基于ENVI-met綠化形式對夏季微氣候及熱舒適影響的研究:以桂林市為例

鄭文亨, 李翀瀟, 馮榮奕, 覃福雨

(桂林電子科技大學建筑與交通工程學院, 桂林 541004)

城市化區域經濟快速發展,加劇熱島和溫室效應[1-2]。研究表明,植被利用葉片吸收光能通過釋放長波輻射[3-4]、顯熱方式傳熱[5]、蒸騰作用釋放[6]及固定部分能量[7]來完成與外界能量交換以達到改善周圍熱環境的目的。同時,植物遮蔭度的改變對熱環境會產生明顯影響,提高環境的遮蔭度可顯著降低空氣溫度與溫濕指數值,從而改善人體舒適度[8]。合理的綠地景觀布局是影響周圍熱環境的重要因素,綠地斑塊占比越大、越集中,地表溫度越低[9],隨著綠地斑塊面積增加,綠地降溫效應非線性增加[10]。不同綠化配置對熱環境影響不同,植被能夠顯著降低晝間近地面空氣溫度和風速,增加濕度[11-13];綠化層次降溫效果由強到弱的順序為喬灌草復合>喬草復合>灌草復合>單一草坪[12,14],且喬木種植越密集降溫效果越明顯。植物對環境的影響還與樹木種類有關。研究表明,降溫效果主要取決于植物種類和林冠覆蓋度[15],較高大的樹木會影響較低矮的樹木的冷卻效應[16],當植物面積指數(plant area index,PAI)相同時,樹冠面積和冠層形狀相比于葉片特征更影響植物的冷卻效果[17]。

目前用于研究冷卻效應的方法包括現場測量、參考氣象站的氣溫數據、從遙感衛星圖像中獲取的地表溫度數據進行地表反演以及基于計算流體力學(computational fluid dynamics,CFD)的數值模擬方法。然而,由于現場測量采集工作量大,不容易大規模獲取熱環境信息;歷史氣象數據可從固定的氣象站檢索,但當城市地區擴大時,氣象站的分布位置會導致偏差;短時間數據記錄限制了從遙感衛星影像上獲取地表溫度數據的方法,且難以同時捕獲時間和空間的高分辨率圖像。但是利用數值模擬方法可以將風速、人為熱、植被要素等許多重要影響因素納入考慮范圍。

鑒于此,以山水著稱的桂林市為例,通過現場實測和CFD數值模擬相結合的方式,分析綠化形式對濱湖步道微氣候的響應規律,并利用正交設計試驗方法得出步道高寬比、植物排布形式和喬木冠層尺寸對微氣候的貢獻度比較,最后提出最優設計方案,為城市綠化規劃設計提供科學依據。

1 研究對象概況及研究方法

1.1 研究對象概況

桂林市地處夏熱冬冷地區,位于東經109°45″,北緯24°18″,屬中亞熱帶濕潤季風氣候,氣候溫和,雨量充沛,以“桂林山水甲天下”著稱。本文選取象山區“兩江四湖”景區內榕湖步道為研究對象。采用步道高寬比、植物排布形式和喬木冠層尺寸描述各測點綠化形式特征,其中步道高寬比為喬木冠層最低處距地面平均距離h=4 m與步道寬度w=6 m的比值,為0.67[18];喬木冠層直徑為7 m;將測點分為以下三類植物排布形式[18-19]:一是兩側復合式,步道兩側均為喬灌復合;二是兩行開敞型,步道兩側分別為灌草復合、喬灌復合;三是單側復合式,步道兩側分別為喬灌復合、無綠化。

1.2 研究方法

1.2.1 ENVI-met模型建立及參數設置

根據步道實際情況在ENVI-met V5.0.1軟件中建立模型,模擬區域大小為288 m×288 m×24 m,單元網格大小為2 m×2 m×3 m。底圖由Google地圖導入,步道寬度、建筑物和植物三維尺寸由徠卡全站儀測量得到。模型整體下墊面材質為土壤,步道下墊面材質為混凝土。簡單植物設置為1 m高的灌木及0.25 m高的草地,3D植物分別設為高8 m、寬7 m,高7 m寬5 m,高10 m、寬5 m的喬木,葉面積指數均為0.4。模擬2022年7月1日00:00—20:00時段,選取07:00—20:00作為分析數據。

邊界條件采用簡單強迫邊界,微氣候的初始條件包括逐時氣溫、相對濕度和10 m高度的初始風速和風向。結合實測和氣象站數據設定模型起始氣溫、相對濕度分別為26.85 ℃、88.14%;10 m高度處風速為2 m/s;風向為45°;云量設置為1、1、0;建筑室內溫度取26.5 ℃。

通過改變步道高寬比、植物排布形式和喬木冠層尺寸,從而改變綠化遮蔭率。冠層最低處距地面距離h不變,通過擴大或縮小步道寬度w來改變高寬比;喬木高度和樹干高度不變,通過增大或減小冠層尺寸來改變喬木遮蔭率。圖1為高寬比方案示意圖(分別記為W1、W2、W3)。圖2為植物排布形式方案示意圖(分別記為A1、A2、A3)。圖3為喬木冠層尺寸方案示意圖(分別記為S1、S2、S3)。

h為冠層高度,為4 m;w1、w2、w3為道路寬度,分別為4、6、8 m圖1 步道高寬比方案示意圖Fig.1 Diagram of the walkway height to width ratio programmer

圖2 植物排布形式方案示意圖Fig.2 Diagram of the plant layout programmer

圖3 喬木冠層尺寸方案示意圖Fig.3 Diagram of the tree canopy size programmer

1.2.2 數據分析方法

(1)模型驗證。利用HOBO-MX2301A溫濕度記錄儀采集數據,將實測數據與模擬結果進行有效性與準確性評價。采用決定系數R2和Pearson相關系數r來評價ENVI-met軟件在步道微氣候模擬中的有效可靠性,R2越接近1,說明回歸曲線對觀測值的擬合程度越好;r的絕對值越接近1,線性相關越強[20]。采用均方根誤差(root mean square error,RMSE)和平均絕對百分比誤差(mean absolute percentage error,MAPE)兩個指標對模型精度進行評價。二者值越小,說明實測數據和模擬結果越接近,模型越準確。

(1)

(2)

(3)

(2)效應強度計算。

ΔTui=Tui-TuActual

(4)

ΔRHui=RHui-RHuActual

(5)

式中:下標ui為高寬比(W1、W2、W3)、植物排布形式(A1、A2、A3)、喬木冠層尺寸(S1、S2、S3)工況方案;Tui、RHui分別為各方案的平均空氣溫度、平均相對濕度;TuActual、RHuActual分別為實際工況的平均空氣溫度、平均相對濕度;ΔTui為各方案的降溫效應, ℃;ΔRHWi為各方案的減濕效應,%[21]。

(3)正交實驗設計。利用正交試驗進行步道微氣候的優化設計,通過ENVI-met軟件模擬三因素三水平不同組合工況下的步道微氣候。若進行全面模擬需要進行33次(27次)模擬,將耗費大量的人力、物力和時間,正交試驗設計按照正交表進行多因素多水平設計分析,可減少模擬次數,操作簡便,是一種不完全試驗設計[22-23],結合所研究的內容只需要模擬9次即可得出結論。

將步道高寬比、植物排布形式和喬木冠層尺寸分別設計為因素W、A和S,每個因素設計3個水平,表1為所設計的因素水平。使用SPSS正交設計功能選擇L9正交表(L為正交表,9為水平組合)安排模擬方案并進行運算分析,如表2所示。

表1 正交設計因素水平

表2 水平組合設計

2 結果與分析

2.1 模型精度驗證結果

溫濕度實測和模擬情況如圖4所示。溫、濕度的擬合決定系數R2分別為0.826、0.736,相關系數r分別為0.916、0.869,說明ENVI-met軟件模擬結果具備有效性。在17:00由于實際降雨導致模擬的溫、濕度趨勢與實際有所偏差。對實測數據和模擬結果進行準確性驗證,結果如表3所示。若1 d內天氣情況多變,不會影響模型的有效和準確性,原因是邊界條件根據氣象站與實測數據設定,由于局部微氣候不同,所以實測與模擬趨勢對比時會存在差異但整體誤差在可接受范圍內,表明利用ENVI-met軟件構建物理模型,可以較好地反映步道微氣候實際情況。

表3 模擬結果精確度評價

圖4 溫濕度實測及模擬情況Fig.4 Actual measurement and simulation of temperature and humidity

2.2 步道高寬比對微氣候的影響

2.2.1 溫度

步道處溫度云圖和降溫效果曲線如圖5所示,改變步道高寬比時,靠近步道的環境溫度變化較大,隨著步道寬度增加,步道近地面空氣溫度逐漸升高。由降溫效果曲線[圖5(c)]可知,W1方案有降溫效應,降溫效果呈先升高后下降的趨勢,在約15:00達到最大值,為0.08 ℃;W3方案有升溫效應,升溫效果較穩定,波動小,在約15:00達到最大值,為0.03 ℃。說明步道高寬比的改變會使周圍環境空氣溫度呈散射狀變化,距離步道越遠,受到的輻射效果越小。高寬比越小,輻射周圍環境的升溫效果越好;高寬比越大,降溫效果越好。

ΔTW1為W1方案與W2方案的溫度的差值;ΔTW3為W3方案與W2方案的溫度的差值圖5 溫度分布和降溫效果曲線Fig.5 Temperature distribution and cooling effect curves

2.2.2 濕度

步道處相對濕度云圖和減濕效果曲線為圖6所示,改變步道寬度時,靠近步道的環境的相對濕度變化較小,湖泊邊緣變化最明顯,遠處環境變化極小。由減濕效果曲線[圖6(c)]可知,W1方案一直處于增濕狀態,且呈先升高后下降的趨勢,在約12:00達到最大值,為0.29%。W3方案一直處于減濕狀態,變化趨勢較平穩,標準差為0.05%。在約12:00達到最大值,為0.14%。說明步道高寬比的改變明顯調節了湖泊邊緣的相對濕度,步道越寬,高寬比越小,輻射周圍環境的減濕效果越強。

ΔRHW1為W1方案與W2方案的相對濕度的差值;ΔRHW3為W3方案與W2方案的相對濕度的差值圖6 相對濕度分布圖和減濕效果曲線Fig.6 Relative humidity distribution and humidity reduction curves

2.2.3 通用熱氣候指標

通用熱氣候指標(universal thermal climate index,UTCI)用于評估熱環境變化的潛在熱生理影響。UTCI基于多節點人體體溫來調節模型,是一種非穩態指數[24]。UTCI值云圖如圖7所示,UTCI曲線如圖8所示,改變步道寬度時,環境UTCI變化較大,步道變窄或變寬都會使環境在17:00的UTCI增大。由UTCI曲線可知,UTCI從高到低排序為W3>W1>W2,3種方案呈“倒U形”分布,在13:00—14:00達到UTCI最大值,分別為39.31、38.12、37.21 ℃。說明步道過窄或過寬,都會導致環境的UTCI增大,不利于行人的出行體驗。

圖7 UTCI分布Fig.7 UTCI distribution

圖8 UTCI曲線Fig.8 UTCI curves

ΔTA1為方案A1對比實際情況的溫度變化值;ΔTA2為方案A2對比實際情況的溫度變化值;ΔTA3為方案A3對比實際情況的溫度變化值圖9 溫度分布和降溫效果曲線Fig.9 Temperature distribution and cooling effect curves

2.3 植物排布形式對微氣候的影響

2.3.1 溫度

由圖9可知,改變植物排布形式時,靠近步道的環境溫度變化較大。平均空氣溫度從低到高排序是兩側復合式綠化排布<單側復合式綠化排布<兩行開敞型綠化排布,但植物排布形式影響空氣溫度范圍較小。降溫效果從高到低排序為A1>A3>A2。A1方案一直處于降溫狀態,呈先升高后下降趨勢,在15:00左右達到最大降溫效果,為0.09 ℃。A2和A3方案一直處于升溫狀態,在14:00—15:00升溫效果達到最高,分別為0.14、0.06 ℃。說明兩側復合式綠化排布夏季降溫效果最優。

2.3.2 濕度

由圖10可知,改變植物排布形式時,靠近步道的環境相對濕度變化較大。平均相對濕度從高到低排序是兩側復合式綠化排布>單側復合式綠化排布>兩行開敞型綠化排布,且植物排布形式的改變影響周圍環境的相對濕度范圍較小。減濕效果從高到低排序為A2>A3>A1。3個方案一直處于減濕狀態,呈“U形”分布,在15:00減濕效果最弱,分別為10.73%、11.56%、11.31%,在早上和夜晚減濕效果明顯增強,最大值為14.23%～15.29%。說明3種方案在夏季均可起到減濕作用,其中兩行開敞型綠化排布減濕效果最優。

ΔTA1為方案A1對比實際情況的相對濕度變化值;ΔTA2為方案A2對比實際情況的相對濕度變化值;ΔTA3為方案A3對比實際情況的相對濕度變化值圖10 相對濕度分布和減濕效果曲線Fig.10 Relative humidity distribution and humidity reduction curves

2.3.3 通用熱氣候指標

由圖11、圖12可知,改變植物排布形式時,影響周圍環境的UTCI范圍較小,但對湖泊中心的UTCI影響較大,兩側復合式綠化排布時的湖泊中心UTCI值最小,為34.82 ℃,兩行開敞型綠化排布次之,為34.60 ℃。3種方案呈先升高后降低趨勢。10:00前A2方案UTCI遠大于A1和A3,10:00后UTCI值從高到低排序為A3>A2>A1,14:00—15:00達到UTCI最大值,分別為39.67、38.63、38.28 ℃。從整體分析,兩側復合式綠化排布的UTCI最小,說明該種方案有利于行人的出行,提高人體熱舒適度。

圖11 UTCI分布Fig.11 UTCI distribution

圖12 UTCI曲線Fig.12 UTCI curves

2.4 喬木冠層尺寸對微氣候的影響

2.4.1 溫度

由圖13可知,改變喬木冠層尺寸時,靠近步道的環境溫度變化較大,隨著冠層尺寸減小,步道近地面溫度逐漸降低。S1方案的整體降溫效果要高于S3,并且降溫效果呈先升高后下降的趨勢,在約15:00達到最大值,為0.08 ℃。S3方案基本不影響空氣溫度,在13:00—17:00有輕微的升溫效果,可忽略不計。說明喬木冠層尺寸的改變會使周圍環境的空氣溫度呈散射狀變化,距植物越遠,受到的輻射效果越小。喬木冠層尺寸越小時,輻射周圍環境的降溫效果越好;當冠層尺寸增大到一定程度時,不再影響周圍環境空氣溫度。

ΔTS1為方案S1對比實際情況的溫度變化值;ΔTS3為方案S3對比實際情況的溫度變化值圖13 溫度分布圖和降溫效果曲線Fig.13 Temperature distribution and cooling effect curve

2.4.2 濕度

由圖14可知,改變喬木冠層尺寸時,靠近步道環境相對濕度變化較小,遠處環境的相對濕度變化極小。S3方案趨于穩定,增減濕效果并不明顯,標準差為0.01%。S1方案有增濕效果,且呈先升高后下降的趨勢,在約15:00達到最大值,為3.79%。說明喬木冠層尺寸縮小后對濕度影響不顯著,喬木冠層尺寸越大,對環境的相對濕度起增加作用。

ΔRHS1為方案S1對比實際情況的相對濕度變化值;ΔRHS3為方案S3對比實際情況的相對濕度變化值圖14 相對濕度分布圖和減濕效果曲線Fig.14 Relative humidity distribution and humidity reduction curve

2.4.3 通用熱氣候指標

由圖15、圖16可知,改變喬木冠層尺寸時,環境UTCI值變化較大,喬木冠層尺寸變小或變大,都會使環境在17:00時刻的UTCI值增大。UTCI值從高到低排序為S1>S2>S3,3種方案呈“倒U形”分布,在14:00—15:00達到UTCI最大值,分別為39.75、37.21、38.81 ℃。說明喬木冠層尺寸過小或過大,都會導致環境的UTCI值增大,不利于行人的出行體驗。

圖15 UTCI分布Fig.15 UTCI distribution

圖16 UTCI曲線Fig.16 UTCI curves

3 優化設計與分析

3.1 熱舒適評價模型建立

將模型中測點不同時刻微氣候參數作為熱舒適評價模型的自變量,UTCI作為因變量,使用MATLAB軟件基于最小二乘法做非線性擬合并建立預測模型,如式(6)所示。

YUTCI=-4.279+0.773x1+0.070x2-1.816x3-
0.001x4+0.311x5,R2=0.999

(6)

式(6)中:x1為空氣溫度, ℃;x2為相對濕度,%;x3為空氣流速,m/s;x4為太陽輻射強度,W/m2;x5為平均輻射溫度, ℃。

殘差圖如圖17所示,標準化殘差為0.983,說明數據符合回歸分析要求。通過F檢驗可知,式(4)顯著性水平為0,小于0.05,說明在95%置信水平下,回歸分析具有統計學意義。

紅線表示殘差離群點圖17 殘差分布圖Fig.17 Distribution of residuals

對數據進行斯皮爾曼spearman相關性及顯著性分析如表4所示,P<0.05時顯著拒絕原假設,空氣溫度和平均輻射溫度影響熱舒適指標的程度最大,且空氣溫度和平均輻射溫度對其為正影響。UTCI維持在0～26 ℃(中等熱應力等級)時人體處于熱舒適環境,說明當空氣溫度和平均輻射溫度較低時的室外環境更有利于人們活動,設計擇優標準為選擇空氣溫度和平均輻射溫度較低的方案。

表4 因變量與自變量的相關性及顯著性分析

3.2 優化設計方案

根據正交設計方案進行微氣候數值模擬,并提取15:00時刻空氣溫度和平均輻射溫度,得到9組方案的模擬結果。因變量為空氣溫度正交分析結果如表5、表6所示,W、A和S主體間效應顯著性存在一定差異,A的顯著性較明顯,其P=0.979,所以三因素對空氣溫度的影響程度為A>W>S。水平W1、A1和S3的均值在其各自因素里最小,分別為29.328、29.304和29.336,所以對于空氣溫度這一指標,最優的景觀指標組合為W1A1S3。

表5 因素W、A、S對空氣溫度的主體間效應檢驗

表6 因素W、A、S對空氣溫度影響的估算邊際均值

同理,以平均輻射溫度為因變量的正交分析結果如表7、表8所示,A的顯著性較明顯,其P=0.617,W的P小于S,所以三因素對空氣溫度的影響程度為A>W>S。且對于平均輻射溫度這一指標,最優的景觀指標組合為W1A1S3。

表7 單因素W、A、S對平均輻射溫度的主體間效應檢驗

表8 單因素W、A、S對平均輻射溫度影響的估算邊際均值

綜上所述,綠化形式對空氣溫度和平均輻射溫度貢獻度為植物排布形式A>步道高寬比W>喬木冠層尺寸S,且最優化方案是W1A1S3,即步道高寬比為1.0,植物排布形式為兩側復合式綠化,喬木冠層尺寸為9 m。

根據優化方案利用軟件對微氣候進行模擬,得到空氣溫度和平均輻射溫度曲線如圖18所示,與實際測試結果相比,優化方案使空氣溫度降低0.131 ℃,平均輻射溫度降低2.717 ℃。此外,植物排布形式對于熱舒適指標影響最大,步道高寬比次之,喬木冠層尺寸影響最小,所以應著重關注植被的結構形式,并結合步道高寬比對藍綠空間進行規劃設計。

圖18 空氣溫度與平均輻射溫度曲線Fig.18 Air temperature vs. average radiation temperature curve

4 結論

(1)步道高寬比和喬木冠層尺寸對周圍環境微氣候有顯著影響。步道高寬比越大,增濕降溫效果越強。喬木冠層調節環境濕度效果不顯著,但喬木冠層尺寸越小,其調節空氣溫度能力越強。

(2)植物排布形式對周圍環境微氣候有顯著影響,且對湖泊中心的空氣流速有明顯調節作用。兩側復合式綠化步道降溫效果最優,為0.093 ℃,但會降低周圍環境空氣流速。3種植物排布形式在夏季均可起到減濕作用,其中兩行開敞型綠化排布減濕效果最優。

(3)步道高寬比、植物排布形式和喬木冠層尺寸對UTCI指標影響有明顯差異。步道高寬比或步道喬木冠層尺寸過大或過小,都會導致環境的UTCI值增大,不利于人們出行。兩側復合式綠化布局步道降溫效果最優,兩行開敞型最差。

(4)將實際模型中各測點不同時刻的空氣溫度、相對濕度、風速、太陽輻射強度和平均輻射溫度作為熱舒適評價模型的自變量,對應的評價指標UTCI作為因變量,建立基于綠化形式的熱舒適評價模型,模型表明平均輻射溫度和空氣溫度對室外熱舒適調節作用顯著。

(5)綠化形式對空氣溫度和平均輻射溫度貢獻度大小關系為植物排布形式>步道高寬比>喬木冠層尺寸,且當步道高寬比為1.0,植物排布形式為兩側復合式綠化,喬木冠層尺寸為9 m時,濱湖步道微氣候最優。