基于局部气象数据的城市建筑能量模型在复合热浪和城市热岛效应下应对城市建筑能源风险:一项校园尺度研究

《BUILDING AND ENVIRONMENT》:UBEM driven by localized weather data for addressing urban building energy risks under compound heatwaves and UHI: a campus-scale study

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月28日 来源:BUILDING AND ENVIRONMENT 8.4

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   摘要全球变暖加剧了极端热浪(HW),对局地天气和建筑能耗产生显著影响。由密集城市形态和人为热(AH)排放驱动的城市热岛(UHI)效应,进一步增加了热浪期间的建筑能耗风险。本研究针对寒冷地区的大学校园,开发了一种基于网格的、空间可扩展的城市冠层模型(UCM)+城市建筑能耗模型(

  

摘要

全球变暖加剧了极端热浪(HW),对局地天气和建筑能耗产生显著影响。由密集城市形态和人为热(AH)排放驱动的城市热岛(UHI)效应,进一步增加了热浪期间的建筑能耗风险。本研究针对寒冷地区的大学校园,开发了一种基于网格的、空间可扩展的城市冠层模型(UCM)+城市建筑能耗模型(UBEM)框架,实现从建筑组团到单体建筑的多尺度复合效应评估。该框架与XGBoost-层次聚类(HC)-SHAP方法耦合,用于快速识别不利建筑样本及其不利特征,以实现针对性优化。该校园共包含880栋建筑,被划分为200米分辨率的170个局地天气网格(LWGs)。结果表明,各网格间温度差异显著,仅UHI效应即可造成高达2.3°C的温度变化,在清晨6时左右达到峰值。在热浪期间,UHI与HW协同作用,将局地差异放大至3.5°C,并将热点区域的炎热不适持续时间延长至仅UHI效应下的12倍。复合效应使制冷设计日负荷增加高达33.2%,大幅提高了建筑暖通空调系统所需的制冷能力。形态学分析表明,街道高宽比是缓解局地极端高温的关键,而建筑形状系数和高度则是单体建筑制冷能耗强度(EUI)的主导因素。这些发现为UHI-HW复合条件下的气候韧性城市建筑设计及制冷能力规划提供了科学和实践指导。

引言

全球变暖导致极端热浪(HW)频率增加,引发人们对极端事件期间建筑及其能源系统安全性的广泛担忧[1]。2020年夏季,美国西北部极端高温使电网超负荷,影响了超过3万名客户。2022年1月11日,布宜诺斯艾利斯持续高温使电力需求创下纪录,导致大规模停电,影响了超过70万名客户。同年夏季,中国四川经历了破纪录的高温,需求激增和供应受限导致长时间停电,严重影响了居民和工业用户。
热浪期间,制冷需求的短期激增显著增加了城市电力系统的平衡难度[2]。长期的城市扩张和密集化进一步加重了能源基础设施的负担,并提高了供应中断的风险[3]。研究表明,热浪期间每升高1°C可使建筑峰值电力需求增加高达4.6%[4],忽视极端气候事件可能导致供电可靠性降低30%[5]。城市热岛(UHI)效应显著增加了建筑夏季制冷需求,放大了热浪对城市能源系统的压力[6]。显然,密集城市形态、UHI效应和夏季热浪的结合加剧了局地天气压力,增加了电网过载、大规模停电[7]以及居民热胁迫风险[8]的可能性。这提高了对精准负荷评估和城市建筑能源系统韧性的设计要求。
在局地尺度上,关于热浪和UHI效应对局地天气和建筑热负荷复合影响的研究仍然有限,凸显了研究其对局地天气和建筑能耗风险联合影响的紧迫性[9]。影响建筑的关键微气候因素包括气温、湿度、风速、大气压以及太阳辐射分量(总辐射和直接辐射)[10]。这些因素共同导致建筑能耗强度出现显著变化。研究表明,典型气象年(TMY)与极端年的比较可以揭示极端天气驱动的夏季制冷需求增加,并为增强气候韧性及降低热浪期间能源基础设施脆弱性的策略提供支持[11,12]。城市建筑能耗建模(UBEM)工具可用于评估既有建筑的改造潜力、优化城市能源系统以及评估节能措施的有效性[[13], [14], [15], [16]]。将这些微气候因素纳入高空间分辨率的UBEM模拟中,可以实现对极端高温对城市和建筑能源系统影响的更准确量化[17,18]。
关于UBEM的局地天气数据(LWD),基于CFD的微气候模拟工具(如Envi-met、PALM-4U)通常被用来生成输入数据[19,20]。由于此类模拟计算量巨大,通常仅限于单体建筑、假想均质建筑组团[21]或小型建筑组,且模拟时段较短[10]。城市冠层模型(UCM)解决了这一局限性,通过将三维城市几何形状简化为二维街道峡谷并使用局地天气网格(LWGs)来参数化计算LWD,在保持精度的同时大幅减少了计算时间。它们还可以生成年度的气象数据,使其更适合在街区尺度和城市尺度上进行长期局地天气模拟。城市天气生成器(UWG)是一款代表性的UCM工具。与标准UCM不同,后者需要城市冠层顶的气象数据[5],UWG可以使用郊区气象站数据,因此提供了更大的灵活性[22]。UWG还与BEM耦合,使其能够考虑空调人为热(AH)排放对局地UHI效应的影响[15]。
城市内各LWGs底层表面条件的差异是温度异质性的主要驱动因素[23,24]。ASHRAE全球热舒适度数据库II的统计数据显示,室外温度每升高1°C,空调建筑与自然通风建筑的室内温度分别升高0.1°C和0.4°C[25]。因此,局地城市温度对热负荷估算有重要影响[26]。UBEM必须考虑局地天气对建筑组团能耗的影响,这对气候敏感型城市能源规划至关重要[27]。当前基于TMY的建筑制冷模拟忽略了局地天气与制冷需求之间的双向反馈[28]。由于局地天气和热性能差异,建筑在热浪和UHI下的能耗和系统压力各不相同。为了在城市建筑能源模拟中解决局地天气变异性问题,亟需开发一种基于网格的、空间可扩展的UCM + UBEM计算框架。该框架能够系统性地、定期地评估实际建筑能源性能,并更深入地分析局地天气、建筑能耗与建筑形态之间在单一或复合UHI和HW影响下的关系[29]。
总之,当前研究空白包括:(1)风险评估工具与方法——缺乏成熟且易用的方法来模拟城市局地天气条件下建筑组团能耗。(2)风险缓解设计策略——在复合UHI和HW风险下,LWGs内建筑组团和单体建筑均缺乏完善的韧性设计框架。在组团尺度上,由UHI和HW耦合效应下环境异质性驱动的LWGs间韧性差异尚未得到充分研究[9]。在单体建筑尺度上,还需要进一步工作将建筑形态与复合UHI和HW风险下的能耗联系起来,并量化关键形态参数对制冷能耗强度(EUI)和暖通空调制冷设计日负荷(Load_DDY)变化的影响。
为此,本研究开发了一种基于LWD的UBEM工具,以充分考虑热浪下的局地天气。本研究以北京某校园区的880栋建筑为案例,分析了在UHI和HW复合效应下建筑组团环境和单体建筑特征如何影响局地天气和能耗。该工具以局地气温、单体建筑制冷EUI和Load_DDY为重点,利用LWD对比了各LWG在典型年下UHI+HW条件与单一UHI条件下的温度和能耗增加情况。研究阐明了局地温度和能耗变化与单体和组团层面建筑形态之间的联系。研究结果预计将为复合UHI和HW条件下局地天气、建筑形态与能耗之间的相互作用提供新的见解。

章节摘要

研究区域与数据采集

2023年6月下旬,北京经历了创纪录的三天热浪,最高气温超过40°C。本研究关注一个3.34平方公里的校园区和一个相邻的0.21平方公里的居住区,共包含880栋建筑。相关要素的逐小时气象数据从位于北京五环路外的海淀郊区气象站获取(图1(a)),其中2021年为典型年,2023年为极端高温年。

聚类样本的设计特征

根据2021年和2023年的Duration_H值,170个LWGs被层次聚类为五种类型(图5(a)),样本数量见图5(b)。结果显示各网格间LWD差异显著,并识别了研究区域内的热点区域以进行进一步对比分析。
对比各LWG聚类的关键空间形态差异,揭示了环境特征的共性规律(图5(c))。在建筑尺度上,热点区域更为密集,

单体建筑形态对EUI和Load_DDY的影响

本研究使用包含880栋建筑的UBEM,每栋建筑按楼层划分为热区。将UWG生成的局地天气数据输入UBEM,以分析HW和UHI复合效应下的能耗变化。

结论

本研究聚焦于气候风险下的韧性设计,分析了HW和UHI对局地气温的影响机制,以及其对制冷能耗需求和峰值制冷负荷的影响。本研究的主要贡献如下:(1)开发了一种空间可扩展的、基于网格的UCM+UBEM框架,以考虑HW和UHI的复合效应;(2)构建了XGBoost-HC-SHAP方法,以快速识别不利

数据可用性

所用数据为保密数据。

生成式人工智能在科学写作中的声明

在准备本作品期间,作者使用了ChatGPT 5.6进行语言润色。在使用该服务后,作者根据需要审核和编辑了内容,并对使用该服务承担全部责任,作者根据需要审核和编辑了内容,并承担全部责任。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突需要报告。

CRediT作者贡献声明

张舒阳:写作—初稿撰写,验证,软件,方法论,形式化分析,数据管理,概念构思。陈太翰:写作—审阅与编辑,软件,方法论。张旭东:写作—审阅与编辑,形式化分析。高欣婷:形式化分析。袁超:监督,方法论。刘念雄:监督,资源,项目管理,资金获取。
张舒阳|陈太翰|张旭东|高欣婷|袁超|刘念雄
清华大学建筑学院,北京,中国
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