嚴寒地區城市街谷底層可吸入顆粒物濃度分布

趙彥博, 孫明陽,3

(1.吉林建筑大學藝術設計學院,長春 130118；2.寒地城市環境藝術設計研究中心,長春 130118；3.中國科學院東北地理與農業生態研究所,長春 130102)

由于城市的快速發展,街道兩側高樓林立,街道空間便形成了“峽谷”效應,使得機動車尾氣及其他污染氣體不易擴散,進而導致行人及臨街居民的污染暴露較高[1-4]。三十多年來,中外學者在城市街谷大氣環境研究方面取得了諸多進展[5-8]。街谷被描述為城市下墊面的一種基本空間形式,人們往往將其簡化為理想狀態下的幾何空間進行研究,以期得到街谷內部空氣污染物傳播與擴散的普適規律,以利于進一步探尋解決辦法。

如果把街谷依高度劃分為不同的層級,那么街谷底層的空氣流場是最為復雜的。底層不僅是污染源頭(機動車尾氣與路面揚塵)的所在,而且機動車的行駛也會擾亂空氣流場；底層布置著大量的街谷設施,主要包括綠化植物以及矮墻、聲屏障等固體障礙物[9],嚴重影響空氣的正常流通。總之,街谷底層的實際狀況與理想模型相差巨大,不宜完全用數值的方法進行模擬研究。而且,底層是室外人群的活動場所,也是空氣污染最為嚴重的空間范圍,街道行人的污染暴露量要比臨街建筑內的居民大得多[10]。因此,街谷底層空氣質量具有一定的特殊性和研究意義,是未來城市街谷大氣環境研究的主要方向之一。

目前國際上的街谷大氣環境研究方法主要有數值模擬法、物理風洞實驗和實地測量法三種[5-8]。其中,數值模擬方法由于成本低、效率高而成為中外研究者的首選工具；物理風洞實驗較易得出結論,也容易控制,但不充分的邊界條件和不完全準確的比例換算容易導入誤差。然而,針對街谷底層這樣復雜的空間形態,數值與風洞實驗都難以模擬真實的流場狀態,難以得出真實的結論。實地測量法雖然難以揭示污染的機制,但它畢竟源于實際,是最基礎性的研究,是數值研究的基礎和佐證。

關于街谷綠化植物凈化顆粒物效應的研究,絕大部分模擬研究是基于理想化的街道環境,其研究結果與實驗測定研究之間存在一定矛盾。前者研究發現街道綠化導致街谷空氣質量惡化[11-14],后者研究發現綠化植物可以切實有效地改善空氣質量[15-19]。出現這種爭議的原因,除了研究方法的不同,還在于不同學者模擬或觀測對象的范圍、相關參數不同。如能將街谷底層范圍劃分出來,將有利于明確空氣質量的影響因子,使研究結果更接近實際。

街谷的空氣質量與氣象條件密切相關[20-23]。嚴寒地區的氣象條件具有一定的特殊性,其街谷的空氣質量必然具有特定的規律。依據《民用建筑熱工設計規范(GB 50176)》,嚴寒地區是指中國最冷月平均溫度不高于-10 ℃或日平均溫度不高于5 ℃的天數大于等于145 d的地區。該區域在冬季的綠色植物多處于干枯狀態,對大氣污染物的吸收和降解能力下降,這使得綠化植物所處的街谷底層的空氣污染狀況更加復雜。此外,該區域冬季供暖有大量鍋爐燃燒、大量的秸稈普遍采用田間燃燒的方式[24]等，人為因素也構成了地域空氣質量的特殊性。因此,針對嚴寒地區街谷底層空氣質量研究同樣具有現實意義。

本文以東北三省的省會城市為代表,對街道峽谷底層的可吸入顆粒物(PM10)的質量濃度進行了實地監測。分別對顆粒物濃度的高度變化、日變化、季節變化、綠化影響下的變化以及與微氣候的相關性進行了測量與研究,得到了PM10在街谷底層分布與擴散的規律,為嚴寒地區城市規劃設計以及道路綠化設計提供了理論依據。

1 材料與方法

1.1 采樣點設置

監測的位置選擇哈爾濱、長春、沈陽三座城市中心區域的三條道路(哈爾濱的經緯街、長春的西安大路、沈陽的南五馬路),三條路的街谷高寬比(H/W)約等于2∶1,道路走向、與盛行風向的夾角、車流量以及綠化形式均相似(表1)。每條路的監測長度約1 km,水平方向上設置6對采樣點(其中3對位于綠化條件較好的段落,另3對位于綠化條件較差的段落),間距10 m以上(圖1),每對采樣點分別位于綠帶的兩側(一側位于機動車道上,另一側位于人行道上),高度均為1.2 m,為人的呼吸帶高度；垂直方向上分別選擇路邊2幢樓(經緯街上的袋鼠賓館和冰城快捷賓館,西安大路上的誠信大廈和林晟裝飾大廈,南五馬路上的金都飯店和阜新銀行)的1～15層的室外窗臺,每隔2層為1個采樣點。

表1 監測地點詳述

圖1 水平采樣點位置示意圖Fig.1 Schematic map of horizontal sampling point position

1.2 數據采集與處理

監測日期分別選擇夏、冬兩季(2018年5月—7月代表植物的著葉季,2018年11月—2019年1月代表植物的落葉季),擇取多天溫度相近、風速較小，且無雨雪的晴朗天氣測量。采用微電腦激光粉塵儀[BB16-LD-5C(B)]進行PM10質量濃度的測量,時間間隔為1 s,每次采樣時間取1 min,按測點順序依次采集,每天采集8次,夏冬兩季各采集15 d。此外,分別使用水銀溫度計、濕度測量儀以及熱線式風速計采集街谷背風側的溫度、濕度和風速。

數據分析工作在EXCEL和SPSS軟件上進行。

2 結果與分析

2.1 PM10濃度隨高度變化規律及街谷底層范圍界定

圖2 PM10濃度垂直變化Fig.2 The vertical variation of PM10 concentration

圖3 PM10濃度垂直變化趨勢(5層及以上)Fig.3 The vertical change trend of PM10 concentration (5 floor and above)

三條街道峽谷底層PM10濃度隨高度的變化見圖2。PM10濃度先隨著高度的增加而緩慢增加或持平,在5層樓的高度以后,又隨著高度的增加而急劇減小。根據已知的研究成果[25],PM10濃度應隨著高度的增加成指數下降。故截取5層及以上層數的數據進行回歸分析、趨勢預測(圖3)和F檢驗。回歸方程相關系數分別為0.944、0.975和0.981,顯著值p分別為0.000 4、0.000 7和0.000 0,均小于0.01顯著水平。由此可知,在5～15層(約16～50 m 高)高度范圍內PM10濃度隨著高度的增加而成指數下降的趨勢,與已知的研究結論相吻合。這是因為越往高空，風速越大,污染物越容易擴散。而從1～5層高度范圍看,PM10濃度隨高度的增加而平緩增加,可能是因為PM10較輕,易受空氣湍流影響,越往高空，顆粒較小的塵埃聚集越多。但總體來說,越接近地面,汽車污染源及人類活動越復雜,各種構筑物、道路附屬設施以及綠化植物都會對氣流產生影響,顆粒物濃度分布情況十分復雜,故在底層范圍內無明顯規律可循。

由此,本文界定街谷底層的范圍在1～5層(0～16 m)。因為道路綠化喬木的高度在3～4層,所以它們對街谷氣流的影響波及5層位置。應該指出,選取的街谷樣地有限,由于中國南北方綠化植物高度的差異較大,故此街谷范圍應根據所在地域的不同而有所差異。

2.2 街谷底層PM10濃度日變化規律分析

在一天當中不同的時刻,三條道路的機動車道上的PM10濃度均值見圖4。可以看出,三條道路的PM10濃度均在9:00和18:00出現峰值,這與該時段出現車流量的高峰有關。一般而言,白天日照輻射強,地面溫度逐漸升高,大氣處于不穩定狀態,湍流交換和垂直擴散力加強,有利于顆粒物的擴散,顆粒物濃度應減少；而夜間大氣處于穩定狀態,不利于污染物的稀釋與擴散,容易造成顆粒物濃度的增高[26-28]。而實測中顯示不僅白天的濃度高于夜間,而且峰值出現在車流高峰期,說明人為原因對街谷底層PM10濃度產生了決定性的影響。白天與夜間相比,街谷內的行駛車輛要多得多,人的行為活動也要頻繁得多。

圖4 PM10濃度日變化Fig.4 The daily variation of PM10 concentration

圖5 底層與9層PM10濃度比較Fig.5 Comparison of PM10 concentration in the first and ninth storey

將街谷底層PM10濃度的變化數據與街谷中上層(以9層高處為例)數據進行比較(圖5),發現9層高處PM10濃度的日變化平緩了許多,且峰值出現在中午12:00,比底層濃度出現峰值的時間延后了約3 h,說明街谷底層綠化對顆粒物有一定的滯留作用,延緩了顆粒物的擴散。

2.3 街谷底層PM10濃度季節變化規律分析

把三條路在冬(W)、夏(S)兩季街谷底層PM10濃度進行對比(圖6),發現季節水平上各道路PM10濃度差異顯著,且各地PM10濃度冬季明顯高于夏季。其中,南五馬路在冬季的均值最高,為281 mg·m-3；經緯街在夏季的均值最低,為136 mg·m-3。把三條路的PM10濃度值進行混合,對比冬、夏兩季的數值(圖7),冬季PM10濃度均值為275 mg·m-3,夏季均值為168 mg·m-3,兩者相差107 mg·m-3。

圖6 三條路冬、夏季PM10濃度對比Fig.6 PM10 concentration comparison of three roads in winter and summer

圖7 冬、夏季PM10對比Fig.7 PM10 concentration contrast in winter and summer

嚴寒地區街谷底層PM10濃度在冬季如此之高,有自然與人為兩方面原因。從自然原因來看,冬季近地層空氣流動性較差,大氣處于穩定狀態,不利于顆粒物的擴散,且冬季植物處于落葉期,其吸附顆粒物的能力下降；從人為原因上看,在中國嚴寒地區,冬季是火力發電、生物質燃燒等活動的旺季[29-30],污染源大量增加。

2.4 街谷綠化影響下PM10濃度空間分布規律分析

2.4.1 不同郁閉度時PM10濃度垂直分布規律分析

鑒于西安大路與南五馬路的道路綠化形式相同,均有機動車與非機動車隔離綠帶(簡稱機非隔離帶),綠帶內為喬木+灌木綠籬的形式,因此只用這兩條道路的數據進行比較。西安大路的東段與南五馬路的東段的綠化較為完整,喬木生長茂盛,樹冠濃密,在隔離帶內郁閉度為0.6～0.8,故設這兩部分路段為街谷綠化的高郁閉度路段；西安大路的西段與南五馬路的西段的綠化出現多處間斷,喬木生長細弱,在隔離帶內郁閉度在0.1～0.4,故設這兩部分路段為街谷綠化的低郁閉度路段。

圖8 不同郁閉度PM10濃度垂直分布Fig.8 Vertical distribution of PM10 concentration in different canopy density

比較在冬、夏兩季中午12:00時段不同綠化郁閉度情況下PM10濃度垂直分布,如圖8所示。冬季不同綠化郁閉度對顆粒物濃度垂直分布影響很小,而夏季不同郁閉度對顆粒物濃度垂直分布影響稍大,尤其在1～7層較為明顯。不論在冬季還是夏季,在1～3層高處高郁閉度均使得顆粒物濃度增加；在5～7層高處高郁閉度均使得顆粒物濃度減少；而在9～15層高處的曲線基本重合。這是因為樹冠阻礙了街谷氣流的上下流動,在1～3層為林下與樹冠層,顆粒物的擴散很大程度被抑制在地面和樹冠頂蓋之間,而5～7層方顯現出綠化的凈化效應。

由于街谷綠化植物的存在,對顆粒物濃度的影響波及到7層的高度,由此應該對街谷底層的范圍提出更正,即應為1～7層(0～22 m)。因為當考慮到不同季節(主要指夏季)綠化植物凈化效應之后,街谷空氣質量有所變化。

2.4.2 不同疏透度時PM10濃度水平分布規律分析

西安大路的東段與南五馬路的東段的綠化較為完整,喬木與灌木生長茂盛,灌木綠籬基本為滿鋪,目測隔離帶的疏透度為75%～85%,設這兩部分路段為街谷綠化的低疏透度路段；西安大路的西段與南五馬路的西段的綠化出現多處間斷,不僅喬木生長細弱,灌木栽植也比較零散,目測隔離帶的疏透度為85%～95%,設這兩部分路段為街谷綠化的高疏透度路段。

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

比較在冬、夏兩季中午12:00時段不同綠化疏透度情況下PM10濃度水平分布,如圖9所示。冬季綠化植物對顆粒物濃度水平分布影響較小,機動車道與人行道上顆粒物濃度較接近；夏季綠化對顆粒物濃度水平分布影響較大,人行道上顆粒物濃度明顯降低。而且,夏季時低疏透度綠化使PM10濃度降低了79 mg·m-3,高疏透度綠化使PM10濃度降低了61 mg·m-3,低疏透度的凈化效能比高疏透度的凈化效能多了18 mg·m-3；而冬季時低疏透度綠化使PM10濃度降低了25 mg·m-3,高疏透度綠化使PM10濃度降低了16 mg·m-3,低疏透度的凈化效能僅比高疏透度的凈化效能多了9 mg·m-3。這說明不同疏透度對PM10濃度水平分布影響較大,尤其在夏季,綠化隔離帶能發揮出更多的凈化效能。而且,不管是冬季還是夏季,低疏透度的綠化使得機動車道和人行道上的顆粒物濃度都增加了。這是因為高密度綠化隔離帶阻礙了顆粒物的水平擴散,導致機動車道與人行道上的空氣環境在短期內更加惡化。

2.5 街谷底層PM10濃度與微氣候相關性分析

對三條街道峽谷底層PM10濃度的日均值數據進行分析研究,考察其與溫度、濕度和風速的相關性。利用SPSS對PM10濃度日均值與氣參數進行相關分析,得到結果見表2。PM10濃度日均值與氣象參數之間存在顯著的線性相關性。PM10濃度日均值對溫度、濕度在0.01水平雙側檢驗上均顯著相關；對風速在0.05水平雙側檢驗上顯著相關。相關性順序為濕度>溫度>風速。

表2 PM10濃度日均值與氣象參數的相關性分析

關于街谷大氣環境的研究表明,空氣運動特性決定了污染物的傳輸擴散形式,因此風速與污染物濃度的相關性往往是最大的[31-33]；但此結論不適合于針對街谷底層的研究。因為街谷綠化植物影響了街谷底層的空氣流通,使得顆粒物在底層停滯的時間延長,因而削弱了濃度與風速的相關性；此外,由于綠化植物的蒸騰作用,必然影響街谷的溫度與濕度[34-35]。綠化植物改變了街谷底層的微氣候,不僅影響顆粒物的擴散,同時也提高了道路行人的舒適度。

3 討論

提出的街谷底層是指由于街谷設施的存在,擾亂了理想狀態下的街谷氣流,致使空氣流場與污染物擴散相對復雜的高度范圍。把街谷底層這一高度范圍從街谷整體研究中抽離出來進行有針對性的研究,銜接了街谷大氣環境研究與城市道路綠化凈化效應研究,具有一定的研究意義。

因為,忽視街谷底層的綠化植物去研究街谷的空氣質量,或者脫離了街谷的空氣流場去研究綠化的凈化效應,都不易于解決實際問題。街谷底層的空氣質量研究,找到這一層級范圍不同于街谷整體的特殊性,確定適合于道路綠化凈化效應研究的研究尺度與環境背景,為進一步的深入研究奠定科學的認知。

當前,對于道路綠化的凈化作用,已有的研究結果之間存在一定的矛盾。以模型模擬法為主的研究一般認為道路綠化會導致空氣質量惡化[11-14],而以實驗測定法為主的研究一般認為道路綠化可以改善空氣質量[15-19]。對于這一矛盾,可以給予合理的解釋,即要在一定的時間與空間范圍內去考察街谷內綠化的凈化作用。研究指出,街谷底層綠化使PM10的擴散延遲約3 h,并使其滯留在兩條隔離帶之內,樹冠頂蓋以下的機動車道空間里。鑒于綠化植物葉表面對顆粒物的吸附作用,并隨著雨水的沖刷使顆粒污染物進入排水系統[36],根據物質守恒定律,在上述時間與空間之外的范圍顆粒物必然會消減,空氣質量必然得到改善。

4 結論

嚴寒地區城市街谷底層PM10濃度分布狀況既受到自然氣候條件的制約,又受到以綠化植物為主的街谷設施以及人為活動的強烈影響,二者共同作用下形成了如下特征。

(1)街谷設施擾亂了理想狀態下的街谷氣流,其所波及的范圍約在1～5層(0～16 m)。若考慮綠化植物在夏季會有更高的凈化效應,其所影響的范圍約在1～7層(0～22 m)。這一高度范圍可界定為街谷底層。

(2)街谷底層PM10濃度在每日的9:00和18:00出現峰值,與該時段出現車流量的高峰直接相關；街谷綠化使顆粒物滯留在街谷底層,使顆粒物的擴散延遲了約3 h。

(3)在季節水平上街谷底層PM10濃度差異顯著,冬季明顯高于夏季,PM10濃度的均值相差107 mg·m-3。

(4)不同綠化郁閉度對PM10濃度垂直分布的影響,夏季大于冬季。在1～3層(0～9 m)顆粒物受到抑制,濃度升高；而在5～7層(9～22 m)顆粒物濃度消減,呈現出綠化的凈化效應。

(5)不同綠化疏透度對PM10濃度水平分布的影響,夏季大于冬季。綠化植物使顆粒物滯留在兩條隔離帶之內,機動車道上的濃度升高；而在隔離帶外側的人行道上顆粒物濃度明顯降低,呈現出綠化的凈化效應。

(6)街谷底層PM10濃度日均值與氣象參數之間存在顯著的線性相關性,相關性順序為濕度>溫度>風速。綠化植物改變了街谷底層的微氣候,提高了道路行人的舒適度。