CN112381358B - 面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法 - Google Patents

面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法 Download PDF

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Abstract

本申请提出了一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法，包括：获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据建筑数据和树木数据建立目标区域的计算流体力学几何模型，根据流体力学几何模型建立目标区域的每个风向的计算流体力学模型；根据计算流体力学模型生成目标区域的情境库；采用基于情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速；计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将树顶风速与抗折断极限风速、抗倾覆极限风速进行比较，生成目标区域中每棵树木的风灾破坏状态。根据本申请能够实现目标情境下目标区域内每棵绿化树木风灾破坏风险的近实时评估。

Description

面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法。
背景技术
风荷载引起的城市绿化树木破坏会造成直接或间接的经济损失，例如：城市在受到台风侵袭后，城市内树木受损，道路上倒伏和折断的树木对城市交通造成严重影响。因此，有必要在强风天气到来之前提前对城市区域的绿化树木进行针对性加固，从而减少风灾带来的损失。
合理、科学地评估风灾下城市区域绿化树木的破坏风险，可以帮助相关人员快速识别特定风灾情境下破坏风险较高的树木，从而提高城市树木防风工作开展的效率。然而，现有的针对树林系统的树木风灾破坏力学模型，适用于单个林分内树木风灾破坏的预测分析，而一个真实城市区域包含复杂的建筑群和多个林分对象，现有力学模型难以量化城市区域内不同林分之间以及林分与其周围建成环境之间的流体力学相互影响，导致难以准确评估城市内绿化树木的风灾破坏风险。此外，强风天气的多变性也对树木风灾破坏风险评估方法的效率提出了要求，气象预测信息随时间不断更新，风险评估结果需要随之快速更新，才能为城市防风工作提供有效的技术支持。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请提出一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法，以实现目标风灾情境下城市区域内绿化树木风灾破坏风险的评估。
本申请第一方面实施例提出了一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法，包括：
获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据所述建筑数据和树木数据建立所述目标区域的计算流体力学几何模型，根据所述流体力学几何模型建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型；
获取所述目标区域的情境库；其中，所述情景库通过如下方式得到：针对所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型，改变入口边界的输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，生成计算流体力学模型库；基于雷诺平均方程对所述模型库中的计算流体力学模型进行计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果；根据所述每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，生成所述目标区域的情境库；
采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速；
计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成所述目标区域中每棵树木的风灾破坏状态。
根据本申请实施例的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法，可以实现目标情境下目标区域内每棵绿化树木风灾破坏风险的近实时评估，提高城市内绿化树木的风灾破坏风险评估准确性，为城市防风工作提供技术支持。
本申请第二方面实施例提出了一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置，包括：
建立模块，用于获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据所述建筑数据和树木数据建立所述目标区域的计算流体力学几何模型，根据所述流体力学几何模型建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型；
获取模块，用于获取所述目标区域的情境库；其中，所述情景库通过如下方式得到：针对所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型，改变入口边界的输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，生成计算流体力学模型库；基于雷诺平均方程对所述模型库中的计算流体力学模型进行计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果；根据所述每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，生成所述目标区域的情境库；
生成模块，用于采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速；
处理模块，用于计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成所述目标区域中每棵树木的风灾破坏状态。
本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法。
本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
图1为本申请实施例所提供的一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法的流程示意图；
图2为本申请实施例所提供的一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法的框架图；
图3为本申请实施例所提供的一种真实复杂城市区域的计算流体力学模型示意图；
图4为本申请实施例所提供的一种真实复杂城市区域的计算流体力学模型库示意图；
图5为本申请实施例所提供的一种线性插值方法流程图；
图6为本申请实施例所提供的一种真实复杂城市区域在某具体风灾情境下的树木破坏状态示意图；
图7为本申请实施例所提供的一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法、装置及设备。
图1为本申请实施例所提供的一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据建筑数据和树木数据建立目标区域的计算流体力学几何模型，根据流体力学几何模型建立目标区域的每个风向的计算流体力学模型。
具体地，建筑数据包括建筑底面多边形每个角点的坐标数据和建筑高度数据，树木数据包括胸径(Dbh,1.3m高度处的树干直径)、树木高度(H)、树冠深度(Dcrown)、树冠宽度(Wcrown)、树种信息以及所在土壤的类型。
本实施例中，将H数据相近、Dcrown数据相近、Wcrown数据相近、且品种相同、位置临近的树木进行组合形成林分对象，根据建筑数据和树木数据建立目标区域包含建筑和林分对象的计算流体力学几何模型。几何模型中可以忽略树冠以下的树干部分对风场的影响，通过距离地面预设高度的平行六面体表征每个林分对象。平行六面体的距地高度为一片林分所有树木树冠底部高度的平均值，顶部高度为树木高度的平均值，宽度为树冠宽度的平均值。
其中，计算流体力学几何模型包括表征建筑外形的建筑模型和表征树木影响区域的树木模型，对于计算流体力学几何模型中的树木模型，修正树木模型内部空间的Navier-Stokes方程和k-ε湍流模型。进而，根据修正后的计算流体力学几何模型，建立目标区域的每个风向的计算流体力学模型。
具体地，在本实施例中，考虑8种不同的风向，包括北风(N)、东北风(NE)、东风(E)、东南风(SE)、南风(S)、西南风(SW)、西风(W)和西北风(NW)。对于计算流体力学模型中非树木所在的流域空间，采用未进行修正的Navier-Stokes方程和k-ε湍流模型。
在本申请的一个实施例中，采用计算流体力学代码ANSYS FLUENT建立计算流体力学模型。计算流体力学模型包括：计算域、网格划分、计算流体力学参数设置和计算流体力学几何模型。
步骤102，获取目标区域的情境库。
其中，情景库通过如下方式得到：S1、针对目标区域的每个风向的计算流体力学模型，改变入口边界的输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，生成计算流体力学模型库；S2、基于雷诺平均方程对所述模型库中的计算流体力学模型进行计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果；S3、根据所述每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，生成目标区域的情境库。
对于上述步骤S1，具体地，风速剖面根据冯卡门常数、摩擦速度、地面粗糙度高度(根据目标区域所处地区的地面粗糙度而定)、距地面高度得到，湍动能剖面根据摩擦速度、参数cμ(取0.09)得到，湍动能耗散率剖面根据摩擦速度、冯卡门常数、地面粗糙度高度、距地面高度得到。
针对目标区域的每个风向的计算流体力学模型，入口边界采用7组输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，三种剖面的形式由10m高处风速唯一确定，7组剖面对应的10m高处风速分别为0m/s、5m/s、10m/s、15m/s、20m/s、25m/s、30m/s。
具体地，在采用8种不同的风向和7种不同的入口边界条件后，共计得到8×7＝56个计算流体力学模型，每个模型对应的情境采用Case-S-D的方式命名，其中，S表示风速大小，即0m/s、5m/s、10m/s、15m/s、20m/s、25m/s、30m/s；D表示风向，即N、NE、E、SE、S、SW、W、NW。
对于上述步骤S2，在形成计算流体力学模型库后，对计算流体力学模型库中的计算流体力学模型进行基于雷诺平均方程的计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果。
对于上述步骤S3，保存每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，形成目标区域的计算流体力学模拟情境库。
步骤103，采用基于计算流体力学模拟情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速。
本实施例中，根据气象预测信息确定目标情境的入口边界风速和风向，在情境库中确定上部相邻情境和下部相邻情境。
在计算流体力学模拟情境库的所有情境中，上部相邻情境为与目标情境风向相同、入口边界风速不小于目标情境入口边界风速的至少一个情境中入口边界风速最小的情境。
在计算流体力学模拟情境库的所有情境中，下部相邻情境为与目标情境风向相同、入口边界风速不大于目标情境入口边界风速的至少一个情境中入口边界风速最大的情境。
作为一种示例，如以风向为南风、入口边界10m高处风速为18m/s的目标情境Case-18-S为例，则其上部相邻情境为Case-20-S，下部相邻情境为Case-15-S。
在获取目标情境的上部相邻情境和下部相邻情境后，对于目标情境下目标区域中的目标树木，根据上部相邻情境中目标树木的树顶风速模拟结果与下部相邻情境中目标树木的树顶风速模拟结果的插值，生成目标树木的树顶风速。
具体地，采用线性内插的方式，以目标情境Case-18-S下树木i的树顶风速计算为例，树木i在Case-18-S下的树顶风速Ui,Case-18-S采用其在Case-20-S下的树顶风速Ui,Case-20-S和其在Case-15-S下的树顶风速Ui,Case-15-S线性内插得到，为(3Ui,Case-20-S/5+2Ui,Case-15-S/5)。
根据基于所述计算流体力学模拟情境库的插值方法，生成目标情境下目标区域的所有树木的树顶风速，从而实现目标情境下目标区域所有树木的树顶风速计算。
步骤104，计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成所述目标区域中每棵树木的风灾破坏状态。
具体地，采用GALES树木风灾破坏力学模型计算目标区域内每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速。
本实施例中，对于目标区域内的每棵树木，比较抗折断极限风速和抗倾覆极限风速的大小；将抗折断极限风速小于抗倾覆极限风速的树木标记为A类树木，将抗折断极限风速大于抗倾覆极限风速的树木标记为B类树木，将抗折断极限风速等于抗倾覆极限风速的树木标记为C类树木。
对于A类树木，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速进行比较，若树顶风速小于抗折断极限风速，则预测树木在目标情境下不会破坏，否则，预测树木在目标情境下发生树干折断破坏；
对于B类树木，将所述树顶风速与抗倾覆极限风速进行比较，若树顶风速小于抗倾覆极限风速，则预测树木在目标情境下不会破坏，否则，预测树木在目标情境下可能发生整体倾覆破坏；
对于C类树木，将树顶风速与抗折断极限风速进行比较，若树顶风速小于抗折断极限风速，则预测树木在目标情境下不会破坏，否则，预测树木在目标情境下可能发生树干折断破坏或者整体倾覆破坏。
其中，抗折断极限风速为使树木发生树干折断破坏的最小树顶风速，抗倾覆极限风速为使树木发生整体倾覆破坏的最小树顶风速。
根据本申请实施例的方法，实现了目标情境下目标区域内每棵树木的风灾破坏风险的近实时评估，提高城市内绿化树木的风灾破坏风险评估准确性。
图2为本申请实施例所提供的一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法的框架图，如图2所示，本申请实施例的方法主要分为四个模块。
模块一：建立计算流体力学模型。
基于目标区域的建筑数据和树木数据，建立包含建筑和树木的计算流体力学几何模型，在ANSYS FLUENT中对树木占据的流域空间的流体控制方程进行修正，以模拟树木对城市风场的影响，由此建立不同风向情境的计算流体力学模型。
模块二：构建计算流体力学模拟情境库。
针对不同风向情境的计算流体力学模型，改变每个模型的入口边界条件，形成计算流体力学模型库。对每个计算流体力学模型进行基于雷诺平均方程的计算流体力学模拟，保存每个模型的平均风速模拟结果，构建目标区域的计算流体力学模拟情境库。
模块三：近实时预测目标情境下每棵树木的树顶风速。
依据气象预测信息得到目标情境的10m高处的风速数据和风向数据，从计算流体力学模拟情境库中获取目标情境的上部相邻情境和下部相邻情境。采用线性插值方法，近实时预测目标情境下目标区域内每棵树木的树顶风速。
模块四：评估目标情境下每棵树木的风灾破坏状态。
采用树木风灾破坏力学模型计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，并将抗折断极限风速、抗倾覆极限风速与模块三中预测得到的树顶风速进行比较，得到每棵树木具体的风灾破坏状态。
下面针对计算流体力学模型进行说明。
图3为本申请实施例所提供的一种真实复杂城市区域的计算流体力学模型示意图，如图3所示，展示了一个真实复杂城市区域的计算流体力学模型中的建筑模型和树木模型，以及对树木所占据的流域空间内流体的控制方程的修正方法。
具体地，在本申请的一个具体的实施例中，树木占据的流域空间的流体控制方程的修正方法分为两个步骤：
步骤1：对于树木占据的流域空间的雷诺平均方程中的动量守恒方程，添加源项Fd，Fd采用式(1)所示形式：
Fd＝-ρ·cd·LAD·|U|·ui(1)
其中，ρ是空气密度；cd是机械阻力系数，根据树木冠层具体特征确定；LAD表示树木的叶面积密度，定义为单位群落体积的总植物单面叶面积，根据树木冠层具体特征确定；ui是风速；|U|是风速向量的模，可以通过式(2)进行计算：
|U|＝(ui·ui)1/2(2)
步骤2：对于湍动能(k)和湍动能耗散率(ε)的输运方程，分别添加源项Sk和Sε，Sk和Sε分别采用式(3)和(4)所示形式。
Sk＝ρ·cd·LAD·(βp|U|3-βd|U|k) (3)
Figure BDA0002745650490000071
其中，cε4、cε5、βp、βd为修正源项常数，根据树木冠层具体特征确定。
下面对计算流体力学模型库进行说明。
图4为本申请实施例所提供的一种真实复杂城市区域的计算流体力学模型库示意图。具体地，如图4所示，展示了本申请一个实施例的真实复杂城市区域的8种不同风向的计算流体力学模型的计算域尺寸、网格单元类型、网格单元数量。计算流体力学模型库中共计56个模型，相同风向、不同入口边界条件的模型在计算域尺寸、网格单元类型、网格单元数量上相同。对56个模型进行基于雷诺平均方程的计算流体力学模拟，即可得到每个模型的平均风速模拟结果，从而实现目标区域计算流体力学模拟情境库的构建。
下面对插值方法进行说明。
图5为本申请实施例所提供的一种线性插值方法流程图，如图5所示，线性插值方法的流程分为以下4个步骤。
步骤1：获取目标情境Case-S-D的入口边界风速信息S和风向信息D。
步骤2：判断目标情境的入口边界风速处于计算流体力学模拟情境库中哪两个情境的入口边界风速之间，从情境库中筛选出上部相邻情境Case-k-D和下部相邻情境Case-(k-5)-D。
步骤3：采用线性插值方法计算目标情境下第i棵树木的树顶风速Ui,目标情境，Ui,目标情境＝(S-k+5)(Ui,Case-k-D-Ui,Case-(k-5)-D)/5+Ui,Case-(k-5)-D。
步骤4：对于目标区域内的所有树木，重复步骤3，得到目标区域内所有树木的树顶风速。
图6为本申请实施例所提供的一种真实复杂城市区域在某具体风灾情境下的树木破坏状态示意图。如图6所示，展示了根据本申请一个实施例的真实复杂城市区域在一西北风、10m高处风速为15.5m/s的风灾情境下的每棵绿化树木的破坏状态。
具体地，在本申请的一个具体的实施例中，树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速采用GALES树木力学模型进行计算。图6中黑色块体代表建筑，灰色圆形代表不发生破坏的树木，标记为1的正三角形代表发生树干折断破坏的树木，标记为2的倒三角形代表发生整体倾覆破坏的树木。在真实复杂城市区域中，西部区域的一些树木由于长细比较大，在风灾情境下发生了树干折断破坏；中部区域的少数几棵树木将发生整体倾覆破坏。可以看到，通过本申请实施例提出的方法实现了面向城市区域尺度的绿化树木风灾破坏风险评估。由于在本申请实施例提出的方法中，计算耗时较长的计算流力学模拟发生在对目标情境分析之前，在对目标情境分析时只涉及初级的数学运算，因此本申请实施例的评估流程耗时不超过半小时。表明本申请实施例提出的方法能够实现面向城市区域尺度的绿化树木风灾破坏风险近实时评估，可以帮助城市管理者快速识别目标情境下目标区域内风灾破坏风险较高的树木，为城市树木防风工作提供技术支持。
综上，根据本申请实施例提出的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法，通过建立目标区域包含建筑和树木的计算流体力学模型与修正树木所在空间内流体的Navier-Stokes方程和k-ε湍流模型，实现不同风向情境的计算流体力学模型的建立，该模型可以量化树木对城市风场的影响；通过改变不同风向情境的计算流体力学模型的入口边界条件，建立目标区域的计算流体力学模型库；通过对目标区域计算流体力学模型库的模型进行计算流体力学模拟，得到不同风向、不同入口边界条件的若干个情境的平均风速模拟结果，形成目标区域的计算流体力学模拟情境库；根据目标情境的入口边界风速信息和风向信息，提取目标情境在情境库中的上部相邻情境和下部相邻情境；通过对上部相邻情境和下部相邻情境树顶风速模拟结果进行插值，近实时预测目标情境下目标区域内每棵树木的树顶风速结果；通过树木风灾破坏力学模型计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，并通过比较树顶风速预测结果与抗折断极限风速和抗倾覆极限风速的大小来判断树木破坏状态。由此，可以实现目标情境下目标区域内每棵绿化树木风灾破坏风险的近实时评估，为城市防风工作提供技术支持。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置。
图7为本申请实施例所提供的一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置的结构示意图，包括：建立模块10，获取模块20，生成模块30，处理模块40。
其中，建立模块10，用于获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据建筑数据和树木数据建立目标区域的计算流体力学几何模型，根据流体力学几何模型建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型。
获取模块20，用于获取所述目标区域的情境库；其中，所述情景库通过如下方式得到：针对所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型，改变入口边界的输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，生成计算流体力学模型库；基于雷诺平均方程对所述模型库中的计算流体力学模型进行计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果；根据所述每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，生成所述目标区域的情境库。
生成模块30，用于采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速。
处理模块40，用于计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成目标区域中每棵树木的风灾破坏状态。
前述实施例对面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法的解释说明同样适用于本实施例的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置，能够实现目标情境下目标区域内每棵绿化树木风灾破坏风险的近实时评估，为城市防风工作提供技术支持。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如前述任一实施例所述的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令被处理器执行时实现如前述任一实施例所述的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述任一实施例所述的面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据所述建筑数据和树木数据建立所述目标区域的计算流体力学几何模型，根据所述流体力学几何模型建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型；
获取所述目标区域的情境库；其中，所述情境库通过如下方式得到：针对所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型，改变入口边界的输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，生成计算流体力学模型库；基于雷诺平均方程对所述模型库中的计算流体力学模型进行计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果；根据所述每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，生成所述目标区域的情境库；
采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速；
计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成所述目标区域中每棵树木的风灾破坏状态；
其中，所述采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速，包括：
根据气象预测信息或感兴趣的假想情境确定所述目标情境的入口边界风速和风向，在所述情境库中确定上部相邻情境和下部相邻情境；
对于所述目标情境下所述目标区域中的目标树木，根据上部相邻情境中所述目标树木的树顶风速模拟结果与下部相邻情境中所述目标树木的树顶风速模拟结果的插值，生成所述目标树木的树顶风速；
根据所述基于所述情境库的插值方法，生成所述目标情境下所述目标区域的所有树木的树顶风速。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算流体力学几何模型包括表征建筑外形的建筑模型和表征树木影响区域的树木模型，所述根据所述流体力学几何模型建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型包括：
对于所述计算流体力学几何模型中的树木模型，修正所述树木模型内部空间的Navier-Stokes方程和k-ε湍流模型；
根据修正后的计算流体力学几何模型，建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算流体力学模型包括：计算域、网格划分、计算流体力学参数设置和计算流体力学几何模型。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上部相邻情境包括：在所述情境库的所有情境中，与所述目标情境风向相同、入口边界风速不小于目标情境入口边界风速的至少一个情境中入口边界风速最小的情境。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下部相邻情境包括：在所述情境库的所有情境中，与所述目标情境风向相同、入口边界风速不大于目标情境入口边界风速的至少一个情境中入口边界风速最大的情境。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成所述目标区域中每棵树木的风灾破坏状态，包括：
对于所述目标区域内的每棵树木，比较抗折断极限风速和抗倾覆极限风速的大小；
将抗折断极限风速小于抗倾覆极限风速的树木标记为A类树木，将抗折断极限风速大于抗倾覆极限风速的树木标记为B类树木，将抗折断极限风速等于抗倾覆极限风速的树木标记为C类树木；
对于所述A类树木，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速进行比较，若所述树顶风速小于所述抗折断极限风速，则生成树木在所述目标情境下不会破坏的预测结果，否则，生成树木在所述目标情境下发生树干折断破坏的预测结果；
对于所述B类树木，将所述树顶风速与所述抗倾覆极限风速进行比较，若树顶风速小于抗倾覆极限风速，则生成树木在所述目标情境下不会破坏的预测结果，否则，生成树木在所述目标情境下发生整体倾覆破坏的预测结果；
对于所述C类树木，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速进行比较，若树顶风速小于抗折断极限风速，则生成树木在所述目标情境下不会破坏的预测结果，否则，生成树木在所述目标情境下发生树干折断破坏或者整体倾覆破坏的预测结果。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抗折断极限风速为使树木发生树干折断破坏的最小树顶风速。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抗倾覆极限风速为使树木发生整体倾覆破坏的最小树顶风速。
9.一种面向城市区域的绿化树木风灾破坏风险近实时评估装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于获取目标区域的建筑数据和树木数据，根据所述建筑数据和树木数据建立所述目标区域的计算流体力学几何模型，根据所述流体力学几何模型建立所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型；
获取模块，用于获取所述目标区域的情境库；其中，所述情境库通过如下方式得到：针对所述目标区域的每个风向的计算流体力学模型，改变入口边界的输入风速剖面、湍动能剖面、湍动能耗散率剖面，生成计算流体力学模型库；基于雷诺平均方程对所述模型库中的计算流体力学模型进行计算流体力学模拟，得到每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果；根据所述每个计算流体力学模型的平均风速模拟结果，生成所述目标区域的情境库；
生成模块，用于采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速；
处理模块，用于计算目标区域每棵树木的抗折断极限风速和抗倾覆极限风速，将所述树顶风速与所述抗折断极限风速、所述抗倾覆极限风速进行比较，生成所述目标区域中每棵树木的风灾破坏状态；
其中，所述采用基于所述情境库的插值方法得到目标情境下目标区域每棵树木的树顶风速，包括：
根据气象预测信息或感兴趣的假想情境确定所述目标情境的入口边界风速和风向，在所述情境库中确定上部相邻情境和下部相邻情境；
对于所述目标情境下所述目标区域中的目标树木，根据上部相邻情境中所述目标树木的树顶风速模拟结果与下部相邻情境中所述目标树木的树顶风速模拟结果的插值，生成所述目标树木的树顶风速；
根据所述基于所述情境库的插值方法，生成所述目标情境下所述目标区域的所有树木的树顶风速。
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