绿建小筑周报 | 第二十三期
亲爱的绿建小伙伴们：
八月即将结束，一场及时的大雨为酷热难耐的夏季画上了句点。本周我也返回了天津，迎接即将到来的九月。本期绿建小筑为大家带来两篇来自BAE（Building and Environment）期刊的精选论文，分别探讨城市遮阳对行人热舒适的影响，以及人工智能在室内照明设计中的最新应用进展，让我们一起来探索这些前沿研究成果！🌿
📚 本周论文分享
随着城市热岛效应加剧，如何有效缓解城市热环境成为城市规划的重要议题。本研究聚焦于绿色（如树木）和灰色（如建筑）基础设施通过遮阳对行人热舒适的影响，为气候适应型城市规划提供了量化依据。
研究分析了荷兰10,000多个社区的行人路径遮阳数据，采用双重机器学习（DML）模型估计绿色和灰色基础设施对夏季行人感知温度的因果影响。生理等效温度（PET）被用作人类热感知的指标，研究重点关注自行车道和人行道上的遮阳比例，并考虑了天气和个人因素的影响。
关键发现令人瞩目：遮阳百分比每增加1%，行人感知温度就会下降0.018°C。更引人注目的是，城市区域的遮阳冷却效果（-0.029）强于乡村区域（-0.011），这意味着在城市环境中，相同的遮阳增加能带来更显著的降温感受。研究还发现，树木为主的环境中，遮阳的冷却效果优于低矮绿色植物为主的环境。
在土地覆盖类型中，树冠的冷却效果最强（-0.082），而低矮绿色植物（如草地和灌木）则可能导致PET升高（+0.015），这一发现挑战了传统的”绿化降温”简单认知。地表灰化部分（如道路、铺装）同样表现出升温效应，凸显了遮阳策略的重要性。
这项研究为城市规划者提供了宝贵参考：在热岛缓解设计中，树木应被视为首选的绿色基础设施，而建筑遮阳也是不可忽视的降温策略。结合自然与建筑遮阳的整合方案，将成为优化城市热舒适性的关键途径。
2️⃣ 《人工智能支持下的室内照明计算设计：最新进展与未来展望》
随着室内照明需求日益复杂化，人工智能（AI）在照明计算设计中展现出巨大潜力。这项综述研究系统性地梳理了79篇相关文献，提出了一个涵盖”照明环境整合”、”照明性能建模”和”照明设计支持”三大领域的分析框架。
在照明环境整合方面，研究发现神经网络技术能够通过稀疏传感器或普通RGB图像分析光环境数据，实现光场的重建。例如，径向基函数神经网络（RBFNN）能够从有限的传感器数据重建完整的工作面照度分布，而卷积神经网络（CNN）则能从RGB图像推断空间光度信息，甚至进行完整光场景重建。
照明性能建模方面，机器学习和神经网络技术实现了照明性能的实时、个性化和环境感知预测。照度代理模型能快速预测照度系数，个性化感知质量模型能预测用户满意度和疲劳度，能耗预测模型则能实现真实场景下的能源消耗预测。
在照明设计支持领域，NSGA-II等遗传算法在多目标照明设计优化中应用最为广泛。这些算法能同时考虑照度、能耗、眩光、色温、显色指数及生理节律等多种设计目标，为设计师提供一系列优化方案。虽然深度学习展现出端到端生成能力，但仍受限于专业数据的可用性。
研究展望了”感知即生成”作为计算照明设计的未来方向，提出了以大型语言模型（LLM）为中心的照明决策枢纽路线图。这一愿景面临的挑战包括高质量数据集的稀缺、算法选择的复杂性、模型的解释性和交互性，以及设计工具与工作流程的整合等。
这项综述为照明从业者提供了全面的AI应用视角，有助于促进照明行业的跨学科合作，引领照明设计向更智能、更人性化的方向发展。
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💡 技术与自然的和谐：绿建发展的思考
回顾本期分享的两篇研究，我们可以看到一个共同的主题：技术与自然的协同在应对环境挑战中的重要性。第一篇研究揭示了绿色与灰色基础设施在城市降温中的互补作用，打破了”只有绿化才能降温”的单一思维；第二篇研究则展示了人工智能如何赋能照明设计，创造既节能又满足人类感知需求的室内环境。
这启发我们思考：未来的绿色建筑发展，或许不应局限于单一技术路线或设计策略，而是需要更全面、系统的思维方式。例如，在城市微气候调节中，我们可以结合树木遮阳、建筑形态优化和智能控制系统；在室内环境设计中，我们可以整合自然采光、智能照明和个性化控制。
正如研究所示，不同策略在不同环境下的效果各异，甚至可能出现反直觉的结果（如低矮植被可能增加感知温度）。这提醒我们，绿色建筑设计不应盲目追随”绿色”标签，而是需要基于科学证据，考虑具体场景和需求，寻找真正有效的解决方案。
技术与自然的和谐融合，精确化、个性化的设计方法，或许是绿色建筑未来发展的关键方向。正如AI在照明设计中展现的潜力，我们有理由相信，随着技术进步，绿色建筑将能够更好地平衡环境可持续性、能源效率和人类福祉。
感谢每一位关注和支持绿建小筑的朋友！九月即将到来，新的季节也将带来新的机遇与挑战。希望我们分享的研究能为您的工作带来启发，祝愿大家在接下来的日子里工作顺利，生活愉快！