戴菲 鄧瑛 陳明 郭曉華

近年來全球氣候變化問題越發(fā)嚴重，負面影響較多，以空氣顆粒物為主形成的灰霾天氣也被列為氣象之一。在氣候變化下，平均風速的降低，靜風日數(shù)與靜穩(wěn)天氣的增加，加強了灰霾程度。空氣顆粒物與人類的生活和健康息息相關(guān)，PM2.5顆粒直徑較小，較容易進入人體呼吸道，對健康造成損傷[1]。由植物構(gòu)成的綠地由于其生物特性，可以有效地吸收部分顆粒物[2]240，相較于建筑、道路等下墊面，綠地可減少揚塵，因此在改善空氣質(zhì)量方面效果顯著，起著“末端吸收”的“匯”作用[3]。居住區(qū)一般占城市總用地面積的35%左右，其附屬綠地亦是除城市公園綠地外，與居民關(guān)系最緊密的綠地，也是城市綠色空間肌理的重要組成要素。此外，居住區(qū)綠地對空氣的溫度、濕度、風速等氣候指標具有顯著影響[4]，在城市熱島效應(yīng)、雨洪管理等方面，也具有較大的改善作用[5-6]。通過對居住區(qū)尺度的研究，自下而上構(gòu)建綠地布局形態(tài)，形成中宏觀層面城市綠色基礎(chǔ)設(shè)施，對改善城市氣候環(huán)境具有重要意義與價值。

通過實測方式探究綠地與顆粒物污染之間的關(guān)系，研究表明，城市綠地的規(guī)模[7]、綠量[8]、植被結(jié)構(gòu)[9]、景觀格局[10]等均對顆粒物產(chǎn)生顯著影響。對于居住區(qū)，其綠地覆蓋面積與PM2.5濃度呈顯著負相關(guān)關(guān)系[11]199，居住區(qū)中的道路綠地、宅旁綠地、中心綠地等不同功能綠地，甚至植物群落均對PM2.5、PM10濃度有顯著影響[2]242,[12]。然而，由于現(xiàn)實環(huán)境的復(fù)雜性，難免有綠地之外的其他因素影響分析結(jié)果。鑒于此，計算流體動力學（computational fluid dynamics, CFD）被廣泛應(yīng)用于顆粒物的模擬研究中。其中，F(xiàn)luent是早期最常用的CFD模擬軟件之一，普遍用于街道峽谷空間形態(tài)或其中的樹木對顆粒物的擴散影響模擬[13]。然而，該軟件對于植物的模擬普遍將其視為多孔介質(zhì)，存在一定局限性。近年來，ENVI-met對植物的模擬非常精細，所包含的植被模塊最完善，在探討植被對顆粒物的影響方面逐漸被廣泛應(yīng)用，但多用于城市的道路綠化帶及其植被結(jié)構(gòu)[14]、街道峽谷中的樹木分布或植物配置[15-16]、宅旁樹木布局[17]、行道樹樹種[18]等模擬。然而，ENVI-met在城市綠地中的模擬，尤其對居住區(qū)綠地鮮有涉及。祝玲玲等通過ENVI-met模擬了居住區(qū)綠地率對PM2.5的影響，從數(shù)量的角度發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度隨綠地率的增加而降低[19]1619。張偉模擬居住區(qū)綠地喬木的布局形式，發(fā)現(xiàn)其景觀分離度指數(shù)、偏離指數(shù)對PM10有一定影響[20]。在這些居住區(qū)的模擬中，都將居住區(qū)抽象成規(guī)則的矩形，通過均勻的行列式排布，模擬理想狀態(tài)下綠地率或喬木布局對顆粒物的影響。然而，理想化的居住區(qū)建筑布局在實際規(guī)劃設(shè)計中難免具有局限性，且對于不同周邊環(huán)境的居住區(qū)不一定全部適用。為了緊密結(jié)合模擬結(jié)果與規(guī)劃設(shè)計，本研究基于國家標準的不同居住用地類別，探討空間形態(tài)差異下的綠地布局形式對PM2.5的影響，對接規(guī)劃管控與設(shè)計。

研究首次將ENVI-met用于居住小區(qū)綠地布局與PM2.5的模擬，選取武漢典型的一類（R1）、二類（R2）、三類（R3）居住小區(qū)，依托它們的實際空間形態(tài)，定量分析綠地及喬木布局對PM2.5的影響，以期為居住區(qū)綠地規(guī)劃設(shè)計提供依據(jù)。研究重點包括：1）居住小區(qū)中分散與集中型的2種綠地布局模式對PM2.5的消減差異；2）居住小區(qū)的分散、集中、四周型的3種喬木布局模式對PM2.5的消減差異；3）不同居住小區(qū)類型的綠地對PM2.5的消減差異。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

武漢位于中國華中地區(qū)，也是周邊城市群的中心，城市發(fā)展迅速，空氣污染問題也較為嚴峻，在全國城市中很有代表性。2018年，綠地面積約2.56萬hm2，建成區(qū)綠化覆蓋率39.46%。居住用地呈圈層式分布，包括年代久遠的老舊住宅區(qū)、建設(shè)的新城區(qū)與不斷向外拓展的城市新區(qū)。

1.2 居住小區(qū)樣本選擇

依據(jù)《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標準》（GB 50137—2011），將主城區(qū)的居住用地分為一類（R1）、二類（R2）及三類（R3）居住用地①。在武漢主城區(qū)內(nèi)，針對這3類居住用地各選一個樣本進行模擬，選取依據(jù)包括：1）這3個小區(qū)規(guī)模大小、建筑樣式、建筑層高及環(huán)境設(shè)施狀況應(yīng)具有代表性，小區(qū)周圍環(huán)境也具有相似性，能展現(xiàn)3類居住小區(qū)在武漢市的普遍情況。其中R3在武漢市主要集中在老城，普遍呈順江方向布局，故R3的建筑朝向與R1、R2差異較大；2）小區(qū)周圍沒有明顯的污染源，同時小區(qū)也不靠近大型的湖泊、綠地，避免外部因素的影響。3）避開城市通風廊道的影響，選擇的小區(qū)位于風道垂直方向至少1 km以上。

首先，結(jié)合上述選取依據(jù)以及Google Earth遙感衛(wèi)星圖、百度街景圖，確定了3個用于模擬的樣本小區(qū)（圖1），分別為：1）R1——九臺別墅小區(qū)，面積約8.2 hm2，位于洪山區(qū)關(guān)山大道東側(cè)，小區(qū)建筑層高為4層；2）R2——波光霞影小區(qū)，面積約9.2 hm2，位于洪山區(qū)烽勝路西側(cè)，小區(qū)的建筑層高包括高、中、低3種混合；3）R3——武車六村小區(qū)，面積約3.9 hm2，是位于徐家棚的一個老舊社區(qū)。這3個小區(qū)面積在居住區(qū)規(guī)模級別中均屬于“小區(qū)”等級，其建筑高度、密度、容積率、空間布局等特征均反映了武漢市相應(yīng)類別居住小區(qū)的基本特征；其次，參考章莉等提取居住區(qū)的方法[21]48，研究基于0.5 m×0.5 m空間分辨率的遙感影像圖，在CAD中對居住區(qū)進行簡化，提取建筑、道路、植被等要素，作為置入ENVI-met進行模擬的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 3類居住小區(qū)的影像圖及建筑布局Image maps and architectural layouts of three types of residential areas

1.3 居住小區(qū)的綠地布局

本研究重點在于探討小區(qū)綠地的布局模式對PM2.5的影響，包括草地與喬木的布局，對于選取的3個小區(qū)可忽略朝向的不同，以理想的正南、正北布局作為研究初始環(huán)境要素之一。對武漢主城區(qū)中的53個居住小區(qū)進行調(diào)查，歸納整理其綠地布局特征，得出居住小區(qū)綠地布局形式主要包括分散型、集中型與混合型3種，因混合式形式較為多變，故選取了分散型、集中型來進行模擬。依據(jù)既往研究，草地與喬木對PM2.5的消減效果具有較大差異[22]，因此以此作為模擬對象。依據(jù)調(diào)查中常見的小區(qū)綠地率與喬木率，在模擬時將綠地率、喬木率分別設(shè)置為35%、30%，控制小區(qū)中綠量的統(tǒng)一，同時具有較高的代表性（圖2）。

2 綠地布局模式的ENVI-met模型平面ENVI-met model plan under the green space layout mode

草地布局方面，分散型布局是將草地分散在居住小區(qū)內(nèi)部各處，草地形狀包括點狀、條狀、不規(guī)則形等。單塊綠地可作為宅間綠地分布在住宅周圍，也可作為道路綠地、入口綠地等分布在居住小區(qū)各區(qū)域。集中型布局是將面積中等或較大的綠地集中布局在一起，可作為居住小區(qū)的中心綠地，也可作為組團綠地。

喬木布局方面，考慮其能影響微尺度下的風場，造成顆粒物的空間分布差異[23]，形成的多孔隙植物屏障，能對空氣顆粒物產(chǎn)生阻滯、過濾和促進沉降的作用[24]，除分散型、集中型以外，新增四周型的布局方式。分散型的布局方式是將喬木均勻分布在居住小區(qū)內(nèi)各個部分，種植形式較為規(guī)整；集中型的布局方式是將喬木集中種植，主要分布在居住小區(qū)中心及面積較大的開敞空間；四周型的布局方式是將喬木種植在小區(qū)四周。

1.4 模擬方案構(gòu)建

ENVI-met的基本模型是X軸、Y軸、Z軸構(gòu)成的網(wǎng)格形式。由于選取的3個小區(qū)規(guī)模有差異，因此采取了3種尺度的網(wǎng)格以貼合實際情況。R1網(wǎng)格數(shù)量為110×120×20，網(wǎng)格尺度為3 m×3 m×2 m；R2網(wǎng)格數(shù)量為130×140×55，網(wǎng)格尺度為3 m×3 m×3 m；R3網(wǎng)格數(shù)量為125×100×30，網(wǎng)格尺度為2 m×2 m×2 m。

道路交通是PM2.5的重要來源[25]，在背景濃度和交通量的雙重影響下，居住區(qū)尺度下的PM2.5濃度變化明顯[26]，因此將軟件的污染源模式設(shè)置為背景污染物加交通線性污染源。選取離3個小區(qū)最近的空氣質(zhì)量監(jiān)測點——洪山區(qū)國控點數(shù)據(jù)作為空氣污染的背景濃度數(shù)據(jù)（圖1）。雖然3個小區(qū)空間位置不同，但應(yīng)用于數(shù)值模擬時，位置的差異不影響模擬結(jié)果，通過設(shè)置相同的背景濃度，還有利于對比綠地布局在不同形態(tài)小區(qū)中對PM2.5的影響。郭曉華等[27]、毛敏等[28]基于武漢市進行的道路綠帶、街道峽谷垂直綠化對PM2.5的模擬，已驗證ENVI-met相關(guān)參數(shù)設(shè)置適用于武漢地區(qū)。本研究采用同樣的設(shè)置條件，確保模擬結(jié)果的可靠性。以2019年1月16日作為模擬日期，前后幾天無雨雪天氣，模擬冬季顆粒物污染較嚴重時，綠地對PM2.5的消減影響。參考當日洪山區(qū)國控點的PM2.5濃度數(shù)據(jù)后，選擇高峰點17：00的濃度（106μg/m3）作為背景濃度，該時刻的氣象數(shù)據(jù)也作為模擬的氣象輸入?yún)?shù)。小區(qū)四周為道路，在四周設(shè)置交通線性污染源。依據(jù)武漢交通局的道路交通流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計[29]，將PM2.5釋放時速設(shè)置為12.7 μg/（s·m），排放高度為0.3 m（表1）。

表1 ENVI-met的主要參數(shù)設(shè)置Tab. 1 ENVI-met main parameter setting

1.5 ENVI-met模擬的數(shù)據(jù)分析

首先，從數(shù)量角度，即PM2.5的濃度角度進行分析。選取成年人的呼吸平均高度（約1.5 m），統(tǒng)計小區(qū)內(nèi)部的平均PM2.5濃度，對比草地、喬木的相同布局方式，以及各自不同布局形式之間的PM2.5濃度差異，并分析小區(qū)類型差異對模擬結(jié)果的影響。其次，從PM2.5濃度的空間分布角度進行分析。對于同一小區(qū)，由于不同綠地布局的PM2.5濃度模擬可視化結(jié)果差異較小，為了清晰地呈現(xiàn)不同綠地布局下的PM2.5濃度差異，將2種綠地布局的PM2.5濃度模擬結(jié)果進行差值疊加，得到差值圖，圖中的正值區(qū)域表示疊加圖的前者PM2.5濃度高于后者，負值區(qū)域則相反。

2 結(jié)果與分析

2.1 草地布局模式對3類小區(qū)PM2.5的影響

1）草地布局對PM2.5濃度的影響。草地的不同布局模式下，各類小區(qū)的平均PM2.5濃度有所差異（表2），但均表現(xiàn)為集中型布局低于分散型布局，說明集中型草地布局對降低PM2.5濃度更有效。

表2 不同草地布局模式下的3類小區(qū)內(nèi)部PM2.5平均濃度Tab. 2 Average PM2.5 concentrations in three types of residential areas under different grassland layout單位：μg/m3

3類小區(qū)中，同種草地布局形式下，R2的平均PM2.5濃度最低，R3最高，體現(xiàn)了小區(qū)建筑布局、密度、高度等因素對PM2.5產(chǎn)生的影響。雖然R1建筑密度較低，建設(shè)強度較小，但建筑層高均質(zhì)化；相對而言，R2具有較大的建筑高度差異，更有利于形成良好的通風環(huán)境，降低PM2.5濃度[30]；R3密集的板條式建筑布局，易于增加小區(qū)內(nèi)的靜風區(qū)面積，不利于PM2.5的疏散[31]。

2）草地布局對PM2.5空間分布的影響。將集中型布局的PM2.5濃度減去分散型布局的PM2.5濃度，得到PM2.5濃度的差值圖（圖3）。

3 3類小區(qū)集中型與分散型草地的PM2.5濃度差值圖Differences in PM2.5 concentration between centralized and dispersed grassland in three types of residential areas

在R1中，集中型草地布局下的PM2.5濃度低于分散型草地的區(qū)域，占小區(qū)面積約68%（去除建筑占地面積，下同），主要集中在小區(qū)中部，即草地集中分布的區(qū)域；而南北兩側(cè)由于無綠地，PM2.5濃度高于分散型。PM2.5的空間分布還受到小區(qū)建筑布局的影響，R1行列式的建筑布局在中部形成了一條寬闊暢通的通風廊道，有效引導PM2.5的擴散。

在R2中，集中型草地的大部分區(qū)域PM2.5濃度較低，占小區(qū)面積約84%，PM2.5濃度高于分散型綠地的位置主要集中在北側(cè)、東側(cè)入口處及南側(cè)局部。R2半圍合式的建筑布局影響了風環(huán)境，在小區(qū)東側(cè)有兩處半圍合式臨街建筑阻擋了部分氣流，使得PM2.5濃度上升；而在集中型布局形式下，兩處半圍合式建筑間無草地，使得此處濃度比分散型更高。

在R3中，集中型綠地布局下的PM2.5濃度比分散式布局低的區(qū)域，占小區(qū)面積約66%，主要位于綠地集中分布且面積較大的區(qū)域，而無綠地處的PM2.5濃度較高。小區(qū)中建筑布局、間距以及建筑與風向的夾角也影響了風環(huán)境，進而影響了PM2.5的分布。

對比3類小區(qū)，草地布局對PM2.5空間分布的影響具有相似性。在集中型的草地布局形式下，小區(qū)內(nèi)部絕大部分區(qū)域的PM2.5濃度低于分散型，但也存在局部區(qū)域PM2.5濃度高于分散型，其主要分布在無綠地區(qū)域。同時，草地布局對小區(qū)的PM2.5空間分布的影響也存在差異性，R1中PM2.5濃度的差值最大，達 到-0.18～0.11 μg/m3，R2相 對 較 小，僅-0.05～0.03 μg/m3。同樣是集中型草地布局，R2中集中型草地布局能顯著消減PM2.5的區(qū)域占比最大，R3最小。

2.2 喬木布局形式對3類小區(qū)PM2.5空間分布的影響

1）喬木布局對PM2.5濃度的影響。喬木的不同布局形式下，各類小區(qū)的平均PM2.5濃度有所差異（表3），從平均濃度的最高值來看，R1、R2為集中型布局，R3為分散型布局。從平均濃度的最低值來看，3類小區(qū)均為四周型布局。

表3 不同喬木布局模式下的3類小區(qū)內(nèi)部PM2.5平均濃度Tab. 3 Average PM2.5 concentrations in three types of residential areas under different tree layout單位：μg/m3

3類小區(qū)中，同種喬木布局形式下，R2的平均PM2.5濃度最低，R3最高，該結(jié)果與草地布局相似。

2）喬木布局對PM2.5空間分布的影響。由于喬木的布局方式有3種，將它們進行兩兩疊加相減，形成3種差值圖：分散型-四周型、集中型-四周型、集中型-分散型。

在R1中（圖4），四周型喬木布局模型下，小區(qū)內(nèi)部絕大部分區(qū)域的PM2.5濃度低于集中型、分散型，占小區(qū)面積約78%～84%，說明四周型的喬木布局模式對阻滯來自道路的PM2.5擴散效果更顯著，主要由于四周型喬木布局形成的綠色屏障將更多的PM2.5阻擋在小區(qū)外部，使得小區(qū)內(nèi)部的PM2.5濃度較低。集中型綠地布局與分散型綠地布局相比，二者對小區(qū)PM2.5濃度影響差異不大，PM2.5濃度差值的正、負值區(qū)域面積相近，正值區(qū)域主要位于喬木集中分布的位置，由于阻擋氣流造成該區(qū)域的PM2.5濃度較高，而無喬木區(qū)域通風較好使得PM2.5濃度較低。

4 R1中3種喬木布局模式的PM2.5濃度差值圖Differences in PM2.5 concentration between three tree distribution patterns in residential area (R1)

在R2中（圖5），四周型喬木布局模式對PM2.5的阻滯效果最好，PM2.5濃度低于集中型、分散型的區(qū)域分別占小區(qū)面積約78%～80%。集中型與分散型對PM2.5的影響差異不大。喬木的聚集程度和氣流產(chǎn)生的空氣動力學效應(yīng)決定PM2.5濃度差異的空間分布，無喬木處通風效果最佳，喬木聚集的迎風處PM2.5局部聚集，下風處PM2.5濃度降低。

5 R2中3種喬木布局模式的PM2.5濃度差值圖Differences in PM2.5 concentration between three tree distribution patterns in residential area (R2)

在R3中（圖6），仍是四周型對PM2.5的阻滯效果最好，PM2.5濃度低于集中型、分散型的區(qū)域占小區(qū)面積約50%～68%。集中型、分散型的喬木布局對小區(qū)內(nèi)部的PM2.5濃度影響差異不大，PM2.5濃度差值的正、負值區(qū)域面積相近。但對于小區(qū)外部，在集中型喬木布局下，小區(qū)南部及東西部的PM2.5濃度更低，分散型布局相對而言消減效果較差。在R3中，建筑較密集，間距較小，在建筑間種植喬木會阻擋通風效果，造成PM2.5的聚集。

6 R3中3種喬木布局模式的PM2.5濃度差值圖Differences in PM2.5 concentration between three tree distribution patterns in residential area (R3)

對比3類小區(qū)的模擬結(jié)果，喬木布局對PM2.5空間分布的影響具有相似性，尤其是R1與R2。四周型布局均能有效降低小區(qū)內(nèi)部的PM2.5濃度，PM2.5濃度低的區(qū)域均占小區(qū)50%以上，而PM2.5濃度高的區(qū)域呈小斑塊狀，基本上分布在東北、西南角。集中型與分散型相比，濃度高的區(qū)域主要分布在喬木集中區(qū)。同時，不同小區(qū)類型的喬木布局影響也具有差異性。R3中PM2.5濃度的差值最大，達到-0.92～0.46 μg/m3，R1、R2相對較小。

3 討論

3.1 ENVI-met模擬結(jié)果分析

ENVI-met廣泛應(yīng)用于微氣候的研究中，其大部分針對溫濕度及風環(huán)境的模擬，近年來才逐漸運用于大氣顆粒物的模擬。在空氣污染上的模擬，由于軟件模擬環(huán)境更單純以及干擾更少，通常模擬時長在幾個小時到幾天之間，而現(xiàn)實環(huán)境中的空氣污染是日積月累的，其污染來源也更加復(fù)雜多樣，造成模擬值會比實測值偏低。多數(shù)研究均采用多模擬方案比較的方式，發(fā)現(xiàn)模擬方案間的污染物濃度差非常小。本研究得出的不同綠地布局的小區(qū)PM2.5濃度差值雖然較小，但與既往研究得出的數(shù)值相似。Ortiz等[32]模擬了宅旁樹木對PM10的影響，比較了20個方案的濃度差，發(fā)現(xiàn)PM10濃度變化 范圍在-0.6～0.6 μg/m3，有18個方 案PM10濃 度 變 化 范 圍 在-0.2～0.45 μg/m3。Rui等[33]通過模擬不同綠量及結(jié)構(gòu)的植被對空氣質(zhì)量的影響，得出的PM10濃度差值范圍為-0.15～0.25 μg/m3。Taleghani等[34]模 擬 不同綠色屏障對NO2影響，得出不同模擬方案間NO2濃度差為-3.5～3.5 μg/m3。以上研究雖未涉及PM2.5濃度的差值分析，但由于現(xiàn)實中同一時刻的PM10濃度往往高于PM2.5，冬季時期PM2.5濃度在草地、林地、廣場之間差異較小[35]1505，因此可認為本研究得出的PM2.5濃度差值較可信。

3.2 綠地布局對PM2.5的影響

植物對大氣顆粒物的影響十分復(fù)雜，受到多種因素的影響。植物表面會對空氣顆粒物產(chǎn)生沉積效應(yīng)，但同時也阻礙氣流減少了空氣交換，其空氣動力學效應(yīng)對氣流的影響甚至超過了植物對顆粒物的沉積、吸收及過濾的效果[35-36]。一般來說，喬木的PM2.5消減能力比草地強，但也可能存在草地的PM2.5濃度低于林地的情況。王薇等[37]1506通過實測研究了公園中密林區(qū)、疏林區(qū)、草地、廣場之間的PM2.5濃度差異，發(fā)現(xiàn)冬季時期草地的PM2.5濃度低于密林與疏林區(qū)，說明草地對于PM2.5的消減，植物發(fā)揮的PM2.5吸附、沉降作用往往較小，主要依托空氣動力學效應(yīng)。由于本研究設(shè)定的草地率、喬木率不同，無法直接對比PM2.5濃度，但草地不同布局形式下的PM2.5濃度差值比喬木小很多，間接說明了喬木的影響更顯著。其次，對比分散與集中2種布局方式下的PM2.5濃度差異，發(fā)現(xiàn)集中布局比分散布局對消減PM2.5更有效。類似地，雷雅凱等[38]依托國控點的PM2.5數(shù)據(jù)，以景觀格局指數(shù)衡量綠地空間形態(tài)，發(fā)現(xiàn)提高綠地斑塊的聚集程度有利于降低PM2.5濃度。

喬木的空氣動力學效應(yīng)對氣流產(chǎn)生的影響比草地大，在同等喬木率的情況下，雖然樹木葉片本身對顆粒物的沉降、吸附能力一樣，但由于不同的喬木布局產(chǎn)生不同的局地氣流，喬木能接觸到的PM2.5數(shù)量不一致，這也是造成不同布局間濃度差的主要原因。3種喬木布局形式各有特點，集中型布局能有效消減PM2.5濃度，喬木的聚集能阻擋氣流，減小風速，在迎風處造成PM2.5的聚集，而在下風處則減少了PM2.5濃度，因此對小區(qū)周圍PM2.5的消減效果較好。而四周型布局顯然在時間上最先接觸到PM2.5，能有效阻滯來自道路上的PM2.5向小區(qū)內(nèi)部擴散，降低內(nèi)部PM2.5濃度。

既往研究中有通過實測研究小區(qū)綠化覆蓋率、不同功能的綠地類型與PM2.5之間的定量關(guān)系[11]195,[2]241。然而，通過ENVI-met進行的居住區(qū)PM2.5模擬研究較少，且多以抽象化方式進行居住區(qū)建模，模擬的指標主要包括居住區(qū)綠地面積、綠地率、綠地形狀、綠地位置、綠地斑塊數(shù)量等[19]1618,[39]。本研究一方面最大程度地還原了居住區(qū)的真實空間形態(tài)，作為模擬的基本前提，依托小區(qū)真實的空間布局展開模擬；另一方面，依據(jù)空間形態(tài)劃分一類、二類、三類居住小區(qū)，更深入地探討居住小區(qū)綠地布局對PM2.5的影響，并提出更精細的結(jié)果分析。

3.3 居住小區(qū)綠地布局策略

居住小區(qū)作為城市主要的用地類型之一，其綠地是城市中面大、量廣的綠色基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成要素。本研究依據(jù)城市中小區(qū)主要的3個類別，提出相應(yīng)策略，為改善大氣顆粒物污染及其他城市微氣候環(huán)境提供支撐。依據(jù)研究結(jié)果，綠地布局對PM2.5的影響在不同類別居住小區(qū)下具有一定差異，決定了3類居住小區(qū)的不同綠地布局策略。

從降低小區(qū)整體PM2.5濃度的角度來看，3類小區(qū)的草地布局均是以集中型布局為主。喬木布局上，3類小區(qū)均是以四周型布局。其次，若進行小區(qū)內(nèi)部的樹木種植，R1、R2可采取分散型布局，R3采取集中型布局。

對于改善小區(qū)內(nèi)的PM2.5空間分布，可以利用各種布局的優(yōu)點，將幾種布局方式相結(jié)合。3類小區(qū)均可采用集中型草地布局與四周型喬木布局的整體布局結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，進行小區(qū)內(nèi)部的喬木布局，R1、R2仍需避免密集的喬木種植，R3可在集中與分散間折中選擇。在實際小區(qū)規(guī)劃設(shè)計中，可在小區(qū)的臨街面、距離污染源較近的地方布置喬木，選擇枝葉濃密的樹種，減少PM2.5進入小區(qū)內(nèi)部的可能。在小區(qū)出入口、通風道上則減少或不留喬木，保證通風。在宅間綠地、道路綠地可適量布置均勻型喬木，同時保證通風，可選擇枝葉較少、樹干高的樹種。

然而，也不能生搬硬套，只考慮單一因素，應(yīng)根據(jù)居住小區(qū)的實際情況，綜合考慮綠地的功能、美觀和生態(tài)效益。在考慮小區(qū)綠地布局形式時，應(yīng)綜合考慮綠地布局形式、喬木布局形式及植物種類，根據(jù)小區(qū)的微氣候環(huán)境、污染源等來合理規(guī)劃。

4 結(jié)語與展望

通過ENVI-met模擬3類居住小區(qū)的不同草地、喬木布局形式對PM2.5的影響，有效指導小區(qū)綠地的布局。集中型的草地布局、四周型的喬木布局能更有效降低小區(qū)PM2.5濃度，分散型的草地布局、集中型的喬木布局最不利于消減PM2.5，四周型的喬木布局對阻滯道路上PM2.5的擴散效果最佳。同種綠地布局形式下，3類小區(qū)的PM2.5濃度及空間分布具有一定的差異，主要受小區(qū)的建筑布局、形態(tài)等因素影響。

相較既往ENVI-met應(yīng)用于大氣顆粒物的模擬，大多將物質(zhì)空間抽象成理想的規(guī)則式模型，本研究采用3類小區(qū)的實際形態(tài)進行模擬，屬于一次新的嘗試。由于研究樣本數(shù)量的限制，得出不同小區(qū)之間綠地布局對PM2.5影響的差異還有待進一步的深入研究。在后續(xù)工作中，可考慮居住小區(qū)面積，從具有相似形態(tài)特征的同類小區(qū)中，選取更多的樣本，進行更全面的模擬分析。還可針對其他季節(jié)，以及喬灌草多種植被類型的組合方式，進行模擬研究。

注釋(Note)：

① 3種居住用地類別在設(shè)施、環(huán)境品質(zhì)、住宅層數(shù)等具有較大差異。其中，一類居住用地設(shè)施齊全、環(huán)境良好，以低層住宅為主；二類居住用地設(shè)施齊全、環(huán)境良好，以多、中、高層住宅為主；三類居住用地設(shè)施較欠缺、環(huán)境較差，以棚戶區(qū)、臨時住宅等簡陋的住宅為主。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

圖1底圖來源于百度地圖，獲取時間為2020年，其余圖表均由作者繪制。