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西安城区水体对城市气候影响的数值研究

  • 作者:
  • 中国暖通空调网
  • 发布时间:
  • 2019-12-09

曼妮苏丽·阿克拜尔1,2,官燕玲1

(1.长安大学建筑工程学院,西安   710064;2.新疆建筑设计研究院,乌鲁木齐   830002)

摘   要:对西安市城区的建筑、道路、水体等建立了几何模型,并通过实验验证建立了水面与大气耦合传热传质的数值仿真模型,在此基础上建立了包括水面在内的西安城区大尺度的通风环境的数值计算模型。计算分析了在夏季主导风向下,该区域水体对城市风环境、热环境、相对湿度的影响。研究表明水体对局部环境,特别是下风侧的风速、温度、相对湿度有明显影响。

关键词:城市通风;水体蒸发试验;大尺度;数值计算;热湿气候

0   引言

      “城市热岛效应”的主要成因之一是城市下垫面的热工物理特性。其中城市水体不仅有观赏性,因其热容量大,蒸发水分大,还有调节气温的功能。故研究水体对城市热湿环境的影响很有必要。
关于地表水体的研究,Webb BW总结了1990年以来关于河流和小溪温度的研究进展情况[1]。John Keery等通过河流水面温度及河床温度研究河流水体自身的温度分布[2]。E Jauregui分析了人工水体对墨西哥城东北区域的气候作用,发现新建的湖泊和池塘增强了下风方向的大气水平对流[3]。Matsushima Dai采用卫星遥感技术结合数值模拟方法,研究了蒙古kherlen 河流域水面、滨水区域地面等的表面热通量分布[4]。E A Hathway等通过实地调查研究了英国谢菲尔德河流春夏季对环境的影响,提出水体对周围空气环境的降温能力与环境空气温度、河水温度、风速和相对湿度有关系[5]。
水面温度与周边空气温度之间有一定的温差,因而有显热交换,同时水体蒸发伴随着潜热交换。这些热量、湿量交换对水体周边热湿气候会有影响。关于城市风环境的研究,国内外多以单独建筑、多个建筑群或简单组团的街谷为研究目标[6, 7],针对城市整体区域的通风环境研究相对较少。Kondo提出了水面蒸发数学模型[8],文献[11]使用该水面蒸发数学模型研究了在9平方公里城区内水体对其热湿环境的影响,文献[9][10]对一个街区也做了同样的研究。目前还没有耦合水面蒸发的城市尺度空气环境的相关研究。
在以上风环境的研究中,紊流模型更多的是采用标准的k-ε湍流模型,也有采用RNG k-ε湍流模型、Realizable k-ε 模型的。文献[11]采用的是RNG k-ε湍流模型,计算结果与风洞试验数据进行了比较验证,发现RNG模型在计算精度和计算机时方面都是最优的模型。文献[12]对大气边界层中的建筑绕流问题进行了风洞试验,对RNG k-ε计算模型进行了试验验证。
本文针对西安主城区,对其建筑、水体、道路创建真实比例的几何模型;依据水体与大气热湿交换的基本原理,建立水体表面与大气之间的热湿交换模型,编写相应的UDF导入Fluent。利用长安大学渭水校区蒸发器原位实验平台的监测数据,对其热湿交换模型进行验证。在此基础上,耦合水面与大气的热湿交换模型,建立西安城区尺度的通风环境的数值仿真模型,对该区的城市风环境、热湿环境进行计算分析,研究水体对城市气候环境的影响。

       1   水体表面自然蒸发数学模型

       1.1   蒸发数学模型

       水面与空气之间有温差,因而有显热交换;另外,水体的蒸发是由液态到气态的过程,伴随着潜热交换。这些热湿交换对城市局部热湿气候的影响是本文研究的重要内容。

       关于显热换热,属于第三类边界的对流换热过程,其换热大小不仅与水体表面与空气两者之间的温差有关,还与周边的风速有关,应用常规的流体动力学方程即可求解。

       关于水体蒸发的换热,采用公式(1)作为基本公式[8]。在CFD计算中,对水面和周边空气进行参数的传递耦合,需要采用自定义函数(UDF)的方式,将这个传递模型加载到Fluent 的水体表面边界上。

       式中:E为蒸发率(kg/(m2·s));ρa为空气的密度(kg/m3);CE是潜热交换的传输系数;u为水面以上测点处的风速(m/s);qs是水面温度的饱和含湿量(kg/kg)(干空气);qa是水面上测点处的空气含湿量(kg/kg)(干空气)。

     (1)水面温度的饱和含湿量

       式中:r表示空气相对湿度(以小数记);B分别为当地大气压、水面温度的水蒸气饱和分压力(Pa)。

     (2)水面上测点处的空气含湿量qa

       湿空气中含湿量的定义式为:   

       其中:m1湿空气中水蒸气的质量(kg);m2为湿空气中干空气的质量(kg)。

       水蒸气扩散的边界条件中需要给出水蒸气的质量分数,湿空气中水蒸气分数m的表达式为:

       联立(3)、(4)得出含湿量qa与水蒸气质量分数m的关系式:

       将式(5)转换如下:                 

       (3)水面的水蒸气饱和分压力Ps

       关于计算水蒸气饱和分压力(即当湿空气的相对湿度为100%时水蒸汽的分压力)的经验公式,一般使用联合国世界气象组织(WMO)推荐的戈夫-格雷奇(Goff-Gratch)公式[13]

       水面温度Ts>273.15K时,

       式中:Ps单位是hPa。

       (4)热交换的传输系数

       参考文献[14],水面处潜热交换的传输系数CE取值为0.00145。

       1.2   水体表面蒸发率的UDF编程

       该UDF程序的基本流程:水体表面温度的饱和含湿量qs利用水面温度得到的水蒸气饱和分压力计算确定,测量点的风速u、密度ρa直接用 Fluent 提供的宏查找水面上方临近网格的变量,而空气温度下的含湿量qa的取值是在读取水面上方临近网格的水蒸气质量分数m后,用相应公式确定。最后将这些参数代入水分蒸发率计算式(2)中,然后将该值分配 F_PROFILE 通过水面边界带入模拟计算中。UDF程序流程见图1。

图1   蒸发率UDF流程图

       1.3   水体表面蒸发数学模型的试验验证

       因为面积大于等于20m2蒸发池可近似于大水体的蒸发过程,因此本文依据长安大学渭水校区蒸发池原位试验平台数值计算模型,计算得到试验平台实测的气象参数条件下的蒸发池的蒸发量,并将其与试验得到的蒸发量进行对比,由此验证计算模型。计算几何模型如图2所示。

图2   蒸发验证模型的计算域

       选定2014年温度最高的7月22日中午14时的渭水实验平台的气象数据,入口、出口来流温度为40.3℃,相对湿度为28%,将选定的气象参数代入相关公式得到相对应的水蒸气分数为0.01466。地面边界(y =0)为wall,参考西安地区土壤源热泵热响应试验结果[15],设定20m深处的温度为16℃,作为地面边界条件;该层岩土的密度为2170kg/m3,比热为511.5 J/kg·k,导热率为1.75W/m·k。

       模拟计算结果,蒸发器的蒸发量为1.004×10-4kg/s;20.25m2蒸发池对应时间的试验蒸发量为1.125×10-4kg/s。模拟计算结果与试验结果进行对比,相对误差为10.7%,基本吻合,因此此水体与大气热湿交换模型具有一定的可靠性。

       2   城市风环境的计算模型 

       2.1   研究区域

       本文将研究区域确定在西安市绕城高速以内(图3),总面积约458平方千米,东西长约28.8km,南北宽约为19.8km。该区域的模型包括水体、建筑和道路。水体分布如图3所示。

图3   研究区域范围及水体分布

       2.2   几何模型

       本文对研究区模型进行了简化:高层建筑20m以下部分与多层建筑合并,窄巷与附近建筑合并,由于研究区域地势高度差相对模型尺度很小,因此不考虑,而主干道路以及重要水体以实际形态表现。几何模型以钟楼为坐标轴原点,x轴、z轴正向分别为东、南,y轴是高度方向,以米(m)为基本单位。几何模型边界外100~200m设置为计算模型边界,整个计算域(见图4)南北方向(z轴)长20200m,东西方向(x轴)长29330m,高度300m(地面高度设为0)。

 

图4   计算模型轴测图

       2.3   网格划分

       鉴于模型尺寸庞大,需要先对其进行区域分割以得到更高的网格质量,区域序号见图5,蓝色为水体。所有分割面设为内部界面(interior)。网格采用三角形(Tri)的面网格,四面体混和体网格(Tet/Hybrid),网格划分(局部)见图7。网格划分最终结果:总单元体数量为20324684,总面单元数量为42023856,节点数量为4078917。

图5   几何模型区域划分图

图6   西安市区域3几何模型

图7   计算模型网格

       2.4   计算模型

       湍流模型采用RNG k-ε 模型,该模型在水体对热湿环境影响方面的适用性已经得到验证[11]

       2.5   边界条件设置

       计算工况为稳定工况,水体简化为水面,水面温度设定为定值,通过现场实测的方法确定水面温度。2016年7月9日至11日13点~16点对芙蓉湖、兴庆公园内的水体、空气温度进行现场实测,14点的平均水面温度为29.85℃,平均气温值为33.7℃,相对湿度平均值39.5%。另外,根据原位试验蒸发器的水温与气温的拟合公式 t =2.861+0.791ta[16],当气温ta为33.7℃时,水面温度t为29.52℃,与以上测试值29.85℃之间的相对误差只有1.1%,证明了测试数据的可靠性。除此之外,选定西安市夏季典型风向(东北风),夏日室外平均风速1.6m/s。

     (1)入口采用速度入口边界。地面粗糙度指数设为0.22;出口边界设为压力出口边界,出口表压为0。入口、出口来流温度33.7℃,相对湿度39.5%,将气象参数代入相关公式得到相对应的入口、出口水蒸气分数为0.01459。

     (2)地面边界(y=0)条件为wall。具体设置同验证模型地面边界。

     (3)顶面边界(y=300m)边界设置为Symmetry。

     (4)建筑表面边界设置为wall。此模拟只考虑夏季建筑使用空调排出的热量对城市热气候的影响,并把空调排热以面热源的形式加入模型中的建筑表面,建筑表面边界的热流量设定为38W/m2 [17]

     (5)水面边界设置为质量流量边界(mass-flow inlet)。将相关参数编写成UDF应用于水面边界。水面边界的水蒸气质量分数设为1。

       3   模拟结果与分析

       模拟分无水体(工况一)、有水体(工况二)两种工况,无水体时水体边界设置与地面相同。

       3.1   速度场

       计算区域不同高度断面的平均风速见表1,速度矢量场见图8。

表1   计算区域不同高度断面的平均风速

       从表1数据和图8可以看到:随着高度的增加,风速增大;城区西南区域9、10为下风侧,风速相对最小;水体会影响城市风速增加,有助于城市通风;分析不同高度水体对风场的影响,从15m高度往上,随着高度增加,水体对风场的影响逐渐减小,3个高度的断面风速相对差值分别为2.35%、1.933%、1.615%;在1.5m高度,相对差值只有0.19%,从速度矢量场可以看到原因是影响范围在这个高度好没有展开,从局部上空看影响是很大的,如区域1的灞河上方风速由不考虑河面的0.4m/s左右(工况一)到考虑河面时提高到了1.2m/s左右(工况二)。

图8   西安市不同高度平面风速矢量图

       3.2   温度场

       关于水域对城市温度环境的影响,从不同高度平面温度云图9看到,1.5m高度时,水体上空在其冷却作用下温度降低,例如区域2的灞河上方温度由约33.8℃(工况一)降低到约30.8℃(工况二);且在EN风向下,对下风侧一定区域的环境温度起到改善的作用,例如西南区域9和10的平均温度从约35.8℃(工况一)降低到32.8℃左右(工况二)。表2为计算区域不同高度断面的平均温度对比,从表中数据可以看到,水体对整体温度场的降温作用随着高度的升高而减小。

图9   西安市不同高度平面温度云图

表2   计算区域不同高度断面的平均温度对比

       从区域3中兴庆公园湖体周围纵剖温度云图(见图10)工况一、二对比可知,水体中心为温度最低点,在EN风向下,水体对下风侧的温度有明显改善,图10中区域3中水体下风侧建筑(x=2350~3500m)表面的温度从约35.8℃降低到33.8℃左右。

图10  西安市区域3部分(兴庆公园)剖面温度云图

       3.3   湿度场

       水体表面有一层湿度饱和的空气层,与空气环境形成蒸汽分压力的差值,由此,水体中的水分会蒸发影响到周边空气湿度的提高。水体的蒸发量是由UDF实现的,见本文1.2节。

       图11为不同高度相对湿度等值云图,由图中看到,1.5m高度时,水体蒸发产生的水蒸气使得水体上空相对湿度升高,相对湿度最大值达到0.8;在EN风向的作用下,下风向很大一片区域的相对湿度达到了0.65左右;而对城市西北角的区域6、7(区域编号见图5)大部分区域则影响很小,这是由于城市水体的位置以及风向的原因。高度为15m往上,明显看到水体对空气环境湿度的影响,影响区域同1.5m高处的,主要是在水域的下风侧,整场来看,灞河、浐河对城市的湿环境影响最大。另外,图中看到,50m、100m高度时,随着建筑群落密度降低,湿气得到了更均匀的扩散。

图11   西安市不同高度平面湿度云图

       由区域3中兴庆公园湖体周围剖面相对湿度云图(见图12)对比可知,水体中心相对湿度最高(>80%),在EN风向下,区域3中水体下风侧x=2350~3500m范围的相对湿度达到了0.6。

图12   工况二时区域3部分(兴庆公园湖体)剖面相对湿度云图

       4   结论

     (1)水体会影响城市风速增加,有助于城市通风。在1.5m高度,从局部上空看影响很大,如区域1的灞河上方在不考虑或考虑河面影响条件下,风速分别约为0.4m/s、1.2m/s;随着高度增加,水体对风场的影响逐渐减小。

     (2)水体的存在对其上空有降温作用,且对下风向一定区域的环境温度起到改善的作用,例如1.5m高度,西南9和10区域,无水体时平均温度约35.8℃,有水体时降低到32.8℃左右。水体对整体温度场的降温作用随着高度的升高而减小。

     (3)水体对其上空及下风向一定区域有明显加湿作用;整场来看,灞河、浐河对城市的湿环境影响最大;城市西北角部分区域不属于大水域的下风侧,相对湿度仍较低。垂直方向上,水体的加湿作用随着高度的增加而越来越小。

     (4)下风侧是城市最有可能出现热岛效应的区域。西安市主城区建筑密度大,加之主导风向为东北风,导致城市西南区域形成负压区,风速小,温度偏高。

参考文献 

       [1] Webb B W, Hannah D M, Moore R D, et al. Recent advances in stream and river temperature research[J]. Hydrological Processes, 2008,22(7):902–918.

       [2] Keery J, Binley A, Crook N, et al. Temporal and spatial variability of groundwater–surface water fluxes: Development and application of an analytical method using temperature time series[J]. Journal of Hydrology, 2007,336(1–2):1–16.

       [3] Jauregui E. Effects of revegetation and new artificial water bodies on the climate of northeast Mexico City[J]. Energy and Buildings, 1990,15(3–4):447–455.

       [4] Matsushima D. Estimating regional distribution of surface heat fluxes by combining satellite data and a heat budget model over the Kherlen River Basin, Mongolia[J]. Journal of Hydrology, 2007,333(1):86–99.

       [5] Hathway E A, Sharples S. The interaction of rivers and urban form in mitigating the Urban Heat Island effect: A UK case study[J]. Building and Environment, 2012,58:14–22.

       [6] Lin M, Hang J, Li Y, et al. Quantitative ventilation assessments of idealized urban canopy layers with various urban layouts and the same building packing density[J]. Building & Environment, 2014,79(8):152–167.

       [7] Hang J, Li Y, Sandberg M, et al. The influence of building height variability on pollutant dispersion and pedestrian ventilation in idealized high-rise urban areas[J]. Building & Environment, 2012,56(10):346–360.

       [8] Kondo J. Transfer coefficients of water surface[J]. Hydrology and Water Resources, 1992,5(6):50–55.

       [9] Oh E J, Lee H W, Kondo A, et al. Micro-climate prediction in a residential development region using a numerical model[J]. Ecological Modelling, 2004,177(3–4):283–295.

       [10] Gusev Y M, Nasonova O N. An experience of modelling heat and water exchange at the land surface on a large river basin scale[J]. Journal of Hydrology, 2000,233(1–4):1–18.

       [11] X.C.Song, J.Liu, L.Yu. Pedestrian environment prediction with different types of on-shore building distribution[J]. Journal of Central South University, 2016(04):955–968.

       [12] Yanling Guan, Angui Li, et al.Experimental and Numerical Investigation on the Distribution Characteristics of Wind Pressure Coefficient of Airflow around Enclosed and Open-window Buildings.Building Simulation, (2016)9:551–568.

       [13] 周西华, 梁茵, 王小毛,等. 饱和水蒸汽分压力经验公式的比较[J]. 辽宁工程技术大学学报, 2007(03):331–333.

       [14] Uncles R J, Stephens J A. The annual cycle of temperature in a temperate estuary and associated heat fluxes to the coastal zone[J]. Journal of Sea Research, 2001,46(2):143–159.

       [15] 官燕玲, 张小刚, 梁草茹, 等. 西安地区土壤源热泵地埋管换热的岩土影响因素区域分布[J]. 西北大学学报(自然科学版), 2016(04):565–572.

       [16] 张蕾. 水面蒸发尺度效应及其与气象要素关系研究[D]. 长安大学, 2015.

       [17] 曹昊, 周文杰, 官燕玲. 西安市城区通风环境数值建模及分析[J]. 中国科技论文, 2015(13):1573–1577.

注:本文收录于《建筑环境与能源》2017年5月刊总第5期《2017全国通风技术年会论文集》中。
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