《Advances in Wind Engineering》：Modeling Urban Wind Speed Distributions Around High-Rise Residential Blocks: A Statistical Approach
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研究人员将多维雷达映射（MRM）与线性回归分析两种统计数据解释技术应用于探索来流风向、风分布及气流通过建筑簇之间的关系，基于十六个来流风向与四种不同建筑排布开展了风洞实验。首先利用MRM分析不同建筑构型周边的风分布，并以定性与定量方式考察建筑构型周围的气流。结
研究人员将多维雷达映射（MRM）与线性回归分析两种统计数据解释技术应用于探索来流风向、风分布及气流通过建筑簇之间的关系，基于十六个来流风向与四种不同建筑排布开展了风洞实验。首先利用MRM分析不同建筑构型周边的风分布，并以定性与定量方式考察建筑构型周围的气流。结果显示，尤其在斜向来流条件下，不同建筑排型周边的环流强度降低达16%。进一步采用线性回归分析检验风向、通道内气流与风速梯度之间的相关性，观察到相关趋势随风向、建筑构型及通道宽度变化而改变。研究人员详细讨论了建筑通道间速度差（VD）这一新参数。研究表明，统计数据分析技术可为城市空间提供有用洞察，并有助于揭示来流风向、环流与风流动分布之间的关系。
研究背景方面，城市高层建筑群的风环境评估关系行人舒适性与污染物扩散效率。既有研究多依赖计算流体动力学（CFD）与风洞测试获取流场，但针对实验数据本身的描述性统计解释应用有限，尤其缺乏将多维风速方向信息转化为连续空间表征的系统方法。香港等高密度城市以十字形“Harmony block”高层住宅为主，建筑形态与间距直接影响城市冠层内的通风与热舒适，因此有必要以统计视角量化风向—环流—通道流的关系，为规划者提供可解释的判据。
作者基于香港典型高层居住街区原型，在边界层风洞（BLWT）中以1:280缩尺制作十字形高层建筑模型，设置方形、U形、L形、I形四种布局，对应15 m、30 m、40 m（缩尺0.054 m、0.107 m、0.142 m）三种建筑间距，来流风向按22.5°间隔取16个方向，采用60支微型L形风速探针（Kanomax）以10 Hz采集40 s数据，雷诺数1.1×105，参考风速10 m/s（对应全尺度约500 m高度），行人高度（全尺度2 m）风速归一化为NWV。
关键技术方法包括：多维雷达映射（MRM，将16方向离散风速经傅里叶级数连续化，以极坐标雷达面积表征风分布区WDA与均值MWD）；线性回归分析（建立NWV、通道上下游速度差VD与来流风向角的相关系数R）；风洞实验平台（BLWT结合转盘、缩尺街块、标准风速剖面幂律指数0.15）；香港行人舒适准则（NWV≤0.1低风速区，0.10.3高速区）。样本来源于香港Harmony block原型推演的通用街区阵列，非实地测量队列。
研究结果部分，3.1风速度分布显示：方形布局（Config 1）垂直来流时角部绕流强，MWD达0.29，增大间距使WDA减40%（Case1→Case2北向），MWD降17.2%，斜向风削弱角效应、环流强度降16%；U形（Config 2）内向偏转使MWD较方形低6.8%–24%，NNW–WNW向WDA反高16.67%；L形（Config 3）西南向垂直角部时MWD达0.31（超舒适上限），通道文丘里效应致WDA最大0.31；I形（Config 4）建筑少、空间开敞，垂直风MWD较方形高3%–11%，斜向趋势同前。3.2线性回归分析中，Config 1的P1通道NWV–风向强负关（R=?0.947），P2/P3强正关（R=0.988/0.952），低角出现负VD尾流区；Case2/Cas3因通道加宽角效应减弱、VD降25%–50%。Config 2 U形开口使P1关联弱，P3在Case3呈负VD（R=?0.345）尾流但高强度角消失。Config 3 L形P1在Case3关联弱、VD先负后正；Config 4 I形两通道低角负VD、宽通道关联弱。新参数VD有效标识下游尾流/滞止区，NWV随风向角正相关、随通道宽负相关。
讨论与结论翻译：评估风向及其对建筑周边气流的影响对保障行人舒适与污染物有效扩散至关重要。本研究采用MRM与线性回归两种统计技术评价风行为并证其适用性。MRM表明来流风向强烈影响风分布，增大建筑间距使平均风速至多降16%，从而将气流稳定在舒适限内；但超出最优阈值的间距因气动导流减弱进一步降低环流，利于冬季而不利夏季通风。各构型中方形（封闭）促滞止与尾流，U/L形改善环流与行人层通风，斜风增强通道流，窄通道外偏助扩散，U/L形使平均风速增3.7%–6.8%；L形横向速度高、下游流弱，宜布置敏感区。线性回归显示NWV与入射角正相关、与通道宽负相关，尾流效应削弱该关系；VD有效识别尾流区，Config 3在0°–100°负VD指示低速区于高角消失。统计技术为海量风洞数据提供高效解释路径，结合风洞迭代评估间距朝向可抑尾流，成果支持城市设计实践，并指出未来可融合神经网络等高级统计与机器学习方法处理异质城市地形风环境评价。该文发表于《Advances in Wind Engineering》。
