利用高分辨率粗糙度参数映射法检测大城市通风路径外文翻译资料

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毕业论文

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利用高分辨率粗糙度参数映射法检测大城市通风路径

T Gaacute;l，J Unger

摘要：

在这个研究中,以城市粗糙度测绘方法为例(主要写匈牙利塞格德),通过这种粗糙度测绘程序,可以找到城市的潜在通风路径｡ 我们对粗糙度参数的计算基于3D建筑数据库; 然而,使用地面多边形的这种新方法提供了比其他近期研究更详细的结果｡ 检测到的通风路径可以在城市热岛循环发展中发挥重要作用,使城市中部地区空气污染减少｡ 根据我们的结果,我们可以看出,城市政府应考虑到城市气候的人类舒适度,保持通风路径的优势,为城市规划提供重要的投入｡

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关键词:3D建筑数据库; 正面面积 粗糙度长度 位移高度; 孔隙率 城市粗糙度图

1.介绍

在城市地区,与原始自然表面相比,表面几何形状和特征已经改变｡ 在城市环境中,水和能源平衡被改变,这通常导致城市温度与周围环境(城市热岛,城市热岛效应)相比更高｡ 城市热岛效应有明显的昼夜变化:夜间出现最大的城乡对比,白天温差较小｡ 城市是最粗糙的表面; 城市表面对气流的增强拖曳效应是其最重要的特征之一｡ 由于表面粗糙度大,城市平均风速低于周边农村[1]｡区域风倾向于阻碍城市热岛效应的形成并改变其空间结构[2]｡

本研究的总体目的是使用匈牙利赛格德的形态测量方法(见第2节)和3D建筑数据库,在大型研究区域展示城市粗糙度绘图方法｡ 具体目标是:(1)描述不规则建筑群中粗糙度参数计算方法的应用,(2)介绍UCL中孔隙度的计算,(3)在研究区域使用计算出的城市粗糙度参数｡

2.粗糙度参数的测量方法

在给定位置的粗糙度是基于在其他地方类似地形中粗糙度值的早期测量[8]｡ 达文波特方法就是使用八个粗糙度来类别,它使用眼睛作为照片或土地利用图的积分器[8,24]｡ 这种方法的优点是误差不会超过单个粗糙度的宽度[8]; 然而,建成区只有两个粗糙级[25],因此适应城市环境困难｡

有几种基于表面形态数据的形态测定方法｡简单的仅使用城市中粗糙度元素的平均高度和密度｡更复杂的方法包括前额面积比的计算,其结合了粗糙元素的平均高度,宽度和密度[13]｡这些方法为粗糙度参数提供了更准确的近似结果(例如[9,21])｡彼得[22]发现,莱陶[9]和库尼汉[10]方法只有在适度不均匀的情况下才可以接受,｡

2.1不规则建筑群的粗糙度和零位移高度

对于这些方程的应用,我们需要一些输入参数｡ 作为一个城市,主要不包括建筑物和房屋的正规阵列, 图2显示了不规则建筑群的这些参数｡ 这些输入参数的计算依据是构建块; 因此,彼此接触的建筑物被合并成块(图2a)｡

我们将研究区域划分为多边形形状区域,这是格里蒙德和奥克使用的方法的某种延伸[13]。每个多边形由靠近中央构建块的点组合而不是其他块组成｡ 我们将总表面积(AT)定义为多边形的面积(图2a)｡ 计划区域(AP)是建筑物占地面积(AP1,AP2,AP3,y,APn)的总和,所以称为多边形的平面积比为lP = 计划区域/ 总表面积｡布里安等人使用了类似的方法 [14],但他们将lP值称为100 m *100 的均匀网格和基于街道网络边界的土地利用类型的非均匀网格｡ 在第一个网格的情况下,几个建筑物越过网格单元边界; 在第二种情况下,多边形区域包含多个建筑物｡ 在这个方法中,多边形较小,仅包含连接(接触)建筑物｡

2.2城市冠层的孔隙度

解释城市孔隙度的一种方法是量化冠层中露天容积的比例｡ 因此,这是衡量空气流通面积如何渗透的量度,可以定义为与同一区域相比,露天的体积与体积的比率｡ 换句话说,它给出了空气层在一定区域的可渗透和不可穿透部分的关系的印象｡ 根据这个定义,这个参数取决于UCL的高度,它与方向无关｡ 由布里安等人定义的面积密度(aP(z)) [14]也可以应用于此目的建筑规划,因为它提供了建筑物占用多少空气量的信息｡

城市孔隙度计算有两种方法:第一种方法不太准确,但对于城市地区来说可以轻松评估,而第二种方法要准确得多,但计算却很耗时｡

3.塞格德市区的粗糙度绘图

3.1研究区和3D建筑数据库

塞格德位于东南亚的匈牙利,在匈牙利大平原南部海拔79米(图3)｡根据特里瓦撒的分类,塞格德属于气候类型D.1(温带季节较暖的大陆性气候),类似于该国[ 28 ]的主要部分｡而塞格德行政区域281平方公里,城市化面积仅约30平方公里｡该镇的大道—林荫大楼的建筑是沿蒂萨河的轴线建成的｡居民人数约为16万人｡

在早期的城市气候调查中,用于识别城市热岛效应的温度测量,我们在塞格德的25.75平方公尺的区域内采集(图3)｡ 我们的研究部分基于较早的结果,因此我们使用了相同的研究领域(例如[29-31])｡

3.2计算粗糙度

图4总结了研究区域内粗糙度映射的主要步骤｡ 首先,我们将数据库中的建筑物汇总到构建块｡ 这导致了11000多个街区,而且每个街区都有互锁建筑物｡ 基于这些构建块,通过使用ArcView 3.2软件空间分析器模块的分配功能可以确定2.1节中描述的批次区域｡ 对于这些多边形(单位)进行所有粗糙度参数计算(图5)｡

一些粗糙度参数的值取决于风向,因为应用方向依赖的正面积比(AF)作为输入｡ 因此,这些参数的计算方法也取决于方向｡ 通常,对于计算这些粗糙度对数,并且获得的结果被平均得到最终值[2]｡ 由于我们的主要目标是有利于热岛循环的通风路径的映射,我们在每个计算区域内径向估计了这些粗糙度参数(图3)｡ 为了简单起见,选择宽度为451的八个区域,计算方法与布里安等人相似｡ [14],但是区域的数量可以根据所选择的区域宽度(例如12-301,16-22.51,24-151等)而更大。

（图三） （图四）

4.计算参数的空间分布和潜在的通风路径

作为我们计算的结果,我们得到了区域多边形的粗糙度参数值｡ 基于这个数据库,我们可以分析这些参数的空间分布,以追踪潜在的通风路径｡

分析基于显示这些粗糙度参数的空间分布的图｡ 为了考虑马扎克斯和玛伊尔提出的其他6个属性,我们在多边形中划分研究区域的方法是不合适的｡ 基于z0值, 图6a显示了在调查区域中在一个方向上具有足够长长度的假设通气路径｡ 根据zd值(图6b),假设的通气路径具有接受可忽略的零平面位移值｡（图五）

5结论

我们计算了研究区域中最重要的粗糙度参数｡该计算基于3D建筑数据库,它比本专题其他近期研究更为详细和更为广泛(例如[2,14,26])｡ 这种基于批次多边形的计算是一种新的方法,根据我们的知识,文献中没有类似的例子｡

调查计算参数的空间分布,我们可以找到潜在的通风路径｡ 这些通风道路可以在城市热岛循环发展中发挥重要作用,从而在城市内部减少空气污染.

根据我们的结论,我们可以列出城市政府应该考虑贝尔郎和库特勒[5]的建议,以保持通风路径对城市气候人类舒适度方面的优势｡

（图六）

（图七） （图八）

（图九）

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