本文面向城市热岛、空气污染和极端气候背景下城市通风廊道快速识别的需求，提出风势导向-双概率各向异性方法 WODP。该方法借鉴水流模拟思路，将通风阻力转化为通风概率，通过方位抬升数字表面模型构建风向势能梯度，并结合反坡度权重与主导风向权重，利用轮盘赌机制模拟风粒子在复杂城市环境中的跃迁过程。相比 CFD，WODP 在保持较好物理一致性和空间形态相似度的同时，显著降低计算成本；相比 LCP 和 CTM 等宏观地理方法，WODP 更能表达风向连续性和城市空间阻滞效应。以武汉市中心城区为例，研究识别出“沿江沿湖、骨架主导”的通风网络，并验证廊道区域具有明显冷通道效应。
城市热岛效应、空气污染和极端气候事件正在影响城市宜居性与公共健康。构建城市通风廊道能够促进热量和污染物扩散，是提升城市气候韧性的重要手段。但现有方法在微观精度、城市级效率和物理一致性之间仍存在明显矛盾。
计算流体力学可精细刻画建筑尺度绕流、尾流和加速效应，但计算成本高，难以支持城市级、多风向和多情景快速迭代。
最小成本路径强调连通性，容易产生大跨度斜切；电路理论可表达多路径并行，但对风向连续性和复杂风压场表达不足。
WODP 将风流动力学启发与 GIS 空间分析结合，用概率跃迁模拟通风潜力，实现城市尺度快速识别和多层级廊道提取。
WODP 的核心逻辑是将城市空间阻力转化为风粒子通过概率。模型先构建具有风向势能梯度的方位抬升 DSM，再利用反坡度权重和主导风向权重共同决定风粒子的移动方向，最后通过风流量累积场提取多层级通风网络。
方法借鉴水流从高处向低处汇流的思想，将建筑平均高度、重采样 DEM 和方位抬升模型叠加，形成沿主导风向具有势能梯度的数字表面模型。这样可以增强风流方向一致性，使空间结构对风流路径的引导更明确。
反坡度权重基于 D8 邻域计算中心栅格与邻域栅格的坡度，坡度越小表示阻力越低、被选择概率越高。主导风向权重则根据风向给不同邻域方向赋权，例如北风情景下主轴方向权重最高，侧向和背风方向权重较低或为零。
模型通过轮盘赌选择下一步移动方向，使风粒子路径既受物理约束，又具备一定随机扩散能力。多次随机路径模拟后，每个像元被穿越的频次形成风流量累积场，像元值越高，表示通风潜力越强。
基于风流量累积场，模型使用 Otsu 自适应阈值分割将通风潜力划分为不同等级，再通过形态学骨架提取算法获得连续中心线，形成主廊道、支廊道和微廊道一体化的城市通风网络。
与 CFD 相比，WODP 不能完全替代精细流体模拟，但能以极低成本生成连续、清晰且物理方向一致的通风路径。与 LCP、CTM 相比，WODP 更少出现不合理斜切和骨架碎片化，能更稳定地捕捉真实高风速区域。
| 方法 | 主要优势 | 主要不足 | 与 WODP 的关系 |
|---|---|---|---|
| CFD | 能够刻画绕流、尾流、加速等精细流体效应。 | 计算成本高，城市级多情景模拟困难。 | 作为高精度参考基准，用于验证 WODP。 |
| LCP | 效率高，路径提取直接。 | 过度强调最短或最低成本连通，易出现大跨度斜切。 | WODP 通过风向权重和随机扩散提升物理合理性。 |
| CTM | 可表达多路径并行和宏观扩散趋势。 | 细节过度平滑，骨架可能碎片化，风向连续性不足。 | WODP 更适合生成连续、清晰的多层级廊道网络。 |
| WODP | 兼顾风向驱动、地形阻力、随机扩散和计算效率。 | 参数仍需实测风场进一步校准，当前主要为静态风向情景。 | 适合城市级快速识别与规划情景评估。 |
在 1.0 倍廊宽下，WODP 的 IoU 和 Recall 显著优于 LCP 与 CTM，能够捕捉更多 CFD 高速通风区域。
WODP 路径带内平均风速最接近 CFD 真值，说明其识别出的路径并非只是几何连通，而是真正对应较高风速通道。
WODP 在平均最近距离、豪斯多夫距离和离散弗雷歇距离等形状指标上波动较小，整体尺度稳定性更好。
在武汉市中心城区应用中，WODP 识别出沿长江、汉江、东湖等大型水体展开的一级通风骨架，以及依托南湖、沙湖、中小湖泊和城市主干道向建成区内部渗透的次级与微廊道。廊道区平均地表温度低于全域平均水平，表现出显著冷通道效应。
应严格保护沿江、沿湖开敞空间，控制周边建筑高度、密度和连续界面，避免阻断宏观通风主轴。
在高密度建成区内部，可利用道路、绿地、口袋公园和低密度界面构建微廊道，提升空气渗透性。
WODP 可用于不同风向、不同分辨率和不同规划方案的快速模拟，为城市更新和气候适应性规划提供量化依据。