Multi-scenario Dynamic Simulation and Optimization of Urban Ventilation Environment: A Case Study of Taiyuan Metropolitan Area

  • Junda HUANG ,
  • Yuncai WANG , *
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  • College of Architecture and Urban Planning (CAUP), Tongji University

HUANG Junda, Ph.D., Junda is a postdoctoral researcher in the Postdoctoral Research Station on Urban and Rural Planning, College of Architecture and Urban Planning (CAUP), Tongji University. His research focuses on landscape ecological planning, and landscape planning and design

WANG Yuncai, Ph.D., is a tenured professor and doctoral supervisor in the College of Architecture and Urban Planning (CAUP), Tongji University, and an editorial board member of this journal. His research focuses on pattern language and teaching, research and engineering practice of landscape ecology planning and design

Received date: 2024-09-13

  Revised date: 2025-03-07

  Online published: 2025-12-10

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Copyright © 2025 Landscape Architecture. All rights reserved.

Abstract

[Objective] In recent decades, China’s rapid urbanization has led to large amounts of energy consumption and carbon dioxide emissions, triggering significant urban heat island effects and air pollution, which seriously threaten the physical and mental health of residents. How to improve the urban human settlement environment has become the focus of urban planning. Urban ventilation, as an important way to deliver fresh and cold air to built-up areas, can effectively improve the comfort level. Although many international scholars have researched the optimization of urban ventilation, the existing research in China mainly focuses on the measurement of the current urban ventilation environment, while neglecting the long-term dynamic changes of the urban ventilation environment in response to different planning objectives in the process of urban development. [Methods] This research proposes a research framework generally applicable to the simulation of future changes in ventilation environment within city – region systems for the first time. Firstly, this research defines five indicators (surface temperature gradient, roughness length, forest canopy density, elevation variation coefficient, and slope) to evaluate the ventilation environment from three dimensions: surface pressure gradient, surface roughness, and surface undulation. Secondly, based on previous research and considering the natural environment and socio-economic development of the research area, DEM, slope, distance to primary roads, distance to secondary roads, distance to tertiary roads, population density, GDP, and building density are selected as driving factors in this research to investigate the transformation pattern of land use types. The data on driving factors and land use types in the research area in 2000 and 2010 are imported into the PLUS model. Three scenarios of natural development, farmland protection and ecological priority are set to simulate the land use types. Then, a prediction model is constructed based on the random forest algorithm. The land use types and ventilation environment of multiple scenarios in 2010 and 2020 are input into the validated prediction model to simulate changes in the future ventilation environment. Finally, depending on the historical trends in ventilation potential and differences across multiple scenarios within the research area, specific applications of the simulation results are proposed for spatial planning and management of metropolitan areas. [Results] Influenced by urban development from 2000 to 2020, the ventilation environment of the Taiyuan metropolitan area varied with time, space, and planning objectives, with a decreasing trend and an increasing trend shown in local areas. Patches of better ventilation environments occurred at the Jinyang Lake, the Fen River, and the Fen River Park. Several potential ventilation corridors were formed on the east and west sides of the built-up area. Under the scenarios of natural development, farmland protection, and ecological priority, the ventilation environment of the research area shows a trend of gradual improvement from 2030 to 2050. Specifically, from 2030 to 2050, the grade of the ventilation environment is gradually improved; from 2040 to 2050, the area of the ventilation environment graded as extremely good or good is significantly increased. Meanwhile, the ventilation environments in different regions show differences in spatial distribution. Under the natural development scenario, there is a significant increase in the area of ventilation environments graded as extremely good or good in 2030. From 2030 to 2040, the area of poorly rated ventilation environments increases between the central urban area and the eastern and western mountainous areas. From 2040 to 2050, the ventilation environment in the above areas gradually improves, and a significant wind corridor with high ventilation potential appears between the eastern mountainous area and the central urban area. The continuous protection of basic farmland effectively limits the encroachment of construction land on farmland. By the end of 2050, a large amount of basic farmland is retained in the north and south plains. From 2030 to 2050, the villages and towns located in the southern plains transform from early isolated islands to a grid-like structure, and the ventilation environment level of the surrounding roads, rivers and other linear spaces gradually increases. Under the ecological priority scenario, water bodies, forests and sparse grasslands are preserved to the maximum extent possible. The area of ventilation environments graded as extremely good increases significantly from 2030 to 2050. These areas are mainly distributed around large water bodies such as the Fen River and the Jinyang Lake. [Conclusion] In this research, a dynamic simulation model of the urban ventilation environment is constructed and the spatial distribution of the ventilation environment under different scenarios is mapped. To cope with a series of urban problems caused by urban sprawl and densification, the trends of the ventilation environment in the Taiyuan metropolitan area are predicted and identified, based on which a series of targeted optimization strategies are proposed. However, this research still has limitations. Since this research uses historical data spanning a period of 10 years, various factors, such as climate change and human activities, may have interfered with the simulation results during this period. Therefore, to improve the simulation accuracy, future research may incorporate more environmental factors into the modeling process to explore the objective laws of the ventilation environment in the process of long time-series changes, which may provide guidance for the construction of local climate adaptive cities.

Cite this article

Junda HUANG , Yuncai WANG . Multi-scenario Dynamic Simulation and Optimization of Urban Ventilation Environment: A Case Study of Taiyuan Metropolitan Area[J]. Landscape Architecture, 2025 , 32(5) : 71 -77 . DOI: 10.3724/j.fjyl.202409130538

近30年来,中国快速城市化导致了大量能源消耗和二氧化碳排放,引发了显著的城市热岛效应与空气污染,威胁居民的身心健康[1]。通风是向城市建成区输送新鲜冷空气的重要途径,能有效改善风热环境[2]。然而,城市致密化与建成区扩张使通风问题凸显,尤其是快速发展的城市表现出中低层建筑的密集增长,削弱自然通风,阻碍空气污染与积热消散过程。
现阶段,许多研究对优化城市通风进行了广泛探索,可分为以区域、城市为对象的中大尺度和以社区、单体建筑为主的小微尺度。中大尺度研究利用遥感技术、地理信息系统和天气研究与预报模型(weather research & forecasting model, WRF)[3]模拟城市风环境,研究内容主要包括识别城市通风的影响因素、通风对城市热岛、空气污染的作用机制,以及风廊规划等。大量实证案例论证了城市形态对通风环境的干预效果显著[4]。相比之下,小微尺度的研究侧重于分析地表空间的异质性,多通过计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)模型与实地检测来探究城市空间形态与布局模式对近地风场的影响[5]。这些小微尺度的研究一方面强调地表粗糙度与局地气候的交互作用,区分具有不同风阻的空间模式;另一方面关注可控的空间形态指标,以优化城市通风潜力[6]
已有研究在多尺度、多维度对城市通风开展了静态的现状模拟与量化分析,城市空间的类型、面积等二维特征,以及建筑拥挤度、植被冠层、地形等三维特征对局地风场有显著影响[7]。鲜有研究关注未来通风环境的改变,忽略了发展过程中城市空间的动态变化。然而单纯分析现状已不再匹配可持续发展的需求,面向未来发展的模拟研究是改善城市通风环境的必然诉求。
基于高精度的历史空间数据模拟未来城市动态变化,测度城市通风情况并据此提出优化方案成为现阶段研究的趋势之一。相比于发达城市,处于快速发展阶段的城市空间未完全固化,郊区大面积的绿色基础设施在制造新鲜冷空气的同时为城市扩张提供了缓冲空间[8]。因此,以处于快速发展阶段的城市为研究对象,依据不同城市规划目标对通风环境进行动态模拟,能够系统性地反映通风环境的变化趋势,以此指导“凉爽城市”建设过程中对用地类型的管控。本研究以太原都市区为例,依据三维特征构建城市通风环境评价指标体系,结合不同规划目标,利用随机森林模型模拟城市通风,揭示其变化趋势并确定关键优化区域,提出城市通风环境优化策略与方案,为韧性城市建设提供指导。

1 研究区域与数据

1.1 研究区域概况

中国山西太原都市区位于太原盆地,东西北三面环山,西侧为吕梁山余脉(西山),东侧为太行山余脉(东山)。太原都市区总面积6 735.48 km2,主要包含小店区、迎泽区、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、晋源区6个市辖区,以及太古市、清徐县、阳曲县、古交市、晋中市部分区域(图1),至2020年底常住人口为530万人。太原都市区4—10月受太平洋副热带高压的影响,以东南风为主导。1990—2010年,太原都市区平均地表温度每10年增加2.15 ℃,2010—2019年风速逐年降低[9]
图1 研究区域

Fig. 1 Research area

1.2 数据来源与预处理

本研究使用数据分为用地类型、环境、社会经济数据三大类。1)用地类型数据依据GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地,数据时间为2000、2010和2020年,数据来源于1990—2021年全国土地利用数据[10],精度30 m。2)环境数据包括Landsat系列影像、数字高程模型(digital elevation model, DEM)。其中,Landsat系列影像来自美国地质勘探局官网(glovis.usgs.gov),数据时间为2002年9月1日、2010年9月23日和2020年9月18日。由于2000年与2001年的Landsat系列影像存在云层遮挡,且2000年与2002年建设用地分布、形态近似,故使用2002年数据替代2000年数据,结合上述Landsat系列影像,通过单通道法反演地表温度。DEM数据来源于地理空间数据云平台。3)社会经济数据包括建筑高度与形态、道路、人口密度和国内生产总值(gross domestic product, GDP)。其中2000年与2010年的建筑高度与形态数据来自He等[11]生成的30 m三维城市扩张数据集,2020年建筑高度与形态数据及2000、2010和2020年的GDP数据来源于太原市人民政府官网。道路、人口密度数据分别从OpenStreetMap和WorldPop网站获取。使用ArcGIS软件对上述数据进行预处理,将数据分辨率统一为30 m、格式统一为栅格、投影坐标系统一为WGS 1984 UTM Zone 49N。

2 研究方法

不同规划目标下的城市通风环境优化涉及多目标与多时序的耦合。现阶段解决城市通风环境优化问题往往基于现状分析识别通风环境的特征差异。然而,这些方法很难评价城市通风环境在动态发展模式下的优劣与空间分布特点。本研究基于随机森林模型构建一条以不同规划目标为导向的城市通风环境动态模拟路径。首先,筛选影响城市通风环境的关键因素并建立评价指标体系。其次,基于规划目标,运用斑块生成土地利用变化模拟(patch-generating land use simulation, PLUS)模型模拟自然发展、耕地保护和生态优先3种用地情景下的用地类型,作为通风环境模拟模型的输入参数;利用R-studio软件的caret包构建随机森林模型,输入2010、2020年的通风环境数据与3种用地情景下的用地类型来模拟2030、2040与2050年3种用地情景下的通风环境。最后,将2030、2040与2050年的通风环境模拟结果导入ArcGIS软件进行分级,以此对比不同情景下通风环境等级及其空间分布的差异。

2.1 评价指标体系构建

为测度城市通风环境,本研究以影响区域通风环境的关键因素为基础,结合现有研究成果,构建城市通风环境评价指标体系来计算研究区域的城市通风指数,客观分析研究区域通风环境的真实现状与演变趋势。本研究从地表气压梯度、地表粗糙度和地表起伏度3个维度构建城市通风环境评价指标体系(表1)。
表1 城市通风环境评价指标体系

Tab. 1 Indicator system for evaluation of urban ventilation environment

维度 测度指标 计算式 式注 权重
地表气压梯度 地表温度梯度 $\mathrm{S}\mathrm{a}=\dfrac{1}{a}{\displaystyle\iint }_{a}^{}\left|Z(x,y)\right|\mathrm{d}x\mathrm{d}y$ $\mathrm{Sa}$为地表温度梯度;$Z(x,y)$为空间单元$(x,y)$的地表温度;$ \mathrm{d}x\mathrm{d}y $为空间单元$(x,y)$的二次积分;a为空间单元面积,指地表温度数据所覆盖的具体区域范围 0.25
地表粗糙度 粗糙度长度 ${z}_{0}=0.25\times {A}_{{\rm{b}}}\times {H}_{{\rm{b}}}+0.01\times {A}_{0}\times 0.1$ $ {z}_{0} $为粗糙度长度;${A}_{{\rm{b}}}$为建筑面积;${H}_{{\rm{b}}}$为平均建筑高度;$ {A}_{0} $为开放空间面积 0.38
森林林冠密度 $\mathrm{F}\mathrm{C}\mathrm{D}=\sqrt{\mathrm{V}\mathrm{D}\times \mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{I}+1}-1$ $ \mathrm{F}\mathrm{C}\mathrm{D} $为森林林冠密度;$\mathrm{V}\mathrm{D}$为植被密度,通过高级植被指数和裸土指数的主成分分析计算;$\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{I}$为缩放阴影指数,由冠层阴影指数通过线性变换计算 0.24
地表起伏度 平均高程变异系数 $ \mathrm{E}\mathrm{V}\mathrm{C}={H}_{\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{d}}/{H}_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}} $ $ \mathrm{E}\mathrm{V}\mathrm{C} $为平均高程变异系数;$ {H}_{\mathrm{s}\mathrm{t}\mathrm{d}} $为高程标准差;$ {H}_{\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{n}} $为平均高程 0.11
平均坡度 $S=({y}_{2}-{y}_{1})/({x}_{2}-{x}_{1})$ $ S $为平均坡度;$({x}_{1},{y}_{1})$和$({x}_{2},{y}_{2})$为空间单元中心坐标 0.02
1)地表气压梯度。地表温度差通过热力学效应在相邻空间之间形成气压梯度,驱动近地表风场运动。地表温度梯度作为量化温差幅度的指标,可以在空间上反映地表气压连续变化的幅度。地表温度梯度通过表面梯度模型进行计算,得到地表温度表面高度与平均值的平均绝对偏差,表征地表温度的整体变异性,其值越大,说明局部温差变化越大,通风能力越强。
2)地表粗糙度。粗糙度长度是描述地表粗糙度分布常用的指标之一,能够准确反映研究区域的水平风阻,通过建筑物、植被和开放空间数据进行计算。本研究采用Kondo等[12]提出的方法估算粗糙度长度。由于缺乏建成区植被数据,本研究使用林地林冠密度代替植被指标来描述植被对局部风流的影响。
3)地表起伏度。相关研究表明通风阻力来自复杂的地理环境[13]。在没有构筑物等障碍的情况下,局部地区的相对坡度越大,通风阻力越小。平均高程变异系数与平均坡度作为表征地表起伏度的指标,能够直观地反映高程与坡度变化的差异。
利用熵权法确定各指标权重,基于ArcGIS软件中的栅格计算器工具加权计算研究区域的城市通风指数,计算式
$ \mathrm{U}\mathrm{V}={\alpha }_{1}\mathrm{S}\mathrm{a}+{\alpha }_{2}{z}_{0}+{\alpha }_{3}\mathrm{F}\mathrm{C}\mathrm{D}+{\alpha }_{4}\mathrm{E}\mathrm{V}\mathrm{C}+{\alpha }_{5}S \text{,} $
式中,UV为城市通风指数;Sa为地表温度梯度;z 0为粗糙度长度;FCD为森林林冠密度;EVC为平均高程变异系数;S为平均坡度;${\alpha }_{1} $~${\alpha }_{5} $为各指标对应的权重。

2.2 多规划目标下的用地类型情景设计

元细胞模拟系统具有分析时空发展的能力,Markov模型具有有效预测随机事件发展状态的能力,将PLUS模型与两者相结合,能够精准分析用地类型的空间变化。结合以往研究成果与数据可获取性,兼顾研究区域的自然环境与社会经济发展情况,本研究选取DEM、平均坡度、到一级道路的距离、到二级道路的距离、到三级道路的距离、人口密度、GDP、建筑密度为驱动因子,来研究用地类型转变规律。其中,到一级道路的距离、到二级道路的距离、到三级道路的距离通过空间单元到道路的欧氏距离计算;平均坡度使用ArcGIS软件中的坡度工具计算每个栅格的平均坡度值;建筑密度通过空间单元内建筑面积与建设用地面积的比值计算。将驱动因子数据以及2000、2010年研究区域的用地类型数据导入PLUS模型中的LEAS模块,再将获取的参数结果导入PLUS模型中的CARS模块。
《太原市国土空间总体规划(2021—2035年)》明确了“生态宜居,深绿之城”的发展目标;《太原市高标准农田建设规划(2021—2030年)》也提出了新建高标准农田的诉求。因此,鉴于用地类型在长期城市发展过程中的动态变化,综合考虑研究区域的城市定位,本研究提出2030、2040、2050年3种用地情景——自然发展情景、耕地保护情景和生态优先情景。以2010、2020年为基准,将多情景数据输入PLUS模型,模拟2030、2040、2050年的用地类型。
1)自然发展情景。基于2010、2020年的用地类型进行模拟,只限制建设用地向其余用地转换。2)耕地保护情景。依据《自然资源部关于在全国开展“三区三线”划定工作的函》(自然资函〔2022〕47号)设置耕地限制区,包括不宜开垦的耕地(坡度大于25°,非集中分布在水源地周边的耕地);限制耕地向其余用地转换,允许其余用地向耕地转换。3)生态优先情景。基于自然发展情景,增加生态限制区,包括高程大于900 m的区域、坡度大于25°的区域,以及位于研究区域内的自然保护区;限制林地和水域向其余用地转换。
随后验证模拟精度,结果显示总体精度为95.02%,Kappa系数为93.17%,说明PLUS模型的模拟结果可信。

2.3 基于多情景用地类型的城市通风动态模拟

随机森林模型是一种使用集成方法的监督学习算法,依赖于独立训练的决策树的多样性,可以对未来进行准确模拟。以2000、2010年的通风环境指标为预测变量,以2000、2010、2020年的用地类型为控制变量,以2020年的通风环境为响应变量。默认地表起伏度指标在城市发展中不发生改变。通过R-studio软件的caret包构建随机森林模型,在预测数据集中随机选用5万个栅格与真实数据集进行对比,通过经过10折交叉验证的测试数据集的R 2和均方根误差验证模型精度。随后,将2010、2020年的城市通风环境,以及2010、2020、2030、2040、2050年的用地类型数据作为预测变量导入模型,模拟2030、2040、2050年3种用地情景下的地表气压梯度、地表粗糙度与地表起伏度指标,进而基于ArcGIS对各指标进行加权计算,得到城市通风指数。结合城市通风指数计算结果,依据自然断点法将通风环境划分为极差、较差、中等、较好、极好5个等级。

3 结果与分析

3.1 随机森林模型的精度验证

随机森林模型模拟结果表明,2020年各指标模拟结果的R 2均高于0.7,RMSE均小于7,满足后续模拟要求(图2)。地表温度梯度指标的精度验证结果为R 2=0.740 48,模拟结果与真实情况在空间上基本一致,差异集中在汾河、晋阳湖和大型公园等地表温度较低的区域。粗糙度长度的精度验证结果为R 2=0.999 66,森林林冠密度指标的精度验证结果为R 2=0.710 22,相比于真实情况,上述2个指标模拟结果的数值偏高,但空间分布特征与真实情况基本一致(图3)。上述分析表明随机森林模型在模拟通风环境指标变化方面具有可信性,能够适用于都市区尺度的通风环境变化模拟。
图2 随机森林模型验证结果散点图

Fig. 2 Validation results of the random forest model

图3 2020年通风环境真实情况(3-1)与模拟结果(3-2)

Fig. 3 Actual situation (3-1) and simulated results (3-2) of the ventilation environment in 2020

3.2 城市通风环境的变化趋势

太原都市区的通风环境等级整体呈现下降趋势,局部区域呈现上升趋势(图4)。2000年,南部平原大部分为通风环境较差的区域,通风较好的斑块聚集在森林和湖泊附近,例如汾河上游和晋阳湖。晋中市、太古市以及汾河沿岸均具有较好的带状通风环境。同时,晋中市东南部存在明显的潜在风廊,与山地区域的森林相连。2010年,晋中市东南区域的通风等级显著下降,晋中市东南部通风环境较差的区域逐渐向山地森林扩展。2010—2020年,建成区通风环境等级下降,研究区域南部和北部的平原地区通风环境没有发生显著变化。位于建成区内的晋阳湖、汾河以及公园绿地区域出现通风环境较好的斑块。建成区东西两侧呈现出通风环境等级提高的趋势,并形成了多条东西走向的潜在风廊。通风环境较好的区域主要集中在远离建成区的山地密林和疏林。
图4 2000、2010、2020年太原都市区的通风指数分布

Fig. 4 Distribution of ventilation index of the Taiyuan metropolitan area in 2000, 2010 and 2020

3.3 城市通风环境的动态模拟结果

基于自然发展情景、耕地保护情景与生态优先情景3种用地情景,模拟未来太原都市区通风环境(图5),结果显示:2030—2050年,太原都市区整体通风环境等级逐步提升;2040—2050年,等级为极好和较好的通风环境面积显著增加(表2)。
图5 2030、2040、2050年太原都市区多情景通风环境模拟结果

Fig. 5 Results of the multi-scenario ventilation environment simulation of the Taiyuan metropolitan area in 2030, 2040 and 2050

表2 多情景下不同等级通风环境的面积统计

Tab. 2 Statistics of the area of ventilation environments with different grades under different scenarios km2

年份 情景 通风环境等级
极差 较差 中等 较好 极好
2030 自然发展情景 116.93 2 440.11 2 764.90 1 102.57 25.97
耕地保护情景 116.39 2 411.26 2 778.37 1 118.59 25.88
生态优先情景 116.21 2 439.54 2 776.63 1 112.07 26.04
2040 自然发展情景 76.99 2 189.21 2 871.35 1 274.87 27.39
耕地保护情景 76.78 2 174.87 2 863.09 1 297.85 27.23
生态优先情景 74.50 2 145.74 2 747.62 1 444.49 27.52
2050 自然发展情景 67.38 2 043.08 2 693.98 1 568.65 77.72
耕地保护情景 67.57 2 066.70 2 853.01 1 401.50 62.02
生态优先情景 65.42 1 999.66 2 804.63 1 510.60 70.59
在自然发展情景下,2030年等级为极差的通风环境的面积比2040、2050年分别多出39.94、49.55 km2。2030年等级为极好和较好的通风环境面积显著增加。2030—2040年,中心城区与东山、西山区域等级为较差的通风环境面积增加;但2040—2050年,上述区域的通风环境逐步改善,东山与中心城区之间出现了明显的通风潜力较高的风廊。
在耕地保护情景下,2030—2050年,等级为极差和较差的通风环境面积分别减 少39.61、236.39 km2,这部分区域主要分布于南部平原的村镇周边,受到人类活动的频繁干扰。等级为较高和极好的通风环境面积分别增加179.26、1.35 km2,这部分区域主要分布于研究区域的西北部,由原本植被覆盖率较低的林地逐步修复为大面积次生林。
在生态优先情景下,水域、密林和疏林草地等最大限度得到保留。2030—2050年,等级为极好的通风环境面积显著增加,其中2030—2040年面积增加了1.48 km2,2040—2050年面积增加了43.07 km2。增加的面积主要分布在汾河与晋阳湖等大型水域周边。等级为较好的通风环境面积增加,这些区域主要分布在郊区林地和草地,由早期破碎形态逐渐扩张为完整的大型斑块,围绕建成区形成潜在风廊。

4 讨论

4.1 城市通风环境变化趋势分析

2000—2020年,太原都市区较好等级的通风环境面积逐渐减少,极差等级的通风环境面积则大幅增加。这很可能是由于建设用地快速扩张侵占了耕地与草地,减少了冷源面积,削弱了冷源强度,从而导致通风环境等级呈现下降趋势。2000年,从汾河到太原东南部山区的通风环境等级为极好,然而 2010年这些空间已几乎消失。主要原因是受西山与东山以及北部平原面积的限制,城市更倾向于向南部平原扩张,南部平原的耕地被建设用地替代,分散的村落逐渐聚集,原本较好等级的通风环境减少,甚至消失。这种趋势与Gu等[14]在上海和东京观察到的迅速形成多中心城市结构的建成区扩张模式非常相似。
相比于2000—2010年,2010—2020年较好等级的通风环境面积减少的趋势不明显,极好等级的通风环境面积有所增加,尤其是在建成区内,这一现象间接表明建成区的建筑密度出现下降趋势,Koroso等[15]对埃塞俄比亚多个城市的研究也证明了建筑密度下降易改善局地通风环境。建成区以外较好等级通风环境的面积有显著增加,这与2023年出台《自然资源部关于做好城镇开发边界管理的通知(试行)》(自然资发〔2023〕193号)等政策密切相关,如建立国家综合空间规划体系,促进人与自然和谐共处[16]。这些政策有效地限制了建成区外围地区高层建筑的增多,提高了中心城区密度。

4.2 多情景下城市通风环境的差异分析

2030—2050年,在自然发展情景与耕地保护情景中,通风环境的变化趋势相似,即极差等级的通风环境面积减少,极好、较好等级的通风环境面积显著增加。在自然发展情景中,较好等级的通风环境沿东山、西山区域的谷地分布,以楔形嵌入建成区。耕地保护情景下,对郊区农田的保护和恢复使通风环境等级呈现上升趋势。部分林地被低矮的农作物取代,这提高了地表风速。与其他情景相比,生态保护情景下的通风环境表现出最显著的变化趋势。南部平原较多耕地被林地取代,土地从耕地转变为人造林会减少温室气体排放量,且树木具有更强的蒸腾降温作用,通过促进局地热力驱动环流,最终形成“增湿-降温”的良好通风环境[17]

4.3 城市通风环境优化策略与规划建议

城市规划与更新是复杂的过程,规划者应意识到水域和林地对城市通风起着重要作用。首先,2000—2020年太原都市区建成区仅有南北风廊,缺乏东西风廊,可通过废弃矿场生态修复让位于东山、西山区域的矿场成为新的冷源;或重点关注河流、湿地等线性空间内无构筑物遮挡的特点,保障冷空气输送。其次,生态优先情景对城市通风的促进作用强于城市自然发展与耕地保护情景。同时,对耕地的保护也可以改善平原地区的通风环境,因此对于建成区外围原生/次生林地与耕地的保护,需要依据具体区域的现状特征与规划定位进行权衡。最后,随着北京、深圳等地相继落实风廊建设,系统布局开放空间,构建自然冷源—通风廊道—城市入风口系统成为提高通风效率的重要策略。

5 结论

自2019年中国开始步入城市化快速发展的中后期,城市发展从快速扩张转向存量提质,这意味着在建成区内新增大面积蓝绿空间或管控建筑密度已不符合现实情况。本研究在都市区尺度下将建成区内外的地表环境视为整体,探讨多情景下城市通风环境的变化趋势,得到3条核心结论:1)林地与水域作为绿色基础设施对城市通风起着关键作用;2)平原耕地作为自然冷源和人为热源之间的过渡空间,是形成风廊的重要载体;3)城市规划应权衡建设用地扩张与良好的通风空间保护之间的关系。
对城市通风环境的动态模拟是进行科学空间规划、建设“凉爽城市”的重要方法之一,但本研究仍存在一定局限性。一方面,本研究使用随机林地模拟通风环境,在空间数据的模拟过程中,通常存在高估数值的情况。这可能是由于某些区域具有复杂的周边环境,导致模拟误差。另一方面,由于本研究使用了间隔10年的历史数据,而在此期间可能存在诸多因素对模拟结果产生干扰,例如气候变化和人类活动。因此,为了提高模拟精度,未来研究可以同时对比CatBoost回归模型和人工神经网络算法等方法,同时将气候、环境等要素纳入模型,进一步探究通风环境在长时序变化过程中的客观规律,为气候适应型城市建设提供指导。

文中图表均由作者绘制。

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