[论文分享]Unveiling the microclimate: A comprehensive review of tools, techniques, and future directions for sustainable cities
📃 基本信息
[论文标题] 《揭示微气候：可持续城市工具、技术和未来方向的综合综述》
[期刊信息] Building and Environment (2025) | 作者: Tanushree Basu Roy, Anirban Middey, R.J. Krupadam
📌 一句话概括
本综述全面分析了微气候评估工具与技术，强调其在支持可持续城市发展中的优势、局限性及未来发展方向。
📚 深度总结
本研究旨在全面综述2010年后城市微气候研究的工具、技术及未来发展方向，以促进可持续城市规划与设计。论文首先在引言部分阐述了微气候的定义及其在城市发展中的重要性，指出快速城镇化导致城市热岛效应（UHI）和城市污染岛（UPI）日益加剧，并探讨了农村和自然微气候受到的影响。特别是，指出自2010年以来，微气候高分辨率模拟研究数量增加了10倍，显示了该领域的快速发展。
在研究方法部分，作者汇总了来自ScienceDirect、Wiley、Taylor & Francis、Springer等知名数据库的约400篇学术期刊，并精选出137篇最新且相关的出版物进行重点分析。选择标准包括但不限于风洞实验、CFD模拟、辐射模型、耦合模型、AI/ML模型以及遥感与GIS的应用。研究发现，CFD模拟是微气候研究中最常用的方法，而城市热岛和室外热舒适性是研究最集中的主题。
关键发现方面，本综述详细介绍了各类微气候评估工具及技术的特点与局限性。风洞实验提供可控条件下的气流模式洞察，但难以准确模拟热效应和复杂几何形态。计算流体动力学（CFD）模拟，尤其是RANS和LES方法，能够精细模拟气流、热传递和污染物扩散，但对计算资源和用户专业性要求高。WRF模型结合城市冠层模型可进行区域尺度微气候模拟，但难以捕捉城市内部的精细特征。辐射模型则侧重于太阳辐射和热辐射分析，提供热舒适性评估，但对气流动态模拟能力有限。数据驱动模型（如机器学习算法）展现了在预测微气候变量方面的潜力，但对高质量数据集依赖性强。遥感与GIS技术能提供高空间和时间分辨率的地面数据，弥补传统气象站网络的不足，但在数据获取和处理上面临挑战。
实际应用价值方面，本综综述为城市规划者和设计师提供了全面了解微气候评估工具的基础，有助于将先进的模拟技术应用于城市热岛缓解、建筑节能优化、室外热舒适提升及污染物扩散控制等领域。研究建议未来应优先发展基于LES的高分辨率模拟，开发结合物理模型和数据驱动方法的混合模型，整合遥感产品，并深入研究空气污染对微气候的影响及农村微气候，同时呼吁开发更用户友好的城市规划工具。
研究局限性在于，虽然识别了诸多研究空白，但未提供具体的解决方案或创新性方法，更多侧重于现状总结。此外，对各种模型间的对比分析主要基于其固有特性，未深入探讨不同情景下各模型的适用性差异。
本速览仅作研究参考，不替代原文阅读。如需引用，请参考原论文。
🔍 要点追溯
- 研究方法: 文献综述、数据分析（针对现有研究趋势）、模型对比
- 适用范围: 城市微气候、农村微气候、自然微气候
- 使用工具: 非特定工具，综述了OpenFOAM, Ansys Fluent, ENVI-met (CFD), WRF, Rayman, SkyHelios, UMEP (辐射模型), ANN, LSTM, SVM, RF (机器学习)
- 数据来源: 约400篇学术期刊，重点分析137篇
- 参考标准: ASHRAE, ISO等提及的多种热舒适性指标