控規階段的城區熱環境評估分析軟件

劉 琳，劉 京,2，肖榮波，李智山，饒峻荃，陳 昕

(1.哈爾濱工業大學 市政環境工程學院，哈爾濱 150090；2. 城市水資源與水環境國家重點實驗室(哈爾濱工業大學)，哈爾濱 150090；3. 廣東省環境科學研究院，廣州 510045)

控規階段的城區熱環境評估分析軟件

劉 琳1，劉 京1,2，肖榮波3，李智山3，饒峻荃1，陳 昕1

(1.哈爾濱工業大學 市政環境工程學院，哈爾濱 150090；2. 城市水資源與水環境國家重點實驗室(哈爾濱工業大學)，哈爾濱 150090；3. 廣東省環境科學研究院，廣州 510045)

針對城市規劃中的控制性詳細規劃階段，將影響熱環境的控規參數進行分類，并選用新標準有效溫度、濕黑球溫度、熱島強度作為熱環境評估指標.在城市區域熱氣候預測模型的基礎上，采用單因子變量的方法分析各控規參數對評估指標的影響，得到各評估指標的逐時簡化計算模型，并與原計算模型進行對比驗證.結果顯示簡化模型更為簡便快速，具有較高的計算精度，并極大提高了運算速度.通過將數據導入、數據維護、圖形展示、數據導出等模塊與簡化計算模型進行耦合，開發了城市控制性詳細規劃熱環境評估軟件，并對廣州規劃區域進行實例應用，得到4個測試地塊的逐時熱環境指標值(OUT-SET*、UHII和WBGT)，并實現各參數的界面圖形可視化.結果分析顯示研究區域整體的OUT-SET*平均值分布在28～30.5 ℃，WBGT的最大值分布在29～30 ℃，地塊1～3的UHII在0.4～1.2 ℃，而地塊4則出現局地冷島效應.不同地塊的控規參數設置對熱環境指標的分布有重要影響.

城市規劃；熱環境評估；數值試驗；熱島強度；熱舒適

近年來，對城市進行科學規劃，建設宜居城市逐漸成為城市化建設的熱點問題.隨著城市“熱島效應”等熱氣候問題日益加劇，宜居城市的建設越來越需要良好的城區熱環境做保證.城市控制性詳細規劃(控規階段)作為城市規劃的重要組成部分，需要著重考慮在城區開發建設過程中，由于土地利用性質與下墊面空間格局改變帶來的局地熱環境變化[1-3]，以保證規劃區域的宜居性和舒適性.

在控規階段，規劃師通常將較大空間尺度的規劃區域細劃為幾十個至數百個地塊，且每一個地塊都對應著不同取值的建筑參數和下墊面參數等控規指標，從而形成了多樣化的下墊面空間格局.針對控規階段具有不同空間格局的多個地塊，對其進行高效、便捷的地局地熱環境模擬評估非常必要.然而，當前常用的CFD等模擬方法對空間尺度大、下墊面分布復雜的城市區域往往難以進行前處理的建模，且受到計算機計算能力的限制而不能便捷高效地模擬多地塊條件下的區域熱環境.近年來，穆康等[4]在Zhu等[5-6]建立的傳統城市冠層模型的基礎上，提出了新的城市區域熱氣候預測模型UDC.該模型采用數據導入的形式，與CFD模擬相比不需要進行類似的前期建模工作.并通過現場測試驗證該模型能夠較準確地動態預測某個特定區塊內的熱環境參數變化[7-9].然而，在規劃實踐中發現，采用上述區域熱氣候預測模型進行區域熱環境預測，需要針對每一個局地區域(單個地塊)進行數據輸入與參數統計，仍需要花費大量的時間和精力進行數值計算，大大增加了工作量.因此，為了能夠對規劃區域內具有不同控規參數的多個地塊進行高效快捷的熱環境評估，在既有區域熱氣候預測模型的基礎上，結合規劃行業的需求，通過大量的數值試驗，得到了熱環境評估指標的簡化計算模型；在此基礎上，將逐時的簡化計算模型合成熱環境評估軟件，使其實現設計參數批量化輸入和結果參數批量化輸出的功能，并能夠自動地將計算結果進行區間評估和圖形可視化，為實現環境適宜性的城市規劃提供便捷可靠的技術支撐.

1 數值試驗

1.1 影響熱環境的控規因素及參數選擇

城市區域熱環境是多種因素復雜作用的結果.結合城市規劃中對地塊的詳細設計參數，選擇以下影響熱環境的3類主要控規因素及參數：

1)建筑類型.本研究主要考慮居住、公共、商業這3種典型建筑類型進行模擬計算.

2)建筑布局及參數.針對建筑空間布局的相關參數，包括建筑密度、容積率、建筑架空率、平均迎風面積比、外表面材料反射率、屋頂綠化率、遮陽構筑物覆蓋率.

3)下墊面類型分布及參數.考慮地塊內部不同下墊面類型的分布和配比，包括綠地率、水體覆蓋率、硬質地面覆蓋率.此外，綠地覆蓋情況可考慮草地和林地的細致劃分.

1.2 熱環境評估指標

為了使熱環境的評估指標能夠有效、完整地反映室外熱環境的特征，本文綜合考慮城市環境以及人體適應性等因素，選用新標準有效溫度(OUT-SET*)、濕黑球溫度(WBGT)、熱島強度(UHII)這幾種參數進行區域熱環境的評估.OUT-SET*主要用于反映人體的熱舒適程度，國外不同地區的冬夏季室外實測和問卷調查方法動態地對各種現有舒適性指標的適用性進行了比較，認為OUT-SET*是最好的可適用于全年氣候條件的更合理科學的指標[10-11]，并在室外城市區域的熱環境評估中得到廣泛應用[12-14].WBGT反映在接觸熱環境時人體所受的熱強度，采用自然濕球溫度、黑球溫度和干球溫度3種參數計算獲得，廣泛用于高溫環境的熱壓力評價[15].UHII通過比較城市與郊區氣溫的差異而獲得，廣泛用作城市化對氣候影響的量化特征參數，來反映區域城市化建設對熱氣候的影響效應[16-17].

1.3 數值試驗

1.3.1 UDC基礎計算模型

利用既有的城市區域熱氣候預測模型UDC作為數值試驗的基礎計算模型，其結構流程如圖1所示.對于給定的控規設計工況，UDC模型可以根據大氣邊界條件、建筑布局及下墊面配置等控規參數條件和人員活動規律等輸入數據，通過局地氣候、室內外熱濕負荷、下墊面與大氣間熱過程、太陽輻射、熱舒適性、遮陽構筑物等多個計算模塊耦合計算，獲得相應控規工況條件下的熱環境評估指標OUT-SET*、WBGT與空氣溫度的逐時值.UHII的計算則采用模型計算得到的大氣溫度值與同時刻當地典型氣象日大氣溫度的差值得出[18-19]，UDC模型經多次驗證及案例應用體現了其考慮全面、計算精準的特點[4-7].

然而，當前的UDC模型每次計算只能針對指定的控規設計工況，且由于多個子模塊的復雜耦合使計算過程異常紛繁復雜.針對控規階段，研究區域通常依據土地利用性質和建筑功能性以街區為邊界將區域劃分為多個地塊，由于不同地塊的土地利用性質、建筑類型以及控規參數條件均不同，利用UDC模型計算多地塊、多參數的設計工況將極大地拉長計算周期，耗時耗力，使得控規階段的熱環境評估難以有效實現.

此外，UDC模型所包含的多種計算參數并非控規階段所需要的設計參數，其主要用于城市氣象學和建筑環境學的模擬研究需要.在控規階段的熱環境評估中，還需要專門的有針對性的評估模型來實現高效準確地熱環境評估.

圖1 城市區域熱氣候預測模型結構流程

Fig.1 Structure flow chart of the urban regional thermal climatic prediction model

1.3.2 簡化計算模型

考慮到既有UDC模型復雜耗時的特性，以UDC為基本計算模型，通過大量的數值試驗建立熱環境評估指標的簡化計算模型，以簡化控規階段熱環境評估的計算過程.由上文可知，影響熱環境的控規因素主要包括建筑類型、建筑布局及下墊面類型參數，則以控規參數為自變量，以熱環境評估指標為因變量，通過不斷改變單一自變量的取值，來獲得不同工況條件下的因變量計算值，并通過多元線性回歸分析的方法得到熱環境評估指標的簡化計算方程，并以此作為熱環境評估指標的簡化計算模型，為日后實際控規工況的計算提供便捷的計算依據.

通過參考相應設計標準，表1列出了影響熱環境的11種控規參數的基準試驗工況取值及變化范圍(B1～B7，U1～U4).選用廣州作為研究對象城市，并考慮其夏季典型氣象日的逐時氣象參數，包括干球溫度、相對濕度、水平總輻射照度、水平散射輻射照度、風速、主導風向[18].UDC計算模型中采用的建筑圍護結構、空調及負荷等相關參數參考公共建筑節能設計標準[20]與民用建筑供暖通風與空氣調節設計規范[21].

表1 基準試驗工況取值及變化范圍Tab.1 Values and variation ranges of Benchmark test conditions

在數值試驗中，針對每一種建筑類型，更改單一控規參數的取值而保持其他參數為基準工況值，且每個控規參數在變化范圍內取值10組，本次數值試驗共進行了330組試驗工況.對應每組工況的控規參數(自變量)和UDC模型計算獲得的逐時熱環境評估指標參數(因變量)，通過多元線性回歸分析得到了OUT-SET*、WBGT、UHII的逐時線性回歸方程.表2列舉出熱舒適指標OUT-SET*在居住建筑類型情況下8個時段的線性回歸分析結果.結果顯示，線性回歸分析方程的Rsquare值均在0.97左右，由此可見，本次數值試驗得到的熱環境評估指標的逐時計算方程可以作為簡化計算模型來進行不同控規工況條件下的熱環境評估計算.

表2 熱舒適指標OUT-SET*在居住建筑類型情況下的多時段線性回歸分析結果

Tab.2 Thermal comfort index OUT-SET*values at multiple times derived from linear regression analysis towards the residential building type

OUT-SET*時段建筑布局參數下墊面分布參數相關性B1B2B3B4B5B6B7U1U2U3U4常數項Rsquare2:00-10.34-2.61-2.840.150.07-0.210.15-0.20-3.76-2.02-4.1935.350.9655:00-10.59-2.67-2.910.160.07-0.210.15-0.20-3.85-2.06-4.2935.420.9728:00-10.57-2.67-2.900.160.07-0.210.15-0.20-3.84-2.06-4.2838.480.97811:00-9.62-2.43-2.640.140.06-0.190.14-0.19-3.50-1.88-3.9034.410.98114:00-9.03-2.28-2.480.130.06-0.180.13-0.17-3.29-1.76-3.6639.140.98317:00-9.28-2.34-2.550.140.06-0.190.14-0.18-3.38-1.81-3.7637.910.97620:00-3.80-0.96-1.040.060.03-0.080.06-0.07-1.38-0.74-1.5432.800.96823:00-3.66-0.92-1.010.050.02-0.070.05-0.07-1.33-0.71-1.4831.830.963

1.3.3 原始模型與簡化計算模型的對比驗證

為了驗證熱環境評估指標逐時簡化計算模型的準確性，在相同的氣象背景參數和居住類基準試驗工況的條件下，對既有區域熱氣候預測模型(UDC)與本研究建立的熱環境指標簡化計算模型的計算結果進行了比較.圖2為運用兩個模型分別計算獲得的3個熱環境指標的24 h逐時值.可以得出，兩種模型在相同條件下計算獲得的OUT-SET*值相差在0.1 ℃左右，WBGT的逐時值計算差值約在0.05 ℃，UHII的逐時值計算結果差值在0.1～0.2 ℃，可見，熱環境評估指標簡化模型與計算更為復雜的區域熱氣候預測模型的計算結果基本一致，具有較高的計算精度.而在計算耗時方面，簡化計算模型相比UDC計算模型約縮短了98%的計算時間(在.Net框架下運行)，極大地提高了運算速度.

圖2 UDC模型和簡化計算模型對OUT-SET*、WBGT、UHII 3個指標的逐時計算結果對比

Fig.2 Hourly calculation results of OUT-SET*, WBGT, and UHII of UDC model and simplified model

2 熱環境評估軟件的開發

為方便城市規劃師高效地對規劃區域進行熱環境的評估，在上述熱環境評估指標的逐時簡化計算模型的基礎上，集成開發了城市控制性詳細規劃熱環境評估軟件，其功能結構如圖3所示.

在前處理階段，軟件根據“數據導入模塊”同時性地自動錄入各地塊的控規參數和城市氣象條件，并將參數儲存；運用氣象數據維護模塊和控規數據維護模塊展現已經錄入的參數信息，并提供給用戶逐個查看參數及更改保存的功能.在確定所輸入信息無誤以后，軟件利用已建立的熱環境評估逐時簡化計算模型，對每個地塊的熱環境評估指標進行計算，在此基礎上對整個規劃區域的熱環境指標進行評估.數值計算完成后，軟件的后處理部分會將所有的計算結果在界面上圖形可視化，并分別自動同時性地導出單個地塊及區域整體的逐時熱環境指標的計算結果到輸出表中.其中，計算結果的圖形可視化分為趨勢曲線圖和統計直方圖兩個部分.趨勢曲線圖主要是熱環境指標計算值隨時間的變化曲線，用于展示單個地塊或區域整體的熱環境隨時間的變化規律；統計直方圖主要針對熱舒適評估指標OUT-SET*，根據OUT-SET*的區間值與熱環境評價的對應[22]，展示全天OUT-SET*值的統計分布，以綜合評估研究區域全天熱舒適性.

圖3 城市控制性詳細規劃熱環境評估軟件結構

Fig.3 Structure chart of the thermal environmental evaluation software at the urban regulatory detailed planning

3 案例分析

選用廣州市大崗北綜合開發區的案例進行熱環境的評估.在實施該規劃項目過程中，規劃方選用了4個典型規劃地塊，涵蓋居住、商業、公共等不同的建筑類型，并采用地塊的總設計面積、建筑類型、建筑密度、容積率、綠地率作為4個地塊的基本控規參數，見表3所示.

依據已經統計完成的地塊控規參數和城市氣象信息，利用城市控制性詳細規劃熱環境評估軟件對信息進行了同時性地自動讀取，并進行熱環境指標的逐時數值計算，得到了各個地塊逐時的OUT-SET*值、WBGT值、UHII值，并且在界面中圖形可視化.以地塊1 WBGT的逐時變化曲線和OUT-SET*的舒適性評價區間統計圖為例展示，見圖4、5所示.圖4中，地塊1的WBGT于24 h內在26～31 ℃波動，中午11:00達到最大值，而在凌晨4:00和夜晚20:00達到最小值；圖5中，地塊1的OUT-SET*在1 d 24 h中，有13個小時的OUT-SET*值處于25.6～30 ℃(稍暖)，有11個小時處于30～34.5 ℃(溫暖).

表3 4個代表性地塊的基本控規參數

Tab.3 Basic regulatory detailed planning parameters of four typical blocks

地塊地塊設計總面積/m2建筑類型建筑密度容積率綠地率127081居住用地0.302.860.2725069商業用地0.401.800.35312776公共用地0.402.000.35421388公共用地0.130.100.85

圖4 地塊1的WBGT參數24 h的變化曲線Fig.4 Daily variation curve of WBGT in block 1

圖5 地塊1的OUT-SET*參數在24 h內的區間分布Fig.5 Daily interval distribution of OUT-SET*in block 1

采用4個地塊24 h內的OUT-SET*、UHII的平均值和WBGT的最大值定量化比較分析4個地塊在不同控規參數條件下的熱環境差異，結果如圖6所示.可以看出，4個地塊整體的OUT-SET*平均值分布在28～30.5 ℃，WBGT的最大值分布在29～30 ℃，地塊1～3的UHII在0.4～1.2 ℃，而地塊4則出現了局地“冷島效應”，其UHII值為-0.3 ℃左右.其中，地塊1的3個評估指標值均為最高，地塊4的3個評估指標值均為最低.

比較4個地塊控規參數設置的差異可知，地塊4內含有極少的建筑和大面積的綠色植物，這樣的下墊面配置減少了建筑的人為排熱量，同時大片綠色植物的蒸騰作用和對太陽輻射的遮擋作用，有利于局部地區的溫降效應和氣候調節作用；而地塊1含有較高的容積率和相對較小的綠地率，高大密集的建筑會導致較多的建筑人為排熱量而促使空氣溫度的升高，同時缺少綠地空間的氣候調節作用，進而惡化了區域的熱氣候并影響了人體熱舒適性.

圖6 4個地塊的熱環境評估指標分布

Fig.6 Distribution map of the thermal environmental indices of four blocks

4 結 論

1)針對控制性詳細規劃階段，通過控規參數與熱環境評估指標的總結與分類，依據既有的城市區域熱氣候預測模型(UDC)，采用單因子變量的方法對不同的控規參數進行了大量的數值試驗，并以控規參數為自變量，熱環境評估指標為因變量，通過多元線性回歸分析得到了熱環境評估指標的逐時簡化計算模型.與UDC的對比結果顯示簡化計算模型具有高效快捷、準確可靠的特點.

2)在簡化模型基礎上集成了熱環境評估軟件，其實現了控規參數同時性輸入和結果參數同時性輸出的功能，并實現了結果參數的區間統計與圖形可視化功能，同時方便用戶對信息進行查看、更改與存儲.

3)通過案例分析的評估結果可知，不同地塊的控規參數設置對熱環境指標的分布有重要影響，本研究提出的評估軟件可有效地對多用途多參數的控規地塊進行熱環境分析，為實現環境適宜性的城市規劃提供便捷可靠的技術支撐.

4)此外，需要指出的是本研究在數值計算過程中，主要考慮各個地塊內部下墊面配置和格局所帶來的熱環境差異，暫未考慮各地塊間相互作用的影響，在今后的研究中會更為細致地量化分析局地尺度研究區域的熱環境水平湍流作用.

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Evaluation software for the urban regional thermal environmental analysis for regulatory planning

LIU Lin1, LIU Jing1,2, XIAO Rongbo3, LI Zhishan3, RAO Junquan1,CHEN Xin1

(1.School of Municipal and Environmental Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China; 2.State Key Laboratory of Urban Water Resource and Environment (Harbin Institute of Technology), Harbin 150090, China; 3.Guangdong Provincial Academy of Environmental Science, Guangzhou 510045, China)

At the regulatory detailed planning stage, the regulatory planning parameters which influenced thermal environment were classified and the new standard effective temperature, wet bulb globe temperature, urban heat island intensity were all considered as the thermal environmental evaluation index. Based on the developed urban regional thermal climatic prediction model, one-variable method was adopted to analyze the effects of different regulatory planning parameters on these evaluation index. The hourly simplified models of each evaluation index were obtained and showed rapid, simple, and accurate characteristics by comparing with the original model. By combining the data input module, the meteorological parameter maintenance module, the regulatory planning parameter maintenance module, graph presentation module, data output module and the hourly simplified calculation models of evaluation index, the thermal environmental evaluation software for urban detailed regulatory plan was developed and then applied to a field study in Guangzhou. Hourly thermal environmental indicators OUT-SET*, UHII, and WBGT of four test blocks were obtained and the spatial visualizations were realized. Results showed that the average OUT-SET*within the whole research regions ranged from 28 ℃ to 30.5 ℃, and the maximum WBGT varied between 29 ℃ and 30 ℃. The UHII of block 1 to 3 varied between 0.4 ℃ and 1.2 ℃ while that of block 4 had the urban cool island effects. Thus, it reveals that different regulatory detailed planning indicators have important impacts on the thermal environmental parameters.

urban planning; thermal environmental evaluation; numerical experiment；urban heat island intensity；thermal comfort

10.11918/j.issn.0367-6234.2017.02.015

2016-02-16

“十二五”國家科技支撐計劃項目(2012BAC13B01)； 廣州市科學研究專項(2014J100112)

劉 琳(1991—)，女，博士研究生; 劉 京(1972—)，男，教授，博士生導師

劉 京，liujinghit0@163.com

TU14

A

0367-6234(2017)02-0092-06