基于ENVI-met绿化形式对夏季微气候及热舒适影响的研究:以桂林市为例

郑文亨, 李翀潇, 冯荣奕, 覃福雨

(桂林电子科技大学建筑与交通工程学院, 桂林 541004)

城市化区域经济快速发展,加剧热岛和温室效应[1-2]。研究表明,植被利用叶片吸收光能通过释放长波辐射[3-4]、显热方式传热[5]、蒸腾作用释放[6]及固定部分能量[7]来完成与外界能量交换以达到改善周围热环境的目的。同时,植物遮荫度的改变对热环境会产生明显影响,提高环境的遮荫度可显著降低空气温度与温湿指数值,从而改善人体舒适度[8]。合理的绿地景观布局是影响周围热环境的重要因素,绿地斑块占比越大、越集中,地表温度越低[9],随着绿地斑块面积增加,绿地降温效应非线性增加[10]。不同绿化配置对热环境影响不同,植被能够显著降低昼间近地面空气温度和风速,增加湿度[11-13];绿化层次降温效果由强到弱的顺序为乔灌草复合>乔草复合>灌草复合>单一草坪[12,14],且乔木种植越密集降温效果越明显。植物对环境的影响还与树木种类有关。研究表明,降温效果主要取决于植物种类和林冠覆盖度[15],较高大的树木会影响较低矮的树木的冷却效应[16],当植物面积指数(plant area index,PAI)相同时,树冠面积和冠层形状相比于叶片特征更影响植物的冷却效果[17]。

目前用于研究冷却效应的方法包括现场测量、参考气象站的气温数据、从遥感卫星图像中获取的地表温度数据进行地表反演以及基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的数值模拟方法。然而,由于现场测量采集工作量大,不容易大规模获取热环境信息;历史气象数据可从固定的气象站检索,但当城市地区扩大时,气象站的分布位置会导致偏差;短时间数据记录限制了从遥感卫星影像上获取地表温度数据的方法,且难以同时捕获时间和空间的高分辨率图像。但是利用数值模拟方法可以将风速、人为热、植被要素等许多重要影响因素纳入考虑范围。

鉴于此,以山水著称的桂林市为例,通过现场实测和CFD数值模拟相结合的方式,分析绿化形式对滨湖步道微气候的响应规律,并利用正交设计试验方法得出步道高宽比、植物排布形式和乔木冠层尺寸对微气候的贡献度比较,最后提出最优设计方案,为城市绿化规划设计提供科学依据。

1 研究对象概况及研究方法

1.1 研究对象概况

桂林市地处夏热冬冷地区,位于东经109°45″,北纬24°18″,属中亚热带湿润季风气候,气候温和,雨量充沛,以“桂林山水甲天下”著称。本文选取象山区“两江四湖”景区内榕湖步道为研究对象。采用步道高宽比、植物排布形式和乔木冠层尺寸描述各测点绿化形式特征,其中步道高宽比为乔木冠层最低处距地面平均距离h=4 m与步道宽度w=6 m的比值,为0.67[18];乔木冠层直径为7 m;将测点分为以下三类植物排布形式[18-19]:一是两侧复合式,步道两侧均为乔灌复合;二是两行开敞型,步道两侧分别为灌草复合、乔灌复合;三是单侧复合式,步道两侧分别为乔灌复合、无绿化。

1.2 研究方法

1.2.1 ENVI-met模型建立及参数设置

根据步道实际情况在ENVI-met V5.0.1软件中建立模型,模拟区域大小为288 m×288 m×24 m,单元网格大小为2 m×2 m×3 m。底图由Google地图导入,步道宽度、建筑物和植物三维尺寸由徕卡全站仪测量得到。模型整体下垫面材质为土壤,步道下垫面材质为混凝土。简单植物设置为1 m高的灌木及0.25 m高的草地,3D植物分别设为高8 m、宽7 m,高7 m宽5 m,高10 m、宽5 m的乔木,叶面积指数均为0.4。模拟2022年7月1日00:00—20:00时段,选取07:00—20:00作为分析数据。

边界条件采用简单强迫边界,微气候的初始条件包括逐时气温、相对湿度和10 m高度的初始风速和风向。结合实测和气象站数据设定模型起始气温、相对湿度分别为26.85 ℃、88.14%;10 m高度处风速为2 m/s;风向为45°;云量设置为1、1、0;建筑室内温度取26.5 ℃。

通过改变步道高宽比、植物排布形式和乔木冠层尺寸,从而改变绿化遮荫率。冠层最低处距地面距离h不变,通过扩大或缩小步道宽度w来改变高宽比;乔木高度和树干高度不变,通过增大或减小冠层尺寸来改变乔木遮荫率。图1为高宽比方案示意图(分别记为W1、W2、W3)。图2为植物排布形式方案示意图(分别记为A1、A2、A3)。图3为乔木冠层尺寸方案示意图(分别记为S1、S2、S3)。

h为冠层高度,为4 m;w1、w2、w3为道路宽度,分别为4、6、8 m图1 步道高宽比方案示意图Fig.1 Diagram of the walkway height to width ratio programmer

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

图3 乔木冠层尺寸方案示意图Fig.3 Diagram of the tree canopy size programmer

1.2.2 数据分析方法

(1)模型验证。利用HOBO-MX2301A温湿度记录仪采集数据,将实测数据与模拟结果进行有效性与准确性评价。采用决定系数R2和Pearson相关系数r来评价ENVI-met软件在步道微气候模拟中的有效可靠性,R2越接近1,说明回归曲线对观测值的拟合程度越好;r的绝对值越接近1,线性相关越强[20]。采用均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)两个指标对模型精度进行评价。二者值越小,说明实测数据和模拟结果越接近,模型越准确。

(1)

(2)

(3)

(2)效应强度计算。

ΔTui=Tui-TuActual

(4)

ΔRHui=RHui-RHuActual

(5)

式中:下标ui为高宽比(W1、W2、W3)、植物排布形式(A1、A2、A3)、乔木冠层尺寸(S1、S2、S3)工况方案;Tui、RHui分别为各方案的平均空气温度、平均相对湿度;TuActual、RHuActual分别为实际工况的平均空气温度、平均相对湿度;ΔTui为各方案的降温效应, ℃;ΔRHWi为各方案的减湿效应,%[21]。

(3)正交实验设计。利用正交试验进行步道微气候的优化设计,通过ENVI-met软件模拟三因素三水平不同组合工况下的步道微气候。若进行全面模拟需要进行33次(27次)模拟,将耗费大量的人力、物力和时间,正交试验设计按照正交表进行多因素多水平设计分析,可减少模拟次数,操作简便,是一种不完全试验设计[22-23],结合所研究的内容只需要模拟9次即可得出结论。

将步道高宽比、植物排布形式和乔木冠层尺寸分别设计为因素W、A和S,每个因素设计3个水平,表1为所设计的因素水平。使用SPSS正交设计功能选择L9正交表(L为正交表,9为水平组合)安排模拟方案并进行运算分析,如表2所示。

表1 正交设计因素水平

表2 水平组合设计

2 结果与分析

2.1 模型精度验证结果

温湿度实测和模拟情况如图4所示。温、湿度的拟合决定系数R2分别为0.826、0.736,相关系数r分别为0.916、0.869,说明ENVI-met软件模拟结果具备有效性。在17:00由于实际降雨导致模拟的温、湿度趋势与实际有所偏差。对实测数据和模拟结果进行准确性验证,结果如表3所示。若1 d内天气情况多变,不会影响模型的有效和准确性,原因是边界条件根据气象站与实测数据设定,由于局部微气候不同,所以实测与模拟趋势对比时会存在差异但整体误差在可接受范围内,表明利用ENVI-met软件构建物理模型,可以较好地反映步道微气候实际情况。

表3 模拟结果精确度评价

图4 温湿度实测及模拟情况Fig.4 Actual measurement and simulation of temperature and humidity

2.2 步道高宽比对微气候的影响

2.2.1 温度

步道处温度云图和降温效果曲线如图5所示,改变步道高宽比时,靠近步道的环境温度变化较大,随着步道宽度增加,步道近地面空气温度逐渐升高。由降温效果曲线[图5(c)]可知,W1方案有降温效应,降温效果呈先升高后下降的趋势,在约15:00达到最大值,为0.08 ℃;W3方案有升温效应,升温效果较稳定,波动小,在约15:00达到最大值,为0.03 ℃。说明步道高宽比的改变会使周围环境空气温度呈散射状变化,距离步道越远,受到的辐射效果越小。高宽比越小,辐射周围环境的升温效果越好;高宽比越大,降温效果越好。

ΔTW1为W1方案与W2方案的温度的差值;ΔTW3为W3方案与W2方案的温度的差值图5 温度分布和降温效果曲线Fig.5 Temperature distribution and cooling effect curves

2.2.2 湿度

步道处相对湿度云图和减湿效果曲线为图6所示,改变步道宽度时,靠近步道的环境的相对湿度变化较小,湖泊边缘变化最明显,远处环境变化极小。由减湿效果曲线[图6(c)]可知,W1方案一直处于增湿状态,且呈先升高后下降的趋势,在约12:00达到最大值,为0.29%。W3方案一直处于减湿状态,变化趋势较平稳,标准差为0.05%。在约12:00达到最大值,为0.14%。说明步道高宽比的改变明显调节了湖泊边缘的相对湿度,步道越宽,高宽比越小,辐射周围环境的减湿效果越强。

ΔRHW1为W1方案与W2方案的相对湿度的差值;ΔRHW3为W3方案与W2方案的相对湿度的差值图6 相对湿度分布图和减湿效果曲线Fig.6 Relative humidity distribution and humidity reduction curves

2.2.3 通用热气候指标

通用热气候指标(universal thermal climate index,UTCI)用于评估热环境变化的潜在热生理影响。UTCI基于多节点人体体温来调节模型,是一种非稳态指数[24]。UTCI值云图如图7所示,UTCI曲线如图8所示,改变步道宽度时,环境UTCI变化较大,步道变窄或变宽都会使环境在17:00的UTCI增大。由UTCI曲线可知,UTCI从高到低排序为W3>W1>W2,3种方案呈“倒U形”分布,在13:00—14:00达到UTCI最大值,分别为39.31、38.12、37.21 ℃。说明步道过窄或过宽,都会导致环境的UTCI增大,不利于行人的出行体验。

图7 UTCI分布Fig.7 UTCI distribution

图8 UTCI曲线Fig.8 UTCI curves

ΔTA1为方案A1对比实际情况的温度变化值;ΔTA2为方案A2对比实际情况的温度变化值;ΔTA3为方案A3对比实际情况的温度变化值图9 温度分布和降温效果曲线Fig.9 Temperature distribution and cooling effect curves

2.3 植物排布形式对微气候的影响

2.3.1 温度

由图9可知,改变植物排布形式时,靠近步道的环境温度变化较大。平均空气温度从低到高排序是两侧复合式绿化排布<单侧复合式绿化排布<两行开敞型绿化排布,但植物排布形式影响空气温度范围较小。降温效果从高到低排序为A1>A3>A2。A1方案一直处于降温状态,呈先升高后下降趋势,在15:00左右达到最大降温效果,为0.09 ℃。A2和A3方案一直处于升温状态,在14:00—15:00升温效果达到最高,分别为0.14、0.06 ℃。说明两侧复合式绿化排布夏季降温效果最优。

2.3.2 湿度

由图10可知,改变植物排布形式时,靠近步道的环境相对湿度变化较大。平均相对湿度从高到低排序是两侧复合式绿化排布>单侧复合式绿化排布>两行开敞型绿化排布,且植物排布形式的改变影响周围环境的相对湿度范围较小。减湿效果从高到低排序为A2>A3>A1。3个方案一直处于减湿状态,呈“U形”分布,在15:00减湿效果最弱,分别为10.73%、11.56%、11.31%,在早上和夜晚减湿效果明显增强,最大值为14.23%～15.29%。说明3种方案在夏季均可起到减湿作用,其中两行开敞型绿化排布减湿效果最优。

ΔTA1为方案A1对比实际情况的相对湿度变化值;ΔTA2为方案A2对比实际情况的相对湿度变化值;ΔTA3为方案A3对比实际情况的相对湿度变化值图10 相对湿度分布和减湿效果曲线Fig.10 Relative humidity distribution and humidity reduction curves

2.3.3 通用热气候指标

由图11、图12可知,改变植物排布形式时,影响周围环境的UTCI范围较小,但对湖泊中心的UTCI影响较大,两侧复合式绿化排布时的湖泊中心UTCI值最小,为34.82 ℃,两行开敞型绿化排布次之,为34.60 ℃。3种方案呈先升高后降低趋势。10:00前A2方案UTCI远大于A1和A3,10:00后UTCI值从高到低排序为A3>A2>A1,14:00—15:00达到UTCI最大值,分别为39.67、38.63、38.28 ℃。从整体分析,两侧复合式绿化排布的UTCI最小,说明该种方案有利于行人的出行,提高人体热舒适度。

图11 UTCI分布Fig.11 UTCI distribution

图12 UTCI曲线Fig.12 UTCI curves

2.4 乔木冠层尺寸对微气候的影响

2.4.1 温度

由图13可知,改变乔木冠层尺寸时,靠近步道的环境温度变化较大,随着冠层尺寸减小,步道近地面温度逐渐降低。S1方案的整体降温效果要高于S3,并且降温效果呈先升高后下降的趋势,在约15:00达到最大值,为0.08 ℃。S3方案基本不影响空气温度,在13:00—17:00有轻微的升温效果,可忽略不计。说明乔木冠层尺寸的改变会使周围环境的空气温度呈散射状变化,距植物越远,受到的辐射效果越小。乔木冠层尺寸越小时,辐射周围环境的降温效果越好;当冠层尺寸增大到一定程度时,不再影响周围环境空气温度。

ΔTS1为方案S1对比实际情况的温度变化值;ΔTS3为方案S3对比实际情况的温度变化值图13 温度分布图和降温效果曲线Fig.13 Temperature distribution and cooling effect curve

2.4.2 湿度

由图14可知,改变乔木冠层尺寸时,靠近步道环境相对湿度变化较小,远处环境的相对湿度变化极小。S3方案趋于稳定,增减湿效果并不明显,标准差为0.01%。S1方案有增湿效果,且呈先升高后下降的趋势,在约15:00达到最大值,为3.79%。说明乔木冠层尺寸缩小后对湿度影响不显著,乔木冠层尺寸越大,对环境的相对湿度起增加作用。

ΔRHS1为方案S1对比实际情况的相对湿度变化值;ΔRHS3为方案S3对比实际情况的相对湿度变化值图14 相对湿度分布图和减湿效果曲线Fig.14 Relative humidity distribution and humidity reduction curve

2.4.3 通用热气候指标

由图15、图16可知,改变乔木冠层尺寸时,环境UTCI值变化较大,乔木冠层尺寸变小或变大,都会使环境在17:00时刻的UTCI值增大。UTCI值从高到低排序为S1>S2>S3,3种方案呈“倒U形”分布,在14:00—15:00达到UTCI最大值,分别为39.75、37.21、38.81 ℃。说明乔木冠层尺寸过小或过大,都会导致环境的UTCI值增大,不利于行人的出行体验。

图15 UTCI分布Fig.15 UTCI distribution

图16 UTCI曲线Fig.16 UTCI curves

3 优化设计与分析

3.1 热舒适评价模型建立

将模型中测点不同时刻微气候参数作为热舒适评价模型的自变量,UTCI作为因变量,使用MATLAB软件基于最小二乘法做非线性拟合并建立预测模型,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为空气温度, ℃;x2为相对湿度,%;x3为空气流速,m/s;x4为太阳辐射强度,W/m2;x5为平均辐射温度, ℃。

残差图如图17所示,标准化残差为0.983,说明数据符合回归分析要求。通过F检验可知,式(4)显著性水平为0,小于0.05,说明在95%置信水平下,回归分析具有统计学意义。

红线表示残差离群点图17 残差分布图Fig.17 Distribution of residuals

对数据进行斯皮尔曼spearman相关性及显著性分析如表4所示,P<0.05时显著拒绝原假设,空气温度和平均辐射温度影响热舒适指标的程度最大,且空气温度和平均辐射温度对其为正影响。UTCI维持在0～26 ℃(中等热应力等级)时人体处于热舒适环境,说明当空气温度和平均辐射温度较低时的室外环境更有利于人们活动,设计择优标准为选择空气温度和平均辐射温度较低的方案。

表4 因变量与自变量的相关性及显著性分析

3.2 优化设计方案

根据正交设计方案进行微气候数值模拟,并提取15:00时刻空气温度和平均辐射温度,得到9组方案的模拟结果。因变量为空气温度正交分析结果如表5、表6所示,W、A和S主体间效应显著性存在一定差异,A的显著性较明显,其P=0.979,所以三因素对空气温度的影响程度为A>W>S。水平W1、A1和S3的均值在其各自因素里最小,分别为29.328、29.304和29.336,所以对于空气温度这一指标,最优的景观指标组合为W1A1S3。

表5 因素W、A、S对空气温度的主体间效应检验

表6 因素W、A、S对空气温度影响的估算边际均值

同理,以平均辐射温度为因变量的正交分析结果如表7、表8所示,A的显著性较明显,其P=0.617,W的P小于S,所以三因素对空气温度的影响程度为A>W>S。且对于平均辐射温度这一指标,最优的景观指标组合为W1A1S3。

表7 单因素W、A、S对平均辐射温度的主体间效应检验

表8 单因素W、A、S对平均辐射温度影响的估算边际均值

综上所述,绿化形式对空气温度和平均辐射温度贡献度为植物排布形式A>步道高宽比W>乔木冠层尺寸S,且最优化方案是W1A1S3,即步道高宽比为1.0,植物排布形式为两侧复合式绿化,乔木冠层尺寸为9 m。

根据优化方案利用软件对微气候进行模拟,得到空气温度和平均辐射温度曲线如图18所示,与实际测试结果相比,优化方案使空气温度降低0.131 ℃,平均辐射温度降低2.717 ℃。此外,植物排布形式对于热舒适指标影响最大,步道高宽比次之,乔木冠层尺寸影响最小,所以应着重关注植被的结构形式,并结合步道高宽比对蓝绿空间进行规划设计。

图18 空气温度与平均辐射温度曲线Fig.18 Air temperature vs. average radiation temperature curve

4 结论

(1)步道高宽比和乔木冠层尺寸对周围环境微气候有显著影响。步道高宽比越大,增湿降温效果越强。乔木冠层调节环境湿度效果不显著,但乔木冠层尺寸越小,其调节空气温度能力越强。

(2)植物排布形式对周围环境微气候有显著影响,且对湖泊中心的空气流速有明显调节作用。两侧复合式绿化步道降温效果最优,为0.093 ℃,但会降低周围环境空气流速。3种植物排布形式在夏季均可起到减湿作用,其中两行开敞型绿化排布减湿效果最优。

(3)步道高宽比、植物排布形式和乔木冠层尺寸对UTCI指标影响有明显差异。步道高宽比或步道乔木冠层尺寸过大或过小,都会导致环境的UTCI值增大,不利于人们出行。两侧复合式绿化布局步道降温效果最优,两行开敞型最差。

(4)将实际模型中各测点不同时刻的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度和平均辐射温度作为热舒适评价模型的自变量,对应的评价指标UTCI作为因变量,建立基于绿化形式的热舒适评价模型,模型表明平均辐射温度和空气温度对室外热舒适调节作用显著。

(5)绿化形式对空气温度和平均辐射温度贡献度大小关系为植物排布形式>步道高宽比>乔木冠层尺寸,且当步道高宽比为1.0,植物排布形式为两侧复合式绿化,乔木冠层尺寸为9 m时,滨湖步道微气候最优。