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.      

基于移动传感器的城市道路颗粒物污染特征

为实时分析城市道路环境中PM污染的变化特征,以出租车作为PM传感器的载体,对济南市道路环境进行了3个月的监测,并结合监测站的监测数据,对道路环境中PM的污染特征进行了分析.以核密度估计的方法提取了道路环境的PM“基线”,并量化了道路环境的排放贡献.结果表明,济南市PM污染严重的路段并不是位于交通较为密集的市区,而是集中在道路较为稀疏的郊区.将济南市路网系统划分为1021段道路,其中65%的路段PM_2.5浓度集中在43~46μg/m³,PM₁₀浓度在55~70μg/m³.相对于城市环境（监测站）,早晚高峰尤其早高峰对于道路环境（传感器）的影响更为显著.通过提取的PM“基线”和传感器的小时均值,将传感器的测量信号分为背景浓度信号和排放浓度信号.研究期间,PM_2.5区域污染和排放占比分别为78.6%和21.4%,对于PM₁₀而言,区域污染和排放占比分别为71.9%和28.1%.     

乌鲁木齐道路扬尘PM2.5粒度乘数特征

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K_2.5（PM_2.5粒度乘数）.结果显示:快车道K_2.5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K_2.5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K_2.5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;K_2.5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K_2.5中位值无显著性差异.乌鲁木齐市各地区道路扬尘K_2.5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K_2.5进行校正,获得本地化粒度乘数值.      

奎屯市主要交通干线噪声状况与分析

通过对奎屯市6条主要交通干线3年的交通噪声监测与分析，得出各条道路车流量、车型、车速和路况的差异。使交通噪声在空间上差异明显，各交通干道交通负荷不是很重，但二侧噪声污染却比较严重，而且污染水平逐年提高。     

基于环境风险评价的危险品道路运输优化选线

张家港市拥有我国唯一的内河港保税区,区内化工产业密集,大量危险品在城市道路网上形成一个个“移动危险源”.本文系统分析了张家港市危险品道路运输过程中发生泄漏事故的风险:识别了道路网上危险品运输分布;提出了基于城市道路的泄漏事故率修正系数;运用ALOHA模型模拟事故情景、GIS计算影响区域长度和面积;从人口暴露和环境污染两方面构建风险评价模型并作为优化选线指标.基于上述基础,将风险评价模型应用于危险品道路运输网GIS平台,进行网络模块分析.结果表明,起迄点间路径的风险指数最小为14.12,该路径为最优路径,为张家港市危险品道路运输选线提供科学决策支持.     

城市高架桥降雨径流多环芳烃（PAHs）污染特征及其生态风险评价

以上海市高架桥降雨径流作为研究对象,分析了4场高架路面降雨径流溶解相、颗粒相16种PAHs的质量浓度和场次降雨径流平均浓度（Event Mean Concentration）。探讨了城市高架降雨径流中PAHs质量浓度特征、动态变化过程和污染状况。通过对无量纲累积径流量和无量纲累积污染物负荷曲线M（V）进行幂函数拟合,对4场降雨径流不同环数和总PAHs冲刷强度进行了定量表征。以水样中8种PAHs的监测质量浓度及其对3至40种水生生物的LC50为基础数据,采用推广风险系数法对径流水体PAHs进行了生态风险评价。结果表明：地表径流中溶解态PAHs的质量浓度为27.9~979.4 ng·L-1,主要以3环和4环组分为主;颗粒态PAHs中的质量浓度为1120.1~4892.6 ng·L-1,主要以4-6环的组分为主。径流样品中PAHs更容易吸附在颗粒物上,PAHs主要以颗粒相为主,且4-6环颗粒相PAHs所占比例更高,也显示了化石燃料不完全燃烧的特征。4场降雨径流以2013-05-26次降雨EMC值最大,PAHs污染水平最高。其中通过对BaP的EMC值计算,发现4场降雨径流中BaP的EMC值皆超过了国家的排放标准,应引起相关监测管理部门重视。4场降雨径流均表现不同程度的初始冲刷效应,雨强和径流量是影响初始冲刷的2个重要因素。初始冲刷散点拟合状况良好,定量表征发现2013-06-27次降雨初始冲刷强度最大。风险商表征说明,径流水体PAHs造成的生态风险较小,但部分单体PAH对水生生物的生态影响不容忽视。     

城市道路交通噪声预测理论-统计模型

在分析影响道路交通噪声各因素的基础上 ,根据道路交通噪声预测的理论公式 ,结合实测数据 ,建立了适合中国城市交通、路况和环境标准的理论 -统计模型 .该模型对机动车参考噪声、车流量、车速、路面坡度、地面植被等因素对噪声的影响作了有效的预测 ,使模型在实际应用中计算更简单、结果更准确 .     

产业园区规划环评工作亟须解决的若干问题及对策建议

本文从应开展规划环境影响评价工作的产业园区类型和规划类型、园区扩区后的规划环评范围、规划环评审查主体和审查权限、规划环评主体责任，以及规划环评与“三线一单”和项目环评联动等方面，系统梳理了当前园区规划环评实际工作中面临的问题和困惑，并分析了这些问题和对园区规划环评工作造成的影响。结合当前规划环评面临的形势和要求，针对当前规划环评管理存在的问题，从管理要求、技术要求和衔接要求等方面逐一提出了相关的对策建议。为推进解决当前规划环评工作面临的主要问题，提出了做实园区规划和规划环评工作、细化园区规划环评相关要求、动态调整“三线一单”成果三个方面的建议。     

环境影响后评价工作内容研究——以码头建设项目后评价为例

《中华人民共和国环境影响评价法》是建设项目环境影响后评价的法律依据,中国环境影响后评价的起步较晚,相关制度正在完善,对于开展后评价的对象及评价内容,以及后评价相适应的技术方法,还需要根据不同情形进行深入探讨.通过探讨环境影响后评价的适用对象、适用情形、主要工作内容,并以某码头建设项目环境影响后评价为例,介绍了环境影响后评价的主要工作内容,希望为环境影响后评价工作的规范提供借鉴.     

高温气冷堆新燃料运输事故频率分析

商用高温气冷堆核电站是中国未来可能发展的第四代核电站,其新燃料元件和运输容器有显著的特点.探索了将概率安全评价(PSA)方法引入放射性物品运输的辐射风险评价中,首先用故障树方法分析了高温气冷堆新燃料元件公路运输的潜在事故频率,经过事故情景分析、力学分析和临界分析,选择了货包辐射水平升高和临界两种潜在事故予以分析.结果表明,货包辐射水平升高的事故频率很低;临界事故的频率极低,在后续的风险评价中可忽略.