专业外文文献选读结课论文要求Word格式.docx
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包括操纵的建筑布局和质量，以改善白天的阴影，同时促进网站
在夜间通风和增加网站的植被覆盖，通过战略植树。
进一步的建议
为减轻城市热岛效应，城市规模的城市规划方法提出了建议。
1。
介绍
虽然有一半的世界人口成为城市居民到2006年，预测表明，中国公民人数生活在城市地区将达到50％，到2020年[1]。
正在进行的urbanizationinChinabeenposingahugepressureontheurbanthermal环境。
充分研究的现象是城市热岛（UHI）的效果，这是城市和之间的温度差
经济欠发达地区及其周边[2]。
在上海城市热岛自20世纪50年代以来，研究[3]。
城市热岛效应是一个历史的现实上海和强度得到了增强，随着时间的推移[4]。
UHI的现象是多尺度的[5]。
规模是一个非常重要的城市气候的考虑，说：
“没有认识到规模的城市气候中的作用，可能会导致严重的错误实验设计，模型的发展和解释;
结果“[6]。
一个重要的概念，以帮助了解尺度是城市冠层（UCL）和城市边界之间的区别层（UBL）[2]。
UCL的下方的空气量是指建筑屋顶的水平，主要受微观尺度城市峡谷中的进程。
这是伦敦大学学院的正上方是UBL城市总体表面的影响，是一个中等规模的现象[2]。
相比相对更均匀UBL，在UCL的气候条件可以变化显着从一个位置到另一个的，因为它在很大程度上决定于的周围条件的物理性质[7]。
如者奥克（公式
（1）[2]），在模型中的热增益在所示UCL（Q*，净波的太阳辐射量，从外观QF，人为热，包括人体代谢热释放和燃料燃烧的热释放）相当于热通量的消耗（包括QH，显热通量和量化宽松政策，潜热通量），存储（DQS）和平流（DQA）。
Q*þ
QF¼
QHþ
QEþ
DQSþ
DQA
（1）城市峡谷几何显着改变的能量流在伦敦大学学院风量和热平衡[8,9]。
““城市峡谷”的几何和物质的功能发挥建筑物/地表温度，空气的严重影响
温度和峡谷风，从而整体热条件和舒适水平[10]。
UCL热岛效应被视为一个集中体现这些复杂的影响。
“UCL热岛已被归因于在城市几何，建筑和路面材料，人为热排放和较少程度的空气污染[2,11,12]。
什么OKE二十余年前提出的因素（表1）以往任何时候都已经得到了许多发表的研究报告因为，作为总结参考。
[7,12]。
因此，要理解UCL气候的城市设计因素的影响，测得的气象参数进行检查，在有关测量周围的城市的物理特性点。
适当的城市设计策略的潜力中度UCL热环境进行了研究方面操纵建筑密度[13,14]，建筑布局/街道
方向[15,16]和绿化带[17,18]。
在规划和设计的角度来看，这是因此，能够确定和应用适当的
在快速的城市化进程对气候敏感领域的设计策略或市区重建，以容纳不断增加的人口不影响室外的舒适度，空气质量和建筑冷却能源效率[19e21]。
来自城市气候研究的知识体现在开发一些绿色建筑评价工具不同的国家，认识到城市热岛效应的缓解工作和建议适当的策略。
例如，领导在能源从美国与环境设计（LEED）提供学分作出努力，减少城市热岛效应的提供遮光现场，透水路面和太阳能反射屋顶/地面材料[22]。
建筑环境的综合评估系统效率（CASBEE）由日本开发了一个特定的子工具，即，CASBEE热岛放松（CASBEE-HI），系统五个方面评估项目的UHI放宽措施方面，即网站的通风，遮阳，地面覆盖，建筑覆面材料，与人为热源[23]。
在在中国绿色建筑评价标准，信用住宅发展，控制现场每天获得平均热岛强度在1.5C[24]。
但是，目前的版本标准并没有给出任何建议，如何实现本次减持，因此是难以指导规划建筑设计的做法，在早期阶段。
在这方面，一个经验的理解上缓解城市热岛的热冲击在本地范围内的措施，将有助于设定适当的基准。
另一方面，实证研究的基础上领域测量是具有特殊价值的数值相比的方法，在该结果可以更容易地与真实问题[25]。
实证研究的目的是建立统计关系测得的室外温度异常（城市热岛之间在选定的高层高密度的强度）和城市设计参数居住宿舍内城的上海，中国。
我们的假设是，与中尺度热岛“背景”的效果被严格控制的，一个显着的室外热异常可以解释上的关键点城市设计factors.1
2。
方法
由于Mirzaei和Haghighat指出，现场测量城市热岛研究方法有几个限制：
价格昂贵，费时，无法实现整体画面的UHI模式和达成一致的结果，即使有困难收集足够的数据，因为众多的贡献因素[5]。
事实上，本研究着重于微气候的影响城市设计参数，但对于实地考察，现场测量的气候数据的合成的regionalscale结果，中尺度和局部对微观尺度的气候。
此外，UHI模式与季节变化的背景是动态的气候（即，辐射，温度，风图案等）[3,26]地理位置的空间变化（即城市中心向郊区农村）[27]。
因此，它是不可能测量“位点特异性”这些背景（季节性气候影响，除非，地域和城市化）的影响可以得到有效控制。
因此，这项研究采用以下预防措施：
？
从地理上看，所有的网站都位于内城的上海。
在地形，海拔高度的影响，假定边际，如上海是一个平坦的冲积平原上的城市，位于网站是经过精心挑选和分组，以使每个组的网站属于在一个特定的城市气候区（UCZ）（2.1节），和中网站在每个UCZ的有界类似的景观元素（即，水体，城市公园，高速公路等）。
每一组站点同时测定;
季节性，期限分为现场测量两个天气期间，基于云的气象数据盖和空气温度（第2.3节）。
数据首先分析上UCZ的基础上，然后再与引入的一组变量，描述背景的效果，4UCZs被汇总为整体的分析。
2.1。
选址
2.1.1。
城市气候区划已开展以来，市的气候映射（UCMap）20世纪70年代在德国，评估城市化对城市的影响气候信息，并提供对气候敏感的城市规划[28]。
该方法已被开发在UCMap研究在东京，日本[29]和中国香港[30]。
多层含城市建成信息的各个方面（建筑容积密度，地面覆盖，绿化，水等）和气候数据（温度，风速，降水等）并入和处理的GIS平台。
但是，它是难以适用UCMap直接在这项研究中，因为上的详细信息建筑环境和上海的城市气候是不可用的。
本研究采用城市气候带的概念（UCZs）奥克提出的城市化控制气候的影响
[6]。
UCZ是基于这样的认识，城市影响力时其风，热湿气候呈正相关城市化强度。
的想法UCZ并非意在给出一个准确地气候的影响，城市化规模。
它的重要性是，作为奥凯指出，分类市区区类似的能力，影响城市规模的气候。
奥凯确定确定UCZ形成的三个因素：
粗糙度等级;
可以实现纵横比和内置（防渗）的比例;
UCZ根据现有的数据，关于“城市结构，城市盖，城市结构，城市新陈代谢“[6]。
使用数据可用，内城上海UCZ地图
产生基于如下假设：
中尺度气候效应的水平可分为由UCZ映射，并？
在试验点测得的气候变化在每个UCZ因此，可以在很大程度上解释了现场设计变量。
内城上海被定义为内蒙古的边界绕城高速公路和包括10个行政区域：
黄浦，静安，卢湾，徐汇，长宁，普陀，闸北，虹口，杨浦，浦东新区。
除黄浦，卢湾，静安，只有部分位于内环线内的其他七区域（图1）。
根据提供的信息由上海统计局在地区层面上，在这项研究中UCZs根据两个方面，即城市覆盖率（即，内置与分类植被），表面渗透性的程度直接相关，和城市结构是密切相关的风能，太阳能能量平衡和夜间热岛[6]。
具体来说，城市盖量化的绿化率，居住区绿地密度;
总建筑面积比andhigh被量化urbanstructureandhighrise建筑容积率，因为城市峡谷的宽高比
一般呈正相关城市密度（表2）。
考虑到气候参数，有差异是可以忽略不计内内城的太阳辐射和降水。
“夏季风的图案，但可以显着影响的温度分布：
东南风盛行在夏季带来清凉的空气从海上和逐步预热沿着它的方式进入市区。
因此，可以形成一个温度梯度，在上海
城市，它的温度变得越来越高的由东南向西北。
这是支持的比较之间的7个农村观测站（图2），基于所记录的平均日最高气温在测量过程中期：
观测台可以被分为三组，其中形成三个平行带，随着温度的逐渐增加由东南向西北（表3）。
因此，在地区西北的部分可以bewarmer比东南地区。
该UCZ应该考虑到这一点。
因此，内城分为分为四个UCZs：
西南（SW）：
由黄浦，卢湾，静安区，徐汇区和内城的部分。
虽然徐汇区一个相当高的绿化密度，低建筑密度作为一个整体内城的部分的密度和不透水的比例，徐家汇地区可以大大高于上述值。
因此，这方面的徐汇包含在SW区。
东北（NE）区域：
包括内城的一部分，杨浦，虹口和闸北区。
西北（NW）区：
包括两区普陀，长宁区;
上海市浦东新区东河区（ER）：
包括内城的部分区。
2.1.2。
丁热图
在地区层面的的上述UCZ地图显然是一个妥协由于无知的每个区域内的当地的影响力。
它
是一个区级平均值。
丁等人的热图。
被称为[31]，因此，在努力细化UCZ的地图（图3）。
丁的地图显示，夏季平均分布每日由网络测量的最大空气温度其中包括31个气象观测站。
分析的峰值温度因为其相关的热舒适性和建筑冷却负载[26]。
产生的热图是最1集中在夏季，空气温度分布上海。
7月份的30天之内，温度的测定和8月在很大程度上分享了一个平静和部分多云的天空条件。
这是符合测量期间本研究。
因此，在地图应该能够被用来一个相当高的信心。
的丁的thermalmapreasonably的反映theimpactsfromland，密度和人为热空气温度分布。
例如，峰值温度区域对应于在豫园传统的上海里弄房屋面积，具有非常高的建筑覆盖率和绿化几乎没有。
两个钢北部的工厂生产的显着较高的温度而在西侧的中山公园创造了一个清晰温度的降低，表现出的“绿洲”。
2.1.3。
所选地点
该网站的选择是基于位置时上的UCZ的地图的地盘内每个UCZ的决定，参照叠加丁的热图（图4）。
选址旨在覆盖密度很大的变化，布局和绿化属性（表4）。
所选地点的典型布局
包括直链，
2.2。
变量
在试图设计的独立变量的集合量化的热影响的现场建筑形式，密度和绿化，以及背景UHI的效果（表5）。
的详细的定义和测量方法的说明独立变量的参考文献。
[32]。
初步分析
表示热岛强度的重要关系与远，SRS，SVF，TSF，探地雷达和TVF在白天和GCR，TVF和GPR在夜间进行。
分析还表明，GR可能没有得到很好的量化绿色网站的规模，质量密度和人口密度引入量化人为热源[32]。
但是，它是很难衡量站点级叶片密度不借助地理信息系统数据库和大多数房屋管理办公室拒绝透露常住人口数据的研究。
因此，研究具有保持可变GR，并继续使用FAR作为代理的人口密度。
2.3。
测量期间
理想的气候条件对城市热岛的形成是弱风，万里无云的天空，在这些条件促进面之间的微气候的差异[2]。
本地风速（WV）是最低的，在十月及十二月，最高在三月和四月。
这是很难找到绝对清晰天上天在上海的夏季，由于季风和海洋的影响。
在上海每年平均云量（CC）
6.4e6.6程（规模范围从0到10：
0E2，清晰;
3E6，部分多云;
7E9，阴天，10日，阴[26]）的小每月的变化[26]。
通常情况下，12月有清晰的天空而的的夏季（JuneeAugust）看到更多的云盖比常年平均值。
考虑到当地的气候条件，本研究中使用的数据从测定天满足以下条件：
应该是近罚款部分多云的天空条件：
相应地，云盖应为2至6成。
风速应该是介于平静（<
0.2米/秒），光空气时（0.3e1.4米/秒）按蒲福风的大规模[33]。
徐家汇测量天的气候条件天文台总结于表6。
徐家汇天文台位于上海西南部，并用作参考
“城市”由上海气象局站。
大部分的天的部分混浊的范畴，除了7月15日，17。
根据温度和云罩，期间从7月15日至二十六号可分为夏季用电高峰的日子。
这一时期8月4日至12日，然后有雷暴高峰期后夏天天，温度显着降低，而云层高于夏季用电高峰天的时间。
这
因此，周期分类作为夏末日。
“测量日提供合适的背景条件拍摄夏季城市热岛和代表当时
夏季天空条件。
2.4。
现场工作的测量和调查
数据收集包括气候测量和网站调查。
试验点测量过程中在每个UCZ的的同期的天数（表4和表6）。
在每个站点，10e15的位置进行采样，导致134的总数测量点。
每个测量结合使用
移动导线和固定的气象站。
的空气温度（Ta）的，相对湿度（RH）和风速（WV）在每个点
横动所测定的24倍（即，八轮每连续3天），在一小时的时间间隔，从下午1点到晚上10点期间，测量期间，与一小时休息5e6pm，。
1e5pm代表一天6e10pm夜间期间。
在中午
（12e2pm），气候变化各城市面达到最大值[34]。
在一般情况下，热岛强度可以达到其
最大值权日落之后[11]，但在上海，最大夏季热岛现象一般发生3E5小时，日落之后[35]。
因此，在上述范围内调节的时间跨度包括关键时期最大的城市热岛发生。
三
四HOBO气象站，设在每个战略点站点，被用来在1分钟的时间间隔记录钽，RH和WV，
不断在测量日下午1时至晚上10时。
其中一个的HOBO站，位于中心开放每个站点空间也测风方向（WD）和全球辐射（SRS），除了上述的参数。
所有的气候在动态的天气条件下，对传感器进行了标定前场工作的一幢7层高的建筑的屋顶。
结果显示所有传感器符合出厂规格为示于表7。
统计调查是根据类似的网站气候的测量的天气条件。
就业方法和设备，包括半球形的天空视野图像使用数码相机的鱼眼镜头，反照率收购使用一组KIPP＆Zonen的辐射计测量。
表面属性的接地面积在20米半径圈中心一个测量点（W1200M2）精心记录使用调查表。
这些属性包括的百分比软，硬铺装材料。
在软质材料，子categorizationwas做区分不同的绿地类型（例如，草，灌
和树等）和水体。
在硬铺装材料，次范畴基于颜色和面料的路面上材料。
3。
分析方法和结果
该分析包括三个步骤。
首先，行为pointspecific就热岛强度的设计变量检查由UCZ方面二元回归。
二，描述性统计检查的场所的具体变量的影响背景效果。
第三，引入虚拟变量，
总体数据集从四个UCZs的组合多个线性回归分析。
3.1。
设计变量的性能上一个UCZ的基础
使用单独的区域数据的二元回归的结果示于表8。
独立的变量，涉及的总立地因子（TSF），的天空视野系数（SVF），树的视图因子（TVF），绿色地积比率（GPR），绿化覆盖率，地表反照率（GCR）（GSA），白天风速（WVD）和夜间风速（WVN）（表5）。
因变量UHI-日和UHInight的。
研究结果表明，SVF，TVF和GPR显着相关UHI天，而GPR和GCR显着相关的UHI晚在三四个UCZs。
的影响WVD和WVN的是显着在UCZs2和3中，但在1UCZ的WVN出现正与UHI晚。
4UCZs没有表示一个显着的关系GSA与的UHI天UHI-晚上。
仅TSF一贯积极的关系UHI天4UCZs在5％的水平。
大多数独立变量
似乎不相干的热岛强度在UCZ4。
总的来说，结果明智的UCZ，分析表明，SVF，TVF，GPR和TSF重要的决定UHI天;
和探地雷达和GCR是重要的在确定UHI晚。
SVF，TSF，TVF和UHIdayGPR与散点图和相关性示于图。
6。
SVF和TSF正相关UHIday的，
而TVF和GPR负相关，UHI天UCZs。
TSF达到5％的显着水平，所有UCZs和R2
值的范围为0.15〜0.47（图6a）。
R2的SVFUCZ4在5％的水平非常低，相关性并不显着。
“
的SVFUCZ4中的值的分布在0e35的范围内的限制（图6b）。
SVF狭窄的范围内，可能会影响结果。
同样，低R2值TVF和探地雷达在UCZ4的不均匀分布，即，大多数TVF值归因于0e20％范围内，三分之二以上的GPR值是内0E2（图6c和d）。
这是因为该网站南
书香UCZ4，具有非常低的树盖和叶密度（表9）。
散点图和相关的探地雷达，GCR和TVFUHInight示于图。
7。
探地雷达和GCR的相关性UHI-UCZ晚上在4，并进行了相关的TVFUHI-晚上在UCZ3和4是非常弱的负相关关系，虽然是表示在所有的三幅地块。
GPR值的分布是在UCZ（图7a）：
三分之二以上的点相当不均属于0E2的范围内，大部分的点具有高GPR来自网站智山，而最值（即大于2）点从低GPR区南星坐。
南星是相对
从人为一个小网站受到沉重的影响热。
因此，测量点与具有类似低GPR值可以大幅度地多样化，夜间温度。
同样的，GCR和TVF值的较小的点都比较分散垂直，其中大部分来自南以及（图7b和c）。
的分歧UHI晚于中低端的探地雷达，GCRTVF的分布应有助于低R2值。
考虑到相关的SVF（图7d），数据UHI晚来自UCZs2和3表示显着的正相关关系。
检测到负的关系在UCZs1和图4中，但空的零相关性的假设不能被拒绝，因为
两款机型都未能达到5％的显着水平。
因此，在统计意义上，可能出现的负相关关系
造成完全由机会。
总的来说，结果表明，较高的天空视野趋于增加在夜间热岛强度。
从理论上讲SVF最大的城市热岛呈负相关（主要是发生在夜），因为它作为散热器在控制向天空的辐射冷却夜[36]。
奥凯警告，但是，这种单一的措施可能无法描述UHI模式，即使在一个特定的城市“理想”的条件下，由于其他因素的扰动，包括热导纳，人为热释放等[7]。
调查显示不同的住宅小区地面材料和强烈的人为热，尤其是在夜间。
从的角度来看，能量平衡，更加开放的地方，因而有更高的太阳能电池在白天摄取的加热表面往往散发出更多的热量，在夜间和解除的空气温度。
未来的实验研究，需要更好地了解从上述因素影响的程度。
但它似乎很清楚，越来越多的开放性是不是一个有效的方法来提高夜间热条件的上海高层住宅小区。
WVD和WVN热岛强度的相关性图。
8。
风在所有UCZs模式显示有关的负面迹象热岛强度，除了晚上UCZ。
一个放大显示，在每个网站在UCZ1的风速也呈正相关到UHInight。
需要注意的是所测量的夜间风速UCZ1是整体相比非常低到其他UCZs，与广大
小于1米/秒。
在这样的弱风条件下，遍历，使用手持设备可能没有捕获在空气中运动的细微变化，从而导致偏离的趋势。
WV固定流浪汉站连续记录另文分析。
总体而言，没有独立的变量是能够说明大多数UHI的强度变化。
R2的值范围为0.11至0.46。
在实验研究UHI，双变量相关，通常产生相当低R2值，例如，R2内0.38e0.46为独立的一项研究中使用SVF在日本的变量[37]和R2为0.28，在一项研究中，相关的纵横比（H/W），在新加坡的夜间UHI[38]。
这表明，城市热岛问题，可以显着相关，但不能得到解决，通过一个单一的设计变量，因为有许多在人口密集的城市地区的城市热岛的形成的因素。
3.2。
在网站和区域层面的描述性统计，不同的UCZs的交叉点平均热岛之间比较
（图9）表示，密度和布局有关的影响，穿插的网站以相当高的密度和低的绿色比
展出UCZ的最低白天UHI在水平，但它们转换为最热门的夜间（例如，西岭UCZ1，男性在UCZ4）。
线性网站，密度相对较低，但高的绿色比，显示出最高的和最低UHI-天UHI-夜（例如，奕山在新疆UCZ1和书香UCZ4）。
请注意，虽然宜山路和书香是高的在现场绿覆率（GR），平均叶密度和郁闭度的最低数字，说明长满青草的阴影未开放区域优势和混合
裸露的土壤。
其实，密度和布局相媲美，表现出显着茂密的树木覆盖比例较高的网站
较冷的条件下，在白天和晚上（华力UCZ2，相比来井亭在相同的UCZ）。
最高的平均热岛天约1.4？
C被记录在知音UCZ3，和最高UHI-当晚约1.1？
C在南星UCZ4。
城市热岛的变化在每个UCZ的分析关系到现场在前面的章节中的变量。
城市热岛的变化中消失4UCZs被假定为是造成byoff现场因素，即，受季节，地域和背景影响城市化的变化。
一个比较明智的UCZ分布城市热岛强度表明此背景下城市热岛效应（图10）。
UCZs1和4均内测量的峰的夏季的一天期间，同时兼具UCZs2和3，测定在晚夏天天（表6）。
UCZs1和4之间的差异，和之间2UCZs，和3可以归因于的UCZ级的地理，土地使用和密度。
比如，UCZ2高于UCZ3在建筑密度，同时降低绿色比（表2）。
这，可以解释整体走高的UHI在UCZ21？
C.更多重要的是，区域间的差异可以强烈影响该地区的风。
的保温器状态UCZs3和4可以是归因于它们的背风侧的位置，相对于现行东南风（第2.1.1节）。
因此，在城市规模，
它是可能的，这风致热梯度覆盖热性能（例如，土地利用，地形的局部差异和密度），并在很大程度上决定了整个城市的热岛模式。
3.3。
多元回归分析多元回归分析包括了所有独立
表5中列出的变量。
Spearman等级相关测试检查与因变量的显着关系（5％的水平，双尾），并检测任何显着的互相关在独立的变量。
Spearman相关措施序刻度变量之间的关系，它也可以适用如果样品不符合正态性假设[39]。
显着的但相互关联的独立变量分别进入回归模型。
这三个分类变量被迫把所有的模型，以检查背景效果。
我们的目标是建立更简洁
模型，排除不相关的独立变量，减少的影响之间的互相关独立变量的偏回归系数。
由于UCZwise点特定的变量的影响进行了讨论第3.1节，将虚拟的多元回归变量集不包含任何互动方面，3的结果系数，从而报告“平均”部分的效果[40]。
3.3.1。
UHI-天
对于UHI-天，Spearman相关表明，Z1，Z2，Z3，天空的视角因数（SVF），总地盘因子（TSF），树视图因素（TVF），绿色的地积比率（GPR），绿化覆盖率（GCR），白天（WVD）风速，太阳辐射（SRS）和容积率（FAR）（请参阅表5）显着相关的UHI天5％的水平。
但是，会出现不同程度的相关性之间的SVF，TVF，TSF，GCR和GPRSRS和FAR也严重相关
彼此。
散点图和线性拟合估计SRS和FAR对UHI-天分别示于图。
分别为11和12，。
按照上述的方法，5intercorrelated的指向特定的变量（即，SVF，TVF，TSF，探地雷达和
表9根据测量的10个独立变量的值。
UCZUCZ。
特定位点的变量（网站的意思）站点特定的变量区变量
SVFTSFGSATVFGPRGCRWV
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