建筑三維空間形態(tài)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)、空氣溫度和相對(duì)濕度的影響

李 楨,胡 聃,趙艷華

1 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085

2 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

3 中國環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012

4 國家環(huán)境保護(hù)區(qū)域生態(tài)過程與功能評(píng)估重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100012

城鎮(zhèn)化導(dǎo)致城市區(qū)域的地表覆蓋類型和空間結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化[1—3],進(jìn)而影響了近地表能量平衡[4]、物質(zhì)循環(huán)等生態(tài)過程,導(dǎo)致了一系列生態(tài)環(huán)境問題,如空氣污染、生物棲息地破碎與生物多樣性下降、熱島效應(yīng)等[5—7]。

近年來,城市三維信息獲取技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了三維空間形態(tài)研究[8—10]。各研究所建立的三維指標(biāo)可分為:高度指標(biāo)、體積指標(biāo)、綜合指標(biāo)及建筑群陣列等[11],如Liu等通過構(gòu)建城市建筑三維指標(biāo)體系探討遼寧中部城市群不同城市的建筑特征[12]；Kedron等通過景觀生態(tài)學(xué)基本指標(biāo)(如建筑數(shù)量等)、多樣性和復(fù)雜性等指標(biāo)分析了新奧爾良城區(qū)建筑景觀的變化[13]；Liu等發(fā)展了一套多尺度下量化建筑三維空間形態(tài)的景觀指數(shù)體系,并分析了不同局地氣候分區(qū)(LCZs)的建筑形態(tài)特征[14]。

當(dāng)前,城市能量平衡過程的觀測(cè)關(guān)注城市和郊區(qū)、城市內(nèi)部的異質(zhì)性,受限于觀測(cè)站點(diǎn)的數(shù)量,無法量化城市三維形態(tài)與能量通量的關(guān)系[15—16]。數(shù)值模擬技術(shù)為量化城市三維形態(tài)與能量通量的關(guān)系提供了途徑[17]。城市三維空間形態(tài)與微氣候存在非線性關(guān)系,已有的研究多揭示兩者的線性關(guān)系,三維空間形態(tài)指標(biāo)多集中在高度、容積率和天空可視度等有限的指標(biāo)上[18—20]。Tian等建立了北京市小區(qū)尺度上,空氣溫度與二維/三維空間形態(tài)的線性關(guān)系,得出主要結(jié)論:二維和三維形態(tài)對(duì)空氣溫度的影響同等重要[18]。基于此,本文選取更能反映城市緊湊性與復(fù)雜性[13,21],與生態(tài)氣象過程密切相關(guān)的三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù),結(jié)合數(shù)值模擬技術(shù)和增強(qiáng)回歸樹來探討城市三維空間形態(tài)與能量通量/空氣溫度/空氣相對(duì)濕度的非線性關(guān)系,以期為城市建筑形態(tài)的優(yōu)化設(shè)計(jì),可持續(xù)城市空間格局的構(gòu)建提供方法學(xué)策略。

1 研究區(qū)概況

北京市(115°25′—117°30′E, 39°28′—41°05′N),坐落于華北平原北部,屬北溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候,四季分明。年降雨量約600 mm,年均溫度接近14℃。隨著城市化的快速發(fā)展,北京市在水平方向和垂直方向上持續(xù)擴(kuò)張,導(dǎo)致其二維/三維景觀格局發(fā)生明顯變化[22](圖1)。

圖1 研究區(qū)及氣象觀測(cè)站點(diǎn)

2 研究方法

2.1 ENVI-met模型驗(yàn)證

大渦模擬技術(shù)和計(jì)算流體力學(xué)軟件被廣泛應(yīng)用于城市微氣候的數(shù)值模擬研究中[17],ENVI-met軟件因其高空間、時(shí)間分辨率(水平空間分辨率:0.5—10 km,時(shí)間分辨率:10 s),綜合考慮建筑物-植被-土壤-大氣的相互作用而被城市生態(tài)氣象、城市空間異質(zhì)性研究以及城市規(guī)劃設(shè)計(jì)實(shí)踐所采用。ENVI-met軟件是德國波鴻大學(xué)Bruse等基于流體力學(xué)、熱力學(xué)和城市氣象學(xué)等相關(guān)理論開發(fā)的三維微氣候模擬軟件[23],可輸出空氣溫度、空氣濕度、感熱通量和潛熱通量等參數(shù)。

首先,選擇氣象站點(diǎn)A和氣象站點(diǎn)B附近區(qū)域驗(yàn)證模型可靠性(圖1)。模擬區(qū)域大小為120 m×120 m,模型網(wǎng)格分辨率分別為dx=2m,dy=2m及dz=3m (dx和dy分別為水平方向X、Y的分辨率,dz為垂直方向Z的分辨率),共有網(wǎng)格60×60×30個(gè)。分別統(tǒng)計(jì)2020年1月、7月空氣溫度和相對(duì)濕度的平均值,選取該月份與平均值最接近的一日的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證。本文選擇空氣溫度和相對(duì)濕度作為精度驗(yàn)證指標(biāo),并采用誤差平方根值(Root Mean Square Error, RMSE)和平均絕對(duì)百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)對(duì)模型精度進(jìn)行評(píng)價(jià)[24]。模型輸入初始參數(shù)見表1,初始參數(shù)來源由氣象站點(diǎn)A、B觀測(cè)所獲得。

表1 ENVI-met 輸入?yún)?shù)

兩個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)分別位于北五環(huán)附近的中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心園區(qū)(氣象站A)和西北三環(huán)附近的中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院園區(qū)(氣象站B)(圖1)。氣象站A,其西向南向的主要道路是雙清路和林業(yè)大學(xué)北路,距離分別為16 m,50 m,其北側(cè)是9層高的建筑,南側(cè)是稀疏喬木。氣象站B,周圍是單層建筑,其東側(cè)是大棚種植區(qū)。氣象站點(diǎn)A、氣象站點(diǎn)B是基于波文比的氣象與地氣能量平衡觀測(cè)系統(tǒng)。

2.2 ENVI-met多情境模擬

本文選用空間樣帶法分析建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)、空氣溫度和空氣相對(duì)濕度的影響:第一步先確定ENVI-met模擬分析的建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的空間分布。這兩個(gè)指標(biāo)不同于建筑高度等形態(tài)指標(biāo)下的對(duì)比模擬分析,三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)是建筑形態(tài)的綜合指標(biāo),其建筑面積、體積和表面積的變化都會(huì)改變?nèi)S分形維數(shù)和三維形狀指數(shù),可以更好的描述建筑形態(tài)的多維形態(tài)特征。用空間網(wǎng)格法將北京市建成區(qū)分成大小相同的樣方,計(jì)算出每個(gè)樣方的建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù),可得出三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的總體空間分布。進(jìn)一步基于建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)變化的空間樣帶,從小到大各選取32個(gè)樣本,構(gòu)成數(shù)值模擬分析所需要的建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)空間樣帶。

建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)可以很好的表征建筑的空間緊湊性和復(fù)雜性。建筑三維分形維數(shù)的計(jì)算采用計(jì)盒法[25]。三維分形維數(shù)介于2—3,其值愈大,表示單位面積上建筑體積愈大。建筑三維形狀指數(shù)與吸熱散熱密切相關(guān),在建筑體積一定的情況下,其值愈大,則吸熱量散熱量愈大(表2)。

表2 建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的描述

在ArcGIS 10.3平臺(tái)上,基于網(wǎng)格法,計(jì)算北京市建成區(qū)建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù),并形成空間分布圖。根據(jù)微氣候相關(guān)的研究成果[26],網(wǎng)格大小選定為120 m×120 m作為樣地單元。所用建筑輪廓和樓層數(shù)據(jù)來源于2019年百度地圖(map.baidu.com)。

根據(jù)北京市建筑三維分形和三維形狀指數(shù)的空間分布特征,各選取32個(gè)樣本,得到ENVI-met模擬中的三維分形和三維形狀指數(shù)的空間樣帶。將所選樣本內(nèi)的遙感信息(2019年P(guān)léiades遙感影像:全色波段空間分辨率0.7 m、多光譜波段分辨率為2.8 m；2019年Quickbird遙感影像:空間分辨率是0.61 m)轉(zhuǎn)換為ENVI-met可識(shí)別的.BMP格式輸入ENVI-met模型中,建立不同情境的模擬模型進(jìn)行分析。

2.3 城市能量平衡方程和增強(qiáng)回歸樹分析方法

城市能量平衡是認(rèn)識(shí)能量過程與微氣候變化的理論基礎(chǔ)[27],模擬情境中不考慮人為熱,可根據(jù)城市能量平衡公式推導(dǎo)出建筑儲(chǔ)熱。城市能量平衡方程:

Q*+Qf=H+LE+ΔQS

式中,Q*是凈輻射,Qf是人為熱,H為感熱通量,LE為潛熱通量,ΔQS是冠層儲(chǔ)熱(包括人工構(gòu)筑物,植被和土壤等)。

增強(qiáng)回歸樹(Boosted regression trees, BRTs)是一種基于分類回歸樹算法的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。本文借助于其輸出的自變量與因變量的變化曲線,來量化其他自變量不變的情況下,某一自變量與因變量的作用關(guān)系。該方法可以直觀看出自變量對(duì)因變量的作用范圍和作用強(qiáng)度[28—29]。調(diào)用R 4.0.3中BRT包進(jìn)行增強(qiáng)回歸樹分析,其中回歸樹的數(shù)量設(shè)定為12,學(xué)習(xí)速率為0.0001,每次抽取70%的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并進(jìn)行10次交叉驗(yàn)證。

3 結(jié)果與分析

3.1 ENVI-met模型評(píng)價(jià)

模擬值和實(shí)測(cè)值的日變化趨勢(shì)相似(圖2)。夏季空氣溫度和空氣相對(duì)濕度模擬值與實(shí)測(cè)值之間的誤差平方根分別為1.50℃和3.11%,平均絕對(duì)百分比誤差分別為5.11%、3.86%。冬季空氣溫度和空氣相對(duì)濕度模擬值與實(shí)測(cè)值之間的誤差平方根為1.20℃和3.10%,平均絕對(duì)百分比誤差分別為6.02%、4.81%。比較前人研究成果,模擬的誤差平方根與眾多研究結(jié)果一致[24,30],故模型結(jié)果可靠,滿足模擬精度需求。

圖2 ENVI-met 模擬和實(shí)測(cè)對(duì)比驗(yàn)證

3.2 建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的空間分布特征

先分析北京市建成區(qū)建筑三維分形和三維形狀指數(shù)的空間分布特征,再分析ENVI-met模擬所用的建筑三維分形和三維形狀指數(shù)的空間樣帶。北京市建成區(qū)三維分形維數(shù)從二環(huán)到五環(huán)外呈現(xiàn)“低-高-低”的格局,三維形狀指數(shù)呈現(xiàn)“高-低-高-低”的格局(圖3)。三維分形維數(shù)的取值范圍為2.00—2.67,三維形狀指數(shù)的取值范圍為1.00—4.79。二環(huán)、三環(huán)、四環(huán)、五環(huán)和五環(huán)外建筑三維分形維數(shù)的平均值分別為2.43、2.45、2.43、2.38、2.39；二環(huán)、三環(huán)、四環(huán)、五環(huán)和五環(huán)外建筑三維形狀指數(shù)的平均值分別為1.75、1.52、1.51、1.54、1.43。按從小到大排序北京市建成區(qū)所有樣本內(nèi)建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù),可以看出三維分形維數(shù)先快速增加后緩慢增加,而三維形狀指數(shù)先緩慢增加后快速增加(圖4)。從所有樣本中選擇64個(gè)樣本,統(tǒng)計(jì)了其分布特征,可以看出模擬樣本的三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)空間樣帶具有較好的梯度分布特征(圖4)。

圖3 三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的分布特征

圖4 三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的梯度

3.3 建筑三維空間形態(tài)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)的影響

白天,建筑三維分形維數(shù)對(duì)凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、感熱通量和潛熱通量影響的拐點(diǎn)出現(xiàn)在2.4,建筑三維形狀指數(shù)對(duì)對(duì)凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、感熱通量和潛熱通量影響的拐點(diǎn)出現(xiàn)在2.0(圖5, 圖6)。當(dāng)建筑三維分形維數(shù)小于2.4,或三維形狀指數(shù)大于2.0,建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的變化及其所影響的地氣凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、潛熱通量和感熱通量變化都比較小。

建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)凈輻射、土壤熱通量和建筑儲(chǔ)熱的影響存在晝夜差異(圖5)。白天,當(dāng)建筑三維分形維數(shù)在2.0—2.4時(shí),隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,凈輻射、土壤熱通量和建筑儲(chǔ)熱無變化；當(dāng)建筑三維分形維數(shù)在2.4—2.6時(shí),隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,凈輻射、土壤熱通量和建筑儲(chǔ)熱分別下降約1.0、7.0、15.0 W/m2。當(dāng)建筑三維形狀指數(shù)在1.0—2.0時(shí),隨著三維形狀指數(shù)的增加,凈輻射、土壤熱通量和建筑儲(chǔ)熱分別下降約0.53.0、10.0 W/m2；其后隨著建筑三維形狀指數(shù)的增加,凈輻射、土壤熱通量和建筑儲(chǔ)熱無變化。夜間,當(dāng)建筑三維分形維數(shù)在2.4—2.6時(shí),隨著三維分形維數(shù)的增加,土壤熱通量減小 1.0 W/m2。當(dāng)建筑三維形狀指數(shù)在1.5—2.5時(shí),隨著三維形狀指數(shù)逐漸增大,建筑儲(chǔ)熱增加0.3 W/m2。

圖5 建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)凈輻射、土壤熱通量和建筑儲(chǔ)熱的影響

感熱通量和潛熱通量在白天對(duì)建筑三維分形維數(shù)的響應(yīng)模式相似,夜間的響應(yīng)模式相反(圖6)。白天,當(dāng)建筑三維分形維數(shù)在2.4—2.6時(shí),隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,三維分形維數(shù)與感熱通量、潛熱通量呈逐步負(fù)相關(guān),感熱通量和潛熱通量分別下降20.0、10.0 W/m2。夜間,隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,感熱通量與三維分形維數(shù)呈逐步負(fù)相關(guān),潛熱通量與三維分形維數(shù)呈單調(diào)正相關(guān),各自的變化幅度小于白天。感熱通量和潛熱通量在白天對(duì)建筑三維形狀指數(shù)的響應(yīng)模式相似。白天,當(dāng)建筑三維形狀指數(shù)在1.0—2.0時(shí),隨著建筑三維形狀指數(shù)的增加,感熱通量和潛熱通量下降,分別下降10.0、10.0 W/m2；夜間,當(dāng)三維形狀指數(shù)2.0—2.5時(shí),三維形狀指數(shù)與感熱通量、潛熱通量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；當(dāng)三維形狀指數(shù)高于2.5時(shí),三維形狀指數(shù)與感熱通量、潛熱通量不相關(guān)。

圖6 建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)感熱通量、潛熱通量的影響

3.4 建筑三維空間形態(tài)對(duì)空氣溫度和空氣相對(duì)濕度的影響

空氣溫度對(duì)建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)各自的響應(yīng)模式在白天和夜間相似,但程度有所不同(圖7)。當(dāng)建筑三維分形維數(shù)小于2.4,隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,空氣溫度無變化；當(dāng)建筑三維分形維數(shù)在2.4—2.6時(shí),隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,白天和夜間空氣溫度逐漸下降,分別下降0.2℃、0.10℃。當(dāng)建筑三維形狀指數(shù)在1.0—2.0時(shí),隨著建筑三維形狀指數(shù)的增加,白天和夜間空氣溫度逐漸下降,分別下降0.05℃、0.02℃。

空氣相對(duì)濕度在白天對(duì)建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)各自的響應(yīng)模式和夜間不同(圖7)。白天,當(dāng)建筑三維分形維數(shù)在2.4—2.6時(shí),隨著建筑三維分形維數(shù)的增加,空氣相對(duì)濕度逐漸增加。夜間,空氣相對(duì)濕度變化小。白天,隨著三維形狀指數(shù)的增加,空氣相對(duì)濕度無變化。夜間,隨著建筑三維形狀指數(shù)的增加,空氣相對(duì)濕度逐漸下降；當(dāng)建筑三維形狀指數(shù)大于2.0后,隨著三維形狀指數(shù)的增加,空氣相對(duì)濕度無變化。

圖7 建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)空氣溫度和相對(duì)濕度的影響

4 討論

4.1 建筑三維空間形態(tài)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)、空氣溫度和相對(duì)濕度的影響

三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)能較好的反映北京市建成區(qū)內(nèi)建筑的空間異質(zhì)性,三維分形維數(shù)從二環(huán)到五環(huán)外呈現(xiàn)“低-高-低”的格局,三維形狀指數(shù)呈現(xiàn)“高-低-高-低”的格局。建筑格局與城市發(fā)展方式、發(fā)展階段密切相關(guān),城市用地向緊湊方向發(fā)展[8—10],同南京、揚(yáng)州、沈陽等城市相似,高層住宅樓和高層商業(yè)樓的建設(shè),推動(dòng)著城市三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的增加。北京市二環(huán)內(nèi)是低層密集區(qū),三環(huán)到五環(huán)是高層建筑區(qū),五環(huán)外鄰近郊區(qū),其樓層高度又低于三環(huán)到五環(huán)的樓層高度,形成了此分布格局。建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)的異質(zhì)性可以為模型模擬的空間樣帶分析提供支持。

下墊面的異質(zhì)性影響能量平衡結(jié)構(gòu),進(jìn)而影響微氣象[4,17]。城郊間渦動(dòng)相關(guān)法觀測(cè)結(jié)果表明,城市感熱通量高于郊區(qū),潛熱通量低于郊區(qū)[4]。本研究的數(shù)值模擬分析結(jié)果表明,建筑空間樣帶上相對(duì)更高的分?jǐn)?shù)維數(shù)(一般也意味著建筑空間形態(tài)的復(fù)雜性越高)會(huì)降低凈輻射、感熱通量和潛熱通量,這一結(jié)果直接導(dǎo)致近地空氣溫度的降低、空氣相對(duì)濕度的增加。同樣的,建筑空間樣帶上相對(duì)更高的三維形狀指數(shù)會(huì)降低凈輻射、感熱通量和潛熱通量,也導(dǎo)致近地空氣溫度的降低。當(dāng)城市建筑的外表面積一定的條件下,受到城市規(guī)劃和建筑設(shè)計(jì)原則的約束,在特定的微氣象(氣壓、風(fēng)速、濕度等等)條件下,城市建筑附近的近地空氣溫度主要由建筑物的高度所決定(建筑物高度與近地空氣溫度基本呈現(xiàn)反向關(guān)系),這樣,相對(duì)高層建筑組團(tuán)的地塊,如果增加建筑物體積或建筑物高度會(huì)導(dǎo)致或引起建筑附近的近地空氣溫度的降低,這個(gè)結(jié)果對(duì)城市規(guī)劃和建筑設(shè)計(jì)具有潛在的意義。此外,城市中高復(fù)雜性建筑組團(tuán)格局(高分?jǐn)?shù)維指數(shù)值)會(huì)降低凈輻射、感熱通量和潛熱通量,這個(gè)分析結(jié)果的潛在科學(xué)價(jià)值(是否一定符合實(shí)際),還有待進(jìn)一步發(fā)掘、重復(fù)驗(yàn)證和觀測(cè)結(jié)果的實(shí)地檢驗(yàn),而相對(duì)高的三維形狀指數(shù)會(huì)降低近地大氣溫度,卻是具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的,當(dāng)然,更多的重復(fù)驗(yàn)證和觀測(cè)檢驗(yàn)有利于夯實(shí)這個(gè)結(jié)果的有效性。

建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)和微氣象影響的拐點(diǎn)分別發(fā)生在2.4和2.0,這說明當(dāng)建筑三維分形小于2.4,或三維形狀指數(shù)大于2.0時(shí),建筑群對(duì)城市區(qū)域能量平衡各分量、空氣溫度和相對(duì)濕度的影響較小。因此,合理的建筑布局可以更好的維護(hù)使地氣通量平衡,改善人工設(shè)施周圍的小氣候。此外,基于建筑分維數(shù)方法反演建筑物指數(shù)并引入城市冠層模式,對(duì)城市尺度上近地氣象動(dòng)態(tài)模擬效果更精細(xì)[31],因此,將三維分形維數(shù)、三維形狀指數(shù)等建筑空間指數(shù)引入城市冠層模式可能有助于城市氣象的精細(xì)化建模與動(dòng)態(tài)模擬分析的可靠性、精確度提高。

已有研究表明,隨機(jī)森林法能更好的預(yù)測(cè)室外空氣溫度[32],本文引入增進(jìn)回歸樹分析建筑空間形態(tài)對(duì)近地能量動(dòng)態(tài)及微氣象要素的影響,在某一側(cè)面增加了我們對(duì)建筑形態(tài)與地氣能量動(dòng)態(tài)、微氣候關(guān)系的再認(rèn)識(shí)。

4.2 研究不足

本文基于ENVI-met多情境模擬探討了建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)、空氣溫度和空氣相對(duì)濕度的影響,下一步仍需大量的實(shí)測(cè)來驗(yàn)證結(jié)論的精度和可靠性。能量動(dòng)態(tài)各分量、空氣溫度和相對(duì)濕度存在時(shí)間動(dòng)態(tài)(如晝夜尺度、典型季節(jié))和空間變異,本文僅針對(duì)特定時(shí)空尺度特定氣象條件下分析了建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)能量動(dòng)態(tài)各分量、空氣溫度和相對(duì)濕度的影響,未來應(yīng)加強(qiáng)建筑三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)能量動(dòng)態(tài)各分量、空氣溫度和相對(duì)濕度的多時(shí)相多尺度多氣象條件要素的耦合作用模式的研究。

相同的建筑三維分形維數(shù)或三維形狀指數(shù)可對(duì)應(yīng)多種建筑格局,不同的建筑格局又對(duì)應(yīng)不同的能量平衡過程和微氣象過程。本文僅針對(duì)北京典型城區(qū)進(jìn)行了探討,三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)與地氣能量動(dòng)態(tài)和微氣象的關(guān)系在其他城市是否有適用性,值得進(jìn)一步開展多城市比較研究。

5 結(jié)論

本文基于ENVI-met模型多情景模擬技術(shù)和增強(qiáng)回歸樹方法定量分析了建筑三維空間形態(tài)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)、空氣溫度和空氣相對(duì)濕度的影響,得出的主要結(jié)論如下:

(1)建筑三維分形維數(shù)、三維形狀指數(shù)與地氣能量動(dòng)態(tài)(凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、感熱通量和潛熱通量)、空氣溫度和空氣相對(duì)濕度存在非線性關(guān)系。三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)對(duì)地氣能量動(dòng)態(tài)、空氣溫度和空氣濕度影響的拐點(diǎn)分別發(fā)生在2.4、2.0。白天,當(dāng)三維分形維數(shù)高于2.4,或三維形狀指數(shù)低于2.0,隨著三維分形維數(shù)或三維形狀指數(shù)的增加,三維分形維數(shù)和三維形狀指數(shù)與凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、感熱通量、潛熱通量和空氣溫度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。夜間,當(dāng)三維分形維數(shù)高于2.4,三維分形維數(shù)與感熱通量、空氣溫度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；與土壤熱通量和潛熱通量呈現(xiàn)正相關(guān)。夜間,當(dāng)三維形狀指數(shù)小于2.0時(shí),三維形狀指數(shù)與空氣溫度、空氣相對(duì)濕度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。當(dāng)三維形狀指數(shù)2.0—2.5時(shí),三維形狀指數(shù)與感熱通量、潛熱通量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；當(dāng)三維形狀指數(shù)高于2.5時(shí),三維形狀指數(shù)與感熱通量、潛熱通量不存在統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系。

(2)白天,三維分形維數(shù)的增加可導(dǎo)致凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、感熱通量、潛熱通量和空氣溫度分別下降1.0、7.0、15.0、20.0、10.0 W/m2,0.2℃。三維形狀指數(shù)的增加可導(dǎo)致凈輻射、土壤熱通量、建筑儲(chǔ)熱、感熱通量、潛熱通量和空氣溫度分別下降0.5、3.0、10.0、10.0、10.0 W/m2,0.05℃。