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。     

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。     

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。     

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。     

石家庄市夏季道路交通扬尘排放特征研究

利用石家庄市快速路、主干道、次干道、支路共8条道路上布设的降尘缸,收集夏季道路交通扬尘并进行样品筛分、称重、粒径分析及碳分析。结果表明:(1)2.5~10.0μm粒径颗粒物含量最高,其次为10.0~30.0μm,0~2.5μm最少。相同类型道路南侧、西侧细颗粒物多,而北侧、东侧大颗粒物相对多,原因与道路两侧车流量和周围环境有关。2.5~10.0μm颗粒物更易在2.5 m处富集,而10.0~30.0μm颗粒物在1.5 m处容易富集。(2)PM_(2.5)比PM10更易富集碳。快速路PM_(2.5)中总碳(TC)、有机碳(OC)高,元素碳(EC)低。快速路和主干道2.5 m处PM10更易富集碳,次干道和支路则更易在1.5 m处富集。(3)研究区道路扬尘PM_(2.5)和PM10中碳组分的主要来源为汽油车尾气和燃煤排放,少部分为生物质燃烧。     

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。     

机动车车速对道路交通扬尘排放特征的影响

机动车行驶过程中车轮转动引起的道路交通扬尘对城市颗粒物具有较大影响。利用DustTrak 8530型颗粒物检测仪结合全球定位系统(GPS),研究了机动车车速对道路交通扬尘排放特征的影响。结果表明:随着车速的加快,由机动车车轮转动引起的PM_(10)、PM_(2.5)浓度以及PM_(2.5)/PM_(10)(质量浓度比,下同)逐渐增大;通过对数据进行拟合,分别得出PM_(10)、PM_(2.5)浓度及PM_(2.5)/PM_(10)与机动车车速之间的函数关系。研究结果为准确构建道路交通扬尘排放清单以及测试道路交通扬尘排放因子和排放量奠定了实验基础。     

AP-42道路交通扬尘排放模型评估及其在北京市的应用

对EPA推导AP-42模型的源数据划分范围,评估不同积尘负荷范围的线性回归模型的模拟效果。结果显示,在不同积尘负荷范围内(0~0.5、0.5~1、0~1、0~4和5~400 g/m2),线性回归模型参数以及方程R2值均有差异。对182个北京市道路积尘样品进行频数分布分析,发现积尘负荷主要分布在0~0.5 g/m2或0~1 g/m2范围内,分别运用道路积尘负荷0~0.5、0.5~1和0~1 g/m2范围的模拟回归模型,评估北京市铺装道路PM10的排放特征,尽管3个不同模型评估结果的平均值的比例是4∶2∶1,但是3个模型评估不同类型道路PM10排放因子的大小顺序是:支路次干道主干道快速路。     

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.     

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....     

天津市秋季道路降尘分布特征

2014年秋季在天津市主城区布设88个道路降尘采样点,每个采样点设置2个采样高度,共采集176个样品。利用重量法计算得到降尘负荷,使用SPSS进行统计分析,研究了天津市秋季道路降尘的分布特征。结果表明:(1)1.5m处的降尘负荷中位值高于2.5m处;(2)不同道路类型的降尘负荷为外环线快速路主干道支路次干道;(3)东西走向道路的南北两侧的降尘负荷差异显著,这可能与采样期间的主导风向有关。     

天津典型道路环境PM2.5中重金属的粒径分布及健康风险评价

2015年7月3—17日,采集天津3条典型道路路边道路交通环境中不同粒径段的PM_(2.5)样品,分析其中的12种金属元素,并开展健康风险评价。结果表明:(1)3种典型道路上PM_(2.5)均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中二级日均限值(75μg/m~3)。主干道、次干道、快速路上PM_(2.5)中金属元素累计质量浓度分别为0.68、0.74、0.67μg/m3。(2)多数金属元素的粒径分布存在明显差异。Zn和Cu为轮胎和刹车片磨损标志物,峰值在较大粒径颗粒物上。Sb通常作为添加剂以Sb2S3的形式加入到刹车片中,峰值出现在0.2～1.0μm粒径段。(3)Cr、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sn、Sb和Pb的富集因子10,受到人为源的作用。对于儿童和成人群体,全部道路路边环境的非致癌风险危险指数均大于1,具有非致癌风险。PM_(2.5)中Cr、Co、Ni、As、Cd的致癌风险基本上均超过美国环境保护署推荐的可接受风险阈值(10-6),具有明显的致癌效应。     

夏季海淀公园内PM_(2.5)浓度水平梯度分布规律

于2014年夏季,通过观测海淀公园不同区域沿道路不同宽度处PM_(2.5)浓度,研究PM_(2.5)浓度日变化规律、水平梯度分布规律、净化效益及其影响因素。结果表明,海淀公园内PM_(2.5)浓度日变化规律呈白天低晚上高的趋势,09:00—15:00时PM_(2.5)浓度达到国家标准Ⅱ类功能区浓度质量要求,05:00时PM_(2.5)浓度最高。不同观测区域一定宽度范围内出现PM_(2.5)浓度积聚,之后开始下降。总体上,海淀公园在13:00时对PM_(2.5)浓度净化效益最显著,09:00时净化效益最差。环城高速路区域与城市主干道区域165 m以上宽度处、城市次干道区域60 m以上宽度处为正净化效益,并维持正净化效益。海淀公园内PM_(2.5)浓度与气象因子之间相关关系表明,PM_(2.5)浓度与平均温度、相对湿度呈显著相关,与其他气象因素没有显著相关性。     

石家庄秋季PM_(2.5)中低分子量有机酸组成特征及来源解析

为探讨石家庄秋季PM_(2.5)中低分子量有机酸组成特征与来源,于2017年9—10月对石家庄PM_(2.5)进行采样并测定了3种低分子量有机酸(甲酸、乙酸、草酸)浓度,还测定了水溶性无机离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)辅助讨论有机酸来源。结果发现,石家庄秋季PM_(2.5)中草酸浓度高于甲酸和乙酸,而甲酸和乙酸浓度接近,甲酸、乙酸和草酸的质量浓度分别为20~240、50~280、60~1 130ng/m~3。石家庄秋季PM_(2.5)中低分子量有机酸受自然源和人为源的混合影响,以人为源占主导,其中甲酸和乙酸的同源性较高。甲酸的可能来源为工业燃煤、交通汽车尾气排放、生物质燃烧、土壤和扬尘。乙酸的可能来源为工业燃煤、交通汽车尾气排放、生物质燃烧、生活污水、土壤和扬尘。草酸的可能来源为交通汽车尾气排放、大气氧化反应、生物质燃烧、土壤和扬尘、生活污水。     

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。     

贵阳市冬季大气PM 2.5和PM 10浓度空间插值及分布研究

为了解贵阳市冬季大气污染现状,以贵阳市污染相对严重的白云区为研究对象,连续采集PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,利用普通克里金法进行空间插值获取PM_(2.5)、PM_(10)分布特征。通过留一法交叉验证,比较6种半变异函数模型(三角函数、高斯函数、球面函数、指数函数、J-Bessel函数和K-Bessel函数)的空间插值精度,选出最适的函数模型;采用分区统计和格网统计的方法,对不同土地利用类型、植被覆盖度下的PM_(2.5)、PM_(10)平均浓度进行比较分析。结果表明,三角函数是PM_(2.5)空间插值的最适模型,指数函数是PM_(10)空间插值的最适模型;贵阳市白云区冬季大气PM_(2.5)、PM_(10)浓度总体表现出城区浓度高,郊区浓度低的分布特征;土地利用类型和植被覆盖度对PM_(2.5)和PM_(10)浓度有着较强的影响。     

北京道路降尘排放特征研究

道路扬尘是城市大气颗粒物主要来源之一,本研究采用降尘法监测北京道路扬尘并分析降尘排放特征。对北京不同类型道路共40条,每条道路布置2个降尘监测点,并对背景降尘值进行了监测,道路降尘(DFr)与背景降尘(DFb)的差值作为道路自身降尘(ΔDF)。结果显示,快速路、主干道、次干道和支路的ΔDF分别为18.9、13.9、9.9和9.7 t/(km2.30 d),降尘值比例为100∶74∶52∶51,单辆车引起的降尘比例为1.00∶2.55∶5.20∶5.67;夏季道路降尘量最大,其次为冬季。以一年为周期,道路月均降尘为ΔDF,则1~4月份交通降尘量为0.72~0.94ΔDF,5~8月份降尘量为1.10~1.30ΔDF,9~12月份月降尘量为0.96~0.99ΔDF;不同类型道路ΔDF数据均呈偏态分布,道路降尘不同季节也均为偏态分布。道路降尘量与车流量呈正线性相关。     

成都市降水对大气颗粒物湿清除作用的观测研究

为研究成都市降水对大气颗粒物(以下简称颗粒物)的湿清除作用,对2014—2016年成都市的颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和气象观测数据进行分析。结果表明:月、季尺度下,降水对PM_(2.5)、PM_(10)均有削减作用。降水时段的PM_(2.5)、PM_(10)浓度较非降水时段分别降低17.1%和15.8%,且冬季降幅最为明显。考察472次降水过程对颗粒物的湿清除作用,发现单次降水过程后PM_(2.5)、PM_(10)浓度增长频次(243、234次)和削减频次(229、238次)接近,但颗粒物浓度总体呈削减趋势。对于单次降水过程,颗粒物的初始浓度与降水对颗粒物的湿清除作用关系密切,特别是降水持续时间超过8h后,颗粒物初始浓度越高,削减效果越好。     

武汉市典型地区PM_(2.5)化学组成及来源解析

采集了武汉市工业区和植物园2011年10月—2012年7月不同季节的PM_(2.5)样品,测定其化学组成并解析来源。结果表明,工业区和植物园PM_(2.5)年均质量浓度分别为179.7、92.8μg/m3,其中SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的水溶性离子。通过气团的后向轨迹模型分析,本地源与远距离区域传输共同影响武汉市空气质量。采用正定矩阵因子分析(PMF)模型对PM_(2.5)来源进行了解析,工业区PM_(2.5)来源为二次气溶胶、生物质燃烧、扬尘、冶金、燃煤和残油燃烧,春、夏、秋、冬4季贡献率最高的因子分别为生物质燃烧(45.1%)、残油燃烧(23.1%)、扬尘(56.1%)和二次气溶胶(53.4%);植物园PM_(2.5)来源为二次气溶胶、机动车排放、扬尘、冶金、燃煤和残油燃烧,春、秋两季机动车排放贡献率最高,分别为42.7%、41.3%;夏季和冬季分别为扬尘和二次气溶胶贡献最高,贡献率分别为27.3%、57.4%。