南京一个异质住宅区中的社区尺度风特性：从空气动力阻力的角度进行分析

《BUILDING AND ENVIRONMENT》：Neighbourhood-scale wind characteristics in a Nanjing heterogeneous residential area: An aerodynamic drag perspective

本研究针对南京Hexi新区高异质住宅区，采用CFD模拟和drag-VRM方法分析16风向下的风阻特性，比较街区与城市单元分区效果，发现drag-VRM能复现平均风速，但低风速时误差增大，建议结合多参数模型应用。

　　

张明杰|郭欣|李佳颖|奥利弗·卡洛|李源昌|张建顺|高志|纪国华|皮埃特罗·萨利佐尼|里卡多·布科列里

南京大学建筑与城市规划学院，中国江苏省南京市汉口路22号，210093

摘要

在异质的城市纹理中表征风阻及其方向效应是建立城市多孔介质模型的基础。本研究调查了中国南京河西新城一个实际的住宅区（170公顷；252栋板状或不规则建筑）。利用三维稳态RANS方程，对16个方向进行了计算流体动力学模拟。分析了每个社区的天篷平均风速、空气动力阻力和体积阻力系数（C_d）。采用控制阻力-速度关系的方程来重建风速（此处称为阻力-VRM方法），并应用于估算风速时间序列。结果表明，考虑到社区和街区层面的不同遮挡效应，所研究的高层（最高57米）低至中等密度社区的平均$C_d^{*}$值范围为0.05至1。C_d的分布表现出显著的各向异性，平均变异系数高达52.2%。阻力-VRM方法重建的风速略低，但在不规则布局和低环境风速条件下差异更大。进一步讨论表明，300米的城市网格划分方法在形态学和空气动力学特性上与街区方法相当。值得注意的是，这些实际区域的$C_d^{*}$与迎风面积密度（λ_f）之间的关系与理想化城市配置中的模式有所不同，这强调了在复杂局部城市环境中验证阻力模型的必要性。

引言

城市风对城市热岛效应[12]、污染物扩散[4]和建筑能耗[13,36]有显著影响。此外，它也是日益关注的城市风能利用和区域能源系统[3,14]的核心。然而，由异质形态和风向效应塑造的城市树冠层（UBL）内的湍流流动使得在社区或更细粒度上进行表征和推广变得复杂。

从社区风速特性的角度来看，已经广泛研究了截面风速剖面和空间平均树冠风速。对于截面风速剖面，通常用指数形式[7,27,33]来表示简化的建筑阵列。然而，由于流动通道效应和再循环现象，实际城市区域在树冠底部附近往往会出现明显偏差[34]。建议采用结合对数和线性项的混合模型来描述整个粗糙度亚层[9]。尽管存在固有的局限性，这些函数仍能提供有关树冠风速垂直分布的宝贵见解。除了垂直剖面外，表征空间平均树冠风速对于理解城市区域内的风行为至关重要。文献指出，风速比（在一个高度层或整个UBL上平均）与平面面积密度（λ_p）之间存在线性负相关，这一关系得到了基础风洞实验[18]和最近数值研究[29,38]的验证。包含λ_p、平均建筑高度和体积分数的增强多参数模型能更好地模拟复杂城市环境[32]。虽然传统风玫瑰图能有效表示区域和城市尺度的气候特征（Oke, 1988），但它们往往无法解释局部几何形状如何改变气流方向。能够识别紧凑开发区域内静止风区的局部风玫瑰图应得到更多关注，因为它们有助于评估特定住宅类型的行人热舒适度和自然通风情况。

城市粗糙度分析，特别是粗糙表面施加的剪切应力，为表征树冠流动提供了基本视角。总阻力（F）、截面阻力剖面和阻力玫瑰图吸引了研究兴趣。先前的研究表明，城市形态，特别是λ_p，决定了整体阻力。Maruyama[28]和Buccolieri等人（2017）的实验结果表明，阻力在λ_p值为0.25至0.3时达到峰值，这对应于尾流干扰流动状态。补充这些整体阻力测量结果的是，截面阻力剖面揭示了树冠内空气动力力的垂直分布。Xie等人（2008）报告称，随机城市样障碍物显著改变了截面阻力剖面，与规则阵列相比有所不同。正如Zhang等人[40]所展示的，不同城市配置下的截面阻力力表现出不同的特征，屋顶附近的值较高。阻力玫瑰图作为一种工具，可用于表示城市几何形状与来自各个方向的风之间的相互作用；然而，这一领域的研究仍然有限。Buccolieri等人（2020）的实验表明，无论密度如何，当风向偏离垂直方向时，阻力都会增加，因为相应的迎风面积会增加。Zhang等人[35]的数值工作进行了阻力玫瑰图分析，强调了方向阻力与建筑布局之间的复杂关系。

在以往研究的基础上，尽管对中国城市中多样且异质的住宅类型进行系统评估的兴趣日益增加，但仍存在明显差距。这一点尤其体现在立方体阵列社区中，当风从平行变为斜向时，阻力系数C_d会急剧变化；在中国住宅区常见的板状建筑阵列中，这种变化更为明显[41]。此外，虽然以往的研究通常关注类似欧洲城市的均匀高度场景，但亚洲和北美城市地区的建筑高度差异显著，较高建筑的上部对总树冠阻力的贡献不成比例（Xie等人，2008；[35]）。最后，尽管已经探索了广泛的平面面积指数λ_p值的通用配置，但特定城市区域的λ_p值通常处于更狭窄的范围内，需要针对具体的形态进行比较，以建立现实城市形态与通用配置之间的对应关系。

除了对力的基本分析外，表征体积阻力系数（C_d）为城市中尺度气候模型[25]或城市多孔介质模型[11,23,24,35,40]中的阻力参数化提供了关键途径。相关文献[26,35]报告了C_d与形态参数（如λ_p、迎风面积密度（λ_f）、曲折度（τ）的的经验函数。然而，利用这个综合系数来重建社区尺度的平均风速是一个有意义的方法——这是一种简化方法，可以补充而不是替代详细模拟，如天气研究和预报（WRF）或CFD模型。这一概念与建筑工程中使用的压力重建方法（PRM）有明显的相似之处。PRM通过利用风向、几何形状和风压系数（C_P）之间的稳定关系来确定表面平均压力——这是EnergyPlus等工具的核心技术。受此稳定性的启发，基于阻力的速度重建方法（阻力-VRM）通过阻力（F, N）反向计算社区的空间平均风速，这一点最初由Zhang等人[40]记录。一个未探索的实际应用领域是生成城市建筑能源模型（UBEM）所需的年度每小时风速预测。这与最近的耦合工作（Huang等人，2020；[32]）相一致，表明阻力-VRM在提供城市规划者所需的空间和时间尺度上的微气候数据方面具有潜力。

基于这一背景，本研究数值分析了中国南京一个高度异质的住宅区。在16个方向上探索了社区尺度的风速和空气动力阻力特性。评估了阻力-VRM方法在重建平均风速和估算每小时风速时间序列方面的性能。研究范围包括比较两种分区方法：默认的社区分区方法（使用所有街道或主要街道作为界面）和城市网格方法（分辨率为200米和300米）。此外，还在实际、本地典型和通用城市场景中比较了多个C_d数据集。论文结构如下：第2节描述了社区形态；第3节详细介绍了风速统计和CFD（包含完全解析的建筑）及阻力-VRM方法；第4节展示了CFD结果、C_d数据集和阻力-VRM评估；第5节分析了分区和数据集配置；第6节讨论了局限性和未来工作；第7节总结了局限性和未来工作。

部分摘录

位置和土地利用

本研究调查了中国南京市中心西南部的河西新城一个170.1公顷的住宅区（见图1a）。目标区域及其周边（半径1.5公里；707公顷）呈现出异质的城市纹理。具体来说，该地点位于河西中心商务区（CBD）以东，靠近奥林匹克体育场（见图1b）。该区域北侧有教育、文化和行政区块

局部风速剖面

本研究的每小时天气数据来自南京EnergyPlus天气（epw）文件，该文件源自中国标准天气数据（CSWD）。如图3a所示，风速以22.5°间隔呈现双峰分布。主要风向来自东方，其中东-东北（ENE）和南-西南（SSE）方向的频率最高，每年分别超过640小时。最高平均风速为

CFD模拟的流动特性

本节展示了速度和阻力结果。关键图像展示了详细的流场和表面压力条件，其余图表可在补充材料中找到。讨论重点关注社区尺度的结果，并解释了分布模式。

分区方法的影响

分区显著影响城市形态和空气动力学分析。本研究评估了四种分区方案（图A13），这些方案基于两种主要方法：社区（NBHD）和城市网格（UBTL）（例如，Burian等人，2002）。NBHD方法使用街道网络定义边界，形成20个区域（所有街道）或4个区域（仅主要道路）。UBTL方法应用均匀网格。基于特定地点的文献，确定了高密度区域的最优半径（Ng等人，

局限性和未来工作

本研究指出了五个方面的局限性以及未来工作的潜在方向：

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在第4.1.2节中，使用阻力网络展示了社区阻力，说明了社区之间的空气动力相互作用。然而，分析仅限于20个样本。因此，建议进行更大范围的研究。或者，可以从一个社区开始进行参数化研究，但考虑多种异质城市尺度

结论

本研究在中国南京河西新城中心的一个异质城市住宅区，在中性大气条件下，研究了社区尺度的风速和阻力特性。研究区域包含20个社区，这些社区以中高端住宅开发为主，呈现出高度不一的异质形态（主要是18层和11层）。采用基于阻力的方法（阻力-VRM）来重建风速，然后进行比较

资助

本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号52278110和52178017）的支持。

未引用的参考文献

[16]

CRediT作者贡献声明

张明杰：撰写——原始草稿、方法论、概念化。郭欣：撰写——审稿与编辑、可视化、数据整理。李佳颖：撰写——审稿与编辑、方法论。奥利弗·卡洛：撰写——审稿与编辑、方法论。李源昌：资源提供、数据整理。张建顺：监督。高志：撰写——审稿与编辑、监督。纪国华：监督。皮埃特罗·萨利佐尼：监督。里卡多·布科列里：撰写——审稿与编辑、监督。