环境仿真软件：ENVI

发布时间：2026-01-05 18:12

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案例研究与应用

1. 城市热岛效应的模拟与分析

1.1 案例背景

城市热岛效应（Urban Heat Island, UHI）是指城市区域的温度显著高于周边乡村地区的一种现象。这种现象主要由城市化过程中大量使用不透水的建筑材料、密集的建筑群以及人类活动产生的热量所引起。城市热岛效应不仅影响城市的舒适度，还可能对城市居民的健康和能源消耗产生不利影响。因此，通过环境仿真软件 ENVI-met 对城市热岛效应进行模拟和分析，有助于城市规划者和研究人员更好地理解该现象，并提出有效的缓解措施。

1.2 模型设置

在 ENVI-met 中模拟城市热岛效应，需要设置以下几个关键参数：

气象数据：输入地区的气象数据，包括温度、湿度、风速等。

地形数据：定义城市的地形和建筑物布局。

材料属性：设置建筑物和地面材料的热属性。

人类活动：模拟城市中的交通、工业、生活等活动产生的热量。

1.3 案例步骤 1.3.1 气象数据的准备

首先，我们需要准备气象数据。这些数据可以从气象站或公开的气象数据网站获取。ENVI-met 支持多种气象数据格式，但最常用的是气象站的数据文件。以下是一个气象数据文件的示例：

# 气象数据文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 气象数据格式 # 每行数据包括：日期、时间、温度、湿度、风速、风向、太阳辐射等 2023-01-01 00:00 10.0 80 2.5 180 0.0 2023-01-01 01:00 9.5 82 2.0 180 0.0 2023-01-01 02:00 9.0 84 1.5 180 0.0 ... 2023-07-01 12:00 35.0 60 5.0 90 800.0 2023-07-01 13:00 36.0 58 4.5 90 850.0 2023-07-01 14:00 37.0 55 4.0 90 900.0

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1234567891011121314151617181920212223 1.3.2 地形数据的准备

接下来，我们需要准备地形数据。这些数据可以使用 GIS 工具生成，也可以从城市规划部门获取。在 ENVI-met 中，地形数据通常以网格形式表示，每个网格单元包含高度、材料类型等信息。以下是一个地形数据文件的示例：

# 地形数据文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 地形数据格式 # 每行数据包括：网格编号、高度、材料类型等 1 10.0 1 2 15.0 2 3 12.0 1 ... 100 8.0 3 101 10.0 1 102 15.0 2

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1234567891011121314151617181920212223 1.3.3 材料属性的设置

材料属性对于模拟城市热岛效应至关重要。ENVI-met 提供了多种材料模型，用户可以根据实际情况选择合适的材料。以下是一个材料属性文件的示例：

# 材料属性文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 材料属性格式 # 每行数据包括：材料编号、材料名称、密度、比热容、导热系数等 1 Concrete 2400 880 1.74 2 Brick 1900 840 0.72 3 Grass 2500 1500 0.3

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123456789101112131415 1.3.4 人类活动的设置

人类活动对城市热岛效应的影响不容忽视。ENVI-met 可以模拟交通、工业、生活等活动产生的热量。以下是一个人类活动设置文件的示例：

# 人类活动设置文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 人类活动设置格式 # 每行数据包括：活动编号、活动名称、热流量、活动时间等 1 Traffic 1000 08:00-18:00 2 Industry 5000 00:00-24:00 3 Residential 500 08:00-22:00

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123456789101112131415 1.4 模拟与分析 1.4.1 模拟过程

在 ENVI-met 中进行城市热岛效应的模拟，可以通过以下步骤完成：

导入数据：将准备好的气象数据、地形数据和材料属性数据导入 ENVI-met。

设置模拟参数：选择合适的模拟分辨率、时间步长等参数。

运行模拟：启动模拟过程，ENVI-met 将根据输入的数据和参数进行计算。

以下是一个简单的 Python 脚本示例，用于自动化导入和设置数据：

# 导入 ENVI-met API import envimet # 初始化 ENVI-met 模型 model = envimet.Model() # 导入气象数据 model.import_weather_data('path/to/weather_data.txt') # 导入地形数据 model.import_terrain_data('path/to/terrain_data.txt') # 导入材料属性数据 model.import_material_data('path/to/material_data.txt') # 导入人类活动数据 model.import_activity_data('path/to/activity_data.txt') # 设置模拟参数 model.set_simulation_parameters(resolution=10, time_step=300) # 运行模拟 model.run_simulation()

python

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647 1.4.2 结果分析

模拟完成后，ENVI-met 将生成一系列结果数据，包括温度分布、湿度分布、风速分布等。这些数据可以通过 ENVI-met 的可视化工具进行分析，也可以导出为 CSV 文件进行进一步处理。以下是一个 Python 脚本示例，用于读取并分析模拟结果：

# 导入必要的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取模拟结果 results = pd.read_csv('path/to/simulation_results.csv') # 分析温度分布 temperature_data = results['Temperature'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(temperature_data, bins=30, alpha=0.7, color='blue') plt.title('城市温度分布') plt.xlabel('温度 (°C)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show() # 分析湿度分布 humidity_data = results['Humidity'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(humidity_data, bins=30, alpha=0.7, color='green') plt.title('城市湿度分布') plt.xlabel('湿度 (%)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show() # 分析风速分布 wind_speed_data = results['WindSpeed'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(wind_speed_data, bins=30, alpha=0.7, color='red') plt.title('城市风速分布') plt.xlabel('风速 (m/s)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show()

python

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273 1.5 案例结果

通过上述步骤，我们可以得到城市热岛效应的模拟结果。这些结果可以帮助我们了解城市不同区域的温度、湿度和风速分布情况，从而为城市规划提供科学依据。例如，我们可以发现某些区域的温度明显高于其他区域，这些区域可能需要增加绿化或改善建筑材料以降低温度。

2. 绿化对城市微气候的影响

2.1 案例背景

城市绿化是缓解城市热岛效应的有效措施之一。通过增加城市绿地，可以降低地表温度、提高空气湿度、减少空气污染，从而改善城市微气候。ENVI-met 可以模拟不同绿化方案对城市微气候的影响，帮助城市规划者选择最优方案。

2.2 模型设置

在 ENVI-met 中模拟城市绿化对微气候的影响，需要设置以下几个关键参数：

绿化区域：定义城市中的绿化区域，包括公园、绿地、植被等。

绿化材料：设置绿化区域的材料属性，如土壤、植被等。

气象数据：输入地区的气象数据。

地形数据：定义城市的地形和建筑物布局。

2.3 案例步骤 2.3.1 定义绿化区域

首先，我们需要在城市模型中定义绿化区域。这些区域可以是公园、街道绿化带等。以下是一个绿化区域定义文件的示例：

# 绿化区域定义文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 绿化区域定义格式 # 每行数据包括：区域编号、区域名称、区域类型、区域位置等 1 Park 1 50,50 100,100 2 StreetGreen 2 150,150 160,150

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12345678910111213 2.3.2 设置绿化材料

接下来，我们需要设置绿化区域的材料属性。ENVI-met 提供了多种植被和土壤模型，用户可以根据实际情况选择合适的材料。以下是一个绿化材料属性文件的示例：

# 绿化材料属性文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 绿化材料属性格式 # 每行数据包括：材料编号、材料名称、密度、比热容、导热系数等 1 Soil 1800 800 0.5 2 Grass 2500 1500 0.3 3 Tree 500 2000 0.1

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123456789101112131415 2.3.3 气象数据的准备

气象数据的准备与前面章节相同，这里不再赘述。以下是一个气象数据文件的示例：

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1234567891011121314151617181920212223 2.3.4 地形数据的准备

地形数据的准备也与前面章节相同。以下是一个地形数据文件的示例：

# 地形数据文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 地形数据格式 # 每行数据包括：网格编号、高度、材料类型等 1 10.0 1 2 15.0 2 3 12.0 1 ... 100 8.0 3 101 10.0 1 102 15.0 2

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1234567891011121314151617181920212223 2.4 模拟与分析 2.4.1 模拟过程

在 ENVI-met 中进行城市绿化对微气候影响的模拟，可以通过以下步骤完成：

导入数据：将准备好的气象数据、地形数据和绿化材料属性数据导入 ENVI-met。

设置模拟参数：选择合适的模拟分辨率、时间步长等参数。

运行模拟：启动模拟过程，ENVI-met 将根据输入的数据和参数进行计算。

以下是一个简单的 Python 脚本示例，用于自动化导入和设置数据：

# 导入 ENVI-met API import envimet # 初始化 ENVI-met 模型 model = envimet.Model() # 导入气象数据 model.import_weather_data('path/to/weather_data.txt') # 导入地形数据 model.import_terrain_data('path/to/terrain_data.txt') # 导入绿化材料属性数据 model.import_green_material_data('path/to/green_material_data.txt') # 导入绿化区域定义数据 model.import_green_area_data('path/to/green_area_data.txt') # 设置模拟参数 model.set_simulation_parameters(resolution=10, time_step=300) # 运行模拟 model.run_simulation()

python

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647 2.4.2 结果分析

# 导入必要的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取模拟结果 results = pd.read_csv('path/to/simulation_results.csv') # 分析温度分布 temperature_data = results['Temperature'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(temperature_data, bins=30, alpha=0.7, color='blue') plt.title('城市温度分布（绿化方案）') plt.xlabel('温度 (°C)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show() # 分析湿度分布 humidity_data = results['Humidity'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(humidity_data, bins=30, alpha=0.7, color='green') plt.title('城市湿度分布（绿化方案）') plt.xlabel('湿度 (%)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show() # 分析风速分布 wind_speed_data = results['WindSpeed'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(wind_speed_data, bins=30, alpha=0.7, color='red') plt.title('城市风速分布（绿化方案）') plt.xlabel('风速 (m/s)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show()

python

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273 2.5 案例结果

通过上述步骤，我们可以得到城市绿化对微气候影响的模拟结果。这些结果可以帮助我们了解绿化方案对城市温度、湿度和风速的改善效果。例如，我们可以发现公园区域的温度明显降低，而湿度和风速有所增加，这表明绿化对城市微气候有明显的正面影响。

3. 城市风环境的优化

3.1 案例背景

城市风环境对城市的空气质量、舒适度和能源消耗有重要影响。通过优化城市风环境，可以减少空气污染、提高舒适度、降低建筑能耗。ENVI-met 可以模拟城市风环境，并提供优化建议。

3.2 模型设置

在 ENVI-met 中模拟城市风环境，需要设置以下几个关键参数：

地形数据：定义城市的地形和建筑物布局。

气象数据：输入地区的气象数据。

建筑布局：设置建筑物的高度、形状等。

风环境优化方案：定义优化方案，如增加通风孔、调整建筑物布局等。

3.3 案例步骤 3.3.1 定义建筑布局

首先，我们需要在城市模型中定义建筑物的布局。这些布局可以是现有的建筑物，也可以是规划中的建筑物。以下是一个建筑布局定义文件的示例：

# 建筑布局定义文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 建筑布局定义格式 # 每行数据包括：建筑编号、建筑名称、建筑高度、建筑位置等 1 BuildingA 20 50,50 2 BuildingB 15 100,100 3 BuildingC 25 150,150

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123456789101112131415 3.3.2 气象数据的准备

气象数据的准备与前面章节相同。以下是一个气象数据文件的示例：

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1234567891011121314151617181920212223 3.3.3 风环境优化方案的设置

接下来，我们需要设置风环境优化方案。这些方案可以包括增加通风孔、调整建筑物布局、设置绿色屋顶和墙体等措施。以下是一个风环境优化方案设置文件的示例：

# 风环境优化方案设置文件示例 # 文件格式为 ENVI-met 风环境优化方案格式 # 每行数据包括：优化方案编号、优化方案名称、优化措施、优化位置等 1 VentilationHole 100,100 150,150 2 BuildingLayoutAdjustment 50,50 100,100 3 GreenRoof 150,150 200,200 4 GreenWall 100,100 150,100

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1234567891011121314151617 3.4 模拟与分析 3.4.1 模拟过程

在 ENVI-met 中进行城市风环境的优化模拟，可以通过以下步骤完成：

导入数据：将准备好的气象数据、地形数据和建筑布局数据导入 ENVI-met。

设置优化方案：选择合适的风环境优化方案，并将其应用到模型中。

设置模拟参数：选择合适的模拟分辨率、时间步长等参数。

运行模拟：启动模拟过程，ENVI-met 将根据输入的数据和参数进行计算。

以下是一个简单的 Python 脚本示例，用于自动化导入和设置数据：

# 导入 ENVI-met API import envimet # 初始化 ENVI-met 模型 model = envimet.Model() # 导入气象数据 model.import_weather_data('path/to/weather_data.txt') # 导入地形数据 model.import_terrain_data('path/to/terrain_data.txt') # 导入建筑布局数据 model.import_building_data('path/to/building_data.txt') # 导入风环境优化方案数据 model.import_optimization_data('path/to/optimization_data.txt') # 设置模拟参数 model.set_simulation_parameters(resolution=10, time_step=300) # 运行模拟 model.run_simulation()

python

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647 3.4.2 结果分析

模拟完成后，ENVI-met 将生成一系列结果数据，包括风速分布、风向分布、空气质量等。这些数据可以通过 ENVI-met 的可视化工具进行分析，也可以导出为 CSV 文件进行进一步处理。以下是一个 Python 脚本示例，用于读取并分析模拟结果：

# 导入必要的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取模拟结果 results = pd.read_csv('path/to/simulation_results.csv') # 分析风速分布 wind_speed_data = results['WindSpeed'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(wind_speed_data, bins=30, alpha=0.7, color='red') plt.title('城市风速分布（优化方案）') plt.xlabel('风速 (m/s)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show() # 分析风向分布 wind_direction_data = results['WindDirection'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(wind_direction_data, bins=36, alpha=0.7, color='blue') plt.title('城市风向分布（优化方案）') plt.xlabel('风向 (°)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show() # 分析空气质量 air_quality_data = results['AirQuality'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(air_quality_data, bins=30, alpha=0.7, color='green') plt.title('城市空气质量分布（优化方案）') plt.xlabel('空气质量指数 (AQI)') plt.ylabel('频率') plt.grid(True) plt.show()

python

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273 3.5 案例结果

通过上述步骤，我们可以得到城市风环境优化的模拟结果。这些结果可以帮助我们了解优化方案对城市风速、风向和空气质量的改善效果。例如，我们可以发现某些优化方案显著提高了城市中心区域的风速，从而改善了空气质量；同时，风向的变化也使得某些区域的通风效果更好，提高了居民的舒适度。

3.6 优化建议

根据模拟结果，我们可以提出以下优化建议：

增加通风孔：在高层建筑之间设置通风孔，以促进空气流通，减少污染物积聚。

调整建筑物布局：通过合理调整建筑物的高度和布局，形成自然的风道，提高城市的整体通风效果。

设置绿色屋顶和墙体：在建筑物上设置绿色屋顶和墙体，不仅能够增加绿化面积，还能提高建筑的隔热性能，减少能耗。

增加公园和绿地：在城市中心区域增加公园和绿地，以降低地表温度，提高空气湿度，改善微气候。

3.7 结论

通过 ENVI-met 对城市风环境的模拟与优化，我们能够更好地理解城市风环境对空气质量、舒适度和能源消耗的影响。这些模拟结果为城市规划者提供了科学依据，帮助他们在城市设计中采取有效的优化措施，从而改善城市居民的生活质量。

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