基于积尘负荷的西安市铺装道路扬尘排放研究

近年来城市颗粒物污染问题日渐突出,严重影响着人们的环境幸福指数和对美好环境的期待.道路扬尘作为城市扬尘的重要组成部分,对颗粒物污染的贡献不容小觑.在此背景下,采用积尘负荷法采集西安市快速路、主干道、次干道、支路等4种类型25条道路的道路扬尘样品,并分析采样速率、采样次数等因素对采样效率的影响.在此基础上,计算得到西安市各类型道路的平均积尘负荷,结合车流量、车重、道路长度,通过《扬尘源颗粒物排放清单技术指南》中的公式计算得到各种类型道路TSP、PM₁₀、PM_2.5的排放系数及排放量.结果显示：采样速率为1.0 m²·min^-1,采样次数为两次可满足采样要求.不同类型道路积尘顺序为：支路（4.18 g·m^-2）>次干道（2.80 g·m^-2）>快速路（1.49 g·m^-2）>主干路（1.34 g·m^-2）;道路积尘TSP、PM₁₀、PM_2.5的平均排放系数分别为6.066、1.542和0.447 g·km^-1.快速路和主干路的扬尘排放系数较小,支路的扬尘排放系数次之,次干路的扬尘排放系数较大.采用Monte Carlo方法对TSP、PM₁₀和PM_2.5的排放量进行不确定性分析,在95%的概率分布范围下,三者定量不确定性均为-16.88%~17.96%.     

道路扬尘排放因子建立方法与应用

排放因子是分析污染源排放特征和建立排放清单的基础数据,本研究对典型道路进行积尘负荷采样和实验室筛分分析,通过再悬浮系统和颗粒物粒径谱仪对道路扬尘粒径分布和粒径乘数进行测量,调查道路车型构成并计算车重,以北京市通州区为例应用模型法建立本地化的道路扬尘PM_2.5排放因子.结果表明,不同类型道路的扬尘颗粒物粒径分布在<2.5 μm范围内的质量比例较为接近,道路扬尘中PM_2.5与PM₁₀比值在0.28~0.32之间;不同类型道路的PM_2.5粒度乘数在0.18~0.20 g·（km·辆）^-1之间,高速路、国道、省道、县道和乡道的PM_2.5排放因子分别为0.06、0.14、0.31、0.30和0.39 g·（km·辆）^-1.积尘负荷采样、再悬浮粒径分布测量和排放因子模型计算,是道路扬尘排放因子本地化的可行方法.在建立道路扬尘排放因子过程中,粒径乘数可以应用默认值,由于不同类型道路的积尘负荷差异较大,需要分道路类型或按车流量级别进行积尘负荷采样分析,对排放因子进行本地化.     

北京铺装道路交通扬尘排放规律研究

根据对北京82条城区道路和56条郊区铺装道路路面尘负荷的监测,依据AP-42交通扬尘排放因子模型,针对道路类型、车流量、道路位置等研究了北京交通扬尘的排放规律,分析了2种确定路面尘负荷的方法.结果表明,北京城区快速路、主干道、次干道和支路路面尘负荷分别为：0.17、0.34、1.48和2.60 g/m²,北京郊区国道、省道、县道、乡级路和县城内城市道路路面尘负荷分别为：0.18、0.56、1.58、3.10和1.58 g/m²;根据路面尘负荷与车流量及道路类型的相关性分析,在城区利用尘负荷与车流量的关系式对尘负荷进行赋值相关性较好,在郊区利用不同类型道路尘负荷平均值对道路尘负荷进行赋值相关性较好;路面尘负荷及排放因子随着车流量的增大而降低,而交通扬尘PM₁₀排放强度随车流量的增大而增强;城区主干道交通扬尘排放PM₁₀强度最大为130.2 kg/(km·d),郊区国道交通扬尘PM₁₀排放强度最大为43.8 kg/(km·d).     

道路扬尘中PM2.5粒度乘数的测定方法及特征

粒度乘数是表征道路扬尘中颗粒物粒径分布特征和计算道路扬尘排放量的重要参数.为实现粒度乘数本地化,采用AP-42法和TRAKER法于2019年3月对保定市城区不同类型的道路进行采样和走航监测,利用校正公式计算得到道路扬尘PM_2.5粒度乘数（K_2.5）,对比了两种方法测定的K_2.5结果,分析了保定市道路扬尘粒度乘数特征.结果表明：①基于AP-42法和TRAKER法获取的保定市道路积尘的K_2.5平均值分别为0.21 g·VKT^-1和0.23 g·VKT^-1.两种方法获得的道路积尘K_2.5具有较高的线性相关性,相关系数约为0.6.分别利用两种方法获得的K_2.5计算道路扬尘PM_2.5排放因子值差异较小.说明利用基于激光传感器的TRAKER法能够满足测量并计算道路扬尘K_2.5的要求.②保定市不同类型道路积尘K_2.5特征按其值大小排序表现为：快速路 < 次干道 < 支路 < 主干道,存在显著差异;③保定市各道路扬尘K_2.5平均值高于0.15 g·VKT^-1,说明若直接借鉴美国环保署的推荐值（K_2.5=0.15 g·VKT^-1）进行排放清单计算,将会低估保定市的道路扬尘排放量,进而增加排放清单的不确定性.保定市K_2.5相对较高,说明保定市道路积尘中微颗粒物含量较多,道路扬尘对城市PM_2.5的贡献可能较大.     

珠江三角洲地区铺装道路扬尘排放因子与排放清单研究

对珠江三角洲地区不同等级道路共采集了65个道路扬尘样品,并调研了道路的车流量、车辆构成和道路长度等有关活动水平数据,采用美国环保署推荐的AP-42方法估算了该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并分析了道路扬尘排放的时空特征与不确定性范围.结果表明:高速公路、一级、二级、三级和四级道路尘负荷分别为1.05 g·m^-2、0.99 g·m^-2、1.30 g·m^-2、1.35 g·m^-2和1.45 g·m^-2;不同等级道路扬尘总悬浮颗粒物(Total Suspended Particulate,TSP)、PM₁₀和PM_2.5的平均排放因子分别为8.32 g·VKT^-1 (Grams per Vehicle Kilometer Traveled)、1.60 g·VKT^-1和0.39 g·VKT^-1,对应的排放量分别为2755.1×10³ t、528.8×10³ t和127.9×10³ t,其定量不确定性范围分别为-91.7%~175.1%、-91.6%~178.9%及-91.5%~176.5%.     

北京市典型道路扬尘化学组分特征及年际变化

选择北京市具有代表性道路,于2004年9月和2013年5月进行采样,利用再悬浮设备制备道路扬尘PM₁₀与PM_2.5样品,并进行化学组分分析,建立了2004年和2013年北京市道路扬尘PM₁₀与PM_2.5源成分谱,以分析和探讨北京市道路扬尘化学组分特征及其组分年际变化.结果表明,北京市道路扬尘PM₁₀与PM_2.5源成分谱中的化学组分特征均为Ca、Si、有机碳（organic carbon,OC）、Al、Fe、K、Mg、SO₄^2-和元素碳（element carbon,EC）,其在道路扬尘中的含量之和分别为：2004年PM₁₀为46.7303%、PM_2.5为56.9198%和2013年PM_2.5为38.7478%;占全部被测组分的比例分别为95.9%、94.3%和94.7%.2004年道路扬尘中,环路Si、Al的含量显著低于其他道路类型,受到的土壤风沙尘影响最小;建筑水泥尘特征元素Ca主干道含量最高,高速五环进京口含量最低;EC在高速五环进京口的含量显著高于其他道路类型.而2013年PM_2.5中被测组分总含量及Si、Al、Ca的含量次干道均显著低于其他道路类型.2013年与2004年相比,北京市道路扬尘PM_2.5中除SO₄^2-含量略上升了2.0%外,其余组分含量下降显著,Ca、Si、OC、Al、Fe、K、EC和NO₃^-下降幅度分别为45.1%、31.5%、17.5%、20.3%、55.6%、33.3%、30.0%和50.3%.结果表明,［NO₃^-］/［SO₄^2-］比值不能准确反映固定源和移动源相对贡献大小的变化.［OC］/［EC］比值,2004年PM₁₀为9.77±3.88,PM_2.5为9.36±3.25,2013年PM_2.5为14.41±10.41,北京市道路扬尘存在二次有机碳（secondary organic carbon,SOC）,且SOC是道路扬尘PM₁₀与PM_2.5的重要组成部分.不同城市道路扬尘及同一城市不同粒径的道路扬尘成分谱相似度不高,应建立相应的成分谱并适时更新.     

南昌市扬尘PM2.5中多环芳烃的来源解析及健康风险评价

为了解南昌市道路扬尘和土壤风沙尘PM_2.5中多环芳烃（PAHs）的来源和健康风险,利用颗粒物再悬浮系统采集PM_2.5样品,测定了PM_2.5中16种优先控制的多环芳烃的含量.结果表明,南昌市道路扬尘PM_2.5中ΣPAHs含量范围为48.85~166.16μg·kg^-1,平均值为（114.22±39.95）μg·kg^-1,土壤风沙尘PM_2.5中ΣPAHs含量范围为31.05~62.92μg·kg^-1,平均值为（40.79±9.39）μg·kg^-1.道路尘和土壤风沙尘PM_2.5中的PAHs都是以4~5环组分为主.主成分分析/多元线性回归分析结果表明,南昌市道路扬尘PM_2.5中PAHs的来源包括机动车的排放和燃煤源与石油泄漏,贡献率分别为51.7%和48.3%,总估计值与实际值的线性拟合有很好的一致性.对于儿童和成年男性,不同暴露途径的PAHs致癌风险值从大到小依次是皮肤接触 > 摄食 > 呼吸吸入,而成年女性则表现为摄食 > 皮肤接触 > 呼吸吸入.各暴露途径中,PAHs对成人的致癌风险均高于儿童.所有人群中,PAHs的总致癌风险值均低于美国EPA推荐的致癌风险阈值10^-6,没有致癌风险.     

车辆限行对道路和施工扬尘排放的影响

采用降尘法对道路和施工扬尘排放进行连续监测,通过限行之前和限行期间数据分析,研究了“好运北京”体育赛事期间机动车交通限行措施对道路和施工扬尘的消减情况、道路和施工扬尘对北京大气环境颗粒物的贡献率、道路和施工扬尘源占本地颗粒物排放总量的比重.结果表明,车辆限行措施对降低道路和施工扬尘的效果明显;环路限行期间降尘量平均值为0.27 g·(m²·d)^-1,限行之前1个月和限行之前7d降尘量平均值为0.81和0.59 g·(m²·d)^-1,主干道和次干道限行期间降尘量平均值为0.21 g·(m²·d)^-1,限行之前1个月和限行之前7 d降尘量平均值为0.54和0.58 g·(m²·d)^-1,道路降尘量下降了60%～70%;限行期间民用建筑施工降尘量平均值为0.27 g·(m²·d)^-1,限行之前20 d为1.15 g·(m²·d)^-1,限行期间公用建筑施工降尘量平均值为1.06 g·(m²·d)^-1,限行之前20 d为1.55 g·(m²·d)^-1,施工降尘下降30%～47%;道路和施工扬尘是北京市颗粒物污染的主要来源,其对环境PM₁₀的贡献率为21%～36%;当本地污染源PM₁₀排放量占环境总量的50%和70%时,道路和施工扬尘PM₁₀排放量分别占本地污染源的42%～72%和30%～51%.     

北京市混凝土搅拌站扬尘排放因子及排放清单

为准确估算混凝土搅拌站扬尘排放清单,本研究综合美国环保局和南加州的搅拌站扬尘排放因子,并在北京市典型搅拌站开展道路积尘负荷测试,建立了北京市搅拌站各生产环节及综合扬尘排放因子.结合北京市搅拌站扬尘治理过程,估算北京市1991~2014年搅拌站扬尘排放清单,并预测2015~2020年排放清单.结果表明:北京市2015年搅拌站道路积尘负荷平均值为(26.2±11.5)g/m~2,是南加州推荐值(11.0g/m2)的2.4倍;(2)1995年以前北京市搅拌站PM_(2.5)综合排放因子为86g/m~3混凝土,第1季度混凝土产量月不均匀系数是其他季度的1/3,2015年PM_(2.5)综合排放因子相比1995年以前下降89.4%,场区道路扬尘排放占比由10%增加至70%;(3)《北京市2013~2017年清洁空气行动计划》实施后,2015年搅拌站扬尘PM_(2.5)排放量下降至543.1t/a,相比2013年减排48.3%,其中清退无资质搅拌站对PM_(2.5)减排的贡献为18.6%;(4)搅拌站扬尘排放主要集中在五环至六环(52%),六环外排放量占总量的28%.未来北京市搅拌站扬尘减排工作应该着力于继续清退无资质搅拌和加强场区道路清扫保洁.     

北京道路尘负荷分布及对大气环境影响

以北京平原地区铺装道路为研究对象,利用车载移动监测系统于2019年四季选择4个周期开展了道路尘负荷监测,分析数值分布及对大气环境影响.结果表明,道路频率在不同道路尘负荷范围内呈极显著的幂律分布,4个周期道路尘负荷小提琴图形状相似,存在部分道路数值显著高于其它道路.差道路与最清洁道路数值可相差100倍以上.各季节至少25%的道路数值在0.37 g·m^-2以内,至少50%的道路数值在0.64 g·m^-2以内,至少75%的道路数值在1.25 g·m^-2以内.核心区、中心城区、郊区、通州区道路尘负荷依次增大,且均呈现春季最高秋季最低的特征,城六区冬季高于夏季,郊区夏季高于冬季.核心区整体较低,通州区北部高值较多.道路尘负荷越高的道路类型,数据离散程度也越大.随着道路扬尘管控力度的加大,不同类型道路的尘负荷差距减小.道路扬尘排放量核心区占全市3%,中心城区占23%,郊区占74%（其中通州区13%）.排放强度为核心区、中心城区、环路、国道等交通活动密集的区域高,而这些区域或道路的尘负荷低.典型道路PM_2.5影响距离主要在下风向1 km范围内,日均最大影响浓度为18.08~237.9 μg·m^-3,且排放源强越大,影响浓度越高.     

APEC会议期间北京市交通扬尘控制效果研究

为了评估APEC会议期间严格的交通扬尘控制措施的效果,选取北京地区不同类型道路,在会议之前和会议期间分别采集40个道路积尘负荷样品,并调研了道路车流量及车型比例等机动车活动水平变化.采用AP-42方法计算不同类型道路PM10排放因子和排放强度,基于Arc GIS平台应用自下而上的方法建立了排放清单,分析交通扬尘PM10排放的空间分布特征,评估APEC会议期间北京市道路交通扬尘控制效果.结果表明:APEC会议期间北京市日均车流量减少12%,快速路、主干道、次干道、支路、郊区道路的积尘负荷分别下降31%、58%、73%、54%和46%,PM10排放因子分别下降63%、67%、86%、63%和40%,排放强度分别下降73%、71%、87%、78%和49%.在空间分布上,城区道路交通扬尘PM10排放量减少77%,郊区道路减少49%.     

北京市交通扬尘PM2.5排放清单及空间分布特征

为建立一种自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM_2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM_2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM_2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM_2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM_2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM_2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM_2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段.      

基于车速-流量模型的动态化道路扬尘清单编制方法与应用

目前国内外关于道路扬尘排放的计算多采用美国环境保护局推荐的AP-42排放因子法,直接计算道路扬尘的年均排放总量,但其动态化程度不足,难以满足日益增长的精细化管理需求. 本研究采用车速-流量模型构建高时间分辨率的道路车流量获取方法. 以天津市为例,采用自下而上的方法,结合本地化的排放因子以及天津市采取的道路扬尘控制措施,借助GIS平台编制高时空分辨率的道路扬尘排放清单,精细反映天津市道路扬尘排放的时空分布特征. 结果表明:①时间尺度上,受早晚高峰的影响,城市道路在08:00—09:00与18:00—19:00扬尘排放强度较大,13:00—14:00是白天扬尘排放强度的低值时段. ②空间尺度上,夜间(03:00—04:00)道路扬尘排放强度的高值区域集中在高速路段,白天扬尘排放强度的低值时段(13:00—14:00)集中在城市道路中支路密集的地区,道路扬尘排放强度高峰时期(18:00—19:00)集中在各类型的城市道路. 全年道路扬尘排放高值区域集中在城市支路和郊区道路. ③天津市内六区全年道路扬尘PM_2.5、PM₁₀、TSP排放量分别为603、2 492和12 986 t,相较以往研究有所下降. 从区域看,道路扬尘排放总量呈偏远郊区>环城四区>市内六区的规律. 城市道路采取的洒水措施明显降低了道路扬尘排放总量. 研究显示,受交通扰动影响,道路扬尘排放呈现明显的时空分布差异.      

呼和浩特交通扬尘排放清单研究

颗粒物污染是影响中国城市空气质量的首要因素,交通扬尘是城市大气颗粒物污染的主要来源之一,排放清单及排放特征研究是进行环境影响分析、控制措施成本效益分析、控制方案制定以及进行环境管理的基础。本文对呼和浩特城区典型道路路面尘负荷进行采样分析,现场调研不同类型道路车流量和车辆构成,应用AP-42排放因子计算典型道路交通扬尘排放因子,建立了基于G IS的排放清单数据库。结果显示:胡同的PM10排放因子最大,其次分别为环城路、支路、次干道和主干道;环城路的PM10排放强度最大,其次为主干道、次干道、支路和胡同;基准年2006年呼和浩特城区交通扬尘PM10排放量为22 715 t;从空间分布看,环城路以内网格排放源强较高,中心城区排放强度最大。     

施工工地出口附近道路交通扬尘排放特征研究

为了量化施工工地附近社会道路因施工运输车辆带泥及遗撒造成的二次交通扬尘,对4个典型工地出口2个方向社会道路尘负荷进行了采样分析,根据AP-42交通扬尘排放模型,计算和分析了工地出口附近道路交通扬尘排放特征.结果表明,工地出口附近道路尘负荷高于正常道路,随着距离工地出口长度的增加,尘负荷逐渐减小;工地出口2个方向共400 m道路上交通扬尘PM₁₀排放因子为正常道路的2～10倍,因施工增加的排放量相当于422～3?800 m正常道路排放.根据以上结果,结合2002年北京市施工工地时空分布数据,经计算得出,2002年北京市城八区工地出口形成的二次扬尘相当于增加了道路总长度的59%.     

天津城市交通道路扬尘排放特征及空间分布研究

对天津市中心城区道路按照不同道路类型采取道路灰尘样本,研究统计不同类型道路车辆构成和车流量,依据美国EPA AP-42道路扬尘排放因子模型计算排放因子及排放量并应用Mapinfo软件得到了道路灰尘排放量的空间分布图.计算结果表明,天津市区环线、主干路、次干路、支路的道路粉尘负荷分别为0.30,0.40,0.64,2.02g/m2.环线的PM10的排放强度最高,为30.7kg/(km·d),其次为主干路、次干路和支路.天津市区一年道路灰尘的排放量为27985t,其中PM10排放量为5372t.中环线内和平区由于道路密集,交通扬尘排放量最高,向四周排放量递减.     

道路交通扬尘排放因子测量系统研发及应用

道路交通扬尘排放是城市大气环境颗粒物(PM_(10)和PM_(2.5))的主要来源之一,对其排放测量研究是进行排放清单建立、环境影响分析和制定控制方案的依据.本研究设计了一种道路交通扬尘排放因子测量系统,通过测量行驶中车辆尾羽不同位置的颗粒物浓度,应用浓度剖面积分的方法计算单车行驶过程中扬尘PM_(10)排放量.在北京市典型道路测量了小汽车和大客车在不同车速下的交通扬尘颗粒物排放因子,结果显示,车辆尾羽的颗粒物浓度特征呈明显的"层状"分布,距离路面越近浓度越高,在车辆行驶方向中心浓度最高,向两侧浓度逐渐降低,车速越快浓度越高.在试验车速范围内,排放因子与车速呈幂函数关系,幂指数为2.7~2.8.排放因子与积尘负荷呈幂函数关系,幂指数为0.85.不同路段或同一路段的不同区域排放因子空间变异性较大,应用排放因子测量系统进行实测的结果更加准确可靠.     

有色冶炼园区道路扬尘中重金属污染特征及健康风险评价

为研究有色冶炼工业园区周边道路扬尘中重金属污染特征及其健康风险,在云南省蒙自地区采集了城市道路、有色冶炼工业园区道路以及隧道尘样品,通过再悬浮设备将尘样悬浮至Teflon滤膜上获得PM_(2.5)和PM_(10)样品,并利用ICP-MS分析了Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd和Pb这8种重金属的含量.结果表明,在PM_(2.5)中重金属的平均含量高于PM_(10).Pb、Cd、As和Zn在3种道路扬尘中平均含量最高,且在不同道路扬尘中平均含量差异表现为:隧道工业园区道路城市道路.隧道扬尘中Pb和As的平均含量高于其它重金属,在PM_(2.5)中达到92 338.3 mg·kg~(-1)和12 457.7 mg·kg~(-1);工业园区道路扬尘中Pb和Zn的平均含量最高,在PM_(2.5)中分别是4 381.7 mg·kg~(-1)和4 685.0 mg·kg~(-1);城市道路平均含量最高的重金属是Zn和Pb,在PM_(2.5)中为1 952.6 mg·kg~(-1)和1 944.8 mg·kg~(-1), 3种道路扬尘中Cu、Zn、As、Cd和Pb平均含量均高于云南省土壤背景值.富集因子分析和主成分分析结果显示:Cu、Zn、As、Cd和Pb在3种道路上均有明显富集,受到有色冶炼工业和交通源的显著影响;而Cr、Mn和Ni在3种道路上富集不明显,未受到明显的人为源影响.健康风险评价结果表明,摄食是主要的暴露途径;儿童的非致癌风险高于成人.在PM_(2.5)道路扬尘中所含有的As、Cd和Pb都会对成人和儿童造成非致癌风险,在PM_(10)工业园区道路和隧道扬尘中的As、Cd和Pb对人体有非致癌风险,城市道路中的As仅对儿童有非致癌风险.此外,隧道中的As具有致癌风险.