寒地微氣候影響下的住區(qū)空間形態(tài)與碳排放效應(yīng)協(xié)同優(yōu)化研究

摘 要 城市空間形態(tài)與微氣候的關(guān)聯(lián)性研究已經(jīng)廣泛應(yīng)用于城市氣候領(lǐng)域，然而由此產(chǎn)生對(duì)建筑碳排放效應(yīng)的影響規(guī)律尚有待進(jìn)一步探討。以嚴(yán)寒地區(qū)沈陽(yáng)市高層住區(qū)為研究對(duì)象，建立多種微氣候要素影響下的建筑碳排放耦合模型，采用Grasshopper構(gòu)建參數(shù)化平臺(tái)，集成住區(qū)形態(tài)幾何控制模塊、微氣候分析模塊與碳排放模擬模塊，在遺傳算法支持下，以碳排放效應(yīng)最優(yōu)為目標(biāo)進(jìn)行住區(qū)空間布局尋優(yōu)求解。研究結(jié)果表明：微氣候要素對(duì)單體建筑各層碳排放的影響程度為：風(fēng)速>空氣溫度>太陽(yáng)輻射；在容積率一定情況下，形態(tài)參數(shù)對(duì)住區(qū)碳排放總量的影響程度為：建筑朝向>建筑間距系數(shù)>圍合度。根據(jù)2023年冬至日氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，獲得的最優(yōu)方案與原始方案對(duì)比，當(dāng)日住區(qū)的CO2排放量減少6.53 kg。研究結(jié)果可為嚴(yán)寒地區(qū)規(guī)劃建設(shè)低碳住區(qū)提供一種量化控制設(shè)計(jì)方法。

關(guān) 鍵 詞 微氣候；碳排放；住區(qū)規(guī)劃；參數(shù)化優(yōu)化

文章編號(hào) 1673-8985（2024）04-0031-09 中圖分類號(hào) TU984 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240405

0 引言

近年來(lái)城市化進(jìn)程加快，我國(guó)碳排放量不斷增加，能源與環(huán)境之間的矛盾更加嚴(yán)峻[1]。根據(jù)相關(guān)報(bào)告指出，我國(guó)約有85%的碳排放來(lái)源于城市[2]，2020年建筑運(yùn)行階段碳排放量共計(jì)21.6億tCO2，占全國(guó)碳排放總量的1/5，其中城鎮(zhèn)居住建筑占9.0%[3]。住區(qū)作為城市的基本單元，其整體碳排放水平與建筑單體結(jié)構(gòu)以及群體空間形態(tài)密切相關(guān)。隨著雙碳政策的提出，加之人們對(duì)于舒適生活的追求，住區(qū)碳排放已成為當(dāng)今關(guān)注的熱點(diǎn)。

現(xiàn)有的住區(qū)與碳排放研究，主要將使用者的行為作為碳排放影響因素[4-5]。除此之外，住區(qū)的空間形態(tài)也會(huì)對(duì)住宅能耗產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響碳排放，不同的建筑密度、容積率、體形系數(shù)等空間形態(tài)參數(shù)對(duì)住宅能源使用以及碳排放產(chǎn)生不同的效果[6-7]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者江海燕[8]、王偉強(qiáng)[9]、吳巍[10]等采用線性回歸模型探討了住區(qū)空間形態(tài)對(duì)碳排放的影響。局地微氣候[11-12]主要包括空氣溫度、濕度、風(fēng)速風(fēng)向、太陽(yáng)輻射等要素，微氣候各要素會(huì)通過輻射、對(duì)流和傳導(dǎo)的形式作用于建筑，從而對(duì)建筑室內(nèi)的環(huán)境性能及建筑能耗產(chǎn)生影響[13]。陳卓倫[14]基于微氣候分析軟件ENVI-met和建筑能耗模擬軟件EQUEST耦合，以廣州地區(qū)典型住宅小區(qū)為例，闡明了室外微氣候通過建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱過程和建筑熱平衡過程兩種途徑對(duì)建筑能耗產(chǎn)生影響。齊春玲[15]基于微氣候分析軟件PHEONICS與建筑能耗模擬軟件EnergyPlus耦合，根據(jù)微氣候?qū)ㄖ芎牡挠绊懸?guī)律，建立了微氣候作用下精確的典型氣象月建筑耗模計(jì)算方法。HAN S G[16]將城市微氣候軟件ENVI-met與建筑能耗模擬軟件TRNSYS耦合，對(duì)住區(qū)景觀進(jìn)行改造使建筑室內(nèi)溫度下降，空調(diào)能耗減少了2%。可見，利用微氣候分析軟件與建筑能耗模擬軟件耦合的方法能夠精準(zhǔn)計(jì)算能源的消耗。

關(guān)于碳排放影響因素的研究大多關(guān)注使用者行為及低碳節(jié)能技術(shù)，對(duì)于住區(qū)的局地微氣候關(guān)注較少，而通過調(diào)整建筑空間形態(tài)優(yōu)化住區(qū)局地微氣候降低碳排放量的研究更加少見?，F(xiàn)階段從規(guī)劃角度研究住區(qū)微氣候與碳排放關(guān)聯(lián)性，不僅有利于對(duì)城市構(gòu)建低碳社區(qū)提供數(shù)據(jù)支撐和參考，也有利于我國(guó)的低碳城市建設(shè)。因此本文以沈陽(yáng)市榮盛紫提東郡住區(qū)為例，依托微氣候模擬軟件Envi-met與建筑能耗模擬軟件EnergyPlus耦合，從住區(qū)空間形態(tài)角度作為切入點(diǎn)，建立微氣候影響下的建筑碳排放耦合模型，探索微氣候影響下建筑空間形態(tài)與碳排放之間的關(guān)系，最后協(xié)同微氣候與空間形態(tài)之間的變化規(guī)律，在住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)階段進(jìn)行空間布局的優(yōu)化。本文的研究方法可為嚴(yán)寒地區(qū)居住區(qū)低碳節(jié)能設(shè)計(jì)及宏觀層面的城市綠色發(fā)展方面提供一定的參考價(jià)值。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文選取沈陽(yáng)市榮盛紫提東郡為實(shí)驗(yàn)對(duì)象（見圖1），建筑群位于遼寧省沈陽(yáng)市渾南區(qū)。建筑群南側(cè)、西側(cè)和北側(cè)毗鄰社區(qū)，東側(cè)無(wú)建筑遮擋。場(chǎng)地長(zhǎng)320 m，寬270 m，占地面積為86 400 m2。研究區(qū)內(nèi)共11棟高層建筑，其中4棟18層、4棟30層、3棟24層，層高為3 m，場(chǎng)地內(nèi)建筑朝向各不相同，建筑群呈混合式布局。

1.2 研究方法

本文建立的微氣候影響下住區(qū)空間形態(tài)與碳排放相關(guān)性研究框架如圖2所示。

首先，獲取住區(qū)建筑群體的具體信息，利用微氣候分析模塊中Envi-met對(duì)場(chǎng)地的室外空氣溫度、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射等微氣候進(jìn)行模擬分析，并提取精確的結(jié)果；其次，利用碳排放模擬模塊中EnergyPlus的運(yùn)算功能，將Envi-met模擬結(jié)果作為氣候邊界條件，構(gòu)建微氣候影響下的建筑碳排放耦合模型；再次，通過調(diào)整住區(qū)形態(tài)幾何控制模塊中建筑朝向、建筑間距系數(shù)、圍合度等空間形態(tài)參數(shù)，改變住區(qū)室外微氣候環(huán)境，優(yōu)化住區(qū)空間形態(tài)，探討室外溫度、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射等微氣候要素對(duì)建筑單體碳排放的影響；最后，探討微氣候影響下空間形態(tài)對(duì)住區(qū)碳排放的影響規(guī)律，結(jié)合建筑低碳節(jié)能設(shè)計(jì)，提出住區(qū)設(shè)計(jì)階段調(diào)整建筑空間形態(tài)營(yíng)造良好室外微氣候的節(jié)能方法，從而實(shí)現(xiàn)住區(qū)低碳節(jié)能設(shè)計(jì)。

1.3 微氣候影響下的建筑碳排放耦合模型構(gòu)建

根據(jù)生命周期理論，住區(qū)住宅在建材生產(chǎn)、材料運(yùn)送、建造施工、運(yùn)營(yíng)維護(hù)和拆除回收5個(gè)階段，一直都在產(chǎn)生能源的消耗，也在不斷地向外界排放CO2。熊寶玉[17]以普通住宅為例，計(jì)算各個(gè)階段碳排放量，發(fā)現(xiàn)建筑運(yùn)行階段碳排放量最大，占總排放量的81.54%。城鎮(zhèn)住區(qū)住宅使用年限一般為70年，其運(yùn)營(yíng)階段會(huì)有大量的碳排放，打造低碳城市需對(duì)住宅的運(yùn)營(yíng)階段給予足夠重視。碳排放的計(jì)算方法主要包括排放因子法、質(zhì)量平衡法和實(shí)測(cè)法3種，其中碳排放因子法應(yīng)用廣泛[18]，根據(jù)《建筑碳排放計(jì)算標(biāo)準(zhǔn) GB/T51366-2019》中的公式進(jìn)行計(jì)算，見公式（1）。

式中：CM是建筑運(yùn)行階段單位面積產(chǎn)生的碳排放量（kgCO2/m2）；Ei是建筑第i類能源的年消耗量（單位/a）；EFi是建筑第i類能源的碳排放因子；i是建筑消耗的能源類型，主要為電力、煤炭、石油、市政熱力等；CP是建筑綠地碳匯系統(tǒng)年減碳量（kgCO2/a）；y是建筑設(shè)計(jì)壽命（a）；A是建筑面積（m2）。

微氣候主要通過影響建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱平衡和室內(nèi)外的空氣交換兩種途徑影響建筑能耗[19]，進(jìn)而造成能源消耗，產(chǎn)生碳排放，建筑能耗具體計(jì)算方法見公式（2）[20]。

式中：E是建筑運(yùn)行期間產(chǎn)生的總能耗（kWh）；qint是建筑內(nèi)人員、設(shè)備等產(chǎn)生的熱量（W）；qconv，int是建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)與空氣之間的對(duì)流換熱量（W），主要受到室內(nèi)外空氣溫度、太陽(yáng)輻射和圍護(hù)結(jié)構(gòu)換熱系數(shù)的影響；qvent是機(jī)械通風(fēng)形成的熱量（W）、qinf為空氣滲透形成的熱量（W），二者均受到室外風(fēng)速、溫度的影響；ΔEair是室內(nèi)空氣能量變化，當(dāng)室內(nèi)溫度恒定時(shí)ΔEair=0（W）；COP是空調(diào)機(jī)組性能系數(shù)。將局地微氣候數(shù)據(jù)帶入建筑能耗計(jì)算公式，結(jié)果如下：

式中：Em為微氣候作用下運(yùn)行期間的建筑能耗（kWh）；hm0、hc0為圍護(hù)結(jié)構(gòu)內(nèi)、外表面對(duì)流換熱系數(shù)（W/m2·?C）；hr，j為室內(nèi)各表面之間輻射換熱系數(shù)（W/m2·?C）；Tx=0為圍護(hù)結(jié)構(gòu)外表面溫度（?C）與建筑表面接收太陽(yáng)輻射量ψ有關(guān)；Tn、T0為室內(nèi)外空氣溫度（?C）；mv，x=0為圍護(hù)結(jié)構(gòu)內(nèi)表面水蒸氣遷移量（kg）；L（T）為蒸發(fā)潛熱（J/kg）；W為室外風(fēng)速（m/s）；V為設(shè)計(jì)室內(nèi)新風(fēng)量（Vm3/h）；I為設(shè)計(jì)室內(nèi)空氣滲透量（Vm3/h）；Fsch為空氣滲透時(shí)間變化率（%）；qint為房間內(nèi)人員、設(shè)備產(chǎn)生的熱量（W）。

根據(jù)住區(qū)的微氣候作用下的建筑能耗與碳排放的公式耦合，構(gòu)建微氣候影響下的建筑碳排放耦合模型。將住區(qū)碳排放量與室外風(fēng)環(huán)境、室外空氣溫度及太陽(yáng)輻射等微氣候要素進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，見公式（4）。

式中：C是建筑運(yùn)行階段產(chǎn)生的碳排放量（kgCO2）；Em為微氣候作用下運(yùn)行期間的建筑能耗（kWh），氣象邊界條件采用局地微氣候數(shù)據(jù)；EF是建筑電力能源的碳排放因子；CP是建筑綠地碳匯系統(tǒng)年減碳量（kgCO2/a）；y是建筑設(shè)計(jì)壽命（a）。

2 住區(qū)空間形態(tài)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

2.1 基準(zhǔn)信息模型建立

嚴(yán)寒地區(qū)受地理?xiàng)l件影響冬季占全年時(shí)間的1/3，維持冬季室內(nèi)的良好環(huán)境成為住區(qū)碳排放的主要來(lái)源。為節(jié)約算力成本，本文選取冬至日代表冬季進(jìn)行下文的模擬實(shí)驗(yàn)。利用ENVI-met建立微氣候模擬模型，模擬區(qū)域?yàn)?40 m×300 m，水平網(wǎng)格數(shù)量為80×100，分辨率為3 m。表1為ENVI-met模擬的主要參數(shù)，氣象文件數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象局的CSWD的典型年實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，場(chǎng)地內(nèi)的道路材質(zhì)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行建模。模擬時(shí)間為2023年12月22日00：00—23：00。

利用Grasshopper參數(shù)化平臺(tái)對(duì)住區(qū)進(jìn)行建模，將ENVI-met模擬的微氣候結(jié)果作為住區(qū)碳排放的計(jì)算邊界。首先，根據(jù)GB55015-2021《建筑節(jié)能與可再生源利用通用規(guī)范》中的相關(guān)要求，對(duì)建筑外墻、外窗、屋面、樓板等熱工參數(shù)進(jìn)行賦值（見表2）。其次，根據(jù)JGJ26-2018《嚴(yán)寒和寒冷地區(qū)居住建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》對(duì)運(yùn)營(yíng)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行賦值，設(shè)置人員活動(dòng)率為0.15人/m2、照明功率密度為6 W/m2、設(shè)備功率密度為10 W/m2。至此，基準(zhǔn)信息模型可以反映建筑的形體、構(gòu)造、能耗等重要信息，可以進(jìn)行下一步能耗和碳排放的模擬計(jì)算。

2.2 模型驗(yàn)證

2.2.1 研究對(duì)象實(shí)測(cè)

選取4號(hào)樓周圍環(huán)境作為局地微氣候分析對(duì)象，室外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、空氣溫度。具體的實(shí)驗(yàn)使用的設(shè)備儀器詳細(xì)參數(shù)如表3所示。實(shí)驗(yàn)時(shí)間為2023年12月22日，測(cè)試時(shí)間段為0：00—23：00。在4號(hào)樓周圍3 m范圍內(nèi)進(jìn)行測(cè)量，保持儀器距離地面1.5 m，每隔1 h記錄一次數(shù)據(jù)。

2.2.2 模擬結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證

由Envi-met模擬的中午12：00時(shí)的住區(qū)局地微氣候結(jié)果如圖3所示：場(chǎng)地室外1.5 m處的風(fēng)速、空氣溫度以及建筑表面單位面積的太陽(yáng)輻射值的范圍分別為0.22—1.83 m/s、 -3.23— -5.31 ?C、0.22—3.67 kWh/m2。從模擬結(jié)果上看，住區(qū)室外尤其是沿建筑進(jìn)深方向風(fēng)速較大；住區(qū)南側(cè)建筑的室外空氣溫度較高，而內(nèi)部和北側(cè)建筑附近的溫度較低；住區(qū)南側(cè)建筑獲得的太陽(yáng)輻射較多，而北側(cè)建筑相對(duì)較少。

將住區(qū)全天逐時(shí)室外微氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，平均風(fēng)速為1.34 m/s，平均空氣溫度為-8.73 ?C，全天平均建筑表面單位面積的太陽(yáng)輻射值為1.29 kWh/m2。經(jīng)微氣候影響下的建筑碳排放耦合模型計(jì)算，住區(qū)全天碳排放量為2 549.45 kgCO2。

為驗(yàn)證模擬數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，將4號(hào)樓室外局地微氣候的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析（見圖4）。將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選整理，選取空氣溫度、風(fēng)速為對(duì)比驗(yàn)證的數(shù)據(jù)。局地微氣候數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果如圖4所示。利用SPSS中的平均絕對(duì)誤差MAE進(jìn)行模型誤差檢驗(yàn)，結(jié)果表明，經(jīng)計(jì)算MAE值為0.93 m/s、2.24 ?C，模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的誤差在5%以內(nèi)，為可接受的范圍。

2.3 住區(qū)形態(tài)參數(shù)化優(yōu)化

根據(jù)《沈陽(yáng)市城鄉(xiāng)規(guī)劃條例》規(guī)定，場(chǎng)地東、南、西側(cè)建筑控制線應(yīng)后退10 m，北側(cè)建筑控制線應(yīng)后退20 m。為減小計(jì)算成本，將建筑單體簡(jiǎn)化為42 m×15 m的矩形。場(chǎng)地內(nèi)建筑的生成與位置移動(dòng)依靠底面基準(zhǔn)點(diǎn)的生成與調(diào)整。首先以基準(zhǔn)點(diǎn)生成11棟建筑，再賦予建筑不同層高和層數(shù)，從而建立起參數(shù)化建筑單體模型。由于研究區(qū)的建筑密度和容積率確定，本文選擇建筑朝向、建筑間距系數(shù)和住區(qū)圍合度作為空間形態(tài)參數(shù)。以正南為0?，南偏東為正，南偏西為負(fù)，朝向變化角度為-15?—15?，步長(zhǎng)為5?。建筑間距系數(shù)指遮擋陽(yáng)光建筑與被遮擋陽(yáng)光建筑之間的距離與遮擋陽(yáng)光建筑高度的倍數(shù)，見公式（5）。

p=L/（H-h）（5）

式中：p為建筑間距系數(shù)；L為前后兩棟建筑的間距；H為前一個(gè)建筑的高度；h為前一個(gè)建筑底層窗口到地面的距離，而建筑間距是通過改變前后相鄰建筑基準(zhǔn)點(diǎn)的位置實(shí)現(xiàn)的。住區(qū)圍合度是指居住區(qū)場(chǎng)地內(nèi)所有朝向外側(cè)的建筑表面邊長(zhǎng)總和與整個(gè)場(chǎng)地總邊長(zhǎng)的比值，見公式（6）。

ED=a1+a2+a3+……an/X（6）

式中：ED為住區(qū)圍合度；a1、a2……an為所有朝向外側(cè)的建筑表面的邊長(zhǎng)；X為地塊邊線總長(zhǎng)，住區(qū)圍合度是通過各建筑基準(zhǔn)點(diǎn)移動(dòng)實(shí)現(xiàn)的。

規(guī)劃布局須同時(shí)滿足用地紅線與建筑控制線的相關(guān)規(guī)范，為保證建筑單體不超出建筑控制線，需要根據(jù)設(shè)定的建筑朝向變化范圍確定底面基準(zhǔn)點(diǎn)的范圍。根據(jù)計(jì)算，西側(cè)控制線內(nèi)移15 m，南側(cè)與東側(cè)控制線內(nèi)移42 m，即可獲得控制建筑單體生成的基準(zhǔn)點(diǎn)控制線（見圖5a）。然后在基準(zhǔn)點(diǎn)控制線進(jìn)行正交網(wǎng)格劃分，單元網(wǎng)格大小設(shè)置為7.5 m×7.5 m，共獲得891個(gè)點(diǎn)（見圖5b），由西向東沿X軸依次編號(hào)。

為防止生成的住區(qū)出現(xiàn)重合現(xiàn)象，綜合《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》和《遼寧省各市居住建筑間距和住宅日照管理規(guī)定》中的相關(guān)規(guī)定，對(duì)建筑間距進(jìn)行條件約束。具體內(nèi)容為高層住宅建筑平行布置時(shí)最小間距不應(yīng)小于60 m，山墻面最小間距不小于15 m。將該約束條件轉(zhuǎn)換為參數(shù)化語(yǔ)言，以基準(zhǔn)點(diǎn)為中心向周圍拓展出一個(gè)前后各67.5 m，左右各52.5 m的禁止選擇區(qū)域，即下一個(gè)建筑不可在該區(qū)域內(nèi)生成（見圖5c）。只有同時(shí)滿足生成數(shù)量與約束條件的布局方案，并被視為有效方案，才能進(jìn)行下一步模擬實(shí)驗(yàn)。

調(diào)用Galapagos工具中的內(nèi)置遺傳算法，以建筑朝向、建筑間距系數(shù)和住區(qū)圍合度作為變量，住區(qū)碳排放作為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)住區(qū)的空間形態(tài)進(jìn)行優(yōu)化，尋求住區(qū)碳排放總量的最小值。算法將在迭代運(yùn)算20代后停止并結(jié)束運(yùn)算，通過TT Toolbox插件，把每代空間形態(tài)的參數(shù)變量、碳排放模擬值等相關(guān)數(shù)據(jù)依次同步記錄到Excel表中。

3 模擬結(jié)果及分析

3.1 微氣候要素對(duì)單體建筑逐層碳排放影響分析

由于建筑之間的遮擋會(huì)對(duì)建筑周邊的微氣候環(huán)境產(chǎn)生影響，所以本文選取1、4、8號(hào)樓分別代表30層、24層、18層高層建筑，統(tǒng)計(jì)每棟樓逐層全天建筑室外微氣候環(huán)境與碳排放數(shù)據(jù)。不同高度的高層住宅與室外微氣候的變化趨勢(shì)如圖6所示。室外微氣候隨著建筑高度的增加，溫度逐漸減小，風(fēng)速增大，單位面積太陽(yáng)輻射也同時(shí)增大；而各層碳排放量隨著建筑高度的增加先減小后增大，3種樓層室外微氣候環(huán)境與建筑碳排放的趨勢(shì)一致。

利用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS對(duì)建筑單體碳排放強(qiáng)度與風(fēng)速、空氣溫度、建筑單位面積輻射分別進(jìn)行Person相關(guān)性分析，由于首層和頂層的圍護(hù)結(jié)構(gòu)層次與標(biāo)準(zhǔn)層存在較大的差異，本文選取標(biāo)準(zhǔn)層進(jìn)行分析（見表4）。結(jié)果顯示，3種建筑高度的高層建筑的建筑單位面積太陽(yáng)輻射、空氣溫度、風(fēng)速等微氣候要素均與建筑單體碳排放存在較強(qiáng)的相關(guān)性，且三者與建筑單體碳排放的顯著性均小于0.05，相關(guān)性分析具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。從相關(guān)系數(shù)的正負(fù)上來(lái)看，風(fēng)速、建筑單位面積太陽(yáng)輻射量與建筑單體碳排放成正相關(guān)，而空氣溫度與建筑單體碳排放成負(fù)相關(guān)關(guān)系。從系數(shù)的數(shù)值上來(lái)看，建筑單位面積太陽(yáng)輻射量、風(fēng)速與建筑單體碳排放量呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性，而空氣溫度與建筑單體碳排放量的相關(guān)性較弱。

相較于單一要素分析，多因素分析可以更好地反映因變量與自變量之間的影響關(guān)系和規(guī)律特征。本文采用多元線性回歸模型揭示住區(qū)各層碳排放量與建筑單位面積太陽(yáng)輻射、空氣溫度、風(fēng)速等微氣候要素之間的線性關(guān)系（見表5）。住區(qū)中間層碳排放量與微氣候要素之間的多元線性回歸方程如公式（7）所示。

Cf=12.5029-0.441S+0.545T+5.904W（7）

式中：Cf為住區(qū)各層碳排放量（kgCO2）；S為住區(qū)任意中間層全天平均建筑單位面積太陽(yáng)輻射（kWh/m2）；T為住區(qū)任意中間層全天平均空氣溫度（?C）；W為住區(qū)任意中間層全天平均風(fēng)速（m/s）。

排除各單位大小差異，建筑單位面積太陽(yáng)輻射、空氣溫度、風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta分別為-0.258、0.742、1.726，故微氣候要素對(duì)碳排放的影響程度為：風(fēng)速>空氣溫度>太陽(yáng)輻射，風(fēng)速的權(quán)重分別為單位面積太陽(yáng)輻射與空氣溫度的6.69倍和2.33倍。根據(jù)垂直方向逐層微氣候和碳排放的變化規(guī)律，計(jì)算建筑整體的碳排放總量，見公式（8）。經(jīng)驗(yàn)證誤差在5%范圍內(nèi)，可用于設(shè)計(jì)初期通過微氣候環(huán)境計(jì)算建筑碳排放。

式中：Call為建筑碳排放量（kgCO2）；n為建筑層數(shù)；C1為首層碳排放量；Cn/2為中間層碳排放量（kgCO2）；Cn為頂層碳排放量（kgCO2）。

3.2 微氣候單要素最優(yōu)情況下碳排放對(duì)比分析

從生成的有效方案中分別挑選出室外溫度最大、風(fēng)速最小、建筑單位面積輻射量最大以及住區(qū)碳排放最小的住區(qū)布局空間形態(tài)進(jìn)行對(duì)比分析（見圖6，表6）。方案一為住區(qū)碳排放最小的情況，住區(qū)全天的平均風(fēng)速、室外溫度、建筑單位面積輻射量相較于其他方案，均處于中等范圍；方案二為場(chǎng)地風(fēng)速最小的情況，由于建筑群體為阻擋冬季盛行風(fēng)導(dǎo)致建筑朝向較差，使建筑的太陽(yáng)輻射量減?。环桨溉秊榻ㄖ挝幻娣e輻射量最大的情況，可見室外空氣溫度相對(duì)較好，但是建筑群體分布較為分散，導(dǎo)致場(chǎng)地風(fēng)速較大；方案四為場(chǎng)地空氣溫度最大的情況，場(chǎng)地北側(cè)布局較為密集導(dǎo)致場(chǎng)地北側(cè)風(fēng)速較大、太陽(yáng)輻射量相對(duì)較少。

從4種住區(qū)空間形態(tài)布局可見，以單一微氣候作為節(jié)能低碳優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行空間形態(tài)布局是無(wú)法得到最為節(jié)能的方案，可見微氣候之間相互作用和影響，并共同作用于建筑群體，對(duì)建筑碳排放產(chǎn)生影響。所以在住區(qū)規(guī)劃布局時(shí)要同時(shí)考慮風(fēng)速、空氣溫度、太陽(yáng)輻射等要素，才能實(shí)現(xiàn)住區(qū)的低碳節(jié)能設(shè)計(jì)。獲得的最優(yōu)方案與原始方案對(duì)比，平均風(fēng)速減小0.13 m/s，空氣溫度增加0.3 ?C，建筑單位面積太陽(yáng)輻射增加0.26 kWh/m2，當(dāng)日住區(qū)的CO2排放量減少6.53 kg。

3.3 微氣候影響下住區(qū)空間形態(tài)對(duì)碳排放影響分析

住區(qū)的空間形態(tài)布局會(huì)影響住區(qū)的局地微氣候，進(jìn)而使風(fēng)速、空氣溫度、太陽(yáng)輻射等微氣候要素對(duì)建筑碳排放造成影響。由于場(chǎng)地的容積率和建筑密度已經(jīng)確定，所以本文將選取建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度對(duì)住區(qū)碳排放量進(jìn)行探討。

在容積率、建筑密度一定的情況下，調(diào)整建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度，住區(qū)碳排放量情況如圖7所示。建筑朝向在-20?—20?的區(qū)間內(nèi)，住區(qū)碳排放總量隨著建筑朝向的改變先減小后增大；建筑間距系數(shù)在1.375—1.575的范圍內(nèi)，隨著建筑間距的不斷增大，住區(qū)碳排放總量不斷減少；住區(qū)圍合度在0.40—0.65的范圍內(nèi)，住區(qū)總碳排放隨著住區(qū)圍合度的增大整體呈現(xiàn)增大的趨勢(shì)。

利用SPSS對(duì)住區(qū)碳排放強(qiáng)度與建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度進(jìn)行Person相關(guān)性分析（見表7），為滿足變量存在線性相關(guān)要求，將建筑朝向設(shè)置為朝向（南偏西）和朝向（南偏東）進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果顯示，建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度等空間形態(tài)參數(shù)均與建筑碳排放存在較強(qiáng)的相關(guān)性，住區(qū)圍合度、建筑朝向、建筑間距系數(shù)與建筑單體碳排放顯著性均小于0.01，說明在0.01水平上顯著，相關(guān)性分析具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。從相關(guān)系數(shù)正負(fù)上來(lái)看，朝向（南偏東）、建筑間距系數(shù)與住區(qū)碳排放成正相關(guān)，而朝向（南偏西）、住區(qū)圍合度與住區(qū)碳排放成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

通過多元線性回歸模型分析住區(qū)碳排放總量與建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度等空間形態(tài)參數(shù)之間的線性關(guān)系。表8展示了住區(qū)空間形態(tài)參數(shù)與住區(qū)碳排放多元線性回歸系數(shù)與擬合優(yōu)度，住區(qū)碳排放量與建筑空間形態(tài)參數(shù)之間的多元線性回歸方程如公式（9）所示。

C=2548.464-0.237θ-5.67p+11.309ED（θ＜0）

C=2553.343+0.115θ-5.13p-1.146ED（θ≥0）（9）

式中：C是建筑運(yùn)行階段產(chǎn)生的碳排放量（kgCO2）；θ為建筑朝向；p為建筑間距系數(shù)；ED為住區(qū)圍合度。

排除各單位大小差異對(duì)住區(qū)碳排放的影響，當(dāng)建筑朝向θ＜0時(shí)，建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta分別為-1.454、-0.368、0.361，故微氣候要素對(duì)碳排放的影響程度為：建筑朝向＞建筑間距系數(shù)>住區(qū)圍合度，建筑朝向的權(quán)重分別為建筑間距系數(shù)和住區(qū)圍合度的3.95倍和4.03倍；當(dāng)建筑朝向θ≥0時(shí)，建筑朝向、建筑間距系數(shù)、住區(qū)圍合度的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta分別為-1.615、 -0.923、-0.092，故建筑朝向?qū)ψ^(qū)碳排放總量的影響程度較大，權(quán)重分別為建筑間距系數(shù)和住區(qū)圍合度的1.75倍和17.55倍。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

通過室外微氣候?qū)ㄖ寂欧庞绊懸约拔夂蛴绊懴碌目臻g形態(tài)對(duì)碳排放的影響研究，得出嚴(yán)寒地區(qū)微氣候要素對(duì)單體建筑碳排放的影響程度為：風(fēng)速＞空氣溫度＞太陽(yáng)輻射，所以寒地住區(qū)微氣候營(yíng)造時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮風(fēng)速的影響，對(duì)于嚴(yán)寒地區(qū)冬季時(shí)間較長(zhǎng)的特點(diǎn)，應(yīng)做到建筑布局阻擋冬季場(chǎng)地空氣流動(dòng)，減少風(fēng)對(duì)建筑造成的影響。其次是太陽(yáng)輻射與空氣溫度的營(yíng)造，建筑單體朝向應(yīng)在正南至南偏西5?范圍內(nèi)，確保建筑單體及場(chǎng)地能夠得到充足的太陽(yáng)輻射，從而提升建筑單體太陽(yáng)輻射接收量及場(chǎng)地的空氣溫度。在容積率一定的情況下，形態(tài)參數(shù)對(duì)住區(qū)碳排放總量的影響程度為：建筑朝向＞建筑間距系數(shù)＞住區(qū)圍合度，在嚴(yán)寒地區(qū)住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，應(yīng)優(yōu)先考慮建筑朝向，再適當(dāng)?shù)卦龃蠼ㄖg距系數(shù)、減小住區(qū)圍合度，通過調(diào)控建筑空間布局營(yíng)造良好的室外微氣候環(huán)境，合理的住區(qū)空間形態(tài)協(xié)同良好的室外微氣候共同作用于建筑群體，從而實(shí)現(xiàn)住區(qū)的低碳節(jié)能效果。

不同氣候分區(qū)下住區(qū)室外局地微氣候環(huán)境存在差異，同樣也可以運(yùn)用本文構(gòu)建的微氣候影響下的住區(qū)碳排放耦合模型探討室外微氣候?qū)ㄖ寂欧诺挠绊懗潭?。若?chǎng)地環(huán)境或是規(guī)范要求不同時(shí)，也可將本文構(gòu)建的空間形態(tài)尋優(yōu)的工作流應(yīng)用到住區(qū)規(guī)劃階段，在住區(qū)容積率、單體配比明確的情況下使用上述優(yōu)化流程，從而更好地實(shí)現(xiàn)住區(qū)的低碳發(fā)展。

本文實(shí)驗(yàn)案例的優(yōu)化結(jié)果表明，住區(qū)的空間形態(tài)確實(shí)能夠影響局地微氣候，進(jìn)而表現(xiàn)在住區(qū)碳排放量上，在城市街區(qū)層面優(yōu)化空間形態(tài)能夠取得明顯的節(jié)能減排效果。該策略不同于傳統(tǒng)的節(jié)能手段，而是通過遺傳算法快速設(shè)計(jì)最佳的建筑群空間形態(tài)布局，具有高效、快速、精準(zhǔn)等優(yōu)勢(shì)。未來(lái)的節(jié)能低碳設(shè)計(jì)須建立從宏觀到微觀的設(shè)計(jì)理念，從建筑群體到單體局部統(tǒng)籌考慮。本文的研究方法為定量化研究微氣候下住區(qū)空間形態(tài)對(duì)碳排放的影響提供了一定的參考價(jià)值。

4.2 結(jié)論

本文基于Grasshopper參數(shù)化平臺(tái)，探索了微氣候影響下的住區(qū)空間形態(tài)與碳排放效應(yīng)協(xié)同優(yōu)化研究，并以沈陽(yáng)市榮盛紫提東郡為例進(jìn)行模擬驗(yàn)證，結(jié)果表明：

（1）構(gòu)建的微氣候影響下的建筑碳排放耦合模型，能夠?yàn)檎鎸?shí)設(shè)計(jì)場(chǎng)景提供規(guī)劃層面較為準(zhǔn)確的碳排放預(yù)測(cè)，更加高效、科學(xué)地研究微氣候與碳排放之間的相關(guān)性，對(duì)住區(qū)設(shè)計(jì)階段節(jié)能減排優(yōu)化設(shè)計(jì)具有一定的參考價(jià)值。

（2）根據(jù)3種不同住宅高度的室外微氣候與碳排放研究，發(fā)現(xiàn)微氣候?qū)ㄖ误w各層碳排放的影響程度。同時(shí)通過調(diào)整住區(qū)空間形態(tài)參數(shù)，得出其對(duì)住區(qū)總碳排放量的影響程度。根據(jù)微氣候、形態(tài)參數(shù)對(duì)住區(qū)碳排放的影響程度，通過優(yōu)化住區(qū)空間形態(tài)降低碳排放，最優(yōu)方案較初始方案平均風(fēng)速減小0.13 m/s，空氣溫度增加0.3?C，建筑單位面積太陽(yáng)輻射增加0.26 kWh/m2，當(dāng)日住區(qū)的CO2排放量減少6.53 kg，節(jié)碳效果較為顯著。由于本文模擬實(shí)驗(yàn)的運(yùn)營(yíng)技術(shù)指標(biāo)是根據(jù)相關(guān)規(guī)范進(jìn)行設(shè)定的，并未充分考慮居民個(gè)體生活方式和使用習(xí)慣等問題，所以模擬結(jié)果會(huì)和住區(qū)真實(shí)碳排放數(shù)據(jù)存在一定偏差。

（3）調(diào)控住區(qū)空間形態(tài)營(yíng)造良好的室外微氣候、減少碳排放這一研究方法展現(xiàn)出較強(qiáng)的節(jié)能減排潛力。由于計(jì)算平臺(tái)算力有限，本文選取3個(gè)形態(tài)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。在未來(lái)的設(shè)計(jì)方案中，設(shè)計(jì)師可根據(jù)自身需求及設(shè)備條件，合理加入更多形態(tài)參數(shù)進(jìn)行住區(qū)布局的自動(dòng)尋優(yōu)，從而實(shí)現(xiàn)更為可觀的節(jié)能減排效果。我國(guó)城市化進(jìn)程不斷發(fā)展，在嚴(yán)寒地區(qū)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)住宅建筑建設(shè)量依然會(huì)維持在高位，優(yōu)化空間形態(tài)作為宏觀層面的城市節(jié)碳手段具有廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn) References

[1]WANG S， FANG C， GUAN X， et al. Urbanisation， energy consumption， and carbon dioxide emissions in China： a panel data analysis of China's provinces[J]. Applied Energy， 2014， 136： 738-749.

[2]蔣秀娟，唐婷. 《中國(guó)建筑節(jié)能年度發(fā)展研究報(bào)告2011》發(fā)布[N]. 科技日?qǐng)?bào)，2011-03-28（003）.

JIANG Xiujuan， TANG Ting. China Building Energy Efficiency Annual Development Research Report 2011 published[N]. Science and Technology Daily， 2011-03-28（003）.

[3]侯恩哲. 《中國(guó)建筑節(jié)能年度發(fā)展研究報(bào)告2022（公共建筑專題）》發(fā)行[J]. 建筑節(jié)能（中英文），2022，50（4）：146.

HOU Enzhe. China Building Energy Efficiency Annual Development Research Report 2022 （Special Topic on Public Buildings） published[J]. Building Energy Efficiency， 2022， 50（4）： 146.

[4]沈良峰，張微巍，張婧，等. 基于離散選擇模型的城市住區(qū)居民低碳行為影響因素研究[J]. 工程管理學(xué)報(bào)，2021，35（1）：95-100.

SHEN Liangfeng， ZHANG Weiwei， ZHANG Jing， et al. Study on the influencing factors of low-carbon behavior in urban residential areas based on the discrete selection model[J]. Engineering Management Journal， 2021， 35（1）： 95-100.

[5]秦波，戚斌. 城市形態(tài)對(duì)家庭建筑碳排放的影響——以北京為例[J]. 國(guó)際城市規(guī)劃，2013，28（2）：42-46.

QIN Bo， QI Bin. The impact of urban form on carbon emissions from household buildings： a case study of Beijing[J]. Urban Planning International， 2013， 28（2）： 42-46.

[6]RODE P， KEIM C， ROBAZZA G， et al. Cities and energy： urban morphology and residential heat-energy demand[J]. Environment and Planning B： Planning and Design， 2014， 41（1）： 138-162.

[7]WILSON B. Urban form and residential electricity consumption： evidence from Illinois， USA[J]. Landscape and Urban Planning， 2013， 115： 62-71.

[8]江海燕，肖榮波，吳婕. 城市家庭碳排放的影響模式及對(duì)低碳居住社區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)的啟示——以廣州為例[J]. 現(xiàn)代城市研究，2013，28（2）：100-106.

JIANG Haiyan， XIAO Rongbo， WU Jie. The impact model of urban household carbon emissions and its implications for the planning and design of low-carbon residential communities： a case study of Guangzhou[J]. Modern Urban Studies， 2013， 28（2）： 100-106.

[9]王偉強(qiáng)，李建. 住區(qū)密度與家庭能耗碳排放相關(guān)性研究——以上海曹楊新村為例[J]. 城市規(guī)劃，2017，41（6）：83-91.

WANG Weiqiang， LI Jian. Correlation between residential area density and household energy consumption and carbon emissions： a case study of Caoyang New Village in Shanghai[J]. City Planning Review， 2017， 41（6）： 83-91.

[10]吳巍，宋彥，洪再生，等. 居住社區(qū)形態(tài)對(duì)住宅能耗影響研究——以寧波市為例[J]. 城市發(fā)展研究，2018，25（1）：15-20.

WU Wei， SONG Yan， HONG Zaisheng， et al. Research on the influence of residential community form on residential energy consumption： a case study of Ningbo City[J]. Urban Development Studies， 2018， 25（1）： 15-20.

[11]李綏，李晨熙，周詩(shī)文. 城市局地氣候區(qū)空間劃分與適應(yīng)性提升途徑——以沈陽(yáng)市為例[J]. 城市發(fā)展研究，2022，29（11）：33-41.

LI Sui， LI Chenxi， ZHOU Shiwen. Spatial division and adaptability improvement of urban local climate zones： a case study of Shenyang City[J]. Urban Development Studies， 2022， 29（11）： 33-41.

[12]ZHOU S， SHI T， LI S， et al. The impact of urban morphology on multiple ecological effects： coupling relationships and collaborative optimization strat-egies[C]//Building Simulation. Beijing： Tsinghua University Press， 2023： 1539-1557.

[13]肖姝齡. 拉薩市院落空間形態(tài)對(duì)微氣候的影響研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2020.

XIAO Shuling. Study on the influence of courtyard spatial morphology on microclimate in Lhasa[D]. Chengdu： Southwest Jiaotong University， 2020.

[14]陳卓倫. 綠化體系對(duì)濕熱地區(qū)建筑組團(tuán)室外熱環(huán)境影響研究[D]. 廣州：華南理工大學(xué)，2010.

CHEN Zhuolun. Study on the impact of greening system on the outdoor thermal environment of building groups in hot and humid areas[D]. Guangzhou： South China University of Technology， 2010.

[15]齊春玲. 城市區(qū)域微氣候環(huán)境對(duì)單棟建筑能耗影響模擬分析[D]. 濟(jì)南：山東建筑大學(xué)，2018.

QI Chunling. Simulation analysis of the influence of microclimate environment on the energy consumption of a single building in urban areas[D]. Ji'nan： Shandong Jianzhu University， 2018.

[16]HAN S， MUN S H， HUH J H. Changes of the micro-climate and building cooling load due to the green effect of a restored stream in Seoul， Korea[C]//The 10th International Building Performance Simulation Association Conference and Exhibition： proceedings of building simulation. 2007： 1131-1138.

[17]熊寶玉. 住宅建筑全生命周期碳排放量測(cè)算研究[D]. 深圳：深圳大學(xué)，2015.

XIONG Baoyu. Research on the measurement of carbon emissions in the whole life cycle of residential buildings[D]. Shenzhen： Shenzhen University， 2015.

[18]孫嘉祎，李綏，董軼欣. 碳中和導(dǎo)向下寒地近零能耗建筑形態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 西部人居環(huán)境學(xué)刊，2024，39（1）：87-95.

SUN Jiayi， LI Sui， DONG Yixin. Research on multi-objective optimization of near-zero energy building forms in cold regions under the guidance of carbon neutrality[J]. Journal of Western Human Settlements， 2024， 39（1）： 87-95.

[19]楊小山. 室外微氣候?qū)ㄖ照{(diào)能耗影響的模擬方法研究[D]. 廣州：華南理工大學(xué)，2012.

YANG Xiaoshan. Research on the influence of outdoor microclimate on building air conditioning energy consumption simulation method[D]. Guangzhou： South China University of Technology， 2012.

[20]The Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory. EnergyPlus engineering reference： the reference to EnergyPlus calculations[EB/OL]. （2022-03-29） [2024-02-20]. http：//apps1.eere.energy.gov/buildings/energyplus/pdfs/engineeringreference.pdf.

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“自然通風(fēng)下高校新發(fā)呼吸道傳染病傳播風(fēng)險(xiǎn)的設(shè)計(jì)參數(shù)影響機(jī)制及建筑環(huán)境干預(yù)對(duì)策”（編號(hào)52378027）資助。