基于ENVI-met的福州大学校区冬季热环境模拟与热舒适度变化分析

庄莉娟 蔡芫镔 祁娟娟

(福州大学环境与资源学院，福建 福州 350116)

引言

近年来，城市化的快速发展使得城市热岛(UHI)现象越发显著。城市化改变了下垫面性质，影响了城市局部的微气候[1]。高校校园作为城市中小尺度空间的一种存在形式，其微气候特征受到广泛关注[2]。随着中国高校大学生的数量不断增多，高校校园的规模逐步扩大，校园内各功能区的面积已达到小型街区的尺度标准。人工构筑物在为师生学习生活带来便利的同时，也改变了下垫面的理化性质，使校园热环境发生变化。在下垫面性质、植被类型分布及建筑布局朝向等因素的共同作用下，校园室外空间的热舒适度亦受到显著影响[3]。

由德国波鸿大学地理研究所基于计算流体力学和热力学开发的三维非静力微气候模型ENVI-met以0.5—10.0 m的空间解析度和1—5 s的时间解析度来模拟街区尺度的微气候环境[4-5]，是少数几个能精确模拟地表—植物—空气相互作用的微尺度模型之一[6]。以前的研究[7-9]详细描述了该模型的研究背景以及相关物理基础，用户可通过ENVI-met官方网站(http://www.ENVI-met.com/)下载和学习该模型。但模型也存在一些局限，如不能设定变化的风速和风向。目前基于ENVI-met的室外热环境及热舒适度模拟研究，主要以城市街区为主，对大学校园的关注程度较低；并且研究日期大多集中在炎热的夏季，而针对热舒适度较差的冬季的研究则相对较少。考虑到该模型可方便快捷地输出微气候环境的空气温度、相对湿度、风速、风向等气象参数，且近年来已被不同机构和个人证明能够较好地模拟微气候环境特征[10-13]，本文基于ENVI-met模型，选取一个典型冬季日，结合现场实测数据，进行校园室外热环境模拟，分析不同的绿化方案下，建筑物、下垫面、植物之间的相互作用引起的热环境差异变化及其对应的热舒适度响应，以期为改善校园热环境，提高室外热舒适度提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区域概况

福建省福州市位于25°15′—26°39′N，118°08′—120°31′E，属亚热带季风气候，年平均气温为19.6 ℃，雨量充沛。最冷月为1—2月，平均气温达6—10 ℃；最热月为7—8月，平均气温为24—29 ℃。福州大学(旗山校区)位于福州市西郊，主教区位于校区北部。教学区建筑为4—5层内廊式布局，沿校园主干道呈弧形排布，部分建筑有顶部构筑物，底部架空，室外有廊架及直达2层的台阶。

1.2 ENVI-met模型模拟

以公共教学区为研究区，构建ENVI-met模型(图1)。研究区范围为426 m × 456 m，最高建筑物高度为30 m。为消除上边界效应对模拟结果的影响，垂直高度必须为最高建筑物高度的2倍以上，因此共设置142 × 152 × 25个网格，格点大小为3 m × 3 m × 3 m。此外，模型四周增加5个嵌套网格作为缓冲区，地表类型为土壤和混凝土两种，自动呈棋盘式间隔排布。在研究区域内设置12个“监视器”(Receptor)，用于研究不同下垫面的微气候特征及精度评价。

图1 研究区的遥感影像(a)及其方案示意(b)

参照近年来福州冬季(12月至翌年2月)各气象参数平均值，选定2020年1月14日作为典型冬季日。气象输入数据为当日中国气象数据网记录的天气数值，并结合现场实测，确定研究区最高温度为20.8 ℃，平均温度为13.5 ℃。平均湿度为69.9%，参考高度(距地面10 m)风速为2.3 m·s-1。采用ENVI-metV4新增的温湿度全强迫功能，添加每小时的温度和相对湿度，有效提高了模型模拟结果的精度[14]。单次模拟时长为24 h，从1月14日00：00起，每1 h输出一组数据，输出参数包括空气温度、相对湿度、风速、人体热舒适度等指标。特别关注师生活动较为频繁的09：00—18：00时段。研究区下垫面材质主要为草地、混凝土和灰色地砖硬质铺装，建筑立面材料为系统默认材质，粗糙度长度取0.01。

平均辐射温度(Mean Radiant Temperature,简称MRT或Tmrt)指人体吸收长波和短波辐射通量的总和，是评价室外热环境和影响人体热舒适的重要参数[15]。ENVI-met能精确模拟街区水平上每个网格点的Tmrt，并考虑了投影因子(fp)，该因子表示人体在不同太阳高度下的辐照吸收情况，如下式所示[4]：

(1)

It(z)=fpRsw,dir(z)

(2)

fp=0.42cosφ+0.043sinφ

(3)

式(1)—式(3)中，Et(z)为总长波辐射通量(W·m-2)；Dt(z)为漫射和漫反射太阳辐射(W·m-2)；It(z)为直射辐照度(W·m-2)；σ为斯蒂芬玻尔兹曼常数，其值为 5.67 × 10-8(W·m-2K-4)；αk为短波辐射吸收系数，取0.70；εp为人体排放系数，取0.97；fp为投影因子；Rsw,dir为向下直射辐射通量；φ为太阳高度。

生理等效温度(Physiological Equivalent Temperature,简称PET)是在室外热感觉的背景下开发的基于慕尼黑个人能量平衡模型(MEMI)的热舒适指数，被称为使在室内环境的人体热条件与在室外复杂环境中人体皮肤和核心温度保持平衡的空气温度[16]，其采用的热平衡方程如下[17]：

M+W+R+C+ED+ERe+Esw+S=0

(4)

式(4)中，M为新陈代谢率；W为外界做的功；R为机体净辐射；C为对流换热；ED为汗水蒸发后通过皮肤扩散的潜热；ERe为呼吸换热；Esw为汗液蒸发产生的热量；S为储存热。

相较于其他热舒适度指标，PET除考虑了温湿度、风速等气象参数，还关注了个体热生理参数，例如服装热阻、活动产热和新陈代谢率等[18]。同时，PET也是德国工程师协会(VDI)推荐使用的热舒适指数。综上，本文以生理等效温度PET为评价指标，基于气象参数、人类活动水平及衣着参数等，开展对校园室外热舒适度研究。

1.3 实测方案

实测数据采用干湿球温度计(精度为±0.5 ℃，分辨率为0.1 ℃)和PM6252B风速仪(相对湿度：精度为±3%，分辨率为0.1%；风速精度为±3%，分辨率为0.01 m·s-1)测定，测量时间为2020年1月14日09：00—18：00，每小时测1 次，测量项目包括1.5 m高度的气温(Ta)、相对湿度(RH)以及风速(WS)。根据均匀布点的原则，同时考虑不同下垫面性质和遮阴情况，共设置12个测点，与模型设置的“监视器”(Receptor)相对应，具体测点信息见表1。

表1 测点信息

1.4 模型精度评价

由于静态初始化参数的影响，ENVI-met模型无法准确模拟风速的瞬时值，一般倾向于高估风速，尤其在初始风速大于2 m·s-1的情况下偏差明显较大，因此风速很少被用于模型的评估[19]。本文采用相关系数(r)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)对ENVI-met模型模拟的空气温度和相对湿度进行精度评价[20]：

(5)

(6)

(7)

式(5)—式(7)中，yi为模拟值；y为实测值；n为实测次数；Cov(yi,y)为二者之间的协方差；Var|yi|为模拟值的方差；Var|y|为实测值的方差。相关系数用于表征模拟值和实测值之间线性关系紧密程度，r值越大，拟合效果越好。RMSE和MAPE均能衡量模拟值与实测值之间的偏差，二者的值越小，模拟精度越高。通常认为若MAPE值小于10%，则误差在允许范围内。

2 结果分析

2.1 实测结果

实测得到的气温、相对湿度和风速的统计结果如图2所示。大部分测点的温度在14：00前逐渐上升，在14：00达到最大值，随后开始下降。相比其他测点，铺设灰色地砖的广场(测点9)为高温低湿区，榕树下(测点2)为低温高湿区。混凝土表面的人行道(测点1)由于受道路两旁树荫遮挡的影响，在14：00前温度偏低，之后与其他测点的温差逐渐缩小。灌木草地混合区(测点3)和草坪(测点10)相比硬质铺装的测点，温度平均值和变化幅度较小，而石头路上(测点4)的温度平均值和变化幅度则介于二者之间。下垫面为灰色地砖铺装的林荫道(测点5)以及受到建筑物阴影影响的停车场(测点8)温湿度适中。邻水平台(测点7)、公园小路(测点6)以及邻水凉亭(测点11)为高湿区，由于四周无遮挡，长时间受到太阳辐射直接照射，邻水桥面(测点12)虽近水，却是低湿区。相对空旷的测点9、10为大风区，相对封闭的测点11则为小风区。不同测点的测量结果显示了微气候环境因子明显的局地差异，同时也反映出植被、建筑物和不同下垫面之间的作用对气象因子产生的影响。

图2 不同测点的气温(a)、相对湿度(b)、风速(c)的测量结果

2.2 精度评价结果

计算气温、相对湿度的日平均相关系数分别为0.95和0.91，表明模拟值与实测值拟合效果良好；日平均RMSE分别为0.69 ℃和3.83%，日平均MAPE分别为3.40%和5.39%，误差均在允许范围内，表明ENVI-met模型能较好地反映实际情况。

通过计算研究区内各时次(09：00—18:00)、各测点行人高度的气温和相对湿度平均值，分析模拟与实测的气温和相对湿度变化差异。由图3可知，气温和相对湿度的模拟值与实测值日变化趋势大体一致，但由于实测易受周围环境影响，故变化幅度明显较大，而模拟结果变化趋势则较为平缓。09：00—15：00，气温实测值普遍略高于模拟值(图3a)，其中二者最大偏差出现在14：00，最大值、平均值和最小值分别相差1.26 ℃、1.33 ℃和1.37 ℃，误差均在允许范围内，其主要原因为实测易受太阳辐射影响而导致所测温度值偏高且实测仪器本身具有一定的测量误差。随着太阳辐射强度逐渐减小，从16：00起，模拟温度总体上略高于实测温度，其原因可能与研究区内植被特别是高大乔木的建模误差有关。一般存在高温低湿和低温高湿的现象，所以相对湿度的日变化趋势与温度刚好相反，呈波谷形态(图3b)，同样在14：00差异最大，模拟与实测的最大值、平均值和最小值分别相差2.58%、6.49%和9.74%，误差均在可接受范围内。结合以前研究的评价结果[21-23]得出，ENVI-met模型能较好地表征室外热环境，较准确预测温度和相对湿度的日变化趋势。

图3 模拟与实测的气温(a)和相对湿度(b)变化情况

2.3 不同情景下的模拟结果分析

为研究植被对校园微气候的影响，构建无植被方案，即去除研究区域内所有的植被，其余设置均保持不变，以一天中最热的时刻14：00为例，分析不同绿化方案下，校园热环境特征及其热舒适度变化。

2.3.1 温湿度对比

如图4a所示，14：00研究区北侧和东侧的硬质铺装处温度较高，这是由于该地段受太阳辐射影响较大且硬质路面比热容小，表面温度升高快，向周围空气传递热量，造成该处气温偏高。经统计，混凝土路面、灰色地砖路面行人高度的日平均气温比草地分别高出0.10 ℃和0.30 ℃，逐时最大温差分别可达0.68 ℃和0.65 ℃。而在建筑物阴影和树荫下，近地面气温较低。研究区内高温区和低温区之间温差可达1.1—1.9 ℃，空间变化明显。去除植被后，研究区内温度整体升高(图4b)。而建筑物阴影内的近地面温度变化较小，个别区域出现温度不升反降的现象，如建筑物之间的廊道，归因于去除植被后，通风效果增强，而引起的降温效应。就相对湿度而言，东北部相对湿度较低，往西南推移则出现逐渐升高的现象，与温度分布变化呈负相关对应关系(图4c)。无植被时，相对湿润的红色区域范围缩减明显，而较为干燥的蓝色区域有所扩张(图4d)。可见，植被具有一定的降温增湿效应，可有效改善热环境，但同时也要注意空间布局，避免影响通风。

图4 研究区14：00实际方案与无植被方案行人高度的温度分布(a和b)和相对湿度分布(c和d)

为了研究典型冬季日下，实际方案与无植被方案在垂直方向上温度变化的差异，选取14：00(一天最热的时刻)为代表，两种方案气温随高度变化的趋势见图5。显然，无植被方案在近地面的增温效应较为明显，随垂直高度增加，其增温作用逐渐减小；当高度等于10.5 m 时，两种方案的温度基本一致；之后随着高度的增加，其温度变化大致相同。在10.5 m高度以上，出现无植被方案的温度略低于实际方案，这是由于无植被方案下，研究区内地表温度高，上下温差大，气流交换加快，带走一部分热量。因此，无植被方案在垂直方向上的增温效应可延伸至10.5 m。

图5 研究区14：00实际方案与无植被方案下气温随高度的变化

2.3.2 风速与平均辐射温度对比

从风速模拟结果来看(图6a)，研究区东北部两建筑物间的架空层风速最大，主要由于气流截面减小而导致流速升高形成峡谷风[24]。树木密集区、建筑物组团内部及其背风面，由于气流传播受阻，风速明显较小，甚至出现静风区，环境通风效果较差。个别建筑物背风面角落出现高风速现象，这是因为主导风向与该建筑物形成一定夹角，气流被建筑物迎风面阻挡进而在其两侧产生绕流，形成角隅风[25]。综上所述，校园的建筑布局和乔木分布是影响风环境的两个重要因素。相比实际方案，无植被时，建筑物组团内部风速无明显变化，其余区域的风速显著增大，最大增幅可达1.23 m·s-1(图6b)，表明植被尤其是树木对风有明显的削弱作用。

此外，建筑物和树木的遮挡作用对平均辐射温度的影响最大(图6c)。同一组团在有无遮阴的条件下，Tmrt相差最大可达30 ℃。而湖面反光产生更多的间接太阳辐射，使得水体周围的Tmrt较高。不同下垫面对Tmrt也有一定的影响。硬质路面具有较高的表面反射率，故行人高度的Tmrt明显高于其他下垫面，最大差值可达6 ℃。由于14：00太阳高度角较高，建筑物和树木投影面积较小，研究区内太阳辐射较强，因而整体Tmrt较大。去除植被后，研究区内平均辐射温度明显升高(图6d)，其中最大值和最小值分别增加了3.07 ℃和6.38 ℃。经统计，无植被方案下平均辐射温度较高(Tmrt>58 ℃)区域的面积占总面积的84.11%，相比实际方案增加了69.25%。可见去除植被后，热环境明显恶化。

图6 研究区14：00实际方案与无植被方案行人高度的风速分布(a和b)和平均辐射温度分布(c和d)

2.3.3 热舒适度对比

由不同热感觉水平对应的PET范围划分区域[26]，得到实际方案14：00行人高度的PET分布(图7a)。由图7可知，舒适区面积占总区域面积的比例最大(34.03%)。树木附近和建筑物组团内部PET值较小，比硬质路面低2—3个等级，其中PET最小值为15.80 ℃，属于冷级别，出现在建筑物之间的架空层下，归因于太阳辐射被不透明建筑物遮挡，且架空层风速较大，导致该处气温较低引起冷不适。此外，少数区域存在热不适现象，主要出现在建筑物附近的硬质铺装处，由于该处在14：00时无遮阴，太阳直射辐射强度较大，且气流流通不畅，风速较低，易造成热不适。从整体上看，PET空间分布变化梯度较大，最大值(44.57 ℃)与最小值(15.80 ℃)之间的差值可达7个等级。

图7 研究区14：00实际方案(a)与无植被方案(b)行人高度的PET分布

去除植被后，研究区内PET值整体增加，对应的热感觉类别由冷向热转变(图7b)。相较于实际方案，无植被方案下对应热感觉为“冷”、“凉”、“轻微凉”的区域面积减少了28.23%。同时，舒适区面积增加了19.78%，这是由于植被的遮阴作用以及蒸腾作用消失，研究区内温度上升，减少了冬季寒冷带来的不适感，从而提高了行人的热舒适度。另一方面，对应热感觉为“轻微暖”、“暖”、“热”、“非常热”的区域面积增加了8.45%，其中热不适区域面积(PET>38 ℃)增加了2.03%。在典型冬季日的气候背景下，更要综合考虑植被对风热环境的影响。一方面，植被对风的阻挡作用，可以减小冬季寒风对行人的影响，从而提高行人热舒适；另一方面，植被的遮阴和蒸腾功能具有降温作用，能有效改善热环境，减少行人热不适。

3 结论与讨论

(1)典型冬季日下，运用ENVI-met模型进行福州大学教学区室外热环境及热舒适度情景方案模拟分析，采用相关系数、均方根误差和平均绝对百分比误差对模拟结果进行精度评价。结果表明，ENVI-met模型能较好地表征室外热环境，较准确预测温度和相对湿度的日变化趋势。

(2)不同下垫面对行人高度的气温有一定影响，混凝土路面、灰色地砖路面日平均气温分别比草地的气温高出0.10 ℃和0.30 ℃，逐时最大温差分别为0.68 ℃和0.65 ℃。此外，建筑物阴影和树阴可降低行人高度的气温1.10—1.90 ℃；同一组团在有无遮阴的条件下，Tmrt相差最大可达30 ℃；树木附近和建筑物组团内部PET值较小，比硬质路面低2—3个等级。

(3)无植被时，垂直方向上的增温效应可延伸至10.50 m；风速最大增幅可达1.23 m·s-1，平均辐射温度较高区域的面积增加了69.25%；热舒适区和热不适区面积分别增加了19.78%和2.03%，表明植被可有效改善热环境，减少行人热不适。

(4)同一地区，不同环境下，不同热感觉对应的PET范围会有所偏差[26-27]，宜结合现场监测和问卷调查来验证模拟[28]。目前国内对不同地区热舒适度阈值的研究还相对不足，为使PET指标能更贴合小尺度的热舒适状况，今后的相关研究应尽可能结合实地调查来调整不同地区不同热感觉水平对应的PET范围。

(5)在夏季高温条件下，植被可以通过蒸腾作用来增加潜热通量，通过遮挡太阳辐射来减少净蓄热，从而有效改善城市热环境，提高行人热舒适度；而对于寒冷的冬季，植被主要是通过高大乔木对寒风的阻挡作用来调节风环境，改善热舒适度。因此，太阳辐射和风速是提高热舒适度的两个重要因素。未来的城市规划应综合考虑不同季节的需求和对风热环境的影响，从而提高行人热舒适度。本文仅分析了典型冬季日下的局地微气候特征，今后应继续开展夏季或春、秋季的微气候特征的研究。