数字孪生技术：成为缓解城市热岛效应的一股重要助力

摘要：随着城市体量的不断扩张，对于创新、可持续的城市热岛（HUI）效应解决方案的需求也变得愈发迫切。数字孪生提供一种颇具前景的方法以应对城市热岛挑战，包括能源消耗高企、空气质量下降以及众多可能影响居民健康的负面因素等等。本文列举了数字孪生在城市规划中的实效性示例，从

城市如何运用创新技术，踏上更加可持续的发展路径。

随着城市体量的不断扩张，对于创新、可持续的城市热岛（HUI）效应解决方案的需求也变得愈发迫切。数字孪生提供一种颇具前景的方法以应对城市热岛挑战，包括能源消耗高企、空气质量下降以及众多可能影响居民健康的负面因素等等。本文列举了数字孪生在城市规划中的实效性示例，从依托机器学习模型更好地分析热量分布、到提高市政管理透明度与社区参与度，同时介绍了现实世界中的案例研究结论，希望深入探讨城市应如何运用这项技术以踏上更加可持续的发展路径。

由于人类活动强度更大、建筑密度更高且绿地面积有限，城市区域温度往往远高于周遭农村地区，而这就是所谓城市热岛效应。此类影响已经对城市居民的健康与福祉构成重大挑战，而且问题本身也随着城市化进程的推进而不断凸显。预计到2050年，全球三分之二的人口将居住在城市，而如何应对热岛效应问题自然也成为横亘在创造更宜居、气候更舒适的城市环境面前的一道难关。

促成城市热岛效应的主要因素之一在于城市形态，具体包括城市基础设施的设计、布局以及所用材料。高楼林立、街道狭窄、大量保温材料的密集使用共同加剧了城市热岛效应的加重。例如，一旦建筑物的高度远远高于街道宽度，则会形成“街道峡谷”，导致其吸收热量并减少气流，进而加剧城市热岛效应。绿地面积的匮乏进一步加剧了这个问题，限制了自然降温的可能性。相比之下，拥有大量树木、公园及屋顶绿植等绿色基础设施的城市则能够显著降低地表温度、改善热舒适度，创造出更加宜居的城市环境。

图一：开发的3D建筑形态场景，能够可视化模拟风、温度及PET的变化

城市形态与环境舒适度

数字孪生提供一种极具前景的方法，能够将种种基于自然条件的解决方案整合到城市规划当中，从而减轻城市热岛效应。数字孪生属于动态虚拟模型，能够复制真实环境并不断更新实时数据，使得城市规划者得以模拟降低城市温度的不同策略。规划人员可以在进行实际调整之前测试增加绿地、改变建筑材料或者重新设计街道对于城市热岛效应造成的潜在影响。通过提供城市系统的实时交互视图，数字孪生技术能够为决策者提供更为明智的数据驱动支持。数字孪生模型还能够洞察城市形态与环境舒适度之间的关系，例如建筑物位置如何影响气流及太阳能潜力——这两者都会左右城市热岛效应的实际强度。

数字孪生技术的一大创新用途就是3D城市建模与环境模拟。通过整合激光雷达及卫星图像等地理空间数据，规划人员可以建立起详尽醋，模拟不同城市形态对于温度分布的影响。这些模型可帮助规划人员评估建筑物高度、方位及材料特性的变化如何影响特定区域的保热结果。通过将太阳辐射及风向等因素以可视化形式呈现，数字孪生技术正迅速成为预测规划决策结果以及优化城市降温策略的有力工具。

机器学习模型

研究结果表明，数字孪生技术在城市规划当中确有实效。例如，数字热量孪生中的机器学习模型使得规划人员能够了解热量在城市环境中的行为模式，并预测不同的布局或者材料如何影响环境温度。数字孪生提供的3D可视化功能则让规划人员有机会了解建筑物、街道以及绿地之间如何相互作用，从而捕捉热量或者改善气流，进而帮助降低城市温度。换言之，数字孪生能够帮助市政部门做出更加明智、更适应气候条件的规划决策。

数字孪生另一极具价值的应用，则是让公众广泛参与到城市规划中来。交互式模型使得社区成员也能看到拟议的调整将如何影响他们的社区并就此提出反馈，确保规划决策能够反映出当地居民的需求与关切。这种良好的参与状态自然有助于促进城市规划过程的透明度与协作水平。

集成挑战

然而，将数字孪生融入城市规划仍面临着不少挑战。具体障碍包括数据质量、实时传感器集成以及数字孪生系统带来的维护成本。此外，数字孪生模型还需要依托于稳定可靠的数据流，而这些数据往往很难在大型城市区域内持续收集。不过随着技术的进步以及更多城市采用数字孪生，这些工具可能会成为应对城市热岛效应等环境挑战的关键。

以下两项案例研究，重点介绍了城市如何在城市规划过程中运用数字孪生技术以对抗城市热岛效应，支撑起更具可持续性的城市发展路径。

图二：识别由新建建筑形式造成的热区和冷区

案例研究：荷兰恩斯赫德

恩斯赫德是荷兰东部特温特地区的一个城市。由于城市化进程加快以及不透水硬化地面的增加，该市一直饱受城市热岛效应的影响。近年来，由于热浪来袭的频率和强度越来越大，这座城市在酷暑之下尤其容易受到城市热岛效应的极端影响。

在这种情况下，市政部门决定开发一款通过数据驱动决策以解决城市热岛效应的工具。这意味着他们需要创建一套3D环境，能够可视化不同天气参数下的建模结果，同时要求该模型能够根据修改之后的建筑环境数据给出相应的预测指标。很明显，单靠体感温度（PET）在不同复杂天气参数组合（例如风力强度、风向、湿度及气温）之下得出的可视化热舒适度模式还远远不够。此外，该项目还希望了解建筑环境变化对于周遭社区造成的直接影响。

通过与特温特大学合作，整个项目均基于开源软件及方法开发而成。来自国家AHN-4激光雷达点云数据集的开源3D信息成为构建3D模型的基本前提，其天气信息则取自EPW典型气象年5.2全球数据集——此数据集由特温特机场的气象传感器采集得来。也就是说，对于任何给定的典型月份，该模型均可对天气条件进行小时级别的精确建模。

使用从两个昼夜平分点到两个至日当中提取到的数据，其能够计算出现有建筑形式的热舒适模式。之后通过对3D环境本体进行修改以引入高层建筑，同时消除给定社区中的小型建筑，再根据不同日期计算热舒适模式，即可根据昼夜平分点得出平均条件、再由至日构成最极端条件。

也就是说，恩斯赫德的数字孪生系统构建出一套详尽的城市3D模型，使用修改后的PET体感温度指标来模拟热舒适模式。该模型使得城市规划者能够直观看到城市内不同区域将在建筑形式的变化之后发生怎样的反应，进而影响地表周围的热舒适度。这套模型还帮助决策者们评估如何规划各种干预措施，借此抵消引入新建筑所造成的预测热点，亦可识别出由于新建建筑形式而构成热区及冷区的过程，再借此模拟并评估城市构造的变化（例如新建筑的落成）将如何影响城市的热量分布（见图二）。当

当然，其目标仍然是使用实时传感器信息取代全球天气数据集，借此创建出更为准确的天气模型并作为决策基础。而且即使传感器网络暂时无法支撑起战略性的整体规划与建筑布局，全球数据集也足以提供关于预期热舒适改进趋势的总体概念。

图三：当前条件——无水体，温度为15.32摄氏度

案例研究：德国伍珀塔尔

伍珀塔尔是一座位于德国伍珀河沿岸山谷中的城市，由于其地形特征以及密集的城市布局，导致这里面临着独特的城市热岛效应挑战。沿河地形导致空气流通受限，因此将大量热量滞留在城市低洼部分而加剧了城市热岛效应。预测表明，到2060年当地火热天数将显著增加，而有效的市政规划对于缓解城市热岛效应必将至关重要。

为此当地启动了一个项目，旨在开发一套交互式平台，用于可视化各类场景及其对伍珀塔尔决策的潜在影响。由此诞生出的正是基于数字孪生的规划支持系统（DT-PSS），旨在模拟不同城市规划场景对于城市热岛效应的具体作用，例如增加绿地面积、建造新建筑、增加人口密度或者修改建筑物布局等。这套规划支持系统框架整合了过往的数据收集及分析结果，使用实时温度数据创建出3D城市模型并可对城市热岛效应的形成做出预测性场景评估。通过将机器学习、实时数据与3D城市建模相结合，这里建立起一套创新的模拟系统，其中使用九大关键预测变量训练随机森林模型，包括归一化差异植被指数（NDVI）、归一化差异水指数（NDWI）以及人口密度等。之所以选择这些变量，正是因为它们与温度具有很强的统计相关性。

之后，再将这套预测模型与伍珀塔尔地面传感器收集到的实时温度数据相结合，即可对数字孪生副本进行持续更新。实时数据的集成使得该系统能够模拟并响应不同规划场景所造成的相应温度变化。经过训练的模型随后被整合至伍珀塔尔的3D城市模型当中，再导入虚幻引擎（UE）平台，由该平台最终渲染出高级可视化及交互式模拟环境。如此一来，用户可以灵活探索干预措施对于城市热岛效应形成过程的影响，例如改变建筑密度或者增加绿地面积（见图三和图四）。

为了保障其实用性，该系统在设计上还参考了城市规划人员及市政官员的意见。在研讨会上，利益相关方使用虚拟现实（VR）眼镜与模型进行交互，探索各类“假设”情景，并就系统的可用性及相关性提出反馈，以确保最终成果能够更好地满足实际需求。

他们还为规划支持系统开发出了简洁的移动版本，用以增强城市规划人员及利益相关方的可访问性与功能可用性。移动版本的优势在于能够将接触面推广至普通居民，让更多当地住户积极参与到与数字孪生模型的交互中来，帮助他们直观观察不同城市发展场景将对他们的日常生活与社区形态造成怎样的影响。这种能力有助于改善规划人员与居民之间的沟通透明度与协作水平，使得居民能够就拟议的干预措施提出意见和反馈。此外，移动平台的建立也鼓励居民们参与当地规划决策，由民众评估环境变化造成的直接影响，并倡导优先考虑有益于社区福祉的策略。总的来说，移动版规划支持系统增强了公众参与度，使得城市规划工作更具包容性、也能更加准确地反应社区诉求。