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许昌市高层住宅区夏季热环境模拟与分析

2019-09-10赵会兵高歆石宏斌

河南科技 2019年5期

赵会兵 高歆 石宏斌

摘 要:选取许昌市一高层住宅区作为研究对象,采用ENVI-met微气候模拟软件建立研究区域的三维模型,分析夏季炎热天气条件下住宅区内部热环境在不同时刻的水平分布特征和垂直分布特征,同时对居民主要活动区域的气温分布特征进行分析。结果表明:建筑高度对气温垂直分布有一定的影响,建筑朝向和阴影与气温的水平分布有密切关系;住宅区入口处的气温在不同时刻的差异性最为明显;低矮植被具有一定的降温作用,但效果有限。

关键词:高层住宅区;热环境;ENVI-met;活动空间

中图分类号:TU119 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(2019)05-0128-04

Abstract: Taking a high-rise residential area in Xuchang City as the research object, the three-dimensional model of the study area was established by using ENVI-met Microclimate Simulation software. The horizontal and vertical distribution characteristics of the thermal environment in the residential area at different times under hot summer weather were analyzed, and the temperature distribution characteristics in the main active areas of residents were also analyzed. The results show that building height has a certain influence on the vertical distribution of air temperature, building orientation and shadows are closely related to the horizontal distribution of air temperature; the difference of air temperature at the entrance of residential area is most obvious at different times; low vegetation has a certain cooling effect, but the effect is limited.

Keywords: high-rise residential district;thermal environment;ENVI-met;activity space

目前,我國正处于快速城市化阶段,城市人口对住宅建设用地的需求不断增加,形成了用地需求巨大与土地供应短缺的矛盾。高层住宅区能够高效利用土地资源,己经成为大中城市住宅区建设的主要模式。然而,随着高层住宅区建筑高度的增加、布局的紧密,建筑及地表吸收的热量不能得到有效缓释,致使高温、高湿、空气污染等城市热环境问题日益增多[1]。

城市热环境的形成源于自然因素、人为因素以及二者的相互作用。高层住宅区热环境是一种小尺度的城市热环境,主要受建筑密度、地面铺装材料、空间布局、建筑阴影等人为因素的影响[2-4]。在进行高层住宅区规划和建设时,为了降低热环境的不良影响,可通过建设通风廊道、增加绿化和水体面积、改变下垫面热物理性等措施构建适宜的热环境[5-7]。

对小尺度热环境的研究主要采用现场实测和数值模拟的方法,其中数值模拟具有快速、简单、高效的特点,普遍应用于气候模拟与分析。ENVI-met是一种基于流体力学的微气候数值模拟软件,不仅可以用于微气候模拟与分析[8],还能用于森林的潜热及显热通量模拟[9]及大气颗粒物扩散分析[10]。本研究使用ENVI-met建立研究区域的三维模型,分析了高层住宅区内部热环境的垂直和水平分布特征,以期为高层住宅区的热环境优化提供依据。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域概况

研究区域为许昌市东城区道路主干道附近的一个住宅区,其位于东经113.87°,北纬34.04°。该住宅区北部和西部为道路,南部为低层建筑,东部为学校,四周近距离没有高层建筑。住宅区共有5栋高楼,最高建筑为84m,采用行列式分布。如图1所示。

1.2 建模方法与过程

获取研究区域的高分辨率遥感卫星影像,经过几何校正后作为建立模型的底图,识别底图中的建筑、植被、道路等信息后,建立研究区域的三维模型。根据研究区域的特点及ENVI-met建模要求,沿x轴和y轴在水平方向上划分130×130网格,网格分辨率为2m,同时增加3个嵌套网格,提高流入及流出边界附近区域的模拟精度。沿z轴在垂直方向上设置25个网格,网格分辨率为7m。网格划分完成后,在主模型区域内建立建筑、绿化、道路、土壤等各种类型的下垫面模型,其中道路材质为灰色混凝土路面,行道树为白杨树,树高7m和冠幅5m,草地植株高度为20cm。建模后的二维模型如图2(a)所示,三维模型如图2(b)所示。

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1.3 模拟初始条件设置

在对热环境进行模拟时,不仅需要建筑布局、景观结构等下垫面资料,还需要风速、气温、湿度等宏观气象数据。为了更好地反映室外的真实环境,使用《中国建筑热环境分析专用气象数据集》中的典型气象年数据作为宏观气象背景数据。对7月份日平均气温进行分析后,选取7月14日为夏季炎热天气的典型代表日,并将该日的气象数据用于模型气象参数的初始化设置。研究区域ENVI-met模型主要参数设置如表1所示。

2 结果模拟与分析

2.1 住宅区不同时刻气温的水平分布特征

从图3可以看出,02:00最高气温为26.71℃,高温区集中在住宅区东北部,南部相对较低。08:00,受日出影响,最低气温和最高气温均有所升高,住宅区南部开始大量接收太阳辐射升温,北部则为阴影区,高温区由住宅区东北部转移到南部,低温区则由原来的南部变为住宅区北部。14:00为一天中气温最高的时刻,最高气温为32.49℃,最低气温和最高气温差异为1.41℃,南部高温区域进一步扩大。18:00,最高气温和最低气温相差仅为0.22℃,高温区域主要分布在建筑物四周,低温区域则分布在距离建筑物较远的地方。22:00,高温区域集中在住宅区东南部,低温分布在住宅区西部及北部。

综上所述,一天中,白天气温相差较大,这主要是因为地表在白天接收了大量太阳辐射,与空气的热交换强度较高。气温的空间分布特征表明,白天低温区域主要集中在建筑的北部,高温区则集中在建筑的南部;夜晚高温区分布在建筑的北部,低温区则分布在建筑的南部。

2.2 住宅区不同时刻气温的垂直分布特征

为了分析气温在不同高度的垂直分布特征,获取高度为2、22、42、62m和82m处不同时刻的气温,结果如图4所示。

从图4可以看出,02:00气温随着建筑高度的增加而增加;08:00气温随着高度的增加而减少,高层气温(82m处)小于低层(2m处)0.72℃;14:00和18:00的最低气温垂直分布特征类似,气温随着高度增加而轻微减少,中层(42m处)的最高气温出现了不同程度的增加或减小两种情况,但高层的气温仍然低于低层的气温;22:00最高气温和最低气温均随着高度增加而增加,增幅较小,均小于0.5℃。综上所述,白天低层气温较高,气温随着建筑高度的升高而逐渐降低,夜晚低层气温较低,且气温随着高度的增加而逐渐增加。这是由于大气对太阳短波辐射吸收能力较弱,日出后地表吸收太阳短波辐射气温升高,然后将热量传递给近地空气,地面释放的热量随气温增高而增强,气温从地表到空中逐渐升高。

2.3 居民主要活动区域气温变化特征

居民主要活动空间是居民日常交往、锻炼身体、沟通交流等的活动空间。为了分析住宅区主要活动空间的气温变化特征,本文选取位于道路、草坪、广场、住宅区入口处9个测点24h气温模拟值作为分析依据,其中A1、A2、B1、B2位于南北道路内,S1、S2位于东西广场内,G1、G2位于草坪内,E点位于住宅区入口处,测点分布如图2(a)所示。24h气温分布图如图5(a)所示。

从5(a)可知,选取的9个点位在一天中的气温变化趋势基本一致,01:00—07:00,气温持续下降,07:00—09:00气温迅速上升,每小时升幅最高达2.7℃,之后进入缓慢上升阶段,15:00气温达到峰值,16:00开始下降,19:00气温下降最快,之后一直保持小幅下降趋势。E点位置具有一定的特殊性,白天(09:00—18:00)的气温明显高于其他点位;20:00之后低于其他点位。这主要是因为E点位于入口处,两边均为高楼,形成气流区,汇集了大量的气流,该区域湍流的热交换活跃,气温变化相对其他区域更为明显。

为了研究植被的降温作用,选取位于草坪内的检测点G1与位于广场内的S1点进行对比,结果如图5(b)所示。从图5(b)可知,草坪气温低于广场0.1℃。这主要因为研究区域中草坪为低矮植被且高层建筑布局较为密集,低矮植的降温作用效果不明显。

3 结论

本研究利用ENVI-met微气候模拟软件对高层住宅区的热环境进行模拟和分析。研究结果表明,ENVI-met能满足小尺度热环境模拟的要求;楼层高度对气温垂直分布有一定的影响,白天高层气温高于低层,夜晚高层气温低于低层;建筑阴影和朝向与气温的水平分布有密切关系。此外,居民主要活动区域气温变化特征表明,主要活动区域的气温分布特征大致相同,住宅区入口处的气温不同时刻的差异性最为显著。低矮植被具有一定的降温作用,但效果并不明显。

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