垂直绿化对工业园区PM2.5污染防治的健康经济效益评估*

2024-01-02熊尚琳

环境污染与防治 2023年12期

王鹏梅丹熊尚琳刘苹#

(1.武汉科技大学资源与环境工程学院,湖北武汉 430081;2.武汉科技大学湖北省工业安全工程技术研究中心,湖北武汉 430081)

随着我国工业化的快速发展,工业污染物大量排放,导致空气污染日益严重[1]。当前的城市大气环境逐步转化为以细颗粒物(PM2.5)作为首要污染物,不仅对城市大气能见度造成巨大影响,还能直接进入人体呼吸器官,危害人体健康[2]。据全球疾病负担项目估算,2016年PM2.5暴露的致死人数为410万,伤残调整寿命年(DALYs)为1.06亿年,分别占全球死亡人数的7.5%和DALYs的4.4%[3]。大量环境流行病学研究表明,许多城市和工业环境中PM2.5污染是心血管疾病和死亡的重要风险因素,且有显著的因果关系[4]。

绿化是有效降低空气污染的手段之一。首先,绿化植物能够降低风速使颗粒物(PM)沉降到植被叶表或地面;其次,植物叶片表面绒毛和分泌性物质能够滞留大量的PM2.5,也可在光合作用中通过叶片气孔和皮孔吸收PM2.5,形成滞尘效应,净化空气[5-6]。因此,利用植物减轻环境中的PM污染被认为具有很大的潜力[7]。毛敏等[8]通过研究发现,绿化可减少街道峡谷内排放至外界大气中的PM含量。闫珊珊等[9]比较了绿化墙面与无绿化墙面对周边PM2.5的影响,发现有绿化墙面PM2.5平均浓度较无绿化墙面低10%左右。

在当前城市用地紧张的情形下,工业园区建设因建筑厂房高密度布局,很难实现大面积种植植物形成绿地。垂直绿化作为一种新型的绿化技术,不仅可以缓解城市热岛效应、营造城市景观、提升工人视觉舒适感、缓解疲劳、提高工作效率,还可以降低PM浓度、改善空气质量、降低人群健康风险,而且对土地或建设空间的要求较低,可以通过模块化快速形成,避免了大型植物栽种生长周期长等问题,便于实现。目前垂直绿化技术的发展较为成熟,主要由构造、基质、灌溉3方面组成,对于各类型工业建筑有模块化植生墙系统种植、直壁容器式培植、草坪毯式挂植等多种方式。因此,垂直绿化在绿色工业园区建设中具有巨大的潜力,然而受污染源和垂直绿化相对高度的影响,不同垂直绿化高度对工业园区PM2.5污染的改善效果尚需结合实例进一步探讨研究。

ENVI-met是研究植被结构、绿带规划、植物配置等绿化模式对PM2.5控制效果的常见方法,但多应用于城市道路、公园绿地、街道峡谷、居住小区等微环境场景[10-13],且以交通污染因子为污染源。由于受工业园区建筑排列布局以及垂直方向上气流交换的影响,不同高度的污染源污染物扩散运动有所不同[14],然而利用ENVI-met分析垂直绿化模式对工业园区PM2.5污染改善效果的研究鲜有报道,且尚无量化评估垂直绿化对工业园区PM2.5污染的健康经济效益研究。因此,本研究以兰州地区兰石工业园区为例,利用ENVI-met模拟得到现状下和垂直绿化模式下工业园区内PM2.5浓度的变化情况,基于泊松回归相对风险度模型,结合流行病学研究中的暴露—反应关系及支付意愿法,量化评估垂直绿化对工业园区PM2.5污染防治的健康经济效益,研究结果对绿色工业园区建设及其PM2.5污染防治具有参考借鉴意义。

1 研究区域与几何模型

1.1 研究区概况

兰石工业园区位于甘肃省兰州新区东南部(103°29′22″E～103°49′56″E,36°17′15″N～36°43′29″N),属于典型的温带半干旱大陆性季风气候。兰石工业园区是以能源装备研发制造为主要产业的高端装备制造产业园,主要涉及铸锻、焊接、换热等加工工艺,日间8～10 h的正常生产过程中会连续排放大量烟尘,年均烟尘排放量可达10万m3左右,其中含有大量以PM2.5为主的PM污染物。

1.2 几何模型及参数设置

根据研究区域的基本情况,在ENVI-met软件中建立相应模型,区域模型尺寸约为129 600 m2,研究区内建筑高度集中在18～22 m,污染源距地面高度为4 m、水平间距为6 m,且在靠近污染源的位置布置垂直绿化,模型平面视图见图1。

图1 研究区域模型平面视图Fig.1 Model plan view of study area

由于垂直绿化植物多为藤本类或中小型草本类,选取叶面积指数(LAI)为1.5 m2/m2的蛇舌草作为垂直绿化植物[15]。园区内污染物经布袋除尘器处理后排放,除尘器处理量约36 m3/h,PM2.5排放标准为30 mg/m3,排放速率为300 μg/s,模型基本参数设置见表1。

表1 基本参数设置Table 1 Basic parameter settings

2 研究方法

2.1 垂直绿化滞尘率

基于现状下和垂直绿化模式下园区内PM2.5浓度的变化量,选取1.6 m行人呼吸高度作为模拟高度,根据式(1)计算滞尘率。

(1)

式中:P为滞尘率,%;Cm为现状下的PM2.5质量浓度,μg/m3;Cs为垂直绿化模式下的PM2.5质量浓度,μg/m3。

2.2 健康终端基准参数

参照健康终端的选择原则和国内流行病学研究现状,本研究选取全因死亡、心血管疾病死亡、呼吸系统疾病死亡、慢性阻塞肺病死亡4个健康终端开展垂直绿化模式下PM2.5污染防治的健康经济效益评估。根据CHEN等[16]对中国272个城市PM2.5空气污染和每日死亡的全国性分析数据以及YANG等[17]对PM2.5污染的健康评估结果,不同健康终端与PM2.5暴露—反应关系系数(β)和基线健康风险(H0)取值汇总于表2。

气控系统由气源、操作控制系统、执行机构等组成。操作控制系统安装在司钻控制房内，控制压力气进入或排出气胎离合器，实现离合器的啮合和脱开。

表2 不同健康终端的β及H0Table 2 β and H0 of different health terminals

2.3 健康经济效益评估模型

基于PM2.5污染健康风险评估的泊松回归相对风险度模型[18],将垂直绿化模式下工业园区PM2.5浓度的变化量与人群健康终端的健康风险相关联,评估模型见式(2)。

H=H0·exp(-β·ΔC)

(2)

式中:H为垂直绿化对健康风险的矫正值;ΔC为因垂直绿化滞尘效应产生的相对于基准质量浓度的PM2.5滞尘量,μg/m3。其中,PM2.5基准质量浓度选取《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定的二级限值(35 μg/m3)。

根据研究区域内的暴露人口,计算各健康终端的发病人数变化量,具体见式(3):

ΔQ=N·ΔH=N·(H-H0)

(3)

式中:ΔQ为各健康终端的发病人数变化量;ΔH为健康风险变化量;N为研究区域内的暴露人口。

进一步采用支付意愿法对所选取的4种健康终端进行健康经济效益评估。支付意愿法基于统计学意义上的生命价值(VOSL),实质上是用来衡量个体对降低或规避死亡风险所愿意支付的成本[19]。由于目前缺乏兰州地区居民VOSL预估值,本研究以2012年北京市VOSL研究结果(936 000元)为基准[20],采用效益转换法推导特定地区的VOSL,具体推导方法见式(4)。

V=Vbase·(I/Ibase)α

(4)

式中:V为研究区域的统计VOSL,元;Vbase为基准统计VOSL,元;I为研究区域的人均可支配收入,元;Ibase为基准人均可支配收入,元;α为收入弹性系数,取0.8[21]。

根据《2020年兰州市国民经济和社会发展统计公报》,兰州地区居民人均可支配收入为43 244元[22],基准人均可支配收入取2012年北京市的人均可支配收入36 469元[23],根据式(4)计算可得研究区2020年的VOSL为1 072 698元。

ΔE=ΔQ·V

(5)

3 结果与讨论

3.1 现状下PM2.5浓度分布特征

对园区内现状条件下行人呼吸高度(1.6 m)的PM2.5浓度进行模拟,结果见图2。由图2可见,在建筑狭缝之间存在6个PM2.5浓度较高的公共空间区域,分别标记为A、B、C、D、E、F,这是由于在建筑物背风侧及建筑狭缝之间PM2.5扩散被阻挡,使得PM2.5浓度较高,而在建筑物迎风侧及通风条件良好的部位,PM2.5浓度相对较低。

图2 现状下1.6 m高度PM2.5质量浓度分布Fig.2 Distribution of PM2.5 mass concentration at 1.6 m height under the current situation

为考察ENVI-met模拟效果,在14:00—19:00时段每隔1 h对园区内6个PM2.5浓度较高的公共空间区域进行实测,将PM2.5模拟平均值与实测平均值进行对比,结果见图3。从空间分布来看,现状下园区内PM2.5浓度分布差异显著,E区域浓度总体最高,PM2.5模拟平均值为32.57 μg/m3,实测平均值为35.31 μg/m3;F区域PM2.5模拟平均值为24.46 μg/m3,实测平均值为26.53 μg/m3。B、D区域PM2.5浓度相对较低,模拟平均值分别为21.20、19.59 μg/m3,实测平均值分别为21.51、21.38 μg/m3。A、C区域PM2.5浓度相对最低,模拟平均值分别为18.92、17.99 μg/m3,实测平均值分别为21.16、18.01 μg/m3。由于实测环境为复杂的园区建设环境,而模型的模拟环境相对简单,各监测点PM2.5实测平均值略高于模拟平均值,但两者PM2.5浓度空间分布和各监测点的PM2.5浓度变化趋势基本一致,说明模拟结果基本可靠。

3.2 垂直绿化对PM2.5污染的改善效果

为了进一步分析垂直绿化的滞尘效果,用ENVI-met软件模拟不同垂直绿化高度下A、B、C、D、E、F 6个区域的PM2.5浓度,并计算滞尘率,结果见图4。

图4 不同垂直绿化高度下的滞尘率Fig.4 Dust retention rate under different vertical greening heights

由图4可见,不同垂直绿化高度下园区内各观测点的滞尘效果差异较大,在垂直绿化高度分别为2、4、6 m时,6个区域的平均滞尘率分别为6.49%、18.60%、42.09%,即垂直绿化高度从2 m增加到4 m时,平均滞尘率增加了12.11百分点,垂直绿化高度从4 m增加到6 m时,平均滞尘率增加了23.49百分点。随垂直绿化高度的增加,PM向上扩散时与植物叶表的接触面积变大,且本研究中污染源高度为4 m,垂直绿化高于污染源高度时能够更充分发挥滞尘效应,使得垂直绿化在污染源以上的改善效果优于污染源以下的改善效果。因此,在该工业园区垂直绿化建设过程中应将垂直绿化高度设置在污染源以上。

3.3 垂直绿化对PM2.5污染的健康经济效益评估

模拟不同高度的垂直绿化对园区PM2.5的滞尘量,结果见图5。在2、4、6 m的垂直绿化高度下,园区内平均滞尘量分别为1.35、4.92、10.80 μg/m3,可以看出,随垂直绿化高度的增加,植物发挥滞尘效应的能力越强、效果越好,且当垂直绿化高度高于污染源高度时,植物能够更充分地发挥滞尘效应。

图5 不同垂直绿化高度下的PM2.5滞尘量Fig.5 PM2.5 dust retention quantity under different vertical greening heights

将PM2.5滞尘量、各健康终端的基线健康风险、暴露—反应关系系数代入式(2)至式(5),计算得到垂直绿化对工业园区PM2.5污染防治的健康效益(以健康风险变化量表征)及其经济价值。本研究以全因死亡、呼吸系统疾病死亡、心血管疾病死亡、慢性阻塞肺病死亡4个健康终端进行垂直绿化对PM2.5污染防治的健康经济效益评估,结果如表3、表4所示。

表4 垂直绿化模式健康经济效益Table 4 Economic and health benefits under vertical greening mode 万元

由表3、表4可知,当垂直绿化高度为2 m时,园区内垂直绿化模式下PM2.5带来的全因死亡、心血管疾病死亡、呼吸系统疾病死亡和慢性阻塞肺病死亡的健康风险分别降低1.84×10-5(95%CI:1.26×10-5～2.35×10-5)、9.82×10-6(95%CI:6.57×10-6～1.31×10-5)、2.74×10-6(95%CI:1.61×10-6～3.97×10-6)、5.12×10-7(95%CI:3.11×10-7～7.17×10-7),植物发挥滞尘效应带来的各健康终端健康经济效益分别为15.001万元(95%CI:10.248万～19.133万元)、8.006万元(95%CI:5.355万～10.720万元)、2.234万元(95%CI:1.311万～3.243万元)、0.417万元(95%CI:0.253万～0.585万元);当垂直绿化高度为4 m时,园区内垂直绿化模式下PM2.5带来的全因死亡、心血管疾病死亡、呼吸系统疾病死亡和慢性阻塞肺病死亡的健康风险分别降低6.67×10-5(95%CI:4.59×10-5～8.59×10-5)、3.56×10-5(95%CI:2.40×10-5～4.82×10-5)、9.93×10-6(95%CI:5.88×10-6～1.46×10-5)、1.85×10-6(95%CI:1.14×10-6～2.64×10-6),植物发挥滞尘效应带来的各健康终端健康经济效益分别为54.377万元(95%CI:37.420万～70.030万元)、29.023万元(95%CI:19.566万～39.295万元)、8.095万元(95%CI:4.794万～11.903万元)、1.508万元(95%CI:0.929万～2.152万元);当垂直绿化高度为6 m时,园区内垂直绿化模式下PM2.5带来的全因死亡、心血管疾病死亡、呼吸系统疾病死亡和慢性阻塞肺病死亡的健康风险分别降低1.46×10-4(95%CI:1.01×10-4～1.90×10-4)、7.76×10-5(95%CI:5.30×10-5～1.07×10-4)、2.16×10-5(95%CI:1.30×10-5～3.24×10-5)、4.02×10-6(95%CI:2.52×10-6～5.89×10-6),植物发挥滞尘效应带来的各健康终端健康经济效益分别为119.027万元(95%CI:82.500万～155.140万元)、63.263万元(95%CI:43.200万～87.230万元)、17.609万元(95%CI:10.570万～26.470万元)、3.277万元(95%CI:2.050万～4.870万元)。

垂直绿化高度从2 m增加到4 m时,全因死亡风险降低了4.83×10-5,心血管疾病死亡风险、呼吸系统疾病死亡风险和慢性阻塞肺病死亡风险的降低值分别占全因死亡风险降低值的53.37%、14.89%、2.77%;垂直绿化高度从4 m增加到6 m时,全因死亡风险降低了7.93×10-5,心血管疾病死亡风险、呼吸系统疾病死亡风险和慢性阻塞肺病死亡风险的降低值分别占全因死亡风险降低值的52.96%、14.72%、2.74%。由此可见,垂直绿化对各健康终端可获得的健康经济效益为全因死亡>心血管疾病死亡>呼吸系统疾病死亡>慢性阻塞肺病死亡,这一规律与相对应健康终端的基线健康风险呈正相关关系,即基线健康风险越高,垂直绿化带来的健康经济效益越显著。同时可以看出,在同一健康终端下,随着垂直绿化高度的增加,可获得的健康效益逐渐增加,说明垂直绿化对工业园区PM2.5的改善能够带来可观的健康效益。

3.4 不确定性分析

由于数学模型在使用过程中的不确定性及数据方法研究的局限性,本研究的评估结果存在一定的不确定性,主要体现在:1)本研究采用ENVI-met模拟得出,模拟结果的可靠性在一定程度上影响评估结果的不确定性。2)健康终端的暴露—反应关系系数是泊松回归相对风险度模型的关键,本研究基于我国272个城市的全国性分析数据,通过对95%CI的计算控制评估结果的不确定性在相对合理的范围内。3)基线健康风险数据来源虽然与西部地区实际基线健康风险存在一定的出入,但却是根据现有公开资料能够得出的最为接近的估算结果,定量评估结果可在一定程度上体现垂直绿化对PM2.5污染防治的健康经济效益。

现状下PM2.5的ENVI-met模拟值与实测值吻合度良好,本研究使用Kappa值作为响应变量,进行一致性检验。根据Kappa值对模拟结果的一致性进行划分,Kappa值在0～0.20时为极低一致性,在>0.20～0.40时为一般一致性,在>0.40～0.60时为中等一致性,在>0.60～0.80时为高度一致性,在>0.80～1.00时几乎完全一致。

通过比较同一时段PM2.5模拟值与实测值大小,对模拟值<实测值、模拟值=实测值、模拟值>实测值的个数分别计数,参考张剑波等[24]的方法,计算得到Kappa值为0.64,表示现状下ENVI-met模拟的PM2.5浓度与实测值具有高度一致性,在一定程度上确保了评估过程的相对可靠,从而降低评估结果的不确定性。