基于碳污協同影響的西安市宅旁綠地優化設計研究

茍文雅，趙敬源，馬西娜

(長安大學 建筑學院，陜西 西安 710061)

綠地作為城市人居環境中具有生態平衡功能并且與人類生活密切相關的綠色空間[1]，在吸收和儲存二氧化碳以及降低大氣中PM2.5濃度方面均發揮著重要作用.宅旁綠地在居住區綠地中面積占比最大[2]，居住用地內緊鄰住宅建筑周邊的綠地統稱為宅旁綠地[3]，其作為城市居住區綠化的主要組成部分，是最普遍的居住區綠化形式，與住宅的關系最為密切.合理的宅旁綠地設計對利用有限的城市綠地空間，更好地發揮其減碳降污的協同作用，促進城市低碳健康發展具有重要的意義[4].

綠地與碳排放及PM2.5擴散三者之間相互影響的復雜關系，相關研究主要集中于以下三方面：(1)綠地對碳排放的影響，李輝等[5]、吳紫琪[6]、冀媛媛等[7]、白一飛等[8]分別從綠地的釋氧固碳效應、碳匯能力、景觀運行碳排與植物碳匯的比較、街區碳匯的重要性等角度表明了綠地的合理設計對于居住區碳排放的重要影響作用.但該部分已有研究主要集中于分析綠地自身的碳匯效能對居住區碳排放的影響，而對綠地通過調節建筑周圍微氣候影響建筑物能耗變化從而引起的碳排放變化則研究較少.(2)綠地對PM2.5擴散濃度的影響，陳明等[9]和張珂凡[10]分別從城市綠地空間形態與綠地景觀格局方面對PM2.5的擴散影響進行研究，結果表明綠地空間形態與景觀格局均對PM2.5擴散濃度有顯著影響，但此類研究大多以城市和街區等大、中尺度為研究對象，研究模型多為模塊化簡化模型，鮮有以宅旁等小尺度區域作為對象進行精細化研究.(3)碳排放與PM2.5擴散濃度之間的相關研究，韓道汶等[11]、于建華等[12]、常樹誠等[13]分別對空氣中PM2.5的碳組成特征進行分析以及從碳協同減排視角對政策制定者在空氣質量改善策略方面提出要求，該部分現有研究較少且集中關注環境科學視角，缺少可供園林綠地設計參考的形態設計參數.

綜上，從碳污協同影響的角度優化宅旁綠地設計，對當前雙碳背景下更好地發揮居住區綠地生態效應具有重要的理論與工程實踐價值，為此，本文通過對西安市居住區宅旁綠地進行調研，建立了不同綠地率控制下的典型宅旁綠地模型，利用微氣候模擬軟件及建筑能耗模擬軟件耦合，探究城市居住區內不同宅旁綠地通過調節宅旁微氣候進而對住宅運行碳排放和PM2.5擴散產生的不同影響，以期從兩者協同視角下以宅旁綠地設計為切入點為居住區節能減排提供科學依據.

1 研究方法

1.1 耦合影響機理

綠化會對組團的微氣候環境產生影響[14-16]，適宜的綠化可有效改善居住區中建筑周邊的溫度場和風場，從而直接影響到住宅建筑的運行能耗[17-18]，影響住宅建筑的運行碳排放，即通過節約能耗來降低建筑物的運行碳排放實現節能碳匯；加之綠化本身的植物碳匯作用，形成綜合減碳效應.

PM2.5的擴散濃度也受到微氣候環境的影響，風速、溫度、相對濕度等環境因素的變化均與PM2.5擴散濃度呈現顯著相關性[19-22]，宅旁綠地通過對宅旁微氣候的調節作用影響住宅建筑物周圍PM2.5的擴散濃度.因而本次研究以宅旁綠地及建筑物周圍微氣候作為媒介因素展開，以此確定對住宅碳排放核算與住宅周圍PM2.5擴散濃度之間協同研究的有效性，如圖1所示，最終以PM2.5擴散分布濃度及綜合碳匯作為協同判據，確定適宜宅旁綠地設計策略.

圖1 研究框架

1.2 碳排放核算

碳排放核算是對研究對象的碳排放趨勢及其影響因素進行評估的基礎，碳排放核算需要同時對研究對象的碳源及碳匯進行考慮.針對本次研究，碳源主要為住宅建筑運行過程中所產生的碳排放，碳排放核算方法使用碳排放因子法，該方法來源于IPCC出版的《2006年國家溫室氣體清單指南》，其基本思路是使用碳排放因子(EF)與建筑物的能源消耗量(AD)相乘，進而得出二氧化碳排放量(Em),對建筑物碳排放進行量化[23]，計算公式為

Em=AD×EF

本文通過模擬得出不同綠地工況影響下的建筑物全年能耗，乘以陜西省電力二氧化碳排放因子0.769 0 kgCO2/kw·h[24],可得不同綠地工況影響下建筑物的全年運行碳排放量.通過無綠地基本工況全年運行碳排放量減去各綠地工況全年運行碳排放量得到各綠地工況節能碳匯(Se)，即節能碳匯(Se)為各宅旁綠地工況影響建筑能耗降低產生的碳匯；節能碳匯(Se)與綠化工況自身的植物碳匯(Sp)相加，得到各綠地工況的綜合碳匯(Sc)，計算公式為

Sc=Se+Sp

本次研究根據西安市住區常見植物[6]，確定工況中綠化植物采用喬木-女貞、灌木-小葉黃楊、草坪-早熟禾.女貞的碳匯量每棵為149.88 kg/a[25]，小葉黃楊碳匯量每平方米為7.53 kg/a[26]，早熟禾碳匯量為每方米為4.02 kg/a[27]，結合各綠地工況中喬木數量及灌木和草坪面積可得各工況全年植物碳匯量.通過節能碳匯量與植物碳匯量得到各工況綜合碳匯量，最終使用綜合碳匯量大小對各工況減碳效果進行評價比選.

2 研究模型

2.1 綠地基礎模型

通過對西安市188個居住區宅旁綠地情況進行調研，選取其中典型居住區進行測試，并依據測試小區建立住區基礎模型，建筑布局形式為點群式，住宅建筑均為6層，高度18 m，建筑平面形式為矩形，宅旁綠地模型相對主體建筑為四周布置；宅旁綠地模型主要參數包括綠地面積與綠地形式兩部分，宅旁綠地面積由居住區綠地率決定，根據《城市居住區規劃設計標準》GB50180-2018[28]中規定的西安市不同建筑類別的居住區綠地率最小值為23%～35%，對不同綠地率居住區進行分類調研，確定了四種典型綠地率25%、30%、35%、45%及其控制下的宅旁綠地面積，結合目前西安市居住區內最常見的三種綠地形式喬灌、喬草、喬灌草,同時參考陳自新等[29]對樓間綠地種植模式的研究成果建立宅旁綠地模型.

2.2 參數設置

模型建筑參數與實測住宅樓棟保持一致，氣象數據以中國標準氣象數據(CSWD)中西安市典型氣象年作為初始天氣數據，選擇典型氣象日作為Envi-met軟件的輸入氣象條件，模擬不同綠地工況影響下的宅旁微氣候變化，然后將Envi-met模擬結果中建筑周圍逐時平均氣溫、相對濕度和平均風速輸出作為二次能耗模擬的邊界條件，模擬不同宅旁綠地面積及綠地形式影響下的建筑物冷熱負荷及能耗量的變化，能耗模擬與微氣候模擬使用相同典型模型，以滿足后續協同分析的數據要求.具體模擬參數設置見表1：

表1 軟件參數設置

2.3 模型驗證

為了驗證模型設置的準確性，將模擬所得的人行高度(1.5 m)處空氣溫度、相對濕度以及PM2.5濃度與實測值進行對比，分析模擬值與實測值趨勢變化及差值大小.

測試建筑位于西安市蓮湖區旭景新港小區，小區以多層住宅為主，測試時間冬季為2021年1月8日12：00—1月11日11：00，夏季為2021年7月30日12：00—8月2日11：00，測試時長均為72 h，測試期間天氣晴朗且前后幾日無降雨，為西安市冬夏季典型氣象，實驗設置五個監測點，測點1位于小區中心綠地區域，測點2位于廣場硬質鋪裝區域，測點3位于宅旁綠地區域，測點4位于宅旁喬灌草區域，測點5位于宅旁硬質鋪裝區域.測點高度均為1.5 m，測試中溫度、濕度與風速的測量同步進行，使用TES1341測試儀來測量，人工記錄數據；PM2.5的測試與溫濕度和風速的測試同時進行，使用的是英國CASELLA CEL-712粉塵測定儀.

根據實測住宅設計參數及其周圍現狀，建立Envi-met模型，模擬開始與持續時間均與實測相同.模擬邊界條件來源于西安市氣象站公布的氣象環境數據及國控站點空氣質量監測數據，模型內植物高度和樹冠寬度根據現場實際情況確定.對比結果見圖2、圖3，篇幅所限只取部分典型時刻的數據對比.

將模擬與實測數據進行對比，空氣溫度、濕度及PM2.5濃度的模擬值與實測值變化趨勢一致.由圖2、圖3可以看出，溫度模擬結果與實測值的平均差值為0.2 ℃，小于同一測點實測值變化幅度的3%；濕度模擬結果與實測值平均差值為1.88%，差異值不足2%；PM2.5濃度模擬結果與實測值之間的平均差值為11.57，差異值不足實測平均濃度值的3%，因此該模型的參數和邊界條件設置合理，可以利用該模型進行不同宅旁綠地工況的比較研究.

圖2 溫度、濕度對比

圖3 PM2.5濃度對比

2.4 研究工況

研究工況共確定了13種，包括1個無綠地的基本工況和12種不同的宅旁綠地工況，各宅旁綠地工況除綠地面積及綠地形式變化外，其余模擬條件均相同；宅旁綠地平面布局相對目標建筑均為四周布置，工況中喬木高度均為5 m，灌木高1 m，草高0.2 m，喬木數量在綠地面積相同時保持不變，灌木與草坪面積比在喬灌草工況中均為1∶1，其余工況為整體覆蓋.具體工況設置見表2：

表2 模擬工況設置

3 模擬結果及數據分析

3.1 微氣候對比分析

圖4為各綠地工況影響下的微氣候因素對比.由圖可以看出不同宅旁綠地面積和綠地形式對宅旁微氣候的改善效果不同.從不同綠地率控制下的宅旁綠地面積來看，綠地率由25%增加到30%的過程中，對風速的改善并不明顯，但對溫度與濕度的影響增大；由30%增至35%時，對微氣候的影響顯著增大；由35%增加至45%時，對溫度的影響增幅較大，而對風速及濕度的影響增幅則較小.從不同綠地形式分析，對風速的降低作用喬灌>喬灌草>喬草，對溫度及濕度的影響，在綠地率25%時對溫度的影響喬草>喬灌>喬灌草，對濕度的影響喬灌>喬草>喬灌草，綠地率30%及以上時對溫度及濕度的影響均為喬灌>喬灌草>喬草.

圖4 微氣候因素對比

3.2 PM2.5擴散分析

圖5為各綠地工況影響下的住宅周圍PM2.5擴散濃度.圖中各工況PM2.5濃度均小于A0，可知各工況在全年均可降低住宅周圍平均PM2.5濃度，并且由圖可以看出綠地對PM2.5濃度的降低效果呈現季節性差異，其影響效果按季節排序為秋季>夏季>春季>冬季.從宅旁綠地面積來看，隨著綠地率增大時宅旁綠地面積的逐漸增加，各工況對PM2.5濃度的降低作用亦隨之增大，即宅旁綠地面積越大，住宅周圍PM2.5濃度也越低.從不同綠地形式來看，面積相同的情況下不同綠地形式對PM2.5濃度的降低效果為喬灌>喬灌草>喬草.即，宅旁綠地對住宅周圍PM2.5擴散濃度的降低作用在秋季更為明顯，平均降低濃度值為0.39 ug/m3；增大宅旁綠地面積也可降低住宅周圍PM2.5擴散濃度；在綠地面積一定的情況下，喬灌形式綠地降低PM2.5擴散濃度效果最好，其次是喬灌草形式，喬草形式效果較差，模型工況下，喬灌形式綠地的PM2.5濃度降低幅度平均為喬草形式的120%.

圖5 PM2.5擴散濃度對比

3.3 碳匯影響分析

圖6為各綠地工況影響下的住宅全年運行能耗對比圖，由圖可知，以無綠地基本工況(A0)建筑能耗量為基準，各綠地工況均通過宅旁微氣候調節作用降低了建筑能耗，其中節約能耗最多的工況為綠地率35%時的喬灌綠地形式，可節約能耗5 332.79 kw·h/a.

圖6 建筑能耗對比

從宅旁綠地面積來看，綠地率由25%增大至45%，當綠地形式為喬灌與喬草時，35%時節能最多能耗最低，45%次之；綠地形式為喬灌草時，住宅能耗隨著綠地面積增加一直呈下降趨勢，在25%時能耗最高節能最少，節能量為2 504.63 kw·h/年，45%時能耗最低節能最多，節能量接近綠地率25%時的兩倍，這是因為隨著綠地率增大，宅旁綠地面積逐漸增加，綠植可以在更大范圍內發揮其微氣候調節作用.

從不同綠地形式來看，在綠地面積相同的情況下，喬灌形式相比其他兩種形式影響下的建筑能耗最低，節能量最大，這是因為種植面積相同時，灌木的三維綠量遠高于草坪，因此灌木所占面積較大時對微氣候的調節作用更顯著；喬草與喬灌草兩種形式略有不同，在綠地率為25%時，喬草形式影響的建筑能耗低于喬灌草，綠地率為30%及以上時，喬灌草形式影響的建筑能耗則低于喬草，與喬草與喬灌草對溫濕度的影響結果相一致，進一步證實了宅旁綠地通過微氣候調節影響建筑物能耗的有效性.

圖7為各綠地工況影響下的節能碳匯、植物碳匯及綜合碳匯對比圖.如圖，節能碳匯曲線隨著綠地率增大到35%后趨于平穩，植物碳匯曲線則隨著綠地率的增大持續上升，二者在綠地率為25%且綠地形式為喬草時接近1∶1，表明該工況下綠地發揮的節能效應與其固碳效應基本持平；綠地率超過25%及以上時，植物碳匯為節能碳匯的2～4倍不等，在綠地率45%且綠地形式為喬灌時，差值達到最大，為節能碳匯的4倍以上，表明綠地率超過25%后，植物的生態效應主要體現在其本身的固碳作用.

圖7 綜合碳匯對比

在綠地面積相同的情況下，喬灌形式相比其他兩種形式的節能碳匯和植物碳匯均為最大，因而其綜合碳匯也最大.喬草與喬灌草的節能碳匯在不同綠地率工況下呈現不同的變化趨勢，綠地率25%時喬草的節能碳匯大于喬灌草，而綠地率超過25%時喬灌草的節能碳匯大于喬草，結合植物碳匯的變化可知，當綠地面積相對較小時，綠地減碳作用喬灌>喬草>喬灌草，當綠地面積相對較大時，綠地減碳作用喬灌>喬灌草>喬草.

由圖7還可以看出，綠地率35%的喬灌形式綠地綜合碳匯效益較大，甚至明顯大于綠地率45%的喬草及喬灌草形式綠地，綠地率35%的喬灌草形式綜合碳匯與綠地率45%的喬草形式幾乎相等，因此從碳匯影響角度，綠地率35%時的喬灌形式綠地綜合優勢明顯，其次為相同條件下的喬灌草形式綠地.

4 碳污協同影響解析

4.1 相關性分析

對各工況碳核算因素與PM2.5濃度進行相關性分析，結果如表3所示：

表3 PM2.5濃度與碳核算因素相關性分析

從表3可以看出，建筑物周圍PM2.5擴散濃度和建筑能耗的Pearson相關系數為0.920，相伴概率小于0.01，則表示在0.01的顯著性水平上極顯著，則說明建筑物周圍PM2.5擴散濃度與建筑能耗呈顯著正相關，同理PM2.5濃度與節能碳匯、植物碳匯、綜合碳匯之間則均呈顯著負相關.各碳排放指標與PM2.5擴散濃度之間的顯著相關性也說明了本次研究中碳污協同分析的合理性與必要性.

4.2 碳污協同影響分析

從碳匯影響分析結果來看，最節能的設計策略不一定為最節碳的策略，從圖6、圖7可以看出，在本次模擬12種綠地工況中，綠地率為35%且綠地形式為喬灌時最節能，其節能碳匯最大，但加入植物碳匯后，其綜合碳匯效果次于綠地率45%，綠地率為45%且綠地形式為喬灌時最節碳，同時綠地率為25%且綠地形式為喬灌草時其能耗改善和減碳效應均為最差.在碳中和目標下，碳匯主要以植物吸收和存儲二氧化碳的能力為主，因此針對宅旁綠地設計策略的研究，更應該以節碳作為主要實現目標.

針對不同的綠地率，從節碳角度來看，綠地率越大，其綜合碳匯量越高，節碳效果越好；從低污來看，PM2.5擴散濃度也隨著綠地率的增大而降低；故從碳污協同角度綜合考慮，綠地面積的增大對減碳和降污都有明顯的改善效果，二者總體趨勢為綠地率在35%之前增大時，其減碳和降污效果隨之增加幅度較大，35%之后仍隨之增加，但增幅明顯減弱.

針對不同的綠地形式，從節碳角度來看，綠地率為25%時，節碳效果喬灌>喬草>喬灌草，綠地率超過25%時，節碳效果喬灌>喬灌草>喬草；從低污來看，綠地面積相同時，各綠地形式對宅旁PM2.5濃度的降低作用均為喬灌>喬灌草>喬草.故從碳污協同角度考慮，優先推薦宅旁綠地形式為喬灌，其次為喬灌草，最不利的綠地形式為喬草.

近年來，西安城市綠地建設發展較快，同時用地問題和經濟問題也日益突出，因此在園林綠地設計中平衡經濟、社會、生態等方面的效益也是推薦適宜綠地策略時需要考慮的問題.通過對12種模擬工況進行碳污協同分析，綠地率35%時喬灌形式的減碳和降污效果僅次于綠地率45%時的喬灌形式，但優于綠地率45%時的喬灌草與喬草形式；同時綠地率從35%增加到45%，宅旁綠地面積平均增加250 m2，但其對宅旁微氣候調節發揮的作用有限，節能碳匯并未增加，僅植物固碳作用發揮其生態效益.因此綜合考慮經濟因素、社會因素和生態效應，綠地率為35%的喬灌形式綠地為西安市住區宅旁綠地的推薦方案.

5 結論與展望

住宅作為基本的居住單元，住宅運行能耗的控制與宅旁環境的改善對城市居住區低碳發展與居住品質的提高有著極其重要的影響，同時居住區綠地更好地發揮碳匯作用提高生態效益也是目前雙碳背景下居住區綠地設計亟待解決的問題.本文通過對不同宅旁綠地工況影響下的住宅碳排放和宅旁PM2.5擴散進行分析，以期從碳污協同角度，以城市居住區低碳健康發展為目標為居住區宅旁綠地設計提供參考，主要結論如下：

(1)增大宅旁綠地面積和適宜的宅旁綠地形式對住宅建筑碳排放及碳匯均起到積極作用，從綠地面積來看，綠地率45%時，綜合碳匯量最高.從綠地形式分析，綠地面積相同的情況下，喬灌形式影響下的綜合碳匯量最高；

(2)宅旁綠地對住宅周圍PM2.5擴散濃度的降低作用受季節影響秋季>夏季>春季>冬季，宅旁綠地面積越大對PM2.5濃度的降低作用越好，三種綠化形式對PM2.5擴散分布的改善作用為喬灌>喬灌草>喬草；

(3)最節能設計策略不一定為最節碳策略，從綠地率來看，綠地率35%時最節能，綠地率45%時最低碳；綠地面積相同的條件下，喬灌形式綠地的節能節碳效果均優于喬草和喬灌草綠地；

(4)基于碳污協同影響，在相同條件下，宅旁綠地形式優先推薦喬灌形式，其次為喬灌草，最不利形式為喬草形式，綜合考慮生態效應和經濟性，綠地率為35%的喬灌形式綠地為西安市住區宅旁綠地的推薦方案.