許昌市高層住宅區(qū)夏季熱環(huán)境模擬與分析

趙會兵 高歆 石宏斌

摘 要：選取許昌市一高層住宅區(qū)作為研究對象，采用ENVI-met微氣候模擬軟件建立研究區(qū)域的三維模型，分析夏季炎熱天氣條件下住宅區(qū)內(nèi)部熱環(huán)境在不同時刻的水平分布特征和垂直分布特征，同時對居民主要活動區(qū)域的氣溫分布特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明：建筑高度對氣溫垂直分布有一定的影響，建筑朝向和陰影與氣溫的水平分布有密切關(guān)系;住宅區(qū)入口處的氣溫在不同時刻的差異性最為明顯;低矮植被具有一定的降溫作用，但效果有限。

關(guān)鍵詞：高層住宅區(qū);熱環(huán)境;ENVI-met;活動空間

中圖分類號：TU119 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-5168（2019）05-0128-04

Abstract： Taking a high-rise residential area in Xuchang City as the research object， the three-dimensional model of the study area was established by using ENVI-met Microclimate Simulation software. The horizontal and vertical distribution characteristics of the thermal environment in the residential area at different times under hot summer weather were analyzed， and the temperature distribution characteristics in the main active areas of residents were also analyzed. The results show that building height has a certain influence on the vertical distribution of air temperature， building orientation and shadows are closely related to the horizontal distribution of air temperature; the difference of air temperature at the entrance of residential area is most obvious at different times; low vegetation has a certain cooling effect， but the effect is limited.

Keywords： high-rise residential district;thermal environment;ENVI-met;activity space

目前，我國正處于快速城市化階段，城市人口對住宅建設(shè)用地的需求不斷增加，形成了用地需求巨大與土地供應(yīng)短缺的矛盾。高層住宅區(qū)能夠高效利用土地資源，己經(jīng)成為大中城市住宅區(qū)建設(shè)的主要模式。然而，隨著高層住宅區(qū)建筑高度的增加、布局的緊密，建筑及地表吸收的熱量不能得到有效緩釋，致使高溫、高濕、空氣污染等城市熱環(huán)境問題日益增多[1]。

城市熱環(huán)境的形成源于自然因素、人為因素以及二者的相互作用。高層住宅區(qū)熱環(huán)境是一種小尺度的城市熱環(huán)境，主要受建筑密度、地面鋪裝材料、空間布局、建筑陰影等人為因素的影響[2-4]。在進(jìn)行高層住宅區(qū)規(guī)劃和建設(shè)時，為了降低熱環(huán)境的不良影響，可通過建設(shè)通風(fēng)廊道、增加綠化和水體面積、改變下墊面熱物理性等措施構(gòu)建適宜的熱環(huán)境[5-7]。

對小尺度熱環(huán)境的研究主要采用現(xiàn)場實(shí)測和數(shù)值模擬的方法，其中數(shù)值模擬具有快速、簡單、高效的特點(diǎn)，普遍應(yīng)用于氣候模擬與分析。ENVI-met是一種基于流體力學(xué)的微氣候數(shù)值模擬軟件，不僅可以用于微氣候模擬與分析[8]，還能用于森林的潛熱及顯熱通量模擬[9]及大氣顆粒物擴(kuò)散分析[10]。本研究使用ENVI-met建立研究區(qū)域的三維模型，分析了高層住宅區(qū)內(nèi)部熱環(huán)境的垂直和水平分布特征，以期為高層住宅區(qū)的熱環(huán)境優(yōu)化提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域?yàn)樵S昌市東城區(qū)道路主干道附近的一個住宅區(qū)，其位于東經(jīng)113.87°，北緯34.04°。該住宅區(qū)北部和西部為道路，南部為低層建筑，東部為學(xué)校，四周近距離沒有高層建筑。住宅區(qū)共有5棟高樓，最高建筑為84m，采用行列式分布。如圖1所示。

1.2 建模方法與過程

獲取研究區(qū)域的高分辨率遙感衛(wèi)星影像，經(jīng)過幾何校正后作為建立模型的底圖，識別底圖中的建筑、植被、道路等信息后，建立研究區(qū)域的三維模型。根據(jù)研究區(qū)域的特點(diǎn)及ENVI-met建模要求，沿x軸和y軸在水平方向上劃分130×130網(wǎng)格，網(wǎng)格分辨率為2m，同時增加3個嵌套網(wǎng)格，提高流入及流出邊界附近區(qū)域的模擬精度。沿z軸在垂直方向上設(shè)置25個網(wǎng)格，網(wǎng)格分辨率為7m。網(wǎng)格劃分完成后，在主模型區(qū)域內(nèi)建立建筑、綠化、道路、土壤等各種類型的下墊面模型，其中道路材質(zhì)為灰色混凝土路面，行道樹為白楊樹，樹高7m和冠幅5m，草地植株高度為20cm。建模后的二維模型如圖2（a）所示，三維模型如圖2（b）所示。

<E：＼2018-2019河南科技 上中＼2019＼2中＼《河南科技》（創(chuàng)新驅(qū)動）2月中旬刊2019年05期印刷文件及內(nèi)文排版文件＼內(nèi)文排版文件-河南科技（創(chuàng)新驅(qū)動）2019年第05期_103720＼Image＼%D92UY`$$SUD）Z]1%O0YA`1.png><E：＼2018-2019河南科技 上中＼2019＼2中＼《河南科技》（創(chuàng)新驅(qū)動）2月中旬刊2019年05期印刷文件及內(nèi)文排版文件＼內(nèi)文排版文件-河南科技（創(chuàng)新驅(qū)動）2019年第05期_103720＼Image＼9{21VZR8GP$22G}～I(xiàn)H51NEU.png>

1.3 模擬初始條件設(shè)置

在對熱環(huán)境進(jìn)行模擬時，不僅需要建筑布局、景觀結(jié)構(gòu)等下墊面資料，還需要風(fēng)速、氣溫、濕度等宏觀氣象數(shù)據(jù)。為了更好地反映室外的真實(shí)環(huán)境，使用《中國建筑熱環(huán)境分析專用氣象數(shù)據(jù)集》中的典型氣象年數(shù)據(jù)作為宏觀氣象背景數(shù)據(jù)。對7月份日平均氣溫進(jìn)行分析后，選取7月14日為夏季炎熱天氣的典型代表日，并將該日的氣象數(shù)據(jù)用于模型氣象參數(shù)的初始化設(shè)置。研究區(qū)域ENVI-met模型主要參數(shù)設(shè)置如表1所示。

2 結(jié)果模擬與分析

2.1 住宅區(qū)不同時刻氣溫的水平分布特征

從圖3可以看出，02：00最高氣溫為26.71℃，高溫區(qū)集中在住宅區(qū)東北部，南部相對較低。08：00，受日出影響，最低氣溫和最高氣溫均有所升高，住宅區(qū)南部開始大量接收太陽輻射升溫，北部則為陰影區(qū)，高溫區(qū)由住宅區(qū)東北部轉(zhuǎn)移到南部，低溫區(qū)則由原來的南部變?yōu)樽≌瑓^(qū)北部。14：00為一天中氣溫最高的時刻，最高氣溫為32.49℃，最低氣溫和最高氣溫差異為1.41℃，南部高溫區(qū)域進(jìn)一步擴(kuò)大。18：00，最高氣溫和最低氣溫相差僅為0.22℃，高溫區(qū)域主要分布在建筑物四周，低溫區(qū)域則分布在距離建筑物較遠(yuǎn)的地方。22：00，高溫區(qū)域集中在住宅區(qū)東南部，低溫分布在住宅區(qū)西部及北部。

綜上所述，一天中，白天氣溫相差較大，這主要是因?yàn)榈乇碓诎滋旖邮樟舜罅刻栞椛?，與空氣的熱交換強(qiáng)度較高。氣溫的空間分布特征表明，白天低溫區(qū)域主要集中在建筑的北部，高溫區(qū)則集中在建筑的南部;夜晚高溫區(qū)分布在建筑的北部，低溫區(qū)則分布在建筑的南部。

2.2 住宅區(qū)不同時刻氣溫的垂直分布特征

為了分析氣溫在不同高度的垂直分布特征，獲取高度為2、22、42、62m和82m處不同時刻的氣溫，結(jié)果如圖4所示。

從圖4可以看出，02：00氣溫隨著建筑高度的增加而增加;08：00氣溫隨著高度的增加而減少，高層氣溫（82m處）小于低層（2m處）0.72℃;14：00和18：00的最低氣溫垂直分布特征類似，氣溫隨著高度增加而輕微減少，中層（42m處）的最高氣溫出現(xiàn)了不同程度的增加或減小兩種情況，但高層的氣溫仍然低于低層的氣溫;22：00最高氣溫和最低氣溫均隨著高度增加而增加，增幅較小，均小于0.5℃。綜上所述，白天低層氣溫較高，氣溫隨著建筑高度的升高而逐漸降低，夜晚低層氣溫較低，且氣溫隨著高度的增加而逐漸增加。這是由于大氣對太陽短波輻射吸收能力較弱，日出后地表吸收太陽短波輻射氣溫升高，然后將熱量傳遞給近地空氣，地面釋放的熱量隨氣溫增高而增強(qiáng)，氣溫從地表到空中逐漸升高。

2.3 居民主要活動區(qū)域氣溫變化特征

居民主要活動空間是居民日常交往、鍛煉身體、溝通交流等的活動空間。為了分析住宅區(qū)主要活動空間的氣溫變化特征，本文選取位于道路、草坪、廣場、住宅區(qū)入口處9個測點(diǎn)24h氣溫模擬值作為分析依據(jù)，其中A1、A2、B1、B2位于南北道路內(nèi)，S1、S2位于東西廣場內(nèi)，G1、G2位于草坪內(nèi)，E點(diǎn)位于住宅區(qū)入口處，測點(diǎn)分布如圖2（a）所示。24h氣溫分布圖如圖5（a）所示。

從5（a）可知，選取的9個點(diǎn)位在一天中的氣溫變化趨勢基本一致，01：00—07：00，氣溫持續(xù)下降，07：00—09：00氣溫迅速上升，每小時升幅最高達(dá)2.7℃，之后進(jìn)入緩慢上升階段，15：00氣溫達(dá)到峰值，16：00開始下降，19：00氣溫下降最快，之后一直保持小幅下降趨勢。E點(diǎn)位置具有一定的特殊性，白天（09：00—18：00）的氣溫明顯高于其他點(diǎn)位;20：00之后低于其他點(diǎn)位。這主要是因?yàn)镋點(diǎn)位于入口處，兩邊均為高樓，形成氣流區(qū)，匯集了大量的氣流，該區(qū)域湍流的熱交換活躍，氣溫變化相對其他區(qū)域更為明顯。

為了研究植被的降溫作用，選取位于草坪內(nèi)的檢測點(diǎn)G1與位于廣場內(nèi)的S1點(diǎn)進(jìn)行對比，結(jié)果如圖5（b）所示。從圖5（b）可知，草坪氣溫低于廣場0.1℃。這主要因?yàn)檠芯繀^(qū)域中草坪為低矮植被且高層建筑布局較為密集，低矮植的降溫作用效果不明顯。

3 結(jié)論

本研究利用ENVI-met微氣候模擬軟件對高層住宅區(qū)的熱環(huán)境進(jìn)行模擬和分析。研究結(jié)果表明，ENVI-met能滿足小尺度熱環(huán)境模擬的要求;樓層高度對氣溫垂直分布有一定的影響，白天高層氣溫高于低層，夜晚高層氣溫低于低層;建筑陰影和朝向與氣溫的水平分布有密切關(guān)系。此外，居民主要活動區(qū)域氣溫變化特征表明，主要活動區(qū)域的氣溫分布特征大致相同，住宅區(qū)入口處的氣溫不同時刻的差異性最為顯著。低矮植被具有一定的降溫作用，但效果并不明顯。

參考文獻(xiàn)：

[1]姚遠(yuǎn)，陳曦，錢靜.城市地表熱環(huán)境研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2018（3）：1134-1147.

[2]丁沃沃，胡友培，竇平平.城市形態(tài)與城市微氣候的關(guān)聯(lián)性研究[J].建筑學(xué)報(bào)，2012（7）：16-21.

[3]周雪帆，陳宏，吳昀霓，等.基于移動測量的城市空間形態(tài)對夏季午后城市熱環(huán)境影響研究[J].風(fēng)景園林，2018（10）：21-26.

[4]羅濤，鄧勤犁，文遠(yuǎn)高，等.武漢市高密度居住區(qū)夏季室外熱環(huán)境實(shí)測分析[J].建筑熱能通風(fēng)空調(diào)，2019（1）：34-38.

[5]曹象明，王超.基于風(fēng)環(huán)境的西安市高層建筑區(qū)規(guī)劃布局策略：以曲江新區(qū)為例[J].城市發(fā)展研究，2017（8）：20-26.

[6]孫勇，潘毅群.綠化和建筑布局對住宅小區(qū)的風(fēng)熱環(huán)境影響的數(shù)值模擬分析[J].建筑節(jié)能，2016（6）：78-84.

[7]姜之點(diǎn)，彭立華，楊小山，等.街區(qū)尺度屋頂綠化熱效應(yīng)及其與城市形態(tài)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2018（19）：7120-7134.

[8]楊陽，唐曉嵐，吉倩妘，等.基于ENVI-met模擬的南京典型歷史街區(qū)微氣候數(shù)值分析[J].蘇州科技大學(xué)學(xué)報(bào)（工程技術(shù)版），2018（3）：33-40.

[9]朱宇頤，解濰嘉，黃華國.基于三維模型ENVI-met對黑河森林和北方森林的潛熱及顯熱通量模擬[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（3）：440-452.

[10]王佳，呂春東，牛利偉，等.道路植被結(jié)構(gòu)對大氣可吸入顆粒物擴(kuò)散影響的模擬與驗(yàn)證[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018（20）：225-232.