劉艷紅,郭晉平 (山西農(nóng)業(yè)大學林學院,山西 太谷 030801)

綠地空間分布格局對城市熱環(huán)境影響的數(shù)值模擬分析
——以太原市為例

劉艷紅,郭晉平*(山西農(nóng)業(yè)大學林學院,山西 太谷 030801)

為探尋綠地分布格局對城市熱環(huán)境的影響程度及方式,結合遙感技術,運用CFD數(shù)值模擬方法,對城市中五類常見的綠地布局形式的溫度場和速度場進行數(shù)值模擬.結果表明:將CFD技術引入城市熱環(huán)境研究,利用遙感技術對其進行參數(shù)修正,這一思路是可行的;根據(jù)典型綠地分布格局的熱環(huán)境模擬分析,楔狀格局具有較好的熱環(huán)境效應,即該格局在城市中的降溫效果最為明顯;放射狀和條帶狀的次之;點狀格局對周邊環(huán)境的降溫效果相對較弱,但其速度場內(nèi)局部漩渦最為明顯,在小范圍內(nèi)的降溫效果是比較明顯的,可以作為改善局部小氣候的手段;環(huán)狀格局降溫效果最弱.

綠地分布格局；城市熱環(huán)境；CFD數(shù)值模擬；遙感技術

20世紀以來,城市化進程中密集的人類活動對城市景觀格局的改造已經(jīng)導致了諸多生態(tài)環(huán)境問題,其中城市熱環(huán)境問題尤為突出[1-3],城市綠地在改善城市熱環(huán)境問題的過程中起到非常重要的作用,然而城市中用地緊張的現(xiàn)狀不能滿足單一的綠地面積擴增,因此在有限地增加綠地面積的同時,合理優(yōu)化城市綠地景觀格局,提高綠地系統(tǒng)的生態(tài)效應就成了改善城市熱環(huán)境問題的重要思路[4-6].

為了在最大限度上發(fā)揮城市綠地對熱環(huán)境的改善緩解作用,本研究借助計算流體動力學(CFD)的數(shù)值模擬方法,以山西省太原市為研究對象,對幾類常見的綠地布局形式在改善熱環(huán)境中的作用進行了模擬分析,旨在探尋城市綠地空間分布格局對熱環(huán)境的影響程度及影響方式,以尋求提高城市綠地生態(tài)效應的有效途徑,為日后的綠地建設提供一些借鑒.

使用 CFD模擬評價城市熱環(huán)境已較為普遍

[7-8],但以往的城市熱環(huán)境模擬大多是對某一典型區(qū)域進行數(shù)字建模,并模擬出該區(qū)域的溫度、濕度、風速等參數(shù),并與實測數(shù)據(jù)比較,用以定量描述熱環(huán)境的特征以及預測其發(fā)展態(tài)勢

[9-10].本文在傳統(tǒng)的框架中引入植物模型,進而建立典型綠地分布格局的數(shù)學模型,并利用遙感技術的相關參量和結果對CFD模型的參數(shù)設置進行修正,以進一步提高模擬結果的準確性.

1 模型建立與參數(shù)選擇及修正

計算流體動力學(CFD)技術,就是應用各種數(shù)學方法,進行數(shù)值實驗、計算機模擬和分析研究.在城市熱環(huán)境的研究中,運用 CFD技術對一定空間中的氣流組織進行模擬,通過建立數(shù)學物理模型,根據(jù)提供的合理邊界條件和參數(shù),可以對區(qū)域空氣流動形成的溫度場、速度場進行仿真模擬,直觀顯示其設計結果,并根據(jù)設計結果對其可行性和合理性進行分析研究,不斷優(yōu)化設計方案.但是,CFD技術在城市尺度的研究上也存在著參數(shù)不好設置、驗證較為困難等問題.本研究利用遙感技術的相關參量和結果對CFD模型的參數(shù)設置進行修正.

大氣在自然界中的流動大多是紊流,紊流脈動動能由切應力產(chǎn)生的紊流脈動動能和樹冠尾流紊流特性的能量兩部分組成.在三維絕熱平均動量方程和質(zhì)量守恒方程的基礎上,可以用以下控制方程描述:

(1)連續(xù)方程

(2)動量方程

(3)能量方程

(4) 湍流輸運方程

式中: ρ為流體的密度;t為時間; υ→是速度矢量; p為流體微元體上的壓力; τxx、τxy和τxz等是因分子黏性作用而產(chǎn)生的作用在微元體表面上的粘性應力τ的分量; Fx、Fy和Fz是微元體上的體積力; cp為比熱容; T為溫度;k為流體的傳熱系數(shù);ST為黏性耗散項;φ′為通用變量;Г為廣義擴散系數(shù); S為廣義源項.

控制方程采用三維雷諾時均N-S方程,選用RNG k-ε湍流模型組成的封閉方程組.近壁處理采用固壁無滑移假設[11],并應用標準壁面函數(shù)處理.模型常數(shù)為:k=0.039,ε=0.19,Cμ=0.0845,C1= 1.42,C2=1.68.

1.1 CFD植物數(shù)學模型的建立

植物冠層對流場的影響在于減小風速,增大湍流效果.自然界的植物是多種多樣的,為了計算簡單,必須對其進行簡化:把植物當成多孔介質(zhì)處理,將樹冠部分考慮為一體,即將樹枝近似為樹葉;將樹干近似為密度非常稀疏的樹冠.不同形狀的樹冠形狀對流場的影響也有所不同,李亮等[12]針對風洞試驗,對樹冠模型做了逐步簡化,認為采用長方體模型通過進行適當?shù)膮?shù)調(diào)整,就能夠得到比較準確的模擬結果,而且具有建模簡便、計算快捷、收斂性好等優(yōu)點.因此,本研究植物就采用長方體模型,將喬木描述為:樹干高3m、直徑為0.3m的圓柱體,樹冠高4m、長寬各3m的長方體;灌木描述為高1m,長2m,寬1m的長方體;草本地被的高度近似為0.

1.2 參數(shù)選擇與修正

建立起數(shù)學模型以后,需要設置相應的參數(shù)才可以進行計算.傳統(tǒng)的CFD模型參數(shù)設置是大多以實測數(shù)據(jù)和已收集到的基礎資料為依據(jù),雖然大致可以反映模擬區(qū)域的實際情況,但是不準確,尤其是在城市大尺度的研究中,人工實測數(shù)據(jù)的同步性和空間代表性較差,為模型參數(shù)的合理設置增加了諸多的困難.因此,結合遙感技術對在CFD模擬的參數(shù)設置的各個環(huán)節(jié)進行修改和調(diào)節(jié)是非常必要的.

為了設置合理的參數(shù),得到較為準確的模擬結果,根據(jù)2008年9月16日的TM遙感影像(分辨率 30m),選擇一典型綠地,建立其植物的數(shù)學模型,并以包含其綠地空間的長方體區(qū)域作為計算域,在建模完成后,對其進行網(wǎng)格劃分,進而針對綠地及地面等仿真對象設置其邊界條件;將計算結果與遙感影像中提取到的相應點的地表溫度相比較,并根據(jù)差異進行參數(shù)的修正,直到兩者有較好的吻合.

地表輻射溫度反演采用遙感圖像處理軟件ERDAS IMAGING8.7進行數(shù)據(jù)的預處理,在此基礎上利用其空間建模工具建立地表溫度反演模型,進而得到地表溫度.其輻射溫度反演函數(shù)為:1260.56/LOG{1+[60.776/(0.1238+0.00563156 ×$n1_6)]}-273(因為式中的結果溫度是開氏溫度,在輻射溫度模型中減去273生成攝氏溫度).

對建模后的包含綠地空間的長方體計算域采用GAMBIT軟件進行有限元網(wǎng)格劃分,由于綠地植物類型不同,且其形狀較復雜,為使計算網(wǎng)格更好地描述模型的結構特征,采用對復雜邊界適應性強的混合網(wǎng)格.同時,對植物表面進行網(wǎng)格細化.劃分的網(wǎng)格總數(shù)為 89萬,所有網(wǎng)格扭曲率都小于0.92.

流體運動的控制方程選用三維雷諾時均N-S方程,內(nèi)部流場模擬采用分離隱式求解器,選取RNG k-ε湍流模型,模型系數(shù)采用默認值.差分格式中,壓力項采用標準格式,動量方程、湍動能與耗散率輸運方程的離散均采用二階迎風差分格式,壓力和速度的耦合采用SIMPLEC算法.求解過程中各松弛因子為:壓力項 0.3,速度項 0.7,湍動能項0.039,湍流耗散項0.19.

在計算范圍入口,其邊界條件設定為速度入口(velocity inlet),以該區(qū)域夏季季風風向東南風、風速5m/s進行設定,而下游出口部設定為壓力出口(pressure outlet),地面的邊界條件設定為墻面(wall=0.0001),其余部分的邊界條件則采以對稱(symmetry)設定.將計算結果與遙感影像上提取的地表輻射溫度相比較(圖 1),可以看出CFD模擬值與實測值具有一定的偏差,兩者的吻合性較差,需進一步對模擬的參數(shù)值進行修正.

圖1 傳統(tǒng)設置下的CFD模擬溫度與地表實際溫度對比Fig.1 The chart of actual surface temperature and CFD simulation temperature based on traditional settings

1.2.1 進口風速的修正 風在大氣邊界層中情況較為復雜,按照高度的變化,會有逐漸變化的趨勢,形成具有一定規(guī)律的風輪廓線.因此在垂直方向上保持風速不變不大合理,需要隨著高度升高設置不同風速值[13].在 CFD 模擬設置中,在進風口取多個點的(X,Y,Z)三維坐標,并按照不同高度的風速變化情況設置這些點的風速值,計算機將按照所提取點的風速值和位置插值計算其他點位的風速值,因此預先設置的點對越多越好.

1.2.2 地表反射率的修正 這個參數(shù)在遙感灰度圖中經(jīng)過大量的選點研究,可知建筑的比輻射率一般在 0.975左右;其次需要設置地表粗糙度長度,地表粗糙度長度表征下墊面粗糙狀況的一個特征長度,體現(xiàn)各種下墊面對地表附近的風環(huán)境運動起到干擾的范圍,從求取的灰度圖上進行大量的選點分析得出的平均值,可以提取出不同區(qū)域的對應地表粗糙度長度值.

1.2.3 綠地熱輻射的修正 按照原有的設置方法,綠地作為城市體塊,與建筑體塊相比,僅是具有較低的溫度,并不能很好地反映蒸騰作用對熱環(huán)境的改善作用,也不能很好的顯示綠地對周邊風環(huán)境的影響.因此CFD模擬的深化設置中需要近似模擬這種下墊面較低的溫度和所引起的較弱的空氣運動.由于CFD軟件中還沒有提供針對植被的參數(shù)設置,采用CFD模型中的openning數(shù)字體塊作為代表植被的媒介,將城市中較大面積的綠地專門進行設置.引入遙感參數(shù),首先從地表溫度圖上獲得所模擬植被的地表溫度狀況,作為openning的表面溫度設置,然后從地表蒸散圖中抽取相應的綠地蒸騰量對表示綠地的 openning進行設置并近似模擬微弱的空氣運動以體現(xiàn)這些下墊面在空氣流動中的作用.本研究重點探討的是綠地的布局形式對其熱環(huán)境的影響,對于綠地自身的蒸騰作用,在文中設定為理想狀態(tài)即各種格局蒸騰作用完全相同.

圖 2為模型中所取樣點經(jīng)參數(shù)修正后的CFD模擬溫度與地表實際溫度對比曲線.引用公式(5),計算各個樣點經(jīng)參數(shù)修正后的 CFD模擬與實測溫度的相對誤差值.通過計算得出10個不同樣點的平均相對誤差為3.6%,模擬結果的可信程度較高.

圖2 修正后的CFD模擬溫度與地表實際溫度對比Fig.2 The chart of actual surface temperature and CFD simulation temperature based on changing parameters

利用遙感熱環(huán)境分析的一些思想和結論修改部分CFD設置,使其更符合熱環(huán)境的結構和運行狀態(tài),經(jīng)過選點對比研究(圖 2),并進行各取樣點的相對誤差計算,其值均小于 6%,可以看出兩者的熱場結構、熱環(huán)境關系具有一致性.由于地表溫度圖的遙感求取方法精度較高,可以認為此時 CFD 模擬結果較為合理,由此可以該狀態(tài)下的參數(shù)設置進行城市綠地的熱環(huán)境模擬分析.

2 綠地分布格局的熱環(huán)境效應模擬分析

在城市綠地中,常見的布局格式有以下幾種:點狀結構;帶狀結構:包括如條帶狀、環(huán)狀、放射狀等;楔狀結構:楔狀結構是指綠地分布由郊區(qū)伸入到市中心,呈現(xiàn)出從寬到窄的綠帶.這種結構多為利用河流、起伏的地形、放射干道等并結合市郊農(nóng)田、防護林而形成的;混合式結構:由前三種結構綜合而成,可以做到城市綠地點、線、面結合,形成較完整的體系(圖3).

圖3 城市綠地布局的基本形式Fig.3 The basic forms of distribution of urban green space

根據(jù)綠地分布格局,結合前文中的植物模型,運用AutoCAD軟件選擇在500×1000m的區(qū)域內(nèi),建立以上 5種常見的綠地分布典型格局的數(shù)學模型.為了對不同分布格局的降溫效應做比較,建模時把綠地面積定義為實際計算面積的 50%,以此作為控制指標.模型建立后,采用 Gambit軟件對模型進行網(wǎng)格劃分,為下一步 CFD計算做準備.CFD計算所進行的參數(shù)選擇,通過參數(shù)修正的方法逐一設置.經(jīng)過迭代計算,輸出距地面為2m高度水平面上的溫度場及風速場.

利用CFD進行城市熱環(huán)境分析,主要利用風環(huán)境作為城市熱環(huán)境變化的主要流通手段.而且城市的熱島效應也是依靠通風狀況來進行緩解.因此城市熱環(huán)境的分布格局與城市風環(huán)境息息相關.本文重點分析幾類典型綠地分布格局的內(nèi)部溫度場(即綠地內(nèi)部的自身熱量交流)和風速場(即綠地與外部環(huán)境的熱量交換)兩方面的問題.

2.1 溫度場分析

在設定邊界溫度相等的情況下,經(jīng)過內(nèi)部的熱量交換后,溫度較低并趨于平均的區(qū)域,說明其內(nèi)部熱交換充分,綠地格局自身的通透性較好,反之亦然;而溫差較大的區(qū)域,則反映出區(qū)域內(nèi)熱交換弱,綠地對其周邊環(huán)境的影響力較弱.

從各類綠地分布格局的溫度場模擬圖(圖4)可以看出:點狀格局只有在植被分布密集的區(qū)域即植被覆蓋率較高的情況下,內(nèi)部熱交換頻繁,溫度較低;“點”與“點”之間也有一定的熱量交換,溫度介于綠地內(nèi)外之間,并且呈現(xiàn)出相鄰兩“點”面積越大,對“點”之間區(qū)域的溫度影響越明顯;而在總體點狀綠地外圍,溫度較進口平均溫度高,離進口較遠的區(qū)域,高溫現(xiàn)象尤為明顯.條帶狀分布格局中總體溫度較低,在兩條綠帶所形成的廊道里低溫效應尤為明顯,這也與景觀生態(tài)學中的廊道效應理論相吻合.在環(huán)狀分布格局中,模擬區(qū)域的總體溫度偏高,低溫區(qū)域主要集中在環(huán)形綠地帶之間及其下風方向,這與環(huán)形綠帶形狀相對閉合,較難形成相互間的熱交換有關.放射狀分布格局和楔狀格局的溫度場分布有一定的相似之處,模擬區(qū)域內(nèi)總體溫度較低,可以成為緩解城市熱環(huán)境的“冷源”,而且在綠地的下風方向形成較大面積的“極低溫”冷源區(qū),在楔狀格局中這種現(xiàn)象更為突出.

圖4 溫度場模擬Fig.4 Simulation diagram of temperature field

將各類分布格局的溫度模擬圖,按照溫度等級分為高溫區(qū)、較高溫區(qū)、中溫區(qū)(等于設置的進口溫度)、較低溫區(qū)、低溫區(qū),統(tǒng)計其所占面積百分比并計算整個模擬區(qū)域的均溫,可以發(fā)現(xiàn):低溫區(qū)、較低溫區(qū)面積所占比例有如下規(guī)律,楔狀格局＞放射狀格局＞條帶狀格局＞點狀格局＞環(huán)狀格局,而高溫區(qū)和較高溫區(qū)則反映為,點狀格局＞環(huán)狀格局＞放射狀格局＞楔狀格局＞條帶狀格局.這說明:條帶狀格局內(nèi)部熱交換頻繁,使之內(nèi)部溫度趨于較低但比較均勻的狀態(tài),而楔狀格局次之,也是一種理想的布局形式,點狀格局模擬區(qū)域內(nèi)溫差較明顯,植被覆蓋集中的區(qū)域溫度明顯較低,而其他區(qū)域則要高于平均溫,環(huán)狀格局則處于整個區(qū)域均溫最高的位置,該布局形式通透性不好,內(nèi)部的熱交換較緩.

2.2 速度場分析

在設定的進口(右側)風速相等的情況下,下風出口方向風速越大,綠地與外界的熱交換越強,如果其內(nèi)部均溫較低,則對周邊環(huán)境的降溫效果越明顯;速度漩渦越明顯,則反映出相應區(qū)域的風速較大,局部熱交換強烈,一般情況下,速度其對應的是模擬區(qū)域內(nèi)的低溫區(qū).

圖5 速度場模擬Fig.5 Simulation chart of velocity field

從各類綠地分布格局的速度場模擬圖(圖5)可以看出,出口風速有以下的規(guī)律:楔狀格局＞放射狀格局＞條帶狀格局＞點狀格局＞環(huán)狀格局,結合圖4可以認為:楔狀格局對周圍熱環(huán)境有著較好緩解作用,其自身內(nèi)部熱交換充分,總體溫度較低,出口方向風速較大,與外界可以形成很好地交流;放射狀和條帶狀次之,當然條帶狀格局要發(fā)揮較好的熱環(huán)境效應,必須是綠帶排列方向與盛行風向平行;點狀格局對周邊環(huán)境的降溫效果要弱些,但其速度場內(nèi)局部漩渦最為明顯,這說明點狀格局中的各“綠點”(即組成該格局的各塊綠地)在小范圍內(nèi)的降溫效果還是比較明顯的,可以作為改善局部小氣候的手段;環(huán)狀格局降溫效果最弱,內(nèi)部均溫較高,出口風速較小,與外界的熱交換既不充分也不能帶來明顯的降溫效果,但如果防風林等防護類綠地用此類分布格局,則能減少綠地內(nèi)外的能量交換,起到較好的作用.

3 建議

在城市綠地建設中,在條件允許的情況下,楔形綠地可以作為城市綠地建設的首選形式,以實現(xiàn)城市綠地良好的生態(tài)效應;而點狀格局形式自由靈活,可以作為改善局部小氣候的手段;環(huán)狀格局則是防風林等防護類綠地用的理想布局形式.

本文只對 5種典型的常見綠地分布格局做了模擬分析,當然,在實際的綠地規(guī)劃建設中,受現(xiàn)實因素所限,綠地布局形式是多種多樣的,這就需要規(guī)劃時結合現(xiàn)狀條件,靈活布置.總的來說,選用模擬的綠地空間分布格局類型中速度漩渦明顯,自身均溫較低的與出口風速較大,能促使綠地內(nèi)外熱量迅速交換的格局相結合,一定能達到較為理想的降溫效果.

4 結論

4.1 運用CFD模擬方法,結合遙感技術,來探討城市綠地分布格局對其熱環(huán)境的影響,這一思路是可行的.

4.2 在常見的城市綠地布局形式中,降溫效應由強到弱依次為:楔狀、放射狀和條帶狀、點狀、環(huán)狀.由此說明,在楔狀格局有良好的聯(lián)通性,能夠較強地實現(xiàn)景觀生態(tài)中的“廊道效應”,而放射狀和條帶狀(綠帶排列方向與盛行風向平行時)也有類似的特征;點狀格局由于其面積較小,難以在大尺度上對熱環(huán)境有明顯的影響,但在小范圍內(nèi)還是有一定的降溫效果;環(huán)狀格局的聯(lián)通性最弱,能量交換不頻繁,對周圍熱環(huán)境的影響不明顯.

[1] 彭少麟,周 凱,葉有華,等.城市熱島效應研究進展 [J]. 生態(tài)環(huán)境, 2005,14(4):574-579.

[2] 趙 晶,王乃昂,楊淑華.蘭州城市化氣候效應的 R/S分析 [J].蘭州大學學報, 2000,36(6):122-128.

[3] 王 郁,胡 非.近 10年來北京夏季城市熱島的變化及環(huán)境效應的分析研究 [J]. 地球物理學報, 2006,49(1):61-68.

[4] 佟 華,劉輝志,李延明,等.北京夏季城市熱島現(xiàn)狀及楔形綠地規(guī)劃對緩解城市熱島的作用 [J]. 應用氣象學報, 2005,16(3): 357-366.

[5] 張岳恒,黃瑞建,陳 波.城市綠地生態(tài)效益評價研究綜述 [J].杭州師范大學學報(自然科學版), 2010,9(4):268-271.

[6] 藺銀鼎,韓學孟,武小剛,等.城市綠地空間結構對綠地生態(tài)場的影響 [J]. 生態(tài)學報, 2006,26(10):3339-3346.

[7] Parra M A, Santiago J L, Martín F, et al. A methodology to urban air quality assessment during large time periods of winter using computational fluid dynamic models [J]. Atmospheric Environment, 2010,44(17):2089-2097.

[8] Burrows D A, Hendricks E A, Diehl S R, et al. Modeling turbulent flow in an urban central business district [J]. Journal of applied meteorology and climatology, 2007,46(12):2017-2199.

[9] Dhakal S, Hanaki K. Improvement of urban thermal environment by managing heat discharge sources and surface modification in Tokyo [J]. Energy and Buildings, 2002,34:13-23.

[10] Takahashi K. Measurement of thermal environment in Kyoto city and its prediction by CFD simulation [J].Energy and Buildings, 2004,36:771-779.

[11] 張正科,朱自強,莊逢甘.多部件組合體分塊網(wǎng)格生成技術及應用 [J]. 空氣動力學學報, 1998,16(3):312-317.

[12] 李 亮,李曉鋒,林波榮,等.用帶源項 k-ε兩方程湍流模型模擬樹冠流 [J]. 清華大學學報(自然科學版), 2006,146(6):753-756.

[13] 劉輝志,姜瑜君,梁 彬,等.城市高大建筑群周圍風環(huán)境研究[J]. 中國科學:地球科學, 2005,35(S1):84-96.

Numerical simulation for the influence of green space patterns on urban thermal environment: Taking Taiyuan City as an example.

LIU Yan-hong, GUO Jin-ping*(The Forestry College, Shanxi Agricultural University, Taigu 030801, China). China Environmental Science, 2011,31(8)：1403～1408

The temperature and velocity fields of five common forms for urban green space pattern were simulated by CFD and remote sensing technology, in order to find the influence extent and the influence way of green space pattern on urban thermal environment. The result shows that it is feasible that CFD numerical simulation technology can be introduced to the study of urban thermal environment, with remote sensing technology to modify the parameters of the CFD model. From the simulation analysis of urban thermal environment based on the typical green space patterns, the following results can be got: Wedge-shaped pattern has the best thermal environment effect, in other words, the cooling effect of wedge-shaped pattern is the strongest for urban; the cooling effect of radial and banded pattern follows after wedge-shaped pattern; the cooling effect of point pattern is relatively weak; and the cooling effect of ring pattern is the weakest. Although the cooling effect of point pattern is relatively weak, the local vortex of velocity fields is the most obvious, so it can be used a means to improve the local micro-climate. Base on the study results, some corresponding proposals for urban green space planning and constructing are posed.

green space pattern；urban thermal environment；CFD numerical simulation；remote sensing technology

X144

A

1000-6923(2011)08-1403-06

2011-02-10

山西農(nóng)業(yè)大學科技創(chuàng)新基金資助項目(2008010)

* 責任作者, 教授, jinpguo@sohu.com

劉艷紅(1978-),女,山西嵐縣人,講師,碩士,主要從事城市景觀生態(tài)及園林規(guī)劃設計研究.發(fā)表論文10余篇.