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2018年第6期 / 西部人居环境学刊 / 083既有住区室外碳排放空间分布特征与影响研究*Study on Distribution Characteristics of CO2in Urban Residential Buildings刘 鸣 连超丽 谷红磊 范 悦 李翥彬 LIU Ming, LIAN Chaoli, GU Honglei, FAN Yue, LI Zhubin摘 要 室外碳排放指标CO2浓度是评价居住区环境空气质量的重要指标之一，控制较低的室外CO2浓度对室外空气品质和人的 身 心 健 康 起 着 重 要 作 用 ，室 外 C O2浓度指标可以反映居住区的碳排放分布规律，进而明晰其节能减排工作重点。本文通过对大连市大有恬园小区和昌平小区室外CO2浓度的变化进行连续监测，并通过Grasshopper和R h i n o 软 件 将 其 可 视 化 表 达 ，研 究了不 同 居住区室外CO2浓 度 影 响 因 素，并 进 行 了相 关性分析，为改善居住区的室外空气品质和居住区的节能减排工作提供了一定的依据。关键词 既 有 住 区 ；室 外 C O2浓 度 ；可 视化模型；相关性分析Abstract Outdoor CO2concentration index is one of the important inds to uate the air quality in residential area, and controlling lower outdoor CO2concentration plays an important role in outdoor air quality and people s physical and mental health. The outdoor CO2concentration index can reflect the law of carbon emission distribution in residential areas, so it needs to further clarify the key points of energy conservation and emission reduction. Through the continuous monitoring of the changes of the outdoor CO2concentration in Dayoutianyuan and Changping district, it constructed the visualization of outdoor CO2concentration through the Grasshopper and the Rhino software, and studied the effects of CO2concentrations outside the different residential areas and the correlation analysis was carried out. It’s expected that it will provide a basis for improving outdoor air quality and energy saving and emission reduction in residential areas.Keywords Existing Residential Area; Outdoor CO2Concentration; Visualization Model; Correlation Analysis0 引 言温室气体及其对气候影响的研究由来已久，虽然CO2占大气总量不足0.05，但其浓度的变化却能对全球温度变化带来重大影响[1]。研究表明，人类活动强度最大的城市居住区是CO2等 温 室 气 体 的 重 要 源 区 ，C O2浓度指标可直接反应居住区室外环境的空气品质和居住区对大气CO2浓 度 的 贡 献 程 度 。C O2浓度指标是既有住区碳排放量的最直观的反映，住区CO2浓度的变化和分布规律反映了住区整体的碳排放的现状[2]。目前关于城市居住区的CO2浓度的相关研究主要是室内外CO2浓度连续监测与分析，叶尔 江·拜 克 吐 尔 汉 在 论 文校 园 C O2浓 度时 空动态 特 征中采用C O2测试仪对校园中不同测试点的CO2浓度动态变化过程进行了观测，发现校园CO2浓度呈明显的日、季节和空间变化规律，气温变化和人为活动对CO2浓度变化的影响最为显著[3]。本 文 对 大 连 市居 住 区 的 室 外 C O2浓度开展了连续测试与研究，通过Grasshopper和Rhino软件将其空间分布以可视化形式表达，并对不同住区CO2浓度的变化特征和影响因素进行了进一步的分析。本文的研究对于了解居住区的人类活动对空气品质的影响具有重要意义，并以可视化方式将其进行表达。DOI 10.13791/ki.hsfwest.20180613刘鸣, 连超丽, 谷红磊, 等. 既有住区室外碳排放空间分布特征与影响研究[J]. 西部人居环境学刊 , 2018, 336 83-87.中图分类号 TU241文献标识码 B文 章 编 号 2095-6304（2018）06-0083-05作者简介刘 鸣 大连理工大学建筑与艺术学院，副教授，连超丽 大连理工大学建筑与艺术学院，硕士研究生谷红磊大连理工大学建筑与艺术学院，硕士研究生范 悦 大连理工大学建筑与艺术学院，教授，博士生导师李翥彬大连理工大学建筑与艺术学院，讲师* 国家自然科学基金重点基金项目（51638003）; 中央高校基本科研业务费资助（DUT17RW118）ISSUE 6 DEC. 2018 / JOURNAL OF HUMAN SETTLEMENTS IN WEST CHINA / 0841 测量仪器及测试方法本文的测试主要选用TSI7525型空气品质测试仪和LIGHTHOUSE大气可吸入颗粒物浓度测试仪对大连市大有恬园小区和昌平小区夏季全天（24 h）的住区微环境指标（温湿度、PM2.5浓度和CO2浓度）进行了测试，测试时间隔为2 h[4]。根据室内外空气质量标准（GB/T18883-2002）[5]对于采样点布置的要求和测试小区 具 体 的 空 间 特 征 ，采 样 点 在 首 先 遵 循 网格化划分的基础上，选取了距离网格点最近 的 空 间 特 征 点 ，同 时 根 据 道 路 等 级 ，在小区边缘城市道路和小区内部道路上分别均匀布置了一定数量的点，然后在小区内部典型的特征空间上布置了一定数量的点 ，采 样 点 分 布 如 图 1 所 示 ，采 样 点 的 高 度距地面均大于l m[6]。 2 室外CO2浓度可视化表达随着住区室外微环境无时无刻的变化 ，住 区 的 室 外 C O2浓度处在一个动态的变化发展过程之中[7]，因 此 ，本 文 对 住 区CO2时空分布可视化表达是基于采样时刻 、测 试 点 分 布 和 采 样 数 据 变 化 的 基 础上实现的，通过Grasshopper和Rhino软件可 以 很 好 的 表 达 这 种 由“ 数 据 输 入 空 间分 布 模 型 构 建 可 视 化 表 达 ”的 过 程 ，在Grasshopper软件中根据住区的地理特征建立40*40三维空间网格曲面来覆盖小区，三维空间z轴即为CO2浓 度（ p p m）变 化 ，x 、y轴依次为小区的南向和东向，通过采样点全天不同时刻的浓度高低变化来实现空间曲面的动态变化过程的表达[8]。可 视 化 的表达以颜色变化来表示该小区CO2浓度值高低，根据测试数据，取颜色表达范围为320550 ppm。依据该模型可以看出小区整体的CO2浓 度 空 间 分 布 特 征 ，并 对 全 天 不同时刻特征进行研究，Grasshopper编程电池图如图2所示。 将 测 试 数 据 输 入 软 件，经 过 处 理 与 分析，可得出大有恬园小区和昌平小区全天各时刻CO2浓 度 变 化 曲 面 ，每 隔 4 h 的 空 间 分布模型如图3-4所示。3 测试结果分析3.1 空间分布分析由图3a和4a可知，测试住区在上午6时左右的CO2浓 度 值 较 高 ，整 体 呈 黄 色 ，分 布相对均衡，受道路交通和人群活动的影响较小；大有恬园小区局部受交叉口影响和人口活动量较高[9]，昌 平 小 区 边 缘 北 侧 和 东侧主干道CO2浓度呈现缓慢升高的趋势。由 图 3 b 和 4 b 可 知 ，测 试 住 区 在 上 午 8 时左右住区CO2浓度最高；由于处于交通高峰期，大有恬园小区南侧和昌平小区东侧和北侧受主干道影响，CO2浓 度 迅 速 上 升，并向小区内部扩散；大有恬园小区内部及西侧因内部交通影响小且绿化植物多，因此CO2浓度则呈下降的趋势，碳汇效果明显；而 昌 平 小 区 由 于 植 物 较 少，C O2浓度下降不明显。由图3c和4c可知，1000左右，道路交通对居住区CO2浓 度 变 化 影 响 减 弱 ，人 群 活动 影 响 逐 渐 增 强 ，由 于 绿 化 固 碳 效 应 整 体CO2浓 度 逐 步 降 低 ，呈 现 蓝 色 。由 图 3 d 和 4 d 可 知 ，1 4 0 0 时 C O2浓度值达到最低点，中心绿化地带处于最低点，分布较为均匀，周边道路车辆明显减少，绿化 固 碳 作 用 较 为 明 显，此 时 小 区 内 C O2浓度变化主要受人群活动影响，人群聚集处如主入口及前广场，凉亭等处CO2浓度相对略高 ；由 此 可 见 ，C O2浓度变化与受交通强度大小影响较为明显。由图3e和4e可知，1800左右小区CO2浓度整体呈现上升趋势，人群活动程度较大 的 地 方，如 主 入 口 前 广 场 ，人 群 聚 集 ，上升趋势最大，小区内部小广场也有部分人图1 住区测试采样点分布图Fig.1 map of test sampling points in residential areas图2 CO2浓度空间分布Grasshopper编程图Fig.2 Grasshopper programming map for spatial distribution of CO2concentration2018年第6期 / 西部人居环境学刊 / 085群 活 动 ，C O2浓度相对较高。此外小区受周边交通影响也较大；由 图 3 f 和 4 f 可 知，2 2 时 左 右 C O2浓度整体较高，呈上升趋势，此时人群活动和交通都相对很少，分布较为均匀，受通风情况影响，通风较差的地方CO2扩 散 较 慢 ，浓 度值相对较高。3.2 时间分布分析根据测试数据将各个采样点在时间轴上的变化进行逐一统计分析，下文将以大有恬园小区采样点1和采样点13、采样点9和采样点22为例对比分析交通流量，人群活动及绿化通风对CO2浓度变化的影响[10]。如 图 5 a 所 示 ，采 样 点 1 为 主 入 口 前 广场，靠近住区南侧交通主干道和东侧次干道的道路交叉口，受周边通状况和广场人 群 活 动 影 响 比 较 严 重 ，由 于 交 通 高 峰 期的 影 响 ，C O2浓度在8时左右达到峰值，而后呈下降趋势，在14时左右达到最低，此后 接 近 傍 晚 ，广 场 上 人 群 逐 渐 聚 集 ，移 动图3 大有恬园小区全天各时刻CO2浓度空间分布模型Fig.3 spatial distribution model of CO2concentration at all times of the day in Dayoutianyuan districtaaddbbeeccff图4 大有恬园小区全天各时刻CO2浓度空间分布模型Fig.4 spatial distribution model of CO2concentration at all times of the day in Dayoutianyuan districtISSUE 6 DEC. 2018 / JOURNAL OF HUMAN SETTLEMENTS IN WEST CHINA / 0863003303603904204504805105405706015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116二氧化碳浓度（ppm）采样点1采样点133003203403603804004204404604806015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116二氧化碳浓度（ppm）采样点9606570758085906015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116020406080100601577592610024812053314011116015918083720064922022323594402015704022606011602040608010060157759261002481205331401111601591808372006492202232359440201570402260601163203403603804004204404606015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116a 温度/F b PM2.5浓度/（ug/m3）c 相对湿度/（） d CO2浓度均值/ppma 采样点1和采样点13全天CO2浓度变化 b 采样点9和采样点22全天CO2浓度变化图5 不同采样点全天CO2浓度变化对比分析Fig.5 comparison and analysis of CO2concentration changes at different sampling points throughout the day图6 室外微环境指标全天变化趋势Fig.6 change trend of outdoor micro environment index throughout the day碳 源 增 多，C O2浓 度 再 度 增 加 。对 比 而 言，采样点13为小区东侧次干道车行出入口，交通状况相对良好，整体低于采样点1的CO2浓 度 ，只 在 早 晚 上下 班 车 辆 出 入 时 间 段CO2浓度较高，其他时间变化相对平缓。由 上 图 5 b 可 知 ，采 样 点 9 为 小 区 内 中 轴线上的凉亭休息处，由于测量时间为夏季，凉亭是小区内人群聚集处，受人的行为影响最为严重，人们白天全天聚集在此休息或进行休闲活动，受此影响该点全天CO2浓 度 偏 高 ，只 在 1 4 时 人 群 短 暂 离 开 休 息 时较低。采样点22为小区内中轴线上主广场，在早晚人群活动高峰期，广场上会聚集各种活动（如广场舞等）时达到峰值，其他时间段均较低，在下午1416时左右达到最低 值 。从 数 值 变 化 规 律 来 看，C O2浓度变化规 律 与 人 为 活 动 强 度 变 化 基 本 一 致 ，呈 正相关性。综 上 所 述 ，C O2浓度变化呈明显的双峰特点早高峰出现在上午8时左右，晚高峰出现在傍晚1820时左右。早高峰的浓度变化较为迅速，上升趋势明显，而晚高峰变化则较为平缓。每日下午14时左右，通常为全天CO2浓度的最低时段。从数值变 化 规 律 来 看，C O2浓度变化规律与人为活动强度变化和周边交通强度变化基本一 致 ，表 明 其 明 显 受 到 人 为 活 动 和 交 通 状况 影 响 。而 C O2浓度最低值常出现在午后，这与植物固碳和午后城市大气边界层相对较 高 以 及 通 风 扩 散 条 件 有 利 ，有 着 较 为 直接的关系[3]。4 相关性分析住区的CO2浓度变化与住区微环境的变化是息息相关的，为研究CO2浓度值变化与 住 区 环 境 的 温 湿 度，及 P M 2 . 5 可 吸 入 颗粒物浓度的关系，将测试数据输入SPSS分析软件并进行相关性分析[11]。室外微环境指标全天变化趋势如图6所示。由下表1相关性分析结果可知居住区室外CO2浓度平均值变化与温度变化的相关系数为-0.424，呈现低度的负相关性[12]；与 相 对 湿 度，P M 2 . 5 可 吸 入 颗 粒 物 浓 度 的变化呈正相关趋势，其中与对湿度相关系数为0.616，为中度相关。分析表明CO2浓3003303603904204504805105405706015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116二氧化碳浓度（ppm）采样点1采样点133003203403603804004204404604806015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116二氧化碳浓度（ppm）采样点9606570758085906015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116020406080100601577592610024812053314011116015918083720064922022323594402015704022606011602040608010060157759261002481205331401111601591808372006492202232359440201570402260601163203403603804004204404606015775926100248120533140111160159180837200649220223235944020157040226060116相关性分析 CO2浓度 温度 相对湿度 PM2.5CO2浓度 皮尔森相关性 1 -0.424 0.616* 0.482显著性 0.149 0.025 0.095温度 皮尔森相关性 -0.424 1 -0.787** -0.773**显著性 0.149 0.001 0.002相对湿度 皮尔森相关性 0.616* -0.787** 1 0.958**显著性 0.025 0.001 0.000PM2.5 皮尔森相关性 0.482 -.773** 0.958** 1显著性 0.095 0.002 0.000*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关表1 相关性分析Tab.1 correlation analysis2018年第6期 / 西部人居环境学刊 / 087度值白天随着温度的升高逐渐降低，随着湿度和PM2.5可吸入颗粒物浓度值的降低而逐步降低[13]。5 结 论本文通过对大连市大有恬园小区和昌平小区室外CO2浓度的实地测试，对比分析研究了大连市典型居住区的CO2浓度时 空 分 布 特 性 ，并 实 现 了 对 居 住 区 C O2浓度 的 可 视 化 表 达 ，通 过 本 文 的 研 究 可 得 出以下结论。第 一 ，居 住 区 室 外 C O2浓度日变化呈明显的双峰特点早高峰出现在8时左右，晚高峰出现在傍晚18 20时左右，早高峰的浓度变化较为迅速，上升趋势明显，而晚高峰变化则较为平缓；夜晚由于活动减少，CO2浓度相对比较稳定，变化很小；CO2浓度变化与受交通强度大小影响较为明显。第 二 ，C O2浓 度 变 化 人 群 活 动 、绿 化 固碳等因素影响较大[15]，在 人 群 集 中 地 C O2浓度明显上升，通过对比不同小区的变化，在绿化植物较多的区域，由于植物固碳作用，CO2浓度明显下降。第 三 ，夏 季 C O2浓度变化与温度变化呈低 度 的 负 相 关 性 ，与 湿 度 、P M 2 . 5 可 吸 入 颗粒物浓度的变化呈明显的正相关性。参考文献[1] 刘念雄 . 低碳城市住区与碳容积率评价指标 [J]. 住区 , 20114 97-102.[2] THORMARK C. 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