城市森林树种及其三维结构对单个树木和树群尺度上空间感热交换的季节性影响

　　本研究基于多源数据框架，通过无人机热红外、LiDAR及气象站监测，揭示72个哈尔滨城市森林群落中树种与三维结构对显热通量的季节动态影响机制，为优化城市绿地热环境提供科学依据。

　　
该研究以哈尔滨城市林业示范基地为对象，聚焦72个典型城市森林群落，通过融合无人机热红外遥感、激光雷达和便携式气象站等多源数据，系统解析了城市森林树种组成与三维结构对显热通量（SHF）的跨季节调控机制。研究发现，显热通量的时空分布特征与树种特性、林分结构及季节性气候要素存在显著耦合关系，为城市热环境治理提供了新视角。

一、研究背景与问题提出
全球城市化进程加速导致热岛效应加剧，显热通量作为地表能量平衡的重要指标，直接影响城市热环境质量。现有研究多聚焦单一驱动因子：或仅分析地表覆盖变化（Tariq et al., 2023b），或局限于特定树种（Castellví et al., 2022），或采用多年平均数据（Li et al., 2024）。这种碎片化研究模式导致对以下关键问题的认知不足：（1）不同季节对显热通量驱动机制的差异性影响；（2）个体树木与林分集群两个尺度上的协同作用；（3）中小尺度城市森林对热流调控的精准机制。

研究团队注意到三个技术瓶颈：（1）传统涡度相关法（EC）和大型闪烁测距仪（LAS）存在设备复杂、成本高昂、难以适应城市复杂地形的局限；（2）现有遥感数据多采用长时间序列统计，缺乏对单季节动态过程的解析；（3）现有三维结构解析多依赖固定平台，难以捕捉城市森林的异质性空间分布。这些技术瓶颈导致中小尺度城市森林的显热通量研究长期滞后。

二、数据集成与方法创新
研究构建了多源数据融合框架，创新性地整合了无人机热红外观测、LiDAR三维建模和地面气象站实时监测三大技术路径。具体实施中，采用三维激光雷达对森林冠层进行非接触式扫描，获取每株树木的冠层高度、枝叶扩展面积等空间参数，结合无人机多光谱成像技术获取植被指数与叶面积指数。地面观测站同步记录温度、湿度、风速等微气象要素，形成时间-空间连续的观测网络。

在数据处理方面，研究团队开发了动态校正算法，有效解决了无人机航测中大气辐射干扰、云层遮挡等难题。通过建立包含11个树种、5类林分结构的特征数据库，运用随机森林算法识别关键驱动因子，再结合帕累托优化模型剔除冗余变量，最终确定8个核心特征参数（表1）。这种机器学习驱动的特征筛选方法，显著提升了中小尺度观测数据的解释效率。

三、个体尺度上的季节性调控规律
研究发现，单株树木的显热通量响应存在显著的季节分异特征。夏季主导树种为蒙古松（SP）、白皮松（CP）和落叶松（LP），其冠层温度较背景值高2.3-4.1℃，导致显热通量峰值达18.7 W/m2。冬季则表现为蒙古栎（MO）和刺槐（SH）主导，冠层温度较环境温度低1.8-3.2℃，形成负向显热通量调节。

叶部形态学参数对SHF的调控呈现动态变化规律：春季阔叶树种因叶面积指数（LAI）达4.2-5.8，形成密集遮荫层，导致显热通量较针叶林低32%；秋季针叶树种因持叶特性，其冠层温度波动范围缩小至±0.7℃，显著提升显热通量效率。这种季节性差异在偏相关分析中达到0.78-0.89的显著水平（p<0.01）。

四、集群尺度上的空间分异特征
林分尺度的显热通量调控存在显著类型差异。阔叶林（CL）在春、秋两季显热通量调节效率较针叶林（CF）提升41-57%，这主要归因于其冠层孔隙率（0.32-0.45）形成的最佳通风廊道效应。混合林（ML）通过异质种群配置，在夏季可形成18-25℃的温差缓冲带，冬季则通过落叶层（厚度达12-18cm）有效降低地表辐射。

三维结构参数的驱动权重呈现季节迁移特征。春季主导因子为东西冠幅（P-E）和树高（H），其中P-E每增加1m2/m2，显热通量下降0.89 W/m2；秋季则转为南北冠幅（P-N）和胸径（DBH），P-N每扩大10%，显热通量提升1.24 W/m2。这种动态变化在偏相关分析中表现出显著的季节性交叉（r=0.67-0.82，p<0.001）。

五、城市热环境调控启示
研究揭示了森林"热镜"效应的时空规律：在春分（4月15日）和秋分（9月23日）前后，阔叶树种通过冠层重构实现显热通量年变幅达±4.7 W/m2；而针叶树种在夏至（6月21日）和冬至（12月21日）期间，其冠层温度波动幅度仅为±1.2℃，显示更强的显热通量稳定性。这种时空差异为精准绿化提供了理论支撑。

在林分结构优化方面，研究证实：当阔叶林占比超过60%，且冠层垂直结构呈现"宝塔型"（D-B高度比≥1.8）时，显热通量日均值可降低2.4-3.6 W/m2；而针叶林若配合30%以上落叶阔叶树种，其冬季显热通量调节效率可提升至57%。这种异质结构在72个观测点中验证了82%的适用性。

六、技术突破与应用展望
研究团队开发的无人机-激光雷达协同观测系统，实现了每0.5米×0.5米的网格化显热通量反演（RMSE=1.2 W/m2）。该系统创新性地采用多光谱数据解译冠层叶面积指数（LAI），结合热红外辐射传输模型，可突破传统方法对冠层垂直结构的简化假设。实测数据显示，该系统在10m×10m尺度上的反演精度达92%，较传统方法提升37个百分点。

在应用层面，研究提出了"三维热流调控指数"（THC Index），该指数整合了冠层孔隙率（P=0.32）、枝叶垂直分布（D-B=1.8）和树种组成（阔叶占比≥60%）三大参数。实践案例表明，当THC Index超过0.75时，城市森林的显热通量日波动幅度可降低40%以上，有效缓解"一天温差"现象。

该研究对中小尺度城市森林规划具有重要指导意义。建议：（1）春季重点选育冠幅扩展型树种（如蒙古栎），秋季优先配置落叶层厚度＞15cm的树种组合；（2）在建筑密集区，宜采用"针阔混交+冠层垂直梯度"结构，实现显热通量年调控量达±5.2 W/m2；（3）建立基于无人机热成像的动态监测系统，每季度更新林分结构参数，确保调控措施时效性。

七、学术价值与延伸方向
本研究首次构建了包含单株树木热响应特征、林分水平空间分异规律和季节性耦合机制的完整理论框架。其学术贡献体现在：（1）突破传统研究的时间分辨率限制，实现单日显热通量动态解析；（2）建立个体与集群尺度间的参数传递模型，揭示"树-林"能量交换的尺度关联性；（3）提出显热通量"双峰调节"理论，即通过冠层形态调控实现日间双峰（午前/午后）和季节双峰（春/秋）的协同控制。

未来研究可拓展至：（1）极端气候事件（如寒潮、高温热浪）对显热通量动态的扰动机制；（2）城市森林与建筑热岛的协同作用研究；（3）基于深度学习的显热通量实时反演系统开发。建议后续研究关注不同 longitude-latitude梯度下调控规律的差异性，以及森林年龄、胸径与显热通量响应的非线性关系。

该成果已应用于哈尔滨新区热环境优化工程，通过调整林分结构使夏季地表温度降低2.3-3.8℃，冬季提升2.1-3.6℃，验证了理论模型的实践价值。研究团队正在开发配套的智能决策系统，该系统可根据实时气象数据自动生成林分结构调整方案，预计可使城市热岛强度年降低0.15-0.22℃。