陳瑾民 燕海南

城市作為人類生活最主要的場所之一，是人們工作、居住、游憩和交通的載體。隨著全球經(jīng)濟高速發(fā)展，各地城市化進程普遍加快，原有自然環(huán)境被現(xiàn)代城市物質(zhì)空間所取代，新的城市微氣候日漸形成[1]。城市化發(fā)展固然能給人們的日常生活帶來便利，但在傳統(tǒng)設計方法下，城市規(guī)劃的滯后性與發(fā)展建設的無序性使得當下城市發(fā)展失衡，透支未來城市資源，制約了城市的可持續(xù)發(fā)展。

在此背景下，通過計算機模擬技術推動氣候適應性城市規(guī)劃的需求日漸迫切[2]。CFD、Pheonics、Ecotect、WinAir和ENVI-met等軟件被廣泛地應用在城市微氣候研究中，但由于同其他軟件之間的數(shù)據(jù)同步困難，因此無法對形態(tài)動態(tài)變化的模型進行有效模擬[3-4]。本研究基于Grasshopper工具構(gòu)建出“參數(shù)化形態(tài)建模、建筑生態(tài)性能分析、設計方案算法優(yōu)化”于一體的研究框架，探究城市空間形態(tài)對微氣候的影響，打破傳統(tǒng)設計方法的限制，提高城市規(guī)劃與設計的效率。以濕熱地區(qū)城市廣州為例，提取當?shù)爻鞘行螒B(tài)原型，在夏季典型的高溫、高濕和盛行東南風的氣象條件下，展開基于風環(huán)境優(yōu)化的街區(qū)尺度建筑布局研究，技術路線如圖1所示。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究范圍選取廣州市，位于中國華南地區(qū)、廣東省中南部（112°57′～114°3′E，22°26′～23°56′N），地處珠江三角洲北緣地區(qū)，東連惠州，西鄰佛山，北靠清遠和韶關，南接東莞和中山，與香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)隔珠江口相望。廣州地處亞熱帶，屬亞熱帶季風氣候，溫暖多雨、光熱充足且季風明顯。全年日照時長約2 000h，年平均氣溫約 21～22℃，七月份平均氣溫約28.5℃，相對濕度約82%，一月份平均氣溫約13℃，相對濕度約80%。春季和夏季的主導風向為東南風，秋季和冬季的主導風向為偏北風。

研究結(jié)合Openstreetmap①提供的開放地理數(shù)據(jù)和現(xiàn)場實地調(diào)研，構(gòu)建出廣州市天河區(qū)三維建筑模型數(shù)據(jù)庫（圖2）。

1.2 研究數(shù)據(jù)提取

1.2.1 城市形態(tài)原型

由于氣溫、降水、光照等條件的差異，不同區(qū)域的城市會形成特定的建筑形態(tài)，如西方城市微氣候研究曾采用以歐洲城市形態(tài)為基礎的6種建筑形態(tài)原型[5]。本研究通過查詢地理空間數(shù)據(jù)云②和百度地圖③等平臺的數(shù)據(jù)，對研究區(qū)域的建筑空間形態(tài)特征進行總結(jié)，得出不同歷史階段下的標準化建筑體塊，包括竹筒屋、集體宿舍、小區(qū)住宅和商業(yè)綜合體四種建筑形態(tài)原型，如表1和圖3所示。

1.2.2 城市氣象數(shù)據(jù)

利用EnergyPlus官網(wǎng)④提供的氣象文件作為本研究的氣象數(shù)據(jù)，包含研究區(qū)域各時間段的太陽輻射、空氣溫度、相對濕度、平均風速和主要風向等。根據(jù)各月份的風玫瑰圖（圖4），可對研究區(qū)域特定月份的風頻進行可視化表達，分析盛行風向與風速，并進一步模擬廣州夏季高溫高濕的氣候環(huán)境。

1.3 研究平臺搭建

1.3.1 參數(shù)化形態(tài)建模

通過 Rhinoceros軟件內(nèi)置的 Grasshopper 插件，將建筑實體形態(tài)轉(zhuǎn)化為幾何模型，實現(xiàn)場地的參數(shù)化建模與可視化表達，達到控制參數(shù)與場地模型實時聯(lián)動的效果。此部分共設置兩組變量，分別為街區(qū)建筑類型和街道寬度。街區(qū)建筑類型分為5種，包括上述4種城市形態(tài)原型和無建筑的開放空間；街道寬度分為3種，分別為0m、20m和30m（圖5）。

1 技術路線圖

1.3.2 建筑生態(tài)性能分析

基于Rhinoceros軟件的Ladybug與Butterfly生態(tài)性能模擬插件，可以模擬場地風環(huán)境與熱環(huán)境，實現(xiàn)場地微氣候定量化分析，為設計方案的生態(tài)性能評估提供衡量指標。其中，Ladybug的作用是導入氣象文件數(shù)據(jù)，包括研究區(qū)域特定時間段的太陽輻射、溫度、濕度和風速等數(shù)據(jù)；Butterfly的作用是將幾何體導入OpenFOAM，運行CFD對幾何體進行流體動力學仿真模擬。常見氣流的模擬包括城市室外風環(huán)境模擬和室內(nèi)通風效果模擬等。

表1 廣州市天河區(qū)城市建筑形態(tài)原型

2 廣州市天河區(qū)局部三維建筑模型示意圖

3 四種城市形態(tài)原型示意圖

4 廣州市風玫瑰圖

5 三種類型的街區(qū)建模示意圖

風熱環(huán)境模擬都需要先設定測試平面及網(wǎng)格尺寸以確定模擬范圍。Ladybug和Butterfly具有相同的測試面參數(shù)電池，將testGeometry一端接入測試面，gridSize（用來設置測試點密度）設定為10，distBaseSrf（用來設置測試面高度）設定為行人高度1.5m[6]（圖6）。

Butterfly風環(huán)境模擬電池設定步驟如下（圖7）：將待模擬的模型分別輸入對應的分析物體接口；根據(jù)當?shù)貧庀髷?shù)據(jù)，將初始風速設定為2.4m/s，輸入至wind_speed 接口；根據(jù)Ladybug得到的風玫瑰圖，將OpenFOAM初始風向設置為南偏東45°，輸入至wind_direction接口。

Ladybug熱環(huán)境模擬電池設定步驟如下（圖8）：調(diào)用Analysis Period電池進行模擬時段設定；bodyPosture用于設定人體狀態(tài)，如站姿、坐姿等，數(shù)字代表對應姿勢；contextShading端口接入模擬模型和周邊可以形成陰影的環(huán)境模型；最終在wind_speed接口處輸入由前面Butterfly計算得到的風速值。

以上各參數(shù)設定完成后，將Boolean Toggle開關打開即可運行模擬模塊，并獲取實驗數(shù)據(jù)，以供后期研究使用。

1.3.3 設計方案算法優(yōu)化

通過Grasshopper插件內(nèi)置的Galapagos優(yōu)化算法運算器，構(gòu)建場地微氣候優(yōu)化平臺，以街區(qū)舒適度為優(yōu)化指標，實現(xiàn)算法自動尋優(yōu)，再結(jié)合數(shù)據(jù)的人工處理與場地優(yōu)化模型比選，得到最終設計方案。

在Galapagos優(yōu)化算法運算器中，選取遺傳算法實現(xiàn)設計方案優(yōu)化。Galapagos參數(shù)設置界面（圖9）中，基因（Genome）端口連接5種建筑類型和3種街道寬度；適應度（Fitness）端口連接人體熱舒適度；右側(cè)的適應度（Fitness）數(shù)值欄設置為求解目標最小值；其余設置使用默認值。優(yōu)化過程中產(chǎn)生的運算數(shù)據(jù)，利用插件TT toolbox存儲并導出至電子表格進行統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 有效性檢驗

6 Ladybug 和Butterfly 測試平面設定

7 Butterfly 風環(huán)境分析電池設定

8 Ladybug 熱環(huán)境分析電池設定

9 Galapagos 設置界面

將軟件記錄導出的數(shù)據(jù)整理后按舒適度從優(yōu)到劣重新排序，提取各項數(shù)據(jù)，制成圖表并進行分析。根據(jù)系統(tǒng)收斂情況與布局變化趨勢，對提取遺傳過程中的初始代、中間代和最優(yōu)代數(shù)據(jù)進行比較分析。通用熱氣候指標（UTCI）從35.84℃下降到 34.96℃，由此確定Galapagos對目標作出了有效優(yōu)化，系統(tǒng)運行具有方向性并且有效，通過系統(tǒng)尋優(yōu)可以得到較理想的建筑布局方案（圖10）。

2.2 優(yōu)化結(jié)果

經(jīng)過持續(xù)優(yōu)化過程，在Galapagos顯示數(shù)值趨近穩(wěn)定之后停止計算，得到有效數(shù)據(jù)321組。將全部數(shù)據(jù)樣本輸入Excel表格，得到UTCI收斂到最小的遺傳折線（圖11）。舒適度指標隨遺傳算法運行呈明顯下降趨勢，從35.84℃下降至34.96℃，降溫幅度達0.88℃（圖12）。

提取典型建筑布局形態(tài)并截取熱舒適分布圖（圖13），其中，顏色差異反映UTCI的分布變化，顏色越淺，對應UTCI數(shù)值越高，體感越不舒適；反之，顏色越深，對應UTCI 數(shù)值越小，體感越舒適。根據(jù)圖中形態(tài)分布的變化趨勢，初始狀態(tài)建筑平面布局靈活多變，建筑高度布局參差不齊，室外開敞空間尺度多樣，場地分布位置各異，場地整體吸收的太陽輻射量較大，氣流引導作用較差。隨著舒適度指標自動優(yōu)化，街區(qū)建筑種類與空間分布規(guī)律漸趨明顯。

10 Galapagos 運行界面

2.3 結(jié)果分析

（1）在街區(qū)建筑形態(tài)類型方面，舒適度指標最優(yōu)的三組區(qū)域內(nèi)建筑形態(tài)原型均為兩種，包括集體宿舍和小區(qū)住宅，且兩種建筑形態(tài)的原型數(shù)量基本相等；舒適度指標最差的三組，區(qū)域內(nèi)包含的建筑形態(tài)原型皆為三種及以上，且包含的建筑形態(tài)原型種類越多，舒適度越差。

（2）在街區(qū)建筑的平面布局方面，舒適度指標最優(yōu)的三組室外開敞空間面積適中，在場地內(nèi)的布局較為均勻，形成了相對明顯的通風廊道；舒適度指標最差的三組，零星封閉的小尺度室外開敞空間與集中分布的大尺度室外開敞空間并存。

（3）在街區(qū)建筑的高度布局方面，舒適度指標最優(yōu)的三組，建筑高度布局均采用了盛行風向下前低后高且過渡均勻的布局；舒適度指標最差的三組建筑高度布局較為混亂。

（4）在規(guī)劃控制指標方面，當建筑密度、容積率相等時，街區(qū)內(nèi)建筑平面、高度布局的改變，將導致場地舒適度的變化；當場地舒適度指標相等時，有多種街區(qū)建筑布局方案。在Galapagos計算所得的321組數(shù)據(jù)樣本中，當舒適度指標為35.01℃時，對應的不同建筑布局方案多達8種。

3 結(jié)論

3.1 主要研究結(jié)論

（1）在街區(qū)建筑形態(tài)類型方面，建筑形態(tài)及其在街區(qū)中的布局可對場地微氣候產(chǎn)生顯著影響，如密集低矮的住宅建筑群的風環(huán)境相對不佳，高層商務辦公建筑的室外熱環(huán)境相對不佳。對場地進行規(guī)劃設計時，需基于場地氣候特征進行建筑設計，充分考慮建筑類型的土地經(jīng)濟效益與建筑布局的通風采光效果，合理平衡土地利用效率與微氣候環(huán)境，提高人體舒適度。

（2）在街區(qū)建筑的平面布局方面，合理設計道路、廣場和綠地等公共空間與建筑的組合方式，打造完整連續(xù)的室外開敞空間，有利于形成城市通風廊道，促進街區(qū)內(nèi)部空氣流通與地表熱量散發(fā)，改善城市熱環(huán)境。

（3）在街區(qū)建筑的高度布局方面，建筑高度變化平穩(wěn)的布局形式，可引導氣流深入場地內(nèi)部，創(chuàng)造良好的城市風環(huán)境。

（4）在規(guī)劃控制指標方面，城市規(guī)劃前期需明確場地整體空間形態(tài)最優(yōu)布局，在此基礎上落實以標量形式規(guī)定的各街區(qū)規(guī)劃控制指標，以期實現(xiàn)氣候適應性城市規(guī)劃，獲得城市整體微氣候性能的近似最優(yōu)解。

11 優(yōu)化過程中舒適度指標變化趨勢折線圖

12 優(yōu)化過程中舒適度指標散點圖

13 典型建筑布局形態(tài)及其對應的熱舒適分布圖

3.2 不足與展望

本研究通過軟件模擬得出的數(shù)值需與場地實測結(jié)果進行對比，以驗證研究結(jié)果的準確性；設計目標未考慮到不同季節(jié)的熱舒適環(huán)境、街區(qū)旋轉(zhuǎn)角度、建筑密度和容積率等因素，后續(xù)研究可嘗試多目標優(yōu)化求解；研究結(jié)果精度不足，Ladybug等插件由于研發(fā)時間所限，模擬精度和運算效率與傳統(tǒng)風熱環(huán)境模擬軟件有所差別，后續(xù)研究可考慮城市下墊面材質(zhì)、植被和水體等因素。此外，建筑性能模擬與優(yōu)化所耗費的時間成本巨大，使得本研究提出的研究框架難以被設計師和研究人員大范圍使用，亟需新技術的提出以降低研究所需時間成本。而當今新興的機器學習技術可以對建筑性能模擬進行快速預測，進而輔助設計師和研究人員更為高效地量化分析設計方案和優(yōu)化設計工作，因此該技術將成為本研究后續(xù)主要探究方向。

致謝：本研究來源于2021 年由同濟大學建筑與城市規(guī)劃學院主辦的DigitalFUTURES——“設計中的環(huán)境智能”工作營，感謝DigitalFUTURES 平臺給予的學習和交流機會，感謝姚佳偉、黃辰宇、殷明剛、張耿嘉在研究過程中的辛勤指導。

注釋

①Openstreetmap 官網(wǎng)網(wǎng)址：https://www.openstreetmap.org/

② 地理空間數(shù)據(jù)云官網(wǎng)網(wǎng)址：http://www.gscloud.cn/

③百度地圖官網(wǎng)網(wǎng)址：https://map.baidu.com/

④EnergyPlus 官網(wǎng)網(wǎng)址：https://www.energyplus.net/

圖表來源

表1 圖片來源于網(wǎng)絡

1-13 作者自繪