文/張培浩 北京工業(yè)大學(xué)城建學(xué)部建筑與城市規(guī)劃學(xué)院 碩士研究生
快速的城市化進(jìn)程使得城市規(guī)模劇增,建筑密度加大且建筑高度增加,改變了城市下墊面的形態(tài)特征,同時(shí)也改變了城市局部地區(qū)的氣候環(huán)境,并對大氣污染物遷移擴(kuò)散產(chǎn)生影響[1]。隨著人們生活水平的提高,對于生活空間的環(huán)境品質(zhì)也愈加重視。如何通過合理規(guī)劃設(shè)計(jì)城市空間強(qiáng)化大氣污染物的傳輸擴(kuò)散、改善環(huán)境空氣質(zhì)量,成為相關(guān)學(xué)科關(guān)注與探索的焦點(diǎn)。在上述背景下,城市形態(tài)學(xué)從單一學(xué)科研究轉(zhuǎn)向多學(xué)科的交叉研究,有關(guān)城市形態(tài)與空氣質(zhì)量的相關(guān)研究逐漸展開。
近年來,隨著研究方法的豐富與新型軟件的應(yīng)用,城市形態(tài)與空氣質(zhì)量之間的關(guān)系被確立起來[2,3],目前有關(guān)研究主要關(guān)注在城市或區(qū)域較大尺度上,研究內(nèi)容包括典型污染物的動(dòng)態(tài)變化特征、時(shí)空演化、來源解析和成分分析等方面[4,5],研究表明,城市空間布局、用地結(jié)構(gòu)對大氣污染物的分布與傳輸有著密切的關(guān)系[6,7],進(jìn)而影響城市區(qū)域的空氣質(zhì)量。戴菲等基于武漢市域內(nèi)18 個(gè)常規(guī)大氣監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,綜合考量了地表覆蓋與垂直空間類城市形態(tài)參數(shù)與大氣污染物濃度之間的關(guān)系[8]。城市街區(qū)是承載居民活動(dòng)的基本規(guī)劃單元,P.Edussuriya 等證實(shí)了街區(qū)尺度上空間形態(tài)參數(shù)與PM2.5和CO的相關(guān)性[9]。近年來,計(jì)算流體力學(xué)(Computational Fluid Dynamics,CFD)數(shù)值模擬技術(shù)的興起為研究中小尺度上城市形態(tài)與大氣環(huán)境質(zhì)量的相關(guān)作用機(jī)制提供了技術(shù)支撐,并為將綠色健康理念融入城市空間規(guī)劃設(shè)計(jì)提供了可行性,有學(xué)者利用CFD 模擬典型大氣污染物在街區(qū)尺度上的空間分布與擴(kuò)散規(guī)律[10,11]。
綜上,在街區(qū)尺度上對建筑空間布局,特別是加入植被后的城市形態(tài)與污染物擴(kuò)散之間的詳細(xì)研究鮮有報(bào)道,較少有研究利用實(shí)地監(jiān)測與國控站點(diǎn)的多元數(shù)據(jù)對CFD 模擬進(jìn)行校核。此外,現(xiàn)有研究對于城市形態(tài)指標(biāo)體系的構(gòu)建缺乏系統(tǒng)的方法,缺少對非物質(zhì)形態(tài)(包括人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等)指標(biāo)的考慮。
本研究聚焦于特大城市中的街區(qū)尺度,基于對包括植被覆蓋率與人口密度等非物質(zhì)形態(tài)指標(biāo)在內(nèi)的城市形態(tài)參數(shù)篩選,通過對北京中心城區(qū)某居住街區(qū)氣象數(shù)據(jù)和PM2.5 實(shí)地監(jiān)測、包含植被要素的CFD 數(shù)值模擬和多源數(shù)據(jù)校核,研究城市形態(tài)對街區(qū)空氣質(zhì)量(以PM2.5 為例)的影響,為健康宜居的城市規(guī)劃設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。
居住類街區(qū)是承擔(dān)人群日常生活最多的城市空間,也是構(gòu)成城市肌理的基本單元。根據(jù)街巷網(wǎng)絡(luò)、建筑組團(tuán)布局形態(tài)等因素,選取北京市中心城區(qū)某中低層住宅街區(qū)A 和高層住宅街區(qū)B(圖1)。其中,街區(qū)A 多為中低層圍合住宅,屬于典型老舊小區(qū)布局形式;街區(qū)B以板式高層住宅為主,建筑體量較大,分散式布局。上述兩個(gè)居住街區(qū)具有不同的功能定位和空間形態(tài)特征,能夠代表性地反映北京居住街區(qū)尺度上城市形態(tài)特征對大氣污染物遷移擴(kuò)散的影響。
圖1 研究區(qū)域示意圖(圖片來源:作者自繪)
PM2.5指大氣中粒徑d≤2.5μm的細(xì)粒子,可以通過呼吸進(jìn)入人體,對人體健康產(chǎn)生危害,是反映環(huán)境空氣質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。
選用XL68 型智能環(huán)境監(jiān)測設(shè)備,于2019 年夏秋兩季共23 天,在監(jiān)測點(diǎn)位P1、P2(圖1)(高度分別為3m、3m)對街區(qū)內(nèi)部風(fēng)速(精度:0.1m/s,量程:0 ~60m/s)、風(fēng)向(精度:0.1°,量程:0 ~360°)、PM2.5 濃度(精度:1μg/m3,量程:0 ~1000μg/m3),全天實(shí)地監(jiān)測。監(jiān)測結(jié)果見圖2、圖3。
圖3 P1(a)監(jiān)測點(diǎn)與P2(b)監(jiān)測點(diǎn)風(fēng)速與風(fēng)向統(tǒng)計(jì)圖(0°為正北,90°為正東)(圖片來源:作者自繪)
圖2 為街區(qū)A、街區(qū)B 與臨近的國控點(diǎn)(相距約7km)PM2.5 濃度數(shù)據(jù)對比,總體來看,街區(qū)內(nèi)部污染物濃度變化趨勢受城市整體背景濃度的影響,但街區(qū)A 與街區(qū)B 表現(xiàn)出了一定的局部差異性。
圖2 PM2.5監(jiān)測點(diǎn)濃度統(tǒng)計(jì)圖(圖片來源:作者自繪)
相較于風(fēng)洞試驗(yàn)、現(xiàn)場監(jiān)測等環(huán)境空氣質(zhì)量研究方法,CFD 模擬有著快速便捷、數(shù)據(jù)全面等特點(diǎn),可以從不同角度分析街區(qū)尺度風(fēng)環(huán)境與大氣污染物濃度之間的相關(guān)作用[12,13]。
1.3.1 控制方程及湍流模型
采用基于有限體積法的ANSYS Fluent 進(jìn)行CFD 數(shù)值模擬[14],主控方程為三維定常雷諾平均Navier-Stokes 方程,湍流模型采用標(biāo)準(zhǔn)K-ε 湍流模型。該湍流模型已廣泛應(yīng)用于室外風(fēng)環(huán)境與污染物濃度的模擬中,且模擬結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)取得了較好的一致性[15]。
控制方程為雷諾平均Navier-Stokes 方程:
式中,Q——流動(dòng)守恒變量
Fi——無粘通量
Fv——粘性通量
樹木對周圍流場有降低風(fēng)速,增加擾流的作用,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[16]對樹木的處理方法,采用在動(dòng)量方程、K 方程、ε 方程分別添加源項(xiàng)的方法來實(shí)現(xiàn)樹木冠層對流場影響的模擬效果。
1.3.2 計(jì)算域與網(wǎng)格生成
將所選兩個(gè)街區(qū)的建筑與樹木(6m×6m×3m 長方體)進(jìn)行比例建模,以街區(qū)邊緣為中心,半徑5H(H 為區(qū)域內(nèi)最大建筑高度)建立水平計(jì)算域,垂直距離3H 建立垂直計(jì)算域(圖4)。采用CFD-ICEM 進(jìn)行網(wǎng)格劃分,為節(jié)約計(jì)算成本,采用以六面體為主的非結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)格劃分方法,并對建筑物與樹木部分網(wǎng)格做局部加密處理,最終確定街區(qū)A 網(wǎng)格總數(shù)為2.8×108 個(gè),街區(qū)B 網(wǎng)格總數(shù)為2.4×108 個(gè)。
圖4 計(jì)算域A(a)與計(jì)算域B(b)示意圖(圖片來源:作者自繪)
1.3.3 邊界條件與求解設(shè)置
平均風(fēng)速的分布隨高度呈指數(shù)分布,速度入口邊界條件采用對數(shù)函數(shù)曲線[17]。
式中,U——高度z(m)處水平風(fēng)速(m·s-1);U*—— 地 面 摩 擦 速 度(m·s-1);κ——Von·Karman 常數(shù),κ=0.42;z0——地表粗糙度,z0=0.25。
出流邊界條件采用零壓出流邊界條件(pressure oulet),建筑物和地面選用無滑移壁面邊界條件(no slip),粗糙度(roughness height)分別取值0.0025m、0.003m,粗糙度常數(shù)(roughness constant)取值0.75;計(jì)算側(cè)邊界與上邊界采用對稱面(symmetry)邊界條件[18]。
此外,由于樹木對周圍流場的作用,將樹冠部分作為多孔介質(zhì)處理[19]。同時(shí)樹木對污染物具有吸附沉降的作用,其中沉降速率由風(fēng)速和污染物濃度決定[20]。
式中,YPM2.5——單位面積的喬木對污染物滯塵量(μg·m-2);v——污染物PM2.5 沉降到葉表面的速率(m·s-1);d——污染物濃度(μg·m-3);LAI——植被葉面積密度(m2·m-3);t——滯塵時(shí)間(s)。研究采用在標(biāo)準(zhǔn)K-ε 方程添加源項(xiàng)的方法,通過Simple算法,空間的差分格式為二階迎風(fēng)差分格式來模擬空氣流動(dòng),以組分輸運(yùn)方程求解污染物濃度。
城市街區(qū)建設(shè)的密集程度反映了各類物質(zhì)空間在地表上的密集程度,在密度類特征中選取建筑密度(Building density,BD)作為研究參數(shù),建筑密度指建筑基底面積與街區(qū)用地面積的比值,反映了區(qū)域建筑的密集程度,計(jì)算公式如下:
本研究基于已有研究的歸納梳理,將城市形態(tài)特征分為:規(guī)模類特征、功能類特征、密度類特征、結(jié)構(gòu)類特征、形狀類特征與非物質(zhì)形態(tài)特征六類,并對不同城市形態(tài)特征與污染物水平之間的相關(guān)性進(jìn)行分析。基于街區(qū)尺度上、對污染物水平的潛在影響、便于控規(guī)及設(shè)計(jì)階段實(shí)施等原則,結(jié)合上述形態(tài)特征與環(huán)境空氣質(zhì)量的相互作用機(jī)制、以及相關(guān)文獻(xiàn)研究進(jìn)展,篩選出10項(xiàng)形態(tài)參數(shù)進(jìn)行研究。
街區(qū)形態(tài)的差異首先體現(xiàn)在規(guī)模尺度的差異,在規(guī)模類特征選取總建筑面積(Total building area,TBA) 與 容 積 率(Floor area ratio,F(xiàn)AR)作為研究參數(shù),總建筑面積指街區(qū)所有建筑物面積之和,反映了區(qū)域開發(fā)建設(shè)的規(guī)模;容積率(Floor area ratio,F(xiàn)AR)街區(qū)建筑面積與街區(qū)用地面積的比值,反映了區(qū)域的建設(shè)強(qiáng)度,計(jì)算公式如下:
式中,BBA——建筑占地面積;SA——總用地面積。
街區(qū)結(jié)構(gòu)的差異反應(yīng)在街區(qū)的建筑布局形式及開敞空間的結(jié)構(gòu)分布,在結(jié)構(gòu)類參數(shù)中選取街區(qū) 圍 護(hù) 度(Average building envelope,ABE)與空間開放度(Space openness,SO)作為研究參數(shù)。
建筑平均圍護(hù)度指街區(qū)建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)周長與街區(qū)用地周長的比值,反映了街區(qū)空間被建筑的圍合的程度,計(jì)算公式如下:
式 中,TBP—— 街 區(qū) 圍 護(hù) 結(jié) 構(gòu) 周 長;TSP——街區(qū)總周長。
空間開放度指街區(qū)未被開發(fā)空間面積與容積率的比值,反映了街區(qū)開敞空間的開放程度,計(jì)算公式如下:
不同功能的用地屬性對污染物的傳輸及擴(kuò)散具有不同程度的影響[4],在功能類特征中選取植被覆蓋率(Greenbelt coverage rate,GCR)作為研究參數(shù),植被覆蓋率指街區(qū)植被水平投影面積與街區(qū)用地面積的比值,計(jì)算公式如下:
式中,BD——建筑密度;FAR——容積率。
建筑單體形態(tài)的差異表現(xiàn)在建筑體量、建筑結(jié)構(gòu)等方面,在形態(tài)類參數(shù)中研究選取建筑平均體積(Average building volume,ABV)、建筑平均層數(shù)(Average building floors,ABF)與建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差(Standard deviation of building height,SDH)作為研究參數(shù)。
建筑平均體積指街區(qū)內(nèi)建筑體積的平均值,反映了街區(qū)內(nèi)部建筑的體量的一般水平,計(jì)算如下:
式中,TGA——植被覆蓋面積;SA——街區(qū)用地面積。
式中,TBV——街區(qū)總建筑體積;BN——建筑數(shù)量。
建筑平均層數(shù)指街區(qū)內(nèi)所有建筑的平均層數(shù),反映了街區(qū)內(nèi)部建筑高度的一般水平,計(jì)算如下:
式中,F(xiàn)AR——容積率;BD——建筑密度。
建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差指街區(qū)內(nèi)所有建筑高度的標(biāo)準(zhǔn)差,反映了街區(qū)內(nèi)建筑高度差異程度,計(jì)算公式如下:
式中,hi——單體建筑高度;h——建筑平均高度;n——建筑數(shù)量。
物質(zhì)空間形態(tài)特征是非物質(zhì)空間形態(tài)特征在街區(qū)內(nèi)部上的空間投影,在非物質(zhì)空間形態(tài)特征中選取人口密度(Population density,PD)作為研究參數(shù)指街區(qū)人口規(guī)模與街區(qū)用地面積的比值,反映了街區(qū)內(nèi)部的人口密集程度,計(jì)算公式如下:
式中,TP——街區(qū)總?cè)丝?;SA——街區(qū)用地面積。
以不同日期的北京氣象站地面觀測數(shù)據(jù)作為模擬的初始條件,選取監(jiān)測期間具有典型氣象特征 的7 月10 日、7 月13 日、10 月14 日、10月26 日建立CFD 數(shù)值模型,模擬預(yù)測街區(qū)A 與街區(qū)B 各典型日期的全時(shí)空PM2.5 濃度分布與風(fēng)環(huán)境,模擬結(jié)果見圖5。
圖5 1.5m 高度處街區(qū)A(a)、(b)與街區(qū)B(c)、(d)PM2.5 與風(fēng)速模擬結(jié)果(圖片來源:作者自繪)
從街區(qū)A 與街區(qū)B 模擬的整體結(jié)果來看,街區(qū)建筑物對上風(fēng)向的污染物起到了不同程度的阻隔作用,道路是污染較嚴(yán)重的區(qū)域。其次,建筑背風(fēng)側(cè)容易產(chǎn)生較大面積的靜風(fēng)區(qū)域,形成污染物的堆積。對風(fēng)速與PM2.5 的模擬結(jié)果進(jìn)行對應(yīng)分析,可發(fā)現(xiàn)風(fēng)速越高的區(qū)域,污染物越容易擴(kuò)散。
模擬結(jié)果顯示,街區(qū)A 與街區(qū)B 在1.5m 高度處的PM2.5 空間分布存在一定的差異性,街區(qū)B 整體PM2.5 擴(kuò)散效果優(yōu)于街區(qū)A,而街區(qū)A 局部區(qū)域表現(xiàn)出污染物堆積現(xiàn)象。在同一街區(qū)中,形態(tài)特征的局部差異也對污染物的擴(kuò)散產(chǎn)生了一定的影響。因此,探討相關(guān)形態(tài)參數(shù)與風(fēng)環(huán)境和污染物分布之間的關(guān)聯(lián)性,可為通過空間優(yōu)化設(shè)計(jì)改善空氣質(zhì)量提供參考。
使 用IBM SPSS Statistics 24.0 對P1、P2 點(diǎn)的模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。同時(shí)應(yīng)用配對t 檢測,檢驗(yàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之間是否存在顯著性差異,結(jié)果見表1。在相關(guān)性檢驗(yàn)中,風(fēng)速、PM2.5 數(shù)據(jù)表現(xiàn)出了較高的相關(guān)性(R2=0.82,0.77),模擬結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)具有較好的一致性;在配對t 檢驗(yàn)中,模擬風(fēng)速和PM2.5 濃度與實(shí)測數(shù)據(jù)之間不存在顯著性差異。因此,建立的CFD 數(shù)值模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測街區(qū)風(fēng)場與PM2.5 濃度。
表1 P1、P2 模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)配對樣本檢驗(yàn)(表格來源:作者自繪)
基于各形態(tài)參數(shù)與風(fēng)速、PM2.5 的相互作用,將1.5m 高度處(行人高度)的相對風(fēng)速、PM2.5 相對濃度作為因變量,以所選形態(tài)參數(shù)作為自變量,通過皮爾森(Pearson)雙變量相關(guān)分析所選形態(tài)參數(shù)與PM2.5、風(fēng)速的相關(guān)性。
同一街區(qū)具有不同形態(tài)特征的街區(qū)單元,街區(qū)單元?jiǎng)澐州^小會(huì)影響分析的真實(shí)性,街區(qū)單元?jiǎng)澐州^大會(huì)導(dǎo)致樣本點(diǎn)較少。根據(jù)典型城市街區(qū)尺寸,將街區(qū)A 與街區(qū)B 劃分為200m×200m 的街區(qū)單元(圖6),共二十個(gè)樣本單元,在每個(gè)街區(qū)單元內(nèi)進(jìn)行形態(tài)參數(shù)及污染物濃度的相關(guān)計(jì)算。
圖6 街區(qū)網(wǎng)格劃分示意圖(圖片來源:作者自繪)
根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果(表2),不同街區(qū)形態(tài)參數(shù)對街區(qū)內(nèi)部風(fēng)速與街區(qū)內(nèi)部污染物濃度的影響不一致,在十個(gè)計(jì)算變量中,BD、ABE、ABV、ABF、SDH、GCR 對PM2.5 濃度及風(fēng)速表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)在0.4 ~0.8 之間;TBA、FAR、SO、PD 與PM2.5 濃度及風(fēng)速之間相關(guān)性較弱,相關(guān)系數(shù)低于0.3。相關(guān)性較高的形態(tài)參數(shù)通過對風(fēng)環(huán)境的影響進(jìn)而影響污染物的傳輸與擴(kuò)散,其中BD、ABE 與風(fēng)速呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,與PM2.5 呈現(xiàn)出一定的正相關(guān)性;ABV、ABF、SDH 與風(fēng)速呈現(xiàn)顯著正相關(guān),與PM2.5 呈現(xiàn)出一定負(fù)相關(guān)性;GCR 與風(fēng)速、PM2.5 均呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
表2 不同街區(qū)形態(tài)參數(shù)與風(fēng)速、PM2.5 相關(guān)性分析(表格來源:作者自繪)
根據(jù)相關(guān)性系數(shù),隨著BD 與ABE 的升高,風(fēng)速逐漸降低,PM2.5 濃度逐漸上升。以街區(qū)A與街區(qū)B 局部區(qū)域10 月14 日模擬結(jié)果為例(圖7),相較于街區(qū)B,較高的BD 與ABE 降低了街區(qū)A 內(nèi)部的風(fēng)速,導(dǎo)致街區(qū)內(nèi)外的空氣流通受阻,進(jìn)而影響了污染物的擴(kuò)散。
圖7 街區(qū)A(a)與街區(qū)B(b)局部區(qū)域風(fēng)速矢量圖(圖片來源:作者自繪)
以ABV、ABF 為代表的形態(tài)類參數(shù)一定程度上反映了建筑的體量,隨著ABV 與ABF 的升高,建筑體量增大,間接地增加了街區(qū)內(nèi)部的公共空間占有率,進(jìn)而增加了街區(qū)內(nèi)同外部空間潔凈空氣交互的可能性,實(shí)現(xiàn)了污染物的快速擴(kuò)散;SDH 體現(xiàn)了街區(qū)內(nèi)不同建筑之間的高度差,當(dāng)街區(qū)內(nèi)部建筑高度差達(dá)到一定程度時(shí),會(huì)在建筑水平方向與垂直空間內(nèi)形成局部穿流區(qū)(來流風(fēng)與建筑邊界交接的區(qū)域),局部區(qū)域風(fēng)速增大,加強(qiáng)了污染物向背風(fēng)側(cè)的擴(kuò)散。
以GCR 代表的功能類參數(shù)主要表現(xiàn)出對風(fēng)速的削減及PM2.5 的滯塵,植被通過降低冠層以下的風(fēng)速,將污染物滯留于植物葉片表面(圖8),進(jìn)而降低了區(qū)域周圍的PM2.5 濃度水平。
圖8 街區(qū)A 局部區(qū)域XZ 平面風(fēng)速矢量圖(圖片來源:作者自繪)
綜上,街區(qū)內(nèi)部形態(tài)參數(shù)主要通過影響風(fēng)速間接影響PM2.5 的擴(kuò)散,即作為街區(qū)形態(tài)與污染物擴(kuò)散的中間機(jī)制,風(fēng)環(huán)境仍然是影響污染物擴(kuò)散的主要因素。依據(jù)上述分析,研究提出基于污染物擴(kuò)散的居住街區(qū)形態(tài)優(yōu)化策略:(1)通過適當(dāng)降低建筑密度與平均圍合度,以增強(qiáng)街區(qū)內(nèi)外空氣流通,促進(jìn)街區(qū)內(nèi)部污染物擴(kuò)散;(2)適當(dāng)增加建筑單體體量,以增加街區(qū)內(nèi)部開敞空間的面積,同時(shí)合理控制街區(qū)的建筑高度差,形成高低錯(cuò)落的建筑布局形式,降低對來流風(fēng)的阻礙作用,增強(qiáng)局部地區(qū)污染物擴(kuò)散能力,形成良好的通風(fēng)廊道;(3)增加街區(qū)植被覆蓋率,降低局部地區(qū)風(fēng)速,在植被類型選取方面,考慮適宜高度的植被種類,增強(qiáng)PM2.5 的吸附沉降。
基于北京市典型居住街區(qū)形態(tài)特征及其風(fēng)場、PM2.5 實(shí)地監(jiān)測,采用CFD 數(shù)值模擬方法建立了居住街區(qū)風(fēng)環(huán)境和PM2.5 分布預(yù)測模型,經(jīng)模型驗(yàn)證與校核,預(yù)測結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)之間不存在顯著性差異,具有較好的一致性,能夠用于不同模擬條件下街區(qū)風(fēng)場與PM2.5 濃度預(yù)測,為分析街區(qū)城市形態(tài)與環(huán)境空氣質(zhì)量的相關(guān)性提供了研究手段。
依據(jù)研究街區(qū)形態(tài)特征及所建立的街區(qū)CFD 模型,分析了對空氣質(zhì)量有潛在影響的10項(xiàng)形態(tài)參數(shù)與風(fēng)速、PM2.5 的相關(guān)性,其中,BD、ABE 等形態(tài)參數(shù)對街區(qū)內(nèi)部風(fēng)速與PM2.5濃度表現(xiàn)出了較高的相關(guān)性,而TBA、FAR、SO、PD 表現(xiàn)出較差的相關(guān)性。
總體來看,在相同用地性質(zhì)的前提下,不同形態(tài)參數(shù)主要通過影響風(fēng)環(huán)境間接影響污染物擴(kuò)散。因此,在未來居住街區(qū)規(guī)劃時(shí),應(yīng)從防止污染物擴(kuò)散的角度,將城市規(guī)劃設(shè)計(jì)與空氣質(zhì)量管控相結(jié)合,以便調(diào)控城市空間對城市環(huán)境的不利影響。提出如下城市規(guī)劃設(shè)計(jì)建議:(1)適當(dāng)降低街區(qū)建筑密度與圍護(hù)度;(2)適當(dāng)增加街區(qū)內(nèi)平均建筑體積與平均建筑層數(shù),合理區(qū)分不同的建筑高度;(3)增加街區(qū)的綠化覆蓋率,考慮適宜高度的植被種類。