楊 易，張之遠(yuǎn)，余先鋒

（華南理工大學(xué)亞熱帶建筑科學(xué)國家重點實驗室，廣東 廣州 510640）

高層建筑將影響正常風(fēng)的走向，可能惡化其附近區(qū)域行人高度風(fēng)環(huán)境的品質(zhì)，給行人的舒適度和安全造成潛在不良影響［1］。隨著我國城市的快速發(fā)展，數(shù)量日益增長的高層建筑對行人風(fēng)環(huán)境的影響已不容忽視，成為值得關(guān)注的研究問題。

建筑周圍行人風(fēng)環(huán)境的研究手段主要有風(fēng)洞試驗和計算流體動力學(xué)（computational fluid dynamics，CFD）數(shù)值模擬［2］。張愛社等［3］利用數(shù)值模擬研究了某建筑群周圍風(fēng)的繞流特性，發(fā)現(xiàn)在某些風(fēng)向角下建筑之間會產(chǎn)生復(fù)雜的漩渦脫落現(xiàn)象，并使建筑拐角處的風(fēng)速明顯增大，惡化局部行人風(fēng)環(huán)境。Tsang等［4］用風(fēng)洞試驗研究了單體高層建筑的寬度與高度對周圍行人風(fēng)環(huán)境的影響，發(fā)現(xiàn)建筑迎風(fēng)面尺寸變寬會惡化附近的行人風(fēng)環(huán)境；而高度的增加會使下游區(qū)域的風(fēng)速比變小。Iqbal等［5］對十字形截面的高層建筑群進(jìn)行CFD模擬研究，結(jié)果表明不同風(fēng)向角對建筑角區(qū)的回流和風(fēng)速有顯著影響。Tse 等［6］利用風(fēng)洞試驗研究了扭轉(zhuǎn)風(fēng)場中單體建筑周邊的行人風(fēng)環(huán)境，發(fā)現(xiàn)與常規(guī)風(fēng)場相比，在建筑下游產(chǎn)生的低風(fēng)速區(qū)域更大而高風(fēng)速區(qū)域變得更小。Xu等［7］利用風(fēng)洞試驗研究了不同體型的超高層建筑周圍的行人風(fēng)環(huán)境，發(fā)現(xiàn)400 m 超高層建筑周圍的最大風(fēng)速比200 m更大。Tamura 等［8］采用風(fēng)洞試驗研究了方形截面建筑周圍的行人風(fēng)環(huán)境，發(fā)現(xiàn)建筑高度增加會導(dǎo)致最大加速比與高風(fēng)速區(qū)域增加，而建筑寬度增加會加劇“文丘里”效應(yīng)。Zhang 等［9］基于RANS（Reynolds-averaged Navier-Stokes）方法研究了各種非常規(guī)體型的超高層建筑對周圍行人風(fēng)環(huán)境的影響，發(fā)現(xiàn)超高層建筑會使周圍區(qū)域的行人高度風(fēng)速最大值增大1.5～2.5倍。謝壯寧等［10］利用風(fēng)洞試驗研究了單體高層建筑在不同風(fēng)向角下的加速比和平均風(fēng)速比等參數(shù)的變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)各風(fēng)向角下的最大加速比都約為1.9，而行人風(fēng)環(huán)境不適的區(qū)域出現(xiàn)在建筑背風(fēng)面角隅處。

綜上所述，圍繞高層建筑附近行人風(fēng)環(huán)境的研究已開展了不少工作，但對高層建筑高度與行人高度風(fēng)速的加速程度之間的定量關(guān)系仍缺乏系統(tǒng)研究。本文以日本建筑學(xué)會（Architectural Institute of Japan，AIJ）提出的一類城市建筑風(fēng)環(huán)境模型［11］為基礎(chǔ)（該模型也被納入近年新頒布的廣東省《建筑風(fēng)環(huán)境測試與評價標(biāo)準(zhǔn)》［12］），分別采用風(fēng)洞試驗以及RANS 和LES（large-eddy simulation）的數(shù)值模擬方法進(jìn)行系統(tǒng)研究，以詳細(xì)討論不同高層建筑高度和來流風(fēng)向角對中央建筑附近行人風(fēng)環(huán)境的影響規(guī)律。

1 模型概況

AIJ提出的城市建筑行人風(fēng)環(huán)境模型，其平面示意圖如圖1 所示，包括1 棟中央建筑和周邊78 座低矮建筑。中央建筑的原型尺寸為25 m×25 m×h（h為建筑高度），周邊建筑對應(yīng)的原型尺寸為40 m×40 m×10 m。為研究中央建筑高度對行人風(fēng)環(huán)境的影響，本研究設(shè)計了14 組不同高度的風(fēng)洞試驗?zāi)Ｐ?，如? 所示?？紤]到模型的對稱性，如文獻(xiàn)［13］中的測點布置方案，本次試驗在中央建筑周邊行人高度處布置了33個測點，如圖2所示。

圖1 行人風(fēng)環(huán)境風(fēng)洞試驗建筑模型平面圖（單位：m）Fig.1 Plane view of building model for pedestrianlevel wind environment wind tunnel test(unit:m)

圖2 行人風(fēng)環(huán)境測點布置圖Fig.2 Layout of measuring points for pedestrianlevel wind environment

表1 建筑風(fēng)環(huán)境模型中央建筑高度Tab.1 Heights of central building in wind environment models

2 風(fēng)洞試驗

行人風(fēng)環(huán)境風(fēng)洞試驗在華南理工大學(xué)大氣邊界層風(fēng)洞中進(jìn)行。試驗?zāi)Ｐ涂s尺比為1：300，風(fēng)場為B類地貌，地面粗糙度指數(shù)α 為0.15，參考高度為300 m，在參考高度處測得的參考風(fēng)速為11.3 m·s-1。風(fēng)洞中模擬得到的順風(fēng)向平均風(fēng)速剖面、順風(fēng)向湍流度剖面等風(fēng)場參數(shù)如圖3 所示，其中平均風(fēng)速剖面與規(guī)范吻合較好，順風(fēng)向湍流度剖面有所偏差但仍可接受。行人高度風(fēng)環(huán)境風(fēng)速的測量采用實驗室自制的改進(jìn)歐文風(fēng)速探頭（圖4），該探頭降低了常規(guī)歐文探頭的風(fēng)向敏感性，同時提高了探頭測試的可重復(fù)性、準(zhǔn)確性與可靠性。探頭安裝高度為5 mm，相當(dāng)于原型尺度1.5 m高度處。風(fēng)洞試驗風(fēng)向角參考風(fēng)環(huán)境規(guī)范［12］中取22.5°間隔進(jìn)行了16 個風(fēng)向角的全風(fēng)向測試，其中0°、45°和90°風(fēng)向角的方向如圖5所示，試驗中的模型如圖6所示。

圖3 風(fēng)洞試驗?zāi)M的大氣邊界層風(fēng)場特性Fig.3 Boundary layer wind field properties simulated by wind tunnel test

圖4 行人風(fēng)環(huán)境測量中的改進(jìn)歐文風(fēng)速探頭Fig.4 Improved Irwin probes in pedestrian-level wind measurement

圖5 風(fēng)洞試驗風(fēng)向角示意圖Fig.5 Wind incident angles in wind tunnel test

圖6 建筑風(fēng)環(huán)境風(fēng)洞試驗?zāi)Ｐ虵ig.6 Building model for pedestrian-level wind environment

3 數(shù)值模擬

3.1 計算域與網(wǎng)格劃分

為保證堵塞率小于3 %的要求，計算域的尺寸取為L×B×H=4 000 m×2 000 m×400 m（原型尺寸），計算域尺寸以及邊界條件如圖7 所示。采用內(nèi)、外域分區(qū)網(wǎng)格劃分方法，利用規(guī)則拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的六面體網(wǎng)格單元進(jìn)行離散，使得網(wǎng)格排列方向與各風(fēng)向角下的流動方向一致，從而提高計算效率并減小數(shù)值擴(kuò)散誤差。由于近壁面流場速度梯度較大，近壁面網(wǎng)格需進(jìn)行加密。在數(shù)值風(fēng)洞網(wǎng)格劃分過程中，通過調(diào)整近壁面網(wǎng)格密度，采用三種連續(xù)變化的網(wǎng)格密度模型，進(jìn)行數(shù)值模擬結(jié)果的網(wǎng)格無關(guān)性檢驗。其中基本網(wǎng)格模型將離地面第一層最小網(wǎng)格高度設(shè)置為0.4 m，網(wǎng)格垂直高度變化比率為1.06，近壁面y+值約為30～50。外域網(wǎng)格單元總數(shù)約為147 萬，內(nèi)域網(wǎng)格根據(jù)建筑高度的變化從293 萬到433 萬。另外兩種網(wǎng)格模型分別將離地第一層網(wǎng)格高度設(shè)置為0.28、0.56 m，這樣在2倍近壁面網(wǎng)格密度范圍內(nèi)進(jìn)行網(wǎng)格無關(guān)性檢驗。中央建筑為100 m時模型的計算域網(wǎng)格劃分如圖8所示。

圖7 計算域尺寸及邊界條件（單位：m）Fig.7 Computational domain size and boundary conditions(unit:m)

圖8 計算域網(wǎng)格劃分Fig.8 Calculation domain mesh generation

3.2 湍流模型與邊界條件

CFD數(shù)值模擬基于RANS和LES兩種模擬方法，其中RANS方法和LES方法分別在ANSYS CFX 15.0和ANSYS Fluent 15.0上進(jìn)行計算。鈍體繞流CFD模擬中湍流模型將對結(jié)果的準(zhǔn)確程度與可信度產(chǎn)生很大影響［14］，故選擇合適的湍流模型十分重要。在RANS模擬中，采用Menter［15］提出的對鈍體結(jié)構(gòu)分離流動具有較高精度的剪切應(yīng)力輸運(yùn)（shear stress transport，SST）k-ω模型。入口邊界條件的定義將極大影響邊界層風(fēng)場的自保持特性，為生成具有平衡態(tài)的大氣邊界層風(fēng)場，在入口邊界上采用Yang等［16］提出的一類指數(shù)律數(shù)學(xué)模型，如式（1）—（4）所示：

式（1）—（4）中：u、v、w分別為三個方向的風(fēng)速；k為湍動能；ω和ε為湍動能耗散率；ur為參考風(fēng)速11.3 m·s-1；z為離地高度；zr為參考高度300 m；ls為縮尺比1/300；α為地面粗糙度指數(shù)0.15；D1、D2根據(jù)在華南理工大學(xué)風(fēng)洞試驗中模擬的風(fēng)場試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。同時通過大量無建筑空風(fēng)場中的自保持性模擬，選取湍流參數(shù)Cμ的取值為0.08。內(nèi)層Wilcoxk-ω模型參數(shù)為［17］：α1=0.413，β1=0.033 3，σk1=1.176，σω1=2；外層k-? 模型參數(shù)為：α2=0.20，β2=0.036 8，σk2=1.0，σω2=1.168。流動為三維不可壓縮定常流動，速度-壓力耦合方式為SIMPLEC，動量方程和湍流模型方程擴(kuò)散項采用二階迎風(fēng)格式，對流項為QUICK 格式，所有變量和連續(xù)性方程殘差收斂標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為10-5。

采用LES模擬分為兩步，先用RANS 中的SSTk-ω模型進(jìn)行穩(wěn)態(tài)計算，然后把計算結(jié)果作為初始化條件再用LES 進(jìn)行瞬態(tài)計算。在采用LES 方法進(jìn)行風(fēng)工程繞流模擬時，準(zhǔn)確模擬大氣邊界層湍流風(fēng)場同樣是保證計算結(jié)果準(zhǔn)確性的前提，這也是當(dāng)前計算風(fēng)工程領(lǐng)域中的一個基礎(chǔ)性難題與研究熱點［18］。近年來關(guān)于此問題也有不少研究進(jìn)展，如Huang 等［19］改進(jìn)了Smirnov［20］的方法不滿足大氣邊界層卡曼譜的不足，提出了離散合成隨機(jī)湍流法（discretizing and synthesizing random flow generation，DSRFG）；Aboshosha等［21］引入了調(diào)諧因子改進(jìn)了空間相關(guān)性，提出了一致離散隨機(jī)湍流法（consistent discrete random flow generation，CDRFG）方法；Yu等［22］從單點窄帶過程疊加的角度出發(fā)提出了計算效率和精度更高的窄帶合成隨機(jī)湍流法（narrowband synthesis random flow generator，NSRFG）。

本文采用NSRFG 方法編寫成用戶自定義函數(shù)（user-defined function，UDF）生成入口湍流，再通過編譯與FLUENT鏈接進(jìn)行計算。速度-壓力耦合方式采用壓力隱式算子分割（pressure-implicit with splitting of operators，PISO）算法，時間離散選取采用二階隱式格式，空間離散選取二階中心格式，亞格子模型采用動態(tài)Smagorinsky-Lilly 模型。為了兼顧計算精度和時間成本，時間步長選為0.002 s，模擬總時長設(shè)為10 s，所有變量和連續(xù)性方程殘差收斂標(biāo)準(zhǔn)設(shè)為10-4。RANS和LES模擬的邊界條件和對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型如表2 所示。由于篇幅限制，中間結(jié)果未在文中一一展示。在作者團(tuán)隊已發(fā)表的文獻(xiàn)中，均進(jìn)行了自保持驗證，例如RANS模擬中的自保持驗證見文獻(xiàn)［16］。

表2 數(shù)值模擬邊界條件Tab.2 Boundary conditions for numerical simulation

4 結(jié)果與分析

為比較不同中央建筑高度和來流風(fēng)向角對建筑附近行人高度風(fēng)速場的影響，風(fēng)洞試驗結(jié)果和數(shù)值模擬結(jié)果以量綱一風(fēng)速比R來表示，其定義為測點風(fēng)速與參考風(fēng)速之比，如式（5）所示：

式中：V為風(fēng)洞試驗探頭或數(shù)值模擬中監(jiān)測點處的平均風(fēng)速；Vr為來流方向離地面1.5 m 高度（原型）處未受建筑影響的監(jiān)測點處平均風(fēng)速，而兩者比值R反映了建筑結(jié)構(gòu)對來流風(fēng)速的放大效應(yīng)。在風(fēng)洞試驗中，通過距離地面0.8 m 處皮托管測得的實驗值換算成離地面0.005 m 處的風(fēng)速得到Vr；在數(shù)值模擬中采用了類似方法。

4.1 結(jié)果比較

將風(fēng)洞試驗、RANS 和LES 模擬得到的各測點在不同中央建筑高度、不同來流風(fēng)向角下的風(fēng)速比R值進(jìn)行比較?？紤]篇幅，本文僅展示中央建筑高度為100 m在0°來流風(fēng)向角時，風(fēng)洞試驗和數(shù)值模擬中得到的各測點風(fēng)速比R值，如圖9 所示，其中wind1～wind33 分別代表1～33 號測點?？梢钥闯?，風(fēng)洞試驗、RANS 和LES 方法得到的各測點風(fēng)速比R值隨測點變化的規(guī)律整體上基本一致，其中RANS方法的結(jié)果與風(fēng)洞試驗數(shù)據(jù)的誤差平均值約為30%；而LES 方法的結(jié)果與風(fēng)洞試驗更為接近，各測點速度比誤差平均值約為15 %。分析風(fēng)洞試驗與數(shù)值模擬之間的誤差來源，一部分來自于CFD模擬的誤差，一部分也來自于風(fēng)洞試驗本身的誤差。由于試驗中風(fēng)速監(jiān)測點貼近地面，而近地表區(qū)域的湍流十分復(fù)雜；風(fēng)洞試驗中無障礙物的風(fēng)場模擬結(jié)果在地表附近與規(guī)范中定義的理想風(fēng)場模型誤差相對較大，這也是二者誤差的來源。

圖9 風(fēng)洞試驗和數(shù)值模擬得到的各測點風(fēng)速比R值（中央建筑高度為100 m在0°來流風(fēng)向角下）Fig.9 Wind speed ratios of measuring points by wind tunnel experiment and numerical simulation (at a central building height of 100 m and wind incident angle of 0°)

4.2 建筑高度的影響

為了直觀比較建筑高度和來流風(fēng)向角對高層建筑周邊行人高度（1.5 m）風(fēng)速分布的影響，將風(fēng)洞試驗和數(shù)值模擬得到的不同中央建筑高度下的風(fēng)速比繪制成云圖，如圖10所示。圖中僅展示來流風(fēng)向角為0°，中央建筑高度分別為10、50、100、150和200 m時在中央建筑附近的風(fēng)速場結(jié)果。

由圖10可以看出：（1）在0°來流風(fēng)向角下中央建筑高度連續(xù)變化時，RANS 和LES 模擬得到的各測點風(fēng)速比分布規(guī)律整體上與風(fēng)洞試驗基本一致。（2）其中LES 結(jié)果與風(fēng)洞試驗結(jié)果更為接近，在建筑側(cè)風(fēng)面和背風(fēng)面LES 模擬出了風(fēng)速明顯加速的區(qū)域；相對而言，RANS 模擬結(jié)果一定程度上低估了行人高度風(fēng)速，表現(xiàn)在沒有準(zhǔn)確反映出建筑背風(fēng)面的加速區(qū)域，且在中央建筑上側(cè)面的高風(fēng)速區(qū)也不明顯。（3）RANS 計算結(jié)果未能很好再現(xiàn)復(fù)雜建筑群繞流產(chǎn)生的流動分離現(xiàn)象。

圖10 不同中央建筑高度下風(fēng)洞試驗和數(shù)值模擬得到的行人高度風(fēng)速比云圖（0°來流風(fēng)向角）Fig.10 Wind speed ratio cloud diagrams of central buildings with different heights obtained by wind tunnel test and numerical simulation (0°wind incident angle)

由風(fēng)洞試驗結(jié)果可以看出：（1）隨著中央建筑高度的增加，建筑周邊行人高度風(fēng)速逐漸增大；當(dāng)中央建筑高度達(dá)到100 m 時，局部風(fēng)速比R值達(dá)到1.6，即局部區(qū)域風(fēng)速相對來流風(fēng)速增大約1.6倍。（2）隨著建筑高度增加到150 m，R值與高風(fēng)速區(qū)域略有增大；但建筑高度高于150 m 達(dá)到200 m 時，R值與高風(fēng)速區(qū)均不再增加。由此得出，當(dāng)中央建筑高度逐漸增大時，會使得建筑周圍行人高度風(fēng)速逐漸增大；但中央建筑高度超過一定高度后，將不再影響建筑底部行人高度的風(fēng)速場（對于本文研究的案例，中央建筑高度的影響范圍為周邊建筑高度的10～15 倍左右）。

4.3 來流風(fēng)向角的影響

除建筑高度，來流風(fēng)向角也會影響高層建筑附近行人高度處的風(fēng)速場分布。圖11 列出了風(fēng)洞試驗得到的100 m高中央建筑在0°、22.5°、45°、67.5°和90°這5個典型來流風(fēng)向角下的風(fēng)速比云圖。

由圖11 可以看出：（1）當(dāng)來流風(fēng)向角在0°～90°范圍變化，高風(fēng)速區(qū)域總是出現(xiàn)在中央建筑背風(fēng)和迎風(fēng)角區(qū)，高風(fēng)速比區(qū)域形狀近似為扇形，與中央建筑背風(fēng)區(qū)的漩渦脫落有關(guān)。（2）在來流風(fēng)向角方向上，在緊鄰中央高層建筑的通道里也出現(xiàn)高風(fēng)速比區(qū)域，這是由于“文丘里效應(yīng)”［23］導(dǎo)致，該效應(yīng)指的是流體經(jīng)過截面變小的通道時會發(fā)生加速的現(xiàn)象。（3）不同來流風(fēng)向角會對高層建筑行人風(fēng)環(huán)境造成不同程度的影響，當(dāng)風(fēng)向角為45°斜風(fēng)來流時，加速情況相對最嚴(yán)重。因此在進(jìn)行高層建筑行人風(fēng)環(huán)境評估時，需要重點考察相對建筑方位為斜風(fēng)來流的工況對周邊行人風(fēng)環(huán)境的影響。

圖11 不同來流風(fēng)向角下風(fēng)洞試驗得到的行人高度速度比云圖（中央建筑高度為100 m）Fig.11 Speed ratio cloud diagrams of different wind incident angles obtained by wind tunnel test (at a central building height of 100 m)

5 結(jié)論

本文基于AIJ 提出的一類建筑群風(fēng)環(huán)境模型，分別采用風(fēng)洞試驗和數(shù)值模擬方法，系統(tǒng)研究了不同工況下中央高層建筑周圍行人高度風(fēng)速場的分布規(guī)律，以探討數(shù)值模擬結(jié)果和風(fēng)洞試驗結(jié)果的差異，以及不同中央高層建筑高度和來流風(fēng)向角的影響。有如下主要結(jié)論：

（1）風(fēng)洞試驗、RANS和LES方法模擬得到各測點風(fēng)速比變化趨勢整體上一致，但RANS 與風(fēng)洞試驗結(jié)果之間的平均誤差約為30%，而LES模擬誤差相對更小，約為15%。RANS方法總體上低估了行人高度風(fēng)速，沒有準(zhǔn)確反映出建筑背風(fēng)面的加速區(qū)域；LES 模擬結(jié)果也驗證了窄帶合成隨機(jī)湍流法（NSRFG）生成入口湍流在模擬復(fù)雜建筑群繞流風(fēng)場的適用性和準(zhǔn)確性。

（2）隨著中央建筑高度的增加，建筑附近行人高度風(fēng)速將逐漸增大。對本文研究案例，100 m及以上的超高層建筑對建筑底部局部區(qū)域行人高度風(fēng)速場的加速將達(dá)到1.6倍，但當(dāng)中央建筑高度超過150 m繼續(xù)增大至200 m時，行人高度風(fēng)速將不再增大。

（3）當(dāng)風(fēng)向角在0°～90°范圍變化，在高層建筑背風(fēng)和迎風(fēng)角區(qū)發(fā)生流動分離處出現(xiàn)高風(fēng)速區(qū)域；當(dāng)來流風(fēng)向角為45°斜風(fēng)來流時，風(fēng)速加速情況相對最嚴(yán)重，對行人風(fēng)環(huán)境最不利。