葡萄牙本地能源社区中基于交易数据驱动的消费者中心型家庭能源管理系统

这篇研究通过高分辨率微气候模拟(ENVI-met)和路径生成算法(DFS)，提出了主动生物气候路径选择框架，量化评估了香港高密度城区1200个OD对的热不适指数(PetL)。研究发现81%的OD对中热驱动路径可使热不适降低96%，突破传统遮阳路径的局限性，为气候适应性城市步行系统提供新范式。

　　

Highlight

热环境对步行行为的影响机制

热环境已被证实显著影响步行行为，并纳入步行适宜性评估体系。遮阳条件长期作为街道尺度热环境质量的代用指标。Bivina等(2019)研究发现荫蔽人行道对步行舒适度的关键作用。Azegami等(2023)在东京夏季观测到19名受试者会主动选择阴影覆盖率达75%的路径。

Method

三步走技术路线

本研究采用三步法工作流程(图1)：(1)使用ENVI-met模拟香港高密度街区微气候，获取生理等效温度(PET)和无遮阳条件(第3.1节)；(2)基于深度优先搜索算法(DFS)生成所有可能路径(第3.2节)；(3)从距离、遮阳条件和热不适水平三个维度评估路径有效性。

Thermal environment in the YMT area

油麻地区热环境特征

油麻地区4米网格模拟数据显示显著时空差异：正午平均PET达54.36°C，而早晨8:00仅33.66°C。最大空间温差达21.7°C，凸显路径选择对热暴露调控的重要性。

The effectiveness of thermally-driven active route choice

热驱动路径的优越性

最低PetL路径较最短路径平均降低9%热不适值，相当于2.97°C的PET降幅——接近人体热感知的一个等级变化。这种改善效果堪比城市设计干预措施，且在清晨时段和700-800米路径长度时效果最佳。

Conclusion

气候适应性步行新范式

本研究通过创新性地整合微气候模拟与穷举路径生成，证实主动选择低热暴露路径可使81%的OD对热不适降低96%。研究成果可嵌入导航系统，特别有利于脆弱人群，推动建设健康宜居的高密度城市。