高層建筑形狀及布局對城市街區行人風環境影響研究

閆渤文，魏民，鄢喬，程勇，舒臻孺，李秋勝，周緒紅

摘? ?要：基于風洞試驗和計算流體動力學方法（Computational Fluids Dynamics，CFD）研究高層建筑形狀及布局對城市街區行人風環境的影響. 采用最大風速比和歸一化加速面積比，定量研究五種高層建筑形狀及四類建筑布局對城市街區行人風環境的影響，確定全風向下的最優建筑形狀以及布局，結合CFD數值模擬獲得的全域流場信息，揭示建筑形狀和布局對于城市街區行人風環境的影響機理. 結果表明：在保持建筑高度和街區容積率一致的情況下，高層建筑群周邊最大風速比不會隨著建筑形狀和建筑布局的改變而發生明顯變化. 但建筑形狀和建筑布局會改變建筑群周邊高風速區域的面積大小，全風向下的最優建筑形狀和布局分別是Y字形和錯列式布局，而最不利形狀和布局分別是H字形和圍合式布局. 不同布局下的方形、H字形及X字形高層建筑群的最不利風向均位于斜風向，而十字形及Y字形則為正風向. 高層建筑群在行人高度處的風加速現象主要是由狹管效應和角部分離效應造成的.

關鍵詞：城市街區;行人風環境;建筑形狀;建筑布局;風洞;CFD

中圖分類號：TU312.1? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A

Study on Effects of Tall Building Shape and Layout on

Pedestrian-level Wind Environment in the Urban Area

YAN Bowen1，WEI Min1，YAN Qiao1，2，CHENG Yong1，SHU Zhenru3，LI Qiusheng4，ZHOU Xuhong1，5

（1. Chongqing Key Laboratory of Wind Engineering and Wind Engergy Utilization，

Chongqing University，Chongqing 400045，China;

2. Hubei United Investment Group Co，Ltd，Wuhan 430061，China;

3. School of Civil Engineering，Central South University，Changsha 410075，China;

4. Department of Architecture and Civil Engineering，City University of Hong Kong，Hong Kong 999077，China;

5. College of Civil Engineering，Hunan University，Changsha 410082，China）

Abstract：This paper investigates the influences of tall building shape and layout on the pedestrian-level wind （PLW） environment in the urban area by combing the wind tunnel test and Computational Fluids Dynamics （CFD） simulations. The maximum wind speed-up ratio and integrated normalized speed-up area ratio were used to quantify the effects of five different building shapes and four building layouts on the PLW environment. The favored building shape and layout with omnidirectional equal-probability distribution were determined， and the underlying mechanism of building shape and layout that influences the PLW environment in the urban area were elucidated according to the whole flow-domain information attained by CFD simulations. The PLW of groups of Y-shaped tall buildings in the staggered layout was most favored， while the most unfavorable scenario was H-shaped and enclosed layout; In addition， the most unfavorable wind directions of square， H-shaped and X-shaped tall buildings were in the oblique direction， while these of the cross- and Y-shaped buildings were in the normal wind direction. The wind speed-up phenomena of groups of tall buildings at the pedestrian-level were mainly attributed to the flow separation at building corners and channeling effects.

Key words：urban area;pedestrian-level wind（PLW） environment;building shape;building layout;wind tunnel;CFD（Computational Fluids Dynamics）

高層建筑物的存在會顯著改變城市區域的空氣流動，形成包括撞擊、繞流、分離及尾流區域等多種復雜的鈍體空氣動力學現象[1-3]. 與此同時，隨著城市化進程的不斷加快，高密度城市區域建筑物間的氣動干擾現象愈加突出，導致行人高度處出現顯著的高風速區域，進一步加劇了建筑群行人風環境的惡化，影響行人舒適度，更有甚者會危及行人安全，帶來行人風環境問題[4]. 因此，有必要對高層建筑物周邊區域的行人風環境進行深入研究，提出改善高密度城市區域行人風環境的方法，進一步落實當前我國發展可持續的綠色宜居城市的戰略[5].

國內外學者對建筑物行人風環境做了廣泛研究，并逐漸形成了行人風環境的評估流程. 主要包含4方面：當地風氣候、周邊地形影響、建筑氣動特性以及行人風環境評估標準[6]. 其中，建筑氣動特性對行人風環境的影響是當前的研究熱點[7]. 學者們對此展開了廣泛的試驗研究. Tsang等[8]對4個并列布置的矩形高層建筑開展了風洞試驗，研究了長寬比、建筑間距對高層建筑周邊行人高度處風速的影響. Xu等[9]構建了40種不同形狀的單體高層建筑，研究了建筑形狀對行人風環境的作用機理.受到測點數量的限制，風洞試驗中無法提供建筑群周圍及其全域詳細的三維流場. 近些年，隨著計算流體動力學方法（Computational Fluids Dynamics，CFD）的快速發展以及高性能計算資源的增長，雷諾平均湍流模型（Reynolds-Averaged Navier-Stokes，RANS）、大渦模擬方法（Large-eddy Simulation，LES）以及分離渦模擬（Detached-eddy Simulation，DES）已在城市行人風環境舒適性評估和研究中得到應用. 雖然LES和DES模型能在尾流和分離區獲得比RANS模型更準確的瞬態流場結果，但由于RANS模型計算效率高，且在高風速區能提供可靠的平均風速模擬結果，仍被廣泛應用于行人風環境的研究和工程實踐[10-12]. Iqbal和Chan[13]結合風洞試驗和CFD數值模擬研究了建筑間距和風向對十字形高層建筑群行人風環境的影響. Van等[14]結合風洞試驗驗證了多種RANS湍流模型，并采用RANS模型研究了雨棚、露臺以及透風樓層等氣動外形修正措施對單棟高層建筑行人風環境的影響. 但目前行人風環境研究的主要研究對象還只是單棟或者2～3棟建筑，并且現有研究中建筑物外形多以矩形或者方形為主，缺乏建筑布局以及外形對高層建筑群風環境的影響研究.

基于以上研究現狀，本文結合風洞試驗和CFD數值模擬，定量分析了等概率全風向下建筑外形及布局對高層建筑群風環境的影響，明確了最優建筑外形和布局，并進一步基于CFD全域流場結果揭示了建筑外形和布局對高層建筑群行人風環境的影響機理.

1? ?研究方法

1.1? ?風洞試驗

本次風洞試驗在香港城市大學邊界層風洞中進行（見圖1（a）），試驗段尺寸為11.0 m×4.0 m×2.0 m（長×寬×高）. 試驗來流依據日本規范所規定的Ⅲ類地貌[15]（見圖1（b））. 試驗所采用的模型均由PVC材料制成，幾何縮尺比為1 ∶ 400;每個高層建筑群模型由8個相同的單棟高層建筑模型構成，為了保證容積率相同，每一個單體建筑具有相同的高度H（210 mm）和平面投影面積（見圖2），模型的阻塞比小于3%. 為了研究建筑形狀及布局對行人風環境的影響，本文參考了城市街區常見的5種建筑形狀和4種建筑布局，共20個工況（見表1），風向角間隔30°. 結合本文采用的建筑布局和建筑外形，考慮實際試驗方案的可行性，在街道、轉角以及建筑模型周邊布置了26個測點，測點高度為距地面2.0 m（縮尺后為0.5 cm）的行人高度處（見圖3）. 風速測量采用kanomax風速探頭，精度為±0.1 m/s，采樣頻率選用625 Hz.

1.2? ?CFD數值模擬

CFD數值模擬中，所有模型的尺寸均與風洞試驗保持一致. 計算域尺寸為15H（長）×10H（寬）×6H（高）（如圖4所示），CFD數值模擬的阻塞率小于3%，滿足日本風規范規定的數值模擬計算域大小的要求[15]，無需對結果進行修正[16-17]. 邊界條件設定見表2，入口設置為速度入口（Velocity-inlet），出口設置壓力出口（Pressure-outlet），兩側邊界及頂部邊界均采用對稱性邊界條件（Symmetry），建筑壁面和地面采用無滑移壁面（No-slip wall）. 網格劃分采用結構化網格，在建筑物壁面處對網格加密，首層網格高度為0.000 2 m，建筑壁面首層網格y+為30左右，網格增長率為1.1，所有工況網格總量為7×106～9×106.

由于RANS湍流模型會顯著影響數值模擬結果的精度，為了驗證不同RANS湍流模型，本文根據Xu等人在東京工藝大學（Tokyo Polytechnic University，TPU）邊界層風洞中開展的方形單體建筑行人風環境試驗結果[9]，分別從定性和定量角度驗證了不同RANS湍流模型的模擬精度，包括標準k-ε模型、Realizable k-ε模型、RNG k-ε模型、標準k-ω模型以及SST k-ω模型. 其中標準k-ε模型中的湍流參數依據文獻[12]進行了修正，驗證湍流模型參數對高風速區模擬準確性的影響.

本文采用基于有限體積法的ANSYS/Fluent 15.0 CFD數值模擬平臺，相應的湍動能、湍流耗散率及平均風速剖面等入口邊界條件通過編寫自定義函數（User-Define Function，UDF）實現;求解器為基于壓力求解的不可壓縮流穩態算法，速度-壓力耦合方式為SIMPLEC，動量方程和湍流模型輸運方程的非線性對流項離散格式為二階迎風格式（Second order Upwind Scheme，SUS）;模擬收斂準則為所有變量的殘差變化穩定，最終觀察到k及ε殘差達到10-6以下，連續方程殘差達到10-4以下，且在關鍵監測點風速值達到平穩.

1.3? ?來流自保持性

行人風環境CFD數值模擬研究中，由于行人高度距離地面較近，來流特性易受到地面粗糙度的影響而無法保證風場特性在來流方向上的一致，影響數值模擬結果的準確性. 因此，基于RANS模型的CFD數值模擬的關鍵問題之一是驗證來流的自保持性，即流體經過地表面時，保證流場沿來流方向的流動特性保持一致[19]. 本文通過修正壁面函數及粗糙度參數的方法來實現風速的自保持性[20].? 如圖5所示，在空風場的校驗結果中，入口和出口的風速剖面較為一致，具有較好的自保持性.

1.4? ?網格無關性驗證

本節以工況S-E-180為例（網格總數為7×106），建立了兩套不同尺寸的網格（稀疏網格首層網格尺寸為0.000 4 m，增長率為1.1，網格總數400萬左右;加密網格首層網格尺寸為0.000 1 m，增長率為1.1，網格總數1 100萬左右）;3套不同網格對比見圖6，同時在圖7中，給出了采用不同網格尺寸得到的26個測點模擬結果.

圖7結果表明，稀疏網格與基本網格之間的計算結果存在顯著差異，而加密網格與基礎網格之間的差異卻很小. 說明采用基礎網格進行模擬不僅可以保證計算精度，而且可以盡可能小地消耗計算資源，因此本文所有計算工況網格均按照基礎網格方式劃分.

1.5? ?行人風環境評估方法

在對建筑物周邊的行人風環境進行評估時，常常采用風速比Ri進行分析[21]，其相關定義如下：

Ri = ■? ? ? ? ?（1）

式中：Vi為建筑物周邊測點在行人高度處（本文為離地面高度2 m處）的風速;V0為無建筑物時，入口行人高度處風速.

一方面，從定量的角度，本文通過采用誤差度量指標q進行分析[22]，其定義如下：

q=■■ni，

ni =1，■≤q或Ri exp-Ri CFD≤q;0，其他.

（2）

式中：N為測點總數;Ri exp、Ri CFD分別代表試驗結果及其對應的數值模擬結果;q值最大計算誤差為20%.

另一方面，為了定量分析建筑形狀和布局對高層建筑群行人風環境的影響，本文采用最大風速比Rmax和歸一化加速面積比A*? ? ? ?R，avg對建筑群風環境進行量化評估[9]，其相關定義如下：

Rmax，θ = max（Ri，θ），A*? ?R，θ = ■? ? ? ? ?（3）

Rmax = max（Rmax，θ），Rmin = min（Rmax，θ），

A*? ? ? ?R，avg = ■■A*? ? ?R，θ? ? ? ? ?（4）

其中AT為評估區域的面積，本文為900×900 mm2，如圖8所示.

由前文定義可知，AR，θ中R值的大小應該為一個大于1.0的數值. 關于R的具體取值，在缺乏氣象統計資料時，要想滿足風環境舒適性，主導風向下的風速比不宜大于1.2[23]. 因此，本文采用Ri = 1.2，即計算A1.2，θ的歸一化加速面積.

2? ?結果與討論

2.1? ?CFD結果驗證

首先，基于TPU風洞試驗結果，驗證了5種不同的RANS湍流模型，并將其模擬結果與試驗結果進行對比，發現：對于建筑物兩側加速區域的模擬，使用不同的RANS湍流模型，其模擬結果有所不同，其中RNG k-ε模型以及修正湍流參數后的標準k-ε模型模擬的效果最好. 限于篇幅，此處不再給出相關結果. 這與現有研究中RANS模型對于高風速區域（Ri > 1.0）的模擬較為準確的結論基本一致[10-13]. 考慮到標準k-ε模型計算效率更高，本文在后續研究中主要采用經過修正湍流參數的標準k-ε模型開展數值模擬研究.

表3為本文開展240個工況在全部風向角下高風速區（Ri > 1.0）的試驗與模擬誤差對比結果，并與當前采用RANS模型開展行人風環境研究的數值模擬驗證結果進行了對比.

從表3可以看出：高風速區，所有測點的最大誤差值為20.22%（工況Y-E-150）;最小誤差為0.087%（工況H-CO-0）;與現有研究相比（鄭朝榮等[24]的最大誤差為22.5%，最小誤差為1.21%，Iqbal等[13]的最大誤差為25.1%，最小誤差為1.59%），本文的模擬精度更高，具有較高的可信度.

為了進一步說明經過修正湍流參數的標準k-ε模型模擬結果的可信度，采用誤差度量指標q進行分析[22]，q值根據前文計算最大誤差選擇20%.

圖9統計了所有工況的q值，發現所有計算工況的q值均在0.85～0.92之間，表明本文數值模擬計算的整體最大誤差小于15%，數據置信度在0.85以上. 數值模擬在高風速區域可以得到與試驗較為一致的結果，但在低風速區RANS模型結果準確性則較差，主要是因為本文所采用的穩態雷諾平均模型在建筑物尾流漩渦脫落區域（低風速區）低估了尾流中的湍動能，導致數值模擬結果與風洞試驗結果相差較大. 現有研究表明：采用RANS模型對行人風環境進行研究時，數值模擬與試驗結果在高風速區（Ri > 1.0）高度吻合，其誤差控制在0.2左右，低風速區則準確性較差，與本文模擬結果相同[5].

2.2? ?建筑形狀及布局對行人風環境的影響評估

2.2.1? ?建筑形狀對行人風環境影響

為了研究建筑形狀對行人風環境的影響，圖10、圖11分別給出了不同建筑形狀在不同風向角下Rmax，θ和A*? ? ? ?1.2，θ的分布情況.

由于錯列式分布的Rmax，θ和A*? ? ? ?1.2，θ分布趨勢與圍合式分布趨勢相同，角開口式與中部開口式布局的 Rmax，θ和A*? ? ? ?1.2，θ趨勢相同，限于篇幅，結果未給出，可參考圖10和圖11分布情況。

從圖10 Rmax，θ的分布趨勢來看：在圍合式布局和角開口式布局下，方形、H字形及X字形建筑群的Rmax出現在斜風向下，Rmin則出現在正風向下;而十字形及Y字形建筑群則與此相反，Rmax出現在正風向下，Rmin則出現于斜風向. 對于角部開口式布局，可以得到相同的結論，表明這四種布局不影響不同建筑形狀的最有利以及最不利風向角. 進一步分析比較A*? ? ? ?1.2，θ，其分布規律與Rmax，θ的分布規律完全相同，即不同布局下，方形、H字形及X字形的建筑群的最有利風向為正風向，最不利風向為斜風向;十字形及Y字形建筑群的最有利風向為斜風向，最不利風向為正風向.

圖12給出了不同建筑形狀在圍合式布局下，最不利風向角下所對應的行人高度處的風速比云圖. 通過圖12可以看出：風場中的高風速區域集中在建筑群的側面及建筑物之間形成的天然廊道中. 進一步分析，對于建筑群側面高風速區域的形成，主要是由于建筑物迎風前緣對風場剪切作用和氣流下洗作用聯合造成的[24];而建筑物通道高風速區域，則是由于建筑物之間形成的通風廊道，產生狹管效應現象，使得廊道區域的風速明顯增大[25].

圖13為不同的計算工況在全風向下的最大風速比Rmax與歸一化平均加速面積比A*? ? ? ? 1.2，avg的分布情況. 從Rmax和A*? ? ? ? 1.2，avg值的趨勢來看，對于這20種不同的計算工況，Rmax最大值為1.532，最小值為1.468，均位于1.5附近，相互之間差值僅為4.18%;另一方面比較A*? ? ? ? 1.2，avg的大小，明顯發現不同工況之間A*? ? ? ? 1.2，avg差異很大，最大值為4.02，最小值則為1.67，相互之間的差值超過了140%. 因此，在保持高度和容積率一定的情況下，建筑群周邊最大風速比不會隨著建筑形狀和建筑布局的改變而發生明顯變化;但建筑形狀和建筑布局會改變建筑群周邊高風速區域的面積大小，而高風速區域正是本文研究的重點. 從Rmax和A*? ? ? ? 1.2，avg值的大小來看，圍合式布局中，方形圍合式布局建筑群的A*? ? ? ? 1.2，avg值最小，因此可認為其行人風環境

整體上最優;相同的，角開口式及中部開口式布局下，十字形建筑群的整體行人風環境最優;Y字形建筑群在錯列式布局下的行人風環境最優. 與之前研究結論基本一致[26-27].

2.2.2? ?建筑布局對行人風環境影響

由于H字形及X字形的Rmax，θ和A*? ? ? ?1.2，θ分布趨勢與方形完全相同，Y字形則和十字形的Rmax，θ和A*? ? ? ?1.2，θ分布趨勢相同，因此，本節僅給出了方形和十字形建筑群在不同布局下的Rmax，θ和A*? ? ? ?1.2，θ分布情況.

從分布趨勢來看（如圖14和圖15所示），方形建筑群在四種不同布局下，Rmax對應的風向角均為斜方向，而Rmin對應的風向角均與建筑物迎風面垂直;十字形建筑群在四種布局下的結論與方形建筑群相反. 這說明在不同布局下，方形、H字形及X字形的建筑群的最有利風向角與建筑物側表面垂直，最不利風向角則為斜風向;而十字形和Y字形建筑群在不同布局下的結論與前者截然相反.

圖16和圖17以方形及十字形建筑群為例，分析其作用機理，發現造成建筑群周邊區域風速增大的兩個主要原因為角部分離效應及狹管效應. 由于方形建筑前角的分離剪切作用較大，導致其角部分離效應更加明顯，這就使得最不利風向角出現于斜風向下.

通過計算不同工況下Rmax和A*? ? ? ? ? 1.2，avg值，從整體上對不同工況的行人風環境進行評估. 方形、H字形及X字形建筑群均在錯列式布局下具有最優的行人風環境效應;十字形及Y字形建筑群則在中部開口式下具有最優的行人風環境效應. 綜合考慮建筑布局和建筑形狀，風環境最好的是Y字形錯列式布局建筑群，風環境最差的是H字形圍合式布局建筑群.

3? ?結? ?論

通過風洞試驗與數值模擬方法，深入研究了建筑形狀和建筑布局對高層建筑群行人風環境的影響，得出如下結論：

1）經過風洞試驗的驗證，表明采用RANS模型研究高層建筑群周邊的行人風環境是可行的，對于高風速區域的模擬，通過修正湍流參數，可以采用標準k-ε模型獲得與風洞試驗較為一致的模擬結果.

2）造成建筑群周邊區域風速增大的主要原因是建筑群中出現角部分離效應和狹管效應. 建筑群周邊最大風速比Rmax的大小不受建筑形狀以及建筑布局的影響，所有工況下Rmax均位于1.5附近.

3）建筑形狀對建筑群的最不利風向角影響較顯著，5種不同建筑形狀下，方形、H字形及X字形建筑群的最不利風向角均出現在斜風向角度，十字形和Y字形建筑群的最不利風向為正風向;建筑布局對于建筑群的最不利風向角度影響很小，4種不同布局下，建筑群最不利風向角度未發生變化.

4）綜合考慮建筑布局和建筑形狀的影響，行人風環境最好的是Y字形錯列式布局建筑群，最差的是H字形圍合式布局建筑群.

5）在保持高度和容積率一定的情況下，建筑群周邊最大風速比不會隨著建筑形狀和建筑布局的改變而發生明顯變化.

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