基于CFD模擬的城市住區(qū)形態(tài)參數(shù)對(duì)大氣污染物擴(kuò)散影響

程昊淼， 姜智文， 張培浩， 康天放

(1.北京工業(yè)大學(xué)城市建設(shè)學(xué)部建筑與城市規(guī)劃學(xué)院， 北京 100124；2.北京工業(yè)大學(xué)環(huán)境與生命學(xué)部區(qū)域大氣復(fù)合污染防治北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100124)

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市化建設(shè)，大氣環(huán)境污染成為我國(guó)城市面臨的主要環(huán)境問題. 研究表明，人群長(zhǎng)期暴露于污染大氣中，會(huì)引發(fā)呼吸系統(tǒng)疾病和癌癥等[1-3]. 2016年8月，中共中央國(guó)務(wù)院印發(fā)并實(shí)施《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》，將包括擁有高質(zhì)量的潔凈且安全的物質(zhì)性環(huán)境以及穩(wěn)定且可持續(xù)的生態(tài)系統(tǒng)等內(nèi)容在內(nèi)的綠色健康城市建設(shè)上升到國(guó)家基本國(guó)策. 《北京市城市總體規(guī)劃(2016年—2035年)》亦提出提升環(huán)境質(zhì)量、建設(shè)和諧宜居社區(qū)的城市發(fā)展總體要求. 居住街區(qū)作為城市中人群活動(dòng)最為集中的場(chǎng)所，其空氣質(zhì)量與居民健康息息相關(guān)[4]. 居住街區(qū)的空間形態(tài)對(duì)近地表風(fēng)環(huán)境(包括風(fēng)速、風(fēng)向與湍流)產(chǎn)生較大影響，從而影響城市大氣污染物的擴(kuò)散與分布[5-6]. 有研究表明，在建筑密度高的街區(qū)氣流受干擾易形成渦旋與靜風(fēng)，使污染物在內(nèi)部積聚不易擴(kuò)散，故通風(fēng)不良的高建筑密度街區(qū)中大氣污染往往比其他區(qū)域更加嚴(yán)重，且持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)[7-8]. 居住街區(qū)作為城市規(guī)劃建設(shè)的重要組成單元，一般具有明顯異于周邊的空間形態(tài)特征，從而形成相對(duì)獨(dú)立的街區(qū)局部微氣候. 因此，探討城市住區(qū)空間形態(tài)與風(fēng)環(huán)境及大氣污染物遷移擴(kuò)散的相互關(guān)系與作用機(jī)制，可為優(yōu)化街區(qū)空間形態(tài)、改善局域大氣污染物擴(kuò)散條件、提升街區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量提供科學(xué)依據(jù)和針對(duì)性策略.

目前，實(shí)證研究多集中在宏觀與中觀尺度上，對(duì)大氣污染影響較大的城市形態(tài)特征值(城市規(guī)模、幾何形態(tài)、通達(dá)性、蔓延度與破碎化等)進(jìn)行探討. 多位學(xué)者選取中國(guó)多個(gè)城市研究發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模與大氣污染關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，不規(guī)則的幾何形狀、多中心的城市布局形式可以有效緩解大氣污染的濃度，城市內(nèi)部的局部影響差異性較大[9-10]，城市碎片化會(huì)帶來較高濃度的污染物排放，較高密度的街道與工業(yè)污染物都是其負(fù)面影響的主要原因，因此增加城市通達(dá)性可有效降低機(jī)動(dòng)車數(shù)量與尾氣排放[11-12]，城市綠地面積與森林覆蓋率的增加將減緩城市熱島效應(yīng)與大氣污染[13]. 有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，北京市主要大氣污染物分布呈現(xiàn)南北差異[14]、城鄉(xiāng)差異[15]，PM2.5與建筑形態(tài)的相關(guān)性在春秋季較為顯著，建筑因素對(duì)污染物擴(kuò)散分布的影響更大[16].

在微觀城市住區(qū)尺度上的空間形態(tài)對(duì)通風(fēng)和大氣污染物擴(kuò)散影響的研究主要基于城市形態(tài)- 通風(fēng)、城市形態(tài)- 空氣質(zhì)量等二元體系的空間形態(tài)參數(shù)識(shí)別與篩選[17-19]，所涉及的研究方法包括實(shí)地監(jiān)測(cè)、風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)與計(jì)算流體力學(xué)(computational fluid dynamic, CFD)數(shù)值模擬. 多位學(xué)者利用CFD數(shù)值模擬方法對(duì)理想建筑排列模型和實(shí)際街區(qū)的城市形態(tài)與風(fēng)環(huán)境和空氣質(zhì)量進(jìn)行分析，結(jié)果顯示建筑高度的增加會(huì)明顯增強(qiáng)迎風(fēng)側(cè)風(fēng)速，但在背風(fēng)側(cè)形成空氣污染的積聚區(qū)域[20]；建筑密度、封閉系數(shù)、容積率與迎風(fēng)角等影響污染物的擴(kuò)散[21]；隨著建筑密度的增加，街區(qū)內(nèi)平均空氣齡升高，在較低密度下，建筑物周圍渦旋獨(dú)立存在，水平流量與風(fēng)速方向一致，隨著密度增加，渦旋開始合并，并形成與風(fēng)向相反的水平流量[22]；較高的平面與高度異質(zhì)性有助于提高街道空氣交換率[23]；調(diào)整街道縱橫比、對(duì)稱率、開口率等參數(shù)[24]，提高街區(qū)的“滲透率”[25]，可以改善空氣流動(dòng)、加速湍流擴(kuò)散；建筑高度、風(fēng)速與污染源位置對(duì)位于中心城區(qū)的住區(qū)空氣質(zhì)量影響最大，而郊區(qū)環(huán)境污染物主要受城市背景濃度影響，同時(shí)高速公路污染效應(yīng)最顯著[26].

由此可見，街區(qū)通風(fēng)環(huán)境與其空間形態(tài)特征密切相關(guān)，從而影響大氣污染物的遷移擴(kuò)散和濃度分布. 受所涉及的研究體系和研究方法限制，上述研究對(duì)“城市形態(tài)- 風(fēng)環(huán)境- 大氣污染物”三元關(guān)系的相互作用機(jī)制的闡述尚不清晰；加之所采用的實(shí)地監(jiān)測(cè)與風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)方法缺乏連續(xù)性數(shù)據(jù)，CFD數(shù)值模擬又大多局限于理想模型研究，致使研究結(jié)論帶有一定的局限性，增加了實(shí)際應(yīng)用的不確定性.

本文采用PM2.5、CO及氣象參數(shù)實(shí)地監(jiān)測(cè)與CFD數(shù)值模擬相結(jié)合的方法，以北京市中心城區(qū)的2處空間形態(tài)特征差異明顯的居住街區(qū)為研究對(duì)象，基于風(fēng)速對(duì)街區(qū)大氣污染物濃度影響，以及街區(qū)風(fēng)環(huán)境數(shù)值模擬結(jié)果，分析了住區(qū)“城市形態(tài)- 風(fēng)環(huán)境- 大氣污染物” 三元關(guān)系與作用機(jī)制，并提出緩解住區(qū)大氣污染、優(yōu)化住區(qū)形態(tài)的空間規(guī)劃策略. 為綠色健康城市與和諧宜居社區(qū)建設(shè)提供科學(xué)參考.

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究范圍與城市形態(tài)測(cè)度選擇

1.1.1 研究范圍

選取北京市中心城區(qū)的一處位于中心城區(qū)的住宅集中區(qū)，占地面積約13.79 hm2，區(qū)域中包括2個(gè)居住街區(qū)，分別是北側(cè)以中低層、板塔結(jié)合、圍合排列為主的老舊小區(qū)(街區(qū)A)和南側(cè)以高層、板式、平行排列為主的新建小區(qū)(街區(qū)B). 街區(qū)A為20世紀(jì)90年代建成的小區(qū)，具有小街密路、建筑密度較高、建筑高度較低、街區(qū)內(nèi)局部圍合等典型特征；街區(qū)B為2017年建成的回遷房小區(qū)，具有大街區(qū)、容積率與建筑高度較高、街區(qū)內(nèi)開敞、街區(qū)對(duì)外封閉等典型特征. 2個(gè)街區(qū)的建筑物形態(tài)及排列布局有明顯差異，所反映的街區(qū)城市形態(tài)特征對(duì)風(fēng)環(huán)境以及空氣質(zhì)量的影響具有一定的代表性(見圖1).

圖1 研究區(qū)域與監(jiān)測(cè)點(diǎn)位示意圖Fig.1 Study area and monitoring point bitmap

1.1.2 城市形態(tài)特征參數(shù)選擇

基于國(guó)內(nèi)外研究成果，并結(jié)合街區(qū)實(shí)際情況，綜合考慮城市空間體量與密度、城市肌理形成與建筑物水平和垂直布局特點(diǎn)，以及對(duì)街區(qū)風(fēng)環(huán)境及污染物擴(kuò)散的影響，選取建筑密度(building coverage ratio, BCR)、容積率(floor area ratio, FAR)、建筑平均高度(average building height, ABH)、建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation of building height, SDH)、空間開放度(space openness, SO)、建筑平均體積(mean building volume, MBV)和圍合度(degree of enclosure, DE)7項(xiàng)參數(shù)評(píng)估街區(qū)的城市形態(tài). 相關(guān)形態(tài)特征參數(shù)定義與選取依據(jù)見表1. 根據(jù)收集的地理信息系統(tǒng)(geographic information system, GIS)數(shù)據(jù)計(jì)算各個(gè)街區(qū)的城市形態(tài)參數(shù).

表1 城市形態(tài)特征參數(shù)定義與選取依據(jù)Table 1 Urban form parameters

1.2 污染物濃度監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)處理

采用XL68型環(huán)境在線監(jiān)測(cè)設(shè)備(深圳信利科技有限公司生產(chǎn))對(duì)2個(gè)街區(qū)內(nèi)的主要?dú)庀髤?shù)(氣溫、濕度、風(fēng)速)和代表性大氣污染物質(zhì)量濃度(PM2.5、CO)進(jìn)行監(jiān)測(cè). 依據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)位布設(shè)技術(shù)規(guī)范》(HJ664—2013)[29]，在街區(qū)內(nèi)部布設(shè)2個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，具體位置如圖1所示，監(jiān)測(cè)設(shè)備安裝在距離地面高度3 m處、周圍相對(duì)空曠的屋頂或綠地中. 考慮到污染物分布的季節(jié)特征，分別于夏季、秋季和冬季共進(jìn)行了為期32 d的連續(xù)采樣監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)采集頻率為2 s-1.

取有效監(jiān)測(cè)時(shí)長(zhǎng)大于20 h的數(shù)據(jù)作為有效日監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，其算數(shù)平均值為氣象參數(shù)與污染物質(zhì)量濃度的日均值.

1.3 CFD數(shù)值模擬

CFD是采用數(shù)值計(jì)算的方法，通過求解流體運(yùn)動(dòng)方程組來研究流體流動(dòng)規(guī)律的計(jì)算科學(xué)，已廣泛應(yīng)用于城市建筑通風(fēng)和污染物擴(kuò)散的模擬研究[30-31]. 本文采用ANSYS-Fluent對(duì)研究范圍內(nèi)的污染物全時(shí)空擴(kuò)散進(jìn)行模擬，依據(jù)歐洲COST的最佳行動(dòng)指南[32-33]與《建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范》(GB50009—2012)[34]進(jìn)行模擬條件設(shè)置，初始邊界條件使用中國(guó)氣象站地面觀測(cè)資料(http:∥data.cma.cn)，詳細(xì)參數(shù)如表2所示. 其中，湍流模型為標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型，求解算法為壓力耦合的SIMPLE算法(二階迎風(fēng)模式)，收斂標(biāo)準(zhǔn)為計(jì)算殘差值<10-4.

表2 計(jì)算參數(shù)與邊界條件設(shè)置Table 2 Set of parameters and boundary

根據(jù)研究區(qū)域二維測(cè)繪圖和實(shí)際建筑高度，運(yùn)用AutoCAD建立街區(qū)建筑三維模型，在保留幾何特征基礎(chǔ)上忽略了不光滑的外觀，如圖2所示. 計(jì)算域按照最大建筑高度Hmax在研究區(qū)域周圍確定，尺寸為x×y×z=2 000 m×2 500 m×500 m. 采用非結(jié)構(gòu)性網(wǎng)格劃分，建立了網(wǎng)格總數(shù)分別為1.7×108、3.9×108、7.2×108的粗、中、細(xì)3套方案，并依據(jù)Richardson外推法[35-36]進(jìn)行了網(wǎng)格收斂性檢驗(yàn).

圖2 CFD計(jì)算域示意圖Fig.2 Schematic diagram of CFD computational domain

當(dāng)網(wǎng)格總數(shù)為3.9×108時(shí)，網(wǎng)格收斂指數(shù)(grid convergence index，GCI)與計(jì)算結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差(ξrms)分別為0.59%與0.14%，說明計(jì)算結(jié)果不再受到網(wǎng)格細(xì)化的影響，達(dá)到了網(wǎng)格收斂標(biāo)準(zhǔn).

1.4 統(tǒng)計(jì)模型

相關(guān)性分析是衡量多變量之間依存關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法，通過相關(guān)系數(shù)R與置信度P的數(shù)值可以確定變量之間關(guān)系的密切程度.回歸分析可以將這種密切關(guān)系通過數(shù)學(xué)表達(dá)式的方式表現(xiàn)出來，判定系數(shù)R2用于測(cè)度回歸方程對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的擬合程度，公式為

(1)

調(diào)整的R2通過消除自變量個(gè)數(shù)的影響，更準(zhǔn)確地表現(xiàn)擬合程度，公式為

(2)

2 結(jié)果與討論

2.1 風(fēng)環(huán)境實(shí)地監(jiān)測(cè)與數(shù)值模擬結(jié)果

2.1.1 氣象條件對(duì)街區(qū)大氣污染物質(zhì)量濃度的影響

2019年7月8日至2020年1月14日監(jiān)測(cè)期間共獲得32 d的PM2.5、CO監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及同步氣象數(shù)據(jù)(見圖3、4). 由圖3可知，CO日均值均滿足《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095—2012)中二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)要求[37]；街區(qū)主要污染物為PM2.5，監(jiān)測(cè)期內(nèi)日均質(zhì)量濃度超出國(guó)家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)天數(shù)占比15.6%，超出國(guó)家一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)天數(shù)占比57.8%.

圖3 PM2.5與CO監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.3 Monitoring results of PM2.5 and CO

2個(gè)街區(qū)的PM2.5、CO日均質(zhì)量濃度變化趨勢(shì)基本一致，峰值均出現(xiàn)在秋季監(jiān)測(cè)期間的10月19日，且秋季監(jiān)測(cè)期間的日均質(zhì)量濃度比其他2個(gè)季節(jié)高10 μg/m3左右. 結(jié)合圖4氣象參數(shù)監(jiān)測(cè)結(jié)果可知，秋季監(jiān)測(cè)期間(10月14日—26日)風(fēng)速普遍偏低，其中，10月17日風(fēng)速低于0.05 m/s，是監(jiān)測(cè)周期內(nèi)風(fēng)速最低值；同時(shí)秋季監(jiān)測(cè)期間的相對(duì)濕度也相對(duì)偏高. 由于風(fēng)速低不利于污染物的傳輸與擴(kuò)散，濕度大易發(fā)生污染物“吸濕膨脹”，因此，雙重不利影響下導(dǎo)致局地污染物濃度升高.

圖4 主要?dú)庀髤?shù)(風(fēng)速、溫度、濕度)監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.4 Meteorological parameters (wind speed, temperature, humidity) monitoring results

為進(jìn)一步分析不同氣象參數(shù)對(duì)污染物遷移擴(kuò)散的影響，將監(jiān)測(cè)期間內(nèi)收集的高分辨率氣象數(shù)據(jù)(風(fēng)速、溫度和相對(duì)濕度)與2個(gè)街區(qū)的污染物(PM2.5、CO)日均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)(頻率：2 s-1，數(shù)據(jù)共計(jì)約2.5×106個(gè))進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表3.

表3 污染物質(zhì)量濃度與氣象要素相關(guān)性分析結(jié)果Table 3 Results of correlation analysis between pollutants and meteorological elements

由分析結(jié)果可知，不同季節(jié)中，風(fēng)速與PM2.5、CO日均質(zhì)量濃度均呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，風(fēng)速增大時(shí)污染物的傳輸與消散能力增強(qiáng)，污染物濃度降低；溫度與相對(duì)濕度對(duì)污染物濃度也有一定的影響，但與風(fēng)速相比，相關(guān)性規(guī)律不夠一致. 由此可見，風(fēng)速是影響街區(qū)大氣污染物質(zhì)量濃度最顯著的氣象因素.

2.1.2 街區(qū)CFD風(fēng)環(huán)境模擬結(jié)果

街區(qū)內(nèi)部風(fēng)速除與區(qū)域氣象條件有關(guān)外，街區(qū)的圍合度、建筑密度、建筑高度等形態(tài)特征參數(shù)不但能改變風(fēng)速的大小，也會(huì)對(duì)風(fēng)向、氣流流態(tài)產(chǎn)生影響，從而影響街區(qū)內(nèi)部風(fēng)環(huán)境，干擾污染物遷移與擴(kuò)散. 為進(jìn)一步分析街區(qū)空間形態(tài)特征對(duì)污染物遷移擴(kuò)散的影響，基于CFD模型建立與校驗(yàn)，模擬計(jì)算了2個(gè)街區(qū)的風(fēng)環(huán)境.

根據(jù)北京氣象站地面觀測(cè)資料統(tǒng)計(jì)，選取監(jiān)測(cè)期間具有典型氣象特征的7月10日、7月13日、10月14日、10月26日、1月9日、1月13日氣象數(shù)據(jù)和2個(gè)街區(qū)的城市形態(tài)參數(shù)值建立CFD模型，模擬計(jì)算了各種典型氣象條件下的街區(qū)風(fēng)環(huán)境.

圖5為監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的風(fēng)速模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，風(fēng)速模擬結(jié)果與相應(yīng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)平均偏差小于20%，線性相關(guān)系數(shù)R=0.98，表明CFD模型計(jì)算結(jié)果能夠較為準(zhǔn)確地反映街區(qū)內(nèi)部風(fēng)環(huán)境特征.

圖5 風(fēng)速模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比Fig.5 Comparison of simulation results

2.2 影響街區(qū)風(fēng)環(huán)境的主要城市形態(tài)參數(shù)

以200 m×200 m柵格作為基本研究單元，將研究區(qū)域共劃分為30個(gè)柵格單元. 將每個(gè)柵格內(nèi)的相對(duì)風(fēng)速作為因變量，不同的城市形態(tài)參數(shù)作為自變量進(jìn)行相關(guān)與回歸分析，結(jié)果見表4.

由表4可知，風(fēng)速與容積率、空間開放度的相關(guān)系數(shù)較小，相關(guān)性不明顯. 其他5項(xiàng)城市形態(tài)參數(shù)均與風(fēng)環(huán)境顯著相關(guān)(P<0.01)，相關(guān)性由高到低依次為：建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差、建筑密度、圍合度、建筑平均體積、建筑平均高度. 圖6為上述5項(xiàng)城市形態(tài)參數(shù)與風(fēng)速的一元回歸曲線.

表4 城市形態(tài)參數(shù)與風(fēng)速相關(guān)性分析結(jié)果Table 4 Correlation analysis between urban morphological parameters and wind speed

以規(guī)整光滑的建筑表面為主，增大開敞空間，不僅可以改善街區(qū)風(fēng)環(huán)境、緩解空氣污染，還能提高太陽(yáng)照射與天穹可見度，形成舒適的居住空間.

由圖6可知，建筑密度、圍合度2項(xiàng)參數(shù)與風(fēng)速均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系. 隨著建筑密度的增加，地表粗糙度逐漸增加，地表上方空間減少，氣體流動(dòng)與污染物遷移擴(kuò)散受阻；隨著圍合度增加，迎風(fēng)側(cè)的建筑立面增加，氣流受建筑物阻擋產(chǎn)生能量耗散，導(dǎo)致風(fēng)速降低、空氣交換能力減弱.

圖6 一元回歸曲線Fig.6 Unary regression graph

風(fēng)速與建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均體積、建筑平均高度均呈正相關(guān)關(guān)系，其中與建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差的相關(guān)性最大. 圖7為CFD模擬計(jì)算的街區(qū)B某網(wǎng)格單元內(nèi)水平與垂直方向的風(fēng)速矢量圖. 由圖7可知，在水平方向，氣流受建筑物迎風(fēng)面阻擋產(chǎn)生繞流，在建筑物背風(fēng)側(cè)形成渦旋氣流，兩側(cè)開闊區(qū)域形成氣流通道，流速明顯增加，強(qiáng)化了局部空間的空氣流通與氣流交換(見圖7(a))，有利于污染物縱深遷移與擴(kuò)散；在垂直方向，高層建筑迎風(fēng)側(cè)向上流動(dòng)的受阻氣流與高空氣流會(huì)合，在向下風(fēng)向流動(dòng)過程中受到相鄰高層建筑物的阻擋、擠壓作用，在相鄰建筑物之間形成立面渦旋氣流(見圖7(b))，并與建筑背風(fēng)側(cè)渦旋氣流疊加，氣流湍流程度增加，有利于污染物的爬升與擴(kuò)散. 當(dāng)增大相鄰建筑物高度差時(shí)，污染物的空中消散作用得到加強(qiáng).

圖7 區(qū)域速度矢量圖Fig.7 Regional velocity vector diagram

容積率和空間開放度反映街區(qū)的總體建設(shè)強(qiáng)度，以總建筑面積這一指標(biāo)值作為主要量化維度，不涉及高度與封閉度的城市形態(tài)表征，說明街區(qū)總體建筑強(qiáng)度對(duì)空氣流動(dòng)的直接影響較小，在后期空間形態(tài)優(yōu)化策略方面可以較少考慮建設(shè)強(qiáng)度對(duì)空氣擾動(dòng)的影響.

2.3 街區(qū)“城市形態(tài)- 風(fēng)環(huán)境- 大氣污染”三元關(guān)系的對(duì)比分析

圖8、9分別顯示了典型日7月10日、10月14日2個(gè)街區(qū)風(fēng)環(huán)境模擬結(jié)果，包括三維空間的流線圖和1.5 m高度處的速度矢量圖. 其中，7月10日街區(qū)A的風(fēng)速為1.00 m/s，街區(qū)B的風(fēng)速為1.39 m/s，風(fēng)向?yàn)槲黠L(fēng)；10月14日街區(qū)A的風(fēng)速為0.66 m/s，街區(qū)B的風(fēng)速為0.57 m/s，風(fēng)向?yàn)楸憋L(fēng).

圖8 7月10日街區(qū)風(fēng)環(huán)境對(duì)比分析圖Fig.8 Comparative diagram of wind environment on July 10th

圖9 10月14日街區(qū)風(fēng)環(huán)境對(duì)比分析圖Fig.9 Comparative diagram of wind environment on October 14th

由圖8、9可知，建筑群對(duì)風(fēng)速主要起到阻擋和損耗的作用. 街區(qū)A空間形態(tài)呈現(xiàn)圍合式為主，兼有點(diǎn)陣式排布的特點(diǎn)，外部空氣主要通過圍合邊界形成的通風(fēng)廊道進(jìn)入街區(qū)內(nèi)部. 內(nèi)部建筑均有一側(cè)或多側(cè)封閉，會(huì)阻礙氣流通過形成靜風(fēng)區(qū). 因此，街區(qū)內(nèi)平均風(fēng)速較低，風(fēng)場(chǎng)相對(duì)穩(wěn)定，受風(fēng)向影響小. 街區(qū)B為板式高層建筑群，行列式排布，開敞空間大，但是通風(fēng)廊道具有方向性，與主導(dǎo)風(fēng)向的角度會(huì)影響通風(fēng)強(qiáng)度與污染物的擴(kuò)散. 建筑沿東西方向排列，風(fēng)向與通風(fēng)廊道平行時(shí)，氣流穿行阻礙小，風(fēng)速升高. 南北風(fēng)向時(shí)迎風(fēng)側(cè)氣流受阻，風(fēng)向發(fā)生明顯改變，空氣交換作用減弱.

從2個(gè)街區(qū)PM2.5、CO實(shí)際監(jiān)測(cè)結(jié)果來看，日均總平均質(zhì)量濃度相對(duì)差值PM2.5為5.11%， CO為2.86%，雖然差異不明顯，但2個(gè)街區(qū)污染物質(zhì)量濃度分布呈現(xiàn)如下規(guī)律性：各季節(jié)PM2.5平均質(zhì)量濃度均為街區(qū)B高于街區(qū)A；而各季節(jié)CO平均質(zhì)量濃度則相反，均為街區(qū)A高于街區(qū)B. 街區(qū)大氣污染物濃度與區(qū)域輸入、內(nèi)源產(chǎn)生與遷移擴(kuò)散有關(guān). 街區(qū)A北、東兩側(cè)毗鄰城市主干道，區(qū)域機(jī)動(dòng)車排放源高于街區(qū)B；街區(qū)B僅東側(cè)與城市主干道相鄰，人口密度比街區(qū)A高67.5%，內(nèi)源排放量高于A街區(qū). 由于顆粒態(tài)污染物PM2.5質(zhì)量濃度容易受風(fēng)沙揚(yáng)塵、人群活動(dòng)等偶發(fā)因素干擾，而氣態(tài)污染物CO的產(chǎn)生(主要為機(jī)動(dòng)車與居民生活源)與遷移擴(kuò)散則受偶發(fā)因素影響相對(duì)較小. 因此，2個(gè)街區(qū)CO平均質(zhì)量濃度的差異能夠更好地反映其內(nèi)部風(fēng)環(huán)境對(duì)污染物擴(kuò)散的影響，北側(cè)A街區(qū)CO質(zhì)量濃度偏高與區(qū)域機(jī)動(dòng)車尾氣排放和內(nèi)部風(fēng)場(chǎng)較為穩(wěn)定、污染物遷移擴(kuò)散條件相對(duì)較差有關(guān).

由此可見，街區(qū)A建筑圍合排列，沿街封閉度高，內(nèi)部風(fēng)場(chǎng)相對(duì)穩(wěn)定，污染物處于不利擴(kuò)散條件下，CO質(zhì)量濃度易于積累；街區(qū)B東西兩側(cè)較為開敞，氣流流動(dòng)速度快，街區(qū)內(nèi)部風(fēng)場(chǎng)變化亦比較明顯，為污染物遷移擴(kuò)散提供了良好的氣流交換條件. 因此，營(yíng)建良好的街區(qū)通風(fēng)環(huán)境可以促進(jìn)污染物遷移擴(kuò)散，減弱污染物的積聚效應(yīng)，有益于改善街區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量.

2.4 街區(qū)空間形態(tài)優(yōu)化策略

由以上分析結(jié)果可知，在城市街區(qū)內(nèi)營(yíng)造良好的城市空間形態(tài)，對(duì)改善居民居住空氣質(zhì)量有重要影響. 本文基于街區(qū)風(fēng)環(huán)境和污染物擴(kuò)散的角度，為街區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)提出以下3點(diǎn)建議：

1) 在水平方向上，適當(dāng)降低建筑物占地面積，減少城市地表粗糙度對(duì)風(fēng)速的損耗. 同時(shí)，在主導(dǎo)風(fēng)向(可根據(jù)不同地區(qū)實(shí)際情況確定)的平行方向規(guī)劃一定面積的連續(xù)空地或街區(qū)道路，引導(dǎo)氣流通過街區(qū)，強(qiáng)化近地表污染物傳輸擴(kuò)散.

2) 在垂直方向上，適當(dāng)增加建筑物高度差，并在迎風(fēng)向上設(shè)置階梯式建筑排布，或在多層建筑中安排高層建筑，形成高低錯(cuò)落的設(shè)計(jì)方案，強(qiáng)化污染物的爬升遷移與空中消散作用.

3) 在建筑形態(tài)選型與外立面設(shè)計(jì)上，應(yīng)當(dāng)減少圍合式、封閉式的布局規(guī)劃，以規(guī)整光滑的建筑表面為主，增大開敞空間，不僅可以改善街區(qū)風(fēng)環(huán)境、緩解空氣污染，還能提高太陽(yáng)照射與天穹可見度，形成舒適的居住空間.

3 結(jié)論

1) 街區(qū)PM2.5、CO污染物日均質(zhì)量濃度與街區(qū)局部風(fēng)速呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系. 因此，優(yōu)化街區(qū)通風(fēng)環(huán)境有利于街區(qū)大氣污染物擴(kuò)散傳輸.

2) 建筑物群對(duì)氣流具有阻擋降速與能量損耗作用. 街區(qū)空間形態(tài)特征的不同形成帶有明顯差異的內(nèi)部風(fēng)環(huán)境. CFD模型數(shù)值模擬表明，高建筑密度、高圍合度的相對(duì)“封閉”街區(qū)A，其通風(fēng)條件與氣流交換作用相對(duì)弱于板式高層、東西開敞的街區(qū)B，導(dǎo)致氣態(tài)污染物CO擴(kuò)散受到一定的影響.

3) 與風(fēng)速呈明顯相關(guān)性的城市形態(tài)參數(shù)為(相關(guān)性由高到低)：建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差、建筑密度、圍合度、建筑平均體積、建筑平均高度. 其中，建筑密度、圍合度2項(xiàng)參數(shù)與風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；增大相鄰建筑物高度差可以強(qiáng)化污染物空中消散作用.

4) 基于對(duì)街區(qū)內(nèi)部“城市形態(tài)- 風(fēng)環(huán)境- 大氣污染”的三元關(guān)系解析，從中微觀尺度上提出包括平面布局、豎向設(shè)計(jì)與建筑選型在內(nèi)的街區(qū)城市形態(tài)優(yōu)化策略，為營(yíng)造適宜污染物消散的風(fēng)環(huán)境，緩解街區(qū)尺度下大氣污染和和諧宜居社區(qū)建設(shè)提供科學(xué)依據(jù).