李笑寒, 胡聃, 韩风森, 周宏轩
高层住宅小区建筑形态对微气象影响研究
李笑寒1,2, 胡聃1*, 韩风森1, 周宏轩1
1. 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京 100085 2. 中国科学院大学, 北京 100049
以北京逸成东苑小区为原型, 基于ENVI-met构建塔式建筑群和板式建筑群模型, 对其在典型春季、夏季各一天1.50 m处微气象特征进行模拟分析。结果表明, 除夏季风速外, 两季节塔式和板式建筑群模型其他各微气象要素时间序列模拟结果变化趋势基本相同, 两模型春季模拟结果差异较小, 而夏季模拟结果差异较大。春季, 塔式建筑群比板式建筑群平均温度高0.16 ℃, 平均相对湿度低0.89%, 平均风速高0.18 m·s–1, 平均辐射温度高2.21 ℃。夏季, 塔式建筑群比板式建筑群平均温度低0.18 ℃, 平均相对湿度低16.35%, 平均风速低0.14 m·s–1, 平均辐射温度高1.24 ℃。春季板式建筑群的室外热舒适度优于塔式建筑群, 而夏季塔式建筑群的室外热舒适度优于板式建筑群。该结果可为住区规划、提高居民热舒适度等提供参考。
微气象; 数值模拟; ENVI-met;舒适度; 北京
城市化改变了城市形态和城市下垫面属性, 影响了城市气候[1]。城市扩张导致城市边界不断外延, 城市垂直空间不断复杂[2]。土地资源稀缺, 人口增加与集中使得城市高层建筑林立, 城市微气象悄然改变。与此同时, 人们对生活质量的要求不断提高, 舒适度的研究日趋重要。高层住宅小区作为当今住宅区建造的主流, 其建筑形态与微气象条件的相互作用影响居民生活舒适度与身体健康[3–4]。因此, 住宅建筑的结构与形态与其室内、室外的微气象及热舒适度的研究意义重大[5]。目前国内外关于住宅建筑热舒适度的研究中探讨建筑布局与室内、室外热环境、通风的较多, 对建筑结构及形态对室外空间的热舒适度研究还不够完善。住宅建筑按照建筑结构[6]基本可以分为塔式建筑、单元式建筑和通廊式建筑, 其中, 塔式建筑指以共用楼梯, 电梯为核心布置多套住房的住宅; 单元式住宅指的是由多个住宅单元组合而成, 每单元均设有楼梯、电梯的住宅; 通廊式住宅是以共用楼梯、电梯通过内、外廊进入各套住房的住宅。而依据住宅建筑的形态, 基本可分为塔式建筑和板式建筑两类[7], 单元式住宅及通廊式住宅的形态均属于板式建筑。
本研究以北京市高层住宅小区逸成东苑为研究区, 于ENVI-met软件中构建其模型, 通过对典型春季和夏季一天中塔式建筑群和板式建筑群1.50 m处空气温度、相对湿度、风速、平均辐射温度等微气象要素数值模拟, 对比分析不同建筑形态微气象差异, 讨论板式建筑及塔式建筑的舒适度差别, 以期为高层住宅小区中住区规划建设及改善居民生活环境提供参考。
北京是中华人民共和国首都, 是全国政治、文化、经济中心, 位于东经115°25′至117°30′, 北纬39°26′至41°03′之间, 全市面积16410.54 km2, 其中市区面积1368.32 km2。截止2014年, 北京市人口密度达到1311人·(km2)–1。北京市人口密度巨大, 土地资源有限, 建筑容积率在全国范围内处于较高水平, 依据《民用建筑设计通则》[8]住宅建筑根据层数划分为低层住宅(一层至三层)、多层住宅(四层至六层)、中高层住宅(七层至九层)、高层住宅(十层及以上)和超高层建筑(高度超过100 m), 北京市的住宅建筑除少数老旧小区仍为多层或低层建筑, 大部分住宅建筑均为高层建筑, 且高层住宅建筑的形态几乎全部包含于塔式和板式两种形态之内。
北京逸成东苑小区位于东经116°21′北纬41°01′处, 小区东西两侧分别为板式建筑群和塔式建筑群, 各建筑的楼层数均在13层至23层之间, 均为高层住宅建筑。该小区内绿地、凉亭、道路等建造模式相似, 且同时具有板式建筑群和塔式建筑群两种形态建筑, 因此选取其作为研究区。
本研究基于北京逸成东苑小区空间分辨率为0.61 m的 Quickbird 遥感影像, 于微气象数值模拟软件ENVI-met构建研究区模型, 并对典型春季和夏季一天的板式建筑群模型和塔式建筑群微气象要素进行数值模拟。ENVI-met的工作原理是基于三维非流体静力学模拟城市中构筑物表面—植被—空气的相互关系[9], 并显示为城市环境中小尺度空气温度、风速、风向、相对湿度等相关微气象要素的空间分布, 模型可设置测试点, 模拟并记录测试点处的微气象要素时间序列数值变化。ENVI-met可以模拟垂直高度200 m之内的微气象环境, 但考虑到人类活动范围, 本文仅对高度为1.50 m处的微气象环境模拟结果进行分析。ENVI-met开发至今, 已应用于众多领域, 其模拟精度已被证实达到一般研究要求[10–13], 因此本文不对模型精度及可靠性冗述。
将遥感影像转化为ENVI-met可以识别的. BMP 格式底图, 分别裁剪板式建筑群和塔式建筑群区域, 并基于遥感图像分别构建板式建筑群模型和塔式建筑群模型。两模型分辨率均为2 m´2 m´5 m(水平方向dx=dy=2 m, 竖直方向dz=5 m), 经纬度设置为39.92°N, 116.56°E, 板式建筑群模型面积为300 m´130 m, 模型设置150´65´30个网格, 塔式建筑群模型面积为300 m´216 m, 模型设置150´108´30个网格, 为了弱化模型区外界环境的影响, 两模型外均设置5个土壤嵌套网格。考虑均匀布点原则及综合模型下垫面类型, 两模型均设置9个测试点, 其中每个模型均有5个测试点设置在临近建筑的小路上, 4个测试点设置在建筑周边的绿地上, 软件对每个测试点的微气象指标进行模拟, 并记录其时间序列结果。两模型建成图如图1所示。
图1 塔式及板式建筑群模型图
北京为夏热冬冷地区, 春季气候干燥, 温度较低, 而夏季炎热, 降雨前后气象指标与晴天差异较大, 因此本文选取模拟日期的标准是: 春季和夏季的模拟日期分别至少连续三天没有降雨, 且气温、相对湿度、风速等气象指标均与春季、夏季的平均气象指标水平相近。因此, 模型模拟时间分别选取春季和夏季天气晴朗的一天, 2016年4月21日和2015年8月20日。模拟输入的气象数据分别采用当日北京市气象站的分时数据。模拟开始时间均为7: 00, 模拟时间长度均设置为24 h, 其中2015年8月20日初始空气温度为12.00 ℃, 初始风向设置为北风(0°), 风速为1.00 m·s–1, 初始相对湿度设置为88.00%, 粗糙度长度使用默认值0.10; 2016年8月20日初始空气温度为20.00 ℃, 初始风向设置为北风(0°), 风速为3.00 m·s–1, 初始相对湿度设置为88.00%, 粗糙度长度使用默认值0.10。
热舒适度指数是结合温度、湿度、风等气象要素对人体的综合作用, 表征人体对复杂环境条件的热感觉。目前, 室内热舒适度指数较为成熟, 而室外热舒适度指数尚未有标准化的计算方法[14–15], 本研究使用的室外热舒适度指标选取的是1970 年由Fanger[16]提出的, 后经Gagge等[17]和Jendritzky等[18]修正后的热舒适指标PMV(Predicted Mean Vote, PMV), PMV是基于人体舒适状态下的热平衡方程, 并以预测平均投票数反映人体热感觉。PMV考虑了环境温度、湿度、风速、辐射换热、表皮温度、服装热阻、人体代谢率等多种因素, 能够适应较宽的温度区间, 得到了广泛的应用, 且有较好的软件平台支持。PMV值将热感觉分为七级, 分别为冷、凉、稍凉、适中、稍暖、暖和热, 与之对应的PMV值分别为-3、-2、-1、0、1、2和3。一般认为, -1 +++E+E+E+E=公式1 =(–0.036×+)×公式2 为体内净得热;为对流热交换;为辐射热交换;E为隐汗热损失;E为呼吸显热损失;E为呼吸潜热损失;E为潜在蒸发的热量损失;为人体蓄热;为代谢率(依不同的活动量而发生变化);为人体热负荷。 分别将春季与夏季塔式建筑群模型和板式建筑群模型从7:00至次日6:30每半小时模型测试点记录的微气象要素模拟结果做成折线图(图2、图3), 并将两季节塔式与板式建筑群模型的微气象要素差值时间序列做成折线图(图4), 图中所有数值为塔式建筑群微气象要素模拟结果减去板式建筑群微气象要素模拟结果, 计算春季和夏季塔式建筑群和板式建筑群的全部时间序列微气象要素差值平均值(表1)。 由图2、图3、图4和表1可知, 春季, 塔式和板式建筑群模型空气温度、相对湿度、风速和平均辐射温度的时间序列模拟结果变化趋势基本相同, 除了平均辐射温度以外, 其他微气象要素模拟结果各时刻两模型差值均较小, 而微气象要素差值平均值说明, 春季塔式建筑群相比于板式建筑群, 平均温度高0.16 ℃, 平均相对湿度低0.89%, 平均风速高0.18 m·s–1, 平均辐射温度高2.21 ℃。 图2 春季塔式和板式建筑群模型微气象模拟结果对比图 图3 夏季塔式和板式建筑群模型微气象模拟结果对比图 图4 春季和夏季塔式与板式建筑群模型微气象模拟结果差值对比图 表1 春季和夏季塔式与板式建筑群模型各时刻微气象模拟结果差值平均值表 注: 表中所有数值为塔式建筑群微气象要素模拟结果减去板式建筑群微气象要素模拟结果。 夏季, 除风速外, 塔式和板式建筑群模型其他各微气象要素的时间序列模拟结果变化趋势基本相同, 但相比于春季, 除平均辐射温度外, 两模型各时刻其他三种微气象要素差值较大, 波动明显。其中空气温度的差值在11:30达到最大值4.16 ℃, 比春季空气温度差值最大值1.14 ℃高3.02 ℃; 相对湿度的差值在3:30达到最大值30.29%, 比春季相对湿度差值最大值2.38%高27.91%; 风速的差值最大值在7:00达到最大值0.24 m·s–1, 比春季风速差值最大值0.20 m·s–1高0.04 m·s–1; 而夏季两模型平均辐射温度的差值最大值在7:30达到最大值10.61 ℃, 比春季平均辐射温度差值最大值12.25 ℃低1.64 ℃。计算两模型夏季各时刻微气象要素差值的平均值, 发现塔式建筑群相比于板式建筑群平均温度低0.18 ℃,平均相对湿度低16.35%, 平均风速低0.14 m·s–1, 平均辐射温度高1.24 ℃。 由于模型开始时间都是7:00, 在模型模拟开始时间ENVI-met并不输出微气象及室外热舒适度空间分布情况, 因此本研究对8:00至次日6:00每2 h的两模型室外热舒适度空间分布情况进行描述分析。 3.2.1 春季塔式和板式建筑群室外热舒适度差异 由2016年4月21日模拟结果, 春季, 塔式建筑群模型和板式建筑群模型在相同时刻的热舒适度空间分布情况十分相似。两模型全局均在20:00至次日6:00 PMV为负值, 其余时刻PMV均为正值。8:00两模型均为远离建筑的绿地处PMV值最低, 非绿地处(主要为小路和地面停车场)PMV值最高, 其中仅少部分小路和地面停车场PMV值在(–1.00, 0.00)之间, 为舒适区域; 10:00两模型建筑遮阴处及绿地处PMV值低, 建筑外围地面停车场处PMV值最高, 塔式建筑群模型全区域PMV值范围在–0.38—1.08之间, 比板式建筑群模型的–0.56—0.93高, 两模型全区域均为舒适区; 12:00至18:00两模型建筑遮阴处PMV值最低, 其中塔式建筑群模型12:00和18:00建筑遮阴处PMV在0.38—0.67之间, 为舒适区域, 14:00和16:00建筑遮阴处PMV已超过了1.00, 因此14:00和16:00塔式建筑群模型全局无舒适区域; 板式建筑群模型12:00至18:00建筑遮阴处PMV均在(0.00, 1.00)之间, 这期间建筑遮阴处均为舒适区域, 除16:00和18:00部分绿地PMV值超过1.00, 其余各时刻, 绿地处PMV值也在在(0.00, 1.00)之间, 为舒适区域; 20:00至次日6:00两模型均为建筑间绿地处PMV值最高, 其中塔式建筑群20:00全区域PMV值范围在–0.44—–0.04之间, 全区域均为舒适区, 在6:00PMV值达到全天最低, 最低值达到–3.20, 而板式建筑群在20:00和22:00全区域均为舒适区的时间, 此时PMV值在–0.85—0.06之间。两模型均在6:00PMV值达到全天最低, 塔式建筑群模型最低值为–3.20, 板式建筑群模型最低值为–3.13。 对比春季塔式建筑群模型和板式建筑群模型室外热舒适度模拟结果及PMV值域区间, 从20:00至次日6:00, 塔式建筑群模型的PMV值整体低于板式建筑群模型, 此时两模型的全空间范围内PMV值均为负值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更远离0; 从8:00至20:00, 塔式建筑群模型的PMV值整体高于板式建筑群模型, 而此时两模型的全空间范围内PMV值均为正值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更远离0; 综上, 在春季全天塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更远离0, 因此春季板式建筑群的室外热舒适度优于塔式建筑群。 3.2.2 夏季塔式和板式建筑群室外热舒适度差异 由2015年8月20日模拟结果, 夏季, 塔式建筑群模型和板式建筑群模型在相同时刻的热舒适度空间分布情况也非常相似。两模型全局在2:00至6:00PMV为负值, 其余时刻PMV均为正值。8:00两模型均为建筑遮阴处PMV值最低, 绿地处PMV次之, 两模型大部分区域PMV值均在2以下, 建筑遮阴处最为舒适; 10:00至16:00, 两模型PMV值均较高, 建筑遮阴处PMV值最低, 但板式建筑群模型建筑遮阴处PMV达到了3的水平, 即模型全区域的PMV值均达到了“热”的水平, 无舒适区域; 而塔式建筑群模型建筑遮阴处PMV也达到了2的水平, 部分区域PMV值达到了3的水平, 无舒适区域; 18:00两模型建筑间绿地处PMV值最低, 塔式和板式PMV最小值分别为1.23和1.69, 两模型全区域整体感觉为“暖”, 无舒适区域; 20:00至次日6:00, 塔式建筑群模型南侧绿地和板式建筑群模型所有绿地为热源, PMV值最高, 且两模型全区域PMV值均在(–1.00,1.00)区间, 全部区域均为舒适区, 只是20:00、22:00和0:00, 非绿地处(主要为小路和地面停车场)PMV值更接近0, 比绿地处更舒适, 而次日2:00至6:00, 绿地处PMV值更接近0, 相比于其他区域更舒适。 对比夏季塔式建筑群模型和板式建筑群模型室外热舒适度模拟结果及PMV值域区间, 2:00至6:00, 塔式建筑群模型的PMV值整体高于板式建筑群模型, 此时两模型的全空间范围内PMV值均为负值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更接近0; 从8:00至次日2:00, 塔式建筑群模型的PMV值整体低于板式建筑群模型, 此时两模型的全空间范围内PMV值均为正值, 即塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更接近0; 综上, 在夏季全天塔式建筑群模型的PMV值相比于板式建筑群模型的PMV值更接近0, 因此夏季塔式建筑群的室外热舒适度优于板式建筑群。 本研究对北京典型高层住宅小区逸成东苑在春季和夏季一天中塔式建筑群和板式建筑群的微气象模拟结果表明, 除夏季风速外, 两季节中塔式和板式建筑群模型其他各微气象要素时间序列模拟结果变化趋势基本相同, 两模型的春季模拟结果差异较小, 而夏季模拟结果差异较大, 其中最大温差达到4.16 ℃, 相对湿度的最大差值达到30.29%, 风速的最大差值达到0.24 m·s–1, 平均辐射温度的最大差值达到10.61 ℃。总体来讲, 春季, 塔式建筑群相比于板式建筑群, 平均温度高0.16 ℃, 平均相对湿度低0.89%, 平均风速高0.18 m·s–1, 平均辐射温度高2.21 ℃。夏季, 塔式建筑群相比于板式建筑群平均温度低0.18 ℃, 平均相对湿度低16.35%, 平均风速低0.14 m·s–1, 平均辐射温度高1.24 ℃。春季板式建筑群的室外热舒适度则优于塔式建筑群, 而夏季则相反, 塔式建筑群的室外热舒适度优于板式建筑群。 不同建筑形态对建筑周边微气象的影响前人也有研究, 不过多数研究基于建筑布局(点式、行列式、围合式等)及建筑相关参数(建筑高度、天空视域因子等)描述建筑形态, 再将建筑布局及建筑参数与微气象指标进行相关性分析。袁永东[20]由Suncast程序模拟不同气候区不同建筑布局对室外热环境的影响, 结果表明, 建筑布局对日照面积的影响在夏季较为明显, 而冬季则不显著, 由于日照面积直接影响空气温度、相对湿度等, 因此不同建筑布局在微气象在夏季的差异要大于在冬季的差异。由于冬季和春季相比于夏季, 气候均较为干燥且寒冷, 且塔式建筑属于点式布局, 板式建筑属于行列式布局, 二者建筑布局差异较大, 因此该研究与本研究夏季塔式和板式建筑群温度、相对湿度、风速等差异较大, 而春季时差异较小的结果相一致。李晗[21]等人基于ENVI-met模拟了青岛市夏季一天内不同建筑布局的居住区的微气象, 结果发现, 点式布局的居住区相对于围合式及行列式布局微气象模拟结果温度最低、风速最大、热岛效应最不明显。而本文的夏季模拟结果中, 温度模拟结果与其相同, 但风速的模拟结果相反, 造成的结果可能与居住小区的布局有关。北京逸成东苑小区塔式建筑群附近紧邻其他小区, 建筑密度相对较大, 而板式建筑群附近紧邻面积较大的草坪及地面停车场, 附近较为空旷, 所以平均风速较大。 不同建筑形态不仅会造成周遭微气象差异, 也对室外热舒适度产生影响。罗庆[22]基于图像分析法对城市建筑群室外热环境进行分析研究, 认为建筑布局、建筑高度等影响着区域温度分布、室外热环境及周遭微气象, 而建筑形式的影响又主要通过建筑阴影和天空视域因子等参数来体现。本文结果也显示, 塔式和板式建筑区域的舒适度指数空间分布模式十分相似, 在有日照时, 两种建筑形态的建筑遮阴处与其他区域相差最大, 最舒适。邵宇翎[23]应用Fluent模型在考虑了导热和对流的问题基础上, 模拟夏季杭州市三个住区的室外热环境, 认为点式高层布局住区的室外热环境优于围合高层与行列式多层布局住区。这与本文研究结论类似, 本研究也认为夏季塔式建筑群的室外热舒适度优于板式建筑群, 但同时, 本研究对春季北京住区的模拟结果表明, 春季板式建筑群的室外热舒适度则优于塔式建筑群, 这说明不同季节, 由于气候条件不同, 日照角度不同, 建筑与环境的热交换量不同等众多因素, 导致两种建筑形态的室外热舒适度也出现了差异。 塔式和板式是高层住宅小区的两种主要建筑形态, 研究两者的微气象要素差异以期为降低小区热岛强度, 实现小区热环境优化,提高居民热舒适度,节约建筑能耗及住区规划等均提供帮助。春季时塔式建筑的室外热环境相比于板式建筑较差, 应采取尽可能的措施来降温增湿降低风速, 已有研究证明, 在住区种植高大的树木, 是降温增湿最有效的途径, 并且具有降低风速的作用, 同时, 增加水面面积, 可以同样提高人体舒适度[22, 24–25]。基于北京逸成东苑小区的建设情况, 其塔式建筑周边绿地面积小且破碎, 且塔式建筑群中间空地为居民娱乐设施, 下垫面为混凝土和透水砖。因此可以考虑在北京逸成东苑小区塔式建筑的附近的草坪上增加高大乔木数量, 在居民娱乐设施区域增加绿地或水体面积, 也可将居民娱乐设施的区域的下垫面设为草地, 以改善其春季的室外热环境; 夏季时小区板式建筑的室外热环境相比于塔式建筑温度、风速高, 因此基于该小区的实际情况可以考虑将板式建筑群旁边的地面停车场替换为小区绿地, 同时种植高大乔木, 且可在板式建筑群之间的块状绿地处增加灌木和乔木的种植面积。 [1] DUGORD P A, LAUF S, SCHUSTER C, et al. Land use patterns, temperature distribution, and potential heat stress risk-The case study Berlin, Germany[J]. Computers Environment and Urban Systems, 2014, 48: 86–98. [2] 宋瑜, 刘婷, 唐尧, 等. 快速城市化进程中我国城市空间形态演化特征分析[J]. 生态科学, 2015, 34(3): 122–126. [3] LENZHOLZER S. Engrained experience—a comparison of microclimate perception schemata and microclimate measurements in Dutch urban squares[J]. International Journal of Biometeorology, 2010, 54(2): 141–150. [4] IGNATIUS M, WONG N H, JUSUF S K. Urban microclimate analysis with consideration of local ambient temperature, external heat gain, urban ventilation, and outdoor thermal comfort in the tropics[J]. Sustainable Cities and Society, 2015, 19: 121–135. [5] 马卫武, 张翼, 吴春玲, 等. 住宅小区室外微气候及热岛潜势分析[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2013, 44(12): 5117–5124. [6] 刘雨夏. 集合住宅范式解析——塔式高层集合住宅[D]. 西安: 西安建筑科技大学, 2010. [7] 周燕珉, 符玲. 住宅塔式楼栋设计研究——以一梯六户塔楼为例[J]. 城市建筑, 2009, (1): 28–32. [8] 中华人民共和国建设部. 民用建筑设计通则: GB 50352-2005[S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2005. [9] BRUSE M, FLEER H. Simulating surface-plant-air interactions inside urban environments with a three dimensional numerical model[J]. Environmental Modelling & Software, 1998, 13(3/4): 373-384. [10] AMBROSINI D, GALLI G, MANCINI B, et al. Evaluating mitigation effects of urban heat islands in a historical small center with the ENVI-met (R) climate model[J]. Sustainability, 2014, 6(10): 7013–7029. [11] 詹慧娟, 解潍嘉, 孙浩,等. 应用ENVI-met模型模拟三维植被场景温度分布[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(4): 64–74. [12] 张琳, 刘滨谊, 林俊. 城市滨水带风景园林小气候适应性设计初探[J]. 中国城市林业, 2014, 12(4): 36–39. [13] 秦文翠, 胡聃, 李元征, 等. 基于ENVI-met的北京典型住宅区微气候数值模拟分析[J]. 气象与环境学报, 2015, 31(3): 56-62. [14] 杨峰, 钱锋, 刘少瑜. 高层居住区规划设计策略的室外热环境效应实测和数值模拟评估[J]. 建筑科学, 2013, 29(12): 28–34. [15] 张伟, 郜志, 丁沃沃. 室外热舒适性指标的研究进展[J]. 环境与健康杂志, 2015, 32(9): 836–841. [16] FANGER P O. Thermal comfort: analysis and applications in environmental engineering[M]. Copenhagen: Danish Technical Press , 1970.Copenhagen: [17] GAGGE A P, FOBELETS A P, BERGLUND L G. A standard predictive index of human response to the thermal environment[J]. ASHRAE Trans, (United States), 1986, 92: 709–731. [18] JENDRITZKY G, NUBLER W. A model analysing the urban thermal environment in physiologically significant terms[J]. Archives for Meteorology, Geophysics, and Bioclimatology, Series B, 1981, 29(4): 313–326. [19] 许景峰. 浅谈PMV方程的适用范围[J]. 重庆建筑大学学报, 2005, 27(3): 13–18. [20] 袁永东. 不同建筑布局对室外热环境的影响及节能效果分析[D]. 上海: 东华大学, 2010. [21] 李晗, 吴家正, 赵云峰, 黄锦, 李铮伟, 阮应君. 建筑布局对住宅住区室外微环境的影响研究[J]. 建筑节能, 2016, 44(3): 57–63. [22] 罗庆. 基于图像分析的城市建筑群室外热环境研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2006. [23] 邵宇翎. 城市住区室外热环境数值模拟研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2012. [24] MASSETTIA L, PETRALLI M, ORLANDINI S. The effect of urban morphology on Tilia×europaea flowering[J]. Urban Forestry&Urban Greening, 2015, 14:187–193. [25] WANG Yafei, BAKKE F, GROOT R D, et al. Effects of urban trees on local outdoor microclimate: synthesizing field measurements by numerical modelling[J]. Urban Ecosyst, 2015, 18: 1305–1331. The impact of architectural form on micrometeorology in high residential community LI Xiaohan1,2, HU Dan1*, HAN Fengsen1, ZHOU Hongxuan1 1. State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center and Eco-Environmental Sciences, Beijing 100085, China2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China In the case study for Beijing Yichengdongyuan residential community, a typical high-rise residental model of tower building and slab building was built in ENVI-met. The micrometeorology at 1.50 m above ground was simulated and analyzed on two typical clear days in spring and summer, respectively. Results showed that the time series of simulated micrometeorology of two seasons in both tower building model and slab building model had the same varying trend, except the wind speed in summer. In spring, the simulated results of two models had little difference while the difference of the simulated results of two models was significant in summer. The simulated results in spring showed that the average air temperature of tower building was 0.16 ℃ higher, the average relative humidity was 0.89% lower, the average wind speed was 0.18 m·s–1higher and the average mean radiant temperature was 2.21 ℃ higher than those of slab building. The simulated results in summer showed that tower building had lower average air temperature, relative humidity, wind speed but higher average mean radiant temperature than slab building. The lower average air temperature, relative humidity and wind speed were 0.18 ℃, 16.35% and 0.14 m·s–1, and the higher average mean radiant temperature was 1.24 ℃, respectively. In spring, the outdoor thermal comfort of slab building was better than tower building. On the contrary, tower building had a better outdoor thermal comfort than slab building in summer. The results will provide reference for residential planning and the living thermal comfort improving. micrometeorology; numerical simulation; ENVI-met model; thermal comfort; Beijing TU984.12 A 1008-8873(2017)01-178-08 10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.01.024 2016-06-14; 2016-09-21 国家自然科学基金(41171442,41571482); 科技部重点研究专项课题(2016YFC0502800) 李笑寒(1992—)女, 吉林白城人, 硕士, 主要从事城市生态学研究, E-mail: lixiaohan14@mails.ucas.ac.cn 胡聃, 男, 博士, 研究员, 主要从事城市生态学研究, E-mail: hudan@rcees.ac.cn 李笑寒, 胡聃, 韩风森, 等. 高层住宅小区建筑形态对微气象影响研究[J]. 生态科学, 2017, 36(1): 178-185. LI Xiaohan, HU Dan, HAN Fengsen, et al. The impact of architectural form on micrometeorology in high residential community[J]. Ecological Science, 2017, 36(1): 178-185.3 结果与分析
3.1 塔式和板式建筑群模型微气象差异
3.2 塔式和板式建筑群室外热舒适度差异
4 结论与讨论