街道峡谷绿化带设置对空气流场及污染分布的影响模拟研究

2018-10-18周姝雯唐荣莉张育新马克明

生态学报 2018年17期

周姝雯,唐荣莉,张育新,马克明,*

1 中国科学院生态环境研究中心, 北京 100085 2 中国科学院大学, 北京 100049 3 重庆市农业科学院生物技术研究中心, 重庆 401329

绿化带作为街道峡谷的绿色基础设施,能发挥多种生态服务,如改变街道峡谷内气体流动、提供荫蔽、过滤污染物,从而改善微环境[1]。良好的街道峡谷微环境能够满足城市公共空间舒适度的要求,促进城市居民外出活动的积极性,降低建筑物的能源消耗[2]。合理设置街道绿化带,妥善管理树冠覆盖是改善街道风环境、移除空气环境污染物非常重要的策略。

植物特征的差异会造成街道峡谷内污染状况的差异。植物冠层会改变街道峡谷内的风场、减弱街道峡谷内的环形涡流、降低街道建筑顶部空气交换速率,从而导致街道通风效应减弱和污染物浓度增加[1]。目前,一些针对街道峡谷中绿化带内树木连续性、树冠孔隙度开展风速及污染物浓度的响应研究发现,孔隙度越大[3]、树木之间间隔越宽[4],空气流通越好、越利于污染物的扩散。也有研究发现绿化带位置的影响,McNabola等[5]和Gromke等[6]分别应用计算机流体模型 (Computational Fluid Dynamics, CFD)和风洞试验法证实了街道中央一道低矮墙体或一条连续的灌木篱墙有利于降低街道峡谷中行人的空气污染物暴露风险。本研究尝试在街道峡谷中设置不同位置的针叶及阔叶乔木,测试是否具有同样的规律。

树冠形状对街道风场的影响研究未见报道。树冠几何结构对行人水平局域风环境具有重要影响,树冠形状的精确表达在模拟局域风环境及局域颗粒污染物分布时至关重要[7-8]。然而许多数值模型往往忽略植物树冠形状,仅以最基本的柱状形式来表示植物[9]。风洞实验法能够展示绿化带的详细设置,可用于树冠形状对街道峡谷风场及污染物扩散的影响研究。

气体污染物浓度基本不会因树木覆盖的变化而变化,但空气颗粒物浓度受到绿化带的明显影响[10]。并且近道路绿化带对颗粒污染物的截获能力随颗粒粒径的增大而增大[11]。因此本研究选择数值模型所能模拟的最大粒径颗粒物PM10作为模拟污染源。

本研究将物理学的风洞试验方法运用到城市生态学研究中,结合三维微尺度数值模型法提出一种在CFD模型中能够近似模拟不同树冠形状的新方法,分析街道峡谷树冠形状及绿化带位置对风速场和污染物分布的影响,探索街道峡谷绿地设置的优化方案,为城市大气环境管理和绿地建设提供科学依据。

1 研究方法

1.1 风洞试验

试验利用北京林业大学风洞设备进行,风洞设备分为动力段、过渡段及试验段(图1)。该设备中模拟区域的大小为0.6 m×0.6 m×12 m,环境平均温度为21 ℃,大气压强为101.3 kPa。该风洞设备的主要监控系统由三维移测系统、热膜风速仪和热线风速仪组成。该仪器迎风界面小,总迎风面积不超过风洞截面的5%,雷诺数达到自模拟的范围。TSI公司生产的IFA300型单丝热膜探头风速仪用于测量风洞内的风速廓线和边界层厚度。KIMO公司生产的热线风速仪则用于试验段风速流场的观测,该仪器在3.1—30 m/s量程内的测量精度达到±0.1 m/s。在本研究中,风速仪每秒记录1次风速数据,每个观测点取10 s内的平均值作为该观测点的风速数据。本研究预设实际与模拟街道的比例尺为150∶1,模型中的街道峡谷长度为L=40 cm,两侧为高度H=8 cm的连续建筑,街道宽度W=8 cm。重点关注的行人高度1.5 m在实验中对应1 cm高度。

在模拟区域中复现大气边界层的动力学特征是保证模拟结果准确性的重要前提[12]。通过调整尖劈和粗糙元的位置及数量来调节风洞过渡段的粗糙度,使风洞内风速廓线与实际风速廓线的幂律趋于相同,从而实现模型的动力学相似条件。风速廓线的测量位点在试验段起始断面的垂直中心线上(图1)。初始风速设置为8 m/s,近地层的平均水平风速模拟用以下幂律公式表示：

(1)

试验中,将模型中的建筑物高度作为参考高度zref=H=8 cm,将该高度模型上游基本未受干扰处的风速作为风速参考值U(zref)=7.62 m/s。试验测得风速廓线的稳定度参数αU=0.18(图1)。参照城区与郊区的典型稳定大气边界条件[13],稳定度参数0.15≤αU≤0.25属于中性大气稳定度(D型)条件。

图1 风洞设备及其构造示意图Fig.1 Wind tunnel and the structure diagram

1.2 实验设置

实验变量包括街道与风向之间的夹角α、树冠形状和绿化带位置(表1)。

表1 实验参数设置

树冠形状考虑阔叶冠形与针叶冠形(图2a),街道中的阔叶树木模型高度Ht1=6 cm、枝下高ht1=2 cm、冠幅P1=3 cm,针叶树木模型高度Ht2=6 cm、枝下高ht2=1 cm、冠幅P2=2 cm。绿化带位置考虑两种情况：在街道峡谷内靠近两侧建筑设置两侧绿化带和在街道峡谷中央设置中央绿化带(图2b)。街道宽高比和长高比是实验的常量,分别为W/H=1和L/H=5。

实验风速测量点呈网格分布(图2b,c圆点所示)。垂直方向设置4个梯度：1、3、6、8 cm,分别对应1.5(呼吸带高度)、4.5、9、12 m的实际高度；水平方向则在街道两侧的人行道背风面和迎风面布点,沿道路每5 cm布一个点。在理论上：当α=0°时(平行于街道),街道迎风侧和背风侧的风速分布情况相同；当α=90°时(垂直于街道),街道两端的风速分布情况相同。因此在实际测量中针对这些位置的监测点未进行全部测量。

1.3 数据分析

采用Surfer 11.0对风速数据进行空间插值,实现风速场数据的可视化,便于更直观地对比分析植物设置对街道峡谷迎风面和背风面二维风速场的影响。插值方法采用克里金插值法,以变异函数理论和结构分析为基础,在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计,考虑了空间属性在空间位置上的变异分布,能够反映空间场的各向异性。

ENVI-met模型是一个用于模拟城市街区尺度“实体表面-植物-空气”相互作用的高分辨率三维CFD模型[14]。用ENVI-met模型设置PM10污染源得到各实验组中的三维污染物浓度场,对风洞实验的结果加以验证,并分析污染物浓度与风速的依赖关系。ENVI-met需输入气象参数、道路特征参数、污染物特征参数、植物特征参数及建模网格(表2)。

表2 ENVI-met模型输入参数

在模拟植物树冠形状时采用在不同高度赋予植物模型不同面积密度(LAD)值的方法建立柱形植物模型,并以此代表不同树冠形状的植物(图3)。

图3 ENVI-met模型中植物模型的叶面积密度(LAD)设置 Fig.3 Settings of tree models′ leaf area density (LAD) in ENVI-met

采用SPSS 21.0分析污染物质量浓度与风速之间的相关关系,以及非参数分析即Spearman秩相关系数统计方法描述污染物质量浓度与风速之间的相关关系。

2 结果

2.1 风速场

将风洞试验及ENVI-met所得风速数据做标准化处理使得所有值落在区间[0,1]之间,对比风向垂直于街道峡谷时两种方法对照组的风速场。风洞试验迎风面和背风面的风速分布略有不同,但整体呈现出中间高、两端低的分布规律(图4)。街道峡谷两端(x=0 cm或x=40 cm)的平均风速(ve=1.79 m/s)大约是街道中央(x=20 cm)平均风速(vc=0.90 m/s)的2倍。迎风面在街道峡谷中下部的风速较低,出现了一个明显的低风速区。背风面的低风速区则出现在靠近街道峡谷中央的两侧及街道峡谷中上部。

数值模拟的风速分布也基本呈现出中间高、两端低的分布规律,相较风洞试验结果而言背风面和迎风面下方的低风速区向相反的方向发生偏移(图4)。

2.2 树冠形状对风场的影响

将单株阔叶树模型和针叶树模型置于风洞设备进行测试,发现树冠形状影响着不同高度的树木周围风场。针叶树在行人高度对风的阻碍作用更强,而阔叶树在树冠中央高度对风的阻碍更强(图5)。可见树木在冠幅大且茂密的冠层高度对风的阻碍作用更明显,锥形的针叶树在高度低的位置对风有较大阻碍,近似圆形的阔叶树在冠层中间高度对风的阻碍更强。

图4 对照组风速分布/(m/s)Fig.4 Wind speed distribution of the control groupα=90°

图5 不同树冠形状在不同高度的二维风场/(m/s)Fig.5 Two-dimensional wind field of different crown profile in different hight

2.3 绿化带设置的影响

2.3.1 绿化带设置对风场的影响

当α=90°时,街道两端的风速分布沿x=20 cm轴线对称,街道峡谷内呈现出中间风速低、两端风速高,下部风速低、上部风速高的规律,迎风面的平均风速往往低于背风面(图6)。阔叶冠形的设置相比针叶树冠形状更利于通风,中央绿化带的设置相比两侧绿化带更利于通风。

图6 风洞试验背风面和迎风面的风速分布/(m/s)(α=90°)Fig.6 Wind speed distribution of leeward side and windward side in each group

当α=0°时街道两侧人行道平面的风速分布基本相同,仅列出一侧。街道峡谷内的风速比α=90°时更大,沿街道走向有减小的趋势(图7)。当冠形为阔叶时,中央绿化带设置对风速的阻挡作用更小；当冠形为针叶时,两侧绿化带设置利于街道峡谷上部形成较大风速。

图7 人行道面风速分布/(m/s)(α=0°)Fig.7 Wind speed distribution of the pavement

2.3.2绿化带设置对PM10分布的影响

当风向垂直于街道峡谷走向时：在两侧针叶绿化带设置下街道峡谷背风面PM10质量浓度最大,最大值达10.5 μg/m3；在中央阔叶绿化带设置下街道峡谷背风面PM10质量浓度最小,最大值仅7.5 μg/m3(图8)。各绿化带设置组在迎风面对PM10质量浓度的影响不明显,平均值均低于3 μg/m3。树木颜色的由深到浅依次表示叶面积密度由2.0 m2/m3到0.5 m2/m3,图8左列表示针叶树木,右列表示阔叶树木。

当风向垂直于街道峡谷走向时,对比呼吸带高度(1.5 m)的PM10质量浓度分布：中央绿化带设置下PM10质量浓度比两侧绿化带更低,阔叶冠形设置下PM10质量浓度比针叶冠形设置更低(图9)。这种污染物分布规律在街道背风面尤为显著。行人的污染暴露规律为：两侧针叶绿化带(约13.5 μg/m3)>两侧阔叶绿化带(约10.5 μg/m3)>中央针叶绿化带(约7.5 μg/m3)>中央阔叶绿化带(约 6 μg/m3)。

图8 街道中央纵剖面PM10浓度分布Fig.8 PM10 concentration distribution of street central profile

图9 行人高度(1.5m) PM10浓度分布Fig.9 PM10 concentration distribution of pedestrian level (1.5m)

3 讨论

3.1 模型有效性验证

使用风洞实验数据与ENVI-met模型模拟结果进行对比,以验证风速场的一致性。两种模拟方法中街道峡谷两端风速都远大于中央风速,这是由于街道两端存在角区涡流[19],加速了空气流动。迎风面中下部低风速区和背风面下部两个低风速区的出现与街道峡谷内的爬跃流有关[20]。然而,ENVI-met模拟结果中迎风面和背风面下方的的低风速区向相反的方向发生偏移,造成这种偏移的原因在于ENVI-met考虑了模拟区域的地理特征,能够模拟地转风的影响,在不对称分布的水平风压作用下街道峡谷内的风速分布整体发生了偏移[21]。尽管在地转偏向力的作用下数值模拟的低风速区发生了偏移,但是风洞试验法和数值模拟法在街道峡谷迎风面及背风面的风速分布规律仍然类似,证明了ENVI-met数值模型法与风洞试验法对风场模拟的结果具有一致性。

3.2 污染物浓度与风速的相关性

污染分布与风速有密切的依赖关系。一般而言,空气污染物会随着气流分散,风速越大的位置空气流通和交换情况越好,污染物浓度越小。过去的研究中常用线性关系来反映污染物浓度与风速之间的相关关系[17],然而实际中的风向和风速是持续变化的,加之污染源位置不同、排放强度不同、行人及车辆的扰动等因素,用简单线性相关关系描述二者的依赖关系有局限性。本研究对ENVI-met模型输出的所有网格中的PM10质量浓度进行正态性检验,结果不符合正态分布。污染物质量浓度与风速之间的相关关系不是简单线性相关,采用非参数分析即Spearman秩相关系数统计方法能够规避Pearman相关分析只适用于描述线性相关关系的缺点,更客观地反映两个风速与污染物质量浓度的共变趋势[22]。统计分析的结果显示PM10质量浓度与对应的风速呈显著负相关关系(Spearman秩相关系数为-0.780,P<0.01),表明较大风速更利于加快PM10扩散、降低PM10质量浓度。

3.3 树冠形状的效应

在水平方向上,各高度层的冠幅大小和树冠孔隙度影响影响气流的水平运动(图5)；在垂直方向上,针叶树上端体积更小,有更多的空间供给街道峡谷上部的空气交换(图8)。因此为了降低街道峡谷的行人污染物暴露,应尽量选择阔叶冠形的树木保证街道峡谷下部的空气流通。

用数值模型在植物模型不同高度赋予不同LAD值的方法可以体现出不同树冠形状对街道峡谷内污染分布影响的差异。街道峡谷中的植物冠层体积往往是街道峡谷体积的4%—14%[23],植物是街道峡谷局域微环境中的重要组成部分。Endalew等[24]采用风洞法检验树木冠层内部的气流流动细节,证明在CFD模型中忽略树木冠层结构的影响的确会造成湍流计算的严重偏差。可见准确模拟树冠形状能够提高数值模型的精度,这对于街道峡谷湍流模拟研究至关重要。

3.4 绿化带位置的效应

在街道中央设置一列绿化带比在街道两侧设置两列绿化带更能有效降低行人污染物暴露风险(图9)。之前的研究中曾得到过类似的结论：McNabola等[5]及Gromke等[6]分别用CFD模型和风洞试验的方法证明了在街道峡谷中央设置低矮边界墙及灌木篱墙能显著降低背风面人行道处的污染物浓度。原因在于街道峡谷中央连续排列的植物会改变从上空进入街道峡谷的气流方向,使原本直接经过交通污染流向背风面的气流向街道峡谷上空流动,将街道峡谷近地面的污染物带出相对封闭的街道环境,从而改善街道峡谷背风面的空气质量。

3.5 研究的局限性

首先,风洞试验所布设的样点数量有限,插值结果不能完全代替观测数据。在迎风面和背风面分别选择36个呈网格分布的样点,插值结果受样点位置和样点密度影响,在今后的工作中可以适当提高样点密度,在有一定数量的观测数据的基础上,插值结果才会更逼近真实值[25]。其次,本试验未对街道峡谷中的热力作用做详细研究,仅将扩散过程简单视为绝热过程。在实际情况中,街道峡谷地面源污染物的扩散过程受热力因素的影响比较大,如街道峡谷内的自然对流引起的扩散。再次,本研究考虑的绿化带设置方式有限,在今后的研究中应设置更多数量更接近实际情况的绿化带进行对比研究。最后,本研究忽略了气象因子的影响。除了风为颗粒污染物疏散提供条件外,气压[26]、总辐射量[27]、温湿度[28]等因素也与颗粒污染物浓度之间有一定的相关性。