城市建筑布局要素对区域热环境影响的ENVI-met模拟与分析——以南京江北新区部分区域为例

张桂欣 刘祎 祝善友

1 南京信息工程大学地理科学学院，南京 210044

2 南京创蓝科技有限公司，南京 211135

3 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院，南京 210044

1 引言

城市化进程的不断加快，改变了城市下垫面类型与空间几何形态。道路走向、建筑布局、下垫面性质等要素影响了到达地面的太阳辐射强度、地表长波辐射、空气对流热交换等过程，从而对局地热环境等城市微气候具有显著影响（Unger, 2004; 吴婕等, 2015）。开展城市规划建设对城市热环境的影响研究，对于保持城市健康可持续发展具有重要指导意义。

在城市尺度上，许多学者利用实地观测、遥感监测、计算机数值模拟等手段，开展了城市规划与建设对城市热环境的影响研究，其中城市绿地、水体等地表类型面积与布局变化的影响研究较为常见，研究结果总体表明绿地增加与水体恢复会降低局地气温与热岛强度，而且热环境改善效果与绿地、水体布局密切相关（苗世光等, 2013; 王晓云等, 2018;耿红凯等, 2020; McRae et al., 2020）。

在小区尺度上，相对于城市尺度，能够更加详细地分析居住区规划要素改变对区域热环境的影响。典型研究例如，Chen et al.（2004）对深圳某住宅建筑室外热环境进行数值模拟，发现绿化对热环境有一定改善作用，同时建筑形态、规划布局改变均可影响热环境状况；王伟武和张雍雍（2010）将植被指数、地表反照率、建筑密度、建筑高度、容积率与地表温度进行回归分析，发现植被指数与地表温度相关性最高，对温度的影响程度大于建筑密度等其他要素；薛思寒等（2018）研究发现通过调整建筑密度、街道布局形式等空间围合度参数，可以对热环境有不同程度的调节；殷实等（2019）研究表明建筑物密集布局会导致街道通风环境较差，但密集布局所形成的大高宽比街道又起到了良好遮阳效果；Shareef and Abu-Hijleh（2020）利用ENVI-met模拟了迪拜某区域的建筑物方向和高度改变对气温的影响，结果表明西北—东南方向的建筑物高度增加可以使气温下降1.1°C。

综合分析国内外研究成果可以发现，在现场观测基础上，利用计算机数值模拟技术开展城市规划建设对城市热环境影响的定量分析已成为研究热点。在微气候影响机制的模拟研究中，探讨建筑物方位与材料、绿化、水体等影响因素的研究较多，而考虑城市空间几何形态有关的建筑物高度及其布局的研究相对较少。从城市建设用地来看，绿地与水体可用于规划布局的面积毕竟有限，调整街道或建筑布局形式已成为改善城市热环境的重要方式（王若晨等, 2020）。因此有关城市建筑布局要素对局地热环境影响的研究需要进一步加强。

本研究采用微气候模拟软件ENVI-met，选择江北新区顶山街道规划前后变化较大的某小尺度局部区域作为试验区，以2013 年8 月8 日南京出现的一次高温天气为示例日期，在开展现状真实场景的气温空间分布模拟基础上，以拟规划建设的一个二类居住用地区域为例，通过设计不同详细规划方案，分别探讨建筑物高度与建筑间距之比（H/W）、建筑布局变化对居住小区热环境的影响，以期为城市规划布局策略提供参考。

2 研究区与数据

2.1 研究区

选择南京市江北新区顶山街道的局部区域作为真实场景，开展ENVI-met 模式模拟研究，评估ENVI-met 模拟区域热环境的合理性。顶山街道位于江北新区核心区，南临长江，北枕老山，区域面积62.8 km2。真实场景模拟区域面积为4.93 km2，图1 给出了2011 年3 月14 日获取的GeoEye-1 真彩色合成图像，土地覆盖类型包括道路、低矮建筑物、农田、绿化等自然下垫面，区域内布设了顶山自动气象站。

在《南京江北新区总体规划（2014-2030 年）》中，该区域农田多被改造为城市用地，包括商业用地、二类居住用地、文化设施用地、科技研发用地、娱乐康体用地等，规划前后下垫面类型变化较大。根据《南京江北新区总体规划（2014-2030 年）》，选择拟规划建设的某个二类居住用地区域，参考城市总体规划规范，在满足居住小区规划控制指标的前提下，设计不同的详细规划方案作为规划场景，开展建筑高度—间距比（H/W）、建筑布局等参数改变对热环境影响的模拟研究。

2.2 研究数据

（1）气象站观测数据

收集江北新区顶山国家自动气象站的2013 年8 月8 日08:00（北京时间，下同）至8 月9 日08:00逐小时气象观测数据，包括气温、相对湿度、露点以及瞬时风速等，用于城市热环境ENVI-met 数值模拟计算的边界条件，以及模拟结果精度的评估。

（2）建筑空间分布数据

建筑空间分布数据是由城市数据团提供。城市数据团是上海脉策数据科技有限公司旗下的原创数据媒体，在国家信息中心发布的《2017 中国大数据发展报告》中，排名进入大数据领域前十。城市数据团可提供用于城市研究的各种高精度数据，其中建筑空间分布数据包含建筑物位置、轮廓与层数信息，数据格式为shp，坐标系为WGS-84。将城市建筑分布数据与卫星影像进行对比，发现建筑物位置、轮廓与卫星影像高度重合，而且建筑层数与实地调查结果也非常一致，这说明建筑分布数据的准确性较高。研究中设定建筑物每层高度为3 m，利用建筑层数乘以楼层高度，得到建筑物高度数据。采用Vertex 激光测距仪的激光测量方式，随机测量15 栋建筑物高度，测量时保持仪器与目标建筑物之间水平距离在20 m 以内，每栋建筑物测量3 次，取平均值作为最终高度，用于验证城市数据团提供的建筑物数据精度，结果表明根据楼层数据得出的建筑物高度均方根误差为2.8 m。

3 研究方法

3.1 ENVI-met 微气候模式模拟

ENVI-met 是由Bruse 和Fleer 基于流体力学和热力学理论开发的城市微气候模拟软件（Bruse and Fleer, 1998），用于模拟城市小尺度范围地表、建筑、植被与大气之间的相互作用，被广泛用于城市微 气 候 模 拟 研 究（Chow et al., 2011; 秦 文 翠 等,2015; 祝善友等, 2017; 卢薪升和杨鑫, 2018; 岳小智等, 2018; McRae et al., 2020; Shareef and Abu-Hijleh,2020）。

ENVI-met 模拟水平范围为0.1～2.5 km，空间分辨率≤10 m，时间步长≤10 s。模式采用一维边界模型计算大气边界层过程，三维主模型下方为自由出流，顶部为强迫边界，即将一维边界模型在高度z 处的计算结果直接赋给三维模型的顶部网格。主模型区域包含土壤、植被、大气、建筑模型。本文使用的是ENVI-met 4.0 版本。

在真实场景下，选取顶山街道部分区域利用ENVI-met 模式模拟区域微气候。模式相关参数设置如下：利用2011 年3 月14 日成像的GeoEye-1卫星影像（图1），通过目视解译方法得到该区域的下垫面土地利用类型数据；设置模拟区域网格数目在x、y、z方向上分别为222、222、25，网格水平、垂直方向的空间分辨率分别为10 m、4 m，模拟时段为2013 年8 月8 日09:00 至9 日08:00，共计24 h；三维主模型区域外侧设置5 个由沥青路面及混凝土路面交替排列的嵌套网格，模拟区域包含建筑物、植被、农田和街道等多种类型，边界模型选择强迫式。

在规划场景下，根据《南京江北新区总体规划（2014-2030 年）》，选择拟规划建设的某个二类居住用地区域，参考相关规划规范与标准，设置不同的建筑H/W以及建筑布局形式，开展不同规划场景的ENVI-met 模拟与对比分析。为确保不同试验方案模拟结果之间的可比性，在ENVI-met 模式参数设置时，根据居住小区大小，将规划场景所有模拟试验的网格数目在x、y、z方向上分别为设置为119、106、25，其他输入参数与真实场景相同。

3.2 规划场景下建筑布局参数设置

研究区属冬冷夏热建筑气候区划，根据居民居住区的分级控制规模特点，选择小区作为研究基本单元。《南京江北新区总体规划（2014-2030 年）》仅规定了用地类型，未给出详细的建筑物及其分布规划数据。根据城市详细规划设计（段汉明等,2016）与城市居住区规划设计标准（GB 50180-2018），参考居住区用地平衡控制指标、人均居住用地控制指标、住宅建筑净密度最大值的控制指标、住宅容积率最大值控制指标、住宅建筑间距指标、住宅建筑层数、住宅建筑空间高宽比、住宅小区道路分级、居住区内公共绿地指标及各级绿地设置要求等方面，通过改变建筑物高度与建筑间距的比值（H/W）、建筑布局形式两个参数，模拟分析建筑布局要素变化对区域热环境的影响。

（1）不同建筑H/W参数设置

为了研究居住小区建筑H/W值改变对区域热环境的影响，设计了3 组不同的H/W对比试验。建筑间距W设定为满足最高建筑日照间距的最小值，通过改变建筑高度H以控制H/W值，气象背景条件、道路、植被分布及小区周边环境设置等参数均保持不变。在居住小区建筑方式中，行列式对区域热环境影响的负面作用相对较小（乐地,2012），因此试验建模中所有建筑按行列式排列，各试验三维建模如图2 所示。

（2）不同建筑布局形式设置

建筑布局形式是指建筑单体与建筑组团不同的排列组合方式，会对区域内空气流动产生阻碍或促进作用，并直接影响地块所接收的太阳辐射与通风环境，进而影响区域热环境。根据常见的居住小区建筑布局形式，本研究设计了3 种不同居住小区建筑布局形式，分别为片块式、围合式及轴线式，其ENVI-met 三维建模如图3 所示，其他规划控制指标均保持相同。

图3 （a）片块式、（b）围合式、（c）轴线式建筑布局三维建模（灰色为建筑；绿色为植被；白色为硬质地面）Fig. 3 3D models for different building layouts: (a) Block type; (b) enclosed type; (c) axial type. Gray: building, Green: Vegetation, White:impervious hard ground

4 结果与分析

4.1 ENVI-met 模拟气温精度分析

以顶山自动气象站观测气温作为标准，图4 给出了ENVI-met 模拟气温与观测气温之间的对比。根据图4a，ENVI-met 模拟气温与实测气温之间的日变化趋势相似，总体上来看模式模拟值略高于实测值，在夜间时段（19:00 至23:00）模拟误差相对较大；由图4b 可知，模拟气温与观测气温之间的相关性较高，相关系数r为0.96（p＜0.001），模拟气温的均方根误差为1.26°C，这表明ENVI-met微气候模式能够以较高精度模拟气温时间变化，可将模式模拟结果用于开展建筑布局要素对区域热环境的影响研究。

图4 2013 年8 月8 日08:00 至8 月9 日08:00 顶山自动气象站观测气温与ENVI-met 模拟气温对比：（a） 24 h 气温变化曲线对比；（b）模拟气温与观测气温散点图Fig. 4 Air temperature comparison between station observation and ENVI-met model simulation during the period of 0800 LST 8 August to 0800 LST 9 August 2013: (a) Comparison of 24-h temperature variance curves; (b) scatter diagram between the simulated and observed air temperatures

4.2 建筑H/W 变化对区域热环境影响分析

以2013 年8 月8 日08:00、14:00 及22:00 为例，分别对应于气温开始升高、达到最高值、接近最低值的3 个时刻，针对规划场景为1190 m ×1060 m 大小的区域，对比分析3 种不同H/W情况下的2 m 高度气温空间分布模拟结果。在ENVI-met模拟风速的相关研究中，王振（2008）利用武汉宝成路街区的室外实测风速作为参考，发现夏季07:00 至19:00 时段不同测点的风速模拟平均误差不超过0.2 m/s；Krüger et al. （2011）研究表明，当模式输入风速小于2 m/s 和时，模拟风速与实测值吻合较好（R2=0.80），当输入风速大于2 m/s 时，模拟值偏高（R2=0.80）。这些相关研究说明了ENVI-met 模式模拟风速的空间分布合理性，本文在不同建筑布局要素对热环境影响分析中，采用了ENVI-met 模式模拟的14:00 时风速辅助分析气温空间分布差异。

在08:00（图5），H/W为0.7 的情况下，区域整体气温偏高，平均气温为31.66°C，分别较H/W为1.4、2.8 的 情 况 高0.15°C 和0.27°C。在14:00（图6），H/W为0.7 的模拟气温进一步升高，平均气温达到36.19°C，最高气温达38.13°C；H/W为2.8 的气温最低，与H/W为1.4 的平均气温分别为35.89°C 和35.63°C。在08:00 和14:00，区域气温都呈现出西南向东北方向逐渐下降的特点，西南区域的气温差异更为明显，且硬质地面上方的气温最高，主要是因为白天气温随时间变化与太阳辐射、空气的流动等因素有关。在平坦空旷地区，太阳辐射到达地面被反射或吸收后经长波辐射传播回空气中，使空气温度上升，而随着H/W的增加，建筑物高度增大，遮挡了到达地面的部分太阳直接辐射，使得建筑阴影下的近地表气温明显低于光照区域。

图5 2013 年8 月8 日08:00 顶山气象站2 m 高度气温空间分布：（a）H/W=0.7；（b）H/W=1.4；（c）H/W=2.8Fig. 5 Air temperature distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 0800 LST 8 August 2013: (a) H/W=0.7; (b) H/W=1.4;(c) H/W=2.8

根据14:00 2 m 高度的风速空间分布（图7），在不同H/W情况下，与西南风向垂直的小区外围主干道路风速较低，风速由西南向东北方向逐渐降低。对比不同H/W情况下的模拟风速，H/W为1.4 的情况下风速较高，最大值达4.35 m/s，出现在居住小区西南组团区域（图7b 白圈区域），风吹至建筑墙面向下方偏转，与水平方向气流在建筑侧面形成涡旋，在迎风面形成下行气流，在背风面形成上升气流，与阴影区结合形成低温舒适区（图6b）。随着H/W从1.4 增大到2.8，建筑物与道路形成了“城市峡谷”，建筑物对风的阻碍作用增加，通风能力减弱，风速下降。

图6 2013 年8 月8 日14:00 顶山气象站2 m 高度气温空间分布：（a）H/W=0.7；（b）H/W=1.4；（c）H/W=2.8Fig. 6 Air temperature distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 1400 LST 8 August 2013: (a) H/W=0.7; (b) H/W=1.4;(c) H/W=2.8

图7 2013 年8 月8 日14:00 顶山气象站2 m 高度风速分布：（a）H/W=0.7；（b）H/W=1.4；（c）H/W=2.8Fig. 7 Wind speed distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 1400 LST 8 August 2013: (a) H/W=0.7; (b) H/W=1.4;(c) H/W=2.8

在22:00（图8），H/W为0.7、1.4 和2.8 情况下的平均气温分别为32.69°C、32.56°C 和32.48°C，H/W为0.7 时的平均气温最高。在这3 种情况下，气温随着西南方向的小区边缘向东北方向的小区内部逐渐升高，其原因是风速较小情况下的地表长波辐射是夜间散热主要方式，小区内部天空开阔度较小，建筑物阻碍了长波辐射散失，导致热量积聚，气温下降幅度较小。H/W较大情况下，夜间虽然散热能力较弱，但由于白天地面吸收热量较少，气温并不高于H/W较小的情况。

图8 2013 年8 月8 日22:00 顶山气象站2 m 高度气温空间分布：（a）H/W=0.7；（b）H/W=1.4；（c）H/W=2.8Fig. 8 Air temperature distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 2200 LST 8 August 2013: (a) H/W=0.7; (b) H/W=1.4;(c) H/W=2.8

综合上述分析，结合居住小区建筑H/W规划控制指标，适当降低城市建筑容积率、合理布置高层建筑群，可在一定程度上降低夏季气温。已有研究也证实，在炎热气候区，通过增加H/W能够产生所需要的阴影区域，从而使气温下降（Andreou,2014; Shareef and Abu-Hijleh, 2020），H/W大 于2可以有效改善居住区夏季热环境（Ali-Toudert and Mayer, 2006）。

4.3 建筑布局变化对区域热环境影响分析

类似地，以08:00、14:00 及22:00 为例，针对规划场景为1190 m × 1060 m 大小的区域，对比分析3 种不同建筑规划布局形式下的2 m 高度气温空间分布模拟结果。

在08:00（图9），片块式、围合式与轴线式布局模拟气温平均值相差不大，分别为31.39°C、31.37°C 和31.31°C。从空间分布来看，片块式布局东南建筑群大多与主导风向垂直，高低错落，分布方式不规则，使得夏季风被阻滞，空气流动性降低，导致气温升高（图9a 白圈区域）。片块式建筑布局的整体气温呈现西北低、东南高的变化趋势，中心组团大面积绿地区域气温较低。围合式布局的整体气温偏低，迎风面采用点群式建筑布局，使得空气顺利流通进入小区，外围高层建筑对太阳辐射的遮挡作用降低了附近区域气温。轴线式除与西南风向垂直的主干道路气温较高以外，其它区域气温均较低。

图9 2013 年8 月8 日08:00 顶山气象站2 m 高度气温空间分布：（a）片块式；（b）围合式；（c）轴线式Fig. 9 Air temperature distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 0800 LST 8 August 2013:(a) block type; (b) enclosed type;(c) axial type

在14:00，综合分析2 m 高度的气温（图10）与风速空间分布（图11），3 种不同建筑布局情况下的气温与风速分布差异明显，在高层建筑的阴影区域因直接太阳辐射被部分遮挡而形成了低温区。在片块式布局中，道路曲折，建筑高低错落，风进入内部区域的阻力较大，风速最小值低至0.02 m/s，出现在与风向垂直的建筑区及高层建筑区。片块式东南组团高层建筑群区域的内部空气流动使得不同层气温进行交换，对周围气温产生影响，出现了小面积风速较高区域，其他被道路分隔的建筑片块区，风速均较低。西南组团多为低层建筑，风速接受阻力较小，到达较为空旷的绿地区后风速明显增大，最高达到了2.4 m/s，绿地集中区域在良好的通风条件下气温较低。对比图10a 和图11a 可以发现，片块式布局情况下风速较高区域，如西北组团内部、中间绿化区域、东南组团内部，气温相对偏低。

图10 2013 年8 月8 日14:00 顶山气象站2 m 高度气温空间分布：（a）片块式；（b）围合式；（c）轴线式Fig. 10 Air temperature distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 1400 LST 8 August 2013: (a) block type; (b) enclosed type; (c) axial type

在3 种不同建筑布局规划中，围合式平均气温最高，达35.72°C。围合式布局形式中的路网较为稠密且分布不规则，外围高层建筑较多。居住小区入口设置在主导风来向，并以散点式布置中低层建筑，入口主干道风速达到2 m/s，其他支路风速较小，整体分布较为均匀，气流在围合建筑前形成漩涡，低风速区与气温分布的高值区域吻合。在整体上，对比分析图10b 和图11b，围合式布局的气温与风速呈现出了西南向东北逐渐降低的规律，主要原因是建筑物之间形成的路网方向与西南风向一致，流动较为通畅的空气影响了区域不同位置的气温差异。

图11 2013 年8 月8 日14:00 顶山气象站2 m 风速分布：（a）片块式；（b）围合式；（c）轴线式Fig. 11 Wind speed distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 1400 LST 8 August 2013: (a) block type; (b) enclosed type;(c) axial type

轴线式建筑布局较为规整，两条主干道路垂直交叉，西南—东北方向主干道路的风速较大，最大超过了4 m/s，模拟气温与围合式布局类似，大致呈现出西南高东北低的分布趋势。东南—西北方向主干道被高层建筑围挡，风速较低。气流遇到第一排建筑物被迫向上抬升，建筑物两侧周边形成的空气流动向后排建筑物移动，后排建筑物区域特别是距离空旷道路较远的位置处于弱气流区，风速较低。

在22:00，片块式布局的东南组团气温偏高（图12a 白圈区域），主要是因为该区域建筑较高、天空开阔度较小，地表长波辐射热量散失较慢，气温下降幅度较小。围合式布局的内部建筑局部气温高于32°C（图12b 白圈区域），无大面积高温区。相比之下，轴线式高温区面积较大，东北建筑组团模拟气温均较高，许多区域超过了33°C，气温最大值与最小值相差0.86°C，主要是因为建筑布局方向与风向垂直，阻碍了风的有效流动，热量散失速度较慢，气温较高。

图12 2013 年8 月8 日22:00 顶山气象站2 m 高度气温空间分布：（a）片块式；（b）围合式；（c）轴线式Fig. 12 Air temperature distribution Dingshan meteorological station at the height of 2 m at 2200 LST 8 August 2013: (a) block type; (b) enclosed type; (c) axial type

综合上述模拟分析，在考虑建筑物布局规划时，为了改善区域热环境，可以在小区主导风向入口附近设置低矮建筑，以形成更好的通风条件，提高热量运移与流通速度；与主导风向垂直的建筑采用散点式布局，并使主干道路与主导风向形成一定角度，在主干道交叉路口处，利用绿化、水体景观等代替低矮建筑，以增大通风断面，使主导风向的空气顺利进入垂直向道路。

5 结论

在南京江北新区顶山街道某区域真实场景的ENVI-met 微气候模拟基础上，改变居住小区建筑物高度与间距比（H/W）、建筑布局形式，模拟分析了建筑布局改变对区域热环境的影响。通过研究，得出如下结论：

（1）在真实场景下，ENVI-met 模式能够准确模拟2 m 高度气温，模拟气温与实测值相关系数为0.96，为后续开展建筑要素改变对区域热环境的影响模拟奠定了基础。

（2）H/W值可在一定程度上影响区域热环境，适当增加H/W可在一定程度上降低夏季气温。在模拟的3 种H/W情况中，平均气温在H/W为0.7时最高，在H/W为2.8 时最低，风速在H/W为1.4 时达到最大，综合分析气温与风速的时空分布，H/W为1.4 时的热环境更为舒适。

（3）建筑布局形式对区域热环境具有重要影响。片块式布局各片块间相互独立，热环境变化与各组团布局形式有关；在3 种建筑布局形式中，围合式布局的气温相对较低，但其布局形式会对风速产生一定阻碍作用；轴线式布局中与风向垂直的主干道风速较大，但整体气温相对偏高，夜间热岛效应较强。

（4）居住小区中建筑与道路形成的“峡谷”形态对区域热环境起着自然调节作用，不同的H/W、建筑布局形式直接影响着空气温度与风速，建筑物的合理布局对缓解城市热岛效应具有重要意义。

本文以一个居住小区24 h 气温的逐时空间分布模拟与分析为例，重点从定性角度讨论了建筑布局要素改变对热环境的影响，而有关不同季节、不同气象条件下的热环境时空分布特征模拟以及不同建筑要素构成的区域空间几何形态、绿化面积与分布、地表通风潜力等因素对局地热环境的定量影响分析，需要在观测数据验证基础上深入开展研究。