居住區(qū)室外開(kāi)敞空間PM2.5、PM10時(shí)空分布特征及居民暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

姜潤(rùn)聲

洪 波*

居住區(qū)室外開(kāi)敞空間作為人與自然交流溝通的橋梁，其環(huán)境的舒適性、健康性對(duì)城鎮(zhèn)人居環(huán)境建設(shè)至關(guān)重要。受居住區(qū)建筑布局、綠地布局以及水景設(shè)施等因素的影響，其室外環(huán)境可能會(huì)出現(xiàn)局部惡化的現(xiàn)象，如通風(fēng)不暢造成局部空間懸浮顆粒污染物富集[1]。在大氣懸浮顆粒污染物中，空氣動(dòng)力學(xué)直徑小于10和2.5μm(PM10和PM2.5)的可吸入顆粒物，不僅會(huì)降低工作效率和幸福感[2-3]、影響人們的精神和心理健康[4]，還會(huì)加劇各種呼吸道和心血管疾病的發(fā)病率[5]。

眾所周知，居住區(qū)綠化在緩解居住區(qū)局部熱島、改善住區(qū)室外空氣質(zhì)量等方面發(fā)揮著重要作用[6]。綠化植被，尤其是喬木，能有效降低大氣懸浮顆粒污染物濃度[7-8]。喬木的種類、冠幅大小和孔隙度、葉面積密度以及植物和建筑的距離都能影響顆粒物擴(kuò)散[9]。近年來(lái)，大量研究通過(guò)實(shí)測(cè)、風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)或數(shù)值模擬等方法評(píng)估了不同植物對(duì)顆粒物的捕獲速率、沉積速度、空氣動(dòng)力學(xué)與沉降作用等[10-12]，以探討植物對(duì)顆粒物污染的削減作用。

然而，當(dāng)前的研究結(jié)果大多為某一特定時(shí)間、特定空間的數(shù)據(jù)，其在時(shí)間和空間上是離散的，且相關(guān)研究忽略了居民活動(dòng)規(guī)律與懸浮顆粒污染物濃度分布的關(guān)系。由于活動(dòng)需求和偏好等因素的差異，城市空間中居民通常具有復(fù)雜的行為模式和時(shí)空分布特征[13-14]。居民活動(dòng)分布方式與大氣懸浮顆粒污染物濃度分布在時(shí)空上的疊加作用可能導(dǎo)致暴露情況的復(fù)雜變化，因此忽略居民的行為模式可能導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估真實(shí)環(huán)境中的居民暴露風(fēng)險(xiǎn)。

基于此，本研究選取居住區(qū)室外開(kāi)敞空間為研究對(duì)象，通過(guò)調(diào)查典型場(chǎng)地中的居民數(shù)量、位置和訪問(wèn)時(shí)間，利用行為制圖結(jié)合Reynolds Averaged Navier-Stokes Model與Revised Drift Flux Model建立了居民分布特征和PM2.5、PM10濃度分布特征的時(shí)空映射，系統(tǒng)分析居民在場(chǎng)地中大氣懸浮顆粒污染物的暴露水平，旨在探明以下3個(gè)問(wèn)題：1)居民在室外開(kāi)敞空間中活動(dòng)存在什么樣的行為規(guī)律？2)居民室外活動(dòng)時(shí)暴露在怎樣的PM2.5、PM10濃度中？3)基于居民行為規(guī)律和PM2.5、PM10濃度時(shí)空分布特征，如何準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)居民的暴露風(fēng)險(xiǎn)？

1 研究方法

1.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地

選取陜西楊凌示范區(qū)恒大城小區(qū)的開(kāi)敞空間為研究對(duì)象。該居住區(qū)占地面積約12hm2，為33層行列式高層住宅，綠化率為38%。其西側(cè)和北側(cè)是農(nóng)田，東側(cè)和南側(cè)為其他居住區(qū)，之間均有城市道路相隔。居住區(qū)的室外開(kāi)敞空間被4組平行排列的塔樓劃分為3個(gè)綠化區(qū)域，每個(gè)區(qū)域均設(shè)有開(kāi)敞的活動(dòng)空間。

研究選取居民訪問(wèn)數(shù)量最高的4個(gè)典型的室外開(kāi)敞空間開(kāi)展實(shí)測(cè)，包括1個(gè)大型活動(dòng)場(chǎng)(B)，2個(gè)中型活動(dòng)場(chǎng)(M1和M2)和1個(gè)小型活動(dòng)場(chǎng)(S)(圖1)。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地的選取遵循了全面覆蓋性的原則：1)4個(gè)場(chǎng)地的空間結(jié)構(gòu)、功能和占地面積均不相同，包含了小區(qū)室外開(kāi)敞空間的典型特征；2)4個(gè)場(chǎng)地分別位于4行行列式塔樓之間的綠地中，與主導(dǎo)風(fēng)向下建筑迎風(fēng)面積大致形成梯度變化；3)4個(gè)場(chǎng)地的周邊區(qū)域包含了植被、水體、鋪裝場(chǎng)地和建筑等景觀要素，能較全面反映景觀要素對(duì)活動(dòng)空間大氣懸浮顆粒污染物的影響特征。

圖1 場(chǎng)地及測(cè)點(diǎn)位置

1.2 實(shí)地監(jiān)測(cè)

1.2.1 居民行為監(jiān)測(cè)

研究選取2019年11月10─11日和15─16日共4d開(kāi)展居民行為監(jiān)測(cè)(包括2d工作日和2d周末)。調(diào)查居民在室外開(kāi)敞空間中的居民數(shù)量、訪問(wèn)位置和時(shí)間。采用空間注記法統(tǒng)計(jì)場(chǎng)地中居民的位置及數(shù)量，利用代碼將居民的訪問(wèn)時(shí)間、空間位置和行為類型標(biāo)記在一張按比例繪制的地圖上，以探討具體行為與場(chǎng)地在空間上的相互關(guān)系[15]。研究采用了非參與的行為觀察方法，實(shí)驗(yàn)員通過(guò)手持GPS定位器記錄場(chǎng)地中居民的活動(dòng)位置，并標(biāo)記在場(chǎng)地平面圖上，每20min記錄一次。實(shí)驗(yàn)時(shí)間為每天的9：00─18：00?？紤]到在平面圖上直接記錄居民的動(dòng)態(tài)活動(dòng)可能出現(xiàn)較大的偏差，為了提升數(shù)據(jù)的可信度，同時(shí)也通過(guò)錄像機(jī)(SONY HDR-CX405)拍攝視頻留存，后期利用近景拍攝測(cè)量技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)校對(duì)和分析，并提供圖像輔助說(shuō)明。實(shí)驗(yàn)期間在每個(gè)場(chǎng)地周圍的固定位置上各設(shè)置2～4臺(tái)錄像機(jī)，相機(jī)視角固定不變，無(wú)死角地覆蓋全場(chǎng)地。錄像機(jī)輸出視頻為MP4格式，25幀/s。

1.2.2 環(huán)境監(jiān)測(cè)

居民行為監(jiān)測(cè)的同時(shí)在每個(gè)活動(dòng)場(chǎng)地中設(shè)置儀器記錄行人高度(1.5m)的風(fēng)速和風(fēng)向(Kestrel 5500，Nielsen-Kellerman Co.USA)，及PM2.5、PM10濃度(Aerocet 531S，Metone USA)。監(jiān)測(cè)點(diǎn)均固定設(shè)置在活動(dòng)場(chǎng)地中部。另外在15號(hào)居民樓的屋頂上設(shè)置對(duì)照監(jiān)測(cè)點(diǎn)C，記錄來(lái)流風(fēng)速、風(fēng)向及PM濃度(圖1)。各點(diǎn)監(jiān)測(cè)同步進(jìn)行，每1min記錄一次風(fēng)速和風(fēng)向，每5min記錄一次顆粒物濃度。實(shí)驗(yàn)期間，對(duì)照監(jiān)測(cè)點(diǎn)C的主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)闁|北風(fēng)和西南風(fēng)，最大風(fēng)速達(dá)到4.3m/s；平均PM10在216.9和337.2μg/m3之間，PM2.5在87.1和120.8μg/m3之間。

1.3 數(shù)值模擬

1.3.1 CFD模型

研究采用Reynolds Averaged Navier-Stokes Model與Revised Drift Flux Model三維穩(wěn)態(tài)等溫流場(chǎng)分別模擬湍流和顆粒物擴(kuò)散。該模型基于標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型的修正模型，可準(zhǔn)確地再現(xiàn)建筑物周圍的流場(chǎng)。所有控制方程均采用SIMPLE算法和QUICK差分格式。模擬中所有參數(shù)的迭代收斂標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為10-6。模擬計(jì)算在i7 2.67 GHz處理器上使用PHOENICS計(jì)算求解。

1.3.2 模型設(shè)置

通過(guò)對(duì)室外開(kāi)敞空間中的植被、建筑、水體和下墊面鋪裝等空間景觀類型的進(jìn)行參數(shù)化建模(圖2)。入口邊界設(shè)置為梯度風(fēng)，出口邊界設(shè)置零梯度的固定壓力，地面邊界設(shè)置恒定的粗糙度，頂邊界設(shè)置恒定的水平速度和湍流動(dòng)能，將平行于來(lái)流風(fēng)向的對(duì)稱邊界設(shè)置為無(wú)梯度滑移壁面。

圖2 計(jì)算域(2-1)及模型細(xì)節(jié)(2-2)

入口邊界的來(lái)流風(fēng)為梯度風(fēng)，計(jì)算公式如下：

式中，u(z)為在高度z處的水平速度；u0為在高度z0處的水平速度。在該模型中，u0=3.1m/s，z0=99.0m，α=0.25[16]。

湍流動(dòng)能k(m2/s2)及其耗散率ε(m2/s3)設(shè)置為：

式中，u＊為摩擦速率；δ為邊界層的深度；K為von Karman常數(shù)。在該模型中，u＊=0.52m/s，K=0.4，Cμ=0.09[17]。

由于居住區(qū)內(nèi)部污染源較少，且該地區(qū)主要的大氣懸浮顆粒污染源主要來(lái)自大氣輸送[18]，在模擬中將污染源項(xiàng)添加到入口邊界，且假定添加到入口邊界的平均濃度恒定。

在湍流模型中，將植被的樹冠作為多孔介質(zhì)，枝干則近似于樹葉處理[19]。由于樹冠產(chǎn)生的拽力和壓力降低空氣流動(dòng)的動(dòng)能。因此，在模擬植被對(duì)紊流流場(chǎng)的影響時(shí)，考慮了基于動(dòng)量方程的阻力。通過(guò)在動(dòng)量方程中引入源項(xiàng)來(lái)表示植物冠層對(duì)湍流的阻力，用下式表示：

式中，Cd為阻力系數(shù)；LAD為垂直于流體方向的葉面積密度(m2/m3)；z為垂直空間坐標(biāo)，|U|為表面矢量速度(m/s)；ui為i方向上的表面笛卡爾速度(m/s)。葉面積指數(shù)(LAI)可以用LAD的積分值來(lái)表示，LAI定義如下：

式中，h為冠層平均高度。當(dāng)0≤z≤zm，校準(zhǔn)常數(shù)n=6，當(dāng)zm≤z≤h，n=0.5；αm是α在垂直位置zm上的最大值。為了計(jì)算方便，假設(shè)葉面積密度在垂直方向上不變，并且可以通過(guò)樹冠高度和LAI計(jì)算獲得，如：

氣流和植被冠層之間的湍流相互作用，可以通過(guò)在動(dòng)量方程中添加源項(xiàng)來(lái)表示：

式中，βp、βd、C4ε和C5ε為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)；βp為由樹冠的曳力產(chǎn)生的尾流平均動(dòng)能；βd為Kolmogorov能量梯度的耗散動(dòng)能。在本研究中，βp、βd以及閉合常數(shù)C4ε和C5ε分別是1.0、3.0、1.5和1.5[20-21]。

Revised Drift Flux Model模型考慮了顆粒與流體(空氣)相之間的滑移，是一種修正的歐拉模型。模型中，植被通過(guò)湍流擴(kuò)散增強(qiáng)了顆粒沉積。植被吸收部分懸浮顆粒污染物，同時(shí)一些懸浮顆粒污染物也可能會(huì)從葉片上再次懸浮或被沖刷掉[22]。因此植物對(duì)顆粒物的空氣動(dòng)力學(xué)和沉降作用通過(guò)添加項(xiàng)來(lái)表述(Ssink和Sresuspension)[23]。該模型表示為：

式中，Vj和Vslip,j分別為顆粒物在j方向上的平均流體(空氣)速度和沉降速度(m/s)；C為入口邊界顆粒濃度(μg/m3)；εp為湍流擴(kuò)散率(m2/s)，可以簡(jiǎn)化為1.0[23]；Sc為粒子源的形成速率(kg/m3s)；τp為粒子的弛豫時(shí)間；gj為j方向的重力加速度(m/s2)；∑Fj為作用在粒子上的合力(m/s2)；Smj為顆粒在j方向的動(dòng)量源[kg/(m2s2)]；是空氣的分子運(yùn)動(dòng)黏度(Ns/m2)；Vpj和Vpi分別為j和i方向上的粒子速度(m/s)。Ssink為單位時(shí)間內(nèi)每立方米植被吸收的顆粒物濃度(μg/m3)；Sresuspension為單位時(shí)間內(nèi)每立方米植物形成的二次揚(yáng)塵(μg/m3)；α為L(zhǎng)AD(m2/m3)。

源項(xiàng)Ssink和Sresuspension，分別由下式表示：

式中，Vd為顆粒在葉片上的沉積速度(m/s)；Presuspension為再懸浮顆粒的百分比；v為風(fēng)速(m/s)。

1.3.3 模型驗(yàn)證

研究使用3種網(wǎng)格劃分方式(粗網(wǎng)格：Xmin=Ymin=Zmin=0.01H；細(xì)網(wǎng)格：Xmin=Ymin=Zmin=0.005H；極細(xì)網(wǎng)格：Xmin=Ymin=Zmin= 0.002 5H)檢驗(yàn)場(chǎng)地網(wǎng)格的收斂性[24]。由于場(chǎng)地建筑為南北向行列式排布，選用實(shí)驗(yàn)期間來(lái)流風(fēng)向?yàn)?5°下的顆粒物濃度(PM2.5=91.6μg/m3，PM10=300.9μg/m3)和風(fēng)速(1.0m/s)作為入口邊界參數(shù)進(jìn)行模擬分析。沿場(chǎng)地的中間線(x=180m)，3種密度的網(wǎng)格呈現(xiàn)相似的顆粒物濃度和風(fēng)速變化趨勢(shì)(圖3)。粗網(wǎng)格和細(xì)網(wǎng)格之間的網(wǎng)格收斂指數(shù)為4.61%，細(xì)網(wǎng)格和極細(xì)網(wǎng)格之間的網(wǎng)格收斂指數(shù)為3.87%，都滿足計(jì)算要求(＜5%)[25]。極細(xì)網(wǎng)格精度最高，因此在隨后的模擬分析中選擇了極細(xì)網(wǎng)格進(jìn)行模擬分析。

圖3 3種不同密度的網(wǎng)格中行Z=1.5m的PM10(3-1)、PM2.5(3-2)和風(fēng)速(3-3)的預(yù)測(cè)值

為了驗(yàn)證模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性，分別選擇實(shí)驗(yàn)期間4個(gè)頻率最高的來(lái)流風(fēng)向下的PM2.5、PM10濃度以及風(fēng)速作為邊界參數(shù)進(jìn)行模擬分析(表1)。各測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)較接近，R2均大于0.95。4種工況下各測(cè)點(diǎn)的模擬風(fēng)速與實(shí)測(cè)風(fēng)速的最大偏差不超過(guò)0.3m/s(圖4-1)。其他場(chǎng)地中幾乎不存在植物覆蓋的區(qū)域，模擬與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)接近。

表1 4個(gè)典型來(lái)流風(fēng)工況的模擬邊界參數(shù)

4種工況下多數(shù)測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)PM2.5和PM10濃度與模擬數(shù)據(jù)的最大偏差不超過(guò)20和30μg/m3，小于實(shí)測(cè)值的10%。僅工況3中的場(chǎng)地M1和工況4中場(chǎng)地B的實(shí)測(cè)值與模擬結(jié)果的偏差接近20%(圖4-2、4-3)。這是因?yàn)樵谶@2個(gè)場(chǎng)地中大量的居民活動(dòng)產(chǎn)生的湍流造成了場(chǎng)地中沉降顆粒物的二次揚(yáng)塵，該效應(yīng)在低濃度的情況下更顯著[26]。此外，PM2.5的模擬數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性強(qiáng)于PM10。由于在模擬過(guò)程中，研究假設(shè)顆粒隨氣流擴(kuò)散，較大尺寸顆粒之間的摩擦和阻力較大，導(dǎo)致實(shí)測(cè)與模擬的PM10值差異略大[30]。

圖4 各場(chǎng)地中不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)速(4-1)、PM2.5(4-2)和PM10(4-3)的測(cè)量數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果比較

2 結(jié)果與討論

2.1 居民室外場(chǎng)地中的時(shí)空分布規(guī)律

實(shí)驗(yàn)期間居民在4個(gè)場(chǎng)地活動(dòng)的有效訪問(wèn)數(shù)量為4 977人次(其中，工作日為1 923人次，周末為3 054人次)。場(chǎng)地B的訪問(wèn)數(shù)量最多，4d內(nèi)共計(jì)達(dá)到2 361人，其次是S點(diǎn)和M1點(diǎn)，分別是1 323人次和819人次，M2點(diǎn)訪問(wèn)數(shù)量最少僅474人次。各場(chǎng)地中居民訪問(wèn)數(shù)量均在早上9：00后持續(xù)增加，約在11：00達(dá)到峰值，隨后降低，又在13：20后開(kāi)始增加。周末的訪問(wèn)數(shù)量更多，變化規(guī)律與工作日基本相同。研究將場(chǎng)地中訪問(wèn)數(shù)量高于平均值的時(shí)段作為居民暴露的高峰時(shí)段。全部場(chǎng)地中訪問(wèn)數(shù)量高于平均值的時(shí)段約為10：30─12：30以及15：00─18：00。經(jīng)統(tǒng)計(jì)這高峰時(shí)段中居民訪問(wèn)數(shù)量總計(jì)3 610人次，為全部人數(shù)的72.5%，是居民活動(dòng)的主要時(shí)段。

各場(chǎng)地中居民訪問(wèn)密度均呈明顯的不均勻分布，其中低密度網(wǎng)格(≤12)的數(shù)量遠(yuǎn)高于高密度網(wǎng)格，約占總數(shù)的92.1%，而訪問(wèn)次數(shù)僅占總數(shù)的18.7%(圖5-1)。表明多數(shù)居民偏好于集中訪問(wèn)場(chǎng)地中某些固定范圍內(nèi)的空間。進(jìn)一步用熱點(diǎn)分析的方法調(diào)查居民訪問(wèn)的主要位置(圖5-2)。該方法通過(guò)比較每個(gè)網(wǎng)格與一定距離內(nèi)相鄰網(wǎng)格中的居民數(shù)量，來(lái)顯示具有更多居民的網(wǎng)格所在的位置[27]。結(jié)果表明，每個(gè)場(chǎng)地中分布了多個(gè)熱點(diǎn)，熱點(diǎn)范圍內(nèi)均存在基礎(chǔ)設(shè)施。經(jīng)統(tǒng)計(jì)居民數(shù)量占場(chǎng)地中總?cè)藬?shù)的79.7%，每個(gè)熱點(diǎn)網(wǎng)格平均每天被訪問(wèn)12.86人次，非熱點(diǎn)網(wǎng)格僅0.55人次?？梢?jiàn)熱點(diǎn)區(qū)域是居民活動(dòng)的主要位置。

圖5 場(chǎng)地中居民訪問(wèn)位置的密度分析(5-1)和熱點(diǎn)分析(5-2)

2.2 PM2.5、PM10濃度的時(shí)空分布特征

大多數(shù)場(chǎng)地中平均顆粒物濃度在來(lái)傾斜風(fēng)向下達(dá)到最大值。場(chǎng)地B和M1的平均濃度在45°風(fēng)向下最高，M2在225°風(fēng)向下最高。由于居住區(qū)內(nèi)的建筑平行布置，當(dāng)來(lái)流風(fēng)向與建筑走向傾斜時(shí)，使垂直于建筑方向和平行方向上的氣流分量疊加形成了螺旋流動(dòng)[28]。這種流態(tài)延長(zhǎng)了懸浮顆粒物在場(chǎng)地中的運(yùn)動(dòng)軌跡和滯留時(shí)間，導(dǎo)致顆粒物在場(chǎng)地中的聚集。場(chǎng)地S的平均濃度則在接近垂直的風(fēng)向下(185°)達(dá)到了最大值，同時(shí)其他場(chǎng)地達(dá)到了最低值。由于場(chǎng)地S靠近場(chǎng)地的南側(cè)邊緣，其上風(fēng)位置沒(méi)有建筑遮蔽，高濃度的顆粒物可直接進(jìn)入場(chǎng)地。而其他場(chǎng)地則位于建筑的背風(fēng)位置，建筑寬立面阻礙了氣流并在其背風(fēng)位置形成風(fēng)影區(qū)，氣流越過(guò)建筑頂部后形成了垂直渦流區(qū)，削弱了垂直方向的顆粒物通量[29]，同時(shí)植物冠層攔截渦流中向下的氣流中的懸浮顆粒物，導(dǎo)致行人高度的顆粒物濃度降低[30]。

不同場(chǎng)地中顆粒物的平均濃度也存在明顯差異?？拷^(qū)邊緣的場(chǎng)地B和S在大多數(shù)工況下暴露于高濃度中，位于小區(qū)中部的M1中的平均濃度在所有工況下均保持在較低水平。因?yàn)槲挥诰幼^(qū)中央位置在所有工況下均遠(yuǎn)離上風(fēng)位置，植物冠層對(duì)懸浮顆粒物的沉積作用在順風(fēng)距離上的累積效果相比于上風(fēng)位置更強(qiáng)，同時(shí)建筑偏轉(zhuǎn)氣流形成的渦流阻礙了懸浮顆粒物向下風(fēng)處的擴(kuò)散。因此將活動(dòng)場(chǎng)地設(shè)置在靠近居住區(qū)中央位置可以避免其位于上風(fēng)處，從而降低居民的暴露風(fēng)險(xiǎn)。

此外，場(chǎng)地中央普遍存在一個(gè)濃度較高的區(qū)域，面積更大的活動(dòng)場(chǎng)地中該區(qū)域的面積更大。這是由于場(chǎng)地中央均為硬質(zhì)鋪裝，其表面的顆粒物沉積速率相比于周圍的綠地更低。同時(shí)其周邊圍合的植物冠層形成湍流，阻礙了懸浮顆粒物濃度向場(chǎng)地外的擴(kuò)散，導(dǎo)致場(chǎng)地中央?yún)^(qū)域的顆粒物濃度較高(圖6)。

圖6 各場(chǎng)地在不同工況下的PM2.5濃度分布

2.3 居民暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

各場(chǎng)地中不同暴露位置上的PM10濃度差在22.5～110.1μg/m3之間。由于居民暴露位置集中在場(chǎng)地內(nèi)部的空曠區(qū)域，其間的顆粒物濃度分布相比于植物覆蓋區(qū)域更為均勻[29]，同時(shí)居民暴露位置僅占全場(chǎng)地面積的0.8%～10.3%，大部分場(chǎng)地中居民暴露位置均未與場(chǎng)地中濃度最高或最低區(qū)域重疊。

多數(shù)情況下居民暴露位置的平均濃度高于場(chǎng)地平均濃度。二者的PM10和PM2.5濃度差最大可達(dá)98.1和54.0μg/m3。這是由于居民訪問(wèn)的主要位置靠近場(chǎng)地中央的空曠區(qū)域，相比于邊緣靠近綠地的位置懸浮顆粒物濃度更高。其他少數(shù)情形中，顆粒物從場(chǎng)地邊緣植物稀少的區(qū)域大量進(jìn)入場(chǎng)地，這時(shí)邊緣位置上居民暴露于較高的濃度中，表明場(chǎng)地中的平均濃度不適用于評(píng)估居民暴露水平(圖7)。由于熱點(diǎn)位置是居民暴露的主要位置，研究中將熱點(diǎn)范圍內(nèi)的平均濃度作為評(píng)估居民暴露風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。相比于場(chǎng)地平均濃度，該指標(biāo)更接近居民暴露水平的平均值(圖8)。各場(chǎng)地中居民暴露位置的平均PM10和PM2.5濃度和熱點(diǎn)范圍內(nèi)平均PM10和PM2.5濃度之間的線性回歸都顯示出相似的趨勢(shì)(R2＞0.99)。世界衛(wèi)生組織空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(WHO AQGs)Interim Target-1(IT-1)的時(shí)均PM10和PM2.5濃度分別是150和75μg/m3，結(jié)果表明所有場(chǎng)地在不同工況下均存在超過(guò)WHO AQGs標(biāo)準(zhǔn)的情況。

圖8 室外場(chǎng)地中居民暴露點(diǎn)平均濃度和熱點(diǎn)平均濃度的關(guān)系(8-1為PM10，8-2為PM2.5)

3 結(jié)論

本研究利用行為制圖分析了居住區(qū)室外4個(gè)典型活動(dòng)場(chǎng)地中居民的活動(dòng)規(guī)律，結(jié)合數(shù)值模擬分析了場(chǎng)地中PM2.5、PM10的時(shí)空分布特征，通過(guò)建立居民活動(dòng)規(guī)律和顆粒物分布時(shí)空映射，系統(tǒng)評(píng)估了居民室外活動(dòng)的暴露風(fēng)險(xiǎn)，并提出了居民室外暴露的評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)論如下。

1)該住區(qū)居民暴露于室外懸浮顆粒污染的高峰時(shí)段是10：30─12：30以及15：00─18：00；居民暴露的主要位置位于基礎(chǔ)設(shè)施附近的熱點(diǎn)區(qū)域。

2)傾斜風(fēng)向下，4個(gè)典型活動(dòng)場(chǎng)地的PM2.5、PM10濃度更高。位于居住區(qū)邊緣的場(chǎng)地更容易暴露于較高的濃度中。鋪裝場(chǎng)地周圍環(huán)合的植物容易富集顆粒物，增加了場(chǎng)地內(nèi)顆粒物濃度。

3)居民暴露點(diǎn)的平均濃度在大多數(shù)情況下高于場(chǎng)地的平均濃度。熱點(diǎn)平均濃度與居民暴露點(diǎn)的平均濃度的擬合度較高(R2＞0.99)，可用于評(píng)估居住區(qū)居民室外開(kāi)敞空間懸浮顆粒物的暴露情況。

注：文中圖片均由作者繪制。