廣州市主城區城市地形類型與風環境評價

歐陽?？?孫 武,陳 敏,孫 靚,朱琳琳,喬志強

華南師范大學地理科學學院,廣州 510631

1980年以來,中國城市經歷了歷史上最大規模的平面擴展與垂向高度的抬升,北京、上海、廣州、香港、重慶等成為全球城市高層、超高層建筑物密集分布的城市[1-3]。城市建筑高度與密度的提高,導致城市風速降低,風環境質量變差。同時,伴隨著城市建筑高度與密度的提高,原有的自然地形發生了極大改變,城市人工地貌類型變得多種多樣。風環境質量是生態環境質量的一個重要內容,它與熱島強度、霧霾天氣出現頻率和靜風日數等指標密切相關。在同樣的來流之下,風環境質量主要依賴于區域的地形類型及其在整個城市宏觀地形中所處的相對位置。高層建筑集聚的城市內部、建筑密度較高的“城中村”、高層圍繞的“盆地”,以及由密集高層形成的背風區,由于風速減緩,形成城市內部高溫和污染物不易擴散的斑塊。因此,準確的劃分城市地形組合類型,并選擇合適的風環境評價方法,才能客觀地反映城市地形組合類型及其地形對風場影響[4-5]。近地面風環境質量的評價,將有助于優化和提高城市宜居環境的質量。

雖然自然地形分類體系與標準的研究已經比較完善[6-8]。然而,由于自然地形和城市人工地形差異較大,目前城市人工地形的劃分還不能直接引用自然地形的分類體系與標準[9]。城市地形前期的分類相對簡單,側重于城市構筑物[10-11]。相比之下,近年來李雪銘對城市地形的劃分最為系統[12-13]。傳統的地貌類型劃分主要依靠判讀勾畫,近年來,多基于ArcGIS,通過數字高程模型數據(DEM)進行地形地貌形態的分類[14-16]。另外,與城市建筑地形相關的指標如建筑高度、建筑密度、城市天際線、城市體積及分維數、城市三維重心等在城市地形分析中得到了廣泛的應用[17-23]?？傮w上,相比于城市高層建筑的發展速度以及社會的需求,針對城市地形分類的標準、方法以及應用的研究還比較缺乏。不過,仍可以借鑒自然地形的分類體系與建筑形態指標,基于GIS對城市地形進行分類。其中自然地形的分類體系里,海拔高度、相對高度、起伏度以及地形單元的平面形狀是地形類型劃分的主要指標,從而也成為城市建筑地形分類的主要指標。

城市地形與風環境相互關系的研究中,城市風道的規劃是關注的重點。無論空間尺度大小,城市風道識別與風環境的評價必然要考慮自然與人工地形[24]。在ArcGIS平臺借助LCP(Least cost path),能確定費用表面的最佳路徑[25]、動物的最佳生態廊道[26-30],以及偷采者可能的潛入路線[31]。在風環境研究領域中,目前在迎風面密度(λf)基礎上,運用LCP識別城市風道的嘗試逐漸增多[32-36]。總體上,運用LCP對風道的辨識中,基于格網評價相對較多,更多的突出了建筑物的相對高度,適合運用于平原城市,對于自然地形考慮不足。同時,LCP的運用僅限于風道識別,還沒有擴展到風環境質量的評價。

綜上所述,本文以高層建筑密集的特大城市廣州主城區為例,從宏觀的城市尺度出發,基于建筑與自然地形形成的綜合DEM,對城市地貌的形態特征進行簡要的分類。在此基礎上,運用最小路徑法,在三種主風向約束下,辨識和評估了城市尺度的風道以及城市的風環境質量。

1 數據來源與研究區域

本文數據主要包括：2014年等高距5 m的等高線數據、2017年廣州市單體建筑數據(https://www.udparty.com/index.php/lists/data)和2016年底GF-2衛星遙感影像。上述三類數據符合后面綜合DEM構建的分辨率要求。除此之外,研究區內10個自動氣象站的2016年逐時風速風向數據(http://data.tqyb.com.cn/weather),是后續通過風頻與風速評價風環境質量的依據。

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,包括了整個海珠以及傳統的越秀、荔灣、芳村、天河以及白云區的大部分,面積約為447 km2。主城區北部為白云山、鳳凰山、火爐山等丘地,南部有珠江前后航道、海珠濕地、萬畝果園等。研究范圍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,能反映城市建筑密集區與周邊地形的風場相互作用,也能較好地體現珠江、建筑物之間以及丘陵地形夾持下不同類型的風道(圖1)。

圖1 研究區域單點建筑物高度的分布

2 城市地形的分類標準與地形特點

2.1 綜合DEM的生成

根據等高線生成的數據,獲得每幢單點建筑物的基底海拔高度,將其與建筑本身高度相加,獲取建筑物的絕對高度。以建筑面的質心代表建筑物位置,得到建筑的高程數據。地形等高線亦轉為折點,同樣形成地形的高程數據。保留珠江的基本形態,將珠江水域的矢量面數據同樣轉化為折點,賦高程為0 m,和前述建筑、地形高程數據合并,得到包括建筑、地形、水域三種要素在內的點集合。在Surfer軟件下采用最小曲率法,生成混合的DEM,采樣分辨率為50 m。使用最小曲率法可在保持數據科學性的同時,生成盡可能圓滑的曲面。

2.2 城市地形的概括標準

在分辨率為50 m綜合的DEM的基礎上,重新設定等高距。通過近鄰分析用150 m對建筑物再進行聚合,形成進一步概括的DEM。根據絕對絕對高度H、相對高度(H外-H內)以及平面形狀(扁度)三個指標,確定面向城市尺度城市風環境評價的簡要標準。其中絕對高度對應自然地形分類中的海拔高度,相對高度表示地形單元的起伏程度,平面形狀反映地形的空間結構,三個指標均為自然地形分類的主要指標。

城市地形命名參考了自然地形的命名方式,三個指標設定考慮了主城區建筑物與丘陵高度發育的特點。居住是城市的首要功能[37],本研究區域住宅區在空間連片發育,多層建筑(5—8層)占比較高,建筑高度都在24 m以下。若將林木視為一種特殊的建筑類型,其高度一般不超過15 m(5層),主城區分布的林木占研究區域的31.19%,加上1—8層建筑基底面積16.08%,兩者共占區域面積的47.27%。如果單從建筑基底面積的角度來考慮,2017年1—8層占總建筑基底面積74%(圖2)。因此, 離地面24 m的高度形成了主城區由建筑和林木組成的基本高度面。另外,白云山山麓的絕對高度基本處于55 m,在此海拔以下,2017年主城區建筑物基底面積占總基底的99%以上。而超過55 m的高層建筑,雖然建筑基底面積占總基底不到5%,體積卻達到了建筑總體積的20%(圖2),對城市地形及其風場能夠產生重要影響。基于以上分析,以絕對高度H作為基本指標,劃分H<24 m連續平坦的區域為低地,24—55 m為臺地,H>55 m的為高地,再通過對相對高差(H外-H內)的正負,識別是否為洼地,由此確定一級地形分類中的四類地形：洼地、低地、臺地、高地。通過編程計算平面形狀的扁度,經判別,扁度標準設定在0.7能較好的區分洼地中的盆地與谷地：

圖2 2017建筑基地面積與建筑物體積隨高度的變化

(1)

式中,B為扁度,L為最小外接矩形的長度,W為最小外接矩形寬度。盆地的類型可由相對高差(H外-H內)標準進一步細化,H外為邊界外緩沖100 m內的平均高度,若以廣州市的盆地最低海拔在0 m為基準,盆地內外部高差達到55 m以上,則跨越了三個高度面,屬于深盆地,否則該盆地屬于淺盆地；若盆地未閉合的邊達到盆地周長的1/4,則為半盆地。谷地的類型則根據平面形態細化劃出峽谷；臺地根據能否連續又可細將分為臺地與網絡型臺地；高地中高于55 m的區域分自然與人工兩類地形,其中自然地形丘陵以北部白云山為代表,人工建筑地形通過150 m近鄰聚合形成的面為峰林,無法聚合的為孤峰。由此,廣州城市地形可簡要概括劃分4個一級地形、11個二級地形類型(表1)。

表1 廣州主城區城市地形類型劃分簡要標準

城市建筑組成的地形與自然地形相比,在相同的空間尺度內,缺乏過渡性,變化突然,類型眾多。建筑高度受成本的制約,多層建筑占比高,形成了城市建筑的基地,因而臺地、低地占比較高(61%),而與高層建筑相關的地形峰林和孤峰占比較低(4%)。負地形洼地的谷地、峽谷、深盆地、淺盆地與自然地形相比,邊界清晰,幾何組合特征明顯。網絡狀臺地可能屬于城市建筑特有的地形。本文對綜合DEM的簡化概括,更適合于城市尺度立體模型的構建。

2.3 城市地形類型及其風環境特征

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[38]。因此,在城市邊界層,風速是影響氣象環境質量的重要因素。而城市建筑高度的差異抬升極大地豐富了人工地形的類型。主城區11種二級地形類型將在同樣的來流下,將對應不同的風場類型,從而使城市風環境趨于多樣復雜。主城區地形類型中,面積比例最大的分別是低地(37%)與臺地(24%),反映了城市建筑地形中間高周邊低階梯型下降的特點。低地位于主城區外圍,主城區內部的相對較高的臺地、丘陵、網絡狀臺地、峰林與孤峰占比42%,與主城區外圍的寬廣的低地相比,對應的風環境質量相對較差(圖3)。臺地之間所包圍的谷地與峽谷占總面積的12%,主要包括珠江及其周邊、車陂涌沿岸以及増埗河至三元里大道兩側隨河流或道路形成的谷地,上述谷底將成為主城區內部建筑密集區城市尺度的潛在通風走廊。另外在白云山西側也形成長度為5 km和3 km的兩條峽谷,可成為潛在的地方尺度風道。位于主城區內部的城中村和其他多層建筑,外圍被高層住宅或商業大廈包圍,形成深淺不同的盆地。盆地總面積為44.8 km2,占主城區的(10.5%),典型的有石牌村、珠江公園、廣州東站廣場等,潛在通風環境差。北部200—300 m的白云山及火爐山等丘陵構成主城區外圍的風屏障區域,并通過風影區影響來流下方的通風環境。同樣,以珠江新城為中心的廣州中心商務區密集的超高層建筑形成了11.2 km2連續的峰林,成為廣州城市高度的屋脊,也將隨著不同的風向產生人工地形下的風影區域。最后,越秀、荔灣一帶新建的高層與原有的低矮樓房交錯,形成在城市地形中獨特的網絡狀的臺地(4%)以及零散分布的孤峰,將產生特殊的風環境形式。

圖3 廣州主城區城市地形組合分類

此外,由于北部白云山丘陵的存在,總體上城市地形北高南低,并呈現出圍繞珠江新城向外圍階梯遞減的趨勢。而坡面上珠江新城峰林與白云山之間,也就是自然地形丘陵與人工地形高臺地間的地形配置將決定和影響不同來流下城市尺度風道與宏觀風場環境的質量。

3 基于城市地形風道的識別與通風環境質量的評價

3.1 風道識別(LCP)與通風環境質量的評價

前人基于格網λf,應用LCP對風道的識別,只考慮建筑相對高度,同時并且未對LCP進行走向篩選[39]。本文利用綜合的DEM,近似均勻的在城市盛行風入口邊界和出口邊界上分別設置出入口。如在研究區邊界的北側布置風道的入口,在南側布置出口,一般出入口各設置50個。通過Python編程,以海拔高度值為成本大小,計算從起點到終點的累積總成本。初步生成的LCP路徑會出現與盛行風嚴重偏離的情況,因此需要經過進一步篩選剔除(圖4)。理論上風道的走向應盡量與主導風向保持一致,才能使風道具有較好的通風效果。另外,Givoni、匡曉明等也對風道走向與風向之間的關系進行了進一步的研究,提出夾角應控制在30°以下[40-41]。因此,本文以LCP與盛行風最小夾角在22.5°以內的路徑作為標準,篩選城市風道。經過篩選后,代表從多個起點和終點組合而來的北風、西北和東風最小成本路徑分別共有3116、1979、1577段。在來流的風速確定后,風環境的質量依賴于地形的類型與城市宏觀地形的組合。地形單元能否處于通風路徑,以及通風路徑上來流經過的頻率直接影響風速,進而決定風環境的優劣。因此,本文根據通過單位面積LCP經過且累計的總像元數來評價不同風向下通風環境的質量。某一區域內LCP出現次數越多,單位面積累積的總像元素越多,意味著來流通過的概率較高,通風環境質量較高。反之,若周邊地形較高,阻止了來流的進入,風環境質量差。

圖4 北風下篩選前后的LCP路徑對比

柵格路徑(P)是一組相鄰柵格像元構成的有序序列：

P={pi},i=0,1,2,...,n

(2)

式中pi是柵格像元,i表示有序序列,p0稱為起始點,pn稱為終點。近鄰成本C用來描述2個相鄰柵格像元之間的高低差異：

C=|p1-p2|k

(3)

式中p1、p2是2個柵格像元值的向量,|p1-p2|表示2個柵格像元向量差的模,k是一個常數,用來調節近鄰成本的大小。路徑成本(D)用來描述起始點與終點之間某條柵格路徑的成本積累,即：

(4)

式中Ci是柵格路徑中每對相鄰柵格像元之間的近鄰成本。最小成本(P*)值是起始點p0和終點pm之間擁有最小路徑成本,即

p*=argminDj,j=0,1,2,…,m

(5)

式中m表示第m條柵格路徑,Dj為第j條路徑的成本。據此可通過計算同一路徑不同風道上LCP的重疊次數,得出某條LCP經過的累計像元總量。LCP生成的是矢量數據,在轉換為柵格數據后,本文以1×1 km的格網為單位,統計在同一風向下,格網內LCP從第1條到第n條最小路徑累計經過的像元總個數M(式6)稱為LCP密度。其中A為格網面積,Li為第i條LCP所經像元個數,Ri為該條LCP重疊的次數。

(6)

對2016年研究區內10個自動氣象站的逐時風速風向數據進行統計,結果表明正北-正南風是研究區內全年最常見的風向,風頻占全年的41%,其次是西北及東南風向為25%,東風及西風方向只有16%。鑒于LCP的算法,兩個完全相反的風向下LCP路徑基本相同。因此,本文選擇風頻較高的北風、西北風和東風三個風向進行辨識與評價。經過歸一化處理,北風/南風、西北/東南風、東/西風風頻pj分別占41%、25%、16%,年平均風速vj分別為1.9、1.7、1.1(m/s),j為不同類型的風向,結合不同風向下的風速、風頻,用式(7)表達不同風向和全年的風環境的質量Q。

(7)

不同風向下前五位LCP密度最高的格網反映了較高的通風強度,具有重要的生態意義,屬于城市風環境中的樞紐地段,本文稱為風口。利用公式(5)、(6)和(7),結合地形類型進行風道辨識與風環境質量的評價(表2、圖5)。對研究區劃分1 km的格網,共有499個,將1 km格網內的像元密度M(式6)分為三檔,它們均為通風區,沒有LCP經過的區域為弱風區。

3.2 不同盛行風向下風環境的評價

3.2.1北風

北風在通風區面積在三個風向里LCP所經過的像元總數、通風區平均像元數、最大通風強度以及排名稍低于東風(表2)。由于在三風向下風頻(41%)與風速(1.9 m/s)最高,風道密度大,風環境質量Q是其他兩風向的近5倍,通風條件最好。白云山西側的低地與南北走向的珠江西航道谷地、珠江新城東側的低地與海珠島低地,相互配置形成南北延伸面積廣大的通風區,相應也發育了南北貫穿的多條風道(圖5)。

表2 不同風向下通風環境質量

圖5 不同風向下風道與通風環境質量(N: 北風；NW: 西北風；E: 東風；全年)

通風區面積占研究區總面積的71.2%,通風區環境優良。特別是珠江西航道寬谷,成為南北延伸的重要風道,同時風口也主要發育在此風道上。通風區主要集中在珠江后航道-荔灣區南部,以及南北走向的主干道上,如流花湖-康王路/長壽路、東濠涌高架路、廣州大道北、科韻路-華南快速干線、廣州環城高速等。在白云山、在白云山火爐山南面,由于處于背風區, LCP經過次數少,為弱風區。此外,弱風區還包括海珠區西部的網絡狀臺地、增槎路和機場路之間,以及荔灣區環城高速與荔灣大道之間的區域。

3.2.2西北風

西北風向下,通風區占比最大達到74.2%,但LCP所經過的像元總數、通風區平均像元數、最大通風強度在三個風向里排名最差(表2),(圖5)明顯的顯示出稀疏的LCP路徑。白云山與建筑密集的主城區東北西南方向的配置總阻止了西北風的溝通,風環境質量Q只有4.33。通風區主要分布在兩個區域,一是白云山西南側,廣清立交以南,中山八路以北；二是火爐山以南,黃村立交一帶,由白云山與龍洞之間的風口向東南方向延伸的扇形區域,在地形上黃村-東圃一帶谷地與西北風一致,通風效果較好。白云山與珠江新城峰林之間既屬于白云山的風影區,同時建筑物也較為密集,形成了弱風區域。此外,弱風區包括海珠區西部與荔灣老城區臺地、網絡狀臺地,海拔超過24 m,通風性能較差。風口出現在解放中路和北京路一帶以及白云山與火爐山之間,以及珠江西航道以及前航道的東側。

3.2.3東風

由于白云山、珠江新城峰林區以及珠江前后航道東西向的配置都與東風相順應,使得東風下具有較好的潛在通風環境(圖5),表現在LCP所經過的像元總數、通風區平均像元數、最大通風強度在三個風向里排名最高(表3),但通風區面積(55.2%)在三風向下最低?？紤]到三風向下最低的風頻(16%)與風速(1.1 m/s),總體通風條件較差,風環境質量Q只有4.41,同西北風相同。在主城區與白云山之間、珠江前、后航道形成了自北向南三條明顯的東西向城市尺度的風道。北部的白云山阻斷了東西之間的交換,形成了面積廣大的弱風區。荔灣-天河區,海珠區之間網絡型臺地,屬于弱風區。風口出現在石牌橋以及珠江新城與海珠區之間的珠江航道上。

3.2.4全年

基于公式(7)對全年風道與通風環境質量進行評價(圖5)。珠江航道在三種風向下均為尺度最寬貫穿城市最好的風道,相應地風道周邊風環境質量也高。受制于風向、風頻與風速,區域性的風道、風環境較好的地段集中在與主風向平行的主干道上,但以南北走向居多,如華南快速路與環城高速路。北部白云山形成的風口,對主城區的通風質量有重要制約作用。風口除了白云山外,還分布在珠江航道上與城市內部的低地。城市內部的風口通風強度大,可能出現的強風將引起生態風險,需予以防范。由于廣州城市地形以珠江新城高臺地為中心向外遞減,導致以低地地形為主的主城區外圍通風優于中心區域,特別是珠江新城峰林與網絡狀臺地為主的老城區通風環境差。另外,高度超過55 m的白云山與作為城市屋脊的珠江新城,隨著風向的變化,所形成的背風區域也影響下游的風環境。

4 結論與討論

4.1 結論

4.1.1根據建筑基底高程值,生成分辨率為50 m地形與建筑混合的DEM。由絕對高度、相對高度以及平面形狀,通過近鄰分析與聚合,面向城市風環境的研究,將城市地形簡要概括劃分4個一級地形、11個二級地形類型。概括后的地形類型及其空間組合將利于城市尺度風道與風場環境質量的宏觀展示。

4.1.2以海拔高度值為成本大小,以LCP路徑與盛行風交角不超過22.5°的標準,篩選確定通風路徑作為風道。根據LCP格網的密度與頻次,結合不同風向下風速與風頻,評價分析了不同盛行風向下風道、風口等風環境類型與空間分布。本技術路線,突出了地形影響,分辨率高,會較好的服務于城市規劃。

4.1.3主城區自然人工復合地形與風向的宏觀配置決定不同風向下的風環境類型與質量。北風風環境質量遠高于西北風和東風,白云山風影區使得西北風風環境變差,東風具有較好的潛在通風環境,但由于最低的風頻與風速,通風條件較差；珠江航道在三種風向下都是尺度最寬貫穿城市最好的風道；區域性的風道與風環境較好的地段集中在與主風向平行的主干道上,但以近似南北走向的居多；北部白云山形成的風口,對主城區的通風質量有重要制約作用；由于廣州城市地形以珠江新城峰林為中心向外遞減,導致以低地地形為主的主城區外圍通風優于中心區域,特別是珠江新城峰林與網絡狀臺地為主的老城區通風環境差。上述風環境特點,應在城市規劃中予以重視。

4.2 討論

數值模擬、物理風洞模擬以及風要素野外實測等多種技術路線均可實現風道的辨識與風環境質量的評價,但各自均具有明顯的優勢與不足。野外實測由于樣本的局限,難以與其他平臺上對整個城區風環境的評價結果相匹配,增加了結果驗證的難度。同時,無論是數值模擬、物理風洞模擬還是基于GIS平臺的評價結果均對城市立體形態進行了簡化和概括,要同野外觀測數據進行驗證還需要進行尺度的轉換。對于來流正好相反的西北風和東南風、東風和西風, LCP路徑結果是相同的,這也說明該方法所存在的局限性。因此,基于評價結果需要不同技術路線的相互驗證,才能使其不斷完善優化。

本文在50 m格網的基礎上產生綜合的DEM,利用LCP所辨識風道的分辨率高于百米尺度的格網。未來可以根據城市規劃的需要,提高綜合DEM的分辨率,突出單點建筑物,確定風道的空間邊界。另外,LCP方法盡管可以確定不同風向、不同季節,以及全年所對應的風道與風環境質量,但可操作性風道最終的確定,還要考慮經濟成本、交通的通暢性等其他要素。