基于ENVI-met 的高密度城市住區空間PM2.5分布模擬研究

■ 王 薇 WANG Wei 夏斯涵 XIA Sihan 張 蕾 ZHANG Lei

0 引言

在城市化快速發展的背景下，我國城市規模也在不停擴大。城市擴大導致人口不斷增多，為了容納新增人口，將高密度住區建設作為城市土地開發的主要形式。對于城市住區而言，高層、超高層住宅逐漸成為城市住區中建筑的主要形式。享受城市化帶來的物質和精神文明生活的城市居民，在體驗高水平生活的同時，也承擔著住區空間環境污染問題。PM2.5作為空氣污染的主要成分，也對城市環境質量產生了重要的影響。目前，環境污染研究主要集中在區域尺度及城市不同功能區，城市居住區微環境研究較少，相關研究相對落后。據調查，人均一天88%的時間都在室內，7%的時間在交通工具上，只有5%的時間在室外度過，這足以說明室內環境的重要性[1]。

研究表明，城市交通尾氣排放是城市PM2.5的重要來源之一[2]，而城市住區的不同空間形態對PM2.5排放有著重要影響。金虹等（2020）對空間布局為行列式、圍合式的城市住區中不同的開口方向、規整度進行研究，總結了在圍合式、行列式布局形態的城市住區中，院落開口、風向角以及豎向錯列對住區PM2.5的擴散影響[3]；祝玲玲等（2019）提出，居住區住宅群體平面組合形式為行列式、點群式最利于PM2.5擴散，混合式和周邊式布局的組合形式，對PM2.5擴散能力則相對較弱，而不同風向角布局的居住區，PM2.5擴散分布變化狀況較復雜[4]。楊二東（2015）提出，住區的建筑形態通過影響局部流場形態，較大程度地影響PM2.5的擴散，通過調整建筑排列組合、空間布局、建筑與風向夾角等指標，可改善居住區的風環境，從而有效促進PM2.5的擴散[5]。以上研究，通過量化分析PM2.5的擴散規律，為居住區的空間布局規劃提供科學指導，有助于提升城市住區的環境質量。

本文以合肥市為例，采用數值模擬定量分析居住區空間形態指標與PM2.5質量濃度關系，并提出適宜的住區布局方式，旨在優化城市住區規劃設計，為城市居民提供安全健康、便捷舒適的居住環境，對于提高城市住區環境和人居環境具有重要的實踐意義。

1 研究區域與方法

1.1 研究區域概況

合肥市位于安徽省中部，總面積11 445 km2，城鎮化率76.33%。合肥市地處中緯度地帶，北緯31°52′，東經117°17′，屬于典型的夏熱冬冷型氣候城市，年平均氣溫在15～16℃之間，屬于溫和氣候型，相對濕度的年變化與溫度年變化相一致，夏季最大，冬季最小。城市主導風向為東南風，其中夏季東南風，冬季偏北風，年平均風速在1.6～3.3 m/ s 之間。

1.2 研究方法

1.2.1 計算機模擬研究

為模擬住區不同空間布局形式對PM2.5擴散的影響，采用 ENVI-met軟件開展模擬研究。ENVI-met 是由Michael Bruse 教授團隊開發的微氣候模擬軟件，該軟件基于CFD 和熱力學相關理論，結合氣候學、農業科學等多個交叉學科，專門用于模擬城市區域中小尺度下墊面、植被、建筑、大氣的相互作用[6-7]。與傳統CFD 軟件相比，ENVI-met 充分考慮了風和太陽對結果的影響，將輻射模型和湍流模型進行關聯，軟件中還有各種建筑材料、植物的數據庫，具備污染物模擬、室外熱舒適度計算的功能。傳統CFD 軟件PHOENICS、FLUENT 有著強大的網格來支持各尺度的模擬運算，而ENVI-met 則受網格數目的限制，只能做中小尺度的模擬運算[8-9]。因此，ENVI-met 軟件較適合本研究中不同城市住區空間布局對環境影響的對比分析和評價。

1.2.2 實測研究

為驗證ENVI-met軟件模擬可行性，對合肥地區某高密度住區進行PM2.5實測。研究采用國產ONETEST-100 粉塵濃度監測儀，PM2.5質量濃度測量范圍為0～1 000 μg/m3，測量精度≤±10%FS，分辨率0.1 μg/m3；溫度測試范圍為-20～60 ℃，測量精度≤±0.5%，分辨率0.1 ℃；相對濕度測量范圍為0～100%RH，測量精度≤±3%，分辨率0.1%RH。

2 高密度城市住區典型模塊分類

2.1 住區樣本空間形態分析

高密度住區沒有統一的標準，不同地區差異較大，根據不同地區、不同學者對高密度住區的解釋，綜合考慮當地法規和研究區域社會背景[10]，本文中高密度住區定義為建成時間在近十年間，在合肥市主城區以內，容積率2.5～4 的居住區域，并據此原則選取合肥市主城區40 個高密度住區作為研究樣本（圖1）。

圖1 住區樣本分布圖

城市規劃中住區尺度的范圍是限定住區用地的重要因素，而住區內部住宅建筑的尺寸和布局形式決定了住區的空間形態。收集住區樣本的用地尺寸、容積率和住區樣本內部各建筑尺寸、高度數據（圖2、3），整理后可知，用地尺度中180 m×230 m和200 m×270 m 的住區占比較多，容積率平均在2.96 左右，建筑尺寸和高度中18 m×40 m×30 m、33 m×33 m×60 m 兩種較為常見。

圖2 樣本住區用地尺寸及容積率統計圖

2.2 典型城市住區模塊構建

通過對40 個高密度城市住區研究樣本數據整理分析，提取出具有一定共性特征的居住建筑布局形式、用地面積和住宅建筑尺寸，具體如下。

圖3 樣本住區建筑尺寸信息統計圖

（1）以“數量最多，最具典型性”以及“差異性，便于進行單因素對比”為選取原則，歸納出8 個典型高密度住區的布局模式[11]，包括：板式行列式、單側封閉行列式、周邊封閉行列式、南低北高行列式Ⅰ、南低北高行列式Ⅱ、點式行列式、單側封閉行列式高層和開放圍合式（圖4）。

圖4 合肥市典型城市住區布局

（2）將典型住區用地尺寸歸納為180 m×270 m×70 m，場地內包含不同類型的建筑。其中，點式建筑高度定為60 m，板式建筑高度定為30 m，住宅建筑間距均滿足日照間距及防火要求。其中，A 模塊為板式行列式，B 模塊為單側封閉行列式，C模塊為周邊封閉行列式，D 模塊為南低北高行列式Ⅰ，E 模塊為南低北高行列式Ⅱ，F 模塊為點式行列式、G模塊為單側封閉行列式高層，H 模塊為開放圍合式。

3 高密度城市住區PM2.5 分布實測研究

3.1 實測研究概況

3.1.1 研究對象

為了驗證ENVI-met 對城市高密度住區PM2.5分布模擬的可行性，選取合肥包河區某高密度住區開展實測，該住區周邊以住宅建筑為主，南北長230 m，東西長280 m，占地面積約57 400 m2，容積率2.65，綠地率45%，共有12 棟樓，周邊主要污染源以城市道路上機動車尾氣為主。充分考慮現場環境條件及監測安全，本研究將測點選擇在住區內部：a1（地下車庫出入口）、a2（建筑迎風面）、a3（密林區）、a4（人行出入口）、a5（水景）、a6（大面積空地）、a7（人群聚集廣場）、a8（建筑轉角處）、a9（鄰城市干道處）、a10（宅間道路）、a11（快遞點人群集中處）、a12（兒童游樂人群集中處）（圖5）。

圖5 實測地點示意圖

3.1.2 研究方法

研究測試時間為8 月23—26 日每天的8:00—18:00。于天氣微風條件下進行監測，每個測點布置一臺ONETEST-100 型號PM2.5檢測儀。ONETEST-100 細顆粒物質量濃度監測儀可監測PM2.5質量濃度（μg/m3）、PM10 質量濃度（μg/m3）、溫度（℃）和相對濕度（%）四項指標。其中，PM2.5和PM10質量濃度測量范圍為0～1 000 μg/m3，測量精度≤±10%FS，分辨率為0.1 μg/m3；溫度測量范圍為-20～60 ℃，測量精度≤±0.5%，分辨率為0.1 ℃；相對濕度測量范圍為0～100%，測量精度≤±3%，分辨率為0.1%。監測儀器高度離地約1.5 m，每個測試點間隔1 s 讀數一次，實時顯示數據。

3.2 實測與模擬研究結果對比

在模擬研究中，將實驗網格設置為60×60×30，每個網格為2 m×2 m×3 m，地理位置設置為安徽省合肥市，模擬時間為8:00～18:00，風速根據合肥地區夏季平均風速2.9 m/s 設置，風向S，相對濕度70%，將道路設置為污染源，根據平均車流量將道路PM2.5擴散質量濃度設置為70～85 μg/m3，盡量貼合夏季住區附近交通污染實測平均值。模擬幾何建模包含內部道路和周邊城市主干道，對住區內部的建筑、復雜地形、建筑凹凸、景觀綠化和下墊面進行簡化處理，但對住區內部一些污染源設置了點污染源，盡量保證與實際情況相接近，模擬中均考慮了周邊住區對研究住區內部的影響。

如圖6 所示，模擬結果為1.5 m高度的PM2.5分布情況，住區范圍內PM2.5質量濃度波動范圍為24～122 μg/m3，且靠近污染源處質量濃度明顯升高，受建筑布局、環境因素和人群、車輛流動影響，住區內部不同測點PM2.5質量濃度差距較大?？傮w來看，PM2.5分布東部較高，西部較低，住區內東部及東北部PM2.5較易聚集[12]。這是由于合肥地區夏季盛行東南風，受板式建筑物行列式布局及部分圍合結構影響，PM2.5堆積在住區東北部。

圖6 住區模擬工況圖

通過模擬數據與實測數據對比發現（表1、圖7），模擬結果與實測結果的變化趨勢基本一致。采用國內外常用對比實驗與實測數據誤差的誤差平方根值（Root Mean Square Error，RMSE）和平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）[13]兩個指標，對實測和模擬數據進行評價：

圖7 研究區域PM2.5 質量濃度實測與模擬數據對比

表1 研究區域PM2.5 質量濃度實測與模擬數據對比表

式（1）、式（2）中，X為 模擬值；Y為實測值；n為實測次數。本研究中模擬值與實測值之間的誤差平方根值ERMS=8.883 μg/m3，平均絕對百分比誤差EMAP=9.5%，這表明實測值與模擬值之間偏差較小，誤差均在可允許范圍內，模型模擬的精準性得到了驗證。根據國內外相關研究成果可知，模擬方法常常與現實情況有誤差，為了減少誤差則需要通過實測，對模擬的條件參數進行合理修正[14-16]?；诖?，研究根據PM2.5質量濃度的實測和模擬數據對比結果，對模擬運算中的邊界條件進行修正，使修正后的模擬結果與實測數據更加貼合，以減少模擬研究工作中的誤差。

4 高密度城市住區空間PM2.5 分布模擬研究

4.1 模型及參數設定

ENVI-met 模擬軟件的最大網格為250×250×25，網格包括主要模型區域和嵌套區域，根據模擬區域的面積和住區模塊的模型尺寸，選取90×135×35 的網格數量作為整個模型區域，每個網格的分辨率為2 m×2 m×2 m。模擬計算的邊界條件，根據前面實測研究后的修正，最終設置風速為2.6 m/s，風向為東南向，為確保接近現實情況，將模擬開始時間定為4:00—18:00，模擬時長為14 h，以確保PM2.5的完全擴散。PM2.5來源定為住區周邊道路上的交通污染，PM2.5污染源擴散的質量濃度為75 μg/m3，住區空間內部原有背景質量濃度定義為25 μg/m3，且均勻分布在整個研究區域。

4.2 模擬結果

根據前面研究總結出的8 個典型高密度住區模塊，對其進行PM2.5分布模擬研究，分為水平和垂直兩個層面，水平層面的PM2.5質量濃度分布特征主要以地面以上1.5 m 處的污染情況作為衡量標準。而垂直層面的PM2.5質量濃度分布特征，選取住區空間內高度在1～19 m 范圍的PM2.5質量濃度數據作為衡量標準。

4.2.1 住區空間PM2.5 水平分布特征

如圖8 所示，根據模塊A、B、D、H 的模擬結果可以看出，大部分的PM2.5堆積都是發生在板式住宅的背風面，建筑迎風面的PM2.5質量濃度普遍偏低[17]；對比模塊A、B、C 的模擬結果可以看出，周邊封閉或下風口半封閉式的布局，PM2.5擴散能力比行列式強，但還是阻擋了部分PM2.5的擴散，導致其在住區空間內堆積[18]；對比模塊A、D、E、F 的模擬結果可以看出，增加住宅建筑的橫向宅間距，可以有效減少PM2.5在住區內堆積；對比模塊B、G 的模擬結果可知，上風口的封閉可以有效減少PM2.5進入住區內部，但是對比F的模擬結果可以看出，該效果不如增加住宅橫向間距有效；對比模塊A、H 的模擬結果可以看出，圍合式的住宅建筑布局并不比行列式更容易聚集PM2.5，對于圍合式布局而言，中部的公共區域PM2.5質量濃度較低，樓間的PM2.5質量濃度較高[12]。

圖8 住區模塊1.5 m 高度處的PM2.5 水平分布模擬工況圖

4.2.2 住區空間PM2.5 垂直分布特征

如圖9 所示，各典型住區模塊均在高度1 m 處PM2.5平均質量濃度最高，隨著高度的升高，PM2.5質量濃度逐漸降低，下降速度也不斷減緩[19-20]，不同模塊在不同高度的PM2.5質量濃度下降速率也不相同，其中，模塊A、B 在1～3 m 處的高度區間內下降速度最快，差值分別達到了3.4 μg/m3和3.8 μg/m3，而模塊D 在該高度區間內下降速度最慢，差值為0.89 μg/m3。所有住區模塊均在19 m 處達到了PM2.5質量濃度的最低值。

圖9 住區模塊的PM2.5（1～19 m）垂直分布質量濃度統計圖

4.3 結果分析

為了更進一步探究各住區模塊對PM2.5的擴散能力，研究結合住區模塊PM2.5的水平和垂直分布特征，將住區模塊分為住區空間和交通空間（圖10）兩個部分，比較在相同污染源的條件下，統計住區空間范圍內在模擬狀態結束時的PM2.5質量總和（圖11）[21]。通過住區空間PM2.5總質量的大小，來量化各個住區模塊布局形式對PM2.5的擴散能力。

圖10 住區空間示意圖

對比不同住區模塊住區空間內的PM2.5總量（圖11），可以看出，A 模塊的PM2.5總量最高，為2.42×106 μg，F 模塊的PM2.5總量最低，為1.06×106 μg，A 模塊的PM2.5總量是F 模塊的2.28 倍，表明了不同布局形式下的住區模塊對住區空間內PM2.5擴散有很大影響。整體來看，各模塊住區空間的PM2.5總質量由大到小依次為：A ＞H ＞C ＞B＞D ＞G ＞E ＞F，即點式行列式＞南低北高行列式Ⅱ＞單側封閉行列式高層＞南低北高行列式Ⅰ＞單側封閉行列式＞周邊封閉行列式＞開放圍合式＞板式行列式。點式行列式布局最有利于PM2.5擴散，而板式行列式最不利于PM2.5擴散。

圖11 不同模塊的住區空間PM2.5 總質量

5 結語

隨著城市經濟的快速發展，城市住區空氣環境質量問題成為社會關注的熱點。優化住宅建筑群的布局，保證開放空間的有效性，合理安排交通網絡與植被綠化，能夠有效降低住區空間PM2.5濃度，提升高密度城市住區環境的空氣質量。然而住區環境空氣質量研究還包括建筑高度、建筑朝向、建筑平面形態等多種形態指標。今后，可深入開展住區空間形態指標對環境空氣質量的影響研究，對于提高城市住區環境和人居環境具有重要的實踐意義。