温度层结对建筑风环境定量影响的大涡模拟

李玉洁 徐一平 苗世光 严超

1 中国气象科学研究院，北京 100081

2 北京城市气象研究院，北京 100089

3 绍兴市气象局，浙江绍兴 312000

4 中国气象局城市气象重点开放实验室，北京 100089

1 引言

城市化和工业化发展极大地提高了城市居民的生活质量，但与此同时也显著改变了城市土地利用方式，形成独特的城市微气候。微气候环境是人居环境的重要内容之一，各种研究表明城市微气候对建筑能源需求（Santamouris et al., 2001; Davies et al., 2008）和人体热舒适（Kovats and Hajat, 2008;Moonen et al., 2012）都存在影响，利用数值模拟方法揭示微气候环境特征，可为城市设计提供科学依据，改善城市气候环境。

随着对城市微气候问题认识的不断深入，除了地区气候类型（张鹏程, 2014; 李宏宇等, 2015）土地利用类型（林波荣, 2004; 李书严等, 2008）及布局（张伟, 2015）外，城市空间形态逐渐成为城市微气候领域的研究热点。自Oke（1988）定量分析了城市街道形态与城市微气候的关系后，众多研究表明建筑的体量、布局和朝向、街区的建筑密度、建筑平均高度等要素均会对街区微气候效应产生影响（袁超, 2010; 郑子豪等, 2016; 李晗等, 2016; 邬尚霖和孙一民, 2016）。其中不乏对典型的城市中心区、街区、街谷、街道对城市微气候影响的研究，然而这些研究往往在不同城市的特定区域，涵盖多种城市形态，分类标准不统一。不同于侧重表述城市功能的土地利用划分（商业区、工业区、居住区等），Stewart and Oke（2012）提出了局地气候区（Local Climate Zones, LCZ）划分标准，根据土地覆盖物的物理性质和表面几何结构，LCZ系统地将城市景观按建筑类型分为17个局部尺度区域（包括了人造和自然的生态系统），分类易于实现且同一类型的区域具有相同的局地气候特征。采用LCZ研究不同建筑类型下的局地微气候贴合真实城市观测结果（Stewart et al., 2014），国内也利用LCZ研究了杭州、南京、成都等城市的微气候（陈方丽, 2018; 王坦, 2019; 杨诗敏, 2020）。

城市边界层温度廓线会改变大气边界层的厚度、结构及湍流廓线，对城市气候特征有重要影响。因此，研究真实复杂下垫面对局地微气候的影响必须考虑大气层结，但受观测的局限性和数值模拟的网格精度及湍流模型等因素的影响，目前相关研究较少。部分研究者探讨了中性层结、稳定层结和不稳定层结下的建筑周围气流和标量扩散特征（Shen et al., 2015, 2017; Zhou et al., 2021），采用风洞（Uehara et al., 2000）和计算流体力学方法（Computational Fluid Dynamics, CFD）（郭栋鹏等, 2020; 史学峰等, 2021）的研究表明街区内部涡的强度受温度层结影响较明显：不稳定层结下，街区内涡流较强，反之较弱。相关研究发现，不稳定层结和稳定层结条件下湍动能都会增加，但不稳定层结对湍流的影响比稳定层结更明显（Masoumi-Verki et al., 2021）。此外，不同温度层结条件下建筑物背风面的流动结构在形态上都是尾迹干扰流，但在涡的形态和数量上存在明显差异（Huang et al., 2021）。

在近地边界层内，由于地表摩擦和上下层空气混合，动量、热量和水汽等通过风和湍流在三维空间内输送，通过分析风场和湍流的主要特征是获得城市复杂下垫面（建筑、水体、植被）和大气之间的通量交换信息，研究其微气候重要途径（于贵瑞和孙晓敏, 2006）。而精细分辨建筑物、陆地和植被的几何分布，数值解析城市冠层内复杂的动力和热力效应，则是揭示微气候环境特征的重要手段。

近年来，随着并行计算技术的发展，计算流体力学方法被越来越广泛地应用于捕捉城市复杂下垫面和大气之间的相互作用研究中，得到较为精确的平均场和湍流统计场分布。常用的CFD分为3类：直接数值模拟（Direct Numerical Simulation,DNS）、大涡模拟（Large-Eddy Simulation, LES）和雷诺平均方法（Reynolds-Averaged Navier-Stokes, RANS）。Gousseau et al.（2011）分别用RANS和LES模拟了蒙特利尔市中心的污染扩散并将结果和风洞试验做对比，发现LES的预测结果优于RANS的结果。李海锋等（2015）基于大涡模拟方法展现了典型夏季晴天中心商业区的风场、温度场和污染物扩散过程，精细的流动结构揭示了由于峡谷效应引起的冠层内风向偏转。由此可见，相较于RANS和DNS，大涡模拟既能再现边界层内的一般流动特征，又可以极大程度的减小计算量。

基于Stewart and Oke（2012）提出的LCZ模型，本文以北京门头沟城区作为研究对象，采用大涡模拟方法研究城区大气环境热力和动力作用机制，考察大气层结效应对城市复杂下垫面风环境和湍流特征的影响，探讨城市微气候的局地差异，从而为城市规划和可持续发展提供参考依据。

2 数值模拟

2.1 数值模式介绍

本文采用的并行大涡模拟模式（Parallelized Large-eddy simulation Model, PALM）由德国莱布尼兹汉诺威气象研究所开发，已被广泛应用于大气和海洋边界层湍流模拟研究（Maronga et al.,2020）。PALM模型基于牛顿流体模型，采用Boussinesq假设考察温差产生的浮力效应，控制方程为网格滤波后的质量、动量和位温的守恒方程，采用1.5阶湍流闭合方案模化次网格不可解析尺度湍涡对可解尺度湍流运动的作用。使用有限差分法在Arakawa-C网格上进行垂直离散，采用显式二阶或三阶Runge-Kutta时间推进方法求解动量、温度、湿度和其他标量的三维预测方程。

PALM模式由PALM核心和PALM-4U组件组成，当前天气和气候模式依然难以模拟城市冠层过程，但是PALM-4U基于地表能量平衡，考虑了植被、裸土、路面、水体表面热通量，能够通过由单个元素物理性质（反照率、发射率）吸收辐射且有限迭代短波和长波辐射的辐射模型、预测土壤温度和含水量的多层土壤模型以及植被冠层模型模拟城市大气边界层内的物理过程（Resler et al., 2017）。

2.2 研究区域介绍

北京门头沟区位于北京城区正西偏南，地处华北平原向蒙古高原过渡地带，地势西北高，东南低（图1a中黑色粗实线），本文选取门头沟区东部一片4000 m×5000 m都市区为研究对象（图1a中白色粗实线），区域中建筑物高度分布如图1b所示，共包含45个智能气象站（图1中编号1～45）测量气温、气压、相对湿度、风速等气象要素。本文依据Stewart and Oke（2012）提出的局地气候区模型，结合智能气象站资料将门头沟城区主要划分为高层密集型（LCZ 1）、中层密集型（LCZ 2）、高层开阔型（LCZ 4）、稀疏建筑（LCZ 9）、密集树木（LCZ A）、水体（LCZ G）6种类型，重点关注高层开阔型地块A、高层密集型地块B、中层密集型地块C、稀疏建筑地块D（图1b）。

图1 （a）北京门头沟城区位置和周边地形图；（b）智能站站点分布、门头沟城区建筑物高度和土地利用图（黑色圆点及其周围数字1～45表示智能站分布和编号，阴影表示门头沟城区建筑物的高度，蓝色线条表示河流，绿色块状区域表示城市公园，A、B、C、D分别为高层开阔型地块、高层密集型地块、中层密集型地块、稀疏建筑地块，虚线为各地块垂直剖面位置）Fig. 1 (a) Location and surrounding terrain of Mentougou, Beijing and(b) distributions of intelligent weather stations, building heights, and land use in Mentougou (locations of the stations are marked with black dots and the station numbers are represented by numbers 1-45. The color code indicates the building height in the Mentougou District, the blue line indicates the river, and the green block areas represent urban parks; A is an open highrise, B is a compact highrise, C is a compact midrise, D is sparsely built, and the dotted line is the vertical section of each building)

如图2所示，研究区域内的土地利用类型包括农田、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水地表、裸地。根据土地利用状况，本文将区域内下垫面划分为建筑物、树木、灌木、庄稼、草地、水体、不透水地表和裸地共7种类型，并且在PALM模型中选定植被区域的土壤类型为细粒土、森林树木类型为落叶阔叶林、灌木为落叶灌木、农田为庄稼、草地为短草、湿地和水体统一选为河流、非渗透地表选为沥青混凝土、裸地选为裸土。

图2 研究区域10 m分辨率土地利用资料Fig. 2 10-m resolution land use data in the study area

2.3 数值试验设计

本文数值模拟以门头沟城区（39.95°N，116.12°E）为中心，计算域范围为4000 m (x)×5000 m (y)×2110 m (z)，水平方向采用均匀网格，分辨率为5 m，垂直方向在离地120 m高度范围内采用4 m分辨率均匀网格，从而精细刻画城市粗糙子层内物理过程，垂向网格在120 m高度外均匀拉伸（拉伸因子1.08，最大网格距为80 m），总网格数为800 (x)×1000 (y)×80 (z)。分析北京观测资料发现其城市温度层结具有季节性变化特征：冬季为弱不稳定层结，而夏季为弱稳定层结；但在中午前后为不稳定层结（王喜全等, 2009）。当前城市下垫面观测手段较多，但街区尺度下的加密观测数据较为匮乏。观测数据来源于北京市气象局与北京市门头沟区政府合作项目中的加密智能气象观测站数据（2019年11月1日至2020年11月1日）。本文主要关注晴天天气条件下城市粗糙子层内热动力特性，不考虑天气尺度外部强迫条件变化，从而更便于考察建筑物和土地利用的影响。因此，基于观测数据进行质量控制（极值检验、时间连续性检验、剔除缺测站点数据）后，共筛选出34个晴天小风个例，最后选取典型晴天小风个例（即2019年11月7日）的不同时段开展数值模拟敏感性试验，从而考察中性、稳定和不稳定3种大气层结条件下城市边界层流动特征。其中，稳定边界层模拟时段为01:00（北京时间，下同）至02:00，而对流边界层模拟时段对应当天13:00至14:00，中性层结作为理想参照案例仅考虑动力作用，3种层结的大气边界层初始位温廓线如图3所示，地表气压均取1017 hPa，模拟时长为1 h。

图3 敏感性试验中性边界层（Neutral Boundary Layer, NBL）、对流边界层（Convective Boundary Layer, CBL）、稳定边界层（Stable Boundary Layer, SBL）初始位温廓线Fig. 3 Initial potential temperature profiles of the Neutral Boundary Layer (NBL), Convective Boundary Layer (CBL), and Stable Boundary Layer (SBL) in the sensitivity experiment

初始风廓线采用如下形式：

其中，U为高度z（单位：m）处的平均风速，U1是参考高度z1处平均风速，300 m高度以上风速同300 m高度处且随高度不变。敏感性试验高度z13=4 m处风速U13=2.2 m/s，风向为南风。本文主要关注城市粗糙子层内热动力特性，因而忽略科里奥力作用，且由于模拟时间较短，不考虑天气尺度外部强迫条件变化。计算域x方向侧边界采用周期条件，y方向为非周期条件，底部边界和建筑物壁面采用无滑移条件，顶部采用自由滑移不可穿透条件（并通过Rayleigh衰减消除顶部边界对城市粗糙子层内流动的影响）。本文数值试验利用晴空辐射模型考虑辐射传输过程，并使用陆面模式和城市地表模式，考虑建筑物表面（墙和屋顶）的能量平衡，包括建筑材料内部热量传输以及室内外热量交换。

2.4 模拟检验

为验证PALM在稳定边界层（02:00）和对流边界层（14:00）对门头沟城区各种类型下垫面的模拟效果，按照2019年11月7日45号智能气象站的观测资料设置初始条件：01:00模式4 m高度位温取280.09 K，初始位温廓线变化率为1 K/100 m，地表气压设置为1012 hPa，风廓线高度z1=4 m处风速U1=1.3 m/s，风向为北风；13:00 4 m高度位温取285.47 K，初始位温廓线取100 m以下-1 K/100 m，100～700 m为等位温，700 m以上位温随高度增长，增长率为1 K/100 m，地表气压设置为1017 hPa；风廓线高度z1=4 m处风速U1=2.2 m/s，风向为南风。其他设置与1.3节相同。将02:00和14:00 4 m高度气温和风速与同时段45个智能气象站观测数据进行对比，并分别统计了不同下垫面类型的模拟效果。

如图4所示，模式能较好地模拟门头沟城区4 m高度风在02:00和14:00的水平分布情况，风向模拟与观测基本一致。水体地块、密集树木地块、稀疏建筑地块、高层密集型地块的风速相对较高，而中层密集型地块的风速相对较低，这与观测也较为一致。

图4 PALM模拟的2019年11月7日（a）01:00至02:00、（b）13:00至14:00 4 m高度风与相应时刻智能气象站观测对比（蓝紫色箭头为观测，红色箭头为数值模拟结果，灰色填充表示建筑物）Fig. 4 Comparisons of the simulated wind at the height of 4 m from Parallelized Large-eddy simulation Model (PALM) with the observations of the smart weather station during (a) 0100 LST-0200 LST and (b) 1300 LST-1400 LST on 7 Nov 2019 (blue-purple arrow is the observation, red arrow is the numerical simulation result, and gray filling represents the building)

如表1所示，对02:00（稳定边界层）和14:00（对流边界层）45个站点的模拟效果进行统计量检验，从结果看，模式对于02:00和14:00的模拟效果较好。温度方面，02:00，PALM模式模拟的气温与智能气象站观测的平均偏差为0.38°C、均方根误差为0.51°C，而14:00则为0.56°C、0.75°C；风速方面，02:00模拟的风速与智能气象站观测的平均偏差为0.28 m/s、均方根误差为0.67 m/s，而14:00则为0.64 m/s、0.93 m/s。

表1 45个站点02:00和14:00观测与模拟的统计量检验Table 1 Statistical test of observations and simulations at 45 stations at 0200 LST and 1400 LST

如表2所示，对于不同的下垫面类型，模式对于气温和风速的模拟效果有所差异。温度方面，模式对于高层密集型地块的模拟效果最好，与观测的平均偏差仅为-0.07°C（02:00）和0.01°C（14:00），而对于植被地块的模拟效果相对较差，平均偏差可达0.86°C（02:00）和0.85°C（14:00）；风速方面，模式对中层密集型地块的模拟效果最好，平均偏差仅为0.15 m/s（02:00）、0.14 m/s（14:00）；对于高层密集型（02:00）、稀疏建筑型地块（14:00）的模拟效果相对较差，平均偏差可达1.26 m/s、1.16 m/s。

表2 三种下垫面站点02:00和14:00观测与模拟的统计量检验Table 2 Statistical test of observations and simulations of three underlying surface types at 0200 LST and 1400 LST

3 结果分析

城市热环境特征和地气通量交换与下垫面元素的组成和分布密切相关。因此，分析比较不同局地气候区的微气象要素分布特征是量化城市复杂下垫面对局地微气候影响的有效途径。为综合评估城市复杂下垫面对大气环境的影响，本文重点关注研究区域中不同局地气候区在近地表的风环境和湍流分布特征。由于文章篇幅有限，高层开阔型、中层密集型和稀疏建筑型地块的风速、湍动能近地面水平剖面及垂直剖面的分布图不显示，仅以文字说明。

3.1 高层开阔型地块风和湍流分布特征

图5为不同大气层结条件下高层开阔型地块近地面水平剖面的流线分布。总体而言，流场的差异主要体现在迎风向第二栋建筑物的背风面，涡的环流结构受层结影响较明显。中性层结该区域形成一大一小的双涡环流结构，不稳定层结时该区域出现三涡环流结构，且涡旋的纵向范围明显缩小，由中性层结时的250 m缩小到不足100 m，而稳定层结时，该区域仅有一个涡旋环流结构，较不稳定层结涡旋的横向范围明显增大。

图5 PALM模拟的2019年11月7日高层开阔型地块近地面（4 m高度）（a）中性层结、（b）不稳定层结（13:00至14:00）、（c）稳定层结（01:00至02:00）流线水平分布（灰色填充表示建筑物，红框为重点分析区域，蓝色表示涡旋）Fig. 5 Streamline horizontal distributions of the open highrise near the ground (4 m) from PALM model at (a) neutral stratification,(b) unstable stratification (1300 LST-1400 LST), and (c) stable stratification (0100 LST-0200 LST) on 7 Nov 2019 (gray filling indicates the buildings, red box is the key analysis area, and blue indicates the eddies)

不同大气层结条件下高层开阔型地块在近地面水平方向上，风速的高值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧并伴有强烈的风切变，不稳定层结近地面水平最大风速超过4.4 m/s（200%U13）。比较平行于盛行风方向的建筑物两侧风速高值区的范围大小：不稳定层结时最大，稳定层结时次之，而中性层结时最小。湍动能的高值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧，这是由于风切变而产生了机械湍流。总体上，不同层结时，高层建筑物之间的风速和湍动能都较小、流线稀疏，即高层开阔型地块建筑物之间地气通量交换能力较弱。

3.2 高层密集型地块风和湍流分布特征

图6和图7分别为不同大气层结条件下高层密集型地块近地面水平方向和垂直剖面流线分布。由于高层密集型地块建筑物分布十分复杂，建筑物之间距离较近，大气主要绕流过建筑物而难以在建筑物之间形成涡旋环流结构（Oke et al., 2017）；高层密集型地块内涡旋环流结构和范围受层结影响非常明显。在水平方向，相比中性层结，不稳定层结时涡旋环流结构减弱，纵向范围缩小；而稳定层结时涡旋环流结构被增强，涡旋的纵向范围增大。例如图6最左边的红框（水平x方向0～200 m，水平y方向400～550 m）范围内建筑物背风面的涡旋环流结构发生了明显的变化。相较于中性层结，该区域左侧涡旋在不稳定层结下几乎消失，右侧涡旋的纵向范围也从100 m左右缩小到不足50 m；而稳定层结时该区域内双涡结构更加明显，左侧涡旋的纵向范围从不足30 m扩大到50 m左右。其他两个红框也可得到类似结论。

图6 同图5，但为高层密集型地块Fig. 6 Same as Fig. 5, but as the compact highrise

图7 同图6，但为高层密集型地块垂直剖面流线（剖面位置如图1所示）Fig. 7 Same as Fig. 6, but as vertical streamline distribution in the compact highrise (cross section location shown in Fig. 1)

垂直剖面上（图7），相比中性层结，不稳定层结时涡旋环流结构增强，纵向范围增大，而稳定层结时涡旋环流结构被削弱，涡旋的纵向范围缩小。例如水平x方向300～350 m，垂直方向0～60 m区域内的涡旋，不稳定层结时，该区域的涡旋明显增强，垂直方向范围从50 m增加到60 m，而稳定层结时，该区域的涡旋减弱，垂直方向范围从50 m缩小到30 m。这是由于流场随湍动能的变化而变化，不稳定条件下垂直方向上产生较强的热力湍流，而稳定层结时，大气在垂直方向上运动相对较弱，湍动能较小。

图8和图9分别为不同大气层结条件下高层密集型地块近地面水平方向和垂直剖面总风速分布，风速的高值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧和屋顶。水平方向，不稳定层结最大风速相比中性层结和稳定层结区域平均偏高2 m/s左右，形成明显的狭管效应；而稳定层结时则不明显。垂直剖面上，不稳定层结时，建筑物顶部（z/H=1，H是建筑物高度）的风速大值区最大风速可达5.2 m/s（236%U13），而中性层结和稳定层结时建筑物顶部最大风速仅为3.2 m/s。值得注意的是，不稳定层结高层建筑物之间的底部风速最大可达4.8 m/s，是入流风速的2.18倍。

图10和图11分别为不同大气层结条件下高层密集建筑型地块近地面水平和垂直剖面的湍动能分布。整体上来看，不稳定层结时湍动能总体较高，中性层结次之，稳定层结时最低，且由于风切变产生的机械湍流，湍动能的高值区与风速的高值区较为一致。不稳定、中性、稳定3种层结时，水平方向湍动能最大值分别为0.48 m2/s2、0.4 m2/s2、0.32 m2/s2，即高层密集型地块近地面水平面在不稳定层结条件下，建筑物街区内会产生较强的热力湍流，而稳定层结时，湍流受到抑制作用。不稳定、中性、稳定3种层结时垂直方向湍动能最大值分别为0.56 m2/s2、0.46 m2/s2和0.41 m2/s2，但相比中性层结，稳定层结下建筑物之间的湍动能更大。

图10 PALM模拟的2019年11月7日高层密集型地块近地面（4 m高度）（a）中性层结、（b）不稳定层结（13:00至14:00）、（c）稳定层结（01:00至02:00）湍动能水平分布（灰色填充表示建筑物）Fig. 10 Turbulent energy horizontal distributions of the compact highrise near the ground (4 m) from PALM model at (a) neutral stratification, (b) unstable stratification (1300 LST-1400 LST), and(c) stable stratification (0100 LST-0200 LST) on 7 Nov 2019 (gray filling indicates the buildings)

图11 PALM模拟的2019年11月7日高层密集型地块（a）中性层结、（b）不稳定层结（13:00至14:00）、（c）稳定层结（01:00至02:00）垂直剖面湍动能分布（灰色填充表示建筑物）Fig. 11 Turbulent energy vertical distributions of the compact highrise from PALM model at (a) neutral stratification, (b) unstable stratification (1300 LST-1400 LST), and (c) stable stratification (0100 LST-0200 LST) on 7 Nov 2019 (gray filling indicates the buildings)

总体来说，在水平方向上，不稳定层结时涡旋环流结构被削弱，涡旋的纵向范围可缩小近50%，而稳定层结时涡旋环流结构被加强，涡旋的纵向范围可扩大近67%；在垂直剖面上则相反，不稳定层结时涡旋扩大近20%，稳定层结时，涡旋缩小近40%。风速在不稳定层结下易形成狭管效应，且高层建筑物之间的底部风速较大。不同层结下湍动能在水平和垂直剖面大小均为不稳定层结＞中性层结＞稳定层结。

3.3 中层密集型地块风和湍流分布特征

图12为不同大气层结条件下中层密集型地块近地面水平剖面流线分布。中层密集型地块流线的分布与高层密集型地块总体类似，水平方向上不稳定层结时的涡旋环流结构有一定的削弱，而稳定层结时则有一定的增强，但是该特征弱于高层密集型地块。例如水平x方向500～600 m，水平y方向0～100 m的区域内，相比中性层结，不稳定层结情况下，该涡旋的纵向范围有所缩小，从90 m缩小到80 m，缩小约11%；稳定层结时该涡旋的纵向范围从90 m扩大120 m，增大约33%。

图12 同图5，但为中层密集型地块Fig. 12 Same as Fig. 5, but for the compact midrise

不同大气层结条件下中层密集型地块在近地面水平方向上，街区峡谷的风速明显大于建筑区域内部。水平剖面不稳定层结总风速最大，可达4 m/s（初始风速的1.82倍），而中性与稳定层结风速最大值较为接近，分别为2.4 m/s和2.8 m/s，稳定层结时略高。这说明中层密集型地块中热力作用对近地水平面的风速有增益作用，热力作用越强，增益效果越明显。不稳定层结时的狭管效应明显强于中性和稳定层结，但是弱于高层密集建筑。中层密集型地块街区峡谷的最大风速只有3.2 m/s，较高层密集型地块街区峡谷内最大风速偏低1.6 m/s。由于建筑物阻挡产生了强烈的机械湍流，湍动能的高值区主要位于建筑物底部拐角处。湍动能最大值从大到小分布依次为不稳定层结最大（0.48 m2/s2）、中性层结次之（0.4 m2/s2）和稳定层结最小（0.32 m2/s2）。这说明中层密集型地块近地面水平面在不稳定层结条件下，建筑物街区内会产生较强的热力湍流。而稳定层结时，湍流受到抑制作用。

综上可知，中层密集地块与高层密集地块涡旋环流结构、风速和湍动能整体特征相似，但中层密集地块对局地风环境的影响程度低于高层密集地块。水平方向，不稳定层结时的涡旋的纵向范围缩小约11%，而稳定层结时增大约33%。中层密集型地块街区峡谷的最大风速较高层密集型地块偏低33%。整体上湍动能从大到小分布依次为不稳定层结、中性层结和稳定层结。

3.4 稀疏建筑地块风和湍流分布特征

图13为不同大气层结条件下稀疏建筑地块近地面水平剖面流场分布。稀疏建筑地块由于建筑物之间的相互作用较小，建筑物的涡旋环流结构十分明显。不稳定层结时，涡旋环流结构明显削弱，而稳定层结时涡旋环流结构的增强则不明显。例如水平x方向400～500 m，水平y方向400～500 m区域内，中性层结下该处建筑物背风面有明显的马蹄形双涡环流结构，而不稳定层结下右侧涡旋明显缩小，左侧涡旋纵向范围从100 m缩小至40 m。

图13 同图5，但为稀疏建筑地块Fig. 13 Same as Fig. 5, but for the sparsely built

不同大气层结条件下稀疏建筑地块在近地面水平方向上，风速的大值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧区域，而建筑物内部和背风面风速较小。不稳定层结时，建筑物周围的水平总风速最大值可达4 m/s（182%U13），稳定层结时为3.2 m/s，而中性层结时仅为2.8 m/s，即稀疏建筑型地块中热力作用对近地水平面的风速有增益作用，热力作用越强，增益效果越明显。近地面水平剖面湍动能分布整体上与中层、高层密集型地块类似，近地面水平面在不稳定层结条件下，产生强烈的热力湍流。而稳定层结时，湍流受到抑制作用。不稳定层结条件下湍动能最大（0.48 m2/s2），中性层结次之（0.32 m2/s2），稳定层结时最小（0.16 m2/s2）。不同层结时，由于建筑物阻挡作用产生的机械湍流，湍动能高值区的位置均出现在建筑物底部拐角处。

由上可知，水平方向上较中性层结涡旋环流结构而言，不稳定层结时依然被明显削弱，涡旋纵向范围可缩小60%，而稳定层结时差异不大。不同层结总风速最大值从大到小依次为不稳定层结、稳定层结和中性层结；而湍动能则为不稳定层结、中性层结和稳定层结。

4 结论与讨论

比较高层开阔、中层密集、高层密集型和稀疏建筑地块的风环境和湍流特征可以发现：1）垂直剖面上，相比中性层结，不稳定层结涡旋环流结构得到增强，而稳定层结涡旋环流结构被削弱，这与以往研究结论一致（郭栋鹏等, 2020; 史学峰等,2021）；但在近地面水平方向上，相比中性层结，不稳定层结时，涡旋环流结构被削弱，而稳定层结时，涡旋环流结构得到增强。2）温度层结对涡的数量和范围有显著影响。近地面水平方向上，稳定层结下涡的数量较中性层结相等或减少，涡的纵向范围可增大67%；不稳定层结下涡的数量较中性层结相等或增加，涡的纵向范围可缩小60%；尤其是中性层结若出现成对的涡旋结构，在不稳定层结下其中一个几乎消失，另一个涡旋范围缩减。Huang et al.（2021）的研究也表明不同温度层结条件涡的形态和数量上存在明显差异。3）不同层结时，4种地块的流线密集区和风速、湍流高值区都位于平行于盛行风方向的建筑物两侧及屋顶附近。总风速大小都是不稳定层结＞稳定层结＞中性层结。热力作用对近地面总风速有增益作用：不稳定层结下较入流风速增加1.82～2.18倍，稳定层结下较入流风速增加1.27～1.64倍，这与刘馨泽等（2021）的结论较为一致。4）高层密集、中层密集和稀疏建筑型地块湍动能从大到小都为不稳定层结＞中性层结＞稳定层结。不稳定层结下近地面的湍动能是中性层结的1.2～1.5倍，而稳定层结下是中性层结的0.5～0.8倍，即在不稳定层结条件下产生强烈的热力湍流；而稳定层结时，湍流受到抑制。但Masoumi-Verki et al.（2021）提出不稳定层结和稳定层结条件下湍动能都会增加，这可能是近地水平面湍动能与垂直剖面湍动能特征的差异。

本文利用PALM模式，模拟分析了2019年11月7日晴天小风个例在中性、不稳定、稳定3种层结情况下高层开阔、高层密集、中层密集、稀疏建筑4种局地气候区风速和湍动能的差异，初步探究了城市街区微环境热动力相互作用，得到的主要结论如下：

（1）温度层结对涡的数量和范围有显著影响。近地面水平剖面上：稳定层结下涡的数量较中性层结相等或减少，涡的纵向范围可增大67%；不稳定层结下涡的数量较中性层结相等或增加，涡的纵向范围可缩小60%。但在垂直剖面上则相反：相较于中性层结，稳定层结下环流结构减弱且涡的纵向范围可缩小40%，不稳定层结下环流结构增强且涡的纵向范围可增大20%。该现象在高层密集型地块最为明显，然后依次是中层密集型、稀疏建筑、高层开阔型地块。

（2）热力作用对总风速有增益作用，近地面风速较入流风速可增加1.27～2.18倍。4种局地气候区的风速高值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧及屋顶附近，均为风速的高切变区且不稳定层结风速最大、稳定层结次之、中性层结最小。不稳定层结时，建筑物顶部（z/H=1，H是建筑物高度）的最大风速可达入流风速的2.36倍。

（3）不同层结下，热力作用对近地面水平剖面湍流的影响不同。不稳定层结下近地面的湍动能是中性层结的1.2～1.5倍，而稳定层结下是中性层结的0.5～0.8倍，即不稳定层结条件下会产生强烈的热力湍流，但稳定层结条件下湍流受到抑制作用。湍动能的高值区都主要位于建筑物底部拐角处和顶部。

（4）相较于其他地块，高层密集地块的建筑物底部风速较大，在不稳定层结下易形成较强的狭管效应，其街区峡谷最大风速是中层密集型的1.5倍。

需要指出的是，本文是对2019年11月7日晴天小风个例开展的敏感性试验，且仅考虑了南风条件，其他风向和入流湍流脉动条件下大气层结效应及城市街区内热动力相互作用还有待进一步研究。此外，为了更好地探究温度层结对微气候的影响，后续将开展多个典型个例在不同层结下局地气候区内温度分布特征的研究。

致谢感谢北京市气象探测中心李林高级工程师在观测资料、数据处理和分析等方面的帮助！