道路扬尘评估方法的建立和比较

建立了降尘法和AP-42法2种道路扬尘评估方法,它们分别以减去背景降尘的道路自身降尘（ΔDFr）和道路扬尘排放强度（EIr）作为评估指标. 通过对这2种方法评估结果的比较与分析发现:①ΔDFr和EIr有很好的正相关关系,相关系数（R2）为0.708;②ΔDFr能同时反映车辆激发扬尘和路面风蚀扬尘,而EIr只反映车辆激发扬尘;③积尘负荷大小不代表评估道路扬尘污染程度,但适用于定量评价道路清扫保洁质量. 降尘法相比AP-42法,其实施安全、简单易行、误差小,但不能满足快速评估要求,而且评估成本略高. 2种评估方法均表明《奥运保障措施》控制道路扬尘的效果明显,2008年北京奥运会期间与2007年同期相比,快速路、主干路、次干路和支路ΔDFr分别下降了65%,55%,65%和84%.      

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.     

济南市道路扬尘排放因子估算及其影响因素研究

以济南城市道路为研究对象,采用美国环保署AP-42模型和方法,通过道路分类、优化布点、样品采集、实地观测和计算分析,获得道路粉尘负荷及四种类型道路扬尘的排放因子,探讨了排放因子的主要影响因素。结果表明,路面粉尘负荷随车流量增大而逐渐降低,城市城区路面粉尘负荷多小于城市外围路面,且外围道路路面粉尘负荷随时间和空间变化大;支路和次干道排放因子相对较小,快速路排放因子较高,主干道排放因子最高,其TSP、PM10、PM2.5排放因子分别高达25.239 3 g/VKT、4.731 1 g/VKT、0.597 2 g/VKT;排放因子随平均车重增加呈现逐渐增大趋势;同种类型道路排放因子均随道路粉尘负荷的增加而增加;次干道和快速路排放因子随车流量增大而减小。所获结论可为城市道路扬尘排放估算提供参考。     

机动车辆入城前冲洗与道路扬尘的监测分析

对机动车辆入城前冲洗前后携带车尘量及粒径进行了监测分析。监测结果，冲洗后，清除了６０％－７０％的车尘，道路扬尘降低４０％左右。根据实测资料分析了交通车流量和风速对道路扬尘浓度的影响。结果表明，建立机动车辆入城冲洗站，对机动车辆入城前进行冲洗，环境效益和经济效益显著。     

道路交通扬尘采样方法研究进展

道路交通扬尘是我国北方城市环境空气中PM10和PM2.5污染的重要来源之一,要改善环境空气质量,进一步降低颗粒物浓度,必须采取有效措施控制道路交通扬尘,而控制扬尘的第一步是确定采样方法。目前我国还没有标准化的道路交通扬尘采样方法,本文归纳了当前国内外应用的主要方法,重点介绍了降尘法、积尘负荷法和快速检测法三种采样方法,并对三种方法进行了比较,分析了各自具有的优势和存在的问题。最后指出,快速检测法是最有潜力的采样方法,未来还需进一步的研究,争取早日制订出适合我国国情的标准化的道路交通扬尘采样方法。     

道路环境颗粒物浓度空间分布研究

由于交通扬尘和车辆尾气排放,道路环境颗粒物浓度高于城市其它区域,文章应用一种移动监测技术测试区域道路环境中PM10浓度空间分布,并进行了呼市城区道路环境PM10空间分布分析;采用降尘法对呼市城区不同区域30条道路进行监测,分析道路降尘空间分布规律,并对两种方法进行比较。文章给出了呼市城区道路环境PM10浓度的空间分布图...     

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%.     

道路扬尘控制措施及其效率评估研究进展

道路扬尘是当前我国城市交通排放PM₁₀的主导来源。因此,采取有效措施控制道路扬尘,并对其控制措施效率进行评估,不仅是城市大气环境管理中的重要一环,而且对于高效精准地削减道路扬尘排放量具有重要意义。综述了国内外文献报道的主要道路扬尘控制措施的原理、特点、应用范围和发展历程,在此基础上介绍了不同研究对各类控制措施效率的评价方法和评估指标,分析比较不同控制措施的有效性,并对影响控制措施效率的因素进行了系统的总结和评述。指出当前国内缺乏符合我国实际道路基础设施、气象气候条件和城市环境管理措施的相关研究,未来可考虑将新型道路扬尘检测方法TRAKER与已形成标准的AP-42法联合应用于构建一个评估控制措施效率的衡量体系,以便确定最为经济和高效的道路扬尘控制措施,为城市日常环境管理提供参考建议。     

道路降尘与扬尘PM_(10)排放的关系研究

道路扬尘是城市大气颗粒物主要来源之一,文章主要分析呼和浩特城区道路降尘排放、扬尘PM10排放强度并研究二者之间的关系。对呼和浩特30条典型道路进行了降尘监测,并在降尘监测期间对道路尘负荷进行了采样分析,同时记录车流量和车辆构成数据,应用AP-42排放因子模型计算PM10排放强度,分析道路降尘与PM10排放强度之间的关系。结果发现,道路降尘值为外环路>主干路>次干路>支路>胡同,分别为76.3、36.1、31.7、25.8和19.0 t(/km.230d),背景值为9.4 t(/km.230d);外环路、主干道、次干道、支路和胡同的PM10排放强度平均值分别为178、169、130、100和11 kg(/km.d);降尘值DF与道路扬尘PM10排放强度呈现较好的正相关关系,道路扬尘PM10排放强度可以用降尘表示为Q=2.6×(DFr-DFb)。     

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.     

吴泾工业区扬尘污染治理中降尘监测的影响因素研究

降尘监测可以较客观地反映与评价城市区域扬尘污染水平。及时掌握降尘污染状况,对区域扬尘污染治理措施成效和评价城市区域环境空气质量具有实际意义。降尘监测具有采样设备简单、操作简便易行、成本相对较低等特点。但是监测周期长、环节多等都会影响降尘监测的准确性。本文通过对吴泾工业区扬尘污染治理中降尘数据分析发现,降尘监测中存在降尘数据波动大、受周边环境影响大、人为损坏多等诸多因素的影响,就这些影响因素进行分析探讨,并提出了若干建议和解决方法。     

未铺装道路扬尘排放特征研究

在未铺装道路下风向不同高度测量PM10浓度和风速风向,同时测量上风向PM10浓度,采用暴露高度浓度剖面法计算未铺装道路的扬尘排放量,同时现场记录通过车辆的类型、车速、车轮个数等信息,计算未铺装道路扬尘PM10排放因子。分别分析车辆类型、车辆重量、车轮个数、路面粉土含量、车辆行驶速度对排放因子的影响。结果表明,大货车的排放因子最大,为362 g(/km.辆),其次为小客车、小货车和机动三轮车,分别为112、105和67 g(/km.辆);随着车辆重量的增加排放因子增大并呈线形相关性;随着车辆平均车轮个数的增加排放因子增大并呈线形相关性;分别研究了大货车、小客车和小货车排放因子与车速的关系,随着车速的增加,3种类型车辆的排放因子都增大,并有较好的线形相关性;路面尘土中粉土含量增大,道路扬尘排放因子也增大,路面尘土湿度增加排放因子减小。     

呼和浩特道路降尘排放特征研究

颗粒物污染是影响我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。文章采用降尘法监测呼和浩特道路扬尘并分析降尘排放特征。对呼和浩特不同类型道路共30条,每条道路布置1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,环城路、主干道、次干道和支路的ΔDF分别为32.6、26.5、22.9和22.6 t/km.230 d,降尘值比例为100∶81∶70∶69,则单辆车引起的降尘比例为1.58∶1.00∶1.22∶3.16;从季节规律上看,春季降尘量最小,夏秋冬季降尘量差别不大,春夏秋冬四季的排放强度比例为0.88∶1.00∶1.00∶0.99;从空间分布上看,没有明显的区域特征。     

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...     

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PM2.5影响距离主要在下风向1 k...     

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.      

北京城市副中心道路扬尘排放清单与控制情景

为了分析北京城市副中心区域道路扬尘排放现状和未来的控制情景,文章基于自下而上的方法建立的高分辨率道路扬尘排放清单,综合考虑路网密度、车流量、路面积尘负荷等相关参数变化趋势,分析2020和2025年道路扬尘的控制情景。结果显示,2015年城市副中心区域高速路、国道、省道、县道、乡道、城市道路积尘负荷分别为0.11、0.18、0.37、0.50、0.79和0.48 g/m~2,道路扬尘PM_(2.5)排放量为1 374 t,维持目前控制措施随着机动车活动水平增加,道路扬尘PM_(2.5)排放量逐年增加,2020年的排放量约为2015年的1.75倍,2025年排放量为2015年的2倍。通过源头控制减少尘土进入路面,并采取道路清扫、冲洗等控制措施后,积尘负荷显著下降。预测了未来年份的路网分布和车流量变化趋势,通过控制情景设置和类比法预测积尘负荷下降比例,到2020年道路扬尘PM_(2.5)排放量比2015年降低约23%,到2025年减少约43%。     

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%.     

北京市不同功能区冬季道路扬尘排放特征

以北京市东城区、朝阳区、顺义区、平谷区分别代表首都功能核心区、城市功能拓展区、城市发展新区、生态涵养区,分析四大功能区冬季道路扬尘排放特征。采用AP-42方法和移动式检测系统对各功能区不同类型道路采集扬尘数据,建立各功能区道路扬尘排放清单,并利用ArcGIS中的北京市路网数据制作各功能区道路扬尘排放空间分布图。结果表明:核心区、拓展区的各类型道路积尘负荷平均值为支路>次干道>主干道>快速路;发展新区、生态涵养区的各类型道路积尘负荷平均值为村道>乡道>县道>省道>国道。核心区、拓展区的道路扬尘排放总量较小,而单位面积道路扬尘排放量较大;发展新区、生态涵养区的道路扬尘排放总量较大,而单位面积道路扬尘排放量较小。     

鞍山市道路扬尘碳组分特征及来源解析

为研究鞍山市道路扬尘PM_2.5中碳组分污染特征及来源,于2014年10月采集鞍山市9条道路的扬尘样品,通过再悬浮得到PM_2.5滤膜样品,利用热光碳分析仪测定PM_2.5中OC(有机碳)和EC(元素碳)并分析其特征.结果表明,道路扬尘PM_2.5中ω(TC)为9.78%(外环路)～14.00%(千山西路),ω(OC)为8.15%(外环路)～10.84%(千山西路),ω(EC)为1.63%(外环路)～2.85%(千山西路),ω(OC)明显高于ω(EC),说明各道路扬尘中含有较多的有机碳;采样期间OC/EC的值均大于2,说明道路扬尘中均可能存在二次污染;通过Spearman相关分析及线性拟合可知,鞍山市道路扬尘PM_2.5中OC和EC来源大致相同;聚类分析表明,鞍山市道路扬尘PM_2.5中碳组分主要来源于机动车尾气排放、生物质燃烧和煤炭燃烧.