绿建讲堂第三十六期 城镇规划中气候信息的应用.docx

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绿建讲堂第三十六期城镇规划中气候信息的应用

【绿建之窗大讲堂】第三十六期

【主讲人】程鹏飞 

【简介】北京市气象局、城市气候环境评估中心副主任

【讲座导读】本期【绿建之窗大讲堂】由北京市气象局、城市气候环境评估中心副主任程鹏飞从城镇建设与风环境、气候信息如何融入城市可持续发展规划、中国城镇规划中气候应用的思考及展望等方面分享城镇规划中气候信息的应用。

【讲座实录】

一、城镇建设与风环境

 城镇化问题：

改革开放后，我国的城镇化特点是起点低、发展快，从1978年到2013年城镇常驻人口从1.7亿增加到7.3亿，城市的数量从193个增加到658个；同时出现了京津冀、长三角、珠三角这样的大规模城市群。

随着城镇化的人口增加，城市规模的扩大，城市地区土地利用结构和下垫面特性发生改变，植被被建筑和硬化的道路替代，同时人们的生产和生活也改变了城市大气热力和动力的状况，像工业排放、机动车辆排放，对城市的气温、湿度、风和降水都产生了一定影响，随之出现由城市下垫面的改变而造成的城市热岛、城市干岛、城市浑浊岛等城市病问题。

 城市规划作为指导城市发展的一个重要依据，和城市气象环境相互影响，城市规划设计需要建立在城市气候环境基础之上，因为城市建设对城市气候环境会产生影响，这会改变城市的小气候，而城市设计建设是在自然环境和社会经济综合平衡发展的设计结果，所以城市规划离不开气象部门参与。

二、国内外气候信息如何融入城市可持续发展规划

图1

 图1是城市规划决策过程中期后因素的输入和运作过程。

从国际上来说，1975年世界气象组织召开涉及城市、区域土地固话领域的应用气象学研讨会，鼓励和支持气象局和城市规划局的结合。

1977年德国斯图加特有气象学家提出号召“气象学家应参与规划程序”，出版论文集《城市气候——为城市规划提供的研究成果与观点》。

 德国斯图加特在城市规划城市气象的运用是走在最前沿的，各方面技术都都较为成熟，目前很多国家都在学习其经验，而斯图加特也是最早做出城市气候环境图的城市，其气候环境图可辅助城市规划、可持续发展和生态建设。

图2

 图2是斯图加特市近50年气候方面的数据和指标，在这个过程中，其城市化虽一直都在增加，但硫化物、氮氧化物等污染物却一直都在下降，且城市的年平均气温未变，风速、湿度、气温也基本没有变化。

而中国的很多城市在城市化的发展中，年平均气温是增加的，湿度、风速却一直在下降。

 在中国，气象部门早期给规划部门提供的是基于有限气象站的风玫瑰图、污染系数图等，其主要是用于工业布局。

上世纪九十年代后，发展为基于基本气象站点观测资料的考虑风、温、湿、压要素的气候适宜性分析；直到2000年，统计分析和数值模拟技术相结合，出现了对不同规划方案的期后适宜性分析和方案模拟评估，比如对不同的规划方案进行数值模拟，分析哪种方案对气候环境的影响最小。

2010年后，更精细的气象数值模式及遥感反演、GIS应用下的城市环境气候图技术的应用，使监测热导和风环境成为可能，因其需要需要遥感的支撑，特别是高分辨率的遥感设计运用，同时气象数值模式越来越多，很多模式的分辨率都已达到百米以下，比如CFD模拟的运用。

三、案例分析

案例一

图3

 图3是北京怀柔的雁栖湖试点，是北京市科委有关生态绩效环境评估的科题。

目前全国许多城市都在尝试做生态城，雁栖湖目的是建成生态城镇，针对这种趋势需要分析该项目效果是改变环境抑或是破坏环境，要有整套的标准进行衡量、评估。

雁栖湖项目分为四个模块：

水环境的评估、土地利用及使用的评估、生物多样性的评估、大气环境评估。

 北京城市气候环境评估中心主要从城市通风环境、热环境及大气环境三方面着手，对试点区域开展生态区建设前后的局地气象与大气质量绩效评估，并尝试编制雁栖湖试点区的大气污染排放清单、评估其建设前后新能源利用和节能减排效果，而减排和新能源利用绩效评估是由绿建专家做。

图4 

 图4是环境评估中心遵循的技术路线。

首先是区域资料的收集和处理；其次是进行背景风下的通风计算、热环境反演和计算、污染监测、反演和计算等相关分析；最后对建设前后的通风、热环境和污染情况进行综合评估；综上分析给城市规划提供建议。

环境评估中心遵循的技术路线细分如下：

1.通风评估，优化通风廊道，沟通冷源与热岛区，促进交换。

地表参数的提取，包括诸如农田、水体、绿地、未利用地等开放空间，道路交通、低矮建筑群、绿化带、广场等风廊道，建筑高度、建筑密度等建筑物信息，居住区、办公区、商业区等其他信息；风环境分析，包括自动气象观测站的建立，收集周边所有气象站的观测数据分析，针对分析数据进行模拟，固话盛行风、山谷风、冷空气产生区、滞留区背景风场，建立通风环境气候分析图和气候规划建议图。

 1.1基于遥感的地表通风参数提取及通风潜力计算：

通风潜力主要取决于该地区的地表粗糙度，而粗糙度则对该地区的空气流畅及气流交换造成影响。

通风潜力的评估主要是根据建筑物的地面覆盖率、自然植被及接近周边敞开区域的成都而定。

包括敞开区域程度的确定—天空开阔度、地表粗糙的确定—粗糙度。

 1.2雁栖湖生态城背景风环境分析：

基于气象站观测资料的背景风环境统计分析、典型天气条件下的生态城北京风环境数值模拟分析。

 气象的这种数值模拟主要是来源于数值天气预报，与其他模拟最大的区别在于真实的天气过程的模拟，这个数据不仅仅需要地面的气象站的监测数据，还需要不同高度的气象数据。

 雁栖湖生态城背景风环境数值模拟利用的是WRF模式，通过WRF进行多重嵌套，当时用四嵌套的方式进行分析的，分辨率是很足的，是一公里空间的分辨率风场，主要是研究当地的风场情况，分析当地的背景风环境特征。

图5

 图5是气象数值模式WRF数值模拟：

将北京地区2012年城市土地利用信息数字化、格点化为相应格式输入WRF模式，采用44重区域嵌套，最内层区域基本覆盖整个北京地区，进行1km分辨率的风场数值模拟。

 选取对雁栖湖生态城所在的怀柔地区具有代表性的典型天气个例，可以更有针对性的分析生态城大的背景风环境。

结合风速大小和空气质量状况，主要考虑典型月份中三种不同的天气个例：

（1）平均风速较小且出现雾霾天气现象的；（小风污染情况）

（2）平均风速较大且未观测到雾霾现象的；（大风扩散条件较好）

 （3）风速和月平均风速接近且未出现雾霾天气的。

（一般天气情况）

 个例选取原则：

以雁栖湖生态城所在的怀柔区国家一般气象站观测的风速和天气现象资料为主，结合周边密云、顺义站相应时段观测资料，确定2013年1月和7月中的三种典型天气个例。

 生态城背景风环境研究结论：

（1）该地区主要盛行西北偏北风，存在明显的山、谷风，各季节一天当中山、谷风的持续时间受日照时间不同而不同，冬季山风持续时间最长，谷风则在夏季持续时间最长。

（2）冬季扩散条件较好时，怀柔东南部地区以北风为主，小风污染天气则出现南风，一般天气为偏北风。

夏季扩散条件较好时东南部以南风为主，小风污染天气时也是南风但风速较小，一般天气则出现山谷风效应。

 （3）生态城处于平原与山区交汇地区，复杂的地形使得生态城周边近地面风速分布不均匀，生态城东南部平原地区风速较西北部山区小。

2.热环境评估，制定热环境分区策略，针对性的环节或预防。

 2.1热环境地表参数提取和计算：

城镇生态冷源（绿地、水体、湿地、农田、林地），地形和城镇遮蔽度或者开阔度，城市不透水盖度。

 2.2城市热岛现状监测与预测分析：

城市热岛现状、热环境分区。

不同地表类型与城市热岛强度的关系。

根据规划的地表类型，预测规划后城市热岛强度空间分布。

 2.3建立热环境气候分析图和气候规划建议图：

根据城市生态冷源、城市热到预测图、通风环境评估图，利用GIS空间信息技术，综合形成热环境气候分析图，并在基础上转移为城市气候规划建议图。

3.大气环境评估，污染源排放清单编制、污染敏感区识别。

 3.1大气成分观测站的建立：

分析雁栖湖地区现有大气成分观测站的分布和代表性，对缺乏观测的典型地区建立大气成分观测站。

 3.2观测资料分析：

利用在雁栖湖地区建立的大气成分观测资料，分析空气中颗粒物，重点是PM2.5、负离子浓度和特定毒性物质的浓度和成分的变化。

 3.3基于观测的污染源排放清单编制：

通过安光所定点和移动观测，完成雁栖湖地区内主要污染物的污染源排放清单编制。

图6

 图6就是DOAS车进行移动监测的结果。

车所到之处二氧化硫等污染排放都能监测，如果没有环保局的监测点，这种移动监测检测效果和实际效果相比，准确率只有70%。

4.减排和新能源利用绩效评估。

图7

 图7是减排和新能源利用指标体系。

（1）单位面积采暖能耗降低率=1-设计建筑单位面积采暖能耗/参照建筑单位面积采暖能耗。

采用TRNSYS软件计算设计建筑采暖能耗，采用《公共建筑节能设计标准》（GB50189）对所在地区围护结构热工参数、空调参数等方面的要求计算参照建筑采暖能耗。

（2）单位面积空调能耗降低=1-设计建筑单位面积空调能耗/参照建筑单位面积空调能耗。

采用TRNSYS软件计算设计建筑空调能耗，采用《公共建筑节能设计标准》（GB50189）对所在地区围护结构热工参数、空调参数等方面的要求计算参照建筑空调能耗。

 （3）单位面积照明能耗降低率=1-设计建筑单位面积照明能耗/参照建筑单位面积照明能耗。

采用照明功率设计参数计算设计建筑照明能耗，采用《建筑照明设计标准》（GB50034）对所在地区照明功率参数等方面的要求计算参照建筑照明能耗。

 （4）新能源利用率=新能源发电量/（采暖能耗+空调能耗+照明能耗）。

 综上给予雁栖湖构建城市通风廊道的建议：

考虑利用河道、主要路道、绿道等作为城市通风廊道，将建成西北部开放空间（冷源）生成的新鲜空气及偏西北向的背景风，引入生态城东南部建设区域，为了构建互相连通的通风廊道，避免断头和节点的阻隔，需要合理增加通风廊道的设计，保留廊道用地，不得侵占。

案例二

图8

 图8是新疆伊犁的一个案例，伊犁和北京的环境有点相似，是三面环山、西部开敞的独特的生态格局。

伊犁是一个河谷地区，所以地形是封闭的，大气环境风险是很大的，容易发生污染的聚集，通风不是很好。

整体来看河谷形成了一个东西风的通道，东边各线是主导风，成为西边线的上风向，各地的静风频率较高，最低的昭苏静风频率在15%以上，而且最高的巩留能达到45%以上，其余各县基本在20%以上。

这个地区的逆温现象普遍，局地大气环境敏感，逆温层能阻碍空气的垂直运动，大量烟尘、水汽聚集在逆温层下面，使能见度变坏，造成大气污染，而且逆温的高度冬季高于夏季，总体都在200米左右。

图9

 图9是风环境的模拟图，模拟的是冬季一月份的情况，图中填色表示风速，箭头矢量表示风的方向和大小，白色的为伊犁河谷的行政边界示意，土黄色点位现状污染源位置，菱形红色为规划污染源位置。

这个模拟是利用中尺度气象模式进行长期的模拟计算，分为春季四月、夏季七月、秋季十月、冬天一月；不同高度10米、30米、50米、70米、100米、150米、200米、300米一直到2500米的1000米分辨率的风速。

 当时经过分析后评估中心提出的一个红线控制、以容定产的战略。

 1.红线控制——确立生态红线，设定控制底线。

基础环境分析：

大气静风区、水环境和水生态敏感区、生态脆弱区，自然保护区；生态红线划定：

空间上划定空气环境红线、水环境红线、生态敏感性红线、建议适宜性红线，综合上述红线最终确定生态红线。

 2.以容定产——确定环境容量，分析承载底线，合理分配资源。

熔炼测算：

大气、水环境容量；水资源容量、适宜建设区容量、畜牧承载力；以容定产：

姜容量和红线与意向产业挂钩，确定产业总量核定体系。

 3.战略意义——优化生态空间格局，维护环境质量健康。

图10

 图10是根据大气环境评估做出的伊犁气环境红线方案图。

当时设立的大气环境管控区划：

大气环境红线区，为扩散能力综合最弱的地区，不能增加煤化工、石油化工等污染负荷高的行业，分区引导时反战农业产业基地，特色农产品加工；大气环境黄线区，集中在大气环境红线外围，为扩散能力次弱的地区，分区引导时，发展旅游业、农业产业基地；其次是大气环境蓝线区，适合发展现代旅游、制造、畜牧业；最后是大气环境绿线区，适合发展畜牧和旅游。

四、思考及展望

图11

 如图11所示，目前气象数值模拟技术上是比较成熟的，从最早1-3千米的大城市尺度，到100米的小城镇尺度、小区尺度，甚至是单体尺度，计算流体力学、气象模式都较为成熟。

图12

 如图12，气候信息的应用不仅仅限于城市规划，还应用于气候资源利用这块儿，比如风电场的选择、太阳能电站的选址等方面，甚至在风电和太阳能进行发电预报方面也是以气象数值模拟系统作为基础的；还有一些比较大的工程，比如跨海大桥、超高建筑等，就需要进行论证，就需要气候方面的支撑。

 城市规划和气候应用的总结：

城市开发项目，我们最开始做的是局地气候环境的分析，分析他的通风及通风潜力的空间布局、大气污染扩散的条件，城市热岛的强度，并找出他的生态冷源；建立一套筛选机制，通过气候分区控制导则，控制所开发项目位于通风廊道上、通风潜力较大的区域，位于污染扩散较差的地区；然后在进行一个气候可行性论证评估，通过评估去判断此项目能不能在此建设。

目前整套系统做的比较完善的是香港。

  Q：

基于GIS的城市规划已经开展很久，为何往往还是流于形式。

  A：

一些气象数值模拟软件在更换下垫面的时候通常都是需要GIS数据，若数据完整，建筑物的高度、密度这些数据提取就较为方便，当地规划部门缺乏这些数据，可能还用的cid，甚至这个数据都不完整，不能确定当地的建筑物的高度、密度数据。

  Q:

评估雁栖湖项目的时候，风和热是独立还是一起的?

  A：

做气象数值模拟的时候，风和热是在一起的，也就是分析过程是一体的，在次计算时只需针对风和热提取模拟结果就可以。

  Q:

中规院的都是在用GIS？

  A:

是的，但做较小的项目时，当地的部门gis是很缺乏的，只能拿cid数据，进行人工读取数据，读取建筑物高度等等，工作量很大。

  Q：

气象数值模式是多重网格？

  A：

不是多重网格，是多重嵌套，好几种气象数值模式进行嵌套，分辨率从大到小，大的分辨率模式为小的分辨率模式做初试场的计算和模拟工作。

  Q：

气象数值模拟日本研究比我们早，技术是不是也比我们成熟？

  A：

是的，就气象数值模拟而言，哪个国家的气象预报做的好，相应的技术肯定也就好。