(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(71)申請人上海園林(集團(tuán))有限公司地址200127上海市浦東新區(qū)浦建路454號(72)發(fā)明人呂志華鄧立軍洪雋琰劉蕾丁浩然(74)專利代理機構(gòu)上海智力專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙)31105專利代理師周濤(54)發(fā)明名稱基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法本發(fā)明公開了一種基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其步驟包括：獲取生物多樣性數(shù)據(jù)與建筑環(huán)境參數(shù)，構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型并進(jìn)行多物理場耦合分析，加載邊界條件生成綜合模型后開展微氣候動態(tài)仿真，訓(xùn)練生態(tài)調(diào)節(jié)模型生成初始調(diào)控參數(shù)，結(jié)合動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息與建筑設(shè)計參數(shù)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型以獲取最優(yōu)參數(shù)，最后基于實時預(yù)測調(diào)整調(diào)控策略。本發(fā)明方法通過整合生物多樣性與建筑環(huán)境數(shù)據(jù)，利用數(shù)字孿生、多場耦合仿真及智能優(yōu)化算法，實現(xiàn)了微氣候調(diào)節(jié)、碳排放削減與碳匯能力提升的協(xié)同優(yōu)化，為綠色建筑21.一種基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取公園區(qū)域的生物多樣性基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及綠色建筑的環(huán)境參數(shù)；獲取公園區(qū)域的立體生態(tài)影像序列并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分析，得到初始多物理場耦合模型；對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件與建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，得到微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)，其中，微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)至少包括區(qū)域溫度分布、濕度分布、碳通量分布及關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合；構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型并通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到生態(tài)調(diào)節(jié)模型，進(jìn)而生成初始調(diào)控參數(shù)，其中，初始調(diào)控參數(shù)至少包括初始調(diào)節(jié)位置、初始調(diào)節(jié)方向及初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)；基于初始調(diào)控參數(shù)、綜合多物理場耦合模型及環(huán)境參數(shù)，得到動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息，其中，動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息至少包括植被覆蓋影響率、建筑表面熱交換效率及碳匯增量速率；結(jié)合動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息與綠色建筑設(shè)計參數(shù)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并對設(shè)計參數(shù)進(jìn)行基于實時微氣候預(yù)測模型對當(dāng)前時段設(shè)計參數(shù)進(jìn)行推理，生成當(dāng)前時段微氣候預(yù)測值，結(jié)合當(dāng)前時段最優(yōu)設(shè)計參數(shù)與實際設(shè)計參數(shù)，調(diào)整綠色建筑實時調(diào)控策略以實現(xiàn)微氣2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述獲取公園區(qū)域的立體生態(tài)影像序列并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分析，得到初始多物理場耦合模型，包括以下步驟：對公園區(qū)域進(jìn)行多光譜遙感掃描，獲取不同植被層與地表結(jié)構(gòu)的立體生態(tài)影像序列；對立體生態(tài)影像序列進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)影像數(shù)據(jù)，其中，所述預(yù)處理包括噪基于標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)影像數(shù)據(jù)，結(jié)合三維點云重建技術(shù)，生成三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型；對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分析，得到初始多物理場耦合模型，其中，所述多物理場耦合分析至少包括網(wǎng)格剖分與物理屬性賦值，通過網(wǎng)格剖分劃分生態(tài)功能分區(qū)，并為各分區(qū)賦予對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件與建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，得到微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)，包括以下步驟：對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件以模擬區(qū)域氣候動態(tài)，生成第一多物理場耦合模型；對第一多物理場耦合模型加載建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，其中，建筑結(jié)構(gòu)約束條件包括建筑表面材料導(dǎo)熱系數(shù)、通風(fēng)系統(tǒng)參數(shù)及綠化布局參數(shù)；基于綜合多物理場耦合模型與環(huán)境參數(shù)，進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，具體過程包括：3構(gòu)建耦合控制方程，所述耦合控制方程至少包括熱傳導(dǎo)方程、流體動力學(xué)方程及碳循環(huán)方程，結(jié)合綜合多物理場耦合模型，通過時空離散方法對耦合控制方程進(jìn)行數(shù)值求解，得到區(qū)域溫度分布、濕度分布、碳通量分布及關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，得到關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合包括以下步驟：基于碳通量分布，計算各分區(qū)的碳通量強度；識別綜合多物理場耦合模型中碳通量強度不小于預(yù)設(shè)閾值的區(qū)域，生成關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型并通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到生基于三維生態(tài)空間特征構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型；通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)對生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗證，得到生態(tài)調(diào)節(jié)模將實時環(huán)境參數(shù)輸入生態(tài)調(diào)節(jié)模型中，預(yù)測關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合；基于預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，生成初始調(diào)控參數(shù)，其中，所述初始調(diào)控參數(shù)至少包括初始調(diào)節(jié)位置、初始調(diào)節(jié)方向及初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，還包括對微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，具體為：基于區(qū)域溫度分布、濕度分布及碳通量分布，構(gòu)建初始多維環(huán)境輸入張量；對初始多維環(huán)境輸入張量進(jìn)行歸一化與特征降維處理，生成最終多維環(huán)境輸入張量；基于關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)標(biāo)簽張量；結(jié)合最終多維環(huán)境輸入張量與生態(tài)調(diào)節(jié)標(biāo)簽張量，形成訓(xùn)練樣本集。7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述基于預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，計算預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的空間質(zhì)心，生成初始調(diào)節(jié)位置；根據(jù)預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的空間分布特征，擬合初始調(diào)節(jié)覆蓋范圍，生成初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)；提取預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的主導(dǎo)環(huán)境因子方向，歸一化為單位方向向量，所述單位方向向量即為初始調(diào)節(jié)方向。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述基于初始調(diào)控參數(shù)、綜合多物理場耦合模型及環(huán)境參數(shù)，得到動態(tài)調(diào)節(jié)仿將初始調(diào)節(jié)位置映射至綜合多物理場耦合模型中，匹配初始調(diào)節(jié)方向與初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)，并對調(diào)節(jié)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密，更新綜合多物理場耦合模型，定義動態(tài)調(diào)節(jié)條件、調(diào)節(jié)方向演化規(guī)則及調(diào)節(jié)強度增量，生成動態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型；基于動態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型，通過時空離散方法對耦合控制方程進(jìn)行迭代求解，得到動態(tài)當(dāng)滿足動態(tài)調(diào)節(jié)條件時，更新植被覆蓋影響率、建筑表面熱交換效率及碳匯增量速率，4并重新求解耦合控制方程，直至達(dá)到仿真終止條件。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述動態(tài)調(diào)節(jié)條件包括當(dāng)前碳匯增量速率不大于預(yù)設(shè)增量閾值時觸發(fā)調(diào)節(jié)強度更新；所述調(diào)節(jié)方向演化規(guī)則包括基于環(huán)境因子梯度方向調(diào)整初始調(diào)節(jié)方向；所述調(diào)節(jié)強度增量與當(dāng)前植被覆蓋影響率呈非線性關(guān)系。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，其特征在于，所述構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并對設(shè)計參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)設(shè)計參數(shù)，包括以下步驟：構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，其中，優(yōu)化變量包括建筑綠化覆蓋率、通風(fēng)系統(tǒng)效率及材料反射率，優(yōu)化目標(biāo)包括最小化碳排放強度與最大化碳匯效率，約束條件包括建筑結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與生態(tài)承載力閾值；通過遺傳算法對多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行初步求解，生成初始優(yōu)化參數(shù)種群；基于初始優(yōu)化參數(shù)種群，采用粒子群算法進(jìn)行全局優(yōu)化，生成最優(yōu)設(shè)計參數(shù)。5基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及建筑節(jié)能與生態(tài)環(huán)境技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法。背景技術(shù)[0002]隨著全球氣候變暖及城市化進(jìn)程的加速，建筑能耗居高不下與生態(tài)環(huán)境惡化的矛盾日益凸顯。傳統(tǒng)綠色建筑設(shè)計雖在一定程度上引入植被綠化、自然通風(fēng)等生態(tài)元素，但往往缺乏對區(qū)域生物多樣性的系統(tǒng)性整合，導(dǎo)致微氣候調(diào)節(jié)效果有限，難以實現(xiàn)建筑與自然生態(tài)系統(tǒng)的深度協(xié)同。[0003]從技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來看，現(xiàn)有微氣候調(diào)節(jié)技術(shù)主要存在以下局限性：其一，對公園生態(tài)系統(tǒng)的立體結(jié)構(gòu)利用不足。多數(shù)研究僅停留在地表植被的簡單配置，未充分考慮喬灌草多層植被的空間生態(tài)效應(yīng)，難以形成多層次的熱濕交換與碳匯網(wǎng)絡(luò)。其二，多物理場耦合分析的深度不足。傳統(tǒng)模型往往孤立分析溫度、濕度或碳通量等單一物理場，缺乏對熱傳導(dǎo)、流體動力學(xué)、碳循環(huán)等多場耦合機制的精細(xì)化模擬，導(dǎo)致調(diào)控策略的科學(xué)性與精準(zhǔn)性受限。其三，動態(tài)調(diào)控能力薄弱?，F(xiàn)有系統(tǒng)多基于靜態(tài)設(shè)計參數(shù)，無法實時響應(yīng)氣象條件與建筑運行狀態(tài)的動態(tài)變化，難以在不同季節(jié)、時段實現(xiàn)微氣候的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。[0004]在生物多樣性與建筑節(jié)能的交叉研究領(lǐng)域，現(xiàn)有方法尚未建立起從生態(tài)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)字孿生建模到多目標(biāo)優(yōu)化的完整技術(shù)鏈條。例如，三維生態(tài)空間的數(shù)字孿生模型構(gòu)建缺乏對植被光譜特征與地表結(jié)構(gòu)的精細(xì)化映射，導(dǎo)致模型對生態(tài)功能分區(qū)的刻畫不夠準(zhǔn)確；生態(tài)調(diào)節(jié)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏多維環(huán)境因子的耦合處理，影響了調(diào)控參數(shù)生成的科學(xué)性；多目標(biāo)優(yōu)化過程中對建筑設(shè)計參數(shù)與生態(tài)承載力的協(xié)同優(yōu)化不足，容易導(dǎo)致設(shè)計方案在實際應(yīng)用中出現(xiàn)生態(tài)過載或節(jié)能效果不佳的問題。[0005]此外，現(xiàn)有技術(shù)在減排增匯的量化評估方面也存在缺陷。傳統(tǒng)方法往往僅關(guān)注建筑自身的碳排放強度，忽視了公園生態(tài)系統(tǒng)與建筑的碳匯協(xié)同效應(yīng)，缺乏對碳通量分布、碳匯增量速率等關(guān)鍵指標(biāo)的動態(tài)監(jiān)測與模擬，難以實現(xiàn)“減排”與“增匯”的雙重目標(biāo)平衡。發(fā)明內(nèi)容[0006]本發(fā)明的目的在于提供基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。[0007]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法，所述方法包括：獲取公園區(qū)域的生物多樣性基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及綠色建筑的環(huán)境參數(shù)；獲取公園區(qū)域的立體生態(tài)影像序列并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分析，得到初始多物理場耦合模型；6對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件與建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，得到微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)，其中，微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)至少包括區(qū)域溫度分布、濕度分布、碳通量分布及關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合；構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型并通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到生態(tài)調(diào)節(jié)模型，進(jìn)而生成初始調(diào)控參數(shù)，其中，初始調(diào)控參數(shù)至少包括初始調(diào)節(jié)位置、初始調(diào)節(jié)方向及初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)；基于初始調(diào)控參數(shù)、綜合多物理場耦合模型及環(huán)境參數(shù)，得到動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息，其中，動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息至少包括植被覆蓋影響率、建筑表面熱交換效率及碳匯增量速率；結(jié)合動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息與綠色建筑設(shè)計參數(shù)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并對設(shè)計參數(shù)基于實時微氣候預(yù)測模型對當(dāng)前時段設(shè)計參數(shù)進(jìn)行推理，生成當(dāng)前時段微氣候預(yù)測值，結(jié)合當(dāng)前時段最優(yōu)設(shè)計參數(shù)與實際設(shè)計參數(shù)，調(diào)整綠色建筑實時調(diào)控策略以實現(xiàn)微[0008]優(yōu)選的，所述獲取公園區(qū)域的立體生態(tài)影像序列并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分對公園區(qū)域進(jìn)行多光譜遙感掃描，獲取不同植被層與地表結(jié)構(gòu)的立體生態(tài)影像序?qū)αⅢw生態(tài)影像序列進(jìn)行預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)影像數(shù)據(jù)，其中，所述預(yù)處理包基于標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)影像數(shù)據(jù)，結(jié)合三維點云重建技術(shù)，生成三維生態(tài)空間數(shù)字孿生對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分析，得到初始多物理場耦合模型，其中，所述多物理場耦合分析至少包括網(wǎng)格剖分與物理屬性賦值，通過網(wǎng)格剖分劃分生態(tài)功能分區(qū)，并為各分區(qū)賦予對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)。[0009]優(yōu)選的，所述對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件與建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，得到微氣候調(diào)控仿真數(shù)對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件以模擬區(qū)域氣候動態(tài)，生成第一多物理場耦合模型；對第一多物理場耦合模型加載建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，其中，建筑結(jié)構(gòu)約束條件包括建筑表面材料導(dǎo)熱系數(shù)、通風(fēng)系統(tǒng)參數(shù)及綠化布局參數(shù)；基于綜合多物理場耦合模型與環(huán)境參數(shù)，進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，具體過程包括：構(gòu)建耦合控制方程，所述耦合控制方程至少包括熱傳導(dǎo)方程、流體動力學(xué)方程及碳循環(huán)方程，結(jié)合綜合多物理場耦合模型，通過時空離散方法對耦合控制方程進(jìn)行數(shù)值求[0010]優(yōu)選的，得到關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合包括以下基于碳通量分布，計算各分區(qū)的碳通量強度；識別綜合多物理場耦合模型中碳通量強度不小于預(yù)設(shè)閾值的區(qū)域，生成關(guān)鍵調(diào)節(jié)7區(qū)域位置集合。[0011]優(yōu)選的，所述構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型并通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到生態(tài)調(diào)節(jié)模型，進(jìn)而生成初始調(diào)控參數(shù)，包基于三維生態(tài)空間特征構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型；通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)對生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗證，得到生態(tài)調(diào)節(jié)將實時環(huán)境參數(shù)輸入生態(tài)調(diào)節(jié)模型中，預(yù)測關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合；基于預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，生成初始調(diào)控參數(shù)，其中，所述初始調(diào)控參數(shù)至少包括初始調(diào)節(jié)位置、初始調(diào)節(jié)方向及初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)?；趨^(qū)域溫度分布、濕度分布及碳通量分布，構(gòu)建初始多維環(huán)境輸入張量；對初始多維環(huán)境輸入張量進(jìn)行歸一化與特征降維處理，生成最終多維環(huán)境輸入張基于關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)標(biāo)簽張量；結(jié)合最終多維環(huán)境輸入張量與生態(tài)調(diào)節(jié)標(biāo)簽張量，形成訓(xùn)練樣本集。[0013]優(yōu)選的，所述基于預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，生成初始調(diào)控參數(shù)，包括以下步計算預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的空間質(zhì)心，生成初始調(diào)節(jié)位置；根據(jù)預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的空間分布特征，擬合初始調(diào)節(jié)覆蓋范圍，生成初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)；提取預(yù)測的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的主導(dǎo)環(huán)境因子方向，歸一化為單位方向向量，所述單位方向向量即為初始調(diào)節(jié)方向。[0014]優(yōu)選的，所述基于初始調(diào)控參數(shù)、綜合多物理場耦合模型及環(huán)境參數(shù)，得到動態(tài)調(diào)將初始調(diào)節(jié)位置映射至綜合多物理場耦合模型中，匹配初始調(diào)節(jié)方向與初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)，并對調(diào)節(jié)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密，更新綜合多物理場耦合模型，定義動態(tài)調(diào)節(jié)條件、調(diào)節(jié)方向演化規(guī)則及調(diào)節(jié)強度增量，生成動態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型；基于動態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型，通過時空離散方法對耦合控制方程進(jìn)行迭代求解，得到當(dāng)滿足動態(tài)調(diào)節(jié)條件時，更新植被覆蓋影響率、建筑表面熱交換效率及碳匯增量速率，并重新求解耦合控制方程，直至達(dá)到仿[0015]優(yōu)選的，所述動態(tài)調(diào)節(jié)條件包括當(dāng)前碳匯增量速率不大于預(yù)設(shè)增量閾值時觸發(fā)調(diào)節(jié)強度更新；所述調(diào)節(jié)方向演化規(guī)則包括基于環(huán)境因子梯度方向調(diào)整初始調(diào)節(jié)方向；所述調(diào)節(jié)強度增量與當(dāng)前植被覆蓋影響率呈非線性關(guān)系。[0016]優(yōu)選的，所述構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并對設(shè)計參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)設(shè)計參構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，其中，優(yōu)化變量包括建筑綠化覆蓋率、通風(fēng)系統(tǒng)效率及材料反射率，優(yōu)化目標(biāo)包括最小化碳排放強度與最大化碳匯效率，約束條件包括建筑結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性與生態(tài)承載力閾值；8通過遺傳算法對多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行初步求解，生成初始優(yōu)化參數(shù)種群；基于初始優(yōu)化參數(shù)種群，采用粒子群算法進(jìn)行全局優(yōu)化，生成最優(yōu)設(shè)計參數(shù)。本發(fā)明通過整合公園生物多樣性數(shù)據(jù)與綠色建筑環(huán)境參數(shù)，構(gòu)建了三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型與多物理場耦合分析體系，實現(xiàn)了對區(qū)域微氣候的精細(xì)化模擬。具體而言，通過多光譜遙感掃描獲取立體生態(tài)影像序列，并經(jīng)預(yù)處理與三維點云重建技術(shù)生成高精度數(shù)字孿生模型，結(jié)合網(wǎng)格剖分與物理屬性賦值實現(xiàn)生態(tài)功能分區(qū)，為微氣候調(diào)控提供了精準(zhǔn)的空間載體。這種對公園生態(tài)系統(tǒng)立體結(jié)構(gòu)的深度解析，突破了傳統(tǒng)平面綠化設(shè)計的局限，能夠充分發(fā)揮喬灌草多層植被的協(xié)同效應(yīng)，提升熱濕交換效率與碳匯能力。[0018]在動態(tài)調(diào)控方面，本發(fā)明通過加載氣象邊界條件與建筑結(jié)構(gòu)約束條件，構(gòu)建綜合多物理場耦合模型，并結(jié)合耦合控制方程(含熱傳導(dǎo)、流體動力學(xué)、碳循環(huán)方程)進(jìn)行微氣候上，通過生態(tài)調(diào)節(jié)模型生成初始調(diào)控參數(shù)，并基于動態(tài)調(diào)節(jié)仿真模型實現(xiàn)調(diào)節(jié)位置、方向、強度的自適應(yīng)調(diào)整。例如，當(dāng)碳匯增量速率低于預(yù)設(shè)閾值時自動觸發(fā)調(diào)節(jié)強度更新，基于環(huán)境因子梯度調(diào)整調(diào)節(jié)方向，使調(diào)控策略能夠動態(tài)響應(yīng)環(huán)境變化，顯著提升微氣候調(diào)節(jié)的時效性與針對性。[0019]多目標(biāo)優(yōu)化模型的構(gòu)建是本發(fā)明的另一核心優(yōu)勢。通過將建筑綠化覆蓋率、通風(fēng)系統(tǒng)效率、材料反射率等作為優(yōu)化變量，以最小化碳排放強度與最大化碳匯效率為目標(biāo)，結(jié)合遺傳算法與粒子群算法進(jìn)行迭代優(yōu)化，實現(xiàn)了建筑設(shè)計參數(shù)與生態(tài)承載力的協(xié)同優(yōu)化。這種方法不僅考慮了建筑自身的節(jié)能需求，更將公園生態(tài)系統(tǒng)的碳匯能力納入優(yōu)化體系，突破了傳統(tǒng)單一建筑節(jié)能設(shè)計的局限性，形成了“建筑-生態(tài)”一體化的減排增匯模式。[0020]數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練層面，本發(fā)明通過對微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、特征降維及標(biāo)簽張量構(gòu)建，形成了高質(zhì)量的訓(xùn)練樣本集，提升了生態(tài)調(diào)節(jié)模型的預(yù)測精度。同時，通過關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域的空間質(zhì)心計算、覆蓋范圍擬合及主導(dǎo)環(huán)境因子方向提取，實現(xiàn)了初始調(diào)控參數(shù)的科學(xué)化生成，確保調(diào)控措施能夠精準(zhǔn)作用于生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點，提高資源利用效率。[0021]從應(yīng)用效果來看，本發(fā)明實現(xiàn)了以下技術(shù)突破：一是構(gòu)建了從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)字孿生建模到動態(tài)調(diào)控的全流程技術(shù)體系，打通了生物多樣性保護(hù)與建筑微氣候調(diào)節(jié)的技術(shù)壁壘；二是通過多物理場耦合分析與動態(tài)仿真，實現(xiàn)了微氣候調(diào)控的“精準(zhǔn)定位、動態(tài)響應(yīng)、協(xié)同優(yōu)化”,較傳統(tǒng)方法提升了調(diào)控效率與效果；三是量化了公園生態(tài)系統(tǒng)對建筑減排增匯的貢獻(xiàn)，為“雙碳”目標(biāo)下的城市可持續(xù)發(fā)展提供了跨學(xué)科的技術(shù)路徑，具有顯著的環(huán)境附圖說明[0022]圖1為本發(fā)明所述的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排增匯方法的工作原理圖；圖2為獲取立體生態(tài)影像序列構(gòu)建初始多物理場耦合模型的工作原理圖；圖3為加載邊界條件進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真的工作原理圖；圖4為生態(tài)調(diào)節(jié)模型訓(xùn)練及初始調(diào)控參數(shù)生成的工作原理圖；9圖5為初始調(diào)控參數(shù)生成的工作原理圖。具體實施方式[0023]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他[0024]請參閱圖1-圖5,本發(fā)明涉及的基于公園生物多樣性的綠色建筑微氣候調(diào)節(jié)減排獲取公園區(qū)域的生物多樣性基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及綠色建筑的環(huán)境參數(shù)。其中，生物多樣性風(fēng)速等實時監(jiān)測數(shù)據(jù)。[0025]獲取公園區(qū)域的立體生態(tài)影像序列并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦合分析，得到初始多物理場耦合模型。[0026]對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件與建筑結(jié)構(gòu)約束條件，生成綜合多物理場耦合模型，結(jié)合環(huán)境參數(shù)進(jìn)行微氣候動態(tài)仿真，得到微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)，其中，微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)至少包括區(qū)域溫度分布、濕度分布、碳通量分布及關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合。[0027]構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型并通過微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到生態(tài)調(diào)節(jié)模型，進(jìn)而生成初始調(diào)控參數(shù)，其中，初始調(diào)控參數(shù)至少包括初始調(diào)節(jié)位置、初始調(diào)節(jié)方向及初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)。[0028]基于初始調(diào)控參數(shù)、綜合多物理場耦合模型及環(huán)境參數(shù)，得到動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息，其中，動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息至少包括植被覆蓋影響率、建筑表面熱交換效率及碳匯增量速率。[0029]結(jié)合動態(tài)調(diào)節(jié)仿真信息與綠色建筑設(shè)計參數(shù)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型并對設(shè)計參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)設(shè)計參數(shù)。[0030]基于實時微氣候預(yù)測模型對當(dāng)前時段設(shè)計參數(shù)進(jìn)行推理，生成當(dāng)前時段微氣候預(yù)測值，結(jié)合當(dāng)前時段最優(yōu)設(shè)計參數(shù)與實際設(shè)計參數(shù)，調(diào)整綠色建筑實時調(diào)控策略以實現(xiàn)微[0031]下面結(jié)合實施例1至5對本發(fā)明作進(jìn)一步說明：[0033]在步驟2的具體實施中，獲取公園區(qū)域的立體生態(tài)影像序列并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型及多物理場耦合分析的過程如下：首先利用多光譜遙感設(shè)備對公園區(qū)域?qū)嵤┤轿粧呙?，針對不同植被層與地表結(jié)構(gòu)獲取多分辨率、多波段的立體生包括水體、土壤、硬質(zhì)鋪裝等類型，確保影像能夠全面、準(zhǔn)確地反映區(qū)域內(nèi)的植被分布特征與地表形態(tài)細(xì)節(jié)。[0034]接著對獲取的立體生態(tài)影像序列進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理過程包含多項技術(shù)手段：其一為噪聲過濾，采用中值濾波算法對影像進(jìn)行處理，通過將每個像素點的值替換為其鄰域像素值的中值，有效去除影像中的隨機噪聲，提升影像的清晰度與質(zhì)量；其二為圖像配準(zhǔn)，運用特征點匹配技術(shù)，在不同視角、不同時段的影像中提取同名特征點，通過幾何變換將這些影像統(tǒng)一到同一地理坐標(biāo)系下，確保影像間的空間一致性，避免因坐標(biāo)差異導(dǎo)致的數(shù)據(jù)偏差；其三為特征增強，使用直方圖均衡化方法對影像的灰度直方圖進(jìn)行調(diào)整，擴(kuò)展影像的灰度動態(tài)范圍，增強植被與地表結(jié)構(gòu)的光譜特征差異，便于后續(xù)對影像中的生態(tài)要素進(jìn)行識別與分析；其四為空間插值，針對影像中因傳感器遮擋、數(shù)據(jù)傳輸故障等原因?qū)е碌娜笔?shù)據(jù)點，利用克里金插值法，基于已知數(shù)據(jù)點的空間分布特征與變異函數(shù)，對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行無偏估計與填充，生成連續(xù)的生態(tài)數(shù)據(jù)表面，保證數(shù)據(jù)的完整性；其五為數(shù)據(jù)融合，將多光譜影像與激光雷達(dá)(LiDAR)點云數(shù)據(jù)相結(jié)合，多光譜影像提供豐富的光譜信息，LiDAR點云數(shù)據(jù)提供精確的三維空間坐標(biāo)，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，獲取包含光譜信息與三維空間信息的綜合數(shù)據(jù)，為后續(xù)模型構(gòu)建提供更全面的數(shù)據(jù)源。通過上述一系列預(yù)處理步驟，得到標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)影像數(shù)據(jù)，為后續(xù)建模奠定基礎(chǔ)。[0035]基于標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)影像數(shù)據(jù)，結(jié)合三維點云重建技術(shù)構(gòu)建三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模征點，通過對極幾何約束與三角測量原理，計算這些特征點的三維坐標(biāo)，生成稀疏點云，初步構(gòu)建區(qū)域的三維幾何框架；隨后采用多視圖立體匹配(Multi-ViewStereo,MVS)技術(shù)，對稀疏點云進(jìn)行密集化處理，通過匹配不同視圖中同一物體表面的像素點，生成高密度的點云數(shù)據(jù)，填充稀疏點云之間的空白區(qū)域，使點云能夠更細(xì)致地描述區(qū)域內(nèi)的地形與植被形態(tài)；最后運用三角網(wǎng)格剖分算法，將高密度點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的三維網(wǎng)格模型，通過三角形面片的拼接，實現(xiàn)公園區(qū)域生態(tài)空間的數(shù)字化映射，形成直觀、準(zhǔn)確的三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型，為后續(xù)的多物理場耦合分析提供幾何載體。[0036]在構(gòu)建初始多物理場耦合模型時，對三維生態(tài)空間數(shù)字孿生模型進(jìn)行多物理場耦被結(jié)構(gòu)復(fù)雜、微氣候差異顯著的區(qū)域(如高大喬木與低矮灌木交錯分布的區(qū)域)及建筑周邊區(qū)域，采用較小的網(wǎng)格尺寸進(jìn)行加密處理，以提高這些關(guān)鍵區(qū)域的計算精度，確保模型能夠準(zhǔn)確捕捉局部微氣候的變化細(xì)節(jié)；而對于地形較為平坦、植被類型單一的區(qū)域，則采用較大參數(shù)包括植被的蒸騰速率、土壤的導(dǎo)熱系數(shù)、水體的熱容量、空氣的流動黏性系數(shù)等，通過物理屬性賦值，實現(xiàn)對不同生態(tài)要素物理特性的數(shù)字化表達(dá)，使模型能夠真實模擬各生態(tài)功能分區(qū)內(nèi)的物理場分布與相互作用關(guān)系，最終得到初始多物理場耦合模型，為后續(xù)加載邊界條件與微氣候仿真提供基礎(chǔ)。[0038]在步驟3中對初始多物理場耦合模型加載邊界條件、生成綜合模型及微氣候動態(tài)仿真的過程如下：以某城市公園為例，該公園內(nèi)包含落葉闊葉林區(qū)域、人工湖水體區(qū)域及周邊商住混合建筑組團(tuán)。首先對初始多物理場耦合模型加載氣象邊界條件，選取該地區(qū)典型夏季氣候參數(shù)(如太陽輻射強度800W/m2、大氣溫度32℃、東南風(fēng)風(fēng)速2.5m/s)作為輸入，通過模型模擬區(qū)域內(nèi)從上午9時至下午17時的逐時氣候動態(tài)。例如，在模擬上午時段時，太陽輻射強度隨時間逐漸增強，大氣溫度同步上升，風(fēng)速受城市熱島效應(yīng)影響呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，通過將這些實時變化的氣象數(shù)據(jù)輸入模型，生成第一多物理場耦合模型，實現(xiàn)對11夏季典型日氣候環(huán)境的動態(tài)復(fù)現(xiàn)。[0039]接著對第一多物理場耦合模型加載建筑結(jié)構(gòu)約束條件。以公園周邊某棟6層商住建筑為例，其外墻采用導(dǎo)熱系數(shù)為0.04W/(m·K)的巖棉保溫材料，通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)置為每層4個進(jìn)風(fēng)口(尺寸0.5m×0.3m)、機械風(fēng)機風(fēng)量1500m3/h,建筑周邊綠化布局參數(shù)為喬木(胸徑15cm)間距5m、灌木覆蓋率40%。將這些參數(shù)嵌入模型后，生成包含建筑結(jié)構(gòu)影響的綜合多物理場耦合模型，例如在計算建筑外墻與周邊空氣的熱交換時，模型會調(diào)用巖棉材料的導(dǎo)熱系數(shù)參數(shù)，在模擬建筑內(nèi)部通風(fēng)路徑時，會根據(jù)進(jìn)風(fēng)口位置與風(fēng)機風(fēng)量計算空氣流動速率，在分析植被對建筑的遮陰效應(yīng)時，會依據(jù)喬木間距與灌木覆蓋率參數(shù)構(gòu)建植被遮擋模型，從而實現(xiàn)建筑與生態(tài)環(huán)境相互作用的精細(xì)化模擬。[0040]在微氣候動態(tài)仿真過程中，構(gòu)建耦合控制方程體系：熱傳導(dǎo)方程采用傅里葉定律描述建筑墻體與周圍空氣的熱傳導(dǎo)過程，如外墻內(nèi)表面溫度隨時間的變化可通過墻體材料導(dǎo)熱系數(shù)、內(nèi)外表面溫差及時間步長計算得出；流體動力學(xué)方程基于Navier-Stokes方程模擬空氣流動，例如在計算人工湖區(qū)域的氣流時，需考慮水體蒸發(fā)導(dǎo)致的空氣濕度變化與溫度梯度引起的浮力效應(yīng)；碳循環(huán)方程通過米氏方程描述植被光合作用過程，根據(jù)光照強度、CO?濃度及植被葉綠素含量計算碳吸收速率。以14時的仿真計算為例，采用有限體積法將綜合多物理場耦合模型在空間上劃分為0.5m×0.5m×0.5m的網(wǎng)格單元，在時間上以10分鐘為[0041]在確定關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合時，基于碳通量分布計算各分區(qū)的碳通量強度。例如，落葉闊葉林區(qū)域在正午時段的碳通量強度經(jīng)計算為0.8kgCO?/(h·m2),人工湖區(qū)域因水體光合作用較弱碳通量強度為0.1kgCO?/(h·m2),建筑周邊混合區(qū)因植被較少碳通量強度為0.3kgCO?/(h·m2)。設(shè)定預(yù)設(shè)閾值為0.5kgCO?/(h·m2),通過模型識別出碳通量強度不小于該閾值的落葉闊葉林區(qū)域，生成關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，該集合以三維網(wǎng)格坐標(biāo)的形式標(biāo)注出具體位置范圍，如從坐標(biāo)(100,200,5)至(300,400,15)的長方體區(qū)域，為后續(xù)生態(tài)調(diào)節(jié)提供精準(zhǔn)作用靶點。整個過程通過耦合控制方程的數(shù)值求解與參數(shù)迭代，實現(xiàn)對區(qū)域微氣候要素分布的動態(tài)推演與關(guān)鍵區(qū)域的精準(zhǔn)定位，為綠色建筑的微氣候調(diào)控策略提供數(shù)據(jù)支撐。[0042]實施例3[0043]在步驟4和步驟5中構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)模型及生成初始調(diào)控參數(shù)的過程如下：以某溫帶城市公園為例，該公園內(nèi)包含針葉林、闊葉林、草坪及人工池塘等生態(tài)單元，建筑為低層公共服務(wù)設(shè)施。首先基于三維生態(tài)空間特征構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)預(yù)訓(xùn)練模型，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)架構(gòu)，輸入層節(jié)點對應(yīng)公園內(nèi)不同生態(tài)分區(qū)(如針葉林區(qū)、闊葉林區(qū)、建筑區(qū)),節(jié)點特征包括三維空間坐標(biāo)、植被高度、冠層密度、土壤濕度等幾何與物理屬性，邊特征定義為相鄰分區(qū)之間的物質(zhì)交換系數(shù)(如氣流交換速率、熱量傳導(dǎo)系數(shù)),輸出層為各分區(qū)作為關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域的概率值。[0044]隨后利用微氣候調(diào)控仿真數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗證。數(shù)據(jù)重構(gòu)階段，基于區(qū)域溫度分布(范圍18-30℃)、濕度分布(40%-75%RH)及碳通量分布(0.2-1.0kgCO?/(h·m2)),構(gòu)建初始多維環(huán)境輸入張量，每個張量元素對應(yīng)網(wǎng)格單元的三維坐標(biāo)及溫度、濕度、碳通量值。對初始張量進(jìn)行歸一化處理，將溫度標(biāo)準(zhǔn)化至[-1,1]區(qū)間(如18℃對應(yīng)-1,30℃對應(yīng)1),濕度與碳通量采用相同歸一化方法，消除量綱差異；通過主成分分析(PCA)提取前3個主成分，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)85%,生成包含溫度梯度、濕度-碳通量耦合特征等的最終多維環(huán)境輸入張量。同時，基于碳通量分布設(shè)定關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域閾值(如碳通量≥0.6kgCO?/(h·m2)的區(qū)域),構(gòu)建生態(tài)調(diào)節(jié)標(biāo)簽張量，標(biāo)簽值為0或1,對應(yīng)網(wǎng)格單元是否屬于關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域。將張量數(shù)據(jù)按7:2:1比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集、測試集，形成包含10萬條樣本的訓(xùn)練樣本[0045]訓(xùn)練過程中，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)與Adam優(yōu)化器，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率0.001,批量大小128,迭代次數(shù)200輪。每輪迭代中，模型輸入訓(xùn)練集過反向傳播更新模型參數(shù)。驗證集用于監(jiān)控過擬合，當(dāng)驗證集損失連續(xù)10輪不再下降時停止訓(xùn)練，最終得到訓(xùn)練好的生態(tài)調(diào)節(jié)模型。[0046]將實時環(huán)境參數(shù)(如某時刻溫度25℃、濕度60%RH、光照強度5000lux、風(fēng)速1.5輸入生態(tài)調(diào)節(jié)模型，模型通過圖卷積層與全連接層計算，輸出各網(wǎng)格單元的關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域預(yù)測概率，提取概率≥0.7的區(qū)域生成關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合，例如包含針葉林區(qū)西北部(坐標(biāo)X=150-200m,Y=80-120m,Z=0-10m)及建筑北側(cè)草坪區(qū)(坐標(biāo)X=50-80m,Y=180-220m,Z=0-5m)的多邊形區(qū)域。[0047]基于預(yù)測結(jié)果生成初始調(diào)控參數(shù)：計算關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域位置集合的空間質(zhì)心，通過坐標(biāo)加權(quán)平均得到質(zhì)心坐標(biāo)(X=175m,Y=100m,Z=5m),作為初始調(diào)節(jié)位置；分析區(qū)域空間分布特征，針葉林區(qū)與草坪區(qū)呈南北分散分布，覆蓋面積合計5000m2,根據(jù)預(yù)設(shè)函數(shù)(調(diào)節(jié)強度=覆蓋面積×0.2)生成初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)為1000單位；提取主導(dǎo)環(huán)境因子方向，該時刻風(fēng)速主風(fēng)向為東北風(fēng)(方位角45°),太陽輻射入射方向為南偏東30°,通過向量合成得到綜合環(huán)境因子方向向量(cos37.5°,sin37.5°),歸一化為單位方向向量(0.8,0.6),作為初始調(diào)節(jié)方向。整個過程通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型訓(xùn)練與參數(shù)計算，實現(xiàn)關(guān)鍵調(diào)節(jié)區(qū)域的智能識別與調(diào)控參數(shù)的量化生成，為微氣候調(diào)節(jié)提供科學(xué)依據(jù)。[0049]在步驟6和步驟7中基于初始調(diào)控參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)節(jié)仿真的過程如下：以某公園內(nèi)建筑周邊植被調(diào)節(jié)場景為例，初始調(diào)節(jié)位置設(shè)定為建筑北側(cè)草坪區(qū)中心坐標(biāo)(X=50m,Y=200m,Z=0m),初始調(diào)節(jié)方向為正南方向(單位向量(0,1,0)),初始調(diào)節(jié)強度參數(shù)為500單位。首先將初始調(diào)節(jié)位置映射至綜合多物理場耦合模型的對應(yīng)網(wǎng)格節(jié)點(網(wǎng)格分辨率為1m×1m×1m),匹配調(diào)節(jié)方向與強度后，對以該位置為中心的50m×50m×10m區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密(加密至0.5m×0.5m×0.5m),更新模型網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。[0050]定義動態(tài)調(diào)節(jié)條件、調(diào)節(jié)方向演化規(guī)則及調(diào)節(jié)強度增量：動態(tài)調(diào)節(jié)條件為當(dāng)前碳匯增量速率R不大于預(yù)