京津冀地區(qū)公共建筑中庭物理環(huán)境優(yōu)化設(shè)計研究*

張明宇 王 超 范 晴 王錫銘 吳傳德

0 引言

建筑設(shè)計師除了追求中庭功能和藝術(shù)表現(xiàn)外，往往為了追求夸張的視覺體驗忽略中庭能耗大、物理環(huán)境舒適性差等問題[1]。而合理的設(shè)計對建筑主體具有良好的被動調(diào)節(jié)作用，有利于營造舒適、節(jié)能的內(nèi)部環(huán)境，而不合理的中庭設(shè)計對整體環(huán)境存在巨大的消極影響。在建筑設(shè)計前期，建筑師做出的決策對建筑性能的影響最大，在前期設(shè)計階段過程中加入集成化性能模擬，可快速獲得模擬性能反饋，得出建筑設(shè)計與模擬性能的關(guān)系，提高設(shè)計效率[2]。建筑性能主要包括光環(huán)境、熱環(huán)境、風環(huán)境和聲環(huán)境等，這些環(huán)境的評價指標可以被量化，具備優(yōu)化的前提條件[3-5]。但由于建筑性能各個目標函數(shù)存在互相影響或制約的復(fù)雜關(guān)系，因此，多目標優(yōu)化成了解決這一問題的較好方法[6-9]。

近年來，隨著計算機語言的發(fā)展，研究多從多目標優(yōu)化建筑性能方面開展。周白冰借助Octopus的多目標遺傳算法優(yōu)化技術(shù)，對寒冷地區(qū)辦公建筑室內(nèi)光環(huán)境的全自然采光百分比（daylight autonomy, DA）、適宜天然采光照度（useful daylight illuminance, UDI）、全自然眩光概率（daylight glare probability, DGP）三個目標進行優(yōu)化[10]。孫澄以基于嚴寒地區(qū)辦公類建筑為研究對象，以建筑能耗和 DA 作為優(yōu)化目標，對建筑朝向以及各朝向外窗參數(shù)進行了多目標優(yōu)化研究[11]。納維德·德爾加姆（Navid Delgarm）等學者以室內(nèi)熱舒適水平作為優(yōu)化目標，優(yōu)化了建筑房間的朝向角度以及外窗設(shè)計尺度等自變量參數(shù)，得出室內(nèi)熱舒適最優(yōu)的設(shè)計參數(shù)解集[12]。但這些措施往往是單一學科背景或視角下提出的，缺乏建筑物理環(huán)境的綜合性研究[13]。

本文從優(yōu)化中庭空間全面物理環(huán)境的角度出發(fā)，利用 Grasshopper 平臺下的尋優(yōu)插件 Octopus 來進行多目標優(yōu)化模擬，通過其自動尋優(yōu)功能模擬得出中庭層高、中庭窗地比、中庭走廊寬度等參數(shù)的不同組合，再通過聲環(huán)境的篩選，從而得到同時滿足中庭各項物理指標的最優(yōu)解，為在建筑設(shè)計初級階段以建筑物理性能為目標的中庭設(shè)計提出新的優(yōu)化流程。

1 光、熱、風環(huán)境舒適性導向的優(yōu)化設(shè)計流程

基于Grasshopper參數(shù)化設(shè)計平臺插件 Ladybug & Honeybee & Butterfly銜接光、熱、風環(huán)境模擬軟件Daysim & Energyplus & Openfoam，避免了重復(fù)建模和多平臺交互，是集成化模擬較好的平臺[14]。

本研究搭建的工作平臺包括基于Rhino的 Grasshopper 參數(shù)化編程平臺，選用與Ladybug & Honeybee & Butterfly 銜接的光環(huán)境模擬軟件Daysim、熱環(huán)境模擬軟件Energyplus、風環(huán)境模擬軟件Openfoam三種建筑物理模擬軟件，最后是Octopus多目標優(yōu)化算法部分。它們在Grasshopper環(huán)境下分工協(xié)作，基本實現(xiàn)中庭光環(huán)境、熱環(huán)境、風環(huán)境的共同優(yōu)化，得到參數(shù)優(yōu)化組合。

由于現(xiàn)在的技術(shù)手段很難將聲環(huán)境與光、熱、風環(huán)境模擬整合于一個平臺中，所以將光、熱、風的多目標優(yōu)化解集進行聲環(huán)境指標篩選，從而獲得最優(yōu)解集，所對應(yīng)的設(shè)計參數(shù)可為中庭環(huán)境設(shè)計提供參考。圖1為本文中庭物理環(huán)境集成化模擬總結(jié)。

圖1 中庭物理環(huán)境集成化模擬流程Fig.1 integrated simulation process of atrium physical environment

1.1 初始模型

中庭根據(jù)平面位置可以分為單向中庭、雙向中庭、三向中庭和四向中庭[15]。根據(jù)前人對幾十個京津冀地區(qū)大型公共建筑中庭的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)三向中庭居多，其次為四向中庭和雙向中庭。中庭空間的長度主要集中在25～33 m，寬度主要集中在13～35 m，高度主要集中在 10～12 m、22～23 m、30 m，長寬比主要集中為1∶2，其次為1∶1或1∶3，除幾個尺度較大的場館以外，主要長寬尺寸都在60 m以下，最小的模型尺度在27 m、13 m（1/2 視覺距離）左右，符合人眼視覺清晰的基本距離尺度。由此得出典型中庭的空間尺度為寬13 m、長27 m、高度11 m，天窗為矩形，開窗方式為頂部及側(cè)面采光相結(jié)合[16]。之后的雙向、三向和四向中庭模擬均以此形式和尺度為中庭原型進行模擬。

本文模擬研究地區(qū)選在京津冀寒冷地區(qū)，單向中庭三個方向直接接觸外界不利于保溫隔熱，因此在本文中對于單向中庭不做討論，只討論雙向中庭、三向中庭和四向中庭，其模型參數(shù)見表1，初始模型示意如圖2。模擬假設(shè)所有建筑均為兩層建筑，朝向為正南，室外無其他建筑物遮擋。

圖2 雙向、三向和四向中庭初始模型示意圖Fig.2 bidirectional atrium, three-directional atrium and four-directional atrium initial model

表1 雙向、三向和四向中庭初始模型參數(shù)表 Tab.1 parameters of bidirectional atrium，three-directional atrium and four-directional atrium initial model

1.2 優(yōu)化變量設(shè)置

由于模擬參數(shù)復(fù)雜及計算機配置限制，很難將所有參數(shù)進行優(yōu)化，因此本模擬根據(jù)不同的中庭類型選擇中庭層高、中庭天窗比、中庭走廊洞口寬度等參數(shù)進行模擬。雙向、三向、四向中庭待優(yōu)化自變量設(shè)置如表2所示。

表2 雙向、三向和四向中庭待優(yōu)化變量取值范圍Tab.2 range of variables to be optimized in bidirectional atrium，three-directional atrium and four-directional atrium

1.3 目標函數(shù)設(shè)置

1.3.1 平均采光系數(shù)

對于大型公共建筑來說，傳統(tǒng)的采光數(shù)量評價指標通常以靜態(tài)的照度計算值為基礎(chǔ)。采光系數(shù)DF越大，代表獲得的光照量越大。

1.3.2 全年 DGP＞0.4 時刻比

將 DGP 大于0.4的時長占總時長的百分比作為目標函數(shù)，可以最大限度地保證建筑室內(nèi)有較好的采光質(zhì)量。由于Grasshopper平臺計算眩光值時每次僅可以計算一個視角，因此考慮最不利眩光點。將dgpValues得到的數(shù)據(jù)與預(yù)定的0.4比較，得出大于0.4的時刻比。由于Octopus插件只可以求最小值，所以大于0.4的時刻比越低越好。

1.3.3 平均 UDI100—2000值

UDI100—2000節(jié)點SeparateData中，將計算得到的UDI100—2000輸入inputlist，得出數(shù)據(jù)的平均數(shù)就是所求的平均UDI100—2000。需要注意的是，此處選擇的octopus求得的是最小值，而目標函數(shù)的計算結(jié)果越大越有利，因此需要將計算數(shù)據(jù)取負值參與計算。

1.3.4 全年熱舒適小時比例

通過全年的模擬分析，篩選出符合熱舒適標準-1.0 ＜PMV ＜1.0，統(tǒng)計得到全年熱舒適小時數(shù)，除以全年小時數(shù)，得到全年熱舒適小時數(shù)比例，能直觀地反映出一年當中熱舒適時間所占的比例，在優(yōu)化模擬過程中，全年熱舒適小時數(shù)占的比例越大越好。

1.3.5 室內(nèi)平均風速

前文已經(jīng)說明當風速在0.05 m/s以下和1.5 m/s以上時，都會對人體產(chǎn)生不舒適感覺[17-18]，因此將0.05 m/s和1.5 m/s兩個風速值作為篩選的下限和上限，在0.05～1.5 m/s范圍之外的解全部用Grasshopper里的Boolean值舍棄。具體指標及說明如表3所示。需要說明的是，在Octopus只能計算最小值，需要將DF值、UDI100—2000值與全年熱舒適小時比例進行負值處理。

表3 雙向、三向和四向中庭優(yōu)化目標函數(shù)設(shè)置Tab.3 objective function setting of bidirectional atrium，three-directional atrium and fourdirectional atrium optimization

1.4 模擬參數(shù)設(shè)置

由于材質(zhì)及構(gòu)造因素不作為本次優(yōu)化變量，所以對于不透明圍護結(jié)構(gòu)和透明圍護結(jié)構(gòu)參數(shù)均取定值，其材質(zhì)參數(shù)和優(yōu)化參數(shù)設(shè)置如表4和表5所示，研究采用NSGA-II算法進行多目標優(yōu)化問題的求解[19]，其具體參數(shù)設(shè)置如表6所示。

表4 不透明維護結(jié)構(gòu)參數(shù)取值Tab.4 parameter values of opaque maintenance structure

表5 透明圍護結(jié)構(gòu)材質(zhì)與構(gòu)造參數(shù)Tab.5 material and construction parameters of transparent enclosure

表6 Octopus參數(shù)設(shè)置Tab.6 octopus parameter setting

1.5 Pareto解集

模擬經(jīng)過15代遺傳算法優(yōu)化，每個模擬共得到300組數(shù)據(jù)。圖3從左到右分別代表雙向、三向、四向中庭前沿面，其中深紅色方塊代表前沿解，黃色方塊代表之前的精英解，顏色越淺，代表代數(shù)越早。

圖3 雙向、三向、四向中庭Pareto前沿面Fig.3 pareto front of bidirectional atrium, three-directional atrium and four-directional atrium

將模擬數(shù)據(jù)導出之后發(fā)現(xiàn)某些解集過度偏離某一目標，因此需要對解集進行初步篩選，找到比較均衡、綜合優(yōu)化率較高的解集，以便進行下一步聲環(huán)境的二次篩選。將優(yōu)化率從高到低進行排序，得到雙向、三向、四向中庭綜合優(yōu)化率較高的若干解集（表7-9）。

表7 雙向中庭初次篩選后的較優(yōu)解集Tab.7 the optimal solution set after the first screening of bidirectional atrium

2 基于Odeon聲環(huán)境的篩選

由于以光、熱、風環(huán)境舒適性為導向的較優(yōu)解集并未考慮聲環(huán)境對中庭的影響，因此仍要在上述較優(yōu)解集的基礎(chǔ)上進行聲環(huán)境指標篩選，最終獲得關(guān)于光環(huán)境、熱環(huán)境、風環(huán)境、聲環(huán)境的最優(yōu)解。

表8 三向中庭初次篩選后的較優(yōu)解集Tab.8 optimal solution set of three-directional atrium after primary screening

表9 四向中庭初次篩選后的較優(yōu)解集Tab.9 the optimal solution set of four-directional atrium after primary screening

2.1 模擬流程

由于大多數(shù)聲環(huán)境模擬軟件與Grasshopper平臺不兼容，且與光環(huán)境、熱環(huán)境、風環(huán)境之間耦合關(guān)系不密切，所以需要進行聲環(huán)境二次篩選。所選聲環(huán)境軟件為Odeon，具體流程是將雙向、三向、四向中庭解集中優(yōu)化率較高的若干解集分別建立Sketch up模型，并進行氣密性的檢驗，在Odeon中賦予材質(zhì)，并且布置聲源點，最后對輸出模擬結(jié)果作比較，篩選最優(yōu)解（圖4）。

圖4 聲環(huán)境篩選流程Fig. 4 acoustic environment simulation process

聲環(huán)境評價指標選用語言傳輸指數(shù)（STI），它是指一個或幾個發(fā)音人所發(fā)的、經(jīng)過通信系統(tǒng)能被一個或幾個聽音人所確定的意義不連貫的語言單位百分數(shù)，是通過客觀測量獲得的用于表述傳輸通道清晰度的度量[20]。

2.2 模擬設(shè)置

在設(shè)置聲源點和接收點時，主要考慮中庭內(nèi)公共廣播系統(tǒng)聲場對行為者聽覺的影響，因此在中庭一層設(shè)置4個發(fā)聲點和 8個接收點[21]。

公共廣播系統(tǒng)屬于多聲源擴聲系統(tǒng)，聲源設(shè)為無指向性，在一層平面中設(shè)置四個聲源，每個聲源設(shè)定為75 dB，位置在雙向中庭一層四條走廊洞口正上方，距地面高度4.5 m，聲源坐標分別為S1（x,y,z）=（0.5, 9, 4.5），S2（x,y,z）=（12.5, 9, 4.5），S3（x,y,z）=（0.5, 18, 4.5），S4（x,y,z）=（12.5, 18, 4.5）。人的平均身高大約1.7 m，設(shè)定擬人發(fā)聲源高度為1.5 m，對應(yīng)8個接收器，其坐標為R1（x,y,z）=（4.5, 6, 1.5），R2（x,y,z）=（8.5, 6, 1.5），R3（x,y,z）=（4.5, 11, 1.5），R4（x,y,z）=（8.5, 11, 1.5），R5（x,y,z）=（4.5, 16, 1.5），R6（x,y,z）=（8.5, 16, 15），R7（x,y,z）=（8.5, 21, 1.5），R8（x,y,z）=（8.5, 21, 1.5）。三向、四向中庭聲源點和接收點參照雙向中庭設(shè)置（圖5）。

圖5 雙向、三向和四向中庭聲場模擬聲源點與接收點平面（左）與 剖面（右）分布示意圖Fig. 5 plane (left) and section (right) distribution of sound source points and receiving points of bidirectional atrium、three-directional atrium and four-directional atrium

考慮到模擬過程的時間以及中庭模型的尺寸，選定射線數(shù)16000，聲源脈沖響應(yīng)時間設(shè)為2000 ms，模擬模式設(shè)定Precision，將Transition order設(shè)定為2，其他值為默認值。主要建筑部位材質(zhì)參數(shù)均采用Odeon默認材質(zhì)設(shè)置（表10）。

表10 主要建筑部位聲學參數(shù)設(shè)置表Tab.10 acoustic parameter setting of main building parts

2.3 模擬結(jié)果篩選

圖6從左到右是雙向、三向、四向中庭的實驗數(shù)據(jù)結(jié)果，將STI值進行從大到小排名。雙向中庭中各組數(shù)據(jù)STI值排名：第22號＞第19號=第26號＞第24號=第11號＞第2號＞第14號。因此第22號可作為光環(huán)境、熱環(huán)境、風環(huán)境、聲環(huán)境的最優(yōu)方案，第19號和第26號可作為備選方案。

圖6 雙向、三向和四向中庭聲環(huán)境模擬實驗各組平均STI值Fig.6 average STI values of each group in bidirectional atrium, three-directional atrium, and four-directional atrium acoustic environment simulation experiment

三向中庭中各組數(shù)據(jù)STI值排名：第27號＞第8號=第14號＞第15號＞第10號，因此第27號可作為綜合物理環(huán)境的最優(yōu)方案，第8號和第14號可作為備選方案。

四向中庭中各組數(shù)據(jù)STI值排名：第3號＞第21號=第24號＞第7號＞第20號＞第15號＞第29號，第3號可作為綜合物理環(huán)境的最優(yōu)方案，第21號和第24號可作為備選方案。

3 分析與討論

借助優(yōu)化目標對應(yīng)自變量的散點圖（圖7-9）提出雙向、三向、四向中庭以光熱舒適性為導向的設(shè)計參數(shù)建議。

圖7 雙向中庭自變量對應(yīng)目標函數(shù)散點圖Fig.7 scatter plot of objective function corresponding to independent variables in bidirectional atrium

3.1 雙向中庭設(shè)計參數(shù)建議

從散點圖可以發(fā)現(xiàn)，以全年熱舒適小時比為優(yōu)化目標時，中庭層高控制在 4.5～5 m，或 6～6.5 m時全年熱舒適時間更長；中庭天窗比應(yīng)控制在0.1～0.2，或者0.5～0.9；中庭南向窗墻比與北向窗墻比數(shù)據(jù)并無明顯聚集趨勢，因此可選擇范圍較大；中庭走廊洞口寬度多集中在在3～4 m。

圖8 三向中庭自變量對應(yīng)目標函數(shù)散點圖Fig.8 scatter plot of objective function corresponding to independent variable of three-directional atrium

圖9 四向中庭自變量對應(yīng)目標函數(shù)散點圖Fig.9 scatter plot of objective function corresponding to independent variable of four-directional atrium

以UDI100—2000為優(yōu)化目標時，中庭層高數(shù)據(jù)較為離散，無聚集趨勢；UDI100—2000值隨著中庭天窗比增加下降趨勢明顯，因此中庭天窗比應(yīng)取0.1～0.2；中庭南向窗墻比、北向窗墻比與UDI100—2000值呈負相關(guān)，因此中庭南向窗墻比、北向窗墻比分別取 0.05～0.3，0.1～0.3為佳；中庭走廊洞口寬度增加使UDI100—2000值呈現(xiàn)較好范圍，洞口寬度應(yīng)取3.5～4 m。

以不舒適眩光時刻比為優(yōu)化目標時，不舒適眩光時刻比隨著中庭層高增加有下降趨勢，層高控制在5.5～6.5 m為佳；不舒適眩光時刻比隨著中庭天窗比增加有上升趨勢，天窗比應(yīng)控制在0.1～0.3；隨著南向窗墻比與北向窗墻比的增加，數(shù)據(jù)有微弱的上升趨勢，南向窗墻比與北向窗墻比應(yīng)控制在0.05～0.3、0.1～0.3；而中庭走廊洞口寬度優(yōu)化趨向于3～4 m。

綜上，取三個較優(yōu)目標函數(shù)值對應(yīng)自變量的交集，發(fā)現(xiàn)當雙向中庭層高6～6.5 m、中庭天窗比0.1～0.2、中庭南向窗墻比為0.05～0.3、北向窗墻比為0.2～0.3、中庭走廊寬度3.5～4 m范圍內(nèi)變化時，雙向中庭全年熱舒適小時比、UDI100—2000值、不舒適眩光時刻比均能達到較優(yōu)水平。

3.2 三向中庭設(shè)計參數(shù)建議

三向中庭以全年熱舒適小時比例為優(yōu)化目標時，中庭層高數(shù)據(jù)集中在4.5～5 m；全年熱舒適小時比隨著中庭天窗比增加呈現(xiàn)先升后降的趨勢，因此中庭天窗比取0.4～0.7為佳；全年熱舒適小時比隨著中庭南向窗墻比增加出現(xiàn)增加趨勢，中庭南向窗墻比應(yīng)控制在0.3～0.5之間；南向側(cè)窗窗臺高度和中庭走廊寬度數(shù)據(jù)較為分散，無明顯聚積。

以UDI100—2000為優(yōu)化目標時，UDI100—2000值隨著中庭層高加大整體趨勢呈遞減狀態(tài)，當層高取4.5～5 m 時UDI100—2000值呈現(xiàn)較好態(tài)勢；UDI100—2000值隨著中庭天窗比和南向窗墻比的增加有所減小，當天窗比為0.1～0.3、南向窗墻比為0.1～0.2時UDI100—2000值達到較高水平；中庭南向側(cè)窗窗臺高度取1.6～1.7 m為佳；而中庭走廊洞口寬度最佳取值為3～4 m。

以不舒適眩光時刻比為優(yōu)化目標時，可以看出中庭層高在4.5～5 m處聚集較為明顯；中庭天窗比應(yīng)取0.1～0.4為宜；不舒適眩光時刻比與中庭南向側(cè)窗比呈正相關(guān)趨勢，南向側(cè)窗比應(yīng)取0.1～0.2；中庭南向側(cè)窗高度應(yīng)取1.5～2 m；中庭走廊洞口寬度建議值為3～4 m。

綜上，當三向中庭層高4.5～5 m、南向側(cè)窗高度1.6～1.7 m、走廊寬度3～3.5 m范圍內(nèi)變化時，三向中庭全年熱舒適小時比、UDI100—2000值、不舒適眩光時刻比均能達到較優(yōu)水平。而天窗比在0.1～0.3、南向窗墻比在0.1～0.2范圍變化時，僅能使UDI100—2000值、不舒適眩光時刻比達到較優(yōu)水平。

3.3 四向中庭設(shè)計參數(shù)建議

以全年熱舒適小時比例為優(yōu)化目標時，可以發(fā)現(xiàn)中庭層高的取值有明顯的收斂，其數(shù)值多集中于4.5～5 m處；隨著中庭天窗比的增加，全年熱舒適小時比例呈明顯的直線下降趨勢，因此中庭天窗比應(yīng)取0.1～0.3；中庭走廊寬度優(yōu)化趨向于3.5～4 m。

以UDI100—2000為優(yōu)化目標時，中庭層高數(shù)據(jù)在4.5～5 m處較為集中；且隨著中庭天窗比的增加，UDI100—2000值下降趨勢越來越緩慢，因此中庭天窗比應(yīng)取0.1～0.3；而中庭走廊洞口寬度在3.5～4 m處比較集中。

以不舒適眩光時刻比為優(yōu)化目標時，中庭層高數(shù)據(jù)分布較為離散，無太大趨勢；中庭天窗比越大，不舒適眩光的時刻就越多，合理的中庭天窗比取值區(qū)間為0.1～0.3；中庭走廊洞口寬度數(shù)據(jù)集中在3.5～4 m。

綜上，當四向中庭層高4.5～5 m、中庭天窗比0.1～0.3、中庭走廊寬度3.5～4 m范圍內(nèi)變化時，四向中庭全年熱舒適小時比、UDI100—2000值、不舒適眩光時刻比均能達到較優(yōu)水平。

4 結(jié)論

第一，提出了公共建筑中庭物理環(huán)境優(yōu)化流程，利用參數(shù)化設(shè)計平臺Grasshopper中的 Ladybug & Honeybee & Butterfly 和 Octopus 進行光環(huán)境、熱環(huán)境、風環(huán)境性能多目標優(yōu)化模擬，并對最后一代最優(yōu)解集進行聲環(huán)境篩選，得出光、熱、風、聲環(huán)境的最優(yōu)解，為建筑師提供建筑性能的實時參考。

第二，以京津冀地區(qū)雙向、三向、四向中庭分別為例，采用集成化模擬流程，發(fā)現(xiàn)雙向中庭優(yōu)化后獲取的最佳方案是22號，模型參數(shù)為中庭層高4.6 m、中庭天窗比0.85、北向窗墻比0.29、南向窗墻比0.49、走廊寬度3.1 m，與原始模型相比全年熱舒適小時比提高2.08%，采光系數(shù)提高16.41%，不舒適眩光時刻比減少12.96%，有效采光照度時間提高121.32%，STI值為0.52，第19號和第26號可作為備選方案；三向中庭優(yōu)化后獲取的最佳方案是27號，模型參數(shù)為中庭層高4.6 m、中庭天窗比0.34、中庭南向窗墻比0.41、窗臺高度1.7 m、中庭走廊寬度3.2 m，與原始模型相比全年熱舒適小時比提高1.69%，采光系數(shù)提高39.11%，不舒適眩光時刻比減少51%，有效采光照度時間提高28.20%，STI值為0.63，第8號和第14號可作為備選方案；四向中庭優(yōu)化后獲取的最佳方案是3號，模型信息為中庭層高4.8 m、中庭天窗比0.13、中庭走廊寬度為4 m，與原始模型相比全年熱舒適小時比提高10.85%，采光系數(shù)減少68.85%，不舒適眩光時刻比減少35.41%，有效采光照度時間提高193.33%，STI值為0.6，第21號、第24號。

第三，利用參數(shù)化數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢，得出以光熱性能為導向的中庭設(shè)計建議。當雙向中庭層高6～6.5 m、中庭天窗比0.1～0.2、中庭南向窗墻比為0.05～0.3、北向窗墻比為0.2～0.3、中庭走廊寬度3.5～4 m，雙向中庭全年熱舒適小時比、UDI100—2000值、不舒適眩光時刻比均能達到較優(yōu)水平；當三向中庭層高4.5～5 m、南向側(cè)窗高度1.6～1.7 m、走廊寬度3～3.5 m范圍內(nèi)變化時，光熱目標均能達到較優(yōu)水平；當四向中庭層高4.5～5 m、中庭天窗比 0.1～0.3、中庭走廊寬度3.5～4 m范圍內(nèi)變化時，光熱目標均能達到較優(yōu)水平。

圖表來源:

圖1-9：作者繪制

表1-10：作者繪制