在城市热岛效应不断加剧的背景下，城市绿地被普遍认为是缓解高温、改善热舒适的重要空间资源。但一个值得追问的问题是：是不是只要增加绿地面积，就一定能带来更好的降温效果？
这篇文章给出的答案是否定的。它没有停留在“绿地多少”“绿地大小”“绿地斑块形态”这些传统指标上，而是进一步追问：绿地内部到底由什么组成？不同植物、水体、草地、硬质空间、农田等要素怎样组合？这些组合方式会不会影响降温效果？
文章以环太湖地区为研究对象，借助深度学习和高分辨率遥感影像，对城市绿地内部的生境要素进行精细识别，并进一步划分出不同生境类型，再比较它们的降温效应差异。简单来说，这篇文章把“城市绿地降温”从过去较粗略的面积、形态分析，推进到了更细致的生境类型识别与优选设计层面。
25级风景园林研究生李程
研究兴趣：面向气候适应的城市绿地生境构建与微气候调节研究
指导教师：魏冬雪老师
文献题目：《基于深度学习的城市绿地生境精细化识别与降温效应优选设计：以环太湖地区为例》
作者：王敏、孙慧怡、余谦益、汪洁琼
期刊：《风景园林》
发表时间：2026年，第33卷第3期
页码：51—61
关键词：风景园林；生境类型；降温效应；
U-Net网络架构；交叉分析；环太湖地区
一、研究背景与意义
在全球气候变暖与快速城市化的双重影响下，城市极端高温事件频发，热暴露风险持续递增。而城市绿地作为缓解热岛效应的有效途径，能够通过植物的蒸腾作用与物理遮阴有效调节并缓解局部微气候。但传统研究多关注绿地规模、布局结构、形态特征、植被群落规模等方面，对绿地内部不同要素组合的降温差异关注不足。随着城市绿地建设进入提质增效阶段，单纯依靠绿地面积和空间分布已经难以满足其精细化治理需求。因此，有必要从生境类型视角出发，识别绿地内部的林地、水体、草地、硬质空间、农田等要素组合，并进一步比较不同生境类型对城市热环境的调节作用。
文章以不同于以往对城市绿地的规模、面积等研究，重点以植物生境群落内部结构作为研究切入视角着重回答三个问题
第一，如何突破传统研究方法的局限，实现大尺度、高精度的植物生境内部结构的绿地生境要素识别与细分？
第二，在城市的不同类型绿地生境，在降温效应上呈现怎样的差异与分异规律？
第三，针对当前绿地规划偏重“量控”而轻视“质控”的问题，如何将具体的理论规律转化为具体的空间导控与设计指引？
二、研究对象及数据基础
文章选择以长三角环太湖地区作为研究区域。该区域以太湖为核心，包括苏州、无锡、常州、湖州4个城市及其下辖16个县级行政单元，面积约1.30万平方千米。它既具有丰富的蓝绿生态基底，又同时面临着明显的城市热环境压力，非常适合用来研究不同绿地生境类型的降温效应差异。
文章的数据主要由城市绿地样本数据、高分辨率遥感影像数据、地形数据、行政区划数据和地表温度数据共同构成。其绿地矢量数据通过OpenStreetMap平台获取、研究所需的遥感数据以2022年夏季为主，采用18级WGS84无偏移GoogleEarth卫星地图数据产品、高程数据则使用GoogleEarth数字高程模型、行政区划数据为2024年省市县三级行政区划矢量数据，数据来源于天地图，地表温度数据来源于GoogleEarthEngine开源遥感数据云计算平台，获取了美国地质调查局发布的Landsat8Level2Collection2Tier1数据集。
图1研究区范围及城市绿地研究样本分布
（图片来源于参考文献）
三、研究方法
文章构建了一套从城市绿地要素识别到效能评估的精细化空间分析框架。在空间基底构建阶段，文章依托环太湖地区筛选出的508个大型城市绿地样本，采用300m×300m的空间网格，划分出25,983个独立研究单元，为后续生境特征的识别及不同生境群落对降温效能的探究奠定了数据基础。
在此基础上，为突破传统人工解译大范围影像效率低下的局限，文章引入了U-Net-ResNet50深度学习语义分割模型。文章首先参照相关生境类型划分思路对局部卫星瓦片中的硬质广场、密林、疏林、水体及各类农田等11种核心生境要素进行人工勾绘与标注，以此构建有监督学习的基础训练数据集。在完成模型的训练与验证后，最终实现了对全域海量研究单元生境要素的批量语义分割与提取。经验证，该模型的平均交并比（mIoU）与平均像素精度（mPA）分别达到83.95%与94.59%，且平均精确率与召回率也达到了88.41%与94.59%，证实了其在生境要素提取上的高稳定性和鲁棒性。
继而，文章为突破单一要素分析的局限以及更深一步刻画生境复合特征，进一步引入K-means无监督聚类算法。通过计算各生境要素在单元内的面积占比，并叠加归一化海拔高程、平均坡度等地形因子以及城乡空间属性，文章将高度异质化的绿地斑块系统聚类为6大一级生境类型与39类二级生境类型。最终，在降温效能评估层面，研究确立了地表平均温度（表征整体降温水平）与地表最高温度（表征局部极端高温缓解能力）两大核心指标。借助交叉分析法，深入剖析并量化了上述生境类型在城镇区与城郊区环境下的降温效应差异及其空间分异规律。
表1环太湖地区城市绿地生境类型智能识别结果与分类体系
（图片来源于参考文献）
图4生境降温效应的城乡差异交叉分析（图片来源于参考文献）
四、研究结论与规划启示
研究证实，城市绿地的降温效能不仅受制于规模与形态，更与其内部不同要素组合而成的生境特征具有深刻的耦合关系。交叉分析显示，不同一级生境类型的降温能力存在显著分异，整体呈现为：林地型生境>滨水复合型生境>植被复合型生境>农田复合型生境>草地型生境>硬质型生境。其中，林地型与滨水复合型生境凭借乔木冠层的遮阴、蒸腾作用以及水-陆热量交换机制，构筑了高效的降温基底；而构成要素单一的草地型与硬质型生境，其温度调节能力则最弱，反映出单一开敞或高硬化空间在缓解极端高温时的局限性。
同时，绿地生境的降温效应呈现出显著的城乡梯度特征。城郊区生境自然化程度高、人为干扰少，生态系统结构相对完整，具备更强的自我调节韧性与温度稳定性；反之，城镇核心区受高强度人类活动与建设开发干扰，绿地斑块多呈孤岛化与破碎化，其降温效能极易受周边热环境波动的削弱。
五、基于降温效应的城市建设与生境规划响应
文章对城市绿地规划的深层启发在于：面对气候变化，热岛效应的缓解不能仅停留在“增加绿化面积”的粗放阶段，而必须深入到特定尺度的生境要素组合中，开展精细化的空间干预。
过去的城市绿地系统规划多侧重于绿地率、公园服务半径等“量控”与“位控”指标，难以直观反映绿地的实际气候调节效能。未来在高温适应型城市建设中，应引入双维度导控体系：在宏观层面落实主体生境类型的空间落位，在微观层面从单一要素控制转向多要素（如乔灌草复合度、林-水协同度、水面率等）的组合导控，通过要素间的协同作用最大化有限空间的降温效能。
数据表明，林地型生境与多层植被复合型生境具有最强的降温能力。在城市公园更新中，应尽量避免大面积单一的开敞草坪与硬质广场。相反，应充分利用微地形（如利用陡坡地形规划密林生境），构建“乔-灌-草”立体复合群落。通过高大乔木遮阴、灌木层阻滞热量传导以及草地与密林间的温差驱动局部空气对流，形成更高效稳定的遮阴与蒸腾散热系统。
滨水复合型生境的降温能力显著，且高度依赖水面率与岸带植被结构。这提示城市滨水更新不应过度追求大面积的硬质亲水平台和景观开敞面，而应严格控制不透水硬质铺装比例。应保留或重建具备一定宽度的生态植被缓冲带，种植耐水湿的高大乔木，利用“林-水复合”结构减少水体受热升温，促进水陆热量交换，使其成为高效的气候调节生态廊道。
在广场用地改良中，植入气候适应性的复合生境要素，硬质型生境在所有类型中降温能力最弱，局部热暴露风险极高。这要求城市广场必须从纯粹的“硬质活动场”向“可遮阴、可渗透”的复合空间转型。在必须保留的硬质空间中，应优先采用透水环保材料，并嵌合疏林生境、生态棚架或雨水花园等要素，以阻断极端高温的连片分布。
这篇文章对我的主要启发在于，它真正把“绿地降温”从宏观指标拉回到了空间设计可以操作的层面。
过去我们说城市绿地可以降温，常常容易陷入一种笼统表达：增加绿量、提高绿视率、优化斑块格局。但落实到设计中，仍然会遇到问题：到底该种什么？水体和林地怎么组合？草坪是否一定有用？硬质广场是否一定是负面因素？不同类型绿地是否应该采用不同生境策略？
这篇文章有了很明确的回答，城市绿地的降温效应不是单一要素决定的，而是由生境组合共同塑造的。绿地不是越“绿”越好，而是要看它的结构是否合理、层次是否完整、蓝绿关系是否协同、是否能适应所处的城市区位。
对于后续研究来说，这篇文章也为我提供了一个很好的方法参照：先通过遥感和深度学习识别生境类型，再叠加热环境指标进行效应比较，最后将结果转译为规划设计导则。这个路径既有数据支撑，又能回应风景园林学科对于空间设计和实践转化的要求。
总体来看，这篇文章的价值在于，文章以不同于以往的城市绿地的“大尺度，大规模”的视角切入研究而是在以往的城市绿地基础之上探究了更细致化的植物生境类型组合，并且对于不同的植物生境类型又探究了其在城市热岛方面的降温效能，并且最后文章并没有在结论之后便结束而是把得出的结论应用到了具体的策略设计上面。
对于城市建设而言，未来的绿地系统优化不能只追求面积增加，还应重视生境结构优化。真正有效的进行城市降温，不只是“多留绿地”，而是要让绿地内部形成更合理的生态结构、更连续的蓝绿网络和更适宜人的微气候环境。
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