全 文 ：植物生态学报 2013, 37 (1): 37–44 doi: 10.3724/SP.J.1258.2013.00004
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2012-04-05 接受日期Accepted: 2012-10-24
* 通讯作者Author for correspondence (E-mail: 105946554@qq.com)
城市河道绿带宽度对空气温湿度的影响
纪 鹏1 朱春阳2 李树华3*
1黑龙江八一农垦大学农学院, 黑龙江大庆 163319; 2华中农业大学园艺林学学院, 武汉 430070; 3清华大学建筑学院, 北京 100084
摘 要 以北京市北五环清河旁侧8段不同宽度的绿带为研究对象, 分别对样地和对照样地的气温和相对湿度进行同步测定,
每2 h测定一次, 每个季节连续测定7天。结果显示: 绿带在春、夏、秋季具有增湿降温效应, 并且此效应随着绿带宽度的增加
而不断增强, 夏季的增湿降温效应最强, 春、秋季节的增湿降温效应差别不大; 绿带在冬季具有保温增湿效应, 随着绿带宽度
的增加, 保温效应不断增强, 增湿效应不断减弱。四季中, 绿带温湿度变化受环境温度的影响较大, 在一天中的14:00–16:00
时段, 春、夏、秋季增湿降温效应最强; 在此时段冬季的保温效应最弱, 增湿效应最强。
关键词 四季, 相对湿度, 河流廊道, 温度, 宽度
Effects of greenbelt width on air temperature and humidity in urban river corridors
JI Peng1, ZHU Chun-Yang2, and LI Shu-Hua3*
1Agronomy College of Heilongjiang Bayi Agricultural University, Daqing, Heilongjiang 163319, China; 2College of Horticulture & Forestry Sciences,
Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; and 3School of Architecture, Tsinghua University, Beijing 100084, China
Abstract
Aims Our purpose is to provide a scientific basis for the construction of urban river corridors. We analyzed the
effects of different widths of urban river greenbelts on air temperature and humidity.
Methods We studied eight greenbelts with different widths along the fifth ring in Beijing, China during one year.
We measured air temperature and relative humidity of the greenbelts near the river and at a control location every
two hours from 8:00 to 18:00 for seven continuous days in each season.
Important findings The greenbelt width affected the decrease of temperature and increase of humidity in spring,
summer and autumn, and the effect increased with greater width. The effect was strongest on temperature and
humidity in summer, and there was little difference between spring and autumn. The greenbelt affects the increase
of temperature and decrease of humidity in summer. The temperature effect increased and the humidity effect de-
creased with greater width. The effects of different greenbelt widths on temperature and humidity were related to
ambient temperature. It is greatest during the time that temperature was highest (14:00–16:00). The effect of
greenbelt width on the decrease of temperature and increase of humidity was strongest in spring, summer and au-
tumn, while the effect on the increase of temperature was weakest and decrease of humidity was strongest in win-
ter.
Key words four seasons, relative humidity, river corridor, temperature, width

河流廊道在景观生态学中是指河流本身以及
沿河流分布而不同于周围基质的植被带(邬建国,
2000)。河流廊道除了为城市提供重要的水源保证和
物资运输通道、增加城市景观的多样性、丰富城市
居民生活以外, 作为一类重要的生态廊道, 还具有
多种生态功能, 如栖息地、通道、过滤、屏障、源
和汇作用等(杨士弘, 2003), 并且为城市的稳定性、
舒适性、可持续性提供了一定的基础。
城市河流研究主要集中于城市化对河流的影
响, 通过对流经城市与乡村的河流的理化成分进行
对比分析, 研究城市化对河流带来的影响(Zweig &
Kitchens, 2008)。城市河岸植被绿带是城市河流廊道
的一部分, 承担着城市生态廊道的功能, 将城市郊
区的自然气流引入城市内部, 阻隔和分散城市热岛
效应(朱强, 2005)。河岸植被缓冲区的有效宽度、岸
边植被的规划设计与管理等都成为河岸植被缓冲
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区研究的主要问题(Campion & Venzke, 2011)。已有
研究表明河流廊道绿带作为缓冲区的重要性, 并且
通过样带试验分析了不同河流廊道开发利用方案
对河流生态功能的影响程度(Ehrenfeld, 2004; Pe-
terson-Smith et al., 2009)。
宽度因子对城市河流廊道生态功能的发挥具
有重要作用。廊道宽度值过小, 对敏感物种不利,
同时会降低廊道过滤污染物的功能(朱强, 2005)。10
m宽的河岸草地缓冲带可以减少95%的依附于沉积
物一起运动的磷元素, 滨河林地以及湿地能够通过
土壤微生物过程(如反硝化作用)去除约100%的氮
元素(Apan et al., 2002)。80–100 m的河岸植被缓冲
带宽度可以减少50%–70%的河流沉积物(Peterson-
Smith et al., 2009)。国内研究主要以道路两侧绿带
为研究对象(朱春阳等, 2011), 研究表明: 城市河岸
植被绿带的宽度是影响城市空气温湿效应的重要
因素, 而针对城市河流两侧绿带一年中对周围环境
的影响研究并不多见。本研究选择北京市北五环清
河旁侧不同宽度的绿带为研究对象, 进行了四季空
气温湿度观测研究, 为合理规划设计城市河流廊道
提供科学依据。
1 研究地概况和研究方法
1.1 研究地概况
研究样地选在北京市海淀区清河(清河南镇段)
附近, 地处中纬度地带, 属暖温带半湿润大陆性季
风气候, 冬季寒冷干燥, 夏季炎热多雨。全年平均
气温为11.8 ℃。年降水量为626 mm, 降水集中在夏
季, 6–8月降水量占全年降水量的85%。清河宽度
53.4 m, 水深1.2 m左右, 旁侧绿带绿化覆盖率为
50%–60%。在绿带内选择8块样地, 宽度分别为:
≤10 m (样地1)、10–20 m (样地2)、20–30 m (样地
3)、30–40 m (样地4)、40–50 m (样地5)、50–60 m (样
地6)、60–70 m (样地7)、﹥70 m (样地8)。根据试验
目标要求, 每块样地周边环境必须保持一致性, 同
时, 样地内部的植物群落结构须保持相似性(乔—
灌—草类型)。样地中乔木种类主要有绦柳(Salix
matsudana ‘Pendula’)、白蜡树(Fraxinus chinensis)、
槐(Sophora japonica)、油松(Pinus tabulaeformis)、
圆柏 (Sabina chinensis), 灌木主要为华北珍珠梅
(Sorbaria kirilowii)、迎春花(Jasminum nudiflorum)、
连翘(Forsythia suspensa)、锦带花(Weigela florida)。
地被植物以早熟禾(Poa annua)为主。研究样地的植
物群落特征见表1。
1.2 样地温湿度的测定
在河流同侧, 距河流边缘1 m 处开始测量绿带
气温和空气相对湿度。样地内部采取网格布点。每
个测试样地内重复4段测试, 4段之间距离以各段之
间相互不影响为准。每段内纵向间隔1 m选择1个样
点, 横向间隔1 m设1个点(每段横向设3个点); 测试
过程中选择不受河流影响、面积与绿带相近的裸地
为对照样地, 在对照样地选择40个点。距地面1.5 m
(人体对温湿度最敏感的感知高度)处测定空气温湿
度。对各个测试样地所测得的数据求平均值, 得到
每个测试样地的温湿度值。
测定时间选在春、夏、秋、冬四季, 分别在2010
年1、4、7、10月中旬早8:00到晚18:00进行测定, 每
2 h测定一次, 分别对8块样地及对照处的气温和相

表1 8块样地的基本资料
Table 1 Basic information of eight sampling plots
样地编号
Number of
plot
样地宽度
Width of
plot (m)
样地植物构成
Plant constitution of plot

种植密度
Planting density
(plants·m–2)
郁闭度
Canopy
density (%)
1 8 槐、连翘 Sophora japonica and Forsythia suspensa 0.087 50–60
2 15 槐、圆柏、迎春花 Sophora japonica, Sabina chinensis and Jasminum nudiflorum 0.045 50–60
3 24 槐、圆柏、连翘 Sophora japonica, Sabina chinensis and Forsythia suspensa 0.044 50–60
4 35 油松、刺柏、绦柳、木槿 Pinus tabulaeformis, Juniperus formosana, Salix matsudana
‘Pendula’ and Hibiscus syriacus
0.045

50–60
5 45 油松、槐、金银忍冬 Pinus tabulaeformis, Sophora japonica and Lonicera maackii 0.045 50–60
6 53 绦柳、油松、槐、连翘 Salix matsudana ‘Pendula’, Pinus tabulaeformis, Sophora japonica
and Forsythia suspensa
0.044

50–60
7 64 槐、白蜡树、玉兰、锦带花 Sophora japonica, Fraxinus chinensis, Magnolia denudata and
Weigela florida
0.045

50–60
8 77 银杏、油松、槐、华北珍珠梅 Ginkgo biloba, Pinus tabulaeformis, Sophora japonica and
Sorbaria kirilowii
0.045

50–60

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对湿度进行同步测定, 进行7天重复测试, 挑选晴
好无风的3天进行数据分析。
2 结果和分析
2.1 春、夏、秋、冬四季5个研究时段的气温变化
对四季中5个研究时段(8:00–10:00、10:00–
12:00、12:00–14:00、14:00–16:00、16:00–18:00)样
地的温度效应进行分析(图1–5), 春、夏、秋三个季
度温度的变化趋势是相似的, 样地均具有降温效
应, 并且随着样地宽度的增加, 降温效应也不断增



图1 春、夏、秋、冬四季8:00–10:00时段绿带与对照样地平
均气温差值的比较。
Fig. 1 Comparison of differentials of average air temperature
between greenbelts and control during 8:00–10:00 within four
seasons.



图2 春、夏、秋、冬四季10:00–12:00时段绿带与对照样地
平均气温差值的比较。
Fig. 2 Comparison of differentials of average air temperature
between greenbelts and control during 10:00–12:00 within four
seasons.
强; 分析各个时段样地的降温幅度, 春、夏、秋三
季的降温幅度与环境温度的变化相吻合, 均呈现单
峰曲线状, 即早晚温差值较小, 中午温差值较大,
在14:00–16:00降温幅度达到最大, 此时也是一天中
环境温度最高的时段, 可见环境温度直接影响绿带
的降温能力。在此研究时段内, 夏季河道绿带的降
温能力最强, 其中, 夏季降温幅度最大的绿带(样地
8)气温降到3.1 ; ℃ 其次为秋季, 秋季降温幅度最大
的绿带(样地8)气温降到1.9 ; ℃ 降温幅度最小的情
况发生在春季, 春季降温幅度最大的绿带(样地8)




图3 春、夏、秋、冬四季12:00–14:00时段绿带与对照样地
平均气温差值的比较。
Fig. 3 Comparison of differentials of average air temperature
between greenbelts and control during 12:00–14:00 within four
seasons.



图4 春、夏、秋、冬四季14:00–16:00时段绿带与对照样地
平均气温差值的比较。
Fig. 4 Comparison of differentials of average air temperature
between greenbelts and control during 14:00–16:00 within four
seasons.
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图5 春、夏、秋、冬四季16:00–18:00时段绿带与对照样地
平均气温差值的比较。
Fig. 5 Comparison of differentials of average air temperature
between greenbelts and control during 14:00–16:00 within four
seasons.


气温降到1.6 ℃。
河道绿带冬季的温度效应与春、夏、秋三季的
变化趋势是相反的, 具有保温效应, 并且随着绿带
宽度的增加, 保温能力也不断增强。对冬季5个研究
时段绿带的降温幅度分析表明, 保温变化趋势呈现
抛物线状, 与环境温度的变化相反, 早晚降温幅度
大 , 中午降温幅度小 , 保温能力最小的时段在
14:00–16:00, 这也是一天中环境温度最高的时段,
可见环境温度直接影响冬季绿带的保温能力。
对四季中样地的湿度效应进行分析(图6–10),
春、夏、秋三个季节的变化趋势相似, 均具有增湿能
力, 并且随着绿带宽度的增加, 三个季节绿带的增湿
能力也不断增强; 对三个季节的增湿幅度进行分析,
三个季节的变化趋势呈现单峰曲线状, 即早晚湿度
差值较小, 中午湿度差值较大, 其中增湿幅度最大的
时段为14:00–16:00。在此时段, 夏季各个宽度的绿带
的增湿能力最强, 增湿幅度最大的绿带(样地7), 增
湿幅度达到8.97%; 其次为春季, 增湿幅度最大的绿
带(样地8), 增湿幅度达到6.97%; 最后为秋季, 增湿
幅度最大的绿带(样地8), 增湿幅度达到5.97%。
河道绿带在冬季也具有增湿能力, 但是变化趋
势与春、夏、秋三季相反, 随着绿带宽度的增加, 冬
季绿带的增湿能力不断减弱; 对冬季绿带的增湿幅
度进行分析, 与前三季相一致, 受环境温度影响较
大, 也呈现单峰曲线状, 早晚湿度差值较小, 中午
湿度差值较大, 增湿幅度最大的时段是环境温度


图6 春、夏、秋、冬四季8:00–10:00时段绿带与对照样地平
均相对湿度差值的比较。
Fig. 6 Comparison of differentials of average air relative
humidity between greenbelts and control during 8:00–10:00
within four seasons.




图7 春、夏、秋、冬四季10:00–12:00时段绿带与对照样地
平均相对湿度差值的比较。
Fig. 7 Comparison of differentials of average air relative
humidity between greenbelts and control during 10:00–12:00
within four seasons.


最高的时段14:00–16:00。此时段增湿能力最强的是
样地1, 增湿幅度为2.7%, 增湿能力最弱的为样地8,
增湿幅度为0.87%。
对四季所有研究时段的温度、湿度效应进行综
合分析, 春、夏、秋三季河道绿带具有增温降湿效
应, 并且在三季的增湿降温能力也随着绿地的宽度
增加而不断增强; 河道绿带在夏季的增湿降温幅度
最大, 春秋季节差别不大。
2.2 3日平均气温和空气相对湿度的变化
对四季各样地3日内同一时刻的绿带气温和空
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图8 春、夏、秋、冬四季12:00–14:00时段绿带与对照样地
平均相对湿度差值的比较。
Fig. 8 Comparison of differentials of average air relative
humidity between greenbelts and control during 12:00–14:00
within four seasons.





图9 春、夏、秋、冬四季14:00–16:00时段绿带与对照样地
平均相对湿度差值的比较。
Fig. 9 Comparison of differentials of average air relative
humidity between greenbelts and control during 14:00–16:00
within four seasons.


气相对湿度的平均值加以计算, 并将四季3日内所
有时刻的气温和空气相对湿度的平均值求平均值,
计算求得每块绿带与其对照地气温和空气相对湿
度的差值进行比较分析(图11–12)。
对绿带内3日平均气温进行多重比较(Duncan’s,
p = 0.05)分析, 结果表明: 不同季节和同一绿带宽
度存在显著性差异(F = 7.083, p < 0. 05); 不同绿带
宽度和同一季节存在显著性差异(F = 66.498, p <
0. 05)。从图11可以看出, 春、夏、秋三季气温变化
趋势相似, 均具有降温效应, 并且随着绿带宽度的


图10 春、夏、秋、冬四季16:00–18:00时段绿带与对照样地
平均相对湿度差值的比较。
Fig. 10 Comparison of differentials of average air relative
humidity between greenbelts and control during 16:00–18:00
within four seasons.




图11 春、夏、秋、冬四季绿带与对照样地3日平均气温值
差异比较。
Fig. 11 Comparison of differentials of average air tempera-
ture between greenbelts and control in three days in four sea-
sons.


增加, 降温效应也不断增强; 以季节为主效应进行
多重比较分析(表2), 表明绿带宽度是影响温度效应
的主要因素; 其中样地1、2、3、4无显著性差异; 样
地4、5无显著性差异; 样地5、6、7、8无显著性差
异。以温度为主效应进行多重分析(表3), 夏季的降
温能力最强, 与春、秋、冬季存在显著性差异, 其
中夏季降温幅度最大的样地为样地8, 降温幅度达
到1.9 ; ℃ 春、秋季节降温幅度差别不大, 无显著性
差异; 冬季降温幅度最小, 与春、夏、秋三季存在
显著性差异。
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表2 季节主效应关于气温的多重比较
Table 2 Multiple comparison of season main effect about air
temperature
样地编号
No. of plot
样本数
Sample number
气温
Air temperature (℃)
1 12 –0.262 5c
2 12 –0.368 3c
3 12 –0.463 3c
4 12 –0.574 2bc
5 12 –0.920 0ab
6 12 –0.979 2a
7 12 –1.050 0a
8 12 –1.120 0a
同一列中数据后不同小写字母表示差异达显著水平(p < 0.05)。
Different small letters within the same columns show significant dif-
ference at the 0.05 probability level.



表3 绿带宽度主效应关于气温的多重比较
Table 3 Multiple comparison of greenbelt width main effect
about air temperature
季节
Season
样本数
Sample number
气温
Air temperature ( )℃
夏季 Summer 24 –1.297 1a
春季 Spring 24 –1.003 3b
秋季 Autumn 24 –0.920 0b
冬季 Winter 24 0.351 7c
同一列中数据后不同小写字母表示差异达显著水平(p < 0.05)。
Different small letters within the same columns show significant dif-
ference at the 0.05 probability level.


通过对绿带内3日平均空气相对湿度进行多重
比较(Duncan’s, p = 0.05)分析可知, 不同季节和绿
带宽度之间存在显著性差异(F = 16.106, p < 0. 05);
不同绿带宽度和季节之间存在显著性差异(F =
53.909, p < 0. 05)。图12表明, 春、夏、秋、冬季节
均具有增湿效应, 但春、夏、秋三季的相对湿度变
化趋势相似, 即随着绿带宽度的增加, 增湿能力不
断增强; 以季节为主效应进行多重比较分析(表4),
表明绿带宽度是影响湿度效应的主要因素。其中,
样地1、2、3之间无显著差异; 样地5、6、7、8之间
无显著差异, 但是与其他样地间存在显著差异。以
绿带宽度为主效应进行多重比较分析(表5), 结果
表明夏季的增湿能力最强, 秋季次之。夏、秋季无
显著性差异; 春、秋季节增湿能力差别不明显, 不
存在显著性差异; 冬季增湿能力最弱, 与春、夏、
秋三个季节存在显著性差异, 并且随着绿带宽度的
增加, 增湿能力不断减弱, 呈现出明显的干燥趋势



图12 春、夏、秋、冬四季绿带与对照样地3日平均空气相
对湿度值差异比较。
Fig. 12 Comparison of differentials of average air tempera-
ture between greenbelts and control in three days in four sea-
sons.



表4 季节主效应关于相对湿度的多重比较
Table 4 Multiple comparison of season main effect about
relative humidity
样地编号
No. of plot
样本数
Sample number
相对湿度
Relative humidity (%)
1 12 1.686 7a
2 12 2.123 3ab
3 12 2.260 0ab
4 12 2.843 3b
5 12 4.100 0c
6 12 4.383 3c
7 12 4.466 7c
8 12 4.725 0c
同一列中数据后不同小写字母表示差异达显著水平(p < 0.05)。
Different small letters within the same columns show significant dif-
ference at the 0.05 probability level.




表5 绿带宽度主效应关于相对湿度的多重比较
Table 5 Multiple comparison of greenbelt width main effect
about relative humidity
季节
Season
样本数
Sample number
相对湿度
Relative humidity (%)
冬季 Winter 24 1.190 8a
春季 Spring 24 3.460 8b
秋季 Autumn 24 4.020 8bc
夏季 Summer 24 4.621 7c
同一列中数据后不同小写字母表示差异达显著水平(p < 0.05)。
Different small letters within the same columns show significant dif-
ference at the 0.05 probability level.

纪鹏等: 城市河道绿带宽度对空气温湿度的影响 43

doi: 10.3724/SP.J.1258.2013.00004
(图12)。
综合分析四季的平均温、湿度效应可知, 春、
夏、秋三季具有增湿降温效应, 并且随着绿带宽度
的增加, 增湿降温效应不断增强; 夏季的增湿降温
效应最强, 春秋季节差别不大; 冬季具有保温增湿
的效应, 保温能力随着绿带宽度的增加而不断增
强, 增湿能力却随着绿带宽度的增加而不断减弱。
3 讨论
3.1 四季中环境温度日变化对绿带温湿度变化的
影响
绿带温湿度的日变化规律与环境温度的日变
化规律相吻合。不同植物种类的蒸腾特征各异。气
温与蒸腾速率日进程的变化趋势总体表现为随着
气温升高 , 蒸腾速率呈升高的趋势 (臧春鑫等 ,
2009)。在生长季节, 蒸腾速率受到多个环境因子的
共同影响。不同时期起主导作用的环境因子不同。
光合有效辐射是对蒸腾速率影响最强烈的环境因
子(赵鸿等, 2007)。本研究表明, 在一天当中, 春、
夏、秋三季降温增湿效应最强的时段是在环境温度
最高的时段(14:00–16:00), 主要影响因素是环境温
度。有研究认为, 柽柳(Tamarix chinensis)蒸腾作用
的日变化呈双峰曲线, 蒸腾峰谷出现在光照最强、
气温最高的中午(张文娟等, 2009)。蒸腾作用不但受
气孔阻力的影响, 而且显著地受叶温的影响。随着
叶温的升高, 蒸腾速率不断增加, 二者之间存在着
显著的正相关关系(杨文权等, 2011)。气温是影响蒸
腾效率的主要因素, 气温高, 蒸腾效率就强烈, 叶
面及土壤蒸发更多的水分, 因此降温增湿幅度更
大。本研究中, 由乔灌草复层结构组成的河岸绿带,
降温效应最强的时间段与环境温度最高的时间段
吻合, 降温效应受环境温度影响强烈。
3.2 不同季节对绿带的温湿度效应的影响
不同季节绿带的温湿度效应不一致。春、夏、
秋三季具有增湿降温效应, 冬季具有保温增湿的效
应。绿带内部产生温湿效应的主要原因是叶片水分
蒸腾及根部地表水分的蒸发作用(朱春阳等, 2011)。
研究表明, 树木处于生长旺盛期与生长初期、末期
的蒸腾速率差异很大(王孟本等, 1999)。栎子青冈
(Cyclobalanopsis blakei)平均整树日蒸腾量变化类
型为夏季高、冬春低, 秋季(旱季)随土壤水分的减少
由高到低变化(黄玉清等, 2009)。本研究中, 春、夏、
秋三季, 河岸绿带均有增湿降温的生态效应。夏季
植物处于旺盛的生长季, 光合作用与蒸腾作用强
烈, 因此增湿降温功能更强于春秋季节。冬季植物
的生理代谢进入休眠期, 因此河岸绿带的降温增湿
能力最差。
3.3 不同绿带宽度对温湿度效应的影响
城市绿带作为一个开放的生态系统, 通过系统
交换对周边环境产生影响。这种交换不仅与叶面积
指数有关, 而且还受到绿带斑块的大小、形状、植
物类型等影响(蔺银鼎等, 2006)。本研究中, 针对河
岸绿带, 宽度也是影响其与外界进行系统交换的因
素。宽度比较大的绿带, 系统稳定, 植物群落结构
较少受到外部环境的干扰。研究表明, 宽度因子对
生态廊道功能的发挥有着重要的影响。针对不同的
生态功能, 廊道有不同的宽度阈值, 从数十米到数
百米不等(朱强, 2005)。本研究中绿带达到一定的宽
度阈值后, 宽度效应才明显地表现出来, 才能保证
其功能的发挥。
3.4 河流对绿带温湿度效应的影响
河流水体在冬、夏季的白天具有降温功能, 在
夜间具有升温功能。夏季白天的降温效应大于夜间
的增温效应, 冬季则相反(王浩, 1991)。本研究中,
河流水体对河岸绿带春、夏、秋、冬四季白天均具
有降温效应, 其中夏季降温效应最大, 冬季降温效
应最弱, 与上述研究结果趋同。
河道绿带中的植物因蒸腾作用而发挥着降温
增湿的作用。在生长季节, 蒸腾速率受到多个环境
因子的共同影响, 其中, 空气湿度发挥着重要的作
用(赵鸿等, 2007)。空气湿度与蒸腾速率日进程的变
化趋势总体表现为: 随着相对湿度降低, 蒸腾速率
呈升高的趋势(臧春鑫等, 2009)。本研究表明, 在一
天当中, 春、夏、秋三季降温增湿效应最强的时段
是在相对湿度最小的时段(14:00–16:00), 此时植物
蒸腾作用最强烈, 相对湿度的降低促进了植物的蒸
腾作用。
综上所述, 河流绿带降温增湿效应的发挥是
“水绿复合”共同作用的结果, 河流水体和绿带两个
因素互相影响, 作为一个整体发挥功能。
4 结论
对四季各样地气温和空气湿度两方面的共同
效应进行综合分析, 得出如下结论: 春、夏、秋三
44 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2013, 37 (1): 37–44

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季具有增湿降温效应, 并且随着绿带宽度的增加而
不断增强; 夏季的增湿降温效应最强, 春秋季节
差别不大; 冬季具有保温增湿的效应, 保温能力随
着绿带宽度的增加而不断增强; 增湿能力却随着绿
带宽度的增加而不断减弱。四季温湿度变化受环境
温度影响较大 , 在一天中的14:00–16:00时段内 ,
春、夏、秋具有最大的增湿降温幅度; 而冬季具有
最小的保温幅度和最大的增湿幅度。
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