Видимость неба при затенении деревьями

Автор: Корниенко Сергей Валерьевич, Дикарева Екатерина Александровна

Журнал: Строительство уникальных зданий и сооружений @unistroy

Статья в выпуске: 4 (102), 2022 года.

Бесплатный доступ

Развитие зеленой инфраструктуры является актуальной задачей при разработке градостроительной стратегии по снижению влияния городского острова тепла и улучшению городской экосистемы. Целью данного исследования является оценка видимости неба при затенении деревьями при решении задач прогнозирования формирования городского острова тепла и разработки рекомендаций по его смягчению. Объект исследования. Выделено несколько видов деревьев, наиболее часто встречающихся в озеленении в условиях жаркого климата: вяз (Ulmus L.), дуб (Quercus L., 1753), клен (Acer L., 1753) и тополь (Populus L., 1753). ). Для каждой из этих пород деревьев было отобрано несколько образцов, необходимых для усреднения данных. Всего было исследовано 27 образцов. Полевые исследования проводились в разные месяцы года (10.05.2021, 16.07.2021 и 03.10.2021). Метод. Характеристикой видимости неба является коэффициент видимости неба (SVF). Рассмотрены различные подходы к определению видимости неба. Общим ограничением вычислительных методов является возможность определения SVF для относительно простых конфигураций объектов. Поэтому для нахождения SVF сложных гетерогенных систем, таких как деревья, были проведены прямые измерения путем фотографирования с использованием специального объектива «рыбий глаз» и смартфона. Проверка данных подтверждает возможность использования этого оборудования для полевых исследований. Для обработки фотоизображений использовался метод черных, белых и серых пикселей, что позволяет повысить точность результатов. Полученные результаты. Анализ результатов показывает, что минимальные значения SVF для всех исследованных пород деревьев наблюдаются в июле. В этот момент крона дерева наиболее густая, что ограничивает видимость большей части неба. Максимальный эффект затенения летом дает дуб (СВФ = 22,9%), минимальный - вяз (СВФ = 30,4%). Показано, что деревья с более густой кроной днем ​​и ночью блокируют потоки длинноволновой радиации, что приводит к росту городского острова тепла. Сравнивая полученные результаты, можно отметить, что минимальное смягчение (8,0 К) дает вяз; максимальное смягчение (8,8 К) дает дуб. Поэтому для защиты от солнечного излучения днем ​​лучше использовать дуб, а для смягчения городского острова тепла ночью лучше использовать вяз. Таким образом, метод позволяет выбрать породу дерева, обеспечивающую необходимое затенение и эффект смягчения городского острова тепла. Дальнейшие исследования будут связаны с уточнением математической модели городского острова тепла для оценки микроклимата урбанизированных территорий в жаркий период.

Еще

Архитектура, городское планирование, строительство, окружающая среда, мегаполис, энергосбережение, энергоэффективность, охлаждение, пассивные стратегии, коэффициент обзора неба, городской остров тепла, рыбий глаз, климат, тепловой комфорт, зеленое строительство, ОВК, деревья, зеленая инфраструктура

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/143179046

IDR: 143179046   |   DOI: 10.4123/CUBS.102.3

Список литературы Видимость неба при затенении деревьями

  • Oke, T.R. The energetic basis of the urban heat island. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 1982. 108(455). Pp. 1–24. DOI:10.1002/qj.49710845502.
  • Schade, J., Lidelöw, S., Lönnqvist, J. The thermal performance of a green roof on a highly insulated building in a sub-arctic climate. Energy and Buildings. 2021. 241. DOI:10.1016/j.enbuild.2021.110961.
  • Gorshkov, A.S., Vatin, N.I., Rymkevich, P.P. Climate change and the thermal island effect in the million-plus city. Строительство Уникальных Зданий И Сооружений. 2020. 89(4). Pp. 8902–8902. DOI:10.18720/CUBS.89.2. URL: https://unistroy.spbstu.ru/article/2020.89.2.
  • Hamburg, A., Kalamees, T. How well are energy performance objectives being achieved in renovated apartment buildings in Estonia? Energy and Buildings. 2019. 199. Pp. 332–341. DOI:10.1016/j.enbuild.2019.07.006.
  • Korniyenko, S., Dikareva, E. Generation , Development , and Mitigation of the Urban Heat Island : A Review. AlfaBuild. 2021. (1605). DOI:10.34910/ALF.16.5.
  • Korniyenko, S. Advanced Hygrothermal Performance of Building Component at Reconstruction of S. Radonezhskiy Temple in Volgograd. MATEC Web of Conferences. 2016. 53. Pp. 2–7. DOI:10.1051/matecconf/20165301003.
  • Korniyenko, S. V. Renovation of Residential Buildings of the First Mass Series. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. 463(2). DOI:10.1088/1757-899X/463/2/022060.
  • Korniyenko, S. V, Astafurova, T.N., Kozlova, O.P. Housing in a Smart City. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. 1079(2). Pp. 022050. DOI:10.1088/1757-899x/1079/2/022050. URL: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/1079/2/022050/pdf.
  • Hsieh, C.M., Li, J.J., Zhang, L., Schwegler, B. Effects of tree shading and transpiration on building cooling energy use. Energy and Buildings. 2018. 159. Pp. 382–397. DOI:10.1016/j.enbuild.2017.10.045.
  • Alev, Ü., Eskola, L., Arumägi, E., Jokisalo, J., Donarelli, A., Siren, K., Broström, T., Kalamees, T. Renovation alternatives to improve energy performance of historic rural houses in the Baltic Sea region. Energy and Buildings. 2014. 77. Pp. 58–66. DOI:10.1016/j.enbuild.2014.03.049. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.03.049.
  • Zemitis, J., Borodinecs, A., Frolova, M. Measurements of moisture production caused by various sources. Energy and Buildings. 2016. 127. Pp. 884–891. DOI:10.1016/j.enbuild.2016.06.045.
  • Li, D.H.W., Cheung, G.H.W., Lau, C.C.S. A simplified procedure for determining indoor daylight illuminance using daylight coefficient concept. Building and Environment. 2006. 41(5). Pp. 578–589. DOI:10.1016/j.buildenv.2005.02.027.
  • Fachinello Krebs, L., Johansson, E. Influence of microclimate on the effect of green roofs in Southern Brazil – A study coupling outdoor and indoor thermal simulations. Energy and Buildings. 2021. 241. DOI:10.1016/j.enbuild.2021.110963.
  • Hoelscher, M.T., Nehls, T., Jänicke, B., Wessolek, G. Quantifying cooling effects of facade greening: Shading, transpiration and insulation. Energy and Buildings. 2016. 114. Pp. 283–290. DOI:10.1016/j.enbuild.2015.06.047.
  • Chung, W.J., Lim, J.H. Cooling operation guidelines of thermally activated building system considering the condensation risk in hot and humid climate. Energy and Buildings. 2019. 193. Pp. 226–239. DOI:10.1016/j.enbuild.2019.03.049.
  • Buchin, O., Hoelscher, M.T., Meier, F., Nehls, T., Ziegler, F. Evaluation of the health-risk reduction potential of countermeasures to urban heat islands. Energy and Buildings. 2016. 114.
  • Steyn, D.G. The calculation of view factors from fisheye‐lens photographs: Research note. Atmosphere - Ocean. 1980. 18(3). Pp. 254–258. DOI:10.1080/07055900.1980.9649091.
  • Rakovec, J., Zakšek, K. On the proper analytical expression for the sky-view factor and the diffuse irradiation of a slope for an isotropic sky. Renewable Energy. 2012. 37(1). Pp. 440–444. DOI:10.1016/j.renene.2011.06.042.
  • Stewart, I.D., Oke, T.R. Local climate zones for urban temperature studies. Bulletin of the American Meteorological Society. 2012. 93(12). Pp. 1879–1900. DOI:10.1175/BAMS-D-11-00019.1.
  • Park, S., Tuller, S.E. Advanced view factor analysis method for radiation exchange. International Journal of Biometeorology. 2014. 58(2). Pp. 161–178. DOI:10.1007/s00484-013-0657-8.
  • Chen, D., Chen, H.W. Using the Köppen classification to quantify climate variation and change: An example for 1901-2010. Environmental Development. 2013. 6(1). Pp. 69–79. DOI:10.1016/j.envdev.2013.03.007.
  • Holmer, B., Postgård, U., Ericksson, M. Sky view factors in forest canopies calculated with IDRISI. Theoretical and Applied Climatology. 2001. 68(1–2). Pp. 33–40. DOI:10.1007/s007040170051.
  • Evangelisti, L., Guattari, C., Asdrubali, F. On the sky temperature models and their influence on buildings energy performance: A critical review. Energy and Buildings. 2019. 183. Pp. 607–625. DOI:10.1016/j.enbuild.2018.11.037.
  • Calcerano, F., Martinelli, L. Numerical optimisation through dynamic simulation of the position of trees around a stand-alone building to reduce cooling energy consumption. Energy and Buildings. 2016. 112. Pp. 234–243. DOI:10.1016/j.enbuild.2015.12.023.
  • Yang, J., Wong, M.S., Menenti, M., Nichol, J. Modeling the effective emissivity of the urban canopy using sky view factor. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2015. 105. Pp. 211–219. DOI:10.1016/j.isprsjprs.2015.04.006.
  • Svensson, M.K. Sky view factor analysis - Implications for urban air temperature differences. Meteorological Applications. 2004. 11(3). Pp. 201–211. DOI:10.1017/S1350482704001288.
  • Guo, C., Buccolieri, R., Gao, Z. Characterizing the morphology of real street models and modeling its effect on thermal environment. Energy and Buildings. 2019. 203. DOI:10.1016/j.enbuild.2019.109433.
  • Gál, T., Lindberg, F., Unger, J. Computing continuous sky view factors using 3D urban raster and vector databases: Comparison and application to urban climate. Theoretical and Applied Climatology. 2009. 95(1–2). Pp. 111–123. DOI:10.1007/s00704-007-0362-9.
  • Tan, Z., Lau, K.K.L., Ng, E. Urban tree design approaches for mitigating daytime urban heat island effects in a high-density urban environment. Energy and Buildings. 2016. 114. Pp. 265–274. DOI:10.1016/j.enbuild.2015.06.031.
  • Souza, L.C.L., Rodrigues, D.S., Mendes, J.F.G. SKY VIEW FACTORS ESTIMATION USING A 3D-GIS EXTENSION São Paulo State University , Bauru , Brazil University of Minho , Braga , Portugal. Eighth International IBPSA Conference. 2003. (2001). Pp. 1227–1234.
  • Hämmerle, M., Gál, T., Unger, J., Matzarakis, A. Comparison of models calculating the sky view factor used for urban climate investigations. Theoretical and Applied Climatology. 2011. 105(3). Pp. 521–527. DOI:10.1007/s00704-011-0402-3.
  • Palme, M., Privitera, R., La Rosa, D. The shading effects of Green Infrastructure in private residential areas: Building Performance Simulation to support urban planning. Energy & Buildings. 2020. 229. Pp. 110531.
Еще
Статья научная