【摘 要】
:
近些年来,人类的活动与自然环境的冲突导致全球变暖和极端天气的出现,引发了人们对建筑气候适应性的思考。历史文化街区往往是基于当时的社会环境以及自然条件进行设计并建造的。因此,它们一般蕴含着应对当地气候特点的建造技术。本文旨在研究严寒地区历史文化街区的微气候特征,并探讨其应对气候的适应性技术。因此,本文以哈尔滨中华巴洛克历史文化街区为例,对其气候适应性技术进行分析研究,挖掘该街区应对严寒气候的适宜技术
论文部分内容阅读
近些年来,人类的活动与自然环境的冲突导致全球变暖和极端天气的出现,引发了人们对建筑气候适应性的思考。历史文化街区往往是基于当时的社会环境以及自然条件进行设计并建造的。因此,它们一般蕴含着应对当地气候特点的建造技术。本文旨在研究严寒地区历史文化街区的微气候特征,并探讨其应对气候的适应性技术。因此,本文以哈尔滨中华巴洛克历史文化街区为例,对其气候适应性技术进行分析研究,挖掘该街区应对严寒气候的适宜技术。
本文首先总结了国内外对于历史文化街区气候适应性研究现状并指出现有研究的局限性。之后通过调研总结中华巴洛克历史文化街区空间布局特征与使用现状。而后对中华巴洛克历史文化街区进行现场实测,对该街区的热环境现状以及特点进行分析。最后利用ENVI-met软件进行风环境模拟,进一步总结分析中华巴洛克历史文化街区的气候适应性。
研究表明:中华巴洛克历史文化街区表现出了冬季的气候适应性。该街区紧凑集中的布局形式,能有效的防止冷风渗入,减少热量流失。在同等占地面积时,围合程度较高的矩形院落防风性能较L形与T形更强;当院落空间均四面围合时,院落宽度相同其平面长宽比越小,内部庭院的最大风速越小。而该街区中矩形院落占比最多且院落的面积多数小于500m2,表现了院落空间的适应性。在同等尺度的情况下,广场的围合度越高其内部风速越小;在同样围合度时,广场的开口朝向对其风环境有一定的影响。而该街区的广场空间均为三面围合且尺度较小,表现了一定的适寒能力。
其他文献
随着互联网的快速发展,Web服务器的安全问题也愈发重要。网络攻击行为的层出不穷使得构建Web服务器入侵检测系统迫在眉睫。用于Web服务器入侵检测中的免疫算法目前主要有树突状细胞算法和反向选择算法两种。前者虽然能检测到未知类型的入侵行为,但信号提取的不准确性导致了误报率较高;后者是一种单类学习算法,对训练过的入侵类型检测结果较好,但无法检测出未知类型的入侵行为。 上述两种免疫算法存在的问题与其模拟
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)一直是人类健康的首要威胁。目前临床上,医生通常使用心电图(electrocardiogram,ECG)进行诊断。与此同时判断心电图是否异常是一项非常专业的工作,因此需要具有丰富理论知识和丰富临床经验的医生,但是目前心血管疾病医生数量不足且工作强度大。因此,开发快速,准确的算法十分重要。尽管目前已经提出了很多自动判别心电图的算法,但是
如今,机器学习已成为必不可少的数据分析技术,该技术可从大规模数据集中获取有用的信息。传统机器学习在单个机器上训练和处理数据。随着大数据时代的到来,单个机器无法满足机器学习任务庞大的存储和计算需求。于是,分布式机器学习应运而生。机器学习庞大的训练数据集和复杂的训练模型被划分为多个部分分布式地部署在多台机器上,并发地训练数据。大多数领先的IT公司都部署和维护着基于GPU服务器的分布式机器学习集群。分布
软件无处不在。为了满足人的需要,并提升自身质量,软件在整个生命周期会进行多次修改。这些修改可能会引入缺陷,对软件的正常运行产生影响。因此软件质量的保证成为了重中之重。诸多学者对如何保证软件质量进行了深入研究,其中很重要的一个方面是如何消除缺陷。针对缺陷已经发展出了缺陷定位、缺陷预测和缺陷自动修复等研究方向。在缺陷预测领域,实时缺陷预测技术是近年来出现的重要方向。这种技术专注于细粒度预测,追求用最小
心血管疾病长期以来一直对人类健康造成了巨大的威胁,而心电图(ECG)有效的帮助了心血管疾病的诊断,在医生的诊断过程中起着无可替代的作用。据悉培养一个成熟的心电图专家需要花费数十年的时间,并且在医生的诊断过程中,阅读每一张心电图也需要耗费几十分钟,而长时间的阅片很容易造成误判。随着近年来大数据和人工智能技术的快速发展,利用AI帮助医生进行辅助诊断已经成为了必然趋势。 当前有关心电图辅助诊断的研究基
医学知识图谱是人工智能技术在医学领域的研究热点之一。人们健康意识的空前提高使得当前使用因特网进行医学知识普及的趋势逐年升高。与之相对的是,当前互联网上的医学知识信息普遍存在着质量不佳的问题。随着知识图谱在医学领域的应用,使得医学知识在一般人群中普及成为可能。医学知识图谱在为人们提供直观、准确的医学知识的同时,也在一定程度上缓解了我国优质医疗资源紧缺的局面。 本文提出了一种基于文本的医学知识图谱构
地理分布式机器学习通常采用参数服务器框架训练全局模型。为了高效处理分散的训练数据,每个任务的计算节点和参数服务器节点都分布在不同的数据中心上。然而,当面对大规模的训练数据和复杂的模型参数时,地理分布式机器学习任务需要部署大量的计算节点和参数服务器节点,远远超出了本地小规模集群的计算与存储能力,只有借助云端资源才能完成复杂的训练任务。为了充分整合不同云平台上的云资源、降低用户训练成本,用户倾向于向云
我国寒地乡村民居建筑建设规模大、覆盖面积广、能源需求高,经济技术水平相对落后,长久以来属于粗放式发展,面临着较为严峻的生态问题。东北地区气候严酷寒冷、建造工艺与环保意识相对落后,寒地乡村的环境问题更为突出。如何充分利用自然资源,采取适宜的设计策略降低资源消耗、保护生态环境、延续乡村地域特色是寒地乡村民居亟待解决的问题。近年来,建筑与环境和谐共生、可持续发展理念等成为我国重点关注的话题,随着党的十九
随着全民健身理念的不断普及,越来越多的居民选择用运动的方式维持身体健康。慢运动因休闲性和普适性的优势,成为大众体育的重要组成部分。城市滨水区作为自然景观优良的公共开放空间,成为居民慢运动的首选场所。本文以寒地城市滨水空间为研究对象,探讨其在慢运动理念的影响作用下的空间设计策略,通过对哈尔滨市松花江畔滨水空间的实地调查,采用定性和定量相结合的研究手法,分析居民慢运动行为的影响因素,针对现状问题及影响