武汉街道峡谷中垂直绿化的结果与分析
2.1现场实测将测量
将测量所得的PM2.5、PM10浓度数值进行整理，得到6个测点的颗粒污染物浓度随时间变化的情况（图5）。数据表明，街道峡谷内颗粒污染物浓度呈现“单峰单谷”的趋势，在上午10：30左右最高，下午16：30左右最低，且靠近车行道路一侧的污染物浓度略低于靠近垂直绿化一侧。
2.1现场实测
将测量所得的PM2.5、PM10浓度数值进行整理，得到6个测点的颗粒污染物浓度随时间变化的情况（图5）。数据表明，街道峡谷内颗粒污染物浓度呈现“单峰单谷”的趋势，在上午10：30左右最高，下午16：30左右最低，且靠近车行道路一侧的污染物浓度略低于靠近垂直绿化一侧。
2.2模拟数值检验
使用ENVI-met软件对实测场地进行模拟，验证场地夜间20：00时，高度1.5m处的PM2.5与PM10的浓度分布情况（图6、7）。结果表明，颗粒物在污染源附近浓度最高，在街道峡谷的迎风面有聚集，且随着东南方向的风吹向西北部，东侧测点的颗粒污染物浓度相对较低，模拟结果与实测情况相符。
将模拟数据与实测数据进行无量纲处理，无量纲值（）取瞬时数据（）与当日数据χi平均值（）的比值：
经处理发现，PM2.5和PM10浓度的相对误差在10%以下的分别占77%和84%，相对误差在10%~20%的分别占23%和8%，说明模拟误差较小，ENVI-met软件模拟颗粒污染物浓度分布的可靠度较高。
2.3正交实验结果分析
正交实验共获得18次模拟结果，通过对比发现，不管是背风面还是迎风面，垂直绿化滞尘量最优的实验组合均为实验2（图8），即街道峡谷宽度为12m，高度为6m，相对风向45.0°，LAD为3.0m2/m3，水平向布置密度为60%，布局方式为间断式。该实验中背风面滞尘量为194966μg，迎风面滞尘量为1627110μg。
2.4因素主次性分析
采用极差分析方法对正交实验数据中各因素的优劣进行评估，挑选各因素的最优水平进行组合得到理论上的最优滞尘方案（表4、5）。将全部模拟实验根据因素的数量分成6个组，将某因素某水平时模拟数据平均值记为Kavg，因素的极差值记为R（该值为各因素Kavg的最大值减去最小值），通过对比R值的大小判断各因素对模拟结果的影响大小。
结果表明：极差值越大，代表因素对实验结果的影响越大。对于背风面，6个因素对垂直绿化滞尘效应影响的主次关系为街道峡谷宽度＞水平向布置密度＞布局方式＞相对风向＞街道峡谷高度＞LAD；对于迎风面，6个因素对垂直绿化滞尘效应影响的主次关系为街道峡谷宽度＞布局方式＞水平向布置密度＞相对风向＞街道峡谷高度＞LAD。可见，不论是背风面还是迎风面，街道峡谷宽度、布局方式与水平向布置密度这3个因素对垂直绿化滞尘效应影响最强。所以，垂直绿化可以优先选择在宽度合适的街道峡谷中进行合理的布局设计。
