陳 曦 冷 紅 馬彥紅

(1.大連理工大學(xué)建筑與藝術(shù)學(xué)院, 大連 116024; 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)建筑學(xué)院, 哈爾濱 150001; 3.寒地城鄉(xiāng)人居環(huán)境科學(xué)與技術(shù)工業(yè)和信息化部重點實驗室, 哈爾濱 150001)

“2030碳中和與2060碳達峰”的國家重大戰(zhàn)略目標(biāo),已將我國的低碳事業(yè)推向了新高度。從地理空間來看,城市作為人類生產(chǎn)與生活的重要空間載體,其碳排放量占我國總排放量的70%以上,[1]是實現(xiàn)我國節(jié)能減排的關(guān)鍵地理單元。從用能部門來看,2019年中國建筑運行用能已占全社會總能源消費比重的23%,[2]且這一數(shù)字對處于快速經(jīng)濟發(fā)展和城鎮(zhèn)化時期的我國來說將持續(xù)上漲,建筑碳排上行的壓力不斷加大。因此,無論當(dāng)下還是未來,城市范疇下的建筑節(jié)能和低碳發(fā)展都將是我國實現(xiàn)“雙碳目標(biāo)”的主要陣地。

中國嚴(yán)寒地區(qū)面積廣闊,約占國土面積的1/3。為克服冬季寒冷、冰雪和冷風(fēng)的侵襲,嚴(yán)寒地區(qū)城市每年需經(jīng)歷長達半年的采暖期,需要為采暖消費大量的能源,相應(yīng)的建筑能耗總量也更高。根據(jù)清華大學(xué)建筑節(jié)能研究中心的研究數(shù)據(jù):在北方采暖城鎮(zhèn)中,內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林3個嚴(yán)寒地區(qū)省份的城鎮(zhèn)建筑采暖能耗強度是河南、山東的近2倍,其城鎮(zhèn)民用建筑綜合能耗強度也為全國最高。[3]因此,如何克服嚴(yán)寒氣候挑戰(zhàn)、實現(xiàn)城市建筑能耗的高效利用已迫在眉睫,對促進我國建筑節(jié)能事業(yè)發(fā)展亦意義重大。

城市建筑能耗問題可在街區(qū)形態(tài)建設(shè)中探尋解決方案。諸多研究已經(jīng)證明,通過調(diào)節(jié)城市形態(tài),尤其是街區(qū)尺度下的城市形態(tài),可降低高達10%～30%的建筑能耗。[4-5]不同的建筑密度、道路高寬比、綠地率等街區(qū)形態(tài)因素可對建筑能耗產(chǎn)生不同影響。[6-8]例如,一項在溫帶海洋性氣候城市哥本哈根的研究發(fā)現(xiàn),建筑密度可通過影響建筑的自然采光和被動式太陽能增益,而進一步影響建筑的照明、制冷和采暖用能;[4]以希臘城市塞薩洛尼基(地中海氣候)為背景的一項研究證明,建筑總能耗與街區(qū)建筑密度和容積率呈顯著負(fù)相關(guān);[9]新加坡(熱帶雨林氣候)的相關(guān)研究表明,建筑密度、建筑高度和綠化率的調(diào)節(jié)可以導(dǎo)致0.9～1.2 ℃的氣溫變化,從而減少5%～10%的建筑制冷能耗;[10]在我國上海夏熱冬冷氣候條件下的一項研究亦揭示了街區(qū)建筑密度和容積率等形態(tài)要素對建筑能耗具有顯著影響。[11]

然而,現(xiàn)有街區(qū)形態(tài)對建筑能耗影響的研究多以炎熱氣候[12]或溫和氣候[13-14]為背景,對嚴(yán)寒氣候的關(guān)注有限;且不同氣候條件下,街區(qū)形態(tài)對建筑能耗的影響不同;[15]所以其研究結(jié)論也無法適用于嚴(yán)寒地區(qū)。如何立足嚴(yán)寒氣候背景,探尋城市街區(qū)形態(tài)和建筑能耗的量化關(guān)系,并提出建筑節(jié)能的規(guī)劃對策,已成為我國嚴(yán)寒地區(qū)節(jié)能城市建設(shè)需要迫切解決的問題。

哈爾濱市位于我國嚴(yán)寒地區(qū)的B區(qū),冬季長達5個月,供暖期長達180天,是嚴(yán)寒地區(qū)最具代表性的城市之一。研究以哈爾濱為例,選取187棟居住建筑為研究樣本,采用建筑能耗模擬與統(tǒng)計分析相結(jié)合的方法,識別了嚴(yán)寒地區(qū)城市街區(qū)形態(tài)影響建筑能耗的尺度范圍,剖析了城市街區(qū)形態(tài)對建筑能耗的影響機制,并據(jù)此探討了研究結(jié)論在建筑節(jié)能導(dǎo)向的街區(qū)形態(tài)規(guī)劃中的應(yīng)用,旨在為嚴(yán)寒地區(qū)節(jié)能城市建設(shè)提供理論依據(jù)。

1 相關(guān)概念與數(shù)據(jù)處理

1.1 相關(guān)概念及范疇界定

1.1.1城市街區(qū)形態(tài)

城市形態(tài)[16]是由城市建筑及其圍合而成的開放空間共同構(gòu)成的物質(zhì)空間形態(tài),能夠?qū)ㄖ芎漠a(chǎn)生直接影響。以此概念為依據(jù),定義城市街區(qū)形態(tài)為由建筑、街道、開放空間、植物等基本空間元素組成的街區(qū)尺度的物質(zhì)空間形態(tài)。

城市街區(qū)形態(tài)主要通過建筑群體形態(tài)、街道形態(tài)及綠化形態(tài)對建筑能耗產(chǎn)生影響,[9-10]因此基于這3類要素,開展嚴(yán)寒地區(qū)街區(qū)形態(tài)對建筑能耗的影響研究。進一步基于相關(guān)研究[17-19],以規(guī)劃實踐中的可應(yīng)用性為原則,明確了表征上述3類要素的具體形態(tài)指標(biāo)及其計算式(表1)。

表1 城市街區(qū)形態(tài)指標(biāo)的定義和計算式Table 1 Definitions and calculation formula for indexes of urban block morphology

1.1.2建筑能耗

建筑能耗[20]是指建筑使用過程中由外部輸入的能源,包括維持建筑環(huán)境的用能和各類建筑內(nèi)活動的用能。其中,建筑內(nèi)的活動用能(家電和生活熱水等)是滿足日常生活所必需的能耗,受街區(qū)形態(tài)影響較小;而維持建筑內(nèi)部環(huán)境的用能(采暖、制冷等),受到建筑形體及外部微氣候的影響,與街區(qū)形態(tài)緊密相關(guān)。同時,由于哈爾濱冬季嚴(yán)寒、夏季涼爽,其采暖度日數(shù)高達5 032 ℃·d,而制冷度日數(shù)僅為14 ℃·d,[21]因而建筑采暖用能遠(yuǎn)大于制冷用能,是維持建筑內(nèi)部環(huán)境用能的最主要構(gòu)成,也是街區(qū)形態(tài)最主要影響的能耗類型。綜上,將采暖能耗作為建筑能耗的研究范疇,并選取城市建筑中占比最高且易于獲取能耗數(shù)據(jù)的居住建筑為研究的建筑類型。

1.2 數(shù)據(jù)來源

街區(qū)形態(tài)數(shù)據(jù)方面,建筑群體形態(tài)和街道形態(tài)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取自2017年的哈爾濱市高德地圖,通過將高德地圖中的建筑底層輪廓、道路輪廓和建筑層數(shù)等矢量圖形信息導(dǎo)入ArcGIS10.0軟件,并進行圖形修正,建立起哈爾濱市的數(shù)字高程模型(DEM)。綠化形態(tài)數(shù)據(jù)來源于2017年7月7日成像的Landsat 8衛(wèi)星影像,并經(jīng)由ArcGIS中的非監(jiān)督分類對衛(wèi)星地圖中的綠地進行了識別。

建筑能耗數(shù)據(jù)獲取自哈爾濱市政府部門及供熱公司,為2017年10月20日—2018年4月20日的整個供暖季的230余棟居住建筑采暖能耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)。為科學(xué)對比不同規(guī)模建筑的用能效果,使用建筑能耗密度(單位建筑面積的年能耗量,單位為kW·h/(m2·a))對采集到的各棟建筑能耗值進行統(tǒng)一計量。

1.3 研究樣本選取

研究依據(jù)街區(qū)形態(tài)的多樣性和建筑物理特征相近性原則對研究樣本進行選取。首先,基于哈爾濱市數(shù)字高程模型(DEM),根據(jù)表1中的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)的計算公式,使用ArcGIS軟件的計算幾何等工具,計算得到研究區(qū)域內(nèi)各街區(qū)的形態(tài)指標(biāo)空間分布情況(圖1),并據(jù)此,從初始數(shù)據(jù)庫中篩選具有不同街區(qū)形態(tài)的建筑樣本。其次,考慮到建筑形體和外圍護結(jié)構(gòu)等特征差異會降低后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,研究所選擇的建筑樣本均為板式建筑;同時,以國家不同階段民用建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)[21-23]的施行時間作為分類標(biāo)準(zhǔn),對建筑樣本進行分類,以保證各時間段內(nèi)建筑樣本具有相近的圍護結(jié)構(gòu)熱工性能。最終,在剔除能耗值異常樣本的基礎(chǔ)上,分別篩選出1986—1995年、1996—2007年以及2008年至今3個階段的建筑樣本116棟、58棟和13棟。建筑樣本的分布如圖2所示。

a—建筑密度;b—容積率;c—建筑高度;d—道路高寬比;e—道路密度;f—綠地率。圖1 研究區(qū)域內(nèi)街區(qū)形態(tài)指標(biāo)的空間分布Fig.1 Spatial distribution for indexes of block morphology

圖2 哈爾濱市數(shù)字高程模型及建筑樣本分布Fig.2 DEM and building sample distribution of Harbin

1.4 建筑能耗數(shù)據(jù)處理

根據(jù)統(tǒng)計分析要求,在進行建筑能耗與街區(qū)形態(tài)的回歸關(guān)系分析時,如果將建筑的實測能耗(MEC)作為因變量,則自變量應(yīng)盡可能包含影響建筑實測能耗的所有因素(體形系數(shù)、窗墻比和外維護結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)等建筑物理因素,以及建筑密度、容積率、綠地率等周圍環(huán)境因素),因而這種情況對研究所需的樣本數(shù)量要求較高。但研究所獲取的建筑能耗數(shù)據(jù)量有限,不足以支撐以實測能耗作為因變量的統(tǒng)計分析?；诖?研究根據(jù)前人理論[24],將建筑的實測能耗拆分為理論能耗(TEC)和外部影響能耗(EIEC)兩部分——前者受建筑的物理特性主導(dǎo),更接近能耗軟件模擬值;后者受周圍空間環(huán)境的影響。在此基礎(chǔ)上,通過模擬得到各樣本建筑的理論能耗值,并經(jīng)由式(1)計算得到各樣本建筑的外部影響能耗值:

EEIEC=EM-ETEC

(1)

式中:EEIEC為建筑的外部影響能耗密度;EM為建筑的實測能耗密度;ETEC為建筑的理論能耗密度。

進而,將EEIEC作為因變量,將街區(qū)形態(tài)指標(biāo)作為自變量,展開統(tǒng)計分析,以在有限的樣本量條件下提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和合理性。

綜上,EEIEC的計算過程如圖3所示。其中,各建筑的理論能耗采用建筑能耗模擬軟件EnergyPlus的可視化用戶界面OpenStudio(2.5.0版本)[25]進行模擬。各建筑樣本的3D模型采用SketchUp軟件進行構(gòu)建;維護結(jié)構(gòu)參數(shù)根據(jù)其相應(yīng)建設(shè)年代的建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)[21-23]進行設(shè)置(表2);采暖期的室外氣象參數(shù)為2017年10月20日—2018年4月20日的哈爾濱市逐時歷史天氣數(shù)據(jù),獲取自環(huán)境云網(wǎng)站[26];室內(nèi)環(huán)境控制參數(shù)和設(shè)備使用情況分別根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)[27-28]中的主要設(shè)計參數(shù)要求進行設(shè)定(表3)。此外,為驗證建筑能耗模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性,分別選取位于城市周邊的受空間環(huán)境影響較小的各年代建筑兩棟,比較其能耗實測值與模擬值,發(fā)現(xiàn)兩者間的差異均低于10%,表明模擬結(jié)果具有可靠性。[29]最終,計算所得各樣本建筑的外部能耗數(shù)值分布情況如圖4所示。

圖3 建筑外部影響能耗計算流程Fig.3 Calculation processes of EEIEC

圖4 建筑外部影響能耗計算結(jié)果分布Fig.4 Numerical distribution of EEIEC

表2 不同年代建筑的3D建筑模型及其維護結(jié)構(gòu)參數(shù)設(shè)置Table 2 3D models of buildings in different ages and settings for their construction parameters

表3 OpenStudio中的室內(nèi)環(huán)境控制參數(shù)和設(shè)備使用情況設(shè)置Table 3 Settings for indoor environmental control parameters and usage of facilities in OpenStudio

2 影響建筑能耗的街區(qū)形態(tài)尺度識別

不同空間尺度的街區(qū)形態(tài)對建筑能耗的影響程度不同;不同氣候和城市形態(tài)條件下,影響建筑能耗的街區(qū)形態(tài)尺度亦存在一定差異,且目前未曾有嚴(yán)寒氣候下的相關(guān)研究可提供借鑒。因此,有必要針對我國嚴(yán)寒地區(qū)的氣候和街區(qū)形態(tài)特征,分析何種尺度的街區(qū)形態(tài)對建筑能耗影響最為強烈,以作為后續(xù)研究中街區(qū)形態(tài)指標(biāo)的計算尺度。同時,這也有益于在更為合理的尺度上提出有效的以建筑節(jié)能為導(dǎo)向的街區(qū)形態(tài)設(shè)計策略。

2.1 街區(qū)形態(tài)的計算尺度劃分

合理劃分街區(qū)形態(tài)的計算尺度是識別影響建筑能耗的街區(qū)形態(tài)尺度的基礎(chǔ)。首先,為保證各樣本建筑所對應(yīng)街區(qū)形態(tài)的可比性,街區(qū)形態(tài)指標(biāo)以樣本建筑平面幾何中心為圓心的圓形區(qū)域進行計算。在此基礎(chǔ)上,依據(jù)其他氣候區(qū)域研究中常用的街區(qū)形態(tài)尺度(50～200 m)[12,18,30],研究將圓形區(qū)域的半徑劃分為200,150,100,50 m 4個尺度(圖5),并對各尺度下的建筑密度、容積率、建筑高度、周邊建筑外墻總表面積、道路網(wǎng)密度、道路高寬比和綠地率7個街區(qū)形態(tài)指標(biāo)進行計算。

a—樣本建筑周邊建筑布局;b—樣本建筑周邊綠地布局。圖5 樣本建筑周邊街區(qū)形態(tài)的計算尺度 mFig.5 Calculation scales of block morphology around sample buildings

2.2 影響建筑能耗的街區(qū)形態(tài)尺度分析

選用基于全部進入法的多元線性回歸方法分析不同尺度下的街區(qū)形態(tài)與建筑能耗的相關(guān)性強度,并據(jù)此判斷對建筑能耗影響最為強烈的街區(qū)形態(tài)尺度。全部進入法的多元線性回歸分析是最常見的回歸方法,通過忽略因變量之間的共線性、將因變量全部強制進入回歸結(jié)果,來反映全部自變量對因變量的影響,其回歸結(jié)果中的決定系數(shù)R2值可反映自變量整體對因變量的影響程度。通過SPSS Statistics 22.0(簡稱SPSS)軟件分別對200,150,100,50 m半徑尺度下的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)和建筑外部影響能耗(EEIEC)進行多元線性回歸分析,結(jié)果如表4所示。

表4 不同尺度街區(qū)形態(tài)指標(biāo)與建筑能耗的進入法回歸結(jié)果Table 4 Enter regression results of block morphology indexes and building energy consumption in different scales

R2值越大,表示該尺度下街區(qū)形態(tài)指標(biāo)(自變量)對建筑能耗(因變量)的解釋度越強,對建筑能耗的影響也越大。由表4可知各街區(qū)形態(tài)尺度下回歸模型R2值由大到小依次為:0.522(r=100 m)、0.492(r=150 m)、0.449(r=50 m)、0.448(r=200 m)。這表明:在嚴(yán)寒地區(qū),以樣本建筑平面的幾何中心為圓心、100 m長為半徑的街區(qū)范圍對建筑能耗影響最大。在該尺度下得到的街區(qū)形態(tài)與建筑能耗間的量化關(guān)系亦更為準(zhǔn)確,因而研究采用該街區(qū)形態(tài)計算尺度展開后續(xù)影響機制分析。此外,以100 m為半徑的圓形區(qū)域研究尺度恰與哈爾濱市的常見街區(qū)尺度(街區(qū)規(guī)模為15 000～60 000 m2、街區(qū)長度為80～300 m)相契合,可將其作為指導(dǎo)建筑節(jié)能導(dǎo)向街區(qū)形態(tài)規(guī)劃的有效尺度。

3 街區(qū)形態(tài)對建筑能耗的影響機制探析

3.1 影響建筑能耗的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)判別

首先,繪制樣本建筑周邊100 m半徑圓形區(qū)域內(nèi)的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)數(shù)值分布直方圖(圖6)?？芍?7項街區(qū)形態(tài)指標(biāo)均符合正態(tài)分布特征,能夠保證后續(xù)建筑能耗與街區(qū)形態(tài)相關(guān)性分析具有統(tǒng)計學(xué)意義;同時,各項街區(qū)形態(tài)指標(biāo)具有較廣泛的數(shù)值分布范圍,表明樣本建筑所在街區(qū)形態(tài)多樣,可保障研究結(jié)果具有較強的普適性。

a—建筑密度; b—容積率; c—建筑高度; d—周邊建筑外墻總表面積; e—道路高寬比; f—道路密度; g—綠地率。圖6 樣本建筑周邊街區(qū)形態(tài)指標(biāo)分布直方Fig.6 Histograms for distribution of morphological indexes of urban blocks around sample buildings

在此基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)分析軟件SPSS中的Pearson相關(guān)分析,對樣本建筑的外部影響能耗值(EEIEC)及其周邊的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)進行相關(guān)性分析(表5),以衡量各街區(qū)形態(tài)指標(biāo)與EEIEC之間以及各街區(qū)形態(tài)指標(biāo)之間的相關(guān)性強度,進而識別出對建筑能耗影響顯著的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)。

表5 街區(qū)形態(tài)指標(biāo)和建筑能耗間的相關(guān)性分析結(jié)果Table 5 Correlation analysis results between morphological indexes of urban blocks and building energy consumption

結(jié)果表明:βFAR、γBH、ξRHR和λWSA與EEIEC顯著負(fù)相關(guān),表明這4項街區(qū)形態(tài)指標(biāo)的升高均能夠降低建筑能耗;αBSC和δGSR與EEIEC呈顯著正相關(guān),表明兩者的增加能夠?qū)е陆ㄖ芎脑黾?而ζRND與EEIEC不相關(guān)。具體而言,ξRHR與EEIEC的相關(guān)性系數(shù)絕對值|R|為0.728,大于0.7,表明兩者關(guān)系非常緊密;δGSR、αBSC、λWSA、βFAR與EEIEC的|R|在0.4～0.7之間,說明這4項指標(biāo)與EEIEC關(guān)系緊密;而γBH同EEIEC的|R|值為0.388,介于0.2～0.4。表明兩者間的關(guān)系一般緊密。綜上,研究識別αBSC、κFAR、γBH、ξRHR、δGSR、λWSA為影響建筑能耗的街區(qū)形態(tài)指標(biāo)。

此外,部分街區(qū)形態(tài)指標(biāo)間亦具有一定相關(guān)性——αBSC與κFAR、λWSA、ξRHR,κFAR與γBH、λWSA、ξRHR,λWSA與γBH、ξRHR顯著正相關(guān),δGSR與αBSC、κFAR、ξRHR顯著負(fù)相關(guān)。其中,κFAR與γBH的相關(guān)性系數(shù)大于0.7,表明兩者間具有共線性,在回歸分析中須刪除其中一項變量。

3.2 街區(qū)形態(tài)對建筑能耗的影響程度解析

3.2.1街區(qū)形態(tài)與建筑能耗的回歸關(guān)系分析

研究通過多元線性回歸分析對各街區(qū)形態(tài)指標(biāo)的建筑能耗影響程度進行量化。根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果,在剔除與建筑外部影響能耗(EEIEC)不顯著相關(guān)的變量道路密度指標(biāo)ζRND后,將其余街區(qū)形態(tài)指標(biāo)保留為自變量,EEIEC作為因變量進行多元線性回歸分析。由于各街區(qū)形態(tài)要素的量級差異較大,若直接代入回歸分析,所得回歸式中的各指標(biāo)前系數(shù)量級會存在較大差異,不利于分析比較,因而研究將部分指標(biāo)的單位進行了量級處理,其中建筑密度指標(biāo)αBSC和綠地率指標(biāo)δGSR的單位為%,建筑外墻總表面積指標(biāo)λWSA的單位為103m2。為了消除共線性變量的影響,在SPSS軟件中選擇向后回歸作為回歸方法,最終得到回歸方程如式(2):

EEIEC=0.30αBSC-20.63κFAR+0.68δGSR-

16.75ξRHR-0.98λWSA+69.57

(2)

方程相關(guān)參數(shù)結(jié)果如表6所示。其中,多重相關(guān)系數(shù)R的值為0.818,R2為0.669,表明該方程擬合度較好,建筑外部影響能耗(EEIEC)與街區(qū)形態(tài)變量呈較好的線性相關(guān)關(guān)系;顯著性值(S)為0.000,說明所建立的模型具有較高的統(tǒng)計學(xué)意義和可靠性。

表6 街區(qū)形態(tài)指標(biāo)與建筑能耗的向后回歸結(jié)果Table 6 Backward regression results of block morphology indexes and building energy consumption

3.2.2街區(qū)形態(tài)與建筑能耗的回歸結(jié)果分析

總體而言,回歸方程的R2值為0.669,表明建筑外部影響能耗值EEIEC的66.9%可由回歸方程解釋,因而嚴(yán)寒地區(qū)建筑周邊街區(qū)形態(tài)對建筑能耗有較為顯著的影響。此外,比較回歸式中出現(xiàn)的5個街區(qū)形態(tài)指標(biāo)對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)絕對值(|β|)可知,各指標(biāo)對嚴(yán)寒地區(qū)建筑能耗的影響程度大小依次為“|βWSA|=0.558>|β′FAR|=0.529>|βRHR|=0.135>|βGSR|=0.120>|βBSC|=0.057。

進一步根據(jù)回歸方程系數(shù),從建筑群體形態(tài)、街道形態(tài)和綠化形態(tài)3方面對回歸結(jié)果進行解析,可知:

1)建筑群體形態(tài)。

建筑密度指標(biāo)αBSC相對于EEIEC的系數(shù)為0.30,表明αBSC每增加1%,EEIEC將增加0.3 kW·h/(m2·a),即相應(yīng)的建筑實際能耗將增加0.3 kW·h/(m2·a),為建筑樣本平均實測能耗值Ea(168.8 kW·h/(m2·a))的0.18%。這主要是由于αBSC越高,建筑間的間距越近,對日照的遮擋作用越強,不利于建筑獲取太陽輻射熱,從而增加了建筑的采暖能耗。但其系數(shù)絕對值較小,因而對建筑能耗的影響程度亦相對較低。

建筑平均高度(γBH)由于與其他變量具有共線性,沒有出現(xiàn)在方程中,無法獲得其與建筑能耗的定量關(guān)系。但根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果,γBH增加會使建筑能耗降低的影響關(guān)系依然是肯定的。

容積率指標(biāo)κFAR前的系數(shù)為-20.63,表明κFAR每增加1,EEIEC將減少20.63 kW·h/(m2·a),即相應(yīng)的建筑實際能耗將降低20.63 kW·h/(m2·a),高達Ea(168.8 kW·h/ (m2·a))的12.22%。從能量流動和微氣候視角對該影響機制進行解析,可知高容積率街區(qū)(通常位于城市中心區(qū)域)與低容積率街區(qū)(通常位于城市周邊區(qū)域)相比,不利于熱散失,其冬季的空氣溫度更高、風(fēng)速更低,使得建筑向環(huán)境中散熱更少,建筑采暖能耗更低。

周邊建筑外墻總表面積指標(biāo)(λWSA)每增加1 000 m2,EEIEC將減少0.98 kW·h/(m2·a),為Ea的0.58%。λWSA越高,意味著周邊建筑與空氣接觸面積越大、向環(huán)境中散熱越多,室外溫度越高,因此建筑所需采暖能耗更少。

2)街道形態(tài)。

道路高寬比指標(biāo)(ξRHR)前的系數(shù)為負(fù)值,表明ξRHR增加可降低建筑能耗。ξRHR增加1,則EEIEC將減少16.75 kW·h/(m2·a),相應(yīng)的建筑實際能耗將降低16.75 kW·h/(m2·a),為Ea的9.92%。該影響規(guī)律可歸因于ξRHR對街區(qū)溫度和風(fēng)速的影響:一方面,ξRHR的升高可以增加建筑間輻射熱的反射次數(shù),利于街區(qū)熱量的留存,減緩了建筑的熱損失;另一方面,ξRHR的增加適當(dāng)降低了廊道風(fēng)速,有利于降低建筑與室外空氣的對流熱交換速率,從而促進了建筑采暖節(jié)能。

3)綠化形態(tài)。

綠地率指標(biāo)(δGSR)與建筑能耗呈正相關(guān),但因其方程中的系數(shù)絕對值較小,對建筑能耗的影響亦相對較小:δGSR提高1%,EEIEC將增加0.68 kW·h/(m2·a),僅為Ea的0.40%。δGSR對建筑能耗的影響體現(xiàn)在兩個方面:一是就室外風(fēng)環(huán)境而言,哈爾濱市的景觀樹種以落葉喬、灌木為主,冬季樹葉凋零,綠化對建筑的防風(fēng)作用被大大減弱;二是就室外溫度而言,土壤與硬質(zhì)地面相比對太陽輻射的反射率更低,表面溫度也更低,因而在對流換熱與輻射等共同作用下,綠地率越高的街區(qū),空氣溫度也越低,從而導(dǎo)致了更高的建筑能耗。

4 規(guī)劃應(yīng)用

上述研究結(jié)果證實了嚴(yán)寒地區(qū)街區(qū)形態(tài)與建筑能耗之間存在密切關(guān)系,表明街區(qū)形態(tài)規(guī)劃能夠作為嚴(yán)寒地區(qū)建筑節(jié)能減排的有效途徑。

4.1 建筑節(jié)能導(dǎo)向的街區(qū)形態(tài)設(shè)計

根據(jù)街區(qū)形態(tài)對建筑能耗影響的研究結(jié)果,可面向具體的街區(qū)形態(tài)要素,以建筑節(jié)能為導(dǎo)向,提出嚴(yán)寒地區(qū)街區(qū)形態(tài)的設(shè)計策略。

1)街區(qū)整體形態(tài)層面。由于各指標(biāo)對嚴(yán)寒地區(qū)建筑能耗影響程度由大至小依次為λWSA>κFAR>ξRHR>δGSR”,考慮到周邊建筑外墻總表面積并非規(guī)劃設(shè)計中的常用控制指標(biāo),因而建筑節(jié)能的街區(qū)形態(tài)設(shè)計應(yīng)以“容積率為主、道路高寬比和綠地率為輔、兼顧建筑密度”為原則對相關(guān)指標(biāo)進行整體調(diào)控。

2)街區(qū)形態(tài)要素層面。a.建筑群體形態(tài)設(shè)計方面,由于建筑能耗與建筑密度正相關(guān)、與容積率和建筑平均高度負(fù)相關(guān),所以應(yīng)在保證街區(qū)建筑密度滿足建筑日照要求的前提下,適當(dāng)增加城市街區(qū)的容積率和建筑平均高度,以提高街區(qū)溫度、降低風(fēng)速,從而降低建筑能耗。b.街道形態(tài)設(shè)計方面,道路密度對嚴(yán)寒地區(qū)建筑能耗的影響較小,不是調(diào)節(jié)建筑能耗的有效指標(biāo),但適當(dāng)增加道路高寬比可有效降低建筑熱損失,促進建筑節(jié)能。c.綠化形態(tài)方面,綠地率,尤其是落葉喬、灌木的增加不利于建筑節(jié)能,應(yīng)通過調(diào)節(jié)常綠植物和落葉植物的種植比例、引導(dǎo)不同類型植物的種植位置,有目的地控制街區(qū)中的微氣候環(huán)境,從而在一定程度上降低建筑能耗。

4.2 街區(qū)形態(tài)的建筑節(jié)能適宜性評估

研究所得街區(qū)形態(tài)指標(biāo)與建筑能耗的回歸關(guān)系模型可應(yīng)用于“嚴(yán)寒地區(qū)街區(qū)形態(tài)的建筑節(jié)能適宜性評估”。由于街區(qū)形態(tài)要素之間互相關(guān)聯(lián),且不同街區(qū)形態(tài)要素對建筑能耗的影響規(guī)律不同,因而在調(diào)節(jié)一種形態(tài)要素向建筑節(jié)能更優(yōu)的情況轉(zhuǎn)變時,可能會引起另一種要素向不利于建筑節(jié)能的情況改變。因此,有必要對街區(qū)形態(tài)的建筑節(jié)能適宜性進行評估,以分析各形態(tài)要素整合后對建筑節(jié)能產(chǎn)生的綜合效果。

街區(qū)形態(tài)的建筑節(jié)能適宜性評估工作程序如圖7所示。在明確街區(qū)建筑節(jié)能目標(biāo)的基礎(chǔ)上,使用本研究所得回歸關(guān)系模型,在規(guī)劃各階段對街區(qū)形態(tài)現(xiàn)狀和不同設(shè)計方案下的建筑能耗進行測算,評估其達成建筑節(jié)能目標(biāo)的能力,以輔助規(guī)劃方案的設(shè)計和優(yōu)化調(diào)整。

圖7 街區(qū)形態(tài)的建筑節(jié)能適宜性評估工作程序Fig.7 Procedures for eveluating building energy-saving suitability of block morphology

1)在規(guī)劃前期的現(xiàn)狀分析工作中,測算現(xiàn)狀街區(qū)的建筑節(jié)能適宜性程度及其空間分布,分析低建筑節(jié)能適宜性街區(qū)的現(xiàn)狀問題,進而在規(guī)劃方案編制過程中提出針對性的改進策略。

2)在規(guī)劃方案的編制過程中,通過預(yù)測不同街區(qū)規(guī)劃方案的建筑能耗情況,評估其建筑節(jié)能適宜性,以判斷方案對規(guī)劃目標(biāo)的達成情況,并從中篩選最優(yōu)方案。

3)在規(guī)劃方案的定稿過程中,遵循“評估—方案調(diào)整—再評估—最終方案”的程序,優(yōu)化調(diào)整最優(yōu)方案中的街區(qū)形態(tài)要素,進一步提高方案的建筑節(jié)能效益,最終得到建筑節(jié)能效果最佳的街區(qū)形態(tài)方案。

5 結(jié)束語

面向我國城鄉(xiāng)建設(shè)領(lǐng)域碳達峰需求,以嚴(yán)寒地區(qū)建筑能耗為研究對象,從城市規(guī)劃的學(xué)科視角出發(fā),證實嚴(yán)寒地區(qū)街區(qū)形態(tài)與建筑能耗間的因果關(guān)聯(lián),并據(jù)此從街區(qū)形態(tài)設(shè)計及其建筑節(jié)能適宜性評估兩方面提出建筑節(jié)能的解決方案,能夠為嚴(yán)寒地區(qū)建筑節(jié)能導(dǎo)向的城市規(guī)劃提供一定的理論依據(jù)和方法指引。此外,受建筑能耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源及工作量限制,僅針對嚴(yán)寒地區(qū)代表性城市哈爾濱進行了實證研究。由于嚴(yán)寒地區(qū)不同城市的氣候與建成環(huán)境或多或少存在一定差異,研究結(jié)論直接套用于嚴(yán)寒地區(qū)其他城市定然會存在準(zhǔn)確性的偏差,未來有待基于不同嚴(yán)寒地區(qū)城市街區(qū)形態(tài)及建筑能耗數(shù)據(jù)對上述結(jié)果進行修正。