基于性能模拟的严寒地区体育馆低能耗空间布局设计

丁 典

(龙湖集团 苏南公司，江苏 无锡 214000)

自2016年《体育产业发展“十三五”规划》[1]发布后，体育建筑事业迎来发展契机，城市和社区将建设更多的体育馆。作为满足竞技比赛、运动训练和文娱展览的大型体育馆，特别是严寒地区的体育馆，在冬季将产生高额的采暖能耗，进一步增加运营成本。因此，在体育馆的方案设计前期，选取合理的布局方式，被动式降低场馆能耗，成为严寒地区体育馆设计需要考虑的重要问题。

1 性能导向下的体育馆设计

在由“建筑群与场地环境—建筑单体的空间组织—空间单元—围护结构和室内分隔”构成的建筑空间形态的基本层级[2]中，围护结构限定了空间的外部形态，室内分隔则影响了空间的具体进深与开间，从而以被动式设计手段对气候要素进行阻隔、过滤、传导、吸纳等。从性能角度看，建筑性能指建筑物对外部荷载或冲击的响应，主要包括能量效率、热舒适性、室内空气质量和采光等指标。性能导向下的建筑设计，应当通过合理的空间布局，在满足体育馆温度、湿度、照度、新风量等物理品质需求的前提下，尽可能降低主动设备的数量与参数取值，利用自然气候环境的响应，提高建筑能量效率，达到被动降低能耗的目的。

对于严寒地区体育馆这类体积大、能耗高的特殊建筑，目前已有一些研究进行了初步定性探讨[3-4]，而上升到定量模拟时大多数研究则局限于空间的外部形态，回避了空间的内部布局问题，或是在类型模拟中割裂了自变量的连续变化逻辑。针对此不足可以在方案前期，确定空间尺度，划分空间类型，设定空间物理环境与时态特征，并借助参数化平台的运算优势对“空间布局”这一较难量化却与设计相关度极高的要素进行大批量、多组合的模拟，力求达到满意的结果，并可总结规律以指导设计实践。

按照上述逻辑，为得到体育馆能耗与空间布局的具体关系，本文首先基于Grasshopper软件建立体育馆能耗动态化的物理模型，覆盖自变量的所有组合解；然后基于Ladybug和Honeybee将物理模型转化为能量模型，并以EnergyPlus为引擎进行能耗模拟；利用Design Explorer软件分析能耗模拟结果，探寻自变量对于能耗的影响规律，并结合气候适应性进行解析；最后基于SPSS建立线性回归方程，得到体育馆能耗与空间布局的具体关系。

2 典型模型设计

2.1 空间划分

比赛厅是体育馆的核心，通常由比赛场地区和观众看台区两部分组成，在空间上具有平面大、纵向高的显著特征，以满足竞技比赛的场地需求和观看比赛的视线要求。比赛厅一般利用看台下方空间，将其由碗形补形为方形；体育馆其余空间沿比赛场地区向外扩展，形成比赛厅空间的基座。通常体育馆一层为辅助用房，高度为4～5 m，包括运动员区、贵宾区、新闻媒体区、场馆运营区、设备器材区等；二层为观众看台和观众休息厅，辅助空间屋顶往往可作为观众入口平台使用。因此，依据空间的功能和尺度差异，可将体育馆模型划分为比赛场地、辅助用房、观众看台和观众休息厅4个区块。

2.2 模型建构

为使能耗模拟对建筑布局特征更具针对性与普适性，本研究模型不设置开窗与洞口，避免日照因素对模拟结果的干扰，也不设置具体的场地遮蔽物。考虑到现有寒地体育馆的200份统计样本中，矩形平面加平屋顶的组合占比较大，具有典型研究意义[5]。因此本研究运用Grasshopper软件，以严寒地区的典型城市哈尔滨为模拟地点，以矩形平面加平屋顶的组合为体育馆的基础模型。

在体育馆的基础模型中，参考《公共建筑节能设计标准》[6]、《体育建筑设计规范》[7]等，其静态参数设定如表1所示，动态参数设定如表2所示。表1静态参数中，体育馆基底面积设为8 100 m2，净高15 m；比赛厅尺寸取中型体育馆主流选型53 m×38 m，规模为4 500座。依据体育馆视线要求，计算得出观众看台的平面尺寸约为75 m×60 m。表2动态参数中，选取了3个自变量，其中辅助用房的总宽度V表征了体育馆基座在固定面积下的变化，比赛厅南北向偏移度、东西向偏移度表征了比赛厅在体育馆整体空间中的具体方位。

按照表1、表2中各参数的数据，共建立体育馆物理模型9×7×7=441个，而当V取两个极限值60 m和108 m时，比赛厅只能在单方向产生7种偏移变化，实际纳入分析的有效模型为441-(7×7-7)×2=357个。

表1 体育馆模型静态参数设定Table 1 Static parameter setting of gymnasium model

表2 体育馆模型动态参数设定Table 2 Dynamic parameter setting of gymnasium model

3 能耗模拟试验及结果分析

能耗模拟试验经常采用Energy Plus能量模型，但该能量模型的正确运用需要满足凸空间的前提条件[8]，即空间体内所有角点的连线都要被包络在该空间体内(图1)，原因在于Energy Plus计算空间时采用的是一种面域的“视点”机制(Surface View Factors)。而体育馆的辅助用房、观众看台和观众休息厅形成的回形空间为非凸空间，不满足计算规则，因此运用Ladybug和Honeybee软件将体育馆的几何模型转化为能量模型时，需要通过角点相连将回形空间拆分为4个子空间，如图2所示。

设体育馆围护结构的材质传热系数为外墙0.4 W/(m2·K)、屋面0.3 W/(m2·K)、底面接触室外的楼板0.3 W/(m2·K)，利用TT Toolbox插件记录每次模拟对应的辅助空间基座的体形系数、比赛厅位置等变量数值与可视化的能耗(单位面积全年制冷能耗、采暖能耗与制冷采暖总能耗)分布结果。体育馆模拟程序框架如图3所示。

图1 凸空间与非凸空间Fig.1 Convex space and non-convex space

图4为利用Design Explorer软件得到体育馆的3个自变量与3个因变量的数值分布关系以及按总能耗由低到高排列的部分布局模型。由图4可知，单位面积制冷能耗分布为38.65 kWh/m2～39.33 kWh/m2，单位面积采暖能耗分布为239.00 kWh/m2～240.43 kWh/m2。整体上看，采暖能耗约为制冷能耗的5.7倍，占到总能耗的86%左右，体现了寒地体育馆冬季保温需求远高于夏季散热需求的建筑特征。

整个模拟试验中总能耗最高和最低的布局方式见表3。显然，同样体积和能耗参数的空间，通过简单的布局变化可以体现出一定的节能潜力。比如在辅助用房中，当V取90 m、84 m、78 m时，单位面积总能耗较低，集中分布于278.20 kWh/m2左右；当V取106 m和66 m时，单位面积总能耗较高，集中分布于279.20 kWh/m2左右(图5)。在观众休息厅中，当观众休息厅外侧无辅助空间作为一层基座时，体育馆采暖能耗有明显降低，制冷能耗有明显增加，但总能耗是否有利取决于朝向。具体地说，当观众休息厅位于北侧边缘时，体育馆总体节能有利；位于南侧边缘时，体育馆总体节能不利；位于东侧和西侧边缘时，对节能影响不大，即观众休息厅位于辅助用房基座的位置对于节能影响的有利排序是北侧>西侧>东侧>南侧(图6)。在比赛厅中，当V固定90 m，东西偏移度固定Middle时，南北偏移度的能耗分布为N100%

图2 体育馆模拟模型Fig.2 Simulation model of gymnasium

图3 体育馆模拟程序框架Fig.3 Simulation program framework of gymnasium

图4 体育馆模拟结果与部分布局模型Fig.4 Simulation results and partial layouts of gymnasium

表3 体育馆总能耗最高和最低的布局方式Table 3 The layout with the highest and lowest total energy consumption of gymnasium

实际建筑中由于还有更详细的围护结构和开窗等界面设计，会进一步放大能耗差异，因此合理选择布局方式可以在前期设计阶段有效达成数量可观的被动式节能。

为了进一步解析空间布局特征与能耗的关系，以UTCI(通用热气候指标)规定的9 ℃、26 ℃的冷热分界线，绘制哈尔滨地区全年室外气温低于9 ℃、高于26 ℃时的风玫瑰图，分别如图8、图9所示。由图8、图9可知，哈尔滨热风风频只有冷风风频的十分之一，且冷风主风频南向最大，说明哈尔滨全年采暖能耗远高于制冷能耗，当比赛厅、观众休息厅偏北布置时，南向辅助用房有更多的空间作为热阻减少热量耗散，使总能耗降低，与前文分析结论一致。

图5 能耗与辅助空间选型的关系Fig.5 Relation between energy consumption and auxiliary space selection

图6 能耗与观众休息厅位置的关系Fig.6 Relation between energy consumption and the location of audience lounge

图7 能耗与比赛厅偏移度的关系Fig.7 Relation between energy consumption and the deviation of competition hall

图8 全年气温低于9 ℃时的风玫瑰图Fig.8 Wind rose diagram when the temperature is lower than 9 ℃ throughout the year

4 多重线性回归分析

基于SPSS软件，以模拟得到的357组数据进行线性回归分析，说明比赛场地边缘至体育馆外边缘的距离与体育馆全年采暖制冷总能耗的关系。以比赛场地边缘在东、西、南、北4个方向至体育馆外边缘的距离为自变量，体育馆全年采暖制冷总能耗为因变量，利用SPSS软件，得到体育馆全年采暖制冷总能耗的回归方程为Y=2 896 979.124+581.334LS+693.608LN+530.451LW+521.342LE(Y表示能耗，kWh；LS、LN、LW、LE分别表示比赛场地至体育馆边缘的南边距、北边距、西边距与东边距，m)。由于回归模型具有统计学意义，F(4，352)=66.385(P<0.001)，调整后R2=0.424；纳入模型的4个自变量的显著性P值均小于0.001，说明它们对总能耗的影响足够显著；绘制学生化残差与未标化的预测值之间的散点图，证实数据具有等方差性，而回归标准化残差的直方图和正态P-P图显示，研究数据满足正态假设。因此，依据标准化系数，各自变量对于体育馆能耗影响的重要程度排序是北边距>南边距>西边距>东边距，且北边距的影响能力远大于其他三项。

图9 全年气温高于26 ℃时的风玫瑰图Fig.9 Wind rose diagram when the temperature is higher than 26 ℃ throughout the year

5 结论

通过性能模拟分析，得出影响严寒地区体育馆低能耗设计空间布局的结论：

(1)采暖制冷能耗与辅助空间基座的体形系数呈较为明显的正相关关系，尽量选用接近方形体育馆的平面，当长宽比较大时需要特别考虑设计需求与能耗的利弊关系。

(2)观众厅休息厅外侧无辅助空间作为一层基座时，体育馆采暖能耗降低，制冷能耗增加，但总的来说，休息厅位于冬季主风频方向总体更耗能，位于反方向总体更节能，位于垂直方向总能耗变化不大。

(3)比赛厅布局位置越远离冬季主风频能耗递减，在垂直于冬季主风频的方向能耗对称分布，越靠近体育馆边缘能耗越低。

(4)总能耗的线性回归方程为Y=2 896 979.124+581.334LS+693.608LN+530.451LW+ 521.342LE，各变量对总能耗的重要程度排序是北边距>南边距>西边距>东边距。