绿化住区的室外气温预测模型研究

吴杰，张宇峰，麦锦博

（1．华南理工大学，亚热带建筑科学国家重点实验室，广州510640;

2．广西大学，土木建筑工程学院，南宁530004）

 [摘要]集总参数模型是在初步方案阶段指导住区规划和设计、确保住区室外热环境质量的有效工具。考虑太阳辐射散射的影响及住区热时间常数的修正，本文提出改进绿色CTTC模型。对广州4绿化住区开展夏季室外热环境测试，得到住区空气温湿度和风速的逐时变化及气象站参数。通过实测数据分析，确定湿热地区常见树种的树木太阳辐射遮挡率为0.8，发现树木对流换热率在0~0. 39之间随时间呈二次多项式关系变化。通过与实测数据对比，确认在无强烈平流换热情况下，改进绿色CTTC模型性能较改进前有显著提高，模型预测的平均值误差≤0.2℃，RMSE≤0.3℃，一致性指数≥0.98，可用于湿热地区绿化住区的室外气温预测。

 [关键词]绿化住区；室外气温；CTTC模型；太阳辐射遮挡率；对流换热率

O  引言

 我国南方湿热地区夏季炎热湿润，适合植物生长，绿化在城市住区的普及率较高。绿化，尤其树木对住区室外气温的影响十分显著。实现绿化住区室外气温的快速计算，是在初步方案阶段指导住区规划和设计、确保住区建成环境质量的有效途径。将住区视为整体、计算其平均状态的集总参数法符合上述要求，城市冠层（能量平衡）模型和绿色CTTC模型是目前较为成熟的模型。

绿色CTTC模型由Shashua-Bar和Hoffm an提出，是在CTTC模型(cluster thermal time constant，CTTC)基础上考虑树木对气温的影响发展而来。CTTC模型假定住区室外空间空气混合均匀、温度均一，忽略住区外来气流的影响(日均风速<2 m/s)，将室外气温视为集总参数，认为它是太阳辐射温升和长波辐射温降作用于背景温度的结果。其中，太阳辐射温升由太阳辐射热扰经由大地和建筑等非稳态传热过程作用于气温，长波辐射温降由净长波辐射散热作用于气温，背景温度由中尺度气象条件决定。绿色CTTC模型（以下简称原模型）认为，树木一方面遮挡了地面的部分太阳辐射，另一方面，被遮挡的辐射中又有一部分通过对流换热的方式引起空气温升，具体公式见式(1)~式(5):

式中：△t。。，为太阳辐射温升，℃；△，。为地面吸收的太阳辐射逐时变化量，Wl rr12；mc为地面的太阳辐射吸收率；hc为地面的综合换热系数，W/(m2．K)；CTTC。为原模型的住区热时间常数，h；日和W分别为街谷的高度和宽度，m；A/为无遮挡时地面接收的太阳直射辐射逐时变化量，W/m2；PSA。为建筑在地面形成的阴影率( partial shaded area，PSA)；PSAr为树木在地面形成的阴影率；f为树木对太阳直射辐射的遮挡率；C。为原模型的树木对流换热率；，为无遮挡时地面接收的太阳直射辐射照度，W/m2；L。为树木阴影中地面接收的太阳直射辐射照度，W/m2；g。，为树木的对流换热量，W/m2。

目前，已有研究人员在中高纬度的干热地区开展现场测试，验证了原模型的性能和精度，但在低纬度的湿热地区尚未有研究开展。此外，现有模型未考虑树木对太阳散射辐射的影响，这会低估树木的遮阳效果和对流换热温升，基于此，并结合张宇峰和刘登伦对CTTC模型的改进工作，本文提出改进绿色CTTC模型（以下简称改进模型），具体如式(6)~式(12)。

式中：t。为住区室外气温，℃；t为背景温度，℃；At,。为长波辐射温降，℃；Ac、Aw Ar为地面、墙面和树冠投影面积，m2；mw为地面和墙面的太阳辐射吸收系数；CTTC为改进模型的住区热时间常数，h；TCc、TCw为大地和外墙的热时间常数，h，本文分别取为8h和6 h；A/c、△，w分别为地面和墙面吸收的太阳辐射逐时变化量，W／l:ri2；PSA。小PSA。，。为建筑在地面和墙面形成的阴影率；PSAT／G、PSAT／W为树木在地面和墙面形成的阴影率；SVFc、SVFw、SVF，为地面、墙面和树木的天空角系数(sky viewfactor．SVF)；△/DH、△/dH为水平面太阳直射辐射和散射辐射的逐时变化量，W/m2；△I。。、△I。。分别为垂直面太阳直射辐射和散射辐射的逐时变化量．W/m2,C为改进模型的树木对流换热率；，T为单位表面面积树木接收的太阳辐射照度，W/m2；A，。为树冠接收太阳直射辐射的有效表面面积，m2;，。。为法向太阳直射辐射照度，W/m2；I。。为水平面太阳散射辐射照度，W/m2；其余同前。

 改进模型忽略树木热惯性的影响，取住区热时间常数为大地和外墙热时间常数的面积加权平均，同时考虑树木对太阳直射辐射和散射辐射的影响，视树木的对流换热量直接作用于住区空气引起温升。与原模型相比，改进模型在计算太阳辐射温升项和长波辐射温降项时，不仅统计地面的遮挡情况（PSAB，。、PSAT/C和SVFc），还增加了墙面遮挡情况（PSAB/W、PSAT/W和SVFw）的统计。另外，原模型和改进模型均未考虑灌木、草地等绿化的作用。本文以我国湿热地区的广州为例，通过若干绿化住区的夏季测试，获取改进模型的关键参数，检验改进模型在我国湿热地区应用的准确性和适用性。

1  实验方法

1.1  测试住区和时间

测试选取广州4个绿化住区进行，分别为番禺区的住区A和B、天河区的住区C和荔湾区的住区D。它们均为广州市典型住区，住区内种植有丰富乔木，绿化对室外热环境的影响较大，符合改进绿色CTTC模型的研究需要。与天文学四季划分的标准不同，气候学将1年分为72候，依据候均气温（连续Sd的平均气温）对四季进行划分，夏季始于首个候均气温高于22℃的日期，当候均气温低于22℃时夏季结束进入秋季。对2013年广州郊区气象站全年气温的分析可知，当年广州的夏季为4月16日~ 10月20日（22候—58候），住区测试具体时间见表1。住区测试在夏季进行，其中住区A、B、D均连续测试24 h以上，住区C因阵雨原因测试持续15h。

 住区A（图1a）呈规整行列式布局。建筑3层，高10 m，朝向南偏西5.7。，白色石灰粉刷外墙面，窗墙面积比24%。建筑前后间距12 m，左右间距6m。住区路面中间为红砖人行道，两旁铺设草地和树木。树木多为南方常见树种小叶榕，高10 m，树冠直径3m，树间距3m。住区B（图1b）也呈规整行列式布局，建筑与住区A-致，但主立面朝向为南偏西56.7。。建筑前后间距18 m，左右间距10 m。路面情况与住区A相似。

 住区C（图1c）呈行列式布局，中间有南北和东西两条主要道路。建筑高90 m，正南朝向，浅色瓷砖外墙面，窗墙面积比40%。建筑前后间距12 m。道路由混凝土车行道和红砖人行道组成，两者面积比约为2:1。道路两旁种植小叶榕，树高5m，树冠直径2.5 m。住区D（图1d）为南方常见的围合式布局。建筑高90 m，正南朝向，浅色瓷砖外墙面，窗墙面积比40%。住区路面由混凝土和草地组成，住区内种植有南方常见树种，平均高度4m，树冠直径2—2.5 m。

表2为以上住区的形态和表面物性参数。其中，墙、地面的SVF考虑了树木的影响，由AutodeskEcotect Analysis计算得到，墙、地面的太阳辐射吸收系数参考文献[10]确定。由于住区C、D的建筑较高，需选取有效墙面高度计算墙面对住区气温的影响，本文取10 m、15 m和20 m 3个高度分别进行计算。

 由表2可知，与住区C和D相比，住区A和B的建筑密度大，容积率小，乔木覆盖率高。受住区建筑和树木的综合影响，住区B的地面SVF最大，其次为住区D和C，住区A最小，住区A、C、D的墙面SVF接近，而住区B较小。由于4个住区的下垫面材料基本一致，地面太阳辐射吸收系数相接近，而住区A、B的建筑墙面材料颜色较深，且窗墙面积比较小，墙面太阳辐射吸收系数较住区C和D大。住区C和D的改进模型CTTC值较住区A和B大，这是由于住区C、D的地面面积比重较大的缘故。根据文献[2]和文献[11]计算树木对流换热率时，原模型CTTC由根据住区A和B的测试结果计算得到，在预测住区温度时，住区C和D的CTTC。则采用式(2)计算。

1.2  测试方法

测试物理量为近地气温、相对湿度、风速和树木的太阳辐射遮挡率，测试仪器性能和采样频率见表3。测试当天的逐时太阳辐射数据取自广州萝岗气象站。

测量近地参数时，如图2a所示，将风速和温湿度探头用三脚架固定在距地1.5 m处，其中温湿度探头放置于直径100 mm的不锈钢筒内，筒外包裹铝箔，筒内放置小风扇抽风，以避免测量结果受到太阳辐射和筒自身得热升温的影响。树木的太阳辐射遮挡率通过同时测量树荫下和无遮挡地面的太阳辐射照度获得。测试在晴热天气进行，根据鱼眼镜头照片选择9:00~15：00无建筑遮挡的树荫下进行测试，将探头放置于相应测点并调整探头至水平，待读数稳定后记录数据（图2b）。

住区测点的布置情况如图3所示。每个测点同时测试空气温湿度和风速。考虑住区A、B布局规整，在住区的中间位置，选择横纵道路和交叉路口布置测点。选择东西向道路作为住区C的主要测试区域，在3个道路断面共布置6个测点。住区D内布置7个测点，测点分散在住区室外空间，涵盖不同的地面铺装和建筑与树木遮挡情况。

2  住区A、B测试结果与分析

2.1  测试结果

住区A、B测试当天水平面太阳总辐射照度最大780 W／m2，其中直射辐射425 W/m2，为广州较典型的夏季晴热天气。采用气象站提供的逐时水平面太阳直散射辐射照度，先作垂直墙面分解，再根据各表面SVF、PSA和m，计算地、墙面吸收的太阳辐射强度见图4。

 住区A各表面吸收的太阳辐射强度，日间最大值以东墙最大(9:00，290 W／rri2)（以墙面的外法线方向命名，与正东方向夹角小于正负10度，则定义为东墙，若夹角大于正负10度，偏北则定义为东北墙，以下同），其次为地面( 12：00，216 W/m2)，南墙(12：00，179 Wlm2)和西墙(14：00，83 W/m2)，北墙最小( 11：00，71 W/m2)，住区A的东墙吸收太阳辐射比西墙要多，是由于早上太阳辐射比下午太阳辐射要强烈。由于建筑朝向不同，住区B的排序有所差别，地面最大( 12：00，318 W／fl12)，然后是东北墙（以墙面的外法线方向命名，即朝向东北方的墙面定义为东北墙，如此类推）(9:00，154 W／rri2)，西南墙( 13：00，136 W／ffl2)和东南墙(12：00，92 W／ITI2)，西北墙最小( 11：00，11 W/m2)。

住区A、B的测试结果见图5。取住区内所有测点空气温湿度和风速的均值代表住区微气候的总体情况，取住区附近无建筑和树木遮挡点为气温参考点，用于计算原模型对流换热系数C。。住区A气温14：00最大，29.2℃，6:00最小，23.9 aC，全天平均26.3℃。湿度的变化与温度相反，最大、最小和全天平均分别为75%、46%和60%。风速日间较夜间大，全天皆小于1 m/s，平均0.3 m/s。住区B气温13：00最大，29.2℃，7:00最小，23.5aC，全天平均26.0℃，湿度最大、最小和全天平均分别为77%、47%和62%，风速全天平均0.3 m/s。参考点气温14：00最大，30.0℃，0:00最小，23.4 aC，全天平均26.5℃。对比三者气温可知，日间由于建筑和树木遮挡，住区A、B的气温比参考点低；夜间由于住区B的SVFc大于住区A，住区B的气温比住区A低，参考点虽然没有建筑和树木遮挡，SVFc较大，但由于靠近住区外围，受来流风气温影响，夜间气温与住区B相近。

2.2树木对流换热率

测试得到住区A和B的树木太阳辐射遮挡率平均值为0.8。先根据式(6)~式(9)，计算地面和墙面引起的太阳辐射温升，代入式(5)，根据测试结果反算得到树木引起的太阳辐射温升，再根据式(10)和式(11)以及树木太阳辐射遮挡率，计算6：00。18：00温升对应的改进模型的树木对流换热率C值；根据文献[2]和文献[11]，计算原模型的9:00~ 18：00的树木对流换热率C。值，以上计算结果如图6a所示。

 改进模型计算住区A和B的树木对流换热率变化趋势相似，都是在日出较小，上午逐渐增大，中午过后减小，在16：00突然变大，在日落时降为0。经检查，下午的突变是由于郊区气象站观测到的太阳辐射照度突然减小引起。测试当天为晴热天气，在测试现场未出现阴天和乌云遮挡，太阳辐射照度应平滑变化。故将突变情况视为郊区和住区的太阳辐射情况不同所致，将其数值剔除。原模型计算住区A和B的树木对流换热率变化趋势与改进模型有所区别，全天基本均为逐渐减小的趋势。

 通过拟合，得到树木对流换热率随时间变化的结果，见图6b。改进模型的树木对流换热率C随时间呈二次多项式关系变化，日出和日落时较低，12：00最大，Cmax=0.39。上述关系说明，随着太阳辐射照度的增加，树木通过对流方式散热的比例逐渐增大，在中午时达到最大，为39 010。根据树木的热平衡关系，如忽略树木蓄热，树木吸收的太阳辐射热量主要由对流和蒸腾两种方式散出。中午树木对流换热率的增大，意味着树木蒸腾换热的减弱，这与以往的一些研究结果一致。

 原模型的树木对流换热率C。随时间呈线性减小的关系，12：00时C。=0.64。根据树木的热平衡关系，全天树木对流换热率减少，意味着树木蒸腾换热的增加，这一趋势与文献[13 - 14]有所不同。此外，值得注意的是相同时刻C<C。，根据式(2)、式(10)可知，在计算乔木遮阳作用时，原模型会低估乔木的遮阳降温作用。

3  住区C、D测试结果与分析

3.1测试结果

住区C测试为阴天，水平面无太阳直射辐射，散射辐射照度最大值为286 W/m2。住区D测试为晴热天气，水平面太阳总辐射照度最大755 W／rr12，其中直射辐射419 W/m2。采用与住区A、B相同的方法，计算地、墙面吸收的太阳辐射强度。有效高度的变化会改变墙面吸收太阳辐射强度的计算结果，但3个高度的结果相差不大，取15 m为例，结果如图7所示。

 住区C主要为太阳辐射散射，各表面吸收太阳辐射强度的变化趋势一致，最大值均发生在14：00，从大到小分别为地面( 80 W/m2)、南墙a（住区南北墙各有两部分，分别称为a，b）( 39 W/m2)、南墙b(39 W/m2)、北墙a(32 W／rri2)和北墙b( 31  W/m2)。住区D的最大值以地面最大(11:00，351 W/m2)，其次为东墙(10：00，179 W/m2)、西墙(16：00，118 W／ni2)、南墙(12：00，77 W/m2)、北墙最小(12:00，60 W/m2)。

取住区内所有测点空气温湿度和风速的均值代表住区微气候的总体情况，结果如图8所示。住区C气温在测试期间平均30.9℃．17：00最大，32.1℃，6:00最小，29.9℃。湿度变化与温度相反，最大、最小和全天平均分别为66%、73%和79%。风速在测试期间呈递减趋势，最大1. 89 m/s，最小0. 54 m/s，全天平均1.20 m/s。住区D的气温12：00最大，36.2℃，4：00最小，28.8℃，全天平均31.4℃。湿度全天最大、最小和全天平均分别为51%，69%和84%。风速在测试期间较大，在1~2.5 m/s之间变化，全天平均1.8 m/s。

3.2模型验证

采用本文提出的改进模型和原模型，分别代人测得的已知参数和2.2节得到的树木太阳辐射遮挡率和对流换热率，计算住区C、D的气温逐时变化如图9所示，实测值也一同显示。

 住区C的改进模型和原模型计算值变化趋势与实测值一致，温度最大值均出现在17：00，且不同有效墙面高度的结果差别不大；将最大值与实测值进行比较，改进模型相差0一-0.2℃，原始模型则相差-0.1~- 0.2℃；将平均值与实测值进行比较，改进模型相差-0.1~-0.2 0C，原始模型相差-0.3aC。

 住区D的改进模型和原模型计算值变化趋势与实测值一致，最大值均出现在14：00，改进模型与实测值相差-0.4~0.7℃，原始模型则相差1.2~1.5℃。两模型的计算值在15：00之前与实测值相接近，但在15：00之后出现明显差别。进一步分析差别造成的原因可知，15：00之后风速较大，主要为东风，可顺畅穿行住区，而住区东侧为绿地和低密度住区，气温较住区低，由此形成较为强烈的平流换热，使得住区的气温在15：00之后与东部边界快速趋于一致。改进绿色CTTC模型目前尚未考虑平流换热的影响，因此出现以上偏差。

采用住区C的测试数据和住区D 15：00前的测试数据验证本文提出的改进绿色CTTC模型，结果如表4所示。

 对住区C而言，改进模型在3种有效墙面高度下的预测性能接近，均优于原模型，其平均值误差≤0.2℃，均方根误差( root-mean-square error，RMSE)≤0.3℃以内，一致性指数≥0. 98；对住区D而言，模型在20 m有效墙面高度下的预测性能最好，改进模型明显优于原模型，其平均值误差为0,1℃，RMSE为0.3℃，一致性指数为0.99。

 综合两住区的结果可知，在无强烈平流换热情况下，改进绿色CTTC模型可有效预测湿热地区绿化住区的室外气温变化，实测验证显示，模型预测的平均值误差≤0.2℃，RMSE≤0.3℃，一致性指数≥0. 98，改进模型的预测性能优于原模型。

4  结论

 本文针对改进绿色CTTC模型开展若干广州绿化住区的夏季测试研究，得到的主要结论为：

 1)获得了模型的关键参数，即树木太阳辐射遮挡率和对流换热率。对湿热地区常见树种而言，树木太阳辐射遮挡率为0.8，树木对流换热率在0～0. 39之间随时间呈二次多项式关系变化。

 2)在无强烈平流换热情况下，改进绿色CTTC模型性能较改进前有显著提高，模型预测的平均值误差≤0.2℃．RMSE≤0.3℃，一致性指数≥0.98，模型可用于湿热地区绿化住区的室外气温预测。

 本文提出的模型，在可忽略平流换热影响的情况下（如周边为相似住区或室外风速较低），可用于我国湿热地区绿化住区的室外气温预测。模型计算仅需要少量规划设计和气象参数信息，便可快速预测不同方案形成的室外气温，在方案初期阶段能够为室外热环境设计提供有效指导。另外，本文提出的模型和思路，可为我国其他地区绿化住区的研究提供参考。

 包括本文提出的模型在内，现有国内外集总参数模型均不考虑平流换热的影响，这对开发强度不均的城区和周边紧邻大片水体或绿地的住区会带来较大误差，今后需在平流换热方面展开工作，以拓展模型的适用范围。另外，本文的关键参数和模型验证在广州开展，尚需在我国湿热地区其他城市开展验证工作。