曹利娟,楊英寶,張寧寧,柳小濤
(1.河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210098)
綠地對(duì)居住區(qū)熱環(huán)境的改善效果研究
曹利娟1,楊英寶1,張寧寧1,柳小濤1
(1.河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210098)
以城市居住區(qū)為研究對(duì)象,運(yùn)用微氣候模型ENVI—met的流體模擬手段分析綠地對(duì)居住區(qū)熱環(huán)境的改善效果,并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。在驗(yàn)證模擬結(jié)果可靠性的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)幾種改善方案進(jìn)行模擬對(duì)比。結(jié)果表明,改變綠化類型、增加綠化面積和屋頂綠化,對(duì)居住區(qū)熱環(huán)境具有不同的改善效果。
居住區(qū)熱環(huán)境;綠地;模擬;ENVI-met
大規(guī)模的生產(chǎn)改造引發(fā)的城市污染、熱島等環(huán)境問題,給城市居民的生活質(zhì)量和身體健康帶來嚴(yán)重威脅。其中,城市熱島不僅會(huì)增加城市能源消耗,還會(huì)導(dǎo)致地球海平面上升,對(duì)城市居民的生活產(chǎn)生諸多不利影響[1]。有數(shù)據(jù)表明,夏季城市溫度每升高1 ℃,降溫能耗就要增加2%~4%[2]。
綠地是改善城市熱環(huán)境的主要手段之一[3-5]。袁偉紅等研究表明,綠化覆蓋率高于47.5%時(shí),能保證城市具有最佳的熱島效應(yīng)值[6]。高峻等指出,綠化覆蓋率低于40%時(shí),綠地的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和空間布局對(duì)周圍環(huán)境溫度的影響尤為重要[7]。劉艷紅等對(duì)城市中5類常見的綠地空間格局進(jìn)行模擬,得出楔狀格局具有較好的熱環(huán)境效應(yīng),而環(huán)狀格局最弱[8]。就不同綠化類型,陳宏等認(rèn)為建筑外壁綠化對(duì)于降低建筑物外壁表面溫度、室外空氣溫度以及平均輻射溫度有著積極的影響[9]。Pompeii II就綠色屋頂對(duì)整個(gè)城市熱環(huán)境的影響進(jìn)行了研究,得出綠色屋頂可以使室內(nèi)外溫度分別降低1.77 ℃和0.24 ℃[10]。關(guān)于城市綠地的研究很多,但關(guān)于綠地對(duì)居住區(qū)熱環(huán)境影響的研究卻比較少。
本文以城市居住區(qū)為研究對(duì)象,結(jié)合LiDAR數(shù)據(jù)和CFD模擬手段,就綠化面積、類型和屋頂綠化進(jìn)行方案設(shè)計(jì)和模擬,揭示居住區(qū)不同綠地因子對(duì)小區(qū)熱環(huán)境的影響方式、強(qiáng)度與空間差異,實(shí)驗(yàn)結(jié)果將對(duì)居住區(qū)規(guī)劃起到指導(dǎo)作用。
本文采用基于計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(computational fluid dynamics,CFD)原理設(shè)計(jì)的ENVI-met軟件進(jìn)行綠地對(duì)城市居住區(qū)溫度影響的研究。本文的研究思路如下:①?gòu)腖iDAR數(shù)據(jù)中獲取居住區(qū)建筑物的高度,這是在微氣候軟件ENVI-met建立三維物理模型時(shí)重要的輸入?yún)?shù);以高分辨率航空影像作為底圖,結(jié)合實(shí)地調(diào)研,導(dǎo)入到微氣候軟件ENVI-met中建立真實(shí)的居住區(qū)三維模型。②利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,并對(duì)輸入?yún)?shù)進(jìn)行調(diào)整,找出適合該研究區(qū)的參數(shù)條件,驗(yàn)證模型模擬精度。
在小區(qū)一定綠化面積的基礎(chǔ)上,從綠化面積、類型、和屋頂綠化等方面設(shè)計(jì)不同的模擬方案,分析綠地面積、類型和屋頂綠化對(duì)熱環(huán)境的定量影響,探討最適合該居住區(qū)的改善方式。技術(shù)路線如圖1。
圖1 本文技術(shù)路線
1.1 研究區(qū)概況
丹佛小鎮(zhèn)位于南京江寧開發(fā)區(qū),坐落于金智路東側(cè),總建筑面積12.8 hm2,占地面積8 hm2,由10多棟小高層組成。該住宅區(qū)樓房是典型的中高層建筑,內(nèi)部建筑多為住房,其中有一個(gè)幼兒園、一個(gè)菜市場(chǎng);研究區(qū)南部為高層住宅,東部為密集的低層住區(qū)。研究區(qū)綠化多以低矮的草坪為主,灌木很少,高大植株也比較少。研究區(qū)的東南角空地為裸露地表,沒有水體景觀。研究區(qū)LiDAR圖與三維模型圖如圖2。
圖2 研究區(qū)域
1.2 模型校正
為了對(duì)微氣候模型ENVI-met進(jìn)行可靠性驗(yàn)證,必須結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。本次觀測(cè)時(shí)間為2013-06-12 10:00~2013-06-13 12:00,每隔1 h讀取一次數(shù)據(jù),觀測(cè)項(xiàng)目包括1.5 m高度的大氣溫度、相對(duì)濕度,2 m高度的風(fēng)速。以10:00的觀測(cè)數(shù)據(jù)及收集的氣象數(shù)據(jù)作為初始參數(shù),對(duì)區(qū)域進(jìn)行微氣候模擬,并且按照實(shí)際觀測(cè)點(diǎn)的分布,在模型中所對(duì)應(yīng)的位置設(shè)置監(jiān)視器,記錄該點(diǎn)不同高度在時(shí)間維度上的模擬數(shù)據(jù)。在區(qū)域設(shè)置7個(gè)實(shí)際觀測(cè)點(diǎn),涵蓋建筑物外圍、道路、2棟建筑物之間、空曠地區(qū)、草地等有代表性的地點(diǎn)。
1.2.1 參數(shù)設(shè)計(jì)
由于軟件中原始參數(shù)默認(rèn)值并不適合本研究區(qū)域,要結(jié)合實(shí)際情況對(duì)參數(shù)作一些修正,如表1。
表1 模型的默認(rèn)參數(shù)值與修正參數(shù)值
1.2.2 修正后模型模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)分析
利用校正后的輸入?yún)?shù)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行模擬,7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在13日12時(shí)的實(shí)測(cè)溫度與模擬溫度對(duì)比如圖3。
從圖3得出,對(duì)軟件默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行修正之后,運(yùn)用ENVI-met軟件進(jìn)行模擬的結(jié)果與實(shí)測(cè)值平均溫差0.447 K,相關(guān)系數(shù)達(dá)0.952。由于其他氣象因素的影響,使監(jiān)測(cè)點(diǎn)的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果有一些小的差距。
圖3 監(jiān)測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)溫度與模擬溫度對(duì)比
1.3 方案設(shè)計(jì)和模擬
在小區(qū)一定綠化面積的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)3種模擬方案:①在已有的一定綠化面積的基礎(chǔ)上,用落葉樹、灌木和草地代替綠化現(xiàn)狀進(jìn)行模擬,對(duì)比分析相同面積的不同綠化類型對(duì)小區(qū)熱環(huán)境的定量影響。②在綠化現(xiàn)狀周圍增加一定面積的不同綠化類型,對(duì)比分析增加相同面積的不同綠化類型對(duì)小區(qū)熱環(huán)境的定量影響。③分別用草地和灌木對(duì)小區(qū)的樓房進(jìn)行100%屋頂綠化,分析屋頂綠化對(duì)小區(qū)熱環(huán)境的影響,具體方案如表2。
2.1 不同方案模擬結(jié)果
運(yùn)用校正后的模型對(duì)表2各方案進(jìn)行26 h的模擬,模擬時(shí)間從2013-06-12 10:00~2013-06-12 12:00,分析對(duì)比7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在12時(shí)的空氣溫度分布。
圖4 不同方案溫度模擬對(duì)比圖
從圖4可以看出,用落葉樹代替綠化現(xiàn)狀和在現(xiàn)狀基礎(chǔ)上增加10%的樹木溫度改善效果較明顯,用灌木代替綠化現(xiàn)狀和增加10%的灌木這2種方案的改善效果次之,而用草地代替綠化現(xiàn)狀、增加10%草地和進(jìn)行100%屋頂綠化對(duì)于溫度的改善幾乎沒有影響。不同綠化方案對(duì)環(huán)境改善的定量效果如表3。
表2 方案設(shè)計(jì)
表3 不同綠化方案對(duì)熱環(huán)境的定量改善效果
增加綠地面積、改變綠化類型、進(jìn)行屋頂綠化等對(duì)小區(qū)的熱環(huán)境都有改善作用,但它們有著量的區(qū)別。綠化現(xiàn)狀大都是草地,所以在草坪周圍增加10%的草地對(duì)于小區(qū)的溫度幾乎沒有影響。增加同等面積的樹木,小區(qū)溫度平均降低了0.85 K,其中3號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的平均溫度降低了1.3 K。而增加10%的灌木時(shí),改善效果只有0.24 K,不及樹木明顯,說明在原有綠化基礎(chǔ)上增加與現(xiàn)狀不同的綠化類型,即混合綠化類型可以有效改善小區(qū)熱環(huán)境。樹木由于加快了高空中的氣體流動(dòng),且在地表形成較多的陰影區(qū),使得改善效果比低矮的灌木更明顯。分別用草地和灌木對(duì)小區(qū)所有樓房進(jìn)行100%屋頂綠化實(shí)驗(yàn),模擬得出屋頂綠化對(duì)于溫度的改變僅有0.06 K和0.12 K,但小區(qū)的風(fēng)速卻增大了,1.5 m高處的風(fēng)速分別增加了0.07 m/s和0.12 m/s,預(yù)計(jì)屋頂綠化對(duì)于室內(nèi)溫度的影響較明顯。
2.2 模型校正的重要性
ENVI-met軟件運(yùn)行中所運(yùn)用的很多參數(shù)都是根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件設(shè)置而成,要想將其用于南京市的研究,必須針對(duì)研究區(qū)域建立合適的參數(shù)。采用控制變量的方法,逐一改變參數(shù)并加以實(shí)驗(yàn),找出靈敏度高、適合研究區(qū)的參數(shù)。從圖2可以看出,用初始參數(shù)進(jìn)行模擬時(shí),模擬溫度比實(shí)際溫度高,且無相關(guān)性,而用已校正模型計(jì)算的溫度與實(shí)際溫度具有很強(qiáng)的相關(guān)性,且誤差僅有0.4 K左右,可以很好地滿足實(shí)驗(yàn)要求。
2.3 周圍環(huán)境對(duì)方案降溫效果的影響
監(jiān)測(cè)點(diǎn)處的熱環(huán)境是相鄰建筑、景觀和復(fù)雜下墊面相互作用的結(jié)果。在研究區(qū)域的不同位置分別選取涵蓋建筑物外圍、道路、兩棟建筑物之間、空曠地區(qū)、草地等有代表性的地點(diǎn)設(shè)置7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析可得,同等設(shè)計(jì)方案下,7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的降溫效果不同,風(fēng)速改變量也有明顯區(qū)別。對(duì)于1號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn),由于處于3棟建筑物的封閉區(qū),通風(fēng)效果不好,所以各方案的實(shí)施對(duì)此處的影響并不是很明顯;而3、4號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)由于處于廣闊區(qū)域,無障礙物遮擋,各種方案的實(shí)施對(duì)2點(diǎn)處的風(fēng)速和溫度影響都比較明顯,靈敏度比較高。
相對(duì)于綠地面積的影響,綠地類型對(duì)居住區(qū)的影響更大。相同面積的灌木和落葉樹,較草地而言可使空氣溫度降低0.54 K和0.71 K左右;而屋頂綠化對(duì)于研究區(qū)這樣中高層小區(qū)的室外溫度改善并不適用,無顯著效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也說明,在城市居住區(qū)進(jìn)行綠地規(guī)劃的過程中,要盡量避免使用單一的草地進(jìn)行綠化,
應(yīng)該和其他類型如灌木和成熟落葉樹一起配置,使相同面積下綠地對(duì)城市熱環(huán)境的改善效果更明顯。
[1] 馬衛(wèi)武,張翼,吳春玲,等.住宅小區(qū)室外微氣候及熱島潛勢(shì)分析[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013,44(12):5 117-5 124 [2] 秦?。?綠地緩解城市居住區(qū)熱環(huán)境效應(yīng)的研究[D].上海:華東師范大學(xué),2014
[3] 王雪. 城市綠地空間分布及其熱環(huán)境效應(yīng)遙感分析[D].北京:北京林業(yè)大學(xué),2006
[4] 賈劉強(qiáng). 城市綠地緩解熱島的空間特征研究[D].成都:西南交通大學(xué),2009
[5] Skelhorn C, Lindley S, Levermore G. The Impact of Vegetation Types on Air and Surfaces in a TemperateCity: A Fine Scale Assessment in Manchester, UK [J]. Landscape and Urban Planning, 2014(121): 129-140
[6] Ashie Y, Kono T. Urban-scale Analysis InSupport of a Climatesensitive Design for the Tokyo BayArea [J].International Journals of Climatology, 2011,31(2):174-188
[7] 高峻,楊名靜,陶康華.上海城市綠地景觀格局的分析研究[J].中國(guó)園林,2000,16(1):53-56
[8] 劉艷紅,郭晉平,魏清順.基于 CFD 的城市綠地空間格局熱環(huán)境效應(yīng)分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2012,32(6):1 951-1 959
[9] 陳宏.屋頂綠化:緩解城市熱島效應(yīng),改善城市生態(tài)環(huán)境的有效措施[J].引進(jìn)與咨詢,2006(9):39-40
[10] Pompeii II W C. Assessing Urban Heat Island Mitigation Using Green Roofs: a Hard Scale Modeling Approach [M].Shippensburg: Shippensburg University, 2010
P237.9
:B
:1672-4623(2016)02-0015-03
10.3969/j.issn.1672-4623.2016.02.005
曹利娟,碩士,主要從事遙感圖像處理及城市熱環(huán)境形成機(jī)制、動(dòng)態(tài)模擬研究。
2015-01-13。
項(xiàng)目來源:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41271538)。