基于无人机(UAV)的城市异质风环境下屋顶安装式风力机发电潜力评估——一种考虑上游城市风况场地特异性表征的方法论

《Sustainable Cities and Society》：A UAV-based methodology for assessing wind power generation from roof-mounted turbines in urban heterogeneous wind environments

　　

摘要：本研究提出一种基于无人机(UAV)的方法，用于对上游城市风况进行场地特异性表征，以支持高效的早期阶段风相关评估。此类应用中的一个关键挑战在于城市大气边界层(Urban Atmospheric Boundary Layer, UABL)的估算，特别是空气动力学粗糙长度(z0)。传统的z0确定方法常依赖于简化的地形分类、经验假设或长期实测，限制了其在复杂城市环境中的适用性。在所提出的方法中，研究人员利用消费级无人机重建高分辨率三维城市几何模型，经处理提取形态计量参数(morphometric parameters)，据此估算z0并重构垂直风剖面。研究人员将该方法与某城市构型的风洞实测结果进行对比验证，风速剖面吻合度较好，偏差在10%以内。研究人员将该方法应用于上海某高密度城区的案例，展示其推导场地特异性来流风及开展初步屋顶风能评估的过程。结果表明，重构风剖面对局部城市形态特征敏感，且相较于通用地形分类法，无人机衍生城市几何能提供更具场地代表性的风场表征。总体而言，所提方法旨在作为筛选级(screening-level)途径，用于复杂城市环境中推导场地特异性空气动力学粗糙参数及代表性来流风剖面。

论文解读：基于无人机(UAV)的城市异质风环境下屋顶安装式风力机发电潜力评估方法研究

该研究发表于《Sustainable Cities and Society》。

一、研究背景与意义

在城市风工程领域，准确表征上游风况是基本难题。密集城市环境中，大气流动受上游地形异质性与建筑物形态干扰，产生局地强变异的空气动力条件，使得城市冠层内及上方的风剖面具有显著空间变异性。可靠的风场 inflow（来流风）表征对自然通风、行人风舒适、污染物扩散、结构风荷载及城市风能应用均至关重要。此过程的核心在于空气动力学参数——尤其是粗糙长度(z₀)与零平面位移高度(displacement height, d)，二者控制近地面动量交换并强烈影响风速分布、湍流特性及大气边界层(Atmospheric Boundary Layer, ABL)的表达。现行各国风荷载规范（如 ASCE/SEI、NBCC、ISO）中，z₀通常借简化地形类别近似取值，但这类通用分类难以匹配建筑高度、间距、密度与排列方式差异巨大的异质城市环境，引入较大不确定性。现有改进手段包括：测风法（需长期专门仪器与合适曝露条件，资源密集）、高保真数值模拟（RANS、LES——雷诺平均Navier-Stokes方程、大涡模拟）与风洞试验（需详细上游地形建模，效率低，不适合快速初评），以及形态计量法（将z₀、d 关联于城市纹理可量测几何属性如平均建筑高度 H_ob、迎风面积密度 λ_f、平面面积密度 λ_p，其中 λ_p=A_p/A_t，λ_f=A_λ/A_t）。然而形态计量法的实用瓶颈在于难获取具足够精细度与代表性的上游区域几何数据。GIS数据与Local Climate Zone(LCZ, 局地气候分区)法依赖数据可得性与预处理；遥感与开源地理空间数据（SAR、DSM——数字表面模型）受分辨率限制；既有方法常无法在小尺度上捕获精确估算气动参数所需的细致几何特征。近年消费级无人机(UAV)摄影测量能快速低成本重建复杂城市场景三维几何，但将其融入气动参数估算与上游风场表征尚存空白。因此，Jihong Li、Jianhan Yu、Qingshan Yang 等研究人员开展了此项研究，拟填补该缺口，并验证其在屋顶风电初筛中的可行性。

二、主要关键技术方法概述

研究人员采用消费级无人机对目标上游城市区域进行倾斜摄影测量，通过运动恢复结构(Structure from Motion, SfM)算法重建高精度三维城市几何模型并提取数字表面模型(DSM)；基于三维模型计算研究风向上游fetch（风程）内的城市形态计量参数——平均建筑高度 H_ob、平面面积密度 λ_p、迎风面积密度 λ_f；选用经典形态计量公式（Lettau 1969 / Macdonald et al. 1998 / Grimmond & Oke 1999 类）由上述几何参数推算场地特异性空气动力学粗糙长度 z₀与零平面位移高度 d；代入对数律风剖面公式重构垂直来流风速剖面；选取典型阵列排列建筑风洞试验数据库作基准对比以评估方法合理性；以上海高密度城区为案例区，将重构风剖面作用于典型屋顶高度以做初步风能可利用性筛查。

三、研究结果

UAV-based method for UABL characterization（基于无人机的城市大气边界层表征方法）

研究人员阐述了完整工作流：划定上游影响域→UAV倾斜摄影→点云/网格三维重建→投影计算 λ_p、λ_f、H_ob→形态计量公式计算 z₀、d→基于对数风廓线律重建城市大气边界层(UABL)垂直风速剖面。该方法假定目标建筑在冠层上方较充分暴露于上游来流，适用于早期阶段场地特异性 inflow 表征。

Feasibility assessment of the UAV-based method（基于无人机方法的可行性评估）

研究人员将该方法推导出的风速剖面与已有文献中规则阵列城市街谷风洞实验测得之垂直风剖面作对比。结果显示，在冠层上方对数区，两者趋势一致，无量纲化风速偏差普遍在 10% 以内，证实由 UAV 衍生几何结合形态计量法能合理再现城市上游风剖面，具备工程筛选级精度。

Illustrative application: rooftop wind screening（示意性应用：屋顶风能筛查）

研究人员把流程用于上海某高密度街区，取主导风向计算上游城市形态参数获 z₀、d，重构该场地来流风剖面后插值至候选屋顶高度，估算该高度理论风功率密度。结果表明不同屋顶位因上游建筑遮挡与形态差异致来流风资源差别明显，凸显场地特异性风场重构对屋顶风机选址的重要性，同时证明该方法可为初选候选安装位及判断可行性提供量化依据。

Applicability in dense urban settings（在高密度城区的适用性）

研究人员指出本方法重构的是基于上游平均形态的有效来流风剖面，与实际屋顶处的局部绕流（如尾流、下洗流、角区加速等）可能存在偏差；若目标屋顶深陷周边高楼尾流区或被高大邻近建筑严重遮挡，则局部流场偏离对数律假设。方法定位为前期筛选工具而非最终设计依据，正式设计仍需 CFD 或风洞校核。

四、讨论与结论翻译总结

研究人员总结认为：所提方法整合消费级无人机摄影测量与形态计量分析，可基于真实上游城市三维几何推导空气动力学粗糙参数并重构异质城市环境下的场地特异性来流风剖面。与传统规范按简化地形类别赋值相比，UAV 衍生几何能更真实地反映局部城市形态对风的阻滞效应；与风洞/高保真 CFD 比，该方法成本低、周期短，适合规划阶段快速评估。虽精度不足以替代详设阶段的高阶模拟，但可作为城市风相关课题（结构及环境方向）初评的有效筛选手段。

结论原文要义译述：本研究提出一种基于无人机(UAV)的方法，通过场地特异性估算空气动力学粗糙参数，支持早期城市风场表征。该方法融合消费级无人机摄影测量与形态计量分析，由几何导出的粗糙长度估算反映实际上游城市形态，进而重构异质城市环境中的场地来流风剖面。与常规简化地形分类法相比，其对复杂建成环境具更好场地代表性；经风洞对比验证具合理一致性（偏差<10%）；应用于高密度城区案例展示了在推导场地来流风及初步屋顶风能评估上的效用。方法定位于筛选级工具，为需可靠来流表征之城市风相关前期评估提供支持。