上海市通風廊道的識別及影響分析

曾思齊，秦 艷，陳勇航

(1. 復旦大學附屬中學， 上海 200433； 2. 東華大學 環境科學與工程學院， 上海 201620)

眾所周知，城市氣候和環境對居住的人們具有強烈的影響。城市空氣動力學特性的不經意改變可形成空氣污染和氣候條件變化，嚴重威脅著居民的人身健康。隨著城市規模不斷擴大，城市冠層和邊界層的表面粗糙度急速增大，極大地滯緩了城市與周邊地區的空氣交換，造成城市的空氣流動不通暢，抑制城市空氣污染物的有效擴散[1]。

城市空氣通風環境特征可以通過地面風的觀測數據獲得，然而，在大城市區域里收集詳盡的風和空氣質量數據是十分困難的。因此，獲得全面而又高質量的實測資料是城市環境科研工作中遇到的主要挑戰。風洞模型提供了一種方法，可以在一個地區上以大比例尺形式再現局地風場狀況和污染物分散特性。Mfula等[2]采用一定比例尺建立風洞模型，測試一個大型建筑環境的風場分布。盡管城市通風的風洞研究可以提供一定約束條件下的精確風模型，但仍存在區域覆蓋小、計算機處理要求高和操作成本昂貴等問題，極大地限制了它的可用性。

近年來，人們通過地理信息系統(GIS)和遙感技術，采用簡化的假設和數值近似來提供一種替代解決方案。通過對建筑結構的粗糙度參數估計，將近地表條件下的風模型簡化為數學模型，其中，在描述建筑結構等下墊面表面空氣學動力特征的粗糙度參數時，使用了形態學方法。形態學方法不需要氣象鐵塔和風觀測資料，而是依據下墊面粗糙元形態和特征，用公式計算任意方向的空氣動力學參數。該方法能有效地彌補局地觀測資料的不足，為城市下墊面空氣動力學參數估算開拓了新思路。文獻[3-4]研究表明，采用GIS和遙感技術對表面粗糙度進行建模，可以提出表面粗糙度計算的幾個形態學參數，而在這些城市形態學參數中，迎風面積密度(FAI)被認為是采用中尺度氣象和城市擴散模式來反映城市表面粗糙度的一個較好的指標。

迎風面積密度可以表示某一特定方向的建筑墻面對風影響的參量，其與表面粗糙度(Z0)有很強的關系，并且是城市街道峽谷中氣流的函數。Gái等[5]計算了匈牙利塞格德不規則土地區域的迎風面積指數，描述了城市的潛在通風廊道。Wong等[6]利用香港三維建筑信息計算迎風面密度，將其用不同的顏色表現出來，反映在地圖上可生成迎風面密度地圖。從迎風面密度地圖上可以直接讀取特定區域的值，判斷該區域的通風廊道狀況，并可用于分析城市熱島分布特征。Ng等[7]利用截面方法計算區域建筑的迎風面密度，繪制城市的迎風面密度地圖，直觀反映地面層通風狀況。

我國在城市通風廊道以及影響方面已有相關研究，但主要是對城市通風廊道進行部分定性研究，簡單介紹城市通風廊道作用[8-11]，很少考慮到關鍵物理因子對城市通風廊道的定量計算，特別是針對特大城市(如上海)的通風廊道研究。

因此，本文以上海為例，計算城市的重要形態學參數“迎風面積密度”，制定標準判據，定量地識別城市通風廊道，繪制上海市外環線以內不同季節的城市通風廊道分布地圖，最后評估和驗證上海城市通風廊道對PM 2.5分布的影響。

1 研究區域與數據

本文利用上海市測繪局提供的外環線以內建筑的三維GIS數據[12]，研究建筑群分布對城市通風條件的影響。數據包含外環以內所有建筑物高分辨率的空間分布和高度數據信息，生成外環區域500 m× 500 m的格網數據，計算各個網格建筑物分布參數及迎風面積等參數。

本文利用上海市城市環境氣象中心提供的2014—2015年上海10個空氣質量監測站PM 2.5濃度觀測值，分析上海不同季節的PM 2.5濃度分布特征。目前，上海市空氣質量監測站點如圖1所示。

圖1 上海市PM 2.5監測站分布Fig.1 Distribution of PM 2.5 monitoring stations in Shanghai

本文利用上海市氣象局1971—2000年徐家匯氣象站10 m高度日平均風速、風向資料，進行30年16個方位風向頻率的平均統計。通過計算上海城市風玫瑰圖分布，反映上海城市不同季節盛行風變化特征。

2 研究方法

2.1 迎風面積密度

迎風面密度的基本特征為群體性與方向性，與其相關的物理參數如圖2所示。其中，實箭頭表示風向，虛線表示建筑物間距W，AT表示建筑用地面積，AF1和AF2分別建筑1和2的迎風面面積。首先，迎風面密度是一個針對群體建筑的參數。高層建筑單體的迎風面密度，不僅取決于自身的形式、朝向和尺度，而且會受位于其上風向建筑的影響，即AF=AF1+AF2。因此，研究特定區域的建筑群體迎風面密度才能較為客觀地體現該區域城市形態對城市通風的影響。其次，迎風面密度λF是一個與風向相關的參數。風向不同則迎風面密度λF不同。因此迎風面密度能夠反映城市形態對于特定方向風的阻礙作用，即反映特定方向風在城市區域內的通風能力。

圖2 與迎風面密度相關的物理參數Fig.2 Physical parameters related to the frontal area density

2.2 風場氣候分布

1971—2000年上海城市風玫瑰圖如圖3所示。通過風資料氣候統計表明：上海城市冬季(12～2月)常年盛行西北風(西北偏北風比例近15%)；而夏季(6～ 8月)常年盛行東南風(東南偏東風比例為15%)。

(a) 冬季

(b) 夏季圖3 1971—2000年上海市風玫瑰圖Fig.3 Shanghai wind rose diagram in 1971—2000

3 結果和分析

3.1 迎風面積密度地圖

以西北風向和東南風向代表上海冬季和夏季主要風流方向，計算冬季和夏季上海市外環線以內建筑迎風面積密度如圖4所示，其中，粗實曲線表示上海市外環線高架高速公路(簡稱為外環線，以下同)。

(a) 西北風向

(b) 東南風向圖4 上海市外環線內建筑迎風面積密度Fig.4 Frontal area density of the building in theouter ring line of Shanghai

由圖4可知，在上海外環線以內某些區域的λF值介于0.10～0.30之間，顯著高于其他城市區域的λF值。這個現象可以歸因于這些區域新建的高層建筑群的高度普遍大于其他區域，高層建筑的迎風面面積顯著大于相同占地面積的低層建筑，引發了風的阻滯，即“風墻效應”。由圖4(a)和4(b)對比可知，上海市外環線以內區域在不同風向時迎風面密度不同，對不同風向的阻礙作用也不同。

3.2 城市通風廊道識別

城市通風廊道判斷的標準依據如下：

(1) 迎風面密度λF小于0.10；

(2) 建筑物間距大于1 km。

當同時滿足判據(1)和(2)，即當城市建筑迎風面密度較小且建筑物間距較寬時，認為該區域為城市通風廊道。

上海市外環線以內通風廊道如圖5所示。由圖5(a)可知，上海市冬季存在3條通風廊道，自北向南分別為：江楊北路區、長江西路區、殷高西路區、復興島公園區域；滬太路區、廣中西路(大寧靈石公園)區域、外灘(延安路隧道)區域、世紀公園區域；天山路區、吳中路區、漕寶路區、桂林路區、徐浦大橋區域。由圖5(b)可以發現，上海市春季存在4條通風廊道，自南向北分別是：徐浦大橋區域、桂林路區、漕寶路區、吳中路區；盧浦大橋區域、華山路區、武寧路區、曹安路區、真南路區；南浦大橋區域、外灘(延安路隧道)區域、廣中西路(大寧靈石公園)區域、滬太路區；楊浦大橋區域、國和路區、國定路區、殷高西路區。

(a) 西北風向

(b) 東南風向圖5 上海市外環線以內通風廊道Fig.5 Wind ventilation corridors in the outerring line of Shanghai

由此可知：冬季上海市外環線以內通風廊道主要存在3條，方向大致自西北向東南，其中最北一條較寬；夏季上海市外環線以內通風廊道存在4條，方向大致自東南向西北，其中最北和最南各一條較寬。對比圖5(a)和5(b)可知，相較于冬季，夏季的上海城市通風條件更好。

3.3 通風廊道對PM 2.5的影響

取2014—2015年上海的10個空氣質量監測站PM 2.5濃度觀測值進行統計，分析上海冬季(12～2月)和夏季(6～8月)城市建筑引起的通風作用對PM 2.5濃度分布的影響。

上海不同空氣質量監測站PM 2.5濃度觀測值如圖6所示。由圖6可知，上海冬季的PM 2.5濃度(平均約為70 μg/m3)，明顯高于夏季(平均約為40 μg/m3)。 其主要原因是：上海冬季主要受大陸高氣壓下沉氣流影響，PM 2.5不容易擴散稀釋；上海冬季經常受西北部冷空氣影響，從西北方上游區域攜帶的大量空氣污染物(包括PM 2.5)容易遠距離輸送到上海。

圖6 上海市空氣質量監測站PM 2.5濃度觀測值Fig.6 PM 2.5 concentrations of air quality monitoring stations in Shanghai

上海市冬季、夏季空氣質量監測站的PM 2.5濃度分布圖如圖7所示，其中，濃度相對較大的前5個站以深色圓點標示出來，而濃度較小的其他站以淺色圓點表示。由圖7(a)可知，冬季上海PM 2.5濃度分布基本上呈現西高東低的特點。其主要原因是：一方面，上海冬季以偏西風為主，污染物由上海西北部遠距離輸送過來，受上游效應影響的污染濃度高；另一方面，西部地區遇到迎風面積密度較高的上海城市建筑群，通風廊道狹小，對風速的阻擋作用明顯。因此，普陀站、靜安站、盧灣站和上師大站的PM 2.5濃度明顯增大，而其他5個站明顯較低，其污染物低值區呈現一個西北至東南向的“走廊”形式。與圖5(a)對比可知，冬季上海PM 2.5濃度低值區分布形式與上海城市的最北較寬的一條通風廊道分布形式非常吻合。

圖7 上海市空氣質量監測站PM 2.5濃度分布Fig.7 Distribution of PM 2.5 concentrations in airquality monitoring stations of Shanghai

夏季上海PM 2.5濃度普遍低于冬季(見圖6)。由圖7(b)可發現，臨海地區的張江站、川沙站、楊浦站和虹口站的PM 2.5濃度更低。其主要原因是：一方面，上海夏季以偏東風為主，污染物不受上游效應影響，自身污染濃度不高；另一方面，浦東站、靜安站、盧灣站和上師大站遇到迎風面積密度較高的城市建筑群，通風廊道狹小，對風速的阻擋作用明顯，使得PM 2.5濃度明顯增大，而其他站點處于上海城市建筑群的上風方向，通風廊道較寬，有利于污染物輸送，使得PM 2.5濃度很低。與圖5(b)對比可知，在夏季上海PM 2.5濃度分布也與上海城市的通風廊道分布形式密切相關。值得一提的是，由于冬季的污染上游效應影響和夏季的通風下風效應作用，使得遠離市區的青浦站PM 2.5濃度常年較高。

盡管PM 2.5濃度的資料分辨率較粗，使得上述分析存在一定局限性，但從總體效應來看，本文對上海城市通風廊道作用的討論還是合理的。

4 結 語

通過地理信息系統資料計算城市的迎風面積密度等形態學參數，對有利于減少城市空氣污染的通風廊道進行了定量化識別，分析討論了上海城市通風廊道的分布和作用，研究結論如下所述。

(1) 城市通風廊道與建筑的迎風面積密切相關，可以通過對城市風環境影響的迎風面積密度等關鍵物理參數計算得到。

(2) 使用標準判據定量地識別城市通風廊道，并繪制上海市外環線以內冬季和夏季城市通風廊道分布圖。由此可知：冬季上海市外環線以內通風廊道主要存在3條，其中最北一條較寬；夏季上海市外環線以內通風廊道存在4條，其中最北和最南各一條較寬。

(3) 上海PM 2.5濃度分布呈現西高東低、冬季大于夏季的特點，初步解釋了上海外環線以內冬季和夏季城市通風廊道對PM 2.5濃度的影響和作用。

(4) 本文方法可適用于其他城市的通風廊道研究工作。

致謝：感謝上海市氣象局氣候中心、上海市城市環境氣象中心提供相關資料。