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(jì)南 250101；2.智慧韌性景觀與低碳生態(tài)技術(shù)濟(jì)南市工程研究中心，濟(jì)南 250101；3.山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，濟(jì)南 250100）

高密度城市空間的顆粒物濃度分布對(duì)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(duì)城市形態(tài)與顆粒物濃度之間定量關(guān)系的影響尚存爭(zhēng)議?；?021年濟(jì)南市主城區(qū)65個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站的PM2.5和PM10濃度實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)，分析了不同季節(jié)下城市街區(qū)形態(tài)對(duì)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(duì)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(gè)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(fù)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(shí)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(duì)人類健康、植被生長(zhǎng)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(diǎn)密切相關(guān)，例如PM2.5等顆粒物會(huì)對(duì)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(xiǎn)，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(xiǎn)不斷上升的背景下，城市形態(tài)規(guī)劃應(yīng)對(duì)氣候變化及污染物防治機(jī)理研究已成為全球范圍內(nèi)的一個(gè)緊迫課題?？諝馕廴颈┞叮╝ir pollution exposure）是指?jìng)€(gè)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(xiǎn)[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(qiáng)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(jìn)健康城市建設(shè)，降低居民空氣污染暴露風(fēng)險(xiǎn)的重要途徑。城市街區(qū)形態(tài)會(huì)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(kuò)散的關(guān)鍵因素，街道系統(tǒng)和街區(qū)格局比建筑布置對(duì)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(kuò)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(dòng)空間的相對(duì)位置關(guān)系，均是影響綠地對(duì)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(dòng)態(tài)演變及與城市形態(tài)的關(guān)聯(lián)性，有助于預(yù)測(cè)不同城市形態(tài)特征所承載的污染暴露風(fēng)險(xiǎn)，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(gè)大氣監(jiān)測(cè)點(diǎn)，選取兩年6-9月的監(jiān)測(cè)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(duì)高程對(duì)PM10、PM2.5具有顯著影響的結(jié)論。Ahn等[21]基于15個(gè)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(gè)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(duì)不同季節(jié)對(duì)二者關(guān)聯(lián)性的影響方面，當(dāng)前研究存在較大爭(zhēng)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(cè)點(diǎn)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(guó)家等中宏觀尺度，針對(duì)高密度建成環(huán)境下的街區(qū)尺度研究相對(duì)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(dòng)態(tài)過程及其對(duì)顆粒物時(shí)空變化的影響并未過多探討[6]。鑒于此，本研究利用2021年濟(jì)南市（國(guó)家、省、市、街道、交通）5級(jí)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)相結(jié)合的PM2.5和PM10小時(shí)濃度數(shù)據(jù)以及精細(xì)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(shí)空演變特征，探究不同季節(jié)背景下街區(qū)空間形態(tài)對(duì)顆粒物時(shí)空分布的影響。研究為精細(xì)化尺度下探究顆粒物污染時(shí)空演變特征、預(yù)測(cè)顆粒物污染暴露風(fēng)險(xiǎn)、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(jì)南市是山東省省會(huì)，是京津冀大氣污染傳輸通道“2+26”城市之一，燃煤、機(jī)動(dòng)車和揚(yáng)塵是其顆粒物污染的主要來源[27-28]。2021年，濟(jì)南市在168個(gè)重點(diǎn)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(yán)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(jì)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(qiáng)度大、人口密集、城市景觀類型豐富等特征，具有較好的研究?jī)r(jià)值和實(shí)際意義。主城區(qū)東、西、南以濟(jì)南繞城高速公路為界、北以濟(jì)廣高速公路為界，總面積約535 km2。研究區(qū)內(nèi)共分布75個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，通過監(jiān)測(cè)點(diǎn)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(cè)站點(diǎn)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(diǎn)后，共有65個(gè)有效樣本（圖1）。

圖1 監(jiān)測(cè)站點(diǎn)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(cè)站點(diǎn)監(jiān)測(cè)的PM10、PM2.5濃度數(shù)據(jù)為2021全年逐時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，來源于濟(jì)南公共數(shù)據(jù)開放網(wǎng)（http://data.jinan.gov.cn/jinan/catalog/）。為探究精細(xì)尺度下顆粒物濃度的時(shí)空變化特征，首先計(jì)算所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)的月平均濃度數(shù)據(jù)，分析月份變化特征，其次計(jì)算4個(gè)季節(jié)的時(shí)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(duì)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(shí)刻，計(jì)算各站點(diǎn)每季節(jié)峰值時(shí)刻的平均值，進(jìn)行后續(xù)關(guān)聯(lián)性分析。

2.2 街區(qū)形態(tài)指標(biāo)計(jì)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(gè)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(duì)顆粒物有潛在影響；（2）便于計(jì)算；（3）在規(guī)劃設(shè)計(jì)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(jì)算得出，其他指標(biāo)計(jì)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(shí)空變化特征

3.1.1 時(shí)間變化特征

統(tǒng)計(jì)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(jí)標(biāo)準(zhǔn)——150 μg/m3和75μg/m3，僅有1月存在超出二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的情況。PM10和PM2.5濃度時(shí)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(shì)。

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(jì)南南部山區(qū)地勢(shì)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(kuò)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(jì)南供暖加劇污染排放的同時(shí)出現(xiàn)大風(fēng)揚(yáng)塵天氣，顆粒物濃度會(huì)隨之升高。夏季由于植被生長(zhǎng)旺盛，葉面積總量處于全年最高期，植被消解顆粒物能力強(qiáng)，并且濟(jì)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(jìn)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(jìn)行交替，風(fēng)力強(qiáng)勁，易引發(fā)地面揚(yáng)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(shí)刻PM10上升幅度更高。濟(jì)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(shì)，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(shì)。

統(tǒng)計(jì)各季節(jié)不同時(shí)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(diǎn)（圖3），上午9:00-10:00PM10濃度出現(xiàn)第一個(gè)峰值，之后開始下降，在15:00-16:00達(dá)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(dá)到第二個(gè)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(jì)南市PM10的主要來源之一，兩個(gè)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(shí)期燃煤需求量增加，累積白天中的生活行動(dòng)，煙塵排放量在20:00-21:00前后達(dá)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(dòng)，可能因?yàn)槠淞较鄬?duì)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(shí)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(duì)主城區(qū)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)四季的顆粒物濃度平均數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行空間插值，并利用留一交叉驗(yàn)證法對(duì)插值結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)（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(shì)（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(diǎn)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(jì)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(jìn)一步探究精細(xì)尺度下顆粒物污染空間分布規(guī)律，選取位于濟(jì)南市二環(huán)以內(nèi)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)做精細(xì)尺度分析（圖5）。針對(duì)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(hào)、5號(hào)、8號(hào)、10號(hào)、18號(hào)和35號(hào)等區(qū)域出現(xiàn)了明顯的霾島現(xiàn)象，34號(hào)、36號(hào)、38號(hào)以及39號(hào)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(hào)區(qū)域在四季均呈現(xiàn)明顯的霾島，其次62號(hào)、50號(hào)以及61號(hào)等區(qū)域在春冬兩季出現(xiàn)霾島現(xiàn)象，而10號(hào)、18號(hào)以及5號(hào)等區(qū)域在夏秋兩季出現(xiàn)霾島現(xiàn)象。

圖5 濟(jì)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(gè)低污染和6個(gè)高污染監(jiān)測(cè)站點(diǎn)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(hào)、22號(hào)、36號(hào)以及55號(hào)等監(jiān)測(cè)站點(diǎn)顆粒物濃度在多數(shù)季節(jié)下均處于較低水平，這是因?yàn)楸O(jiān)測(cè)點(diǎn)周圍分布有濟(jì)南森林公園、濟(jì)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(cè)點(diǎn)盛行風(fēng)上側(cè)，能夠更好地發(fā)揮綠地對(duì)顆粒物的消減能力。同時(shí)，59號(hào)、60號(hào)、61號(hào)以及62號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)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(cè)站點(diǎn)鄰近車站、高架橋等交通密集區(qū)域，汽車尾氣排放會(huì)產(chǎn)生大量的有害殘留物，加速地面揚(yáng)塵，促進(jìn)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(kuò)散，進(jìn)一步促進(jìn)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(cè)站點(diǎn)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(hào)和8號(hào)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)周圍分布有大面積的綠色空間，然而顆粒物濃度水平卻遠(yuǎn)高于周圍的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，這是因?yàn)楸O(jiān)測(cè)站點(diǎn)盛行風(fēng)下側(cè)的大體量建筑阻擋了顆粒物的擴(kuò)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(duì)顆粒物濃度變化的影響機(jī)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(shí)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(fù)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(kuò)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(shí)現(xiàn)暫時(shí)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(shí)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(kuò)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(gè)大氣在局部的運(yùn)動(dòng)模式，進(jìn)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(qiáng)[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(jī)制相似，綠地斑塊越聚集、最大斑塊優(yōu)勢(shì)度越高，可以加強(qiáng)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(qiáng)度的BD、FAR與PM2.5呈正相關(guān)，BD和FAR的消極作用可能因?yàn)榻ㄖ芏群腿莘e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(kuò)散的靜風(fēng)區(qū)，這驗(yàn)證了建筑建設(shè)強(qiáng)度對(duì)PM2.5濃度的不利影響。同時(shí)，VAH、AV與PM2.5呈負(fù)相關(guān)，這是因?yàn)榻ㄖw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(shí)，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(jìn)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(duì)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(fù)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(fù)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(duì)較低有關(guān)，因?yàn)樵谖廴緷舛鹊偷那闆r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(shí)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(jìn)入休眠期或者落葉的衰敗狀態(tài)，仍對(duì)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(gè)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(fù)相關(guān)，與FAR在冬季呈正相關(guān)。這可能因?yàn)镻M10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(jìn)PM10的擴(kuò)散，但也會(huì)產(chǎn)生揚(yáng)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?yàn)镻M10污染濃度相對(duì)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(fù)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(diǎn)分析了濟(jì)南市主城區(qū)PM10和PM2.5濃度的時(shí)空變化特征，并且探討了城市街區(qū)形態(tài)對(duì)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(shí)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(duì)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(shí)綠色空間的規(guī)模、布局和形態(tài)以及交通對(duì)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(gè)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(fù)相關(guān)。同時(shí)，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(fù)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(diǎn)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(duì)關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)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(diǎn)優(yōu)化此類區(qū)域的街區(qū)形態(tài)，整體把握污染擴(kuò)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(jì)南市長(zhǎng)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(qiáng)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(jìn)消散建筑布局形式。優(yōu)化建筑形態(tài)，有效促進(jìn)顆粒污染物的消散。建筑物的垂直布局對(duì)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(shí)，增加建筑間距，可有效促進(jìn)粒物污染的消散[9,15]。然而這不意味著追求絕對(duì)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(diǎn)關(guān)注高密度城市建成環(huán)境下顆粒物的時(shí)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(duì)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(duì)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(shí)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(duì)顆粒物濃度變化的瞬時(shí)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。