街道峽谷綠化帶設置對空氣流場及污染分布的影響模擬研究

周姝雯,唐榮莉,張育新,馬克明,*

1 中國科學院生態環境研究中心, 北京 100085 2 中國科學院大學, 北京 100049 3 重慶市農業科學院生物技術研究中心, 重慶 401329

綠化帶作為街道峽谷的綠色基礎設施,能發揮多種生態服務,如改變街道峽谷內氣體流動、提供蔭蔽、過濾污染物,從而改善微環境[1]。良好的街道峽谷微環境能夠滿足城市公共空間舒適度的要求,促進城市居民外出活動的積極性,降低建筑物的能源消耗[2]。合理設置街道綠化帶,妥善管理樹冠覆蓋是改善街道風環境、移除空氣環境污染物非常重要的策略。

植物特征的差異會造成街道峽谷內污染狀況的差異。植物冠層會改變街道峽谷內的風場、減弱街道峽谷內的環形渦流、降低街道建筑頂部空氣交換速率,從而導致街道通風效應減弱和污染物濃度增加[1]。目前,一些針對街道峽谷中綠化帶內樹木連續性、樹冠孔隙度開展風速及污染物濃度的響應研究發現,孔隙度越大[3]、樹木之間間隔越寬[4],空氣流通越好、越利于污染物的擴散。也有研究發現綠化帶位置的影響,McNabola等[5]和Gromke等[6]分別應用計算機流體模型 (Computational Fluid Dynamics, CFD)和風洞試驗法證實了街道中央一道低矮墻體或一條連續的灌木籬墻有利于降低街道峽谷中行人的空氣污染物暴露風險。本研究嘗試在街道峽谷中設置不同位置的針葉及闊葉喬木,測試是否具有同樣的規律。

樹冠形狀對街道風場的影響研究未見報道。樹冠幾何結構對行人水平局域風環境具有重要影響,樹冠形狀的精確表達在模擬局域風環境及局域顆粒污染物分布時至關重要[7-8]。然而許多數值模型往往忽略植物樹冠形狀,僅以最基本的柱狀形式來表示植物[9]。風洞實驗法能夠展示綠化帶的詳細設置,可用于樹冠形狀對街道峽谷風場及污染物擴散的影響研究。

氣體污染物濃度基本不會因樹木覆蓋的變化而變化,但空氣顆粒物濃度受到綠化帶的明顯影響[10]。并且近道路綠化帶對顆粒污染物的截獲能力隨顆粒粒徑的增大而增大[11]。因此本研究選擇數值模型所能模擬的最大粒徑顆粒物PM10作為模擬污染源。

本研究將物理學的風洞試驗方法運用到城市生態學研究中,結合三維微尺度數值模型法提出一種在CFD模型中能夠近似模擬不同樹冠形狀的新方法,分析街道峽谷樹冠形狀及綠化帶位置對風速場和污染物分布的影響,探索街道峽谷綠地設置的優化方案,為城市大氣環境管理和綠地建設提供科學依據。

1 研究方法

1.1 風洞試驗

試驗利用北京林業大學風洞設備進行,風洞設備分為動力段、過渡段及試驗段(圖1)。該設備中模擬區域的大小為0.6 m×0.6 m×12 m,環境平均溫度為21 ℃,大氣壓強為101.3 kPa。該風洞設備的主要監控系統由三維移測系統、熱膜風速儀和熱線風速儀組成。該儀器迎風界面小,總迎風面積不超過風洞截面的5%,雷諾數達到自模擬的范圍。TSI公司生產的IFA300型單絲熱膜探頭風速儀用于測量風洞內的風速廓線和邊界層厚度。KIMO公司生產的熱線風速儀則用于試驗段風速流場的觀測,該儀器在3.1—30 m/s量程內的測量精度達到±0.1 m/s。在本研究中,風速儀每秒記錄1次風速數據,每個觀測點取10 s內的平均值作為該觀測點的風速數據。本研究預設實際與模擬街道的比例尺為150∶1,模型中的街道峽谷長度為L=40 cm,兩側為高度H=8 cm的連續建筑,街道寬度W=8 cm。重點關注的行人高度1.5 m在實驗中對應1 cm高度。

在模擬區域中復現大氣邊界層的動力學特征是保證模擬結果準確性的重要前提[12]。通過調整尖劈和粗糙元的位置及數量來調節風洞過渡段的粗糙度,使風洞內風速廓線與實際風速廓線的冪律趨于相同,從而實現模型的動力學相似條件。風速廓線的測量位點在試驗段起始斷面的垂直中心線上(圖1)。初始風速設置為8 m/s,近地層的平均水平風速模擬用以下冪律公式表示：

(1)

試驗中,將模型中的建筑物高度作為參考高度zref=H=8 cm,將該高度模型上游基本未受干擾處的風速作為風速參考值U(zref)=7.62 m/s。試驗測得風速廓線的穩定度參數αU=0.18(圖1)。參照城區與郊區的典型穩定大氣邊界條件[13],穩定度參數0.15≤αU≤0.25屬于中性大氣穩定度(D型)條件。

圖1 風洞設備及其構造示意圖Fig.1 Wind tunnel and the structure diagram

1.2 實驗設置

實驗變量包括街道與風向之間的夾角α、樹冠形狀和綠化帶位置(表1)。

表1 實驗參數設置

樹冠形狀考慮闊葉冠形與針葉冠形(圖2a),街道中的闊葉樹木模型高度Ht1=6 cm、枝下高ht1=2 cm、冠幅P1=3 cm,針葉樹木模型高度Ht2=6 cm、枝下高ht2=1 cm、冠幅P2=2 cm。綠化帶位置考慮兩種情況：在街道峽谷內靠近兩側建筑設置兩側綠化帶和在街道峽谷中央設置中央綠化帶(圖2b)。街道寬高比和長高比是實驗的常量,分別為W/H=1和L/H=5。

實驗風速測量點呈網格分布(圖2b,c圓點所示)。垂直方向設置4個梯度：1、3、6、8 cm,分別對應1.5(呼吸帶高度)、4.5、9、12 m的實際高度；水平方向則在街道兩側的人行道背風面和迎風面布點,沿道路每5 cm布一個點。在理論上：當α=0°時(平行于街道),街道迎風側和背風側的風速分布情況相同；當α=90°時(垂直于街道),街道兩端的風速分布情況相同。因此在實際測量中針對這些位置的監測點未進行全部測量。

1.3 數據分析

采用Surfer 11.0對風速數據進行空間插值,實現風速場數據的可視化,便于更直觀地對比分析植物設置對街道峽谷迎風面和背風面二維風速場的影響。插值方法采用克里金插值法,以變異函數理論和結構分析為基礎,在有限區域內對區域化變量進行無偏最優估計,考慮了空間屬性在空間位置上的變異分布,能夠反映空間場的各向異性。

ENVI-met模型是一個用于模擬城市街區尺度“實體表面-植物-空氣”相互作用的高分辨率三維CFD模型[14]。用ENVI-met模型設置PM10污染源得到各實驗組中的三維污染物濃度場,對風洞實驗的結果加以驗證,并分析污染物濃度與風速的依賴關系。ENVI-met需輸入氣象參數、道路特征參數、污染物特征參數、植物特征參數及建模網格(表2)。

表2 ENVI-met模型輸入參數

在模擬植物樹冠形狀時采用在不同高度賦予植物模型不同面積密度(LAD)值的方法建立柱形植物模型,并以此代表不同樹冠形狀的植物(圖3)。

圖3 ENVI-met模型中植物模型的葉面積密度(LAD)設置 Fig.3 Settings of tree models′ leaf area density (LAD) in ENVI-met

采用SPSS 21.0分析污染物質量濃度與風速之間的相關關系,以及非參數分析即Spearman秩相關系數統計方法描述污染物質量濃度與風速之間的相關關系。

2 結果

2.1 風速場

將風洞試驗及ENVI-met所得風速數據做標準化處理使得所有值落在區間[0,1]之間,對比風向垂直于街道峽谷時兩種方法對照組的風速場。風洞試驗迎風面和背風面的風速分布略有不同,但整體呈現出中間高、兩端低的分布規律(圖4)。街道峽谷兩端(x=0 cm或x=40 cm)的平均風速(ve=1.79 m/s)大約是街道中央(x=20 cm)平均風速(vc=0.90 m/s)的2倍。迎風面在街道峽谷中下部的風速較低,出現了一個明顯的低風速區。背風面的低風速區則出現在靠近街道峽谷中央的兩側及街道峽谷中上部。

數值模擬的風速分布也基本呈現出中間高、兩端低的分布規律,相較風洞試驗結果而言背風面和迎風面下方的低風速區向相反的方向發生偏移(圖4)。

2.2 樹冠形狀對風場的影響

將單株闊葉樹模型和針葉樹模型置于風洞設備進行測試,發現樹冠形狀影響著不同高度的樹木周圍風場。針葉樹在行人高度對風的阻礙作用更強,而闊葉樹在樹冠中央高度對風的阻礙更強(圖5)。可見樹木在冠幅大且茂密的冠層高度對風的阻礙作用更明顯,錐形的針葉樹在高度低的位置對風有較大阻礙,近似圓形的闊葉樹在冠層中間高度對風的阻礙更強。

圖4 對照組風速分布/(m/s)Fig.4 Wind speed distribution of the control groupα=90°

圖5 不同樹冠形狀在不同高度的二維風場/(m/s)Fig.5 Two-dimensional wind field of different crown profile in different hight

2.3 綠化帶設置的影響

2.3.1 綠化帶設置對風場的影響

當α=90°時,街道兩端的風速分布沿x=20 cm軸線對稱,街道峽谷內呈現出中間風速低、兩端風速高,下部風速低、上部風速高的規律,迎風面的平均風速往往低于背風面(圖6)。闊葉冠形的設置相比針葉樹冠形狀更利于通風,中央綠化帶的設置相比兩側綠化帶更利于通風。

圖6 風洞試驗背風面和迎風面的風速分布/(m/s)(α=90°)Fig.6 Wind speed distribution of leeward side and windward side in each group

當α=0°時街道兩側人行道平面的風速分布基本相同,僅列出一側。街道峽谷內的風速比α=90°時更大,沿街道走向有減小的趨勢(圖7)。當冠形為闊葉時,中央綠化帶設置對風速的阻擋作用更小；當冠形為針葉時,兩側綠化帶設置利于街道峽谷上部形成較大風速。

圖7 人行道面風速分布/(m/s)(α=0°)Fig.7 Wind speed distribution of the pavement

2.3.2綠化帶設置對PM10分布的影響

當風向垂直于街道峽谷走向時：在兩側針葉綠化帶設置下街道峽谷背風面PM10質量濃度最大,最大值達10.5 μg/m3；在中央闊葉綠化帶設置下街道峽谷背風面PM10質量濃度最小,最大值僅7.5 μg/m3(圖8)。各綠化帶設置組在迎風面對PM10質量濃度的影響不明顯,平均值均低于3 μg/m3。樹木顏色的由深到淺依次表示葉面積密度由2.0 m2/m3到0.5 m2/m3,圖8左列表示針葉樹木,右列表示闊葉樹木。

當風向垂直于街道峽谷走向時,對比呼吸帶高度(1.5 m)的PM10質量濃度分布：中央綠化帶設置下PM10質量濃度比兩側綠化帶更低,闊葉冠形設置下PM10質量濃度比針葉冠形設置更低(圖9)。這種污染物分布規律在街道背風面尤為顯著。行人的污染暴露規律為：兩側針葉綠化帶(約13.5 μg/m3)>兩側闊葉綠化帶(約10.5 μg/m3)>中央針葉綠化帶(約7.5 μg/m3)>中央闊葉綠化帶(約 6 μg/m3)。

圖8 街道中央縱剖面PM10濃度分布Fig.8 PM10 concentration distribution of street central profile

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

3 討論

3.1 模型有效性驗證

使用風洞實驗數據與ENVI-met模型模擬結果進行對比,以驗證風速場的一致性。兩種模擬方法中街道峽谷兩端風速都遠大于中央風速,這是由于街道兩端存在角區渦流[19],加速了空氣流動。迎風面中下部低風速區和背風面下部兩個低風速區的出現與街道峽谷內的爬躍流有關[20]。然而,ENVI-met模擬結果中迎風面和背風面下方的的低風速區向相反的方向發生偏移,造成這種偏移的原因在于ENVI-met考慮了模擬區域的地理特征,能夠模擬地轉風的影響,在不對稱分布的水平風壓作用下街道峽谷內的風速分布整體發生了偏移[21]。盡管在地轉偏向力的作用下數值模擬的低風速區發生了偏移,但是風洞試驗法和數值模擬法在街道峽谷迎風面及背風面的風速分布規律仍然類似,證明了ENVI-met數值模型法與風洞試驗法對風場模擬的結果具有一致性。

3.2 污染物濃度與風速的相關性

污染分布與風速有密切的依賴關系。一般而言,空氣污染物會隨著氣流分散,風速越大的位置空氣流通和交換情況越好,污染物濃度越小。過去的研究中常用線性關系來反映污染物濃度與風速之間的相關關系[17],然而實際中的風向和風速是持續變化的,加之污染源位置不同、排放強度不同、行人及車輛的擾動等因素,用簡單線性相關關系描述二者的依賴關系有局限性。本研究對ENVI-met模型輸出的所有網格中的PM10質量濃度進行正態性檢驗,結果不符合正態分布。污染物質量濃度與風速之間的相關關系不是簡單線性相關,采用非參數分析即Spearman秩相關系數統計方法能夠規避Pearman相關分析只適用于描述線性相關關系的缺點,更客觀地反映兩個風速與污染物質量濃度的共變趨勢[22]。統計分析的結果顯示PM10質量濃度與對應的風速呈顯著負相關關系(Spearman秩相關系數為-0.780,P<0.01),表明較大風速更利于加快PM10擴散、降低PM10質量濃度。

3.3 樹冠形狀的效應

在水平方向上,各高度層的冠幅大小和樹冠孔隙度影響影響氣流的水平運動(圖5)；在垂直方向上,針葉樹上端體積更小,有更多的空間供給街道峽谷上部的空氣交換(圖8)。因此為了降低街道峽谷的行人污染物暴露,應盡量選擇闊葉冠形的樹木保證街道峽谷下部的空氣流通。

用數值模型在植物模型不同高度賦予不同LAD值的方法可以體現出不同樹冠形狀對街道峽谷內污染分布影響的差異。街道峽谷中的植物冠層體積往往是街道峽谷體積的4%—14%[23],植物是街道峽谷局域微環境中的重要組成部分。Endalew等[24]采用風洞法檢驗樹木冠層內部的氣流流動細節,證明在CFD模型中忽略樹木冠層結構的影響的確會造成湍流計算的嚴重偏差。可見準確模擬樹冠形狀能夠提高數值模型的精度,這對于街道峽谷湍流模擬研究至關重要。

3.4 綠化帶位置的效應

在街道中央設置一列綠化帶比在街道兩側設置兩列綠化帶更能有效降低行人污染物暴露風險(圖9)。之前的研究中曾得到過類似的結論：McNabola等[5]及Gromke等[6]分別用CFD模型和風洞試驗的方法證明了在街道峽谷中央設置低矮邊界墻及灌木籬墻能顯著降低背風面人行道處的污染物濃度。原因在于街道峽谷中央連續排列的植物會改變從上空進入街道峽谷的氣流方向,使原本直接經過交通污染流向背風面的氣流向街道峽谷上空流動,將街道峽谷近地面的污染物帶出相對封閉的街道環境,從而改善街道峽谷背風面的空氣質量。

3.5 研究的局限性

首先,風洞試驗所布設的樣點數量有限,插值結果不能完全代替觀測數據。在迎風面和背風面分別選擇36個呈網格分布的樣點,插值結果受樣點位置和樣點密度影響,在今后的工作中可以適當提高樣點密度,在有一定數量的觀測數據的基礎上,插值結果才會更逼近真實值[25]。其次,本試驗未對街道峽谷中的熱力作用做詳細研究,僅將擴散過程簡單視為絕熱過程。在實際情況中,街道峽谷地面源污染物的擴散過程受熱力因素的影響比較大,如街道峽谷內的自然對流引起的擴散。再次,本研究考慮的綠化帶設置方式有限,在今后的研究中應設置更多數量更接近實際情況的綠化帶進行對比研究。最后,本研究忽略了氣象因子的影響。除了風為顆粒污染物疏散提供條件外,氣壓[26]、總輻射量[27]、溫濕度[28]等因素也與顆粒污染物濃度之間有一定的相關性。

4 結論

(1)提出了一種新的樹冠形狀模擬方法,即在數值模型(植物模型)中不同高度賦予不同LAD值,可以有效提高典型街道峽谷內污染狀況的模擬精度。

(2)樹冠形狀形成的復雜細小湍流會改變街道峽谷中的風環境和污染物分布。為了改善街道峽谷行人水平的污染物暴露,應選擇低層冠幅和孔隙度小的闊葉冠形樹木,以保證街道峽谷下方的空氣流通。

(3)對于樹冠連續的喬木綠化帶,其位置的不同將導致街道峽谷中渦流結構的差異。街道中央綠化帶設置比兩側綠化帶設置更利于降低行人的污染暴露風險。

(4)在街道峽谷中央設置闊葉樹冠綠化帶最利于降低行人污染暴露風險,是城市道路綠化帶建設的最佳選擇。

致謝：北京林業大學丁國棟教授及王朧、賽克對風洞試驗給予幫助,中山市氣象局勞釗明對數值模型使用給予幫助,特此致謝。