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        綠地對居住區(qū)熱環(huán)境的改善效果研究

        2016-12-26 03:10:00曹利娟楊英寶張寧寧柳小濤
        地理空間信息 2016年2期
        關(guān)鍵詞:環(huán)境研究

        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)為研究對象,運用微氣候模型ENVI—met的流體模擬手段分析綠地對居住區(qū)熱環(huán)境的改善效果,并與實測數(shù)據(jù)進行對比。在驗證模擬結(jié)果可靠性的基礎(chǔ)上,設(shè)計幾種改善方案進行模擬對比。結(jié)果表明,改變綠化類型、增加綠化面積和屋頂綠化,對居住區(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,城市熱島不僅會增加城市能源消耗,還會導(dǎo)致地球海平面上升,對城市居民的生活產(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,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,綠地的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和空間布局對周圍環(huán)境溫度的影響尤為重要[7]。劉艷紅等對城市中5類常見的綠地空間格局進行模擬,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,陳宏等認為建筑外壁綠化對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就綠色屋頂對整個城市熱環(huán)境的影響進行了研究,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、類型和屋頂綠化進行方案設(shè)計和模擬,揭示居住區(qū)不同綠地因子對小區(qū)熱環(huán)境的影響方式、強度與空間差異,實驗結(jié)果將對居住區(qū)規(guī)劃起到指導(dǎo)作用。

        1 研究方法

        本文采用基于計算流體動力學(xué)(computational fluid dynamics,CFD)原理設(shè)計的ENVI-met軟件進行綠地對城市居住區(qū)溫度影響的研究。本文的研究思路如下:①從LiDAR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重要的輸入?yún)?shù);以高分辨率航空影像作為底圖,結(jié)合實地調(diào)研,導(dǎo)入到微氣候軟件ENVI-met中建立真實的居住區(qū)三維模型。②利用實測數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果進行驗證,并對輸入?yún)?shù)進行調(diào)整,找出適合該研究區(qū)的參數(shù)條件,驗證模型模擬精度。

        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)計不同的模擬方案,分析綠地面積、類型和屋頂綠化對熱環(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,其中有一個幼兒園、一個菜市場;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

        為了對微氣候模型ENVI-met進行可靠性驗證,必須結(jié)合現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)。本次觀測時間為2013-06-12 10:00~2013-06-13 12:00,每隔1 h讀取一次數(shù)據(jù),觀測項目包括1.5 m高度的大氣溫度、相對濕度,2 m高度的風(fēng)速。以10:00的觀測數(shù)據(jù)及收集的氣象數(shù)據(jù)作為初始參數(shù),對區(qū)域進行微氣候模擬,并且按照實際觀測點的分布,在模型中所對應(yīng)的位置設(shè)置監(jiān)視器,記錄該點不同高度在時間維度上的模擬數(shù)據(jù)。在區(qū)域設(shè)置7個實際觀測點,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。

        1.2.1 參數(shù)設(shè)計

        由于軟件中原始參數(shù)默認值并不適合本研究區(qū)域,要結(jié)合實際情況對參數(shù)作一些修正,如表1。

        表1 模型的默認參數(shù)值與修正參數(shù)值

        1.2.2 修正后模型模擬結(jié)果與實測分析

        利用校正后的輸入?yún)?shù)對研究區(qū)進行模擬,7個監(jiān)測點在13日12時的實測溫度與模擬溫度對比如圖3。

        從圖3得出,對軟件默認參數(shù)進行修正之后,運用ENVI-met軟件進行模擬的結(jié)果與實測值平均溫差0.447 K,相關(guān)系數(shù)達0.952。由于其他氣象因素的影響,使監(jiān)測點的模擬結(jié)果與實測結(jié)果有一些小的差距。

        圖3 監(jiān)測點實測溫度與模擬溫度對比

        1.3 方案設(shè)計和模擬

        在小區(qū)一定綠化面積的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計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)狀進行模擬,對比分析相同面積的不同綠化類型對小區(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,對比分析增加相同面積的不同綠化類型對小區(qū)熱環(huán)境的定量影響。③分別用草地和灌木對小區(qū)的樓房進行100%屋頂綠化,分析屋頂綠化對小區(qū)熱環(huán)境的影響,具體方案如表2。

        2 實驗結(jié)果和分析

        2.1 不同方案模擬結(jié)果

        運用校正后的模型對表2各方案進行26 h的模擬,模擬時間從2013-06-12 10:00~2013-06-12 12:00,分析對比7個監(jiān)測點在12時的空氣溫度分布。

        圖4 不同方案溫度模擬對比圖

        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%草地和進行100%屋頂綠化對于溫度的改善幾乎沒有影響。不同綠化方案對環(huán)境改善的定量效果如表3。

        表2 方案設(shè)計

        表3 不同綠化方案對熱環(huán)境的定量改善效果

        增加綠地面積、改變綠化類型、進行屋頂綠化等對小區(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號監(jiān)測點的平均溫度降低了1.3 K。而增加10%的灌木時,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,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小區(qū)所有樓房進行100%屋頂綠化實驗,模擬得出屋頂綠化對于溫度的改變僅有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)計屋頂綠化對于室內(nèi)溫度的影響較明顯。

        2.2 模型校正的重要性

        ENVI-met軟件運行中所運用的很多參數(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)并加以實驗,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)進行模擬時,模擬溫度比實際溫度高,且無相關(guān)性,而用已校正模型計算的溫度與實際溫度具有很強的相關(guān)性,且誤差僅有0.4 K左右,可以很好地滿足實驗要求。

        2.3 周圍環(huán)境對方案降溫效果的影響

        監(jiān)測點處的熱環(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設(shè)置7個監(jiān)測點。經(jīng)實驗分析可得,同等設(shè)計方案下,7個監(jiān)測點的降溫效果不同,風(fēng)速改變量也有明顯區(qū)別。對于1號監(jiān)測點,由于處于3棟建筑物的封閉區(qū),通風(fēng)效果不好,所以各方案的實施對此處的影響并不是很明顯;而3、4號監(jiān)測點由于處于廣闊區(qū)域,無障礙物遮擋,各種方案的實施對2點處的風(fēng)速和溫度影響都比較明顯,靈敏度比較高。

        3 結(jié) 語

        相對于綠地面積的影響,綠地類型對居住區(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。實驗結(jié)果也說明,在城市居住區(qū)進行綠地規(guī)劃的過程中,要盡量避免使用單一的草地進行綠化,

        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分析[J].中南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,44(12):5 117-5 124 [2] 秦俊. 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

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        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)境形成機制、動態(tài)模擬研究。

        2015-01-13。

        項目來源:國家自然科學(xué)基金資助項目(41271538)。

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