南京市屋顶绿化室外热环境研究

对照组（表1）。

1.2研究方法

2016年8月選择晴好高温无风的天气连续观测3 d（8月16—18日），数据采集时间为9：00—18：00，试验分别于“乔-灌-草”“灌-草”和草坪3个类型屋顶设定3个观测点，并设置无绿化屋顶作为对照组（CK）。空气温、湿度测量采用空气湿度和温度测量仪（型号为Testo 610），其具有稳定的湿度传感器，温度量程为-10℃～50℃，精度为±0.5℃，分辨率为0.1℃，湿度量程为0～100%RH，精度为±2.5%RH，分辨率为0.1%RH。测量时每隔1 h手动记录，每天记录10个时间点。

1.3数据处理统计

采用Microsoft Excel和SPSS 19.0软件。对实测屋顶温、湿度数据进行整理归纳，用统计软件进行进一步比对梳理。

2屋顶绿化温湿度分析

2.1不同类型屋顶绿化空气温度日变化

不同类型屋顶绿化的空气温度日变化如图1所示，观测结果表明，3种植物配置类型屋顶气温均低于对照（CK）气温，且在降温程度上存在一定的差异性。在9：00—18：00的观测时间段内，平均气温“乔-灌-草”（37.57℃）<“灌-草”（39.09℃）<草坪（39.87℃）<对照（41.41℃）；与对照无绿化屋顶相比，全天平均降温幅度“乔-灌-草”（3.84℃）>“灌-草”（2.32℃）>草坪（1.54℃），研究表明“乔-灌-草”植物配置模式的绿化屋顶拥有最佳的降温效应。

数据表明，对照点的气温远高于绿地中的气温，且随时间变化而逐渐升高，在12：00之后达到峰值后呈现先降低后升高的趋势，于14：00之后到达第2峰值，之后呈下降趋势，气温变化差异较大：“乔-灌-草”“灌-草”这2种植物配置模式下气温在15：00—18：00变化波动较小：草坪绿地在12点之后温度明显高于其他绿地，表明草坪绿地在缓解外界热环境变化上的作用相对较小。

2.2不同类型屋顶绿化空气相对湿度日变化

不同类型屋顶绿化的空气湿度日变化如图2所示。观测结果表明，无绿化屋顶的空气湿度远低于其他3类绿化屋顶的实测空气湿度，说明屋顶绿化对增加空气湿度有一定作用。湿度在9：00—18：00的观测时间段内，平均空气相对湿度“乔-灌-草”（61.46%）>“灌-草”（58.17%）>草坪（55.54%）>对照（38.82%）；与对照组相比，增湿幅度“乔-灌-草”（22.64%）>“灌-草”（19.35%）>草坪（16.72%）。可以看出“乔-灌-草”类型屋顶绿化拥有较好的增湿效果，其次，增湿效果较好的为“灌-草”类型屋顶绿化。

3模拟比较

在对屋顶绿化的温湿度环境进行实测分析之后，运用ENVI-met软件进行与实测数据的同步模拟比对。

3.1环境建模

Envi-met软件是采用三维非流体静力学模型，专门用来模拟城市环境中构筑物表面-植被-空气的相互关系。它的水平解析度为0.5～10 m，时间步长最大为10 s，时间量级为24～48 h，可用来模拟中小尺度环境下的一系列热环境效应。本文选取南京市紫东创意园“乔-灌-草”屋顶绿化F3栋进行EN-VI-met建模。屋顶绿化配置模式是“小乔木-灌木-草”的花园式屋顶。为了更好地验证模型，将草坪设定为0.2 m高，灌木设定为0.8 m高，小乔木设定为2.0 m高。将屋顶绿化内道路设定为大理石材质，周边的非绿化屋面设定为软件默认的建筑材质。屋顶绿化的面积约为900 m²，东西长约32 m，南北宽约33 m，建筑高度约18 m。

根据计算流体力学CFD软件常用的方法来确定模拟计算区域：将区域的长度设定为地块最大长度的3倍；区域的宽度设定为地块最大宽度的3倍；区域的高度设定为最高建筑物高度的3倍。

3.2條件配置

建模之后，将模型导人Configuration Wizard中进行初始条件设置。日期选择为2016年8月16日，初始温度为20℃，2 m高度处的相对湿度为60%，10 m高度处的风速为3 m/s，风向为南风，模拟时间从早上9点到下午18点，共9 h。

3.3计算模拟

设置好初始条件之后，开始进行微气候模拟。选择模拟网络100×100×80进行模拟运算。这一阶段耗费时间较长，模拟结束之后的输出文件是一系列关于样地大气环境、建筑、植被、地表材料等的文件夹。

3.4结果分析

使用LEONARDO 2014 Visiualize进行结果显示，在Data Navigator中导入计算结构，选择要显示的温度、湿度、风速等，点击Extract 2D查看相应结果。本文选择了上午11点的温度模拟图与下午15点的湿度模拟图以及与模拟叠加图作为参考对比（图3、图4、图5、图6）。

将模拟时刻的温湿度与现状模型作比较，发现在种植有小乔木与小灌木的区域比单独的草坪区域拥有更好的降温增湿效益，小乔木在一定区域内对水平方向的影响范围较大，这可能是由于植物自身的遮蔽性所造成的，通常也与植物的生长特性有关。Envi-met软件的可视化图像能更加直观地用色块的差异将温湿度差异表达出来，通过模拟与现状的对比，展现在同一环境下不同植物布局对相应区域内温湿度的影响。软件模拟数据对屋顶绿化热环境有一定参考作用，而不论是实测还是模拟数据都表明：植物较为密集的绿化区域所呈现出的降温增湿效应更为明显。

在LEONARDO 2014中可以得出各坐标点的温湿度模拟数据，将模拟数值与实测数值比较得到图7、图8数据[以实测点对应的网格图坐标点（23，20）为例]。

从图7、图8可以看出，实测数据随时间变化呈现不同的数据波动，受周围环境的影响比较大；模拟结果的温度均低于实测温度，这可能是由于温湿度计实际测量的空气温度及风速均为瞬时值，而Envi-met软件所模拟出来的数值是一段时间内和一定空间内的平均结果。除几个拐点之外，实测数据与模拟数据基本保持一致。

4结论与讨论

1）通过比较不同类型屋顶绿化对屋顶温度的影响可知：“灌-草”、草坪2种类型的屋顶温度日变化动态基本呈“单峰”分布，均在12：00左右达最大值；在观测时间段内“乔-灌-草”“灌-草”和草坪的平均降温率幅度分别是9.27%、5.60%和3.71%，“乔-灌-草”模式的屋顶绿化降温率约为草坪的3倍左右。

2）通过比较不同类型屋顶绿化对屋顶湿度的影响可知：3种类型屋顶湿度日变化动态均呈现出先降低后升高的分布趋势，并存在不同的变化趋势，最低值均出现在下午12：00—15：00区段中：在观测时间段内乔-灌-草、灌-草、草坪的屋顶绿化的平均增湿效应幅度分别是58.32%、49.85%、43.07%，乔-灌-草屋顶绿化增湿效应达草坪屋顶绿化1.3倍左右。

3）绿化屋顶的降温、增湿效应均高于未绿化屋顶，“乔-灌-草”式屋顶绿化的降温效应明显高于草坪式屋顶绿化，其中“灌-草”式屋顶绿化的增湿效应更为显著。绿化屋顶外表面平均温度与无绿化屋顶外表面平均温度相比，两者相关性较高，且差异明显。屋顶绿化一定程度上降低了室内外温度差异，削减了人体的不舒适性，起到明显降温作用。

4）在实测与模拟条件下，对屋顶绿化室外热环境影响呈正相关性的都是植物对温湿度的影响，且不同植物配置、不同植物类型也会引起温湿度变化差异。从得到的可视化表达软件模拟图中可以看出，软件模拟的数据与实测数据相比确实有正相关性，屋顶绿化对其周边水平及垂直方向的影响范围可以达到2 m左右，且拥有较大的温湿度影响范围（如图3），模拟的屋顶绿化降温平均达到2℃左右，较实测数据偏低。

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