基于遮阴率的湿热地区慢行道热舒适特征研究

蒋 毅

徐 峰

熊 鹰

刘之欣

赵立华

室外空间的各种景观设计要素对空间微气候分布具有重要的影响，国外的研究[1-2]很早就发现室外空间的热环境水平和使用率之间存在很大的相关性，热环境影响人群使用空间的频次和时间。近十几年来针对热舒适影响室外空间使用状况的定量研究[3-11]逐渐增多，这些研究探讨了不同室外景观空间人群的热舒适区域，指出空间微气候特征是影响使用者使用和评价的室外空间的重要因素。基于不同设计手法的热环境效果来指导室外空间景观设计和优化，可以使热舒适指标值满足人群的舒适需求，提高使用率和降低热安全风险。

湿热地区地处中国东南部，漫长的炎热季高温高湿，人群室外出行和活动需求受到热气候的严重影响，因此热环境质量评价研究在该地区展开[12-14]，室外热舒适领域也逐渐受到学者关注。相关文献研究指出，湿热地区人群室外活动偏好遮阴良好的弱太阳辐射空间，各微气候要素中，太阳辐射跟空间利用率的相关性最大，炎热季天空角系数越大，空间热不舒适时间越长[7-9]。慢行道在设计时较多考虑空间尺度及景观，目前尚无相关热环境设计规范和标准可参照，热环境设计的缺失导致了热不舒适，降低了民众的绿色出行意愿，违背了鼓励绿色出行的设计初衷。研究显示，基于景观设计手法对微气候因素进行有计划的调节，可以提高室外空间热环境品质和减轻热岛效应带来的不利影响，提升空间的使用质量[15-17]。因此，本文开展了针对步行和骑行2类人群的慢行道热舒适研究，以期通过景观绿化要素的配置改善空间热舒适，构建以“遮阴率-热环境-热期望”的慢行道微气候环境的评价策略，为优化改善提供依据。

1 观测实验设计

1.1 研究对象

遮阴率[18](SAR)指标定义为未到达路面的累计太阳直射辐射量与总的太阳辐射量的比值，其数值是由鱼眼相机拍摄照片输入Hemisfer[19]软件处理计算后得到，大小主要受乔木的冠型、冠层深度、叶面积指数、树木间距影响。

作为湿热地区的典型城市“花都”广州，慢行道绿化树种类繁多，常见冠幅较大、冠层深度较深、叶面积指数较高的行道树有杧果(Mangifera indica)、细叶榕(Ficus microcarpa)、人面子(Dracontomelon duperreanum)、红花羊蹄甲(Bauhinia blakeana)、白玉兰(Magnolia denudata)等，这类乔木成荫效果较好，如果密集布置，可形成连续的遮阴带，SAR在0.7以上。选取此类慢行道为第一类研究对象，命名为“全遮阴慢行道”。

常见树冠较小，或冠层深度较浅、叶面积指数也相对较小的行道树有大王椰子树(Roystonea regia)、窿缘桉(Eucalyptus exserta)、白千层(Melaleuca leucadendron)等，这些树种在慢行道两侧，可形成点状遮阴，SAR为0.3～0.7。选取此类慢行道为第二类研究对象，命名为“部分遮阴慢行道”。

当慢行道及周边空间没有进行景观绿化设计，或有做景观绿化设计但行道树离慢行道距离较远、起不到路面遮阴时，大量太阳辐射照射到路面上，SAR在0.3以下。选取此类慢行道为第三类研究对象，命名为“无遮阴慢行道”。3类研究对象如图1所示。

图1 实验场地选择

1.2 数据实地采集

以实地微气候参数观测和问卷发放的方法采集各类遮阴慢行道的热环境及人群热舒适数据，采集的微气候参数包括太阳辐射G(由HD3201.1太阳辐射仪测得)、空气温度Ta(由BOBO Pro V2 U23温湿度自记录仪测得)、相对湿度RH(由BOBO Pro V2 U23温湿度自记录仪测得)、风速Va(由HD32.3热指数仪测得)和黑球温度Tg(由HD32.3热指数仪测得)。相关仪器及取样间隔参考ISO 7726(1998)的有关规定，测点布置在离地1.5m高处，HOBO的测试探头做防辐射处理。微气候数据采集的目的是用来计算慢行道空间的标准有效温度(SET＊)分布，进而结合热舒适问卷调研评价人群的热舒适特征，其中风速采用每3min的平均值用于后续的数据分析。实验于11月初的晴朗日开展，时间段选取为白天慢行道的主要活动时间9：00—18：00，被调研对象为在各遮阴慢行道中活动的市民，调查内容主要包括性别、年龄、身高、体重、活动状态(步行或骑行)、持续时间、穿着、热感觉的感受、热舒适度的评价、热接受程度和微气候参数(太阳辐射、空气温度、相对湿度和风速)的接受度及期望等。热感觉数据的收集采用九度评价标尺，热舒适数据的收集采用四度评价标尺，热接受数据的收集采用四度评价标尺，在人群填写问卷时，工作人员会在旁边进行必要的解释以保证统计数据精确反映人群当下的热舒适感受。

2 实验结果分析

2.1 问卷采集信息

共收集到问卷771份，其中男性样本417份，女性样本355份。另外，步行人群样本562份，结果显示步行人群平均花费在慢行道中的时间为18.8min；骑行者样本209份，骑行人群花费在慢行道中的时间为16.5min。花费时间超过2h以上的调查对象中，95%以上为年龄段在50岁以上的中老年人，这部分人群在13：00后会花费大量的时间在慢行道散步或骑行锻炼身体，持续到18：00左右。

2.2 各遮阴慢行空间热环境特征

2.2.1 热感觉(TSV)特征

根据问卷调研结果，在不同遮阴率的慢行道中，2类活动人群的热感觉差异较大，如图2所示。

图2 各遮阴慢行道人群热感觉特征图2-1 步行人群图2-2 骑行人群

可以看出，步行人群的热感觉随着SAR的下降变化很大。全遮阴慢行道中“中性”选项最多(45%)；部分遮阴慢行道中“微暖”选项最多(32%)；到无遮阴慢行道，热感觉“热”选项最多(31%)。

而骑行人群在各遮阴空间热感觉的变化率较为缓和，随着遮阴率的变化，最多投票的选项只是从全遮阴慢行道的“中性”变化至无遮阴慢行道的“微暖”。可见，步行人群对慢行道遮阴率变化较敏感，需求更大的遮阴率，相对于骑行道，人行步道宜设置更多的乔木景观形成遮阴。2.2.2 热舒适(TCV)特征

人群的热舒适投票分布如图3、4所示，步行人群的“舒适”比例在全遮阴和部分遮阴慢行道相差不大，但当SAR＜0.3时，“稍有不适”占到了最高比例。骑行人群在3种遮阴率慢行道中都是“舒适”选项最高，但随着遮阴率的减小“舒适”比例逐渐下降。可得出遮阴率相同的慢行道中，骑行人群的热舒适状况好于步行人群，且步行人群对空间遮阴需求更高，人行步道的SAR不要小于0.3。

图3 各遮阴慢行道人群热舒适特征图3-1 步行人群图3-2 骑行人群

图4 2类人群热舒适特征比较

2.2.3 热感觉与热舒适的相关性特征

步行人群在全遮阴、部分遮阴和无遮阴慢行道的热感觉和热舒适之间都是二次项的关系(表1，图5)。关系图中轴线的x坐标值可表征人群处于热舒适最佳状态时对应的热感觉值。

表1 人群热舒适与热感觉相关性信息

图5 人群的热舒适与热感觉相关性关系图5-1 步行人群图5-2 骑行人群

在全遮阴慢行道，步行人群最佳热舒适是在热感觉靠近微凉(-1)的区域，骑行人群最佳热舒适是在热感觉靠近凉(-2)的区域。

在部分遮阴空间，步行人群最佳热舒适是在热感觉靠近凉(-2)的区域，骑行人群最佳热舒适是在热感觉靠近微凉(-1)的区域。

在无遮阴空间，步行人群最佳热舒适是在热感觉靠近凉(-2)的区域，骑行人群最佳热舒适是在热感觉靠近微凉(-1)的区域。

同样可以看出，慢行道中步行人群和骑行人群热舒适最佳时对应的热感觉区域并不一致，在骑行道和人行步道的热环境设计中应分开考虑。

2.2.4 人群不舒适因素分析

对慢行道各微气候因素中引发人群热不舒适的因素进行统计，有利于利用景观设计手法调节微气候，避免引发人群热不舒适。引起慢行道人群不舒适因素如图6所示。可以看出，有高达71.5%的步行人群和74.1%的骑行人群希望调节微气候参数，各因素中，引发人群不舒适的主要是太阳辐射(G)和气温(Ta)，其次是风速和空气湿度。由调研发现，当人群处于“不舒适”和“非常不舒适”状态时，有85.7%的比例对风速或空气湿度因素不满意，希望得到改变。

图6 慢行道人群不舒适微气候因素统计

2.3 热舒适的定量评价

在保证炎热季慢行道乔木遮阴需求的同时，怎么兼顾冬季人群对日照的需求呢？本研究将采用SET＊指标对该季节慢行道人群的中性热感觉区间、热舒适区间和热期望区间开展定量研究，给出人群各热舒适指标的具体数值区间，以期探索获得全年热舒适最大化的研究方法。定量研究的过程如下：

1)首先计算调研时间段内慢行道的SET＊分布；

2)将SET＊分布输入SPSS软件，以1℃的间隔分组；

3)根据调研问卷结果统计每个SET＊分组内步行人群和骑行人群的热感觉(TSV)均值，并提取样本数；

4)对SET＊及组内热感觉(TSV)均值进行回归分析，基于每个分组样本数获取标准有效温度SET＊和热感觉(TSV)之间的相关性关系式及拟合度(R2)。

2.3.1 中性SET＊和舒适的SET＊范围

基于以上研究过程设计获得2类人群中性SET＊范围如图7和表2所示。

表2 TSV与SET＊相关性表达式

由图7可以看出，关系式拟合度(R2)较好，对应步行人群和骑行人群分别是0.739和0.799。慢行道中步行人群的热感觉每变化一个单位，对应SET＊的跨度为4.6；骑行人群的热感觉每变化一个单位，对应SET＊的跨度为5.3，步行人群对慢行道SET＊变化更敏感。人群的热感觉从中性到暖的SET＊值区间，步行人群和骑行人群分别为18.6～29.1和21.6～30.7℃，步行人群中性热感觉和暖热感觉对应的SET＊值都更低。

2类人群的舒适SET＊范围如图8和表3所示。可以看出，关系式拟合度(R2)较好，对应步行人群和骑行人群分别是0.758和0.711。对于慢行道热环境的SET＊分布，数值越小时，2类人群都会觉得更舒适(正线性关系)。步行人群的热舒适每变化一个单位，对应SET＊的跨度为12.5；骑行人群的热舒适每变化一个单位，对应SET＊的跨度为20。说明在慢行道SET＊的变化范围内，步行人群的热不舒适变化是大于骑行人群的，当慢行道的SET＊达到31.4℃时，行人甚至出现了热不舒适的情况。

表3 TCV与SET＊相关性表达式

可以看出，慢行道需保证适当的遮阴，通过行道树的合理配置，营造出人群热舒适的热环境范围。为防止出现过热及热不舒适的状况，慢行道遮阴率同样不要小于0.3，否则会出现人群热感觉过热及热不舒适现象。

2.3.2 慢行道人群热期望特征

室外热环境的设计目标是为出行人群创造优美且舒适的热环境，促进生态宜居城市建设，鼓励居民绿色出行。不同遮阴率的行道树遮阴形成了不同热环境水平的空间，为量化人群对室外空间热环境的热期望特征，营造符合人群热期望的慢行道空间遮阴环境，本文以接受率90%标准来表征人群的热期望特征，即：如果该空间的热环境为90%以上的人群接受，则表示该空间的热环境满足人群对慢行道环境的热期望。为此，本文设计了如下分析过程：

1)将SET＊分布输入SPSS软件，以1℃的间隔分组；

2)根据热接受投票的分布统计每个SET＊分组内热接受百分率，并提取样本数；

3)采用SPSS软件对SET＊分布及热接受百分率(URV)进行回归分析，基于每个分组样本数获取SET＊和URV之间的相关性关系式及拟合度(R2)。样本数不超过10个的组不参与回归分析。

分析结果如图9和表4所示。关系式拟合度(R2)步行人群和骑行人群分别是0.544和0.940。造成2类人群拟合度(R2)相差较大的原因是：被调研步行人群着装差异较大，以至于相同SET＊分布时人群的热期望比较不一致。而骑行人群的着装较一致，热期望也较接近。对回归结果进行分析计算可得出：满足步行人群90%热接受率的SET＊值的范围是小于等于25.8℃，骑行人群达到90%热接受率所对应的SET＊值的范围是小于等于27.6℃，如表7、8所示。因此，对该季节步行道进行行道树遮阴配置时，营造出的空间热环境SET＊值应不超过25.8℃，而骑行道空间SET＊值应不超过27.6℃。可以看出，骑行人群对慢行道SET＊分布的热期望比步行人群更宽。

表4 URV与SET＊相关性表达式和热期望范围

图7 慢行道人群热感觉和标准有效温度关系图7-1 步行人群图7-2 骑行人群

图8 慢行道人群热舒适和标准有效温度关系图8-1 步行人群图8-2 骑行人群

图9 慢行道人群热接受率和标准有效温度关系图9-1 步行人群图9-2 骑行人群

3 热环境评价讨论

城市慢行道，包括绿道、城市公园设计的初衷是鼓励和引导人群绿色出行和休闲健身，因此营造良好的慢行道热环境，以保证人群出行和健身的热安全及热舒适十分重要。景观行道树的设计是热环境最大的影响因素，采用ENVImet 4.0等热环境分析软件，根据室外空间的乔灌草及铺装设计进行建模计算，得到场地的微气候分布，输入到RayMan软件计算得到场地的可视化SET＊分布，判断空间的热环境是否在人群室外出行的热舒适中性区域、舒适区域和热期望区域，可以用来评价室外空间的热环境是否在人群的舒适范围，也可以评价新建设计方案是否合理。以广州市一处实际室外场地为例，采用ENVI-met 4.0进行建模，分析使用人群为步行人群时，空间的热环境状况，采用RayMan输出SET＊可视化分布。场地铺装为普通水泥地面，无灌木带，场地南北侧行道的遮阴树主要为羊蹄甲，空地上种植了草皮和点植了灌木；场地东西侧行道的遮阴树靠里一侧是羊蹄甲，靠外一侧是白玉兰，空地上同样种植了草皮和点植了灌木。行道树的叶面积指数、树高、冠幅和枝下高参考课题组对该区域及附近区域羊蹄甲及白玉兰的测试值[20]，间距由本实验测试获得。考虑本研究旨在探索一种对实际场地热环境的评价方法，因此本次建模的乔木模型相同树种各参数值均采用测试值的均值，简化了建模过程，树形采用圆柱形，各参数取值如表5所示。

表5 场地行道树参数取值

在模拟结果中，输出一天中15：00慢行道1.5m高处SET＊可视化分布现状如图10所示。根据2.3.2节结论，即步行人群热期望范围SET＊宜小于等于25.8℃，计算得出区域内满足步行人群热舒适出行的区域面积比例为46.3%。

图10 场地标准有效温度分布状况

4 结论

慢行道的景观绿化采用不同的行道树时，慢行道的遮阴率不同，步行人群和骑行人群的热感觉变化不完全一致，遮阴率改变了慢行道的微气候，步行人群对这种变化较为敏感，热不舒适变化高于骑行人群，对遮阴率的需求高于骑行人群。本文采用SET＊指标结合SPSS软件的回归分析方法对慢行道的热舒适进行量化评价，得出了影响人群的微气候因素偏好、热舒适区域及出行的热期望，构建了以“遮阴率－热环境－热期望”的慢行道微气候环境评价策略。使用者的热期望指标可以用来评价已建成室外空间的热环境是否在人群的舒适范围内，也可用来评价新建设计方案是否合理。

注：文中图片均由蒋毅拍摄或绘制。