不同垂直绿化模式对生物气溶胶的影响——以浙江省临海市六角井未来社区环境模拟为例

赵世星 郭青海 高宁＊

2019年以来，浙江省未来社区建设工作全面启动，浙江省发展和改革委员会构建了试点创建评价指标体系，其中“采用垂直绿化等方式打造立体多层次复合绿化系统”成为建筑场景创建的约束性指标，且要求建筑组团内部“尽可能杜绝病毒和污染物进入社区环境后通过排风井等设施造成交叉污染”。然而在创建项目申报中出现了立体绿化设计方案的方向性问题，如将立体绿化、垂直绿化片面理解为装饰性绿化，没有充分论证绿化空间、朝向和覆盖面积的合理性，出现过度垂直绿化[1]、经济技术可行性考虑欠缺[2]等问题。因此，浙江省开展了未来社区立体绿化专项研究，探索配置合理的立体绿化、垂直绿化模式。

气溶胶是指在气体介质中的固态或液态颗粒所组成的气态分散系统[3-4]，包括COVID-19在内的呼吸道传染病的病原体在大气中大多不是独立存在的，而是被包裹在生物呼出的小液滴中，通过飞沫（一种具有生物活性的生物气溶胶）传播的[5-6]。如COVID-19具有高传播力和高发病率特征，需要采取适当的控制措施，减少生物气溶胶颗粒的扩散，尽可能降低空气中生物气溶胶浓度[7-9]。研究发现垂直绿化对生物气溶胶有着调控和杀菌、抑菌的功能，可改善建筑组团内部的空气质量[10]。刘光立等[11]研究了4种垂直绿化植物的杀菌能力，发现有3种垂直绿化植物杀菌能力较强，杀菌率最高可达60%以上。

在高密度的城市社区空间中有必要对生物气溶胶的浓度分布进行高分辨率的监控[12-13]、预测，但在实际操作中存在以下问题：场地实测的接触式监测站密度较低，只能获取单个典型点数据，存在数据覆盖面不足的问题[14]；遥感反演方法适用于大尺度空间，无法在社区尺度下提供准确的监视与预测结果[14-19]。与以上方法相比，数值模拟方法在数据覆盖面和适用空间尺度上具有明显优势，既可以针对单个典型点进行模拟监控、预测，也可以对社区尺度的二维、三维空间进行监控、预测。但是目前国内外的数值模拟研究主要集中在室内空间[20]和室外建筑形态与布局[21-24]对生物气溶胶的控制方面。针对室外绿化模式，Arghavani等[25]对比地面绿化和屋顶绿化对生物气溶胶的抑制效应，发现绿化量与抑制上层空气中生物气溶胶的能力呈正相关，与抑制下层空气中生物气溶胶的能力呈负相关，且发现对主要污染源进行绿化覆盖，可以有效减少空气中生物气溶胶的浓度；Abdo等[26]研究了不同干湿条件下垂直绿化对生物气溶胶的过滤能力，但其研究仅采用单一垂直绿化模式，且没有进一步采用计算流体动力学（computational fluid dynamics, CFD）实验以模拟垂直绿化在建筑物间过滤生物气溶胶的有效性，对于垂直绿化模式与生物气溶胶之间的相互关系并不清晰。

因此，本研究通过数值模拟模型研究不同垂直绿化模式下生物气溶胶的浓度分布与运动状态，以临海市六角井未来社区为研究对象，评估和预测垂直绿化在实际环境条件下可能出现的生物气溶胶控制效果，从控制空气传播疾病的角度[27-28]为城市社区垂直绿化生态空间提供配置依据。

1 研究区域

浙江省临海市位于北纬28°40′～29°04′，东经120°49′～121°41′，具有中国东南沿海地区典型的地形地貌特征和气候特征。选取临海市六角井未来社区国庆片区（未建成）为研究区域，该社区入选浙江省第二批未来社区试点创建项目（图1）。地块建设用地面积4.6万m²，用地设计容积率为2.5，绿地率为32%，建筑密度为45%，预计2024年建设完成。区域紧邻临海市政府，背靠山体，地势北高南低；北接秀野西路，东临水云北路，连接新、旧城区；自然植被以常绿阔叶、落叶阔叶混交林为主；气候属典型亚热带季风性气候，最低气温出现在1月，最高气温出现在7月，内陆平原地区风速平稳，全年平均风速约为2.5 m/s，大雾、灰霾天气多出现在冬、春季节。

图1 临海市六角井未来社区国庆片区规划简图Schematic diagram of “Guoqing” area of Liujiaojing Future Community in Linhai City

该片区属于拆除重建类项目。此类项目在实际运作过程中需先期验证创建方案的科学性，对实施方案进行设计指导，从而改善垂直绿化方案以符合浙江省未来社区评价指标要求，同时避免造价过高、管理困难等问题，提升经济技术可行性。本研究基于实际创建方案与经济技术指标，利用模拟模型精准匹配项目空间，进行模型构建。且研究中所采用的初始环境参数全部选取自临海市气象站检测数据，结合精准匹配的几何模型，可以保证模拟结果的准确性。

2 研究方法

2.1 ENVI-met模型与可视化分析工具

ENVI-met（城市微气候仿真软件）是一个预测性的三维微气候和CFD模型，该模型可模拟复杂城市环境中地表、植物、大气的相互作用。该模型可以在高分辨率的空间（0.5～10.0 m）和时间（最长10 s）网格上进行数值模拟，进而对建筑物、地表和植物之间的小规模相互作用进行分析[29]。ENVImet被广泛用于人类生物气象学和热舒适性研究[27,30-33]，在可自定义污染物模块加入后，针对气溶胶污染物的研究热度逐渐增加[34-37]。Morakinyo等[37]利用ENVI-met评估道路植被屏障的空气质量效益；Xing等[38]使用ENVImet的模拟结果表明在长度小于100 m的小尺度绿地中，植被可以有效阻挡气溶胶颗粒从道路到绿地的扩散，改善绿地内的空气质量；Rui等[39]和季桐[40]的研究表明，利用当地气象观测站参数和精确的几何模型，ENVI-met可用于预测和评估新建区域的小气候状态；倪晓冉[41]对5个CFD湍流模拟模型进行横向比较研究，ENVI-met 4.4.6所采用的修正k-ε湍流模型能够较好再现建筑物附近区域的湍流特征，修正k-ε模型的精度验证指标的标准平均方差（normalized mean squared error, NMSE）为0.263 0，模型模拟精度进一步提高；Tsoka[42]参考了Scopus数据库中多达189篇将ENVI-met作为研究工具的论文，并且对其数据分析结果进行了统计，证明了利用精确匹配空间构建的ENVI-met模型的模拟结果准确性较高。

本研究利用ENVI-met模型中的数据分析模块Leonardo 4.4.4进行数据分析，选取模型坐标（402 m，123 m，1.5 m）并利用14：00（软件模拟采用的夏季微气候典型时间）的输出数据生成可视化数据层、特殊层、矢量图层。其中，数据层显示连续数据，如生物气溶胶浓度；特殊层显示特殊数据，如建筑物、植物等；矢量图层显示矢量数据（如风速），并采用Excel分析生物气溶胶浓度的日变化数据，讨论环境中生物气溶胶浓度与垂直绿化立面朝向（greened orientation, GO）和垂直绿化立面覆盖率（green facades ratio, GFR，即垂直绿化总面积与立面总面积之比）的对应关系，分析其内在逻辑规律。

2.2 生物气溶胶参数设置

在已开发的研究模型中，球形气溶胶与空气湍流和材质表面的相互作用可以在有限的三维区域内生成再现，该三维空间具有给定几何形状的边界和介质，因此通过跟踪粒子轨迹，可计算出气溶胶在空气中的浓度，空气环境的特性以及随时间的变化由输入数据确定。与外部因素、初始条件和边界条件的影响相比，空气的热流体动力学状态对颗粒传输的影响可以忽略不计[24]。本研究设置了线性恒定粒子发射源（粒子直径为3 μm[43]），将初始生物气溶胶浓度（本文中的浓度均指质量浓度）设为10-1μg/m3[24,44]，对来自人与动物的含有病原体的生物气溶胶进行模拟。

2.3 垂直绿化模式参数设置

为了分析GO和GFR 对城市社区组团内部生物气溶胶空气传播的影响，本研究设置了一个三维区域，开展9种垂直绿化模式参数化方案的模拟分析，具体步骤如下。

1）输入建筑物和道路的信息。利用模拟模型精准匹配项目空间，构建几何模型，建筑物大小范围为15 m×42 m、18 m×36 m和15 m×60 m 3种，街道宽度分别为15、24和30 m。在建筑物高度方面，设置范围为43、48和54 m。模型总域尺度为510 m×390 m×90 m，单位网格水平尺度为3 m×3 m，单位网格垂直尺度为3 m。2）根据GO和GFR指标，设计垂直绿化模式。基于GO建立了5种基本垂直绿化模式的模拟方案：完全垂直绿化（GO-4F）、仅东西朝向垂直绿化（GOEW）、仅东朝向垂直绿化（GO-E）、仅西朝向垂直绿化（GO-W）和仅南北朝向垂直绿化（GO-NS）。5种模拟方案的GFR分别为100%、34%、17%、17%和67%。考虑到建筑物的窗墙比（窗户与墙壁的面积比），基于GFR建立了4种垂直绿化模式的模拟方案：GFR-67模式（所有4个朝向立面点状绿化，垂直绿化立面覆盖率67%）、GFR-34模式、GFR-17模式和GFR-0模式（无垂直绿化）。

本研究总共对上述9个垂直绿化模式进行了模拟（图2），旨在确定在城市社区中可以有效控制病毒空气传播的GO和GFR。

图2 数值模拟中的模拟场景Simulation scenarios in numerical simulation

2.4 三维区域参数值

对模型中创建的三维区域进行数值模拟实验，以重现临海市典型气象状况。该三维区域模型根据场地尺寸构建，计算域的大小设置为510 m×390 m。设置3种不同的网格尺寸，X、Y、Z分别是三维模型的X轴方向（东西）、Y轴方向（南北）、Z轴方向（高度）网格宽度，x、y、z为X、Y、Z轴的坐标数值：粗网格，xmin=ymin=3.00 m，zmin=0.60 m；细网格，xmin=ymin=0.60 m，zmin=0.12 m与xmin=ymin=0.3 m，zmin=0.06 m。将之代入计算网格收敛指数（grid convergence index, GCI）来评估网格独立性，粗网格和细网格的GCI均小于5%，满足数值模拟要求[45]。依据中国标准气象数据（Chinese Standard Weather Data, CSWD）中临海市自动观测站的典型年气象数据，将初始条件设置为：空气温度28 ℃，相对湿度70%，湍流流入方向20°，初始土壤温度20 ℃。对边界大气湍流给出了对数轮廓，其中在10 m高度处的风速为2.5 m/s。通过放置简单的地被植物来表示垂直绿化，根据创建方案设置叶面积密度（leaf area density, LAD）为2 m2/m3。由于ENVI-met模型考虑了日照辐射的日变化，其具体值取决于具体时间、日期和纬度，因此需输入临海的经纬坐标以及模拟时间。数值模拟中采用ENVI-met中的RANS模型[46]，将所有参数值输入（表1）。

表1 数值模拟中的三维区域环境参数设置Tab.1 Setting of environment parameters for 3D area in numerical simulation

ENVI-met中将湍动能k（m2/s2）及其耗散率ε（m2/s3）设置为：

式中：u*是摩擦速度（单位为m/s），本研究设定u*=0.52 m/s；δ是边界层深度（单位为m）；Cμ是模型常数，Cμ=0.09[47]；z为垂直高度（单位为m）。

3 结果与分析

3.1 垂直绿化对社区内部风场的影响

模型显示，y=123 m处的矢量风场与风速分布图（图3）中，白色矢量线为风场矢量线，矢量线的密度与风速呈正相关关系。其中，GO-4F模 式 的LAD为2 m²/m³，GFR为100%，可以看出建筑物立面的高绿化覆盖率对组团内风场流向影响较小；当湍流遇到建筑的迎风面时，建筑物屋顶的风速会陡然增加，风速与建筑物高度存在一定正相关性，因为湍流在接近建筑物屋顶时会受到拖曳力的影响，而拖曳力可以增强湍流的动量与动能[48-49]。湍流越过建筑物屋顶时，都会出现顺时针涡旋，这与Li等[50]、Bright等[51]的研究一致。由于植物对风速的阻滞效应，涡旋的形状与垂直绿化的有无存在一定关系。在建筑之间形成的峡谷空间内，最高风速出现在建筑的迎风面，最低风速出现在湍流涡旋区。在GO-4F模式中，涡旋的主导风向与无垂直绿化场景GFR-0模式（图3-1）相反，主导风向变向为从建筑底部到顶部，且涡旋中心位置由左下角向右上角偏移。由于风速与建筑高度存在一定正相关性，且垂直绿化沿建筑立面垂直分布，因此垂直绿化会对风场产生很大影响。由于垂直绿化对湍流的阻滞作用，建筑间的涡旋速度减小且涡旋中心出现静风区（图3-2）。

图3 GFR-0 模式与GO-4F 模式的矢量风场与风速分布Distribution of vector wind field and wind velocity under the GFR-0 mode and GO-4F mode3-1 GFR-0模式的矢量风场与风速分布Distribution of vector wind field and wind velocity under the GFR-0 mode3-2 GO-4F模式的矢量风场与风速分布Distribution of vector wind field and wind velocity under the GO-4F mode

3.2 垂直绿化对不同高度生物气溶胶浓度降低效果的影响

模型显示了不同高度下（1.5 m行人高度 和 距 地 面5、10、30 m高 度），GO-4F和GFR-0模式下环境中不同时间的生物气溶胶浓度（图4）。GO-4F模型中垂直绿化对生物气溶胶浓度有一定的降低效果，并且当距地面的高度超过20 m时，生物气溶胶浓度的降低非常微小，与高度超过30 m处的生物气溶胶浓度非常接近，这与Qin等[52]的研究结果基本一致。因此在实际项目中可以减少距地面高度30 m以上的垂直绿化建设，提高经济技术可行性[2]。

3.3 不同垂直绿化模式对气溶胶浓度的降低效果

不同垂直绿化模式下生物气溶胶浓度的降低效果的计算式为：

式中：PG是所选垂直绿化模式下生物气溶胶浓度（单位为μg/m3）；PGFR-0是无垂直绿化模式下生物气溶胶浓度（单位为μg/m3）；△P表示生物气溶胶浓度的降低效果（单位为μg/m3）。由此可计算出不同垂直绿化模式的生物气溶胶浓度的降低范围（表2），在白天的8 h内，取生物气溶胶浓度最低和最高时的数值为代表值，用[Pmin，Pmax]表示浓度的降低范围，从最大模拟值和最小模拟值中综合量化不同GFR对生物气溶胶浓度的降低效果。

表2 不同模式下生物气溶胶浓度降低范围Tab.2 Range of concentration of bioaerosol reduction under different modes

3.3.1 GO对生物气溶胶浓度的降低效果

将每种垂直绿化立面的朝向对环境中生物气溶胶浓度的降低效果进行比较。其中，GO-E和GO-W模式下垂直绿化对生物气溶胶浓度的降低效果范围分别为[–0.003 930，–0.002 161]和[–0.003 925，–0.002 131]，GO-E对 生 物 气溶胶浓度的降低效果△P比GO-W高出1.3%，降低效果差异较小的原因可能是：一方面，东南方向是临海市常年风向，垂直绿化设置在迎风面可以更加有效地捕获生物气溶胶颗粒，而GO-E的朝向为东，GO-W朝向为西，因此这2种模式对生物气溶胶浓度的降低效果产生了差异；另一方面，实验证明在一定范围内，气溶胶颗粒的沉降率与绿量有着直接关系，而二者的GFR相同即绿量相同，因此上述2种模式对生物气溶胶浓度的降低效果虽有差异但较小。

将GO-NS和GFR-67相 比 较，在 相 同GFR的条件下，其垂直绿化对环境中生物气溶胶浓度的降低效果分别为[–0.003 986，–0.002 123]和[–0.006 247，–0.002 529]，△P峰值差异为36.1%，可能的原因是GO-NS模式下建筑迎风面缺少垂直绿化，减弱了对生物气溶胶浓度的降低效果。

3.3.2 GFR对生物气溶胶浓度的降低效果

利用数值模拟模型观察不同GFR模式对生物气溶胶浓度的降低效果（图5，表2）。结果显示，在污染水平几乎相同的条件下，生物气溶胶浓度显示出明显的差异，从无垂直绿化场景GFR-0模式到GFR-17模式，生物气溶胶浓度可降低3.5%，而后，进一步增加GFR，其对生物气溶胶浓度的降低效果逐步加强（分别增加了1.4%、4.2%和5.7%），该模型较好地描绘了不同GFR下的生物气溶胶浓度的变化情况。

图5 不同GFR模式下环境中每小时的生物气溶胶浓度Hourly concentration of bioaerosol in the environment under different GFR modes

4 讨论与结论

4.1 讨论

针对生物气溶胶控制的已有研究多集中在室内空间，本研究将其扩展至室外的社区尺度[20]；已有研究多集中在建筑形态、建筑布局对生物气溶胶的影响，本研究拓展了绿化因素对生物气溶胶的影响的研究角度；已有研究大多采用现场实测和数据统计的方法，这些方法的研究范围限于已建成区域，本研究利用经过验证的软件和可视化分析工具，针对未建成社区的实施方案进行评估与预测，拓展了气溶胶控制研究的研究方法。

在垂直绿化对生物气溶胶的控制效果方面，已有研究主要从垂直绿化的植物种类角度出发，然而在实际建设中，垂直绿化的配置模式对生物气溶胶的影响也不容忽视[32,53-56]。实验证明高GFR垂直绿化虽然对大气湍流的空气动力学效应存在着一定的削减效果，可能造成环境中生物气溶胶浓度的升高，但在高GFR模式下，其对生物气溶胶的高捕获效果可以在一定程度上将这种削减效果抵消。因而最终结果显示，高GFR模式依然有着较明显的生物气溶胶浓度降低效果，同时在主要迎风面上设计更加密集的垂直绿化可以提高对生物气溶胶的捕获效果，证明了垂直绿化的GO和GFR是关键的参数。

数值模拟研究一般将典型建筑布局抽象为理想模型进行分析[20,57]，然而实际的建筑形态与布局的复杂程度远高于理想模型，它对生物气溶胶的影响也不容忽视[24]。本研究根据临海市六角井未来社区国庆片区的建筑形态、布局，设置了多层次的垂直绿化模式，建立了基于实施方案的模型并进行分析。相较于理想模型研究，基于实际建设方案的模型研究更具完整性和可信性，可以为实施方案提供一定的参考。

4.2 研究结论与应用前景

在控制空气传播疾病的目标驱动下，本研究利用数值模拟模型讨论了不同垂直绿化模式对环境中生物气溶胶运动状态的影响及浓度的降低效果，评估和预测了垂直绿化在未来实际环境条件下可能会出现的效果，从控制空气传播疾病的角度为城市社区垂直绿化生态空间提供配置依据。在实际条件下，无法对建筑物的所有外立面进行100%的垂直绿化，因此本研究使用ENVI-met模型，探讨了影响环境中气溶胶浓度的垂直绿化相关配置指标（GO与GFR），研究了8个垂直绿化模式和1个无垂直绿化模式。

结果表明：1）随着GFR的升高，垂直绿化对环境中的大气湍流的减弱效应增强，导致组团内部环境中生物气溶胶的快速聚集；2）随着GFR的升高，垂直绿化对环境中生物气溶胶浓度的降低效果逐渐增强，GFR达到67%之后，垂直绿化对环境中生物气溶胶浓度的降低效果开始出现边际递减效应；3）在相同GFR条件下， GO为迎风方向时，对环境中的生物气溶胶浓度会有着较强的降低效果。

为控制较高建筑密度社区内生物气溶胶的空气传播，进而控制社区内疾病的空气传播，根据数值模拟研究的结果，提出以下垂直绿化配置模式建议：1）较高建筑密度社区内部的垂直绿化能够有效减少环境中的生物气溶胶浓度，未来在社区建设时应考虑引入垂直绿化；2）GFR对环境中生物气溶胶的减少效果呈现正相关关系，在实际建设中，GFR指标应达到67%以上；3）建筑物的主要迎风面的GFR应较高；4）建筑物立面距地面高度30 m以下部位应以高GFR为宜。

本研究以临海市未来社区为例，论证了垂直绿化的朝向和覆盖率对社区内生物气溶胶的影响。对垂直绿化进行精细的空间配置与布局可以有效降低较高密度的城市社区内部的生物气溶胶浓度，从而降低空气传播疾病的风险，为今后的未来社区垂直绿化方案的创建提供了方向引导和模拟策略，并提出了经过模拟验证的垂直绿化模式，提高垂直绿化创建方案的经济技术可行性。

Dietterich在文献[4]中从统计、计算和表示三个层面阐述了集成学习的相对于单一学习器的优越性。本节重点分析集成学习模型的预测误差计算方法，并分析有效控制误差的途径。

但是，本研究存在着一些局限性：1）需要针对建筑组团内部建筑之间的结果进行实地试验验证；2）未能将植物本身产生的杀菌消毒物质对生物气溶胶的影响考虑在内；3）仅考虑了垂直绿化对生物气溶胶的影响，在进一步研究中可设置多层次的社区绿化配置模式，研究多因素的综合影响。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

图1由中国美术学院风景建筑设计研究总院有限公司提供，其余图、表均由作者绘制。