綠地對居住區熱環境的改善效果研究

曹利娟，楊英寶，張寧寧，柳小濤

（1.河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 210098）

綠地對居住區熱環境的改善效果研究

曹利娟1，楊英寶1，張寧寧1，柳小濤1

（1.河海大學 地球科學與工程學院，江蘇 南京 210098）

以城市居住區為研究對象，運用微氣候模型ENVI—met的流體模擬手段分析綠地對居住區熱環境的改善效果，并與實測數據進行對比。在驗證模擬結果可靠性的基礎上，設計幾種改善方案進行模擬對比。結果表明，改變綠化類型、增加綠化面積和屋頂綠化，對居住區熱環境具有不同的改善效果。

居住區熱環境；綠地；模擬；ENVI-met

大規模的生產改造引發的城市污染、熱島等環境問題，給城市居民的生活質量和身體健康帶來嚴重威脅。其中，城市熱島不僅會增加城市能源消耗，還會導致地球海平面上升，對城市居民的生活產生諸多不利影響[1]。有數據表明，夏季城市溫度每升高1 ℃，降溫能耗就要增加2%～4%[2]。

綠地是改善城市熱環境的主要手段之一[3-5]。袁偉紅等研究表明，綠化覆蓋率高于47．5%時，能保證城市具有最佳的熱島效應值[6]。高峻等指出，綠化覆蓋率低于40%時，綠地的內部結構和空間布局對周圍環境溫度的影響尤為重要[7]。劉艷紅等對城市中5類常見的綠地空間格局進行模擬，得出楔狀格局具有較好的熱環境效應，而環狀格局最弱[8]。就不同綠化類型，陳宏等認為建筑外壁綠化對于降低建筑物外壁表面溫度、室外空氣溫度以及平均輻射溫度有著積極的影響[9]。Pompeii II就綠色屋頂對整個城市熱環境的影響進行了研究，得出綠色屋頂可以使室內外溫度分別降低1．77 ℃和0．24 ℃[10]。關于城市綠地的研究很多，但關于綠地對居住區熱環境影響的研究卻比較少。

本文以城市居住區為研究對象，結合LiDAR數據和CFD模擬手段，就綠化面積、類型和屋頂綠化進行方案設計和模擬，揭示居住區不同綠地因子對小區熱環境的影響方式、強度與空間差異，實驗結果將對居住區規劃起到指導作用。

1 研究方法

本文采用基于計算流體動力學（computational fluid dynamics，CFD）原理設計的ENVI-met軟件進行綠地對城市居住區溫度影響的研究。本文的研究思路如下：①從LiDAR數據中獲取居住區建筑物的高度，這是在微氣候軟件ENVI-met建立三維物理模型時重要的輸入參數；以高分辨率航空影像作為底圖，結合實地調研，導入到微氣候軟件ENVI-met中建立真實的居住區三維模型。②利用實測數據與模擬結果進行驗證，并對輸入參數進行調整，找出適合該研究區的參數條件，驗證模型模擬精度。

在小區一定綠化面積的基礎上，從綠化面積、類型、和屋頂綠化等方面設計不同的模擬方案，分析綠地面積、類型和屋頂綠化對熱環境的定量影響，探討最適合該居住區的改善方式。技術路線如圖1。

圖1 本文技術路線

1.1 研究區概況

丹佛小鎮位于南京江寧開發區，坐落于金智路東側，總建筑面積12．8 hm2，占地面積8 hm2，由10多棟小高層組成。該住宅區樓房是典型的中高層建筑，內部建筑多為住房，其中有一個幼兒園、一個菜市場；研究區南部為高層住宅，東部為密集的低層住區。研究區綠化多以低矮的草坪為主，灌木很少，高大植株也比較少。研究區的東南角空地為裸露地表，沒有水體景觀。研究區LiDAR圖與三維模型圖如圖2。

圖2 研究區域

1.2 模型校正

為了對微氣候模型ENVI-met進行可靠性驗證，必須結合現場實測數據。本次觀測時間為2013-06-12 10：00～2013-06-13 12：00，每隔1 h讀取一次數據，觀測項目包括1．5 m高度的大氣溫度、相對濕度，2 m高度的風速。以10：00的觀測數據及收集的氣象數據作為初始參數，對區域進行微氣候模擬，并且按照實際觀測點的分布，在模型中所對應的位置設置監視器，記錄該點不同高度在時間維度上的模擬數據。在區域設置7個實際觀測點，涵蓋建筑物外圍、道路、2棟建筑物之間、空曠地區、草地等有代表性的地點。

1.2.1 參數設計

由于軟件中原始參數默認值并不適合本研究區域，要結合實際情況對參數作一些修正，如表1。

表1 模型的默認參數值與修正參數值

1.2.2 修正后模型模擬結果與實測分析

利用校正后的輸入參數對研究區進行模擬，7個監測點在13日12時的實測溫度與模擬溫度對比如圖3。

從圖3得出，對軟件默認參數進行修正之后，運用ENVI-met軟件進行模擬的結果與實測值平均溫差0．447 K，相關系數達0．952。由于其他氣象因素的影響，使監測點的模擬結果與實測結果有一些小的差距。

圖3 監測點實測溫度與模擬溫度對比

1.3 方案設計和模擬

在小區一定綠化面積的基礎上，本文設計3種模擬方案：①在已有的一定綠化面積的基礎上，用落葉樹、灌木和草地代替綠化現狀進行模擬，對比分析相同面積的不同綠化類型對小區熱環境的定量影響。②在綠化現狀周圍增加一定面積的不同綠化類型，對比分析增加相同面積的不同綠化類型對小區熱環境的定量影響。③分別用草地和灌木對小區的樓房進行100%屋頂綠化，分析屋頂綠化對小區熱環境的影響，具體方案如表2。

2 實驗結果和分析

2.1 不同方案模擬結果

運用校正后的模型對表2各方案進行26 h的模擬，模擬時間從2013-06-12 10：00～2013-06-12 12：00，分析對比7個監測點在12時的空氣溫度分布。

圖4 不同方案溫度模擬對比圖

從圖4可以看出，用落葉樹代替綠化現狀和在現狀基礎上增加10%的樹木溫度改善效果較明顯，用灌木代替綠化現狀和增加10%的灌木這2種方案的改善效果次之，而用草地代替綠化現狀、增加10%草地和進行100%屋頂綠化對于溫度的改善幾乎沒有影響。不同綠化方案對環境改善的定量效果如表3。

表2 方案設計

表3 不同綠化方案對熱環境的定量改善效果

增加綠地面積、改變綠化類型、進行屋頂綠化等對小區的熱環境都有改善作用，但它們有著量的區別。綠化現狀大都是草地，所以在草坪周圍增加10%的草地對于小區的溫度幾乎沒有影響。增加同等面積的樹木，小區溫度平均降低了0．85 K，其中3號監測點的平均溫度降低了1．3 K。而增加10%的灌木時，改善效果只有0．24 K，不及樹木明顯，說明在原有綠化基礎上增加與現狀不同的綠化類型，即混合綠化類型可以有效改善小區熱環境。樹木由于加快了高空中的氣體流動，且在地表形成較多的陰影區，使得改善效果比低矮的灌木更明顯。分別用草地和灌木對小區所有樓房進行100%屋頂綠化實驗，模擬得出屋頂綠化對于溫度的改變僅有0．06 K和0．12 K，但小區的風速卻增大了，1．5 m高處的風速分別增加了0．07 m/s和0．12 m/s，預計屋頂綠化對于室內溫度的影響較明顯。

2.2 模型校正的重要性

ENVI-met軟件運行中所運用的很多參數都是根據當地的氣候條件設置而成，要想將其用于南京市的研究，必須針對研究區域建立合適的參數。采用控制變量的方法，逐一改變參數并加以實驗，找出靈敏度高、適合研究區的參數。從圖2可以看出，用初始參數進行模擬時，模擬溫度比實際溫度高，且無相關性，而用已校正模型計算的溫度與實際溫度具有很強的相關性，且誤差僅有0．4 K左右，可以很好地滿足實驗要求。

2.3 周圍環境對方案降溫效果的影響

監測點處的熱環境是相鄰建筑、景觀和復雜下墊面相互作用的結果。在研究區域的不同位置分別選取涵蓋建筑物外圍、道路、兩棟建筑物之間、空曠地區、草地等有代表性的地點設置7個監測點。經實驗分析可得，同等設計方案下，7個監測點的降溫效果不同，風速改變量也有明顯區別。對于1號監測點，由于處于3棟建筑物的封閉區，通風效果不好，所以各方案的實施對此處的影響并不是很明顯；而3、4號監測點由于處于廣闊區域，無障礙物遮擋，各種方案的實施對2點處的風速和溫度影響都比較明顯，靈敏度比較高。

3 結 語

相對于綠地面積的影響，綠地類型對居住區的影響更大。相同面積的灌木和落葉樹，較草地而言可使空氣溫度降低0．54 K和0．71 K左右；而屋頂綠化對于研究區這樣中高層小區的室外溫度改善并不適用，無顯著效果。實驗結果也說明，在城市居住區進行綠地規劃的過程中，要盡量避免使用單一的草地進行綠化，

應該和其他類型如灌木和成熟落葉樹一起配置，使相同面積下綠地對城市熱環境的改善效果更明顯。

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[3] 王雪． 城市綠地空間分布及其熱環境效應遙感分析[D]．北京:北京林業大學,2006

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[9] 陳宏．屋頂綠化:緩解城市熱島效應,改善城市生態環境的有效措施[J]．引進與咨詢,2006(9):39-40

[10] Pompeii II W C． Assessing Urban Heat Island Mitigation Using Green Roofs: a Hard Scale Modeling Approach [M]．Shippensburg: Shippensburg University, 2010

P237.9

：B

：1672-4623（2016）02-0015-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.02.005

曹利娟，碩士，主要從事遙感圖像處理及城市熱環境形成機制、動態模擬研究。

2015-01-13。

項目來源：國家自然科學基金資助項目（41271538）。