(自然科学版),2016,40(03):81-86.

[29]郭芮. 北京城市公园植物群落绿量的定量分析及其应用研究[D].北京林业大学,2016.

[30]王晶懋,刘晖,梁闯,吴小辉.校园绿地植被结构与温湿效应的关系[J].西安建筑科技大学学报(自然科学版),2017,49(05):708-713.

[31]王予芊,李彬.不同植物群落对北京城市绿地温湿变化影响的研究[J].山西建筑,2016,42(29):196-197.

[32]刘学全,唐万鹏,周志翔,胡兴宜,邵天一,杨庭明.宜昌市城区不同绿地类型环境效应[J].东北林业大学学报,2004(05):53-54+83.

[33]曾巧楠. 不同绿化类型对住宅小区夏季温湿度环境影响研究[D].浙江农林大学,2016. [7]不同绿量的园林绿地对温湿度变化影响的研究

[34]杨存建,倪静,周其林,程武学,韩沙鸥.不同林分郁闭度与遥感数据的相关性[J].生态学报,2015,35(07):2119-2125.

[35]纪鹏,朱春阳,李树华.河流廊道绿带结构的温湿效应[J].林业科学,2012,48(03):58-65.

[36] Lin B R, Zhu Y X, Li X F, et al. Numerical Study on the Effective Landscape Pattern in Chinese Residential District for Better Outdoor Microclimate[C]//The 2nd WERC International Symposium on Architectural Wind Engineering. Tokyo Polytechnic University, Japan, 2002.

[37]高凯,秦俊,胡永红.上海城市居住区绿化缓解热岛效应研究进展[J].中国园林,2010,26(12):12-15.

[38]车通,杨旸,罗云建.城市绿地降温效应及其研究进展[J].林业建设,2019(03):52-56.

[39]李同予,薛滨夏,王梓懿,马玥莹.基于绿量产出效益的城市绿地降温设计策略[J].城市建筑,2017(29):42-45.

[40]关赛,张明娟,陈宇.基于生态功能量分析的绿地改造案例[J].中国城市林业,2017,15(01):25-28. s

[41]王翠娟. 成都市中心城区绿地系统生态服务功能价值评估研究[D].四川农业大学,2008.

[42]栗秀芬.山东德州市园林植物生态价值计算软件研发及应用[J].中国园艺文摘,2017,33(05):67-69.

[43]刘宇,王立清,龚秋野.包头市城市园林绿化生态效益定量评价[J].内蒙古科技与经济,2008(20):6-8.

[44]应天玉. 城市森林资源结构与降温功能评价研究[D].东北林业大学,2009.

[45]王云才,黄俊达.生态智慧引导下的太原市山地生态修复逻辑与策略.中国园林,2019，35(7) : 56－60

[46]刘勇洪,张硕,程鹏飞等.面向城市规划的热环境与风环境评估研究与应用———以济南中心城为例.生态环境学报.2017,26( 11).1892－1903

[47]熊文涓,刘艳红,周传航.北京公墓植物三维量与墓石对植被温湿度调控能力的关系[J].东北林业大学学报,2012,40(08):52-59.

[48]李英汉,王俊坚,李贵才,曾辉.居住区植物绿量与其气温调控效应的关系[J].生态学报,2011,31(03):830-838.

[49]熊文涓,刘艳红,周传航.北京公墓植物三维量与墓石对植被温湿度调控能力的关系[J].东北林业大学学报,2012,40(08):52-59.

[50]唐燕,陈恺.基于气候应对分区的绿色开放空间城市设计策略研究[J].城市建筑,2017(15):33-37.

[51]朱勇,周建华,张妮.重庆市商业步行街植物绿量对温湿度的影响研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2015,40(09):126-131.

[52]肖湘东,陈国凤,董丽,燕海南.华东热湿地区四种植物群落类型对降温效应的影响研究[J].风景园林,2019,26(02):94-99.

[53]高吉喜,宋婷,张彪,韩永伟,高馨婷,冯朝阳.北京城市绿地群落结构对降温增湿功能的影响[J].资源科学,2016,38(06):1028-1038.

[54]胡丽香.武汉中心城区绿量格局研究[D].华中农业大学,2010.

[55]汪丹,姬凌云.高密度社区绿量分布差异的热环境影响研究[A]. 中国城市规划学会、杭州市人民政府.共享与品质——2018中国城市规划年会论文集（08城市生态规划）[C].中国城市规划学会、杭州市人民政府:中国城市规划学会,2018:13.