新疆天山公路泥石流风险评价研究

结合泥石流危险度和公路受泥石流损毁度两个指标,构建了天山公路泥石流风险评价模型,实现了对天山公路全线主要泥石流沟的风险值量化:风险值大于0.80的为极度危险,应以防为主,治为辅;风险值在0.50～0.80之间的为高度危险,应防、治并重;风险值在0.25～0.60之间的为中度危险,应以治为主,防为辅;风险值小于0.25的为轻度危险,应以防为主,治为辅。     

城市道路交通噪声监测技术与方法的现状与展望

日趋严重的道路交通噪声已成为城市的主要噪声源之一。精准高效地监测道路交通噪声是控制交通噪声污染的重要前提,然而噪声测量技术的发展脉络仍未被厘清。通过系统梳理2000—2021年国内外发表的282篇文献,发现当前道路交通噪声监测可分为静态多站点测量、自动监测网络、移动测量和参与式测量4种方法,并应向多源监测数据融合、提升数据时空分辨率、开发低成本且易集成的自动监测网络、建立公众参与式噪声测量规范与数据整合标准、制定以人为本的城市道路交通噪声动态监测体系等方向发展。未来可采取自动监测网络为主,常规静态测量、参与式测量和移动测量等方法为辅的技术体系监测道路交通噪声。该研究可为道路交通噪声监测技术革新及噪声污染防控提供参考。     

夏冬两季城郊公路绿化带的降噪效果差异分析

在夏冬两季监测柳州市柳长路绿化带的噪声值,分析全乔型、乔灌结合型、全灌型3种标准配置方式的典型绿化带降噪效果季节差异。结果表明：各类型绿化林带对城郊公路的交通噪声都有一定的降噪效果,能达到标准要求,但不同配置方式降噪效果不同;从夏冬两季绿化林带降噪效果分析,整体上夏季的降噪效果强于冬季,全灌木型夏冬季的降噪效果接近,乔灌结合型夏冬季降噪值差值为2.24~3.16 dB,全乔木型差异最明显,夏季降噪量比冬季大3.84 dB;在30 m绿化带范围内,0~10 m处可以得到很稳定的降噪量。     

景观生态学在公路建设项目环境影响评价中的应用

景观生态学中的优势度原理在评价开发建设项目对生态系统完整性及其结构与功能稳定性方面具有很好的适用性，但在线型开发建设项目环境影响评价中很少应用。以公路建设为例，探讨了在线型开发建设项目生态环境影响评价中的应用。     

未按规定导向车道行驶行为干预方法研究

为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分别对频率较高的5类未按规定导向车道行驶行为构建二元Logit模型,以确定其关键影响因素,并据此提出干预方法。结果表明,排队车辆数、大车比例、时段、车流量、照明条件等因素会不同程度地影响5类未按规定导向车道行驶行为的发生概率,其中排队车辆数及时间因素影响最为显著。在此基础上,从交通工程设施及驾驶人安全意识角度,提出优化交叉口渠化设计及信号配时、采用智能标线、强化监管力度及完善交通管控设施、加强驾驶人安全教育4种未按规定导向车道行驶行为干预方法。     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

基于IVE模型和大数据分析的杭州市道路移动源主要温室气体排放清单研究

利用IVE模型和对杭州市机动车排放管理数据库大数据的分析,得到杭州市2015年各类机动车主要温室气体高分辨率排放清单,分析了排放分担情况及时间变化特征,并利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布.结果表明,杭州市道路移动源温室气体排放中CO_2、CH_4和N_2O的年排放量分别为818.11×10~4、0.85×10~4和0.07×10~4t,合计856.79×10~4t(以CO2当量计).从温室气体种类来看,CO_2占道路移动源温室气体排放总量的绝大部分,为95.5%;从机动车类型来看,小微型客车对道路移动源温室气体排放的贡献率最大,占72.8%;从道路类型的排放情况来看,杭州市市中心、城区、城郊和郊区中温室气体合计CO_2当量贡献率最高的均为主干路,分别为43.4%、61.8%、58.0%和42.4%.杭州市道路移动源温室气体排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,同时温室气体排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

中国与印度典型城市道路街尘中多环芳烃与黑碳的对比研究

为探讨城市道路街尘中多环芳烃(PAHs)和黑碳(BC)的分布特征,2007年12月～2009年2月,分别在中国的北京、上海、广州和武汉以及印度的加尔各答采集了城市主干道的街尘.样品处理后分别用GC-MS和元素分析仪进行测定.结果表明,中国主要城市道路街尘中PAHs的含量范围为2.30～22.2μg.g-1,主要是以荧蒽、菲、芘、、苯并(b)荧蒽和苯并(ghi)苝为主要的多环芳烃化合物.印度加尔各答PAHs的含量范围为4.85～30.5μg.g-1,呈现出以2环的萘为主要的PAHs化合物.BC在中国主要城市道路街尘中的含量值高于印度的加尔各答,说明了2个国家可能的不同能源结构和能源消耗.相关分析表明,PAHs与BC在不同的城市显示出不同的特点,可能指示了不同的来源.特征比值法表明城市街尘中的PAHs主要来源于机动车排放,其次来源于燃煤.     

交通干道沿线土壤重金属监测与评估综述

公路运营所带来的铅、镉、锌等重金属污染物对人体健康安全存在着潜在和长期的影响。近年来,开展交通干道沿线重金属污染监测与评估工作已经成为环境监测工作的重要内容。从监测技术、评估方法、可能影响因素等几个方面对该领域的研究进展及成果进行了综述。采样段面的选取、点位的布设与样品的收集应该同时遵循全面性和代表性的原则。在同一交通干道内,均匀布置采样段面的同时可以尽量包含高车流量、中车流量与低车流量3种类型。考虑到重金属在横向距离上的分布规律,可以在0~100 m处设置密集采样点位,在100~300 m处设置适量采样点位。评估方法一般同时采用Kriging空间插值分析、污染指数分析、多元统计分析,生态风险评价与健康风险评价等多种分析方法。     

Roads and Landscape Pattern in Northern Wisconsin Based on a Comparison of Four Road Data Sources

Abstract:  Roads are important components of landscapes; they fragment habitat, facilitate invasive species spread, alter hydrology, and influence patterns of land use. Previous research on the ecological impacts of roads may have underestimated their effect because currently available sources of road data do not include the full road network. We compared differences in road density and landscape pattern among U.S. Census Bureau TIGER line files, U.S. Geological Survey 1:100,000-scale digital line graphs, and U.S. Geological Survey 1:24,000-scale digital raster graphics in northern Wisconsin to road data derived from 1:40,000-scale digital orthophotos. Road density measured from digital orthophotos (2.82 km/km²) was significantly greater than that of digital raster graphics (1.62 km/km²) and more than double that of digital line graphs (1.21 km/km²) and TIGER (1.27 km/km²) data. The increased road densities in raster graphics and orthophoto data were mainly due to the addition of minor roads. When all roads were used to define patch boundaries, landscape metrics produced with orthophoto data showed significantly greater levels of fragmentation than those based on line or raster graphics. For example, maximum patch size was 1074 ha and total edge was 109 km for line graphs, compared with 686 ha and 211 km for orthophoto data. Roads are missing in commonly used data, primarily because mapping standards systematically exclude minor roads. These standards are not ecologically based and may result in false assumptions about the ecological effects of roads. We recommend that future studies take special consideration of the completeness of road data and consider whether all ecologically relevant roads are included.