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    建筑屋面風(fēng)雨場(chǎng)及突出建筑立面風(fēng)驅(qū)雨的實(shí)測(cè)研究

    2024-03-31 05:33:40吳安超吳學(xué)健吳亞雄
    關(guān)鍵詞:風(fēng)速建筑

    王 輝, 吳安超, 吳學(xué)健, 吳亞雄

    (合肥工業(yè)大學(xué) 土木與水利工程學(xué)院,安徽 合肥 230009)

    0 引 言

    城市是建筑最密集的區(qū)域,布局內(nèi)的建筑改變了地表狀況,顯著影響了區(qū)域內(nèi)近地邊界層風(fēng)場(chǎng)和雨場(chǎng),形成特有的復(fù)雜風(fēng)驅(qū)雨(wind-driven rain,WDR)環(huán)境[1],其能有效減輕由城市效應(yīng)引發(fā)的大氣污染、熱島效應(yīng)等系列現(xiàn)象,同時(shí)也是城市雨水綠色收集的根本水源[2]。另一方面,處于WDR環(huán)境下的各類建筑,受風(fēng)雨作用和雨水侵蝕,引發(fā)立面滲水、墻材劣化、徑流污染、不良溫濕環(huán)境等一系列工程問題[3]。

    建筑屋面區(qū)域是城市典型室外風(fēng)雨空間,其WDR特點(diǎn)代表了城市區(qū)域的復(fù)雜風(fēng)雨特征。不同于地面區(qū)域WDR場(chǎng),由于來流風(fēng)碰撞建筑迎風(fēng)立面后一部分氣流將向上爬升,在屋檐轉(zhuǎn)角區(qū)因發(fā)生氣流分離導(dǎo)致風(fēng)速增大,并在屋面區(qū)域形成較多渦旋,從而構(gòu)成建筑屋面特有的復(fù)雜湍流WDR場(chǎng),特別當(dāng)屋面區(qū)域存在突出建筑物時(shí)(如退臺(tái)建筑、突出梯間等),圍繞突出屋面建筑的WDR場(chǎng)與地面情況必然存在顯著差異。

    建筑WDR研究集中針對(duì)地面建筑的立面雨強(qiáng),對(duì)于屋面風(fēng)雨的空間分布及相應(yīng)位置的建筑WDR研究仍然缺乏。WDR研究主要采用3種方法:現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)、半經(jīng)驗(yàn)方法、數(shù)值模擬[4]。作為WDR研究開展最早的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)仍然是WDR研究的重要基礎(chǔ)[4]。文獻(xiàn)[4-7]相繼對(duì)低層建筑、高聳塔樓及中高層建筑開展WDR雨強(qiáng)實(shí)測(cè);針對(duì)復(fù)雜湍流,文獻(xiàn)[8]實(shí)測(cè)群集布局建筑模型迎風(fēng)立面WDR雨強(qiáng);文獻(xiàn)[9]對(duì)臺(tái)風(fēng)環(huán)境下的低層建筑進(jìn)行WDR現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè),探討屋面挑檐、風(fēng)速、風(fēng)向和降雨強(qiáng)度對(duì)建筑立面WDR的影響。

    目前,國內(nèi)外已有的實(shí)測(cè)研究主要針對(duì)地面建筑WDR,有關(guān)建筑屋面風(fēng)雨場(chǎng)及突出屋面建筑的WDR實(shí)測(cè)比較缺乏,因此對(duì)此開展實(shí)測(cè),分析揭示空間風(fēng)雨運(yùn)動(dòng)與分布特征,以及場(chǎng)內(nèi)建筑立面WDR雨強(qiáng)分布特性,對(duì)于深入城市布局環(huán)境下WDR研究,推動(dòng)綠色城市發(fā)展具有重要的科學(xué)意義。

    本文對(duì)某多層建筑的屋面WDR場(chǎng)及突出屋面建筑的立面WDR雨強(qiáng)開展實(shí)測(cè),獲取多類特征降雨事件下的空間風(fēng)雨信息,以及突出建筑立面WDR雨強(qiáng),分析掌握不同降雨時(shí)屋面空間風(fēng)雨及建筑立面WDR分布特點(diǎn)與規(guī)律,為深入研究城市區(qū)域的建筑WDR提供有效依據(jù)。

    1 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)

    1.1 實(shí)測(cè)建筑

    對(duì)某6層建筑屋面風(fēng)雨場(chǎng)及突出屋面的建筑WDR開展實(shí)測(cè)。辦公樓東西向長(zhǎng)約64.0 m,南北向?qū)捈s54.0 m,高約30.0 m,屋面為上人屋面,且存在突出屋面建筑物,建筑實(shí)測(cè)圖如圖1所示。

    圖1 建筑實(shí)測(cè)圖

    1.2 實(shí)測(cè)設(shè)備

    屋面設(shè)置風(fēng)雨測(cè)量系統(tǒng)包括空間風(fēng)雨監(jiān)測(cè)氣象設(shè)備如圖2所示,監(jiān)測(cè)建筑立面WDR雨強(qiáng)的自記式集雨器如圖3所示,同步實(shí)施監(jiān)測(cè)采集降雨時(shí)段內(nèi)的空間風(fēng)雨場(chǎng)和建筑立面WDR雨強(qiáng)信息。

    圖2 氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備

    圖3 集雨器及建筑測(cè)點(diǎn)布置

    空間風(fēng)雨監(jiān)測(cè)氣象設(shè)備由Gill windmaster三維超聲波風(fēng)速風(fēng)向儀、OTT Parsivel2激光光學(xué)粒子雨滴譜儀、HL-YL1雨量傳感器、CR1000X series數(shù)據(jù)采集儀組成。建筑立面自記式集雨器采用3D打印高性能聚合樹脂制作,雨水收集區(qū)大小為0.2 m×0.2 m。為減少雨滴撞擊收集區(qū)平板后掛壁凝滯造成的誤差,對(duì)集雨面進(jìn)行打磨并涂刷超疏水材料。集雨板下水口設(shè)置微型傾斗式雨量計(jì),精確測(cè)量收集的WDR水量,其測(cè)量分辨率比標(biāo)準(zhǔn)(水平)雨量計(jì)采用的傾斗式雨量計(jì)的分辨率高出6倍。在數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)方面,通過內(nèi)置數(shù)采存儲(chǔ)模塊完成。

    突出屋面的建筑尺寸長(zhǎng)×寬×高為16 m×9 m×4 m,氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備設(shè)置在屋面建筑的正南向距離5 m位置。對(duì)突出屋面建筑的立面布置集雨器時(shí),考慮東南風(fēng)為實(shí)測(cè)地區(qū)的盛行風(fēng)向,因此于東立面和南立面分別布置8個(gè)和3個(gè)集雨器,其具體分布如圖3c所示。

    1.3 實(shí)測(cè)分析方法

    本次實(shí)測(cè)周期自2021年6月15日至10月15日,包括降雨和非降雨時(shí)段,由cr1000x系統(tǒng)輸出測(cè)點(diǎn)每日信息總表以及風(fēng)速儀、雨滴譜儀詳細(xì)信息報(bào)表。

    1.3.1 風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法

    風(fēng)場(chǎng)包括全程盛行的風(fēng)向和風(fēng)速。用風(fēng)向頻率表示某方向風(fēng)出現(xiàn)的頻率,風(fēng)向頻率及其對(duì)應(yīng)風(fēng)向的平均風(fēng)速計(jì)算公式為:

    (1)

    (2)

    其中:Fm為在m方向上所分析時(shí)段內(nèi)靜風(fēng)觀測(cè)到的次數(shù);C為在分析時(shí)段內(nèi)靜風(fēng)觀測(cè)到的次數(shù);Vmi為在m方向上第i次觀測(cè)到的風(fēng)速。

    將數(shù)據(jù)按照10 min的時(shí)距分割,同時(shí)合成數(shù)據(jù)形成平均水平風(fēng)速V、平均水平風(fēng)向θ和豎向平均風(fēng)速W[10]為:

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    (10)

    (11)

    1.3.2 雨場(chǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法

    雨場(chǎng)特征量主要涉及雨滴粒徑、雨強(qiáng)以及雨滴速度。利用雨滴譜儀的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),可以分析獲得雨滴譜分布、雨滴體積占有率、降雨強(qiáng)度、含水量以及質(zhì)量加權(quán)平均粒徑等。雨滴譜統(tǒng)計(jì)公式如下:

    (12)

    其中:N(Di)為尺度為i次的雨滴譜濃度;nij為處于速度j、尺度i的雨滴數(shù);S和Δt代表面積和時(shí)間;Di為雨滴的直徑;ΔD代表i檔的直徑間隔;Vj為對(duì)應(yīng)雨滴的末速度。

    (13)

    (14)

    其中:N為單位體積內(nèi)各檔雨滴的數(shù)量;α為雨滴體積占有率;a取32。

    (15)

    其中:Rwdr和Rh(D)分別表示Rwdr和Rh中粒徑為D的雨滴所貢獻(xiàn)的部分;αD表示粒徑為D的雨滴在該點(diǎn)處的體積分?jǐn)?shù);|Vn(D)|表示粒徑為D的雨滴在該點(diǎn)處沿建筑表面法向的速度大小。

    2 風(fēng)雨場(chǎng)分析

    實(shí)測(cè)期間出現(xiàn)不同特征的降雨,根據(jù)風(fēng)力等級(jí)規(guī)定[12],風(fēng)速在1.6~3.3 m/s的范圍內(nèi)屬于輕風(fēng),0.3~1.5 m/s屬于軟風(fēng),0~0.2 m/s屬于無風(fēng)。整個(gè)實(shí)測(cè)時(shí)段內(nèi),風(fēng)速差異并不明顯,但降雨強(qiáng)度呈現(xiàn)不同強(qiáng)度特征,根據(jù)降雨強(qiáng)度的不同,分別選擇暴雨(24 h降雨量50.0~99.9 mm)、強(qiáng)降雨(1 h雨量16.0 mm以上)、大雨(24 h降雨量25.0~49.9 mm)3類具有代表性的降雨事件進(jìn)行分析。

    2.1 實(shí)測(cè)點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)特點(diǎn)

    降雨時(shí)的風(fēng)速、風(fēng)向及降雨強(qiáng)度的氣象條件如圖4、圖5所示。

    圖4 降雨強(qiáng)度和風(fēng)速

    圖5 風(fēng)玫瑰圖

    從圖4、圖5可以看出:暴雨時(shí)風(fēng)向主要集中于350°附近,主要為西北向;強(qiáng)降雨的風(fēng)向?yàn)槠珫|北向,風(fēng)速基本處于1.5~2.0 m/s;大雨風(fēng)向由早期的南東南方向向東北方向偏移,0.5~1.0 m/s范圍內(nèi)的風(fēng)速占主導(dǎo)地位。

    3類降雨時(shí)順風(fēng)向(U方向)、橫風(fēng)向(V方向)和豎風(fēng)向(W方向)湍流度如圖6所示。總體而言,隨平均風(fēng)速增加,三向湍流度均呈下降趨勢(shì),豎向湍流度普遍較小,基本處于0.4~0.8范圍。3類降雨時(shí)實(shí)測(cè)點(diǎn)順風(fēng)向湍流度平均值分別為0.64、0.52、0.51,暴雨時(shí)的湍流度明顯大于強(qiáng)降雨和大雨,由日本規(guī)范計(jì)算獲得的順風(fēng)向湍流度為0.24,與實(shí)測(cè)存在明顯偏差。

    圖6 空間測(cè)點(diǎn)三向湍流度分布

    3類降雨事件下陣風(fēng)因子隨平均風(fēng)速的變化如圖7所示。由圖7可知,陣風(fēng)因子隨平均風(fēng)速的增大而減小。強(qiáng)降雨時(shí)風(fēng)場(chǎng)脈動(dòng)相對(duì)較為劇烈,其順風(fēng)向、橫風(fēng)向、豎風(fēng)向陣風(fēng)因子均值分別為2.17、2.05、0.89。由經(jīng)驗(yàn)公式[13-14]獲得的順風(fēng)向陣風(fēng)因子為1.64,與3類情況下其平均值比較,經(jīng)驗(yàn)值明顯小于實(shí)測(cè)值。上述參數(shù)實(shí)測(cè)值與理論值之間的差異,主要由于屋面風(fēng)場(chǎng)構(gòu)成以來流風(fēng)碰撞立面爬升并在檐口轉(zhuǎn)角產(chǎn)生分離后的湍流為主,湍流脈動(dòng)特征更為顯著。

    圖7 空間測(cè)點(diǎn)三向陣風(fēng)因子分布

    三向陣風(fēng)因子隨湍流度的變化規(guī)律及線性擬合結(jié)果如圖8所示。

    教學(xué)中設(shè)立A、B、C、D等公司(多家校企合作單位),將教學(xué)活動(dòng)與內(nèi)容置于這些公司的框架之下運(yùn)作,以電商(商務(wù)秘書)實(shí)際工作任務(wù)為載體,仿真模擬實(shí)驗(yàn)室或真實(shí)崗位場(chǎng)景角色教學(xué)。

    圖8 空間測(cè)點(diǎn)順向陣風(fēng)因子與湍流度關(guān)系

    從圖8可以看出,隨著湍流度的增大,陣風(fēng)因子基本呈上升趨勢(shì),強(qiáng)降雨和大雨時(shí)擬合直線的斜率更大,陣風(fēng)因子與湍流度之間的正相關(guān)性更強(qiáng)。

    實(shí)測(cè)湍流積分尺度分布如圖9所示,從圖9可以看出,豎風(fēng)向的積分尺度普遍較小,接近于1.0。隨著平均風(fēng)速增大,三向湍流積分尺度均有所增大。暴雨、強(qiáng)降雨、大雨條件下實(shí)測(cè)點(diǎn)順風(fēng)向積分尺度均值分別為3.77、2.14、2.91 m,橫風(fēng)向積分尺度均值分別為3.09、2.93、2.09 m,豎風(fēng)向積分尺度均值為1.08、1.08、0.96 m。暴雨時(shí)順風(fēng)向和橫風(fēng)向積分尺度均明顯大于其他兩類降雨事件。根據(jù)文獻(xiàn)[15]的理論公式,實(shí)測(cè)順風(fēng)向尺度值為7.23 m,約為實(shí)測(cè)值2倍,與文獻(xiàn)[16]認(rèn)為Counihan提出的縱向積分尺度理論公式對(duì)實(shí)測(cè)值存在高估的結(jié)論基本一致,分析原因?yàn)槌車ㄖ母蓴_影響,主要由于測(cè)點(diǎn)處于屋面與屋面突出建筑之間,該區(qū)域因建筑干擾及氣流分離效應(yīng),漩渦破碎后以小尺度渦為主。

    圖9 空間測(cè)點(diǎn)湍流積分尺度分布

    3類降雨順風(fēng)向風(fēng)速實(shí)測(cè)譜和卡門(Karman)譜如圖10所示。暴雨時(shí)實(shí)測(cè)譜與卡門譜的吻合程度較另兩類降雨高,因暴雨時(shí)的實(shí)測(cè)風(fēng)速和雨強(qiáng)均較大,表明對(duì)于風(fēng)雨耦合效應(yīng)更強(qiáng)的暴雨風(fēng)場(chǎng),卡門譜也能較好地再現(xiàn)脈動(dòng)風(fēng)特征。

    圖10 空間測(cè)點(diǎn)順風(fēng)向脈動(dòng)功率譜

    2.2 實(shí)測(cè)點(diǎn)雨場(chǎng)特點(diǎn)

    實(shí)測(cè)點(diǎn)的雨滴譜濃度和雨滴數(shù)量如圖11所示。從圖11可以看出,處于較小粒徑范圍的雨滴數(shù)量和雨滴譜濃度的實(shí)測(cè)結(jié)果與M-P譜計(jì)算結(jié)果差距較大,雨滴數(shù)量的最大差值可到125個(gè),但隨著粒徑的增大,兩者之間的差距越來越小,小粒徑雨滴不論是雨滴數(shù)量還是雨滴譜濃度在總體上均較大,而大粒徑雨滴則接近于0,表明雨滴的分布函數(shù)對(duì)大粒徑雨滴的估計(jì)值比較符合實(shí)際。

    圖11 雨滴譜濃度和雨滴數(shù)量

    實(shí)測(cè)時(shí)雨滴譜儀均未測(cè)出粒徑小于0.312 mm的雨滴,可以推測(cè)實(shí)際降雨未出現(xiàn)極小粒徑的雨滴;此外未捕捉到粒徑超過5 mm的雨滴,原因可能是屋面區(qū)域風(fēng)雨場(chǎng)因環(huán)境影響,爬坡風(fēng)的顯著增速易導(dǎo)致大粒徑雨滴破碎成更小粒徑。對(duì)同場(chǎng)降雨,雨滴譜濃度和雨滴數(shù)量最大值所對(duì)應(yīng)的雨滴粒徑均相同,大雨對(duì)應(yīng)的粒徑明顯大于其他兩類降雨,但數(shù)量卻遠(yuǎn)小于其他兩類。

    在3類降雨中雨滴數(shù)量實(shí)測(cè)值和理論值最大差值所對(duì)應(yīng)的雨滴粒徑與雨滴譜濃度差距不大,粒徑小于1.5 mm時(shí)實(shí)測(cè)與理論獲得的粒子分布差異較大,隨著粒徑增大,兩者之間的差值趨于0,由此推斷,對(duì)于屋面風(fēng)雨場(chǎng),在雨強(qiáng)較小時(shí),如仍采用基于地面實(shí)測(cè)建立的M-P譜預(yù)測(cè)小粒徑雨滴,理論值小于實(shí)測(cè)值;對(duì)于大粒徑雨滴,M-P譜理論值與實(shí)測(cè)值更接近,表明小粒徑雨滴受屋面湍流風(fēng)作用產(chǎn)生了重分布。

    突出屋面建筑立面各測(cè)點(diǎn)WDR量如圖12所示,WDR抓取率見表1所列。整體上看,東立面抓取率從上至下遞減。

    表1 建筑立面WDR抓取率

    圖12 突出屋面建筑立面各測(cè)點(diǎn)WDR量

    由圖12可知,暴雨時(shí)WDR總量在20:00之后均達(dá)到最大值,與東立面相比,南立面收集到的WDR量較少;強(qiáng)降雨時(shí)WDR總量在16:30之后均達(dá)到最大值,與東立面相比,南立面采集到的雨量較少。因抓取率受風(fēng)速、風(fēng)向角以及降雨強(qiáng)度影響,對(duì)于風(fēng)速較大、入射角(風(fēng)向與建筑立面垂直線之間的夾角)較小的降水事件,其抓取率相對(duì)較高。由于大雨時(shí)的入射角較小,其抓取率高于前兩次降雨事件。暴雨、強(qiáng)降雨和大雨的抓取率均在南立面影響較小,而東立面則在頂部拐角部位較大。

    選取建筑東立面的東6和南立面的南1這兩個(gè)具有代表性的測(cè)點(diǎn),對(duì)3類降雨時(shí)的抓取率進(jìn)行分析。在主導(dǎo)風(fēng)速值差距較小的情況下,暴雨下的東6抓取率明顯低于強(qiáng)降雨和大雨,這是由于前者的主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)楸逼?2.5°,其風(fēng)向角與后兩者有較大差異,而東立面在整個(gè)降雨時(shí)段基本處于背風(fēng)區(qū),導(dǎo)致東立面抓取率明顯偏小。對(duì)于南立面的南1測(cè)點(diǎn),暴雨時(shí)主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)闁|偏北22.5°,該風(fēng)向下由于周圍建筑南立面的干擾減小,導(dǎo)致測(cè)點(diǎn)雨量顯著大于其他兩類降雨。風(fēng)經(jīng)建筑立面向上爬升并在檐口發(fā)生分離,風(fēng)速有所增大,相對(duì)于大粒徑雨滴,小粒徑雨滴易受風(fēng)速驅(qū)動(dòng),偏離能碰撞突出建筑立面的路徑,導(dǎo)致雨滴尤其小粒徑雨滴容易擊中立面,導(dǎo)致東立面的抓取率較小。

    選擇東6測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)值與國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(International Organization for Standardization,ISO)預(yù)測(cè)值[17]進(jìn)行比較,對(duì)比情況如圖13所示。由圖13可知,大雨時(shí),預(yù)測(cè)值約為實(shí)測(cè)值的2倍,是由于ISO模型是依據(jù)氣象數(shù)據(jù)的平均值確定預(yù)測(cè)值,平均方法對(duì)結(jié)果有較大影響。此外,ISO半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P陀?jì)算時(shí)考慮的粗糙度系數(shù)CR、地形系數(shù)CT及墻系數(shù)等參數(shù)均會(huì)顯著影響預(yù)測(cè)值,實(shí)測(cè)建筑處于屋面,而基于地面長(zhǎng)期實(shí)測(cè)確定的系數(shù)較難反映屋面WDR場(chǎng)。暴雨和強(qiáng)降雨時(shí)實(shí)測(cè)值與ISO預(yù)測(cè)值差異較為明顯,而大雨時(shí)的差距相對(duì)減小,原因是由于ISO半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P筒贿m用于強(qiáng)對(duì)流天氣情況[17],即前兩類降雨如仍采用ISO模型預(yù)測(cè)會(huì)導(dǎo)致與實(shí)際情況存在較大偏差。對(duì)于東5和東6測(cè)點(diǎn),兩者實(shí)測(cè)抓取率值存在較大差異,而ISO模型因未考慮立面WDR水平向分布差異,因此兩測(cè)點(diǎn)ISO預(yù)測(cè)值相同。

    圖13 抓取率實(shí)測(cè)值降雨事件與ISO預(yù)測(cè)值對(duì)比

    3 結(jié) 論

    針對(duì)建筑屋面風(fēng)雨場(chǎng)及突出屋面建筑的立面WDR,選取暴雨、強(qiáng)降雨及大雨3類具有代表性的降雨事件,利用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)分析探討風(fēng)雨場(chǎng)特點(diǎn)及突出屋面建筑立面WDR分布特點(diǎn),獲得以下主要結(jié)論。

    1) 湍流度和陣風(fēng)因子均隨平均風(fēng)速的增大而減小,而湍流積分尺度與平均風(fēng)速成正比。對(duì)比3類降雨的脈動(dòng)風(fēng)功率譜,隨著頻率增加,3類降雨時(shí)的湍流度、陣風(fēng)因子和湍流積分尺度的理論值和實(shí)測(cè)值差異均較大,原因是氣流受到立面阻擋向上爬升并于檐口發(fā)生分離,從而形成復(fù)雜的屋面湍流風(fēng)場(chǎng)。

    2) 突出屋面建筑的立面WDR抓取率受建筑周圍風(fēng)雨條件影響,3類降雨事件的風(fēng)速差距較小,因此抓取率的變化并不明顯,且降雨強(qiáng)度對(duì)抓取率的影響較小。由于受風(fēng)向的影響,建筑南立面的抓取率較小,而面向盛行風(fēng)向的東立面,抓取率相對(duì)較大,且分布呈現(xiàn)由頂部向底部遞減的趨勢(shì)。

    3) 3類任意降雨事件中均是粒徑較小的雨滴數(shù)量相對(duì)較多,對(duì)于同一粒徑尺度的雨滴,實(shí)測(cè)的雨滴濃度譜以及雨滴數(shù)量比以M-P譜推算小粒徑雨滴粒子值高,原因是屋面湍流風(fēng)場(chǎng)對(duì)雨滴運(yùn)動(dòng)行為有顯著影響。

    4) 由于屋面WDR場(chǎng)特點(diǎn),ISO半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P皖A(yù)測(cè)值約為實(shí)測(cè)值的2倍,表明采用ISO模型估算突出屋面建筑的立面WDR存在較大誤差。

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