根据通风廊道在不同尺度上的影响因素，在城市通风廊道规划建设中，一方面应因地制宜，针对不同规划尺度特点，分析气候条件、所处的风场、一年中的软轻风的风频、风速和主导风向，兼顾需要与可能，实事求是分析是否有条件规划建设风道。另一方面加强城市规划部门与当地气象部门的合作，加大科研攻关力度，加强理论研究和跨学科的整合，通过科研项目搭建多领域、多学科交流互动的平台，为利用气象数据提高城市规划的科学性奠定理论基础。同时，为保证通风廊道的实施，应将相关通风廊道规划的要求纳入法定规划体系中，强化对城市规划中水系、绿地的刚性管控，加大规划实施监管。WindPerfectDX建筑规划行业的三维CFD软件，改善了工程软件操作界面和参数设置，四步骤、五分钟完成操作。北京建筑WindPerfectDX日照模拟
高层建筑物座落的周边，是否会出现风环境的外部影响，如建筑风？所谓的建筑风，经过长久的实验、模拟与实际测量的结果，我们大致能将其归纳为下列八种:角隅风、建筑物尾流、回风、缩流、穿堂风、街谷风、涡领域、上吹风.邻近的建筑物较高大的情况下，对于风环境的影响是必然的.尽管如此，其程度也因建筑物的高度、规模、形状而有差异.所以建筑规划与设计对风环境的变化的环境评估是有所必要的.风环境的变化程度因建筑物的高度、规模、形状而有差异.一般来说，计划建筑物高度为半径的两倍范围内的风环境皆会产生变化或负面影响.所以，在大楼风及舒适性的考虑下，对于周边居民的告知、说明是必需纳入考虑的.四川城市WindPerfectDX风模拟WindPerfectDX是为建筑规划的三维CFD软件，根据设计师的操作习惯优化界面进行风环境模拟。
季节的盛行风(夏季、冬季主要风向)的评估指标为何？盛行风评估指标主要是为于计划区、开发区所在地与周边地区的增速区域范围的变化、将可能发生风害的地方进行风速比的评估。国内外已有—套完整的风环境指标，其中大致包括:1.评估(AbsoluteAssessment):依据人体对于舒适、不舒适及危险等不同感受所对应的风速与建筑物建设后周遭的风速进行比较。2.相对评估(相对论性评估：计算建筑物建设后周道的风速与某基准风速(一般为初始风速或建筑物兴建前风速的比值)，再用比值来判断风速变动的情形及行人风场受建筑物影响的程度.3.发生机率评估(超概率评估)：将模拟所得之风场(16个风向或8个风向)结果配合基地的风速、风向数据来计算某风速的发生机率，用以判断各测点受建筑物影响的程度，主要使用的方法为“村上评估法”或“风工学评估法”，方法的详细说明请参考文献:风环境(比儿风)评伍0)现状匕课题-2005年3月日本风工学会风环境评伍研究会凳行。
WindPerfectDX建筑软件的优点包括：1.精细的风荷载计算：该软件可以根据建筑物的具体情况，精细计算风荷载，确保建筑物的安全性。2.高效的建模工具：该软件提供了丰富的建模工具，可以快速、准确地建立建筑物的模型。3.可视化的分析结果：该软件可以将分析结果以图表、图像等形式呈现，方便用户进行分析和决策。4.多种输出格式：该软件支持多种输出格式，包括DXF、DWG、PDF等，方便用户进行后续处理和使用。5.简单易用的界面：该软件的界面简单易用，操作方便，适合不同水平的用户使用。WindPerfectDX建筑规划行业三维CFD软件，城市气候数据库，快速计算城市风道。
绿色建筑WindPerfectDX是一种创新的绿色建筑技术，旨在通过利用风能来提供建筑物的能源需求。WindPerfectDX系统由多个风力发电机组成，这些发电机安装在建筑物的顶部或侧面。当风吹过建筑物时，风力发电机会转动并产生电能。这些电能可以用于供电建筑物的照明、空调、电器设备等能源需求。与传统的风力发电系统相比，WindPerfectDX具有以下优势：1.高效利用风能：WindPerfectDX系统采用了先进的风力发电技术，能够更高效地利用风能。这意味着建筑物可以在较低的风速下就能产生足够的电能，提高了系统的可靠性和稳定性。2.空间利用率高：由于WindPerfectDX系统可以安装在建筑物的顶部或侧面，不需要额外的土地空间，因此可以更好地利用有限的土地资源。WindPerfectDX软件提供丰富的API接口，方便与其他能源管理系统或电力交易平台进行集成，实现数据共享。四川建筑WindPerfectDX基本流程
WindPerfectDX可进行城市尺度风模拟计算，面向建筑、规划、景观等相关行业的需求。北京建筑WindPerfectDX日照模拟
WindPerfectDX的基本流程如下：1.数据采集：WindPerfectDX首先会从各种数据源（如Wind数据库、交易所等）中采集所需的金融市场数据，包括、、期货、外汇等各类资产的价格、成交量、财务指标等。2.数据清洗：采集到的数据可能存在错误、缺失或不一致的情况，因此需要进行数据清洗，包括去除异常值、填补缺失值、纠正错误等。3.数据预处理：在进行模型训练之前，需要对数据进行预处理，包括特征选择、特征缩放、特征变换等。这一步旨在提高模型的性能和准确性。4.模型训练：根据预处理后的数据，使用机器学习算法或深度学习模型进行训练。训练的目标是根据历史数据学习到模式和规律，以便在未来预测市场走势或进行其他金融分析。北京建筑WindPerfectDX日照模拟
