居住小區建成環境對住宅用電量的影響研究
——以天津生態城為例

吳巍， 白雪山， 倪帥

(1.河北工程大學 建筑與藝術學院，河北 邯鄲 056038；2.河北省邯鄲市峰峰礦區建筑業管理處，河北 邯鄲 056200)

據《2018年中國統計年鑒》獲取的數據得知，1978年我國的城鎮化率僅為17.92%，到2018年，我國的城鎮化率已經增長到58.52%，城鎮化率在近些年呈逐年增長[1]?？焖俪擎偦l展在給城市帶來經濟活力的同時也帶來了許多負面影響，如交通擁擠、霧霾污染、資源枯竭等，在諸多負面影響中能源消耗加劇表現最為突出。其中，工業能耗與國家經濟發展密切相關，主要受到宏觀調控的影響，與建成環境密切相關的能源消耗主要為建筑能耗和交通能耗。在建筑能耗當中，住宅能耗不僅占有很大的比例，而且其與人們的日常生活密切相關[2]。電力是住宅能耗的重要組成部分，以天津市為例，據《2018年天津統計年鑒》獲取的數據得知，2017年居民人均生活能源消費中電力消費占比約為90.38%，且該比例在近些年呈逐年增漲的趨勢[3]。由此推斷，未來居民住宅用電能耗仍會繼續增長。

由能源消耗導致的溫室氣體排放正在影響著全球氣候的變化，長此以往不僅會威脅到城市的可持續發展更會嚴重影響人類的生存環境。城市是人類生活的重要載體，相對于通過宏觀調控政策來降低能源消耗，城市的建成環境一旦形成很難改變，其對能源消耗的影響具有鎖定效應。因此，發揮建成環境在降低居民用電能耗方面的潛在作用，應成為降低居民住宅能耗的重要組成部分，這對于構建低碳城市具有重要的現實意義。要解答何種建成環境有利于降低居民用電能耗，關鍵是要全面了解建成環境與用電能耗之間的關系，并精準把握建成環境各要素對用電能耗的影響途徑、方向和程度?；诖?，本研究將系統揭示建成環境對住宅用電量的影響機理，并從降低居民家庭用電的角度提出建成環境優化策略。

一、建成環境對住宅能耗影響的機理研究

通過梳理既有文獻，筆者發現建成環境對住宅能耗的影響，主要是通過作用于其所在位置的微環境，改變了人們在室內的用能行為，進而對住宅能耗產生影響，如圖1所示。土地利用、空間布局、建筑物、開敞空間等要素構成的建成環境可以對住宅室內外的溫度、濕度和亮度等產生影響，人們為了滿足舒適生活的需求，會在住宅室內產生不同的用能行為，進而對住宅的供熱、制冷、采光、通風等用能產生作用?，F有研究將可以影響住宅能耗的建成環境因素分為三類，分別為住宅單體、城市景觀和城市設計[4]。其中，住宅單體類因素主要涉及住宅形式。Rong等學者研究發現，住宅面積對住宅能耗呈顯著正相關影響，且單戶獨立住宅(別墅類住宅)比多戶或單戶附屬住宅(單元式住宅)消耗更多的能源[5]。秦波等人對北京的研究發現，人均住房面積增加1%，家庭建筑碳排放增加0.485%[6]。Estiri的研究發現，住宅面積對家庭住宅能耗呈正相關影響，回歸分析的系數值為0.55[7]。城市景觀類因素主要涉及樹木和地表覆蓋物等內容。Ko等人的研究發現，樹陰對建筑以及地面的遮擋，以及樹木本身的蒸騰作用可以有效降低住宅能耗[8]。Rosenfeld等人的研究發現，樹木可以通過減少地表溫度來緩解城市的熱島效應，洛杉磯地區高峰時段住宅空調用能大約可以減少1.5GW[9]。大面積裸露的沒有滲透性覆蓋物的地表，溫度升高的較快，會導致周邊住宅能耗增加。Stone等人的研究發現，亞特蘭大地區地表溫度升高的主要原因是大面積暴露的滲透性較差的地表所致[10]，他們提倡城市布局采用小街區、多綠化、高密度發展模式[11]。城市設計類因素主要包括密度和建筑朝向。關于開發密度對住宅能耗的影響，Pitt等人在研究布萊克斯堡地區建筑密度與家庭溫室氣體排放的關系時發現，建筑密度越高，家庭溫室氣體排放越低[12]。同樣，Holden等人在研究奧斯陸地區住宅能耗與開發強度的關系時發現，住宅密度對能耗的影響呈顯著負相關[13]。Lee在分析城市形態對住宅溫室氣體排放影響的研究中，以人口密度表征開發密度，結果發現，人口密度較大的區域，住宅溫室氣體排放較低[14]。然而，也有部分研究者發現了不同的現象。Krishan等人則認為，城市當中高密度區域往往易形成熱島效應，這種情況下會加劇住宅制冷能耗的需求[15]。此外，Wilson以美國伊利諾伊州的三個地區為研究對象，揭示了城市形態對住宅用電量的影響，研究發現，住宅密度對用電量呈顯著正相關影響[16]。關于建筑朝向對住宅能耗的影響，學者們普遍認為，建筑越趨向朝南布置，越有利于住宅節能[17-18]。

圖1 建成環境對住宅能耗影響機制圖 圖片來源：筆者繪制

可以看出，既有研究結論當中，除建筑密度外，其他建成環境要素對住宅能耗的影響方向大致相同，只是影響程度略有差異，而建筑密度對住宅能耗的影響結論尚存在爭議，且建成環境各要素對住宅用電量的影響程度鮮有論述。此外，既有研究多是以國外城市為研究對象，我國城市住區建成環境與國外差別較大，最主要的差別體現在開發強度、住宅周圍綠化和水系的布置等方面，國外研究結果是否適用于我國城市有待進一步研究。因此，有必要針對我國住區建成環境對住宅能耗的影響展開實證研究。

二、研究范圍與研究樣本

2007年12月24日，我國政府與新加坡政府協商后決定在天津合作開發建設中新天津生態城。中新天津生態城的初衷是構建自然、城市與人融合、互惠共生的有機整體，成為可持續發展的范例。目前，天津生態城已經初步建成，及時對其建設情況展開分析，探索其建成環境與居民住宅能耗的關系并提出未來優化建成環境的策略對于實現生態城建設初衷具有重要的現實意義。因此，本研究以天津生態城南部片區為研究對象，研究范圍約600公頃，如圖2所示。基于現狀資料的可獲取性，本研究在研究范圍內共選取了23個居住小區樣本。由于居民生活用電是住宅能源消耗的重要組成部分，且生態城冬季供暖為集中供暖，與建成環境關系不大，故本研究將利用居民用電量來代表住宅能耗。通過分析各居住小區的建成環境特征以及各小區居民的用電量來揭示現有小區建成環境與居民用電量的關系并提出未來生態城規劃建設優化策略。

圖2 研究范圍 圖片來源：筆者繪制

三、回歸模型與研究樣本

(一)分析模型

本次研究計劃采用多元線性回歸分析各建成環境變量對住宅用電量的影響，將分析模型兩邊同時取對數后的回歸模型為：

LnE=β0+β1LnD+β2LnV+β3LnG+β4T+

β5LnA+β6LnH+β7LnF+β8W+ε

(1)

其中，E為各住宅樣本月均用電量；D為各樣本小區的建筑密度；V為各樣本小區的容積率；G為各樣本小區的綠地率；T為各住宅樣本的類型，包括別墅和樓房兩類；A為各住宅樣本的面積；H為各住宅樣本所在建筑高度；F為各住宅樣本所在建筑朝向，正南北朝向取90°，正東西朝向取0°；W為住宅是否臨水。除E為因變量之外，其他變量均為自變量。其中，T和W為虛擬變量，在導入回歸模型時，分別用0代表別墅類住宅，用1代表樓房類住宅，用0代表住宅不臨水，用1代表住宅臨水。此外，模型中β0為截距；β1-β8為回歸系數；ε為隨機誤差。

(二)研究樣本

本研究通過對23個居住小區樣本修建性詳細規劃圖紙的收集，完成了建成環境各指標的計算工作，即獲取了本次研究的自變量，包括建筑密度、容積率、綠地率、建筑朝向等。此外，研究通過生態城電業局獲取了居住小區樣本內各住宅連續12個月每月的用電量，即本次研究的因變量?？紤]到各小區入住率有所差別，研究需要對樣本進行篩選，剔除用電量極少的無效樣本。最終，按照月均用電量60度計算，篩選后的有效住宅樣本共計14016個。

四、數據分析

(一)相關性分析

在進行回歸分析之前，有必要對自變量和因變量的相關性進行分析。相關性分析一般是指對兩個變量進行分析，從而衡量兩個變量因素的相關密切程度。各自變量與因變量相關性分析結果如表1所示。

表1 各自變量與因變量相關性分析結果統計表

從上表可以看出，各自變量均與對數月均用電量存在顯著相關性，因此可以將所有變量導入回歸模型進行分析。

(二)回歸分析

將各變量導入回歸分析模型得到的結果如表2所示。

表2 回歸模型分析結果一覽表

從表中可以看出，各變量的VIF值均小于10，說明各自變量間不存在多重共線性。此外，由于對數容積率、對數綠地率、對數建筑高度變量的Sig.值大于0.05，所以這三個變量對月均用電量的影響不顯著，即在控制了其他變量的情況下，容積率、綠地率、建筑高度不會對居民用電量產生顯著影響。而模型中其他變量均會對用電量產生顯著的影響，從各變量的系數來看，對數平均住宅面積的系數為正，說明在控制了其他變量的情況下，隨著住宅面積的增加，居民用電量也會增加，對數建筑密度、住宅類型、對數住宅朝向、鄰水與否的系數為負，說明在控制了其他變量的情況下，隨著建筑密度的增加，居民用電量會減小；樓房類住宅比別墅類住宅用電量相對較低；住宅主立面為正南北朝向的家庭用電量相對較低；靠近水系的住宅用電量相對較低。此外，從各變量系數的絕對值來看，由高到低依次是對數平均住宅面積、住宅類型、對數住宅朝向、住宅臨水、對數建筑密度，所以對居民用電量影響程度由強到弱的小區建成環境變量依次是住宅面積、類型、朝向、周圍水系以及建筑密度。

五、建成環境對居民用電量影響分析

(一)建筑密度

既有文獻關于建筑密度對住宅能耗的影響還沒有達成一致的結論[12-16]。從上文回歸模型分析的結果來看，建筑密度對天津生態城住宅用電量的影響呈顯著負相關，即隨著建筑密度的增加，住宅用電量減少。通過對比不同的研究結果筆者認為，建筑密度對住宅能耗的影響存在差異是由于氣候環境這一因素造成的。當住宅所在氣候區全年供熱需求相對較多時，建筑密度對能耗的影響多呈現負相關影響，反之建筑密度對能耗的影響多呈現正相關影響。

天津生態城各居住小區建筑密度對住宅用電量的影響體現在以下兩個方面：第一，建筑密度的增加意味著道路密度也會增加，而道路密度增加后會使小區內產生通風廊道，這有利于減少居民通風和制冷用電；第二，本次研究還發現建筑密度與綠地率呈顯著負相關，即建筑密度較高的小區綠地率相對較低，這樣的建成環境會導致住宅周圍的熱容量升高，此外，居民在使用空調等家電設備時會產生大量的熱，這些熱量在高密度環境下不宜散失，從而使住宅周圍的溫度升高，在局部范圍內會產生熱島效應，這對于天津生態城而言可以減少居民集中供暖之外的供熱用電。雖然建筑密度會對住宅用電量產生負相關影響，但是從回歸模型各變量的系數來看，其對住宅用電量的影響程度弱于其他建成環境變量。

(二)住宅類型

在控制了其他變量影響的情況下，住宅類型對家庭用電量的影響呈負相關。研究認為，這主要是由于住宅體形系數所致。本次研究范圍內住宅類型共涉及兩類：一類是以多層、小高層和高層為主的單元式住宅；一類是以兩層、三層為主的別墅類住宅。單元式住宅為一梯兩戶或多戶，該類型的住宅內部共享墻體相對較多，因此住宅本身積蓄的熱量能夠在其室內進行轉換，而別墅類住宅內部所具有的共享墻體相對較少，該類型的住宅直接與外界接觸的墻體表面所占比例相對加高，因此室內溫度受外界氣溫影響較大，而本身的蓄熱性能較差。假設兩種類型的住宅體量相同，由于樓房類住宅外表面積相對較少，即體形系數相對較小，所以其不易從室外得到或散失熱量，因此住宅對用電的需求相對較低。

從回歸模型各變量的系數來看，住宅類型對用電量的影響程度相對較高。此外，綜合考慮建筑密度和住宅類型對住宅用電量的影響可以看出，雖然建筑密度與住宅用電量的雙變量相關性呈顯著正相關，但是回歸分析顯示其與住宅用電量呈顯著負相關，而住宅類型與住宅用電量的雙變量相關性分析和回歸分析結果一致，均呈顯著負相關，本研究已經證明，建筑密度與住宅類型呈顯著負相關，即別墅類住宅多分布在建筑密度相對較高的小區。因此，從這個角度也可以說明住宅類型對住宅用電量的影響程度高于建筑密度。

(三)住宅面積

在控制了其他變量的影響情況下，住宅面積對家庭用電量呈顯著正相關影響。本研究范圍內各小區平均住宅面積大約在78至384之間，和暢園小區平均住宅面積最小，而宜和美墅小區平均住宅面積最大。住宅面積越大，為滿足生活各種所需而產生的用電越多。假設房屋具有相同的層高，那么住宅面積越大則房屋體積越大，從而對采光通風、制冷供熱等用電的需求也更多。此外，住宅面積越大往往意味著家庭人口較多、經濟收入較高、電器數量較多，諸如此類因素也會進一步加劇家庭用電需求。現有研究已經證明家庭人口、經濟收入、電器數量等因素會直接影響住宅用電量，且各因素對用電量的影響均呈顯著正相關[19-21]。

(四)建筑朝向

分析結果顯示，住宅朝向對家庭用電量的影響呈負相關，這主要是采光的緣故?；趯ΜF狀的調研，研究范圍內各小區住宅朝向在60°到90°之間，朝向越接近90°，住宅能接收到的陽光照射越多。陽光照射對于減少家庭用電量主要體現在兩個方面：第一，陽光照射可以滿足居民日常生活的采光照明需求，尤其是位于層數較低的家庭，對于采光照明的需求更強烈，因此住宅越朝向正南北方向越有利于節約用電量；第二，陽光照射也意味著太陽能的射入，家庭接收更多的陽光照射有利于住宅對主動式太陽能和被動式太陽能的利用，從而減少了住宅用電量。

(五)住宅臨水

研究發現，天津生態城住宅靠近水系對用電量呈顯著負相關影響。這主要是由三方面因素造成：第一，靠近水系的住宅會有更多的開敞空間，因此可以爭取到更多的日照，這有利于家庭在充分利用太陽能的同時減少采光用電；第二，靠近水系的住宅由于具有更多的開敞空間，所以通風條件相對較好，這有利于減少居民對制冷用電的需求；第三，從地表覆蓋物對城市蓄熱趨勢來看，白天城市內水系、綠地等具有滲透性能的地表區域比道路、廣場等區域蓄熱性能差，即被水系和綠地覆蓋的區域溫度相對較低，在室外氣溫較高的時候，這種情況同樣也有利于減少住宅制冷用電。雖然住宅靠近水系會對用電量產生負相關影響，但是從回歸模型各變量的系數來看，其對住宅用電量的影響程度相對較低。

六、居住小區建成環境優化策略

基于以上分析，從降低居民住宅用電的角度出發，研究為天津生態城未來居住小區建成環境優化提出以下四點建議：

第一，適度提高居住小區開發密度。本研究已證明天津生態城居住小區建筑密度對居民用電量呈顯著負相關影響，因此建議未來居住小區建設密度不宜過低。但是，開發密度并不能一味地提高，還要考慮到生活環境的宜居性，過高的密度則會帶來其他城市問題。基于量化分析結果和現狀開發強度，研究利用EnergyPlus模擬軟件，分析了生態城適宜的開發密度。EnergyPlus軟件是由美國能源部和勞倫斯伯克利國家實驗室共同開發的建筑能耗模擬系統，可用來對建筑的供暖、制冷、照明、通風等能耗模擬分析。與其他能耗模擬軟件相比，EnergyPlus采用熱平衡法模擬負荷，模擬結果的可靠性相對較高[22]。在現狀建筑密度范圍內，通過比較相同條件下僅改變建筑密度的不同工況模擬結果，筆者建議生態城居住小區的建筑密度宜控制在22%—30%之間。同時，筆者建議高密度開發應該配合樓房類住宅的建設，現狀世茂璟苑、宜和瀾岸、宜和美墅小區雖然也是高密度開發，但是其部分住宅形式選擇的是別墅類住宅，這也不利于降低居民用電量。

第二，鼓勵開發樓房類住宅，進一步加強室內空間設計的緊湊性。從本研究來看，由于別墅類住宅體形系數相對較大，因此居民用電量相對較高。未來天津生態城建設應嚴格控制別墅類房屋在房地產市場中的比例，鼓勵以樓房類住宅開發為主。同時，未來天津生態城住宅設計應在滿足上位規劃和使用功能的前提下，盡量使住宅平面更加規整，減少不必要的凹凸造型變化，以便提高房屋的蓄熱性能，加強其內部空間的緊湊性，提高房屋的空間利用效率。目前，樓房類住宅主要包括板式住宅和塔式住宅兩種，相比較而言，板式住宅平面相對更加規整，蓄熱性能相對較好，同時考慮到室內通風等要求，生態城有利于降低能耗的住宅類型為一梯兩戶的板式住宅。

第三，盡量使住宅滿足朝南布局。從本次研究可以看出，住宅越接近正南北朝向，越有利于減少家庭用電。但是該變量與其他定量變量有所不同，其取值范圍固定在0°至90°之間，為了驗證住宅建筑是否朝向正南方向時最有利于節能，研究借助Weather Tool軟件對生態城住宅建筑最佳朝向進行了模擬。將天津市經緯度、海拔、氣象數據等內容輸入Weather Tool分析軟件，在統籌考慮太陽能和風能利用的情況下，模擬得出生態城住宅建筑最佳結果如圖3所示。

圖3 最佳建筑朝向模擬分析圖資料來源：筆者繪制

由于氣溫較低的月份需要更多的太陽能輻射量，而氣溫較高的月份太陽能輻射量需求較低，所以利用線性規劃的思路可以求出建筑的最佳朝向。以圖中中心點為原點向外每隔0.1°做射線，射線和全年最冷月份(12月至2月)各方向太陽輻射量的交點與射線和全年最熱月份(6月至8月)各方向太陽能輻射量的交點距離最大的射線，所指向的角度為住宅能接收太陽輻射最佳角度，也就是住宅建筑的最佳朝向，即圖中圓環黑色所指向的角度。綜合上述分析，生態城住宅建筑最佳朝向范圍在南偏東25°至南偏西10°之間，其中南偏東17.5°是建筑最佳朝向，此朝向與天津市盛行風向相吻合，有利于提高室內通風效果。

第四，提高室外開敞空間比例，加強地表覆蓋物的蓄熱性能。本研究發現，靠近水系有助于減少居民用電需求，因此未來生態城建設應將自然或人工水環境引入居住小區，一方面可以憑借其蓄熱性能緩解住宅周圍溫差，另一方面也可以起到美化居住環境的效果。

七、結語

本文利用量化分析揭示了天津生態城居住小區建成環境對住宅用電量影響的機理，明確了不同氣候環境下建筑密度對住宅用電量的影響存在差異，對于寒冷地區的天津而言，住宅建筑密度對用電量呈負相關影響，同時，比較了建成環境各要素對用電量的影響程度，由高到低依次是住宅建筑形式、空間布局、開敞空間、土地開發強度，可以看出，房屋室內熱交換對住宅能耗的影響程度要高于室外熱島效應等微環境特征的影響。在此基礎上，借助模擬分析提出了提高開發強度、優化空間布局等有利于降低住宅用電量的建成環境規劃引導措施。一方面模擬分析驗證了量化分析結果，另一方面量化分析與模擬分析的結合，也為提出低碳城市建設導向下建成環境各指標優化措施提供了科學依據，在實現了研究結果向規劃應用轉化的同時，也為其他相關研究提供了理論借鑒。