一种中观尺度下缓解热岛效应的优化城市形态设计方法

技术领域

    本发明涉及城市规划与城市设计领域，具体是一种中观尺度下缓解热岛效应的优化城市形态设计方法，通过该方法实现以热岛强度指标为导向的中观尺度城市形态多方案的自动生成与优化，从而在实践层面实现对热岛的适应性规划设计。

背景技术

随着全球气候变化，城市的微观气候（微气候）日益成为人们关注的问题。在规划设计领域，发展能够适应气候变化、缓解微气候环境的规划设计技术，成为行业未来重要的发展方向之一。通过对城市物质形态的塑造，以产生具有良好微气候效应的城市环境，称为微气候适应性规划设计（microclimate resilient design）。缓解城市日益加重的热岛效应，是其中一项主要内容。热岛效应是指城市由于物质构成与郊区自然环境有所差异，形成城市区域温度高于周边自然区域的现象。城市热岛在室外空间的热舒适性、建筑能耗、空气污染等方面均造成较大负面影响。

目前阶段，基础研究已经揭示：热岛在城市中并非均匀分布，而是由若干热岛中心（热岛强度最大）与之间的过渡区域组成。热岛中心往往是城市高密度区域所在。降低热岛中心强度，不仅对局部，也对整体城市热岛的缓解具有价值。热岛与中观尺度城市几何形态的紧密关联。几何形态的改变可以引起热岛强度的变化。大量研究实证表明中观尺度城市几何形态的天空可视度参数（Sky View Factor, SVF）可以作为表征热岛强度的指标。

然而在规划设计的应用层面，上述基础研究成果还未获得较好的转化，有关减缓热岛的适应性规划设计技术，还处于较低的水平。其目前有两种主要的方式：

1）口号式的适应性规划设计。如类似‘通过合理规划土地与建筑布局，降低设计区域内热岛’这种典型的口号式的设计引导，空洞无物，缺乏具体的操作环节，仅仅提出美好愿景，以目标取代实施手段，根本无法在应用层面切实的实现热岛的缓解。

2）以定性的设计原则为指导的规划设计。该类原则性设计在执行性方面略优于口号式设计，但仍然存在很大缺陷，表现在：需要设计人员以手动的方式运用设计原则，生成城市形态，导致设计效率低下，难以在设计阶段形成多方案的比选，以从中优化出最佳方案。由于原则以定性的方式存在，设计人员在运用原则指导生成城市形态时，随意性主观性都很大，原则的执行程度无从保证。由于原则不涉及定量问题，所形成的方案在缓解热岛的程度上，无法进行的量化的评测，无法为方案提供令人信服的数据支撑。

综上所述，目前国内关于缓解热岛的城市形态规划设计技术方法的主要问题为：缺乏对基础研究成果的有效转化，导致实践层面的效率低下、主观随意性大，科学性不足，严重影响了针对城市热岛的适应性规划设计的实施效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种以缓解热岛效应为目标的中观尺度城市形态规划设计方法，从而在实践层面切实实现对热岛的适应性规划设计。使用本方法可以在设计初期，依靠计算机自动产生出若干缓解热岛强度的优化城市形态草案，这些草案基于热岛强度评测的计算，具有科学的数据支撑，为设计人员在此基础上深化并提交出具有科学依据的城市形态方案，提供了方法与技术保障。

该方法使用计算机作为计算与设计工具，该计算机包括输入模块、优化模块1、优化模块2、建筑形态生成模块、SVF评测模块以及输出模块，其工作过程包括以下步骤：

1）整理待规划设计区域的矢量图，包括地块、周边建筑、道路信息，通过 “输入模块”录入设计区域相关信息，包括地块信息plots(j)、开发总量FAR、周边建筑信息surbui(i)，并设定计算精度，包括计算范围Area，SVF投影向量的精度sunvecs, 地面SVF观测点精度SVFpts；

2）启动“优化模块1”，并关联“SVF评测模块”，进行地块容量布局方案的自动生成与优化，优化机制采取遗传算法，以每个生成的形态个体的SVF数值为适应度，适应度越高，个体越优秀，遗传算子采取标准的杂交算子与突变算子，之后产生出若干个具有最低热岛强度的地块容量布局方案，输出结果(CMfar0)；

3）选择步骤2）中的一种地块容量布局方案，作为初始条件，输入建筑形态生成模块，运行建筑形态生成模块，针对某个容量分布格局方案设定的每个地块容量，采取多解式的平行搜索，自动生成满足容量要求，具有多种类型特征的建筑群体块形态集合(CMbui (j)(id))；

4）启动“优化模块2”，并关联“SVF评测模块”，以步骤3）产生的建筑群体块形态集合(CMbui (j)(id))为本优化模块的形态选择集，进行建筑体块形态层面的自动生成与优化，优化机制采取遗传算法，以每个生成的形态个体的SVF数值为适应度，适应度越高，个体约优秀，遗传算子采取标准的杂交算子与突变算子，最后产生出若干基于最优用地容量布局的，最优的建筑体块形态方案（CMarr0）；

5）将步骤4）中生成的最优建筑体块形态方案（CMarr0）传递给输出模块，通过常规设计软件的图形平台（如Rhino软件）进行输出，输出内容为：三维建筑体块形态模型，可以直接作为设计人员后续深化工作的基础；该体块模型的平均SVF数值。

上述步骤1）中，地块信息中的地块图、建筑轮廓图以及计算区域全部以封闭的pline线进行表示，以便于计算机自动识别和提取；计算范围Area取设计地块范围向外offset200米的区域。

上述步骤2）中，在启动优化模块1时，首先设定进化参数，包括总代数Generation1,每一代个体数population1，存活率sv1,突变率mu1。

上述步骤3）的具体过程为：将最优容量布局方案CMfar0输入该模块；设定进化参数，包括总代数Generation2,每一代个体数population2，存活率sv2,突变率mu2；程序开始自动进行多解式的平行搜索，搜索机制采取遗传算法，适应度为个体形态的容积率与目标容积率之间的差值，适应度数值约低，个体约优秀，满足输出条件的适度阈值为0-0.05；遗传算子采取标准的杂交算子与突变算子以确保找出每个地块上满足设定容量要求的多种类型的建筑形态方案。

上述步骤3）中，在启动优化模块2时，首先设定进化参数，包括总代数Generation3,每一代个体数population3，存活率sv3,突变率mu3。

本发明针对日益严重的城市热岛问题，在城市规划与设计层面，运用计算机工具，自动生成具有缓解热岛性能的优化城市形态方案。在方案初期，为设计工作者提供具有科学数据基础的技术方案。克服了现阶段缓解热岛适应性设计仅仅依靠口号、设计原则作为技术手段，从而在科学性、可评价性、精确性方面存在严重不足的问题。本发明通过计算机强大的运算能力，弥补了现行方法依靠人力手动操作，导致的时间、人力成本高的问题，实现了在自动生成多方案基础上的优化比选。在设计实践层面，具有显著的工程效果。与现有技术比较，本发明还存在以下优点：

1）本发明通过海量的个案筛选、优化，平均可以优化热岛强度的指标参数SVF约5%左右。意味着可以降低热岛强度约0.5摄氏度，在空调节能、降低空气污染、改善室外热舒适性方面具有显著的社会意义和生态意义。

2）本发明依靠计算机的数据运算处理能力，具有传统人工设计方法不能比拟的快速生成多方案的能力。在一般图形工作站上，使用本工具，对一般规模的城市高密度区域的多方案优化工作，约耗时一个工作日。这使得在初期阶段，为设计工作者提供多方案快速反馈成为可能。

3）本发明具有很好的操作性。本发明可以依托常规设计软件平台（如Rhino)，确保了绝大数设计工作者能够操作自如。作为输出结果的多项草案，采取3dm格式，具有很好的软件兼容性，可以在多种常规设计软件，如Rhino, AutoCad, Sketchup, 3dmax中打开，并进行进一步的编辑、修改。为设计工作者的后续深化工作，提供便捷。

附图说明

图1是本方法的技术流程图。

图2是设计区域（南京市河西青奥大街南侧高密度开发商务区）原始矢量图。

图3是设计区域底图整理与输入。

图4是地块容量布局优化过程的样本分布与优化曲线（其中小黑点记录优化过程中的样本个体；线条为每一代个体平均SVF指标值的折线图；圆圈表示最优的两个样本）。

图5是两个最优地块容量布局方案。

图6是设定地块容量布局下，自动生成的多特征类型的建筑形态备选方案集合。

图7是建筑体块形态优化过程的样本分布与优化曲线（其中小黑点记录优化过程中的样本个体；线条为每一代个体平均SVF指标值的折线图；圆圈表示最优的一个样本）。

图8是输出结果（最优建筑体块形态方案，及其对应的SVF数值）。

具体实施方式

本发明在实施例中依托规划设计领域常用的参数化建模软件Rhino作为图形平台，利用Rhino Script脚本语言实现本方法工具模块的二次开发。工具模块包括：输入模块、优化模块1、优化模块2、建筑形态生成模块、SVF评测模块、输出模块。本方法通过调用不同的模块功能，以实现城市形态的生成与优化，为设计人员提供优化的设计草案。

以下结合一个城市区域形态优化的案例来详细说明本发明的技术方案。案例地点为南京市青奥大街南侧高密度开发商务区域。根据上位控制性详细规划，区域包括20个地块，总用地面积约为26公顷，规划总容量为168万平方米（平均容积率为6.5）。

如图1所示，本发明提出的中观尺度下缓解城市热岛的优化城市形态设计方法包括如下步骤：

1）将设计区域的原始矢量图（包括地块、周边建筑、道路等信息，如图2所示）、设定计算范围，导入Rhino平台，作为形态优化的底图（如图3所示）。要求地块图、建筑轮廓图、计算区域全部以封闭的pline线进行表示，以便于计算机自动识别和提取。计算范围一般取设计地块范围向外offset200米的区域。

启动“输入模块”，选择底图上的20个地块输入程序，存储为plots(j)；将规划设计的总容量（168万平方米）以参数FAR输入程序；在底图上选择计算区域，存储为Area；计算机自动选择底图上的周边建筑轮廓，存储为surbui(i)；设定热岛指标的计算精度相关参数（SVF投影向量的精度sunnvec=1.5，地面SVF观测点精度SVFpt=50）。输入准备工作完成。

2）启动“优化模块1”，并关联“SVF评测模块”，进行地块容量布局方案的自动生成与优化。首先由操作人员设定进化化参数（总代数Generation1=80,每一代个体数population1=50，存活率sv1=0.7,突变率mu1=0.1）。完成参数设定后，程序开始自动优化。优化机制采取遗传算法，以每个形态个体的SVF数值为适应度。适应度越高，个体约优秀。遗传算子采取标准的杂交算子与突变算子（如图1中相应部分所示）。

在完成80代进化过程后，程序得到了多个优化的地块容量分布格局方案，并输出其中最优的个体CMfar0（此处选择2个输出，也可以设定为输出若干个），如图5所示。

图4展示了反映优化过程中的样本分布与优化曲线。第80代时，用圆圈标记的是两个具有最高指标值的地块容量分布格局方案（也即图5中输出的方案）。可以看到这一代的平均SVF指标非常接近于该两个最优方案，意味着除了输出的两个最优解外，本方法同时还得到了一大批非常接近最优解的容量分布方案。从初始代的最差样本的指标（0.460）到第80代的最优样本指标（0.500），差值为0.04。意味着在地块容量阶段，SVF指标可优化的空间为4%。

3）选择步骤2）中得到的最优容量布局方案（方案1），输入“建筑形态生成模块”。在每个地块上，以最优容量布局方案设定的地块容量值为目标，进行基于高层建筑群类型的建筑体块形态自动生成。具体的，将最优容量布局方案CMfar0输入该模块；由操作人员设定进化参数（总代数Generation2=30,每一代个体数population2=80，存活率sv2=0.7,突变率mu2=0.1）；程序开始自动进行多解式的平行搜索，以确保找出每个地块上满足设定容量要求的多种类型的建筑形态方案。搜索机制采取遗传算法，适应度为个体形态的容积率与目标容积率（由CMfar0设定）之间的差值。适应度数值约低，个体约优秀。满足输出条件的适应度阈值为0-0.05。遗传算子采取标准的杂交算子与突变算子（如图1中相应部分所示）。

在完成设定的30代优化过程后，程序得到了每个地块上满足容量要求的建筑形态的集合CMbui(j)(id)。如图6所示，每个地块上有多类型的形态方案，数量从十几个到几十个不等。需要说明的是plot8、plot12上没有生成建筑体块，因为根据步骤2中得到的优化容量布局方案，此两地块的容量为0。

4）启动“优化模块2”，并关联“SVF评测模块”，以步骤4产生的建筑形态集合(CMbui(j)(id))为选择集，进行基于最优地块容量布局方案1的建筑形态方案优化。具体的，将(CMbui(j)(id))作为输入数据，传递给优化模块2。由操作人员设定进化参数（总代数Generation3=50,每一代个体数population3=50，存活率sv3=0.7,突变率mu3=0.1）。完成上述设定后，程序开始自动优化与生成。优化机制采取遗传算法，以每个形态个体的SVF数值为适应度。适应度越高，个体约优秀。遗传算子采取标准的杂交算子与突变算子（如图1中相应部分所示）。

在完成设定的50代优化过程后，程序得到了多个优化的建筑体块形态方案。

图7展示了反映优化过程中的样本分布与优化曲线。第50代时，用圆圈标记的是具有最高指标值的建筑体块形态方案（也即图8中的方案1）。可以看到这一代的平均SVF指标非常接近于该最优方案，意味着除了该最优解外，程序还得到了一大批非常接近最优解的建筑体块形态方案。需要指出的是，由于有容积率和SVF指标的双重限定，导致这些最优解在形态上有一定的趋同性。因而该阶段一般选择输出一个最优方案。从初始代的最差样本的指标（0.505）到第50代的最优样本指标（0.521），差值为0.016。意味着在建筑体块阶段，SVF指标可优化的空间为1.6%。

5）在步骤4）中生成的最优建筑体块形态方案（CMarr0），传递给“输出模块”，通过Rhino的图形平台进行输出。输出内容如图8中的优化方案1所示：3d建筑体块形态模型； SVF数值（该方案对应的热岛指标）。

以步骤2中另一个最优地块容量布局方案（图5中的方案2）作为输入，重复上述步骤3至5，则得到另一个建筑体块形态最优方案（如图8中方案2所示）。

通过上述案例，可以看到SVF指标在地块容量布局阶段的可优化空间，与其在建筑体块形态阶段的可优化空间的合集为整个优化过程中SVF的可优化空间：0.521-0.460=0.0621。因而该案例针对热岛强度指标SVF的可优化空间约为6%。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。