基于微氣候模擬與人體舒適度指數的校園微更新研究
——以同濟大學四平路校區為例

0 引言

城市戶外空間承載居民的日常交往活動[1]。無論是居住區還是商業街區、高校校園等公共空間，環境的舒適性都會影響使用人群的生活質量[2-5]。舒適的微氣候環境是戶外公共空間吸引人的重要原因，可以優化城市居民的生活體驗[6]，增進身心健康[1,7]。但迄今為止，國內對微氣候與人體舒適性關系的研究大多只集中于室內空間，對戶外環境的研究則方興未艾[8]：有針對空調公交車[9]、生態住宅[10-11]和展覽館[12]等室內空間微氣候的研究，也有一些針對住區[1,13]、城市街區[3]等室外空間的研究，但鮮少以校園為研究對象。實際上，在校園密集區域，氣候環境不僅直接影響師生生活品質，校園綠地作為城市綠地的一部分，對周邊街區微氣候也有所影響。近年來，隨著建筑節能成為全球關注的焦點[14]，“綠色校園”[15]在國際引起廣泛關注；《綠色校園評價標準》（GB/T 51356—2019）作為我國開展綠色校園評價工作的技術依據，已于2019 年發布。大學校園作為“微型城市”，反映并影響著城市發展[16]，因此，有必要開展校園微氣候研究支撐的微更新。

1 校園微氣候研究現狀

在已有的校園微氣候研究中，部分學者通過風、光、熱等客觀因素進行綜合計算評價[17]，也有學者基于人體舒適度相關指標進行分析評價[18]。美國暖通工程協會制定的標準ASHRAE Standard 55 將人體舒適性定義為：在主觀感覺反應和客觀生理反應的共同作用下，對熱環境感到滿意的意識狀態[19]。可見，人體舒適度是表征微氣候的重要指標，對其研究需要回歸“人”并關注“人”的感受。本次校園微氣候研究吸取前人經驗，通過問卷調查收集主觀舒適度數據[8]，并將環境客觀數據和主觀數據結合，從而向校園微氣候更新領域進一步探索。

區域氣象數據一般通過中國氣象局或地區氣象站公布的數據庫獲取，也可通過設立符合標準的小型氣象站進行觀測獲取。微氣候數據中的風環境數據一般可通過風洞實驗[20]或CFD 模擬獲取[21]；且相比于傳統風洞實驗，CFD 模擬更加高效環保、受限較低。本次研究對象為大學校園，空間尺度上屬于中觀層面，故采用與其相適應的CFD-PHOENICS中的FLAIR 模塊進行風環境模擬；光熱環境則使用Ecotect 中的Solar Insolation 進行模擬計算[22]。

20 世紀 80 年代及以前，國內關于舒適度的研究始終處于定性描述階段，直到90 年代才取得了定量方面突破[16]。利用舒適度指數評估微環境，可將其細分為計算指數和經驗指數[6]。其中，計算指數基于人體熱平衡方程進行計算，如：PMV、SET、OUT_SET、PET、UTCI 等；經驗指數則通常通過問卷調查，調研對象主觀感受評估得出，包括：TSV、TCV、MTSV、DS、DW 等。人體舒適度（SSD）是以人類機體與近地大氣之間的熱交換原理為基礎，從氣象角度評價不同氣候條件下舒適感覺的一項生物氣象指標[23]，許多學者推薦其作為微氣候研究中評價人體舒適度的指標[20-21]。

總體來說，已有的微氣候研究包含不同尺度研究空間，涉及不同類型的研究對象，涵蓋不同地區和氣候帶。這其中，與校園微氣候相關的研究少之又少。國內針對校園微氣候的研究主要集中在局部實地氣象測驗、校園環境模擬或室內空間，如：評估校園不同綠地類型對校園小氣候的改善作用[24]，針對宿舍區的風環境進行CFD 模擬優化[25-26]等。本文將以同濟大學四平路校區為例，對校園微環境進行CFD 模擬，并通過問卷調研結合舒適度主觀評價，將微氣候模擬與舒適度結合，并基于對比分析結果，嘗試在舒適度較低區域通過微更新來提升、改善校園公共空間，進一步探討營造舒適校園微環境的可行性。

2 研究方法

2.1 研究思路

本次研究以校園微環境更新為目的，一方面，以收集氣象數據為基礎，對校園微氣候進行CFD 模擬，包括利用PHOENICS 進行風環境模擬與利用Ecotect 進行熱輻射模擬；另一方面，針對校園微氣候舒適度進行問卷設計，通過網絡發放問卷、收集數據，并利用SSD公式進行人體舒適度計算。之后，在綜合考慮CFD 模擬結果及基于問卷數據計算的人體舒適度的基礎上，選取校園內兩處地點進行微更新，并在更新后再次進行模擬，以驗證微更新對于提高人體舒適度的有效性；最后，對此研究進行總結討論（圖1）。

2.2 研究區域概況

同濟大學四平路校區位于上海市楊浦區四平路，占地面積約60 000 m2。校園內建筑類型多樣且跨越多個年代，既包括多個上海市歷史保護建筑，也有建于百年校慶時高達100 m 的綜合樓。校園內植被豐富，道路兩側多種植高大喬木；最大水體為三好塢，由其引出的河水貫穿校園（圖2、3）。

2.3 CFD 模擬方法

2.3.1 數據來源及處理

圖1 基于微氣候模擬與人體舒適度評估的校園微更新研究思路

圖2 同濟大學區位圖

圖3 同濟大學平面圖

本次研究模擬階段的數據來源于中國氣象數據網《中國地面累年值月值數據集》及《中國建筑熱環境分析專用氣象數據集》。為了研究同濟校園內四季人體的不同舒適度，筆者分別從四季中選取氣候最具代表性的月份進行數據收集，即1 月、4 月、7 月、10 月（表1）。

模擬結果的準確性檢驗階段，所需數據來源于同濟大學所收集的赤峰路65 號氣象監測站數據。該監測站數據由若干工作單元每隔30 min 進行1 次觀測，并實時傳送給觀測者。筆者從中選取了2018 年—2019 年的1 月、4 月、7 月、10 月數據進行平均值計算，以進行后續微氣候模擬結果的準確性檢驗（表2）。

將上述氣象數據導入Ecotect 中進行可視化，得出4 張分析圖。①圖4 顯示出上海氣候的主要類型，即寒冷、潮濕、濕冷。②從圖5 可知，單從溫度來看，5 月—9 月為溫度最適宜的時間；從太陽輻射量來看，5 月和9 月的太陽輻射量最高。③從圖6可以看出，秋冬季節的太陽輻射量高于春夏季，其中，6 月—8 月的紅色區域代表最熱月，12 月—次年2 月的藍色區域代表最冷月。④從圖7 可以得知，無論從年平均太陽輻射量，還是從過低/過高輻射月來看，東南向都為上海地區建筑的最佳朝向。

2.3.2 模擬過程

同濟大學四平校區東西向長約840 m，南北向寬約670 m，考慮到周邊建筑影響與模擬的便捷性，在前期將建模范圍向四周擴展約300 m，并對校園建成環境簡化處理，將建筑物和綠化分別用形態相仿的立方體代替（圖8）。

采用PHOENICS 軟件對風環境進行分析，運行過程中的模擬參數設置如下：長寬均為校園模型原邊長4倍，高度為原高度3 倍，最終范圍為x-4 800，y-4 000，z-300；網格邊長2 m，在x，y，z方向上數量分別為2 400，2 000，150；風參數的設定所用數據為上海1 月、4 月、7 月、10 月的平均氣壓氣溫、地面溫度、平均風速與頻率最大的風向。

運用Ecotect 軟件對太陽輻射進行分析，模擬范圍與風環境模擬相同，參數設置為：網格數x-200，y-160，z-16，使用上海CSWD 氣象數據。

2.4 調查問卷方法

從“以人為本”的思想出發，充分考慮不同環境中使用者的主觀感受，設計同濟校園微環境舒適度問卷，并通過網絡平臺發放、回收問卷。在問卷得出主觀結論和軟件模擬得出客觀結論的基礎上，總結對校園微環境氣候的評估，指導后續微更新設計。

2.5 人體舒適度評估方法

人體舒適度計算公式為：

式中，t表示氣溫；f為相對濕度；v表示風速。

SSD共分為9 級（表3）。當數值介于60～70 之間時（5 級），人體感覺最為舒適[24]。

表1 上海氣象數據統計表

表2 同濟大學赤峰路65 號氣象監測站氣象數據平均值

圖4 焓濕圖

圖5 逐月平均氣溫與熱舒適區間

圖6 年直射太陽輻射量

圖7 最佳建筑朝向

圖8 同濟校園及周邊簡模

3 模擬結果分析

3.1 CFD 模擬結果

3.1.1 風環境分析

一般認為，室外風速＞1 m/s時，人們感覺是舒適的；而室外風速＞5 m/s 時，則不利于活動，故1～5 m/s 為理想風速區間。此外，由于冬冷夏熱的氣候特點，往往認為春夏氣溫高時，適當提升風速能夠加速空氣流通；秋冬氣溫低時，適當降低風速能夠使行人不過于寒冷。使用PHOENICS 生成同濟校園不同季節的風速云圖（圖9）。

（1）校園內各個季節風速都較高的區域（紅圈標注）主要在綜合樓前的廣場、校園西南部停車場附近。其中，綜合樓附近在春、秋季風速高達5 m/s，西南部停車場附近則在秋、冬季達到5 m/s。

表3 人體舒適度SSD 指數分級

（2）校園內各個季節風速都較低的區域有西北宿舍片區和西部近密云路各學院教學樓附近，風速普遍低于1 m/s。

（3）校園內風速隨季節變化較大的區域在留學生宿舍樓附近、博士樓附近和櫻花大道。其中，留學生宿舍附近春、夏季風速較高，尤其是春季達4 m/s 以上，而秋、冬季風速較低；博士樓附近和櫻花大道恰恰相反，春夏風速低于1 m/s，秋冬風速則達4 m/s 以上。

由此可見，校園內風環境舒適度低下的區域有：夏季西北宿舍片區、西部各個學院教學樓附近、博士樓附近，冬季綜合樓附近、西南停車場、博士樓附近、櫻花大道。

3.1.2 太陽輻射分析

使用Ecotect 生成同濟校園的年平均太陽輻射圖（圖10）。經觀察發現，校園內年平均太陽輻射量較小的區域（綠圈標注）有：綜合樓北側、博士樓和西南各學院教學樓附近。其中，綜合樓北側和博士樓是由于建筑高度較大，西南各學院教學樓區域則是由于建筑密度較大。

3.1.3 模擬數據的準確性檢驗

為保證模擬所得風速的準確性，將赤峰路65 號氣象監測站實測風速與軟件模擬所得風速進行比較。選擇較為準確的2018 年監測所得的氣象數據進行準確性檢驗（表4）。由表4 可知，實測與模擬平均風速較接近；將兩者進行相減后取絕對值，再與實測平均風速進行比較并取百分數，可以發現：4 月、7 月、10 月的偏差都能夠控制在15%以內，其中4 月和10 月偏差僅為8%，只有1 月偏差達到了20%。

圖9 同濟校園不同季節的風速云圖

圖10 同濟校園年平均太陽輻射分析圖

3.2 結合問卷的人體舒適度評估結果

根據氣象監測站實測數據，將問卷所設問題答案分設5 個等級分數（表5），算出每個選項的平均值。以SSD為縱軸，參與統計的區域為橫軸，繪制夏季和冬季的人體舒適度柱狀圖（圖11）。

問卷共收集到128 份。通過對問卷結果的計算分析，可以得出以下結論：秋冬時節，整體舒適度不太理想，綜合樓與國康路舒適度都相對不高，其中，只有留學生公寓舒適度較好；春夏時節，西南教學區與西北宿舍樓舒適度相差不大，為中等水平。

需要注意的是，由于每個人的主觀認知差異性，問卷調查的結果帶有強烈的主觀色彩，并不能直接作為選定校園微更新地點的依據。例如，賞櫻花的人可能過于關注櫻花而削弱了對環境的感知，著急取快遞者無暇顧及環境的舒適，等待友人者因無事可做過分關注周邊環境甚至無端加深理解等。但由于校園環境微更新的目的是為了使使用者有更好的感受，問卷結果仍具有一定參考價值。

3.3 CFD 模擬與問卷結果比較

根據上文提及的SSD計算方法，將軟件輸出的風速模擬數據帶入公式運算（表6），其中，濕度和溫度采用同濟大學所收集的赤峰路65 號氣象監測站的數據（表2），最終得到以下結果：1 月平均濕度為47%，7月平均濕度為75%；1 月平均溫度為7.55℃，7 月平均溫度為29.25℃。計算得到不同地點的舒適度值變化柱狀圖如圖11 所示。

通過柱狀圖可以初步得出以下結果：①7 個研究地點的SSD值，基于模擬數據與問卷數據，得出的分數總體變化趨勢大致相同；②除留學生公寓和西北宿舍區外，基于模擬數據的SSD值普遍低于基于問卷數據的SSD值；③兩類SSD值都以秋冬季綜合樓得分最低，最高分在春夏的西南教學區與西北宿舍區之間徘徊。

4 基于對比分析結果的微更新設計

4.1 地點選擇

在綜合考慮基于模擬數據及問卷數據得出的SSD值后，可以確定需要改造的區域。本研究選擇兩個具有代表性的地點進行微更新：以季節作為劃分標準，春夏季的兩個地點得分均較高，故暫不選擇其作為微更新地點；在秋冬季，充分考慮到問卷數據的主觀判斷差異并盡量選擇校園內地點，最終選擇兩種數據背景下得分最低的綜合樓和西南停車場（圖12）。

表4 實測風速與模擬風速對比

表5 問卷評分與風速、溫度對照

表6 校園內各地點模擬舒適度計算

圖11 校園內各地人體舒適度柱狀圖（問卷所得與計算機CFD模擬對比）

圖12 微更新地點位置示意圖

4.2 微更新方案

由于本研究以同濟大學四平路校區作為案例，考慮到校園內建成環境難以改變，微更新方案采用綠化種植設計與景觀設施設計，以進行軟環境的優化改造。

4.2.1 綜合樓微更新方案

通過調研及數據分析可知，綜合樓的舒適度低主要歸咎于風環境不宜人。對周邊的微更新主要分為兩個方面：綠化種植設計和景觀設施設計。

（1）綠化種植設計：在A 區域采用多植入喬木并配以適量灌木叢的方式，起到對風的阻擋與引導。

（2）景觀設施設計：首先，在綜合樓西面B 區域車道上方設置景觀架，以減緩風速；其次，在綜合樓正門前C 區域空草地上設立景觀雕塑，從而阻擋和改變入口廣場的風向（圖13）。

4.2.2 西南停車場微更新方案

通過調研及數據分析可知，西南停車場舒適度低的主要原因是周圍遮擋物少，風環境不宜人，且沒有舒適的陰涼地。其微更新方法也以綠化種植設計和景觀設施設計為主。其中，A 區域采用綠化種植設計，植入了喬木和灌木叢，對風起到阻擋作用，并為使用者提供了陰涼地；B 區域采用景觀設施設計，在停車場原本的下沉式等候區加建等候亭，增加蔭蔽，提高候車舒適度（圖14）。

4.3 改造前后對比

4.3.1 微環境模擬與對比

改造后的風環境模擬使用PHOENICS，方法同2.3.2。

（1）改造后，綜合樓南側人行道風環境明顯變好。風速冬季從3 m/ s 降為0.8 m/ s，夏季從2 m/ s 降為0.5 m/ s，且熱輻射略有下降；西側車行道風環境有所改善，但部分區域風速仍較高，約6.5 m/ s，且熱輻射沒有明顯變化。

（2）西南停車場改造后風環境明顯變好。整體上，冬季風速從5 m/ s 降為2 m/ s，夏季從5.5 m/ s降為1.75 m/ s，部分區域甚至低至0.4 m/ s；停車場中心區域相對四邊風速較高，冬季從5.8 m/ s 降為2.6 m/ s，夏季從6.2 m/ s 降為2.1 m/ s。其熱輻射變化亦較明顯：冬季略有降低；夏季整體上從4 Hrs 降為3.5 Hrs，環繞周邊的植樹帶約降為0.5 Hrs，熱輻射環境明顯改善（圖15）。

4.3.2 舒適度對比

從圖16 和表7 可見，西南停車場和綜合樓的舒適度在改造后有所提高：綜合樓的SSD從26 提高到了34，西南停車場從30 提高到了38，基本接近冬天較為正常的水平（SSD=35.48，冬季氣溫數據平均值，風速2.2 m/ s，濕度73%，溫度4.8℃）。

圖13 綜合樓前場地改造前后模型

圖14 西南停車場改造前后模型

5 3 個方面的創新

大量文獻表明，在已有的研究中，通過對問卷調研的分類細化及探索多種經驗指數，對于主觀舒適度描述已有較高準確性；在氣候數據測量方面，也確保了與問卷調查的時空統一；還有大量關于主觀經驗舒適度指數與客觀計算舒適度指數關系的研究。但其中也存在一些局限，例如：對經驗指數和計算指數的差異性缺乏原因分析與矯正；研究時段跨度有限，多集中于某一個季節；且局限于理論層面，缺乏對后續設計實踐的指導借鑒等。因此，本研究在以下3 個方面做出創新。

5.1 客觀模擬與主觀調研結合

本次研究中，不僅對校園內微環境進行模擬，得出客觀計算舒適度指數，還利用問卷調研獲取人們的主觀經驗舒適度。將兩者進行比較，可知總體差異較小；同時，對個別地點差異較大的原因進行探究和校正。

5.2 亞熱帶季風氣候地區冬夏綜合研究

上海屬于亞熱帶季風氣候，其冬夏氣候差異較顯著，因而人體舒適度也有較大差異。以往對于這一氣候帶的冬夏微環境綜合研究較少，本研究對此進行了補充。

5.3 熱舒適度數據支撐的微更新

不同于以往的研究，本研究在對微環境及人體舒適度研究的基礎上，對整體建筑布局全盤修改。本文中，分別針對冬夏顯著不舒適的節點進行微更新設計，并對更新前后的微環境再次進行了對比與模擬，具有實踐意義。

6 結語

圖15 改造前后風環境、熱輻射對比

圖16 改造前后舒適度對比

表7 改造后綜合樓、西南停車場模擬舒適度

現階段，高等學校校園微環境越來越受到師生重視，而微氣候又是人體舒適度的重要影響因素之一。本文運用CFD 氣候模擬軟件——PHOENICS、Ecotect 對同濟大學校園微氣候進行模擬，并利用網絡問卷采集人體舒適度主觀評價數據，將模擬結果和問卷結果對比分析。結果顯示，同濟校園部分地區微氣候舒適度較低，有較大提升空間。之后，進一步選取植栽和景觀設施設計手段進行局部更新優化，并再次模擬驗證其作用效果：校園微氣候得到改善，人體舒適度進而提升。

本文基于數值模擬與調研問卷分析，通過精準規劃設計優化校園微氣候，并建立了“計算機模擬—問卷調研主觀舒適度—空間優化設計—計算機模擬驗證”的設計思路。雖然存在一些不足，但后續針對同濟四平路校區微氣候更新改造的CFD 計算機模擬仍能夠證明：綠化種植設計、景觀設施設計等空間手法對于改善建成環境難以改變的校園內微氣候具有可行性。

在大學校園微環境氣候研究中，校園環境主要使用者為老師和學生，應充分考慮師生對環境舒適性的評價。鑒于大學校園在城市中的特殊空間屬性，本研究既可起到改善公共空間、鼓勵戶外活動和保持身心健康等作用，對未來綠色校園規劃、營造適宜校園微氣候、提高人體舒適度有一定參考價值；也是對如何改善城市人居環境和實現可持續發展的一次探索[16]，對城市規劃者和城市居民具有重要意義。