合肥市不同功能街道峡谷PM2.5和PM10时空分布特征及影响因素分析

王薇 ，程歆玥

1. 安徽建筑大学建筑与规划学院，安徽 合肥 230601；2. 安徽建筑大学建成环境与健康重点实验室，安徽 合肥 230601

空气污染不仅对人体的呼吸系统、心血管系统、免疫系统、生殖系统、神经系统等造成危害，更会影响气候变化、交通运输和生态系统等，给国家经济带来重大损失，因此引起广泛关注（Meszaros et al.，2015；She et al.，2020；吴凌云等，2021）。中国共产党的十九届五中全会对“十四五”期间生态文明建设进行了全面部署，提出要深入打好污染防治攻坚战、持续改善环境质量。习近平总书记指出，“十四五”期间，中国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变转变的关键时期（孙金龙，2021；黄润秋，2021）。一方面是建筑面积的增加，在“十四五”期间，中国常住人口城镇化率已提高到65%，2021年中国新开工改造城镇老旧小区5.3万个（李克强，2021）。另一方面是生活方式的转变，人民基于对美好生活的追求，节水节电的生活方式向更舒适、更健康、更安全的建筑环境转变（安永碳中和课题组，2021）。建筑行业的双碳目标不应仅着眼于单体建筑的改造，也要看成以城市街区为整体的节能系统，加强污染防治建设和生态建设，持续改善环境质量。在此研究背景下，研究城市不同功能街道峡谷的PM2.5和PM10质量浓度的时空分布特征，分析其影响因素并进行评价，对城市的生态文明建设具有重要的指导意义。

城市街道峡谷是城市居民生活的主要场所之一，其在城市建成环境中的占比高达三成（于洋等，2020）。街道峡谷是指两侧具有连续高大建筑物的狭长街道（Nicholson，1975）。1993年，街道峡谷这一概念被引入中国，后来被进一步扩展。即使街道两旁的建筑物高低不平、不连续甚至有一定的缺口，也可称作街道峡谷（周洪昌等，1994；王宝民等，2005）。街道峡谷内污染物的扩散主要受交通量、气象条件、天空开阔度、街道峡谷高宽比和朝向等影响（邓寄豫等，2017；葛晓燕，2018）。由于两侧建筑的阻挡，传输的污染物难以扩散，进而产生累积效应；同时，由于街道峡谷附近人口较多，街道峡谷内的污染物不仅影响室外环境质量，还会作为置换源影响室内空气质量，进而影响城市居民的身体健康。

目前关于街道峡谷的相关研究主要分为模型与模拟（Ahmadi et al.，2020）、污染与浓度（Huang et al.，2021）、建筑与道路（Miao et al.，2020）3个方面，涉及计算机软件、环境科学、建筑学、市政交通、风景园林等多门学科。考虑到街道峡谷类型较多，分类较为复杂，过多的形态化划分往往会造成重复的选择，许多研究者对研究对象的划分方式进行了简化（刘超等，2021）。例如，刁贝娣等（2021）利用K-Means聚类分析方法，将全国338个城市划分为工业型城市、资源型城市、中心型城市、其他类型城市共4类，分析其PM2.5健康风险及影响因素差异。张丹龙等（2016）按人类活动、城市规划布局和交通流量将淮南市划分为文教区、商业交通区、公园绿地、居住区、煤炭运输区、经济开发区共6类，分析不同功能区叶面尘和地表灰尘中重金属分布特征和来源。刘晴等（2019）将泰安市典型生态功能区划分为广场公园区、居民住宅区、城市道路区、工业厂房区共4类，分析其空气负离子的时空分布。相较于上述的分类方式，本研究按照城市用地布局、交通流量将合肥市不同功能街道峡谷划分为商业型、居住型、办公型共3类。

街道峡谷的研究大多集中在城市宏观层面，而对于与人体接触紧密的街道峡谷中PM2.5和PM10质量浓度的探讨较少，且国内多集中在污染物来源解析，对于交通排放空间格局的研究较少（陈岚琪等，2020；王薇等，2021d）。基于此，本研究以合肥市2021年夏季3种典型的功能型街道峡谷为例，采用固定式监测点的方式实测街道峡谷内PM2.5和PM10质量浓度，并结合附近国控监测点数据，分析PM2.5和 PM10在街道峡谷的时空分布规律。同时，利用SPSS 25.0软件分析污染物和空气温度、相对湿度等环境因子的相关性，并使用AQI对不同功能街道峡谷的空气质量进行评价，从而为城市街道峡谷空气污染防治提供对策，并给出城市设计、交通管理方面的建议；同时，对于改善城市街道峡谷的空气质量，提高街道峡谷居民的生态环境品质具有积极意义。

1 研究概况与方法

1.1 研究区域划分与样点布设

合 肥 市 地 处 于 中 纬 度 地 带 （ 31°52′N ，117°17′E），是季风气候最为明显的区域之一，属于典型的夏热冬冷气候区城市，全年气温夏热冬冷，春秋温和，年平均气温在 15—16 ℃之间，属于温和型气候，夏季平均气温在27.5—28.5 ℃左右，冬季平均气温在1.5—5.0 ℃之间，相对湿度与温度的年变化相一致，夏季最大，冬季最小。城市主导风向为东南风，其中夏季东南风，冬季东北风，年平均风速在1.6—3.3 m·s-1之间（王薇等，2021a）。2020 年合肥市全市 PM2.5年均值为 36 μg·m-3，未达到国家二级标准（35 μg·m-3），超标0.03倍（合肥市生态环境局，2021）。

为研究合肥市不同功能街道峡谷空气质量浓度变化特征，按照周边建筑功能、建筑密度、停留时间和交通流量等，将合肥市的街道峡谷划分为商业型、居住型和办公型3个类别，如表1所示。商业型街道峡谷的建筑密度高，人流量大，而且频繁的商业活动会加剧街道峡谷内的污染物浓度水平。以沈阳市某商业街区为例（李绥等，2014），污染物质量浓度变化在一定范围内与湿度呈正相关，由于街道峡谷两侧建筑高度、形态和密度的差异，形成街道峡谷局部流场，对污染物的扩散效果具有较大影响。居住型街道峡谷与居民生活联系密切，且居民停留时间较长。以合肥市高层高密度城市住区为例（王薇等，2021c；夏斯涵，2021），不同空间形态下的细颗粒物浓度分布是不同的。办公型街道峡谷对办公人群而言是白天停留时间最长的地方，与办公生活密切接触（Ruan et al.，2019）。目前，对办公区的研究多集中在室内污染物防治方面，对办公型街道峡谷的研究较少。

表1 不同功能街道峡谷测点信息表Table 1 Information table of measurement points in different functional streets and canyons

本研究根据建筑布局、建筑高度、街道宽度、植物绿化等方面特征，综合选取并确定监测样点，分析城市街道峡谷PM2.5和 PM10质量浓度的时空分布特征。3类不同功能的街道峡谷各布设7个样点，如图1所示。

1.2 监测方法

根据街道峡谷测点的分布，配置7台ONETEST 500粉尘浓度监测仪和7台KESTREL 5500手持式风速仪进行测试。粉尘浓度监测仪测试 PM2.5质量浓度及温湿度，其中 PM2.5质量浓度的测量范围为0—1000 μg·m-3，测量精度±10% FS，分辨率为 0.1 μg·m-3；温度的测量范围为-20—60 ℃，测量精度±0.5%，分辨率为 0.1 ℃；相对湿度的测量范围为0—100%，测量精度±3%，分辨率为0.1%。测试每2秒钟记录一次数据。测试高度与一般人体呼吸高度保持一致，距离地面1.5 m，如图1所示。

图1 商业型（a）、居住型（b）和办公型街道峡谷（c）样点布设Figure 1 Layout of sample points in commercial (a), residential (b) and office street canyons (c)

实测选择在2021年8月1—13日进行，每天08:00—18:00，共10 h，监测街道峡谷内的PM2.5和PM10质量浓度、温湿度等。测试期间天气晴稳一致。

1.3 空气质量评价标准

根据生态环境部 2018年发布的《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）修改单（生态环境部，2018），空气质量指数（Air Quality Index，简称 AQI）是一个用来定量描述空气质量水平的数值，取值范围位于0—500之间，如表2所示。

表2 空气污染物浓度等级评价标准Table 2 Evaluation standards for air pollutant concentration levels

目前，中国尚无正式的空气质量指数标准，但此修订单中的PM2.5质量浓度值可用来评价不同街道峡谷的空气质量水平。空气质量指数的计算公式如下：

式中：

I——空气质量指数，即AQI，输出值；

ρ——PM2.5日均值质量浓度，输入值；

Ilow——对应于ρlow的指数限值，常量；

Ihigh——对应于ρhigh的指数限值，常量；

ρlow——小于或等于ρ的质量浓度限值，常量；

ρhigh——大于或等于ρ的质量浓度限值，常量。其中，指数限值和质量浓度限值的常量如表3所示。

表3 PM2.5的空气质量指数限值和质量浓度限值Table 3 Air quality index limit and mass concentration limit of PM2.5

1.4 数据分析与处理

2 结果与分析

2.1 街道峡谷PM2.5和PM10时间分布特征

2.1.1 日分布特征

测试期间PM2.5和PM10质量浓度日分布特征如图2所示，整体呈现波形分布，PM2.5和PM10的波动一致，验证了PM2.5和PM10之间具有较高的相关性。图2中的国控值具体指颗粒物24 h平均一级浓度限值，其中 PM2.5为 35 μg·m-3，PM10为 50 μg·m-3（生态环境部，2018），以此作为参考值来衡量街道峡谷的PM2.5和PM10质量浓度是否低于国控限值。PM2.5和PM10平均质量浓度峰值出现在8月11日，分别为 63.70 μg·m-3和 72.40 μg·m-3，高于一级标准极限值；PM2.5和PM10平均质量浓度低谷值出现在8 月 3 日，分别为 15.28 μg·m-3和 16.69 μg·m-3，低于一级标准极限值。8月3日、8月7日、8月8日PM2.5和PM10质量浓度均低于一级标准极限值，在此期间，各类街道峡谷背景浓度低，空气质量较好。

图2 商业型（a）、居住型（b）和办公型街道峡谷（c）PM2.5和PM10日均质量浓度Figure 2 Commercial (a), residential (b) and office street canyons (c) PM2.5 and PM10 average daily mass concentration

2.1.2 小时变化特征

对测试期间PM2.5和PM10小时质量浓度取平均值后，可得出其小时变化规律。不同功能街道峡谷空气质量浓度的变化规律、极值时间与大小各不相同。从中可以看出，商业型街道峡谷PM2.5和PM10小时均值质量浓度基本位于一级标准极限值上下，极值变化范围分别为 33.59—61.22 μg·m-3和39.81—67.65 μg·m-3，波峰出现在 08:00—09:00，波谷出现在 14:00—15:00。居住型街道峡谷 PM2.5和PM10小时均值质量浓度基本位于一级标准极限值以下，极值变化范围分别为 32.73—39.84 μg·m-3和37.35—46.89 μg·m-3，波峰出现在 08:00—09:00，PM2.5小时质量浓度的波谷出现在 12:00—13:00，PM10小时质量浓度的波谷出现在14:00—15:00。办公型街道峡谷PM2.5和PM10小时均值质量浓度基本位于一级标准极限值以上，极值变化范围分别为40.51—73.71 μg·m-3和 48.10—85.19 μg·m-3，波峰出现在08:00—09:00，波谷出现在16:00—17:00。

2.2 街道峡谷PM2.5和PM10空间分布特征

2.2.1 不同功能街道峡谷PM2.5和PM10日变化特征

由图3可以看出，合肥市不同功能街道峡谷空气质量日变化特征差异较大。具体表现在从 PM2.5和 PM10质量浓度日变化趋势上看，办公型街道峡谷与商业型街道峡谷日变化呈明显的下降型双峰形式，居住型街道峡谷呈平稳型双峰形式。在3种类型街道峡谷中，办公型街道峡谷的PM2.5和PM10质量浓度最高，其次是商业型街道峡谷，居住型街道峡谷最低。

步骤1 根据生产过程中对潜在制造能力的影响，确定潜在制造能力水平影响因素集合FP=(fp1,fp2，，fpi)。

空气质量浓度与人群的活动方式有很大的关系。由图 3可以看出，合肥市不同功能街道峡谷的PM2.5和PM10质量浓度均在08:00—09:00早高峰达到峰值。此时，由于人流车流量大，汽车尾气排放多，空气中的PM2.5和PM10质量浓度高。办公型街道峡谷12:00—13:00以及17:00—18:00处于下班高峰期，PM2.5和 PM10质量浓度略有上升。商业型街道峡谷在14:00—15:00温度高，购物出行人数少，PM2.5和PM10质量浓度下降为低谷值。居住型街道峡谷的PM2.5和 PM10质量浓度在全天基本保持不变，但随着15:00—16:00车流量增加而上升至第二个峰值。

图3 不同功能街道峡谷PM2.5（a）和PM10（b）日变化Figure 3 Diurnal changes of PM2.5 (a) and PM10 (b) in different functional street canyons

2.2.2 各监测点PM2.5和PM10变化特征

空气质量浓度与监测点环境特征也有很大关系。如图4所示，街道峡谷各监测点PM2.5和PM10变化特征相一致。商业型街道峡谷峰值在D点官亭路步行街，低谷值在G点长江西路机非干道绿化带旁；居住型街道峡谷峰值在B点绿地赢海下沉广场，低谷值在G点金地国际城西门入口景观绿化旁；办公型街道峡谷峰值在E点可苑路，低谷值在G点可苑路和北一环交叉口。

图4 街道峡谷不同测点PM2.5（a）和PM10（b）分布特征Figure 4 Distribution characteristics of PM2.5 (a)and PM10 (b) at different measurement points in the street canyon

商业型街道峡谷 D点位于小吃步行街旁，厨房油烟大，周边为多层建筑，人流车流量大，停留时间长，且测点周边没有绿化，PM2.5和PM10平均质量浓度最高；G点位于主干道旁，周边为高层建筑，虽人流量和车流量较大，但停留时间短，且测点周边有灌木绿化带，对PM2.5质量浓度起到一定的降解作用，PM2.5和PM10平均质量浓度最低。

居住型街道峡谷B点位于下沉广场，易造成颗粒物累积，PM2.5和PM10平均质量浓度最高；G点位于主干道旁，周边为高层和多层建筑，虽人流量和车流量较大，但停留时间短，且测点周边有灌木绿化带，对PM2.5质量浓度起到一定的降解作用，PM2.5和PM10平均质量浓度最低。

办公型街道峡谷E点位于次干道旁，周边为多层建筑，人流车流量较大且行车缓慢，PM2.5和PM10平均质量浓度最高；G点位于主次干道交叉口，风速大，靠近绿化和喷泉，PM2.5和PM10平均质量浓度最低。

2.3 PM2.5和PM10质量浓度与环境因子相关性分析

2.3.1 街道峡谷整体相关性分析

对不同功能街道峡谷空气质量浓度与环境因子进行相关性分析，表明PM2.5质量浓度同PM10质量浓度、空气温度、相对湿度具有线性关系（图5）。Person相关性分析结果表明（表4），PM2.5质量浓度与 PM10质量浓度、相对湿度具有显著的正相关关系，与空气温度具有显著的负相关关系。

表4 街道峡谷PM2.5和PM10质量浓度和环境因子Person相关性系数Table 4 Correlation coefficient between the mass concentration of PM2.5 and PM10 in the street canyon and the environmental factor Person

图5 街道峡谷PM2.5和PM10质量浓度和环境因子相关性分析Figure 5 Correlation analysis of the mass concentration of PM2.5 and PM10 and environmental factors in the street canyon

夏季高温，太阳辐射增强，当街道峡谷地面温度升高时，大气对流运动加剧，垂直扩散作用增强，甚至会破坏形成的逆温层，导致大气扩散作用增强，可以大大降低PM2.5和PM10质量浓度。夏季相对湿度低于60%时，空气干燥，PM2.5和PM10粒子不容易吸湿增长，因此PM2.5和PM10质量浓度较低（王佳佳等，2020）。

2.3.2 不同功能街道峡谷相关性分析

对不同功能街道峡谷PM2.5和PM10质量浓度进行相关性分析，结果表明PM2.5和PM10质量浓度与环境因子的相关性不尽相同。如图6所示，各类街道峡谷的PM2.5和PM10质量浓度相关系均为正相关关系。商业型街道峡谷和办公型街道峡谷的 PM2.5质量浓度和空气温度呈正相关关系，居住型街道峡谷 PM2.5质量浓度和空气温度呈负相关关系。商业型街道峡谷和居住型街道峡谷的 PM2.5质量浓度和相对湿度呈正相关关系，办公型街道峡谷 PM2.5质量浓度和相对湿度呈负相关关系。这是因为办公型街道峡谷相对湿度较高（61%—80%），PM2.5和PM10等污染物粒子更容易吸湿增长，粒径增大，相应的PM2.5和PM10质量浓度也增加，引发空气污染（高嵩等，2020）。PM2.5质量浓度和风速呈负相关关系，风速越大，PM2.5质量浓度越低。

图6 商业型（a）、居住型（b）和办公型街道峡谷（c）PM2.5和PM10质量浓度和环境因子相关性分析Figure 6 Correlation analysis of PM2.5 and PM10 mass concentrations and environmental factors in commercial(a), residential (b) and office street canyons (c)

3 不同功能街道峡谷空气质量评价

对各监测点的PM2.5和PM10质量浓度有效值进行统计，并运用AQI对其数据进行计算分析，得出表5。由表4可知，在夏季，合肥市不同功能街道峡谷空气质量水平以优良为主，空气质量级别多分布在一级和二级。

表5 不同功能街道峡谷空气质量评价Table 5 Evaluation of air quality in different functional streets and valleys

对表4不同功能街道峡谷空气质量进行评价，得到办公型、居住型、商业型街道峡谷的 PM2.5和PM10质量浓度平均值及其AQI值，如图7所示。由图 7可知，对不同功能街道峡谷而言，PM2.5和PM10质量浓度平均值：商业型＞办公型＞居住型，且AQI值规律与之相同。在城市规划中，建议重点关注商业型街道峡谷的空气质量。

图7 不同功能街道峡谷AQI对比Figure 7 Comparison of AQI of different functional street canyons

4 结论与建议

4.1 结论

（1）PM2.5和PM10之间具有较高的相关性，波峰出现在 08:00—09:00，波谷多出现在 14:00—15:00。夏季，合肥市街道峡谷空气质量良好，PM2.5平均质量浓度范围为 15.28—63.70 μg·m-3，PM10平均质量浓度范围为 16.69—72.40 μg·m-3，位于一级标准极限值上下。

续图6 商业型（a）、居住型（b）和办公型街道峡谷（c）PM2.5和PM10质量浓度和环境因子相关性分析Continued Figure 6 Correlation analysis of PM2.5 and PM10 mass concentrations and environmental factors in commercial(a), residential (b) and office street canyons (c)

（2）合肥市办公型街道峡谷与商业型街道峡谷日变化呈明显的下降型双峰形式，居住型街道峡谷呈平稳型双峰形式。PM2.5和PM10质量浓度：办公型街道峡谷＞商业型街道峡谷＞居住型街道峡谷。街道峡谷内PM2.5和PM10质量浓度峰值多在下沉广场和次干道，低谷值多在主干道绿化带旁和主次干道交叉口。

（3）夏季，合肥市街道峡谷 PM2.5质量浓度与PM10质量浓度和相对湿度具有显著的正相关关系，与空气温度具有显著的负相关关系。

（4）运用AQI对夏季合肥市不同功能街道峡谷进行评价，其空气质量水平以优良为主，空气质量级别多分布在I级和II级。

4.2 建议

（1）对街道峡谷内非必要出行的居民而言，建议避免在08:00—09:00出行，鼓励在14:00—15:00出行。

（2）3个功能区中居住型街道峡谷空气质量最优，而办公街道峡谷空气质量相对较差，重点关注下沉广场、底层高密度的街道峡谷，建议增加绿化植被，提倡公共交通使用率，以改善商业型街道峡谷内的空气质量。

（3）在城市建设中，应因地制宜采用适宜技术完善建筑细部构造，合理确定街道峡谷高宽比和长宽比，系统性地将绿色建材、绿色生态技术和清洁能源融入建筑设计，以多元化方法实现“双碳”目标愿景，助力城市绿色转型和可持续发展。