山地住区规划要素与碳排放量相关性分析*
——以重庆主城住区为例

2015-07-31 09:23颜文涛HUANGXinYANWentao
西部人居环境学刊 2015年1期
关键词:住区山地排放量

黄 欣 颜文涛 HUANG Xin, YAN Wentao

山地住区规划要素与碳排放量相关性分析*
——以重庆主城住区为例

黄 欣 颜文涛 HUANG Xin, YAN Wentao

基于山地环境下住区特征分析,采取部门走访、实地踏勘、问卷调查和访谈等方式收集典型样本住区碳排放相关数据,构建山地住区碳排放测算模型,分析测算所得样本住区碳排放量与规划要素的相关关系,包括土地利用、空间布局、建筑要素、路网格局和绿地碳汇等技术性要素,以及居民收入、文化程度、住区低碳宣传等社会性要素,结合住区碳排放结构分析结果,探寻山地住区低碳规划的关键控制要素及其规划策略。

山地住区;规划要素;碳排放量;相关性;重庆主城

0 引 言

自20世纪以来,地表平均温度上升了0.89℃,且呈持续升高的态势,这极有可能(95%)是由人为活动导致的①,面对工业文明的城市化模式带来的气候变化和环境挑战,主张人与自然和谐共生的低碳生态城应运而生[1-3]。实现低碳生态城发展的策略实为城市发展与碳排放之间的脱钩发展,首先即指城市生活低碳化[4]。住区承载着城市近乎全部的生活能耗和碳排放,而住区规划要素与碳排放量的关系尚不明确,规划对住区碳排放量究竟能有多大影响及其影响方式亟待发掘。相关研究表明,我国单位GDP碳排放量和家庭活动碳排放呈明显的区域差异[5],这种差异来源于地理环境影响下的能源生产和消费结构、碳排放惯性机制、社会经济、人文特性等要素[6]。为提高现有低碳住区评估体系的可操作性和有效性,需对住区能耗与碳排放量根据环境特征和社会特征进行有针对性的研究。本文以山地住区为研究对象,其在山地地形环境下发展演变的自身规律性,以及规划建设的特殊性和复杂性[7],是导致其碳排放量构成异于其他平原住区的主要因素。笔者希望通过对南方山地住区规划要素与碳排放量相关性的分析,找出影响碳排放量的关键控制要素。

1 背景与数据

1.1 文献述评

国内外学者对低碳住区概念的基本共识为:低碳住区(Low Carbon Community)是将居民所有活动产生的温室气体排放量(CO2为主)降到最低的可持续住区。可以通过应用低碳技术改变生活方式,倡导紧凑开发、创建适宜的步行环境[8],以及生态环境的改善措施来实现低碳发展[9-10]。

住区规划要素对碳排放量的重要影响作用,主要是对住区物质空间形态规划和社区建设管理两个方面的研究,包括住区密度、土地混合利用、完善公交设施和步行系统可达性、实施机制等规划要素的研究[11-14]。对可持续性住区的空间形态规划要素,罗伯特·赛维罗(Robert Cervero)从5个维度进行理解,即住区空间形态的“5D”框架,包含密度(Density)、多样性(Diversity)、设计(Design)、距公交站距离(Distance to Transit)和目的地的可达性(Destination Accessibility)[15-16]。有研究显示,居民的社会经济属性(家庭收入)对居民碳排放量的影响程度大于社区的空间形态要素,而空间形态要素中密度和可达性的影响较为显著[17]。

意识到住区规划要素对低碳城市建设发展的重要性,世界各国根据自身国情和当地条件制定了各自的低碳住区规划策略和评估标准,如英国的BREEAM-Communities体系②、美国的LEED-ND标准③、中国的《绿色住区建设标准CECS377:2014》[18],涵盖了国内外对可持续住区规划要素研究的主要成果。通过纵横两个方向,总结国内外评估体系并分析成功的开发模式,低碳住区规划要素可概括为选址与土地、空间布局、交通出行、公服设施、能源资源、碳汇与生态环境、实施机制7个规划要素。

综合国内外低碳住区规划要素研究和各国低碳住区评估体系的内容,从低碳住区的规划操作视角分析目前低碳住区规划要素研究存在以下几个问题:(1)各要素对碳排放量的影响方式研究尚存不足,且忽略了环境特征对碳排放结构的影响作用;(2)过于关注住区规划层面无法直接控制的要素(如建筑节能、区域交通),除了密度、多样性等其他规划要素的减碳潜力亟待发掘;(3)对于社会要素与碳排放量的相关关系有所认知,但并未发掘其根本原因,提出的相关社会政策缺乏可操作性。

1.2 案例背景

山地住区特殊环境背景与碳排放量构成的关系特征主要表现在以下几个方面:一是施工难度和地质安全措施带来的能耗差异;二是山地空间复杂,生态环境和气候条件差异较大,生态系统敏感且自我恢复能力较低[19],生态系统受损将带来更高的维护和修复环节的碳排放;三是山地住区特殊的微气候循环,可对住区建筑节能、步行环境、绿地碳汇等起到优化作用;四是山地城市道路曲线多、坡度大,汽车在行驶过程中将遇到较为频繁的转弯、上坡和下坡,与在平直的道路上行驶相比,将产生更多的交通噪声和尾气[20],高低错落的城市空间还带了更高的步行需求;五是山地住区的文化多样性和地方特色对居民生活方式的影响[21]。

本文以典型南方山地城市——重庆住区为例,通过实地调研、调查问卷和访谈,开展南方山地住区规划要素与碳排放量影响规律研究。

重庆市位于中国内陆西南部、长江上游地区,属青藏高原与长江中下游平原的过渡地带,地貌以丘陵、山地为主,坡地面积较大,有“山城”之称。重庆作为全国首批低碳试点城市,低碳社区建设已取得一定成就。同时,其作为全国五大中心城市之一,当前正处于城镇化加快发展阶段,住区规模、形态多元,满足样本住区数据采集广泛性、典型性和多样性的要求。

1.3 数据概况

1.3.1 样本住区属性

调研以典型楼盘为主要样本类型,便于获取人口、能耗等统计数据,并选取富有山地住区空间特征的住区,以重庆主城区为范围,选取12个2001年到2011年间建设的形态、规模各异的住区作为样本,占地面积由3km2至105km2不等,容积率由0.50至4.50不等。

1.3.2 个体属性

本次被调查居民共1198人,46~59岁及60岁以上的居民共占49.92%。受访居民中,文化程度占比重最大的是大专和本科,占40.40%,初中及以下和高中(中专)二者比重均占25%左右;受访居民所属行业中,机关单位人员、企业负责人、专业技术人员和商业服务业人员占比重较高;从工作职位来看,一般工作人员比重较大,其次为中层管理人员。总体上,本次调研受访者特征与样本住区情况基本符合,具有足够的代表性。

2 研究方法

2.1 因子选择

研究分析包括技术要素、基础数据和社会要素3大类因子。本次调研针对气候条件、地形地貌等环境特征,将住区规划技术性要素概括为包括土地利用、空间布局、建筑要素、路网格局、设施配套、绿地率等要素。基础数据收集包括样本住区能耗数据、人口规模、汽车拥有量、固废产生量等碳排放相关数据;社会要素包括3大内容:受访者的基本信息、居民行为习惯以及居民对低碳规划、低碳生活的认识和建议。

目前国内外多用一套完整的评估体系,根据评估得分来衡量住区是否为低碳住区,对于住区的实际碳排放量的绝对标准鲜少存在,因此本研究以碳排放密度——年均单位建筑面积碳排放量(kg/ m2·年)作为度量单位,旨在对样本住区的碳排放效应进行对比。

2.2 数据收集

本次调研根据调查内容分为部门调研、实地调研和问卷调查3种方式,整个过程从2013年9月开始到11月中旬截止,历时两个半月。

包括部门走访、实地踏勘、访谈和社会调查。部门走访是指通过走访相关部门收集详细的住区规划资料和基础数据,以及住区建成后的规划实施和使用情况。实地踏勘是到住区内部,通过观测和访谈对住区内部空间环境、交通及停车、步行环境、能源设施设置、植被生长、垃圾收集 、供水、雨水管理及污水处理等情况进行调查研究。社会要素主要采用结构式问卷调查法和访谈法,采取样本选取、制定问卷、发放及回收问卷、数据整理、结果分析几个步骤。调查人员共8名,采用现场填写问卷的方式,辅之以一对一的访谈,保证问卷准确性的同时收取更多的低碳住区规划建议。

表1 重庆地区住区碳排放系数Tab.1 the carbon emission coefficient of residential districts in Chongqing

2.3 模型设计

此次调研主要对样本住区使用和维护过程中的碳排放量进行概算。南方山地住区使用与维护阶段主要的碳排放构成为“五源一汇”,即电(C1)、气(C2)、水(C3)、交通(C4)、固废(C5)五个碳排放来源,和绿地碳汇(C6)[22],公式可表示为CO2=C1+C2+C3+C4+C5-C6(模型1)。计算这五源各自的CO2排放量,公式为CO2=E× ω(模型2),E为碳排放构成要素的量,水、电、气为年使用量,分别为E1、E2、E3,交通为该住区所有汽车按平均每天行驶1km所得的年行驶公里数(E4),固废以假设平均每户每天产生1kg垃圾,计算该住区年固废产生量(E5),绿地量则是指该住区绿地面积(E6);ω为碳排放系数,各国各地不同技术环境的碳排放系数各不相同,本研究采用重庆地区碳排放系数(表1),其中交通和固废碳排放系数为全国均值,绿地年碳排放量随植物生长而变化,其年碳排放系数为40年均值⑤。综合模型1和模型2,构建样本住区年碳排放模型为:

CO2排放量 =∑En×ωn-E6×ω6;(模型3)

其中n取值为1~5。

基于样本数据的采集和整理,借鉴全生命周期评价方法构建住区使用阶段和维护阶段的碳排放评价模型,对南方山地住区碳排放量及其结构进行测算,并用皮尔森相关系数法、象限分析法、对比分析法分析以上要素与住区碳排放量的相关关系。

3 研究结果

3.1 样本住区碳排放结构

通过计算“五源一汇”的总碳排放量得出各个住区的单位建筑面积碳排放量,并计算其分别占单位建筑面积总排放量的比例,来分析“五源一汇”对山地住区碳排放的贡献度(图1)。数据结果显示:住区单位建筑面积碳排放量中用电所产生的碳排放量比重最大,比例在62%~83%不等;其次是固废产生的碳排放,比例在5%~20%之间;第三是用气产生的碳排放量,约占总碳排放量的5%~10%左右;而用水和交通出行所产生的碳排放量占比重最小,均在总碳排放量的1%以下。基于以上分析,可以初步判断,与住区用电量相关的规划要素较为关键,其次为固废量和用气量相关的规划要素,交通和用水相关的规划要素减碳效益最小。

3.2 技术性要素与碳排放量相关性分析

图1 样本住区碳排放结构分析Fig.1 the analysis on carbon emission construction of sample residential districts

图2 住区规划要素与碳排放要素相关性分析Fig.2 the correlation analysis between plan elements of residential districts and carbon emissions elements

基于碳排放量模型分别计算12个样本住区的碳排放密度,利用皮尔森相关系数法对住区8类规划要素与住区单位建筑碳排放量进行相关性分析(图2)。结果显示:有5类规划要素(6个变量)碳排放量相关性较大,分别为土地利用(容积率、用地混合度)、空间布局、建筑要素(户均面积)、路网格局、绿地率,以下对这五类要素分别进行具体的分析。

图3 容积率与住区碳排放密度对比Fig.3 the comparison between plot ratio and the density of carbon emissions

图4 用地混合度与住区交通出行碳排放量对比Fig.4 the comparison between mixedness of land use and the amount of carbon emissions from transport

3.2.1 土地利用

(1)容积率

为使研究结果更为客观,将样本住区按照空间布局分为3类(南北向行列式、自由行列式和点式)进行容积率与碳排放量的分析(图3)。结果显示:点式布局的住区碳排放密度随容积率增加整体有所降低,但并不呈现完全负相关关系,自由行列式则相反,而南北向行列式的住区容积率与碳排放量的关系尚不明确。

(2)用地混合度

用地混合策略对住区碳排放量的影响主要表现为增加职住平衡,减少交通出行。将住区按容积率分3组,基于各组住区的用地混合度分析人均交通出行碳排放量,此处混合度以800m作为半径计算步行范围内商业服务设施用地的比例(图4)。结果显示:容积率1~2区间的样本住区人均交通出行碳排放量随混合度升高而升高,容积率2~3和3~4区间的样本住区人均交通出行碳排放量随混合度升高而降低。

3.2.2 空间布局

空间布局是定性的指标,分析时采用象限分析法,将住区按强度分3组,对比各组内不同布局模式的碳排放密度平均值(图5)。结果显示:低强度住区(容积率1~2)和中强度住区(容积率2~3)中,自由向行列式的碳排放密度都较低,而高强度住区(容积率3~4)中样本均为点式,研究结果尚不明确。住区的空间布局一般以南北向行列式为最有利于采光的模式,然而在山地住区中却是自由向行列式住区的碳排放密度较低,这可能是由于其同时考虑了采光和通风以及山地空间特征下的微气候循环对建筑节能的影响。

3.2.3 路网格局

将样本住区依据路网格局分为外环式、内环式、方格网式和树枝状,基于调查问卷对居民生活出行方式的调查统计(图6)。分析结果表明:方格网式路网的住区居民生活出行采用绿色出行方式的比例(公交+轨道+自行车+步行)最高,约占70~90%,其次是内环式路网格局,约占65~75%。

图5 空间布局与碳排放密度象限分析Fig.5 the quadrant analysis on spatial layout and the density of carbon emissions

图6 路网格局与居民出行方式对比Fig.6 the comparison between road network pattern and trip mode of residents

图7 绿地率与单位建筑面积碳排放量对比Fig.7 the comparison between greening rate and the carbon emission amount per building area

图8 收入与碳排放密度对比Fig.8 the comparison between income and the density of carbon emissions

3.2.4 绿地率

对不同强度下样本住区绿地率与碳排放密度的相关性分析(图7)。结果显示:低强度住区(容积率1~2)的碳排放密度随绿地率升高而降低,而中强度(容积率2~3)和高强度住区(容积率3~4)的碳排放密度整体上随绿地率升高而升高。这可能是由于绿地率与土地利用效率之间的冲突,以及植物配置和维护过程的差异造成高绿地率可提升住区环境却不能直接提升碳汇效益。

3.3 社会性要素与碳排放量相关性分析

3.3.1 家庭收入

以受访者填写数据的平均数作为该住区家庭人均月收入的平均值,将其与住区碳排放密度进行对比(图8)。结果显示:人均月收入在4000元以下的住区碳排放密度在75~95kg/m2·年之间,而人均月收入在4500~5500元的住区碳排放密度较低,在55~75kg/m2·年之间。

3.3.2 文化程度

基于居民的文化程度对其节能和低碳的感知程度进行对比。结果显示:随文化程度升高,居民对低碳环保的感知越强,表现在人数比例和了解的深入程度。文化程度在初中及以下的居民知道“什么是低碳”的居民仅占26%,而高中或中专的占到31.58%,大专或本科占到48.78%,而研究生及以上则高达100%。在访谈的过程中,文化程度较高的居民对于怎样创造低碳生活、国家低碳政策也有更深入的了解,能够表达自己对低碳的想法甚至提出相关实施建议。

4 发现与启示

4.1 技术规划要素对减碳的引导作用

研究结果得出:住区规划的技术性要素与碳排放密度存在一定相关关系,然而其对降低住区碳排放量可起引导而不是决定作用。如过高的城市密度会导致交通堵塞、运营成本升高、生活品质下降以及一系列的环境问题;站在城市碳排放的高度,就近就业是降低城市交通能耗的重要策略之一 ,而中国房产开发模式使公共服务设施的建设远远跟不上住区建设的进度,尤其是在山地住区复杂的空间层次下,即使增加商业设施,也难以改变就业的区域交叉;同时,发达的城市交通系统削弱了居民就近就业的需求。因此,低碳住区的土地利用不是简单地提高强度和用地混合度,而应以保证住区生活品质为前提,以紧凑开发为手段,以达到职住平衡、减少交通出行为目标,同时完善和协调设施的综合配置。

4.2 山地环境下的关键技术要素

低碳住区空间布局的宗旨是合理利用和适应自然环境条件以降低能耗,同样的空间布局在不同的社会环境和自然环境下的碳绩效乃至环境绩效有所不同,山地住区规划应把握建设区域的光、风、水、地等因素,通过建筑、地形和绿化的空间组合,创造节能导向且利于步行的空间布局模式。

完善的步行系统和公共交通的可达性、引导性可促进居民绿色出行,常用的低碳交通模式如小街区、方格网的路网格局不完全适用于地形、空间复杂的山地住区,关键在于结合地形,采用梯道、坡道等构建方便通达的步行系统,并合理设置机动车和自行车停车位,控制地面停车位的面积并对其进行遮荫设计,增加透水地面,同时考虑无障碍交通设计。

另外,山地住区规划应强调绿地的碳汇效益,并以整体环境效益为目标,有效利用绿地的汇碳、雨洪、游憩、防护等功能,可利用地势创造立体绿化和垂直绿化,达到优化环境以促进步行出行、辅助建筑节能、净化空气、隔离噪音等多重环境效益。

4.3 社会要素对住区减碳的重要性

居民社会属性与住区碳排放量之间显著的相关性,来自不同社会属性下居民行为模式的差异,在文化多元的山地住区尤其明显,而统一的政策管理能够适当消解其带来的碳排放差异,并共同走向更低碳的绿色行为模式。因此,低碳住区建设需要通过政府、企业(开发商、物管)和个体(居民)在不同层次的协同作用引导居民的行为方式。政府主要通过政策引导推动土地开发,需对地价政策、碳税政策、住房政策、能源政策、交通政策等进行完善,自上而下铺设住区低碳发展路径;企业(开发商、物管)一方面通过对住区进行节能、节水、固废、绿化、智能化设备等运行管理,实施操作性强、见效快的垃圾分类和回收政策;一方面引导个体(居民)增强低碳环保意识和技能,作为住区的主体参与低碳住区的规划和发展。

5 结 语

本文基于样本研究和社会调查,对山地住区样本中的规划要素与碳排放量之间相关性的分析,有助于发现山地住区的碳排放结构特征,探寻关键的规划要素,为山地住区减碳规划技术体系提供实证依据,并在一定程度提高规划人员对社会要素减碳效益的重视度。

注释:

① 联合国政府间气候变化专门委员会于2014年发布《气候变化2014:综合评估报告》。

② BR EEA M Com mun it y[EB/OL]. [2015-01-18]. http://www.breeam.org.

③ LEED 2009 Rating System Neighborhood Development[EB/OL]. [2015-01-18]. http:// www.usgbc.org.2009.Xvi.

④ 国际发改委气候司于2011年发布的《省级温室气体清单编制指南》。

⑤ 中国工商联房地产商会于2010年发布的《中国绿色低碳住区减碳技术评估框架体系》。

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图表来源:

图1-8:作者绘制

表1:作者绘制

(责任编辑:苏小亨)

Correlation Analysis Between Planning Elements and Carbon Emissions—A Case Study of Mountainous Community in Chongqing Metropolitan Area

Based on the analysis of characteristics of mountainous residential districts, department visits, field reconnaissance, questionnaire survey and interviews were adopted to collect the emissions data of sample residential districts. After constructing the carbon emissions measurement model, the correlation between the carbon emissions data and planning elements was analyzed, including technical elements such as land use, spatial layout, construction, road, greenbelt, and social elements like income, degree, community propaganda education and so on. Combined with the residential carbon emissions structure analysis, the key elements and strategies that can contribute to the low-carbon planning of mountainous residential districts are discussed.

Mountainous Residential Districts; Plan Elements; Carbon Emissions; Correlation; Major Districts of Chongqing

10.13791/j.cnki.hsfwest.20150117

黄欣, 颜文涛. 山地住区规划要素与碳排放量相关性分析——以重庆主城住区为例[J]. 西部人居环境学刊, 2015, 30(01): 100-105.* 国家发改委应对气候变化项目CDM基金资助(2012026)

TU984.12

B

2095-6304(2015)01-0100-06

黄 欣: 重庆大学建筑城规学院,硕士研究生,149699937@qq.com

颜文涛: 通讯作者,重庆大学建筑城规学院,教授,博士生导师,yan24839@126.com

2015-01-18

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