熊 鷹，章 芳，李 亮，尹建軍

（1.黃岡師范學(xué)院 地理與旅游學(xué)院，湖北 黃岡 438000；2.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 建筑學(xué)院，長(zhǎng)沙 410076；3.湖南工程學(xué)院 建筑工程，湖南 湘潭 411104）

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速發(fā)展和人類活動(dòng)的顯著影響，城市規(guī)模的擴(kuò)張使下墊面狀況及土地覆被發(fā)生改變、城市不透水面增長(zhǎng)，導(dǎo)致潛熱通量減小和顯熱通量增加，城市熱環(huán)境問(wèn)題日益顯著。對(duì)于許多依托城市歷史文化街區(qū)逐步形成及擴(kuò)展的城市，其城市歷史文化街區(qū)往往處于城市中心地段，城市熱環(huán)境問(wèn)題將直接影響歷史文化街區(qū)的人居環(huán)境質(zhì)量，進(jìn)而對(duì)歷史文化遺產(chǎn)產(chǎn)生不可逆的危害（Cai et al., 2011）。

綠地或植被與水體的空間組合形式是緩解城市熱環(huán)境的一種有效手段（何咪，2022；劉春亭，2022）。如Michael等（2020）評(píng)估了綠色空間對(duì)尼日利亞哈科特港熱環(huán)境的影響，發(fā)現(xiàn)綠地對(duì)城市熱環(huán)境具有較好的緩解作用，當(dāng)城市綠地面積增加至28.67 hm2或以上，可確保達(dá)到較強(qiáng)的綠地冷卻強(qiáng)度效應(yīng)，且近圓形的綠色空間能產(chǎn)生更強(qiáng)的噴氣效果。Dos 等（2017）利用單一窗口算法評(píng)估了巴西維拉為哈熱環(huán)境的時(shí)空分布，發(fā)現(xiàn)通過(guò)采取措施指導(dǎo)城市中心區(qū)的城市森林規(guī)劃，可以降低城市地表溫度。Ashley等（2017）通過(guò)評(píng)估賓夕法尼亞州中部地區(qū)的熱島效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)城市離河流的距離每增加1 000 m，河水溫度會(huì)根據(jù)季節(jié)降低0.3～0.6℃。對(duì)于街區(qū)尺度下熱環(huán)境與微氣候的研究，近年來(lái)成果較多。如韓雪梅（2019）從道路開敞空間、綠地開敞空間因素對(duì)同座城市4個(gè)不同街區(qū)進(jìn)行對(duì)比研究，認(rèn)為微氣候環(huán)境差異的主要原因在于綠地開敞空間環(huán)境效應(yīng)的優(yōu)劣。楊云源等（2013）基于多源數(shù)據(jù)從街區(qū)尺度對(duì)昆明市連片建筑區(qū)、住宅小區(qū)和城中村的熱環(huán)境進(jìn)行了對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)景觀綠化較好的住宅小區(qū)地表溫度均值要低于其他區(qū)域。常鑫悅（2022）根據(jù)街區(qū)空間形態(tài)指標(biāo)對(duì)熱環(huán)境的正負(fù)影響關(guān)系，通過(guò)對(duì)比街區(qū)空間優(yōu)化模擬方案，從而確定最佳街道空間優(yōu)化方案。彭翀等（2016）從微氣候角度針對(duì)于具體歷史街區(qū)進(jìn)行改造設(shè)計(jì)，并結(jié)合模擬軟件對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行驗(yàn)證。陽(yáng)金辰（2017）對(duì)四合院空間的微氣候進(jìn)行模擬研究，總結(jié)其微氣候特點(diǎn)和適宜的建筑比例和改造方式。

現(xiàn)有研究中綠地與水體緩解城市熱環(huán)境的大多是基于城市宏觀尺度，而對(duì)于街區(qū)尺度下城市街道空間的熱環(huán)境改善措施較多基于建筑空間形態(tài)的改造，以獲得良好通風(fēng)，但這可能會(huì)對(duì)歷史街區(qū)現(xiàn)狀空間環(huán)境造成較大破壞。由于綠地能降低溫度、增加濕度、減緩地表風(fēng)速，具有調(diào)節(jié)局部微氣候的能力（戚鵬程 等，2012；秦文翠 等，2015；吳思佳等，2019），能對(duì)歷史文化街區(qū)周邊熱環(huán)境效應(yīng)起有效的調(diào)控作用。當(dāng)前，探究綠地系統(tǒng)與熱環(huán)境之間的相關(guān)性和影響機(jī)制，以科學(xué)指導(dǎo)綠地建設(shè)或改造，逐漸成為研究熱點(diǎn)（戴金，2016）。

因此，本文以長(zhǎng)沙市太平街歷史文化街區(qū)為研究對(duì)象，通過(guò)開展不同街道空間綠地優(yōu)化方案的數(shù)值模擬，探討歷史街區(qū)綠地微氣候?qū)岘h(huán)境效應(yīng)的調(diào)節(jié)效果，以期為提升城市歷史文化街區(qū)可持續(xù)的宜居環(huán)境提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及分析方法

1.1 微氣候?qū)嵉販y(cè)量

本研究區(qū)域范圍為太平街歷史文化街區(qū)，占地約12.57 hm2，用地類型以居住用地為主，居住密度偏高、人居環(huán)境質(zhì)量較差。根據(jù)空間的使用功能和建筑布局的圍合方式，選擇商業(yè)、居住、廣場(chǎng)3種不同使用功能的典型空間進(jìn)行微氣候測(cè)量。其中，商業(yè)空間建筑三面圍合且靜風(fēng)時(shí)長(zhǎng)多，下墊面以硬質(zhì)鋪裝為主；居住空間兩邊建筑平行圍合，建筑密集影響街道內(nèi)部熱量的散熱增濕；廣場(chǎng)空間景觀類型單一為草坪，調(diào)節(jié)周邊熱環(huán)境效應(yīng)程度低。選取1 和4 為廣場(chǎng)空間測(cè)試點(diǎn)，2 為商業(yè)空間測(cè)試點(diǎn)，3為居住空間測(cè)試點(diǎn)（圖1）。

圖1 熱環(huán)境實(shí)測(cè)點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of thermal environment

選擇長(zhǎng)沙天氣較濕熱的5 月份即2020-05-02，對(duì)太平街歷史文化街區(qū)微氣候進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)，當(dāng)天天氣晴朗微風(fēng)、少云、無(wú)降水，且測(cè)試日前后兩天均天氣晴朗，天氣狀況穩(wěn)定，測(cè)試時(shí)間從T 09:00-18:00 共計(jì)10 h。為保證測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果穩(wěn)定，將T 07:00-09:00 的測(cè)試數(shù)據(jù)作為參考。在4 個(gè)測(cè)試點(diǎn)分別設(shè)置溫濕度記錄儀、風(fēng)速測(cè)量?jī)x每隔1 h觀測(cè)，對(duì)取點(diǎn)位置上方1.5 m 處的溫度、相對(duì)濕度以及風(fēng)速氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，同時(shí)記錄當(dāng)天氣象站官方數(shù)據(jù)，為后續(xù)的對(duì)比分析、校驗(yàn)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。測(cè)試空氣溫濕度、風(fēng)速等微氣候變量，為研究區(qū)綠地微氣候現(xiàn)狀和熱環(huán)境效應(yīng)的數(shù)值模擬收集氣象數(shù)據(jù)。

1.2 微氣候數(shù)值模擬

ENVI-met模型是德國(guó)Michael Bruse（University of Mainz, Germany）和Fleer團(tuán)隊(duì)開發(fā)的微氣候模擬軟件，綜合微氣候各種影響因素，引入了綠化對(duì)光、熱、風(fēng)、污染物等環(huán)境因子的影響，已成為現(xiàn)有被驗(yàn)證最多的微氣候模型，被廣泛用于研究植物和熱環(huán)境的關(guān)系。

本研究采用的版本為ENVI-met V4.4，ENVImet 數(shù)值模擬包括計(jì)算模型構(gòu)建與參數(shù)設(shè)定2 個(gè)基本步驟：

1）對(duì)運(yùn)轉(zhuǎn)模型所需的地物數(shù)據(jù)進(jìn)行確認(rèn)，氣象參數(shù)設(shè)定是基于實(shí)測(cè)或氣象站數(shù)據(jù)設(shè)定，邊界參數(shù)設(shè)定主要是下墊面和建筑的熱工屬性。研究核心區(qū)域面積達(dá)到125 700 m2，其形狀接近于正方形，構(gòu)建模型是為更貼近與研究區(qū)域的實(shí)際情況，從而提高模型運(yùn)算的準(zhǔn)確性，模型運(yùn)算范圍確定為：360 m×364 m，并將研究區(qū)域在水平上劃分為90×91 個(gè)網(wǎng)格（分辨率dx=4 m，dy=4 m），在模型附近設(shè)置5個(gè)嵌套網(wǎng)格。為保證研究區(qū)域模擬結(jié)果的有效性，模型的上邊界高度需＞156 m（研究區(qū)最高建筑78 m的2倍），所以垂直分辨率dz=5 m。將360 m×364 m建模范圍的建筑輪廓（數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心http://www.resdc.cn/）以BMP 格式導(dǎo)入軟件作為參照，同時(shí)基于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查資料構(gòu)建研究區(qū)計(jì)算模型，繪制建筑、下墊面、植被等要素。建筑材料設(shè)置為默認(rèn)材料，根據(jù)實(shí)際調(diào)研在相應(yīng)位置設(shè)置土壤、瀝青、青石板、灰色瓷磚等類型下墊面，行道樹以10 和15 m 喬木為主，草地設(shè)置為默認(rèn)的50 cm×50 cm的glass，并根據(jù)地塊實(shí)測(cè)位置在模型相應(yīng)位置設(shè)置采集模擬數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置（鄭子豪 等，2016）。

2）數(shù)據(jù)參數(shù)設(shè)定主要來(lái)源于實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)和氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)和相關(guān)國(guó)家規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。太平街所處位置大致為28°11′24″N，112°57′36″E。模擬時(shí)間設(shè)置為長(zhǎng)沙濕熱天氣的2020-05-02，從T 09:00-18:00共10 h。將實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)及氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)的空氣溫度、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、風(fēng)向等數(shù)據(jù)作為初始輸入數(shù)據(jù)（粗糙長(zhǎng)度為0.1和2 500.0 m 高度的含濕量采用默認(rèn)值）。

ENVI-met 的植物模型利用三維植物建模工具對(duì)每層的葉面積密度（Leaf Area Density, LAD）設(shè)定。建筑材料熱物物理性能參數(shù)基于《夏熱冬冷地區(qū)居住建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》（JGJ134-2010）（中國(guó)建筑科學(xué)研究院，2010）和《民用建筑熱工設(shè)計(jì)規(guī)范》（GB 50176-93）（中國(guó)建筑科學(xué)研究院，1993）確定，民用建筑室內(nèi)溫度設(shè)為恒定26℃，墻體導(dǎo)熱系數(shù)設(shè)置為1.5W/（m2·K），反射率為0.4，屋頂導(dǎo)熱系數(shù)設(shè)為1.0W/（m2·K），反射率為0.3；土壤初始溫度和濕度設(shè)置參考《湖南省地面累年值數(shù)據(jù)集（1981—2010年）》①國(guó)家氣象中心中國(guó)氣象局氣象數(shù)據(jù)中心.http://data.cma.cn/。模型邊界條件具體參數(shù)值見表1所示。

表1 ENVI-met模型邊界條件設(shè)置參數(shù)Table 1 Setting parameter of the ENVI-met model's boundary condition

1.3 綠化優(yōu)化方案設(shè)計(jì)

在建筑布局形式不變的情況下為發(fā)揮綠地空間降溫增濕的最大效應(yīng)，對(duì)3種街道空間分別提出綠化優(yōu)化方案，并利用ENVI-met 微氣候模擬軟件對(duì)基準(zhǔn)方案（街道空間現(xiàn)狀）和3種街道空間的綠化優(yōu)化方案進(jìn)行模擬。綠化優(yōu)化方案是從綠地的面積、類型、布局進(jìn)行設(shè)計(jì)。綠地面積方案是在各空間設(shè)置30%、50%、100%綠地面積3 個(gè)對(duì)比模型，其中植物模型為Tree 10 m very dense喬木模型；綠地類型方案是在商業(yè)空間和居住空間設(shè)置喬草、喬灌、喬灌+立體綠化對(duì)比模型，在廣場(chǎng)空間設(shè)置喬草、喬灌、喬灌+水體對(duì)比模型，其中喬灌模型是將喬草模型的草地替換為灌木，立體綠化是增加墻面立體綠化；綠地布局方案為分散（均勻分布）、平行、集中布局3種對(duì)比模型，3種模型的綠地面積保持不變，只對(duì)布局形式進(jìn)行變化。

2 結(jié)果分析

2.1 數(shù)值模擬分析

由空氣溫度數(shù)值模擬水平空間分布（圖2）可知，商業(yè)空間和居住空間由于建筑密集且下墊面為不透水的硬質(zhì)鋪裝，吸收太陽(yáng)輻射量較多，升溫較快，易形成“熱島”區(qū)域，而南入口處草坪與高大喬木組合的開敞空間易形成“冷島”空間。

圖2 基準(zhǔn)方案不同時(shí)間點(diǎn)空氣溫度空間分布Fig.2 Spatial distribution of air temperature at different time points

由風(fēng)速風(fēng)向空間分布（圖3）可知：研究區(qū)域以太平街為界，東西兩側(cè)建筑區(qū)域由于建筑物密集，通風(fēng)質(zhì)量不佳，風(fēng)速明顯減小，太平街為兩側(cè)建筑物的峽谷地帶，而且其走向與模擬當(dāng)日主導(dǎo)風(fēng)向一致，形成風(fēng)速較大的“峽谷風(fēng)”，環(huán)境通風(fēng)質(zhì)量?jī)?yōu)于兩側(cè)建筑區(qū)域。3 個(gè)不同空間內(nèi)部的風(fēng)速存在明顯差異，南北入口的廣場(chǎng)空間白天都處于風(fēng)速較大的狀態(tài)，商業(yè)空間和居住空間白天風(fēng)速較低，接近靜風(fēng)狀態(tài)。商業(yè)空間和居住空間的建筑布局是圍合形式，導(dǎo)致該空間內(nèi)部風(fēng)速為微弱的無(wú)風(fēng)狀態(tài)，而以綠地為主的廣場(chǎng)空間風(fēng)場(chǎng)強(qiáng)大，空氣流動(dòng)較快，特別是南入口種植較稀疏的喬木和以草皮為下墊面的開敞空間，氣流方向更明顯。

圖3 基準(zhǔn)方案不同時(shí)間點(diǎn)風(fēng)速風(fēng)向空間分布Fig.3 Spatial distribution of wind speed and direction at different time points

由于受建筑遮擋和通風(fēng)效應(yīng)的影響，4 個(gè)測(cè)試點(diǎn)的相對(duì)濕度值存在明顯變化，但研究區(qū)域相對(duì)濕度空間分布格局變化不大（圖4）。由模擬結(jié)果可知，廣場(chǎng)空間南入口綠地相對(duì)濕度在白天都處于高值，對(duì)周圍區(qū)域有較好的增濕效應(yīng)。研究區(qū)大部分區(qū)域由于通風(fēng)質(zhì)量較差，巷道狹窄和建筑遮擋使空氣水分蒸發(fā)較均勻，整體分布格局變化不大。從白天4 個(gè)時(shí)間點(diǎn)相對(duì)濕度空間分布看，街區(qū)3 個(gè)空間的相對(duì)濕度值從大到小依次為廣場(chǎng)空間、居住空間、商業(yè)空間。

圖4 基準(zhǔn)方案不同時(shí)間點(diǎn)相對(duì)濕度空間分布Fig.4 Spatial distribution of relative humidity at different time points

2.2 模型驗(yàn)證分析

由模型的模擬值與實(shí)測(cè)值的線性擬合結(jié)果（圖5）可知：相對(duì)濕度決定系數(shù)斜率為0.901 8、R2=0.798 2，風(fēng)速?zèng)Q定系數(shù)斜率為0.702 4、R2=0.562 6，空氣溫度決定系數(shù)斜率為0.821 5、R2=0.940 7，通過(guò)R2值可知，相對(duì)濕度、風(fēng)速、空氣溫度的模擬值與實(shí)測(cè)值雖然存在一定誤差，但整體上模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)比較吻合，說(shuō)明該模型可以較好地模擬研究區(qū)域內(nèi)微氣候狀況。

圖5 模擬值與實(shí)測(cè)值線性擬合Fig.5 The simulated values and the measured values are linear fitted

雖然擬合結(jié)果表明模型在預(yù)測(cè)太平街歷史文化街區(qū)的綠地微氣候方面具有一定的可信度，，但仍需對(duì)結(jié)果進(jìn)行誤差分析，以進(jìn)一步驗(yàn)證模擬結(jié)果可信度。運(yùn)用誤差平方根值（Root-Mean-Square Eror,RMSE）和平均絕對(duì)百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）判斷結(jié)果的有效性，計(jì)算公式為：

式中：y'i為模擬值；yi為實(shí)測(cè)值；n為樣本數(shù)；RMSE用以衡量觀測(cè)值同真實(shí)值之間的偏差，其值為0% 時(shí)是完美模型，誤差越大，該值越大。MAPE 通過(guò)百分比衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可信程度，其值為0%時(shí)是完美模型，＞100%表示劣質(zhì)模型。

表2 顯示，相對(duì)濕度、風(fēng)速和空氣溫度3 個(gè)指標(biāo)存在一定誤差，但RMSE、MAPE 均在誤差允許范圍內(nèi)。其中，相對(duì)濕度和空氣溫度的MAPE值較小，表明模擬的有效性較好，而風(fēng)速模擬的有效性一般，這是由于實(shí)測(cè)風(fēng)速記錄為瞬時(shí)風(fēng)速，風(fēng)速變化較大，與模擬值存在一定差異。上述分析說(shuō)明模擬結(jié)果在誤差的有效范圍內(nèi)，且已有研究（Winston et al., 2011; Zlch et al., 2016; Pastore et al., 2017）證實(shí)ENVI-met 軟件在街區(qū)尺度的微氣候數(shù)值模擬中最適宜，因此，本文構(gòu)建的模型能較好地預(yù)測(cè)歷史街區(qū)的微氣候環(huán)境。

表2 模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)Table 2 Model validation data tables

2.3 不同空間熱環(huán)境效應(yīng)優(yōu)化結(jié)果分析

2.3.1 商業(yè)空間熱環(huán)境優(yōu)化模擬分析 對(duì)三面建筑圍合的商業(yè)空間基準(zhǔn)方案和3種綠地面積優(yōu)化方案的空氣溫度、相對(duì)濕度、人體熱舒適度（PMV）進(jìn)行模擬，并將基準(zhǔn)方案與各綠地面積優(yōu)化方案的差值結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（圖6-a），可以看出：3 種綠地面積方案與基準(zhǔn)方案的空氣溫度差值在午后的降溫幅度明顯大于上午，100%綠地面積方案在T14:00 降溫效果是T 09:00的3倍左右。午后空氣溫度差值較平穩(wěn)，而相對(duì)濕度差值和PMV 差值在上午處于下降狀態(tài)，下午較平穩(wěn)。與基準(zhǔn)方案相比，3 種提高綠地面積的方案對(duì)商業(yè)空間熱環(huán)境效應(yīng)有一定的改善作用。100%綠地面積方案降溫增濕及改善人體熱舒適度（PMV）效果最強(qiáng)，50%綠地面積方案次之，而30%綠地面積方案效果最弱。

對(duì)比商業(yè)空間喬草、喬灌、喬灌+立體3種綠地類型方案與基準(zhǔn)方案各時(shí)間區(qū)間微氣候的差異，結(jié)果顯示，3 種不同綠地類型空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值變化趨勢(shì)一致（圖6-b）。T 09:00—11:00空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值較大，說(shuō)明相比基礎(chǔ)方案，3 種綠化方案的降溫增濕及改善熱舒適性的作用較大，這是由于此時(shí)受到建筑陰影的遮蓋和太陽(yáng)輻射短波較弱等的綜合作用；T 11:00—14:00 隨著太陽(yáng)波輻射量的增大，各差值也存在波動(dòng)；T 14:00，3種方案的相對(duì)濕度差值均存在較大波動(dòng)，說(shuō)明T 14:00 綠地發(fā)揮較大增濕作用；T 15:00—18:00，不同綠地類型之間的空氣溫度差值和PMV 差值變化趨勢(shì)較緩，而相對(duì)濕度差值呈下降趨勢(shì)。與基準(zhǔn)方案相比，3 種綠地類型方案對(duì)商業(yè)空間微氣候環(huán)境改善效果各有不同，喬灌+立體的方案改善效果最好，喬灌方案次之，喬草方案最差。

對(duì)比商業(yè)空間分散、平行、集中3種綠地布局方案與基準(zhǔn)方案各時(shí)間區(qū)段微氣候的差異，結(jié)果顯示，3 種不同綠地布局除分散布局的空氣溫度差值波動(dòng)較小外，其他布局的空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值呈較一致的下降趨勢(shì)。在時(shí)間動(dòng)態(tài)上，T 09:00—12:00，3種布局方案的空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV差值都較大，說(shuō)明3種綠化方案在此時(shí)的降溫增濕及改善熱舒適性的作用較大，且分散布局方案的空氣溫度差值逐漸增大，這是由于分散布局形成的樹蔭面積較大，對(duì)太陽(yáng)光照形成有效遮擋，從而減少街道空間太陽(yáng)輻射接收的熱量并降低近地面空氣溫度。午后隨著太陽(yáng)波輻射量增大，各差值也存在波動(dòng)，T 14:00，3種布局方案的相對(duì)濕度差值均存在較大波動(dòng)。T 15:00—18:00，3種布局方案的空氣溫度差值變化呈下降趨勢(shì)，PMV差值變化趨勢(shì)較平穩(wěn)。與基準(zhǔn)方案相比，3種綠地布局方案對(duì)商業(yè)空間微氣候環(huán)境改善效果各不相同（圖6-c），其中，綠地分散布局方案改善效果最好，平行布局方案次之，集中布局方案最差。

圖6 商業(yè)空間不同綠地面積（a）、類型（b）和布局（c）模型分別與基準(zhǔn)模型白天微氣候差值Fig.6 Difference of daytime microclimate between different green area(a), space (b), and layout (c) models and baseline models in the commercial space

2.3.2 居住空間熱環(huán)境優(yōu)化模擬分析 對(duì)兩邊建筑平行圍合居住空間基準(zhǔn)方案和3個(gè)綠地面積優(yōu)化方案的空氣溫度、相對(duì)濕度、人體熱舒適度（PMV）進(jìn)行模擬，并將基準(zhǔn)方案與各綠地面積優(yōu)化方案的差值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（圖7-a），3 種綠地面積方案的空氣溫度差值在T 12:00 前隨著太陽(yáng)輻射的增強(qiáng)處于逐漸升高趨勢(shì)，在T 12:00 處于最高值，下午趨于穩(wěn)定。相對(duì)濕度差值在T 11:00 前逐漸上升后緩慢下降，在午后趨于穩(wěn)定，最高值出現(xiàn)在T 11:00。而PMV差值整體趨勢(shì)較平穩(wěn)。與基準(zhǔn)方案相比，3種提高綠地面積的方案對(duì)居住空間熱環(huán)境效應(yīng)有一定的改善作用。100%綠地面積方案降溫增濕及改善人體熱舒適度（PMV）效果最強(qiáng)，50%綠地面積方案次之，而30%綠地面積方案效果最弱。整體上，100%綠地面積方案降溫增濕效應(yīng)是30%綠地面積方案的3倍左右。

對(duì)比居住空間喬草、喬灌、喬灌+立體3種綠地類型方案與基準(zhǔn)方案各時(shí)間區(qū)段微氣候的差異，結(jié)果顯示，3 種不同綠地類型空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值變化趨勢(shì)一致。T 09:00—12:00，空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值均有較大波動(dòng)，空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值隨著太陽(yáng)輻射的增強(qiáng)逐漸上升，在上午達(dá)到峰值后逐漸下降，而PMV 差值一直處于逐漸下降狀態(tài)；T 12:00至T 18:00，不同綠地類型之間的三者差值變化趨勢(shì)較緩。與基準(zhǔn)方案相比，3 種綠地類型方案對(duì)居住空間微氣候環(huán)境改善效果各有不同，在白天時(shí)間區(qū)段內(nèi)喬灌+立體方案改善效果最好，喬草方案次之，喬灌方案最差（圖7-b）。

對(duì)比居住空間T 09:00—18:00 內(nèi)分散、平行、集中3種綠地布局優(yōu)化方案與基準(zhǔn)方案各時(shí)間區(qū)段內(nèi)微氣候的差異，結(jié)果顯示，3 種布局方式的空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值波動(dòng)趨勢(shì)整體較一致（圖7-c）。在時(shí)間動(dòng)態(tài)上，T 09:00—12:00，空氣溫度差值一直處于上升趨勢(shì)，相對(duì)濕度差值分散和集中布局均出現(xiàn)波動(dòng)，平行布局形式呈下降趨勢(shì)，PMV 差值也是趨于下降。T 12:00至T 18:00，3種綠地布局之間的各差值整體趨于穩(wěn)定趨勢(shì)。與基準(zhǔn)方案相比，3 種綠地布局方案居住空間熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控程度的排序?yàn)榧校痉稚ⅲ酒叫小?/p>

圖7 居住空間不同綠地面積（a）、類型（b）和布局（c）模型分別與基準(zhǔn)模型白天微氣候差值Fig.7 Difference of daytime microclimate between different green area(a), space (b), and layout (c) models and baseline models in the residential space

2.3.3 廣場(chǎng)空間熱環(huán)境優(yōu)化模擬分析 對(duì)開敞面積較大的單邊建筑圍合的廣場(chǎng)空間基準(zhǔn)方案和3個(gè)綠地面積優(yōu)化方案的空氣溫度、相對(duì)濕度、人體熱舒適度（PMV）進(jìn)行模擬，并將基準(zhǔn)方案與各綠地面積優(yōu)化方案的差值結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（圖8-a），結(jié)果顯示，3種綠地面積方案與基準(zhǔn)方案的空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值和PMV 差值波動(dòng)趨勢(shì)較一致，在上午時(shí)段波動(dòng)較大，下午趨勢(shì)較平穩(wěn)。上午隨著太陽(yáng)高度角的增大，T 09:00—11:00降溫增濕效應(yīng)加快，人體熱舒適性也得到提升，T 11:00—12:00，降溫增濕效應(yīng)減緩，在T 12:00 直至T 18:00 趨于平穩(wěn)，不同綠地面積之間的PMV 差值也隨之減小。與基準(zhǔn)方案相比，3 種綠地面積優(yōu)化方案對(duì)廣場(chǎng)空間熱環(huán)境效應(yīng)改善效果各不相同，不同綠地面積之間的差值相對(duì)較大，100%綠地面積方案改善效果最強(qiáng)，50%綠地面積方案次之，而30%綠地面積方案最弱。

對(duì)廣場(chǎng)空間基準(zhǔn)方案和3種綠地類型優(yōu)化方案的空氣溫度、相對(duì)濕度、人體熱舒適度（PMV）進(jìn)行模擬，并將基準(zhǔn)方案與各綠地類型優(yōu)化方案的差值結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（圖8-b），時(shí)間動(dòng)態(tài)上，T 09:00—10:00，空氣溫度差值、相對(duì)濕度差值及PMV 差值較大，說(shuō)明與基礎(chǔ)方案相比3種綠地類型方案降溫增濕及改善熱舒適性的作用較大；T10:00—12:00，隨著太陽(yáng)波輻射量的增大，空氣溫度差值和相對(duì)濕度差值逐漸下降；午后，3 種不同綠地類型與基礎(chǔ)方案的微氣候差值趨于穩(wěn)定，除PMV差值較小外，其他2種差值較大，特別是喬灌+水體類型的相對(duì)濕度差值較大，說(shuō)明增加水體可以顯著提高相對(duì)濕度。與基準(zhǔn)方案相比，3 種綠地類型方案對(duì)微氣候環(huán)境改善效果各不相同，喬灌+水體方案改善效果最好，喬灌方案次之，喬草方案最差。

對(duì)廣場(chǎng)空間基準(zhǔn)方案和3種綠地布局優(yōu)化方案的空氣溫度、相對(duì)濕度、人體熱舒適度（PMV）進(jìn)行模擬，并將基準(zhǔn)方案與各綠地布局優(yōu)化方案的差值結(jié)果（圖8-c）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，時(shí)間動(dòng)態(tài)上，3種綠地布局優(yōu)化方案波動(dòng)趨勢(shì)較一致，T 09:00—11:00，3種布局方案的各差值都出現(xiàn)明顯的波動(dòng)；T 11:00—18:00，不同綠地布局之間的各差值雖有小幅波動(dòng)但均較平穩(wěn)。與基準(zhǔn)方案相比，在白天各時(shí)段中集中布局方案降溫增濕效果及改善熱舒適性最強(qiáng)，對(duì)廣場(chǎng)空間的熱環(huán)境調(diào)控作用均優(yōu)于另外2種綠地布局方案，而平行和分散布局方案對(duì)熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控的作用差別不大。

圖8 廣場(chǎng)空間不同綠地面積（a）、類型（b）和布局（c）模型分別與基準(zhǔn)模型白天微氣候差值Fig.8 Difference of daytime microclimate between different green area(a), space (b), and layout (c) models and baseline models in the square space

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)、軟件模擬、優(yōu)化方案定量對(duì)比評(píng)價(jià)等基礎(chǔ)上，研究了太平街歷史街區(qū)3種街道空間的綠化改造方案，以篩選出優(yōu)化效果最佳的優(yōu)化方案。主要得出以下結(jié)論：

1）隨著太陽(yáng)輻射逐時(shí)的變化熱環(huán)境狀況會(huì)發(fā)生較大變化，在水平空間分布上呈“高溫低濕”“低溫高濕”特征。熱舒適性與下墊面狀況、風(fēng)環(huán)境和建筑布局等因素的有關(guān)，街道空間中綠地相對(duì)集中的區(qū)域低溫高濕，對(duì)熱環(huán)境具有緩釋作用，建筑密集布局區(qū)域通風(fēng)效果不佳，下墊面熱輻射高，影響研究區(qū)散熱增濕。

2）對(duì)于商業(yè)空間熱環(huán)境而言，降溫降濕程度排序?yàn)?00%綠地面積＞50%綠地面積＞30%綠地面積，提高街區(qū)綠化率可大幅降低街區(qū)平均輻射溫度，給游客和市民創(chuàng)造適宜的街區(qū)微氣候及熱舒適性條件；喬灌+立體綠化方案對(duì)三面建筑圍合的商業(yè)空間的熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控作用在白天均優(yōu)于喬灌綠化方案和喬草綠化方案，該方案降溫增濕和調(diào)節(jié)人體熱舒適性的作用最強(qiáng)。而喬灌綠化方案由于灌木葉面積大于草地，蒸騰作用強(qiáng)于草地，所以其熱環(huán)境調(diào)控作用優(yōu)于喬草；在綠地率一定的情況下，綠地布局對(duì)商業(yè)空間熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控程度的排序?yàn)榉稚ⅲ酒叫校炯?，均勻分散布局的樹蔭面積覆蓋街道空間的范圍最大，在三面圍合的建筑布局情況下越有利于對(duì)不處于建筑陰影內(nèi)的室外空間形成有效的遮擋，因此街道空間接收的太陽(yáng)輻射熱量最小，降溫增濕作用最強(qiáng)。

3）對(duì)于居住空間熱環(huán)境而言，增加下墊面綠地面積的方案可以改善整個(gè)居住空間的綠地微氣候環(huán)境，建議在進(jìn)行歷史街區(qū)綠化改造時(shí)，合理增設(shè)門前綠化、院落綠化提升整個(gè)空間的戶外熱環(huán)境質(zhì)量；喬灌+立體復(fù)合型綠地方案對(duì)兩面建筑圍合的居住空間的熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控作用在白天均要優(yōu)于喬灌方案和喬草方案，在增加有陽(yáng)光直射的南向、西向建筑墻面立體綠化后，太陽(yáng)直射建筑墻面的熱輻射吸收率降低，從而使建筑物周圍空氣溫度降低，增濕降溫效應(yīng)最強(qiáng)；綠地布局對(duì)居住空間熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控程度的排序?yàn)榧校痉稚ⅲ酒叫校捎趦蛇吰叫薪ㄖ季值木幼】臻g比三邊建筑圍合街道更容易受到建筑峽谷風(fēng)的影響，集中布局方案可使空間積蓄的熱量即時(shí)消散，該類型街道改造中還要避免在迎風(fēng)口設(shè)置高大喬木。

4）對(duì)于廣場(chǎng)空間熱環(huán)境而言，降溫增濕程度排序?yàn)?00%綠地面積＞50%綠地面積＞30%綠地面積，與基準(zhǔn)方案的純草地方案相比，逐漸增加下墊面喬木種植面積的方案日平均溫度和PMV 均會(huì)逐漸降低，平均相對(duì)濕度會(huì)逐漸升高；綠地類型熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控程度排序?yàn)閱坦?水體＞喬灌＞喬草，水體的設(shè)置可明顯起到降溫增濕和調(diào)節(jié)人體熱舒適性的作用，因此在滿足用地功能需求的前提下，應(yīng)優(yōu)先增加水體設(shè)置；綠地布局對(duì)廣場(chǎng)空間熱環(huán)境優(yōu)化調(diào)控程度排序?yàn)榧校酒叫校痉稚?，單面建筑圍合的廣場(chǎng)空間將喬木集中布局可加速近地面熱交換，廣場(chǎng)空間作為歷史街區(qū)最大的開敞空間，且處于街區(qū)主導(dǎo)風(fēng)向上風(fēng)向，在綠地布局上不應(yīng)對(duì)主導(dǎo)風(fēng)形成阻擋，在降溫增濕的同時(shí)應(yīng)兼具良好通風(fēng)效應(yīng)。

3.2 討論

本文以長(zhǎng)沙市太平街歷史文化街區(qū)為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)不同綠地優(yōu)化方案的數(shù)值模擬，研究?jī)?yōu)化后的歷史街區(qū)綠地微氣候?qū)岘h(huán)境效應(yīng)的調(diào)節(jié)程度，一方面可以為城市歷史街區(qū)的改造及熱環(huán)境的優(yōu)化調(diào)控提供理論數(shù)值參考，另一方面對(duì)改善城市歷史文化街區(qū)熱環(huán)境質(zhì)量、提升城市歷史文化街區(qū)可持續(xù)的宜居環(huán)境水平都具有重要意義。

在實(shí)際中歷史文化街區(qū)熱環(huán)境質(zhì)量的優(yōu)劣是諸多要素相互作用的結(jié)果，如人工熱源、大氣污染、城市空間形態(tài)等因素都會(huì)對(duì)歷史文化街區(qū)的微氣候產(chǎn)生較大影響。因此本文影響因素的選取存在一定局限性，需在更多數(shù)據(jù)支撐下，在未來(lái)利用更先進(jìn)的技術(shù)方式完善研究，結(jié)論才能達(dá)到同類型街道在微氣候和熱環(huán)境改善方面的普適性和可靠性要求。