典型淺街峽谷布局及其植物配置模式春季花粉飛散特征模擬研究

陳 穎,于 淼,馬 嘉,李運遠

北京林業(yè)大學(xué)園林學(xué)院,北京 100083

近年來,人們在享受城市綠化帶來的生態(tài)福祉的同時,也開始關(guān)注植源性污染等問題[1]。其中,氣傳花粉作為春季主要的過敏原,是導(dǎo)致過敏性鼻炎[2]、過敏性結(jié)膜炎[3]等季節(jié)性過敏癥的主要原因之一。有調(diào)查顯示患病群體遍布成年人和兒童,兒童患病率接近40%,高峰期月均患病人數(shù)約上千人[3]。同時,園林綠化植物進入生長成熟期,春季木本花粉濃度相比過去顯著增加[4-6]。加之城市建成區(qū)內(nèi)部建筑密度高,建筑硬質(zhì)界面圍合形成的街道峽谷,構(gòu)成光滑的城市下墊面,使花粉失去附著場所,加劇了花粉的飛散和飄蕩[7]。其中,居民區(qū)、單位、學(xué)校等人類活動集中的場所,建筑密度適中,植物配置豐富,在為人們提供了優(yōu)美舒適工作生活環(huán)境的同時,也存在著致敏性花粉聚積的潛在風險[8]。

目前,國內(nèi)外對于氣傳花粉研究,多聚焦花粉致敏性[9-10]、濃度變化[11-13]、花粉與氣象因子的關(guān)系[14-19]、城市尺度下花粉時空分布特征[20-24]等問題,周江鴻等人[10]基于北京市3個城區(qū)花粉種類和濃度評估8類風媒花喬木的潛在花粉污染風險;齊晨等人[12]通過分類花粉濃度數(shù)據(jù)和逐日氣象觀測數(shù)據(jù)建立北京地區(qū)主要氣傳致敏花粉年濃度峰值日期預(yù)測模型。雖已有部分研究探討中微觀尺度下,致敏植物的花粉散發(fā)、運輸和飛散過程[25-28],但多采用實測數(shù)據(jù),受人力、時間、植被條件和氣象因素等多方面實驗設(shè)計的限制很難實現(xiàn)全方位連續(xù)監(jiān)測[29],難以完全揭示復(fù)雜現(xiàn)實情景中的花粉飛散特征。針對這一問題,本研究借鑒大氣顆粒物飛散規(guī)律的研究方法[29-37],采用數(shù)值模擬彌補二維實測模式的局限性,實現(xiàn)三維空間花粉飛散模擬及數(shù)據(jù)可視化,促進花粉參數(shù)化模擬的思路延伸。

因此,本研究以實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用CFD參數(shù)化模型模擬的研究方法,解析H/W≤0.5的典型淺街峽谷建筑布局及其植物配置方式對花粉飛散特征的影響,重點探討不同建筑布局和植物配置模式下所形成的風場特征、花粉飛散特征以及花粉飛散距離閾值3個問題,研究結(jié)果將為未來季節(jié)性花粉癥的預(yù)防和城市綠地優(yōu)化提供參考。

1 研究樣地與花粉監(jiān)測

1.1 監(jiān)測花粉選擇與研究樣地

北京地處暖溫帶,春季致敏樹種主要以木犀科(Oleaceae)、?？?Moraceae)、松科(Pinaceae)及柏科(Cupressaceae)為主,占全年花粉總量的53%[16],高峰期日花粉濃度超過2500粒/1000mm2[2]。其中,洋白蠟(美國紅梣,Fraxinuspennsylvanica)生長快、抗性強、材質(zhì)好、繁殖容易,作為林業(yè)用材和防護樹種從北美引入我國[38]。其樹形優(yōu)美、枝葉觀賞性強,作為行道樹和庭蔭樹在北京地區(qū)廣為使用[39]。但是,因其花粉產(chǎn)量大,洋白蠟也是春季主要的致敏植物之一[40]。因此,本文選取北京市內(nèi)典型淺街峽谷(簡稱“街谷”)中,植物配置包含洋白蠟的3個研究樣地,于春季進行為期1個月的花粉采集監(jiān)測(圖1、表1)。

表1 淺街峽谷及樣地植物群落基本信息Table 1 Basic information of shallow street canyons and plant communities

圖1 研究樣地平面圖Fig.1 Plans of study sample site

1.2 花粉濃度監(jiān)測

研究選擇2021年4月10日-2021年5月10日期間,晴朗無雨的天氣,開展28d的樣地花粉濃度監(jiān)測,采樣時間8:00-13:00,收集花粉濃度、溫度、濕度、風速等數(shù)據(jù)。花粉采集方法采用葉氏重力沉降法,將花粉玻片放置在群落內(nèi)的Durham花粉收集器中央暴露于空氣中[41],中央設(shè)置玻片(CAT.NO.7105)限位區(qū),花粉收集器距離地面1.2-1.5m?？紤]到花粉檢測的時效性等客觀條件限制,實驗選擇在3個典型建筑街谷各設(shè)置3個采樣點,多點同時檢測,共收取曝片336片,檢測出花粉23種。曝片取回后利用0.1%龍膽紫染色劑染色,制作花粉樣品,利用ex20生物顯微鏡進行花粉種類識別和計數(shù),將計數(shù)結(jié)果換算為日花粉濃度(單位:粒/1000mm2)。此外,利用溫濕度監(jiān)測儀LM-8000A同步測定氣象因子(溫度、濕度、風速),時間區(qū)間與花粉采樣時間相同,每小時測定1次,取當天算數(shù)平均值作為當日氣象因子采集結(jié)果。

2 研究方法

2.1 CFD模型構(gòu)建

研究通過計算流體力學(xué)(Computational Fluid Dynamics,簡稱CFD)模擬軟件ANSYS Fluent,構(gòu)建樣地風環(huán)境和花粉擴散模型[42-43]。根據(jù)樣地的實際建筑、植物群落測繪數(shù)值(表1),運用AutoCAD軟件構(gòu)建1:1比例的淺街峽谷三維模型,在不影響模擬結(jié)果的前提下,保留建筑和植物的幾何特征,簡化不光滑外觀。參考歐洲COST的最佳行動指南[44-45]和日本建筑設(shè)計科學(xué)院[46]研究成果,將模型計算域高度設(shè)定為最高建筑的4倍,計算域入流邊界、出流邊界及余下兩側(cè)至建筑群的距離設(shè)定為最高建筑的5倍(表2)。

表2 計算模型參數(shù)設(shè)置Table 2 Calculation parameters and boundary condition settings

2.2 數(shù)值模擬有效性驗證

構(gòu)建3個研究樣地的三維模型,進行實測值與模擬數(shù)值有效性驗證。選取2021年4月12日-2021年4月18日期間,連續(xù)7天無間斷、無異常值的實測數(shù)據(jù)作為模擬驗證的輸入?yún)?shù),花粉源數(shù)值為群落內(nèi)部日花粉濃度,風速按照當日實測風速平均值輸入。

將CFD模擬得出的風速和日花粉濃度以及相應(yīng)實測數(shù)值作為變量,通過雙變量相關(guān)分析判定相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)r計算公式為:

(1)

式中,r為相關(guān)系數(shù);x為實測日花粉濃度或風速;y為模型模擬日花粉濃度或風速;n為數(shù)據(jù)樣本量。

2.3 典型建筑布局與植物配置場景設(shè)置

根據(jù)建筑信息模型分類和編碼標準[47]與實際形態(tài)觀測,提取行列式(R)、圍合式(B)、錯列式(S)3種典型淺街峽谷的建筑布局,每種建筑布局下設(shè)置行道樹式(1)、散點式(2)、組團式(3)、行道樹與組團式結(jié)合(4)4種模式的植物配置。設(shè)定4個規(guī)格、位置固定的花粉源為每種建筑布局下的對照組(0)。根據(jù)實際觀測及相關(guān)文獻[15,48],模擬輸入風速值3.0m/s,花粉濃度500粒/1000mm2,建筑高度統(tǒng)一為15.00m,喬木規(guī)格統(tǒng)一為高10.00m、冠幅8.50m、枝下高4.30m(表3)。

表3 淺街峽谷典型建筑布局及植物配置建模參數(shù)Table 3 Modeling parameters for typical building layout and plant configuration in Shallow Street Canyon

3 結(jié)果

3.1 實測數(shù)據(jù)與CFD模擬驗證結(jié)果

使用CFD模擬得出的3個研究樣地連續(xù)7天的花粉濃度數(shù)值、樣地實際測定的花粉濃度數(shù)值作為變量,進行相關(guān)性檢驗,判定CFD模擬表達花粉飛散情況的有效性。得到相關(guān)系數(shù),樣地1為r=0.729,樣地2為r=0.708,樣地3為r=0.661,具有較強相關(guān)性,CFD模擬所得數(shù)據(jù)在一定程度上可以反映3個樣地的花粉飛散情況。

3.2 典型淺街峽谷的風場特征

基于街谷建筑布局的風場模擬,輸出3種建筑布局的風速云圖(圖2)。風速初始值輸入相同的情況下,3種街谷布局風速整體呈現(xiàn)出中間高、兩側(cè)低的分布規(guī)律,其中行列式布局街谷中心風速最大,區(qū)間為3.00-4.04m/s。街谷內(nèi)部最低風速略有不同,行列式布局低風速區(qū)出現(xiàn)在建筑背風側(cè),區(qū)間為0.32-1.30m/s;圍合式布局低風速區(qū)出現(xiàn)在建筑“內(nèi)凹”處和建筑背風側(cè),風速區(qū)間為0.15-0.80m/s;錯列式布局低風速區(qū)出現(xiàn)在建筑背風側(cè),區(qū)間為0.10-1.20m/s。

圖2 典型淺街峽谷建筑布局(x-y截面)風速云圖Fig.2 Typical shallow street canyon building layout (x-y section) wind speed cloud map

3.3 典型淺街峽谷及植物配置模式下的風場特征

為分析不同植物配置模式對街谷風環(huán)境的影響,參數(shù)化模擬15種不同植物配置模式下的街谷風場風速(圖3)。對比無植物配置場景下的街谷,增加植物配置可以有效降低街谷內(nèi)的平均風速,風速降低率為圍合式>錯列式>行列式(表4)。

表4 典型淺街峽谷建筑布局和植物配置模式下的風速比較Table 4 Comparison of wind speed under different plant configuration patterns

圖3 典型淺街峽谷植物配置模式(x-y截面)風速云圖Fig.3 Typical shallow street canyon plant configuration patterns (x-y cross section) wind speed cloud mapR0:行列式布局對照組;R1:行列式布局+行道樹式配置;R2:行列式布局+散點式配置;R3:行列式布局+組團式配置;R4:行列式布局+行道樹與組團式結(jié)合配置;B0:圍合式布局對照組;B1:圍合式布局+行道樹式配置;B2:圍合式布局+散點式配置;B3:圍合式布局+組團式配置;B4:圍合式布局+行道樹與組團式結(jié)合配置;S0:錯列式布局對照組;S1:錯列式布局+行道樹式配置;S2:錯列式布局+散點式配置;S3:錯列式布局+組團式配置;S4:錯列式布局+行道樹與組團式結(jié)合配置

增加植物配置的模擬場景下,其中圍合式布局平均風速區(qū)間為0.47-0.76m/s,相比無植物配置時降低76.87%。由于該布局“回”字狀的建筑排布方式,圍合式布局街谷中央為低風速區(qū),街谷出風口為高風速區(qū)。搭配B3組團式配置時,氣流流經(jīng)組團式內(nèi)部逐漸衰減,平均風速降低最顯著,降低率為82.86%,平均風速0.47m/s和最大風速2.03m/s均為4種植物配置模式中的最低值。搭配B1行道樹式配置時,建筑與行道樹形成的線性風廊利于提升街谷內(nèi)風速,因此其平均風速降低最不顯著,降低率為72.29%,平均風速(0.76m/s)在4種模式最高。

增加植物配置的錯列式布局平均風速區(qū)間為0.65-0.85m/s,相比無植物配置時降低71.78%。由于該布局前后交錯的建筑排布方式,街谷進風口與街谷中央、下排建筑背風向均為低風速區(qū),街谷出風口為高風速區(qū)。搭配S4行道樹與組團式結(jié)合配置時,氣流流經(jīng)植物組團形成局部環(huán)流,部分氣流滯留于組團內(nèi)部,或被行道樹阻滯,導(dǎo)致街谷內(nèi)平均風速(0.71m/s)降低最顯著,降低率為73.60%。搭配S1行道樹式配置時,行道樹加強街谷線性風廊的通風效果,使得S1平均風速(0.85m/s)降低最不顯著,降低率為68.31%。

增加植物配置的行列式布局平均風速區(qū)間為0.69-0.96m/s,相比無植物配置時降低69.85%。受建筑行列排布影響,街谷進風口為低風速區(qū),出風口為高風速區(qū)。與錯列式布局類似,搭配R4行道樹與組團式結(jié)合配置時,街谷內(nèi)平均風速降低最顯著,降低率為73.56%,平均風速0.73m/s和最大風速2.82m/s均為4種配置模式中最低值。搭配R2散點式配置時,氣流因受前排植物的阻擋在街道入風口形成低風速區(qū),隨后流經(jīng)散點種植區(qū)域形成小型渦流且流速降低,后二次加速流出街谷,導(dǎo)致街谷內(nèi)平均風速降低最不顯著,降低率為65.33%,平均風速0.96m/s和最大風速4.11m/s均為4種模式中最高值。

3.4 典型淺街峽谷及植物配置模式下花粉濃度特征

為對比相同氣象條件下、不同街谷和植物配置模式下的花粉濃度,參數(shù)化模擬15種典型場景的花粉濃度(圖4),計算各場景平均花粉濃度、花粉濃度降低率(表5)。

表5 典型淺街峽谷建筑布局和植物配置模式下的花粉濃度比較Table 5 Comparison of pollen concentrations under typical shallow street canyon building layout and plant configuration patterns

圖4 15種典型場景花粉濃度分布圖Fig.4 Pollen concentration distribution map for 15 typical scenarios

圍合式布局的氣傳花粉主要在街谷中央聚積。該布局平均花粉濃度高,為542粒/1000mm2,其中B3組團式配置濃度最高571粒/1000mm2,B1行道樹式配置濃度最低516粒/1000mm2?？紤]為在低風速作用下,B3內(nèi)部形成局部環(huán)流,促使花粉聚積于街谷低風速區(qū),導(dǎo)致局部花粉濃度增大。而B1風速相對較高,加快花粉飛散至街谷之外,有效降低街谷內(nèi)部花粉濃度。

行列式布局的氣傳花粉主要在植物組團內(nèi)聚積,也有部分沿風廊飛散。該布局平均花粉濃度居中,為447粒/1000mm2,其中R4行道樹與組團式結(jié)合配置濃度最高463粒/1000mm2,R3組團式配置濃度最低440粒/1000mm2?？紤]為R4街谷內(nèi)植物密度大且間距小,街谷內(nèi)氣流流速衰減較快,行道樹形成的線性風廊雖加速街谷中心的花粉飛散和氣流流通,但易導(dǎo)致花粉聚積于街谷兩側(cè)植物組團內(nèi)。相比之下,R3整體風速較高,氣流流速衰減較慢,利于花粉隨高風速氣流飛散至街谷外。

錯列式布局的氣傳花粉主要聚積在建筑中央背風側(cè),也有部分沿風廊飛散。該布局平均花粉濃度最低,為412粒/1000mm2,其中S2散點式配置濃度最高426粒/1000mm2,S1行道樹式配置濃度最低403粒/1000mm2。結(jié)合風場模擬特征來看,S2平均風速降低率略低于S4,但花粉濃度高于S4,考慮原因為S2最大風速低于S4,S4中的花粉隨局部高速氣流飛散至街谷外,與之相比S2整體風速均勻平緩,花粉聚積沉降在植物間隙內(nèi)。S1行道樹式配置形成線性風道導(dǎo)致街谷整體風速增大,加快花粉飛散至街谷之外,從而降低內(nèi)部花粉濃度。

3.5 典型淺街峽谷布局及植物配置模式下花粉飛散特征

對場景特定位置進行剖切,輸出x方向和y方向上花粉濃度與飛散距離關(guān)系圖(圖5、6、7)。圖中花粉濃度受街谷布局和植物配置影響整體變化曲線呈“M”形。

圖6 圍合式布局花粉濃度與飛散距離關(guān)系圖Fig.6 The relationship between pollen concentration and dispersal distance in the layout of the back-shaped building各飛散距離關(guān)系圖曲線均對應(yīng)圖4場景B0花粉濃度分布圖示剖切位置

圖7 錯列式布局花粉濃度與飛散距離關(guān)系圖Fig.7 The relationship between pollen concentration and dispersion distance in staggered building layout各飛散距離關(guān)系圖曲線均對應(yīng)圖4場景S0花粉濃度分布圖示剖切位置

行列式布局中,迎風側(cè)花粉濃度曲線從花粉源向外波動下降至300-400粒/1000mm2,隨后直線降低至低濃度(0-100粒/1000mm2),飛散距離約35-45m;背風側(cè)花粉濃度曲線先快速下降至中濃度,隨后上升出現(xiàn)二次波峰,R1、R2的峰值(200-300粒/1000mm2)谷值(100-200粒/1000mm2)相對較低,R3、R4的峰值(300-400粒/1000mm2)谷值(100-300粒/1000mm2)相對較高,且曲線末端穩(wěn)定降至低濃度的飛散距離較遠約65-75m,花粉主要沿街谷向外飛散,部分聚積在群落與建筑之間。其中,R3花粉濃度降至低濃度水平所需飛散距離,在迎風側(cè)約40m,背風側(cè)約73m,街谷中央風廊風速高,向街谷外的飛散效果好。R4花粉濃度降至低濃度水平所需飛散距離,在迎風側(cè)約35m,背風側(cè)約65m,相對較近,考慮為行道樹式和組團式結(jié)合配置使街谷內(nèi)部風速減緩,花粉濃度消減效率低。

圍合式布局中,迎風側(cè)花粉濃度曲線從花粉源波動下降至400-500粒/1000mm2,隨后直線降低至低濃度(0-100粒/1000mm2),飛散距離較近,約28-45m;背風側(cè)花粉濃度先快速下降至波谷(200-300粒/1000mm2),隨后在距花粉源15-20m出現(xiàn)二次波峰(500-600粒/1000mm2),最終曲線末端下降至低濃度水平,飛散距離較遠,約55-60m,花粉主要聚積在街谷內(nèi)部。其中,B3花粉濃度降低至低濃度水平所需距離,在迎風側(cè)約28m,背風側(cè)約55m,均近于其他配置模式,使得街谷內(nèi)部花粉濃度高,外溢飛散少,街谷聚積沉降作用明顯。B1花粉濃度降至低濃度水平所需距離較遠,在迎風側(cè)約36m,背風側(cè)約58m,街谷內(nèi)部花粉濃度低、飛散距離遠,相比其他配置模式的飛散效果好。

錯列式布局中,花粉濃度曲線向兩側(cè)遞減,隨后曲線末端呈水平波動,并穩(wěn)定在中濃度區(qū)間內(nèi)(100-300粒/1000mm2),迎風側(cè)降至中濃度水平的飛散距離較遠,約48-53m,背風側(cè)飛散距離較近,約20-30m,飛散過程中花粉部分聚積在建筑與群落間的低風速區(qū)。其中,S2花粉濃度降至中濃度水平背風側(cè)所需飛散距離約20m,距離最近,散點式植物配置的群落中央發(fā)揮了沉降消減作用。S1花粉濃度降至中濃度背風側(cè)所需飛散距離約32m,部分花粉滯留于群落內(nèi),其余花粉沿風廊向街谷外飛散。

4 討論

4.1 模型參數(shù)設(shè)置對模型性能的影響

在考慮淺街峽谷形態(tài)特征、氣象因素、花粉濃度、植物配置模式等眾多因素的基礎(chǔ)上,建立洋白蠟花粉的參數(shù)化模擬模型,并用實測花粉濃度數(shù)據(jù)對模型進行有效性校驗,相對誤差結(jié)果基本控制在30%左右。模擬過程中,主要關(guān)注了春季致敏植物洋白蠟的花粉濃度分布,并參考相關(guān)文獻簡化了街谷、建筑和植物形態(tài)。但考慮到不同開花時期花粉量存在差異,且實際街谷環(huán)境及內(nèi)部植物空間復(fù)雜,所形成的環(huán)境小氣候均存在不同程度的差異[52]。因此,盡管本文建立的參數(shù)化模型能夠在一定程度上模擬淺街峽谷中的花粉飛散過程,但受原始觀測環(huán)境、花粉樣本采集時間、街道峽谷立體形態(tài)精度等限制,在模型構(gòu)建過程中仍存在一定不確定性,也是影響模型驗證實測準確率的主要原因之一。

4.2 不同場景下的花粉飛散特征

研究結(jié)果表明花粉濃度的縱向分布受到建筑布局及植物配置模式影響,花粉高濃度區(qū)位于組團植物下部及風速較低、空氣流動性較差的區(qū)域,花粉低濃度區(qū)位于淺街峽谷風廊或者風速高、空氣流動性較好的區(qū)域。在圍合式布局中,花粉多聚積于植物群落與建筑構(gòu)成的空間內(nèi),少量沿道路邊緣區(qū)域飛散,花粉濃度降低率整體較低,具體表現(xiàn)為組團式配置(7.31%)<散點式配置(12.01%)<行道樹與組團式結(jié)合配置(12.34%)<行道樹式配置(16.23%),因此圍合式建筑布局搭配組團式植物配置,盡可能將花粉沉降于群落內(nèi)部,減少道路邊緣花粉飛散。在錯列式布局中,花粉聚積分布在植物群落下部,花粉濃度降低率相對較高,具體表現(xiàn)為散點式配置(20.52%)<行道樹和組團式結(jié)合配置(22.95%)<組團式配置(24.25%)<行道樹式配置(24.89%),因此錯列式建筑布局搭配散點式植物配置,盡可能將花粉沉降于群落內(nèi)部;而搭配行道樹式植物配置,促進花粉飛散至街谷之外,盡可能降低街谷內(nèi)部花粉濃度。在行列式布局中,花粉濃度降低率具體表現(xiàn)為行道樹與組團式結(jié)合配置(19.62%)<散點式配置(22.92%)<行道樹式配置(23.26%)<組團式配置(23.61%),該類建筑布局整體花粉飛散效果更優(yōu),植物組團會造成街谷內(nèi)小范圍花粉聚積。

4.3 不同花粉濃度區(qū)域的綠地規(guī)劃建設(shè)策略

雖然使用非致敏性植物進行更新替換是減少花粉暴露風險、預(yù)防花粉過敏癥的最有效措施[53],但城市中已栽種的植物形成了良好的景觀環(huán)境和生態(tài)效益不容忽視,在已建成綠地的管理和更新優(yōu)化過程中,不應(yīng)對致敏植物進行機械式地更新替換。因此,可以考慮針對致敏植物種植集中的高花粉濃度區(qū)域,可優(yōu)化道路布局、調(diào)整空間要素,盡量減少人群停留時間較長的活動場地布設(shè)。在附屬綠地建設(shè)時,規(guī)劃易于形成風廊的建筑布局,在上風口設(shè)置非致敏性植物形成隔離帶,控制致敏花粉在淺街峽谷內(nèi)部的進出,以達到降低致敏風險的目的。此外,有關(guān)部門也可通過氣象預(yù)報、花粉預(yù)警、花粉科普宣傳等方式,提醒人們在高花粉濃度時期避免開窗通風,降低春秋季節(jié)的花粉暴露風險。

5 結(jié)論

基于北京市海淀區(qū)校園綠地春季觀測數(shù)據(jù),提取3個采樣地街谷布局和植物特征參數(shù)提取,借助CFD平臺構(gòu)建15個典型淺街峽谷布局及其植物配置模式參數(shù)化場景,模擬不同場景下的花粉飛散特征,得出以下結(jié)論:

(1)不同淺街峽谷建筑布局下,平均風速大小排序為行列式>圍合式>錯列式。增加植物配置后的圍合式、錯列式、行列式3種街谷內(nèi)行人高度風速分別為0.47-0.76m/s、0.65-0.85m/s、0.69-0.96m/s。風速降低率表現(xiàn)為圍合式>錯列式>行列式,其中圍合式布局相比無植物配置時風速降低率最大為76.87%。4種植物配置模式中,組團式配置結(jié)合圍合式布局風速降低率最顯著,為82.86%。

(2)不同建筑布局和植物配置影響下,花粉的飛散和聚積區(qū)域不同,總體表現(xiàn)為:在建筑或植物背風側(cè)聚積,沿淺街峽谷風廊飛散?；ǚ蹪舛扔筛叩降瓦M行排序為圍合式>行列式>錯列式。錯列式布局搭配行道樹式配置花粉濃度降低率最高為24.89%,飛散效果相對更好。圍合式布局搭配組團式配置花粉濃度降低率最低為7.31%,聚積效果相對較好。

(3)不同建筑、植物和風場影響下,花粉的飛散距離不同,飛散距離大小排序為行列式>圍合式>錯列式。行列式需要約35-75m的飛散距離,圍合式需要約28-60m的飛散距離,錯列式需要約20-53m的飛散距離。從飛散角度看,圍合式布局不利于飛散,行列式布局有利于飛散,其中飛散效率好的是行列式布局搭配組團式配置,飛散效率低的是圍合式布局搭配組團式配置。從聚積角度看,行列式布局不利于聚積,錯列式布局有利于聚積,其中聚積效率好的是錯列式布局搭配行道樹和組團式結(jié)合配置,聚集效率低的是行列式布局搭配組團式配置。在綠地規(guī)劃設(shè)計時,可考慮根據(jù)應(yīng)用場景選擇降低花粉濃度的植物配置模式,根據(jù)花粉飛散和聚積特征判斷綠地更新優(yōu)化的側(cè)重點,為植物群落搭配及園林空間環(huán)境的營造提供參考。