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user: 3. 结果与分析 3.1. 各样点观测数据 根据上述研究方法，对各个样点的观测数据进行了相应的分析，结果如表2所示。 3.2. 居住区微气候因子与各影响因素的相关性分析 采用统计学的皮尔逊(Pearson)相关系数检验了自变量对居住区风温湿的影响(表3、表4、表5)，计算结果表明：居住区内部平均气温与建筑高度、天空视域因子、三维绿量、绿地垂直结构类型之间存在极显著的相关关系，其相关系数分别为−0.815、−0.825、0.842、−0.960；平均相对湿度与上述四个参数之间也存在显著相关性，特别是与天空视域因子、三维绿量呈极显著相关，其相关系数分别为0.661、−0.204、−0.935、0.970；居住区内部平均风速与四个影响参数之间，P值都>0.05，说明风速与建筑高度、天空视域因子、植被群落三维绿量、绿地垂直布局形式之间没有显著相关性，也侧面反映了居住区风速变化的复杂性。 3.3. 天空视域因子SVF、三维绿量与温度和相对湿度的线性拟合关系 利用SPSS19软件进行SVF值、三维绿量值与居住区平均温度和相对湿度之间的线性分析(图4)。其中SVF值与温度呈正相关，线性公式为Y svf = 8.26X − 186.16，X为平均温度，R 2 = 0.8998，具有较好的拟合度。SVF值与相对湿度呈负相关，线性公式为Y svf = −5.039X + 199.47，X为平均相对湿度，R 2 = 0.8732，也具有较好的拟合度；三维绿量值与温度呈负相关，线性公式为Y 三维绿量 = −152.26X + 4403.3，X为平均温度，R 2 = 0.921。三维绿量值与相对湿度呈正相关，Y 三维绿量 = 95.35X − 2783.8，X为平均相对湿度，R 2 = 0.9418，都具有较高的拟合度。 Table 2 The average air temperature， humidity and SVF， 3D green quantity of the measuring point 测点 平均温度℃ 平均相对湿度% 平均风速m/s 天空视域因子(SVF)% 三维绿量m 3 测点1 25.8 34.9 1.1 25.8 609.3 测点2 26.1 32.8 1.0 27.6 378.2 测点3 28.9 29.5 0.9 46.9 13.2 测点4 26.9 32.3 1.3 42.0 291.5 测点5 29.5 28.1 1.2 62.2 1.6 测点6 26.8 32.7 1.1 39.1 287.6 测点7 28.3 30.0 1.2 47.6 26.5 测点8 25.6 34.7 1.6 23.8 530 测点9 28.5 30.3 2.0 48.2 27.3 测点10 25.7 34.3 1.1 28.0 463.1 测点11 27.1 31.8 1.4 32.1 257 表2. 各测点平均风温湿度及SVF、三维绿量值 Table 3 The correlation analysis between the average temperature and other independent parameter 建筑高度 绿地垂直布局形式 天空视域因子 三维绿量 平均温度 R −0.815 −0.825 0.842 −0.960 P 0.002** 0.002** 0.001** 0.000** N 11 11 11 11 表3. 各影响参数与平均温度相关分析 注：R为相关性系数，**表示在置信度为0.01时，相关性是显著的。 Table 4 The correlation analysis between the average temperature and other independent parameter 建筑高度 绿地垂直布局形式 天空视域因子 三维绿量 平均相对湿度 R 0.661 −0.204 −0.935 0.970 P 0.027* 0.047* 0.000** 0.000** N 11 11 11 11 表4. 各影响参数与平均温度相关分析 注：R为相关性系数，*、**分别表示在置信度为0.05、0.01时，相关性是显著的。 Table 5 The correlation analysis between the average value of wind speed and other independent parameter 建筑高度 绿地垂直布局形式 天空视域因子 三维绿量 平均风速 R −0.545 −0.064 0.077 −0.124 P 0.083 0.852 0.823 0.717 N 11 11 11 11 表5. 各影响参数与平均风速相关分析 说明：白天空气温度随着SVF的增加，呈现出逐渐增加的趋势。原因是较大的SVF代表较大的空间开敞度，同时可能伴随较小的植被覆盖，受到太阳辐射影响更大，引起空气升温更为迅速，同时相对湿度降低。通过对标准系数的比较发现，天空可视因子每增加10%，气温上升1.01℃，相对湿度降低1.8%。 树木主要通过树冠的遮阳以及自身的蒸腾作用实现对温湿度和辐射的调节，叶面和泥土依靠自身吸收、反射太阳辐射以及蒸腾作用降低空气及绿地内部空间温度，增加相对湿度，进而综合改善局部区域的微气候。由此，区别以往强调绿化率的观点，重视提高植被的三维绿量更能提高居住区生态效益。 3.4. 建筑高度对居住区温湿度的日变化分析 笔者根据测点楼层高度情况将数据进行了分组，分为高层和多层及对照点3组(图5)。结果表明：3组测点温度日变化趋势相似，中午温度高，早晚温度低。参照点的温度变化走势波动较大，至11 h达到温度最高值，比高层和多层最高温出现时间分别提前2 h和3 h。在温度均值上，高层 < 多层 < 对照点；相对湿度方面，对照点于8点至11点，湿度迅速下降，至11点到达最低值，而后开始回升。高层和多层在8点~15点相对湿度持续降低，分别在14点、16点湿度到达最低，相比对照点晚了3 h、5 h。在相对湿度均值上，对照点 < 多层 < 高层。说明建筑高度与居住区内部气温、相对湿度有显著相关性，其与温度呈负相关，与相对湿度呈正相关。原因是上午随着太阳辐射增强，由于高楼的相互遮阴，加之样区高层之间布置了集中式绿地，综合降低了空气温度，也说明了在一定条件下较高的楼层具有更好地的降温增湿作用。 3.5. 绿地垂直结构类型对居住区温湿度的日变化分析 结合图6可知：各类型空间温度日变化大致为单峰曲线形状，呈早晚低中午高的特点。对照点由于缺乏植被冷却，温度上升最快，至11点达到最高温。乔灌草、纯乔木、灌草、草坪分别于16点、15点、 图4. SVF值、三维绿量与温度、相对湿度的线性拟合 图5. 建筑高度对居住区温湿度日变化分析图 图6. 垂直结构对温湿度的日变化分析 12点、14点到达最高温，较之对照点分别晚了5 h、4 h、1 h和3 h，较之对照点白天平均降温分别为2.2℃、1.7℃、1.2℃和0.9℃；相对湿度方面，各空间变化趋势相似，呈现早晚高，中午低，近似“马鞍型”的特点；8点~12点间，各空间相对湿度都迅速下降，其中以对照点湿度下降幅度最为强烈，至11点到达湿度最低值，而后缓慢上升。乔灌草、纯乔木、灌草和草坪到达湿度最低值时间分别为17点、16点、16点、12点，相比对照点晚了6 h、5 h、5 h、1 h，四种绿地相比对照点白天平均增湿幅度分别为2.8%、2.7%、0.5%和0.9%，最大增湿幅度分别为4.2%、4.7%、3.3%、2.9%。说明在居住区内部绿化布局中，乔灌草和纯乔木绿地空间具体更好的降温增湿效果。