公交站交通颗粒物污染的时空分布

为识别公交站空气污染分布差异，以横跨市区和郊县的福州市某繁忙道路为例，实地测量解析沿路公交站之间及站内不同位置上亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳(BC)浓度的分布与变化特征。结果表明：风速小等不利气象条件使秋季公交站颗粒物平均浓度高于春季，公交站颗粒物浓度呈现早晚高峰大于中午的时间特征，郊区公交站颗粒物浓度对车流量变化敏感而市区公交站对瞬时高排车辆及交通拥堵敏感。公交站四周不够通透、路段车流量大或拥堵、位于道路下风向等是增加站内颗粒物暴露风险的主要原因。无论市区或郊区，公交站局部位置的颗粒物浓度基本服从远离道路而衰减的规律，但BC分布的站点间差异较PM_1.0更明显。公交站牌对站前颗粒物的拦截率最高近30%,针对空间有限且交通量大的峡谷道路公交站，合理优化其站牌结构和布局将有利于减少站内候车人群的污染暴露风险。     

慢行道大气颗粒物分布特征及慢行者暴露估算

以贯穿福州市城区和郊区的道路为实验靶区，采集路侧慢行道PM2.5、PM10和黑碳（Black Carbon, BC）的高分辨率浓度样本，统计解析不同颗粒物的时空变化特征及其影响因素，进而利用暴露剂量模型精细测算并分析慢行者污染暴露差异.结果表明：(1)尽管城区较郊区的慢行道有更高的颗粒物平均浓度，但城区和郊区慢行道的颗粒物热点大都分布在交通量大且拥堵、路侧高楼密集或绿化覆盖率低的位置上.(2)慢行道颗粒物浓度的强弱变化是多因素耦合作用的结果，大气压强、相对湿度和露点温度是能够较大程度解释各类型路段的颗粒物浓度变化的主要因素，但它们的影响权重会因污染源、污染背景、地理区位、路段交通、微气象及设施建筑的不同而变化.(3)MPPD模型能更精细地估算不同时间及不同出行方式下出行者的颗粒物暴露水平，其估算结果表明，暴露时间、交通流量、道路拥堵状况、植被覆盖率、路侧环境通透性等均是影响个人暴露水平的重要因素.因此，为了最大化减少慢行道污染和降低慢行者暴露风险，需要综合考虑路段的差异化特征来优化交通及改善路边设施，同时，慢行者应选择交通量少、人车冲突少、绿化密度大等道路环境出行.