本文是一篇建筑学论文，本研究以合肥市市区为初选研究区域，对合肥市细颗粒物质量浓度的四季时空变化特征及分布情况进行分析，最终选取污染较为严重的包河区同安街道为研究区域。
第一章绪论
1.1研究背景
1.1.1“双碳”目标下面临的挑战
能源是人类赖以生存、社会得以发展的基石，在能源日益短缺的背景下，绿色低碳发展已成为国家经济发展的重要战略和生态文明建设的关键途径[1]，为实现“2030年碳达峰、2060年碳中和”双碳目标，亟需加快构建以可再生能源为主导的能源体系，以达到清洁、低碳、安全和高效的目标。然而城市在急剧扩张、密度不断增高的同时，以机动化为导向的城市交通模式从根本上改变了传统街道尺度[2]，给城市的宜居性带来挑战。城市居民汽车出行的频率不断增加，车流量不断增大，噪音及污染物排放导致的环境问题日趋严重，给城市带来了自然环境、社会环境和人居健康等多方面的挑战。
1.1.2空气质量是居民关注的重点问题
纵观世界各地，特别是在人口密度较大的城市，机动车排放常高于国家规定的标准。其中，固体颗粒物污染尤为突出。随着过去几十年工业的快速发展，PM2.5已经成为中国面临的主要环境挑战之一[3]，对环境和气候产生了相当大的影响[4]。汽车尾气是街道峡谷细颗粒物污染物（PM2.5）的主要来源[5]，对街道峡谷内的空气品质产生影响，进而对人体健康带来重大威胁，改善街道峡谷内部环境并防控污染物已经成为世界各地关注的焦点问题。
近年来我国采取大力措施治理污染并取得显著成效，空气质量大幅改善。《“十三五”生态环境保护规划》提出，到2020年，地级及以上城市大气细颗粒物年平均浓度与2015年相比，必须降低18%以上，这是我国大气细颗粒物年平均浓度的基本要求。截至2021年年底，这项要求的实现率已达28.8%。然而随着城镇化进程加速，城市街道峡谷中大气污染、交通拥堵、热岛效应、碳排放量加剧等问题逐渐显现，对城市居民的健康产生了较大影响。
1.3研究目的与意义
1.3.1研究目的
本研究采取理论研究与多源数据相结合的方法，通过对合肥市包河区同安街道的实地调研和多源数据分析，得到峡谷形态、建筑高度、道路绿化等关键设计指标，并对街道峡谷模型进行简化。同时，本研究通过明确环境影响因素、空间形态相关的设计指标与街道峡谷细颗粒物之间的相关性与线性回归方程，分析了城市街道峡谷空间形态的关键设计指标对细颗粒物的影响机制。此外，提供了城市街道峡谷的空间形态以及街道峡谷内特色空间，如商业下沉广场的设计策略。
1.3.2研究意义
首先，本研究对城市街道峡谷空气质量和设计布局进行了实测研究，得到了一系列有关城市街道峡谷、临街建筑、道路绿化等方方面的实测成果。基于这些成果，发现城市街道峡谷的空间布局对改善城市空气质量有着重要的作用。
其次，可以建立污染物基础数据库，该数据库随时进行动态补充调整，从而实现对合肥市街道峡谷的长期、动态监测。为未来深入研究城市街道峡谷空间形态与环境影响提供可靠的数据基础。最后，本研究获取的模拟结果对于制定城市规划和管理政策也具有一定的参考价值，可帮助决策者更全面地认识城市街道峡谷空气污染的现状和影响因素。
第二章研究对象与方法
2.1研究区域与范围
2.1.1研究区域
合肥市隶属于华东地区，地处中纬度地带（北纬31°52'，东经117°17'），位于安徽省中部[40]，全市总面积11445.1km2。合肥市地处夏热冬冷的亚热带季风气候区，春秋两季气候温和，年平均气温约15~16℃，相对湿度年际变化与气温年际变化相一致，年平均降水量约1000mm。城市主导风向为东南风，其中夏季主要为东南风，而冬季则为东北风，年平均风速在1.6~3.3m/s之间[41]。
2.1.2研究范围
本研究初范围筛选为合肥市市区，行政区域划分包括包河区、庐阳区、瑶海区和蜀山区。城市形态的研究分为宏观视角下的城市尺度、中观视角下的街区尺度和微观视角下的建筑空间尺度[42]。在本研究中以合肥市城区内10个空气质量监测站点为圆心，将半径500m的街谷作为缓冲区[43]，探讨微中观视角下街道峡谷空间形态对空气质量的影响。
2.2研究方法
克里金(Kriging)插值法是一种广泛用于地学、环境科学、农业、工程等领域的空间插值技术，它利用空间自相关性来推断未知位置上的属性值，又称空间局部估计法或空间局部插值法。采用克里金插值法，首先对空间数据进行采样和分析，然后通过拟合半变异函数来计算未知点的属性值。该函数是由距离和方差两个参数来描述的。距离参数用于衡量样本点之间的距离，方差参数则用于衡量属性值之间的变异程度。在确定这两个参数后，可以使用克里金公式来计算未知位置上的属性值。
克里金插值法的优点在于处理空间上的不规则分布，并提供有用的统计信息，如均值、方差和置信区间等。缺点是对数据的稀疏性和偏差性比较敏感，需要选择合适的半变异函数来描述数据的空间相关性，并通过交叉验证等方法来验证模型的可靠性[44]。本研究采用普通克里金插值法，这是最常见的克里金法类型。
PM2.5的质量浓度随着大气物理化学特性的昼夜变化以及人类活动如交通运输、工业生产等都表现出显著的周期性变化特征[46]，合肥市的PM2.5浓度的日变化呈双峰态，与早、晚高峰时间相吻合，在早高峰时段，机动车尾气中的有害气体，如二氧化硫、苯及其苯的同系物、氢氟酸等，都能与大气中的其它化合物或物质发生化学反应生成多种化合物，使细颗粒物浓度持续升高，稍滞后于早高峰出现高峰值。达到峰值后，随着空气对流及扩散能力的加强，PM2.5浓度逐渐降低，在下午17:00时达最低值。晚高峰之后，由于厨房油烟排放量和合肥市夜间居民活动较多的原因，导致PM2.5质量浓度再次出现峰值。
第三章基于实测数据的同安街道峡谷细颗粒物分布特征....................20
3.1研究依据与方法......................20
3.1.1选点依据与测点分布..............................20
3.1.2监测仪器与时间..............................21
第四章基于ENVI-met模拟的同安街道峡谷优化研究........................36
4.1 ENVI-met模拟软件.............................36
4.1.1 ENVI-met软件介绍...............................36
4.1.2 ENVI-met软件模型原理...............................36
第五章街道峡谷中商业建筑下沉广场模拟优化策略..........52
5.1同安街道下沉广场优化模拟方案............................52
5.2街道峡谷内商业下沉广场模拟结果.......................53
第五章街道峡谷中商业建筑下沉广场模拟优化策略
5.1同安街道下沉广场优化模拟方案
许多实际案例中，都强调通过下沉广场、下沉庭院等方法，使地下建筑与地上空间融为一体[83]。然而下沉广场由于其特殊的建筑形式，存在着空气质量较差的问题[84]。根据前两章节对同安街道峡谷实测和模拟研究结果显示，测点B所处的商业建筑下沉广场中的空气质量最差，街道峡谷内的PM2.5和PM10质量浓度均高于其他测点，因此本章节使用ENVI-met对测点B处的下沉广场建立模拟方案，并通过拓宽体量、改变位置、平面形状和营造灰绿空间对下沉空间进行优化。
研究区域内的道路宽度相对固定，塔式建筑的高度为87m，裙房建筑高度为20m，在现状区域内，根据下沉广场实测数据建立理想数值模型，用与优化方案做对比。通过改变下沉广场的体量、位置和形状建立4套优化模拟方案，详细数据如表5-1所示。
第六章结论与展望
6.1结论
本研究以合肥市市区为初选研究区域，对合肥市细颗粒物质量浓度的四季时空变化特征及分布情况进行分析，最终选取污染较为严重的包河区同安街道为研究区域。探讨了同安街道峡谷空间形态特征对细颗粒物质量浓度的影响机制，主要研究结论如下：
（1）合肥市总体上污染情况较好，以优良为主；污染天数分布总体上呈现出冬、春两季较多、夏秋两季较少的特征。这是因为在春、冬两季，气温和地面温度都比较低。而地面上部的气温下降幅度较小，温度偏高，极易出现逆温现象。逆温现象会阻碍污染物在大气层中扩散，导致空气质量变差。以同安街道峡谷为研究对象进行实测研究，结果表明PM2.5质量浓度由高到低的排列依次为：B（47.15μg·m-3，55.40μg·m-3；商业下沉广场内）＞D（41.84μg·m-3，49.77μg·m-3；毗邻道路的建筑旁）＞C（40.59μg·m-3，48.59μg·m-3；地面停车场旁）＞A（37.24μg·m-3，44.06μg·m-3；城市退让广场中）＞E（30.61μg·m-3，35.54μg·m-3；口袋公园入口处）。
（2）PM2.5与PM10质量浓度之间存在极显著的正相关关系，相关系数为0.984。街道峡谷内PM2.5质量浓度呈上升趋势，而PM10质量浓度呈上升趋势。以往研究表明在300~1000m的高空中PM2.5浓度随高度的升高而降低，而本研究揭示了在人视高度处，PM2.5、PM10浓度变化趋势几乎相同。PM2.5、PM10质量浓度在街道峡谷中差异性显著，浓度变化范围较大。在同一街道峡谷中，随着环境的变化，PM2.5、PM10质量浓度也产生变化。街道峡谷形态在一定的时间内保持不变，因此它对细颗粒物质量浓度的影响相对稳定。街道峡谷内PM2.5日均质量浓度均呈现出多峰变化特征，因此建议同安街道的居民选择避工作日早高峰时期，下午12:
