基于日最大風速記錄的建筑群風環境評估方法

陳 凱，何連華，武 林

（中國建筑科學研究院，北京 100013）

基于日最大風速記錄的建筑群風環境評估方法

陳 凱，何連華，武 林

（中國建筑科學研究院，北京 100013）

提出將各風向的風速比與日最大風速概率分布相結合，進行風環境評估，并按照風速大小劃定建筑功能區域的基本方法。首先利用地面風速探頭在風洞中對建筑群周邊區域的風場進行定量測量，得出不同風向下各測點的風速比。再根據多年日最大風速記錄和廣義極值分布函數族，得出不同風向的日最大風速概率分布參數。由此即可求出各測點日最大風速超過風速閾值的概率。參照風環境評估準則，可對各區域的舒適度進行定量評估，并對其進行功能分區。通過對某高層建筑群的實驗研究，驗證了該方法的有效性和簡便性，研究結果對建筑設計有直接的指導意義。

風環境；日最大風速；廣義極值分布；地面風速探頭；舒適度評估準則

0 引 言

風在繞經城市中的高大建筑群落時，常會改變運動方向和速度大小，形成加速繞流、下洗流、角區渦旋、尾流等各種流動形態，在局部區域出現強風，造成過往行人不適，這就是所謂的“行人高度風環境”問題。發達國家對風環境問題非常重視，2000年歐洲科學和技術研究合作組織（COST）發起了“風對城市活動與建筑環境的影響”行動計劃，對行人風環境問題開展了系統研究［1］。部分國家還制定規范，對建筑群的風環境舒適度作出要求。近年來，隨著國內經濟水平的發展，風環境的研究也日漸受到重視［2］。

復雜建筑群落的行人風環境問題，可采用風洞試驗［3］或者數值模擬［4］的方法進行研究。國內以往關于風環境的研究通常僅取風速比作為衡量舒適度的指標［4］，或者僅對主導風向下的風速分布進行考察［3］。略為深入一些的研究，則引入舒適度評估準則，結合風速分布情況進行半定量分析［5］。行人風環境評估的主要目的是為建筑設計服務。而風環境舒適度是和當地氣象條件有關的，脫離當地氣象條件討論建筑群行人風環境的優劣既不合理，也難以對建筑規劃設計提出具有針對性的建議。

文獻［6］是少數結合氣象資料，根據風速風向聯合頻率表進行風環境舒適度評估的研究工作。從理論上講，根據風速風向聯合概率分布可以較為完整準確的進行風環境評估。但在工程實踐中，該方法的可操作性欠佳。一是因為風速風向聯合概率分布缺乏恰當的概率模型描述，一般仍以極值分布的概率模型（如Weibull分布）來代替；二是風速風向聯合概率分布考慮的是各時刻點風速的超越概率，當結合以天為單位的舒適度評估準則進行研究時，需要引入一定的假設進行分析（如文獻［6］假定一次大風持續時間為2h）。另外，風速風向聯合概率分布的計算，需要統計每小時的風速記錄，不但完整的數據不易獲得，且數據量也很大。

因此，研究更為科學合理、切實可行的風環境定量評估方法，使評估方法易于操作、評估結論便于工程應用，具有重要意義。

鑒于此，筆者提出一種新的風環境定量評估方法。采用各風向的日最大風速概率分布代替風速風向聯合概率分布，得出各點超過風速閾值的重現期，再根據評估準則劃分不同區域的舒適度等級。以某高層建筑群為例，闡述了對風環境區域進行評估和分級的基本過程。

1 分析方法

1.1 氣象資料統計方法

根據極值統計理論，極值分布函數可以表達為普適的形式，稱為廣義極值分布函數（Generalized Extreme Value Distribution，簡稱GEV分布函數族）。如下式

其中，ξ，μ和σ分別是分布函數的形狀參數、位置參數和尺度參數。當形狀參數大于和小于0時，該函數分別對應極值II型（Frechet）和極值III型（Weibull）分布。而當ξ趨近于0時，GEV收斂于極值I型（Gumbel）分布函數，即

首先將氣象臺站的日最大風速記錄按風向分為16組，然后分別對每組記錄采用最大似然估計法，得出其GEV函數分布族的基本參數，從而給出概率分布函數的表達式［7－8］。定義GEV的最大對數似然函數

其中G′（U；μ，σ，ξ）為 GEV 分布函數的一階導數，即GEV的概率密度函數；Uk為日最大風速值，求和上限m則為樣本數量（總的天數）。如果最大對數似然函數l（μ，σ，ξ）在某組參數（）處取得最大值，則稱該組參數為（μ，σ，ξ）的最大似然估計。當ξ接近0時，可參考式（3）得出Gumbel分布的最大對數似然函數，再求取（μ，σ）的最大似然估計值。

對于常見概率分布，如指數分布、正態分布等，可令其最大對數似然函數的一階偏微商等于0得到似然方程組，再通過求解方程組得出各參數的解析解。

GEV分布函數的形式較為復雜，似然方程組的解析解不存在。因此通常基于樣本點Uk，采用數值優化方法得出使l（μ，σ，ξ）最大的參數估計值（，）。常用數學軟件都包含各類數值優化函數，例如可采用數學軟件Matlab的數值優化函數Fminsearch求出使－l（μ，σ，ξ）出現最小值的參數估計值。

各風向的日最大風速概率分布描述了在特定風向下風速超過特定值的概率。為計算各種風向超過特定風速的概率，尚需獲得日最大風速在各風向下的出現頻率，這可以通過對歷史記錄的經驗統計獲得。

1.2 試驗數據分析方法

本項研究中采用地面風速探頭測量地面風速。這種傳感器由彼此不相通的兩根細管構成，外管的出口和地面平齊；內管垂直地面，出口高出地面一定高度。實驗時通過測量內外管的壓力差，并根據事先獲得的壓力差－速度校準曲線，來獲得內管出口高度處的風速。因為該傳感器對于垂直內管的來流具有相同的敏感性，因此比較適合測量近地面方向不定的流動。

地面風速傳感器的基本思想最早是由Irwin［9］提出的。該探頭的基本思路是利用湍流邊界層中貼近壁面的區域，其風速與壓力差存在一定的關系來進行近地面風速的測量，公式如下：

其中u為h高度處的風速，Δp為地面與h高度處的探頭的壓力差。A、B為常數，通過風洞校準試驗獲得。試驗時，采集每個探頭的壓力時序，根據（4）式計算風速時程。

在獲得各測點的平均風速之后，為方便比較，引入風速比作為衡量地面風速大小的指標。風速比UR定義為

其中，Up為測點處行人高度風速大小，U∞為標準地貌下的行人高度風速大小。

試驗中，U∞取為未安裝模型時測點高度的來流風速（若非標準地貌則還應乘以地貌調整系數），Up則為測點處的風速。對應到實際條件，則當氣象臺站的風速為U∞時，測點處的行人高度風速將為Up。

由此可見，式（5）描述了測點處相對于標準地貌區域的風速放大比例，反映了不同區域風速的相對大小。再結合氣象資料，即可獲得該位置風速超過給定值的概率，從而可對其進行舒適度評價。

1.3 風環境評估準則及評估方法

行人高度風環境的舒適度是一個較為主觀的概念。通常采用反向指標來定義它，即根據設計用途、人的活動方式、不舒適的程度，結合當地的風氣象資料，判斷大風天氣的發生頻率。如果發生頻率過高，則認為該區域的不舒適性是不可接受的。界定可接受的發生頻率就是通常所說的“舒適性評估準則”。

如何評估風環境對行人的影響，到目前為止并沒有一致的標準。但原則上，無論采用何種評估方法，都應當明確：（1）適當的行人舒適性風速分級標準，（2）各級風速標準的容許發生頻率。文獻中有各種不同的風速分級標準和對發生頻率的不同規定［10－11］。

國內使用較廣的評估準則如表1所示［5，12］。

表1 舒適度評估準則Table 1 Comfort criteria

由表1可見，不同的活動性、適用區域對于風環境的要求各不相同。當按給定的功能進行設計時，可以認為1～4類區域都滿足舒適度要求。比如4類區域用作人行道時滿足舒適度要求，但若作為其他功能使用（如室外餐廳、廣場等），則不滿足舒適度要求。此外，如果某區域的風速不滿足1～4類區域的要求，則應歸入第5類，即該區域不能作為行人活動區域使用。可接受準則由于涉及風速概率問題，因此應當結合當地的氣象資料進行研究。

對某個測點而言，首先通過風洞試驗獲得該點在不同風向的風速比。在某風向下，測點達到風速閾值U0時，氣象站的風速為U0／URi（URi為風向i下測點的風速比）。因此該風向下測點日最大風速超過U0的概率為1－Gi（U0／URi），從而測點超過該風速的總的概率為

其中αi為日最大風速在各個風向出現的頻率。由于Gi（U）代表風向i的日最大風速概率分布，因而式（6）計算的就是測點日最大風速超過U0的概率，從而風速U0的重現天數可按下式計算：

按照蒲福風級確定不同風級的風速閾值后，可根據式（7）計算得出各點的風速重現期（以天計），進而就可以結合表1對該點的舒適度進行評估和分級。

2 分析實例

2.1 試驗概況

濟南某建筑群包含3幢高層建筑，其南側有較大范圍的裙房（參見圖1），中間的塔樓超過200m。利用Irwin探頭在風洞中測量了建筑群北側區域的行人高度風速。

試驗在中國建筑科學研究院風洞實驗室進行。風洞試驗段截面尺寸4m×3m。模型縮尺比1∶200，共布置了風速探頭30個，在B類地貌下進行實驗。用DSM3400壓力測量系統對探頭的壓力進行測量，根據標定曲線獲得各測點的水平方向風速。所有探頭在使用前逐個進行了校準。

圖1 模型在風洞中的照片Fig.1 Model in wind tunnel

2.2 氣象資料統計結果

與逐時的風速資料相比，日最大風速資料較易獲得。利用國家氣象信息中心的“中國氣象科學數據共享服務網”提供的濟南氣象站1991～2010年20年間的逐日最大風速記錄，首先根據最大風速出現的風向得出風玫瑰圖，再根據極值分布統計方法對不同風向的風速資料進行統計分析，得出概率分布參數。

圖2為20年間濟南日最大風速的風玫瑰圖。濟南地區日最大風速最常出現的風向為SSW（西南南）風向，該風向也是濟南地區的主導風向。

圖2 日最大風速風玫瑰圖Fig.2 Wind rose of daily maximum wind speed

采用最大對數似然估計法，得出了各個風向的日最大風速概率分布參數，如表2所示。表2中的風向序號參照氣象觀測的一般約定，從北風開始，按順時針方向以22.5°間隔遞增。10號風向為SSW風向。

表2 各風向日最大風速概率分布參數Table 2 Probability model parameters for daily maximum wind speed of different wind directions

由表2可見，除了少數風向外，大部分風向下ξ值為負值，說明更符合 Weibull分布。另一方面，某些風向下的ξ值很接近0，說明這些風向的日最大風速概率分布接近兩參數的極值I型分布（Gumbel分布）。圖3為SSW風向下不同重現期的日最大風速值，橫軸代表的是重現期，縱軸為風速大小。圖中同時繪制了由最大對數似然估計法得出的GEV分布和Gumbel分布，GEV模型的結果明顯優于Gumbel模型。證明了GEV概率模型的有效性。

2.3 測點風速比

風在流經高層建筑時，會在兩側分離區域形成加速流動。因此一般情況下建筑周邊區域總會在特定風向出現局部強風，很難保證在各種風向下都能將風速比控制在較低水平。

圖4給出了所有測點的最大風速比。中間高樓兩側區域的風速比最高，達到1.9；東側高樓局部區域也出現1.9的風速比；西側高樓的風速比稍小，但也達到了1.6。所有測點的最大風速比都超過了1.0，不同程度出現了加速效應。因而僅以最大風速比對風環境進行評價，難免得出大部分區域均不滿足舒適度要求的過于保守的結論，對建筑設計也缺乏指導意義。事實上，這些區域的高風速并非在同一風向下出現的，因此如果結合氣象資料討論，將給出更為科學合理的結論。

圖3 不同重現期的年最大風速值（SSW風向）Fig.3 Return level plot for daily maximum wind speed of SSW wind direction

圖4 各測點的最大風速比Fig.4 Maximum wind speed ratios at measurement points

如果僅以主導風向下的風速比進行評估，也只能部分反映風環境的舒適度情況。圖5給出了SSW風向的風速比分布。SSW風向時，3幢高層建筑南邊的裙房阻擋了來流（參見圖1），建筑群北邊大部分區域的風速比都很低。只有西邊通道受到加速繞流的影響，出現高于1.0的風速比。

2.4 風環境評估和區域分類結果

結合2.2節得出的各風向日最大風速概率分布，計算了各測點對于給定風速的超越概率。以西邊通道的測點A為例（圖5中虛線橢圓位置），按以下過程計算該點日最大風速超過5級風（取中值9.4m／s）的概率。

在SSW風向時，測點A的風速比為1.3，則當測點A 風速出現9.4m／s風速時，遠處來流為9.4／1.3＝7.2m／s。該風速為測點高度2m處的風速，需要調整至10m高度（氣象觀測高度）。實驗在B類地貌下進行，因此2m高度出現7.2m／s風速時，10m高度的風速為7.2×（10／2）0.16＝9.3m／s。

圖5 SSW風向的風速比Fig.5 Wind speed ratio at SSW wind direction

SSW風向的日最大風速服從 Weibull分布（見表2），則有

從而SSW風向下日最大風速超過閾值的概率為Pi（U ＞U0）＝αi（1－Gi（U0／URi））＝0.116×0.1007＝0.0117。

其中0.116為日最大風速在SSW風向出現的頻率。同理可得出其他風向下的超越概率，從而根據式（6）可求得日最大風速超過5級風的總概率為0.035，因此測點A處平均約有28天便會出現超過5級的大風。取不同的風速閾值，即可得出測點A不同風速的重現期。計算結果如表3所示。

表3 測點A日最大風速的重現期（天）Table 3 Return period（day）of daily maximum wind speed at point A

根據表3，測點A基本上每天的最大風速都會超過3級，因此不能歸入1類區域；而4級風大致是4天一次，也不滿足2類區域的舒適度要求。而5級、6級和8級風的出現次數滿足表1中3類區域的舒適度要求，因此該區域適合行人慢步行走，建筑規劃時可設置為公園或人行通道。

對建筑群周邊區域的分級結果見圖6。計算結果表明，所有測點至少都可歸入4類區域。因此可認為該建筑群滿足舒適度要求，但應按劃分的功能區域進行設計。其中有兩個位置被歸入4類區域，這兩處都只應作為行人通道使用，而不應用作其他用途。被歸入3級的區域大部分位于建筑群西北方向，在設計時應注意避免在這些位置設置休息區。

圖6 建筑群周邊分區結果Fig.6 Different comfort levels around buildings

將圖4的最大風速比和圖6對比可以發現，由于考慮了風速風向的概率分布，得出的區域分級和最大風速比并不一致。結合氣象資料給出的結果更加明確、更具有針對性，對建筑設計有直接的指導作用。

3 結 論

提出了基于日最大風速記錄的建筑群風環境評估方法。與以往的分析方法相比，該方法有以下幾個優點：

（1）相比計算風速風向聯合概率分布所需的逐時風速記錄，日最大風速記錄更易獲得，且服從廣義極值分布；

（2）基于日最大風速概率分布得出的風速超越概率，無需引入附加假定，即可直接轉換為以天計的特定風速的重現期；

（3）由本方法得出的分析結果可給出各區域的舒適度分級，給出明確的設計建議。對建筑的規劃設計有直接的指導作用。

分析實例表明，如果不考慮氣象因素，僅用所有風向的最大風速比，或者主導風向的風速比進行風環境評估，難以全面、準確的把握行人風環境的優劣程度。因而在進行行人風環境評估時，應當結合氣象資料進行計算分析。

該方法具有較好的可操作性，且分析過程的物理意義明確、分析結果的針對性強，可在行人風環境評估研究中推廣使用。

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陳 凱（1976－），男，四川人，副研究員。研究方向：風工程。通訊地址：北京市北三環東路30號中國建筑科學研究院主樓10層（100013），電 話：010－84280389－810，E－mail：chenk＠pku.org.cn

Evaluation method of wind environment around buildings based on daily maximum wind records

CHEN Kai，HE Lian－hua，WU Lin
（China Academy of Building Research，Beijing 100013，China）

A comprehensive method is proposed to evaluate wind environment comfort and distinguish the regions into different architecture purposes based on the wind speed ratio and probability of daily maximum wind speed under different wind directions.The wind speed ratios around buildings are measured by surface wind sensors in the wind tunnel and the probability model parameters are derived from the daily maximum wind records and generalized extreme value distribution.The exceed probability of the daily maximum wind speed at a certain level is accordingly obtained.Consequently the wind environment comfort is deduced and the regions for different architecture purposes are also distinguished according to the comfort criteria.It was verified by a wind tunnel test of a high－rise building group that this method was valid and feasible.The straightforward and useful suggestions for the architecture design can be made with this method.

wind environment；daily maximum wind speed；generalized extreme value distribution；surface wind sensor；comfort criteria

TU972

A

1672－9897（2012）05－0047－06

2011－09－15；

2011－12－26

國家自然科學基金 （50878202）