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    高層住宅小區(qū)建筑形態(tài)對(duì)微氣象影響研究

    2018-03-26 11:30:42李笑寒胡聃韓風(fēng)森周宏軒
    生態(tài)科學(xué) 2018年1期
    關(guān)鍵詞:塔式建筑群氣象要素

    李笑寒, 胡聃, 韓風(fēng)森, 周宏軒

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    高層住宅小區(qū)建筑形態(tài)對(duì)微氣象影響研究

    李笑寒1,2, 胡聃1*, 韓風(fēng)森1, 周宏軒1

    1. 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085 2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

    以北京逸成東苑小區(qū)為原型, 基于ENVI-met構(gòu)建塔式建筑群和板式建筑群模型, 對(duì)其在典型春季、夏季各一天1.50 m處微氣象特征進(jìn)行模擬分析。結(jié)果表明, 除夏季風(fēng)速外, 兩季節(jié)塔式和板式建筑群模型其他各微氣象要素時(shí)間序列模擬結(jié)果變化趨勢(shì)基本相同, 兩模型春季模擬結(jié)果差異較小, 而夏季模擬結(jié)果差異較大。春季, 塔式建筑群比板式建筑群平均溫度高0.16 ℃, 平均相對(duì)濕度低0.89%, 平均風(fēng)速高0.18 m·s–1, 平均輻射溫度高2.21 ℃。夏季, 塔式建筑群比板式建筑群平均溫度低0.18 ℃, 平均相對(duì)濕度低16.35%, 平均風(fēng)速低0.14 m·s–1, 平均輻射溫度高1.24 ℃。春季板式建筑群的室外熱舒適度優(yōu)于塔式建筑群, 而夏季塔式建筑群的室外熱舒適度優(yōu)于板式建筑群。該結(jié)果可為住區(qū)規(guī)劃、提高居民熱舒適度等提供參考。

    微氣象; 數(shù)值模擬; ENVI-met;舒適度; 北京

    1 前言

    城市化改變了城市形態(tài)和城市下墊面屬性, 影響了城市氣候[1]。城市擴(kuò)張導(dǎo)致城市邊界不斷外延, 城市垂直空間不斷復(fù)雜[2]。土地資源稀缺, 人口增加與集中使得城市高層建筑林立, 城市微氣象悄然改變。與此同時(shí), 人們對(duì)生活質(zhì)量的要求不斷提高, 舒適度的研究日趨重要。高層住宅小區(qū)作為當(dāng)今住宅區(qū)建造的主流, 其建筑形態(tài)與微氣象條件的相互作用影響居民生活舒適度與身體健康[3–4]。因此, 住宅建筑的結(jié)構(gòu)與形態(tài)與其室內(nèi)、室外的微氣象及熱舒適度的研究意義重大[5]。目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于住宅建筑熱舒適度的研究中探討建筑布局與室內(nèi)、室外熱環(huán)境、通風(fēng)的較多, 對(duì)建筑結(jié)構(gòu)及形態(tài)對(duì)室外空間的熱舒適度研究還不夠完善。住宅建筑按照建筑結(jié)構(gòu)[6]基本可以分為塔式建筑、單元式建筑和通廊式建筑, 其中, 塔式建筑指以共用樓梯, 電梯為核心布置多套住房的住宅; 單元式住宅指的是由多個(gè)住宅單元組合而成, 每單元均設(shè)有樓梯、電梯的住宅; 通廊式住宅是以共用樓梯、電梯通過(guò)內(nèi)、外廊進(jìn)入各套住房的住宅。而依據(jù)住宅建筑的形態(tài), 基本可分為塔式建筑和板式建筑兩類(lèi)[7], 單元式住宅及通廊式住宅的形態(tài)均屬于板式建筑。

    本研究以北京市高層住宅小區(qū)逸成東苑為研究區(qū), 于ENVI-met軟件中構(gòu)建其模型, 通過(guò)對(duì)典型春季和夏季一天中塔式建筑群和板式建筑群1.50 m處空氣溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、平均輻射溫度等微氣象要素?cái)?shù)值模擬, 對(duì)比分析不同建筑形態(tài)微氣象差異, 討論板式建筑及塔式建筑的舒適度差別, 以期為高層住宅小區(qū)中住區(qū)規(guī)劃建設(shè)及改善居民生活環(huán)境提供參考。

    2 材料與方法

    2.1 研究區(qū)概況

    北京是中華人民共和國(guó)首都, 是全國(guó)政治、文化、經(jīng)濟(jì)中心, 位于東經(jīng)115°25′至117°30′, 北緯39°26′至41°03′之間, 全市面積16410.54 km2, 其中市區(qū)面積1368.32 km2。截止2014年, 北京市人口密度達(dá)到1311人·(km2)–1。北京市人口密度巨大, 土地資源有限, 建筑容積率在全國(guó)范圍內(nèi)處于較高水平, 依據(jù)《民用建筑設(shè)計(jì)通則》[8]住宅建筑根據(jù)層數(shù)劃分為低層住宅(一層至三層)、多層住宅(四層至六層)、中高層住宅(七層至九層)、高層住宅(十層及以上)和超高層建筑(高度超過(guò)100 m), 北京市的住宅建筑除少數(shù)老舊小區(qū)仍為多層或低層建筑, 大部分住宅建筑均為高層建筑, 且高層住宅建筑的形態(tài)幾乎全部包含于塔式和板式兩種形態(tài)之內(nèi)。

    北京逸成東苑小區(qū)位于東經(jīng)116°21′北緯41°01′處, 小區(qū)東西兩側(cè)分別為板式建筑群和塔式建筑群, 各建筑的樓層數(shù)均在13層至23層之間, 均為高層住宅建筑。該小區(qū)內(nèi)綠地、涼亭、道路等建造模式相似, 且同時(shí)具有板式建筑群和塔式建筑群兩種形態(tài)建筑, 因此選取其作為研究區(qū)。

    2.2 模型構(gòu)建與數(shù)值模擬

    本研究基于北京逸成東苑小區(qū)空間分辨率為0.61 m的 Quickbird 遙感影像, 于微氣象數(shù)值模擬軟件ENVI-met構(gòu)建研究區(qū)模型, 并對(duì)典型春季和夏季一天的板式建筑群模型和塔式建筑群微氣象要素進(jìn)行數(shù)值模擬。ENVI-met的工作原理是基于三維非流體靜力學(xué)模擬城市中構(gòu)筑物表面—植被—空氣的相互關(guān)系[9], 并顯示為城市環(huán)境中小尺度空氣溫度、風(fēng)速、風(fēng)向、相對(duì)濕度等相關(guān)微氣象要素的空間分布, 模型可設(shè)置測(cè)試點(diǎn), 模擬并記錄測(cè)試點(diǎn)處的微氣象要素時(shí)間序列數(shù)值變化。ENVI-met可以模擬垂直高度200 m之內(nèi)的微氣象環(huán)境, 但考慮到人類(lèi)活動(dòng)范圍, 本文僅對(duì)高度為1.50 m處的微氣象環(huán)境模擬結(jié)果進(jìn)行分析。ENVI-met開(kāi)發(fā)至今, 已應(yīng)用于眾多領(lǐng)域, 其模擬精度已被證實(shí)達(dá)到一般研究要求[10–13], 因此本文不對(duì)模型精度及可靠性冗述。

    將遙感影像轉(zhuǎn)化為ENVI-met可以識(shí)別的. BMP 格式底圖, 分別裁剪板式建筑群和塔式建筑群區(qū)域, 并基于遙感圖像分別構(gòu)建板式建筑群模型和塔式建筑群模型。兩模型分辨率均為2 m′2 m′5 m(水平方向dx=dy=2 m, 豎直方向dz=5 m), 經(jīng)緯度設(shè)置為39.92°N, 116.56°E, 板式建筑群模型面積為300 m′130 m, 模型設(shè)置150′65′30個(gè)網(wǎng)格, 塔式建筑群模型面積為300 m′216 m, 模型設(shè)置150′108′30個(gè)網(wǎng)格, 為了弱化模型區(qū)外界環(huán)境的影響, 兩模型外均設(shè)置5個(gè)土壤嵌套網(wǎng)格??紤]均勻布點(diǎn)原則及綜合模型下墊面類(lèi)型, 兩模型均設(shè)置9個(gè)測(cè)試點(diǎn), 其中每個(gè)模型均有5個(gè)測(cè)試點(diǎn)設(shè)置在臨近建筑的小路上, 4個(gè)測(cè)試點(diǎn)設(shè)置在建筑周邊的綠地上, 軟件對(duì)每個(gè)測(cè)試點(diǎn)的微氣象指標(biāo)進(jìn)行模擬, 并記錄其時(shí)間序列結(jié)果。兩模型建成圖如圖1所示。

    圖1 塔式及板式建筑群模型圖

    北京為夏熱冬冷地區(qū), 春季氣候干燥, 溫度較低, 而夏季炎熱, 降雨前后氣象指標(biāo)與晴天差異較大, 因此本文選取模擬日期的標(biāo)準(zhǔn)是: 春季和夏季的模擬日期分別至少連續(xù)三天沒(méi)有降雨, 且氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速等氣象指標(biāo)均與春季、夏季的平均氣象指標(biāo)水平相近。因此, 模型模擬時(shí)間分別選取春季和夏季天氣晴朗的一天, 2016年4月21日和2015年8月20日。模擬輸入的氣象數(shù)據(jù)分別采用當(dāng)日北京市氣象站的分時(shí)數(shù)據(jù)。模擬開(kāi)始時(shí)間均為7: 00, 模擬時(shí)間長(zhǎng)度均設(shè)置為24 h, 其中2015年8月20日初始空氣溫度為12.00 ℃, 初始風(fēng)向設(shè)置為北風(fēng)(0°), 風(fēng)速為1.00 m·s–1, 初始相對(duì)濕度設(shè)置為88.00%, 粗糙度長(zhǎng)度使用默認(rèn)值0.10; 2016年8月20日初始空氣溫度為20.00 ℃, 初始風(fēng)向設(shè)置為北風(fēng)(0°), 風(fēng)速為3.00 m·s–1, 初始相對(duì)濕度設(shè)置為88.00%, 粗糙度長(zhǎng)度使用默認(rèn)值0.10。

    2.3 室外熱舒適度指標(biāo)選取及介紹

    熱舒適度指數(shù)是結(jié)合溫度、濕度、風(fēng)等氣象要素對(duì)人體的綜合作用, 表征人體對(duì)復(fù)雜環(huán)境條件的熱感覺(jué)。目前, 室內(nèi)熱舒適度指數(shù)較為成熟, 而室外熱舒適度指數(shù)尚未有標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算方法[14–15], 本研究使用的室外熱舒適度指標(biāo)選取的是1970 年由Fanger[16]提出的, 后經(jīng)Gagge等[17]和Jendritzky等[18]修正后的熱舒適指標(biāo)PMV(Predicted Mean Vote, PMV), PMV是基于人體舒適狀態(tài)下的熱平衡方程, 并以預(yù)測(cè)平均投票數(shù)反映人體熱感覺(jué)。PMV考慮了環(huán)境溫度、濕度、風(fēng)速、輻射換熱、表皮溫度、服裝熱阻、人體代謝率等多種因素, 能夠適應(yīng)較寬的溫度區(qū)間, 得到了廣泛的應(yīng)用, 且有較好的軟件平臺(tái)支持。PMV值將熱感覺(jué)分為七級(jí), 分別為冷、涼、稍涼、適中、稍暖、暖和熱, 與之對(duì)應(yīng)的PMV值分別為-3、-2、-1、0、1、2和3。一般認(rèn)為, -1

    +++E+E+E+E=公式1

    =(–0.036×+)×公式2

    為體內(nèi)凈得熱;為對(duì)流熱交換;為輻射熱交換;E為隱汗熱損失;E為呼吸顯熱損失;E為呼吸潛熱損失;E為潛在蒸發(fā)的熱量損失;為人體蓄熱;為代謝率(依不同的活動(dòng)量而發(fā)生變化);為人體熱負(fù)荷。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 塔式和板式建筑群模型微氣象差異

    分別將春季與夏季塔式建筑群模型和板式建筑群模型從7:00至次日6:30每半小時(shí)模型測(cè)試點(diǎn)記錄的微氣象要素模擬結(jié)果做成折線圖(圖2、圖3), 并將兩季節(jié)塔式與板式建筑群模型的微氣象要素差值時(shí)間序列做成折線圖(圖4), 圖中所有數(shù)值為塔式建筑群微氣象要素模擬結(jié)果減去板式建筑群微氣象要素模擬結(jié)果, 計(jì)算春季和夏季塔式建筑群和板式建筑群的全部時(shí)間序列微氣象要素差值平均值(表1)。

    由圖2、圖3、圖4和表1可知, 春季, 塔式和板式建筑群模型空氣溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速和平均輻射溫度的時(shí)間序列模擬結(jié)果變化趨勢(shì)基本相同, 除了平均輻射溫度以外, 其他微氣象要素模擬結(jié)果各時(shí)刻兩模型差值均較小, 而微氣象要素差值平均值說(shuō)明, 春季塔式建筑群相比于板式建筑群, 平均溫度高0.16 ℃, 平均相對(duì)濕度低0.89%, 平均風(fēng)速高0.18 m·s–1, 平均輻射溫度高2.21 ℃。

    圖2 春季塔式和板式建筑群模型微氣象模擬結(jié)果對(duì)比圖

    圖3 夏季塔式和板式建筑群模型微氣象模擬結(jié)果對(duì)比圖

    圖4 春季和夏季塔式與板式建筑群模型微氣象模擬結(jié)果差值對(duì)比圖

    表1 春季和夏季塔式與板式建筑群模型各時(shí)刻微氣象模擬結(jié)果差值平均值表

    注: 表中所有數(shù)值為塔式建筑群微氣象要素模擬結(jié)果減去板式建筑群微氣象要素模擬結(jié)果。

    夏季, 除風(fēng)速外, 塔式和板式建筑群模型其他各微氣象要素的時(shí)間序列模擬結(jié)果變化趨勢(shì)基本相同, 但相比于春季, 除平均輻射溫度外, 兩模型各時(shí)刻其他三種微氣象要素差值較大, 波動(dòng)明顯。其中空氣溫度的差值在11:30達(dá)到最大值4.16 ℃, 比春季空氣溫度差值最大值1.14 ℃高3.02 ℃; 相對(duì)濕度的差值在3:30達(dá)到最大值30.29%, 比春季相對(duì)濕度差值最大值2.38%高27.91%; 風(fēng)速的差值最大值在7:00達(dá)到最大值0.24 m·s–1, 比春季風(fēng)速差值最大值0.20 m·s–1高0.04 m·s–1; 而夏季兩模型平均輻射溫度的差值最大值在7:30達(dá)到最大值10.61 ℃, 比春季平均輻射溫度差值最大值12.25 ℃低1.64 ℃。計(jì)算兩模型夏季各時(shí)刻微氣象要素差值的平均值, 發(fā)現(xiàn)塔式建筑群相比于板式建筑群平均溫度低0.18 ℃,平均相對(duì)濕度低16.35%, 平均風(fēng)速低0.14 m·s–1, 平均輻射溫度高1.24 ℃。

    3.2 塔式和板式建筑群室外熱舒適度差異

    由于模型開(kāi)始時(shí)間都是7:00, 在模型模擬開(kāi)始時(shí)間ENVI-met并不輸出微氣象及室外熱舒適度空間分布情況, 因此本研究對(duì)8:00至次日6:00每2 h的兩模型室外熱舒適度空間分布情況進(jìn)行描述分析。

    3.2.1 春季塔式和板式建筑群室外熱舒適度差異

    由2016年4月21日模擬結(jié)果, 春季, 塔式建筑群模型和板式建筑群模型在相同時(shí)刻的熱舒適度空間分布情況十分相似。兩模型全局均在20:00至次日6:00 PMV為負(fù)值, 其余時(shí)刻PMV均為正值。8:00兩模型均為遠(yuǎn)離建筑的綠地處PMV值最低, 非綠地處(主要為小路和地面停車(chē)場(chǎng))PMV值最高, 其中僅少部分小路和地面停車(chē)場(chǎng)PMV值在(–1.00, 0.00)之間, 為舒適區(qū)域; 10:00兩模型建筑遮陰處及綠地處PMV值低, 建筑外圍地面停車(chē)場(chǎng)處PMV值最高, 塔式建筑群模型全區(qū)域PMV值范圍在–0.38—1.08之間, 比板式建筑群模型的–0.56—0.93高, 兩模型全區(qū)域均為舒適區(qū); 12:00至18:00兩模型建筑遮陰處PMV值最低, 其中塔式建筑群模型12:00和18:00建筑遮陰處PMV在0.38—0.67之間, 為舒適區(qū)域, 14:00和16:00建筑遮陰處PMV已超過(guò)了1.00, 因此14:00和16:00塔式建筑群模型全局無(wú)舒適區(qū)域; 板式建筑群模型12:00至18:00建筑遮陰處PMV均在(0.00, 1.00)之間, 這期間建筑遮陰處均為舒適區(qū)域, 除16:00和18:00部分綠地PMV值超過(guò)1.00, 其余各時(shí)刻, 綠地處PMV值也在在(0.00, 1.00)之間, 為舒適區(qū)域; 20:00至次日6:00兩模型均為建筑間綠地處PMV值最高, 其中塔式建筑群20:00全區(qū)域PMV值范圍在–0.44—–0.04之間, 全區(qū)域均為舒適區(qū), 在6:00PMV值達(dá)到全天最低, 最低值達(dá)到–3.20, 而板式建筑群在20:00和22:00全區(qū)域均為舒適區(qū)的時(shí)間, 此時(shí)PMV值在–0.85—0.06之間。兩模型均在6:00PMV值達(dá)到全天最低, 塔式建筑群模型最低值為–3.20, 板式建筑群模型最低值為–3.13。

    對(duì)比春季塔式建筑群模型和板式建筑群模型室外熱舒適度模擬結(jié)果及PMV值域區(qū)間, 從20:00至次日6:00, 塔式建筑群模型的PMV值整體低于板式建筑群模型, 此時(shí)兩模型的全空間范圍內(nèi)PMV值均為負(fù)值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更遠(yuǎn)離0; 從8:00至20:00, 塔式建筑群模型的PMV值整體高于板式建筑群模型, 而此時(shí)兩模型的全空間范圍內(nèi)PMV值均為正值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更遠(yuǎn)離0; 綜上, 在春季全天塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更遠(yuǎn)離0, 因此春季板式建筑群的室外熱舒適度優(yōu)于塔式建筑群。

    3.2.2 夏季塔式和板式建筑群室外熱舒適度差異

    由2015年8月20日模擬結(jié)果, 夏季, 塔式建筑群模型和板式建筑群模型在相同時(shí)刻的熱舒適度空間分布情況也非常相似。兩模型全局在2:00至6:00PMV為負(fù)值, 其余時(shí)刻PMV均為正值。8:00兩模型均為建筑遮陰處PMV值最低, 綠地處PMV次之, 兩模型大部分區(qū)域PMV值均在2以下, 建筑遮陰處最為舒適; 10:00至16:00, 兩模型PMV值均較高, 建筑遮陰處PMV值最低, 但板式建筑群模型建筑遮陰處PMV達(dá)到了3的水平, 即模型全區(qū)域的PMV值均達(dá)到了“熱”的水平, 無(wú)舒適區(qū)域; 而塔式建筑群模型建筑遮陰處PMV也達(dá)到了2的水平, 部分區(qū)域PMV值達(dá)到了3的水平, 無(wú)舒適區(qū)域; 18:00兩模型建筑間綠地處PMV值最低, 塔式和板式PMV最小值分別為1.23和1.69, 兩模型全區(qū)域整體感覺(jué)為“暖”, 無(wú)舒適區(qū)域; 20:00至次日6:00, 塔式建筑群模型南側(cè)綠地和板式建筑群模型所有綠地為熱源, PMV值最高, 且兩模型全區(qū)域PMV值均在(–1.00,1.00)區(qū)間, 全部區(qū)域均為舒適區(qū), 只是20:00、22:00和0:00, 非綠地處(主要為小路和地面停車(chē)場(chǎng))PMV值更接近0, 比綠地處更舒適, 而次日2:00至6:00, 綠地處PMV值更接近0, 相比于其他區(qū)域更舒適。

    對(duì)比夏季塔式建筑群模型和板式建筑群模型室外熱舒適度模擬結(jié)果及PMV值域區(qū)間, 2:00至6:00, 塔式建筑群模型的PMV值整體高于板式建筑群模型, 此時(shí)兩模型的全空間范圍內(nèi)PMV值均為負(fù)值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更接近0; 從8:00至次日2:00, 塔式建筑群模型的PMV值整體低于板式建筑群模型, 此時(shí)兩模型的全空間范圍內(nèi)PMV值均為正值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更接近0; 綜上, 在夏季全天塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更接近0, 因此夏季塔式建筑群的室外熱舒適度優(yōu)于板式建筑群。

    4 結(jié)論與討論

    本研究對(duì)北京典型高層住宅小區(qū)逸成東苑在春季和夏季一天中塔式建筑群和板式建筑群的微氣象模擬結(jié)果表明, 除夏季風(fēng)速外, 兩季節(jié)中塔式和板式建筑群模型其他各微氣象要素時(shí)間序列模擬結(jié)果變化趨勢(shì)基本相同, 兩模型的春季模擬結(jié)果差異較小, 而夏季模擬結(jié)果差異較大, 其中最大溫差達(dá)到4.16 ℃, 相對(duì)濕度的最大差值達(dá)到30.29%, 風(fēng)速的最大差值達(dá)到0.24 m·s–1, 平均輻射溫度的最大差值達(dá)到10.61 ℃??傮w來(lái)講, 春季, 塔式建筑群相比于板式建筑群, 平均溫度高0.16 ℃, 平均相對(duì)濕度低0.89%, 平均風(fēng)速高0.18 m·s–1, 平均輻射溫度高2.21 ℃。夏季, 塔式建筑群相比于板式建筑群平均溫度低0.18 ℃, 平均相對(duì)濕度低16.35%, 平均風(fēng)速低0.14 m·s–1, 平均輻射溫度高1.24 ℃。春季板式建筑群的室外熱舒適度則優(yōu)于塔式建筑群, 而夏季則相反, 塔式建筑群的室外熱舒適度優(yōu)于板式建筑群。

    不同建筑形態(tài)對(duì)建筑周邊微氣象的影響前人也有研究, 不過(guò)多數(shù)研究基于建筑布局(點(diǎn)式、行列式、圍合式等)及建筑相關(guān)參數(shù)(建筑高度、天空視域因子等)描述建筑形態(tài), 再將建筑布局及建筑參數(shù)與微氣象指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析。袁永東[20]由Suncast程序模擬不同氣候區(qū)不同建筑布局對(duì)室外熱環(huán)境的影響, 結(jié)果表明, 建筑布局對(duì)日照面積的影響在夏季較為明顯, 而冬季則不顯著, 由于日照面積直接影響空氣溫度、相對(duì)濕度等, 因此不同建筑布局在微氣象在夏季的差異要大于在冬季的差異。由于冬季和春季相比于夏季, 氣候均較為干燥且寒冷, 且塔式建筑屬于點(diǎn)式布局, 板式建筑屬于行列式布局, 二者建筑布局差異較大, 因此該研究與本研究夏季塔式和板式建筑群溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速等差異較大, 而春季時(shí)差異較小的結(jié)果相一致。李晗[21]等人基于ENVI-met模擬了青島市夏季一天內(nèi)不同建筑布局的居住區(qū)的微氣象, 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 點(diǎn)式布局的居住區(qū)相對(duì)于圍合式及行列式布局微氣象模擬結(jié)果溫度最低、風(fēng)速最大、熱島效應(yīng)最不明顯。而本文的夏季模擬結(jié)果中, 溫度模擬結(jié)果與其相同, 但風(fēng)速的模擬結(jié)果相反, 造成的結(jié)果可能與居住小區(qū)的布局有關(guān)。北京逸成東苑小區(qū)塔式建筑群附近緊鄰其他小區(qū), 建筑密度相對(duì)較大, 而板式建筑群附近緊鄰面積較大的草坪及地面停車(chē)場(chǎng), 附近較為空曠, 所以平均風(fēng)速較大。

    不同建筑形態(tài)不僅會(huì)造成周遭微氣象差異, 也對(duì)室外熱舒適度產(chǎn)生影響。羅慶[22]基于圖像分析法對(duì)城市建筑群室外熱環(huán)境進(jìn)行分析研究, 認(rèn)為建筑布局、建筑高度等影響著區(qū)域溫度分布、室外熱環(huán)境及周遭微氣象, 而建筑形式的影響又主要通過(guò)建筑陰影和天空視域因子等參數(shù)來(lái)體現(xiàn)。本文結(jié)果也顯示, 塔式和板式建筑區(qū)域的舒適度指數(shù)空間分布模式十分相似, 在有日照時(shí), 兩種建筑形態(tài)的建筑遮陰處與其他區(qū)域相差最大, 最舒適。邵宇翎[23]應(yīng)用Fluent模型在考慮了導(dǎo)熱和對(duì)流的問(wèn)題基礎(chǔ)上, 模擬夏季杭州市三個(gè)住區(qū)的室外熱環(huán)境, 認(rèn)為點(diǎn)式高層布局住區(qū)的室外熱環(huán)境優(yōu)于圍合高層與行列式多層布局住區(qū)。這與本文研究結(jié)論類(lèi)似, 本研究也認(rèn)為夏季塔式建筑群的室外熱舒適度優(yōu)于板式建筑群, 但同時(shí), 本研究對(duì)春季北京住區(qū)的模擬結(jié)果表明, 春季板式建筑群的室外熱舒適度則優(yōu)于塔式建筑群, 這說(shuō)明不同季節(jié), 由于氣候條件不同, 日照角度不同, 建筑與環(huán)境的熱交換量不同等眾多因素, 導(dǎo)致兩種建筑形態(tài)的室外熱舒適度也出現(xiàn)了差異。

    塔式和板式是高層住宅小區(qū)的兩種主要建筑形態(tài), 研究?jī)烧叩奈庀笠夭町愐云跒榻档托^(qū)熱島強(qiáng)度, 實(shí)現(xiàn)小區(qū)熱環(huán)境優(yōu)化,提高居民熱舒適度,節(jié)約建筑能耗及住區(qū)規(guī)劃等均提供幫助。春季時(shí)塔式建筑的室外熱環(huán)境相比于板式建筑較差, 應(yīng)采取盡可能的措施來(lái)降溫增濕降低風(fēng)速, 已有研究證明, 在住區(qū)種植高大的樹(shù)木, 是降溫增濕最有效的途徑, 并且具有降低風(fēng)速的作用, 同時(shí), 增加水面面積, 可以同樣提高人體舒適度[22, 24–25]?;诒本┮莩蓶|苑小區(qū)的建設(shè)情況, 其塔式建筑周邊綠地面積小且破碎, 且塔式建筑群中間空地為居民娛樂(lè)設(shè)施, 下墊面為混凝土和透水磚。因此可以考慮在北京逸成東苑小區(qū)塔式建筑的附近的草坪上增加高大喬木數(shù)量, 在居民娛樂(lè)設(shè)施區(qū)域增加綠地或水體面積, 也可將居民娛樂(lè)設(shè)施的區(qū)域的下墊面設(shè)為草地, 以改善其春季的室外熱環(huán)境; 夏季時(shí)小區(qū)板式建筑的室外熱環(huán)境相比于塔式建筑溫度、風(fēng)速高, 因此基于該小區(qū)的實(shí)際情況可以考慮將板式建筑群旁邊的地面停車(chē)場(chǎng)替換為小區(qū)綠地, 同時(shí)種植高大喬木, 且可在板式建筑群之間的塊狀綠地處增加灌木和喬木的種植面積。

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    The impact of architectural form on micrometeorology in high residential community

    LI Xiaohan1,2, HU Dan1*, HAN Fengsen1, ZHOU Hongxuan1

    1. State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center and Eco-Environmental Sciences, Beijing 100085, China2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

    In the case study for Beijing Yichengdongyuan residential community, a typical high-rise residental model of tower building and slab building was built in ENVI-met. The micrometeorology at 1.50 m above ground was simulated and analyzed on two typical clear days in spring and summer, respectively. Results showed that the time series of simulated micrometeorology of two seasons in both tower building model and slab building model had the same varying trend, except the wind speed in summer. In spring, the simulated results of two models had little difference while the difference of the simulated results of two models was significant in summer. The simulated results in spring showed that the average air temperature of tower building was 0.16 ℃ higher, the average relative humidity was 0.89% lower, the average wind speed was 0.18 m·s–1higher and the average mean radiant temperature was 2.21 ℃ higher than those of slab building. The simulated results in summer showed that tower building had lower average air temperature, relative humidity, wind speed but higher average mean radiant temperature than slab building. The lower average air temperature, relative humidity and wind speed were 0.18 ℃, 16.35% and 0.14 m·s–1, and the higher average mean radiant temperature was 1.24 ℃, respectively. In spring, the outdoor thermal comfort of slab building was better than tower building. On the contrary, tower building had a better outdoor thermal comfort than slab building in summer. The results will provide reference for residential planning and the living thermal comfort improving.

    micrometeorology; numerical simulation; ENVI-met model; thermal comfort; Beijing

    TU984.12

    A

    1008-8873(2017)01-178-08

    10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.01.024

    2016-06-14;

    2016-09-21

    國(guó)家自然科學(xué)基金(41171442,41571482); 科技部重點(diǎn)研究專項(xiàng)課題(2016YFC0502800)

    李笑寒(1992—)女, 吉林白城人, 碩士, 主要從事城市生態(tài)學(xué)研究, E-mail: lixiaohan14@mails.ucas.ac.cn

    胡聃, 男, 博士, 研究員, 主要從事城市生態(tài)學(xué)研究, E-mail: hudan@rcees.ac.cn

    李笑寒, 胡聃, 韓風(fēng)森, 等. 高層住宅小區(qū)建筑形態(tài)對(duì)微氣象影響研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2017, 36(1): 178-185.

    LI Xiaohan, HU Dan, HAN Fengsen, et al. The impact of architectural form on micrometeorology in high residential community[J]. Ecological Science, 2017, 36(1): 178-185.

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