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为探析夏热冬冷地区城市街道的空间因子对小气候与人体热舒适的影响及相互作用规律,通过对上海南京东路步行街中典型的风景园林空间按顶面遮蔽方式分为4种空间类型下的12个测点进行冬夏两季小气候实测及热舒适问卷调查,分析不同顶面遮蔽对风景园林小气候风湿热的影响差异,并结合热舒适评价指标的计算和使用者热舒适问卷,评价不同顶面遮蔽空间下人体热舒适感受。结果显示:1)根据热舒适问卷,建筑遮蔽区位于街道北侧的悬挑区在冬季最舒适,夏季最舒适的是树荫全遮蔽区;2)通过改善空间遮蔽程度与类型,根据风向与距街道十字交叉口的距离合理进行街道设计可以对街道中的太阳辐射与风环境产生显著影响,从而改善街道热舒适;3)采用生理等效温度(PET)指标计算的热中性范围冬季是16.90~28.95℃,夏季是9.05~22.57℃;4)PET评价在高温季节低估了风速对热舒适的影响,提出了基于问卷的热舒适预测方程。可为未来城市街道的舒适性规划建设提供经验与参考。 相似文献
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中国北方部分地区水资源短缺,河道干涸,但夏季雨水资源潜力丰富。虽径流受到一定污染,但较于生活污水和工业废水,其污染程度更低,成分更简单。雨水通过低运行成本的人工湿地净化系统,可以实现较好的净化效果,满足河道景观需求和生态补水。城市管网雨水承载能力过重的城市边缘区,建设更新过程中进行雨污分流制度,更适于采用人工水质净化的方式将城市雨水管网中的雨水进行就近消纳,减轻城市雨水管网压力,并利用表面负荷率(ALR)来确定并校核人工湿地面积。在综合现在人工水质净化主流程预处理单元、人工湿地单元和消毒存储单元3个环节的基础上,以低运营成本、低管理成本、最优净水量为指向,引入物联网技术智能管控系统,行程具有能控制各级出水水质监测、多级管控、净水生态功能与游览景观功能相结合等多重优点的人工水质净化全流程,达到符合河道水质标准的净化效果。该流程为缓解北方城镇河道缺水现状、解决城市雨洪问题提供新思路。 相似文献
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随着全球建造业向数字化全面转型,建筑信息模型(BIM)的教学将是未来几年风景园林设计与实施的重要主题。介绍了风景园林专业BIM的教学方法和数字化竖向设计及其应用在BIM场地设计项目中的重要性。数字化竖向设计是实现BIM的途径。风景园林教育必须在其教学中讲解BIM建模方法和过程。 相似文献
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利用屋顶绿化隔热,对降低夏季空调耗能尤为重要。目前中国还缺少针对其日照环境差异下夏季昼夜热效应的全面考察研究。借助建筑日照分析将试验屋顶划分为4个日照区间,利用HOBO小气象站测取环境温度数据、热电偶昼夜连续测取不同日照区间多点温度数据,综合分析上海佛甲草模块式屋顶绿化的昼夜隔热效果。研究结果表明:试验屋顶绿化在夏季白天的隔热效果明显,最大屋面降温值可达28℃以上,日照越强隔热效果越明显;夜间的散热效果不及裸屋面;且存在最高温度时滞效应。其对建筑节能的昼夜综合效应,需要结合建筑屋顶构造自身的保温隔热性能、屋面日照条件以及建筑的昼夜使用节律做进一步的深入研究,以期达到屋顶绿化经济价值与节能效益的最大化。 相似文献
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游径系统一直是广东城乡规划建设的亮点,也是推动高质量发展与高水平保护的重要手段。以广东省绿道建设和古驿道建设为例,通过厘清两类游径的缘起和作用,总结风景园林专业力量在绿道建设实施过程中形成的风景园林遗产保护、大地景观规划、园林与景观设计、园林工程与技术、园林植物应用、景观生态学等专业设计之“道”,提出在南粤古驿道建设的大背景下,风景园林人应充分发挥风景园林专业优势,以“道”传“道”,将绿道专业设计之“道”传承到南粤古驿道建设中去,推动南粤古驿道建设高质量发展,同时为风景园林专业设计人员以南粤古驿道为载体进行景观创作提供路径与方法。 相似文献
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近年来随着计算机与各学科领域交叉研究的发展,计算流体力学数值模拟方法在城市环境的微气候研究方面得到较多应用,为研究绿地在有限面积内更有效地实现其降温效应提供了新的思路。回顾计算流体力学(CFD)数值模拟方法在不同尺度的城市绿地温湿效应及室外热舒适度评价研究中的应用,在此基础上,总结目前存在的问题及不足,对未来该领域的研究方向提出3点展望,以期为未来城市绿地微气候研究提供参考:1)多平台与尺度扩展研究;2)微气候特征指标的综合交叉分析;3)高适配度模拟模型的及时更新。 相似文献
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70.
机器学习使实现数据的智能化处理及充分利用数据中蕴含的知识与价值成为可能。探索基于机器学习在风景园林领域智能化分析应用的途径,开展3个实验。其中2个与数据分析研究相关,提出基于调研图像色彩聚类分析的城市色彩印象和基于图像识别技术的景观视觉质量评估与网络应用平台部署实验。最后1个实验与数字化设计创作相关,提出用于设计方案遴选的地形生成方法,包括2个子项目:应用深度学习生成对抗网络(GAN)的地形生成和建立遮罩、预测未知区域的高程。3个实验应用到机器学习中分类、聚类和回归3个主要方向中的算法以及深度学习的生成对抗网络,对传统的研究问题提出了基于机器学习新的研究方法。因此,在应用机器学习风景园林领域,可以有效地从多源数据中学习相互增强的知识,发现问题,并提出解决问题的新方法。 相似文献