劉之欣　譚廣文　趙立華

摘要：為探究ENVI-met喬木建模的簡化方式，確定實測中不便獲取的建模參數(shù)能否采用軟件默認值替代，本文以廣州市居住區(qū)常用樹種細葉榕Ficus microcarpa為例，通過正交試驗探究影響微氣候模擬結(jié)果的主要建模參數(shù)，并初步建立了細葉榕的建模參數(shù)庫。正交試驗結(jié)果表明，在細葉榕模型中，葉片反射率是樹下空氣溫濕度模擬結(jié)果的顯著影響因素，葉面積指數(shù)是樹下太陽輻射和地表溫度模擬結(jié)果的顯著影響因素，應采用實測值以保證模擬結(jié)果的準確性；根深和根幅對以上四種微氣候指標的模擬結(jié)果影響均不顯著，在測量條件不具備時可采用軟件默認值或建議值。針對以上四種建模參數(shù)，本文建立了細葉榕建模參數(shù)庫，為設計師提供簡便可行的數(shù)據(jù)參考。

關(guān)鍵詞：ENVI-met；微氣候；細葉榕；正交試驗

中圖分類號：TU986

文獻標志碼：A

文章編號：1671-2641（2018）01-0083-05

收稿日期：2017-12-08

修回日期：2018-01-17

1引言

近年來，隨著計算機性能的不斷提升，數(shù)值模擬技術(shù)已成為定量預測和評價微氣候的重要研究手段。植物作為微氣候重要的影響因子，國內(nèi)外已有大量學者通過數(shù)值模擬對植物的微氣候作用進行研究，如zhang通過ENVI-met軟件對武漢市8種常用樹種在住區(qū)中的種植方式進行模擬探究，認為樹高與種植距離之比小于2時對室外熱環(huán)境來說改善效果最好：DuarteHI利用ENVI-met探究不同種植策略對街區(qū)微氣候的改善作用，認為相比中心公園和口袋公園，密植的行道樹能夠得到最低的空氣溫度以及均勻分布的降溫作用：陳卓倫利用ENVI-met耦合能耗模擬軟件EQUEST的方式探究了廣州市濕熱地區(qū)下的住區(qū)綠化類型及組合方式，并回歸得到了綠地率等指標與室外熱環(huán)境評價指標之間的關(guān)系式。ENVI-met已成為室外熱環(huán)境研究重要的研究手段，但ENVI-met的喬木建模需要多種參數(shù)，部分在缺乏專業(yè)儀器的情況下較難獲取，造成了不便。本文的研究目的為提出ENVI-met喬木建模的簡化方式，確定實測中不便獲取的建模參數(shù)能否采用軟件默認值替代。以廣州市居住區(qū)常用樹種細葉榕Ficus microcarpa為例，探究對微氣候模擬結(jié)果的主要影響因素，并初步建立廣州市居住區(qū)常用樹種細葉榕的建模參數(shù)庫，為設計師在利用ENVI-met對景觀進行微氣候評價時提供簡便可行的數(shù)據(jù)參考。

2研究方法

本文采用正交試驗法探究不同建模參數(shù)對于ENVI-met微氣候模擬結(jié)果的影響程度。正交試驗是一種根據(jù)正交性來安排、分析多因素問題試驗的數(shù)理統(tǒng)計方法，能夠體現(xiàn)因素的重要性及對試驗指標的影響程度。

ENVI-met是由Bruse和Fleer于1998年開發(fā)的三維城市微氣候模擬軟件，目前最新版本為4.3。該軟件基于計算流體力學和熱力學，主要用于模擬城市小尺度空間內(nèi)地面、植被、建筑和大氣之間的相互作用。比之先前版本的1D植物模型，ENVI-met4.0提出了三維植物建模插件Albero，一株完整的喬木模型需要被輸入樹冠形態(tài)（樹高、冠幅、枝下高）、葉片屬性（各網(wǎng)格葉面積密度和葉片反射率）和根系形態(tài)（根幅、根深、根系形態(tài)和根面積密度）三類參數(shù)。對于景觀設計師來說，易于獲取的僅喬木形態(tài)參數(shù)，而葉片屬性及根系形態(tài)參數(shù)在缺乏專業(yè)儀器的情況下較難獲取。雖然ENVI-met軟件提供默認參數(shù)，目前對采用實測參數(shù)與默認參數(shù)對微氣候模擬結(jié)果的影響差異尚不明確，現(xiàn)有文獻在采用默認參數(shù)建模時也未進行說明，因此需要對建模參數(shù)對微氣候模擬結(jié)果的影響程度進行探究。

正交試驗以反映喬木對微氣候影響的樹下空氣溫度、濕度、太陽輻射和地表溫度為試驗指標，考察葉片反射率、葉面積指數(shù)、根幅和根深四種參數(shù)對其的影響程度。ENVI-met中采用葉面積密度來代表樹冠中每個網(wǎng)格的葉片密度，但葉面積密度難以通過實測直接獲得。目前相關(guān)研究均采用Lalic和Mihailovic提出的、通過樹高和葉面積指數(shù)計算獲得建模所需的葉面積密度，因此本文也選取葉面積指數(shù)作為考察因素。各因素的3個水平根據(jù)細葉榕實測數(shù)據(jù)、軟件默認值及其中間值確定（表1）。為綜合考慮各因素自身的影響及因素間的交互作用，選用標準正交表L₂₇（3¹³）編制試驗方案，經(jīng)正交表設定的因素水平組合方式篩選后對27個代表工況進行模擬。

為凸顯喬木對微氣候的影響，模擬對象為一株廣場上的成年細葉榕，其樹高、冠幅及樹形均根據(jù)實測結(jié)果建模（圖1）。模擬區(qū)域為60 m×60 m，水平網(wǎng)格數(shù)為60×60（分辨率1 m），廣場地面材質(zhì)為花崗巖，樹下地面材質(zhì)為壤土（Loam）。區(qū)域四周設置了4個嵌套網(wǎng)格，嵌套網(wǎng)格的地面類型根據(jù)楊小山的研究結(jié)果設定。豎直方向采用不等距網(wǎng)格：2 m以下空間分配10個網(wǎng)格，2 m以上空間采用放大系數(shù)為10%的彈性網(wǎng)格，并根據(jù)陳卓倫的研究結(jié)果選擇閉式橫向邊界條件。模擬時長為24小時，取9：00-19：00時段的模擬結(jié)果進行分析。背景氣候條件選用廣州市區(qū)7月典型氣象日數(shù)據(jù)。

3結(jié)果與分析

3.1極差分析法

極差分析法能夠確定各因素主次：因素極差越大，表示該因素在試驗范圍內(nèi)變化時，對試驗指標數(shù)值的影響越大。葉片反射率和葉面積指數(shù)的極差均較大，根深和根幅的極差明顯偏?。s為前兩者極差的十分之一至五十分之一），說明對這四種微氣候參數(shù)來說，葉片反射率和葉面積指數(shù)的變化對其模擬結(jié)果影響較大，根深和根幅的影響較小（表2）。對樹下空氣溫濕度來說，葉片反射率是影響其模擬結(jié)果的主要因素：對樹下太陽輻射和地表溫度來說，其主要因素是葉面積指數(shù)。

3.2方差分析法

極差分析法具有一定局限性，無法說明分析得到的主要因素對試驗的影響是否顯著，需要引入方差分析法進一步分析。Sig值為方差分析法中的檢驗顯著性指標，當顯著水平取0.05時，Sig值小于0.05表示該因素對試驗指標影響顯著，大于0.05則表明影響不顯著。

葉片反射率和與葉面積指數(shù)的交互作用對樹下空氣溫濕度的影響較顯著（0.00、0.02）。對樹下太陽輻射來說，葉面積指數(shù)的影響較顯著（0.00）。對樹下地表溫度來說，葉片反射率和葉面積指數(shù)對模擬結(jié)果的影響都很顯著（0.03、0.00）。根深和根幅、以及根幅與葉片反射率、葉面積指數(shù)的交互作用的Sig值都遠超過0.05，對四種微氣候參數(shù)的模擬結(jié)果影響均不顯著（表3）。

3.3ENVI-met喬木建模簡化方案

在細葉榕模型中，葉片反射率是樹下空氣溫濕度模擬結(jié)果的顯著影響因素，葉面積指數(shù)是樹下太陽輻射和地表溫度模擬結(jié)果的顯著影響因素，根深和根幅對本文關(guān)注的四個微氣候參數(shù)的模擬結(jié)果的影響均不顯著。因此，在利用ENVI-met對細葉榕進行建模時，葉片反射率和葉面積指數(shù)應采用實測值以保證模擬結(jié)果的準確性：根深和根幅在測量條件不具備時可采用軟件默認值或建議值。

4ENVI-met喬木建模參數(shù)庫的建立

需要采用實測值建模的葉面積指數(shù)主要運用直接測量法（如樣方法）、頂視法（如遙感）或底視法（如AccuPAR-80冠層分析儀、LAI-2200冠層分析儀等）測量，而葉片反射率主要運用光譜測量。這些測量儀器價格昂貴，操作步驟繁瑣，為景觀工作者獲取建模數(shù)據(jù)造成了不便。因此，本文初步建立了廣州市居住區(qū)常用喬木細葉榕的建模參數(shù)庫，以期簡化ENVI-met喬木建模的數(shù)據(jù)獲取。

4.1參數(shù)庫的建立方法

建模參數(shù)庫由葉面積指數(shù)計算方程和葉片反射率、根深、根幅建議值組成。葉面積指數(shù)利用植物冠層分析儀（LAI-2200）測得，并在儀器配套的FV2200軟件中輸入喬木輪廓的坐標獲取精確的葉面積指數(shù)值：細葉榕的胸徑、冠幅等尺寸通過皮尺量取。葉片反射率采用紫外、可見、近紅外分光光度計（U-4100，日本）進行測量，取三片生長良好的細葉榕成熟葉片并對測量結(jié)果取平均值。由于太陽光譜含有可見光和不可見光（紫外線和紅外線）兩部分，本文的反射率波段選用200～2 600nm以涵蓋整個太陽光譜。根深和根幅采用樹木雷達（TRU，美國）對若干細葉榕進行測量。

4.2細葉榕建模參數(shù)庫

實測45株（異常樣本4株，實際分析41株）細葉榕的葉面積指數(shù)及對應的胸徑、冠幅，將葉面積指數(shù)與喬木尺寸以回歸方程的方式對應，分析結(jié)果如表4所示。細葉榕葉面積指數(shù)與其胸徑、冠幅之間存在高度正相關(guān)關(guān)系并呈顯著一元線性關(guān)系，可通過查表計算的方式獲取該尺寸細葉榕的葉面積指數(shù)，且細葉榕葉面積指數(shù)與胸徑的線性擬合程度（R²=0.50）比冠幅（R²=0.39）更佳，可優(yōu)選胸徑數(shù)據(jù)計算。測得的細葉榕葉片反射率建議值為0.28。ENVI-met中根深的默認值對細葉榕來說過大（4 m），對樹高6.5-8 m、胸徑20-30 cm、冠幅7-11 m的細葉榕，根深的建議值為0.6 m，根幅的建議值為8-10 m。

5結(jié)語

ENVI-met作為小尺度的微氣候模擬軟件，越來越多地被應用于景觀設計中，如何準確、高效地建模成為了微氣候模擬的關(guān)鍵所在。本文以細葉榕的建模為例，通過正交試驗確定了葉片反射率和葉面積指數(shù)對樹下空氣溫濕度、太陽輻射和地表溫度模擬結(jié)果有顯著影響，需要采用實測值建模：而根深和根幅對這四種微氣候參數(shù)的模擬結(jié)果影響不顯著，可采用軟件默認值或建議值，并據(jù)此初步建立了亞熱帶居住區(qū)常用喬木細葉榕的建模參數(shù)庫。參數(shù)庫現(xiàn)處于初步建立階段，更多的喬木種類將在未來的工作中進一步增補完善。