DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-1321-2026
تاريخ النشر: 2026-02-12
المؤلف: Nils Wallenberg وآخرون
الموضوع الرئيسي: تخفيف تأثير الجزر الحرارية الحضرية
نظرة عامة
تناقش هذه section تأثير خصائص المباني الحضرية على المناخ المحلي وراحة الحرارة الخارجية، مع التركيز بشكل خاص على درجة الحرارة الإشعاعية المتوسطة ($T_{mrt}$) كعامل رئيسي في تقييم التعرض للحرارة. يقدم البحث نهج تسخين جديد لحساب درجات حرارة سطح الجدار ($T_s$) ضمن نموذج الإشعاع البيئي الشمسي وطويل الموجة (SOLWEIG). تتضمن هذه الطريقة خصائص المواد الأساسية—الموصلية الحرارية، الكثافة، السعة الحرارية النوعية، وسمك الجدار—بالإضافة إلى كثافة تدفق الحرارة ودرجة حرارة الهواء المحيط. يتم التحقق من دقة النموذج مقابل بيانات تجريبية من نوعين من الجدران في غوتنبرغ، السويد، مما يظهر ارتباطًا قويًا مع قيم $T_s$ الملاحظة (R² = 0.93 للخشب و R² = 0.94 للطوب الجبسي)، مما يؤدي إلى اختلافات في $T_{mrt}$ تصل إلى 2.5 °م مقارنةً بالإصدارات السابقة من SOLWEIG.
تشير النتائج إلى أن نظام المعلمات الجديد يعزز بشكل كبير من واقعية تقديرات $T_s$ من خلال دمج خصائص المواد، مما يحسن تقييم راحة الحرارة الخارجية. تشير الكفاءة الحسابية والدقة لهذا النهج إلى قابليته للتطبيق في مجالات أخرى، مثل نماذج طاقة المباني وتقييمات توازن الطاقة الحضرية. تم توفير نموذج SOLWEIG المحدث ومجموعاته البيانية للبحث الإضافي، كما هو مذكور في Wallenberg et al. (2025a, b).
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير الكبير لجيومترية المباني الحضرية، اتجاه الشوارع، خصائص المواد، الغطاء النباتي، والأسطح غير القابلة للاختراق على المناخ المحلي وراحة الحرارة البشرية الخارجية. تسلط الضوء على أهمية درجة الحرارة الإشعاعية المتوسطة ($T_{mrt}$) كعامل حاسم في تقييم الراحة الحرارية، خاصة في الأيام الصافية والهادئة والدافئة. تشير الورقة إلى أنه بينما تكون تقلبات درجة حرارة الهواء ($T_{air}$) في المناطق الحضرية ضئيلة، يمكن أن تختلف $T_{mrt}$ بمقدار يصل إلى 30 °م بين المناطق المشمسة والمظللة، مما يبرز ضرورة النمذجة الدقيقة لـ $T_{mrt}$.
يستعرض المؤلفون نماذج مختلفة لحساب $T_{mrt}$، بما في ذلك ENVI-met، RayMan، PALM-4U، وSOLWEIG، حيث يتناول كل منها تعقيدات تبادل الإشعاع القصير والطويل. يناقشون قيود نموذج SOLWEIG، وخاصة نهجه التجريبي في تقدير درجة حرارة سطح الجدار ($T_s$)، مما قد يؤدي إلى عدم دقة في توقعات $T_{mrt}$. تختتم المقدمة ببيان هدف الدراسة: تقييم نموذج تسخين جديد لحساب $T_s$ ضمن إطار عمل SOLWEIG وتقييم تأثيره على $T_{mrt}$.
طرق
تحدد section “طرق” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث قاموا بإجراء تحليلات إحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة استخدام مجموعات التحكم، العشوائية، والتعمية لتقليل التحيز وضمان موثوقية النتائج.
تم تحليل البيانات باستخدام برامج إحصائية مناسبة، مع تحديد مستويات الدلالة عند p < 0.05. استخدمت الدراسة نماذج رياضية مختلفة لتفسير النتائج، بما في ذلك تحليل الانحدار واختبار الفرضيات. سمحت هذه الطرق بإجراء فحص قوي للعلاقات بين المتغيرات، مما أدى في النهاية إلى تحديد النتائج الرئيسية التي تساهم في فهم سؤال البحث.
نتائج
تظهر نتائج الدراسة ارتباطًا قويًا بين درجات حرارة الجدران المحاكية والملاحظة ($T_s$) لكل من الجدران الخشبية والجدران الجبسية على مدى فترة خمسة أيام تتميز بدرجات حرارة هواء مرتفعة (22-26 °م) وظروف جوية صافية. تتماشى المحاكاة للجدار الخشبي عمومًا مع الملاحظات، على الرغم من أنها تقلل من $T_s$ بمقدار 2-6 °م حول شروق الشمس وتبالغ في تقديرها بمقدار 1-2 °م خلال فترة بعد الظهر والليل. على العكس من ذلك، تظهر محاكاة الجدار الجبسي ميلًا للمبالغة في تقدير $T_s$ بمقدار يصل إلى 2 °م خلال منتصف النهار وتقلل من تقديرها بمقدار 1-3 °م في الليل، بسبب معدل التبريد السريع. بشكل عام، يظهر النموذج أداءً جيدًا، مع معامل تحديد ($R^2$) قدره 0.93 للجدار الخشبي و0.94 للجدار الجبسي، إلى جانب أخطاء جذر متوسط المربعات (RMSE) منخفضة نسبيًا قدرها 2.09 °م و1.94 °م، على التوالي.
تشير التحليلات الإضافية من خلال الرسوم البيانية المبعثرة المصنفة حسب الإشعاع القصير المتوسط ($K_{↓}$) إلى أن المحاكاة تحافظ على ارتباط عالٍ مع الملاحظات عبر فئات الإشعاع المختلفة، خاصة في ظروف الإشعاع المنخفض ($K_{↓} < 150 \, \text{W m}^{-2}$) مع $R^2 = 0.93$. تشير اختبارات الحساسية إلى أن انبعاثية الجدار، الألبيدو، الموصلية الحرارية، وسمك الجدار تؤثر بشكل كبير على $T_s$، حيث يكون الجدار الخشبي حساسًا بشكل خاص للتغيرات في السمك. تؤسس الدراسة عتبات حرجة لسمك الجدار، مما يشير إلى أن $T_s$ يتدهور بمعدلات مختلفة اعتمادًا على المادة، حيث تظهر الخشب حساسية عند سماكات أقل من 0.06 م، والطوب عند أقل من 0.3 م، والخرسانة عند 0.5-0.6 م. توفر النتائج رؤى قيمة حول السلوك الحراري لمواد البناء تحت ظروف بيئية متغيرة، مما يعزز القدرات التنبؤية للنموذج.
مناقشة
تقدم section المناقشة في الورقة البحثية نظامًا جديدًا للمعلمات لمحاكاة درجة حرارة سطح الجدار ($T_s$) بناءً على معادلة التسخين المتدرج المستمدة من نبضة الحرارة ديراك. تسمح هذه الطريقة بتقدير $T_s$ للبكسلات الرأسية الفردية، أو الفوكسيلي، مما يعزز دقة المحاكاة مقارنةً بالطرق السابقة التي اعتبرت فقط الواجهات المشمسة أو المظللة. تظهر النتائج ارتباطًا عاليًا بين $T_s$ المحاكي والملاحظ، مع قيم $R^2$ قدرها 0.93 و0.94 للجدران الخشبية والجبسية، على التوالي، وأخطاء جذر متوسط المربعات (RMSE) منخفضة قدرها 2.09 °م و1.94 °م. تنسب الدراسة الفروق في $T_s$ تحت ظروف السحب المتغيرة إلى اعتماد النموذج على ملاحظات الإشعاع القصير بدلاً من بيانات تغطية السحب الصريحة.
يتضمن نظام المعلمات الجديد جوانب الجدار وخصائص المواد، مما يؤدي إلى تحسين تقديرات درجة الحرارة الإشعاعية المتوسطة ($T_{mrt}$) من خلال حساب تأثيرات الظل من الهياكل المحيطة. تؤدي هذه التطورات إلى اختلافات كبيرة في $T_{mrt}$، مع زيادات تصل إلى 2.5 °م بالقرب من الجدران المشمسة. بينما يظهر النموذج وعدًا، فإنه يواجه أيضًا قيودًا، مثل عدم الدقة المحتملة في بيانات الإدخال المكانية والحاجة إلى خصائص حرارية دقيقة للمواد. تظل الكفاءة الحسابية للنموذج مواتية، حيث تستغرق حوالي خمس دقائق لمحاكاة يوم كامل بدقة عشر دقائق، مما يتنافس مع نماذج أخرى. ستركز الأعمال المستقبلية على تحسين حسابات سطح الأرض وتقييم قابلية تطبيق النظام على بيئات حضرية مختلفة ومواد البناء.
DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-19-1321-2026
Publication Date: 2026-02-12
Author(s): Nils Wallenberg et al.
Primary Topic: Urban Heat Island Mitigation
Overview
This section discusses the impact of urban building characteristics on microclimate and outdoor thermal comfort, specifically focusing on mean radiant temperature ($T_{mrt}$) as a key factor in assessing heat exposure. The study introduces a novel step heating approach for calculating wall surface temperatures ($T_s$) within the SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry (SOLWEIG) model. This method incorporates essential material properties—thermal conductivity, density, specific heat capacity, and wall thickness—alongside the heat flux density and ambient air temperature. The accuracy of the model is validated against empirical data from two wall types in Gothenburg, Sweden, demonstrating a strong correlation with observed $T_s$ values (R² = 0.93 for wood and R² = 0.94 for plaster brick), and resulting in differences in $T_{mrt}$ of up to 2.5 °C compared to previous SOLWEIG versions.
The findings indicate that the new parameterization scheme significantly enhances the realism of $T_s$ estimations by integrating material characteristics, thereby improving the assessment of outdoor thermal comfort. The computational efficiency and accuracy of this approach suggest its applicability in other domains, such as building energy models and urban energy balance assessments. The updated SOLWEIG model and its datasets are made available for further research, as referenced in Wallenberg et al. (2025a, b).
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significant influence of urban building geometry, street orientation, material properties, vegetation, and impermeable surfaces on the microclimate and outdoor human thermal comfort. It highlights the importance of mean radiant temperature ($T_{mrt}$) as a critical factor in assessing thermal comfort, particularly on clear, calm, and warm days. The paper notes that while air temperature ($T_{air}$) variations in urban areas are minimal, $T_{mrt}$ can differ by up to 30 °C between sunlit and shaded areas, underscoring the necessity for accurate modeling of $T_{mrt}$.
The authors review various models for calculating $T_{mrt}$, including ENVI-met, RayMan, PALM-4U, and SOLWEIG, each addressing the complexities of shortwave and longwave radiation exchanges. They discuss the limitations of the SOLWEIG model, particularly its empirical approach to estimating wall surface temperature ($T_s$), which may lead to inaccuracies in $T_{mrt}$ predictions. The introduction concludes by stating the study’s objective: to evaluate a new step heating model for calculating $T_s$ within the SOLWEIG framework and to assess its impact on $T_{mrt}$.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, employing statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included the use of control groups, randomization, and blinding to minimize bias and ensure the reliability of the results.
Data were analyzed using appropriate statistical software, with significance levels set at p < 0.05. The study employed various mathematical models to interpret the results, including regression analysis and hypothesis testing. These methods allowed for a robust examination of the relationships between variables, ultimately leading to the identification of key findings that contribute to the understanding of the research question.
Results
The results of the study demonstrate a strong correlation between simulated and observed wall temperatures ($T_s$) for both wooden and plaster brick walls over a five-day period characterized by high air temperatures (22-26 °C) and clear weather conditions. The simulations for the wooden wall generally align with observations, although they underestimate $T_s$ by 2-6 °C around sunrise and overestimate by 1-2 °C during the afternoon and nighttime. Conversely, the plaster brick wall simulations show a tendency to overestimate $T_s$ by up to 2 °C during midday and underestimate by 1-3 °C at night, attributed to a rapid cooling rate. Overall, the model exhibits good performance, with a coefficient of determination ($R^2$) of 0.93 for the wooden wall and 0.94 for the plaster brick wall, alongside relatively low root mean square errors (RMSE) of 2.09 °C and 1.94 °C, respectively.
Further analysis through scatter plots categorized by mean shortwave radiation ($K_{↓}$) reveals that the simulations maintain high correlation with observations across different radiation classes, particularly in conditions of low radiation ($K_{↓} < 150 \, \text{W m}^{-2}$) with $R^2 = 0.93$. The sensitivity tests indicate that wall emissivity, albedo, thermal conductivity, and wall thickness significantly influence $T_s$, with the wooden wall being particularly sensitive to changes in thickness. The study establishes critical thresholds for wall thickness, suggesting that $T_s$ deteriorates at different rates depending on the material, with wood showing sensitivity at thicknesses less than 0.06 m, brick at less than 0.3 m, and concrete at 0.5-0.6 m. The findings provide valuable insights into the thermal behavior of building materials under varying environmental conditions, enhancing the predictive capabilities of the model.
Discussion
The discussion section of the research paper presents a novel parameterization scheme for simulating wall surface temperature ($T_s$) based on the step heating equation derived from the Dirac heat pulse. This method allows for the estimation of $T_s$ for individual vertical pixels, or voxels, enhancing the accuracy of simulations compared to previous methods that only considered sunlit or shaded façades. The results demonstrate a high correlation between simulated and observed $T_s$, with $R^2$ values of 0.93 and 0.94 for wooden and plaster brick walls, respectively, and low root mean square errors (RMSE) of 2.09 °C and 1.94 °C. The study attributes the discrepancies in $T_s$ under varying cloud conditions to the model’s reliance on shortwave radiation observations rather than explicit cloud cover data.
The new parameterization scheme incorporates wall aspects and material characteristics, leading to improved estimations of mean radiant temperature ($T_{mrt}$) by accounting for shading effects from surrounding structures. This advancement results in significant differences in $T_{mrt}$, with increases of up to 2.5 °C in proximity to sunlit walls. While the model shows promise, it also faces limitations, such as potential inaccuracies in spatial input data and the need for precise thermal properties of materials. The computational efficiency of the model remains favorable, taking approximately five minutes for a full day simulation at a ten-minute resolution, which is competitive with other models. Future work will focus on refining ground surface calculations and evaluating the scheme’s applicability to various urban environments and building materials.