建筑立体绿化方式和设计高度对三维空间降温潜力的影响

建筑立体绿化方式和设计高度对三维空间降温潜力的影响

 

摘要：【目的】立体绿化方式和设计高度是影响立体绿化降温强度的潜在指标，但现有研究较少在同一时空维度下对两者进行分析。

 

【方法】借助ENVI-met，对上海市典型单体建筑开展4种立体绿化方式和10种设计高度的多场景微气候模拟与降温潜力三维时空分析。

 

【结果】在三维空间内，立体绿化的降温时段主要集中在午后，其降温强度在太阳辐射累积强度最大时达到峰值。其中，屋顶绿化降温强度随设计高度增加而递减，降温覆盖范围随之变化较小，并多停留在屋面空间；垂直绿化降温强度受设计高度影响微弱，但降温覆盖范围随设计高度增加明显扩大，主要作用在近地面人行空间；前者单位面积降温强度更大，后者在降温累计时长和降温覆盖范围上更优。

 

【结论】屋顶绿化因其在单位面积内具有较高降温强度，宜先行布置；垂直绿化全覆盖模式能够最大化扩展降温覆盖范围；局部垂直绿化在低层建筑或高层建筑底层空间的降温潜力甚微，应考虑其视觉景观效益。

 

随着全球气候变化和城镇化持续推进，城市热环境问题日益凸显。城市绿地通过植物冠层遮阴和蒸发蒸腾形成“冷岛”，冷空气在风场作用下扩散至周边区域[1]，能有效改善人居环境。然而，高密度、紧凑型的空间发展模式，使得城市建设用地紧缺，大幅提高城市绿化覆盖率举步维艰[2]。立体绿化（GreenBuildingPlanting,GBP）与自然绿地的植被和土壤结构相似[3-4]，可充分利用建筑外表面（屋面和墙面）闲置空间为城市“添绿”，将绿地从传统平面延伸至建筑三维空间，弥补地面绿化不足，已成为中小尺度下解决全球性热环境问题的重要举措[5]。

 

作为建筑立体绿化的主要形式，屋顶绿化（roofgreening，简称RG）和垂直绿化（verticalgreening，简称VG）在城市热环境缓解方面具有巨大的应用潜力[3]。当前立体绿化热效应研究多关注以下两方面。

 

1）基于典型案例或缩尺模型的场地观测实验，探讨绿化表面与传统硬质表面在大气温湿度、建筑能耗、人体热舒适度等热效应指标上的差异，分析气候、植被、土壤等环境因子对热效应的影响。与裸露表面相比，立体绿化可使室外环境温度降低0.2~5.8℃[6-7]、年平均建筑能耗降低7%~70%[8-9]、平均辐射温度降低0.2~2.6℃[10]。高太阳辐射和低相对湿度可促进植物的蒸发蒸腾作用，并提高植被的降温强度[11]；降雨及低温则抑制了植被的降温作用，而风场可通过促进蒸散过程加快降温过程[12]；土壤中水分可储存热量，维持植被生理平衡，从而减缓昼夜温度波动[6]；叶面积指数和土壤厚度则与降温效应呈现显著正相关[13]。

 

2）基于能量平衡模型或城市气候模型的数值模拟实验，揭示立体绿化热效应的影响因子及作用机理，预测多尺度人行空间或近建筑纵向空间的热效应分布特征。Tang等[14]建立了热质传输模型，分析气候和土壤对屋顶绿化热性能的影响；Kontoleon等[15]采用热网络模型分析建筑朝向和植被覆盖率对垂直绿化热效应的影响。城市尺度下，屋顶绿化可使白天近地面气温降低0.9℃，夜晚近地面气温降低0.5℃[16]；街区尺度下，屋顶绿化覆盖率每增加1%，气温平均降低0.2℃[17]；建筑尺度下，垂直绿化可在距建筑表面水平方向0.15~0.60m的空间产生0.8~3.3℃的降温效果[18]。

 

以往实测和模拟研究均证实了立体绿化在改善城市热环境方面的潜能。然而，场地观测中难以控制复杂的气候变量，也难以同步比较屋顶绿化和垂直绿化的降温差异；数值模拟大多关注单一平面空间，未能准确评估同时发生在三维空间的热作用过程。另有研究聚焦于环境参数和热效应指标，但尚未对直接影响立体绿化可利用面积的设计高度因素进行深入探讨。笔者基于城市矢量数据，提取上海市典型建筑单体的高度特征，借助ENVI-met模型模拟同尺度下屋顶绿化与垂直绿化在近建筑三维空间降温强度的时空特征，着重分析不同的绿化设计高度引起的热效应差异。研究结果拟补充对立体绿化降温潜力及其作用机理的认识，并为立体绿化实践与气候适宜性城市设计提供科学依据。

 

1研究方法及场景设计

 

1.1ENVI-met模型

 

ENVI-met是由德国美因茨大学的Bruse和Fleer于1998年开发的三维动态微气候模型[19]，主要基于计算流体力学和热力学原理模拟城市中小尺度下“建筑—植被—大气”中的物质和能量交换过程，已被广泛应用于热环境模拟和微气候设计领域[20]。

 

1.1.1模型误差

 

ENVI-met的模型敏感性及结果有效性已在全球多地得到检验。相较早期的RayMan和

 

SOLWEIG等同类模型，ENVI-met的气象参数拟合度最高，对植物传热过程的分析最优[21]；其中，小尺度模拟域[22]和1m×1m~2m×2m的网格精度具有较高时效性[23]。Tsoka等[24]基于52个验证案例总结得出，ENVI-met的大气温度的均方根误差（rootmeansquareerror,RMSE）范围为0.52~4.30℃，决定系数（coefficientofdetermination，即R2）的范围为0.66~0.99。相关研究证实ENVI-met模型具有较高稳定性，其误差主要与边界条件设置、下垫面理想化辐射反射、人为热简化及土壤横向热传递等模型本身的不准确性有关。

 

ENVI-met模型的地面绿化验证实验日趋丰富，但立体绿化验证工作尚不充分，主要通过借助一维或三维植物模型，近似模拟依附于建筑表面的立体绿化。在简易型和复合型屋顶绿化案例中，大气温度的RMSE范围为0.55~1.21℃，R2约为0.95[25-27]；在直接型与间接型垂直绿化案例中，大气温度的RMSE范围为0.50~1.42℃，R2约为0.85[21,28-29]（表1）。受模型开发进程限制，已有模型未能考虑立体绿化土壤基质及其蒸散发与多重辐射作用，因而模拟结果可能整体低估了立体绿化的热效应。

 

1.1.2绿化表皮模块

 

新版ENVI-met模型中嵌入了绿化表皮模块，能够详细设置植被和基质的类型、厚度、间隔，以及叶面积指数和土壤含水量等属性；综合考虑了直射和散射辐射、入射和出射辐射、建筑墙壁间热反射、植物蒸腾热通量及植被与土壤间的热过程[30]。Peng等[31]利用该模块对夏热冬冷地区的垂直绿化场景进行了初步性能评估，结果显示，10：00—16：00的大气温度RMSE平均值约为0.57℃，其他时段RMSE均在0.12℃以下；垂直绿化前后的差值规律与实测保持一致。绿化表皮模块能够较大程度地减小模型模拟与现实的误差，且能有效还原实测场地未绿化表面与绿化表面之间的微气候差异和空间分异①，为后续立体绿化多场景模拟结果的可靠性提供了保障。

 

 

1.2.1模型配置

 

上海（120°52′~122°12′E，30°40′~31°53′N）属亚热带季风气候，夏热冬冷，年平均气温约17.1℃；夏季最高气温超40.0℃，盛行东风或东南风，晴天平均热岛强度约为1.8℃[32]。模型依据《城市居住区热环境设计标准》[33]中上海市夏季典型气象日数据设置逐时太阳辐射、大气温湿度、风速和风向等背景条件，参照《夏热冬冷地区居住建筑节能设计标准》[34]设置建筑反射率、传热系数和窗墙比。云量、土壤温湿度和绿化条件均参照同一气候区典型验证模型（表2）。

 

 

1.2.2场景设计

 

统计上海市建成区内327912栋建筑轮廓矢量数据[35]可得，单栋建筑基底面积的中位数为579m2，平均值为638m2；基底周长的中位数为106m，平均值为115m；建筑长宽比约为3∶1；单栋建筑层数的中位数为6层，平均值为7层，且50%集中在3~12层。参照《住宅设计规范》[36]，将层高设为3m。因此，笔者设置长36m、宽12m、高9~36m的单栋建筑简化模型，并统一成南—北朝向，以代表上海市典型单体建筑。

 

在设置气候和建成环境条件后，设定10种立体绿化设计高度（记为，简称设计高度，在9~36m范围内，每间隔3m递增）、4种立体绿化方式和未绿化参照模型（与绿化场景建筑体量一致）的组合，共50个模拟场景。其中，立体绿化模拟场景细分为屋顶绿化（记为RG）、局部垂直绿化（记为VG1）、在VG1基础上统一建筑高度的局部垂直绿化（记为VG2）和全覆盖垂直绿化（记为VG3）。

 

RG、VG1和VG3的建筑高度与设计高度保持一致，VG2的建筑高度统一设置为36m。4种立体绿化方式分别对应384m2、504m2、504m2和504~2016m2的绿化面积（表3）。每个模拟场景均设置100m×100m的矩形地块，排布2m×2m的网格。模拟结果以NetCFD数据格式导出，在ArcGIS中进一步确定距建筑外表面10m范围内的三维分析区域（约66880m3）。

 

以同一单体建筑绿化后的室外大气温度Tgreen和未绿化场景中的室外大气温度Tbare的差值作为降温强度（Tbare－Tgreen），以剔除建筑后的剩余降温网格面积作为降温覆盖范围，指示各场景中立体绿化热效应的平均状况和分布差异，表征立体绿化的降温潜力。