許亙昱，石玉蓉,2，張宇峰

（1.華南理工大學(xué) 建筑學(xué)院，亞熱帶建筑與城市科學(xué)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510641；2.中山大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院，廣東 珠海 519082）

城市熱島效應(yīng)已成為影響室內(nèi)外熱環(huán)境質(zhì)量、危及人類健康（Tan et al., 2010）、提高建筑能耗（Li et al., 2019）以及激化能源短缺矛盾（Akbari,2005）的重大環(huán)境問題。隨著國土空間規(guī)劃體系逐漸建立，氣候適應(yīng)型城市的建設(shè)在我國逐步開展，以城市熱島效應(yīng)為代表的城市熱環(huán)境問題愈發(fā)受到關(guān)注?！毒G色生態(tài)城區(qū)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》《城市居住區(qū)熱環(huán)境設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》《綠色建筑評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》等現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)也通過條文規(guī)定控制熱島強(qiáng)度，提高熱環(huán)境舒適度。但限定熱島強(qiáng)度上限值的城市熱環(huán)境管控形式，只能保障基本的熱環(huán)境需要，難以滿足日益增長的熱環(huán)境品質(zhì)追求。

促進(jìn)土地集約高效利用，合理構(gòu)建空間布局，優(yōu)化資源配置要素，營造健康舒適的空間環(huán)境，是當(dāng)前精細(xì)化控制與管理城鎮(zhèn)開發(fā)邊界的重要內(nèi)容。在規(guī)劃決策中，規(guī)劃師決策時(shí)間范圍有限（Besserud et al., 2011），缺少評估熱環(huán)境的相關(guān)信息和工具，難以實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的定量化分析（謝正輝 等，2020）；城市規(guī)劃從業(yè)人員對改善熱環(huán)境問題感興趣，但缺乏系統(tǒng)性的理論指導(dǎo)和技術(shù)路徑支撐，其相關(guān)知識對規(guī)劃過程的影響較小，缺少基于性能的定量精細(xì)化熱環(huán)境管控方法，城市規(guī)劃的框架與體系難以優(yōu)化整合（武占云，2021）。規(guī)劃師在規(guī)劃初期介入，對城市規(guī)劃參數(shù)進(jìn)行限定、優(yōu)化和引導(dǎo)，可有效提升城市空間品質(zhì)，在生態(tài)、社會、經(jīng)濟(jì)等多方面取得明顯效益，可為后續(xù)營造良好的生態(tài)環(huán)境打下基礎(chǔ)。因此，為了實(shí)現(xiàn)熱環(huán)境的精細(xì)化管控，準(zhǔn)確快速的熱島強(qiáng)度評價(jià)方法亟需補(bǔ)充完善，規(guī)劃師需將其與規(guī)劃流程充分融合。

當(dāng)前存在多種評價(jià)熱島強(qiáng)度的方法，但并不是每種方法都適用于規(guī)劃初期的城市熱環(huán)境優(yōu)化實(shí)踐。其一，在規(guī)劃初期，需要比較篩選各個(gè)規(guī)劃方案中的熱環(huán)境優(yōu)劣，而初期一般缺少具體的建筑物和周邊環(huán)境的分布細(xì)節(jié)，因此，方案側(cè)重于集總的熱環(huán)境性能表現(xiàn)，主要聚焦于長時(shí)期熱環(huán)境變化，而非短時(shí)期熱環(huán)境表征。其二，使用遙感方法，可反向推演出特定時(shí)間段內(nèi)地表溫度等熱環(huán)境參數(shù)，但該方法在預(yù)測城區(qū)熱島強(qiáng)度變化上存在局限性和滯后性，難以獲得穩(wěn)定的高精度目標(biāo)影像，遙感的預(yù)測精度取決于傳感器和反演模型的性能，不能完全描述城市熱島（Mirzaei et al., 2010）。其三，使用ENVI-met和Ansys Fluent等CFD數(shù)值方法，可以預(yù)測不同規(guī)劃方案對城市熱島強(qiáng)度的影響，但其具有建模復(fù)雜和計(jì)算成本高的缺陷，在空間和時(shí)間上應(yīng)用受限，且其模擬的準(zhǔn)確性受到模型假設(shè)、初始輸入?yún)?shù)和模型分辨率的影響，因此現(xiàn)有的熱環(huán)境設(shè)計(jì)多在居住區(qū)（Middel et al., 2014）以及建筑組團(tuán)（陳卓倫，2010）等較小范圍尺度介入，難以在初期規(guī)劃設(shè)計(jì)中進(jìn)行較大尺度的規(guī)?；\(yùn)用。綜上所述，如何保證適當(dāng)模擬精度的同時(shí)進(jìn)行模型和步驟的簡化，進(jìn)而確定其預(yù)測偏差，保證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性不會干擾規(guī)劃決策和判斷，成為一項(xiàng)關(guān)鍵的問題。過往研究中僅有少部分探討到該問題，其中，有研究表明可通過簡化CFD模型，建立規(guī)劃控制要素與城市熱環(huán)境的對應(yīng)關(guān)系，如WUDAPT2ENVImet（Kropp et al., 2018），但這一方法在使用上存在計(jì)算成本高、相關(guān)程序配置復(fù)雜以及從業(yè)人員學(xué)習(xí)成本大等問題。亦有研究表明可使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠眍A(yù)測城市熱島的時(shí)空變化（Tong et al., 2018），但過于簡化的條件意味著模型受到地域性和季節(jié)因素等多方面的限制?？紤]以上因素以及計(jì)算成本和效率，運(yùn)用城市地表參數(shù)化方案，使用簡化數(shù)值模擬方法，求解城市熱環(huán)境相關(guān)參數(shù)，是規(guī)劃初期的較好選擇。簡化數(shù)值模擬方法大多基于城市冠層能量平衡理論建立，即以冠層內(nèi)部空氣、建筑和土地組成的城市冠層為對象，假設(shè)城市冠層是街谷的各向同性陣列，通過輸入冠層特征、初始熱濕狀態(tài)條件和氣象參數(shù)的時(shí)間序列，模擬冠層中各個(gè)表面（建筑物屋頂、墻體與下墊面等）的能量交換，計(jì)算城市冠層中各能量分項(xiàng)及氣溫、濕度、輻射、風(fēng)速等氣候參數(shù)，從而表征對應(yīng)城市區(qū)塊的熱環(huán)境。

基于上述考慮，本研究使用簡化數(shù)值模擬方法，探討規(guī)劃控制要素對城市熱環(huán)境的影響。研究流程圖如圖1所示。首先，提取廣州中心城區(qū)典型區(qū)塊的熱環(huán)境基礎(chǔ)信息，分析建筑密度、容積率和建筑高度等規(guī)劃控制要素對熱島強(qiáng)度的影響。其次，對Urban Weather Generator（下文簡稱UWG）模型在廣州中心城區(qū)的適用性進(jìn)行驗(yàn)證，確認(rèn)模型的準(zhǔn)確度及適用性。最后，針對廣州中心城區(qū)的規(guī)劃控制要素的分布情況，分析典型區(qū)塊的熱島強(qiáng)度差異，并對與規(guī)劃控制要素相關(guān)的城市形態(tài)參數(shù)進(jìn)行全局敏感性分析，獲取各參數(shù)對熱島強(qiáng)度的影響權(quán)重，進(jìn)而提出針對性的優(yōu)化建議。

圖1 研究流程Fig.1 Flow chart for analysis

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣州市地處廣東省中南部，北回歸線從廣州北部從化橫穿，夏季漫長濕熱，降水豐沛，光熱充足；冬季溫暖而短暫，年均溫為20～22 ℃，平均相對濕度77%，市區(qū)年均降雨量約為1 720 mm，是中國濕熱地區(qū)的典型城市。受限于資金和數(shù)據(jù)可獲得性，本研究選取廣州中心城區(qū)的典型區(qū)域進(jìn)行研究，與通常所指的天河區(qū)、越秀區(qū)、海珠區(qū)和荔灣區(qū)4個(gè)行政區(qū)不同，研究選取天河區(qū)、越秀區(qū)和海珠區(qū)大部分區(qū)域展開分析與討論，涵蓋23°04′—23°09′ N、113°15′—113°21′ E 的10 km×10 km 范圍核心區(qū)域，是高密度的非均質(zhì)建成區(qū)，人口最為密集，經(jīng)濟(jì)最為活躍，覆蓋大量不透水路面、建筑物以及分散的樹木（圖2）。

圖2 研究區(qū)域位置Fig.2 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

采用GeoEye-1 高分辨全色影像圖提取地物信息，其空間分辨率為0.41 m，攝于2017-10-22。本研究沿用廣州中心城區(qū)LCZ圖（Shi et al., 2019）和廣州中心城區(qū)三維城市模型（石玉蓉，2020）的部分?jǐn)?shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析，得到與城市熱島強(qiáng)度相關(guān)的LCZ數(shù)據(jù)和城市下墊面信息數(shù)據(jù)。

本研究使用的UWG 模型從Github 倉庫中獲?、賖ttps://github.com/ladybug-tools/uwg，版本號為4.2。UWG 模型驗(yàn)證的數(shù)據(jù)由廣州中心城區(qū)室外熱環(huán)境測試獲?。▓D3）。測試區(qū)域?yàn)閺V州典型居住生活區(qū)，建筑以緊湊的中高層為主，少部分為整塊的低矮建筑。驗(yàn)證數(shù)據(jù)采集時(shí)間段為2016-09-11—11-28，根據(jù)中國氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《氣候季節(jié)劃分》進(jìn)行季節(jié)判定，為夏季和秋季，代表了濕熱地區(qū)的典型氣候特征。距離地面3 m 或5 m 的電線桿布置測試點(diǎn)，測試該位置的空氣溫度，范圍涵蓋居住區(qū)和街道，作為UWG 模型模擬輸出空氣溫度的對比數(shù)據(jù)，對模型的預(yù)測精度進(jìn)行驗(yàn)證。用于模擬初始輸入的空氣溫度、相對濕度、大氣壓和風(fēng)速獲取于廣州市國家基本氣象站（位于廣州城郊）。由于廣州市國家基本氣象站數(shù)據(jù)不含逐時(shí)輻射數(shù)據(jù)，且城市與郊區(qū)輻射數(shù)據(jù)差異較小，因此，研究在距地110 m 的高塔上測量了太陽總輻射，并使用太陽輻射直散分離模型NDDSR-5（Yao et al.,2017）將太陽總輻射分為太陽直射輻射和太陽散射輻射，作為模擬初始輸入的太陽輻射數(shù)據(jù)。高塔測點(diǎn)位于大氣邊界層的慣性子區(qū)中，有效避免了建筑物的遮擋及下墊面粗糙元的干擾。相關(guān)儀器規(guī)格參數(shù)如表1所示。

表1 測試儀器規(guī)格參數(shù)Table 1 Parameters of test instruments

圖3 測試區(qū)域環(huán)境及測點(diǎn)示意Fig.2 Schematic diagram of the study area and test points

1.3 研究方法

1.3.1 局地氣候分區(qū) 城市下墊面類別和土地開發(fā)強(qiáng)度的多樣性造成了城市內(nèi)部熱島強(qiáng)度的差異。Stewart等（2012）在充分論證傳統(tǒng)城郊二元法研究城市熱島問題的不足后，提出了局地氣候分區(qū)（Local Climate Zone，下文簡稱LCZ）體系。LCZ將城市下墊面分為10 種建成類型和7 種自然類型（圖4），以天空角系數(shù)、高寬比、建筑密度、不透水表面積占比、透水表面積占比、粗糙元高度、地形粗糙類型、熱導(dǎo)納、反射率和人為熱等的區(qū)間為屬性。LCZ用定量方法區(qū)分城市的土地構(gòu)成，相較于傳統(tǒng)規(guī)劃領(lǐng)域方法—從土地利用功能角度出發(fā)的定性分類方法，其能更好地體現(xiàn)功能相同的土地利用類型在地塊的建筑密度、容積率和綠地率等方面的差異，且具有分析比較的普適性（Bechtel et al.,2015），以LCZ 為基礎(chǔ)的城市熱島強(qiáng)度分類已通過經(jīng)驗(yàn)和模型得到證實(shí)（Fenner et al., 2014; Stewart et al., 2014; Leconte et al., 2015）。

圖4 城市局地氣候分區(qū)的類型（Stewart et al., 2012）Fig.4 Types of local climate zone (Stewart et al., 2012)

1.3.2 UWG 模型 UWG模型由Bueno等開發(fā)，由城郊?xì)庀笳灸Ｐ?、垂直擴(kuò)散模型、城市邊界層模型和城市冠層與建筑能耗模型4 個(gè)耦合模塊組成（Bueno et al., 2013），通過輸入土地覆蓋、建筑幾何形態(tài)和城郊?xì)庀笥^測數(shù)據(jù)，可模擬城市熱環(huán)境特征，并計(jì)算出城市地塊尺度的空氣溫度，進(jìn)而通過和郊區(qū)空氣溫度對比，得到對應(yīng)的熱島強(qiáng)度。

為了確定UWG 模型在中國氣候條件下的適用性和精度，需進(jìn)行本地驗(yàn)證。柯本氣候分類法在全球范圍內(nèi)被廣泛使用，是影響最大的氣候分類法之一（Cui et al., 2021）。中國幅員遼闊，在柯本氣候分類下，存在草原氣候（Bs）、沙漠氣候（Bw）、冬干溫暖氣候（Cw）、常濕溫暖氣候（Cf）、冬干冷溫氣候（Dw）和苔原氣候（ET）6個(gè)主要?dú)夂蛐停ㄖ旃㈩?等，2015）。相同氣候型的城市具有相近的氣溫、降水和氣候要素，模型驗(yàn)證結(jié)果具有一定參考價(jià)值。UWG模型已在圖盧茲、巴塞爾（Bueno et al., 2013）、波士頓（Street et al., 2013）、新加坡（Bueno et al., 2014）、阿布扎比（Bande et al.,2019）、羅馬和巴塞羅納（Salvati et al., 2019）等地進(jìn)行了驗(yàn)證，均方根誤差（Root mean square deviation, RMSE）在0.56～2.06 ℃之間，平均偏差（Mean Bias Error, MBE）在-1.71～0.6 ℃之間，精度較好。相應(yīng)城市所對應(yīng)的氣候型較好地涵蓋了我國南方的濕熱區(qū)域，但在冬干溫暖氣候Cw 這一類型上缺少對應(yīng)案例?；诖耍狙芯吭诙蓽嘏瘹夂虻湫统鞘袕V州開展了驗(yàn)證研究。

2 規(guī)劃控制要素與城市熱環(huán)境的聯(lián)系

GIS 數(shù)據(jù)在城市規(guī)劃和決策中被廣泛應(yīng)用，基于GIS信息提取模型輸入?yún)?shù)，可確保城市熱島強(qiáng)度評價(jià)與規(guī)劃流程緊密耦合。在規(guī)劃中，建筑密度、容積率和建筑高度等控制要素具有一定彈性，而這些控制要素可以對城市熱環(huán)境產(chǎn)生正面或負(fù)面影響。在調(diào)整規(guī)劃指標(biāo)時(shí)對熱環(huán)境進(jìn)行評估優(yōu)化，可在一定程度上維持良好的城市局地?zé)岘h(huán)境（Koch et al.，2018；王頻 等，2019；祁乾龍 等，2021）。城市熱環(huán)境影響因素可使用LCZ 體系進(jìn)行描述，同時(shí)LCZ體系契合規(guī)劃尺度，相關(guān)屬性與規(guī)劃中控制城市熱環(huán)境的要素密切相關(guān)，參數(shù)之間可以互相轉(zhuǎn)化（圖5）。利用此關(guān)系，可對規(guī)劃控制單元作系統(tǒng)性劃分，通過對街區(qū)內(nèi)建筑物、綠化及地面鋪裝等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，將復(fù)雜的城市形態(tài)理想化處理，轉(zhuǎn)化為城市熱環(huán)境模型的輸入?yún)?shù)（Liu et al., 2020），可定量認(rèn)識規(guī)劃調(diào)控內(nèi)容對城市熱環(huán)境的影響，分類指導(dǎo)與優(yōu)化不同類型城市區(qū)塊。

圖5 規(guī)劃控制要素與城市熱環(huán)境的聯(lián)系Fig.5 The relationship between planning control elements and urban thermal environment

在規(guī)劃中，主要采用用地性質(zhì)、用地面積、容積率、建筑密度、綠地率以及建筑限高等定量指標(biāo)對地塊進(jìn)行控制（同濟(jì)大學(xué) 等，2010），但在熱環(huán)境模擬過程所涉及的指標(biāo)并不能完全與現(xiàn)有規(guī)劃指標(biāo)一一對應(yīng)。因此，研究基于現(xiàn)有規(guī)劃控制指標(biāo)和與之關(guān)聯(lián)的LCZ屬性，提出了一些可以快速轉(zhuǎn)換獲得的新指標(biāo)，以便對地塊進(jìn)行熱島強(qiáng)度分析，具體如下：

容積率是規(guī)劃中被廣泛使用的重要指標(biāo)，可由建筑密度、建筑高度和層高轉(zhuǎn)換得出。基于GIS數(shù)據(jù)計(jì)算建筑密度和平均建筑高度具有便利性，且層高一般較為固定，因此，將建筑密度和平均建筑高度作為評價(jià)熱島強(qiáng)度的直接性指標(biāo)。若通過規(guī)劃通告附圖進(jìn)行熱島強(qiáng)度評價(jià)，也可將容積率指標(biāo)由相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)化為UWG模型的輸入條件。

綠地率反映了規(guī)劃用地的建筑占比，但喬木、灌木和草地對太陽輻射的遮蔽作用不同，因此，將綠地率拆分為喬木覆蓋率和灌草覆蓋率，可更好地表達(dá)植被對熱島強(qiáng)度的影響。

使用LCZ屬性中的天空角系數(shù)或高寬比不足以充分表征不同城市形態(tài)的三維特征（Salvati et al.，2019），因此，定義規(guī)劃控制單元中建筑立面面積與區(qū)域面積之比為墻地面積比，以更好地體現(xiàn)三維城市形態(tài)對熱島強(qiáng)度的影響。

使用LCZ分類體系對廣州市中心城區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。根據(jù)LCZ最小直徑400 m的要求（Stewart et al., 2012），將廣州中心城區(qū)劃分為625 個(gè)400 m× 400 m區(qū)塊。研究發(fā)現(xiàn)，在廣州中心城區(qū)LCZ 1占34%，LCZ 2 占12%，LCZ 3 占12%，LCZ 4 占11%，LCZ 5 占5%，LCZ 8 占6%，其余LCZ 類型分散，單一類型占比較少。因此，根據(jù)廣州中心城區(qū)LCZ分類結(jié)果和相關(guān)比例分布，排除單一區(qū)塊中有多種LCZ類型形成的混合LCZ區(qū)塊，選取廣州市建成區(qū)域的主要LCZ 類型LCZ 1、LCZ 2、LCZ 3、LCZ 4、LCZ 5 和LCZ 8 進(jìn)行研究。分別統(tǒng)計(jì)不同LCZ的城市形態(tài)參數(shù)信息，得到研究區(qū)域主要LCZ類型對應(yīng)的城市熱島強(qiáng)度以及相關(guān)規(guī)劃控制要素取值范圍和平均值，如圖6所示。

圖6 廣州中心城區(qū)主要LCZ類型的規(guī)劃控制要素相關(guān)參數(shù)分布Fig.6 Distribution of planning parameters of major LCZ types in Guangzhou central area

可以發(fā)現(xiàn)，廣州中心城區(qū)城市形態(tài)高度異質(zhì)化發(fā)展，城市形態(tài)參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)LCZ框架提供的參考數(shù)據(jù)（Stewart et al., 2014）相比存在一定差異。因此，在依靠LCZ體系獲取城市形態(tài)參數(shù)后，不能簡單根據(jù)單一規(guī)劃控制要素的大小推斷熱環(huán)境的優(yōu)劣，需要充分考慮城市形態(tài)的異質(zhì)性對熱島強(qiáng)度等城區(qū)熱環(huán)境表征的影響，以熱環(huán)境預(yù)測模型對各區(qū)塊的熱環(huán)境進(jìn)行評價(jià)。

3 UWG在廣州中心城區(qū)的驗(yàn)證

3.1 檢驗(yàn)方法

通過比較實(shí)測和UWG 模擬工況預(yù)測的空氣溫度值，對UWG 模型在廣州中心城區(qū)的適用性進(jìn)行

評估。

運(yùn)行熱環(huán)境模型需要的輸入?yún)?shù)由圖7所示流程生成。使用遙感反演、目視解譯與實(shí)地研究相結(jié)合的方法，從高分辨遙感影像圖提取包括建筑和植被等不同地物的基本信息數(shù)據(jù)。對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，得到和各測點(diǎn)熱環(huán)境相關(guān)的建筑密度及平均建筑高度等規(guī)劃控制要素信息。除具有城市異質(zhì)性的各測點(diǎn)參數(shù)外，其余運(yùn)行模型需要的參數(shù)設(shè)置為常數(shù)。經(jīng)緯度等地理信息根據(jù)測試區(qū)域的位置設(shè)置；邊界層高度、平均障礙物高度及反轉(zhuǎn)高度等氣象參數(shù)由實(shí)地觀測和文獻(xiàn)研究確定（李天然 等，2009；Zhang et al., 2015）；城市特征、植被參數(shù)和建筑參數(shù)由LCZ信息確定，該過程中需要建立非建筑顯熱隨時(shí)間變化的分布表，這部分人為熱主要為交通人為熱，根據(jù)車汶蔚（2010）的交通時(shí)間表進(jìn)行設(shè)置，對應(yīng)的峰值根據(jù)王志銘等（2011）取18 W/m2。其余未提及的參數(shù)按UWG 模型默認(rèn)值設(shè)置。

圖7 城市熱環(huán)境分析流程Fig.7 Urban thermal environment analysis process

3.2 驗(yàn)證結(jié)果

根據(jù)2016 年9 至11 月的測試數(shù)據(jù)評估了UWG模型預(yù)測城區(qū)空氣溫度的能力。由圖8可知，UWG較好地模擬了測試區(qū)域的空氣溫度日周期變化，較準(zhǔn)確地預(yù)測出了日最高氣溫，而在夜間則傾向于低估城區(qū)空氣溫度。UWG 模型也可以較好地預(yù)測月平均熱島強(qiáng)度，測試區(qū)域9、10和11月的平均熱島強(qiáng)度分別為1.74、2.02、1.95 ℃，而模擬結(jié)果為1.50、1.73、1.62 ℃，模擬結(jié)果和實(shí)測結(jié)果接近。

圖8 UWG模擬與現(xiàn)場實(shí)測的逐月每小時(shí)平均氣溫的對比Fig.8 Comparison of simulated and measured hourly average temperatures for each month

采用決定系數(shù)（Coefficient of determination,R2）、RMSE 及MBE 對模型進(jìn)行進(jìn)一步評價(jià)。對比UWG 模擬的逐時(shí)空氣溫度和實(shí)測的空氣溫度，結(jié)果表明，UWG 對各測點(diǎn)的空氣溫度進(jìn)行了合理的預(yù)測，R2=0.956，RMSE=1.10 ℃，MBE=-0.28 ℃（圖9）。對比UWG 模型在其他地區(qū)的驗(yàn)證結(jié)果，UWG 模型在廣州地區(qū)的預(yù)測能力處于正常區(qū)間內(nèi)。

圖9 測試與模擬空氣溫度散點(diǎn)圖對比Fig.9 Scatter plot of the tested and the simulated hourly temperatures

綜上，雖然規(guī)劃控制要素對熱環(huán)境的影響具有復(fù)雜性，但是UWG 模型可以描述城市熱島變化，并預(yù)測不同規(guī)劃控制要素下空氣溫度值隨時(shí)間的變化情況，是鏈接LCZ體系與規(guī)劃調(diào)控要素的理想工具。同時(shí)，從建模到得到模擬結(jié)果，運(yùn)行單一案例需要的時(shí)間由傳統(tǒng)CFD方法的數(shù)天縮短到了數(shù)分鐘（普通微型計(jì)算機(jī)，CPU 時(shí)鐘頻率2.30 GHz，內(nèi)存容量16 GB）。這意味著使用UWG預(yù)測街區(qū)空氣溫度具有計(jì)算迅速且準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)，極大地加快了得到模擬結(jié)果的時(shí)間。另一方面，UWG 使輸入?yún)?shù)設(shè)置簡潔化，也為其在規(guī)劃設(shè)計(jì)中的推廣使用提供了有效的保證。

4 廣州中心城區(qū)案例研究

4.1 城區(qū)熱島強(qiáng)度變化

現(xiàn)行行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《城市居住區(qū)熱環(huán)境設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》JGJ 286 以設(shè)計(jì)計(jì)算溫度與當(dāng)?shù)氐湫蜌庀笕諟囟鹊牟钪底鳛闊釐u強(qiáng)度。參考這一定義，將廣州中心城區(qū)各區(qū)塊的下墊面信息所代表的規(guī)劃控制要素值和廣州夏季典型氣象日參數(shù)輸入U(xiǎn)WG，通過計(jì)算模擬輸出的空氣溫度和典型氣象日逐時(shí)空氣溫度的差值，可以得到各LCZ類型在典型氣象日的逐時(shí)熱島強(qiáng)度變化情況（圖10）。在日間，熱島強(qiáng)度在傍晚時(shí)達(dá)到最高值，各類型LCZ 平均熱島強(qiáng)度達(dá)2.06 ℃；在夜間，熱島強(qiáng)度在凌晨后達(dá)到最高值，平均熱島強(qiáng)度達(dá)5.98 ℃。各建成類型LCZ 熱島強(qiáng)度在大多數(shù)時(shí)段均為正值，但在上午會出現(xiàn)微弱的城市冷島現(xiàn)象。不同LCZ 區(qū)域的熱島強(qiáng)度值存在一定差異。對比不同建成類型的平均熱島強(qiáng)度可以發(fā)現(xiàn)，從高到低依次為LCZ 3、LCZ 1、LCZ 2、LCZ 4、LCZ 8、LCZ 5。開闊的LCZ類型（LCZ 4、LCZ 5、LCZ 8）比緊湊的LCZ類型（LCZ 1-LCZ 3）日均熱島強(qiáng)度低0.41 ℃。緊湊的低層建筑區(qū)域產(chǎn)生的區(qū)域熱島效應(yīng)在白天最為明顯。在同樣的開闊度條件下，建筑高度更高的LCZ類型熱島強(qiáng)度更低，有效避免了夏季高溫與高熱島強(qiáng)度的復(fù)合效應(yīng)。綜上所述，應(yīng)針對性地采取措施，盡量避免城市形態(tài)對熱島強(qiáng)度造成不利影響。

圖10 廣州中心城區(qū)典型LCZ熱島強(qiáng)度晝夜變化Fig.10 Diurnal variation of UHII of major LCZ types in Guangzhou central area

4.2 規(guī)劃控制要素對熱島的敏感性

為進(jìn)一步分析不同規(guī)劃調(diào)控內(nèi)容對城區(qū)熱島強(qiáng)度的影響程度，基于廣州市中心城區(qū)的下墊面信息分布，進(jìn)行熱環(huán)境敏感性分析。選取了11 個(gè)參數(shù)，分別對應(yīng)不同的規(guī)劃控制要素，具體見表2。其中，平均建筑高度、平均建筑密度和建筑功能及占比是規(guī)劃調(diào)控中的常用指標(biāo)；而各參數(shù)的反射率與用地性質(zhì)、建筑材質(zhì)和建筑色彩相關(guān)；非建筑顯熱峰值與用地性質(zhì)、用地結(jié)構(gòu)相關(guān)；墻地面積比與用地面積、建筑密度、建筑高度和容積率相關(guān)；喬木覆蓋率、灌草覆蓋率和綠地率相關(guān)，可由規(guī)劃控制要素間接推導(dǎo)得到。表2總結(jié)了每個(gè)參數(shù)的測試值范圍。通過GIS信息能獲取參數(shù)，通過調(diào)整正態(tài)分布的數(shù)學(xué)期望和方差以及設(shè)定截?cái)嗑€，使其在相關(guān)分析中的分布情況和廣州中心城區(qū)的實(shí)際分布情況保持一致。缺少具體分布信息的參數(shù)，以LCZ 信息為依據(jù)，假定其在值域內(nèi)呈均勻分布。

表2 規(guī)劃控制要素在敏感性分析中的取值范圍Table 2 Range of values for planning control elements in sensitivity analysis

使用拉丁超立方抽樣（Latin hypercube sampling）對輸入?yún)?shù)進(jìn)行采樣。為了保證采樣的隨機(jī)性與準(zhǔn)確性，使用SIMLAB（Tarantola et al., 2016）自動生成輸入樣本，進(jìn)行了1 000 次采樣，進(jìn)而將抽樣參數(shù)帶入到UWG 模型運(yùn)行，得到每小時(shí)的熱島強(qiáng)度，基于全局回歸的敏感性分析，評估各參數(shù)對熱島強(qiáng)度的影響。使用標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)（Standardized Regression Coefficients，簡稱SRC）衡量熱島強(qiáng)度相對于輸入?yún)?shù)的靈敏度。SRC的絕對值越高，表示相關(guān)參數(shù)對模型輸出的影響越大；SRC的符號反映了熱島強(qiáng)度的變化和輸入?yún)?shù)的變化是否一致。需要注意的是，使用SRC 作為評價(jià)參數(shù)，僅在被擬合的回歸模型充分近似觀測數(shù)據(jù)時(shí)有意義。可以通過R2的大小來判斷回歸模型的質(zhì)量，低R2值表示回歸模型與觀測數(shù)據(jù)的擬合性不足，這可能是由于敏感性分析中缺少關(guān)鍵參數(shù)，或是回歸分析未捕獲非線性效應(yīng)或參數(shù)交互作用（Menberg et al., 2016）。一般認(rèn)為當(dāng)R2>0.7時(shí)，回歸模型的擬合質(zhì)量較好（Saltelli et al., 2004）。從3.2 節(jié)實(shí)測值和模擬值的對比可知，模型的R2=0.956，處于一個(gè)較高的水平。因此，非線性行為或參數(shù)相互作用引起的高階效應(yīng)在當(dāng)前UWG 模型中影響很小，使用SRC作為敏感性分析的評價(jià)參數(shù)是合理的。

從圖11可以看出，廣州中心城區(qū)的不同規(guī)劃控制要素對熱島強(qiáng)度影響有明顯的強(qiáng)弱之分?；赨WG 模型的敏感度分析可知，建筑材質(zhì)與建筑色彩等城市設(shè)計(jì)引導(dǎo)要素對城市熱島的影響相對較小，建筑功能及占比在一定程度上對城市熱島強(qiáng)度有影響；而環(huán)境容量和建筑建造這2項(xiàng)調(diào)控要素下，平均建筑密度與平均建筑高度對熱島強(qiáng)度起主要作用。此外，雖然增加植被覆蓋率（Ng et al., 2012）和使用冷卻屋頂（Cao et al., 2015）等措施通常被認(rèn)為是改善夏季城市熱島的有效方法，但敏感性分析的結(jié)果表明，這些方法在廣州的使用空間可能受限，需要對城區(qū)進(jìn)行綜合性的改善，才能對熱島強(qiáng)度產(chǎn)生較大影響。另一方面，對比在不同地域性下的UWG 模型參數(shù)敏感性研究（Bueno et al., 2013;Mao et al., 2017），各參數(shù)對熱島強(qiáng)度的影響程度受地域性影響而存在差異，因此需要針對各地區(qū)各地塊的不同情況分別討論改善城市熱島的最佳方法。

圖11 廣州中心城區(qū)規(guī)劃控制要素對熱島強(qiáng)度影響的敏感性Fig.11 Variation of planning control elements and UHII with time in Guangzhou central area

綜上，在實(shí)際規(guī)劃設(shè)計(jì)案例中，應(yīng)充分考慮土地使用、環(huán)境容量和城市設(shè)計(jì)引導(dǎo)等規(guī)劃控制要素對城市熱環(huán)境的影響，有條件時(shí)優(yōu)先調(diào)整對城市熱環(huán)境敏感性較高的規(guī)劃控制要素，以實(shí)現(xiàn)良好的城市熱環(huán)境效果。以廣州中心城區(qū)為例，在調(diào)整平均建筑密度的同時(shí)保持其它規(guī)劃控制要素不變，最大程度地保持現(xiàn)有規(guī)劃城市建設(shè)用地結(jié)構(gòu)，可平均降低熱島強(qiáng)度0.47 ℃，效果顯著。另一方面，在對城市熱環(huán)境進(jìn)行引導(dǎo)時(shí)，應(yīng)充分考慮地塊的產(chǎn)業(yè)功能和發(fā)展軌跡等特點(diǎn)，遵循剛性控制與柔性引導(dǎo)并濟(jì)，針對性調(diào)控各類規(guī)劃控制要素，營造良好的城市熱環(huán)境。

5 結(jié)論及展望

基于LCZ 分類體系和UWG 模型，本研究提出了基于規(guī)劃控制要素的城市熱環(huán)境評價(jià)優(yōu)化流程，并以廣州中心城區(qū)為例進(jìn)行了演示，驗(yàn)證了其在真實(shí)復(fù)雜城市環(huán)境中的適用性。通過與傳統(tǒng)方法對比，得出以下主要結(jié)論：

1）通過輸入規(guī)劃控制要素，使用簡化數(shù)值模擬方法可以準(zhǔn)確快速地預(yù)測城區(qū)的熱島強(qiáng)度。這一工作可形成統(tǒng)一的工作流，有條件時(shí)可進(jìn)一步開展UWG模型驗(yàn)證工作，擴(kuò)展模型使用范圍。

2）基于LCZ 體系，可有效降低輸入城市熱島評價(jià)模型參數(shù)的難度，整合了城市熱環(huán)境優(yōu)化框架與規(guī)劃控制體系。LCZ 體系和UWG 模型的結(jié)合，極大程度上簡化了城市規(guī)劃師分析優(yōu)化城市熱環(huán)境時(shí)的工作流程，拓寬了規(guī)劃階段中分析熱環(huán)境優(yōu)劣的場景。

3）不同LCZ區(qū)域的熱島強(qiáng)度值存在一定差異，規(guī)劃控制要素的異質(zhì)性對熱島強(qiáng)度的影響不容忽略。以廣州中心城區(qū)為例，熱島強(qiáng)度對比方面，開闊的LCZ類型（LCZ 4、LCZ 5、LCZ 8）比緊湊的LCZ類型（LCZ 1-LCZ 3）日均熱島強(qiáng)度低0.41 ℃；影響熱島強(qiáng)度的規(guī)劃控制要素方面，與環(huán)境容量和建筑建造有關(guān)的平均建筑密度及平均建筑高度是熱島強(qiáng)度的主導(dǎo)因素，建筑功能及占比是次要因素，而城市設(shè)計(jì)引導(dǎo)要素對城市熱島的影響相對較小。規(guī)劃師可在決策過程中根據(jù)熱環(huán)境模型預(yù)測結(jié)果以及城市地塊差異性，選擇針對性的城市熱島緩解策略，進(jìn)而有效降低城市熱島強(qiáng)度。

4）在規(guī)劃設(shè)計(jì)評價(jià)和實(shí)施運(yùn)管評價(jià)時(shí)，需要充分考慮規(guī)劃控制要素對調(diào)控城市熱環(huán)境的先導(dǎo)作用。在國土空間規(guī)劃的重要環(huán)節(jié)，積極發(fā)揮政策引導(dǎo)，結(jié)合評效工具，以規(guī)劃專篇等形式有效引導(dǎo)和控制地塊指標(biāo)，進(jìn)一步完善城市熱環(huán)境空間規(guī)劃技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，提升城市韌性和氣候適應(yīng)能力。

實(shí)現(xiàn)城市熱環(huán)境的精細(xì)化管理，離不開規(guī)劃、地理與氣象等專業(yè)的跨學(xué)科融合。利用氣象條件因地制宜的建設(shè)熱環(huán)境友好城市，依據(jù)可靠的數(shù)值模擬結(jié)果，科學(xué)地規(guī)劃土地使用、環(huán)境容量、建筑建造和引導(dǎo)城市設(shè)計(jì)，可有效緩解城市熱島，優(yōu)化城市熱環(huán)境。本研究結(jié)果可以作為規(guī)劃人員監(jiān)督評估與預(yù)警、調(diào)整城市熱環(huán)境的有效指南，可有效提升規(guī)劃設(shè)計(jì)水平，在生態(tài)城區(qū)建設(shè)、綠色城區(qū)建設(shè)及城區(qū)可持續(xù)發(fā)展中發(fā)揮重要作用。在未來，可進(jìn)一步加強(qiáng)熱環(huán)境評價(jià)模型與規(guī)劃控制要素的聯(lián)系，通過明確相關(guān)轉(zhuǎn)化公式，設(shè)置模型的缺省值，從而為規(guī)劃設(shè)計(jì)領(lǐng)域帶來更全面且有效的熱環(huán)境解決方案。