高层住宅区绿化树种对室外热环境影响研究

于琦人孟飞张常旺

(1.山东建筑大学 测绘地理信息学院,山东 济南250101；2.华东师范大学 地理信息科学教育部重点实验室,上海200241)

0 引言

随着城市化进程的加快,城区建筑密度不断增大,容积率也不断提高,由此引发了一系列特有的城市环境问题。其中,城市热岛效应引起都市的高温化,降低居住环境的舒适性,影响居民的身体健康,增加夏季能源的消耗,受到广泛关注[1-3]。为了缓解城市热岛效应,研究者从不同尺度对城市热环境进行了研究,针对宏观、中观尺度的城市热环境,采用MODIS、AVHRR、Landsat等热红外遥感数据通过单窗、劈窗、多角度等算法进行地表温度反演；针对微观尺度的城市热环境,采用现场实测与数值模拟的方法进行了研究[4-8]。随着无人机倾斜摄影测量技术的发展,为高精度获取研究区现场实测数据提供了一条新思路。通过无人机搭载的高效率摄影测量设备,可获取测绘级精度的地面数字影像,进而提取出研究对象的外观特征、高度及位置等属性信息,为城市微观尺度环境模拟提供了可能[9-12]。

Bruse等通过研究城市下垫面—植被—大气间的相互作用关系,开发出三维非流体静力学微尺度气象模型ENVI-met[13]。由于其能较好的模拟微观尺度植被绿化、室外热环境与建筑物之间的关系,近年来已广泛用于城市微气候环境的研究[14]。绿地植被能够调节环境温度、增加空气湿度,尤其是在炎热的夏天,城市绿化被描述为被动冷却剂或自然空调,能够节省建筑能源[15]。晏海等通过ENVI-met探究城市公园绿地对周围环境的降温效应发现树木群落可以显著降低空气温度和光照强度[16]；Tobi等通过ENVI-met探究树种对周围环境的影响发现绿地能够增加人体舒适度,节省建筑能源[17]。但植被绿地对环境的改善效果不仅取决于植被的面积大小、布局方式,还取决于植被种类及其结构特征,不同树种的叶密度、树冠直径、树高、叶片颜色、叶片厚度不同,导致其遮荫效果、叶片对太阳辐射的吸收和反射、蒸腾速率有一定差别,从而给周围环境带来不同降温、增湿的效果[18-20]。微尺度城市热环境受不同的建筑空间形态、下垫面类型、植被种类等因素影响,其在一定程度上能改善城市局部热环境,植被种类相较于建筑空间形态、下垫面类型更易于更换、调整,因此研究不同树种的降温、增湿、节能潜力对改善城市热岛效应有重要意义。

鉴于此,文章根据无人机倾斜摄影测量技术获取的高分辨率影像数据,对研究区进行三维建模,采用三维非流体静力学模型ENVI-met对研究区室外热环境进行数值模拟,分析黄金枫、洋槐、梧桐、松树和国槐5类常见树种对城市住宅区室外热环境的降温、增湿、节能作用。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源及处理

研究区位于济南市历城区高层住宅雪山合苑(36°40′N,117°00′E),面积为 285 m×285 m,属于温带季风气候,四季分明,春季干旱少雨,夏季温热多雨。利用微型气象站Kestrel 5500获取距地面0.6 m处的气温和相对湿度。采用实时动态定位技术获得研究区位置信息,利用大疆精灵智能航拍无人机获得高分辨率正摄影像,通过无人机数据处理软件Pix4D拼接研究区的正射影像,用ArcGIS对正射影像进行融合、裁剪获得该研究区正射影像图,结合地理信息获取研究区建筑物的长、宽、高,路宽等三维建模所需数据,如图1(a)所示。将研究区的正射影像图作为底图,通过ENVI-met及下垫面信息建立研究区夏季较精确的三维模型,如图1(b)所示。

1.2 研究方法

三维非流体静力学微尺度气象模型ENVI-met由三维核心子模型(大气、土壤、植被等)及一维边界模型组成,是基于流体力学、热力学及城市气象学等相关理论知识建立的。文章应用此模型对研究区室外热环境进行数值模拟,同时考虑到林木的3D结构,将研究区三维模型精细化[21]。

为研究不同树种对室外热环境的影响,制定了7种模拟方案,见表1。各方案的数值模拟初始条件均相同,植被模型选取ENVI-met的3D植被模块中系统默认的属性信息。方案1用来验证模型的精度,方案2作为不同树种对室外热环境影响的参照方案,其中树种降温、增湿效果用单一树种模拟结果与无植被模拟结果的差值来表示。

图1 研究区域影像图和数值模拟图

表1 模拟方案及树种属性表

选取7月6日为数值模拟日期,从6∶00开始,模拟时长为12 h。结合实测结果,在6∶00和14∶00分别设置气温的最低值、最高值为27、33.5℃；在14∶00和6∶00分别设置相对湿度的最低值、最高值为50%和77%；地面10 m处风速为0.7 m/s,以正北为0 °,风向为100 °,见表2。

表2 数值模拟的基本参数设置表

采用均方根误差(RMSE)与平均绝对百分比误差(MAPE)对模型的精度进行评价,计算方法由式(1)和(2)表示为

式中:xi为模拟值；xi′为实测值；n为观测次数；RMSE、MAPE分别反映模拟精度大小与预测效果的优劣。

为评估绿色植被的降温能力与节能效益,引入3D累积降温(Th,t)和3D累积节能(Qh,t)估算不同树种的降温总量与节能总量[16],由式(3)和(4)表示为

式中:G(h,t)为在植被覆盖下的高度、时间与研究区平均空气温度的回归方程；F(h,t)为无植被覆盖时高度、时间与研究区平均空气温度间的回归方程；Th,t为研究区某时间段内一定垂直高度空气温度降低总量,℃；Qh,t为研究区某时间段内一定垂直高度下节省的热能总量,J；C为空气的比热容,103 J/(kg·℃)；m为空气质量,kg；ρ为空气密度,kg/m3；v为空气体积,m3。

2 结果与分析

2.1 ENVI-met模型模拟精度评价

2018年7月6日从早晨6∶00至晚18∶00,利用微型气象站在研究区预设监测点进行了现场实测,气温和相对湿度的实测值与方案1的模拟值变化曲线如图2所示。

监测点气温的实测值与模拟值变化曲线如图2(a)所示,二者吻合较好,约在14∶30时气温达到最高；监测点相对湿度的实测值与模拟值变化曲线如图2(b)所示,湿度约在14∶30时达到最低。监测点的误差分析结果,见表3,空气温度与相对湿度的判定系数R2分别为0.90、0.92,实测值与模拟值的拟合效果较好；RMSE分别为0.83℃、4.50%,气温的实测值与模拟值间的偏差较小,相对湿度的模拟值与实测值之间的差别在误差范围内；MAPE分别为1.2%、6.63%,气温的实测值与模拟值差别较小,预测效果较好,而相对湿度的实测值与模拟值差别稍大,模拟效果一般。

图2 监测点实测值与模拟值的变化图

表3 模型预测精度评价表

2.2 不同树种对室外热环境的影响结果分析

2.2.1 不同树种的降温效果

距地面1.8 m各类树种在不同时刻的降温效果及变化特征如图3所示。观测时间内,5类树种的降温能力不同,降温幅度在0.06～1.21℃之间,洋槐降温效果最差,平均降温0.25℃,梧桐与国槐降温效果较好,平均降温分别为0.66、0.59℃,同时植物的树高及树冠的遮荫面积对环境的降温能力有较大影响,对树种及其间距与林荫广场小气候的研究中也有类似结论[22]。 在10∶00～14∶00降温效果反而不明显,结合气温的模拟值与实测值对比发现模型对气温的模拟稍有低估,在没有植被覆盖的区域,气温被低估的更加明显,导致该时间段的降温效果反而低于其他时间段。在14∶00～18∶00植被降温效果增加,产生该现象的原因可能是太阳辐射逐渐减弱,植物蒸腾速率加快,且随太阳高度角的变化树冠的遮荫面积逐渐增加,因此降温幅度增加,降温效果明显。

14∶00时不同树种距地面1.8 m处的气温冷却程度分布图如图4所示。在研究区的内部降温效果明显,四周降温效果一般,原因是研究区内部有大量植被覆盖,而四周区域处于在建状态,基本无植被。植被的枝叶具有一定的遮荫效果,叶片对太阳辐射的吸收和反射作用,使得少量的太阳辐射透过叶片到达近地表,对太阳辐射起到较好的拦截作用,因此植被茂密的区域降温效果较好。黄金枫、洋槐、梧桐、松树、国槐分别使研究区平均空气温度降低了0.28、0.16、0.54、0.24 和 0.50 ℃,梧桐、国槐的树冠直径大于其他树种,因此其降温效果明显优于黄金枫、洋槐和松树。14∶00时不同树种距地面1.8 m处对室外气温的冷却程度面积统计图如图5所示,梧桐与国槐冷却效果较好,梧桐冷却程度最高达到2.6℃,冷却效果＞1℃的区域占研究区17.21%,国槐与梧桐冷却效果＞0.5℃的区域分别占研究区53.3%、52.0%。

图3 不同时刻各类树种降温效果图

图4 不同树种降温效果图

2.2.2 不同树种的增湿效果

距地面1.8 m各类树种在不同时刻的增湿效果及变化特征如图6所示,不同树种的叶片颜色、叶片厚度、树冠直径、树高不同,因蒸腾作用输送到空气中水蒸汽的量有所差别,因此5类树种的增湿能力各不相同。在观测时间内,5类树种的增湿效果在1.99%～7.22%,梧桐的增湿效果最好,平均增湿5.96%,洋槐增湿效果最差,平均增湿2.69%。10∶00～14∶00间增湿效果下降,原因可能是该时段太阳辐射越来越强,空气温度增高,叶片失水导致气孔关闭,蒸腾作用减弱,因此增湿效果下降；在14∶00～17∶00,空气温度因太阳辐射逐渐减弱而下降,叶内外蒸汽压差增大,植物蒸腾速度增加,因此增湿效果增强。

图5 不同树种冷却程度面积统计图

图6 不同时刻各类树种增湿效果图

午后14∶00时不同树种在距地面1.8 m处的增湿程度分布图如图7所示,增湿程度面积统计图如图8所示。黄金枫、洋槐、梧桐、松树、国槐分别使研究区平均空气相对湿度增加了 3.38%、2.03%、5.72%、2.52%、2.45%,梧桐的树冠较大,能够阻挡阳光的直接照射从而减少空气中的水分蒸发,梧桐对空气的增湿效果明显强于其他树种,增湿程度最高达到18.34%,增湿效果H＞10%的区域占研究区14.76%。虽然国槐的降温效果较好,但国槐的增湿效果仅强于洋槐,增湿程度最高为6.30%,国槐的根系较发达且树冠较大,土壤水分大多供给植物生长,土壤中水分不足导致植物气孔阻力增加蒸腾速率下降。洋槐树冠直径较小,枝叶相对稀疏且叶片小巧遮光效果不佳,因此洋槐的增湿效果较差,增湿程度最高仅为5.72%,增湿效果＜5%的区域占研究区99.50%。

图7 研究区1.8 m不同树种增湿能力图

图8 不同树种增湿程度面积统计图

2.2.3 不同树种的节能效益

分别采用式(3)、(4)评估不同树种的降温能力与节能效益,不同树种的3D累积降温结果和节能效益分别如图 9(a)、(b)所示。 在 10∶00～18 ∶00时间段内,垂直高度0～2 m空间范围下,5类树种累积降温6.63℃,累积节能39.76 kWh。梧桐的降温、增湿效果最好,累积降温 8.49℃,累积节能50.89 kWh；其次是国槐,累积降温8.13℃,累积节能48.73 kWh；洋槐的降温增湿效果最差,累积降温5.16℃,累积节能30.92 kWh。树种的节能效益与降温效果关系密切,降温效果越好节能效益越高。

图9 不同树种3D累积降温和节能图

3 结论

采用无人机摄影测量技术,基于ENVI-met模拟与实测气象数据相结合,对国内典型高层住宅区的室外热环境进行了模拟,并对比分析了5类常见树种对城市热环境的调节作用,主要结论如下:

(1)实测数据与数值模拟结果对比表明,ENVI-met模型精度较高,预测效果较好。空气温度与相对湿度的RMSE分别为0.83℃、4.50%,MAPE分别为1.2%、6.63%。

(2)不同树种降温、增湿效果不同,树种的降温效果与树冠的遮荫面积关系密切,在观测时间内,树种的降温幅度在0.06～1.21℃,增湿程度在1.99%～7.22%,研究区中心区域植被覆盖茂密因此降温增湿效果明显,洋槐树冠较小、枝叶稀疏因此降温、增湿效果最差,研究区平均空气温度降低了0.16℃,相对湿度增加2.03%,梧桐因树冠较大遮荫效果最好因此其降温增湿效果最好,降温、增湿程度最高可达2.6℃、18.34%。

(3)不同树种的节能效益不同,在10∶00～18∶00内,距地面0～2 m处,5类树种3D累积降温范围在5.16～8.48℃,平均累积降温6.63℃,3D累积节能范围在30.92～50.89 kWh,平均累积节能39.76 kWh。