城市池塘作为基于自然的解决方案(Nature-based Solutions, NbS)在高密度城市化地区缓解热岛效应与调节温度的作用研究

随着气候变化、城市密度增加及城市人口老龄化的加剧，人群暴露于极端高温的风险升高，了解城市蓝色空间（urban blue spaces）在缓解热风险中的作用日益重要。尽管城市池塘及其他水体是多数城市的常见特征，但城市池塘数量、面积及降温能力的变化及其对热暴露的后续影响鲜有探讨。研究人员以日本东播磨（East Harima）地区为研究对象，利用1985年和2022年初夏的遥感影像及空间统计分析开展分析。城市扩张增加了不透水面（impervious surfaces），而水体和林地面积减少；城市池塘的数量及斑块面积减小，但其降温效应发生变化。1985年识别出的337个池塘中306个（90.80%）具降温效应，平均降温幅度为2.95 ℃，平均降温效率为0.0230 ℃/m；2022年保留的274个池塘中206个（75.18%）具降温效应，平均降温幅度为3.70 ℃，平均降温效率为0.01855 ℃/m。中心城区由于建筑物增多及绿地减少，水体与不透水面间的热力梯度增大，使降温效应增强。然而，池塘破碎或消失以及浮体式太阳能板（floating solar panels）的安装削弱了降温能力，甚至使池塘转变为局地地表热岛。研究结果表明小型城市池塘对城市热缓解具有实质意义，尤其在人口密度高的区域；在池塘数量与面积保持不变且不透水面密度增加的条件下，其降温效益可提升，而不透水面扩张常伴随池塘退化。需进一步研究以充分理解并最大化城市池塘在提升城市韧性方面的潜力。

论文解读：《Urban ponds as nature-based solutions for heat mitigation and temperature regulation in highly urbanised regions》发表于《Landscape and Urban Planning》

一、研究背景与意义

全球城市化进程加剧了土地覆被变化（Land Use and Land Cover, LULC），导致不透水面（impervious surfaces）扩张、绿地和水体缩减，强化了城市热岛（Urban Heat Island, UHI）效应。极端高温事件频发对包括老年人在内的脆弱人群构成健康威胁。基于自然的解决方案（Nature-based Solutions, NbS）如保护或恢复城市蓝色空间（urban blue spaces，含河流、湖泊、池塘等）被认为可缓解UHI并调节微气候。既有研究多关注大中型水体，小型城市池塘（surface area < 0.01 km²）因遥感探测限制常被忽视，其在热调节中的定量贡献、随城市化演变的特征及影响因素尚属知识空白。日本东播磨（East Harima）地区历史上建有大量灌溉池塘，近数十年经历显著城市化，是探究此问题的理想案例。研究人员通过开展1985—2022年长时间序列LULC与地表温度（Land Surface Temperature, LST）对比分析及池塘降温效应评估，量化小型池塘对局地热环境的调节作用及关键驱动因子，以期为池塘保护与城市规划提供依据。

二、主要技术方法概述

研究人员选取日本东播磨地区（明石市、加古川市、高砂市及稻美町、播磨町），获取Landsat 5（1985年6月）与Landsat 9（2022年6月）无云影像，采用监督分类将LULC划分为不透水面、森林、水体（含池塘、河流、湖泊）及其他（农田、裸土等），总体精度>94%，Kappa≈0.93；浮体式太阳能板经Sentinel-2影像与Google Earth人工勾绘单独分类。LST基于单窗算法（Mono Window Algorithm, MWA）反演。对每个池塘建立距岸0—300 m间每隔30 m的同心环形缓冲区，依据水体与缓冲区LST温差—距离曲线判定是否存在降温效应，并计算三项指标：降温距离（cooling distance，首次出现显著温降距池塘边缘的距离）、降温幅度（cooling range，池塘水温与缓冲区第一拐点处LST之差，单位℃）、降温效率（cooling efficiency，平均单位距离温降，℃/m）。选取水体特征（面积、景观形状指数 Landscape Shape Index, LSI、池塘LST）与周边300 m内城市景观特征（不透水面比例、森林比例）及地理环境特征（高程、距海岸线距离）为解释变量，经方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）检验后，利用多元回归与多模型推断（Multi-Model Inference, AIC排名）及层次分割（hierarchical partitioning）解析各变量对降温效应的贡献。

三、研究结果

4.1. Land use and land cover change and water body dynamics（土地利用/土地覆被变化及水体动态）

1985—2022年，不透水面由10530 ha（39.1%）增至12776 ha（47.4%），"其他"用地由7167 ha（26.6%）增至7831 ha（29.1%）；水体由1830 ha（6.8%）减至1506 ha（5.6%），森林由7416 ha（27.5%）减至4830 ha（17.9%）。池塘由337个（1381 ha）减至274个（1067 ha），平均面积由40979 m²降至38941 m²，中位数由23400 m²降至19800 m²；消失池塘多位于市中心。2022年18个池塘布设浮体式太阳能板。结论：城市化伴随池塘数量减少、斑块缩小与破碎化，蓝绿空间网络退化。

4.2. Land surface temperature（地表温度）

区域平均LST由1985年30.11 ℃升至2022年33.66 ℃；池塘平均LST由28.98 ℃升至32.07 ℃。LST排序由1985年的水体＜森林＜其他＜不透水面变为2022年森林＜水体＜其他＜不透水面（水体LST高于森林）。不透水面始终最高温，高温区集中于城市化中心及交通基础设施密集带；水体与绿地形成冷岛或冷廊，2022年冷岛呈现破碎、缩小或消失趋势。

4.3. Cooling effect: Cooling distance, cooling range and cooling efficiency（降温效应：降温距离、降温幅度和降温效率）

1985年337个池塘中306个具降温效应（90.80%），平均降温距离134 m，平均降温幅度2.95 ℃（范围0.0068—9.22 ℃），平均降温效率0.0230 ℃/m（范围0.0001—0.0891 ℃/m）。2022年274个池塘中206个具降温效应（75.18%），平均降温距离增至206 m，平均降温幅度3.70 ℃（范围0.008—8.61 ℃），平均降温效率降至0.01855 ℃/m（范围0.0001—0.057 ℃/m）。结论：剩余池塘因周边高温产生更大热力梯度使降温距离与幅度增大，但单位距离降温效率下降；浮体式太阳能板覆盖的池塘丧失降温功能甚至呈热岛特征。

4.4. Influencing variables（影响变量分析）

池塘LST受城市景观特征主导——不透水面比例正相关显著（升温），森林比例负相关显著（降温），此解释力由1985年56.3%升至2022年70.7%。对降温幅度而言，池塘自身LST越低、不透水面比例越高（通过增大温差）、池塘面积越大则降温幅度越大；海拔呈正影响，距海岸线距离呈负影响。对降温效率，池塘LST呈极显著负影响（水温越低效率越高），不透水面比例呈正影响（高密度建成区温差大提升单位效率），森林比例呈负影响（周边绿地削弱温差），水体特征对降温效率的解释力由1985年78.70%降至2022年57.52%。结论：随城市化加深，周边城市景观对池塘温度及降温效应的主导作用增强；浮体式太阳能板引入未纳入模型的额外干扰使模型解释力略降。

四、讨论与结论翻译

讨论指出东播磨经历典型高密度城市化转型，池塘总数与面积缩减削弱整体降温贡献，但单体留存池塘在中心城区的降温价值上升。池塘破碎化损害生态连通性与雨洪调蓄等多重生态系统服务，需定期清淤维护。浮体式太阳能板虽助力可再生能源目标，但阻断水面蒸发散热并使部分池塘转为热岛；建议将其优先布设于低密度或工业区以最小化热舒适权衡。研究发现不透水面增加抬高了水体温度但通过强化热力梯度扩大了降温影响范围，不同于大型水体的负相关报道，体现了小型池塘的特殊响应机制。模型解释力下降反映城市—气候交互日趋复杂。

结论（翻译）：

本研究考察了日本高度城市化地区城市池塘对热环境调节的作用。1985—2022年间发生显著LULC变化，尤其森林与水体转为不透水面，伴随池塘流失与破碎化。尽管城市池塘整体降温贡献随时间减弱，留存池塘在密集建成区仍具可测降温能力。结果支持已有证据——城市蓝色空间在强化城市化下可保留降温功能，并进一步表明小型城市池塘尤在密集城区可提供可测降温效益。不同降温指标的变化提示须用多指标框架评估城市水体降温效应，在密集建成区降温效率可能随空间影响范围扩大而下降。确认浮体式太阳能板可降低甚至逆转池塘降温效应，是为既往少有关注的新兴管理约束。应提升对现存蓝色空间效益的认识以避免其在城市更新中被移除；规划过程应吸纳利益相关者参与制定池塘保护层级，优先保护高密度居住区内对脆弱人群降温效益最大的池塘。未来改造水面的工程应评估降温效应变化，浮体式太阳能板须经微气候影响评估后分区布设，市政及研究机构应建立基于卫星LST及原位温变的持续监测，并推进跨学科研究以指导适应性策略。