鐵路客站廣場微氣候優化方法研究
——基于疏散安全和熱舒適兼顧的設計探索

張凌菲

崔 敘*

王一諾

喻冰潔

超大尺度、過渡硬質鋪裝的建設模式使站前廣場微氣候環境較差，易成為城市熱島，特別是在一些炎熱指數較高的城市，夏季過高的氣溫和直射的太陽輻射降低了人群前往站前廣場活動的意愿。相關研究表明，良好的微氣候可提高空間的使用頻率[1]、營造宜人的戶外熱舒適體驗[2]、增強空間的可駐留性[3]，是人性化場所設計的重要環節。隨著旅客運力提升、互聯網售票普及、旅客站房擴容、新建站點分流、空間一體化開發等變化，已經很難在站前廣場見到擁擠排隊購票和熬夜等候的現象，曾為交通集散預留的大面積空間面臨著功能的轉換。因此，充分利用站前廣場已有空間改善微氣候，可提高站前廣場活力，改善人群活動體驗，有利于引導站前廣場由交通集散空間向兼休閑、景觀、防災功能的城市活動場所轉變。

現有的廣場微氣候研究包含廣場氣候適應性設計方法[4]、廣場夏季熱舒適評估[5]、廣場冠層小氣候效應[6]、廣場人群活動與熱舒適關系[7]等內容，研究方法包括現場觀測法、行為注記法、軟件模擬法等，但已有研究以生活性廣場為主，對承擔交通集散功能的鐵路客站廣場關注較少。究其原因，一方面，鐵路客站廣場的日常生活屬性常被忽視，使得站前廣場研究主要集中于交通組織、安全疏散、景觀意象、地域特征表達等方向[8-9]，另一方面，傳統微氣候優化途徑如植物、水體等景觀要素植入雖然可改善鐵路客站廣場熱舒適性，但可能影響廣場疏散能力，造成安全隱患，因此已有廣場微氣候優化方法并不完全適用于鐵路客站廣場。目前，已有學者探討了疏散標識、交通組織等方面對廣場疏散安全的影響[10-11]，提出應建構公共空間安全評估體系以優化公共空間安全設計[12]，在我國鐵路客站安全管制要求較高的背景下，有必要將疏散安全作為站前廣場微氣候改善設計的前置條件，探索疏散安全和熱舒適兼顧的優化途徑。

基于以上分析，本研究對多個站前廣場的疏散安全性和微氣候優化必要性進行分析，歸納適宜進行微氣候改善的站前廣場類型，并以其中的重慶北站為例，對比不同微氣候方案對疏散安全的影響，從而構建基于疏散安全為前置條件的鐵路客站廣場微氣候方法。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源

本研究所需數據包括疏散模擬參數和微氣候模擬參數，疏散模擬參數包括疏散出口位置、寬度、阻擋構筑物尺度、高峰時段廣場疏散人數等，于2017年7—8月通過現場勘測及定點計數法獲取。微氣候模擬所需參數采用WatchDog小型氣象站獲取，數據包括站前廣場內空氣溫度、風速、風向、太陽輻射強度、相對濕度等微氣候指標，于2017年7—8月對實證研究車站進行測量，獲取15d的高溫天氣廣場微氣候指標。

1.2 研究方法

已有廣場研究較多針對疏散安全或者微氣候舒適性其中一項進行研究，而本次研究對象為鐵路客站廣場，須考慮疏散安全和微氣候舒適性2個維度的耦合，因此在改善方法設計中使用到2種模擬工具。人群疏散模擬使用Pathfinder軟件①，微氣候模擬使用ENVI-met系統②。為保證模擬精度，ENVI-met采用1m×1m×1m的空間網格精度建模，網格數量240×240×24，Pathfinder軟件中人員運動速度設定為1.45m/s,人員平均肩寬40cm，緩沖區最小值為0.48m，障礙物尺寸為實測建筑及景觀樹池等構筑物。

1.2.1 微氣候改善方案生成

為控制微氣候優化對站前廣場人群疏散能力的影響，采用“密度分區”確定合理的微氣候優化區域。首先建立站前廣場疏散模型，根據疏散人流密度將廣場空間劃為4類，并將人群密度較低的區域識別為微氣候優化域，然后在微氣候優化域內進行改造方案設計，包括植物、水體、鋪地等景觀要素的置入及空間布局等內容，生成微氣候優化方案。

1.2.2 微氣候優化效果檢驗

完成優化方案制定后，須對廣場疏散能力和微氣候改善效果進行檢驗。一方面，通過疏散模擬對比改善前后方案的疏散時間和擁堵區面積，量化分析優化方案對站前廣場疏散安全的影響程度；另一方面，使用ENVI-met微氣候模擬軟件對改善前后廣場微氣候指標和有效性進行比對，以衡量不同方案的改善效果。

圖1 國內12個鐵路客站廣場微氣候優化分類

2 微氣候優化域識別及站點優化適應性分析

2.1 微氣候優化域識別

障礙物(包括阻隔人群移動的樹池、花臺、水體、圍欄和建筑等)之所以降低疏散效率，是由于障礙物在疏散過程中對人群路徑選擇產生影響，改變原有人群最短路線[13]。由于Pathfinder模擬疏散過程采取最短路徑尋路，在無人群移動的疏散空白區域增設障礙物不會改變最短路徑選擇，因此本文界定在此區域中進行微氣候優化對疏散安全基本無影響，此區域被定義為微氣候優化域(microclimateoptimizating area)。已有文獻顯示，人流密度與疏散滯留長度是判定擁擠踩踏的核心指標[14]，由于站前廣場外疏散沒有狹窄通道，因此疏散滯留長度指標對于站前廣場外疏散不敏感。本次研究采用人流密度劃分站前廣場空間疏散可靠性，疏散可靠性越低，該區域微氣候優化的靈活性越強。當人流密度小于0.5ps·m-2時，疏散無影響；增大至2ps·m-2后，仍能保持穩定速率移動；進一步增高則會開始出現肢體接觸，當達到5.5ps·m-2時，人群疏散速率大幅下降，擁擠事故概率大幅增加[15]，當人流密度高于8ps·m-2后，大概率出現踩踏和擁擠傷害[16-17]。根據人流密度將鐵路客站廣場空間劃分為無限制優化區、低限制優化區、中等限制優化區和高限制優化區，將i≤0.5的無限制優化域識別為微氣候優化域(表1)。

表1 站前廣場微氣候優化域等級

2.2 站點優化適宜性及實證站點選取

對國內12個鐵路客站廣場進行疏散模擬，依據站前廣場微氣候環境與疏散人群密度2個維度的表征，將前站廣場分Ⅰ、Ⅱ 、 Ⅲ 、Ⅳ 4種類型(圖1)。Ⅰ類廣場綠化面積比例低，模擬高密度擁堵區面積少，微氣候優化域面積較大，適宜進行優化，例如北京南站、重慶北站北廣場；Ⅱ類廣場綠化面積比例較低，擁堵區比例相對較高，導致微氣候優化域面積較少且零散分布，此類型廣場需優先整治廣場內構筑物和隔離物，有條件情況下進行微氣候適應性改造，例如成都北站、北京西站等；Ⅲ類廣場微氣候舒適性較強，同時模擬出的高密度擁堵區較少，此類站點為均衡型站點，兼顧人群室外熱舒適度與疏散安全需求，較典型的就是深圳北站東廣場；Ⅳ類站點綠化比例高，存在較大面積擁堵區域，需要適當降低綠化比例以提升空間開敞型，保證高峰時段疏散安全。調研站點中Ⅳ類站點較少，說明當前綠化比例較高的站前廣場反而疏散能力較強，可能與建設年代較近導致廣場規模較大有一定關系。

按照“疏散模擬-微氣候優化域劃分-站點歸類-優化模式選取-優化方案設計-模擬校核” 6個步驟，基于上述站點分類和微氣候優化適宜性分析，本次以Ⅰ類廣場中的重慶北站北廣場作為實證對象進行站前廣場微氣候優化研究。

圖2 重慶北站北廣場透視圖

圖3 重慶北站北廣場現狀微氣候模擬

圖4 重慶北站北廣場微氣候優化域和疏散拓展區劃定

3 重慶北站廣場微氣候改善實證研究

3.1 研究區域概況

重慶北站位于素有“火爐”之稱的重慶，2015年北廣場正式投入運營。2017年氣象統計顯示，重慶市主城區7—8月高溫日平均數據超過33d[18]。該站前廣場面積4.2hm2，長242m，寬177m，以點陣樹池作為主要綠化，鋪地以石灰石面磚為主(圖2)。根據2017年8月19—21日實測氣象資料設定相同時間段模擬初始參數，其中，初始風速1.6m/s，初始溫度35.35℃，初始相對濕度75%，植被包括喬木、灌木和草坪，下墊面選取石灰石鋪裝，現場觀測行人著裝多以短袖為主，因此將服裝熱阻值設定為0.3clo以便于計算PMV值③，輸出結果為距地面1.5m截面。選取14：00—16：00作為疏散模擬時段，現場計數得出高峰時段進站速率為140人/min，以每個旅客平均滯留40min，結合列車時刻表計算出高峰時段站內須疏散人數約12 000人，作為Pathfinder的初試疏散人數。

選取溫度、太陽輻射強度、風速和PMV指數(預測平均投票指數)對重慶北站微氣候現狀分析，模擬結果(圖3)顯示：1)夏季高溫日站前廣場步行范圍基本維持于38.3℃，PMV值均在7.0以上，故行人穿鑿熱阻值0.3clo的衣服仍會非常炎熱，熱舒適度較差；2)廣場樹木無法阻擋1.5m以上太陽輻射，一方面由于點狀樹池布局過于分散，無法形成有效蔭避區域，另一方面是樹種選擇不當，平均冠幅過小使得降溫隔熱效果無法發揮；3)雖然喬灌草混合綠地對PMV值降低效應大于點狀樹池，但由于喬木種植于綠地內部而非臨邊界，對行人熱舒適度改善有限；4)綠地周邊觀測到風速變化現象，形成微氣流循環。

圖5 重慶北站北廣場3類微氣候優化方案

圖6 3類方案改善后疏散安全影響分析

圖7 3類方案微氣候改善效果

3.2 微氣候優化域識別

Pathfinder對廣場的疏散模擬顯示(圖4)，整個疏散耗時859.5s，廣場大部分地區人流密度低于0.5ps·m-2，整個廣場疏散通暢。在正面出口和正面綠地邊緣有少量區域呈現綠色，密度約2.17ps·m-2，在劃定優化域時將這部分區域避開，并在方案設計中對其進行退讓，以改善擁堵狀況。

3.3 微氣候改善方案設計

針對重慶北站北廣場夏季高溫所導致的熱舒適性較差的情況，可利用植物冠層、景觀水體、高透水混凝土鋪地等物理空間要素通過降溫增濕、格擋輻射等途徑改善戶外舒適度。由于本研究重點關注疏散安全約束下的微氣候改善，為控制變量，僅選取不同綠地布局模式以對比微氣候改善效果，制定圍合(a)、行列(b)、團塊(c)3種改善方案進行對比(圖5)，其中(a)方案采用圍合式綠地布局，綠地中部形成小型休憩空間，四周設置開敞入口既方便人流進出，同時可增加氣流通道；(b)方案采用行列式綠地，形成多排休憩空間以增大適宜旅客停留的休憩空間面積；(c)方案通過4個團塊綠地形成較大面積的綠化斑塊，綠地邊緣設置長椅作為人群停留休憩空間，其中西邊團塊綠地樹木在綠地內種植，東邊綠地樹木沿綠地邊緣種植。

圖8 有效熱舒適改善域示意圖展區劃定

圖9 優化策略判定象限——基于廣場空間的疏散和微氣候屬性

3.4 微氣候優化效果檢驗

為驗證改善方法是否兼顧疏散安全與熱舒適性，對改善后方案進行疏散安全影響分析和微氣候改善有效性驗證，并就疏散安全影響和微氣候改善的耦合展開討論。

3.4.1 改善方案疏散安全影響分析

Pathfinder對3種優化方案的疏散模擬顯示(圖6)，(a)(b)(c)3種方案的疏散耗時分別為653、667.5和662.5s，均較現狀859.5s有大幅降低，說明3種改善方案均在一定程度上提高了廣場人群疏散效率。人流密度大于2ps·m-2的擁堵區面積由現狀的35.1m2降低至11.2m2(a方案)、15.9m2(b方案)和12.5m2(c方案)，最高人流密度由原有的3.31ps·m2降低至2.62 ps·m2(a方案)、2.73ps·m2(b方案)和2.65 ps·m2(c方案)，對比改善前后人群密度圖可以進一步看出，正面出口和正面綠地邊緣的疏散拓展區綠色面積大幅減少，在承擔大量疏散人流的同時降低了局部瓶頸效應。同時，(b)方案的行列式樹池布局增加了行間人群疏散人流，但在行列樹池拐角處橫向人流與側向人流交叉容易形成局部擁擠區域，相較之下，(a)和(c)方案人流從綠化樹池外圍疏散效率和安全性更高。

3.4.2 微氣候改善有效性分析

從微氣候指標看(圖7)，3種方案都不同程度上降低了優化域范圍內局部氣溫和地面輻射，在綠地周邊形成熱舒適低溫場域。3個方案改善域內溫度平均較中部太陽直射區域低0.92℃，太陽輻射降低約287W/m2，PMV指數降低約2.0。對比表6的微氣候模擬圖可以看出，降溫區域呈現斑塊狀，太陽輻射和PMV降低區域呈點狀，主要位于樹蔭和狹長綠道。種植池內喬木、灌木覆蓋區PMV值分別降低2.9和0.3，草坪區域沒有觀察到PMV值改善，同時喬木PMV值降低區域大于其正投影面積約21%，其蔭庇效應最為明顯。針對風環境，(a)方案中綠道廊道區域風速明顯增大，有利于通風散熱，實現氣流微循環。進一步對比3個方案，降溫面積(c)＞(a)＞(b)，其中(c)方案中氣溫低于37℃的區域面積為10 320m2，而(a)和(b)方案分別為9 854和6 411m2，均高于現狀2 499m2，說明(c)方案采用的整塊綠地更有利于溫度下降。但需要注意的是，人群活動領域與降溫區域的交集才是有效微氣候改善面積(圖8)，將樹池邊緣5m定義為人群活動區域，計算其與降溫區域重疊面積，據此得出3個方案的有效熱舒適改善面積分別為(a)5 471m2、(b)3 258m2、(c)1 427m2，說明(a)類圍合式方案的微氣候改善有效性優于其他2種方案，而(c)方案中整塊綠地內部大面積空間人群并不能進入接觸，有效熱舒適改善區域面積反而較小。研究表明，綠地面積并不最終決定站前廣場熱改善效果，鄰近樹池邊緣區域的熱舒適改善更能提高廣場人群的熱舒適感知。

3.4.3 疏散安全與微氣候優化耦合分析

從微氣候優化角度，重慶北站北廣場中部屬于無蔭庇的太陽輻射直射區域，通常情況下會采取增加綠地、水體等景觀要素予以微氣候優化，但疏散模擬人流顯示中部空間承擔了大量人流疏散功能，增設的景觀要素會在緊急情況下轉化為人員安全疏散的物理障礙，因此在微氣候優化過程中對中部區域采取保持空間開敞的策略。3種不同綠地布局對疏散的影響亦呈現一定差異，其中(b)方案的行列式布局導致人流在綠地內部穿越，更容易形成人流交匯，說明在微氣候優化域外不增加景觀要素雖然可以實現外部擁堵區不增加，但優化域內部改變景觀要素布局存在增加擁堵情況的可能性，但疏散效率仍優于改善前，微氣候優化域的劃定有利于控制改善方案對廣場疏散安全的影響，多方案對比有助于篩選出更適宜的布局模式。

4 站前廣場微氣候改善設計策略

根據上述實證研究，應盡可能采納以下策略以優化站前廣場微氣候。1)微氣候優化域劃定：在微氣候優化域識別基礎上進行微氣候優化方案的制定，以控制改善方案對疏散安全的影響。2)合理確定不同空間的改善策略(圖9)：站前廣場空間按照疏散屬性可劃分為人流疏散區(1類)和非人流疏散區(2類)，按照微氣候屬性可劃分為微氣候舒適區(3類)和微氣候非舒適區(4類)，須根據同一空間不同屬性的耦合情況進行微氣候優化模式的選擇。其中，最適宜進行微氣候優化的區域是(2類)與(4類)空間的交集，可采取置入植被、水體及天棚廊道等降溫景觀要素的方式予以優化；人流疏散區內存在2種情況，當形成擁堵區域時，應采取拓寬景觀障礙物邊界以緩解疏散擁堵現象，如果是正常人流移動區域，則可保持現有布局；對于(2類)和(3類)交集的區域由于微氣候較為舒適，為節省改造成本可采取保持現有布局。3)增大有效熱舒適改善面積：景觀綠化布局應與廣場內人群活動特征相結合，宜采用圍合式綠地，同時將喬木臨綠地邊界種植，從而降低喬木冠層的太陽輻射，增加有效熱舒適改善面積。

5 結語

對鐵路客站站前廣場的微氣候進行優化有利于提高廣場空間活力，增強站前廣場空間與城市生活功能融合。本文以疏散安全為前置條件，提出“疏散模擬-微氣候優化域劃分-站點歸類-優化模式選取-優化方案設計-模擬校核”的站前廣場優化方法。研究結果表明，通過疏散模擬劃定微氣候優化域，可分析站前廣場的微氣候優化適宜性，調控微氣候優化方案對廣場疏散能力的影響，達到疏散安全和熱舒適改善兼顧的目的。今后還需圍繞廣場空間形態與冷島效應綠量閥值進行深入研究，從節約能源、凈化空氣、健康促進等多學科角度對微氣候優化后鐵路客站廣場的綠色生態績效進行動態評估。

注：文中圖片均由作者繪制。

注釋：

① Pathfinder是基于連續模型(Agent-base)的疏散模擬系統，被廣泛用于各類建筑空間應急疏散仿真模擬，其連續型模型提供多種個體行為參數設置以適應不同場景疏散模擬需求，可在多種場景下模擬人流密度、時空分布、疏散路徑等各方面內容，模擬可靠性較高。

② ENVI-met是德國波鴻大學地理所開發的三維微氣候模擬系統，可以對城市環境中的建筑物、下墊面、植被、水體等因子進行建模和模擬研究，以用于評估景觀設計方案熱舒適性。

③ PMV(預測平均投票數)是丹麥的范格爾(P.O.Fanger)教授提出的表征人體熱反應(冷熱感)的評價指標，該模型提出的指標表示大多數人對熱環境的平均投票值，即冷(-3)、涼(-2)、稍涼(-1)、中性(0)、稍暖(1)、暖(2)、熱(3)。