城市街區流場和污染物擴散的數值模擬研究*

張 瑩 邵 毅，2 王式功#

(1.蘭州大學大氣科學學院，甘肅省干旱氣候變化與減災重點實驗室，甘肅 蘭州730000；2.95639部隊氣象臺，四川 綿陽 621000)

由于建筑物對大氣流動和污染物擴散的影響，使得城市中污染形態的研究非常復雜。為探明這種復雜流動和擴散的流體動力結構，以便更好地對其進行預測，前人開展了風洞、水箱和外場觀測等試驗[1-2]，而這些試驗均需投入大量的人力或物力；也有不少學者利用數值模擬研究了復雜地形的流場和污染物擴散[3-6]，但該方面的研究在我國尚處于起步階段，成果非常有限。近年來，隨著計算機水平的不斷提高，較大計算域和較高分辨率的計算流體動力學(CFD)數值模擬技術已經成為城市建筑群中流場和污染物擴散模擬預測的一種有效手段[7-10]。然而，該方法對邊界條件的要求較高。目前，城市區域的常規觀測資料在時間和空間分辨率上還不足以為CFD數值模擬提供合理的邊界條件，尤其是在進行流場和污染物擴散的預測時。基于以上存在的問題，在觀測資料有限的情況下，本研究嘗試利用天氣預報(WRF)模式為Fluent模式提供初始條件和邊界條件[11-12]，通過建立耦合關系，對榆中縣城流場和污染物擴散進行模擬研究，旨在為城市復雜建筑群中的大氣流場流動和污染物擴散預報做初探研究。

1 模式介紹

1.1 Fluent軟件

采用的Fluent 6.3軟件是CFD的主流軟件，其集成了豐富的數值方案和物理模型，可以模擬從不可壓縮到高度可壓的流體的復雜流動問題。在數值計算方法上，它采用有限體積法，通過建立不同條件下的基本守恒方程并結合給定的初始條件和邊界條件進行數值求解。

1.2 WRF模式

采用的WRF模式是由美國環境預測中心(NCEP)和美國國家大氣研究中心(NCAR)等科研機構著手開發的一種中尺度天氣預報模式。

2 WRF模式輸出場

2.1 WRF模擬試驗設置

WRF模式采用四重雙向嵌套，由外向內水平網格距分別為27、9、3、1 km，對應網格數分別為97×97、154×154、181×181、142×142個，最里層區域覆蓋了榆中縣城區及其周邊區域。使用NCEP 1°×1°的再分析資料作為模式的初始條件和邊界條件，積分16 h，從2011年10月7日08:00至24:00，前6 h為模式的自旋階段，從該日14:00起每10 min輸出一次。邊界層方案采用MYJ方案，為Fluent模式提供湍流動能。

2.2 WRF模擬結果檢驗

為檢驗WRF模式的模擬結果，將WRF模式輸出的氣象要素與實際觀測值進行對比分析(見圖1)。圖1(a)、圖1(b)分別為10.0 m高度的風向(正北風為0°，下同)、風速對比圖，圖1(c)為2.0 m高度的氣溫對比圖。經計算，風向誤差小于45°的模擬準確率為70%；風速誤差小于2.0 m/s的模擬準確率為72%；溫度誤差小于2 ℃的模擬準確率為76%。WRF模式較好地模擬了研究區域的氣象要素，可為Fluent模式提供與實際大氣接近的初始條件和邊界條件。

圖1 WRF模擬結果與觀測的時間序列Fig.1 Time series of observed and WRF-simulated result

3 WRF模式結果驅動Fluent模式

3.1 Fluent試驗設置

驅動Fluent模式需要為其提供初始條件和邊界條件，其中包括平均風速、氣溫、湍流動能k和湍流動能耗散率ε等參數。值得注意的是，本研究中Fluent模式與WRF模式的計算域和網格距存在差異，在WRF模式中，最內層的水平網格分辨率是1 km，網格距尺度與Fluent模式計算域的水平尺度相當，因此水平方向上Fluent模式所使用的只是WRF模式的一個網格信息。垂直方向上300 m范圍內包含了WRF模式中最低的11層，通過插值，將這11層的數值插值到Fluent模式垂直方向的51層上，以此作為Fluent模式計算的邊界條件。為了能得到Fluent模式中標準k-ε湍流閉合方案的湍流動能耗散率，需要通過Grisogono方案間接計算動量交換系數[13-14]。Fluent模式計算域水平尺度為1 200 m×1 200 m，為便于邊界條件的對接，在解域邊界采用網格距為12 m，網格數為101×101個，垂直方向為300 m，網格數為51，采用等比率劃分，增長因子為1.05，網格距從地面到300 m高度逐漸增加，而在解域內部采用非結構網格，這種劃分方式既有利于分辨出低矮建筑物，又能在上層建筑物稀疏區域采用較大網格，以此來節約計算時間，提高效率。

WRF-Fluent耦合模式模擬了2011年10月7日15:00—20:00共5 h的流場和污染物擴散。其中，污染示蹤物為SF6氣體，采用理想的點源排放，源高為35 m，釋放速率為0.53 g/s。

3.2 流場分析

圖2給出了16:20時2.5、17.5 m高度處的流場(此時邊界條件風向154°)。其中2.5 m高度處的建筑物覆蓋率為0.4，此時，環境風(在本研究中環境風特指WRF模式模擬的在Fluent模式計算域處的風，包括風向和風速)為東南風，風速為1.7 m/s；而17.5 m高度處建筑物覆蓋率為0.1，環境風也為東南風，風速增至3.3 m/s。從圖2(a)可以看出，風速受到建筑物的阻擋作用，建筑群區域的風速整體減小，同時風向受建筑物影響也發生轉變。而在南面和東面的空曠區域，由于不受建筑物的影響，風向、風速基本與入口處保持一致。即建筑群的分布及形態會對流場產生一定的影響。

為了更清晰地研究城市流場的細微結構特征，圖3給出了圖2(a)中3個子區域(方框1、方框2和切線剖面建筑物密度相對較高部分)在不同時刻的流場。其中，圖3(a)、圖3(b)和圖3(c)為16:20子區域流場；圖3(d)、圖3(e)、圖3(f)為17:10時與其對應的同一區域流場。圖3(a)的中心區域兩支氣流相交形成一個順時針的渦旋，向西的氣流受到一南北向細長建筑物的阻擋，在建筑物表面分成向北和向南的兩支氣流，此時在來自南面氣流的作用下，匯合形成繼續向北的氣流，但是因兩支氣流相互削弱的作用，匯合后的氣流速度均比兩支氣流匯合前的速度要小。匯合后，繼續向北的氣流在左側建筑物的北端處分成向西、向北、向東的3支氣流，其中向東的氣流再次與向西氣流相遇形了中心區域的渦旋。此外，在圖3(a)中左側3面有建筑物包圍的區域，也存在一個順時針的渦旋，但風速很小，近乎為零。圖3(b)中，來自東南面的氣流通過兩側建筑物形成的狹窄區域時，氣流在兩側建筑物中間匯合、風速增大，形成所謂的狹管效應。圖3(c)中的流線圖反映了流場的垂直結構特征，在入口處氣流是水平的，當氣流遇到建筑物時，受到建筑物的抬升，這種抬升作用在建筑物頂部附近的低層氣流更明顯。在較高建筑物(圖3(c)中心處)的迎風面，因受建筑物阻擋，氣流在建筑物表面被分成兩支，一支向上越過建筑物，形成繞流抬升，另一支向下形成回流渦旋。

注：x、y分別為研究區域東西向、南北向位置參數，圖3、圖4同；箭頭朝向代表風向，箭頭長短代表風速，圖3同。圖2 WRF-Fluent耦合模式流場模擬結果Fig.2 Simulated wind vector fields of WRF-Fluent coupling model

注：z為研究區域垂向參數，圖4同。圖3 方框1、方框2和切線剖面處3個子區域流場Fig.3 Simulated wind vector fields in the three sub-zones

對比圖3(a)、圖3(b)和圖3(c)，可以看出在相同區域的圖3(d)、圖3(e)和圖3(f)中，由于受不同時刻不同環境風的影響，之前的流場結構特征發生了很大變化。與圖3(a)相比，圖3(d)中沒有明顯的渦旋，且氣流的流速也明顯減小；與圖3(b)相比，圖3(e)中氣流沒有明顯的匯合，也沒有出現圖3(b)中的狹管效應；最后從兩個垂直剖面圖3(c)和圖3(f)中可以看到，不同環境風下，氣流受建筑物的抬升作用也不一樣，但有一個共同特征，即高大建筑物對氣流的抬升作用要比低矮建筑物顯著。由此說明，氣流在城市建筑群中的流動非常復雜。

3.3 污染物擴散分析

結合城市區域的流場結構來分析城市區域內污染物的擴散特征。圖4為WRF-Fluent耦合模式模擬的兩個時刻的污染物濃度分布。圖4(a)和圖4(b)分別為2011年10月7日16:20和17:10兩個時刻2.5 m高度的污染物濃度分布圖，圖4(c)和圖4(d)分別對應圖4(a)和圖4(b)切線剖面處污染物濃度的垂直分布圖。之所以選擇這兩個時刻是因為在污染釋放過程中，這兩個時刻的入口風速相近，而風向相差54°，目的是為了說明不同風向下污染物的擴散分布情況。

對比圖4(a)和圖4(b)發現，圖4(a)中環境風向為154°，為東南風，此時在主導風的支配下，污染物主體向西北方向輸運。在釋放源附近，由于建筑物稀疏，污染物煙羽形態沒有發生較大變化；當污染物繼續向下風方輸運，到達建筑物密集區時，煙羽主體受建筑物的阻擋，開始向兩側橫向擴散，且越往下風方橫向擴散程度越大，污染物覆蓋的區域也越大；污染物濃度從主軸向兩側逐漸減小，在計算域南面，污染物濃度很小，這主要是因為WRF模式模擬的風向為東南風，在此風向下，污染物很難輸運到這一區域。圖4(b)中，風向轉為偏東風(100°)，同樣在源附近的下風方，由于不受建筑物的影響，污染物主體的扇形煙羽沒有發生變化，但是這一時刻的偏東風將污染物向西輸運，而建筑群的大部分剛好處于污染源的西側，因此污染物受建筑物影響較圖4(a)要大；當污染物主體輸運到建筑群中，煙羽主體很快出現較大范圍的橫向擴散，煙羽形態與進入建筑區前發生了很大變化，在此風向下，污染物基本覆蓋了整個建筑物區域。至此，可以看到在不同環境風下，污染物煙羽主體有很大差異，且污染物的橫向擴散程度與建筑物的影響密切相關，當污染物主體覆蓋的建筑物區域越大，污染物橫向擴散范圍也越大，這說明了受建筑物和不同環境風的共同作用，污染物在城市區域的擴散是非常復雜的。

圖4 WRF-Fluent耦合模式污染物濃度分布Fig.4 Pollutant dispersion simulation of WRF-Fluent coupling model

以上分析了污染物在不同風向下的水平擴散分布。然而，污染物擴散的復雜程度不僅體現在水平方向上，在垂直方向上也有很大差別，這點從圖4(c)和圖4(d)可以看出。在圖4(c)中，污染物濃度的高值區在右側處，這與圖4(a)中污染物煙羽主體在計算域的右上方是對應的。垂直分布圖清晰地反映了污染物濃度隨高度的變化情況，從地面往上呈現逐漸降低的趨勢。另外，從垂直分布圖上也反映了污染物濃度從煙羽中心向兩側逐漸減小的趨勢。污染物濃度從中心向兩側逐漸減小的過程中，受建筑物的影響，產生了兩個很明顯的變化，對比圖3(c)中的流場分布可以發現，中心高大建筑物右側存在一個回流渦旋，對應的污染物濃度分布也有一個形態的變化，回流渦旋將污染物輸運至此，使得此處污染物濃度升高；另外，中心高大建筑物左側有污染物濃度的相對高值區，且由于建筑物的垂直抬升和水平阻擋作用，污染物濃度在其左側一段距離內并沒有很快降低。

在圖4(d)中，由于環境風向與圖4(c)的不同，污染物向兩側擴散的程度要比圖4(c)中大。圖4(d)中，同樣由于受中心高大建筑物的影響，建筑物左側出現了污染物濃度的相對低值區，這是因為當氣流繞過建筑物時，在建筑物左側形成兩個很小的靜風區，使得周圍濃度較高的污染物不易輸運到這兩個區域。上述研究結果表明，Fluent模式用于城市污染物擴散模擬時，可充分刻畫出建筑物對污染物擴散的影響，能較好地反映不同區域污染物的濃度差異。

4 結論和建議

(1) WRF模式對研究區域10.0 m高度處的風向、風速和2.0 m高度的氣溫的模擬結果顯示：風向誤差小于45°的模擬準確率為70%，風速誤差小于2.0 m/s的模擬準確率為72%，溫度誤差為2 ℃的模擬準確率為76%，模擬準確率整體較高。即WRF模式較好地模擬了研究區域的氣象要素，可為Fluent模式提供與實際大氣接近的初始條件和邊界條件。

(2) Fluent模式用于城市污染物擴散模擬時，能應對復雜的城市建筑環境，充分刻畫了建筑物對污染物擴散的影響，較好地反映了不同區域污染物的濃度差異。

(3) 污染物擴散模擬結果顯示，WRF-Fluent耦合模式作為一種研究城市建筑密集區域的大氣流動狀態和污染物擴散過程的方法是可行的。

[1] KASTNER KLEIN P，FEDOROVICH E，ROTACH M W.A wind tunnel study of organised and turbulent air motions in urban street canyons[J].Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，2001，89(9)：849-861.

[2] FLAHERTY J E，STOCK D，LAMB B.Computational fluid dynamic simulations of plume dispersion in urban Oklahoma City[J].Journal of Applied Meteorology & Climatology，2007，46(12)：2110-2112.

[3] 謝海英，陳康民.孤立與非孤立城市街道峽谷內污染物擴散[J].環境污染與防治，2007，29(8)：595-598.

[4] 劉麗，王體健，王勤耕.區域復雜地形大氣污染擴散的模擬研究[J].高原氣象，2008，27(5)：1074-1082.

[5] 李沁怡，蔡旭暉，康凌.建筑擾動條件下大氣流動與擴散的CFD模擬[J].環境科學研究，2013，26(8)：829-837.

[6] 苗世光，張朝林，江曉燕，等.城市小區氣象條件與污染擴散精細預報研究[J].環境科學學報，2006，26(10)：1729-1736.

[7] MIAO Shiguang，LI Pingyang，WANG Xiaoyun.Building morphological characteristics and their effect on the wind in Beijing[J].Advances in Atmospheric Sciences，2009，26(6)：1115-1124.

[8] SALAMANCA F，MARTILLI A，TEWARI M，et al.A study of the urban boundary layer using different urban parameterizations and high-resolution urban canopy parameters with WRF[J].Journal of Applied Meteorology & Climatology，2011，50(5)：1107-1128.

[9] CHAN S T，LEACH M J.A validation of FEM3MP with joint urban 2003 data[J].Journal of Applied Meteorology & Climatology，2007，46(12)：2127-2146.

[10] 邵毅，張述文，左洪超，等.榆中縣城大氣污染物擴散的觀測實驗與數值模擬[J].中國環境科學，2013，33(7)：1223-1230.

[11] EHRHARD J，KHATIB I A，WINKLER C，et al.The microscale model MIMO：development and assessment[J].Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，2000，85(2)：163-176.

[12] 李磊，陳柏緯，楊琳，等.復雜地形與建筑物共存情況下的風場模擬研究[J].熱帶氣象學報，2013，29(2)：315-320.

[13] GRISOGONO B，OERLEMANS J.Justifying the WKB approximation in pure katabatic flows[J].Tellus Series A - Dynamic Meteorology & Oceanography，2002，54(5)：453-462.