杂志汇中国园林

武汉市居住用地绿地降温效应研究

作者:章莉 詹庆明 蓝玉良 Zhang Li Zhan Qingming Lan Yuliang
Study on Cooling Effect of Residential Green Space in Wuhan

摘要:从人们生活最密切的居住用地入手,利用三维微气候模型模拟居住区中不同绿地率、乔木覆盖率下226个绿地情景,研究武汉夏季15:00时,绿地对场地平均空气温度的调节作用。研究发现草地面积变化与场地空气温度呈现线性负相关,相同绿地率时,乔木降温效果优于草地7℃;随着场地中乔木覆盖率的增加,场地平均空气温度降低越显著,但乔木覆盖率持续增加时,单位乔木降温能力在减弱,一、二类居住用地中,发挥乔木最佳降温效能的乔木覆盖率是25%~30%。研究也表明绿地对场地温度调节作用受场地建筑高度、建筑密度、容积率等因素影响。

  关键词:风景园林;居住区绿地;ENVI-met;空气温度;乔木覆盖率

文章编号:1000-6664(2018)04-0047-07

中图分类号:TU 986

文献标志码:A

收稿日期:2016-05-03

修回日期:2017-11-19

项目基金:国家自然科学基金“基于GIS和RS通风潜力分析的城市风道规划支持方法研究”(编号51378399)资助

  Abstract: The residential thermal environment governs human comfort for living and recreation. This research examined the impact of the amount and composition of green space on the thermal environment in residential areas using the ENVI-met model V4. The simulation was based on 4 typical blocks representing general spatial characteristics of residential areas in Wuhan. In total, 226 scenarios with different types of vegetation configurations and compositions were simulated. The research focused on air temperature at 3pm, when both outdoor air temperature and human activity were high. Average air temperatures (Tm) at the pedestrian level (1.5 meters above the ground) were compared for hundreds of scenarios in 4 typical residential layouts. The present study revealed that vegetation coverage is negatively correlated with air temperature, and that trees have a greater temperature-mitigation effect (7℃) than grass does. The average air temperature decreases dramatically with increasing tree canopy. However, with an increasing tree coverage rate, the added cooling capacity per unittree-increment decreases. For R1 and R2, when the tree coverage was between 25% and 30%. The study also found that the effect of green space on site temperature regulation is affected by the height of buildings, building density and floor area ratio.

Key words: landscape architecture; residential vegetation; ENVImet; air temperature; tree canopy

武汉,位于中国的中部,东经113°41'~115°05',北纬29°58'~31°22'之间,主城区420km2,居住着约400万人。武汉属于典型亚热带季风气候,具有光能充足、热量丰富、夏热冬冷、四季分明的特点。早在20世纪80年代,武汉就被誉为全国“四大火炉”之一。随着全球气候变暖、城市化快速推进,武汉夏季高温持续时间越来越长,且高温逼近40℃,严重干扰着城市中居民的生产生活,为城市生态环境带来负面影响,从而降低城市中居民的生活品质。

绿地被认为是一种能降低城市温度、缓解热岛效应的有效途径[1-4]。居住用地占城市用地比重较大,气候适宜的居住环境有利于人们户外休闲活动,有助于邻里交往,营建和谐的社会氛围。一些学者在研究居住区户外热环境时发现建筑形式和景观类型均影响夏季小区户外气温[5],下午小区中阴影面积以及太阳直射面积对组团内气温影响较大[6]。与草地相比,乔木能产生较大遮阴,降温效果较为显著;随着乔木覆盖率增加,温度降低越多[7-8]。研究者也发现不同植物对温度调节作用存在差异[9-11]。然而,武汉居住区绿地规划建设时,依据《武汉市城市绿地系统规划1996—2020》中提出的“新建居住小区绿地率不得低于30%”执行[12],但规定中指出的绿地率下限是否能有效缓解居住小区中夏季高温问题,不得而知。

为建设更为舒适、生态的武汉夏季城市环境,本文从与人们生活最相关的、占地比例最大的居住用地入手,分析当下武汉市主城区居住空间形态,利用三维微气候模型ENVI-met模拟夏季居住用地中不同比例绿地率、不同比例乔木覆盖率对温度的调节作用,研究目的:1)验证规定中的绿地率是否能发挥缓解热岛效应作用;2)提出适合武汉居住用地空间形态的绿地率;3)提出适宜的乔木覆盖率。从缓解武汉市夏季热岛效应着手,为居住区绿地规划设计和建设提供量化依据。

图1 武汉市3种居住用地典型布局图

图2 武汉市居住用地标准模型平面图

图3 实测场地及区位

1 研究方法

1.1 武汉市居住区布局

利用GIS平台,对2013年武汉城市用地现状图中居住用地进行统计分析。武汉主城区居住用地包含3种类型,一类居住用地(以下简称R1)以低密度的别墅为主,在主城区居住用地中约占3%;二类居住用地既有20世纪80年代修建的多层居住小区(以下简称R21),也有21世纪新建的中、高层住宅(以下简称R22),占所有居住用地的50%;三类居住用地(以下简称R3)是以低层住房为主,房屋配套设施差,建筑密度大,约占总居住用地47%。

结合2013年武汉市建筑普查数据,对居住用地中的建筑基地面积、建筑密度、容积率、平均建筑高度等属性进行统计,利用Spss10.0分析软件对数据分布情况进行描述统计,提取普遍的各建筑指标值(表1),用于构建各类居住用地标准模型。

将2013年建筑普查数据与2013年城市用地图叠加,分析居住用地中建筑布局。分析结果显示:3种不同类型的居住用中建筑的布局呈现明显的差异(图1)。一类居住用地以独栋建筑行列式布局,二类居住用地建筑布局呈现多层与中、高层2种不同的布局形式,三类居住用地则表现为较密集的行列式布局。

结合3种居住用地建设开发强度和各异的空间布局,在200m×200m的地块中绘制3种居住用地标准模型。3种居住用标准模型中单体建筑面积、建筑高度、容积率、建筑密度等指标(表2),在现状居住建筑布局基础上,兼顾2014年1月武汉市开始实行的《武汉市建设工程规划管理技术规定》,合理布局建筑(图2)。

1.2 ENVI-met模型模拟

1.2.1 模型验证

实地测量[13-15]和模型模拟[16-21]是2种常用的研究绿地调节温度效果的方法。ENVI-met是德国Michael Bruse开发的一款用于微观尺度城市微气候研究的模拟软件,它以空间分辨率0.5~10m、时间分辨率10s的精度研究城市街区地表要素与大气间相互作用的模型,是被证实的研究地表要素与大气间作用切实可靠的模型[22-24]。

实验选址为华中农业大学西苑小区中部,东西向约160m,南北向约150m。以多层(6层)和小高层(11层)建筑行列式布局(图3),宅间布置道路和绿地,属于典型的居住小区布局形式。小区建设已有10年,乔木长势良好。小区东侧1.8km处有一自主气象站,为实测提供区域气象数据。

夏季2016年8月16日场地进行实测,夏季主要是关注绿地对温度的影响,观测点布置如图4所示。监测点1、3位于树下,监测点2、4紧邻绿地,监测点5位于乔木旁。5组仪器分别放置于观测点,每组仪器包含HOBO温湿度仪、里氏(LIS-LASTEM)热线风速仪和黑球温度探头(黑球直径15mm)。实测时间9:00—18:00,每组仪器每分钟自动记录温度、湿度、风速数据。

依据实测空间内多层建筑和小高层建筑尺度和高度,在ENVI-met V4.0主体模型中构建建筑模型,其中水平网格分辨率为2m,垂直方向起始网格0.9m,向上以20%增幅递增。结合武汉市小区常用乔木,依据树种季相、高度和树形,对场地内使用率较高的乔木构建模型。模拟时所设置边界气象条件由附近自主气象站获取,ENVI-met模型中气象参数、植被和建筑有关参数见表3。模拟从当日6:00开始,模拟48h,前24h是模型充分计算时间,后24h数据用于实测对比分析。

从模拟结果中提取实测点15:00对1.5m高的空气温度,将实测与模拟结果进行相关性分析(图5),两者呈现线性相关,相关系数R2为0.889,这说明用ENVI-met模型比较可靠,可以用于本次研究。

图4 实测5个监测点分布图

图5 实测结果与模拟结果相关性分析

注:带 * 参数表示模型默认值。

1.2.2 模型模拟

本次研究着重于分析不同绿地率、乔木覆盖率与场地温度的关系,利用微气候模拟软件分别对“无绿地”“草地”“草地+乔木”3种情景进行模拟:“草地”情景中,将草地绿地率从15%开始,以10%梯度增加至草地铺满整个居住空间;“草地+乔木”情景是在 “草地”情景之上,以5%的增幅布置乔木。绿地与乔木均衡布置,乔木选用武汉市常用基调树种樟树,2个乔木最小间距6m均匀分布于绿地中。最终,对4种居住空间布局共226种情景进行模拟研究。

ENVI-met中建模使用水平方向网格2m×2m,垂直方向选用嵌套网格:0.9m高、向上以20%增幅分布。选择武汉市夏季炎热8月中的一天2015年8月22日进行模拟,各气象参数见表4,模拟时间从6:00开始,模拟48h,每小时读取模拟数据,植物参数设置与模拟验证时一致。

图6 草地与场地平均空气温度相关性分析

图7 草地对空气温度调节作用分析

2 结果与分析

2.1 无绿地时居住用地温度分析

模拟结果(表5)显示:3种居住用地中平均空气温度有差异,但气温均在36℃以上,气温偏高。其中R1温度最高39.4℃,R2最低36.8℃,R3处于中间37.4℃。从建筑高度看,R2类建筑高度远高于R1、R3类,15:00,R2用地内建筑形成遮阴比R1和R3多,使得R2用地内平均空气温度较R1和R3低。R1类与R3类建筑高度类似,均在10m以下,但R3用地中建筑布局较密,直接受太阳辐射的地表面积较R1类少,且R3用地中建筑高度与建筑间距的比值较R1类的大,表示R3类地表接受太阳辐射时间较R1短,进而R3中空气温度较R1低。

2.2 草地调节温度效果分析

绿地中无乔木时,随着草地面积增加,居住用地中的平均温度呈现下降的趋势,草地面积与平均空气温度表现为线性负相关(图6),这表明草地能降低场地空气温度;随着草地面积增加,场地平均空气温度降低越多。将各类不同绿地率(草地)中平均空气温度与无绿地时比较,获得各类居住用地草地的降温效果(图7):草地规模从15%至绿地率最大化的过程中,降温效果在0~0.45℃。受建筑高度、建筑密度等因素影响,同样绿地率情况下,不同建筑布局下,草地对场地空气温度调节作用也有所差异:R22中草地降温效果最弱; R3中草地调节温度效果相对较好。从模拟结果分析,草地对夏季热环境起到积极调节降低作用,但是草地对空气温度降低作用不显著。

2.3 乔木调节温度效果分析

将“草地+乔木”情景与“无绿地”情景进行比较。分析R1类用地,如图8所示,当乔木覆盖率为0时,绿地对温度调节作用较弱,仅降低0.18~0.43℃;当乔木覆盖率增加至5%时,绿地可以有效降低场地温度0.72~1.0℃;随着乔木数量增多,绿地对场地的降温效果也明显加强,当乔木覆盖率达到75%时,场地内平均温度降低了7.58℃,比仅有草地时又降低了7℃。由此可见,乔木对场地降温作用非常显著。结果也显示:当乔木覆盖率相同时,不同绿地率下呈现的场地平均温度差异较小,这表明乔木的降温效果远大于草地降温效果,武汉市乔木对缓解夏季高温起到重要调节作用。

其他3种居住布局模拟结果与R1呈现相同的规律:随着乔木覆盖率的增大,场地内1.5m高的空气温度降低越多,乔木较草地而言对场地降温作用显著。

模拟结果也表明:当乔木覆盖率相同时,随着绿地率的增加,绿地降温作用并没有持续增强。如R1中,当乔木覆盖率为20%时,25%绿地率情景下绿地降温效果优于35%绿地率情景,这主要是因为在遵循乔木均衡布局原则下,当绿地面积增加时,乔木的位置发生了变化,如图9所示,这表明乔木布局也会影响绿地降温效果,但与乔木覆盖率相比,乔木布局的影响较小。

乔木覆盖率相同时,绿地率变化对温度影响较弱,因此忽略绿地率变化,将乔木覆盖率相同时场地平均空气温度与无绿地时比较,获取不同类型居住空间乔木的平均降温效果(图10)。乔木在R22中降温效果远低于其他3种居住空间,这主要是因为R22中建筑较高,15:00时形成较多遮阴,导致其空间中乔木产生阴影所发挥的降温作用较其他3种类型都弱,香港大学吴恩融教授在研究香港地区植物对温度调节作用时也发现同样乔木覆盖率情况下,建筑越高,其降低温度效果越明显。

为进一步分析乔木覆盖率变化对温度的调节作用,对实验结果数据以泡泡图的形式进行统计分析,其中X轴表示绿地率变化,Y轴是降温效果,泡泡大小则代表乔木覆盖率。4种居住布局乔木覆盖率变化降温效果分析见图11。结果表明: R1中,当乔木覆盖率以5%的增幅增加时,场地降温效果越来越显著,但是乔木覆盖率从0~30%的变化过程中,每增加5%的乔木覆盖率,场地平均温度降低约0.7℃;乔木覆盖率为30%~50%时,每增加5%的乔木覆盖率,场地平均温度降低约0.5℃;乔木覆盖率到达50%~65%时,每增加5%的乔木覆盖率,场地平均温度降低约0.3℃;当乔木覆盖率达到65%时,再增加5%的乔木覆盖率,场地平均温度降低仅约0.1℃。这表明:尽管随着乔木覆盖率的持续增加,乔木降低场地1.5m高处空气平均温度是越来越显著,但是当绿地覆盖率达到30%时,每增加相同量的乔木数,其有效降低空气温度的能力在减弱。

以相同的方法对R21、R22和R3进行分析,分析发现在其他3种类型居住布局中,乔木覆盖率递增与乔木降温效果之间有相似的规律。

上述分析可知:乔木对居住用地1.5m高空气平均温度调节起到重要作用,随着乔木覆盖率的增加,乔木降低场地平均温度的效果越显著,但是随着乔木覆盖率的增大,单位乔木有效降低温度的效能并非一成不变,当乔木覆盖率超过一定规模时,单位乔木调节温度作用变弱。诚然,城市居住建设时,乔木规划建设受到居民活动、经济、管理等诸多因素限制,不可能无限制种植乔木;研究结果也表明:一类居住用地和二类居住中有效调节温度的乔木覆盖率为25%~30%,可以降低场地平均空气温度3.5~4℃;3类居住用地中乔木覆盖率15%时, 乔木能有效降低场地平均空气温度2.5℃。

图8 乔木覆盖率与温度变化分析

图9 绿地布局:R1-G25-T25(9-1);R1-G35-T25(9-2)

图10 绿地乔木降温效果分析

图11 绿地降温效果分析

3 结论

为缓解武汉夏季热环境,营造更为舒适的居住空间,本文基于武汉市居住用地现状提取4种典型布局,借助ENVI-met模型模拟不同绿地率和乔木覆盖率情景下,夏季15:00时绿地对场地1.5m高空气温度改善情况。

1)当无绿地时,居住区内气温偏高。建筑高度、建筑密度对场地温度影响较大:建筑密度相似时,建筑高度越高,15:00建筑形成更多遮阴,使得场地平均空气温度较低;建筑高度相似时,建筑密度越大,直接接受太阳辐射的地表面积较少,场地空气温度较低。

2)绿地可以降低场地空气平均温度。当居住用地中无乔木时,随着草地规模扩大、绿地率增加,场地平均温度与绿地率呈现线性负相关,但草地能有效调节空气温度的能力较弱, 草地降温效果并不显著。

3)与草地相比,乔木具有高效的降温能力,随着乔木覆盖率的增加,场地空气平均温度较无绿地时温度降低越来越多,但是,单位乔木量对温度改善能力随着乔木覆盖率增加而降低,一类居住用地和二类居住用地,发挥乔木最佳降温效能的乔木覆盖率是25%~30%,3类居住用地乔木覆盖率则是15%。

目前,居住区绿地规划中,总体规划明确各类居住用地绿地率控制要求,但对于缓解武汉市夏季热环境,仅有绿地率要求略显薄弱,乔木对温度起到重要的调节作用,研究者也证实乔木降温作用80%是由于乔木形成遮阴[25-26],因而,需在城市用地控制性规划层面补充和完善场地中乔木覆盖率的界定,更好地发挥绿地的生态效益。本次研究乔木覆盖率的量化界定对完善居住区绿地规划设计起到了很好的指导作用,为营造舒适的夏季居住环境提供可能。诚然,3类居住用地建筑密度较高、建筑间间距较小,以增加乔木的方式调节高温的途径并不适用;再者,不同乔木种类、乔木布局也会影响降温效果,后续将深入、完善居住区绿地降温效果研究。

注:文中图片除注明外,均由作者绘制。

参考文献:

[1]Bowler D E, Buyung A, Lisette K T M, et al. Urbangreening to cool towns and cities: A systematic review of the empirical evidence[J]. Landscape and Urban Planning, 2010, 97(3):147-155.

[2]贾刘强, 舒波.城市绿地与热岛效应关系研究回顾与展望[J]. 中国园林,2012(4):37-40.

[3]Yan H, Fan S X, Guo C X, et al. Assessing the effects of landscape design parameters on intraurban air temperature variability: The case of Beijing, China[J]. Building and Environment, 2014, 76:44-53.

[4]张昌顺,谢高地,鲁春霞,等.北京城市绿地对热岛效应的缓解作用[J].资源科学,2015(6):1156-1165.

[5]Lai D Y, Zhou C B, Huang J X, et al. Outdoorspace quality: A field study in an urban residential community in central China [J]. Energy and Buildings, 2014, 68: 713-720.

[6]Lee H J, Mayer H, Chen L. Contribution of treesand grasslands to the mitigation of human heat stress in a residential district of Freiburg, Southwest Germany[J]. Landscape and Urban Planning, 2016, 148: 37-50.

[7]Ng E, Chen L, Wang Y N, et al. A study on thecooling effects of greening in a high-density city: An experience from Hong Kong[J]. Building and Environment, 2012, 47: 256-271.

[8]Winston T L C, Anthony J B. Assessing xeriscapingas a sustainable heat island mitigation approach for a desert city[J]. Building and Environment, 2012, 47: 170-181.

[9]Ballinas M, Barradas V L. Transpiration andstomatal conductance as potential mechanisms to mitigate the heat load in Mexico City[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 2016, 20: 152-159.

[10]Fahmy M, Sharples S, Yahiya M. LAI based treesselection for mid latitude urban developments: A microclimatic study in Cairo, Egypt[J]. Building and Environment, 2010, 45: 345-357.

[11]Argiro D, Marialena N. Vegetation in the urbanenvironment microclimatic analysis and benefits[J]. Energy and Buildings, 2003, 35: 69-76.

[12]《武汉市绿地系统规划(1996—2020)》[EB/OL].http://wenku.baidu.com/ view/2843995177232f60ddcca12f.html.

[13]Yang F, Lau S S Y, Qian F. Summertime heat islandintensities in three high-rise housing quarters in inner-city Shanghai China: Building layout, density and greenery[J]. Building and Environment, 2010, 45(1): 115-134.

[14]Park M, Hagishima A, Tanimoto J, et al. Effect ofurban vegetation on outdoor thermal environment: Field measurement at a scale model site[J]. Building and Environment, 2012, 56: 38-46.

[15]Feyisa G L, Dons K, Meilby H. Efficiency of parks inmitigating urban heat island effect: An example from Addis Ababa[J]. Landscape and Urban Planning, 2014, 123: 87-95.

[16]Skelhorn C, Lindley S, Levermore G. The impact ofvegetation types on air and surface temperatures in a temperate city: A fine scale assessment in Manchester, UK[J]. Landscape and Urban Planning, 2014, 121: 129-140.

[17]Taleghani M, Kleerekoper L, Tenpierik M, etal. Outdoor thermal comfort within five different urban forms in the Netherlands[J]. Building and Environment, 2015, 83: 65-78.

[18]Middel A, Häb K, Brazel A J, et al. Impact of urbanform and design on mid-afternoon microclimate in Phoenix Local Climate Zones[J]. Landscape and Urban Planning, 2014, 122: 16-28.

[19]Yang X S, Zhao L H, Bruse M, et al. Evaluationof a microclimate model for predicting the thermal behavior of different ground surfaces[J]. Building and Environment, 2013, 60: 93-104.

[20]Taleghani M, Sailor D J, Tenpierik M, et al. Thermalassessment of heat mitigation strategies: The case of Portland State University, Oregon, USA[J]. Building and Environment, 2014, 73: 138-150.

[21]Middel A, Chhetri N, Quay R. Urban forestry andcool roofs: Assessment of heat mitigation strategies in Phoenix residential neighborhoods[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 2015, 14(1): 178-186.

[22]Perini K, Magliocco A. Effects of vegetation, urbandensity, building height, and atmospheric conditions on local temperatures and thermal comfort[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 2014(4): 495506.

[23]Duarte D H S, Shinzato P, Gusson C S, et al.The impact of vegetation on urban microclimate to counterbalance built density in a subtropical changing climate[J]. Urban Climate, 2015, 14: 224239.

[24]Sebastian H, Michael B. Numerical modeling ofthe urban climate-a preview on Envi-met 4.0[C]// The seventh International Conference on Urban Climate. 2009.

[25]Shashua L, Hoffman M E. Vegetation as a climaticcomponent in the design of an urban street: An empirical model for predicting the cooling effect of urban green areas with trees[J]. Energy and Buildings, 2000, 31: 221-235.

[26]Hong B, Lin B R, Hu L H, et al. Study on the impactsof vegetation on wind environment in residential district combined numerical simulation and field experiment[J]. Procedia Environmental Sciences, 2012, 13: 1708-1717.

(编辑/金花)

作者简介:

章莉

1980年生/女/江苏人/武汉大学城市设计学院博士/华中农业大学风景园林系讲师/研究方向为绿地系统规划、数字景观和城市气候(武汉 430072)

詹庆明

1964年生/男/福建人/武汉大学城市设计学院教授,博士生导师,数字城市研究中心主任/研究方向为地理信息系统与遥感技术在城市规划与管理中应用(武汉 430072)

蓝玉良

1992年生/女/江西人/武汉大学城市设计学院在读硕士研究生(武汉 430072)

* 通信作者(Author for correspondence) E-mail: [email protected]

 

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