【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于城市风环境模拟领域，具体涉及一种整合wrf/calmet模拟和fai计算的轨道站点地区风环境评价方法。
技术介绍
1、近年来，公众对于气候变化对城市生活环境产生的负面影响日益关注，城市发展面临着愈发严峻的气候问题挑战。城市化的快速推进和大量的建设活动导致了微气候的变化以及热岛效应、雾霾、通风等问题的出现，这些都极大地降低了城市的空间品质和居民的生活水平。
2、轨道交通站点，作为城市外部空间与轨道交通网络之间的连接点，因其独特的位置对城市资源有显著的吸引力，从而产生集聚效应。然而，这种集聚效应亦导致建筑高度密集、人群活动多样化，对城市的气候环境也带来了不利影响。
3、城市风环境是城市微气候的主导影响因素之一，而高密度的建筑群常使周边风环境恶化。良好的风环境可以缓解城市的热环境问题，有助于大气污染物的散布，并营造一个健康舒适的生活环境。
4、在现有对于风环境评价的研究中，关键指标涵盖了风速、风向和风频等。评价方法主要分为两类：
5、一是物理测量或模拟方法，直接获取风场数据，现有研究集中于气象数值模拟，依据研究尺度不同选用不同的模拟工具，如区域尺度偏好wrf、rams等模型，街区尺度则常用cfd、envi-met等。随技术进步，多尺度耦合模拟如rams/ucm、wrf/calmet、wrf/cfd等逐渐开始被广泛应用，可以兼顾宏观尺度的区域背景风和城市建筑的影响，提高了研究的精确度与全面性，但是这些研究也受限于计算机算力高精度的地表数据获取难度等因素，难以考虑建筑对于风环境
6、二是地表参数分析法，主要依靠理论和模型评估建筑布局对风环境的影响，其中迎风面积指数(fai)是一个核心指标，有效反映建筑物对风流的阻碍。
7、但现有的迎风面积指数，大多依据统一的风向信息，缺乏更精确的风场信息。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对现有技术的不足，本专利技术提出一种针对城市系统层面轨道交通站点地区的风环境评估方法，将风环境数值模拟和地表参数评估的方法相结合，既解决了现有单独风环境数值测量受限于计算机算力、数据精度等难以充分考虑街道布局和建筑设计对风环境影响的问题，又解决了现有的地表参数方法初始风场信息不精确的问题。能够实现站点地区高精度的风场信息快速模拟和站点地区风环境的综合评价。
2、为了实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术手段：
3、一种整合wrf/calmet模拟和fai计算的轨道站点地区风环境评价方法，采用多尺度复合模拟方法——wrf/calmet模式来模拟风场，获取全市及地铁站点周边的详细风场信息，同时，引入迎风面积指数fai这一指标，通过构建地理信息系统gis数据库，利用数字高程模型dem、建筑数据和模拟的气象数据计算研究站点地区的fai；最后，选择平均风速和迎风面积指数两个指标，对两个指标进行描述性分析，分析其各自的数值特征和空间分布特征，并对两个指标采用k-means聚类分析，综合对站点地区风环境进行评价，具体包括以下步骤：
4、s1、基于wrf/calmet模式的城市风环境模拟
5、s11、中尺度wrf模式
6、采用wrf模型进行模拟分析，wrf模型的初始场和侧边界条件均来源于era5再分析资料；
7、s12、降尺度calmet模式
8、在wrf模型提供的大尺度气象数据基础上，采用calmet模型进行降尺度处理，calmet模型包括两个核心组成部分：诊断风场模块和微气象模块；
9、首先，利用诊断风场模块，calmet模型将wrf模型模拟结果中分辨率为1km的气象场数据作为初始猜测风场，在此基础上，通过地形动力学调整、坡面流调整以及地形阻塞效应的考量，calmet模型能够生成更加适应地形复杂性的第一步风场，随后，calmet模型进一步引入实测观测数据，通过精细的插值和平滑处理，最终生成精确度更高的风场信息；
10、在微气象模块中，calmet模型使用参数化方法描述大气边界层的结构，通过对研究区域进行针对性的风场诊断，calmet模型采用100m网格距，按照研究区域划分网格，其中，垂直方向上最低层位于10m的地面高度之上，从而实现对研究区域风场的精细化模拟；
11、s13、风场信息提取处理
12、在完成了基于wrf/calmet模型的风环境模拟之后，对模拟结果的数据进行提取和处理，从模型输出中提取风速、风向以及风频信息，并将这些信息转化为ncl格式文件供python读取；
13、首先，通过编写python脚本，对wrf模型和calmet模型生成的风速、风向以及风频数据进行读取，利用python环境下的numpy和scipy库，计算平均风速和风向；
14、在得到初步处理后的风速、风向以及风频数据之后，使用arcgis软件进行地理空间处理和分析，生成研究范围内的风速分布图，并通过栅格计算工具提取并再次计算平均风速；
15、s2、基于wrf/calmet风场信息的站点周边地区迎风面积指数fai计算
16、s21、风向、风频数据结合wrf/calmet模式模拟的风场数据，计算各风向的风频，计算公式如下：
17、
18、式中：am为风在m方位出现的频率；
19、km为风在m方位被统计到的次数；
20、c为静风出现的次数；
21、s22、站点地区fai计算栅格形式和分辨率选择：
22、利用arcgis渔网划分工具，选择30m网格建筑进行迎风面积指数的计算；
23、s23、迎风面积指数fai计算：迎风面积指数计算公式如下：
24、其中，
25、
26、λf(θ)代表单一风向建筑迎风面积指数即垂直于某一风向的建筑迎风面面积与建筑所在地块面积比，简称特定风向的fai；
27、pθ代表特定风向的频率，迎风面积指数越大，表示该地区阻碍风能力强，反之则阻碍风能力弱；
28、at是研究场地的平均面积；
29、n表示风向；
30、af是每个建筑物或山坡面投影到垂直于进入风向的平面上的总面积；
31、bf(θ)代表建筑物投影在垂直于进入特定风向的平面的宽度；
32、hf(θ)代表建筑物投影在垂直于进入特定风向的平面的高度；
33、接下来，利用地理信息系统gis，对迎风面积指数fai数据进行可视化处理并计算每个站点的迎风面积指数fai的平均值。
34、步骤s11中，wrf模型模拟的参数化方案包括：微物理过程化方案、大气辐射方案、陆面过程方案、行星边界层方案和积云对流方案：
35、其中，所述微物理过程方案选择thompson微物理过程方案，用于模拟云和降水的形成过程；
36、所述大气辐射方案选择rrtmg长短波辐射方案，其中长波辐射方案选择快速辐射传输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种整合WRF/CALMET模拟和FAI计算的轨道站点地区风环境评价方法，其特征在于，采用多尺度复合模拟方法——WRF/CALMET模式来模拟风场，获取全市及地铁站点周边的详细风场信息，同时，引入迎风面积指数FAI这一指标，通过构建地理信息系统GIS数据库，利用数字高程模型DEM、建筑数据和模拟的气象数据计算研究站点地区的FAI；最后，选择平均风速和迎风面积指数两个指标，对两个指标进行描述性分析，分析其各自的数值特征和空间分布特征，并对两个指标采用k-means聚类分析，综合对站点地区风环境进行评价，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的整合WRF/CALMET模拟和FAI计算的轨道站点地区风环境评价方法，其特征在于，步骤S11中，WRF模型模拟的参数化方案包括：微物理过程化方案、大气辐射方案、陆面过程方案、行星边界层方案和积云对流方案：
3.根据权利要求1所述的整合WRF/CALMET模拟和FAI计算的轨道站点地区风环境评价方法，其特征在于，步骤S12的微气象模块中，模拟数据的基础包括30m分辨率的数字高程模型数据和30m分辨率的土地利用数据，
4.根据权利要求1所述的整合WRF/CALMET模拟和FAI计算的轨道站点地区风环境评价方法，其特征在于，步骤S23迎风面积指数FAI计算中，分别计算146个站点地区迎风面积指数FAI。
...【技术特征摘要】
1.一种整合wrf/calmet模拟和fai计算的轨道站点地区风环境评价方法，其特征在于，采用多尺度复合模拟方法——wrf/calmet模式来模拟风场，获取全市及地铁站点周边的详细风场信息，同时，引入迎风面积指数fai这一指标，通过构建地理信息系统gis数据库，利用数字高程模型dem、建筑数据和模拟的气象数据计算研究站点地区的fai；最后，选择平均风速和迎风面积指数两个指标，对两个指标进行描述性分析，分析其各自的数值特征和空间分布特征，并对两个指标采用k-means聚类分析，综合对站点地区风环境进行评价，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的整合wrf/calmet模拟和fai计算的轨道站点...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。