第二章 研究方法
第三節 都市風環境之時空分布與建築特徵等之關聯
都市中不同地況之地區會因其地表上之空間特徵包含土地覆蓋以及建築 分佈等而產生不同的地表特色，其中粗糙度是一種可以有效量化此特徵之指 標，本研究將會透過地表粗糙度，以及不同的都市發展因子包含建築樓地板 面積以及天空可視率等探討都市風環境與都市中不同時空與建築特徵之關聯，
進而回饋到實際應用面，解決都市中風環境之議題。
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ㄧ 、 粗 糙 度 計 算 之 方 法
在計算都市中風環境很重要的指標便是利用地表粗糙度α (roughness) 以及粗糙長度 Z0 (roughness length)進行預估，不同的指標相對應用於計 算地表風速折減之公式有所不同。這兩種指標可透過公式進行換算，本研究 在計算地表地況時將採用粗糙長度進行預估，後利用換算公式取得粗糙度再 進行人行尺度之都市風速折減運算。
圖 2-19 都市建成環境對應之地表粗糙度以及風速
(資料來源：本研究製作)
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如上所述，在計算都市中風環境很重要的指標便是利用地表粗糙度/粗糙 長度進行預估，因地表之特徵可分為無單位值地粗糙度α以及單位為長度公 尺的粗糙長度 Z0兩種量化數值，不同的指標相對應用於計算地表風速折減之 公式亦有所不同(表 2-4)，主要可以透過對數律(logarithmic law)(公式 2)，以 及指數律(power law)(公式 3)兩種方式進行。
其中，對應指數率所使用的粗糙度α(roughness)，過去不同國家多透過 經驗將地況分為三到五類，如都市密集建成區即為 0.32，較低矮郊區區域為 0.25，草地等自然鋪面與空地則是較低的 0.15，其中的數值判定是使用指數 律的方式進行計算，並可方便使用於不同地況之風速計算。這個係數常用於 模擬風洞之地況初使設定，如表 2-2。
而粗糙長度 Z0(roughness length)則是可藉由多種計算模式進行演算，
對應折減的公式則是使用對數律公式，從而將高處風速折減至人行尺度，一 般說來，粗糙長度可視為因空氣與地面摩擦產生之特徵渦流之平均大小，故 而 Z0是高於地面某距離，而在該距離處之平均風速為零(圖 2-20)。
粗糙長度 Z0之示意圖其中這兩中指標可透過公式進行換算(公式 4)，本 研究在計算地表地況時將採用粗糙長度進行預估，後利用換算公式取得粗糙 度再進行人行尺度之都市風速折減運算。
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圖 2-20 粗糙長度理論圖像說明
(資料來源：本研究繪製)
表 2-2 地況特性及粗糙度對照表 (資料來源：朱佳仁，2006)
地況分類 地況特性 粗糙度α
地況 A 大城市之市中心區 0.32
地況 B 郊區、小市鎮 0.25
地況 C 開闊之平原 0.15
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表 2-3 地表覆蓋與粗糙長度對照表 (資料來源：Wieringa, 1980)
地面覆蓋物 粗糙長度 z0(米)
水面或光滑冰面 0.001
穀草地 0.1
長草地、石頭攤 0.05
牧場 0.2
城郊房舍區 0.6
森林、城市區 1~5
第二章 研究方法 度(roughness length)，
可以經由既有之都市建築
式(Oke, 2017)進行轉換，再帶入對數剖面中計算出目標高 度的風速計算值，並與實測進行交互對照以確定此方法的
可行性。
因不同地況之粗糙度及粗糙長度將會影響 該區域之風環境特徵 (圖 2-21)，故若能計算出都市中各格點的粗糙度及粗糙長度，即可依表 2-4 約略
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推估風速，進而製作都市風速分布圖。過去研究顯示粗糙度僅是依都市型態 做約略的定義，而粗糙長度則可藉由都市土地利用、土地覆蓋、建築型態等 做計算預估如表 2-3。本研究提出以下三種方式來計算地表粗糙長度之計算，
分別為:
1.利用土地使用及土地覆蓋之都市土地特徵包含空拍光達影像以及土地 使用圖，並使用經驗公式進行加權計算粗糙長度，其中都市空曠區域如草地 及大片空地之粗糙度將較高密度開發建築區域高；
2. 透 過 匯 入 區 域 之 建 築 模 型 進 入 都 市 環 境 及 氣 候 運 算 模 擬 模 式 SkyHelios 中，藉由樓高及立面風阻面積之大小計算粗糙長度，可反映都市 中的建成環境對風環境的影響以及差異；
3.利用局部都市開發特徵並由衛星影像分類出其所屬之局部氣候分區類 型，如 LCZ1 的密集緊湊高層建築區、LCZ6 輕量低層建築區以及 LCZA 的森林 區與 LCZG 的水域區，再利用 LCZ 之定義而得知其粗糙長度。
利用上述三種計算地表粗糙度之方法進行地表粗糙度演算，其優缺點分 別在於光達可準確或取地上物高度並快速透過經驗工是取得粗糙度，但資料 管制嚴格需要政府相關處室申請方能取得，而使用建築模型之方法則其亦可 快速透過模擬軟體取得粗糙度資訊，但其申請方式亦須透過申請取得，而最 後之使用 LCZ 方式其優點在於可免費且大量取得衛星影像並用於最為地表分
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類並進而取得粗糙度之對應值，但其影像解析度較低，較適合用於大範圍地 區的概估而不適合用於較小精細尺度的研究基地之風速評估，以及風環境模 擬。
圖 2-21 粗糙長度與風環境之關聯
(資料來源：本研究繪製)
首先介紹以土地覆蓋特徵方式預估地表粗糙長度之方法，因本研究著重 探討不同地況所造成的風環境影響，而光達即是探測地表物高度最準確之方 式，雷射測距技術 LiDAR 又稱光達搭配空中精確的直接地理定位技術，能精 確建立數值地表模型 DSM (Digital Surface Model)，使得地形地貌的特徵 能被細微檢視與量化。因此，近年來多利用光達技術掃描大面積區域以獲得 國土三維空間資訊(圖 2-22)。 (呂怡貞，詹瑜璋，2012)。
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圖 2-22 地表光達點雲示意圖 (資料來源：陳致宇，2016)
由於光達利用雷射測距結合直接地理定位技術，進而取得大量高精度坐 標點且分布密集，這些點集合即被稱為點雲。是近來研究地形或地形變遷的 重要的科技(劉進金 ，史天元，2010)，也非常適合用在呈現都市環境(圖 2-23;
圖 2-24)。
本研究利用此方法之優點即為雷射準確掃描整體環境之資訊並配合土地 覆蓋資訊，包含建築物、植栽、地形等，即可精準呈地上物及高度資訊(圖
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2-25; 圖 2-26)，並可快速透過經驗公式進行地表粗糙度計算，可迅速套用 至大尺度區域內計算及評估風流通潛力。
圖 2-23 示範區域數值地表模型 (資料來源：廖昱捷，2018)
圖 2-24 數位地形模型圖像說明
(資料來源：廖昱捷，2018)
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圖 2-25 示範區域地表覆蓋分類圖-台南
(資料來源：廖昱捷，2018)
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圖 2-26 示範區域地表覆蓋分類圖-高雄
(資料來源：廖昱捷，2018)
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在確立研究區域內不同地況及土地覆蓋物之高度以及分布後，即可透過 過去研究地表粗糙長度演算之經驗公式進行預估(Kondo, 1986)如下公 式 5：
粗糙長度(𝐙𝟎) = ��建築佔比 × 建築平均高度(𝒎) × 𝟎. 𝟐𝟓� + �植栽占比 × 植栽平均高度(𝒎 × 𝟎. 𝟏𝟐𝟓� + �開放面積占比 × 𝟎. 𝟏𝒎 × 𝟎. 𝟎𝟏��---(公式 5)
其中因為建築物之才值與大小會對地表造成較大程度的紊流影響，故其 區域內占比面積對於粗糙長度之加權值較大為 0.25，而植栽因為其覆蓋材值 及平均高度對地表粗糙長度影響較低，故其加權係數為建築物之一半為 0.125，而開放區域包含空地、停車場、土地等不具備高度之區域則會被賦予 0.1 公尺之高度做為預設值，並使用加權係數 0.01 做為地表粗糙長度之計算，
而透過該公式研究區域內不同地況之粗糙即可透過可視化分布圖的方式呈現 (圖 2-27; 圖 2-28)，進而用於折減經濟部能源局所取得之 10 米高風速以及 本研究地表量測風環境之結果，取得都市風環境特徵。
該計算粗糙度之公式方法除可較快速透過土地覆該分類之方式取得地表 粗糙度外，因光達準確的地表物高度資訊，故可以提供細緻產製精細的 DSM 模型，在應用於評估都市風速的研究中，將可有很高的應用潛力。
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圖 2-27 示範區地表粗糙長度分佈-台南
(資料來源：本研究製作)
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圖 2-28 示範區地表粗糙長度分佈-高雄 (資料來源：本研究製作)
第二種方式即位以數值建築模型與氣候模擬模式預估地表粗糙長度，透 過數值建築模型(shape file)，主要影響都市中風環境特徵以及分佈的地表 建築物高度以及面 積 皆可取得(圖 2-29)，並透過匯入氣候診 斷式軟體 SkyHelios 即 可 利 用 估 算 空 間 粗 糙 度 (estimate spatially resolved roughness)功能進行演算進而獲得地表粗糙長度，SkyHelios 模式中利用樓
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高與迎風面積指數等參數計算地表粗糙長度，進而使用實際測量所得之風向 風速作為基礎氣象設定值預估該區域內之風環境，其優點為可考慮到建築物 配置、佈局及格局所造成的微氣候環境影響，在具備都市建成環境完整圖資 之情況下，此方法可以快速取得地表粗糙度之分佈，便於進行都市中風環境 之評估。
圖 2-29 建築數值模型結合 Voronoi 地表分區分佈圖
(資料來源：Chen et al., 2017)
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本研究藉匯入包含建築物高度資訊的數值地形模型至 SkyHelios 軟體如 圖 2-30，透過使用 Bottema and Mestayer（1998）的方法藉由建築高度及坐 向計算地表粗糙長度。
在 SkyHelios 中使用 Voronoi 圖為每個區域計算粗糙長度的參考範圍如 圖 2-21。使用 Voronoi 圖的主要優勢與任意參考區域，如與使用網格或多區 域相比，Voronoi 單元對實際建築物的依賴顯著性。Voronoi Diagram 隱含 著鄰近的資訊，是分界線組成的集合。所以「最靠近」、「距離最短」之類的 問題，多半可以透過 Voronoi Diagram 解決。用於本研究預估地表粗糙度則 代表此地況受地上物影響的範圍(圖 2-31)。
這確保粗糙度長度是根據最近的障礙物確定(Faivre et al., 2017;
Ketterer et al., 2016)。其中粗糙長度會依照不同季節的風向做為模擬條 件，故在不同風向的狀況下粗糙長度亦會有所不同，如圖 37 所示，冬季在北 風主導的狀況下，在南北坐向的鐵路區其粗糙長度即較夏季西風來的低，故 粗糙長度將同時考慮建成環境與氣候條件計算而得(Chen et al., 2017)。
而在取得區域內之粗糙長度分布後，即可利用模式中內建診斷式的模擬 方式而對邊界條件的風環境參數進行折減，亦可透過使用冪次法則對基準氣 候 站 之 風 速 資 料 進 行 指 數 運 算 而 取 得 都 市 中 風 速 的 分 布 資 訊 (Touma, 1977)。
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故透過氣候模擬模是所得之氣候可視化地圖，是一種可以在少量實測下 完成都市氣候環境呈現的方法(圖 2-32)，且亦可較快速的解決風環境量測較
故透過氣候模擬模是所得之氣候可視化地圖，是一種可以在少量實測下 完成都市氣候環境呈現的方法(圖 2-32)，且亦可較快速的解決風環境量測較