基于ENVI-met软件对热环境模拟及人体热舒适性研究：以安徽省建科院绿色屋顶为例

胡鑫康，顾康康，2，耿世尧，解卫东

1.安徽建筑大学建筑与规划学院，安徽 合肥 230022

2.安徽省国土空间规划与生态研究院，安徽 合肥 230022

快速城镇化进程导致城镇建设用地面积增大，城市绿地空间减少，城市下垫面热力性质发生明显改变，特别是在夏季，城市遭到热浪袭击的强度和频率增加，致使城市热环境效应和人体热舒适性水平逐渐降低，而多种环境暴露因素与健康效应存在线性关系［1］。为了缓解这种现象的产生，在城市规划设计中已提倡增加绿地空间和使用绿色基础设施来提供重要的温度调节系统，但因城市地区面临用地资源紧张、地价昂贵等问题，人们纷纷将目光投向城市“第五立面”的绿色屋顶。绿色屋顶为城市绿地提供了一种新型的绿化方式，已有大量的研究证实了绿色屋顶在径流调控和生态修复［2-3］，改善径流水质［4］，缓解城市热岛效应［5］，降低建筑能耗［6］，减少温室气体排放，降低噪声以及维护生物多样性方面［7］的巨大效益。更重要的是与传统裸露屋顶相比，绿色屋顶具有明显的降温增湿效果，尤其在夏热冬冷地区的夏季。热环境和人体热舒适性对人居环境质量提升影响较大，国内外学者对人体热舒适性的研究主要集中于建筑室内空间［8］、地下空间［9-10］以及室外开放空间［11-12］的定量评价，也有研究探索了绿色屋顶在不同气候条件下［13］以及不同建筑高度下［14］对屋顶表面和行人尺度下的降温效应，但较少研究关注绿色屋顶等绿色基础设施对人体热舒适性的影响，缺少人自身对热环境满意度的定量评价。

本研究拟以安徽省建筑科学研究设计院（简称：建科院）绿色屋顶为例，在实地监测和ENVI-met 4.4.5软件模拟验证的基础上，选取绿色屋顶类型、植被布局形式两个方面，分析绿色屋顶的降温增湿效能以及对人体热舒适性等方面的影响，特别是绿色屋顶对微观尺度上的热环境影响，从而为通过增加城市绿色空间，优化城市热环境，缓解城市热岛效应，提高人体热舒适性和人居环境质量水平提供实证依据。

1 材料与方法

1.1 研究对象

合肥市是安徽省的省会城市，地处安徽中部，江淮之间，环抱巢湖，冬冷夏热，四季分明，气候温和，雨量适中，年均气温约15.7℃，年均降水量约1 000 mm，年日照时间约2 000 h，年均无霜期228 d，平均相对湿度为77%。安徽省建科院为三星级绿色建筑，建筑高度88.35 m，总建筑面积为28 000 m2，在屋顶设置太阳能光伏发电系统，全面积利用屋面建立屋顶花园，主要由植被层、基质层、过滤层、排水层和防水层组成，面积900 m2，花园内组织配备绿植和小品。

1.2 研究点设计

以安徽省建科院屋顶花园作为实测场地，根据场地现状，绿色屋顶由“草+灌木+乔木”三种不同植物类型组成，其中草地的面积约为328 m2，灌木60棵且面积约为73 m2，乔木42棵且树冠面积约为72 m2，具体植物配置见补充材料 http://www.jeom.org/article/cn/10.13213/j.cnki.jeom.2021.21011。实地测量选了三个实测点，在行人高度150 cm 处设置风速仪测量温度、湿度与风速，监测点A 位于草、乔木与灌木处，监测点B 位于太阳直射的铺装上，监测点C 位于灌木之间，具体布点与传感器安装位置见补充材料http://www.jeom.org/article/cn/10.13213/j.cnki.jeom.2021.21011。

在ENVI-met软件模拟中，选取草坪式和花园式两种不同类型的绿色屋顶以及与实测场地等数量的乔木、灌木，设置随机式、组团式、围合式三种不同布局，具体类型参考城市常见的布局形式［15］。随机式布局以大面积草地铺装为基底，乔木与灌木随机种植；组团式布局以同种植被类型集聚种植，从而形成多个组团；围合式布局则是一种以大面积草地铺装为基底，乔木集中种植，灌木围合乔木的布局形式。

1.3 数据收集

在晴朗无风典型天气条件下进行实地观测，时间选取2020年9月12日和9月30日的9:00—18:00，收集共计2 d（18 h）的数据。本研究采用手持式风速气象仪（NK-5500，上海首荣工业设备有限公司，中国）在行人高度150 cm 处获取温度、湿度与风速，观测前统一调试设备，确保数据的精确度，数据每30 min 记录一次。

1.4 研究区模型ENVI-met软件模拟参数的设置

ENVI-met 软件是一种三维非流体静力模型，基于计算流体动力学和热力学原理模拟城市建筑-植被-大气之间的相互关系［16］。软件模拟计算需要三个文件：模型、数据库以及模拟配置文件，用于定义边界条件。研究区域建筑物主体屋顶为50 m×20 m，将屋顶花园平面图转化成可被ENVI-met软件识别的底图，并基于此进行研究区模型的构建。在水平方向上，x轴代表研究对象绿色屋顶的长度，y轴代表绿色屋顶的宽度；在垂直方向上，z轴代表模型中的垂直高度，三者均为选择1 m的最高分辨率。所以在模拟实验中共设置70×40×30个网格单元，网格大小为1 m×1 m×6 m。为了减小模型边界的影响，建筑四周边界均设置20 m的空地，以保证模拟的精确度，表1列出了模型模拟的主要输入参数及获取途径。

表1 ENVI-met软件模拟初始条件设置Table 1 ENVI-met simulation parameters

本研究采用ENVI-met 软件自带的ALBERO 组件，根据实地调查数据，不考虑植物栽植年限，通过定义冠层形状、树木高度、枝下高、叶面积密度等主要因素构建植物模型，与实地调研的植被具有一定的可比性。草地采用ENVI-met 软件自带的植株高度为25 cm的简单模型；灌木球的植株高度为2 m，冠幅为1 m，叶面积指数为2.2；灌木丛的植株高度为1 m，冠幅为1 m，叶面积指数为2.5；乔木的植株高度为4 m，冠幅为3 m，叶面积指数为1.2。

1.5 热环境特征模拟及ENVI-met 模型精度验证

选取2020年9月12日和9月30日监测点A、B、C距离地面1.5 m 高度处空气温度的观测值，与距离屋面1.0 m 高度处ENVI-met 软件的温度模拟值进行对比与分析，并采用趋势分析法对软件模拟的数值进行验证。采用均方根误差（root mean square error，RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error，MAE）评价模型的精度［17］。目前公认的RMSE 介于0.52～4.30℃、MAE 介于0.27～3.67℃是可以接受的［18］。

1.6 测度降温增湿效应的方法

基于ENVI-met 软件模拟结果，从“面”的角度进行测度，分别在屋顶表面1.0 m 高度处获得相同时刻的绿色屋顶与裸屋顶的大气温度TG、TB，以及相对湿度数据RG、RB，通过计算获得模拟时间段内逐小时降温、增湿均值（即、），获取不同屋顶类型以及不同植被配置形式的绿色屋顶降温、增湿效应以表征一天内降温、增湿效应的时间变化特征［19］。

1.7 人体热舒适性评价体系

人体热舒适性被定义为“对热环境表示满意的精神状态”，是对周边地区热环境情况进行的主观满意度评价［20］。人体热舒适性评价体系中，热感觉分区较为完整，适用的温度范围较广的指标有预测平均热感觉（prediction of average thermal sensation index，PMV）、生理等效温度（physiological equivalent temperature，PET）以及通用热气侯指数（universal thermal climate index，UTCI）等［21］。PMV、PET 和UTCI都充分考虑了热生理因素在热量交换中的作用，但UTCI 未充分考虑衣物热阻的影响，存在20%的误差；而PMV 适用于着装轻便、活动量较少的人群［22］。PET是基于慕尼黑人体热量平衡模型基础上计算出来的，能建立人体与环境间的对流辐射换热关系［23］。PET不仅考虑了温度、相对湿度、风速、太阳辐射等物理因素的外界客观条件，同时也考虑了皮肤温度、发汗率、着装、活动强度等生理因素的内在调节条件，以及人体在特定环境中的主观感觉。所以本研究采用更为科学、合理的PET来进行衡量，该指标采用了9 级分度［24］，具体见表2。其中人体因素设置为男性、身高、体重与年龄分别为175 cm、70 kg、35岁，服装热阻系数为0.077 5 W·m-2·K-1，活动方面新陈代谢率为80 W·m-2［25］，根据ENVI-met软件中的BIO-met模块计算得到PET值。

表2 生理等效温度等级标度Table 2 Physiological equivalent temperature grade

2 结果

2.1 热环境特征模拟及模型精度

从图1可以看出，各监测点的变化规律均为空气温度先升后降，相对湿度先降后升，均在15:00 时空气温度达到当日的最高值，相对湿度达到当日的最低值。三个监测点大气温度实测值和模拟值的RMSE 介于0.756～1.233℃之间，MAE 值介于0.607～1.093℃之间，模型的准确性较好。

图1 温度、湿度实测与模拟数据对比Figure 1 Comparison of observed and simulated data

2.2 不同绿色屋顶类型屋顶表面降温增湿效能

草坪式和花园式两种不同类型绿色屋顶的降温效应呈现白天弱夜间强，增湿效应呈现出白天强夜间弱的总体分布特征，总体来看两种绿色屋顶类型呈现的变化趋势较为一致（图2），只是在量值上有所差异。草坪式与花园式绿色屋顶当日降温幅度分别在0.002～0.068℃与0.001～0.141℃之间，增湿幅度分别在0.367%～1.952%与0.555%～2.305%之间；花园式绿色屋顶的降温增湿效应略强于草坪式绿色屋顶。由图2可以看出，不同类型绿色屋顶白天7:00—10:00 降温效应逐渐减弱，特别是10:00—14:00 时降温效果可忽略不计，但在15:00 至次日7:00 降温效应逐渐增强且趋于稳定，在任何情况下观察到的表面温差不超过0.150℃。不同类型绿色屋顶在白天（6:00—18:00），特别是在6:00—9:00 时间段具有较强的增湿效应，而在夜间（19:00—次日5:00）增湿效应减弱。

图2 不同形式绿色屋顶降温（A）增湿（B）效应逐时变化曲线Figure 2 Hourly variation curves of cooling (A) and humidifying (B)effects of different types of green roofs

2.3 不同绿色屋顶类型的人体热舒适性

利用ENVI-met软件模拟得出一天24 h的人体热舒适性指标PET，如图3所示。结果显示，PET与空气温度呈正相关，与相对湿度呈负相关。在19:00至次日6:00时，PET值处于18～23℃这一等级，即人体热舒适性水平处于最佳状态，此时空气温度处于26.462～28.436℃之间，相对湿度处于54.192%～66.608%之间；在11:00—16:00时，PET值大于41℃，生理应激水平为极端热应激水平，此时空气温度处于28.557～30.349℃之间，相对湿度处于49.646%～57.636%之间，人体热舒适性水平处于一天中最差的时段。而在6:00—11:00和16:00—19:00 时，PET 值处于23～41℃，人体热舒适性处于一般水平。

图3 不同形式绿色屋顶温、湿度（A）和PET（B）逐时变化曲线Figure 3 Hourly variation curves of temperature,relative humidity (A) and PET (B) of different types of green roofs

2.4 屋顶花园不同植被布局形式降温增湿效应和人体热舒适性评价

利用ENVI-met软件模拟出一天中随机式、围合式和组团式三种不同植被布局形式在8:00 和15:00 时的热环境气象参数，如表3所示。可得到温度与风速呈正相关，与相对湿度呈负相关。与围合式布局相比，随机式和组团式布局在8:00时降温幅度分别是0.031、0.013℃，在15:00 时降温幅度分别是0.008、0.003℃。在植被配置比例相同，植被布局不同情境中，随机式布局的降温效果最佳，其次为组团式布局，降温效果最差的为围合式布局。根据PET 等级划分表来看，夏季在8:00 时人体的感知状态为暖，呈现中等热应激反应；而在15:00 时人体的感知状态为很热，呈现极端热应激反应。但是相同时间点三种不同植被布局形式呈现出相同的热应激水平。

表3 不同植被布局形式的热环境气象参数Table 3 Meteorological parameters of thermal environment for different vegetation layout forms

3 讨论

基于ENVI-met 软件模拟的草坪式和花园式两种不同类型绿色屋顶在夏季具有良好的降温增湿效应，对人体热舒适性水平有较好的提升作用，绿色空间的增加对改善城市热环境和降低城市热岛效应具有重大的作用。

在ENVI-met 软件模型模拟验证时，各监测点模拟温度与实测温度之间有0～2℃的误差。是因为实测数据受周围环境影响较大，特别是实时风速变化大以及云量遮挡太阳辐射，且风速仪测量的空气温度和相对湿度均为瞬时值，ENVI-met 模拟的数值是一定时间与空间内的平均值［26］；ENVI-met 在模拟时对建筑材料热值的稳定性、环境热辐射、周边人为放热等其他不可控因素的影响，都是造成误差的原因［27］。

在探讨绿色屋顶的降温增湿效应时，降温效应呈现白天弱夜间强的主要原因在于植被生理特征和环境要素［19］，植物气孔在10:00—14:00 温度较高时关闭以减少水分流失，蒸腾作用减弱伴随降温增湿效应减弱，但仍进行呼吸作用，叶表面变暖，产生一定的热量。其次因为绿色屋顶导热率较小，白天净辐射还难向下传递，转化为感热加热大气，使周围温度升高，而夜晚屋顶表层迅速辐射冷却，深层温度较高很难向表层传输，导致屋顶表面气温下降［27］。最后由于屋顶反照率的变化对降温效果产生的影响，根据之前学者的研究，种植绿色植被后的屋顶反射率为0.15 左右，而水泥的反射率为0.2，白天可以造成0.21℃的升温，而在夜间对气温的影响可忽略不计［27］。

而植物的遮阳作用是引起屋顶表面温度变化的另一个重要原因，随机式布局中的乔木与灌木随机分布，致使植物产生遮蔽阴影的面积占比较大且植物之间的通风效果良好，使得屋顶表面温度较低；相同植物类型集中种植的组团式布局会造成局部地区风速较大的情况，但相较于围合式布局来说风速较小，随机式布局来说遮阳面积较小，使得屋顶表面降温效果次之；围合式的乔木与灌木高低错落分布，一定条件下引导风向的流动，使得风速较大，造成局部低温的现象，但灌木围合乔木的种植形式一定范围内导致了通风效果减弱，植物的阴影互相遮挡重叠使得降温效果减弱，从而影响屋顶表面空气温度的分布。

由于实验条件的限制，本研究只测得温度、相对湿度与风速等影响因素，通过ENVI-met 的Bio-met 模块计算得到PET 指标，忽略了相同条件下人体主观热感受。未来可采用调查问卷的方式来探讨人体热舒适性水平，将对热环境的评价由客观评价转变为主客观观测结合评价。

尽管本研究对屋顶花园进行了还原度较高的模拟，但仍存在需要解决的问题。限于合肥市绿色屋顶使用的现状，只对一座建筑物进行研究，导致研究的代表性受限。在实测过程中受天气和实验设备安全影响，未能进行24 h 多天连续监测作为模型的边界条件。由于选取实地监测点的建筑物高度较高，很难找到类似高度的裸屋顶作为对照组进行实地监测。对绿色屋顶的模拟研究尚停留在乔木、灌木、草地等不同植被类型的基础上进行研究，未对植物的生理特征以及不同反射率下垫面的属性进行探讨。在进行人体热舒适度评价时，没有通过采用问卷调查的方式对不同群体的实际热感觉与ENVI-met 软件模拟的人体热舒适性结果进行对比，忽略了不同群体实际热感觉的差异性。因而在未来屋顶绿化微气候模拟过程中，考虑选择夏季晴朗无风的条件下，对多个建筑物以及设计实验组和对照组进行24 h的多天连续监测作为模型的边界条件，进一步修正模型的精确度，并通过调查问卷的方式增加不同群体的实际热感觉，更好地对人体热舒适度进行评价。在后续研究中应探讨不同植物种类的叶面积指数、冠幅、枝下高、植被生理特征以及不同下垫面的属性对绿色屋顶降温增湿效果的影响。通过不同植被配置方式，优化绿色屋顶降温增湿策略，为城市合理规划绿地空间，形成更为紧密的绿色空间网络，提高开放空间的人体热舒适性提高理论支撑。