既有住区室外碳排放空间分布特征与影响研究*

2018-04-22连超丽谷红磊李翥彬

西部人居环境学刊 2018年6期

刘鸣连超丽谷红磊范悦李翥彬

0 引言

温室气体及其对气候影响的研究由来已久，虽然CO2占大气总量不足0.05%，但其浓度的变化却能对全球温度变化带来重大影响[1]。研究表明，人类活动强度最大的城市居住区是CO2等温室气体的重要源区，CO2浓度指标可直接反应居住区室外环境的空气品质和居住区对大气CO2浓度的贡献程度。CO2浓度指标是既有住区碳排放量的最直观的反映，住区CO2浓度的变化和分布规律反映了住区整体的碳排放的现状[2]。

目前关于城市居住区的CO2浓度的相关研究主要是室内外CO2浓度连续监测与分析，叶尔江·拜克吐尔汉在论文《校园CO2浓度时空动态特征》中采用CO2测试仪对校园中不同测试点的CO2浓度动态变化过程进行了观测，发现校园CO2浓度呈明显的日、季节和空间变化规律，气温变化和人为活动对CO2浓度变化的影响最为显著[3]。本文对大连市居住区的室外CO2浓度开展了连续测试与研究，通过Grasshopper和Rhino软件将其空间分布以可视化形式表达，并对不同住区CO2浓度的变化特征和影响因素进行了进一步的分析。本文的研究对于了解居住区的人类活动对空气品质的影响具有重要意义，并以可视化方式将其进行表达。

图1 住区测试采样点分布图Fig.1 map of test sampling points in residential areas

1 测量仪器及测试方法

本文的测试主要选用TSI—7525型空气品质测试仪和LIGHTHOUSE大气可吸入颗粒物浓度测试仪对大连市大有恬园小区和昌平小区夏季全天（24 h）的住区微环境指标（温湿度、PM2.5浓度和CO2浓度）进行了测试，测试时间间隔为2 h[4]。根据《室内外空气质量标准》（GB/T18883-2002）[5]对于采样点布置的要求和测试小区具体的空间特征，采样点在首先遵循网格化划分的基础上，选取了距离网格点最近的空间特征点，同时根据道路等级，在小区边缘城市道路和小区内部道路上分别均匀布置了一定数量的点，然后在小区内部典型的特征空间上布置了一定数量的点，采样点分布如图1所示，采样点的高度距地面均大于l m[6]。

2 室外CO2浓度可视化表达

随着住区室外微环境无时无刻的变化，住区的室外CO2浓度处在一个动态的变化发展过程之中[7]，因此，本文对住区CO2时空分布可视化表达是基于采样时刻、测试点分布和采样数据变化的基础上实现的，通过Grasshopper和Rhino软件可以很好的表达这种由“数据输入—空间分布模型构建—可视化表达”的过程，在Grasshopper软件中根据住区的地理特征建立40*40三维空间网格曲面来覆盖小区，三维空间z轴即为CO2浓度（ppm）变化，x、y轴依次为小区的南向和东向，通过采样点全天不同时刻的浓度高低变化来实现空间曲面的动态变化过程的表达[8]。可视化的表达以颜色变化来表示该小区CO2浓度值高低，根据测试数据，取颜色表达范围为320～550 ppm。依据该模型可以看出小区整体的CO2浓度空间分布特征，并对全天不同时刻特征进行研究，Grasshopper编程电池图如图2所示。

将测试数据输入软件，经过处理与分析，可得出大有恬园小区和昌平小区全天各时刻CO2浓度变化曲面，每隔4 h的空间分布模型如图3-4所示。

3 测试结果分析

3.1 空间分布分析

由图3a和4a可知，测试住区在上午6时左右的CO2浓度值较高，整体呈黄色，分布相对均衡，受道路交通和人群活动的影响较小；大有恬园小区局部受交叉口影响和人口活动量较高[9]，昌平小区边缘北侧和东侧主干道CO2浓度呈现缓慢升高的趋势。

由图3b和4b可知，测试住区在上午8时左右住区CO2浓度最高；由于处于交通高峰期，大有恬园小区南侧和昌平小区东侧和北侧受主干道影响，CO2浓度迅速上升，并向小区内部扩散；大有恬园小区内部及西侧因内部交通影响小且绿化植物多，因此CO2浓度则呈下降的趋势，碳汇效果明显；而昌平小区由于植物较少，CO2浓度下降不明显。

由图3c和4c可知，10∶00左右，道路交通对居住区CO2浓度变化影响减弱，人群活动影响逐渐增强，由于绿化固碳效应整体CO2浓度逐步降低，呈现蓝色。

由图3d和4d可知，14∶00时CO2浓度值达到最低点，中心绿化地带处于最低点，分布较为均匀，周边道路车辆明显减少，绿化固碳作用较为明显，此时小区内CO2浓度变化主要受人群活动影响，人群聚集处如主入口及前广场，凉亭等处CO2浓度相对略高；由此可见，CO2浓度变化与受交通强度大小影响较为明显。

由图3e和4e可知，18∶00左右小区CO2浓度整体呈现上升趋势，人群活动程度较大的地方，如主入口前广场，人群聚集，上升趋势最大，小区内部小广场也有部分人群活动，CO2浓度相对较高。此外小区受周边交通影响也较大；

图2 CO2浓度空间分布Grasshopper编程图Fig.2 Grasshopper programming map for spatial distribution of CO2 concentration

图3 大有恬园小区全天各时刻CO2浓度空间分布模型Fig.3 spatial distribution model of CO2 concentration at all times of the day in Dayoutianyuan district

图4 大有恬园小区全天各时刻CO2浓度空间分布模型Fig.4 spatial distribution model of CO2 concentration at all times of the day in Dayoutianyuan district

由图3f和4f可知，22时左右CO2浓度整体较高，呈上升趋势，此时人群活动和交通都相对很少，分布较为均匀，受通风情况影响，通风较差的地方CO2扩散较慢，浓度值相对较高。

3.2 时间分布分析

根据测试数据将各个采样点在时间轴上的变化进行逐一统计分析，下文将以大有恬园小区采样点1和采样点13、采样点9和采样点22为例对比分析交通流量，人群活动及绿化通风对CO2浓度变化的影响[10]。

如图5a所示，采样点1为主入口前广场，靠近住区南侧交通主干道和东侧次干道的道路交叉口，受周边交通状况和广场人群活动影响比较严重，由于交通高峰期的影响，CO2浓度在8时左右达到峰值，而后呈下降趋势，在14时左右达到最低，此后接近傍晚，广场上人群逐渐聚集，移动碳源增多，CO2浓度再度增加。对比而言，采样点13为小区东侧次干道车行出入口，交通状况相对良好，整体低于采样点1的CO2浓度，只在早晚上下班车辆出入时间段CO2浓度较高，其他时间变化相对平缓。

图5 不同采样点全天CO2浓度变化对比分析Fig.5 comparison and analysis of CO2 concentration changes at different sampling points throughout the day

图6 室外微环境指标全天变化趋势Fig.6 change trend of outdoor micro environment index throughout the day

表1 相关性分析Tab.1 correlation analysis

由上图5b可知，采样点9为小区内中轴线上的凉亭休息处，由于测量时间为夏季，凉亭是小区内人群聚集处，受人的行为影响最为严重，人们白天全天聚集在此休息或进行休闲活动，受此影响该点全天CO2浓度偏高，只在14时人群短暂离开休息时较低。采样点22为小区内中轴线上主广场，在早晚人群活动高峰期，广场上会聚集各种活动（如广场舞等）时达到峰值，其他时间段均较低，在下午14—16时左右达到最低值。从数值变化规律来看，CO2浓度变化规律与人为活动强度变化基本一致，呈正相关性。

综上所述，CO2浓度变化呈明显的双峰特点：早高峰出现在上午8时左右，晚高峰出现在傍晚18—20时左右。早高峰的浓度变化较为迅速，上升趋势明显，而晚高峰变化则较为平缓。每日下午14时左右，通常为全天CO2浓度的最低时段。从数值变化规律来看，CO2浓度变化规律与人为活动强度变化和周边交通强度变化基本一致，表明其明显受到人为活动和交通状况影响。而CO2浓度最低值常出现在午后，这与植物固碳和午后城市大气边界层相对较高以及通风扩散条件有利，有着较为直接的关系[3]。

4 相关性分析

住区的CO2浓度变化与住区微环境的变化是息息相关的，为研究CO2浓度值变化与住区环境的温湿度，及PM2.5可吸入颗粒物浓度的关系，将测试数据输入SPSS分析软件并进行相关性分析[11]。室外微环境指标全天变化趋势如图6所示。

由下表1相关性分析结果可知居住区室外CO2浓度平均值变化与温度变化的相关系数为-0.424，呈现低度的负相关性[12]；与相对湿度，PM2.5可吸入颗粒物浓度的变化呈正相关趋势，其中与相对湿度相关系数为0.616，为中度相关。分析表明CO2浓度值白天随着温度的升高逐渐降低，随着湿度和PM2.5可吸入颗粒物浓度值的降低而逐步降低[13]。