城市开发强度对通风环境的影响及风道识别——以武汉市为例

尹 杰 詹庆明

(1.三峡大学 土木与建筑学院， 湖北 宜昌 443002； 2.武汉大学 城市设计学院， 武汉 430072)

城市通风廊道是类似通道的通风路径，在城市建成环境中利用空气的流动特征，使城市外围郊区新鲜洁净的冷空气通过通风路径导入城市内部，同时城市污染的废气随风稀释排出.对于城市内部生态环境的循环有着良好的促进作用，尤其在炎热的夏季，在城市中开辟通风廊道，降低空气温度.通畅的城市通风廊道有利于节能减排，能使城市居民的生活更舒适，减少城市居民因抵抗城市热环境而产生的能耗活动.

城市风道研究的趋势逐步向多源数据整合和多参数量化方向发展.利用多源数据如地理信息系统(GIS)数据、遥感影像的反演数据、WRF/urban微气候模拟数据、CFD 数值模拟数据、气象数据以及城市地形、用地、道路和建筑数据等进行模拟、分析和评价，为城市风道挖掘提供决策依据.国外学者主要针对多参数量化方面展开研究，阿道夫借助GIS 技术提出了一套被称为形态学的方法，将复杂的城市建成环境形态抽象为形态指标参数，从而建立城市形态和风热环境之间的量化关系[1-2].希西对城市形态指标进行了扩展，增加了形态指标的数量，并进行了图层化，通过叠加分析建立形态指标与风压、风速的关系，并有效提出了城市形态设计标准和优化策略[3].

詹庆明以福州市区为例，建立了遥感反演(RS)、地理信息空间分析技术(GIS)和气候学及生态学模型(WRF)综合应用的研究方法，遥感反演可以识别出区域范围内的风道作用空间和补偿空间，对风道的背景环境进行功能划区，GIS的指标量化可以挖掘建成环境的通风路径，并与WRF 气象模拟分析出的通风路径进行拟合，挖掘现有的通风廊道[4].城市风资源主要包括热岛环流和盛行风向，对不同的风源采用不同的挖掘方法，通过计算粗糙度长度和零平面位移高度可以挖掘热岛环流的通风路径，计算迎风面积密度挖掘盛行风向的通风路径[5].

1 建成环境开发强度对通风的影响

城市建成环境的空间形态指标包括建筑密度、容积率和建筑平均高度，同时也是城市开发强度规划控制的指标，对开发强度指标的通风效能分析可以更好地被规划师和建筑师理解，并应用到城市建设管理中.建筑作为三度空间(长度，宽度和高度)影响着城市的通风环境：建筑密度越大，建筑占地面积越大，空气流动的空间就越小，风速受到阻碍而降低；容积率越高对风速的影响有两种影响，一种是由于占地面积大而导致建筑面积增大，另一种是建筑高度增加而导致建筑面积变大，前者会降低空气流速，后者在特殊情况下会增加风速，因为较高处风速较高的气流会受到建筑阻挡而吹向地面，但同时也会形成一定范围的风影区；建筑高度较高表现为板式建筑和塔式建筑，前者会形成大范围的风影区，后者则相反.Kubota通过风洞实验对多个街区地块进行了试验，将建筑模型放置于风场中，对不同建筑密度和容积率的建筑地块的平均风速进行了相关性分析，发现建筑密度是影响地块通风最重要的因素[6].

2 研究方法与思路

通过地理信息系统(GIS)将武汉市城市建筑环境抽象为二维栅格(栅格规模为100m×100m)，通过划分单元格，计算开发强度的形态指标参数，可以实现对整体建成环境的通风潜力评价，降低了仿真和模拟的成本，实现准确、实时和全覆盖的通风潜力评估.通过计算流体力学(CFD)模拟各个通风单元的风场，并计算风速比、最高风速、平均风速和强风区面积比评价通风单元的通风效能.其中，风速比为近地层空气流速与高层气流流速比，可以揭示空气经过城市时风速降低的程度；最高风速为通风单元内1.5m 高度的最高风速，气流与建筑发生物理作用后，风速会增加；平均风速为通风单元内1.5m 高度的平均风速，作为通风单元的整体通风水平；强风区面积比为行人高度较高风速的占地面积与单元用地面积的比率.

首先，通风环境边界条件分析是前期重要的准备工作，主要是风向和风速的频率统计.旨在得到武汉市夏季主导风向，以夏季主导风向作为风道识别和通风潜力评价的初始边界条件.其次，城市形态的CFD数值模拟分析是为分析城市开发强度对通风潜力影响的程度.使用Fluent空气动力学专业软件模拟城市室外风环境，该软件模拟室外风环境具有较高的准确性，并将通风单元放置于相邻8个单元的中心.通过平均风速、最大风速、强风区面积比和风速比等来描述各个范围内通风环境的优劣，依据开发强度与通风潜力指标的相关关系，运用皮尔逊相关系数法，计算指标对通风潜力贡献程度的权重.最后，依据统计分析的权重，对建筑密度、容积率和平均高度栅格图层进行加权相加，得到综合的通风潜力评价图，此图作为风道识别的依据.

3 基于CFD的开发强度通风潜力分析

3.1 数据来源

研究的数据来源主要包括2010年建筑普查数据和2009～2010年气象数据.采用CFD 数值模拟分析和GIS 空间分析相结合的方法对通风效能进行评价.CFD 数值模拟软件包括Phoenics和Fluent软件，课题选择Fluent软件，对案例城市中典型街区进行单元模拟，并通过ArcGIS量化街区单元的空间形态指标.

计算域中栅格数据以100m×100m 为单元格，栅格单元的面积规模为10000m2，在地理信息系统里面进行空间分析.栅格单元的容积率是指栅格单元的总建筑面积与栅格单元面积的比值，建筑密度是指栅格单元内建筑的占地面积与栅格单元面积的比值，平均建筑高度是指栅格单元内建筑高度的平均值，即栅格单元容积率除以建筑密度再乘以3m，从而实现对评价单位进行指标的量化分析.

在CFD 数值模拟中，模拟单元以300m×300m(包括该单元的相邻单元)，地块数据以100m×100m为单元(300m×300m，取中间100m×100m 为研究对象)进行风场模拟，采用风速比(即栅格单元内部1.5m 高度的风速与背景风速的比值)、平均风速(栅格单元内部1.5m 高度所有风速节点的平均值)、最高风速(栅格单元内部1.5m 高度节点风速的最大值)和强风区面积比(栅格单元内部1m/s以上风速的覆盖面积与栅格单元面积的比值)，通风潜力采用4个指标综合评价，相比单一指标能够更加全面地评估通风的效能.

运用Matlab进行数理统计，通过空间分析、回归分析和空间关联性分析等分析方法，建立指标与通风潜力之间的量化关系.最后，通过GIS的叠加计算技术，综合评价城市整体的通风潜力.以开发强度指标与通风效能的关联程度为依据，从宏观对整体城市范围进行量化分级，以此作为风道挖掘的依据.

由于武汉市为“多中心组团”的空间结构，所以各个组团的容积率围绕核心区呈现出同心圆模式的空间结构.建筑密度分布图中(如图1(b)所示)，青山区东侧建筑密度最高，且明显高于武汉市主城区其他片区，建筑密度最大值超过了80%，其次为汉口的硚口区、江汉区、江岸区的长江沿岸建筑密度也相对较高，洪山区的东湖周边开发程度相对较弱.平均高度分布图中(如图1(a)所示)，75m 以上的建筑主要集中在城市中心沿长江一带，青山区和洪山区建筑平均高度较低.在容积率分布图中(如图1(c)所示)，汉口城区的建设强度要高于武昌和汉阳城区，青山区和洪山区容积率普遍偏低.总体看来，汉口城区的建筑密集程度要高于武昌和汉阳城区，因此汉口的通风环境相对较差，应是城市通风廊道识别的主要区域.

图1 武汉市主城区开发强度分布及行政区划

3.2 通风边界条件分析

统计武汉市气候数据(包括2009年和2010年的武汉市风向数据)，在夏季(6、7、8、9月份)风向频率数据和全天风向频率数据的基础上，夏季武汉市的盛行风向为东南风、南风和西南风.其中，西南风的频率要高于南风和东南风，选择西南风作为夏季主导风向(如图2所示)，作为CFD 数值模拟、GIS通风潜力评价与风道识别的边界条件.

图2 夏季全天风向频率

3.3 通风单元的CFD 数值模拟

筛选武汉市主城区12个通风单元，地块单元大小为100m×100m，分别按照建筑密度、容积率和平均高度3个开发强度指标进行筛选，每个指标包括4个通风单元.其中，建筑密度包括20% ～30%、30%～40%、40%～50%和50%～60%四个分区；容积率包括0.3～0.8、0.8～1.5、1.5～3.0和3.0～6.0四个分区；平均高度包括3～18m、18～25m、25～50 m 和高于50m四个分区.建筑密度(Building Density)、容积率(FloorArea Ratio)和平均高度(Building Average Height)三者之间存在着联系，当容积率一定时，建筑密度越高，平均高度越低；当平均高度一定时，建筑密度越高，容积率越高；当建筑密度一定时，平均高度越高，容积率越高.通风单元风速模拟分布图如图3所示.

初始风向为西南风(距离正北225°)，初始风速为5m/s.通风区域的规模为300m×300m(将通风单元周边的栅格一并划入模拟区域，其中周边栅格的建筑布局形式为行列式)，计算域中建筑迎风面至边界的距离为地块边长的1.5倍，背风面至边界的距离为边长的3倍.网格的大小保持在计算域各个坐标轴线长度的0.05倍以内.其中，风速计高度为10m，气象站地形因素参数为0.14，气象站边界层厚度为270m.

图3 通风单元风速模拟分布图

12案例形态指标与通风效能见表1.通风效能指标主要包括风速比、平均风速、最高风速和强风区面积比.风速比是选取栅格内1.5m 高度5个节点的风速平均值与背景风速的比.平均风速和最大风速的计算域为栅格内1.5m 高度的风场.强风区面积比是栅格单元1.5m 高的风场中风速超过1m/s的覆盖面积与栅格单元总面积的比.

表1 12案例形态指标与通风效能

续表1 12案例形态指标与通风效能

为了比较各个方案的通风潜力与开发强度的相关关系，建筑密度对比采用0.2～0.6的4个区间方案；建筑高度对比采用3～50m 的4个区间方案；容积率对比采用0.3～6.0的4个区间方案.对比的开发强度指标逐渐提高，另外两个开发强度指标保持一致.建筑密度与通风潜力的相关程度最高，其次为建筑平均高度，容积率相关程度不明显.

3.4 基于因子分析的通风潜力与开发强度的关联强度

统计分析通风潜力与开发强度相关性强度(如图4所示)发现建筑密度与通风潜力总体呈现负相关，但是最高风速与建筑密度呈现弱正相关；容积率与通风潜力总体呈现负相关；建筑平均高度与通风潜力总体呈现正相关，但是最高风速与平均高度呈现弱负相关.可见，4个通风潜力评价指标与开发强度的相关性不一致，为了克服指标数量过多且指标间的相关性不一致的问题，提高分析结果的准确性和合理性，采用因子分析法对4个通风潜力评价指标进行降维，降维后的综合得分值尽可能地保留了原始数据的信息，再利用降维后的综合得分值与开发强度指标进行相关性分析，从而得到开发强度指标对通风潜力影响的程度和权重.

图4 通风潜力与开发强度相关程度散点图

选取公因子的标准是公因子特征值大于1或者公因子方差累积贡献率大于80%，获取2个公因子(F1和F2)，且其累计方差贡献率达到80.79%，以提取的各因子方差贡献率占因子方差贡献率之和的百分比作为权重，与各公因子得分进行加权求和，结果即为通风潜力综合得分.得分越高，通风潜力越强，得分越低，通风潜力相对越弱.

利用SAS软件得出因子得分系数矩阵，根据因子得分系数wij(见表2)，乘以各个通风单元案例的通风潜力数值Xj(见表1，公式1)，计算得到公因子得分F1和F2，以提取的各因子方差贡献率占因子方差贡献率之和的百分比作为权重(εi)，与各公因子得分进行加权求和，结果即为通风潜力综合得分(见表3，公式2).

表2 公因子得分系数矩阵

表3 公因子得分及综合得分

利用皮尔逊相关系数方法计算开发强度指标(建筑密度、容积率、平均高度)与通风潜力综合得分的相关强度，计算结果(如图5所示)为：建筑密度与通风潜力综合得分呈强负相关，相关系数为-0.8427，当建筑密度低于35%时，通风潜力综合得分为正；容积率与通风潜力综合得分呈弱正相关，相关系数为0.1661，当容积率超过1.5时，部分案例的通风潜力得分值为正；平均高度与通风潜力综合得分呈强正相关，相关系数为0.6806，当建筑平均高度超过15m时，大部分案例的通风潜力综合得分为正值.根据相关系数计算各个开发强度指标对通风潜力影响的权重，建筑密度权重占到50%，容积率和平均高度分别为10%和40%.

图5 通风潜力综合得分与开发强度相关程度散点图

4 基于GIS的城市风道探测与识别

将武汉市主城区建成环境抽象为100m×100m的栅格单元，分别计算建筑密度、容积率和建筑平均高度3项指标，弥补了单因素评价的不足，实现对武汉市主城区的整体开发强度评价.基于CFD 数值模拟统计计算风速比、平均风速、最高风速和强风区面积比，通过因子分析和皮尔逊相关系数法统计开发强度指标与通风潜力变量之间的关联强度.在此基础上，将开发强度栅格图层进行重分类并赋值，通过GIS栅格计算器，对3 项开发强度指标进行加权求和，计算得到通风潜力的综合评价图.