公共健康视角下城市街区综合通风效能与规划响应研究*

马 童 陈 天

0 研究背景与目的

城市室内外的空气流通影响着空气质量，与公共健康关系密切。当空气流通不畅时，利用空气传播的病毒、细菌容易形成聚集，成为传染源而使传染性疾病蔓延[1-2]，同时室内外污染物也不易扩散，造成空气质量的下降，慢性影响市民的健康[3]。

城市空间形态对室内外空气流动产生着直接影响。在室内通风上，建筑的空间形态影响着自然通风的强弱。自然通风相对于机械通风换气量大，能够促进室内外空气循环，改善室内空气质量[4]。减少对机械通风的依赖也意味着降低了通风设备及管道被病毒及污染物污染的可能[5]。建筑物的形态与开发强度还直接影响着人在室内的聚集程度。过高强度的建筑开发容易造成建筑内人群密度过高，超大型的建筑体量使建筑内部高度依赖机械通风，高层建筑的电梯与电梯厅易造成短时间内人群的高度集中，其竖向井道可能成为病毒与污染物传播的通道，成为公共健康的隐患[6]。

城市空间形态也影响着室外风环境及空气质量[7]。高密度的城市腹地由于地表粗糙度较高，其风速相对城郊会显著下降[8]，使污染物不易扩散，如天津市内气象站较塘沽气象站风速低1.2 m/s（天津市气象局2003—2017年数据）。密集的建筑布局不但降低了近地面风速，使污染物易沉积于近地面，导致人们呼吸被污染空气的概率增大，同时也造成了建筑表面风压差的降低，进而不利于室内通风。空间形态还影响着室外风环境的舒适度，高大建筑周边形成的风涡旋造成局部强风[7]，使人在寒冷季节的室外活动意愿降低，更易在室内聚集，进一步使室内空气质量下降。由此可见，高密度、室内外通风不畅的城市空间会引发诸多公共健康问题，给市民的生活品质和身体健康带来负面影响。

目前对城市空间形态与室内外通风的关系的研究均倾向于对单一通风指标的纵向研究[9-13]，各指标之间缺乏横向联系。如果能够对这些关系进行综合，据此评价不同城市街区的综合通风效能，并利用相对简单的指标对街区空间形态及开发强度进行控制，就能够更全面的对室内外通风进行优化。因此，本文首先提出了一种街区尺度城市空间形态对室内外通风效能影响的评价方法，对各地块的综合通风效能进行评价；其次，将容积率、建筑密度、建筑高度等常用规划指标与各通风效能指标及总体通风效能进行相关性分析，找到影响城市街区总体通风效能的空间形态因子；最后，甄选出综合通风效能较低的城市街区形态，对其分析并提出改进方法。本文希望能够以公共健康视角为城市规划提供理论支撑。

1 研究方法

1.1 研究区域与地块划分

研究选择天津市中心区约9 km2区域，西至广开四马路，东至金纬路，南至南开二纬路，北至西青道，包含住宅、商业、办公、医疗、教育、商住等各类功能，集中建设于20世纪90年代至21世纪10年代，基本囊括天津城区各种典型的城市空间形态。在街区尺度城市通风的研究中，地块划分方法通常分为两种模式。第一种是标准正方形网格划分，适合纯粹的空间形态研究[8,14]；第二种是按实际开发中地块划分成不规则网格，更适合研究地块特定布局对风环境的影响[15]。本研究选择第二种划分方法，以控制性详细规划中的地块划分为基础，对过大或过小的地块进行拆分或合并，将研究区域划分为107个网格（图1），面积介于2.2—12.5 hm2，容积率介于0.71—6.53（绿地及待开发地块除外），对每一块地块进行室内外综合通风效能评价。由于本研究的重点在于地块内部建筑群空间布局，因此网格中并不包含道路空间。

图1 研究区域控制性详细规划（左）与地块划分（右）Fig.1 the regulatory detailed planning (left) and plots subdivision (right) of study area

1.2 通风评价指标的选取

1.2.1 室内通风评价指标

室内通风主要体现在室内外空气自然交换效率[16]，可以分解为建筑可通风表面面积以及建筑前后风压差两个核心指标。该两项指标可以分别用建筑体形系数及建筑密度两项空间形态指标反映。

第一，体形系数。体形系数能够反映建筑单体形态特征对自然通风潜力的影响。体形系数较大的建筑，可用于自然通风的表面面积相对较大，使自然通风潜力高[11,17]。该指标计算方法如公式（1）所示，TX代表为地块平均建筑体形系数，F代表地块所有建筑总立面面积，V代表地块所有建筑总容积。该体形系数指标并未计算屋顶面积，原因是屋顶在一般情况下不作为开窗区域参与自然通风。

第二，建筑密度。与体形系数不同，建筑密度主要反应地块内建筑群布局对自然通风潜力的影响。较高的建筑密度使流经地块的气流易从建筑群上空掠过而难以渗透进入建筑群，造成地块内各建筑前后风压差减小，使自然通风潜力下降[13,18]。该指标计算方法如公式（2）所示，SC表示地块建筑密度，AB表示全部建筑的投影面积之和，表示地块面积。

1.2.2 室外通风评价指标

室外通风主要体现在空气流速和风环境舒适度上，可分解为区域总体风速、近地面风速与风速离散度三个核心指标。该三项风环境指标可以分别用迎风面积比、迎风面积密度与建筑高度三项空间形态指标反映。

第一，迎风面积比。迎风面积比对城市区域总体风速具有决定性的影响[8,14,19]。该指标越大，地块内建筑群对空气流动的减速作用越明显，污染物及病菌等越难以随风扩散到城市以外。该指标计算方法如公式（3）所示，λf(θ)代表地块迎风面积比，AF代表地块所有建筑在与风向呈角度的迎风面上形成的投影面轮廓的面积，TX代表地块总面积。

第二，迎风面积密度。迎风面积密度对近地面风速具有决定性的影响[8,20-21]，该指标越大近地面风速越低，越不利于污染物在近地面行人活动密集区的扩散，同时不利于夏季室外舒适性，但可以增强冬季室外舒适性。其计算方法如公式（2）所示。λf(Z,θ) 代表迎风面积密度；A(θ)proj(∆z)表示在距地面高度Z范围内（本文取15 m）建筑在垂直于风向θ的迎风面上形成的投影面的面积；AT表示地块面积。地块总体的FAD指标即为地块内所有建筑的FAD相加。根据天津市气候条件，研究区域夏季主导风向为东南偏东（ESE）、冬季主导风向为西北（NW）、春季主导风向为西南偏西（SWW）。迎风面积比及迎风面积密度两指标将综合三个季节主导风向，更加准确的评判地块在一整年中的通风效果。

第三，建筑高度。高大的建筑会带来建筑转角处近地面风速的提高，但同时会在建筑背风面形成风影区，使高风速与低风速的区域共存，称为风离散现象[21-24]。风离散现象会造成近地面风速突变，不利于人体舒适，降低人在室外活动的意愿。因此，可以用平均建筑高度指标来反映近地面的风速离散现象，高度越高风离散现象越明显，风环境越恶劣。建筑高度的计算方法为地块内所有建筑高度的平均值。

1.2.3 人群聚集指标

上述通风指标仅考虑了空气自身流动，而一定区域内的人群密度也决定了被污染空气的传播危险程度。因此必须考虑地块开发强度及用地性质对室内外人群密度的影响，才能更全面的评价通风效能。我们将居住功能人均面积定为35 m2/人[25-26]，将商业功能人均面积定为10 m2/人[27-28]，将办公功能人均面积定为10 m2/人。对于住宅与办公混合的商住楼、医疗及教育建筑，目前尚无人均面积的研究。根据设计经验，商住楼的人均面积取住宅与办公功能的平均值25 m2/人，医疗建筑人均面积取15 m2/人，教育建筑人均面积取6 m2/人。该人均面积属于与既有研究基于手机数据与实测，分析出人群密度与容积率基本呈正比，且周末与工作日的人群在商业与办公区域高度集中，其人群密度远高于居住区域的结论基本符合[29-31]。

据此，以下指标被选取为人均通风评价指标。第一，单位建筑面积人群密度（人/万平方米）：该指标为室内通风效能指标，反映单位建筑面积内的人群聚集度，该指标高则室内被污染空气的传播能力强，计算方法为地块总人数与地块总建筑面积之比。第二，单位建筑占地面积人群密度（人/万平方米）：该指标为室内通风效能指标，反映建筑内垂直方向的交通及管井使用压力。该指标越大，建筑垂直交通负荷越大，人易于集中在楼梯、电梯内；且各种竖向风道、天井内的空气被污染而垂直传播的可能性越大，计算方法为地块总人数与建筑占地面积之比。第三，单位开放空间人群密度（人/万平方米）：该指标为室外通风效能指标，反映建筑外部空间的人群密度，该指标越大，则室外被污染的空气越容易使人的健康受到威胁，计算方法为地块总人数与地块开放空间面积之比。地块总人数计算方法如式（5），P为地块总人数，S为单一功能的总建筑面积，D为单一功能的人均面积，n为功能的种类，累计计算住宅、商住、商业、办公、医疗、教育及其他。建筑空置率问题并非本文的研究重点而不做考虑。

1.3 指标的适用性分析

只有当各影响通风效能的空间形态指标在各地块间具有显著差异时，才能证明其适合于研究区域各地块的通风效能评价。因此，本文按照常规开发模式将地块分为：多层居住、高层居住、综合体与集中商业、街区式商业及混合式五类，对各指标进行单因素方差分析。结果显示八项指标在五种开发模式组间总体差异显著（Sig.<0.05），表明选取的指标可以用来对研究区域内各地块进行评价。

1.4 评分方法

综上所述，本研究设定了八项通风效能评价指标。设置每种指标的最低分为1，最高分为6，将各指标的得分相加得到地块综合通风效能得分。需要说明的是，由于天津属寒冷气候区，结合夏季、冬季及过渡季节综合考虑，迎风面积密度过高或过低均不利于人体舒适，但风速过低同时造成污染物不易扩散，因此该指标以适中为最高分6分，而过高得3分，过低得4分。评价指标及评分方法见表1。

表1 各通风效能指标评分标准Tab.1 the indicators and scoring standard for ventilation efficiency

2 结果与分析

2.1 空间形态指标与通风效能的关系

将各地块卫星影像图经AutoCAD软件进行建筑轮廓描绘，使用Rhino及Grasshopper软件建立三维模型提取空间形态指标，使用SPSS软件进行数据分析。图2为各地块单项得分分布情况，图3为各地块综合得分分布情况。各地块间的综合通风效能差距较大，总得分介于16—45分，未呈现出明显的地理分布规律。

图2 各地块单项评价得分分布图Fig.2 the individual evaluating indicator score of each plot

图3 各地块总得分分布图Fig.3 the overall score of each plot

将通风效能指标与容积率、建筑密度和地块平均高度三项常用规划设计指标进行相关性分析，其散点图如图4所示。由A-1，A-2，A-3可见，迎风面积比与容积率及建筑高度均呈显著正相关，通过回归分析发现容积率在其中起主导作用；由B-1，B-2，B-3可见，迎风面积密度与地块建筑密度显著正相关；由E-1，E-2，E-3可见，单位建筑占地人群密度与容积率及平均建筑高度均呈现正相关，通过回归分析发现二者起到共同影响；由F-1，F-2，F-3可见，单位开放空间人群密度与容积率及建筑密度均呈现正相关，回归分析发现二者起到共同影响；由G-1，G-2，G-3可见，建筑高度与容积率显著正相关，建筑密度与容积率之间相关关系不明显。然而并非所有通风指标均与规划指标具有相关关系。由C与D系列散点图可见，体型系数与三项规划指标均无相关关系，单位建筑面积人群密度仅与建筑密度呈弱相关。由此可见，体形系数需要作为一个单独的形态指标存在。单位建筑面积人群密度则主要与地块中各功能的配置比例有关，与空间形态及开发强度关系不大。

图4 三项规划指标与各通风效能指标相关关系，灰色代表相关关系不显著Fig.4 the correlation between three planning indicators and each ventilation efficiency indicators, grey represents no significant correlations

将容积率与各地块总得分、室外总得分及室内总得分之间进行相关性分析，散点图如图5所示，通过线性回归分析，可知容积率与地块总得分呈现显著的负相关关系（R2=0.554，显著性<0.01），其中容积率与室外总得分的负相关关系非常密切（R2=0.801，显著性<0.01），而与室内总得分仅呈现弱相关关系（R2=0.202，显著性<0.01）。可见容积率对地块的总体通风效能影响主要体现在室外通风，对室内通风的影响有限。

图5 容积率与总得分积室内外得分相关关系Fig.5 the correlation between FAR and overall indoor/outdoor scores

2.2 开发模式与通风效能的关系

由于指标较为抽象，将地块开发模式与通风效能间建立联系能够更直观的指导规划实践。本文按照常规开发模式将地块分为：多层居住区、高层居住区、综合体及集中式商业、街区式商业、及混合式五类，分别统计其容积率及通风效能指标，结果如表2所示。由此可知：综合体类开发模式容积率高、通风效能最差；多层住宅的通风效能最佳，高层住宅虽然容积率较高，但其综合通风效能仍较好；在同为人群密度较高的商业地块中，街区式商业的通风效能远优于集中商业，其优势主要体现在室内通风上；混合式得分居中，意味着其混合的功能配比与空间形态使各地块总体通风效能产生均衡。

表2 各开发模式的通风效能室内外及综合得分情况表Tab.2 the individual indicator score and overall score of each urban development mode

得分低于25分与高于36分的地块分布情况如图6所示，几乎所有低得分地块均分布着高层办公与大底盘商业建筑组合而成的综合体类建筑。除绿地及待开发地块外，高得分地块均以居住功能为主，多数为多层住宅，少数为高层住宅。结论与上一段开发模式的分析吻合。

图6 低得分地块（a、b、c）与高得分地块（d、e、f）Fig.6 plots with low score (a, b, c) and high score (d, e, f)

3.3 室外风环境CFD模拟

为验证本文设定的通风效能是否合理，采用计算流体力学（Computational Fluid Dynamic）模拟验证局部地段室外各高度处风速及近地面风速离散度与空间形态的关系。模拟采用微气候研究中常用的Phoenics软件，选用k-ε湍流模型，模拟初始参数见表3。模拟区域包含综合体、街区商业、高层及多层住宅多个空间形态模式，能够代表研究中的典型街区特征。

表3 模拟边界条件及输入参数Tab.3 boundary condition and input parameters of simulation

图7为模拟区域各高度处风速分布情况。在1.5 m高度处，左下方多层居住区内近地面风速较低；左上方综合体建筑由于将来风遮挡，导致后方高层居住区内的风速较低；右上方综合体建筑在高层办公楼附近形成了强大的风涡旋区和静风区。在25 m及50 m高度处，多层居住区对风速减慢作用已经减弱，但高层居住区及综合体仍然由于较高的迎风面积比而减慢了局部风速，特别是右上方综合体建筑的巨大体量的高层办公楼，对风的拖拽作用极大。

图7 模拟区域不同高度的风速模拟分布图Fig.7 simulated wind speed distribution on different heights

将模型局部调整后再次模拟，以验证调整方案是否优化了室外通风。调整包括：第一，将路口西北侧的大型综合体分解为更小的体量，形成街区式的布局；第二，将路口东北侧的两栋150 m高塔楼分解为四栋80 m高塔楼；第三，将路口西南侧多层居住区的两栋6层板式住宅替换为两栋18层塔式住宅，如图8所示。调整后的布局在各高度处风速状况见图9。可见将集中式商业转变为街区式布局后，背风侧的居住区内部近地面风速明显提升；将高层办公塔楼拆解为更小体量后，近地面风涡旋减小，高空处的风影区明显减小，使区域通风增强；将密集的多层住宅区局部替换为塔式住宅后，周边近地面风速有所提高，增加了室外风环境的舒适度。

图8 建筑物布局的调整方法示意，商业综合体、高层办公及多层居住Fig.8 examples of building layout adjustment, commercial complex , high-rise office tower and multi-story residential area

图9 改变局部空间形态后不同高度处的风速分布图Fig.9 simulated wind speed distribution on different heights after the adjustment of building layout

3 讨论与结论

由于城市室内外通风涉及诸多方面，找到一种各方面都具备极佳通风效能的理想空间形态是不切实际的。目前对城市通风的研究虽各有侧重点，但尚未有将各种通风指标相结合，综合判断建筑群或区域内整体通风效能的方法。本文以公共健康为出发点，将迎风面积比、迎风面积密度、建筑高度、建筑密度、体形系数、单位建筑面积人数、单位建筑占地面积人数及单位开放空间人数八项指标相结合，初步建立了一种城市街区尺度对室内外综合通风效能的评价方法。该方法使城市规划及城市设计能够定量化的与公共健康相结合，既可以发现已建成街区存在的通风问题，提出具有针对性的改善方法；又可以为初期的空间形态规划设计工作进行方向判断。

3.1 各通风效能指标的规划适用性分析

容积率对地块综合通风效能起主导影响，在城市开发的早期阶段应首要考虑。其与总体通风效能呈现明显的负相关关系，与影响城市区域风速的最重要指标迎风面积比相关性也极高，决定了城市区域总体的通风情况，并可以起到判断城市通风廊道的作用。中国的大城市相对于世界其他地区城市具有较高的开发强度，这诚然在一定程度上起到了节约土地、控制城市蔓延的作用。但高容积率使通风效能降低，不利于公共健康与人体舒适，使公共卫生突发事件时的传染危险程度提高。这并不代表我们支持一个低密度的可能造成蔓延风险的城市形态，但在规划建设中需要权衡高强度开发带来的利弊，以做出更加合理的选择。

但容积率并未与各项通风指标具有相关性，因此在更加详细的规划阶段，需要使用更加细化的通风指标对规划进行控制。通过相关性分析可以发现，建筑密度与建筑高度两项城市规划与城市设计中的常用指标，也可以作为优化城市通风的核心指标。较高的建筑密度会造成室外空气流速的下降、室外人群密度的提升以及风压差的降低；较高的建筑高度不仅会造成室外风环境舒适性的下降，也会造成建筑垂直方向通风压力的提高。因此在控制性规划或城市设计阶段，需要根据当地实际气候情况，对建筑密度或建筑高度进行控制，减少过高建筑密度或过高建筑高度地块的出现。

迎风面积比与迎风面积密度两项指标的计算均涉及到建筑朝向与风向夹角，因此在规划的早期阶段计算较为不便。由于该两项指标分别与容积率及建筑密度显著正相关，因此在早期规划阶段可以使用容积率与建筑密度指标代替该两项指标，对地块总体风速与近地面风速做出大致的调控。但在街区尺度的详细城市设计或建筑设计阶段，仍然需要重点考虑建筑朝向对室外风速的影响。这点对于大多数呈现南北向条形布局的居住建筑尤为重要。即使在容积率与建筑密度相同的情况下，建筑朝向的改变也会显著的影响各季节的室外风环境。在需要通风的情况下，使建筑长轴与主导风向的夹角减小；在需要防风的情况下则将夹角增大。

影响室内通风的体形系数及单位建筑面积人群密度与三项空间形态指标相关性均不明显，其原因如下。首先，体形系数是建筑自身形态指标，地块面积并未纳入计算，因此即使在相同规模用地上建筑面积、建筑密度或建筑高度指标相近的建筑群，也可能因不同造型而导致体形系数间存在差异。在现有规划方法中，并未将处于建筑设计层面的体形系数纳入到指标控制中，其一般仅作为优化建筑节能的方法。但本文认为，由于体形系数与室内通风关系密切，可以在详细规划阶段将其作为控制地块总体通风效能的一项指标，在满足节能要求的同时，尽可能的增大体形系数。其次，单位建筑面积人群密度也是建筑自身指标，主要与地块功能配比相关，人均面积较小的功能（商业、办公）必然使建筑内人群密度提升，这点会在下一小节详细论述。

3.2 不同开发模式的通风效能分析

本文划分的五种开发模式间综合通风效能差异极大，可见开发模式显著影响了地块的综合通风。根据八项通风评价指标，可以判断各模式面对着不同的通风问题（表2）。多层居住区虽然拥有最佳的综合通风效能，但由于建筑间距较小及相互遮挡较多，其主要问题是迎风面积密度过高使近地面风速较低。这可以通过在局部设置高层塔式住宅的手段，或使建筑长轴尽可能平行于夏季主导风向，来降低迎风面积密度提高近地面风速。高层居住区由于高大且稀疏的塔楼布局，主要问题是近地面风速离散度大造成室外风环境不舒适，该问题可以通过设置裙房，使高层建筑与人行区域有一定的缓冲空间来解决。城市中心区密集分布的超高层办公或商住建筑由于其巨大的体量，对区域风速的减慢作用十分明显，建议通过将超高层建筑分解为相对体量较小的高层建筑，减小其迎风面积比，增进城市区域整体通风。街区式商业建筑密度较高，加之商业建筑本身人群密度较高，使室内由于风压差较小而通风不畅。因此对于街区式商业，可以在适当位置布置适量的高层建筑，并通过在街区内部设置开放空间的方法，减小建筑密度，提升通风效能。

为节约土地，目前中国的城市建设倾向于使用由大体量商业建筑组合高层办公、商住楼的综合体模式。该类模式商业裙房占地面积巨大，且由于功能限制，其体形系数相对很小，使内部高度依赖机械通风，并将大量人群聚集于室内；由于在小范围内集中了数栋高层塔楼，单位建筑占地面积上聚集了大量人群，使空气质量变差，同时带来了高迎风面积比和高风速离散度。这些共同造成了其极低的综合通风效能，成为空气健康高危区域的同时，对城市整体和近地面风环境带来负面影响。因此应尽可能避免采用综合体式的城市开发模式，以其他模式取代之。

三项人群密度指标除被空间形态影响外，均与地块的功能配置相关，高人群密度功能的占比过高势必导致通风效能的降低。而将高人群密度与低人群密度功能适当混合，则能够降低地块的通风压力，是改善街区总体通风效能的有段之一。因此，建议将人群密度较高的商业和办公功能平均分布至通风效能较高的多层或高层住宅中，以底商或混合布局的形式出现，以达成地块间通风效能的平衡。在纯商业地块，建议更多的发展街区式布局，化解大体量建筑因体形系数过小而通风不畅的问题，并通过将商业活动由室内转向室外，减少人群大量室内聚集带来的健康风险。诚然街区式商业在寒冷地区冬季的舒适性不如室内商业，但若迎风面积密度控制得当，并在人行集中区域将高层建筑设置群房，其近地面风环境就可以得到优化，使室外舒适度提升，进而鼓励人们在室外进行商业与休闲活动。以上两点对功能混合和小尺度街区商业的建议，在带来一个更加健康的城市空间的同时，也同时为创造一个更具活力、更具人性尺度的城市空间提供了支持。

3.3 结论及展望

本研究结合八项室内外通风效能指标，构想了一种城市街区综合通风效能的评价方法，对街区存在的室内外通风问题进行判断。通过对各项通风指标的控制，能够帮助规划设计实践进行方向判断，为健康城市的塑造提供了定量化的理论支持。研究发现容积率与总体通风效能存在明显的负相关关系，在总体规划阶段需着重考虑。但在更详细的规划阶段，需要采用更加细化的指标，对地块的通风效能进行优化。此外，各种开发模式的总体通风效能差异很大，其存在的问题各不相同。各种开发模式可以通过对某一项或多项指标的优化，起到增强总体通风效能的目的。综合体模式无论室外或室内通风效能都较差，建议在城市开发中尽量避免使用该模式，以住宅底商或街区商业取而代之。地块功能配比也影响了街区通风效能，本文建议采用混合功能的街区，以缓解商业地块人群密度过高带来的空气健康问题。

本文初步构建的综合通风效能评价方法为城市综合通风评价建立了初步框架，但还有许多待完善之处。首先，对于不同气候区，其室内外通风需求有所区别，需要根据当地需求调整指标的得分；其次，由于各指标对于通风效能的贡献可能并不相同，该方法仍需要将各评价项之间赋予权重；最后，该方法需要通过综合各方面通风的研究成果，为各项指标在不同的开发模式中确定推荐值与控制值，以更为有效的指导实践。

图表来源：

图1a：天津市规划和自然资源局

图1b、图2-9：作者绘制

表1-3：作者绘制