共查询到14条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
《中国环境科学》2016,(7)
粒度乘数表示道路扬尘排放因子模型中不同粒径的颗粒物的系数,是道路扬尘排放清单的重要参数,直接影响排放清单的不确定性.2015年春季用样方真空吸尘法采集了天津市市区11条道路88个点位的道路扬尘样品,在便携式气溶胶粒径谱仪Grimm1.109和再悬浮采样器粒径实验基础上,通过公式计算得到了道路扬尘PM_(2.5)的粒度乘数值K_(2.5),开展了粒度乘数分布特征的研究.结果表明:天津市春季非机动车道和机动车道慢车道道路扬尘的PM_(2.5)粒度乘数范围分别为0.053~0.088g/VKT和0.047~0.087g/VKT;主干道、次干道、支路以及快速路的非机动车道PM_(2.5)的粒度乘数K_(2.5)均大于机动车道慢车道的K2.5,环线的机动车道PM_(2.5)的粒度乘数K2.5均大于非机动车道慢车道的K_(2.5);不同道路类型的道路扬尘PM_(2.5)粒度乘数分布规律为:机动车道,环线次干道主干道支路快速路;非机动车道,次干道支路主干道环线快速路;道路两侧相同类型车道间PM_(2.5)粒度乘数中位值不同,但是其差异无统计学意义. 相似文献
2.
呼和浩特交通扬尘排放清单研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
3.
《环境科学与技术》2017,(2)
利用样方采样法收集了2014年冬季石家庄市8条铺装道路机动车道和非机动车道的积尘样品,计算积尘负荷并分析不同类型道路积尘负荷分布规律和特征。对各类型道路机动车道和非机动车道积尘负荷进行相关分析,比较颗粒物排放因子及排放量。结果表明,石家庄市冬季快速路、主干道、次干道和支路路面积尘负荷分别为0.81、0.88、1.28、1.55 g/m~2,强弱顺序为支路次干道主干道快速路;各类型道路机动车道与非机动车道积尘负荷具有显著线性相关性;各道路排放因子大小顺序为:支路主干道快速路次干道;排放量大小顺序为:快速路主干道支路次干道。研究结果可为石家庄市道路交通扬尘治理提供数据支撑。 相似文献
4.
为研究天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM2.5和PM10的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM2.5和PM10中OC(有机碳)和EC(元素碳)的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM2.5和PM10的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM2.5和PM10的主要来源.结果表明:道路降尘PM2.5中w(OC)为10.27%(主干道)~13.94%(快速路)、w(EC)为1.24%(支路)~1.77%(环线),PM10中w(OC)为8.48%(主干道)~12.56%(快速路)、w(EC)为1.01%(次干道)~1.59%(快速路),可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM2.5中的百分含量均高于PM10;除EC2,其他碳组分在PM2.5和PM10间均无显著性差异.不同道路类型PM2.5和PM10中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM10主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响. 相似文献
5.
粒度乘数用来表征道路扬尘中不同粒径颗粒物的分布情况,是构建道路扬尘排放清单的一个重要参数,直接影响排放清单的不确定性.2016年5—6月采用样方吸尘法采集乌鲁木齐市不同区域、不同类型道路积尘样品,通过再悬浮和便携式气溶胶粒径谱仪(Grimm1.109)分析得到样品的粒径数据,并利用校正公式计算得到道路扬尘K2.5(PM2.5粒度乘数).结果显示:快车道K2.5中位值为0.079 g/VKT,略大于慢车道(0.074 g/VKT),非参数检验结果P=0.56(>0.05),表明两种车道之间K2.5差异无统计学意义;次干道、高速路、支路、主干道、快速路、环线、省道、县道和国道的道路扬尘K2.5范围分别为0.083~0.112、0.063~0.093、0.055~0.154、0.047~0.107、0.065~0.090、0.697~0.090、0.060~0.080、0.046~0.118和0.051~0.069 g/VKT,这与车流量、车速和平均车质量等因素有关;K2.5中位值存在区域差异,天山区最大(0.091 g/VKT),其次是米东区(0.083 g/VKT)、水磨沟区(0.082 g/VKT)和头屯河区(0.081 g/VKT),乌鲁木齐县最小(0.064 g/VKT),利用单因素方差分析对其差异显著性进行检验,结果为P=0.107(>0.05),表明不同区域间K2.5中位值无显著性差异.乌鲁木齐市各地区道路扬尘K2.5中位值(0.064~0.091 g/VKT)小于美国AP-42中推荐的经验参数(0.15 g/VKT).研究显示,在建立乌鲁木齐市道路扬尘排放清单时,若直接采用美国AP-42推荐值,会加大排放清单的不确定性,因此需要通过校正公式对道路扬尘K2.5进行校正,获得本地化粒度乘数值. 相似文献
6.
APEC会议期间北京市交通扬尘控制效果研究 总被引:5,自引:3,他引:5
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%. 相似文献
7.
北京铺装道路交通扬尘排放规律研究 总被引:25,自引:7,他引:18
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). 相似文献
8.
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PM2.5、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. 相似文献
9.
基于车载移动监测系统,对丰台区各类型道路、不同季节典型道路的积尘负荷特征进行分析.探讨不同环线区域内的道路车流量、积尘负荷、扬尘排放量的变化规律及原因,并运用ArcGIS软件得到道路扬尘积尘负荷和排放量的空间分布图.结果表明,各类型道路的积尘负荷均值和道路扬尘排放因子的大小顺序都为支路 > 次干道 > 主干道 > 快速路.车流量对道路扬尘积尘负荷和排放强度的影响呈反向关系.PM2.5、PM10和TSP的年排放量分别为1824、7539、39274 t·a-1.从PM2.5的年排放空间分布上来说,三环内网格排放量较大,其次是三环至四环,六环外的单位面积道路扬尘排放量最小.不同环线区域内的单位面积车流量和排放量大小顺序为三环内 > 三环至四环 > 四环至五环 > 五环至六环 > 六环外.而三环内、三环至四环、四环至五环、五环至六环、六环外的年均积尘负荷分别为0.67、0.73、0.76、0.80、0.79 g·m-2. 相似文献
10.
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。 相似文献
11.
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. 相似文献
12.
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)。 相似文献
13.
为探讨交通状态对道路轻型车运行工况和尾气排放的影响,收集广州市珠江新城路网中出租车、轻型货车的浮动车数据并计算轻型车的运行工况参数,结合MOVES模型(Motor Vehicle Emission Simulator)和交通流量数据仿真计算轻型车的尾气排放量,分析畅通、拥堵、严重拥堵3种交通状态下轻型车的运行工况、排放速率、尾气排放量的变化与差异. 结果表明:在相同道路类型、不同交通状态下,轻型车的运行工况差异较大,其中拥堵和严重拥堵状态下运行模式分布主要集中于怠速、低速运行模式;在相同交通状态下,主干路的运行工况优于次干路,其怠速运行模式所占比例较次干路低15%~20%;畅通状态下,主、次干路轻型车HC、NOx、CO平均单车排放速率分别为2.00、1.87,2.57、2.47,42.59、37.51 mg/s,分别约为拥堵状态下的1.17、1.27、1.35倍,约为严重拥堵状态下的1.30、1.39、1.70倍,而主、次干路PM2.5平均单车排放速率在3种交通状态下均接近,范围在0.050~0.056 mg/s之间;轻型车在严重拥堵状态下单位时间的污染物排放量最高,是畅通状态下的2.22~3.87倍. 研究显示,交通状态是影响轻型车动态排放速率及道路总排放的重要因素. 相似文献
14.
《Atmospheric Environment. Part A. General Topics》1993,27(11):1735-1741
An inventory of dust emission from paved roads of the metropolitan area of Shanghai City is accomplished on the basis of field experiments and an inventory of traffic and road conditions. The result shows the annual amount of road dust emission contributed to the ambient TSP pollution of Shanghai City is approximately 12,300 tonnes (in 354 km2). 相似文献