基于计算机流体力学的城市近郊湖泊“湿岛效应”情景模拟研究： 以长沙市同升湖为例

张 伟，陈存友，胡希军，梁 胜 ，王凯丽，杜心宇，刘路云

〔1.中南林业科技大学 a.风景园林学院；b.湖南省自然保护地风景资源大数据工程技术研究中心；c.城乡景观生态研究所，湖南 长沙 410004；2.五矿矿业(安徽)开发有限公司，安徽 合肥 230000〕

城市湿地系统是城市中重要的基础设施，城市湖泊作为城市湿地资源的组成部分，其良好的生态效益(防洪排水[1]、降低噪音[2]、减轻空气污染[3]、提高空气负氧离子浓度[4]等)和自身特性(巨大热容量、蒸发量)使得城市湖泊对湖区周围环境小气候具有极大的改善作用(冷岛效应[5]、湿岛效应[6]、风岛效应[7])，能够有效地缓解局域热效应[8]。因此，研究城市近郊湖泊“湿岛效应”对于充分利用自然资源、改善湖滨热环境和提高湖区生态适宜性以达到湖泊生态效益最大化具有重要意义[9-10]。

从研究方法的角度出发，目前，关于城市湿地温湿度效应的研究集中在2个方面。一是观测法，通过实地观测、气象站资料数据以及遥感观测探究湖泊小气候的日变化规律、月变化规律以及空间分异特征等。研究发现，湿地具有显著的小气候特征，整体气温表现为较其他地区偏低，越靠近地面，“冷湿岛效应”越强[11]。湿地周围的气温与距湖岸距离呈正相关关系，相对湿度与距湖岸距离呈负相关关系，不同季节日间气温峰值存在差异性[12]。春季降温幅度超过夏季，降温幅度与河岸上的城市形态相关[13]。“冷岛效应”的季节特征表现为夏季>春季>秋季>冬季，夜间冷岛强度高于白天[14]。随着城市开发强度的增加，湖泊水域面积不断减小[15]。二是利用计算机技术对研究区域热环境进行仿真模拟，能够有效克服传统观测法对于人力、时间等条件的限制。研究发现形状复杂的水体具有更强的“冷岛效应”[16]，水体的降温作用强于绿地，对商业用地的降温幅度可达1.19 ℃[17]。湖泊面积减小，对主导风下风向区域的影响高于上风向和垂直向区域[18]。

综上，大多数研究选择城市湖泊作为研究对象，从不同角度肯定了湖泊水体小气候效应[19]，而以中小型城市近郊湖泊作为研究主体，结合实测和模拟两种方法对湖泊“湿岛效应”进行的研究较少。近年来，长沙城市化发展迅速，生态空间不断遭受蚕食与侵占，湘江沿岸、梅溪湖、观音岩水库等湿地周围被大量房地产项目占据[20]。该研究聚焦于长沙市近郊区的同升湖，通过平行定点实测结合计算机流体力学(computational fluid dynamics,CFD)情景模拟交互验证的方法，将城市近郊湖泊“湿岛效应”的变化规律探究应用到城市郊区湖区开发建设的实践中，旨在为城市湖区环境改善、生态质量提高、区域热环境改善提供有力的理论支撑。

1 研究区域概况

同升湖位于长沙市雨花区中部偏南(北纬27°51′～28°41′、东经111°53′～114°15′)、距离建成区9.5 km的城市近郊。将同升湖以及北面和南面两个水库及周边600 m范围用地作为研究区域(图1)，占地总面积为101.5万m2，其中，水体面积为34.54万m2。通过实地调研并结合卫星图统计发现共有建筑740栋(图2)，目前，湖区周围处于开发建设中，研究建筑因子对湖泊“湿岛效应”的影响具有重要意义。

图1 研究区域和对照区域样线及样点布置

2 研究方法

2.1 平行定点实测法

2.1.1样点与样线设计

根据夏季实测风向(偏南风)和长沙市夏季历史主导风向(东南风)在湖泊周边设置3条样线。样线设置尽量保持由湖岸向周围呈直线分布，分别在每条样线上等距离划分0、150、300、450和600 m处5个测点，并在距离湖泊2 km的雨花区同升街道新兴村卫生室附近选择3个测点作为对照点，受湖泊水体的影响可忽略。样点与对照点布置见图1。

对研究区域15个样方中的建筑数量、建筑布局方式、绿地率、绿地组成方式和硬质铺装比率等环境因素进行统计，并对其进行打分评价(表1)，为分析样点周围环境差异性提供依据。

2.1.2测量内容及方法

(1)天气条件：选择晴朗无云、晴朗少云以及无风或者微风的天气，在树荫下距地面1.5 m处连续观测。若测量时天气发生变化，出现雷雨天气，则放弃测量数据(避免太阳直射、强风等因素的影响)。

(2)测定方法：从2019年夏季每个月中选择符合测量条件的3 d，即6月20、25、26日，7月1、2、3日，8月23、24、31日，测量时间为8:00—19:00，每隔1 h同步记录3次各测点及对照点的相对湿度、风速和风向。

(3)测量仪器：采用德图TESTO08H1温湿度计

(测定范围为-10～60 ℃，分辨率为0.11 ℃；0.1%RH)测定温度和湿度，采用GM890数字风速仪(测定范围为0～45 m·s-1)测定风速。

图2 研究区域周围环境

表1 样方环境参数变量统计

2.2 CFD数值模拟法

2.2.1模型建立

结合卫星地图采用CAD软件三维建模模式绘制三维模型(图3)。为方便CFD后期模拟，对研究区建筑形状、建筑外立面、植被高度等作适当简化。

2.2.2模型前处理

(1)计算域划分。将AUTO CAD 2018中建立的三维模型导入ANSYS WORKBENCH中的DESIGN MODELER进行处理，划分得到流体计算域，并对不同边界面进行命名，包括速度入口、压力出口、壁面和对称面(图3)。计算域大小为2 500 m×2 800 m×180 m，可充分满足研究区域情景模拟的需求[21]。

(2)网格划分。采用非结构化网格(网格具有较好的灵活性、适应性)，对建筑外立面与地面的交界处、植被区域进行局部加密处理，其余部分则采用尺度较大的网格，网格尺度范围为4～15 m[22]。研究区域整体网格划分数量为1 205万，根据Skewness参数要求(不能高于0.95，最好在0.90以下；越小越好)，将用于衡量网格质量的Skewness参数值控制在0.3以上，可满足模拟需求。

图3 研究区域三维模型和计算域平面图

2.2.3计算设置

针对研究区域的流场特点，采用ANSYS Fluent 20.0作为计算平台，选择压力基求解器，选用RNGk-ε模型作为计算方程，选择速度入口和压力出口作为模拟边界条件。

(1)辐射模型。选择solar ray tracing作为太阳辐射的计算算法，太阳直射辐射量为604 W·m-2，散射辐射量为318 W·m-2，太阳入射系数为1.0，地面的热辐射模型设置为mixed对流换热与热辐射耦合类型，地面反射率为0.38，建筑物表面的设置与其相同。

(2)湍流模型。选择RNGk-ε模型进行数值模拟，相比ANSYS Fluent 20.0中提供计算的其他湍流模型〔单方程(Spalart-Allmaras)模型、双方程模型、k-w和RSM模型及LES模型等〕，该方程模型更适用于低速湍流数值模拟，应用更加广泛[23]。

(3)多孔介质模型。研究区域位于长沙市郊区，湖泊周围的植物环境以及地形较市区更加复杂。在构建植物模型时，考虑后期模拟的周期以及电脑配置的需求，只针对场地内部复杂地形区域建立三维模型，绿地密度为950 kg·m-2,导热系数为0.42 W·m-2·K-1，植物孔隙率取夏季常绿植物孔隙率0.55[24]。

(4)组分运输模型。考虑水体蒸发产生的水蒸气与空气主要组分(N2和O2)的输运、扩散过程中没有发生化学反应，选择通用有限速率模型中的无反应物质输运模型。

(5)出入口边界条件。采用速度入口(velocity-inlet)、压力出口(pressure-outlet)和夏季14:00测量数据作为模拟边界条件，风向为东南风，入口来流风速为2 m·s-1，温度为36 ℃，相对湿度为60%，气压为101 325 Pa。

入口速度分布采用指数模型，速度与高度之间的变化关系为

(1)

式(1)中，x为高度，m；u(x10)为高度10 m处风速，m·s-1；α为地面粗糙度指数，根据《建筑结构荷载规范》，取值为0.25。

2.2.4CFD情景模拟验证

通过模拟得到1.5 m高度处相对湿度云图，读取定点实测各测点位置相对湿度值，并将其与定点实测同时刻相对湿度(夏季6、7、8月14:00相对湿度平均值)进行对比及相关性分析(图4)。

图4 实测数据与模拟数据的对比分析和相关性分析

由图4可知，CFD模拟结果与实测数据两者之间的误差为0.43%，测点11和12的实测值高于模拟结果，这是由于测点周围植被丰富，测量时受到植被的遮阴作用，实际模拟时，对于周边植被并没有考虑其单体的影响，加上夏季东南风主导风向的影响，使得模拟湿度较低。实测数据与模拟结果之间的决定系数R2=0.801，相关系数R=0.895，表明CFD模拟结果与实测数据之间存在强相关性，可将其应用于后续模拟。

3 结果与分析

3.1 整体变化规律

对每个月测量的3 d数据进行平均值处理，得到湖泊相对湿度日变化规律(图5)。由图5可知，湖泊具有明显的“湿岛效应”特征。8:00—19:00研究区域湿度与对照区域相对湿度变化趋势相似，呈“U型”分布，13:00—14:00出现最低值。研究区域相对湿度变化范围为58.27%～75.50%，相对湿度差为17.23百分点；对照区域相对湿度变化范围为56.25%～75.55%，相对湿度差为19.30百分点。研究区域日均相对湿度为64.16%，对照区域日均相对湿度为63.17%，平均差值为0.99百分点，表明夏季白天湖泊对周围环境一直存在增湿作用。随时间的推移，湖泊“湿岛效应”逐渐增强，在13:00—14:00前后，测点周围的空气湿度达到峰值，增湿效应表现最显著，增湿强度为2.02百分点。

图5 研究区域与对照区域相对湿度日变化和日均差值

3.2 不同风向区域变化规律

将位于不同风向的3条样线(样线1、2和3)上所有测点以及对照区域各点夏季3个月同一时刻的实测数据进行平均值处理，得到不同风向区域夏季湖泊相对湿度日变化规律(图6)，夏季湖泊各样线相对湿度日变化趋势相似，上风向、下风向、垂直向和对照区域的相对湿度变化范围分别为58.06%～76.25%、58.97%～75.26%、57.81%～74.98%和56.25%～75.55%，日均相对湿度分别为63.59%、64.86%、64.03%和63.17%。

图6 不同风向区域湖泊相对湿度日变化和日均差值

在上午8:00—10:00，太阳辐射强度逐渐增强，各区域相对湿度波动较小；在11:00—16:00，随着空气湿度逐渐升高，湖泊周围各区域相对湿度呈现明显差异，对下风向区域的增湿作用明显强于其他区域；在17:00—19:00，随着太阳辐射强度逐渐衰减，各区域相对湿度变化趋于平缓。

通过将不同风向区域与对照区域日平均相对湿度取差值，上风向、下风向和垂直向与对照区域的日均相对湿度差分别为0.42、1.69和0.86百分点，表明湖泊对下风向区域的增湿作用明显，增湿幅度最大。

3.3 不同临湖距离变化规律

由图7可知，各样线不同临湖距离相对湿度日变化趋势相近，距湖岸0 m处相对湿度明显高于其他临湖距离测点，与对照区域相对湿度差值为2.78百分点；临湖600 m与对照区域相对湿度变化较接近，相对湿度差值为0.66百分点，表明随着临湖距离的增大，湖泊水体的增湿作用逐渐衰减。

3.4 实际算例情景模拟

1.5 m高度处相对湿度和风速分布见图8，相对湿度最大值可达82.30%。根据样线分布和主导风向将研究区域划分为湖泊水体上方、东南部、西北部、东北部和西南部区域。

图7 不同临湖距离处相对湿度日变化规律和研究区域与对照区域日均差值

图8 实际算例1.5 m高度处相对湿度(RH)和风速(v)分布

3.4.1东南部区域

建筑背风面风速为0.6～0.85 m·s-1，高层建筑之间的过道区域风速可达2.20 m·s-1。入口来流受到湖泊周围高层建筑与水气扩散力的双重阻碍作用，衰减较快，水体对该区域增湿作用有限，增湿范围约为100 m。植被区域气流相互影响，形成静风区，风速为0.2～0.35 m·s-1。

3.4.2湖泊水体上方

湖泊水体相当于一个散湿源，水体上方空旷平展，受到太阳辐射加热作用，转化为水蒸气向周围扩散，气流受到上风向建筑的阻碍与分隔作用，形成多股分流吹向湖面，导致水体上方的湿气分布不均匀。整体风速变化范围为0.90～2.23 m·s-1，高风区水气扩散快，相对湿度低，为63.10%～66.45%；低风区水气扩散慢，相对湿度高，为77.50%～78.12%。

3.4.3西北部区域

该区域位于主导风向下风向，建筑少，分布散，气流流动受到阻挡较小，风速为0.48～2.38 m·s-1，影响范围可达500 m。在建筑迎风面，主导气流受到建筑的影响，湿气聚集，相对湿度为63.65%～64.18%。植被区域内部相对湿度偏高，为58.20%～61.35%。

3.4.4东北部区域和西南部区域

区域内部建筑较多，建筑分布形式多样，主要有行列式、围合式和点群式3种布局，对温度的影响作用较复杂。与湖岸呈行列式布局的建筑组团形成明显的通风廊道，风速为1.30～1.85 m·s-1，加强湖泊水气向周围的传输；围合式布局的建筑组团内部气流聚集，风环境较差，风速为0.45～0.65 m·s-1；环状布局的建筑组团会阻断湖泊上方湿冷空气向周围空间的传输，导致冷空气在建筑附近堆积，最终被建筑表面及地面所产生的辐射能量抵消；分布杂乱、无序，建筑间距小，呈点状布局的建筑，其杂乱的分布对湖泊增湿效应存在明显的消极作用。位于西南部水库下方的建筑群内部，水体增湿作用加强，相对湿度为58.55%～60.25%。

3.5 改变单一影响因子情景模拟

结合实际算例进行模拟分析，建筑高度、建筑布局、建筑密度、建筑后退湖岸距离影响湖泊“湿岛效应”的发挥。由于湖泊周围建筑的整体高度低于市区建筑，在设计改变建筑高度因子的模拟中，结合计算机性能将研究区域建筑高度增加10和20 m。位于湖泊水体周边不同区域的建筑排布方式多样，建筑间距存在差异，在设计改变建筑后退湖岸距离和建筑间距因子的模拟中，考虑建筑后退湖岸100、200 m和建筑间距增大2倍的模拟算例。

3.5.1建筑后退湖岸100和200 m

在实际算例模型的基础上，保持其他条件不变，删除临湖100和200 m范围内的建筑，总计87栋和220栋，其他参数设置保持与实际算例一致，网格数量为1 137万和1 048万。建筑后退湖岸100和200 m相对湿度和风速分布见图9～10。由于局部区域水体周边空间被打开，气流流动受到影响，相对湿度呈现不同的变化。建筑后退湖岸100和200 m相对湿度变化见表2。

图9 建筑后退湖岸100 m处相对湿度(RH)和风速(v)分布

图10 建筑后退湖岸200 m处相对湿度(RH)和风速(v)分布

(1)东南部区域。建筑后退湖岸100 m，东南部高层建筑群背风面建筑数量减少，建筑风影区面积减小，风速为0.35～0.45 m·s-1，建筑过道区域风速为2.30 m·s-1，湖泊水体与建筑群之间形成开敞空间，湖陆环流效应增强，相对湿度较实际算例下降1.16百分点。建筑后退湖岸200 m，高层建筑对气流的阻碍减小，气流流动畅通，形成明显风道，风速为0.37～2.31 m·s-1，建筑周围的积湿现象减弱，相对湿度较实际算例下降1.70百分点。

(2)湖泊水体上方。建筑后退湖岸距离增大，上风向区域建筑对气流的阻碍减小，分流作用减弱，湖泊水体上方气流变化随建筑后退距离增大趋于均匀。建筑后退湖岸100 m，风速变化为1.36～2.22 m·s-1，相对湿度较实际算例下降0.30～1.67百分点；建筑后退湖岸200 m，湖泊水体上方风速为1.45～2.35 m·s-1，较实际算例增大0.12～0.55 m·s-1，气流流动增强带走更多的水气，相对湿度较实际算例下降1.20～2.98百分点。

表2 建筑后退湖岸100和200 m相对湿度变化

(3)西北部区域。由于该区域位于主导风下风向，建筑后退距离增大，上风向来流在传输过程中受到的阻碍作用减小，带走更多的湖泊水体蒸发产生的水气，对该区域形成明显的增湿效应。建筑后退湖岸100 m，风速为0.35～2.32 m·s-1，相对湿度增加0.27～0.36百分点，湖泊水体的增湿范围为550～650 m；建筑后退湖岸200 m，风速为0.30～2.25 m·s-1，相对湿度增加0.38～1.40百分点，湖泊水体的增湿作用区域范围可达800 m。

(4)东北部区域和西南部区域。湖泊水体的作用范围有限，区域内部建筑密度大，增大建筑后退距离对气流的流通以及湖岸周围环境改善作用明显，西南部区域部分建筑位于水库下方，建筑后退距离增大的影响大于东北部区域。建筑后退湖岸100 m，风速为0.25～2.18 m·s-1，东北部和西南部相对湿度较实际算例分别增大0.13～0.92百分点和0.77百分点；建筑后退湖岸200 m，湖区周围建筑数量减少相对较多，风速为0.30～2.35 m·s-1，东北部和西南部相对湿度较实际算例分别增大0.43～1.10百分点和1.28～1.44百分点，湖泊水体的增湿效应得到增强。

3.5.2建筑高度增加10和20 m

在实际算例模型的基础上，保持其他因素不变，将研究区域内建筑高度增加10和20 m，模拟参数与实际算例保持一致，网格数量分别为1 316万和1 474万。建筑高度增加10、20 m相对湿度和风速分布见图11～12。由表3可知，研究区域相对湿度整体较实际算例有所下降。

(1)东南部区域。建筑高度增加，入口来流受到的阻碍作用增大，湖泊水体与周围区域的热湿交换作用减弱，水体产生的水气在建筑背风面聚集，最终被地面以及建筑表面的辐射热消耗，区域整体相对湿度降低。建筑高度增加10 m，风速为0.28～2.32 m·s-1，建筑背风面风速减小0.09 m·s-1，高风区分布在建筑过道之间，增大0.12 m·s-1，相对湿度减小0.23～0.30百分点；建筑高度增加20 m，风速为0.20～2.38 m·s-1，低风区风速减小0.17 m·s-1，高风区风速增大0.18 m·s-1，建筑背风区影响范围增大30～50 m，相对湿度较实际算例下降0.65～0.70百分点，湖泊水体的增湿作用减弱。

(2)湖泊水体上方。上风向区域风速减小，建筑对气流的分流作用增强，导致流向湖面上方的气流分布随建筑高度的增加趋向离散化，相对湿度下降。建筑高度增加10 m，风速为1.35～2.15 m·s-1，相对湿度较实际算例降低0.05～0.30百分点；建筑高度增加20 m，风速为1.25～2.10 m·s-1，相对湿度较实际算例下降0.60～0.87百分点。

(3)西北部区域。区域内部建筑少，建筑分布较分散，建筑高度增加导致入口来流强度被削减，对局部区域风速以及相对湿度影响明显。建筑高度增加10 m，风速为0.32～2.22 m·s-1，相对湿度较实际算例下降0.23～0.40百分点；建筑高度增加20 m，风速为0.26～2.12 m·s-1，相对湿度较实际算例下降0.69～0.73百分点，水体增湿范围减小50～100 m。

(4)东北部区域和西南部区域。建筑高度增加，位于主导风迎风面的前排建筑对气流的阻碍作用变大，建筑风影区影响范围扩大，导致建筑群内部气流流通受阻，湿气聚集，温度升高，不利于排汗，形成人体舒适度较差的湿热环境。建筑高度增加10 m，风速为0.20～2.32 m·s-1，高风区分布在建筑群外围以及迎风面前排建筑过道之间；东北部和西南部相对湿度分别下降0.44～0.63百分点和0.11～0.17百分点，西南部由于水库的存在受到的影响相对较小。建筑高度增加20 m，风速为0.18～2.40 m·s-1，高风区风速增加0.20 m·s-1，东北部和西南部相对湿度较实际算例分别降低0.90～1.18百分点和0.28～0.40百分点。

图11 建筑高度增加10 m处相对湿度(RH)和风速(v)分布

图12 建筑高度增加20 m处相对湿度(RH)和风速(v)分布

表3 建筑高度增加10、20 m和建筑间距增大2倍相对湿度变化

3.5.3建筑间距增大2倍

在规划用地面积不变的情况下，建筑密度增大，意味着建筑栋数增多，建筑之间的间距减小，气流流动难以进入建筑群内部，导致建筑背风面面积增大，形成较大的静风区。在不改变计算域大小的情况下，将实际算例模型中建筑之间的间距分别扩大2倍(去除相邻一排建筑)，探究改变建筑间距对湖泊“湿岛效应”的影响程度。建筑间距增大2倍的相对湿度和风速分布见图13。由表3可知，建筑间距增大，气流流动带走更多的热量和水气，湿度分布发生明显变化。

(1)东南部区域。建筑间距增大2倍，建筑群之间形成明显的通风廊道，高层建筑过道之间风速可达2.35～2.42 m·s-1，建筑背风面的风速以及风影区面积减小，风速为0.35～0.55 m·s-1，空旷区域风速为1.90～1.95 m·s-1。风速加快带动气流的流动，空气中水蒸气含量降低，相对湿度较实际算例下降0.59～0.81百分点，影响范围较实际算例减小20～30 m。

(2)湖泊水体上方。建筑间距增大导致研究区域整体气流流动畅通，湖泊上方气流流速加快，风速为1.57～2.25 m·s-1，相对湿度较实际算例降低0.71～1.10百分点。

图13 建筑间距增大2倍处相对湿度(RH)和风速(v)分布

(3)西北部区域。区域建筑少，区域内部建筑间距增大对湖泊“湿岛效应”的影响不明显。由于湖泊周围其他区域气流流动畅通，风速为0.44～2.30 m·s-1，湖泊水体对下风向区域的增湿效应增强，相对湿度较实际算例增大0.41～0.48百分点，影响范围为500～600 m。

(4)东北部区域和西南部区域。由于东北部和西南部区域内建筑数量多、密度大，建筑间距增大2倍打破原有建筑布局，建筑群之间形成明显廊道，有利于通风散热和水蒸气向周围的传输，对湖泊水体的“湿岛效应”具有促进作用。东北部区域风速为0.28～2.42 m·s-1，中高层建筑群之间风速达2.15～2.25 m·s-1，相对湿度增加0.17～0.36百分点；西南部区域风速为0.25～2.25 m·s-1，受上方水库的影响，建筑之间的风环境优于东北部区域，相对湿度较实际算例增大0.48～1.17百分点。

4 结论

通过平行定点实测结合CFD情景模拟交互验证的方法探究了夏季城市近郊湖泊“湿岛效应”的变化规律以及建筑因子对湖泊“湿岛效应”的影响。

(1)整体来说，夏季城市近郊湖泊对周围环境存在“湿岛效应”，增湿强度弱于城市市区，湖泊对周边区域的日均增湿幅度为0.99百分点，最大增湿幅度可达2.02百分点。湖泊“湿岛效应”强度与距湖岸距离呈显著负相关，距湖岸0 m处增湿作用最显著，在距湖岸600 m范围内降湿效应明显，对下风向区域的影响高于上风向和垂直向区域。

(2)CFD情景模拟结果与实测数据之间存在较高的拟合程度，相关系数R=0.895，表明情景模拟结果具有科学性和合理性，可将其作为城市湖泊“冷岛效应”后续模拟的研究工具。

(3)建筑因子是影响湖泊“冷岛效应”发挥的主要影响因素，若改变建筑因子，湖泊“湿岛效应”的分布及空间特征会呈现不同的变化规律。增加建筑高度，影响速度入口气流的传输，导致建筑背风面湿环境变差，临湖周围的建筑高度增加会阻断湖泊与周围环境之间的“湖陆环流”效应；增大建筑后退距离对湖泊水体周边湿热环境的改善作用明显，增大水气向周围区域的传输距离，提高水体周边活动的舒适性；增大建筑间距有利于改善建筑内部风环境质量，提高建筑内部自然通风，减少建筑内部积温，降低建筑内部相对湿度。