赵莹楠，林 耕，曾穗平

（天津城建大学 建筑学院，天津 300384）

大气污染是城市环境问题的重要体现之一.天津市生态环境公报显示，2019 年部分行政区PM2.5、CO、NO2的年平均浓度未达到国家年平均浓度标准.根据天津市大气污染物排放清单：PM2.5、CO、NO2三种污染物的20%～40%来源于机动车尾气.同时，研究表明城市建成环境中的相关因素不合理将会导致居民选择低污出行的频率减少，进而加剧城市空气污染[1].

目前国内的相关研究中，在研究内容方面：多集中于城市建成环境对居民通勤方式的影响，偏重于对低碳城市的研究，还较少考虑到城市建成环境与大气污染之间的关系，缺少基于城市建成环境的低污策略的研究[2-7].在研究数据方面：目前大多数的研究数据主要基于出行调查数据来探究建成环境与居民出行之间的关系，缺少运用大数据分析城市建成环境与大气污染之间关系的研究[8-10].

因此，本文将建成环境与机动车尾气联系起来，定量分析机动车尾气的质量浓度与城市建成环境之间的耦合关系，构建减排潜力评估框架，力求通过改善城市建成环境来促使居民选择公交、步行等低污出行方式，减少机动车尾气的产生，进而缓解大气污染.

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究对象

天津市位于中国的北部，市辖区分为中心城区、环城区、滨海新区和远郊区.中心城区是天津的发祥地，也是政治、文化、教育、经济、商业中心.本文选择中心城区作为研究区域，总面积173 km2，包括和平区、南开区、河西区、河东区、河北区、红桥区.

1.2 研究思路

首先，运用Spss 统计分析软件对城市建成环境因子与机动车尾气质量浓度进行Pearson 相关性分析，基于二者之间的Pearson 相关系数利用层次分析法构建减排潜力评价体系，得出城市建成环境的减排潜力；然后，利用GIS 的反距离权重插值法对NO2、CO、PM2.5三种污染物的质量浓度进行可视化分析，得出天津市中心城区的机动车尾气质量浓度空间分布分区；最后，对比建成环境的减排潜力分区与机动车尾气浓度分布分区，得出天津市中心城区的机动车尾气控污分区，进而对各分区提出相应的优化策略.

1.3 数据来源

本研究所需要的数据包括城市建成环境与空气污染物浓度两类，其中城市建成环境包括天津市人口数据、POI 兴趣点数据、路网数据以及公交站点数据等.

（1）天津市人口数据：国家统计局，第六次全国人口普查数据公报.

（2）兴趣点及公交站点数据：百度POI 获取，包括教育、餐饮、医疗、金融服务、休闲娱乐、停车场等兴趣点信息，以及公交站点、地铁站点经纬度.

（3）路网数据：Open Street Map，包括城市主干路、次干路、支路及停车场.

（4）污染物数据：天津市生态环境监测中心，包括每个监测点的经纬度信息及2019 年各区环境空气质量综合排名及主要污染物浓度.

1.4 研究方法

1.4.1 建成环境指标选取及量化

城市建成环境指的是城市范围内人为建设所产生的各种建筑物和场所. 本文借鉴了Cervero 与Kockelman、Ewing 等人提出的“D”变量概念，选取密度（density）、多样性（diversity）、设计（design）、目的地可达性（destination accessibility）、到公交站点距离五大要素（distance to transit）[11].

密度要素是反映土地开发强度或人口密集程度的要素，选取的指标多为人口密度、容积率等.相关研究显示，容积率对居民出行方式的影响不大[12]，因此本文将人口密度作为密度变量的控制指标.

多样性要素是反映土地利用丰富程度的要素，通过土地使用性质的调整，可以促使居住、工作达到平衡分布，减少钟摆式交通引发的污染.本文用POI 兴趣点密度作为衡量混合度的指标，将教育、餐饮、医疗、金融服务、休闲娱乐等兴趣点数量进行统计整合，然后计算POI 数量与街区面积的比值作为多样性变量的控制指标.

设计要素是反映研究区域形态结构状况的要素，在以往的研究中其指标的选取较为丰富，其中交叉口密度、百辆车停车位数会对居民是否选择私家车出行产生影响，绿化覆盖率会对居民是否选择步行或骑行产生影响[13].因此，将选取以上三个变量作为设计变量的控制指标.

目的地可达性要素是反映居民出行便利程度的要素，相关研究中多采用的指标为到城市中心距离、到片区中心距离等.考虑数据的可获取性等因素，本文以路网密度作为目的地可达性变量的控制指标.

到公交站点距离要素是反映城市公共交通服务质量的指标，居民出行是否选择公共交通出行的影响因素较多，还包括公交换乘系数、公交平均行驶速度等因素.本文选取公交站点密度、地铁站点密度作为到公交站点距离变量的控制指标.

建成环境5“D”要素具体描述性统计如表1 所示.

表1 城市建成环境变量的描述性统计

运用GIS 将收集到的天津市的相关数据进行整理分析计算，以中心城区六区下属的65 个街区为本研究的基本尺度对数据进行空间连接，在该尺度上对天津市中心城区建成环境要素进行分析，然后将得到的结果按行政归属汇总求均值，结果如表2 所示.

表2 市内六区建成环境要素量化结果

1.4.2 机动车尾气污染状况统计

基于环保部《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南（试行）》中选择的评价指标，以PM2.5、NO2、CO 作为机动车尾气质量浓度评价因子.根据天津市生态环境监测中心发布的2019 年全年各区环境空气质量综合排名及主要污染物浓度，整理得到表3.

表3 2019 年全年各区主要污染物浓度

1.4.3 建成环境与机动车尾气质量浓度耦合关系

运用SPSS 分析建成环境变量中的人口密度、POI密度、交叉口密度、路网密度、公交站点密度与NO2、CO、PM2.5质量浓度之间的相关性，本文采用的相关系数为Pearson 相关系数[14]，该相关系数是用来衡量两个变量集合是否排列在一条线上，是用来反映两个变量线性相关程度的统计量.分析结果如表4 所示.

表4 Pearson 线性相关分析结果

由于城市建成环境对三种污染物影响的正负相关性不同，且三种污染物之间存在多重共线性，因此为得出城市建成环境对机动车尾气的综合影响，本文运用主成分分析法将PM2.5、NO2、CO 进行因子降维处理，得出新的因子——“机动车尾气”，新的因子表达式为

之后将得到的新的机动车尾气因子与城市建成环境5 因素再次进行相关性分析，结果如表5 所示.

表5 建成环境与机动车尾气耦合关系

根据Pearson 相关系数的定义，表中N 为样本个数，相关系数的取值在-1 到1 之间，若相关系数大于0，表明两个变量呈正相关，若相关系数小于0，表明两个变量呈负相关；相关系数的绝对值越大，则两组变量的相关性越强[15-18].从表5 中可以看出：因子降维处理后，城市建成环境5 因素中，与机动车尾气相关性最强的为绿化覆盖率，相关性最弱的为人口密度，且只有人口密度、地铁站点密度与其呈正相关，其余均呈负相关.

2 研究结果与分析

2.1 建成环境的机动车尾气减排潜力评价体系构建

建成环境的机动车尾气减排潜力指的是依托城市建成环境与居民出行产生良性互动，促使居民选择低污的出行方式，进而减少机动车尾气排放的能力.

运用层次分析法，以减排潜力作为目标层，将密度、多样性、设计、目的地可达性、到公交站点距离五个因素作为准则层，其下属的8 个指标作为指标层，构建建成环境的机动车尾气减排潜力评价体系.基于表5 中城市建成环境5D 因素与机动车尾气之间的Pearson 相关系数，评估各指标的属性及权重[19-21]，结果如表6.

表6 建成环境的机动车尾气减排潜力评价体系

为使各组数据之间的差异最大化，将数据分成性质相似的群组，运用自然断裂法对数据进行分级，将建成环境的减排潜力分成5 级，分别为：低、较低、中、高、较高5 级.结果如表7 所示.

表7 减排潜力等级划分

2.2 天津市中心城区机动车尾气减排潜力分区

基于减排潜力评价体系，运用GIS 的加权总和叠加分析工具对天津市中心城区各指标进行加权，得到建成环境的机动车尾气减排潜力值，如表8 所示.

表8 天津市中心城区减排潜力评价结果

运用GIS 的属性连接工具，将建成环境各指标加权后得到的减排潜力值与中心城区六区下属的65 个街区进行空间连接，得出建成环境的机动车尾气减排潜力分区（见图1）.由图1 可以看出：南开区的广开街区、兴南街区、河北区的月牙河街区、河东区的上杭路街区等区域综合潜力较高；总体来看，减排潜力较高的区域较为分散，且面积占中心城区总面积的比例不高，呈点状分布.

图1 减排潜力分区

2.3 天津市中心城区机动车尾气质量浓度空间分布分区

基于2019 年天津市生态环境监测中心六个监测点的主要污染物浓度数据，运用GIS 的反距离权重插值法（IDW）对PM2.5、NO2、CO 三种污染物进行可视化分析（见图2）. 可以看出，污染物的空间分布呈现出“双峰双谷”的规律.高污染区主要集中在河北区以及河西区，而南开区、红桥区的空气污染相对较低.对比中心城区的交通流量和公交地铁站点分布，河北区及河西区属于交通流量大，公交地铁站点分布少的区域，一定程度上反映了城市建成环境与空气污染之间的关联性.

图2 机动车尾气质量浓度分布

3 天津市中心城区机动车尾气控污分区及提升策略

对比减排潜力分区与机动车尾气质量浓度的空间分布，发现二者之间的关系即存在空间相关区域，也有相异区域.如南开区的兴南街区、广开街区既是高潜力区，又是低污染区；河北区的王串场街区、月牙河街区即是高潜力区又是高污染区.因此，将二者运用GIS 的叠加分析进行可视化，得出天津市中心城区的机动车尾气控污分区（见图3），包括低污低潜区、高污高潜区、高污低潜区以及低污高潜区.基于控污分区结果，对不同区域提出相应的管控措施以及提升策略.

图3 控污分区

3.1 低污低潜区：提升建成环境，规划慢行交通体系

交通污染物浓度低且减排潜力也低的区域，主要分布在南开区的王顶堤街区、河西区的陈塘庄街区、河东区的唐家口街区、河北区的铁东路街区以及红桥区的西沽街区等区域.该区域污染状况较轻；但同时POI 密度、公交站点密度也较低，因此在未来发展中应以维持大气环境为主.

低污低潜区是重点开发建设的区域，应注重基础设施和公共交通的建设，规划慢行交通体系，利用建设发展契机，提高慢行交通路网密度，增设公交站点，打造成以公共出行或步行为主的慢行片区；同时，丰富该街区的功能多样性，打造以家为中心的15 min 步行或骑行可达范围内公共设施完善的15 min 生活圈，减少居民选择汽车出行，避免出现城市机动车尾气方面的空气污染问题.

3.2 高污高潜区：协调建成环境，促使居民低污出行

交通污染物浓度高且减排潜力也高的区域，主要分布在南开区的嘉陵道街区、河西区的越秀路街区、河东区的富民路街区以及红桥区的咸阳北路街区等区域.该区域污染状况较严重，但同时路网密度及交叉口密度较高，因此在未来发展中应充分利用建成环境，促使居民选择低污出行方式.

高污高潜区是较易改善空气质量的区域，因其路网密度较高，可以通过更改道路的使用性质，增加公共交通路线，优化非机动车道，增设共享单车投放点等措施，促使居民选择以公共交通、步行或骑行作为主要的出行方式，进而缓解交通污染状况，提高大气环境质量.

3.3 低污高潜区:利用建成环境，打造绿色交通示范区

交通污染物浓度低且减排潜力高的区域，主要分布在南开区的万兴街区、兴南街区、和平区的南市街区、劝业场街区、河北区的鸿顺里街区、望海楼街区、河西区的下瓦房街区、挂甲寺街区等区域.该区域污染状况较轻，同时路网密度、公交站点密度较高，因此在未来发展中可以将该区域打造成绿色交通示范区.

低污高潜区是中心城区中较为优质的区域，在未来发展中应进一步控制城市建设强度，绿色发展，结合现状交通及出行环境，大力推广绿色出行；在保护提升的同时，注意对机动车通行及停放的控制，避免该区域机动车保有量及使用率增长.

3.4 高污低潜区：优化建成环境，限制机动车出行

交通污染物浓度高且减排潜力低的区域，主要分布在河东区的向阳楼街区、河西区的东海街区、天塔街区、河北区的宁园街区等区域.该区域污染状况较高，但同时POI 密度、公交站点密度又较低，因此在未来发展中应适当限制机动车出行，以提升大气环境质量.

高污低潜区是要对机动车出行进行严格管控的区域，可适当采取激励政策，通过打造特色步行环境、提高绿化覆盖率、增设公交站点、增加共享单车投放、转变机动车道为公共交通车道、提高机动车停车收费标准等措施，促使该地区居民放弃机动车出行，选择绿色出行方式，进而缓解空气污染问题.

4 结 语

本文采取定量加定性的方法对天津市中心城区进行大气控污分区，进而针对性地提出各区优化策略，对城市机动车尾气污染问题的解决具有借鉴意义.本文提出的通过改善城市建成环境来减少居民选择机动车出行进而缓解城市空气污染问题的策略，具有作用效果显著、社会成本经济、惠及人群广泛等优势.但由于数据获取的局限，对于建成环境所选择的指标还有待完善，在未来研究中还应该进一步丰富其内容，进而提高科学性.