CN108763730A - 基于热舒适指标的行道树筛选方法、系统、终端及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的基于热舒适指标的行道树筛选方法，包括实测阶段、模拟阶段和对比分析阶段，实测阶段根据实测得到的单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据分别输入Rayman软件中进行计算，分别得到单株待测行道树PET数据和PMV数据和待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据：采用ENVI‑met微气候模拟软件建模，得到各个待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据，对比分析阶段将实测阶段得到数据和模拟阶段得到的数据进行排序对比，得到热舒适度良好的行道树树种。本发明结合行道树对行人热舒适的影响，量化不同行道树下的行人热舒适度，为科学选择行道树的树种提供准确依据。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于热舒适指标的行道树筛选方法、系统、终端及介质。
背景技术
随着城市化的快速发展和人类活动的影响，城市原有自然下垫面改变，城区近地面的物质和能量平衡被破坏，进而引发诸多环境问题，造成城市微气候的改变，其中引发的城市热岛效应作为造成城市严峻热环境的最显著因素，严重影响居民健康。城市街道作为城市户外空间的基本构成单元，其微气候的研究和改善对提高城市整体环境质量有着极其重要的影响。夏季行人的步行在很大程度上受到街道热环境的制约。针对目前道路行道树在夏季不能形成良好的遮荫环境，行道树并没有发挥出它的生态价值。在进行道路规划设计过程中，如何科学的筛选热舒适适宜的行道树树种成为急需解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于热舒适指标的行道树筛选方法，结合行道树对行人热舒适的影响，量化不同行道树下的行人热舒适度，为科学选择行道树的树种提供准确的依据。
本发明提供的基于热舒适指标的行道树筛选方法，该方法包括实测阶段、模拟阶段和对比分析阶段，
其中，所述实测阶段的方法包括：测量不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的待测行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，分别得到单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，根据单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，分别得到单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据，以及待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据；
所述模拟阶段采用模拟软件对实测阶段的测量街道环境进行建模，得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据；
所述对比分析阶段将实测阶段得到的单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。
可选地，所述微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据。
可选地，所述模拟阶段采用模拟软件对实测阶段的测量街道环境进行建模的具体方法包括：采用ENVI-met微气候模拟软件为模拟工具，选择实测阶段测量街道环境为模拟场景进行建模，按照实测阶段测量的街道环境的街道走向和行道树分布在设定时间内进行对不同树种待测行道树进行模拟。
第二方面，本发明实施例还提供一种基于热舒适指标的行道树筛选系统，包括数据获取模块、街道环境模拟模块和数据分析模块，所述数据获取模块用于获取实测阶段的测量数据，获取不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的待测行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，分别得到单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据；所述街道环境模拟模块用于对实测阶段的测量街道环境进行建模，得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据；所述数据分析模块用于根据单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，分别得到单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据，以及待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据，还用于将实测阶段得到的单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。
可选地，所述微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据。
可选地，所述街道环境模拟模块对实测阶段的测量街道环境进行建模的具体方法包括：采用ENVI-met微气候模拟软件为模拟工具，选择实测阶段测量街道环境为模拟场景进行建模，按照实测阶段测量的街道环境的街道走向和行道树分布在设定时间内进行对不同树种待测行道树进行模拟。
第三方面，本发明实施例还提供一种行道树筛选的终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述的方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述的方法。
本发明的有益效果：
本发明提供一种基于热舒适指标的行道树筛选方法、系统、终端及介质，结合的行道树对行人热舒适的影响，量化不同行道树下的行人热舒适度，为科学选择行道树的树种提供准确依据。在街道环境中选择热舒适适宜的行道树树种，在夏季为市民营造热舒适适宜的街道环境，间接改变市民出行方式，促使步行与骑行的推广，间接的降低了汽车出行造成的碳排放，为城市生态环境的改善和热岛效应的缓解提供重要的植物解决手段，提高城市宜居性，实现城市生态可持续发展具有重要的理论价值和实践意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1示出了本发明所提供的一种基于热舒适指标的行道树筛选方法的第一实施例的流程图；
图2示出了本发明所提供的一种基于热舒适指标的行道树筛选系统的第一实施例的原理框图；
图3示出了本发明所提供的一种行道树筛选终端的第一实施例的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
如图1所示，示出了本发明所提供的一种基于热舒适指标的行道树筛选方法第一实施例的流程图，该方法包括实测阶段、模拟阶段和对比分析阶段，所述实测阶段具体包括以下步骤：测量不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据，得到单株待测行道树的微气候因子数据，微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据；分别测量不同树种待测行道树的街道环境下在夏季的微气候日变化数据，得到待测行道树在街道环境下的微气候因子数据；根据单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据分别输入Rayman软件中进行计算，分别得到单株待测行道树生理等效温度(PET)数据和预测平均值模型(PMV)数据，以及待测行道树在街道环境下的生理等效温度(PET)数据和预测平均值模型(PMV)数据。
RayMan是由德国弗莱堡大学气象研究所研究者开发的一款城市气象研究软件，其核心是依据德国工程师协会(The Association of German Engineers)相关准则建立的RayMan辐射模型。该模型可估算辐射通量、云层、固体遮挡物对于短波辐射的影响，并计算出生理等效温度(PET)值。Hoppe(1999)等基于MEMI模型(munich energy model forindividuals)提出的生理等效温度指数(physiological equivalent temperature，PET)可专门用于室外热环境舒适程度评价，其定义为在某一环境条件下，人体皮肤温度和体内温度达到与典型室内环境同等的热状态所对应的空气温度。生理等效温度指数(PET)是目前室外热环境评价最常用的指数，它具有以下优点:(1)不依赖于主观评价结果，具有详细热生理机制作为指数求解基础，理论上可以对户外环境热状况做出更准确评价；(2)单位为℃，是人们日常评价冷热状况最常用单位，易于理解和接受；(3)可以进行各种气候类型区的评价工作。预测平均值模型(PMV)，是以人体热平衡的基本方程式以及心理生理学主观热感觉的等级为出发点，考虑了人体热舒适感诸多有关因素的全面评价指标。PMV指数表明群体对于(+3～-3)七个等级热感觉投票的平均指数。PMV指标是引入反映人体热平衡偏离程度的人体热负荷TL而得出的，其理论依据是当人体处于稳态的热环境下，人体的热负荷越大，人体偏离热舒适的状态就越远，即人体热负荷正值越大，人就觉得越热，负值越大，人就觉得越冷。
模拟阶段包括以下步骤：采用城市微气候仿真软件ENVI-met为模拟工具，选择实测阶段测量的街道环境为模拟场景进行建模，按照实测阶段测量的街道环境的街道走向和行道树分布在设定时间内进行对不同树种待测行道树进行模拟，得到各个待测行道树在街道环境下的生理等效温度(PET)数据和预测平均值模型(PMV)数据。城市微气候仿真软件ENVI-met是由德国的Michael Bruse(University of Mainz，Germany)开发的一个多功能系统软件，可以用来模拟住区室外风环境、城市热岛效应、室内自然通风等。ENVI-met一共由4个板块组成，分别为建模板块ENVI-met Eddi Version、编程模块ENVI-metConfiguration Editor、计算板块ENVI-met V3.1Default Config以及结果显示板块LEONARDO3.75。ENVI-met软件提供LEONARDO数据后处理板块，单击，点击FILE_MEW MAP,建立新的界面，Tools——Data Navigator导入计算结果，可以查看风速、压力、温度等参数，在下拉列表中选中参数，单击Data右侧的箭头，导入相应的参数。板块提供了二维视图和三维视图，针对二维视图又给出了X-Y、X-Z、Y-Z的截面视图，单击Extract 2D Cut或Extract3D查看相应的计算结果，还可以得出PET和PMV值。
对比分析阶段包括以下步骤：将实测阶段得到的单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行对比排序方法参照ISO7730国际标准Ergonomics of the thermal environment—Analytical determination andinterpretation of thermal comfort using calculation of the PMV and PPDindices and local thermal comfort criteria来确定适宜的PMV范围，当PMV值分为-3～+3之间7个等级，-3为冷，+3为热，数值越靠近0，越适宜。美国采暖，制冷与空调工程师学会(ASHRAE)推荐的舒适范围为－0.5～0.5。同时将PET值按照从低到高的顺序排序，在人体承受范围内，PET值越低，越舒适。根据上述标准进行排序，综合两项指标，筛选出基于热舒适适宜的行道树。用户使用该方法对行道树进行筛选时，先去当地环境测量，得到第一数据和第二数据，将第一数据和第二数据进行比较后，比较结果在预设的范围内，将实测的第一数据、第二数据和模拟的第三数据进行误差分析，输出第三数据，符合要求后，如果以后再做其他树种或者该地区其他街道都可以直接采用模拟方法，得到第三数据即可，这样就能减少实地测量的复杂性，通过计算机模拟即可。
本发明提供一种基于热舒适指标的行道树筛选方法，结合的行道树对行人热舒适的影响，量化不同行道树下的行人热舒适度，为科学选择行道树的树种提供准确依据。在街道环境中选择热舒适适宜的行道树树种，在夏季为市民营造热舒适适宜的街道环境，间接改变市民出行方式，促使步行与骑行的推广，间接的降低了汽车出行造成的碳排放，为城市生态环境的改善和热岛效应的缓解提供重要的植物解决手段，提高城市宜居性，实现城市生态可持续发展具有重要的理论价值和实践意义。
以下以杭州市主城区(以一板两带为研究对象)为例对本发明进行进一步说明：
通过对杭州市主城区(以一板两带为研究对象)的调查后筛选出具有代表性的5种常用行道树：黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏作为待测行道树，选用的黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的树高、株高和胸径等数据大致相当，这样测量的数据才有可比性。测量时间在夏季8月，各为期3天，测试时间为8:00-17:00，间隔30分钟记录一次数据。在夏季测量这5种单株行道树在单独环境下的微气候日变化状况，测试内容主要包括空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度四个微气候因子，得到单株黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据。将单株黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据输入Rayman软件中进行计算，分别得到单株黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的PET数据和PMV数据。
在夏季8月测量黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在5条街道环境下的微气候日变化状况，测试内容主要包括空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度四个微气候因子，得到实测街道环境下的黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在街道环境下的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据。将实测街道环境下的黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据输入Rayman软件中进行计算，分别得到黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在街道环境下在夏季的PET数据和PMV数据。
模拟阶段：使用城市微气候仿真软件ENVI-met为模拟工具，并分别选实测阶段选择的5条的其中一个路段为实测地点进行模拟，验证空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度、平均辐射温度、生理等效温度等数据。通过误差平方根(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)验证ENVI-met模拟结果与实况的相似度，经验证确定为可信任的模型后，以验证地点的模型为基础模型。使用ENVI-met开始模拟，首先确定街道走向和行道树分布，选择好树种之后开始利用ENVI-met软件模拟24小时的热环境变化。模拟之后分别得出黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在街道环境下的PET数据和PMV数据。
将实测阶段得到的单株待测行道树PET数据和PMV数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。模拟阶段的第三数据是对实测阶段得到的第二数据的验证。将PET数据和PMV数据进行排序的方法：参照ISO7730国际标准舒适热环境的必要条件来确定适宜的PMV范围，当PMV值分为-3～+3之间7个等级，-3为冷，+3为热，数值越靠近0，越适宜。美国采暖，制冷与空调工程师学会(ASHRAE)推荐的舒适范围为－0.5～0.5。同时将PET值按照从低到高的顺序排序，在人体承受范围内，PET值越低，越舒适。根据上述方法进行排序，综合两项指标，筛选出基于热舒适适宜的行道树。将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种，筛选出的基于热舒适适宜的行道树更准确。
如图2所示，本发明还提供一种基于热舒适指标的行道树筛选系统的原理框图，该系统包括数据获取模块201、街道环境模拟模块202和数据分析模块203，所述数据获取模块201用于获取实测阶段的测量数据，获取不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的待测行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，分别得到单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据；所述街道环境模拟模块202用于对实测阶段的测量街道环境进行建模，得到待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据；所述数据分析模块203用于根据单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，分别得到单株待测行道树PET数据和PMV数据，以及待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据，还用于将实测阶段得到的单株待测行道树PET数据和PMV数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。
街道环境模拟模块202对实测阶段的测量街道环境进行建模的具体方法包括：采用ENVI-met微气候模拟软件为模拟工具，选择实测阶段测量街道环境为模拟场景进行建模，按照实测阶段测量的街道环境的街道走向和行道树分布在设定时间内进行对不同树种待测行道树进行模拟。
基于热舒适指标的行道树筛选系统的工作方法参考上述实施例描述的方法，在此不再赘述。
以下以杭州市主城区(以一板两带为研究对象)为例对本发明进行进一步说明：
通过对杭州市主城区(以一板两带为研究对象)的调查后筛选出具有代表性的5种常用行道树：黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏作为待测行道树，选用的黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的树高、株高和胸径等数据大致相当，这样测量的数据才有可比性。测量时间在夏季8月，各为期3天，测试时间为8:00-17:00，间隔30分钟记录一次数据。在夏季测量这5种单株行道树在单独环境下的微气候日变化状况，测试内容主要包括空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度四个微气候因子，得到单株黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据。将单株黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据输入Rayman软件中进行计算，分别得到单株黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的PET数据和PMV数据。
在夏季8月测量黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在5条街道环境下的微气候日变化状况，测试内容主要包括空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度四个微气候因子，得到实测街道环境下的黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在街道环境下的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据。将实测街道环境下的黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度数据输入Rayman软件中进行计算，分别得到黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏在街道环境下在夏季的PET数据和PMV数据。
数据获取模块获取实测阶段的测量数据，获取不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的待测行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，分别得到单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据；
街道环境模拟模块对实测阶段的获取的数据进行建模，使用城市微气候仿真软件ENVI-met为模拟工具，并分别选实测阶段选择的5条的其中一个路段为实测地点进行模拟，验证空气温度、相对湿度、风速、太阳辐射强度、平均辐射温度、生理等效温度等数据。通过误差平方根(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对误差(Mean AbsolutePercentage Error,MAPE)验证ENVI-met模拟结果与实况的相似度，经验证确定为可信任的模型后，以验证地点的模型为基础模型。使用ENVI-met开始模拟，首先确定街道走向和行道树分布，选择好树种之后开始利用ENVI-met软件模拟24小时的热环境变化。模拟之后分别得出黄山栾树、二球悬铃木、香樟、鹅掌楸、银杏的PET数据和PMV数据。
数据分析模块将实测阶段得到的单株待测行道树PET数据和PMV数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。将实测阶段得到的第二数据和模拟阶段得到的第三数据进行对比排序的方法：参照ISO7730国际标准Ergonomics of the thermal environment—Analyticaldetermination and interpretation of thermal comfort using calculation of thePMV and PPD indices and local thermal comfort criteria来确定适宜的PMV范围，当PMV值分为-3～+3之间7个等级，-3为冷，+3为热，数值越靠近0，越适宜。美国采暖，制冷与空调工程师学会(ASH RAE)推荐的舒适范围为－0.5～0.5。同时将PET值按照从低到高的顺序排序，在人体承受范围内，PET值越低，越舒适。根据上述标准进行排序，综合两项指标，筛选出基于热舒适适宜的行道树。将实测阶段得到的第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种，筛选出的基于热舒适适宜的行道树更准确。
本发明提供一种基于热舒适指标的行道树筛选系统，结合的行道树对行人热舒适的影响，量化不同行道树下的行人热舒适度，为科学选择行道树的树种提供准确依据。在街道环境中选择热舒适适宜的行道树树种，在夏季为市民营造热舒适适宜的街道环境，间接改变市民出行方式，促使步行与骑行的推广，间接的降低了汽车出行造成的碳排放，为城市生态环境的改善和热岛效应的缓解提供重要的植物解决手段，提高城市宜居性，实现城市生态可持续发展具有重要的理论价值和实践意义。
在本发明还提供一种行道树筛选的终端的第一实施例，如图3所示，示出了一种行道树筛选的终端的原理框图，该终端包括处理器301、输入设备302、输出设备303和存储器304，所述处理器301、输入设备302、输出设备303和存储器304相互连接，所述存储器304用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器301被配置用于调用所述程序指令，执行上述实施例描述的方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器301可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备302可以包括触控板、键盘、麦克风等，输出设备303可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器304可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器801提供指令和数据。存储器304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器304还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器301、输入设备302、输出设备303可执行本发明实施例提供的方法实施例所描述的实现方式，也可执行本发明实施例所描述的系统实施例的实现方式，在此不再赘述。
在本发明还提供一种计算机可读存储介质的实施例，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执上述实施例描述的方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (8)
1.一种基于热舒适指标的行道树筛选方法，其特征在于，该方法包括实测阶段、模拟阶段和对比分析阶段，
其中，所述实测阶段的方法包括：测量不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的待测行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，分别得到单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，根据单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，分别得到单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据，以及待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据；
所述模拟阶段采用模拟软件对实测阶段的测量街道环境进行建模，得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据；
所述对比分析阶段将实测阶段得到的单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。
2.如权利要求1所述的基于热舒适指标的行道树筛选方法，其特征在于，所述微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据。
3.如权利要求2所述的基于热舒适指标的行道树筛选方法，所述模拟阶段采用模拟软件对实测阶段的测量街道环境进行建模的具体方法包括：采用ENVI-met微气候模拟软件为模拟工具，选择实测阶段测量街道环境为模拟场景进行建模，按照实测阶段测量的街道环境的街道走向和行道树分布在设定时间内进行对不同树种待测行道树进行模拟。
4.一种基于热舒适指标的行道树筛选系统，其特征在于，包括数据获取模块、街道环境模拟模块和数据分析模块，所述数据获取模块用于获取实测阶段的测量数据，获取不同树种的单株待测行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的待测行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，分别得到单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据；所述街道环境模拟模块用于对实测阶段的测量街道环境进行建模，得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据；所述数据分析模块用于根据单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据，分别得到单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据，以及待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据，还用于将实测阶段得到的单株待测行道树生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第一数据，对待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第二数据，对模拟阶段得到待测行道树在街道环境下的生理等效温度数据和预测平均值模型数据进行排序得到第三数据，将第一数据和第二数据进行对比，所述第一数据和第二数据的差异在预设范围内，将第一数据、第二数据和第三数据进行误差分析，输出第三数据，根据第三数据得到热舒适度良好的行道树树种。
5.如权利要求4所述的基于热舒适指标的行道树筛选系统，其特征在于，所述微气候因子数据包括空气湿度、相对湿度、风速和太阳辐射强度数据。
6.如权利要求5所述的基于热舒适指标的行道树筛选系统，其特征在于，所述街道环境模拟模块对实测阶段的测量街道环境进行建模的具体方法包括：采用ENVI-met微气候模拟软件为模拟工具，选择实测阶段测量街道环境为模拟场景进行建模，按照实测阶段测量的街道环境的街道走向和行道树分布在设定时间内进行对不同树种待测行道树进行模拟。
7.一种行道树筛选的终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
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|---|---|
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111046536A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-21 | 香港城市大学成都研究院 | 基于变化的适应性因子和预测平均投票值的热舒适建模方法 |
| CN111079264A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-28 | 香港城市大学成都研究院 | 基于拓展因子和预测平均投票值的热舒适建模方法 |
| CN116227216A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种严寒地区蓝绿空间降温效应定量评估方法 |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1924470A (zh) * | 2005-09-02 | 2007-03-07 | 浙江工业大学 | 具有舒适、节能和健康功能的空调控制装置 |
| CN102563808A (zh) * | 2012-01-11 | 2012-07-11 | 华南理工大学 | 一种室内环境舒适度的自动控制方法 |
| CN103175484A (zh) * | 2012-12-17 | 2013-06-26 | 谢鸿宇 | 一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法 |
| CN103499665A (zh) * | 2013-07-30 | 2014-01-08 | 中国标准化研究院 | 一种基于遗传算法优化西湖龙井茶树种检测方法 |
| US20140169858A1 (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-19 | King Saud University | Device for tapping and inoculating trees |
| EP2975534A1 (en) * | 2014-07-14 | 2016-01-20 | X and Me Technology AG | Method and device for secure browsing |
| CN105513127A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-04-20 | 武汉大学 | 基于密度峰值聚类的杆状物规则化三维建模方法及系统 |
| CN105868393A (zh) * | 2016-04-18 | 2016-08-17 | 东南大学 | 一种城市中心微热岛数字地图的制作和显示方法 |
| CN105931098A (zh) * | 2016-04-18 | 2016-09-07 | 厦门汇利伟业科技有限公司 | 基于虚拟现实技术的楼盘在线销售方法及系统 |
| CN105993828A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-10-12 | 张维锋 | 一种树支撑装置和用于固定移植树木的方法 |
| US20160364509A1 (en) * | 2014-12-30 | 2016-12-15 | Huazhong University Of Science And Technology | Method for simulating temperature field of distributed underground facility in mountain mass |
| CN106484939A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-03-08 | 华南理工大学 | 一种有利于大空间建筑室内热舒适的建模方法 |
| CN106570454A (zh) * | 2016-10-10 | 2017-04-19 | 同济大学 | 基于移动激光扫描的行人交通参数提取方法 |
| CN106651083A (zh) * | 2016-06-29 | 2017-05-10 | 东南大学 | 一种城市路段的行人－非机动车隔离设施设置方法 |
| CN106818295A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-06-13 | 上海市绿化管理指导站 | 行道树栽植基质、行道树栽植基质的筛选方法及行道树种植系统 |
| CN206308576U (zh) * | 2016-11-24 | 2017-07-07 | 深圳市中田园艺有限公司 | 用于海绵城市的行道树供养系统 |
| CN107094456A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-08-29 | 东莞植物园 | 一种利用园林废弃物、乡土植物恢复林下植被，营造岭南乡土地被景观的方法 |
-
2018
- 2018-05-24 CN CN201810509102.4A patent/CN108763730B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1924470A (zh) * | 2005-09-02 | 2007-03-07 | 浙江工业大学 | 具有舒适、节能和健康功能的空调控制装置 |
| CN102563808A (zh) * | 2012-01-11 | 2012-07-11 | 华南理工大学 | 一种室内环境舒适度的自动控制方法 |
| CN103175484A (zh) * | 2012-12-17 | 2013-06-26 | 谢鸿宇 | 一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法 |
| US20140169858A1 (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-19 | King Saud University | Device for tapping and inoculating trees |
| CN103499665A (zh) * | 2013-07-30 | 2014-01-08 | 中国标准化研究院 | 一种基于遗传算法优化西湖龙井茶树种检测方法 |
| EP2975534A1 (en) * | 2014-07-14 | 2016-01-20 | X and Me Technology AG | Method and device for secure browsing |
| US20160364509A1 (en) * | 2014-12-30 | 2016-12-15 | Huazhong University Of Science And Technology | Method for simulating temperature field of distributed underground facility in mountain mass |
| CN105513127A (zh) * | 2015-12-25 | 2016-04-20 | 武汉大学 | 基于密度峰值聚类的杆状物规则化三维建模方法及系统 |
| CN105931098A (zh) * | 2016-04-18 | 2016-09-07 | 厦门汇利伟业科技有限公司 | 基于虚拟现实技术的楼盘在线销售方法及系统 |
| CN105868393A (zh) * | 2016-04-18 | 2016-08-17 | 东南大学 | 一种城市中心微热岛数字地图的制作和显示方法 |
| CN105993828A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-10-12 | 张维锋 | 一种树支撑装置和用于固定移植树木的方法 |
| CN106484939A (zh) * | 2016-06-24 | 2017-03-08 | 华南理工大学 | 一种有利于大空间建筑室内热舒适的建模方法 |
| CN106651083A (zh) * | 2016-06-29 | 2017-05-10 | 东南大学 | 一种城市路段的行人－非机动车隔离设施设置方法 |
| CN106570454A (zh) * | 2016-10-10 | 2017-04-19 | 同济大学 | 基于移动激光扫描的行人交通参数提取方法 |
| CN206308576U (zh) * | 2016-11-24 | 2017-07-07 | 深圳市中田园艺有限公司 | 用于海绵城市的行道树供养系统 |
| CN106818295A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-06-13 | 上海市绿化管理指导站 | 行道树栽植基质、行道树栽植基质的筛选方法及行道树种植系统 |
| CN107094456A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-08-29 | 东莞植物园 | 一种利用园林废弃物、乡土植物恢复林下植被，营造岭南乡土地被景观的方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张文娟: "大连市典型植物耗水与节水型绿地模式筛选研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)农业科技辑》 * |
| 赵晓龙 等: "哈尔滨典型行道树夏季热舒适效应及形态特征调节机理", 《风景园林》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111046536A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-21 | 香港城市大学成都研究院 | 基于变化的适应性因子和预测平均投票值的热舒适建模方法 |
| CN111079264A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-28 | 香港城市大学成都研究院 | 基于拓展因子和预测平均投票值的热舒适建模方法 |
| CN111079264B (zh) * | 2019-11-25 | 2023-11-14 | 香港城市大学成都研究院 | 基于拓展因子和预测平均投票值的热舒适建模方法 |
| CN111046536B (zh) * | 2019-11-25 | 2023-11-14 | 香港城市大学成都研究院 | 基于变化的适应性因子和预测平均投票值的热舒适建模方法 |
| CN116227216A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种严寒地区蓝绿空间降温效应定量评估方法 |
| CN116227216B (zh) * | 2023-03-15 | 2024-04-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种严寒地区蓝绿空间降温效应定量评估方法 |
Also Published As
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| CN108763730B (zh) | 2022-08-12 |
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Legal Events
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