城市主城區立體模型的構建與風環境模擬
——以廣州主城區為例

孫 武,沈子桐,喬志強,孫 靚,張佳濱,張 坤,許 偉

1 華南師范大學地理科學學院,廣州 510631

2 廣東省建筑科學研究院集團股份有限公司,廣州 510500

合理的城市通風廊道規劃有助于緩解城市熱島效應及霧霾天氣等環境問題。不同空間尺度風道的辨識與城市不同級別立體模型的概括密切相關[1-3]。因而,探討在城市立體模型概括構建的基礎上,基于計算流體力學軟件(CFD)模擬中性流條件下的風環境,并辨識不同空間尺度風道,將有助于豐富風道規劃的方法與理論。

在風道的辨識研究中,主要有 GIS+RS、迎風面密度(λf)與動力粗糙度(z0),以及CFD和中尺度氣象模式(MM5)等多種方法,最近也出現了最小成本路徑(LCP)法[4-5]。通過土地利用、建筑、地形以及遙感影像等多種數據疊加,運用風洞試驗和數值模擬等多種研究方法,由相互驗證來辨識風道,已成為目前研究的主流[6-11]。Ng[12]在確定香港風道時,分析了不同高度的λf,利用MM5進行風環境模擬,選取小區域在CFD平臺下進行建筑物拆建前后風場的對比分析。香港風道規劃所采用的技術路線深刻地影響了后來武漢、重慶、深圳和福州等城市的風道規劃。2012年武漢市用100 m格網計算λf,將武漢市風道分為宏觀、中觀和微觀3個等級,并確定了重要風道口的數量及位置[13]。此外,配合雷達對城市風屬性的監測,也成為風道規劃中新的支撐手段[14]。Su[7]全面評價了風道在中國城市的應用,總結了城市風道辨識、評價和規劃的技術路線。上述方法共同的特點是基于格網內z0或λf來確定風道。

同z0相比,由于λf指標相對統一,目前應用更加廣泛。盡管如此,兩個指標也有同樣的不足。在確定風道時,格網尺度在100—200 m之間,是否存在最合適的風道格網尺度？兩個指標計算時,一般采用建筑的相對高度,而對于地形復雜的城市,顯然適用性差。考慮到建筑物之間得相互遮擋,計算時要選擇相對獨立的風場系統。而高大建筑物產生的回流與擾流往往會影響其他格網。受宏觀地形的影響,城市內各格網的實際風向并不完全同盛行風一致,有些甚至會出現同盛行風相反的情況。最后,基于格網所確定的風道,要落實于規劃實際并具有可操作性,從分辨率的角度,還有一定的距離。

因此,有必要尋找一種新的風道辨識的方法,使其具有具體的風道屬性,并能進行風況的模擬驗證,以指導風道的規劃與應用。城市風道辨識與城市立體形態的概括密切相關。城市尺度立體形態建模城市研究的基礎,也是城市尺度的風道模擬辨識與驗證的重要途徑。城市單體建筑物高度的概括目前還沒有像地形那樣相對統一成熟的方法。加上計算機性能的限制,城市尺度三維模型的表達概括及其模擬應用較少[15-20]。

圍繞城市尺度風道研究的目標,為了突出主要矛盾,也沒有必要考慮所有尺度的風道。風道有尺度等級,城市立體形態的概括也有尺度。城市尺度的立體形態對應城市尺度的風道,兩者具有密切地聯系。因此,如何將城市立體形態的概括構建與城市尺度風道的辨識有機地結合起來是目前城市通風廊道的研究中亟須解決的關鍵問題之一。

綜上所述,以特大型城市廣州為例,本文將城市立體形態的概括構建與風道的辨識有機地結合起來,以工作站作為平臺,探索面向CFD構建城市尺度的立體模型的方法。在此基礎上,模擬中性流條件下的風場,辨識不同空間尺度的風道,為城市規劃以及城市宜居環境的優化提供科學依據。

1 數據來源與研究區概況

廣州主城區單點建筑物高度與面屬性數據源于對2015年地形圖的矢量化與解譯。根據谷歌影像上建筑物的陰影高度,將新增建筑物數據更新至2017年。研究區的數字高程模型(DEM)為5 m的等高距。基于ArcGIS平臺,對上述多源數據進行配準校正,并解譯相應時期的遙感影像統一建庫。

本文所劃定的廣州市主城區是以珠江新城為中心半徑約為12 km的范圍,包括了整個海珠區、天河區以及白云區的大部分。主城區建筑用地密度高、車流量大、建筑高度高。外圍區域建筑密度和高度低,水域、綠地和丘陵面積大,包括了北部的白云山、龍洞、火爐山等丘地,南部的珠江前后航道、海珠濕地、萬畝果園等。建模范圍南北22 km,東西21 km,面積約462 km2,包括了中部城市建筑密集區、北部白云山低丘以及平坦的東南部濕地三大地理單元,所建模型能反映城市建筑密集區與周邊地形間風場的相互作用(圖1、圖2)。

圖1 以40 m間距合并的立體模型的平面單元

圖2 建筑和地形綜合的城市模型

2 城市尺度立體模型的概括與構建

本文以40 m建筑間距作為風道寬度低限、用容積高度對建筑高度賦值和垂向拔高為建模特色,簡化概括構建城市尺度的立體模型。

2.1 以40 m建筑間距作為風道寬度低限

對于平原型城市,建筑物之間的間距決定了風道的基本寬度。在進行風道識別時,注重建筑物之間的間距而不是道路的寬度,比道路路網在確定風道時更為科學準確。利用ArcGIS按一定單體建筑物間距要求,可聚合產生新的建筑單元,新聚合面形狀接近自然邊界,彌補了格網法建模邊界過于機械的不足。

我國將城市道路分為快速路、主干路、次干路和支路,其中大城市快速路紅線寬度在50—60 m之間,主干路40—55 m,次干路和支路則為30—50 m和15—30 m。由于40 m風道的下限寬度幾乎包括了次干路以上的道路以及非建筑低地,覆蓋面廣。對于城市尺度風道的辨識,該風道寬度下限標準能突出主要矛盾,綜合反映城市尺度風道的相互作用及其風道體系。

根據40 m的間距合并原則,相應地對整個模型面積低于1600 m2或長短軸低于40 m的圖斑、空洞進行剔除。按容差40 m簡化邊界面,移除多余的彎曲(圖1)。

2.2 以容積高度為建筑聚合單元高度賦值

在確定了平面概括單元后,高度的表達有多種方法。若將單元總面積作為總用地面積,得到的城市高度將遠遠低于實際建筑物高度。但若用建筑基地總面積,高度表達相對正常,這種方法已得到廣泛地應用[21-25]。

本文先根據單體建筑提取所在地形的高程,高程累加建筑高度得到建筑的絕對高度,再通過40 m聚合面上各自然單元建筑基地面積的容積高度來表達高度。

(2)

式中,H、hi、Si、S′分別是區域內建筑物容積高度、第i棟建筑的高度、第i棟建筑的基地面積、建筑基底總面積。

2.3 垂向高度的提高

用40 m間距聚合后,經過刪除與融合,共有 2145塊建筑斑塊。小比例尺模型建筑高度的概括必然產生模型的扁平化。格網或自然單元面積越大,扁平化越明顯。在風洞模擬中,如要增大雷諾數,就得增強表面的粗糙度或對垂向比例進行放大。長期以來,適當地加高垂向比例即選擇變形比例尺是通常的做法[26-36]。基于上述原理,本文不是簡單地同比例拔高所有合并單元,而是利用格網法的特點,通過面積大小不同聚合單元的賦值,實現差異性拔高。具體方法是：在前面40 m的聚合面進行容高表達的基礎上,再對≥7層的建筑按40 m間距進行合并并賦容積高度。由于高于7層(21 m)建筑的聚合面面積遠小于所有建筑的合并,容高高度會有所提高。最后,為了突出高層建筑、標志性建筑對城市風場的影響,疊加突出顯示超過100 m的單點建筑。

基于綜合DEM數據,概括后的城市模型高度由基底為DEM形成的非建筑面和3個建筑高度面組成。利用40 m建筑間距,對所有單點建筑物聚合構成底層;對≥7層單點建筑物聚合構成中層;最后疊加超過100 m的高層建筑為高層。突出顯示高層建筑、標志性建筑的方法在上海的模型概括中也得到了應用[37]。

2.4 構建建筑和地形綜合的城市模型

使用ArcGIS平臺中高級編輯(Advanced Editing)下的平滑和概括功能,大幅度減少不必要的節點,規則其平面形狀、輔助進行拓撲錯誤檢查。主建成區北部為300 m的白云山(最高海拔為382 m)、火爐山丘陵,中部以及西南部、西北部地形以平原為主,高差基本在30 m以內,東南部地形由海拔稍高的零散區域組成。宏觀地形對城市風場的影響是城市尺度模型模擬中的重要方面,但鑒于計算機性能與CFD的限制,難以反映具有坡面的白云山復雜地形。本文通過5、20、40 m和20—320 m四個絕對高度以臺階形式對白云山進行簡化。研究區域內,海拔高度在5 m以上的區域仍占主體,白云山部分只占約1/3。此外,利用3D Analyst Tools將DEM數據轉換成等高線,對山體的簡化只采用80 m的等高距,其他地形的簡化則采用10 m的等高距。轉換后的等高線若有不閉合,需要進行閉合操作。

模型簡化與高度賦值均在ArcGIS平臺中完成,該平臺自帶三維建模組塊ArcScene可以較好顯示廣州市主建成區的立體形態,但輸出格式有限且不能接入到網格劃分軟件ICEM CFD中,因此需要將模型導出為CAD格式在Rhino軟件中進行三維建模。Rhino軟件中無法識別高度屬性,需要手動根據簡化的城市平面形態進行拉伸。對計算后的容積率高度取整,并按不同的高度分別導出為CAD格式,構建完成建筑和地形綜合的城市模型(圖2)。

3 網格劃分及邊界條件的設置

3.1 計算域的構建

對于城市風環境計算域構建尚無統一的標準。COSTAction732(2007)建議計算域的厚度為6H(H為模型的最高高度),寬度應以模型兩側邊界向外各延伸5H距離,入口一側距離模型為5H,出口一側距離模型為10H[38]。日本建筑設計科學院(AIJ)關于建筑風環境的指南中建議計算域的入口為3—5H,厚度為4H,兩側寬度為3—5H,出口5—7H[25]。本文在日本建筑設計科學院(AIJ)建議的基礎上出口側最終確定為10H,計算域兩側寬度均為5H,厚度采用4H,入口側也為5H。

計算域的實體構建主要在Rhino軟件中通過布爾差集運算得到,然后導出到可以接入ICEM CFD中的IGES格式。

3.2 ICEM中的網格劃分

由于山體簡化后為形狀極不規則的曲面,本文在劃分網格時采用非結構網格。參數設置適用受計算機性能約束的城市尺度的風環境模擬(表1)。

3.3 邊界條件及其設定

入口的風速剖面為：

(3)

式中,U(z)為某一高度的平均風速；Ug、Hg分別代表參考高度的平均風速和梯度風高度；z為參考高度；α指地表面粗糙度。東南風(夏季風)風向下的來風主要經過番禺農地、濕地與城鎮,選取B類邊界層α為0.16。而在北風或西北風(冬季風)風向下的來風主要經過北部的丘陵山區,選取C類標準,α為0.22。兩風向下參考高度均為10 m。據五山氣象站統計,從1991年至2000年,廣州市年平均風速最高為1.8 m/s,最低為1.3 m/s,月平均風速介于1.5—1.8 m/s之間。日平均風速小于1.5 m/s的天氣狀況約占70.7%,每月大概有21天為靜風,弱風或靜風頻率較高[39]。Bornstein等認為當風速超過4 m/s時,可以有效緩解城市內部的熱島效應[40]。本文選擇東南風和西北風兩個風向,入流為5 m/s和2 m/s分別代表強風和弱風條件(表2)。計算步數統一設置為1000步。對速度、動量項和湍動能的收斂殘差設置均低于10-4,連續項收斂效果較差,故將標準放寬到10-3。

4 模擬結果分析

用近地面相對統一的高度面表達研究區域的風環境,有利于風道的辨識與風場的對比。由于主城區林木和多層建筑形成了除地面以外的9—21m波狀起伏第二個風道高度面,本文嘗試重點反映相對于地面10、25、50 m三個高度面的風環境。模型北部的白云山由4個高度臺階組成,CFD同一絕對高度的云圖截面無法反映相對同一高度整個研究區域的風場環境。鑒于此,分別裁取四塊地形臺階絕對高度截面為15、20、30、50 m的風速云圖,拼合得到整個研究區域近地面近似10、25、50 m三個相對高度處的風速云圖。圖3、圖 4分別表示了來流弱風(2 m/s)和強風(5 m/s)時,東南和西北兩風向下的風道與風場環境。圖中白色表示兩個高度的建筑截面,北部淡綠色的四塊為白云山兩個高度的丘陵截面。根據風速云圖,廣州市主城區風道與風場有如下幾個特征：

圖3 2 m/s來流下近地面10、25、50 m高度的風速

圖4 5 m/s來流下10、25、50 m近地高度的風速

4.1 弱風環境下風道作用不明顯

弱風條件下(2 m/s),在近地面10 m高度整個廣州市主建成區的風速基本在0.8 m/s以下,由道路組成的風道風速低于0.35 m/s,且風道之間風速差異小,風道作用不明顯。珠江作為城市尺度最寬的風道風速也只在1 m/s左右。西北風下,白云山西側與南部的公園風速在1 m/s左右,是城區內部通風較好的區域。在25 m高度,風速并沒有明顯加強,主城區大部分風速仍在1 m/s左右。50 m高度除了四塊白云山丘陵和零星分布的超過50 m聚合體的建筑外,主城區風速差異不大,多在3 m/s左右。兩風向下城市整體通風狀況不良(圖3)。若考慮2 m的行人高度,風況會更差。主城區靜風頻率達12%,秋季各類風向的平均風速總體略高于冬季。出現頻率較多的風向往往風速也較大,秋冬兩季的北風平均風速分別為1.98 m/s和2.05 m/s,是全年風速的最大值,春夏兩季則在東南風向下平均風速最大,分別為1.93 m/s、1.84 m/s。因此,對于全年以弱風和靜風狀態為優勢頻率的主城區,弱風環境下風道風速低、差異小,風道作用的降低具有極大的生態風險。

4.2 5 m/s來流下風道類型多種多樣

在5 m/s來流不同盛行風下,不同平面形態、不同風速等級以及不同高度面的風道共存(圖 4)。風道平面形態類型多樣,除了線性特征突出的道路和河道類(珠江)風道外,還有公園、濕地以及建筑稀疏區域組成的面積不等、走向各異的不同尺度風道。如白云山南側的公園、白云山西側的建筑稀疏區域等。來流風速增加到5 m/s,外圍風速基本保持在5 m/s以上,城市內部的風道風速在2—3 m/s左右。迎風區域內狹長風道的通風效果優于越秀區、天河區、海珠區中部等城市內部的風道；長度較長、寬度較寬的風道通風效果往往優于長度較短的狹窄風道。在不同風向下,珠江航道的風速在6 m/s左右。珠江和廣園快速路為城市尺度通風最好的風道。

除了以地面作為高度面的風道外,還存在以9 m(三層)到25 m(七層)樓頂面作為高度面的風道。在25 m高度面上,風道的寬度與走向明顯同10 m高度面具有差異。如白云區西部的低矮工業區、荔灣區、海珠區沿珠江周圍的老城區等,這些建筑物的屋頂與兩側建筑物相比,高度相對低矮,成為10 m高度截面上連續和寬闊的通風廊道。在50 m高度,北部盆地與谷底的多層建筑25 m(七層)同周邊的地形相結合,構成了通風底面,形成了風道或風口,在兩類背景風下通風廊道顯得特別突出。

盡管所建模型能很好地辨識出不同的風道,但不同風道由于空間尺度、走向、高度以及在主城區所處的位置不同,所發揮的功能及其對城市的通風作用仍需要進一步研究。

4.3 背風區影響明顯

無論是弱風還是強風,白云山、珠江新城等巨大的地形或建筑單元形成的背風區條帶在3個高度面上表現明顯,反映了城市尺度宏觀地形對風場的影響,以及地形與建筑物之間的相互作用。東南風向下近地面10 m高度風速拼接云圖,白云山西側形成西南東北走向,約10×3 km的背風條帶,在25 m高度表現得較為明顯,表現了300 m高度的白云山在東南與西北風風向下對主城區的影響。正是由于東南風時白云山背風區的影響,總體上使得東南風下白云山西側風環境弱于西北風。相反,西北風下,緊鄰白云山東南的主城區建筑密集區就處于風影之中。同樣,作為整個城市屋脊的珠江新城(94—205 m)背風區,也隨著風向發生變化,影響來流下方的風環境。東南風下,背風區影響越秀區域,西北風下風影處在珠江上空。類似地,面積小、高度中等的地形或建筑單元也可形成面積較小的背風區。在50 m高度,北部白云山丘陵形成的背風低速條帶與高速通風廊道均與來流平行綿延數公里,交錯平行分布,形成了城市尺度風場空間格局的顯著特點(圖4)。

4.4 主城區風速周邊與內部差異大

在迎風區或者背風區的氣流恢復區是整個城市通風環境最好的地區,弱風條件下外圍在0.5 m/s以上,盛行風下外圍在5 m/s以上。相反城市內部,除了面積較大的白云山南側的公園綠地以及與盛行風走向平行的珠江段,其他區域與風道風速均低于來流。該特點在3個高度面上均有體現。核心區珠江新城為城市屋脊;老城區及其珠江新城周邊,高度次之;邊緣區的白云山西側、海珠濕地及其周邊,建筑密度小,高度低。因此,城市高度與密度由中心向四周遞減的特征,造成了主城區內外的風速差異(圖3、圖4)。

4.5 風道風速強烈依賴風道走向

為進一步量化風道走向與風速兩者之間的關系,選取近地面10 m高度69條具有代表意義的城市通風廊道,通過ArcGIS平臺識別走向與主導風向的夾角。在風道中線上,除首尾兩個采樣點外,每隔500 m取一個采樣點。風道長度小于500 m的首尾兩端和中點選取3個采樣點,取采樣點的平均風速作為該條風道的風速。結果表明,西北風和北風風向下風道風速與走向呈三次函數遞減,擬合優度R2為0.512。風道走向同風向一致時,發揮的通風效果最好,夾角在30°以上,通風效果明顯減弱并保持相對穩定(圖5)。上述發現與前人研究一致[41-42]。而東南風R2只有0.144,原因有待深入研究。

圖5 風道走向與風速間的關系

5 結論與討論

(1)以40 m建筑間距、容積高度和垂向拔高為建模特色概括構建城市模型。模擬結果很好地呈現了城市尺度宏觀地形和建筑單元相互間的作用特征,反映了城市尺度模型構建與模擬的優勢。通過城市三維建模、網格劃分、參數設置,所探索的基于工作站面向CFD進行城市尺度中性流條件下風道辨識與風環境模擬的技術路線,將有助于豐富風道規劃的方法與理論。

(2)可以辨識出不同平面形態、不同風速等級以及不同高度面的風道。除了以地面作為高度面的風道外,還存在以9 m(三層)到25 m(七層)樓頂面作為高度面的風道。50 m高度由白云山丘陵形成的風道明顯。白云山、珠江新城等地形或建筑單元形成高地,無論是弱風還是盛行風,在不同高度上形成了明顯的背風區條帶,影響下游的風環境。北部丘陵形成的背風低速帶與通風走廊高速帶與盛行風平行長達數公里,交錯平行分布,成為城市尺度風場空間格局的顯著特點。在不同高度上,廣州市風速由周邊向中心降低。

(3)西北風和北風風向下風道風速與走向呈三次函數遞減,擬合優度R2為0.512,這對于城市風道規劃,具有重要的參考價值。

在弱風條件下,在近地面10 m高度整個廣州市主建成區的風速基本在0.8 m/s以下,風道風速基本低于0.35 m/s,且風道之間差異小。這對于全年基本處于弱風或靜風狀態的廣州市,城市風環境具有極大的生態風險。風道規劃中,風道多高度面的存在、風速由邊緣向中心遞減,以及白云山與建筑單元所形成的背風區的特點必須是風道規劃中需要考慮的問題。

本文的技術路線,受制于目前計算機硬件水平,對白云山的地形采用了四級臺階的簡化,沒有精確的反映坡面立體形態,未來研究中可以更加精細地構建城市立體形態,以提高模擬精度。

區域風環境模擬結果的驗證,特別是大尺度空間范圍的驗證一直是風環境領域研究的難點。目前城市尺度風環境的探討主要通過數值模擬、物理風洞模擬、ArcGIS平臺以及野外實地觀測等技術手段。本文所研究的范圍有462 km2,地面定點與自動氣象站點的數量少,其風向與風速數據不足以表達區域內部的差異。另外無論是物理還是數值模擬,所構建的模型均進行了概括簡化,模擬結果與實測數據相互之間的對比還存在尺度的轉換問題。盡管如此,為了提高模擬結果的說服力與應用價值,不同研究方法結果間的相互對比,將始終是課題努力的方向。