环境与微气候数值模拟

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近年来,随着经济的快速增长,城市建设步伐的加快,环境污染等问题也开始不断恶化,城市微气候逐渐引起人们的重视。城市区域人口密度较大,特别是在居民和交通比较密集的街道,居民、行人以及机动车驾驶员受有害气体损害的可能性大大增加。Mayer通过调查表明,交通是大城市(2000年人口超过一千万)空气污染的主要来源。统计资料说明,人口在100万以上的大城市中80%以上的CO来自于汽车污染。如何控制机动车车尾气排放造成的污染,己成为中国各大城市都亟需解决的问题。我国相应制定了限制机动车尾气排放标准,此外,结合城市街道的具体情况和气象条件,在一定的环境控制目标下,计算城市街道上路车辆数量所允许的最大值,从而限制上路机动车车辆总数,也是解决城市汽车尾气污染必不可少的途径。要实现这个目标,就必须研究街道内的流场等气象特征,进而研究污染物在街道内的分布特征。Nicholson提出的街谷概念目前得到扩展,在城市中,由于"街道峡谷效应"导致高楼周围的风环境产生变化,风向改变,风速加大,这种变化可能造成不良后果。城市街道峡谷的独特结构经常会造成局地污染,因而街谷大气环境问题越来越受到关注。目前对二维的街道峡谷研究得较多,街道峡谷大气环境研究方法主要包括:外场观测、数值模拟计算和物理模拟,而数值模拟会起到越来越重要的作用。国内外已经开发出一些研究城市道路机动车尾气传输扩散的街谷经验模式和道路交叉口污染物模式。然而,这些模式虽然在一定程度上能够描述沿街道区域的污染物扩散问题,但对于形状不规则的街道和两侧建筑物中污染物传输扩散的模拟能力较差,还需进一步完善,才能更好地发挥数值模式对指导街谷规划设计和改善大气环境的作用。本文介绍一种用于城市内部局部地区空气质量和环境状态研究的数值模式。它是由德国Mainz大学地理研究所Michael Bruce等通过研究建筑物外表面、植被和空气之间的热应力关系,将土壤传湿理论模型与其他模拟模型相耦合而开发出来的非静力学软件,用以分析城市规划中的景观设置对不同尺度区域微环境的影响。目前,ENVI‐met被认为是最好的微气候流体力学模拟软件,具有坚固的物理基础,主要应用于模拟绿化屋顶和墙体、道路材料、水体植被等不同类型的城市下垫面对微环境的影响,也可用于评估景观设计方案。不同于大型的CFD软件,Envi‐met通过几何实体或图形建立虚拟现实的模型,而不是用二维平面网格节点输入ID代码建立模型。该软件通过对街区室外环境中空气、热和水蒸气的输送以及辐射的传递进行耦合解析以及网格嵌套计算,能够很好地对城市街区风、热、湿环境等进行全方面的动态模拟和预测,并且这种动态模拟适合进行日循环式的微气候环境参数计算和室外热舒适性评价,具有很强的室外微气候环境的针对性和适用性。此外,作为该软件的一大特色,其模拟结果能够反映总辐射及散射辐射强度逐时变化对室外温度、湿度等气象参数的影响,从而在软件中实现热湿气的耦合模拟。模式可以模拟建筑物周围以及建筑物之间的流场;墙体和地表的热量和水汽交换过程;区域内的湍流过程;植被和植被参数的变换过程;生物气候的作用;微粒等污染物的散布过程和化学过程。其耦合模拟对象间的相互作用可分为大气(包括Navier‐Stokes方程、含有源汇项的热对流和扩散方程、湍流闭合方案组(E‐ε方程)、对流平流扩散方程等)、土壤、植被、构筑物表面、生物气象五类子模型,通过大量复杂的数学公式来运算出所模拟区域中的气象要素等。该模式对于中高纬度寒带城市具有很强的应用性,但经过对此软件自带数据的敏感性分析,发现修改数据库中相关参数后,对于湿热气候区的微环境模拟研究仍具有较好适用性。因此,项目基于实际统计资料和ENVI‐met模式计算,以湿热气候的中山大学南校区西区为模型,选择范围包括水体、植被、水泥路面、沥青路面、粘土路面等多种下垫面类型,通过实地考察记录相关建筑物和植被等详细数据,结合模拟区域内冬季的主导风向、平均风速、平均温度、平均湿度等气象参数,运用微尺度气象模式—ENVI‐met耦合气体污染物扩散模式,剖析该区域的微环境时空分布特征以及车道上机动车尾气污染物的传输扩散特征及各气象要素及CO污染物在模拟区域内的精细分布,定位气象敏感区域以及相对较高浓度污染区域。结果表明:(1)冬季模拟区域由于日照区随时间变化,温度分布特征随时间推移有明显变化。温度变化幅度水体最小,植被覆盖次之,硬体表面最大。湿度由东向西递减,高湿中心位于西翠园,且随时间基本没变化;(2)北风主导下,建筑物东北或西北角存在角隅大风,CO浓度相对较低。气流经过建筑物时,出现爬坡与滑坡路线,迎风面前缘出现逆时针回流,导致污染物长期滞留,为污染物高浓度区。此外,由于狭管效应园西路靠近南部路段CO会在此处累积形成高污染区,往南为空旷地带,风速开始增加,CO浓度向北递减;(3)研究结果对中山大南校区西区进一步的发展规划有重要应用价值,该数值模拟方法具有较好地应用前景。
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