严寒地区老旧小区围合式结构布局对PM10 浓度的影响

2022-12-21 12:13齐伟民房宏琦赵彦博
环境保护与循环经济 2022年10期
关键词:楼房夹角颗粒物

齐伟民 房宏琦 赵彦博

(吉林建筑大学艺术与设计学院,吉林 长春 130118)

1 引言

老旧小区是城镇人口主要集中地之一,同时也是老龄化居民日常生活的主要场所,其空气质量优劣程度与居民的健康指数密切相关,但老旧小区空气质量常常容易被忽视。可吸入颗粒物(PM10)可以进入人体肺泡,携带大量有毒有害物质,对人体危害程度远大于其他大气颗粒物[1]。我国严寒地区冬季时间较长,空气质量与冬季供暖因素紧密相连,老旧居住区空间布局大多紧密狭隘,室外活动范围十分有限。因此,空气质量是影响人们户外活动的重要因素,环境与空气质量优劣直接影响人们对户外空间的使用,尤其是老年人户外活动受环境影响很大[2]。

大量研究表明,城市小区尺度的空间布局直接影响微环境中的气象条件、大气环境和个体对污染暴露的水平,即决定人居环境的舒适度和人体健康[3]。城市土地资源的利用决定了PM10的空间分布特点,空间结构决定了PM10的扩散特征。居住用地自身产生的PM10浓度较低,但容易受周边环境的影响。城市居住区比其他类型用地构成要素多样,进而居住区空间形态差异较大,不同的城市居住区空间形态直接影响污染物扩散状态[4]。

近年来,相关部门对城镇老旧小区更新工作积极推进,“十四五”规划中明确指出,要加快老旧小区更新,逐步完备城市管理和服务,改善群众居住环境,让人民群众的生活更便捷、更舒适。围合式楼房布局结构是老旧小区常见布局之一,通过对老旧小区进行实地监测分析,探究其PM10浓度分布和影响因子,对于老旧小区更新变迁和提供对居住环境的优化策略、提升人居环境空间质量改造设计有重要的理论和现实意义。

2 研究区域与方法

2.1 研究区域

北方寒地城市受西伯利亚冷空气极地大陆气候的影响,每年从11 月至第二年的3 月,城市都会受到寒流以及风雪等极端天气的影响,严寒地区老旧小区楼房布局紧凑、活动空间有限且居住人员集中,老龄化程度较高,这对室外空气质量指数有较高的要求[2]。

本次研究以长春市为例,对长春市主城区内187 个老旧小区进行综合调研,根据地理地貌、小区空间布局等监测综合条件,选取3 处不同方位布局的监测地进行实地监测,每处监测地在楼房空隙中间高度1.5 m 处设置监测点,见图1。

图1 监测地平面示意及监测点位置

监测地风向以从南侧吹过的风为迎风向,楼房布局、主导风向与其夹角详情见表1。

表1 监测地点详情

2.2 研究方法

数据采集时间为2020 年11 月—2021 年2 月、2021 年6—9 月,按冬夏两季划分,为避免误差,选取雨天或雪天过后第五日晴朗微风天开始监测。采用微电脑激光粉尘仪[BB16-LD-5C(B)]进行PM10质量浓度的测量。测量时间为14 个时间段,每日06:00—20:00 进行采样,每次采样时间1 min,采样间隔时间为1 h,按测点顺序依次采集,每天采集14次(1 个时间段1 次),夏冬两季各采集2 周。此外,分别使用水银温度计、湿度测量仪以及热线式风速计采集温度、湿度和风速。

2.3 数据分析

运用Excel 和SPSS 对采集的样本数据进行归置处理,得出居住区内PM10浓度分布规律及其影响,以及PM10浓度变化与气候因素的相关性。

3 结果与分析

3.1 老旧小区围合式结构布局PM10 浓度日变化分布

由图1 可知,监测地1 和监测地2 楼房布局虽方位朝向不同,但与主导风向夹角相差无几,因而PM10随时间变化浓度分布趋势几乎相同。冬夏两季均选取雨雪后第五日微风晴朗日数据为参考。在一日中07:00 时开始,PM10浓度逐渐呈上升趋势,12:00达到最大值,中午缓慢回落,在14:00—15:00 达到最低值。从16:00 开始PM10浓度会缓慢上升,但幅度波动较大,明显高于10:00—12:00 的浓度。这可能是寒地居住区早晚供暖和昼夜温差较大以及居住区临街,早晚高峰期时机动车流量增加等因素所造成的。监测地3 与主导风向夹角PM10浓度分布明显高于其他监测地,导致这样较为明显差异的原因是主导风向与楼房夹角约90°大致呈垂直关系,而当建筑与风向夹角80°时,各个颗粒物浓度梯度值的范围较夹角90°的居住区明显减少[5]。冬季中3 处监测地PM10浓度随时间走势趋势大概一致,08:00时浓度开始逐渐上升,在12:00 时达到峰值,下午开始缓慢回落,在13:00 时达到最低值,而后明显上升,在18:00 时达到最大值。监测地夏季PM10质量浓度日变化见图2。

图2 监测地夏季PM10 质量浓度日变化

监测地冬季PM10质量浓度日变化见图3。

图3 监测地冬季PM10 质量浓度日变化

3.2 老旧小区围合式结构布局PM10 浓度月变化分布

PM10质量浓度月变化如图4 所示。PM10浓度变化走势基本相同,全年1—2 月的浓度最大,随着气温的升高和植物的生长,浓度不断降低,6 月与7 月增长相对平稳。由于7 月北方寒地城市雨水天气比较多,在风力和雨水的作用下颗粒物扩散较快,且由于夏季日照时间长,温度也较同年其他季节更高,更易在近地表处构成起伏不定的层次结构,促进了空气的对流,对PM10形成了较好的分散条件。夏季植物处于生长繁茂时期,植物的地表覆盖率和空气含水量较高,可以有效控制PM10浓度分布,使PM10浓度降至同年较低的水平。同年9 月PM10浓度回升,因空气中风沙扬起的沙尘导致颗粒物中PM10质量浓度增加,这与李绥等[6]和严文莲等[7]的研究结果一致。

图4 监测地PM10 质量浓度月变化

3.3 老旧小区围合式结构布局PM10 浓度季变化分布

将3 处监测地在冬夏的PM10质量浓度分布进行对比(见图5),发现在季节水平上各监测地PM10浓度差异较为明显,且各监测地PM10浓度冬季明显高于夏季。监测地3 在冬季的均值最高,为369 mg/m3;监测地1 在夏季的均值最低,为196 mg/m3。当楼房布局与道路呈平行关系时(如监测地3),会对PM10的扩散产生显著的阻碍,PM10大多分布在小区最外侧楼房空隙的区域,主要从间距较大的几个建筑之间的空间向小区内部扩散,小区内部呈现出整体上浓度较低[8]。

图5 监测地PM10 质量浓度季变化

3.4 伴随气象因子楼房布局对PM10 分布的影响

考虑到空气中PM10浓度的影响因素是复杂多样的,因此采用回归分析法探究环境因子(温度和相对湿度)对PM10浓度变化的影响。温度和相对湿度与PM10浓度的相关性较强,温度与PM10浓度存在一定负相关关系,相对湿度与PM10浓度存在一定正相关关系[1],因此得到模型:

式中,y 代表PM10浓度,mg/m3;Ta 代表空气温度,℃;RH 代表相对湿度,%。

4 结论与讨论

PM10质量浓度日变化梯度在围合式楼房布局不同方位中呈现出早晚高中间低的特征,这与胡敏等[9]研究相似,造成这种变化的主要原因是寒地居住区早晚供暖以及昼夜温差较大等,夜晚低气温下容易产生逆温层,空气颗粒物PM10在底层沉淀聚集,导致观测初期PM10质量浓度较高;太阳上升后,地温逐渐升高,形成暖气团,携带颗粒物缓慢上升,因此各监测地PM10质量浓度总体变化呈下降趋势[1]。在监测尾声,夜间供暖开始,导致PM10质量浓度呈缓慢回升的趋势。建筑与当地主导风向的夹角会对颗粒污染物的扩散和稀释产生重要影响,研究表明[10-14],在满足地域差异性和光照等因素的基础上,适当减小建筑与风向的夹角或采用阶梯型建筑有利于颗粒物的扩散,减轻污染物对居住区空气环境的危害。

PM10浓度全年月变化走势大致相同,均为2 月数值最大,污染严重;8 月数值最小,污染较轻。两季季均冬季最高,夏季最低,变化较大。这是由于夏季雨量大、降水次数多,PM10主要靠降水冲刷和重力沉降作用清除,有利于颗粒物沉降,同时气压低,湍流运动活跃,空气对流强,利于污染物的扩散[15]。冬季光照时间短,温度低且多雪,气象条件不利于PM10分散和沉降,同时冬季严寒地区开始燃煤供暖,使PM10浓度平均增高。气象因子成为影响PM10浓度季节变化的最主要因素。

通过对老旧小区现状PM10浓度实测和分析,有助于针对寒地老旧小区在空气质量方面提出优化策略,同时也为老旧小区空间改造提供有力支撑。

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