基于点云算法的CFD新方法揭示香樟树对街道峡谷风场及污染物扩散的影响机制

针对城市街道峡谷中风场和污染物扩散模拟中树木特征刻画不精确的难题，本研究创新性地利用三维点云测量数据重建香樟树树干-枝干(TB)结构，建立树冠阻力源项数学模型，通过CFD模拟揭示了不同树体结构及布局对峡谷流场和污染物分布的影响规律。发现忽略TB会导致风速高估14%、污染物浓度低估3.5%，树冠中置时对气流的阻滞效应最显著，为城市绿化规划提供了量化依据。

　　

在城市绿化建设中，香樟树作为常见的行道树种，其茂密的树冠和复杂的枝干结构对改善微气候具有重要作用，但同时也可能改变街道峡谷内的气流运动，影响污染物扩散。传统研究多将树木简化为规则几何体或均匀多孔介质，难以准确反映真实树木的不规则形态和内部非均匀叶分布特征。随着激光扫描技术的发展，通过三维点云数据精确重建树木结构成为可能，这为深入研究真实树木对城市环境的影响提供了新机遇。

针对这一科学问题，研究人员开展了一项创新性研究。通过激光扫描获取香樟树高精度点云数据，开发了基于Dijkstra算法的TB提取与重建技术，建立树冠阻力源项映射方法，将叶片分布特征精确映射到计算网格。基于OpenFOAM平台构建街道峡谷模型，采用标准k-ε湍流模型，设置功率律入口风速剖面，通过PIMPLE算法耦合压力-速度场，系统模拟了6种不同树体结构及布局方案下的流场和污染物扩散特征。

研究方法主要包括：1) 基于点云数据的TB骨架提取与STL格式实体重建；2) 树冠叶片位置信息向计算网格的精确映射；3) 标准k-ε模型结合植被阻力源项(Su=-ρCdLAD|u|ui)的CFD模拟；4) 多工况对比分析(无树、仅TB、全树等)。研究选取18m×18m×10m的标准街道峡谷模型，通过网格敏感性验证确定0.2m为最优网格尺度。

研究结果部分，首先通过"Tree and without tree"比较发现：真实香樟树导致不同截面流速差异显著，y=0截面因树干阻塞形成倾斜涡旋，而y=±2.5m截面涡心位置受叶分布影响各异。树冠叶片非均匀分布使底部污染物浓度最高增加23.05，较无树情况增加13%。

在"TB,crown and tree"结构影响研究中：仅TB存在时平均风速降低14%，证明传统忽略TB会高估通风效果；全树存在时叶片的阻力效应反而减弱了TB的阻塞作用，使风速降幅收窄至2.5%。树冠对污染物分布影响范围可达整个峡谷高度，而TB主要影响底部局部区域。

关于"Crown layout"的模拟显示：树冠位于峡谷中部时对气流阻滞最显著(风速降低38.7%)，而靠近背风侧布局可提升风速9.4%；迎风侧树冠会导致污染物在街道底部积聚，但整体浓度较中置方案降低8%。

研究结论部分指出，该工作建立的基于点云算法的树木建模方法，首次实现了对真实树木外部形态和内部非均匀特征的双重精确表征。量化分析表明：1) TB物理屏障作用不可忽视，忽略会导致风速预测偏差达14%；2) 树冠阻力是主导因素，其中部布局的ACH值最低(0.032)；3) 叶片分布非均匀性导致不同截面流场差异显著。这些发现为优化城市绿化设计提供了重要依据，特别是为高污染区域树木布局策略（如优先采用背风侧种植）提供了理论支撑。

该研究的创新性在于将先进的点云处理技术与CFD模拟相结合，突破了传统植被建模的简化局限。未来可进一步研究不同树种、季节变化（落叶/常绿）对城市微环境的影响，推动数字孪生技术在智慧城市建设的应用。论文成果发表在《Trees, Forests and People》期刊，为多学科交叉研究提供了示范案例。