物聯網技術支持下的城市熱環境時空變化分析

郭冠華,陳麗飛,曹 崢,吳志峰,陳穎彪

廣州大學地理科學與遙感學院,廣州 511006

城市熱環境是指城市區域內與熱有關的、影響居民生存與發展的各種外部要素組成的物理環境系統[1],它是城市生態系統最重要的大氣環境要素之一,也是城市環境狀況的綜合表征[2—4]。聯合國發布的最新報告顯示,到2030年全球城市人口將增加至60%,而人口超過1000萬的特大城市也將從33個增加到43個。大量研究表明,全球氣候變暖和城市擴張聯合作用引起的熱環境惡化對城市人居環境、生態系統服務乃至人類福祉產生嚴重影響[5—8]。隨我國城市化進程的加速推進,城市熱環境的時空變化過程及其驅動機制備受學界關注。

在時間與空間維度獲得足量的熱環境數據是進行城市熱環境研究的重要前提。近地面氣象監測一直是城市熱環境研究最直接、最傳統的技術手段[9—11],由政府部門管理的城市氣象站能提供高時間頻率的多種熱環境參數,但是站點較為分散,無法表達城市內部復雜的微氣候狀況。為了彌補城市氣象站空間分辨率的不足,學者們一直開展自主布設監測點收集包括氣溫[12—15]、風速[14, 16—17]、地面溫度[18—19]和黑球溫度[17]等熱環境參數。通過實地監測能夠獲得豐富的城市熱環境信息,但是設備的采購和維護管理帶來的人力和物力成本會大大增加熱環境實地監測的難度,在一定程度上阻礙了熱環境研究工作的推進。

近年來物聯網和傳感器技術的進步為生態環境監測與管理提供了新的理論和方法,使得生態環境動態監測更具高效性和快捷性[20]。目前,國內外學者已在生態環境監測領域逐步使用物聯網技術,如常立俠[21]提出了我國海島生態系統物聯網監測的概念和模型,李新[22]緊密圍繞國家生態監測需求,研發生態系統關鍵參量監測設備和生態物聯網關鍵技術,Matasov[23]利用物聯網技術開展了城市綠色基礎設施水分含量和光譜特征的在線監測工作,Martín-Baos[24]基于物聯網技術開發了低成本交通流量和空氣質量指數在線式監測設備,這些研究成果都為城市熱環境的高效監測工作提供了新思路。本研究嘗試基于物聯網技術構建在線式熱環境監測設備,對城市校園空間熱環境狀況進行連續高頻監測,深入挖掘微尺度下城市熱環境的時空變化特征。

1 研究區與研究方法

1.1 研究區選取和監測點設置

研究區位于廣州市番禺區的廣州大學校園內,實驗位置地處校園西南角,面積約0.16km2(圖1)。該位置綠化程度較高,有大型人工湖,校園道路主要由瀝青和透水鋪磚構成,區域內基本包含了校園典型景觀類型,可作為熱環境實驗的示范場所。本研究選擇了10個熱環境監測點,同時針對不同的科學問題,在10個監測點上布設了不同的監測設備,詳細描述如表1所示。

表1 10個測點監測參數及周邊環境情況Table 1 Measuring parameters of ten points and their surrounding landscape characteristics

圖1 研究區測點布置Fig.1 Field measurement points in the study area

1.2 熱環境相關參數獲取方法

本研究關注的熱環境參數包括太陽輻射、風速、氣溫和地面溫度,所述地面溫度是指瀝青和透水鋪磚表面的溫度平均值,典型熱環境測點的設備布設示意如圖2所示。實驗涉及的設備均使用了無線傳輸技術,即獲取的所有熱環境參數會通過公共網絡傳輸至云平臺,用戶可以直接在線地從云平臺客戶端隨時實時查看或下載數據。根據不同熱環境傳感器的供電要求,本研究設計了相應的在線傳輸和供電方式,不同的監測設備數據采集同步進行。

圖2 熱環境參數獲取設備Fig.2 Thermal environment parameters acquisition equipment

氣溫和風速:氣溫傳感器測量范圍為-40—80℃,精度±0.3℃,風速傳感器測量范圍0—30m/s,精度0.1m/s。這兩種參數使用了窄帶物聯網(NB-IoT)通訊,能夠實現設備的超低功耗運行,設備使用了3.6V 20000mAh電池,數據采集間隔設置為15min,上傳設置為720min,該設計在理論上能使設備穩定運行4年。

太陽輻射和地面溫度:太陽輻射使用光電式太陽輻射計進行測量,其測量范圍為0—1500W/m2,精度為±10W/m2。地面溫度監測使用K型熱電偶,其溫度測量范圍為-200—200℃,精度為±0.2℃,地面溫度監測是在每個測點上分別測量瀝青和透水鋪磚兩種典型材質,然后用兩種材質的平均溫度作為該測點的地面溫度。兩種傳感器使用了12V供電和4G通訊,為了盡量降低設備功耗和延長電池使用時間,本研究使用12V 20000mAH鋰電池,同時研發了一種定時開關(圖3),實現電源開關間隔和通電時長的控制。對太陽輻射和地面溫度的采集間隔和上傳間隔分別設置均為15min,即定時開關通電間隔為15min,通電時間為1min。對比發現,在沒有定時開關,即兩個傳感器常開的情況下,設備只能運行5d時間,而加入定時開關后同樣的采集間隔設置設備可持續運行3個月,大大提升了熱環境監測效率。

圖3 本研究設計的定時開關Fig.3 The timing switch designed in this study

1.3 數據處理方法

所有設備在2022年10月15日安裝完畢,并在16日0時開始收集數據。同年10月25日,從云平臺網頁端下載數據,通過01測點的降雨量數據可知,10月16日至24日內研究區無降雨。對所有獲得的數據進行小時平均處理,隨后的分析均在小時平均數據上進行。分析不同測點的熱島效應時,考慮到測點06的喬木覆蓋程度較高,能代表自然/半自然狀態下的熱環境狀況,因此選定其作為熱島效應的比較基準,即將熱島強度定義為其它測點與測點06之間的氣溫差。此外,在分析時將7:00—18:00定義為日間,19:00—06:00(次日)定義為夜間。

2 結果與分析

2.1 太陽輻射和風速變化狀況

圖4結果表明,研究時期內多為晴朗天氣,僅在10月18日、19日出現多云的情況。10月18日研究區太陽輻射量較低,正午時樓頂的自動氣象站01和測點03僅有400W/m2,被樹木遮蔽的02測點則更低。其它日期太陽輻射總量逐時變化較為平穩,具體表現為:正午時刻太陽輻射總量均達到1100W/m2左右,位于樓頂的01測點正午太陽輻射總量最高;因03測點周邊較為開敞,無任何遮擋物,其太陽輻射的變化特征與樓頂測點相似;在東南側被樹木遮蔽的測點02也表現出較強的規律性,即正午之前太陽輻射總量較低,平均值僅約180W/m2左右,而在午后,測點開始受到太陽輻射的直接影響,輻射總量較高。

圖4 01、02和03測點太陽輻射變化狀況Fig.4 Solar radiation changes of 01、02 and 03 measuring points

圖5為各測點的風速變化情況,分析結果表明10月16日至18日研究區內出現大風天氣,樓頂自動氣象站測得三天內小時平均風速為2m/s,最高風速5m/s出現在10月17日正午。其它9個測點在這三天也測得較高的風速,其中測點07和測點09的風速較其它測點高,原因是它們分別位于相對開敞的人行道上和湖面旁,通風條件相對較好。10月18日至24日期間各測點風速呈現周期性波動變化,變化規律相似。

圖5 所有測點風速變化狀況Fig.5 Wind speed changes of all measuring points

為了進一步分析不同測點之間的風速變化是否存在關聯,對各測點逐時風速值進行皮爾森相關性分析,結果如圖6所示。結果表明各測點的風速值之間存在較強關聯,相關性系數大部分都在0.5以上。位于樓頂的01測點與各測點均表現出非常強的關聯,相關性系數都在0.7以上(僅與測點06除外,相關性僅為0.49),說明樓頂測點能代表研究區的邊界條件,并主導各測點的風環境。同時,分析也發現,位置較近或者景觀特征相似的測點風速相關性會比較強,如測點07和測點08的相關性高達0.88,它們位置僅相隔20m,因此風速變化的同步性較強,但又由于測點08旁有樹木遮擋,所以風速值會較測點07低。此外,測點07與測點09、05之間的相關性也較高,表明在同一氣象條件下它們的風環境變化具有一定的同步性。部分測點之間的相關性相對較低,如測點10和06與其它測點的相關性大部分在0.5左右,顯示這些測點受研究區邊界條件的影響較低,形成相對獨立的小氣候。

圖6 所有測點風速相關性特征 Fig.6 Correlation characteristics of wind speed of all measuring points 所有相關性系數均通過0.05的置信度檢驗

2.2 日間和夜間熱島強度和風速變化特征

將所有日期的熱島強度和風速數據劃分為日間和夜間,繪制各測點的小提琴變化圖,結果如圖7、圖8所示。從圖7可以看出,不同測點的風速變化特征差異較大,07和09測點的風速變化最大,與樓頂自動氣象站的風速變化較為一致,大部分時間風速集中在0—2m/s左右,最大風速達到5m/s,其它測點風速變化較小。對比日間和夜間風速分布特征發現,日間的風速相對較高,01測點日間平均風速為1.05m/s,且有36%的時間風速在1m/s以上,相比之下夜間平均風速為0.8m/s,風速在1m/s以上時間只占17%。受到外圍邊界條件的影響,其它測點表現出類似的特征。與圖6的結果相似,測點10和06日間和夜間風速分布類似,與其它測點的變化不同,進一步說明了這兩個測點的熱環境特的獨特性。

圖7 不同測點日間和夜間風速變化小提琴統計圖Fig.7 Violin plot of wind speed during daytime and nighttime at different measuring points

圖8 不同測點日間和夜間熱島強度變化統計圖Fig.8 Violin plot of urban heat intensity during daytime and nighttime at different measuring points

以自然/半自然狀態的測點06為基準點,統計其它測點日間和夜間熱島效應變化特征,結果如圖8所示。結果發現,樓頂01測點所有時間均呈現熱島效應,日間平均熱島強度為1.73℃,日間最高熱島強度達4.72℃,夜間平均熱島強度為0.89℃,相比之下,其它測點都出現熱島和冷島效應。測點05、07和03的熱島效應變化幅度較大,日間熱島效應都十分強烈,測點07日間平均熱島強度為0.46℃,最高熱島強度達2.85℃,夜間大部分時間會出現冷島,最強冷島達到-1.27℃,其它幾個測點均有類似的變化特征。這些測點在正午左右均受太陽輻射直接影響,使得日間的熱島效應尤為明顯,到了晚上,良好的通風條件也促進了近地面的熱量散失,形成冷島效應。測點10和測點04位置相近,且周邊被建筑物和樹木包圍,從圖7看出它們的風速在研究時間內都較小,因此熱島強度變化較小。測點04受建筑物的阻擋日間沒有受到太陽輻射的直接影響,因此日間有一半時間都表現為冷島,到了晚上圍合式的建筑也阻礙了通風,使得日間吸收的熱量在夜間沒有及時擴散到大氣當中,夜間的熱島效應特別明顯。

2.3 地面溫度與氣溫相關系分析

地面溫度和氣溫的關系一直是熱環境研究的重要內容,本研究嘗試考慮風速的情況,分析02和03測點地面溫度與氣溫的關系。同樣地將數據劃分為日間和夜間,同時為了更清晰地對比二者關系的差異,將散點圖橫坐標和縱坐標設置為同一個邊界范圍,結果如圖9所示。結果表明,日間和夜間地面溫度與氣溫的關系存在明顯的差異,02和03測點的日間溫差都比較大,回歸決定系數都在0.8以上,表示地面溫度能表達氣溫約80%左右的變異程度。02測點決定系數都較高,日間和夜間分別為0.8082和0.8769,03測點日間的決定系數較低,僅為0.7774,并且數據全部集中在1∶1直線的下方,表明日間地面溫度普遍高于氣溫,這是因為該測點比較開闊,太陽輻射全天直接加熱地面,使得氣溫快速升高。上述結果可知,在有樹木遮擋的情況下,地面由于缺少太陽輻射的直接加熱,氣溫與地面溫度更為接近。夜間兩個測點地面溫度和氣溫的關系特征非常相似,由于夜間沒有太陽輻射的加熱,地面溫度與氣溫的關系更為密切,數據都分布在1∶1直線附近。此外,也發現不同大小的風速分布特征不明顯,表明風速對地面溫度和氣溫的關系影響不大,周邊景觀特征對二者的關系影響會更大。

圖9 02、03測點日間和夜間地面溫度與氣溫散點圖Fig.9 Scatter diagrams of the relationship between surface temperature and air temperature among daytime and nighttime

3 討論

基于10月16日至24日的校園微尺度熱環境監測結果,本研究發現,局部的熱環境特征與天氣邊界條件有直接關系,但由于景觀特征的局部差異,比如植被條件、建筑物分布、地面狀況(鄰近人行道或者水體)等,會直接影響局部熱環境特征,使得小尺度的熱環境狀況存在一定的時空差異,表現為熱環境的時空異質性。處于樓頂的01測點,可代表研究區熱環境特征的平均狀態,其它測點受所在位置景觀特征的影響,熱環境特征會表現不同,如02測點因樹木的遮擋,下午才能獲得更多直接的太陽輻射,03測點因為周邊都沒遮擋物,表現出與01測點相似的太陽輻射變化特征。邊界條件的風速狀況基本決定了局部位置的風速變化特征,但具體風速大小差異與樹木、建筑等可形成遮擋的景觀密切相關。如07測點地處周邊無樹木遮擋的人行道上,日間與夜間的風速都比較高,而距離僅20m遠的08測點因為旁邊樹木的遮擋風速較低。除了風速的差異,不同樹木條件提供的遮陰、蒸散發差異直接影響了07和08兩個鄰接測點的熱島強度差異。本研究的發現與Tong[14]的研究相似,他指出50m范圍內綠色植被的比例對局部熱環境產生直接影響。劉琳[17]的研究結果也表明建筑物及樹木等遮擋物對區域內部的遮蔽作用會對包括風速、黑球溫度在內的熱環境參數產生重要影響。因此,日后的熱環境實測工作需要進一步關注微尺度的時空變化特征,同時也需要在大范圍的實測中選取更有代表性的測點。

本研究發現城市熱環境在日間和夜間具有不同的時空差異,研究區日間的風速較高,夜間風速較低,熱島強度也是日間高于夜間,并且日間風速和熱島效應的波動都比夜間大,因此日間能更加凸顯景觀類型間的熱環境差異。日間在太陽輻射的作用下,地面直接被太陽的輻射能量加熱,因此地面溫度要比近地面空氣溫度高的多,建筑和樹木的遮擋形成的陰影能極大地降低近地面溫度[25—26]。過往不少熱環境實驗都只在日間進行,一方面是實驗設備安全管理需要,二是日間城市熱環境的空間異質性會更加明顯[19],日間也是人們在室外活動的主要時間段,熱環境對人體舒適度的影響更為明顯[27—29]。夜間一般風速都比較低,大氣相對穩定,在沒有太陽輻射影響的情況下,不同景觀表現出來的熱環境特征與自身熱性質直接相關。有學者研究發現,日間植被的蒸散發降溫作用會被強烈的空氣流動所抑制[30],因此夜間植被的降溫作用可能會更大。因此,需要開展長時間持續的監測,在站點尺度上獲取更為全面和細粒度的熱環境時間變化數據,并根據日間和夜間不同的熱環境形成機理進行有差別的分類探討,以全面挖掘城市熱環境時空變化過程[12, 31—32]。

在時空維度上獲取足量的溫度數據是熱環境研究的前提,遙感影像能快速地獲取城市大范圍全覆蓋的熱環境數據,具有較高的空間分辨率,但時間分辨率較低,不足以在精細的時間尺度上開展城市熱環境研究工作[33]。而城市氣象站只能提供非常稀疏的站點數據,無法實現細粒度的氣溫數據獲取,因此使用相關設備開展實地觀測是熱環境研究的主要手段[14, 31]。許多學者都認為熱環境實驗需要花費很多的人力和物力[16, 19],其核心問題在于使用的設備大部分都是離線的,即所獲取的數據都存放在設備的存儲卡內,科研人員需要花額外的時間精力在線下讀取數據才能進行下一步數據分析研究工作。相比于傳統的線下數據讀取,本研究利用物聯網技術實現了包括氣溫、風速、太陽輻射、地面溫度四種典型熱環境參數的在線傳輸,設備只需一次安裝,科研人員就能隨時隨地通過網絡查看和下載數據,在大大降低了熱環境實驗管理成本的同時,也提高了數據獲取與分析的效率。已有研究表明,物聯網和信息技術的發展可以為生態環境監測和管理提供新的理論和方法,使生態環境動態監測具備更好的實用性和便捷性[20, 22—23, 34]。因此,亟需強化物聯網技術在熱環境實測的應用工作,進一步推進熱環境研究向精細化的時空尺度深入發展。

4 結論

本研究利用物聯網技術構建了在線式校園熱環境監測設備,獲取了2022年10月16日至24日校園溫度、風速、太陽輻射、地面溫度四種參數,探討了小尺度下城市熱環境的時空異質性特征,主要結論如下:1)小尺度上校園熱環境狀況具有高度的時空異質性,這種異質性主要源于周邊建筑、植被等微尺度景觀特征的影響。小尺度下大部分測點的太陽輻射和風速特征具有一定的同步性,位于樓頂的01測點能夠代表研究區的熱環境總體特征,表現為太陽輻射和風速與其它測點的變化規律十分相似。

2)不同測點之間的風速具有較好的相關性,其中測點07和測點08的位置相隔僅有20m,它們的相關性系數為0.88,而測點10與06、07、08和09測點的相關性都比較低,個別測點受局部景觀特征的影響會形成相對獨立的小氣候。

3)各測點日間和夜間的風速和熱島強度都表現出明顯的時空差異,07和09測點的日、夜間風速變化幅度較大,夜間最大風速達5m/s,其它測點風速變化較小。不同測點的熱島強度也十分明顯,日間熱島動態變化都較大,而夜間變化較小,各測點之間的熱環境特征差異與所在位置的植被、建筑特征直接相關。

4)地面溫度與氣溫的關系較為復雜,這種關系受風速的影響不大,周邊植被和建筑遮擋對二者的關系影響會更大。二者相關性在夜間會更為密切,這是由于夜間沒有太陽輻射的直接加熱,使得地面溫度變化更為平緩,直接影響了近地面氣溫的狀況。