复杂周边建筑下高层建筑风环境模拟分析及评估研究

李 炯

（广东省建设工程质量安全检测总站有限公司 广州 510500）

0 引言

随着我国城市化发展进程的不断加快，超大城市的人口数量也不断增加，进而高层建筑的发展成为解决未来城市人口爆发的重要条件，大量密集的建筑群不仅改变了城市的地貌和天际线，也使得建筑与城市物理环境之间存在不可调和的冲突［1-2］。建筑间距的变化会使外部空旷区域进入的气流加速进而产生巷道风，而巷道风与高层表面的下行风叠加重合又会导致气流的紊乱，从而影响区域内行人风环境的舒适性和安全性［3-5］。

为改善城市中心区风环境，提高复杂周边建筑下高层建筑区域居住的舒适度，有必要从宏观的角度对高层建筑群区域的风环境进行分析及评估［6-11］，以此改善行人风环境舒适性和安全性。

1 风环境数值模拟的建立

本文将以某城市中旬城区密集建筑区域一栋高层建筑为研究对象，结合CFD 模拟软件进行复杂周边建筑下高层建筑行人风环境分析。该项目包含一栋塔楼、一栋裙楼，其中塔楼建筑高度为150 m，塔楼平面呈现三角形，在塔楼近地面区域及塔楼上部区域均存在行人活动区域，塔楼建筑平面如图1所示。

图1 塔楼建筑平立面示意图Fig.1 Plan and Elevation Diagram of Tower Building （mm）

1.1 风环境物理模型的建立

依据建筑模型图和周边建筑实际分布进行风环境计算建模，在前处理软件中建立主体建筑几何模型。为了保证后续网格划分的可行性，几何建模时在不影响数值模拟结果的前提下，对建筑局部构件等进行了简化处理，简化后的建筑物模型分别如图2 所示。在计算过程中建立了全尺度模型，计算域总尺寸为1 500 m× 1 000 m×450 m（分别对应x、y、z轴）。同时对模型进行计算网格划分。

图2 复杂周边高层建筑模型Fig.2 Complex Surrounding High-rise Building Models

结构化网格的网格质量及网格数量较非结构网格好，故本文将计算域划分为内外两部分，采用混合网格技术。在靠近建筑形体较为复杂的部分采用尺寸较小的非结构化网格，而在入口及交界面处采用较大尺寸的网格，中间运用前处理软件实现由密到疏的过渡，得到了质量较好的非结构化网格；在远离建筑物的外部采用结构化网格；最后将两部分网格进行组合，形成混合网格划分。模型的总网格数约为830万，网格划分示意如图3所示。

图3 复杂周边高层建筑网格划分Fig.3 Grid division of Complex Surrounding High-rise Buildings

1.2 风环境CFD模拟

本项目采用基于时间平均的雷诺均值方程（RANS）模型，该模型是适用最广泛的RNGk-ε双方程湍流模型。入口定义为速度入口（velocity-inlet），其入口风速为10；出口定义为完全发展出流边界条件（out-flow）；流体域顶部和两侧定义为自由滑移的壁面条件；建筑物表面和地面定义为无滑移的壁面条件。

采用耦合式求解器（Coupled）。在数值模拟中模拟间隔角度为22.5°，具体风向角示意图如图4所示。

图4 风环境风向图Fig.4 Wind Direction Map of Wind Environment

2 风环境数值模拟结果分析

为定量分析复杂周边下高层建筑风环境结果，基于建筑高度，将高层建筑划分4 个区域：近地面区域、裙楼顶部区域、高空泳池区域和塔楼顶部区域，同时设定56个监测点，具体监测点平面位置如图5所示。

图5 风环境监测点平面位置示意图Fig.5 Schematic Diagram of the Plane Location of Wind Environment Monitoring Points

提取4 个区域各监测点在16 个风向角下的最大风速值（见图6～图7），由图8可得，受到周边建筑遮挡效应的影响，17 个监测点的最大风速值低于10 m/s；39 个监测点的最大风速值超过10 m/s，占比达到70%，其中最大风速出现在157.5°风向下21 号点，达到26.5 m/s，结合图6⒣分析，主要由气流在裙楼拐角处发生分离导致。 由此表明在复杂周边建筑的干扰会增加目标建筑行人区域的风速。

图6 近地面区域速度云图Fig.6 Near Ground Velocity Cloud Map （m/s）

图7 塔楼顶部区域速度云图Fig.7 Velocity Cloud Diagram of the Top Area of the Tower （m/s）

图8 各区域不同风向下最大风速Fig.8 Maximum Wind Speed under different Wind Directions in Different Regions

挑选建筑典型区域监测点1#、4#、11#、30#、50#、54#作为分析对象。同时，为定量研究复杂周边下高层建筑对行人的影响，采用行人高度处的风速比作为研究指标。基于模拟分析结果，绘制典型6个监测点在16个风向角下风速比变化趋势图，如图9所示。

图9 各区域不同风向下最大风速比Fig.9 Maximum Wind Speed Ratio under Different Wind Directions in Different Regions

结合图9分析可得，在城市复杂周边干扰下，建筑不同区域的风速比随风向变化有较大差异，整体风速比的变化范围为0.02～2.65，以157.5°风向为例，塔楼前门1#点风速比为1.52；建筑拐角处4#点和地面广场30#点由于气流分离加速，其风速比分别为2.27 和1.77；塔楼和裙楼连接处11#点由于狭缝效应，风速比达到2.65；裙楼屋顶50#点和高空泳池54#点的风速比分别为0.65、0.18。

通过对比建筑不同区域风速随风向变化图表，在同一行人高度下，塔楼前门、建筑拐角、塔裙楼连接处和地面广场等近地面区域风速比整体随风向变化趋势较为接近，风速比大值区域出现在90°～225°处；不同建筑高度下的裙楼顶部和高空泳池区域风速比随风向变化与近地面区域有较大差异。

3 风环境数值模拟结果评估

基于目标建筑所在地气象站近20 年历史测风资料统计，建筑所在地年平均风速为2.17 m/s，出现概率最大的风向为东北向（NE），其次为西南向（SW），出现概率分别为16.1%和16.0%，同时绘制累年日最大风速风向玫瑰图，如图10所示

图10 累年日最大风速风向玫瑰图Fig.10 Rose Chart of Daily Maximum Wind Speed and Direction over the Years

结合建筑所在地累年日最大风速和前文所分析建筑各区域监测点的风速比，对各监测点进行风环境舒适性评估。风环境评估基于日最大风速的年超越次数进行，舒适度分类如表1所示。

表1 风环境的舒适度分类Tab.1 Comfort Classification of Wind Environment

结合行人高度处风环境评估准则，统计4 各区域共56 个监测点在不同最大风速下的年超越次数（见图11），4 个监测点（3#、4#、11#、39#）在3.6 m/s 和5.4 m/s的最大风速年超越次数大于52 次，判定为舒适度Ⅲ类，且该监测点的环境类别适用于表1 中场景，行人在该区域行走的风环境整体感觉较好；11 个监测点（2#、10#、12#、13#、16#、21#、23#、25#、28#、38#、45#）在在3.6 m/s 或5.4 m/s 的最大风速年超越次数大于52 次和12 次，判定为舒适度Ⅱ类，且该监测点的环境类别适用于表1 中场景，行人在该区域行走的风环境整体感觉良好；其余41 个监测点均满足Ⅰ类舒适度判定标准，行人在该区域行走的风环境整体感觉舒适。

图11 不同最大风速下的年超越次数Fig.11 Annual Exceedance Frequency under Different Maximum Wind Speeds

综上分析，在在城市复杂周边干扰下，本目标建筑各区域的行人风环境舒适性整体满足评估准则，行人在该区域行走不会产生风环境不适感。

4 结论

通过建立复杂周边建筑下高层建筑数值分析模型，对行人区域风环境进行研究分析及评估，得到以下结论：

⑴复杂建筑的干扰会明显增加目标建筑大部分区域行人区域的风速，特别是在建筑造型突变处，其风速增大倍率达到两倍以上。

⑵受周边建筑影响，同一高度下，目标建筑行人区域的风速比随风向变化趋势较为一致，不同高度处风速比随风向变化趋势有较大差别。

⑶针对本文特定研究对象，目标高层建筑在复杂周边情况下，各区域的行人风环境舒适度均满足评价准则，整体上有较好的舒适性。