基于灰色神经网络CA模型的城市规划方案热岛模拟预测方法与流程

本发明涉及一种基于灰色神经网络ca模型的城市规划方案热岛模拟预测方法。

背景技术

城市热岛(urbanheatisland,uhi)，是城市比周围农村温度高的现象。1833年，英国人霍华德(howard)首次在科学杂志《伦敦气候》中提出城市热岛效应。随后的180年西方各国就开展了广泛的关于城市热岛的研究，所以这个方面的文献也是层出不穷。城市热岛效应是随时间和地理空间位置的变化而变化的。研究热岛效应，按对象分为是地表温度和近地面大气温度两种。从研究时间上看，有长时期的变化研究，也有年变化研究，还有日变化研究。研究范围有从宏观的上百平方公里到微观的几十平米。不同空间、不同时间、不同层次，热岛效应都有不同的特点，因此研究开始必须明确这三个问题。热岛研究主要采用地面观测、遥感反演、气象模型方法。

刘京，朱岳梅等，利用数值计算方法研究建筑内部气候与城市局地气候之间的能量及物质传递关系，但模型需要在宏观层面给予完善。贡璐利用神经网络的ca模型，简化模拟和预测复杂的城市热岛空间变化过程，并模拟了乌鲁木齐市的城乡建设用地温度景观。冯小刚，采用克拉克大学idrisi软件自带的uhi-ca-markov模型，模拟预测西安市城市热岛效应，提出西安市的热岛区、强热岛区均小幅减少，常温区、绿岛区略微增加、强绿岛区不变。罗庆，基于数字图像分析城镇热岛特效预测方法，采用通过建立dem，将区域作为节点，流动开口作为支，申请了技术方案。彭珍基于多元线性模型，进行热岛强度的测量。

城市规划对城市热岛效应的模拟研究较少，在城市规划过程中对城市热岛效应的减弱措施研究也相对较少，大多是一些定性的论述、缺乏具体的操作，对绿地、风道等具体空间布局缺乏定量的科学依据，更缺乏详细的用地类型布局参数和开发强度对热环境的改变量大小的研究。考虑单因子影响因素较多，如李延明对北京市绿化量和热岛效应强度关系做了定量的分析，严平等对合肥绿地草地和林地树木的冠层可调节底层及其绿地上方气层温度做了分析。张小丽，李磊等模拟研究，主要针对的是当前城市热岛和城市建设宏观区域性质。

无论是数值模式、城市冠层、元胞自动机，现有的研究都是基于较大尺度或较小尺度，wrf模拟尺度低于3km²分辨率难以精确模拟，而现有的元胞自动机模型也是在120m尺度的地表热岛，多是基于ndbi、dnvi等指数，无法与真实的城市实现真实大气温度的对接，也很难与实际规划设计项目的指标衔接，更谈不上实际应用了。而且，目前采用神经网络和灰色系统研究热岛，绝大部分是采用基于时间gm(1,1)模型，而该模型对基于现状地物的模拟预测也非常不适合，因为gm(1,1)模型是基于时间序列数据对未来进行的预测，而热岛的预测是基于同一时刻的多种因素叠加综合影响的预测。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于灰色神经网络ca(cellularautomata元胞自动机)模型的城市规划方案热岛模拟预测方法，可以基于规划的控制性指标进行模拟评价。

本发明的技术方案为：一种基于灰色神经网络ca模型的城市规划方案热岛模拟预测方法，其步骤包括：

1)收集待评估的规划区数据资料：对影响热岛模拟预测的城市绿地、硬化地面、建筑布局、容积率、建筑密度、水体数据进行收集；

2)采用移动搜索法基于密度制图，计算得到每个分割区域内的容积率、建筑密度、水体、绿化覆盖率、硬化地面率的核密度；根据容积率、硬化地面率、建筑密度、水面率、绿地率，将规划区分割成至少9个区域，每个区域内均设有测量温湿度的站点¹；站点分布应相对均匀；

3)基于研究区测试数据建立回归模型，建立容积率、建筑密度、水体、绿化覆盖率、硬化地面的回归方程；根据典型天气测试结果和回归参数，利用灰色神经网络ca模型，进行模型训练和检验，合格后输出的结果即为模拟预测规划方案的热岛效应。

优选的，步骤2)中核密度的计算以空间上某一点为核心，以一定距离范围内容积率、建筑密度、水体、绿化覆盖率、硬化地面率总面积与用地面积的比值来表示，计算公式为：

其中：k()为核密度方程；wi为空间i的权重值，采用二值表示；a为滤波窗口的面积，h为空间作用的阈值范围，n为阈值范围内的像元数，d为数据的维数。

优选的，所述数据的维数为二维，d＝2，计算公式(1)简化为：

优选的，所述步骤3)具体为：

s1、提取热岛的模拟五个空间变量，以热岛强度为因变量，构建ca模型的自变量影响因素，建立硬化地面、容积率、建筑密度、绿化覆盖率、水面率的单因素对热岛效应的回归模型；

其中热岛强度的计算方法为：将某一时刻，某一空间位置的城市温度和郊区农村平均温度的差值，作为在某一时刻该位置的热岛强度，计算公式为：

式中：空间位置ij上某一时刻的热岛强度用δtij表示；空间位置ij上的地表温度则用tij表示；是郊区农村点的平均温度；

s2、确定ca模型的元胞、邻域参数设置方案；确定四边形为元胞形状，根据数据选定分辨率，最大分辨率为15米；元胞邻域定义采用扩展摩尔型：

nmoore＝{vi＝(vix,viy)||vix-v0x|+|viy-voy|≤r,(vix,viy)∈z²}，根据回归模型，预测硬化地面、容积率、建筑密度、绿化覆盖率、水面率的单因素对热岛的影响值t1、t2、t3、t4、t5；

s3、对网络规则进行训练，首先，根据单因素预测值t1、t2、t3、t4、t5建立gm(0，n)模型²；然后，计算灰色预测的误差，将误差利用神经网络进行模拟；最后将gm(0，n)模型预测值和神经网络模拟预测值相加；

s4、将待预测区域的五个空间变量代入模拟训练的ca模型，进行热岛模拟，即可得到模拟结果，ca模型为其中，元胞ij在时间t+1和t的状态表示为和转换规则函数用f表示，是在位置ij上邻域的空间发展状况，con是总约束条件，n代表元胞数目。

优选的，所述步骤3)中各因素对热岛的影响机制参数，采取以下参数：硬化地面空间敏感性尺度半径为15m，绿化覆盖空间敏感性尺度半径为15m，建筑容积率空间敏感性尺度半径为230m，建筑密度空间敏感性尺度半径为130m，水面率空间敏感性尺度半径为200m。

本发明不考虑风速，即在平均风速3米/秒的情况下测定各数据，确定评价城市热岛环境和热舒适度，符合国家技术规定。本发明根据国家标准——《城市气候评价规定》要求，在平均风速低于3米/秒，确定评价城市热岛环境和热舒适度不考虑风速，符合国家技术规定。

本发明的有益效果如下：

本发明提供了城镇室外热环境的控制评估方法。根据城市热岛的空间影响因素，在给定气象条件下，模拟任意时刻的城市热岛强度空间分布，可以根据模拟结果调整城镇规划中的建筑布局、绿地布局、道路广场等硬化地面的分布等，为生态城镇规划提供了有力的分析工具。本发明进行灰色预测后，模拟再用神经网络对误差进行模拟，模拟结果补到灰色系统预测，预测过程中采用gm(0,n)模型，gm(0,n)适合多变量的预测，与时间关系不大，本发明的变量众多，但与时间维度无关，因此采用gm(0,n)模型模拟的结果会更准确。本发明的ca采用可变邻域大小，计算更灵活、更准确，符合各个变量对热岛的不同敏感尺度，若采用统一尺度会使该尺度下敏感性小的因素加入计算，从而增大误差。

附图说明

图1为本发明城镇热岛的规划模拟评估方法原理框架。

图2为本发明移动搜索法计算示意。

图3为本发明核密度计算方法示意。

图4为本发明ca核心算法原理流程。

图5为本发明实施例2中模拟热岛与实际观测的精度对比(14:00)。

图6为本发明实施例2中模拟热岛与实际观测的精度对比(8:00-20：00)。

图7为本发明根据模拟观测进行的规划区方案提升建议。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面用具体实例来详细说明本发明的技术方案，但是本发明并不局限于此。

实施例1

一、收集待评估的规划区数据资料，依据以下选择标准选择气象测试时间和测试地点：第一，热岛观测避开降雨影响；第二，平均风速接近3m/s；第三，考虑建筑密度、容积率、硬化地面率、到水体距离、道路密度、绿地率等因素，既考虑宏观因素又考虑微观站点周围的因素，选出18个观测点。依据上述标准选择天津市18个点进行测试(表1)。

表1观测点名称、编号、坐标、高程

二、建立回归方程

利用测试数据和容积率、建筑密度、绿地率、水面率、硬化地面率(又称核容积率、核建筑密度、核绿化覆盖率、核水面率、核硬面率)，进行确定性分析函数回归，明确各影响因素的尺度和方程。分析结果如下：

微观层面：

硬化地面率与热岛强度的线性拟合效果最好。拟合方程分别为：方程为y＝2.19x+2.11，r²为0.28，f为6.21。

核绿地率与热岛强度的线性拟合效果最好。拟合方程分别为：y＝-1.79x+3.57，r²为0.32，f为6.81。

宏观层面：

热岛强度与核容积率变化呈线性关系，方程为y＝0.97x+1.77，r²为0.46，f为13.56。

建筑密度与热岛强度的线性拟合效果最好。拟合方程分别为：y＝-4.62x+4.44，r²为0.26，f为5.61。

核水面率与热岛强度的线性拟合效果最好。拟合方程分别为：方程为y＝-23.99x+4.06，r²为0.82，f为28.23。

核绿地率与热岛强度的线性拟合效果最好。拟合方程分别为：y＝-1.8x+3.5，r²为0.41，f为7.53。

三、模型训练及验证

将5个空间变量代入灰色ca模型，进行模型训练。将模拟结果与18个站点的实测数据进行计算分析，评价模型的热岛强度模拟预测精度。模拟预测结果显示：模拟均方根误差为0.55，r²为0.6，信度水平为0.01，这表明模型的模拟预测精度可靠。

根据本模型的日间平均热岛强度模拟结果，可进行空间分布格局分析和热岛减弱规划方案的制定。

根据热岛模拟结果和核容积率、核绿地率、核水面率、核硬面率等的热岛作用机制，主要选取重要水系加以拓宽并开凿部分水体，形成多条降温蓝廊，缓解中心城区热岛效应。将现有水系加以联系贯通，同时连接中心城区与外围作为“降温蓝核”的大面积水体，形成“三纵四横”的中心区降温蓝廊体系。形成更加开敞的城市水网空间格局，以利于引导郊区的低温气流通过降温蓝廊体系进入城市中心区，如图5所示。

实施例2

选定北京市案例区20个测试点，模拟与实测对比显示本发明精度较高(如图6和7所示)。14:00热岛强度与模拟评估结果显示，误差为0.09℃，平均误差为1.4％；8:00-18:00平均热岛与模拟评估结果显示，误差为0.12℃，平均误差为3.5％。

参考文献

1、黄焕春.城市热岛的形成演化机制与规划对策研究.天津大学博士论文.2014

2、刘思峰等.灰色系统理论及其应用.科学出版社.第七版,2017。