街区尺度不同绿化覆盖率对PM10、PM2.5的消减研究——以武汉主城区为例

戴 菲 陈 明 朱晟伟 陈 宏 傅 凡

颗粒物空气污染是全球快速城镇化进程中面临的共同挑战，高密度的城市形态、工业化与私家车普及，使颗粒物空气污染问题尤其严重。中国传统的城市颗粒物空气污染研究主要关注的是工业污染产生较多的PM10，而以PM2.5为代表的细颗粒物从2013年以后才普遍纳入监测范围[1]。近年来城市绿色基础设施的兴起成为消减空气颗粒物的有效途径之一。2013年《风景园林》杂志曾推出专题讨论“PM2.5和绿色基础设施”，来自政府、高校、设计机构等全国知名专家，都呼吁通过发展城市绿色基础设施应对颗粒物空气污染[2-6]。专家们从规划设计策略方面提出了许多很有价值的建议，但是城市绿色基础设施空间布局与颗粒物浓度之间的深层量化关系规律尚无研究成果揭示。

城市绿色基础设施是由自然区域和其他开放空间互相联系的网络组成，强调保存自然生态系统的价值和功能，以维持洁净的空气和水体[7]。微观而言，绿色基础设施的绿色植物是天然而优良的“吸尘器”。宏观而言，城市绿色基础设施的网络构建是低投入、高回报的消减颗粒物的策略。

基于课题组长期的数据监测与分析发现，笼罩在“苍穹”之下深受雾霾危害的城市，在城市街区中颗粒物浓度存在显著的差异性。与城市尺度相比，街区尺度的颗粒物污染更易于通过规划设计手段得到改善，包括控规层面的城市绿化指标控制、城市景观设计中的绿地与开放空间规划设计等[8]。

目前，针对缓解颗粒物污染的研究，微观方面的园林植物成果较多，而中、宏观方面的研究，国内外均成果有限。宏观方面的研究处于起步阶段，主要通过城市绿地系统规划或建立通风廊道，连通城市绿色空间，以改善颗粒物空气污染[9-11]。中观方面的研究主要集中于绿地的单一用地类型。研究表明，城市绿地内PM10浓度比绿地外低28%[12]，城市绿地中高绿化覆盖率能在一定程度上降低PM10浓度[13-15]，面积在50hm2以上的绿地降尘(PM2.5)效果比较明显[16]。而构成城市肌理的普通街区，用地类型混合，虽然量大面广，研究却涉及不多。

本研究以武汉市为例，将研究对象从城市绿地推广到普通的街区，探索不同绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的深层量化关系规律。为了研究成果在控制性详细规划、绿色基础设施规划设计中的有效运用，研究重点揭示以下关键内容。

1)在普遍的城市街区，不同绿化覆盖率与颗粒物空气污染浓度是否存在关联性？

2)增加街区尺度的绿化覆盖率能多少程度地改善颗粒物空气污染？

3)增加街区尺度的绿化覆盖率能多大范围显著改善颗粒物空气污染？

1 研究区概况

武汉市位于江汉平原东部，江河穿城、山湖遍布，绿地资源丰富，截至2015年底，建成区绿化覆盖率达39.65%。颗粒物污染主要来源于工业生产、燃煤、机动车和扬尘[17]，武汉市环保局发布的《2015武汉市环境状况公报》显示，2015年武汉市空气质量优良天数为192d，其中优33d、良159d，轻度污染124d、中度污染30d、重度污染16d、严重污染3d。武汉市高密度的城市形态与严重的颗粒物空气污染，反映了大城市的典型特征。

主城区设置了2个课题组自测点与8个国控监测点(表1，图1)。国控点辐射范围达5km，通过优化布点法较均匀分布于主城区[18]，但在其东南方仍有较大未被覆盖的区域，因此于华中科技大学建筑与城市规划设计研究院(以下简称华中大设计院)与南四教学楼(以下简称华中大南四楼)设置2处自测点。自测点均用2台LD-5S激光粉尘仪分别监测PM10、PM2.5浓度。不受城市用地边界限制，研究以监测点为圆心，直径1 000m范围形成的街区为研究对象。

2 研究方法

2.1 颗粒物监测

PM10、PM2.5浓度数据一方面来源于华中大站的LD-5S激光粉尘仪的长期监测，该仪器在科研中应用广泛，每台仪器间隔1min测得一组数据，一个测量周期最多可测得9 999组。另一方面通过武汉市环境空气质量实时发布系统(http://gis.hbj.wuhan.gov.cn:8088/Air/Default.aspx)，可获得主城区国控点PM10、PM2.5浓度的逐时数据。根据武汉2015全年的污染情况，以10%的抽样比例选取全年每月晴朗、无(微)风天气下2～4d不同污染等级数据，分别得到3、16、12、3、2d(总计36d)优、良、轻度污染、中度污染、重度污染条件下的PM10、PM2.5浓度。

为了了解10片街区的污染特征。分别将10片街区的36天PM10、PM2.5值进行平均，分析整体污染情况；再分别将10片街区36d中同一污染等级的PM10、PM2.5值进行平均，分析不同污染等级下各监测点的污染特征(图2、3)。结果显示，10片街区的PM10、PM2.5浓度具有较大的差异性与相似的变化趋势，差异性随着污染等级的增大而增大。颗粒物浓度最低的华中大与其他街区之间存在较大差异，较高值出现在人流交通集中的青山钢花、汉口花桥、武昌紫阳，较低值出现在公园绿地较多的汉口江滩、东湖梨园。

图1 武汉市主城区10个监测点分布图

表1 10片直径1 000m街区基本情况

2.2 遥感影像提取

随着影像分辨率的提高，传统基于光谱信息的提取技术在精细的街区尺度不再适用，应采用面向对象的影像分类技术[19]，该技术在风景园林领域中也有所应用[20-21]。其原理是基于多分辨率对象分割方法生成图像对象，再通过一些指标将不同地物区分开来，例如形状指数(shape index)、紧凑度(compactness)、面积(area)、长宽比(length/width)等。

将几何校正后的遥感影像在eCognition Developer8.9软件中，通过多尺度分割影像、计算影像分类特征指标(NDVI作为绿地的分类特征指标)、确定分类类别、选择样本、结果输出等步骤，提取绿色基础设施以及其他地物，最后结合人工目视解译，优化提取结果。

从GoogleEarth中分片下载2015年7月29日10片街区0.5m像素分辨率影像图，运用上述方法提取绿色基础设施，从而计算各片街区的绿化覆盖率(表2)。

结果显示，有着“森林大学”之称的华中大绿化覆盖率最高，达到54.83%～65.63%，武昌紫阳、汉阳月湖位于公园内或附近，其绿化覆盖率也相对较高，其余大多分布在20%～30%，最低的在沌口新区，仅18.74%。

2.3 数据分析

1)揭示绿化覆盖率与颗粒物浓度之间是否存在关联性。在SPSS19.0中分别对整体与不同污染等级的PM10、PM2.5平均浓度与绿化覆盖率进行双变量相关分析，得到6组绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的相关系数，识别绿化覆盖率与颗粒物浓度的关联强弱。

2)揭示增加街区尺度的绿化覆盖率能多少程度改善颗粒物空气污染。基于绿化覆盖率与PM10、PM2.5的相关性，以PM10、PM2.5浓度为因变量，绿化覆盖率为自变量，进行线性回归分析，并结合武汉市当月的PM10、PM2.5平均浓度，揭示在城市整体污染水平条件下，街区范围内绿化覆盖率的提升对颗粒物浓度的消减效果。

3)揭示增加街区尺度的绿化覆盖率能多大范围显著改善颗粒物空气污染。以各监测点为圆心，以100m为单位将直径1 000m的街区逐级递减划分成900、800至100m，计算10组不同街区尺度的绿化覆盖率，并将其与PM10、PM2.5浓度进行相关分析，得到10组相关系数(RGC-PM10、RGC-PM2.5分别表示绿化覆盖率与PM10、PM2.5的相关系数)。以各组相关系数为因变量，以不同街区范围为自变量，分析对颗粒物浓度影响最显著的街区范围。

3 结果与分析

3.1 绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的关联性

通过SPSS的双变量相关分析，得到绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的皮尔森相关系数(表3)。整体来看，绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度均在P＜0.01水平上显著负相关，相关系数高达-0.873与-0.815。根据统计学意义，当相关系数在0.8以上，2个变量高度相关，说明绿化覆盖率对PM10、PM2.5浓度的影响极其显著。绿化覆盖率越高，PM10、PM2.5浓度越低，绿色基础设施消减PM10、PM2.5的效果越明显。

表2 10片直径1 000m街区的绿化覆盖率

图2 10个监测点PM10污染特征

图3 10个监测点PM2.5污染特征

在不同污染等级下，绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度基本均在P＜0.01水平上显著负相关，其相关系数随污染等级的加强均呈先增加后减小的变化趋势。其中，PM10相关系数在轻度污染时达到最高-0.896，PM2.5相关系数在中度污染时达到最高-0.852，说明在轻、中度污染时，绿化覆盖率对PM10、PM2.5浓度的影响更显著。

3.2 不同绿化覆盖率对PM10、PM2.5浓度的消减效果

1)绿化覆盖率的提高对PM10、PM2.5的整体消减效果。

基于10片街区的绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度整体污染特征得到二者的回归模型，绿化覆盖率与PM10之间的回归方程为：y=-145.212x+155.025；与PM2.5之间的回归方程为：y=-52.909x+81.228。武汉市2015年平均PM10浓度(105μg/m3)所对应的绿化覆盖率接近于21.60%。当绿化覆盖率上升到65.63%时，PM10下降43.12%；当绿化覆盖率下降到18.74%时，PM10浓度会升高21.73%，绿化覆盖率每增加10%，可降低PM10浓度13.83%。同理，对PM2.5的消减达7.58%。同时可知，绿色基础设施对PM10的消减作用强于PM2.5，这与赵松婷[22]、包鹏威[23]通过实验对植物叶片滞留PM10、PM2.5的质量研究结果相符。

图4 不同污染等级下绿化覆盖率对PM10、PM2.5的消减效果

图5 不同污染等级的RGC-PM10变化规律

表3 绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的相关性

表4 回归分析

研究结果表明，绿地对PM10、PM2.5的消减率可能较高。一方面，绿化覆盖率代表二维指标，而实际中绿地发挥消减颗粒物作用是通过三维绿量。另一方面，由于部分街区中存在一定面积的湖泊或池塘，对PM10、PM2.5也产生一定的消减作用。因此整体消减率较高，但符合绿地消减颗粒物的正常规律。

2)不同污染等级下绿化覆盖率的提高对PM10、PM2.5的消减效果。

以不同污染等级下绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的线性回归模型为依据(表4)，计算提升10%绿化覆盖率对PM10、PM2.5浓度的消减比率(图4)。

由图4可知，随着污染等级的增加，绿色基础设施对PM10、PM2.5的消减能力呈现逐渐增加的趋势，分别在轻、中度污染与中、重度污染时消减效果最好，绿化覆盖率增加10%，可降低PM10、PM2.5浓度19.56%、13.68%。继续增加污染等级，绿色基础设施的消减能力有所下降，且对PM10、PM2.5的消减量逐渐趋同。一方面，随着污染程度的增加，植物叶片蜡质层逐渐消失、表面粗糙度增加以及绒毛增长等变化能够滞留更多的颗粒物[24]，但植物对颗粒物的消减存在一定的阈值，超过一定浓度后滞留量达到饱和，消减效果也会减弱。另一方面，在污染程度较严重时，由于降雨频率低、降雨量小等因素，雨水冲刷叶片机会降低，导致植物缺乏反复吸附颗粒物的循环自净能力。尽管如此，由于绿色基础设施消减颗粒物能力较强的轻度污染天气占全年总天数的比例较高，且重度污染条件下，绿色基础设施的消减能力也仅缓慢下降，对PM10、PM2.5的消减效果仍然十分明显。

3.3 绿化覆盖率影响PM10、PM2.5显著的街区尺度

为了进一步揭示不同大小的街区绿化覆盖率影响颗粒物浓度的能力是否有差异性，研究分析不同街区尺度范围绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的相关系数(RGC-PM10、RGC-PM2.5)变化规律特征，以利于规划中确定适宜管控的街区尺度(图5、6)。

不同污染等级下RGC-PM10、RGCPM2.5均呈现“先增大后减小”的变化趋势，在范围达到200m后，绿化覆盖率与颗粒物浓度开始呈现显著相关(P＜0.05)。总的来看，500m与600m范围内，RGCPM10、RGC-PM2.5分别达到最高-0.971与-0.881(P＜0.01)，绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度的相关性最强，此后随着街区尺度的增加，RGC-PM10、RGC-PM2.5开始缓慢减小，因此通过提升绿化覆盖率能在500～600m的街区内对PM10、PM2.5浓度的消减效果最好。但在600～1 000m之间的街区，其相关性仍然显著，基本上大于-0.8(P＜0.01)，绿色基础设施对PM10、PM2.5的消减效果也相当明显。

4 结论与讨论

4.1 总结

本研究对武汉市10片街区代表绿色基础设施数量指标的绿化覆盖率与PM10、PM2.5浓度进行了全面分析。运用eCogniton软件，高精度地解译街区尺度遥感影像。研究成果为消减颗粒物空气污染的城市绿色基础设施规划设计方法提供了重要的支撑依据。

1)研究证实了在普通的直径1 000m的城市街区，绿化覆盖率与颗粒物浓度之间存在着强烈的关联性。两者之间负相关系数高达0.8以上，而且，城市街区在一年中面临从优到重度污染的5个等级状态下，相关性均较高。

2)研究首次得出城市绿化覆盖率与颗粒物浓度之间的回归方程。在直径1 000m的街区中，绿化覆盖率与PM10、PM2.5之间的回归方程分别为：y=-145.212x+155.025(R2=0.763)、y=-52.909x+81.228(R2=0.665)。因此只要提高10%左右的城市绿化覆盖率，就可以消减13.83%的PM10与7.58%的PM2.5浓度。而城市的年均颗粒物浓度水平基本反映了绿化覆盖率为21.60%的街区污染状况。

研究进而得出在不同污染等级下，绿化覆盖率与颗粒物浓度之间的回归方程。绿化覆盖率增加10%，在轻度污染与中度污染时对PM10的消减效果最强，达19.56%；在中度污染与重度污染时对PM2.5的消减效果最强，达13.68%。

3)研究发现不同规模的街区，增加绿化覆盖率以消减颗粒物浓度的效果具有差异性。当街区的直径范围达到200m时，调节能力开始显著；达到500～600m时，调节能力达到最强。而500～600m直径的城市街区恰好属于由城市次干道划分的小区规模，结合城市控规中街坊尺度的划分，具有较高的实用性。

图6 不同污染等级的RGC-PM2.5变化规律(注：当相关系数高于-0.68时，相关性显著)

4.2 改善颗粒物污染的规划设计策略

1)如何消减城市的颗粒物空气污染，改善城市的雾霾现象，众多学科不断创新探索。建筑学科关注建筑节能，城市规划学科关注产业结构、交通调整、空间形态等。但是能清晰揭示颗粒物浓度与各影响因素之间深层量化规律的研究极为少见。从风景园林学科而言，本研究证实增加以绿化覆盖率为代表的城市绿色基础设施的数量，是消减颗粒物浓度非常关键而高效的规划策略之一。

2)在总体规划层次加强城市整体绿色基础设施数量的同时，重点需要在控制性详细规划阶段，加强街区尺度绿色基础设施的规划管控。在城市控制性详细规划中，适宜采用500～600m直径的小区规模为控制单元。结合着城市道路、水体等界限的划分，控制单元的用地规模大约在25～36hm2之间。在控规指标制定时，应充分考虑以绿化覆盖率、绿地率、绿地面积等为代表的自然环境容量指标。

3)提高城市高密度建成区的绿化覆盖率更为直接有效。考虑到城市绿色基础设施消减颗粒物空气污染的影响范围，在城市周边建设大规模建设绿地的效果不如直接设法提高城市中心区的绿化覆盖率。在城市高密度的建成区中，相对于绿地率而言，绿化覆盖率的大幅度提升更易于实现。在高密度城市街区的绿色基础设施规划管控中，建议重点强化两方面的措施：一是保护与增加小区和道路中附属绿地的高大乔木，生长成型后的高大乔木形成宽阔的树冠空间，能织补绿色肌理和串联绿色廊道；二是加强立体绿化，主要通过竖向景观界面的营造，例如以屋顶绿化、垂直绿化等方式增加绿量，提高绿化覆盖率。

4.3 研究展望

本研究主要是关注以绿化覆盖率为代表的城市绿色基础设施数量变化调节颗粒物空气污染的能力。后续的研究可将街区内的水体、建筑容量、交通等因素考虑在内，消除下垫面的影响，使研究结果更科学。还将继续关注绿色基础设施的空间形态对颗粒物浓度的影响，从街区层面不同的景观格局指数着手，通过多元线性回归分析提取对颗粒物浓度影响最显著的空间形态特征指标，为绿色基础设施的空间形态规划设计提供指导。

注：文中图片、表格均由作者绘制。