绵阳市某居住区室外开放空间热舒适性数值模拟分析

兰海峰 成斌 邓钰鲸 段丽彬（西南科技大学土木工程与建筑学院）

摘要：本文选取了绵阳市某居住区，规划设计3套不同的建筑布局方案，利用Grasshopper软件模拟了冬夏两季3套方案的室外开放空间的通用温度气候指数（UTCI）的分布，通过对UTCI平面分布图、概率分布及期望的结果分析与计算，证明了建筑的布局方式对居住区的开放空间的热舒适存在影响，并且夏季影响程度更大，最大期望温差为0.45℃；在绵阳的气候条件下，高低建筑内外组合的布局方式有利于创造温度相对更低的室外开放空间，更加适合于本地区。希望通过本研究成果，为规划设计者营造更舒适居住区室外开放空间热环境提供参考。

关键词：室外开放空间；热舒适性；居住区；Grasshopper

引言

随着经济社会的快速发展，城市热岛效应越发严重，近年来生态城市、健康城市、绿色城市、可持续城市等规划设计理念，对居住环境的满意度和城市可持续性的关注越来越多[1]。居住区室外公共空间承载着居民日常的交通、交往、休憩等功能，其品质直接影响居民的生活质量，在居民日常生活中占据着重要的地位。而热舒适性则是公共空间品质和使用者评价的重要影响因素[2]。但在目前的居住区规划设计中，设计者对于住宅区室外热舒适性却鲜有考虑。居住区作为一个建筑群体，其布局直接影响公共空间的太阳辐射、风速风向、空气湿度等因子，从而影响人体热舒适性[3]。本文利用grasshppoer参数建模软件搭载Ladybug和honeybee微气候分析插件，就规划设计的三套居住区建筑布局方案的室外开放空间热舒适性的开展了软件模拟分析研究。

1. 项目概况

项目所在绵阳市中心城区南侧，根据该地块的控制性详细规划规划，地块规划用地面积42335.036m²，建筑密度控制在30%，容积率小于3.7。据绵阳市气象站的统计数据，全年平均气温为17.1℃、夏季平均气温为26.4℃，冬季平均气温为6.7℃。全年夏季风现象明显，空气潮湿，夏季城市室外空间潮湿炎热，冬季多阴湿冷，属于典型的冬冷夏热热工分区地区。

2. 方案规划设计要求

小区建筑布局以行列式为主，局部点式布置，功能上以住宅为主，建筑布局南北朝向，通风、采光良好，尽量减少道路噪音影响，注重居住区内部空间的私密感和归属感；同时结合周边地块的功能沿街布置商业及配套设施，，地块内可设计等多种产品户型，避免单一产品带来的市场压力，丰富产品线，分散开发投资风险。在此要求下规划设计了三套建筑布局方案以供对比分析其室外公共空间的热舒适性。

(1) 方案一：多层与高层之间的内外组合，在外围布置24-28层的高层居住建筑，在内部布置7层的多层建筑,建筑高度整体呈南低北高。

(2) 方案二：高层与高层的内外组合，内外居住楼均布置17-18层的高层建筑，建筑群高度大体一致。

(3) 方案三：多层、小高层、高层的内外组合，外围高层为22-24层，在居住内部错布置了11层的小高层与7层的多层居住建筑，建筑高度从南至北依次升高。

图1.三套方案的平面图与建筑模型

3. 数值模拟

3.1模拟软件选择

机算机模拟技术在城市热环境的领域中得到了广泛的应用。如CFD流体模型软件、Envi-met微气候模拟软件、Ecotect建筑环境模拟软和EnergyPlus建筑模拟计算软件等已广已被广泛使用。近年来，grasshopper参数化建模软件在拟定的算法自动生成模型，与传统工作模式相比，工作效率有较大幅度的提升效果，并且可搭载Ladybug tools开源的城市物理环境分析插件，可灵活运用研究各种城市物理环境问题。越来越多的国内外被建筑师、工程师、顾问、模拟专家和学者使用Grasshopper软件及其相关插件对城市微气候进行研究。如Bajsanski使用Grasshopper软件的Ladybug插件分析了塞尔维亚Neoplanta城市规划对热环境的影响，以求达到优化城市空间形态的目的[3]；Taleb等人利用Rhino和泛型算法，生成了适应干热气候的建筑形态集群，覆盖了太阳辐射、城市通风、建筑形态和朝向等环境因素，以达到最佳的可持续城市形态[4]；国内学者杨峰等以上海的高层建筑为例，研究夏季室外通风对城市形态的影响等[2]。因此本文选取了Grasshopper及相关插件作为本研究的热舒适性的数值模拟软件。

3.2评价指标选择

根据ASHRAE建筑节能标准，热舒适被定义为在生理和心理的共同影响下人体对热环境满意的意识状态，其中生理因素又主要受到环境微气候的影响[5]。在环境因素中影响人体热舒适性有空气温度、风速、相对湿度和环境辐射这四大影响因子。在过去50年里，研究人员开发了一些列通用指标来表示人体的舒适度，包括预测的平均投票数（PMV），标准有效温度(SET)，生理等效温度(PET)，和通用热气候指数(UTCI)等指标，每种评价指标都有各自的适用范围。其中UTCI拟真度高, 考虑细致周全, 可以广泛应用于气象服务、公众健康预警、城市规划、旅游娱乐等诸多领域[5]。因此本文选取了通用热气候指数(UTCI)作为热舒适性评价指标，根据人体对UTCI的应激情况与舒适性，将UTCI分为了7个等级的舒适度，如表１所示。

表1 UTCI与舒适性分类标准

4. 模拟结果与分析

4.1 UTCI分布图结果分析

使用Grasshopper构建了3套方案的建筑的实体模型后，调用ladybug tools读取从EnergyPlus网站下载绵阳的epw天气数据。编写电池组模块将模拟时间分别设置为7月27日至8月2日、12月8日至12月14日一年中天气中最热的、最冷的两个星期中每小时的气象数据作为模拟条件，UTCI的温度分布截面设置为1.2米处。

通过分析UTCI模拟结果分布图，如图2所示，可以得出以结论。

（1）距离建筑较近的开放空间的通用温度气候指数（UTCI）比远离建筑的开放空间的稍低，越开放的空间其温度气候指数（UTCI）相对较高；建筑周边南面的开放空间的通用温度气候指数（UTCI）比北面的开放空间高、西面面比东面高。这与太阳辐射密切想相关，受建筑的阴影影响，太阳辐射强度下午强于上午。

（2）局部地区出现了通用温度气候指数（UTCI）过低或过高的情况，可能受到其他因素如风速、风向、湿度的影响，还需进步的研究验证。

（3）从整体UTCI的分布来看，其次，不同的方案建筑布局温度气候指数（UTCI）变化明显，说明了建筑的布局对开放空间的UTCI存在影响。

图2.UTCI分布图

4.2概率分布结果分析

为进一步确定建筑布局对开放空间的影响度，将三个方案的模拟用通用温度气候指数（UTCI）分布结果数据导出。使用Excel软件创建了频率分布图，如图3、图4所示, 通过分析可以得到以下结论。

（1） 三个方案夏季开放空间的通用温度气候指数（UTCI）大部分位于26~32℃，热但在短时间内舒适、热但无公众卫生危害这一范围，小部分空间超过32℃，具有高于正常死亡率的潜在公众健康危险，出现概率为约15~19%，其中方案二最高约19%，方案一最低约为15%；冬季UTCI几乎全均位于0~9℃，冷但在短时间内舒适这一区间。

（2） 分析夏季通用温度气候指数（UTCI）频率波峰，波峰纵坐标呈现，方案一>方案三>方案二，纵坐标呈现完全相反的结果。说明方案一最大概率对应的UTCI更低，且概率更高。冬季的最高波峰呈现这一特点，也就是说就创造更低的用温度气候指数（UTCI）空间而言，方案一优于其他两个方案二。

图3. 夏季三个方案UTCI分布概率图      图4. 冬季三个方案UTCI分布概率图

4.3 UTCI期望值比较

通过的的概率分布曲线，计算出温度气候指数（UTCI）期望值，即可直观比较每个方案开放空间的热环境情况。由表2、表3计算结果可知，在夏季UTCI热期望值，方案二>方案三>方案一，方案二、方案三分别比方案一高了0.45℃、0.18℃，与概率分布曲线分析结果一致；而在冬季与分析概率分布曲线分析结果有所不同，方案三热期望值最高其次是方案二，分别比方案一高了0.04℃，0.02℃，冬季温差相对较小。

表2.三个方案的夏季UTCI期望值比较

表3.三个方案的冬季UTCI期望值比较

5. 小结

通过对绵阳的某居住区的三个建筑布局方案的热舒适性的数值模拟结果的分析，总结了以下一些结论，为居住区规划设计舒适的热环境开放空间创造提供一些参考。

（1）建筑的布局方式对居住区的开放空间的热舒适是存在着不同程度的影响，高低建筑内外组合有利于开放空间的降温，内外高度一致的空间组合的开放空间的温度相对较高。应当根据当地的气候条件选取和合理的建筑布局方式。

（2）在绵阳地区建筑的布局方式对夏季的热环境影响明显，而对冬季的热环境影响效果较小，这与绵阳冬季的风速、风频率很低有关。在绵阳地区冬季的居住区的开放空间的通用温度气候指数UTCI处于均处于可接受范围内，因此应注重为规划设计夏季更加热舒适的开放空间。

（3）在空旷的的室外空间内布置水体，植被这类比热容较大的物体，吸收太阳辐射的热量，从而有利于缓解夏季开放空间的不舒适性。

参考文献：

[1]包红梅.宜居北京人文环境舒适性评价与空间分异研究[D].首都师范大学,2011.

[2]王一,栾沛君.室外公共空间夏季热舒适性评价研究--以上海当代大中型住宅区为例[J].住宅科技,2016,36(11):52-57.

[3]程婧婧.武汉市居住区休憩环境夏季热舒适调查研究初探[D].华中科技大学,2012.

[4] I. V. Bajšanski, D.D. Milošević, S.M. Savić, Evaluation and improvement of

outdoor thermal comfort in urban areas on extreme temperature days:

Applications of automatic algorithms, Building and Environment. 94 (2015)

632–643.

[5] H. Taleb, M.A. Musleh, Applying urban parametric design optimisation

processes to a hot climate: Case study of the UAE, Sustainable Cities and

Society. 14 (2015) 236–253.