高密度建成区湖滨建筑空间形态对湖泊热缓释效应的影响情景模拟

梁 胜,陈存友,胡希军,张 伟,刘路云

1 中南林业科技大学风景园林学院,长沙 410004 2 湖南省自然保护地风景资源大数据工程技术研究中心,长沙 410004 3 中南林业科技大学城乡景观生态研究所，长沙 410004 4 佛山建投置地有限公司，佛山 528000

城市湖泊作为城市生态空间重要的组成部分由于具有较大的热容量和蒸发能力,热缓释效应明显,能显著改善湖滨区域热环境[1—2]。城市化进程的加快使得自然地表热力性质不断发送改变,加上人口的不断聚集以及人为热的大量产生,城市热岛效应逐渐加剧[3—4]。由于城市湖滨区域坐拥较好的区位优势,目前临湖空间开发逐渐失控,城市“湖泊盆地”空间特征明显[5]。这不但影响着城市水域景观的美感度,还进一步导致“湖陆气流”交换不畅,削弱了湖泊水体改善城市小气候的作用。如何在城市有限的湖泊资源下使得其生态效益最大化,成为了众多学者关注的重点[6—8]。

目前大多学者研究城市水体冷岛效应所采用的方法主要为：(1)实地测量研究,通过对水体周边热环境进行定点监测[9],采用数理统计的方法分析水体周边温度的时空变化规律以及影响因素[10—11];(2)遥感地温反演研究,通过遥感技术反演水体周边地表温度或大气温度数据[12],借助GIS操作平台分析城市水体的降温强度与其周边环境特征之间的定量关系[13];(3)数值仿真模拟研究,借助计算机流体动力学模型CFD或三维微气候模型ENVI-met等,对多情景下的水体降温应进行模拟比较,分析不同影响因素的作用机制[14—15]。当前研究以遥感技术居多,随着计算机计算能力的增强以及仿真模拟能力的提升,数值模拟与实测交互验证研究已逐渐成为城市水体冷岛研究的主要技术手段之一[16—17]。

水体的降温机制研究及其影响因素研究已成为研究城市水体冷岛效应的两大主体内容[18—20],水体通过促进与周边环境的对流换热带来降温效应,其影响因素研究也得到进一步扩展[21—22]。研究表明湖泊热缓释效应受到湖泊自身景观特征以及周边景观配置的影响[23—25],但目前涉及建筑因素的研究探讨中大多分析建设用地面积指标与湖泊水体降温的相关性,缺乏对建筑三维形态空间的进一步研究。而已有研究发现城市建筑的三维形态由于影响城市能量收支平衡和空气流动[26—27],对于城市热环境有较大的影响[28]。湖滨不同的建筑布局等会形成不同的风影区分布(风影区湍流情况复杂,风向不稳定,不利于建筑周边的空气流通)[29],这很大程度上会限制城市水体的气候调节能力。目前城市建筑空间形态与城市水体热行为间的相互影响研究较为缺乏,大多数研究仅基于实测数据与周边建筑环境进行定性分析,缺少相应的定量研究。由于有关热力耦合模型计算的复杂性,同类型仿真模拟研究中缺少对辐射模型、水分蒸发模型做出详细设定,导致模拟结果的适用性需要进一步论证。为此本文基于平行定点实测数据,以长沙市梅溪湖为例,采用流体模型与热力耦合的方法,通过CFD情景模拟的方式探究高密度建成区湖滨建筑空间形态对城市湖泊热缓释效应的影响,目的在于探索：(1)高密度建成区城市内湖水体热缓释效应特征(缓释幅度和缓释范围);(2)高密度建成区湖滨建筑形态对湖泊水体热缓释的影响机制。以期为深入了解高密度建成区城市湖泊热缓释效应的影响因素提供理论基础,指导城市湖滨规划建设、优化城市湖泊生态效益。

1 研究区概况

长沙梅溪湖位于湖南省长沙市湘江新区梅溪湖路,整个水域呈“小提琴”形状,是一个集防洪调蓄、生态旅游为一体的综合性湖泊。长沙市属亚热带季风气候,夏季以东南风为主,冬季以西北风为主。梅溪湖水域面积约为1.75 km2,岸线长度为9 km。梅溪湖水域位于长沙主城区内且周边建筑密度较大,临湖建筑界面以高密度住区为主,具有高密度建成区型城市内湖的典型性,建筑因素层面对于水体生态的效益正常发挥干扰性大。根据实地勘察并结合《民用建筑设计统一标准》(GB 50352—2019)中建筑分类对样本湖泊周边建筑进行了划分统计(图1),研究区域中共有建筑935栋,其中低层建筑91栋,多层建筑469栋,高层建筑295栋,超高层建筑80栋。

2 研究方法

2.1 平行定点实测

2.1.1样线测点设置

以长沙梅溪湖及距湖750 m范围内周边区域作为研究样本,面积约8.95 km2。根据梅溪湖周边建筑交通及植被绿化等情况分别在梅溪湖相对城市主导风的上风向、下风向及垂直向区域筛选出三条样线(图2),分别位于近湖路(样线1)、麓云路(样线2)、近湖八路(样线3)。研究表明100—150 m范围内小气候的尺度效应明显[30],故各样线按临湖0 m、150 m、300 m、450 m、600 m布置5个测点(共计15个测点),该距离范围内可以有效反映各测点周边的热环境特征[31]。

2.1.2测量仪器与方法

平行定点实测采用的仪器(图3)有：德国TESTO08H1温湿度计(分辨率:0.11 ℃,0.1% RH),用于平行定点实测湖泊周边环境的温湿度;GM890数字风速仪(测量范围：0—45 m/s),用于评估实测时测点周边风环境,以保证实测数据的科学有效性。为了避免测量条件的一致性,所有仪器使用均在遮阳条件下进行,在测量过程中避免长时间的裸露暴晒,每次测量数据读取三次。

图3 实地测量图Fig.3 Field measurement pictures

2.1.3测量时间与内容

为准确获取梅溪湖周边热环境状况,研究小组于2019年6月至8月选取天气状况良好(晴朗少云、微风)的9 d时间(6月20日、6月25日、6月26日、7月1日、7月2日、7月3日、8月23日、8月24日、8月31日)对研究区域样线上15个测点进行全天候小气候跟踪测量(测量时间为早上8:00至晚上19:00),主要测量内容为距离地面1.5 m高度处的大气温度、相对湿度、风速风向,测点数据每隔1 h采集一次。

2.2 CFD情景模拟

计算机流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)的基本思想是用一系列有限的离散点上的值的集合来代替原来空间和时间坐标中连续的物理场(如温度场、湿度场、速度场等),通过对模拟对象建立起的物理湍流模型进行数值计算,得出模拟对象周边区域的气流分布情况,从而为城市热环境的研究提供精准的可视化数据[32]。本研究CFD模拟研究主要通过图形设计辅助工具AUTO CAD2015、ANSYS 2020R2计算平台以及惠普Z840台式工作站完成。

2.2.1模拟计算过程

2.5.4 精密度试验 取“2.2.3”项下供试品溶液（编号：G-5）适量，按“2.1”项下色谱条件连续进样测定6次，记录峰面积。结果，淫羊藿属苷A、朝藿定A1、朝藿定A、朝藿定B、朝藿定C、淫羊藿苷、鼠李糖基淫羊藿次苷Ⅱ、宝藿苷Ⅰ峰面积的RSD分别为1.15%、1.15%、0.15%、0.13%、0.08%、0.10%、0.33%、1.46%（n＝6），表明本方法精密度良好。

(1)创建几何模型。在AUTO CAD2015软件中建立起研究区域的三维实体模型,然后再导入Fluent软件中的Design Modeler中进行简化清理,以保证模拟软件的顺利运行。

(2)确定计算域。参考Franke等[33]的模拟计算原则,在几何物理模型的基础上扩展得到模拟计算域：长(东西方向)×宽(南北方向)×高(设地面高度为0)=3880 m×5280 m×260 m,这样可以保证模型来流均匀、去流与研究对象作用完全。

(3)划分计算网格。在ANSYS MESHING中采用非结构型网格对计算区域进行划分(图4),有利于提升局部区域的计算精度[34],同时对建筑底部、湖泊水体边缘网格进行局部加密,最终所划分网格的体积均为正值,网格数量约为1827万,节点数量约为347万,其中约90%网格的偏移度小于0.5,网格质量良好。

图4 计算网格划分Fig.4 Mesh generation for study area

(4)选取计算模型。在遵循三大控制方程的基础上(动量方程、能量方程、连续性方程)对湍流模型、热辐射方程、组分运输模型进行控制设定。湍流模型主要采用RNG k-ε二方程模型,该模型在滨水环境的模拟预测中具有较好的适应性[35]。在辐射模型中主要对于建筑表皮及硬质地面的辐射给予一定的控制方程,采用Fluent中自带的太阳加载模型[36]。对于湖泊蒸发产生的水蒸气(H2O)以及空气当中主要的组成成分氮气(N2)、氧气(O2)的扩散输运采用组分运输模型进行模拟。

(5)设置边界条件。参考《城市居住区热环境设计标准》中长沙夏季典型气象日气象数据并且结合平行定点实测值的气候条件作为原始算例的初始条件,设定长沙市夏季典型风向夏季主导风向为SE,夏日室外平均风速取1.8 m/s,温度为35.47 ℃,其他模拟参数如表1所示。

表1 模拟参数设置Table 1 CFD simulation parameter settings

2.2.2模拟方法验证

通过在CFD-Post里面建立高1.5 m(z=1.5 m)的截面生成研究区域温度云图,选点读取测点模拟结果,各测点14:00时实测平均温度与模拟温度对比见图5。7月份各测点实测平均温度为35.47 ℃,模拟平均温度为36.25 ℃,两者温差为0.77 ℃,由于计算机的计算承载能力有限,对研究场地物理模型构建时进行了简化处理(未考虑植物模型),使得模拟温度略高于实测温度。通过实测结果与模拟结果的拟合曲线图(图6)可知,R2为0.7182,CFD模拟结果与实测结果吻合程度较高,可见CFD能够很好的再现高密度建成区湖泊水域周边整体热环境,模拟结果已具备科学研究的合理性,可以有效的开展后续的模拟研究。

图5 实测温度与模拟温度对比图Fig.5 Temperature diagram of each measuring point and simulated

图6 实测数据与模拟数据的拟合曲线Fig.6 Fitting curve of measured data and simulated dataCFD:计算机流体动力学Computational fluid dynamics

2.2.3情景模拟设置

临湖建筑的高度聚集使得湖滨区域“湖泊盆地”空间特征明显,湖岸周边建设围合程度增加阻碍湖泊与周边环境的气流交换,且由于高层建筑对于来流的风挡作用比较明显,对于湖泊上方水汽的流动干扰较大,阻隔了湖泊水气的水陆交换过程,影响湖泊的热缓释效能,研究采用减法原则通过改变建筑后退湖岸距离(去掉临湖100 m、200 m内建筑)(图7)、改变环湖建筑围合程度(去掉每相邻1个、2个建筑)(图8)、降低临湖建筑高度(临湖建筑高度降低10 m、20 m)(图9)模拟分析研究区域温度场特征,其他参数设置与实际算例保持一致。

图7 改变建筑后退湖岸距离Fig.7 Change the distance between the building and the lake shore

图8 改变环湖建筑围合程度Fig.8 Change the distance between the building and the lake shore

图9 降低临湖建筑高度Fig.9 Change the distance between the building and the lake shore

3 模拟结果与分析

3.1 实际算例

图10为实际算例温度云图、风场云图,表2、表3为实际算例温度场、风场读取结果,整个区域温度值分布在29.78—39.36 ℃间,风速值分布在0.06—3.59 m/s间。通过对实际算例梅溪湖水体周边夏季14:00时1.5 m处风热环境的模拟表明：

表2 实际算例风场分布一览表/(m/s)Table 2 List of the wind field distribution in actual calculation example

表3 实际算例温度场分布一览表/℃Table 3 List of the temperature field distribution in actual calculation example

图10 实际算例风场、温度场模拟结果Fig.10 Actual simulation results of wind field and temperature field

(1)梅溪湖周边风场复杂多样,受周边建筑影响较大。由于建筑高度不一,对气流的扰动性较大,气流湍动性增强,上下风向风速值差异明显,下风向区域速度高于上风向区域,差值可达0.03—1.73 m/s。上风向由于存在大量的联排建筑群,通风间距有限,风阻作用明显,易形成大面积的静风区,速度为0.23—0.27 m/s。下方向建筑多为行列式布局,“狭管效应”明显,易出现较大值风速区,最高值可达3.09—3.13 m/s。(2)湖泊上下风向区域温度差明显,与风场关系密切。下风向区域的热缓释强度明显强于其他明显区域,整体差异可达0.82—2.76 ℃,这进一步说明了湖泊热缓释效应空间规律明显。由于梅溪湖上风向高密度的高层建筑组团造成通风不畅,使得上风向带来的热空气在建筑底部堆积,造成局部热量的不断积累,形成低速高温区,而在下风向区域由于湖泊上方水汽扩散受平流作用形成低温高速区。(3)湖泊水体通过将冷空气扩散到附近周边区域来产生一定范围的热缓释作用距离,由于主导风的加速助推作用促进湖泊水体对流换热作用,湖泊在下风向的最远热缓释距离可达550 m。

3.2 改变建筑后退距离

由于湖泊热缓释效应在上风向、垂直向并不明显,为使得数据差异性分析更为明显,在情景模拟对比分析时实际算例下方向温度选用最高值,上风向、垂直向选用最低值。增大临湖建筑后退距离的模拟结果(图11、表4)表明：

表4 改变建筑后退距离情景模拟下温度场分布一览表/℃Table 4 Temperature field distribution under scenario simulation of changing the building retreat distance

图11 改变建筑后退距离研究区域温度场模拟结果Fig.11 Simulation results of temperature field with changing the building retreat distance

(1)整体上,增大临湖建筑后退距离使得临湖范围内大量高层建筑消失,有效地扩展了水气的传输途径,改善了湖滨风环境,强化了湖泊的缓释效应,且对下方向的缓释效应最为明显,最大降温幅度分别为0.50 ℃、1.36 ℃,对上风向的最大降温幅度分别为0.23 ℃、0.59 ℃,对垂直向的最大降温幅度分别为0.33 ℃、0.37 ℃。(2)在影响差异方面,建筑后退200 m(共清退140栋建筑)可以很大程度上强化湖泊热缓释效果,相比建筑后退100 m(共清退建筑52栋),建筑后退200 m的对下风向的最大降温幅度增加0.82 ℃,对上风向的最大降温幅度增加0.36 ℃。但在垂直向由于建筑后退200 m使得原有建筑下垫面均被设为硬质铺面,受地面辐射热增强以及缺少建筑遮阴作用等因素影响,降温幅度明显小于建筑后退100 m。(3)在缓释距离方面,增大建筑后退距离使得缓释距离不断向下风向扩展,建筑后退100 m最远缓释距离为552 m,由于建筑后退200 m后使得下风向区域的超高层以及高层建筑被清除,高层建筑风挡作用减弱,湿冷气流向建筑内部渗透形成多处临湖低温区,下风向临湖区域的低温区不断外扩,湖泊对下方向区域的热缓释范围达到602 m范围内,缓释距离向外扩展了50 m。

3.3 改变环湖建筑围合程度

由于湖泊周边建筑排布并不均一,建筑形式复杂多样,准确控制改变环湖建筑围合程度难度较大,研究通过去掉每相邻建筑数量对改变环湖建筑围合程度进行表征。改变环湖建筑围合程度模拟结果(图12、表5)表明：

表5 改变环湖建筑围合程度情景模拟下温度场分布一览表/℃Table 5 Temperature field distribution under scenario simulation of changing lake bank enclosure degree

图12 改变环湖建筑围合程度研究区域温度场模拟结果Fig.12 Simulation results of temperature field with changing lake bank enclosure degree

(1)整体上,去掉相邻建筑数量由于可以一定程度优化建筑群内部风环境,提高临湖空间界面的引风属性,对于提高湖泊的缓释效能具有积极作用。去掉每相邻1个建筑和去掉每相邻2个建筑最大降温幅度分别为1.18 ℃、1.73 ℃,对于上风向的最大降温幅度分别为0.35 ℃、0.46 ℃,上下风向的缓释程度存在很大差异,达0.83—1.27 ℃。(2)在影响差异方面,去掉每相邻2个建筑和掉每相邻1个建筑带来的缓释效能差异不明显,两者对下风向的降温幅度温度差为0.55 ℃,对上风向的降温幅度温度差仅为0.11 ℃。(3)在缓释范围方面,改变环湖建筑围合程度使得研究区域形成畅通的通风廊道,湖泊对下方向区域的最远热缓释作用范围扩大到582 m范围,去掉每相邻2个建筑间距后,湿冷来流不断向西南向渗透,临湖低温区向西南向偏移,缓释效应显著。

3.4 改变临湖建筑高度

降低临湖建筑高度模拟结果(图13、表6)表明：

表6 改变临湖建筑高度情景模拟下温度场分布一览表/℃Table 6 Temperature field distribution under scenario simulation of changing building height near the lake

图13 改变临湖建筑高度研究区域温度场模拟结果Fig.13 Simulation results of temperature field with changing building height near the lake

(1)整体上,降低临湖建筑一定程度上减小了来自高层建筑的风挡作用,临湖建筑高度降低10 m、20 m能使得梅溪湖周边低层建筑或高层建筑消失,建筑的阻隔风挡作用被减弱,对下方向的最大降温幅度分别为0.80 ℃、1.86 ℃,对于上风向的最大降温幅度分别为0.51 ℃、0.66 ℃。(2)在影响差异方面,临湖建筑高度的不断降低对于下方向的温度影响较为明显,临湖建筑降低10 m时对下风向的降温幅度为0.78—0.80 ℃,临湖建筑降低20 m时对下风向的降温幅度为1.86 ℃,临湖建筑的进一步降低使得下风向区域降温幅度提高1.06—1.08 ℃,而降低建筑使得垂直向大量建筑被清退,硬质铺面的增加使得垂直向增温明显,垂直向受湖泊热缓释作用有限。(3)在缓释范围方面,临湖建筑高度降低10 m对下方向区域的最远热缓释作用范围与实际算例差异不大,最远热缓释距离为559 m。临湖建筑高度降低20 m对下方向区域的最远热缓释距离575 m,并逐渐扩展到垂直向区域,温度达35.49—35.60 ℃。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文聚焦于高密度建成区湖泊水体,试图将城市湖泊水体热缓释影响机制的基础性研究逐步扩展至湖滨区域的应用研究中,通过CFD情景模拟方式重点探讨了高密度建成区3组湖滨建筑空间形态对湖泊热缓释效应的影响。主要结论如下：

(1)由于梅溪湖周边受到高强度建设区的“围堵”,水体与周边区域的空气流通受阻,水体在夏季的缓释效能未能充分体现。本文所用计算模型能够很好的表征出高密度建成区湖湖滨风热环境特征,可以有效地作为城市环境中湖泊水体热缓释效能评价工具。

(2)高密度建成区建筑空间形态在一定程度上对湖泊的热缓释效能产生了消极影响,增大建筑后退距离、降低临湖建筑高度、缩小环湖建筑围合程度均能够强化湖泊的热缓释作用,其中增大建筑后退距离的强化作用最弱。

(3)受城市主导风影响,无论改变哪种空间形态,湖泊水体对下风向的热缓释强度始终强于垂直向和上风向区域,湖区规划建设需充分考虑城市通风廊道建设与水体生态效益间的相互影响关系。

(4)扩大建筑后退湖岸距离使得来自高层建筑消极的阻隔作用减小,有利于湿冷空气流通,建筑后退100 m和建筑后退200 m分别能使梅溪湖周边温度下降0.50 ℃、1.36 ℃,建筑后退200 m后湖泊水体的热缓释强度得到显著提升。

(5)增强临湖空间界面的多孔性及引风属性有利于湖泊建筑内部的散热及水气交换,去掉每相邻1个建筑和去掉每相邻2个建筑有效扩展了水气的传送途径,梅溪湖的缓释温度分别可达1.18 ℃、1.73 ℃。

(6)增大滨水界面的梯度性以及加强湖泊与建筑的互动性可使得湖泊的热缓释效能得到进一步优化,建筑高度降低10 m和建筑高度降低20 m分别能使温度下降0.78 ℃、1.86 ℃,梅溪湖的最远热缓释距离达575 m,并逐渐扩展到垂直向区域。

4.2 研究展望

目前,在湖滨空间风热环境的研究中仍存在很大程度的模拟不确定性。由于考虑到计算机的计算承载能力,为了便于网格划分,大部分同类型研究均对实际场地物理模型进行了优化处理,缺少对场地植物进行建模模拟等使得城市蓝绿基础设施的协同冷却作用[37]并未在仿真模拟中得到很好的体现。同时,由于计算机硬件条件的限制以及模拟场地较大,本文在计算模型处理上较前人的研究虽有一定优化但仍存在局限和不足,如未考虑到人为热、土壤传热以及植被的蒸腾作用等,这在一定程度上会影响模拟结果的精度,需要在今后的研究中对计算模型进行进一步优化以及对CFD模拟进行全局的不确定性量化分析。

在将来的湖滨规划建设中应更为重视城市湖泊水域这类生态冷源对城市热环境的缓释调节能力以及城市空间形态对湖泊热缓释效应的影响,不断开展多软件交互验证、多时段并行监测、多空间尺度比对的综合研究,不断完善计算模型,充分论证城市空间形态指标与湖泊小气候的关联性,协同考虑城市蓝绿空间的降温潜力,以至于能充分利用自然力(湖泊等水体资源)。同时,不断完善建设以风热环境适宜度为优化目标的规划设计应用平台,构建湖滨小气候要素评价体系,兼顾城市发展与城市热量的收支平衡,营造出宜人的湖滨小气候条件,并在城市规划设计阶段进行校验评估,逐步运用于政府管理部门决策过程中,不断突出城市蓝色空间的多元服务供给功能。