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    濟南市大氣PM10、PM2.5時空分布特征與城市街區(qū)形態(tài)關(guān)聯(lián)分析

    2024-03-14 12:22:12肖華斌許宇彤王子康張小平
    園林 2024年3期
    關(guān)鍵詞:顆粒物污染綠色

    肖華斌 許宇彤 王子康 張小平 李 杰

    (1.山東建筑大學(xué)建筑城規(guī)學(xué)院,濟南 250101;2.智慧韌性景觀與低碳生態(tài)技術(shù)濟南市工程研究中心,濟南 250101;3.山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,濟南 250100)

    高密度城市空間的顆粒物濃度分布對居民健康和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展具有重要影響。然而,當(dāng)前研究多集中在中宏觀尺度,且不同季節(jié)背景對城市形態(tài)與顆粒物濃度之間定量關(guān)系的影響尚存爭議?;?021年濟南市主城區(qū)65個空氣質(zhì)量監(jiān)測站的PM2.5和PM10濃度實時觀測數(shù)據(jù),分析了不同季節(jié)下城市街區(qū)形態(tài)對顆粒物濃度(PM2.5和PM10)的影響。結(jié)果表明:(1)顆粒物濃度呈雙峰型日變化,且具有顯著的U形逐月變化規(guī)律,PM2.5呈冬季高夏季低、春秋兩季居中,PM10呈春季高夏季低、秋冬兩季居中的季節(jié)性變化特征,且呈東南低、西北高的空間分布格局,高污染區(qū)域集中于交通和建筑密集區(qū)域,低污染區(qū)域主要分布于大型城市綠地旁。(2)城市街區(qū)形態(tài)對顆粒物的影響具有明顯的季節(jié)分異性。PM2.5與綠色空間指標(biāo)在4個季節(jié)的相關(guān)性均十分顯著,與綠地覆蓋率(GCR)、綠地斑塊形狀指數(shù)(MSI)和綠地最大斑塊指數(shù)(LPI)呈負相關(guān)性,與綠地斑塊密度(PD)呈正相關(guān),并且PM2.5僅在秋冬季與建筑形態(tài)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系顯著,其中建筑密度(BD)、建筑平均高度(AHV)和建筑平均體積(AV)是最具影響力的指標(biāo)。PM10僅在春冬兩季與綠色空間指標(biāo)顯著相關(guān),GCR和MSI 產(chǎn)生的影響較大,并且與BD、AHV 和容積率(FAR)等建筑形態(tài)指標(biāo)僅在秋冬季節(jié)相關(guān)性顯著。

    PM10;PM2.5;時空特征;街區(qū)形態(tài);關(guān)聯(lián)分析

    城市景觀的快速變化和人造熱源排放加劇致使大氣污染日益突顯,對人類健康、植被生長和環(huán)境氣候具有重要影響。世界衛(wèi)生組織提出空氣污染是人類健康面臨的最大環(huán)境威脅之一,每年約有700萬人因空氣污染而過早死亡。顆粒物作為大氣污染物的主要成分之一,由于來源廣泛、物理性質(zhì)和化學(xué)組成復(fù)雜,與多種健康效應(yīng)終點密切相關(guān),例如PM2.5等顆粒物會對人體呼吸系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)、生殖發(fā)育等多方面產(chǎn)生不良影響,增加人體患呼吸系統(tǒng)疾病的風(fēng)險,如心肺疾病、慢性阻塞肺疾病以及哮喘等[1-3]。因此,在大氣顆粒物污染加劇和居民健康風(fēng)險不斷上升的背景下,城市形態(tài)規(guī)劃應(yīng)對氣候變化及污染物防治機理研究已成為全球范圍內(nèi)的一個緊迫課題??諝馕廴颈┞叮╝ir pollution exposure)是指個體居民通過直接吸入、攝入和皮膚接觸等方式與空氣污染物產(chǎn)生接觸,其直接決定了人體受污染物損傷的程度以及患病風(fēng)險[4]。污染物濃度和居民行為模式是影響大氣顆粒污染物暴露過程、狀態(tài)和強度,即暴露危害的主要影響因素[5]。

    城市建成環(huán)境的優(yōu)化調(diào)控是從城市規(guī)劃視角推進健康城市建設(shè),降低居民空氣污染暴露風(fēng)險的重要途徑。城市街區(qū)形態(tài)會直接影響污染物源匯空間分布和城市風(fēng)環(huán)境,間接影響顆粒物污染濃度及分布格局。研究表明,道路、地形、綠色空間和交通設(shè)施是顆粒物產(chǎn)生和擴散的關(guān)鍵因素,街道系統(tǒng)和街區(qū)格局比建筑布置對顆粒物濃度的影響更大[6-7]。綠色空間作為消解顆粒物主要的匯空間,主要通過沉降、顆粒物改性以及擴散三種途徑緩解顆粒物污染[8-13],植被的結(jié)構(gòu)、高度、深度和密度,以及其與排放源和居民活動空間的相對位置關(guān)系,均是影響綠地對顆粒物消減作用的關(guān)鍵因素[14]。因此闡明大氣顆粒污染物的動態(tài)演變及與城市形態(tài)的關(guān)聯(lián)性,有助于預(yù)測不同城市形態(tài)特征所承載的污染暴露風(fēng)險,是優(yōu)化城市建成環(huán)境、高效緩解顆粒物污染的關(guān)鍵[7,15-19]。

    在探究顆粒物濃度與城市街區(qū)形態(tài)的關(guān)聯(lián)性方面,戴菲等[20]基于武漢市域內(nèi)18個大氣監(jiān)測點,選取兩年6-9月的監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了二維和三維兩類城市形態(tài)與大氣污染物濃度之間的關(guān)系,得出綠化覆蓋率、道路面積率和相對高程對PM10、PM2.5具有顯著影響的結(jié)論。Ahn等[21]基于15個大型城市的顆粒物反演數(shù)據(jù),從街區(qū)規(guī)劃、建筑形態(tài)和土地利用三個方面綜合分析城市街區(qū)形態(tài)與顆粒物濃度的關(guān)系,得出交通高度集中、高層建筑密集的地區(qū)以及高度靠近高速公路和高度混合土地利用的區(qū)域,顆粒物濃度最高的結(jié)論。針對不同季節(jié)對二者關(guān)聯(lián)性的影響方面,當(dāng)前研究存在較大爭議。有研究發(fā)現(xiàn),城市形態(tài)與顆粒物濃度的相關(guān)性在秋季顯著性最高,在冬季最不顯著[22]。而有研究卻得出了春冬兩季比夏秋兩季顯著性更加明顯的結(jié)論[23]。研究結(jié)論的不同可能與研究區(qū)氣候背景差異有關(guān)。

    目前相關(guān)研究受限于數(shù)據(jù)來源匱乏、空氣監(jiān)測點位分布密度低、遙感反演數(shù)據(jù)精度較低等問題,研究尺度多集中在城市、區(qū)域甚至國家等中宏觀尺度,針對高密度建成環(huán)境下的街區(qū)尺度研究相對較少[20,24-26]。此外,研究多討論城市形態(tài)特征與顆粒物之間的靜態(tài)關(guān)系,而與城市景觀的動態(tài)過程及其對顆粒物時空變化的影響并未過多探討[6]。鑒于此,本研究利用2021年濟南市(國家、省、市、街道、交通)5級監(jiān)測站點相結(jié)合的PM2.5和PM10小時濃度數(shù)據(jù)以及精細化街區(qū)空間形態(tài)數(shù)據(jù),分析街區(qū)尺度下顆粒物污染變化的時空演變特征,探究不同季節(jié)背景下街區(qū)空間形態(tài)對顆粒物時空分布的影響。研究為精細化尺度下探究顆粒物污染時空演變特征、預(yù)測顆粒物污染暴露風(fēng)險、優(yōu)化城市空間形態(tài)提供了新的視角和方向。

    1 研究區(qū)概況

    濟南市是山東省省會,是京津冀大氣污染傳輸通道“2+26”城市之一,燃煤、機動車和揚塵是其顆粒物污染的主要來源[27-28]。2021年,濟南市在168個重點城市中,空氣質(zhì)量排名多次出現(xiàn)在倒數(shù)20名內(nèi),顆粒物污染問題十分嚴峻,PM10和PM2.5作為首要污染物的天數(shù)分別占35.2%、19.8%[12]。以《濟南市城市總體規(guī)劃(2012-2020年)》劃定主城區(qū)作為研究范圍,該區(qū)域具有建設(shè)密度高、強度大、人口密集、城市景觀類型豐富等特征,具有較好的研究價值和實際意義。主城區(qū)東、西、南以濟南繞城高速公路為界、北以濟廣高速公路為界,總面積約535 km2。研究區(qū)內(nèi)共分布75個監(jiān)測站點,通過監(jiān)測點的經(jīng)緯度坐標(biāo)定位其空間位置,根據(jù)尺度,選取監(jiān)測站點為圓心形成半徑為500 m的緩沖區(qū)作為后續(xù)研究的樣本,篩除數(shù)據(jù)缺失、緊鄰工業(yè)污染排放源的站點后,共有65個有效樣本(圖1)。

    圖1 監(jiān)測站點分布Fig.1 Monitoring site distribution

    圖2 PM10和PM2.5月濃度變化Fig.2 Changes in monthly concentrations of PM10 and PM2.5

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 顆粒物數(shù)據(jù)來源和處理

    環(huán)境監(jiān)測站點監(jiān)測的PM10、PM2.5濃度數(shù)據(jù)為2021全年逐時監(jiān)測數(shù)據(jù),來源于濟南公共數(shù)據(jù)開放網(wǎng)(http://data.jinan.gov.cn/jinan/catalog/)。為探究精細尺度下顆粒物濃度的時空變化特征,首先計算所有監(jiān)測點的月平均濃度數(shù)據(jù),分析月份變化特征,其次計算4個季節(jié)的時刻平均數(shù)據(jù),分析不同季節(jié)背景下的日變化特征;為探究城市街區(qū)形態(tài)對顆粒物濃度數(shù)據(jù)的影響,選取各季節(jié)前后兩天均為晴朗無風(fēng)天氣的數(shù)據(jù),共215天有效數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)間的顯著差異,選取各季節(jié)每日變化的峰值時刻,計算各站點每季節(jié)峰值時刻的平均值,進行后續(xù)關(guān)聯(lián)性分析。

    2.2 街區(qū)形態(tài)指標(biāo)計算

    綜合考量各樣本的現(xiàn)狀特征,本研究從二維和三維兩個維度,建筑、道路和綠色空間三類關(guān)鍵空間要素選取指標(biāo)來衡量街區(qū)形態(tài)特征。道路數(shù)據(jù)利用QGIS在Open Street Map(OSM)中獲取,三維建筑數(shù)據(jù)利用水經(jīng)注地圖下載,而綠色空間數(shù)據(jù)通過目視解譯獲取。指標(biāo)選取基于以下原則:(1)對顆粒物有潛在影響;(2)便于計算;(3)在規(guī)劃設(shè)計中得以應(yīng)用;(4)保證各指標(biāo)間的最小冗余度。其中天空開闊度是利用DEM和3D建筑數(shù)據(jù)生成DSM數(shù)據(jù),再利用SAGA-GIS軟件計算得出,其他指標(biāo)計算公式如表1。

    表1 城市街區(qū)形態(tài)指標(biāo)Tab.1 Block city form index

    3 結(jié)果分析

    3.1 PM10和PM2.5的時空變化特征

    3.1.1 時間變化特征

    統(tǒng)計2021年各月份顆粒物濃度變化,可以看出,研究區(qū)域內(nèi)PM10和PM2.5濃度總體上均低于二級標(biāo)準(zhǔn)——150 μg/m3和75μg/m3,僅有1月存在超出二級標(biāo)準(zhǔn)的情況。PM10和PM2.5濃度時間變化特征整體呈現(xiàn)相似的規(guī)律,1月污染物濃度最高,7月污染物濃度最低,其中PM10在春季污染程度最高,夏季最低,而PM2.5具有冬季值高,夏季值低的濃度變化趨勢。

    冬季易出現(xiàn)污染天氣,主要由于冬季燃煤需求增加,污染物排放量大,并且濟南南部山區(qū)地勢較高,冬季夜晚山坡散熱快,冷空氣循山坡下沉到市區(qū),出現(xiàn)“逆溫”現(xiàn)象,促使污染物難以擴散,此外植物在冬季消解顆粒物能力較弱。1月為全年污染濃度最高的月份,主要原因可能為在冬末春初,濟南供暖加劇污染排放的同時出現(xiàn)大風(fēng)揚塵天氣,顆粒物濃度會隨之升高。夏季由于植被生長旺盛,葉面積總量處于全年最高期,植被消解顆粒物能力強,并且濟南市夏季盛行南風(fēng)受山體阻擋風(fēng)速較小,更有利于植物進行沉降。值得注意的是,春季的3月份污染濃度出現(xiàn)短暫的升高,這可能由于該月份暖濕氣流活躍,冷氣流頻繁與暖氣流進行交替,風(fēng)力強勁,易引發(fā)地面揚塵,不利于顆粒物干沉降,并且由于PM10比PM2.5粒徑更大,更易受到風(fēng)速影響,因此該時刻PM10上升幅度更高。濟南秋季風(fēng)速僅高于春季,并且植被呈現(xiàn)由茂盛到衰落的過程,溫度也呈降低趨勢,11月由于供暖,燃煤排放量開始增加,因此顆粒物濃度呈現(xiàn)由低轉(zhuǎn)高的變化趨勢。

    統(tǒng)計各季節(jié)不同時刻濃度的均值,發(fā)現(xiàn)PM10與PM2.5濃度在四季的日變化特征均呈現(xiàn)明顯的雙峰型分布特點(圖3),上午9:00-10:00PM10濃度出現(xiàn)第一個峰值,之后開始下降,在15:00-16:00達到最低,出現(xiàn)谷值,之后濃度又逐漸上升,在20:00-21:00前后達到第二個峰值,22:00之后PM10濃度值緩慢下降,在次日5:00前后再次升高。一方面由于交通排放是濟南市PM10的主要來源之一,兩個峰值正處于早晚高峰期間,高排放量導(dǎo)致污染濃度升高。另一方面,入夜時期燃煤需求量增加,累積白天中的生活行動,煙塵排放量在20:00-21:00前后達到峰值。而夜晚相較于白天煙塵排放量降低,PM10濃度也隨之減少。特殊的是PM10在春季濃度出現(xiàn)了較大波動,可能因為其粒徑相對較大,更易受到風(fēng)環(huán)境的影響。

    圖3 PM10和PM2.5日濃度變化及峰值時刻Fig.3 Change of PM10 and PM2.5 daily concentration and peak time

    3.1.2 空間變化特征

    利用普通克里金法,對主城區(qū)各監(jiān)測點四季的顆粒物濃度平均數(shù)據(jù)進行空間插值分析。為保證插值效果,在普通克里金法的基礎(chǔ)上,分別用6種半變異函數(shù)進行空間插值,并利用留一交叉驗證法對插值結(jié)果進行檢驗(表2)。結(jié)果表明三角函數(shù)、球面函數(shù)效果較好。

    表2 6種半變異函數(shù)模型的插值精度比較Tab.2 Comparison of interpolation accuracy of six semi-variogram models

    選取最優(yōu)模型繪制顆粒物濃度空間分布圖,可以看出PM2.5和PM10濃度分布具有明顯的空間差異性,整體均呈東南低西北高的變化趨勢(圖4)。PM2.5濃度空間分布特征是春冬兩季西部及東北部污染高,東南部污染低,中部空間污染異質(zhì)性較低,夏季中部局部污染程度略高,而秋季高污染區(qū)域集中在北部。PM10濃度呈現(xiàn)春夏兩季空間濃度差異大,高污染地區(qū)集中且呈單點狀,而秋冬兩季PM10濃度變化平緩,高污染區(qū)域集中在北部。

    圖4 濟南市主城區(qū)PM10、PM2.5污染濃度空間分布差異圖Fig.4 Spatial distribution of PM10 , PM2.5 pollution concentration in the main urban area of Jinan

    為進一步探究精細尺度下顆粒物污染空間分布規(guī)律,選取位于濟南市二環(huán)以內(nèi)的監(jiān)測點做精細尺度分析(圖5)。針對PM2.5,春季污染的空間差異性較低,而夏、秋、冬三季的污染特征具有一致性,3號、5號、8號、10號、18號和35號等區(qū)域出現(xiàn)了明顯的霾島現(xiàn)象,34號、36號、38號以及39號等區(qū)域的污染值明顯低于周圍區(qū)域,并且阻斷了上述霾島間的空間聯(lián)系。在PM10污染方面,59號區(qū)域在四季均呈現(xiàn)明顯的霾島,其次62號、50號以及61號等區(qū)域在春冬兩季出現(xiàn)霾島現(xiàn)象,而10號、18號以及5號等區(qū)域在夏秋兩季出現(xiàn)霾島現(xiàn)象。

    圖5 濟南市二環(huán)以內(nèi)PM10、PM2.5污染濃度空間分布差異圖Fig.5 Spatial distribution difference of PM10 , PM2.5 pollution concentration within the second ring road of Jinan

    3.2 城市街區(qū)形態(tài)與PM2.5 和PM10的關(guān)聯(lián)性分析

    研究選取5個低污染和6個高污染監(jiān)測站點所構(gòu)成的緩沖區(qū)樣本來說明不同緩沖區(qū)的街區(qū)城市形態(tài)模式(圖6)??梢钥闯?1號、22號、36號以及55號等監(jiān)測站點顆粒物濃度在多數(shù)季節(jié)下均處于較低水平,這是因為監(jiān)測點周圍分布有濟南森林公園、濟南市中山公園、五龍?zhí)豆珗@以及大明湖等大型綠色空間,且綠色空間多位于監(jiān)測點盛行風(fēng)上側(cè),能夠更好地發(fā)揮綠地對顆粒物的消減能力。同時,59號、60號、61號以及62號監(jiān)測點顆粒物濃度水平明顯高于其他區(qū)域,原因是這部分監(jiān)測站點鄰近車站、高架橋等交通密集區(qū)域,汽車尾氣排放會產(chǎn)生大量的有害殘留物,加速地面揚塵,促進PM2.5和PM10等顆粒物的形成。并且立體交通加劇了顆粒物在垂直方向的擴散,進一步促進了顆粒物的湍流和轉(zhuǎn)移,致使區(qū)域內(nèi)顆粒物濃度快速上升。研究發(fā)現(xiàn)監(jiān)測站點除了受到綠色空間的影響外,還受建筑密度、建筑體量等其他城市街區(qū)形態(tài)的共同影響。例如,5號和8號監(jiān)測站點周圍分布有大面積的綠色空間,然而顆粒物濃度水平卻遠高于周圍的監(jiān)測站點,這是因為監(jiān)測站點盛行風(fēng)下側(cè)的大體量建筑阻擋了顆粒物的擴散,導(dǎo)致局部地區(qū)顆粒物濃度升高。

    為深入分析城市街區(qū)形態(tài)對顆粒物濃度變化的影響機制,基于各形態(tài)參數(shù)與顆粒物的相互作用,將各季節(jié)PM2.5和PM10日峰值時刻的平均濃度作為自變量,所選城市街區(qū)形態(tài)作為自變量,通過皮爾森(Pearson)雙變量相關(guān)分析定量化分析形態(tài)參數(shù)與顆粒物的關(guān)聯(lián)性。

    3.2.1 城市街區(qū)形態(tài)與PM2.5的關(guān)聯(lián)性分析

    根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果(圖7)可以發(fā)現(xiàn),綠色空間指標(biāo)與PM2.5在四季節(jié)均呈現(xiàn)出顯著且一致的相關(guān)關(guān)系,與GCR、MSI、LPI呈負相關(guān),與PD呈正相關(guān)。綠色空間主要通過沉降、顆粒物改性以及擴散三種途徑緩解顆粒物污染。沉降作用即通過“吸附”或重力沉降等方式促使顆粒物在物體表面實現(xiàn)暫時或永久停留,植物可通過葉片表面的承載或葉片氣孔“吸收”,實現(xiàn)顆粒物的沉降[29]。改性是植物通過選擇性吸收顆粒物局部組分、微生物作用、化學(xué)凝固等方式改變粒徑、毒性等顆粒物固有特性[29]。而擴散是指植物利用自身特性改變顆粒物的軌跡、速度以及整個大氣在局部的運動模式,進而降低顆粒物濃度,并改變其成分。沉降是綠色空間消減顆粒物最主要的途徑,并且沉降和改性作用都是基于葉片與顆粒物發(fā)生接觸,因此,GCR越高,意味著植被量越大,植被可與顆粒物接觸的葉表面積越多,消減能力越強[29]。MSI反映了綠色空間斑塊形狀的復(fù)雜程度,斑塊形狀越復(fù)雜,邊界效應(yīng)更明顯,復(fù)雜邊界的綠地能夠吸收更多不同來源的顆粒物。LPI和PD的影響機制相似,綠地斑塊越聚集、最大斑塊優(yōu)勢度越高,可以加強斑塊間的連通性,提升綠色空間的穩(wěn)定性,發(fā)揮更大的消減作用。

    PM2.5僅在秋冬兩季與街區(qū)建筑形態(tài)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系顯著。表征建設(shè)強度的BD、FAR與PM2.5呈正相關(guān),BD和FAR的消極作用可能因為建筑密度和容積率的增加導(dǎo)致建筑表面摩擦力的增加,促使風(fēng)速降低,形成不利于顆粒物污染擴散的靜風(fēng)區(qū),這驗證了建筑建設(shè)強度對PM2.5濃度的不利影響。同時,VAH、AV與PM2.5呈負相關(guān),這是因為建筑體量和建筑平均高度的提升可能形成峽谷效應(yīng),街谷是城市街道兩旁建筑與地面組合成的“峽谷”空間,當(dāng)氣流由開闊區(qū)域流入街谷時,由于空流不能大量堆積,于是加速流過峽谷,風(fēng)速增大,促進了PM2.5的分散。在風(fēng)速較高的春季,PM2.5由于粒徑小、重量小的物理特征,相比建筑形態(tài)更容易受到風(fēng)環(huán)境的影響,因此在春季PM2.5與建筑形態(tài)指標(biāo)相關(guān)關(guān)系并不顯著。而夏季風(fēng)速過低,在無風(fēng)天氣下,建筑對PM2.5的影響被削弱,因此在夏季相關(guān)關(guān)系也不顯著。并且,一些街區(qū)形態(tài)指標(biāo)與PM2.5之間在任何季節(jié)都沒有顯著的相關(guān)關(guān)系,比如反映建筑三維布局的SCD和SVF。

    3.2.2 城市街區(qū)形態(tài)與PM10的關(guān)聯(lián)性分析

    PM10與GCR在四季均呈負相關(guān),與其余街區(qū)綠色空間指標(biāo)僅在春冬兩季相關(guān)性較為顯著,與MSI和LPI呈負相關(guān),與PD呈正相關(guān)(圖8)。在夏秋兩季,部分指標(biāo)的相關(guān)性并不顯著可能與PM10污染程度相對較低有關(guān),因為在污染濃度低的情況下,綠色空間布局的聚集性及形態(tài)復(fù)雜所發(fā)揮的消減作用被削減。同時在冬季,PM10與綠色空間指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系較為顯著,也表明植被即使在冬季進入休眠期或者落葉的衰敗狀態(tài),仍對顆粒物有一定的消減作用。此外,PM10與街區(qū)建筑形態(tài)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系僅在個別季節(jié)顯著,與BD在秋冬兩季呈正相關(guān),與AHV在冬季呈負相關(guān),與FAR在冬季呈正相關(guān)。這可能因為PM10粒徑更大,在春季更容易受到風(fēng)環(huán)境的影響,高風(fēng)速容易促進PM10的擴散,但也會產(chǎn)生揚塵,導(dǎo)致污染濃度上升,因此建筑形態(tài)與PM10的影響關(guān)系更為復(fù)雜,難以洞悉。并且與其他季節(jié)相比,夏季可能因為PM10污染濃度相對較低,所以相關(guān)關(guān)系并不顯著。RD與PM10在冬季顯呈顯著負相關(guān),可能與冬季PM10污染程度較高,PM10的污染源中交通排放占比更高,交通排放的有害物質(zhì)更容易與微小顆粒物結(jié)合而形成粒徑更大的PM10有關(guān)。

    4 結(jié)論與討論

    4.1 研究結(jié)論

    本研究重點分析了濟南市主城區(qū)PM10和PM2.5濃度的時空變化特征,并且探討了城市街區(qū)形態(tài)對顆粒物濃度的影響。主要結(jié)論如下:

    (1)顆粒物濃度具有明顯的季節(jié)性時空分異特征。顆粒物濃度呈雙峰型日變化,且具有顯著的U形逐月變化規(guī)律,PM2.5呈冬季高夏季低、春秋兩季居中,PM10呈春季高夏季低、秋冬兩季居中的季節(jié)性變化特征,且呈東南低、西北高的空間分布格局,高污染區(qū)域集中于交通和建筑密集區(qū)域,低污染區(qū)域主要分布于大型城市綠地旁。

    (2)城市街區(qū)形態(tài)對顆粒物的影響在冬季最突顯,而在夏季顯著性最低。綠色空間指標(biāo)與PM2.5在四季均顯著相關(guān),與PM10僅在污染程度較高的春冬兩季顯著相關(guān),建筑形態(tài)指標(biāo)僅在秋冬兩季與顆粒物濃度相關(guān)關(guān)系顯著。相比于其他三季,夏季全年風(fēng)速最低,建筑的阻擋作用被削弱,因此在夏季建筑形態(tài)與顆粒物濃度的相關(guān)性并不突顯。

    (3)研究證實綠色空間的規(guī)模、布局和形態(tài)以及交通對顆粒物濃度有較大影響,其次是交通設(shè)施、建筑密度和建筑平均高度。城市綠色空間與顆粒物在4個季節(jié)均呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系,且綠地覆蓋率、綠地最大斑塊指數(shù)和綠地斑塊形狀指數(shù)均呈正相關(guān),綠地斑塊密度呈負相關(guān)。同時,建筑形態(tài)指標(biāo)中,建筑密度、容積率與顆粒物污染呈正相關(guān),建筑平均高度與建筑平均體積與顆粒物污染呈負相關(guān)。

    4.2 優(yōu)化策略

    根據(jù)研究結(jié)論,提出以下緩解顆粒物污染的策略:

    (1)重點調(diào)控關(guān)鍵區(qū)域街區(qū)形態(tài)。顆粒物濃度季節(jié)性空間分異特征明顯,應(yīng)優(yōu)先對關(guān)鍵區(qū)域進行街區(qū)形態(tài)的優(yōu)化提升。立體交通設(shè)施附近的街區(qū)在所有季節(jié)都具有高污染特征,因此應(yīng)重點優(yōu)化此類區(qū)域的街區(qū)形態(tài),整體把握污染擴散路徑與街區(qū)形態(tài)及各要素的關(guān)系,比如北園高架路、二環(huán)東高架、濟南市長途汽車總站、工人新村和八一立交橋等區(qū)域。

    (2)增加高效消減綠色空間屏障。增大綠色空間的規(guī)模、布局緊湊度,以及形態(tài)復(fù)雜度是緩解顆粒物污染的核心策略[30]。加強綠色空間與建筑和道路等建成環(huán)境要素間的協(xié)同規(guī)劃[31],將綠色空間設(shè)置在污染源盛行風(fēng)的下側(cè),形成高效消減顆粒物的綠色屏障,增加綠色空間的最大斑塊面積和空間連通性,提升常綠樹種占比,完善立體交通的三維綠化等都是緩解顆粒物污染的有效措施。

    (3)優(yōu)化促進消散建筑布局形式。優(yōu)化建筑形態(tài),有效促進顆粒污染物的消散。建筑物的垂直布局對風(fēng)速影響較大,低密度高層建筑群相比于高密度低層建筑群具有更好的風(fēng)環(huán)境,在建筑容積率一致的同時,增加建筑間距,可有效促進粒物污染的消散[9,15]。然而這不意味著追求絕對的建筑高度,相關(guān)研究表示減少建筑高度的同質(zhì)性,即建筑高度不均勻,并且高度保持在60 m范圍內(nèi)有利于確保風(fēng)速大于1.3 m/s[32]。

    4.3 研究展望

    本研究重點關(guān)注高密度城市建成環(huán)境下顆粒物的時空變化特征,以及由綠色空間、建筑空間和道路三種主要空間要素構(gòu)成的城市形態(tài)對顆粒物濃度分布的影響。由于數(shù)據(jù)來源的限制,未能考慮風(fēng)速、溫度以及濕度等氣象環(huán)境指標(biāo)對研究的影響,使得研究結(jié)論仍有一定的片面,因此本文在數(shù)據(jù)選取時也盡量避免因顆粒物數(shù)據(jù)天數(shù)較少而產(chǎn)生的偶然性,盡可能使用大量數(shù)據(jù)的平均值來消除掉眾多因素對顆粒物濃度變化的瞬時影響,后續(xù)的研究可將風(fēng)速、溫度以及濕度等氣象環(huán)境要素考慮在內(nèi),消除微氣候的影響,使研究結(jié)果更科學(xué)。

    注:文中圖表均由作者繪制。

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