严寒地区城市街谷底层可吸入颗粒物浓度分布

2020-09-04赵彦博孙明阳

科学技术与工程 2020年22期

赵彦博, 孙明阳,3

(1.吉林建筑大学艺术设计学院,长春 130118；2.寒地城市环境艺术设计研究中心,长春 130118；3.中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130102)

由于城市的快速发展,街道两侧高楼林立,街道空间便形成了“峡谷”效应,使得机动车尾气及其他污染气体不易扩散,进而导致行人及临街居民的污染暴露较高[1-4]。三十多年来,中外学者在城市街谷大气环境研究方面取得了诸多进展[5-8]。街谷被描述为城市下垫面的一种基本空间形式,人们往往将其简化为理想状态下的几何空间进行研究,以期得到街谷内部空气污染物传播与扩散的普适规律,以利于进一步探寻解决办法。

如果把街谷依高度划分为不同的层级,那么街谷底层的空气流场是最为复杂的。底层不仅是污染源头(机动车尾气与路面扬尘)的所在,而且机动车的行驶也会扰乱空气流场；底层布置着大量的街谷设施,主要包括绿化植物以及矮墙、声屏障等固体障碍物[9],严重影响空气的正常流通。总之,街谷底层的实际状况与理想模型相差巨大,不宜完全用数值的方法进行模拟研究。而且,底层是室外人群的活动场所,也是空气污染最为严重的空间范围,街道行人的污染暴露量要比临街建筑内的居民大得多[10]。因此,街谷底层空气质量具有一定的特殊性和研究意义,是未来城市街谷大气环境研究的主要方向之一。

目前国际上的街谷大气环境研究方法主要有数值模拟法、物理风洞实验和实地测量法三种[5-8]。其中,数值模拟方法由于成本低、效率高而成为中外研究者的首选工具；物理风洞实验较易得出结论,也容易控制,但不充分的边界条件和不完全准确的比例换算容易导入误差。然而,针对街谷底层这样复杂的空间形态,数值与风洞实验都难以模拟真实的流场状态,难以得出真实的结论。实地测量法虽然难以揭示污染的机制,但它毕竟源于实际,是最基础性的研究,是数值研究的基础和佐证。

关于街谷绿化植物净化颗粒物效应的研究,绝大部分模拟研究是基于理想化的街道环境,其研究结果与实验测定研究之间存在一定矛盾。前者研究发现街道绿化导致街谷空气质量恶化[11-14],后者研究发现绿化植物可以切实有效地改善空气质量[15-19]。出现这种争议的原因,除了研究方法的不同,还在于不同学者模拟或观测对象的范围、相关参数不同。如能将街谷底层范围划分出来,将有利于明确空气质量的影响因子,使研究结果更接近实际。

街谷的空气质量与气象条件密切相关[20-23]。严寒地区的气象条件具有一定的特殊性,其街谷的空气质量必然具有特定的规律。依据《民用建筑热工设计规范(GB 50176)》,严寒地区是指中国最冷月平均温度不高于-10 ℃或日平均温度不高于5 ℃的天数大于等于145 d的地区。该区域在冬季的绿色植物多处于干枯状态,对大气污染物的吸收和降解能力下降,这使得绿化植物所处的街谷底层的空气污染状况更加复杂。此外,该区域冬季供暖有大量锅炉燃烧、大量的秸秆普遍采用田间燃烧的方式[24]等，人为因素也构成了地域空气质量的特殊性。因此,针对严寒地区街谷底层空气质量研究同样具有现实意义。

本文以东北三省的省会城市为代表,对街道峡谷底层的可吸入颗粒物(PM10)的质量浓度进行了实地监测。分别对颗粒物浓度的高度变化、日变化、季节变化、绿化影响下的变化以及与微气候的相关性进行了测量与研究,得到了PM10在街谷底层分布与扩散的规律,为严寒地区城市规划设计以及道路绿化设计提供了理论依据。

1 材料与方法

1.1 采样点设置

监测的位置选择哈尔滨、长春、沈阳三座城市中心区域的三条道路(哈尔滨的经纬街、长春的西安大路、沈阳的南五马路),三条路的街谷高宽比(H/W)约等于2∶1,道路走向、与盛行风向的夹角、车流量以及绿化形式均相似(表1)。每条路的监测长度约1 km,水平方向上设置6对采样点(其中3对位于绿化条件较好的段落,另3对位于绿化条件较差的段落),间距10 m以上(图1),每对采样点分别位于绿带的两侧(一侧位于机动车道上,另一侧位于人行道上),高度均为1.2 m,为人的呼吸带高度；垂直方向上分别选择路边2幢楼(经纬街上的袋鼠宾馆和冰城快捷宾馆,西安大路上的诚信大厦和林晟装饰大厦,南五马路上的金都饭店和阜新银行)的1～15层的室外窗台,每隔2层为1个采样点。

表1 监测地点详述

图1 水平采样点位置示意图Fig.1 Schematic map of horizontal sampling point position

1.2 数据采集与处理

监测日期分别选择夏、冬两季(2018年5月—7月代表植物的着叶季,2018年11月—2019年1月代表植物的落叶季),择取多天温度相近、风速较小，且无雨雪的晴朗天气测量。采用微电脑激光粉尘仪[BB16-LD-5C(B)]进行PM10质量浓度的测量,时间间隔为1 s,每次采样时间取1 min,按测点顺序依次采集,每天采集8次,夏冬两季各采集15 d。此外,分别使用水银温度计、湿度测量仪以及热线式风速计采集街谷背风侧的温度、湿度和风速。

数据分析工作在EXCEL和SPSS软件上进行。

2 结果与分析

2.1 PM10浓度随高度变化规律及街谷底层范围界定

图2 PM10浓度垂直变化Fig.2 The vertical variation of PM10 concentration

图3 PM10浓度垂直变化趋势(5层及以上)Fig.3 The vertical change trend of PM10 concentration (5 floor and above)

三条街道峡谷底层PM10浓度随高度的变化见图2。PM10浓度先随着高度的增加而缓慢增加或持平,在5层楼的高度以后,又随着高度的增加而急剧减小。根据已知的研究成果[25],PM10浓度应随着高度的增加成指数下降。故截取5层及以上层数的数据进行回归分析、趋势预测(图3)和F检验。回归方程相关系数分别为0.944、0.975和0.981,显著值p分别为0.000 4、0.000 7和0.000 0,均小于0.01显著水平。由此可知,在5～15层(约16～50 m 高)高度范围内PM10浓度随着高度的增加而成指数下降的趋势,与已知的研究结论相吻合。这是因为越往高空，风速越大,污染物越容易扩散。而从1～5层高度范围看,PM10浓度随高度的增加而平缓增加,可能是因为PM10较轻,易受空气湍流影响,越往高空，颗粒较小的尘埃聚集越多。但总体来说,越接近地面,汽车污染源及人类活动越复杂,各种构筑物、道路附属设施以及绿化植物都会对气流产生影响,颗粒物浓度分布情况十分复杂,故在底层范围内无明显规律可循。

由此,本文界定街谷底层的范围在1～5层(0～16 m)。因为道路绿化乔木的高度在3～4层,所以它们对街谷气流的影响波及5层位置。应该指出,选取的街谷样地有限,由于中国南北方绿化植物高度的差异较大,故此街谷范围应根据所在地域的不同而有所差异。

2.2 街谷底层PM10浓度日变化规律分析

在一天当中不同的时刻,三条道路的机动车道上的PM10浓度均值见图4。可以看出,三条道路的PM10浓度均在9:00和18:00出现峰值,这与该时段出现车流量的高峰有关。一般而言,白天日照辐射强,地面温度逐渐升高,大气处于不稳定状态,湍流交换和垂直扩散力加强,有利于颗粒物的扩散,颗粒物浓度应减少；而夜间大气处于稳定状态,不利于污染物的稀释与扩散,容易造成颗粒物浓度的增高[26-28]。而实测中显示不仅白天的浓度高于夜间,而且峰值出现在车流高峰期,说明人为原因对街谷底层PM10浓度产生了决定性的影响。白天与夜间相比,街谷内的行驶车辆要多得多,人的行为活动也要频繁得多。

图4 PM10浓度日变化Fig.4 The daily variation of PM10 concentration

图5 底层与9层PM10浓度比较Fig.5 Comparison of PM10 concentration in the first and ninth storey

将街谷底层PM10浓度的变化数据与街谷中上层(以9层高处为例)数据进行比较(图5),发现9层高处PM10浓度的日变化平缓了许多,且峰值出现在中午12:00,比底层浓度出现峰值的时间延后了约3 h,说明街谷底层绿化对颗粒物有一定的滞留作用,延缓了颗粒物的扩散。

2.3 街谷底层PM10浓度季节变化规律分析

把三条路在冬(W)、夏(S)两季街谷底层PM10浓度进行对比(图6),发现季节水平上各道路PM10浓度差异显著,且各地PM10浓度冬季明显高于夏季。其中,南五马路在冬季的均值最高,为281 mg·m-3；经纬街在夏季的均值最低,为136 mg·m-3。把三条路的PM10浓度值进行混合,对比冬、夏两季的数值(图7),冬季PM10浓度均值为275 mg·m-3,夏季均值为168 mg·m-3,两者相差107 mg·m-3。

图6 三条路冬、夏季PM10浓度对比Fig.6 PM10 concentration comparison of three roads in winter and summer

图7 冬、夏季PM10对比Fig.7 PM10 concentration contrast in winter and summer

严寒地区街谷底层PM10浓度在冬季如此之高,有自然与人为两方面原因。从自然原因来看,冬季近地层空气流动性较差,大气处于稳定状态,不利于颗粒物的扩散,且冬季植物处于落叶期,其吸附颗粒物的能力下降；从人为原因上看,在中国严寒地区,冬季是火力发电、生物质燃烧等活动的旺季[29-30],污染源大量增加。

2.4 街谷绿化影响下PM10浓度空间分布规律分析

2.4.1 不同郁闭度时PM10浓度垂直分布规律分析

鉴于西安大路与南五马路的道路绿化形式相同,均有机动车与非机动车隔离绿带(简称机非隔离带),绿带内为乔木+灌木绿篱的形式,因此只用这两条道路的数据进行比较。西安大路的东段与南五马路的东段的绿化较为完整,乔木生长茂盛,树冠浓密,在隔离带内郁闭度为0.6～0.8,故设这两部分路段为街谷绿化的高郁闭度路段；西安大路的西段与南五马路的西段的绿化出现多处间断,乔木生长细弱,在隔离带内郁闭度在0.1～0.4,故设这两部分路段为街谷绿化的低郁闭度路段。

图8 不同郁闭度PM10浓度垂直分布Fig.8 Vertical distribution of PM10 concentration in different canopy density

比较在冬、夏两季中午12:00时段不同绿化郁闭度情况下PM10浓度垂直分布,如图8所示。冬季不同绿化郁闭度对颗粒物浓度垂直分布影响很小,而夏季不同郁闭度对颗粒物浓度垂直分布影响稍大,尤其在1～7层较为明显。不论在冬季还是夏季,在1～3层高处高郁闭度均使得颗粒物浓度增加；在5～7层高处高郁闭度均使得颗粒物浓度减少；而在9～15层高处的曲线基本重合。这是因为树冠阻碍了街谷气流的上下流动,在1～3层为林下与树冠层,颗粒物的扩散很大程度被抑制在地面和树冠顶盖之间,而5～7层方显现出绿化的净化效应。

由于街谷绿化植物的存在,对颗粒物浓度的影响波及到7层的高度,由此应该对街谷底层的范围提出更正,即应为1～7层(0～22 m)。因为当考虑到不同季节(主要指夏季)绿化植物净化效应之后,街谷空气质量有所变化。

2.4.2 不同疏透度时PM10浓度水平分布规律分析

西安大路的东段与南五马路的东段的绿化较为完整,乔木与灌木生长茂盛,灌木绿篱基本为满铺,目测隔离带的疏透度为75%～85%,设这两部分路段为街谷绿化的低疏透度路段；西安大路的西段与南五马路的西段的绿化出现多处间断,不仅乔木生长细弱,灌木栽植也比较零散,目测隔离带的疏透度为85%～95%,设这两部分路段为街谷绿化的高疏透度路段。

图9 不同疏透度PM10浓度水平分布Fig.9 Horizontal distribution of PM10 concentration with different permeability

比较在冬、夏两季中午12:00时段不同绿化疏透度情况下PM10浓度水平分布,如图9所示。冬季绿化植物对颗粒物浓度水平分布影响较小,机动车道与人行道上颗粒物浓度较接近；夏季绿化对颗粒物浓度水平分布影响较大,人行道上颗粒物浓度明显降低。而且,夏季时低疏透度绿化使PM10浓度降低了79 mg·m-3,高疏透度绿化使PM10浓度降低了61 mg·m-3,低疏透度的净化效能比高疏透度的净化效能多了18 mg·m-3；而冬季时低疏透度绿化使PM10浓度降低了25 mg·m-3,高疏透度绿化使PM10浓度降低了16 mg·m-3,低疏透度的净化效能仅比高疏透度的净化效能多了9 mg·m-3。这说明不同疏透度对PM10浓度水平分布影响较大,尤其在夏季,绿化隔离带能发挥出更多的净化效能。而且,不管是冬季还是夏季,低疏透度的绿化使得机动车道和人行道上的颗粒物浓度都增加了。这是因为高密度绿化隔离带阻碍了颗粒物的水平扩散,导致机动车道与人行道上的空气环境在短期内更加恶化。

2.5 街谷底层PM10浓度与微气候相关性分析

对三条街道峡谷底层PM10浓度的日均值数据进行分析研究,考察其与温度、湿度和风速的相关性。利用SPSS对PM10浓度日均值与气参数进行相关分析,得到结果见表2。PM10浓度日均值与气象参数之间存在显著的线性相关性。PM10浓度日均值对温度、湿度在0.01水平双侧检验上均显著相关；对风速在0.05水平双侧检验上显著相关。相关性顺序为湿度>温度>风速。

表2 PM10浓度日均值与气象参数的相关性分析

关于街谷大气环境的研究表明,空气运动特性决定了污染物的传输扩散形式,因此风速与污染物浓度的相关性往往是最大的[31-33]；但此结论不适合于针对街谷底层的研究。因为街谷绿化植物影响了街谷底层的空气流通,使得颗粒物在底层停滞的时间延长,因而削弱了浓度与风速的相关性；此外,由于绿化植物的蒸腾作用,必然影响街谷的温度与湿度[34-35]。绿化植物改变了街谷底层的微气候,不仅影响颗粒物的扩散,同时也提高了道路行人的舒适度。

3 讨论

提出的街谷底层是指由于街谷设施的存在,扰乱了理想状态下的街谷气流,致使空气流场与污染物扩散相对复杂的高度范围。把街谷底层这一高度范围从街谷整体研究中抽离出来进行有针对性的研究,衔接了街谷大气环境研究与城市道路绿化净化效应研究,具有一定的研究意义。

因为,忽视街谷底层的绿化植物去研究街谷的空气质量,或者脱离了街谷的空气流场去研究绿化的净化效应,都不易于解决实际问题。街谷底层的空气质量研究,找到这一层级范围不同于街谷整体的特殊性,确定适合于道路绿化净化效应研究的研究尺度与环境背景,为进一步的深入研究奠定科学的认知。

当前,对于道路绿化的净化作用,已有的研究结果之间存在一定的矛盾。以模型模拟法为主的研究一般认为道路绿化会导致空气质量恶化[11-14],而以实验测定法为主的研究一般认为道路绿化可以改善空气质量[15-19]。对于这一矛盾,可以给予合理的解释,即要在一定的时间与空间范围内去考察街谷内绿化的净化作用。研究指出,街谷底层绿化使PM10的扩散延迟约3 h,并使其滞留在两条隔离带之内,树冠顶盖以下的机动车道空间里。鉴于绿化植物叶表面对颗粒物的吸附作用,并随着雨水的冲刷使颗粒污染物进入排水系统[36],根据物质守恒定律,在上述时间与空间之外的范围颗粒物必然会消减,空气质量必然得到改善。