福州市主干道分车绿带对骑行通勤者暴露于细颗粒物的影响

2021-08-16 01:46胡海滨钱庆荣陈庆华张一凡田闻欣
西北林学院学报 2021年4期
关键词:树篱绿带灌木

胡海滨,钱庆荣,陈庆华,3*,张一凡,田闻欣

(1.福建工程学院 建筑与城乡规划学院,福建 福州 350118;2.福建师范大学 环境科学与工程学院,福建 福州 350007;3.福建技术师范学院,福建 福州 350300)

空气质量与健康密切相关,尤其是以PM2.5为代表的可吸入细颗粒物,为多种污染物和病菌的载体,吸入人体后易造成多种疾病并有致癌性[1-2]。由于机动车尾气的直接排放、尾气中的各类化学物质二次反应产生的的气溶胶颗粒物,以及刹车片、轮胎磨损和路面扬尘等,造成城市道路环境中的颗粒物浓度明显增高[3],这对近路面环境中的处于呼吸暴露状态的骑行通勤者有很大的健康隐患。在我国很多城市中,采用电动车骑行的通勤群体占有很大比例[4],他们的呼吸健康风险急需得到评估和关注。

园林绿地已被证明可以改善城市环境空气质量,绿植可通过其枝叶截留、叶表面粘附和阻滞沉降等机制消减颗粒物浓度[5-9]。道路分车绿带(机动车道与非机动车道的绿化隔离带)是城市绿地的重要组成部分,它们对道路环境中污染物的削减作用,在国内外研究中开始得到重视。国内外研究表明[8-11],绿带植物对颗粒物浓度的削减受绿带结构特征及风速、风向的影响相对较大[10],需结合当地的气象特征和绿带结构通过开展精细的实地监测[5],探究绿带特征与颗粒物浓度变化的响应机制,以优化当地的道路绿化配置方式。

近年来,利用便携式高精度检测仪搭建移动监测平台,已开始广泛应用于评估个人环境暴露领域[12-13]。移动监测可真实反映骑行通勤时的污染暴露状况,并克服定点监测因仪器数量上的限制。本研究选择福州市通勤主干道,截取具有典型代表意义的道路分车绿带作为研究对象,首次采用骑行方式移动监测绿带两侧通勤者呼吸高度上的颗粒物暴露浓度,分析绿带两侧颗粒物浓度及粒径组成的变化,考察不同结构特征的绿带对骑行暴露浓度的隔离削减效应以及风速风向的影响,旨在探索绿带对骑行者暴露浓度的影响,为道路绿带的种植策略提供建议。

1 材料与方法

1.1 绿带选择与特征

选择福州市车流量较大的通勤干道,尤其是电动车通行数量较多的4条道路:五四北路、金山大道、316国道和国宾大道,它们的车流量及其组成较为相似。在这些道路上截选出4个具有典型代表性的绿带路段作为研究对象(图1)。这些路段上除了与交通相关的污染之外,没有其他明显的污染源,绿带类型均为福州市主城区较为常见的道路绿带配置(表1)。监测线路设定在分车绿带的两侧,分别为在非机动车道中间和机动车道靠近绿带的边缘(图1)。4条绿带中,A(五四路段)为间隔种植的芒果树(Mangiferaindica)与金叶假连翘(Durantarepens)、栀子(Gardeniajasminoides)和灰莉(Fagraeaceilanica)等灌木混种的乔灌混合配置;B(湖东路段)为单独的芒果树乔木绿带;C(316国道路段)是红花檵木(Loropetalumchinensevar.rubrum)和金叶女贞(Ligustrumvicaryi)混种的低矮型灌木树篱绿带;D(国宾大道路段)为间隔种植的低矮芒果树、大叶女贞(Ligustrumcompactum)和鹅掌柴(Scheffleraoctophylla)、红花檵木为主的灌木树篱混合配置。另外,C和D路段的外侧与路边建筑物之间有路侧绿带,C的最外侧为种植较为稀疏的榕树(Ficusmicrocarpa),D的外侧为种植较为茂密而且冠层较低的榕树,且与分车绿带距离比较近。在实地测量中,根据绿植的特征变化,按照5 m左右的距离划分若干个栅格,计算所有5 m栅格的平均值来表征该路段绿带的参数值,这4个路段绿带的具体特征指标数据如表2所示,其中叶表面积指数用来表征植物枝叶密度[5,10],使用植物冠层分析LAI-2000(美国LI-COR公司)进行测量。

1.2 监测仪器与方法

实地监测中采用2台DustTrak 8532便携式粉尘检测仪(美国TSI公司)监测绿道路带两侧的颗粒物(PM10,PM2.5和PM1)的浓度,仪器分别在2018年3月和2019年5月各进行了1次厂家清洁与校对,每次监测前均进行了粒径切割器的清洁与零点标定,为提高测量分辨率,数据记录时间间隔设定为1 s,进气流量设定为1.7 L/min。监测时,技术人员将仪器放在背包里,背包放置在电动车前置车筐,方便骑行过程中操控仪器,进气软管一端连接仪器进气口,另一端通过电动车钢架固定在骑行者呼吸水平上(1.5 m高),在监测路段绿带的两侧,2名技术人员各骑行1辆电动自行车同步进行往复的监测活动。

图1 研究区域与监测路段Fig.1 Study area and monitoring sections

表1 监测路段与分车绿带类型Table 1 The types of roadside-green belt in monitoring sections

表2 绿带特征相关指标数据Table 2 Indicator data related to green belt characteristics

为获得大多数骑行通勤者实际的暴露情况,每条路段的监测均选在工作日早晚通行高峰期(7:00-9:00和17:00-19:00)进行,每种颗粒物每次分别交替重复骑行监测3~5次,骑行速度与通勤者速度保持一致。监测选择在微风以下(风速<3.4 m/s)和无降雨的静稳天气条件下进行。骑行监测过程中,安排1名技术人员在路段的中间点位,采用便携式气象仪(TS-II-C,郑州托莱斯公司)全程测量并记录道路微环境中的风速、风向。骑行监测前后,在监测路段生活小区中部楼顶(13~17层)上测量的颗粒物浓度(前后2次的平均值)作为背景浓度参照值,楼顶受到人类活动或污染源的干扰较少,可代表所处区域的大气背景值;在骑行过程中,若遇行人抽烟、洒水车等干扰类的活动,及时记录并在后期数据处理中剔除或取消当次的监测活动。

1.3 数据处理

绿带两侧颗粒物浓度的削减率计算公式为[10-11,14]:

(1)

所有监测数据的统计与分析采用Excel 2010和R统计软件(R 3.6.2版本)等进行处理。为便于讨论风速与风向对绿带削减颗粒物的影响,在记录了每次骑行时段内的平均风速及风向变化的基础上,将风速分类成无风(≤0.2 m/s)、软风(0.3~1.5 m/s)和轻风(1.6~3.3 m/s),这3类风速也是城市中心区域常见的天气,静风天气较多[15];结合文献调研[10],本研究根据风向与道路朝向的角度,将风向设定为平行风(与道路朝向夹角≤30°),垂直风G(与道路朝向夹角>30°,风吹向绿带)与垂直风R(与道路朝向夹角>30°,风吹向道路)。

2 结果与分析

2.1 各路段绿带前后颗粒物骑行暴露浓度的变化

于2018年6月-2019年12月,在选定路线上进行了298次共累计54.9 h的实地骑行监测,经数据汇总统计,在骑行者呼吸水平上,3种粒径颗粒物(PM10,PM2.5和PM1)在4条绿带两侧的平均骑行暴露浓度及计算后的削减率如表3所示。

在城市道路环境中,骑行者暴露浓度与背景浓度的变化趋势有显著相关性,与近期的报道类似,大气背景浓度对个体暴露浓度的贡献率较高[16-17]。尽管如此,结果仍显示所有路段的骑行平均暴露浓度高于同时空条件下的大气背景浓度(高出范围为0.3~11.2 μg/m3),而且表现出时空上的差异性。由表3可知,虽然整体削减率仅为2.3%,但不同绿带对颗粒物浓度的削减率变化差异较大(-21.0%~22.9%)。结果表明,不仅绿带之间呈现出差异性(平均削减率范围为-3.8%~9.7%),而且同一绿带在不同时间的削减率也有较大范围的浮动,这说明绿带对颗粒物浓度的削减能力不仅与其结构特征有关,同时也受其他多种因素的影响[9-11,14]。

综合来看,A绿带(五四北路)和C绿带(316国道)较为突出,对3种颗粒物均显示出削减能力,其中A对PM2.5的平均削减率可达9.7%,最大可达22.9%,C对PM10的平均削减率达6.6%,最大可达20.2%,而B(湖东路)和D(国宾大道)的削减能力较差,颗粒物浓度在绿带两侧的变化不明显,其中B对PM10和PM2.5的平均削减率(-2.7%和-3.0%)以及D对PM1的平均削减率(-3.8%)为负值,绿带隔离后的骑行暴露浓度反而增高。

表3 4条绿带两侧骑行平均暴露浓度及削减率Table 3 Average exposure concentration and reduction rate between four green belts

与A乔灌混合型绿带相比,B绿带为单独乔木绿带,结果表明,仅有树干的隔离,不能明显削减颗粒物的浓度。C为密集型的灌木树篱绿带,叶面积指数相对较高,对颗粒物的拦截滞留能力强,尤其对PM10的平均削减率可达6.6%,近期研究也指出灌木叶片的叶片分泌的油脂以及棱壑结构有利于对颗粒物的吸附[6,8,18]。同为乔灌复合型绿带,但D路段绿带的削减作用不佳,尤其PM1绿带隔离后的暴露浓度增加了3.8%,考虑到该路段的路侧绿带种有低矮型的茂密榕树,树冠较低并且其枝叶与分车绿带在非机动车道上空搭接在一起,构成了形似绿色隧道的封闭空间,阻碍内外空气交换[5,8,19],易造成粒径较小的颗粒物透过绿带后在此空间内发生积累,而其机动车道上方空间则较为开敞,颗粒物消散比较快;而且外部环境中颗粒物的迁入以及路面和叶片的再次扬尘,也会使得造成非机动车区域颗粒物不断积累浓度增高,降低了绿带的削减效应。另外,D绿带的灌木平均高度仅有0.7 m,而A绿带为1.5 m,颗粒物会随着汽车行驶产生的羽流,向街道两侧的非机动车区域扩散,颗粒物在穿透灌木树篱的过程中,A比D绿带有更大的机会滞留骑行者呼吸高度上的颗粒物。

2.2 各路段绿带前后颗粒物的粒径组成变化

4条路段绿带前后颗粒物粒径组成的变化情况如图2所示。其中,B路段绿化带前后粒径组成情况未发生明显变化,在骑行者呼吸高度上,仅有树干部分的隔离,对骑行者未起到屏障作用,很难对颗粒物的粒径分布造成影响。而A和D的变化较大,其中A绿带隔离后,PM10~2.5的比例增加了11%,PM2.5~1的比例降低了10%,这可能因为五四北路非机动车道路面尘土比较多,较多的行人活动使得较粗的颗粒物发生再次扬尘[8];与此相反的是D绿带,绿带后的PM10~2.5的比例降低了7%,PM1与PM2.5~1却增加了5%,考虑是因为该路段非机动车道的骑行空间内,路侧绿带茂密的枝叶降低了风速,导致部分较粗粒径颗粒物在此空间内发生沉降或被叶面吸附,而较小粒径的颗粒物在较为封闭的空间得不到快速消散,持续累积导致浓度增高。C路段的灌木树篱后PM10的比例降低5%,粗颗粒因密集的灌木树篱的隔离后而减少,再次证实了叶面积指数较大的灌木对PM10的削减效应相对较好。

注:外圈是指绿带后的非机动车区域的PM粒径组成,内圈是指绿带前机动车道区域的PM粒径组成。

2.3 风速对绿带削减作用的影响

图3归纳了4条绿带在不同风速下对颗粒物骑行暴露浓度的削减率变化。由图3可知,对于A、D的乔灌混合型绿带,风速较大(>1.5 m/s)时,绿带对颗粒物的削减效应明显降低。风速的增加会引起叶片和非机动车道路面上的积尘再次扬起[8,20],导致隔离后的非机动车行驶区域浓度增高,而机动车产生的颗粒物在机动车道上方空间中消散较快,同时也会有更多的颗粒物透过绿带扩散至非机动车区域,而绿带与路侧建筑物距离较近,颗粒物不易消散,造成绿带的削减率降低,甚至多数情况下为负值;而对于单独乔木绿带的B路段,由于乔木之间的种植间隙,风速对绿带削减率的影响不大,颗粒物较易扩散到非机动车区域,绿带两侧的浓度相差不多,削减率基本保持在较低的水平(<5%);对于单独灌木树篱的C绿带,对颗粒物的削减受风速影响较小,绿带两侧均为开放的空间,风速对颗粒物的消散作用是较为均等的,但在机动车道内的粗颗粒物向外侧扩散过程中,灌木树篱的存在起到了一定的滤除作用。

2.4 风向对绿带削减作用的影响

在3类风向下,4条绿带前后颗粒物浓度的削减情况如图4所示,不同风向条件下,绿带对颗粒物的削减效应呈现出一定的差异性。其中,A绿带和C绿带在平行风和垂直风(吹向道路外侧)的条件下表现相对较好,例如A绿带对PM2.5的削减率可达12.0%和11.0%,对PM1也能达到7.9%和10.5%,C绿带对PM10的削减率可达5.8%和8.5%;而当垂直风(吹向道路中央)条件下,各路段绿带对颗粒物的削减较弱,在B和D路段中削减率甚至出现负值,D路段骑行空间绿带的通透度较差,风向的变化对其影响相对有限,削减率变化不大。

3 结论与讨论

城市道路分车绿带对骑行者暴露于颗粒物浓度的影响主要有叶片滞留和气流运动2种机制[5,8-9]。其中绿带对颗粒物的吸附滞留能力与叶表面属性、枝叶密度、物理结构特征等自身品性有关,而气流运动会影响颗粒物的分布与消散,与绿带的整体配置、风速风向及道路建成环境有关[8,21]。

3.1 绿带树种类别对骑行者暴露于颗粒物浓度的影响

本研究体现了华南地区城市(以福州为例)的地域特色,在城市干道种植芒果树,以及假连翘、灰莉与红花檵木等混合搭配的灌木树篱是福州市主城区常见的一种干道分车绿带的配置方式。段嵩岚等[21]研究了福州市19种灌木叶片性状与滞留颗粒物效应之间的关系,假连翘、栀子和红花檵木的叶片具有网状脉、深沟壑及被星状绒毛,叶边缘反卷,对颗粒物有较强的滞留能力,而且抗风干扰的能力强。本研究中A绿带中靠近机动车道的植物是栀子和金叶假连翘,可使其综合削减能力更为突出。C绿带中的主体植物为红花檵木,其叶表面指数高,叶片小而且密集,对3种颗粒物的滞留能力均比较强。而D绿带靠近机动车道的灌木主要为鹅掌柴,叶片偏大且更为光滑,其对PM2.5及以下的细颗粒物滞留能力相对稍弱。因此,灌木树篱应选用枝叶密集且对颗粒物滞留能力强的树种。

图3 4条绿带在不同风速下对颗粒物骑行暴露浓度的削减率变化Fig.3 Variations of the exposure concentration reduction rate of 4 green belts under different wind speeds

注:垂直风(R)为吹向道路中央方向的上风向风,垂直风(G)为吹向道路外侧的下风向风,因气象仪故障问题,部分监测数据未统计在内。

3.2 绿带结构特征对骑行者暴露于颗粒物浓度的影响

在机动车道的近距离范围内,灌木在削减颗粒物的过程中起到了关键性作用,机动车产生的空气羽流在向道路两侧扩散过程中,遭遇灌木树篱后会内发生反弹,部分颗粒物也随之被阻滞和折回,同时也有部分颗粒物在随气流穿越灌木树篱时被枝叶吸附、沉积[8-10]。而单独的高大乔木绿带由于树冠较高,对颗粒物在骑行呼吸高度上的分布影响非常有限。考虑到乔木的生态价值,建议在城市主干道配置乔木与灌木树篱混合型的分车绿带,但应注意路侧绿带中茂密的乔木与乔灌组合型分车绿带易导致骑行空间郁闭度较高,绿带对颗粒物扩散性能的制约超出了植物叶片对颗粒物的吸附或滞留效应[5,10-11],导致颗粒物积累。因此,要适当增加路侧绿带与分车绿带的距离并提高乔木的修剪强度,改善骑行区域的通透性。

与路侧绿林带或行道树林带相比,本研究所涉及的城市道路分车绿带宽度小且变化范围不大,未具体讨论绿带宽度对颗粒物浓度影响。多数研究表明灌木树篱宽度对颗粒物浓度的削减有正相关关系[9,14,18],X.Chen等[16]研究了武汉分车绿带对PM10的削减作用,宽度范围为2.5~3.5 m的灌木绿带对PM10的削减率可达7%~10%,稍优于本研究的结果(6.6%),考虑是本研究中的C灌木绿带宽度较小(0.8 m)的原因。与K.V.Abhijith等[10]研究中的灌木树篱相比,C绿带削减率相对低3%~7%,考虑是由于其高度相对较低(0.8 m),高度不足难以在骑行者呼吸水平上发挥更加理想的削减效应[10,20]。因此,分车绿带中的灌木要达到足够的高度和宽度,以充分发挥灌木滤除和阻滞颗粒物的效应[9,22],但分车绿带若设计过宽或过高会造成空间资源的紧张。因此,分车绿带最佳宽度高度要结合当地的交通特征、气象因素、建成环境特征等影响因子,通过试验论证来确定,用以指导当地的绿带设计。

3.3 风速、风向对绿带削减颗粒物浓度的影响

适当的风速条件下(0.3~1.5 m/s),颗粒物随气流透过乔灌混合型绿带时,与灌木枝叶接触,有更多机会通过撞击、吸附、沉积等机制[8,19,23]被滞留下来;而当风速过大时,会引起叶片与骑行车道路面的积尘扬起,同时,较开阔的机动车道上方空间风速大,颗粒物消散较快,而绿带隔离后的非机动车区域风速较小,颗粒物消散较慢,会影响到绿带的削减效应,应注重非机动车道路面和绿带叶片的清洁,并通过乔木修剪提升通透度,促进颗粒物的消散。

风向对绿带的削减效应有显著影响,在平行风和垂直风(吹向绿带)条件下,乔灌混合型和单独灌木树篱2种类型绿带对骑行暴露的颗粒物削减作用较为突出,近地面的颗粒物通过枝叶密集的灌木时有更多机会被滞留。而当垂直风(吹向道路中央)条件下,颗粒物在扩散过程中与绿带的接触机会减少,制约了绿带的滤化作用,当绿带与路旁的建筑物或路侧绿带比较接近时,颗粒物容易在分车绿带乔木树冠以下空间积累[24-25],会导致靠近地面的污染物浓度增高。

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