基于数据实测与CFD模拟的住区风环境景观适应性策略——以同济大学彰武路宿舍区为例

刘滨谊 司润泽

城市住区风环境对室外环境热舒适、颗粒污染物扩散、局部热岛效应消解等方面起着重要作用。城市高层建筑密度的增加使城市空气流动渐趋“复杂化”[1]，住区风环境也随之变动更大。同时，受制于全球气候变暖，风环境恶劣的状况有增无减，必须做出前瞻性应对。

城市住区小尺度气候环境直接影响市民的生活品质，风环境规划不合理可引发诸多问题。例如，冬季迎风面较大，将加重建筑表皮的冷空气渗透，增加采暖能耗；夏季住区建筑前后风压差减小，可降低自然通风所产生的“冷却效应”，使住区热舒适感受变差[2]；局部地块由于高层建筑产生的“空气滞留区”会减缓气流交换、滞留污染物，危害居民的健康[3]。住区建筑规则式布局与高密度化，使周遭气流形成了“狭管效应”“角落效应”“涡流效应”[4]等，在强风天气下，会使瞬时风速急剧增加，从而产生风害。

城市化起步较早的发达国家，风环境问题较早显露，不仅重视规划设计中风环境的模拟与预测，还将其上升到立法层面。例如美国的LEED[5]，日本的CASBEE[6]等，都要求在建设之前对住区风环境进行模拟与数值评估。中国住区室外风环境目前主要依照《绿色建筑评价规范》(GB/T 50378—2014)[7]等规范，而对既有风环境的评估与适应性改造缺乏系统深入的研究。

已有研究表明，运用绿地布局手段改善住区风环境，具有绿色生态、适应性佳、可操作性强等诸多优势[8]。综上考虑，本研究将运用场地实测与目前先进的CFD(Computational Fluid Dynamics)模拟技术[9]相结合，旨在确定影响住区风环境的关键点，进而基于数据模拟结果提出优化策略。

1 研究项目概况

1.1 上海市风环境概况

上海市地处东南沿海，属于亚热带海洋性季风气候，3—8月盛行东南偏东风，9—10月盛行东北风，11月—次年2月盛行西北偏北风。上海市的中心城区年平均风速为2.8m/s，周边各区在3.0～3.6m/s之间①(图1)。

1.2 实验场地概况

同济大学彰武路宿舍区位于上海市中心城区，为板式高层住宅楼，单栋面宽约40m，进深约15m，楼高约75m。整体规划布局具备城市住区共性，场地风环境具有典型住区流场特征[10](图2)，且使用人群固定，满足实验要求。

为利于小气候风环境的实测研究与CFD模拟分析，对宿舍区住宅楼周围空气流场做理想假设，以定常流的条件对流场区域进行定性划分[11]，共计5个区域(图3)：迎风区、穿流区、涡流区、风影区、角流区。

2 住区风环境数据实测与CFD模拟比较研究

2.1 风环境数据实测

2.1.1 实测过程

根据中央气象台报道，2017年11月18日受强冷空气影响，上海市区平均气温降幅达8～10℃，白天市区有7～8级偏北大风②。经充分准备，同济大学彰武宿舍区风环境实验于当天7：00—19：00进行。

1)测点布置：同济大学彰武路宿舍区-2#周围5处点位，分别对应住区常见风环境区域5种：迎风区①、穿流区②、涡流区③、风影区④、角流区⑤(图4)。测点高度为距地面1.5m处行人高度。

2)测试时间：2017年11月18日7：00—19：00，单次取样间隔1min，测试总时长12h。

3)测试仪器：手持式激光测距仪、Watchdog小型气象站。

2.1.2 数据结果记录与分析

1)住区风环境与市区风环境比较。

测试当天上海市气象局蓝色大风预警，全市平均风力为偏北大风6～7级(10.8～17.1m/s)，并有可持续8级(17.2～20.7m/s)以上阵风③。根据当日5个测点的测试数据统计，住区当日主风向为北风，平均风速为10.0m/s，小于市区平均风速，说明住区建筑具有一定程度的挡风效果。住区阵风最大风速为22m/s，出现在建筑角隅区，与市区最大阵风风速相近，可见最恶劣的风况并未在住区得到遏制。

2)住区风环境实测结果记录与分析。

根据建筑物周围流场的理论研究[12]，将测点布置在迎风区①、穿流区②、涡流区③、风影区④、角流区⑤，共5个区块代表点位。经过现场实测，对住区距地1.5m处风速数据进行连续12h记录(图5)。

通过数据分析，得各测点平均风速与阵风最值(图6)。

各测点平均风速分布情况，按自大至小排序：穿流区②(11.37m/s)〉角流区⑤(10.70m/s)〉涡流区③(10.17m/s)〉迎风区①(9.55m/s)〉风影区④(8.23m/s)；

各测点最大阵风风速(由于测量仪器限制，精度为1m/s)分布情况，按自大至小排序：角流区⑤(22m/s)〉穿流区②(21m/s)〉涡流区③(20m/s)〉风影区④(19m/s)=迎风区①(19m/s)。

综上，住区建筑物布局对行人高度的整体风场的风速分配产生了影响。据各测点数据显示，同为建筑背风面的涡流区平均风速大于风影区，与此同时涡流区的风向较之更为紊乱；而最大风速方面，角流区风速最大，穿流区风速次之，且二者皆大于迎风区域实测最大风速。

由此导致建筑背风面出入口处风速依然过大，影响学生住户出入；1#与2#之间的人行通道区域常出现强风，以致影响穿行。

2.2 风环境CFD数据模拟

2.2.1 CFD模拟过程

1)计算域设置。

本研究以同济大学彰武路宿舍区1～6#与其近地风环境为主要测析与模拟对象。共计6栋板式住宅楼，单体体量于模拟软件中简化40m×15m×75m钝体，建筑布局呈错列式。

图1 上海市年平均风速分布图(1971—2000年)①

图2 建筑周围风场示意图 [10]

图3 住区水平流场典型分区图(作者绘)

图4 住区风环境测点布置图(作者摄)

住区风环境模拟计算域设置，依照之前学者对住区风环境CFD模拟计算域的设置经验[13]，以宿舍楼高度H为基准设定计算域：入流边界距首排建筑3H，出流边界距末排建筑8H，高度边界为3H。

2)网格划分。

运用GAMBIT软件，网格单元选择Hex(六面体单元)，网格类型采取块结构网格(Submap)[14]，对于主流场模拟区进行网格加密，计算域网格数共计665303个。风环境模拟计算域网格划分如图7。

3)边界条件。

气流入口边界设置为速度入口边界(velocity inlet)，入流风速设置为当日测试结果的迎风区平均风速9.55m/s，风向角采用当日主导风向北风，下垫面粗糙度取值α=0.22[15]；出口边界由于模拟计算域满足空气的发散出流，故设置为自由出流(outflow)，侧面与顶面模拟风洞试验设置为壁面(wall)。

4)FLUENT模拟参数设置。

本文采用FLUNET软件作为模拟平台，以实测当天风环境为模拟初始参数，对研究地块进行模拟分析，具体模拟实验参数措施见表1。

2.2.2 模拟结果输出与分析

1)CFD模拟数据与实测数据校验。

基于FLUENT平台对住区风环境进行数值模拟，经过200次迭代计算，数据收敛精度至10-4。据Z=1.5m处流场风速模拟数据可悉，以实测迎风区平均风速9.55m/s作为模拟入流风速的工况下，住区风场模拟阵风最大风速为13.6m/s，即7级风水平。CFD模拟最大风速小于实测最大阵风风速，可见实际环境下的风场更为复杂、极端状况发生较多。

基于现场实测测点布置，在模拟试验中于相同区域布置监测点(图8)，记录监测点平均风速。将各测点平均风速实测数据与模拟数据相对比，进行回归分析(图9)，R≈0.86，可见模拟与实测数据拟合较好。

模拟与实测数据比较过程出现差异部分原因有：数据样本少；点位还原偏差；实际环境植栽作用等：

图5 住区5个测点风速分时记录图(作者绘)

图6 各测点风速平均值与阵风最大/最小风速表(作者绘)

图7 住区风环境模拟计算域GAMBIT网格划分(作者绘)

图8 模拟分析测点布置图(作者绘)

图9 实测点与模拟点平均风速线性回归(作者绘)

(1)涡流区③V监测点=10.60m/s〉V监测点=10.17m/s，角流区⑤V监测点=11.20m/s〉V监测点=10.70m/s，模拟监测点平均风速大于实测点。原因应是现状植栽对风速起到了一定程度的削减；

(2)迎风区①V监测点=8.70m/s〈V监测点=9.55m/s，风影区①V监测点=7.80m/s〈V监测点=8.23m/s, 模拟监测点平均风速小于实测点。原因应是现状植栽削减了建筑前缘与尾流处气流的滞止区范围[17]；

(3)穿流区②V监测点=10.90m/s〈V监测点=11.37m/s，模拟监测点平均风速小于实测点。这一情况的出现，原因应是现状植栽缩减了2栋楼之间的风道宽度，加剧了气流的“通道效应”[18]。

2)模拟数据云图分析。

通过FLUENT进行模拟分析，求得被测住区Z=1.5m处行人高度风速分布矢量图(图10)。

表1 FLNEUT模拟计算参数设置[16]

由图10可见，选作主要实验分析对象的2#宿舍楼处于住区冬季风环境最为恶劣的位置，这也印证了对其进行研究分析与风环境改良的必要性。结合相关建筑周围风场的研究，对照风速分布矢量图，从2#宿舍楼周围流场切入，可见3处风速陡升的区域。

(1)1#与2#之间的人行通道区域，模拟工况下，瞬时阵风可达13.0m/s，即属于蒲福风级[19]6级风力“陆地上大树枝摇动，电线呼呼有声，举伞困难”。当日实际感受：风强难耐，行走困难。现状有少量植栽布于通道两侧，增强了气流的“通道效应”。

(2)2#东侧角隅区域，产生强烈的角流风，模拟工况下，阵风可达13.6m/s，为住区最大风速出现区域。2#角落东侧是自行车道与机动车道，现状缺乏足够植栽，大风天气下影响出行。

(3)2#南侧，因与3#的错位布局，产生了穿流风与涡流风交织的状况，形成另一处风环境恶劣区域，模拟工况下，阵风可达12.3m/s。两股气流的剪切作用[20]，使得该区域处于强烈紊乱的风场之中。现状区域人流量大，已有少量植栽，但该区风环境影响突出，仍应密植乔灌木，关键处可增设构筑导流防风。

3 住区风环境绿地布局优化策略

3.1 绿地布局模拟模型设置

通过实测与模拟分析确定冬季大风天气下的风环境影响关键区域，制定绿地布局优化策略，削减不利风场。已有研究证明，植栽对风速的降低效果主要作用于树群下风向的树高3～5倍范围，且效果明显，可降低近35%[21](图11)。据此，模拟实验将植栽合理布于风速较大区域的上风向。

由于本次模拟实验主要聚焦于绿地布局，故对植物模型作必要简化。根据Green S所做风洞试验[22]，在各树冠形状的风洞测试中，长方体树形虽有简化，但在多数指标实验中仍符合良好，且较之其他模型，建模简易，利于计算，收敛性优。据此，本次模拟实验将单株植栽设置为长方体冠形，冠高7m，长宽截面3m×3m，树干高3m。单排密植，树冠间距设定为0m，树冠孔隙率设为0.5[23](图12)。

图10 FULENT模拟分析z=1.5m风速矢量图(作者绘)

图11 不同树冠孔隙度植栽的防风区域变化[21]

图12 植栽模拟简化模型(作者绘)

图13 绿地布局优化后CFD模拟风速矢量图(作者绘)

3.2 绿地布局优化风环境CFD数据模拟

根据实测与模拟所得结论，确定了恶劣风环境的3处主要区域：

1)1#东侧与2#西侧之间夹道区域；

2)2#东侧角隅区；

3)2#南侧与3#北侧之间夹道区域；

通过多次预实验，在满足住区消防安全的前提下，以改善风环境为目标优化绿地布局。总增加植栽15棵，均分为3组，合理布局置于恶劣风场的上风向，最终布置策略如图13：

a区域，于1#与2#夹道南侧布置5株植栽，在保证消防的前提下，有效缩减了穿流区域的面积，穿流区最大瞬时风速由13.0m/s降至10.9m/s；

b区域，于2#角隅布置5株植栽，有效缓冲角流区气流，最大瞬时风速由13.6m/s降至10.2m/s；

c区域，于2#与3#之间单排种植5株植栽以切分气流，消弱涡旋流场，使涡流区最大瞬时风速由12.3m/s降至9.5m/s。

同时植物树冠具有一定程度的孔隙，使其既可阻抑强风，又可疏导部分气流，而不会在阻挡后形成气流的分离剪切层[24]，对于营造良好风环境有着重要作用。

4 结论

1)营造良好住区风环境必须从规划设计开始，以应对城市住区“高密度、高层数”的现状与未来发展趋势以及全球气候变化的未来。

2)通过实测与模拟比对，可以判断行列式布局的板式住区在大风天气下的风速情况：

平均风速分布情况，按自大至小排序：穿流区〉角流区〉涡流区〉迎风区〉风影区；

最大阵风风速分布情况，按自大至小排序：角流区〉穿流区〉涡流区〉迎风区〉风影区；

可见2栋高层住宅楼之间的夹道区域与每栋住宅楼的角落区域，最容易于大风天气形成不良风场，极端情况下会导致阵风风速相对平均风速翻倍，据此可确定优化布局的关键区域。

3)经由CFD模拟发现，绿地布局优化后住区风环境将得到改善提升。现状风场中的穿流区、角隅区与涡流区布置合理植栽后，行人高度的风速由于植栽的阻抑、分流与疏导，得到了有效削减。同时因为植栽具有一定孔隙，相比硬质防风墙可在风场中起到更为有效的缓冲作用[25]。

综上，在住区风环境的优化过程中，通过实测模拟结合的方式确认不良风场集中区域，运用绿地布局改善行人高度风环境，并基于CFD平台对优化方案进行预想模拟，是利于执行、较为有效的一种方式。

注释：

① 来源于上海市气象信息传媒中心，2011-03-21。

② 来源于中国天气网讯中央气象台11月18日06时继续发布寒潮蓝色预警。

③ 澎拜新闻：《大风蓝色预警19时整刚刚发布！上海将有7到8级偏北大风》。