吳思佳 董麗 賈培義 易慧琳

城市熱島效應(yīng)（urban heat island，簡(jiǎn)稱UHI）作為城市化發(fā)展以來(lái)引起城市氣候變化最突出的問(wèn)題，在長(zhǎng)期城市人居環(huán)境改善研究中備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，是衡量城市人居環(huán)境是否宜居的重要因素[1]。在快速城市化的背景下，城市綠地實(shí)際用地面積有限，促使進(jìn)行城市綠地的合理配置從而實(shí)現(xiàn)綠地整體降溫效應(yīng)的最大化成為科學(xué)緩解城市熱島效應(yīng)的重要目標(biāo)。在多尺度下研究城市綠地的微氣候調(diào)節(jié)效應(yīng)，分析不同微氣候條件改變帶來(lái)的熱環(huán)境的改變，以尋求改善城市熱島效應(yīng)的有效措施，提高城市熱環(huán)境舒適度，對(duì)城市環(huán)境與微氣候的改善、城市宜居環(huán)境的建設(shè)以及城市的可持續(xù)發(fā)展都具有重要意義。

公園、街道、廣場(chǎng)等諸多城市園林綠地的微氣候效應(yīng)對(duì)城市氣候環(huán)境均有積極影響，各綠地微氣候的改善又受到內(nèi)部空間多因素影響，需要定性及定量化研究其調(diào)節(jié)機(jī)制[2]4,[3-4]。分析微氣候改變的影響因子，即可有效調(diào)節(jié)微氣候環(huán)境，從而改善城市熱島效應(yīng)，提高環(huán)境舒適度[5]。大多數(shù)城市綠地微氣候效應(yīng)的研究方法是基于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)進(jìn)行的，即對(duì)研究地進(jìn)行采樣，觀測(cè)微氣候特征因子實(shí)地?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究[6]。現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)的方法結(jié)果真實(shí)可信，是客觀分析微氣候效應(yīng)的理論基礎(chǔ)，能夠較為直接地定性評(píng)價(jià)不同尺度環(huán)境的氣候效應(yīng)[7]3。但是傳統(tǒng)的實(shí)地監(jiān)測(cè)方法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間、人力及物力，并且極易受到外界環(huán)境干擾從而影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并且受綠地條件限制，切實(shí)定量的研究不多[8]。

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)以及各學(xué)科領(lǐng)域交叉研究的發(fā)展，20世紀(jì)80年代起，對(duì)微氣候效應(yīng)的探索在傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法以外，已擴(kuò)充到衛(wèi)星遙感技術(shù)、風(fēng)洞試驗(yàn)、計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬技術(shù)等多計(jì)算機(jī)模擬平臺(tái)，其中，遙感反演多用于研究大范圍的氣象條件，風(fēng)洞試驗(yàn)在小尺度流場(chǎng)的模擬多有應(yīng)用，但存在與真實(shí)流場(chǎng)有一定出入、價(jià)格昂貴等缺點(diǎn)[9]，數(shù)值模擬利用計(jì)算機(jī)建立數(shù)學(xué)或物理模型模擬環(huán)境，能方便地人為設(shè)定場(chǎng)景來(lái)驗(yàn)證微氣候的調(diào)節(jié)機(jī)制，將有限的城市用地面積在計(jì)算機(jī)平臺(tái)上進(jìn)行模擬布局，對(duì)城市綠地規(guī)劃建設(shè)具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。數(shù)值模擬在直觀地反映微氣候特征的同時(shí)，還具備節(jié)省人力、財(cái)力和物力且實(shí)驗(yàn)可重復(fù)的特點(diǎn)，不易受到外界狀況影響從而獲得較為準(zhǔn)確的模擬結(jié)果，具有現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)不可比擬的優(yōu)勢(shì)，近幾年在城市環(huán)境的微氣候研究方面得到較多應(yīng)用。將現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)與數(shù)值模擬方法結(jié)合可獲得不同尺度下的微氣候時(shí)空分布，能在定性研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步作出定量的分析，對(duì)綠地規(guī)劃設(shè)計(jì)具有實(shí)際參考價(jià)值[10]。

筆者梳理了CFD數(shù)值模擬方法在不同尺度城市綠地微氣候效應(yīng)及熱舒適度評(píng)價(jià)研究中的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上，反思目前存在的問(wèn)題及不足，對(duì)未來(lái)該領(lǐng)域的研究提出展望。

1 數(shù)值模擬軟件及其原理

數(shù)值模擬是利用計(jì)算機(jī)建立數(shù)學(xué)模型或物理模型對(duì)微氣候環(huán)境進(jìn)行模擬，通過(guò)人為調(diào)控微氣候的各種影響因素虛擬地驗(yàn)證其影響程度的計(jì)算機(jī)平臺(tái)[11]。數(shù)值模擬軟件根據(jù)計(jì)算原理主要分為2類：基于非計(jì)算流體力學(xué)的建筑群熱時(shí)間常數(shù)（cluster thermal time constant，簡(jiǎn)稱CTTC）模型的軟件和基于計(jì)算流體力學(xué)（computational fluid dynamics，簡(jiǎn)稱CFD）模型的軟件。CTTC模型的原理是使用建筑群熱時(shí)間常數(shù)的方法，計(jì)算局部環(huán)境的空氣溫度隨外界能量擾動(dòng)變化的情況，而CFD模型是計(jì)算室外環(huán)境的熱傳遞與空氣流動(dòng)的耦合[12-13]，較前者更適用于綠地環(huán)境的模擬研究。對(duì)于城市微氣候環(huán)境的研究，常用到基于CFD模型的軟件主要有Fluent、PHOENICS（parabolic hyperbolic or elliptic numerical integration code series）、CFX（computational fluid dynamics x）、Airpark以及城市微氣候模擬軟件ENVI-met等[14],[15]2。Fluent和PHOENICS軟件可用于模擬和分析復(fù)雜的集合區(qū)域內(nèi)的空氣流動(dòng)和熱交換等物理問(wèn)題，針對(duì)每一種流動(dòng)的物理問(wèn)題都有適合的數(shù)值算法[16]。ENVI-met是基于城市氣象學(xué)、熱力學(xué)以及動(dòng)力學(xué)等相關(guān)理論研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建的微氣候模擬軟件，旨在再現(xiàn)城市大氣主要進(jìn)程的非靜態(tài)數(shù)值計(jì)算[17]374,[18]4，由三維主模型、一維邊界模型以及嵌套網(wǎng)格組成。前者著重于對(duì)建筑內(nèi)外的氣流和傳熱的物理過(guò)程模擬計(jì)算，多用于模擬室外風(fēng)熱環(huán)境，主要應(yīng)用于氣象學(xué)、建筑學(xué)和暖通工程等相關(guān)技術(shù)專業(yè)[19]。 后者能考慮到植物對(duì)微氣候的影響，因此可用于景觀規(guī)劃設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)，多被風(fēng)景園林學(xué)學(xué)者采用。

2 數(shù)值模擬在城市綠地微氣候研究中的應(yīng)用

數(shù)值模擬的研究方法可便捷、直觀地再現(xiàn)城市龐大而復(fù)雜的實(shí)體環(huán)境，并且可人為地調(diào)控模型，相較于傳統(tǒng)的實(shí)地觀測(cè)方法，數(shù)值模擬在很大程度上節(jié)省了研究的人力和時(shí)間，同時(shí)可直觀地得到城市環(huán)境的三維圖像模型，具有很大的優(yōu)勢(shì)，在建筑能耗、風(fēng)熱環(huán)境等方面研究成果眾多。

2.1 數(shù)值模擬準(zhǔn)確性驗(yàn)證研究

數(shù)值模擬軟件早期是以驗(yàn)證研究為主的，將模擬結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)值進(jìn)行比較，從而研究模型的準(zhǔn)確性和可行性。

1998年，Bruse將11種土壤傳濕模型與其他模擬模型耦合，開(kāi)發(fā)出了ENVI-met軟件，并使用該軟件模擬小型停車場(chǎng)內(nèi)溫度的空間分布特征，首次驗(yàn)證ENVI-met可模擬城市表面（surface）—植被（vegetation）—大氣（atmosphere）的相互作用[17]374,382-384。1999年，Bruse等利用該軟件模擬設(shè)計(jì)綠化街道和屋頂綠化場(chǎng)景下墨爾本的微氣候環(huán)境[15]3-6。Lahme與Bruse等在未設(shè)定嵌套網(wǎng)格的情況下，在選定區(qū)域內(nèi)的幾個(gè)點(diǎn)進(jìn)行溫度實(shí)測(cè)值和模擬值比較，發(fā)現(xiàn)在此情況下ENVI-met軟件仍具有很高的準(zhǔn)確性[20]。還有學(xué)者利用ENVI-met將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果對(duì)比，研究居住區(qū)溫濕隨時(shí)間變化規(guī)律，驗(yàn)證了該軟件在居住區(qū)微氣候模擬上的準(zhǔn)確性[21-22]。在此之后，楊小山用ENVI-met和城市風(fēng)環(huán)境軟件MISKAM的模擬結(jié)果進(jìn)行比較，再次證實(shí)了ENVI-met模擬結(jié)果的可靠性，表明其具有模擬復(fù)雜熱環(huán)境的能力，對(duì)微氣候的預(yù)測(cè)精度整體較好[23]。其他CFD模擬軟件的準(zhǔn)確性也通過(guò)定性分析得到驗(yàn)證，如將PHOENICS軟件與蒙特卡羅和杰勃哈特方法以及反應(yīng)系數(shù)法結(jié)合，建立了一套新的適于小區(qū)微氣候模擬的算法，并以深圳某小區(qū)為對(duì)象進(jìn)行微氣候模擬，并與該小區(qū)實(shí)測(cè)結(jié)果作對(duì)比以驗(yàn)證模擬方法的準(zhǔn)確性[24]2136-2137。隨著模擬模型的普及，在定性對(duì)比的基礎(chǔ)上，有學(xué)者定量化地驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性。Salata等為了得到街區(qū)微氣候研究的通用ENVI-met模型，將微氣候參數(shù)和舒適度預(yù)測(cè)平均投票數(shù)值（predicted mean vote，簡(jiǎn)稱PMV）的模擬值與實(shí)測(cè)值相比較，通過(guò)對(duì)測(cè)定系數(shù)、誤差平方根（root mean square error，簡(jiǎn)稱RMSE）和威爾莫特指數(shù)（Willmott’s index）的分析，驗(yàn)證了該軟件模擬值與實(shí)測(cè)值差異不顯著，認(rèn)為網(wǎng)格尺寸為2 m×2 m、開(kāi)放式邊界能獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，并且確定了各參數(shù)偏差率為空氣溫度0.6%、相對(duì)濕度（relative humidity，簡(jiǎn)稱RH）2.0%、平均輻射溫度0.9%、PMV值0.76個(gè)單位[25]。秦文翠采用ENVI-met對(duì)北京典型住宅區(qū)進(jìn)行微氣候數(shù)值模擬分析，并采用RMSE和平均絕對(duì)百分比誤差（mean absolute percentage error，簡(jiǎn)稱MAPE）驗(yàn)證該軟件的準(zhǔn)確性，結(jié)果表明實(shí)測(cè)值與模擬值間誤差較小，ENVI-met模型能較好地反映微氣候的分布特征[18]44-47。劉之欣等[26]在ENVI-met中進(jìn)行細(xì)致的植物三維建模，對(duì)廣州地區(qū)細(xì)葉榕的葉片溫度及太陽(yáng)輻射、地表溫度和空氣溫濕度等微氣候參數(shù)進(jìn)行模擬與實(shí)測(cè)，采用誤差平方根和一致性指數(shù)驗(yàn)證了ENVI-met模型可用于預(yù)測(cè)濕熱環(huán)境中喬木的微氣候特征。該研究與詹慧娟等[27]66的研究均集中于某一具體樹(shù)種的微氣候特征分析與模擬驗(yàn)證，兩者為不同地理環(huán)境下數(shù)值模擬可用于植物種類的微氣候特征研究提供了基礎(chǔ)校驗(yàn)。在數(shù)值模擬準(zhǔn)確性驗(yàn)證的研究中，由于軟件模擬的邊界設(shè)置、湍流模型選擇甚至軟件版本差異等局限，使得模擬的環(huán)境與實(shí)測(cè)時(shí)復(fù)雜的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境不能穩(wěn)定一致，導(dǎo)致在定量層面上，較難利用更多統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行誤差的準(zhǔn)確性驗(yàn)證，因此停留在定性層面的研究較多且方法較為一致，即多通過(guò)比較模擬與實(shí)測(cè)情況的趨勢(shì)一致性驗(yàn)證模擬可行性，定量分析主要是采用誤差平方根指數(shù)進(jìn)行誤差分析。

2.2 數(shù)值模擬在建筑尺度上的微氣候研究應(yīng)用

數(shù)值模擬在建筑尺度上的微氣候研究應(yīng)用主要是針對(duì)建筑單體和小型建筑組團(tuán)等建筑尺度下的室外微氣候特征進(jìn)行研究，多采用Fluent、PHOENICS等CFD數(shù)值模擬軟件代算CFD湍流模型進(jìn)行模擬。

2.2.1 居住區(qū)布局對(duì)微氣候的影響

通過(guò)不同CFD模型模擬研究發(fā)現(xiàn)，天空開(kāi)闊度（sky view factor，簡(jiǎn)稱SVF）、建筑密度、綠化覆蓋率等居住區(qū)布局特征指標(biāo)對(duì)住區(qū)的微氣候有重要影響。趙冬以Fluent作為模擬平臺(tái)，選取雷諾平均法（reynolds average navier-stokes，簡(jiǎn)稱RANS）湍流模型分析了廣州夏季典型的行列式布局居住區(qū)在不同住區(qū)阻塞比、建筑覆蓋密度、SVF等指標(biāo)下的微氣候特征，得出小區(qū)SVF和建筑平均高度越大、小區(qū)地面平均溫度和1.5 m處氣溫越高的結(jié)論[28]。史兵等同樣通過(guò)Fluent軟件采用RANS模擬5種不同SVF對(duì)城市住宅小區(qū)熱環(huán)境的影響，研究發(fā)現(xiàn)小區(qū)內(nèi)地面溫度和1.5 m高處溫度都隨SVF的增大而升高，但溫度的增幅都逐漸減小，并總結(jié)出SVF對(duì)住宅小區(qū)熱環(huán)境的影響規(guī)律：小區(qū)的地面溫度和1.5m高處溫度與SVF的關(guān)聯(lián)程度都隨著SVF數(shù)值增大而降低[29]。還有學(xué)者采用RANS模擬居住小區(qū)微環(huán)境三維分布場(chǎng)情況[24]2136-2137。隨著CFD方法中湍流模型的不斷精準(zhǔn)完善，也有學(xué)者采用DES復(fù)合模型替代RANS研究建筑架空高度對(duì)建筑周邊微氣候及行人舒適度的影響，分析認(rèn)為建筑架空高度與建筑高度比增大，建筑側(cè)面高風(fēng)速區(qū)縮??；當(dāng)建筑長(zhǎng)邊與來(lái)流方向呈90°時(shí)，行人熱舒適度最低[30]。除Fluent外，ENVI-met軟件也用以研究居住區(qū)布局對(duì)其微氣候效應(yīng)的影響。李晗等采用ENVI-met軟件，對(duì)青島市不同居住區(qū)的建筑布局下室外溫度場(chǎng)、風(fēng)速場(chǎng)進(jìn)行模擬，分析發(fā)現(xiàn)點(diǎn)群式建筑布局室外風(fēng)環(huán)境較好，居住區(qū)整體溫度都更低，圍合式和行列式布局熱島效應(yīng)更明顯[31]。張偉模擬了典型居住區(qū)不同排布形式對(duì)微氣候的改善情況，研究中以地面綠化率、綠化覆蓋率、生態(tài)綠化容積率、景觀分離指數(shù)等作為綠地量化指標(biāo)，以風(fēng)速、溫度、熱舒適性和顆粒物（particulate matter，簡(jiǎn)稱PM）濃度為微氣候評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)了不同居住區(qū)綠化布局的微氣候效應(yīng)，并對(duì)居住區(qū)綠地設(shè)計(jì)提出了提升建議[2]62-63。

2.2.2 植物配置、綠地覆蓋率對(duì)微氣候的影響

基于CFD模擬方法的小尺度模擬，除用于居住區(qū)布局研究外，還集中在植物配置及綠地覆蓋率對(duì)微氣候的影響。詹慧娟等以試驗(yàn)地里的山楊、側(cè)柏和油松人工林為研究對(duì)象，基于實(shí)測(cè)的氣象要素，利用ENVI-met對(duì)其溫度分布場(chǎng)進(jìn)行模擬，得到不同樹(shù)種純林的土壤表層溫度、空氣溫度及相對(duì)濕度的分布狀況[27]66-73。謝清芳等在CFD模擬時(shí)將小型綠化帶設(shè)為多孔介質(zhì)模型，探討垂直于來(lái)流方向和沿來(lái)流方向2種綠化帶布置方式的流場(chǎng)和溫濕效應(yīng)影響范圍，結(jié)果發(fā)現(xiàn)垂直來(lái)流方向布置綠化帶的影響范圍明顯大于平行來(lái)流方向，因此認(rèn)為在沿當(dāng)?shù)叵募局鲗?dǎo)風(fēng)向上應(yīng)盡量減少植被數(shù)量[32]。王廷夷等利用Fluent軟件，也將植被區(qū)域視為多孔介質(zhì)，耦合建筑室內(nèi)外熱環(huán)境，從而研究植被高度對(duì)建筑內(nèi)外微氣候的影響，結(jié)果表明隨著植被高度增加，建筑室內(nèi)空氣溫度隨之增加，且溫差約為0.25 K，在植被區(qū)域，植物與空氣的熱量交換與植被高度無(wú)關(guān)[33]。另外有學(xué)者在研究灌木的微氣候效應(yīng)時(shí)，將ENVI-met和CFX_Ansys軟件的優(yōu)勢(shì)結(jié)合，掌握兩者的計(jì)算模式，對(duì)灌木的微氣候效應(yīng)這一簡(jiǎn)單場(chǎng)景提取并行計(jì)算，得出灌木可以使風(fēng)速降低約56.5%～57.4%的結(jié)論，并進(jìn)一步將實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬數(shù)據(jù)對(duì)比分析，得到適宜室外環(huán)境模擬的RNG k –β數(shù)值模擬模型[34]。部分學(xué)者通過(guò)數(shù)值模擬驗(yàn)證了綠地覆蓋率對(duì)微氣候效應(yīng)的重要影響。Srivanit將現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)與數(shù)值模擬結(jié)合，模擬日本佐賀大學(xué)的不同綠化場(chǎng)景，量化分析得出：校園內(nèi)樹(shù)木提高20%，最高溫度可以降低2.27℃[35]。Wong將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、遙感影像和模擬數(shù)據(jù)結(jié)合分析，研究了新加坡國(guó)立大學(xué)不同區(qū)域綠化對(duì)周圍環(huán)境的影響，并設(shè)計(jì)對(duì)比4種綠化場(chǎng)景的微氣候效應(yīng)，結(jié)果表明綠化率降低導(dǎo)致校園空氣溫度增加約1℃[36]。孫常峰基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和ENVI-met模擬并結(jié)合RS和GIS平臺(tái)，分析了南京大學(xué)鼓樓校區(qū)校園綠地對(duì)城市夏季熱環(huán)境的調(diào)節(jié)作用，設(shè)計(jì)去除綠地的場(chǎng)景，結(jié)果顯示去除綠地后近地表溫度上升、濕度明顯下降[7]35-46。

總結(jié)以上研究可以發(fā)現(xiàn)，CFD應(yīng)用于建筑尺度下綠地微氣候效應(yīng)的研究中，多以Fluent、ENVI-met軟件為平臺(tái)，采用RANS湍流模型進(jìn)行計(jì)算，得到研究對(duì)象的微氣候分布特征，總結(jié)其隨影響因子變化的規(guī)律。研究方法以單一模擬為主，部分采取了與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合的方式，遙感反演手段應(yīng)用較少，研究結(jié)果在定性分析的基礎(chǔ)上，利用定量分析進(jìn)行規(guī)律的深入探討，這為更大尺度的綠地微氣候研究提供研究思路。

2.3 數(shù)值模擬在街區(qū)尺度綠地微氣候研究的應(yīng)用

數(shù)值模擬在街區(qū)尺度綠地微氣候研究的應(yīng)用大多以ENVI-met等城市微氣候模擬軟件為平臺(tái)，更大尺度的城市區(qū)域氣候研究則會(huì)在數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上，利用RS技術(shù)等，結(jié)合遙感反演、空間插值等方法進(jìn)行街區(qū)尺度的微氣候研究，初期多采用實(shí)地觀測(cè)法獲取直觀數(shù)據(jù)，但該方法應(yīng)用于中尺度研究時(shí)耗費(fèi)人力與時(shí)間，可操作性較弱。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展及其在景觀、建筑、規(guī)劃等多學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用，數(shù)值模擬方法在街區(qū)尺度的微氣候研究中得到推廣。

2.3.1 街區(qū)建筑群布局對(duì)微氣候的影響

街區(qū)尺度的微氣候效應(yīng)往往受到復(fù)雜的多因素影響，多數(shù)研究將數(shù)值模擬與實(shí)地觀測(cè)結(jié)合，從而在盡量避免環(huán)境干擾的同時(shí)，獲取真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)，使研究結(jié)果更具科學(xué)性與參考性。王振等結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和ENVI-met數(shù)值模擬定性及定量地探索了武漢市街區(qū)層峽不同街巷結(jié)構(gòu)和建筑群布局等城市形態(tài)下的微氣候特征，并分析其對(duì)熱舒適度和建筑能耗的影響，指出東西走向?qū)捊帧⒛媳弊呦蛘锏慕謪^(qū)比與之相反的街區(qū)在夏季更能提高熱舒適性，長(zhǎng)街短巷的街區(qū)比短街長(zhǎng)巷的街區(qū)夏季室外熱環(huán)境舒適度更高[37]。史源等以ENVI-met為模擬平臺(tái)，分析北京西單商業(yè)街冬夏兩季室外開(kāi)放空間風(fēng)環(huán)境，并根據(jù)研究結(jié)果在現(xiàn)狀條件下提出了風(fēng)環(huán)境改善策略。模擬結(jié)果顯示西單商業(yè)街僅在西北部小范圍內(nèi)符合風(fēng)環(huán)境舒適閾值，東西走向街區(qū)層峽風(fēng)速明顯小于南北走向風(fēng)速[38]94-97。

2.3.2 街區(qū)綠地布局、下墊面構(gòu)成對(duì)微氣候的影響

街區(qū)尺度下，綠地面積、綠地覆蓋率、鋪裝覆蓋率等下墊面構(gòu)成對(duì)局地微氣候效應(yīng)有顯著影響，采用數(shù)值模擬的方法可定量分析其影響效應(yīng)，對(duì)綠地規(guī)劃的實(shí)踐有重要參考價(jià)值。Dimoudi等利用PHOENICS軟件模擬了綠地在街區(qū)尺度下對(duì)周邊溫度和流場(chǎng)的影響，該研究通過(guò)改變模型的建筑密度、天空開(kāi)闊度、綠地面積大小、氣候條件等環(huán)境參數(shù)，對(duì)比分析了Athena中心城區(qū)不同城市環(huán)境下綠地的蒸騰作用和熱量流通帶來(lái)的降溫效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)綠地對(duì)周圍環(huán)境有明顯降溫作用，對(duì)其背風(fēng)面的影響尤其明顯；綠地植被覆蓋每增加100 m2，平均氣溫就會(huì)下降1℃左右[39]。Grignaffini等直接在ENVI-met中模擬了街區(qū)建筑組團(tuán)中綠地面積擴(kuò)大對(duì)街區(qū)熱島效應(yīng)的緩解作用，認(rèn)為綠地每增加1個(gè)單位面積會(huì)使區(qū)域氣溫減小0.5℃，模擬中還將綠地及建筑區(qū)域替換為不同材料的鋪裝，發(fā)現(xiàn)改變鋪裝材料對(duì)緩解熱島效應(yīng)沒(méi)有作用[40]。Skelhorn與Cynthia將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合模擬，對(duì)曼徹斯特某商業(yè)中心夏季室外熱環(huán)境進(jìn)行了7種場(chǎng)景的模擬，分別為：現(xiàn)狀環(huán)境、增加5%的幼年喬木、增加5%的成年喬木、增加5%灌木、在最大建筑上設(shè)置屋頂綠化、將現(xiàn)狀綠地全部換為草坪和將現(xiàn)狀綠地全部換成瀝青路面，結(jié)果表明：每增加5%的綠化率，溫度降低1℃；而惡劣的環(huán)境為將綠地全部換成瀝青路面（約為研究區(qū)域面積的20%），會(huì)使得溫度升高3.2℃[41]。該研究結(jié)果與Dimoudi和Grignaffini等的結(jié)果類似。Sun等利用ENVI-met及Rayman軟件對(duì)北京市元大都遺址公園進(jìn)行熱舒適度時(shí)空分布的分析，結(jié)果表明高大喬木的熱舒適性最為穩(wěn)定，硬質(zhì)鋪裝對(duì)熱舒適性有負(fù)面影響；同時(shí)在一天的溫度變化中，綠地能使氣溫平均降低2℃[42]。

街區(qū)尺度綠地布局不同其微氣候效應(yīng)也有所不同。劉艷紅等利用CFD模擬方法對(duì)城市5類綠地空間格局（點(diǎn)狀、條帶狀、環(huán)狀、放射狀和楔狀）的熱環(huán)境效應(yīng)進(jìn)行分析，將植物視作長(zhǎng)方體多孔介質(zhì)參與模型計(jì)算。另外用RS技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)實(shí)測(cè)，利用其相關(guān)參量和輸出結(jié)果輔助模型的參數(shù)校正，最終建立這5類綠地分布格局的理想數(shù)學(xué)模型，比較其垂直和水平方向上的溫度場(chǎng)和風(fēng)速場(chǎng)。得到結(jié)論為垂直方向上灌木對(duì)風(fēng)速的減弱作用大于喬木，喬木的降溫效應(yīng)強(qiáng)于灌木；水平方向上綠地格局的降溫效應(yīng)由強(qiáng)至弱依次為楔狀格局＞放射狀格局＞條帶狀格局＞點(diǎn)狀格局＞環(huán)狀[43]。段佳佳以北京城市街區(qū)為對(duì)象模擬分析了夏季北京城市街區(qū)不同綠地格局的內(nèi)部環(huán)境變化，并在此研究基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的街區(qū)綠地格局優(yōu)化策略[44]。Perini與Magliocco采用ENVI-met進(jìn)行場(chǎng)景模擬，在城市密集街區(qū)設(shè)置地面綠化和屋頂綠化，模擬改變建筑物密度和建筑物高度后，地面綠化和屋頂綠化的空氣溫度、平均輻射溫度的分布狀況，結(jié)果表明屋頂綠化植被面積越大，降溫效應(yīng)越強(qiáng)；植被在高溫低濕的條件下在降低溫度、提高舒適度以及減少建筑制冷能耗等方面效果更好[45]505。街區(qū)微氣候效應(yīng)隨著水體的變化相應(yīng)變化，宋曉程等在探討某國(guó)際商務(wù)城規(guī)劃項(xiàng)目時(shí)，利用CFD方法中的Fluent軟件對(duì)場(chǎng)地內(nèi)的水體及其周邊建筑群進(jìn)行建模分析，探討城市水體對(duì)其周邊熱環(huán)境的影響。研究結(jié)果表明，水體自身形態(tài)對(duì)其周邊熱環(huán)境影響較大，河道越寬，其增濕效應(yīng)越強(qiáng)、擴(kuò)散范圍越廣，但水面過(guò)寬時(shí)，水體的降溫效應(yīng)僅停留在水面上方，即對(duì)周邊降溫作用較??；另外，水體周邊建筑群密度及分布對(duì)局地微氣候影響很大[46]。吳昌廣等基于實(shí)地測(cè)量和數(shù)值模擬分析深圳商業(yè)區(qū)街頭綠地周邊的微氣候，實(shí)驗(yàn)中分別設(shè)計(jì)水景、喬木、草坪3種下墊面，并以硬質(zhì)鋪裝作為對(duì)照下墊面（將研究區(qū)內(nèi)水體分別替換為喬木、草坪和硬質(zhì)鋪裝），結(jié)果表明喬木型街頭綠地降溫增濕效應(yīng)最強(qiáng)，草坪型次之，水景型最弱，但3種類型的降溫增濕效應(yīng)的時(shí)空變化趨勢(shì)基本相同[47]（表1）。

3 數(shù)值模擬在熱舒適度評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

數(shù)值模擬軟件經(jīng)過(guò)不斷地更新發(fā)展后，可在模擬微氣候環(huán)境的同時(shí)，利用參數(shù)輸入直接輸出熱舒適度相關(guān)指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果，更為直觀簡(jiǎn)便地反映了模型的舒適度分布情況。Wu等探討居住區(qū)中不同葉面積指數(shù)（leaf area index，簡(jiǎn)稱LAI）的綠地對(duì)熱舒適度的影響時(shí)，以熱氣候指數(shù)（universal thermal climate index，簡(jiǎn)稱UTCI）作為舒適度評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用ENVI-met軟件輸出UTCI值，研究結(jié)果表明喬木結(jié)構(gòu)的綠地能有效地改善居住區(qū)夏季戶外熱環(huán)境[48]。Taleghani等在研究荷蘭極端炎熱天氣下不同的城市形態(tài)（建筑與綠地單列式、行列式和庭院式排列）對(duì)室外熱舒適性的影響時(shí)，采用ENVI-met軟件模擬得到場(chǎng)地室外空氣溫度、平均輻射溫度、風(fēng)速和相對(duì)濕度，再將上述參數(shù)輸入Rayman中以輸出生理等效溫度（physiological equivalent tempreture，簡(jiǎn)稱PET），從而評(píng)價(jià)不同布局的室外熱舒適度，發(fā)現(xiàn)庭院可以提供最舒適的微氣候[49]。也有學(xué)者采用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)利用Rayman軟件輸出PET對(duì)建筑外不同布局的綠地的人體舒適度情況進(jìn)行評(píng)價(jià)[50]。Perini 與Magliocco在采用ENVI-met研究城市高密度環(huán)境下建筑密度和建筑高度對(duì)溫度分布和熱舒適性的影響時(shí)，利用軟件輸出PMV評(píng)價(jià)室外熱舒適情況，得到屋頂綠化能有效提高熱舒適度，且高溫低濕的環(huán)境下植被具有更好地提高舒適度的能力的結(jié)論[45]504-505。也有學(xué)者在評(píng)價(jià)西單商業(yè)街室外熱舒適性時(shí)，同樣通過(guò)ENVI-met軟件輸出PMV值，以評(píng)價(jià)商業(yè)街室外開(kāi)放空間人行高度的熱舒適度狀況，并提出改善建議[38]96。向立平等利用Fluent軟件輸出PMV值，對(duì)不同風(fēng)速和溫度條件下的巷道熱環(huán)境舒適度進(jìn)行了評(píng)價(jià)[51]。一些室外環(huán)境數(shù)值模擬軟件支持SET指數(shù)中的太陽(yáng)輻射因素針對(duì)室外環(huán)境舒適度評(píng)價(jià)時(shí)進(jìn)行修正后輸出，如Rayman、ENVI-met等[52]。

表1 CFD數(shù)值模擬在不同尺度下的微氣候效應(yīng)研究的應(yīng)用Tab.1 Application of CFD numerical simulation in the study of microclimate effect regulation at different scales

回顧數(shù)值模擬在熱舒適度中的應(yīng)用可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)值模擬在熱舒適度方面的研究更多是基于街區(qū)尺度微氣候效應(yīng)研究進(jìn)行的，針對(duì)建筑尺度熱舒適度狀況的直接影響機(jī)制研究較前者少有報(bào)道，且兩者在定性層面研究結(jié)論較多，深入的定量研究還待獲得統(tǒng)一性更高的結(jié)論，以便為實(shí)際規(guī)劃設(shè)計(jì)提供參考。

4 結(jié)論與展望

基于數(shù)值模擬的微氣候研究發(fā)展至今在建筑學(xué)、風(fēng)景園林學(xué)和氣象學(xué)等專業(yè)進(jìn)行了不少學(xué)科交叉的研究，從早期的主要驗(yàn)證其準(zhǔn)確性和可靠性，到現(xiàn)今利用軟件進(jìn)行場(chǎng)景設(shè)計(jì)模擬和景觀方案評(píng)估或?qū)?shí)地測(cè)量方法與其結(jié)合，甚至利用軟件直接計(jì)算舒適度值并分析其分布狀況，以數(shù)值模擬為研究手段的微氣候及熱舒適度的調(diào)節(jié)機(jī)制的定性與定量研究取得了一定成果，并具有深入探索的空間?；仡檾?shù)值模擬在城市綠地微氣候調(diào)節(jié)及熱舒適度評(píng)價(jià)中應(yīng)用的研究進(jìn)展，可以發(fā)現(xiàn)基于數(shù)值模擬的城市微氣候調(diào)節(jié)相關(guān)研究發(fā)展迅速但仍處于不斷創(chuàng)新階段，計(jì)算模型推陳出新，在風(fēng)景園林學(xué)科的研究應(yīng)用在以下3個(gè)方面期待取得突破：

1）多平臺(tái)尺度擴(kuò)展研究。由于資金和條件的限制，目前數(shù)值模擬方法應(yīng)用于城市綠地微氣候研究多在中小尺度范圍內(nèi)進(jìn)行，缺少擴(kuò)展至大尺度和綜合尺度的研究，不利于制定城市區(qū)域尺度下的微氣候調(diào)節(jié)策略。目前，有部分研究引入遙感反演技術(shù)，利用遙感技術(shù)獲得大尺度的空間溫度分布規(guī)律和綠地分布情況，從而進(jìn)行大尺度的城市綠地微氣候數(shù)值模擬研究。因此，與遙感技術(shù)結(jié)合進(jìn)行大尺度的模擬，可為城市尺度下綠地規(guī)劃方案的實(shí)施制定提供切實(shí)依據(jù)，是今后數(shù)值模擬應(yīng)用于風(fēng)景園林微氣候研究的重要方向。

2）微氣候特征指標(biāo)的綜合交叉分析。數(shù)值模擬方法中應(yīng)用于城市微氣候研究的軟件多側(cè)重空氣流動(dòng)與熱傳導(dǎo)的物理過(guò)程分析，如ENVI-met、PHOENICS、Fluent等，大多數(shù)值模擬的微氣候研究輸出值基本都為空氣溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速等，即多探討的是風(fēng)環(huán)境與熱環(huán)境，對(duì)整體環(huán)境下其他氣象因素如太陽(yáng)輻射、不同污染物擴(kuò)散等研究較少。未來(lái)在數(shù)值模擬方法的進(jìn)一步研究中，可以將不同模擬軟件結(jié)合，交叉分析城市微氣候的不同指標(biāo)，為城市微氣候的綜合評(píng)價(jià)提供借鑒。

3）高適配度模擬模型的及時(shí)更新。數(shù)值模擬方法中，湍流模型的正確采用很大程度地決定了模擬的準(zhǔn)確度，目前中國(guó)國(guó)內(nèi)研究中湍流模型的類型不多，更新速度較慢，如何更好地提高模擬精度，正確地將數(shù)值模擬方法應(yīng)用于城市綠地微氣候研究，仍是今后的研究熱點(diǎn)。

表格來(lái)源(Sources of Table)：

表1由作者繪制。