唐山市典型道路积尘负荷分布特征研究

为研究唐山市典型道路积尘负荷分布特征,于2019年1、4、7月基于样方真空吸尘法采集样品,通过筛分称重获得道路积尘负荷,并探讨其时空分布特征.结果表明:(1)不同类型道路积尘负荷排序为支路((0.70±0.85)g/m2)>环线((0.50±0.47)g/m2)>次干道((0.30±0.25)g/m2)>主干道((0....     

北京市道路扬尘时空变化特征的研究

道路扬尘已成为城市颗粒物重要来源之一。为了甄选有效的采样测试方法,分别采用降尘法和积尘负荷法对北京市4种不同类型的道路扬尘进行采集,通过分析获得降尘量和积尘负荷的时空变化规律。结果显示:降尘量夏季明显高于秋季,在次干道和支路上,采样高度1.5、2.5m的降尘量差异不大,在夏季差值分别为0.193 0、0.122 4g/(m~2·d),在秋季差值分别为0.037 1、0.013 3g/(m~2·d);而主干道和快速路上,1.5 m高度的降尘量明显大于2.5 m高度,在夏季差值分别为0.268 6、0.464 6g/(m~2·d),在秋季差值分别为0.111 0、0.353 9g/(m~2·d);道路积尘负荷夏季高于秋季,在夏季表现为支路次干道主干道快速路,其积尘负荷从大到小依次为2.758 9、1.976 7、1.787 8、1.547 5g/m~2,在秋季表现为次干道支路快速路主干道,其积尘负荷从大到小依次为1.920 2、1.822 9、1.430 6、0.201 5g/m~2。随着车流量增大和车速加快,积尘负荷逐渐降低。研究结果能为北京市在道路扬尘采样方法的选择和颗粒物控制上提供理论依据。     

石家庄城市道路积尘负荷排放特征研究

采用移动式采样法,于2014年秋季、冬季和2015年春季、夏季采集了石家庄4种道路类型(快速路、主干道、次干道和支路)两侧的快、中、慢车道的积尘,分析了不同季节、不同道路类型、不同速度车道以及不同方向车道的积尘负荷分布特征。结果表明:4个季节的平均积尘负荷为秋季0.111g/m~2、冬季0.027g/m~2、春季0.055g/m~2、夏季0.046g/m~2;不同道路类型的平均积尘负荷为快速路0.084g/m~2、主干道0.038g/m~2、次干道0.043g/m~2、支路0.048g/m~2;不同速度车道平均积尘负荷为快车道0.039g/m~2、中车道0.048g/m~2、慢车道0.079g/m~2;不同方向车道积尘负荷差别不大,且大体上显著相关,说明主导风向对道路积尘的影响不大,而车流量的影响较大。     

基于积尘负荷的北京市典型城区道路扬尘排放特征研究

对典型道路扬尘进行采样,分析夏季北京市西城区、海淀区、门头沟区不同类型道路积尘负荷和PM_(2.5)粒度乘数(K_(2.5),g/(km·辆)),并对高峰与非高峰期K_(2.5)进行统计分析,通过计算得到了PM_(2.5)、PM_(10)排放因子和排放强度。结果表明:除北营房中街和阜外大街以外的积尘负荷总体表现为支路次干道主干道快速路,门头沟区海淀区西城区。不同道路类型PM_(10)排放因子表现为主干道次干道支路快速路(西城区除外),PM_(10)排放强度表现为快速路主干道次干道支路。K_(2.5)的分析结果表明,K_(2.5)表现为快速路主干道次干道支路,西城区海淀区门头沟区,高峰期K_(2.5)普遍比非高峰期大,其中午高峰最大。此外,北营房中街积尘负荷为0.681g/m~2,PM_(10)排放因子和排放强度分别为1.04g/(km·辆)和8.43kg/(km·d),明显小于其他区支路;阜外大街积尘负荷为0.724g/m~2,PM_(10)排放因子和排放强度分别为1.28g/(km·辆)和44.74kg/(km·d),明显小于其他区主干道;这可能与两条道路的日平均洒水次数较多有关。研究结果可为北京市道路扬尘排放清单的构建提供数据参考。     

机动车单车扬尘浓度分布规律的模拟

为了掌握汽车扬尘中PM10污染分布特征,采用数值模拟的方法对汽车扬尘PM10浓度分布规律及其影响因素进行了研究,分析了车速、积尘负荷对汽车扬尘PM10浓度的影响.结果表明,车速与扬尘运移速率成正比,且车速在20～60 km/h范围内与扬尘高度近似成线性分布;积尘负荷与汽车扬尘PM10平均浓度同比例变化.     

渭南主城区道路积尘负荷及交通扬尘颗粒物排放

对渭南主城区道路积尘负荷进行了实测,并计算了2018年不同道路类型和不同车型的交通扬尘颗粒物排放量。结果表明:渭南主城区支路积尘负荷最大,为1.79g/m~2,高速积尘负荷最小,为0.05g/m~2,洒水作业能有效降低积尘负荷;渭南主城区道路交通扬尘PM_(2.5)和PM_(10)的年排放量分别为1 149.65、4 751.88t;小型客车引起的交通扬尘颗粒物排放在城市道路(包括主干道、次干道、支路)和国省道(包括国道和省道)上的分担率最高,分别为59.49%、41.46%,重型货车在高速上的分担率最高,为63.35%;城市道路交通扬尘颗粒物排放有明显的双峰日变化规律,而国省道和高速不明显。     

基于移动采样法的石家庄市秋冬季道路扬尘PM_(2.5)排放清单

以石家庄城市道路扬尘为研究对象,于2014~2015年秋冬季采用移动式采样法收集不同类型道路积尘。分析道路积尘负荷、道路积尘粒径分布特征、车流量和平均车重等数据,计算得出石家庄道路扬尘PM_(2.5)排放因子和排放量。通过地理信息系统软件(GIS)提取研究区域道路信息,制作道路矢量化图,并结合道路扬尘PM_(2.5)排放因子和排放量,建立排放清单。结果表明,秋季各道路扬尘PM_(2.5)排放因子为0.003~0.103 g·VKT~(-1),冬季各道路扬尘PM_(2.5)排放因子为0.004~0.016 g·VKT~(-1);秋、冬两季不同类型道路扬尘PM_(2.5)排放因子分布特征为快速路主干道次干道支路;秋季道路扬尘PM_(2.5)排放量为6.47~53.07 t,冬季为3.47~12.02 t,秋季排放量大于冬季排放量,秋、冬两季道路扬尘PM_(2.5)排放量分布特征为快速路支路主干道次干道。     

乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中多环芳烃的污染特征及来源解析

在乌鲁木齐市南、北设置2个采样点,从2011年3-12月采集可吸入颗粒物(PM2.5、PM2.5-10)样品,分析了美国环境保护署优控的13种多环芳烃(PAHs)的浓度,采用比值法、主成分分析法和多元线性回归法对乌鲁木齐市大气PM2.5、PM2.5-10中PAHs的来源进行了分析。结果表明,科学院站PM2.5中13种PAHs的总质量浓度平均值为247.2ng/m3,变动范围为1.14~2 113.33ng/m3;新大站PAHs的总质量浓度平均值为240.84ng/m3,变动范围为4.96~1 359.41ng/m3。而科学院站PM2.5-10中13种PAHs的总质量浓度平均值为57.78ng/m3,变动范围为1.18~519.87ng/m3;新大站的总质量浓度平均值为49.18ng/m3,变动范围为1.38~412.52ng/m3。比值法分析结果表明,所采集样品的2/3来自煤和生物质的燃烧排放;主成分分析法和多元线性回归分析法结果表明,采暖期汽油和煤源对PM2.5中总PAHs的贡献率为46%,而非采暖期混合源的贡献率高达85%。采暖期汽油和柴油源对PM2.5-10中总PAHs的贡献率为66%,而非采暖期混合源的贡献率为78%。     

天津市夏季城区道路不同车道积尘负荷的关系

采用改进的移动式铺装道路积尘采样方法于夏季采集天津市城区不同类型道路各车道的道路积尘样品,计算出积尘负荷,并分析积尘负荷的变化规律。结果表明:天津市区外环线、快速路、主干道、次干道和支路的路面积尘负荷分别为0.06、0.10、0.21、0.22和0.28 g·m-2,天津市道路路面积尘污染强弱顺序为支路次干道主干道快速路外环线;对于次干道与支路,不同车道路面积尘负荷差异不大;对于外环线(1车道除外)、快速路和主干道,越接近道路中央积尘负荷越小,且4车道(即慢车道)积尘负荷与其他各车道积尘负荷之间存在线性关系。     

北京市城市道路尘土残存量和湿式积尘量特征

道路扬尘是大气细颗粒物的来源之一,道路清扫保洁可以降低道路积尘量和道路扬尘排放。收集北京市2015年道路尘土残存量(d≤2 mm)数据,采用道路积尘湿式采样器采集秋季道路积尘量(d≤180μm),分析道路积尘的空间和道路类型分布特征,道路积尘中有机物和无机物含量等,并与瑞典斯德哥尔摩城市道路积尘特征进行比较。结果表明:春、夏、秋、冬和年均值道路尘土残存量分别为26.1、15.7、14.9、15.0和17.9 g·m~(-2),4类城市功能区的道路尘土残存量分别为13.8、15.0、24.8和20.6 g·m~(-2);秋季首都功能核心区和城市功能拓展区道路积尘量分别是道路尘土残存量的3.2和2.5倍,是斯德哥尔摩市道路积尘量的5.3和3.9倍;道路积尘量主要来自车辆遗撒、车轮带泥、非铺装路肩风蚀水蚀和大气降尘等无机物,无机物约占道路积尘量的(86.8±5.1)%,最高可达95.8%。建议严格控制渣土车遗撒和车轮带泥等污染源,并加强道路清扫保洁。     

转轮式洗轮机对车轮带泥的冲洗效果简

施工车辆车轮带泥是我国道路扬尘污染控制面临的共性和突出问题。为在国内推广使用洗轮机提供技术依据，通过检测工地出口外道路积尘负荷来估算转轮式洗轮机对车轮带泥的冲洗效率，并以该洗轮机作为车轮带泥检测设备，检测和统计北京市车轮带泥量。结果表明，（1）转轮式洗轮机可以将工地出口外100 m道路积尘负荷增量由64.4 g/m²降至5.9 g/m²，转轮式洗轮机对车轮带泥的冲洗效率大于90%；（2）渣土车和混凝土车车轮带泥量的平均值分别为5.1和2.2 kg/车；（3）北京市未来车轮带泥量将超过8.8万t/a，施工车辆全部经过转轮式洗轮机冲洗后，车轮带泥量可削减7.9万t/a。建议在相关法律法规中以强制性条款落实施工车辆车轮带泥机械化冲洗要求。     

道路积尘湿式采样器研发与测试评价

道路扬尘是大气细颗粒物的来源之一,道路清扫保洁可以降低道路积尘负荷和道路扬尘排放。干式吸尘方法在检测潮湿路面和未来更加清洁道路的积尘负荷时有局限性,研发了一款基于高压水冲洗回收的道路积尘湿式采样器,并对采样器的供水量稳定性、冲洗水回收率、道路积尘收集率和道路积尘粒径分布重现性等指标进行评价,结果表明:当水桶(20 L)水位为50%和100%时,采样器供水量分别为(604±3)m L和(606±2)m L,稳定且无差异;在3种粗糙度(大理石、水泥混凝土、沥青混凝土)道路的冲洗水回收率都≥95%;道路积尘收集率随尘土残存量增加而增加,收集率为88%~95%;采样器收集到道路积尘(≤180μm)的粒径分布与原始样品具有很好的重现性;湿式和干式吸尘积尘量的线性关系式为y=2.97x+29.58,R~2=0.63。建议采用道路积尘湿式采样器评价城市道路清扫保洁质量。     

转轮式洗轮机对车轮带泥的冲洗效果

施工车辆车轮带泥是我国道路扬尘污染控制面临的共性和突出问题。为在国内推广使用洗轮机提供技术依据，通过检测工地出口外道路积尘负荷来估算转轮式洗轮机对车轮带泥的冲洗效率，并以该洗轮机作为车轮带泥检测设备，检测和统计北京市车轮带泥量。结果表明，（1）转轮式洗轮机可以将工地出口外100m道路积尘负荷增量由64．4g／m2降至5．9g／m2，转轮式洗轮机对车轮带泥的冲洗效率大于90％；（2）渣土车和混凝土车车轮带泥量的平均值分别为5．1和2．2kg／车；（3）北京市未来车轮带泥量将超过8．8万t／a，施工车辆全部经过转轮式洗轮机冲洗后，车轮带泥量可削减7．9万t／a。建议在相关法律法规中以强制性条款落实施工车辆车轮带泥机械化冲洗要求。     

隧道实验测定南京市机动车PM_（10）排放因子

选取南京城市隧道进行机动车PM10平均排放因子的测试研究。采用质量平衡模型和多元线性回归方法计算了4种车型PM10的综合排放因子。结果表明：隧道内机动车PM10平均排放因子为0.347±0.100 g/（km·辆）;大型车的PM10排放因子远高于其他车型的排放因子,其次是中型车和摩托车,小型车最小,其综合排放因子分别为1.440 g/（km·辆）、0.850 g/（km·辆）、0.790 g/（km·辆）和0.320 g/（km.辆）;在车速相似的情况下,本隧道实验所测机动车的PM10排放因子与国内隧道实验结果相仿,却远大于国外隧道实验结果。     

生活污水不同进水C/N比负荷对垂直潜流式人工湿地排放温室气体的影响

人工湿地处理的生活污水含氮量或者有机物含量很高时,可能会造成人工湿地在处理污水的过程中排放大量温室气体。研究了垂直潜流式人工湿地在人工合成的生活污水不同污染物进水C/N负荷条件下污水处理效果和温室气体(CO2和CH4)的排放量,利用现场测量和碳平衡模型估算分析了可以达到最佳污水净化效果和最少温室气体排放量的污染物进水C/N负荷条件。结果显示,在进水C/N负荷为C/N=6∶1~9∶1时可以得到最佳的污染物去除率。温室气体CH4排放量较CO2排放量可以忽略不计,而在进水C/N负荷为C/N=3∶1~6∶1时可以实现最少的温室气体排放。综上所述,最优的进水C/N负荷确定为C/N=6∶1,此时人工湿地可以得到较高的污染物去除率而排放较少的温室气体。     

隧道实验测定南京市机动车PM10排放因子

选取南京城市隧道进行机动车PM10平均排放因子的测试研究.采用质量平衡模型和多元线性回归方法计算了4种车型PM10的综合排放因子.结果表明:隧道内机动车PM10平均排放因子为0.347±0.100 g/(km·辆);大型车的PM10排放因子远高于其他车型的排放因子,其次是中型车和摩托车,小型车最小,其综合排放因子分别为1.440 g/(km·辆)、0.850 g/(km·辆)、0.790 g/(km·辆)和0.320 g/(km·辆);在车速相似的情况下,本隧道实验所测机动车的PM10排放因子与国内隧道实验结果相仿,却远大于国外隧道实验结果.     

不对称街谷内PM_(2.5)浓度垂直分布特征及成因

当前细颗粒物PM2.5已成为城市环境的主要污染物,研究城市不对称街谷内PM2.5浓度的垂直分布特征,对居民日常生活与健康出行有现实意义。实验选取2013年3个不同阶段对高度在1~35 m范围的街谷进行PM2.5浓度监测,同时引用街谷内流场模型与浓度场模型,对PM2.5浓度垂直分布特征及成因进行探究。结果表明,不对称街谷受大气对流、风速、风向影响,街谷内细颗粒物存在不均匀分布特点,在较高侧随着壁面高度的增加PM2.5浓度大体呈"S"型曲线变化。同时在同一阶段监测的4天中街谷内PM2.5浓度分布特征大体一致,而阶段之间差异明显;街谷内PM2.5浓度垂直分布的最高浓度差出现在阶段1,高达75μg/m3,阶段2与阶段3浓度差相对减弱,仅在20~30μg/m3之间。通过阶段2与阶段3对比可知,北京冬季供暖燃煤对大气细颗粒物的贡献较大,导致颗粒物浓度偏高;而非采暖期气温回升,大气对流作用较强,有助于大气颗粒物扩散,因而街谷内PM2.5污染程度相对较低。     

西安市2013年PM_(2.5)浓度变化分析研究

全面分析2013年西安市13个国控环境空气质量自动监测子站PM2.5监测数据。结果表明:2013年西安市环境空气中PM2.5年均值为105μg/m3,超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级要求(35μg/m3)200.0%,污染较严重;西安市各子站PM2.5月均值总体呈两边高、中间低的"V"型趋势,全市及各子站PM2.5月均值分别为44~206、32~275μg/m3;采暖期(上半年采暖期为1—3月,下半年采暖期为11—12月)、非采暖期(4—10月)PM2.5平均值分别为156、70μg/m3;上、下半年采暖期PM2.5平均值分别为178、124μg/m3;西安市气象风力以微风为主,雨天集中在5—9月,期间PM2.5月均值小于80μg/m3。     

基于WASP模型计算尾水回用河道污染负荷

城市景观河道水质恶化,主要是由于河道两岸污染物质排放进入水体,导致水体水质下降。为了计算下游各区段污染物质日负荷排放量,同时甑别重点排污区段,提出采用WASP水质分析模拟软件计算各段氨氮负荷排放量。模拟过程需先定义河道基本参数:河道长宽、水深,入河流量增加量、水体流速、氨氮循环拟合公式中硝化速率、反硝化速率系数等。模拟结果表明,不同氨氮浓度求得的入河负荷值是相对唯一的。1 g/d负荷的增加会导致模拟浓度改变0.01~0.06mg/L。同心河下游生活区(一~三段)的氨氮排放负荷比上游工业区(四~六段)大,生活区氨氮排放负荷达到河道总排放负荷60%~70%。河道氨氮负荷削减模拟的结果表明:上游氨氮污染负荷量越大,下游削减负荷程度越高,从而使得下游氨氮浓度越低。     

利用快速检测法研究石家庄道路交通扬尘排放特征

利用快速检测法(TRAKER)实时监测石家庄夏季铺装道路机动车道PM_(2.5)、PM_(10)的背景浓度和在机动车行驶过程中车轮扬起的PM_(2.5)、PM_(10)浓度,分析车速对PM_(2.5)、PM_(10)排放特征的影响,并得到不同类型道路积尘负荷、排放因子和排放强度。结果表明:车轮扬起的PM_(2.5)浓度随车速变化不大,而PM_(10)起伏较大;车速相同时,快速路、主干道、次干道、支路的PM_(2.5)质量浓度分别为0.046、0.110、0.160、0.097mg/m~3,表现为次干道主干道支路快速路,与积尘负荷的强弱顺序一致;不同类型道路排放因子表现为次干道快速路支路主干道,排放强度表现为快速路次干道主干道支路。研究结果可为石家庄道路交通扬尘排放清单的构建以及扬尘的治理提供数据支撑和参考。