基于Unity的期房采光虚拟仿真定量分析系统的研究

关键词：日照时长；期房采光；光照分析；Unity3D；虚拟仿真

1 概述

随着房地产市场的蓬勃发展，期房销售已成为房地产开发商的重要销售策略之一。然而，购买期房的最大挑战在于购房者未能直接看到实物效果。开发商为了提高利润而缩小楼间距，导致了一系列问题，包括光照不足、景观视野受限等不利因素无法评估，从而增加了购房者的决策难度和不确定性[1]。因此，研究一种能够准确且直观地分析目标期房光照的定量分析系统，对于提升购房体验、增强购房者信心以及促进房地产市场的健康发展具有重要意义。

使用虚拟仿真技术，可以构建高度逼真的三维虚拟环境[2]。该环境包含建筑设计及周边影响因素，并结合不同地区的纬度以及不同季节的光照条件，实现对期房不同采光点的光照情况进行定量分析[3-8]。这样，用户能够获得直观的沉浸式体验。通过准确计算并展示光照分布、时长等关键参数，帮助购房者直观感受房屋交付时的光照条件和景观视野，使指标明确化，从而降低购房风险。

2 系统中的相关技术

2.1 三维场景仿真

根据相关建筑参数，使用3D软件进行建模，1：1 还原现实中的场景。通过摄像机的多角度旋转，用户能够在三维场景中以不同视角全景观察房屋外观和周围环境。系统通过虚拟仿真技术，为用户提供更加直观的房屋受光情况展示。

2.2 光照模拟

Unity提供了一系列用于模拟和渲染场景中光照效果的技术和功能。根据不同季节的日照位置，通过射线对监测点进行检测运算，实时计算出某一时段内光照的传播和反射。结合光照贴图、反射探针等技术，使场景中的光照效果更加真实。

2.3 Shader

Shader 技术应用于系统的图形渲染，合理设计Shader能够实现更加真实的视觉效果，增强用户在虚拟环境中的沉浸感。Shader能够在虚拟场景中呈现出更具质感和真实感的外观，为系统提供更高水平的图形表现能力，从而为用户提供更真实的选房预览体验。

3 系统设计与实现

期房采光定量分析系统的关键技术包括小区模拟仿真、太阳光照模拟和光照时长分析等。首先，采集期房的建筑结构数据、地理位置和周边环境数据，将小区进行数字模型化。然后，通过光照系统模拟出不同时间点的光照情况，再根据采光分析算法计算在特定时间段内观测点所接收到的光照时长。利用Unity的光照系统，对仿真模拟的小区光照进行实时渲染，通过输入连续时间点计算出太阳轨迹，并利用RayCast对监测点进行实时监测，最后调用光照时长算法，计算出监测点的采光情况。系统流程和框架如图1所示。

3.1 小区模拟

通过Unity的事件处理机制监听用户输入，根据售楼时提供的布局图获取房屋的基本参数，如所处城市（纬度）、朝向、长宽高、间距等。然后，将房屋模型动态实例化，并将这些参数传递给新生成的房屋实例。通过调整房屋的Scale、Rotation和Position，实现对房屋基本属性的修改。

针对不同房屋结构，使用字典数据结构存储不同形状的模型，包括板楼、类板楼、塔楼等。系统根据需求获取相应的模型，并将其赋值给新建房屋对象，以实现对房屋类型的灵活定制。采用LineRenderer组件实现间距可视化，以便直观展示房屋间的位置。

此外，根据不同城市的纬度、不同日期的日射角度以及各配置小区的条件，系统还原场景中影响光照时长的各种因素，如图2所示。

3.2 光照模拟

设计采用Unity引擎内置的光照系统来模拟太阳的运行轨迹，从而实现实时的光影效果。系统使用Light组件，特别是借助Directional Light来模拟太阳光的照射效果。在这种模式下，所有的灯光将进行实时渲染，并以每秒60帧的速度更新光线照射到场景中的情况。

系统通过动态地更改Directional Light组件的位置和朝向，实现对房屋从不同角度的照射效果。这种动态光照不仅为房屋场景增添了更为真实和细致的光影效果，还能够准确地反映出不同时间段内光照的变化，为用户提供更直观的光照信息，如图3所示。

3.3 光照时长计算

在光照时长的计算中，研究采用了NOAA（Na⁃tional Oceanic and Atmospheric Administration） 的算法。通过以下公式计算太阳方位角和高度角，以及测试日期太阳总光照时间。

利用太阳高度角、方位角和时间，可以计算出太阳在某一时间的位置。系统通过输入连续的时间来模拟太阳轨迹，最后通过监测点来模拟被照射时间，计算太阳高度角和方位角。

其中，Azimuth 为方位角，表示太阳光线在地平面上的投影与正南方向的夹角；H 为时角，表示太阳相对于当地正午的位置；A 为赤纬角，表示太阳直射点相对于地球赤道的角度。

综合考虑时间、纬度及年月份等核心因素，系统精确计算某一时刻的太阳高度角与方位角，从而推算出太阳的准确位置。在运行时，每帧对应5秒，都会计算一次太阳高度角与方位角，并实时更新太阳位置。系统从太阳位置向预定的监测点发出射线，如果在途中与物体发生碰撞，则迅速捕捉到相关属性信息并进行判断。如果碰撞的对象是预设的监测点，则该监测点的模拟被照射时间将增加1。这种方法能够精准地追踪和记录每个监测点受到阳光照射的时长，如图4 所示。

对于监测点的实际被照射时间，通过以上方式得到监测点模拟被照射时间和太阳模拟运行的总时间，可以通过两者的比例和实际中太阳的总光照时长计算出监测点的现实被照射时长：

其中，RT 为监测点的实际被照射时间，VT 为监测点的模拟被照射时间，AT 为系统运行时间。当系统运行时间越长，得到的监测点被照射时间与实际时间的误差就越小。

4 使用结果与分析

最后，对本文实现的系统进行了多组测试，以观察运行状况和验证准确性。测试选取了湖南娄底、湖北武汉等多个地区进行。其中，在娄底根据某小区布局图结合周边参数生成模型，如图2所示。测试点选定在2栋和3栋，分别为22层和23层，层高2.8米，工字型A类结构，朝向正北，所在城市纬度为27.73°。影响采光的因素见表1。

测试日期设置为3月26日和冬至的12月22日。在3月26日15点整时，对2栋和3栋的光照效果进行了模拟和实际测量，结果分别如图5所示。模拟与实际效果基本保持一致。

在冬至日的测试中，2栋7楼和8楼的日照时长分别为2.19小时和3.96小时，而10楼和11楼的日照时长分别为6小时和6.98小时。这些结果与实际测量时间基本吻合，最大误差约为2%。这些数据表明，系统的测算结果具备较高的准确性，购房者可以结合模拟结果与实际边界值作出最优选择，从而在购房决策中作出更为明智的判断。

5 结束语

本文研究基于NOAA的算法，在Unity3D引擎下实现了针对期房的采光定量分析。通过多参数的模拟，该系统能够在不同地理位置、日期和时间下，准确计算太阳照射的位置及其投射至房屋观测点的光线轨迹，并对不同位置进行日照时长的精细计量。此外，场景的还原还能同时进行景观视野的预览，从而突破了以往依赖经验估算的局限，显著增强了设计决策的客观性和准确性。

未来，系统将不断深化其智能化程度和技术整合优势，全面考虑环境影响因素，为业主提供更精确、高效的分析服务。这将帮助业主预判采光效果，定制更加宜居且与现代生活需求高度契合的理想居所，确保每位业主都能享受到科技带来的便捷与舒适，拥有更好的居住体验。