城市街道峡谷内污染物扩散分布的数值模拟

采用通过实测分析得到的机动车综合排放因子表达式,实现了交通流性态参数与CFD仿真系统的联接,在此基础上模拟了不同车流量和平均车速组合下城市斜顶建筑物街道峡谷内机动车排放污染物(一氧化碳)的扩散分布。结果表明:(1)在自由来流风速一定时,峡谷内的一氧化碳浓度随平均车速的提高而降低(保持车流量不变),随车流量的增加而升高(保持平均车速不变);(2)联接交通流性态参数与CFD仿真系统而开展数值模拟,可为基于环境容量和道路交通容量双约束条件下的交通配流过程提供不同交通流分配方案下的大气环境质量评价信息。     

北京城市道路灰尘重金属污染的健康风险评价

道路灰尘是城市中一类重要的环境介质,人群可通过吸入、摄食及皮肤接触3种途径摄入灰尘中的污染物,长期暴露在灰尘环境中会对人体造成慢性伤害.为探索北京城市道路灰尘中重金属污染的潜在健康风险,本研究于2009年对北京城市道路网络地表灰尘进行调查并获得有效样品225个.研究测定了样品中常见重金属Cd、Cr、Cu、Mn、Ni和Pb的总含量,并应用美国环保署(U.S.EPA)人体暴露风险评价方法进行评价.结果表明,研究区域道路地表灰尘中重金属Mn、Ni的平均含量略低于北京市的土壤背景值,Cr含量略高于土壤背景值,Cu、Pb均值为背景值的2～3倍,Cd含量几乎超出背景值的5倍.不同途径重金属慢性每日平均暴露量排序为:手-口摄食途径>皮肤接触途径>吸入途径.重金属成人非致癌风险排序为Cr>Mn>Pb>Cu>Ni>Cd,儿童非致癌风险排序为Cr>Pb>Mn>Cu>Ni>Cd,均小于非致癌风险阈值;重金属致癌风险排序为Cr>Ni>Cd,均低于致癌风险阈值,其中以Cr和Pb的潜在健康风险最高.对比采样涉及的各行政区内儿童非致癌风险均值发现,风险值随城市功能区定位呈现梯度变化,即首都功能核心区>城市功能拓展区>城市发展新区.Cu、Ni和Pb的健康风险与人口密度、建筑用地等因子显著相关,其含量受人为活动的影响较大,应加强管理控制其风险.     

小城镇街尘污染特征及控制对策

以重庆市永川区小城镇为例进行调查研究,结果表明,工业园区道路街尘和城乡结合部道路街尘以200μm以上粒径段为主(65%—72%),而商业区和双竹镇街道以200μm以下粒径段为主(60%—72%);有机质和总磷、总氮、锌、铅、镉的最高浓度出现在商业区街尘(分别为103.04 mg.g-1和785.48、1672.04、439.72、133.30、8.44 mg·kg-1),工业园区道路街尘含有最高的铜、镍浓度(分别为241.52和92.30 mg·kg-1).小城镇街道街尘污染评价结果表明,商业区街尘和工业园区道路街尘污染风险较高,其中商业区街尘中的镍处于重度污染等级,工业园区道路街尘中的镉达到极度污染最高等级,同时,小城镇街尘控制对策分析指出,在"源"-"传输过程"-"汇"三个环节分别采取措施控制小城镇街尘污染是可行的.     

兰州城市土壤磁性特征及其对环境污染的指示

对兰州市城区117个表土样品和11个土壤剖面的磁学特征进行系统分析,结果表明:兰州市表土磁化率平均值为219.23×10-8m3/kg,低矫顽力的亚铁磁性矿物为主要载磁矿物.磁铁矿的高值主要集中在以下4个区域:(1)以兰州铝厂、西固火电厂为中心的工业区域;(2)以水上公园为中心的区域;(3)西北物资市场-西站-小西湖-西关-城关大桥沿线的狭长条带状区域;(4)以雁儿湾和兰东建材市场、皮革厂为中心的区域.对不同功能区而言,西固区和城关区磁性矿物浓度最高,安宁区磁性矿物浓度最低.土壤剖面结果显示,上部20cm,clf和SIRM显著升高;20cm以下,clf和SIRM稳定且较低,说明兰州市土壤污染的纵向迁移深度在20cm以内.兰州市表土、街道尘埃、大气降尘和河道沉积物相对无污染样品而言,都具有磁性矿物类型单一,以磁铁矿为主导的特征;并且都随着磁化率的升高,出现百分频率磁化率降低的趋势,显示出与无污染样品不同的特性.因此,运用环境磁学方法在城市环境下开展大规模、高分辨率的污染研究,可以快速、便捷、有效的提供污染分布信息.     

长江三角洲河网地区典型城镇街尘中多环芳烃的污染特征

街尘是一种重要的环境介质,其携带的污染物在城镇化过程中对河网地区的水环境构成了一定的威胁.为初步探讨长江三角洲河网地区典型街尘中多环芳烃(PAHs)的污染特征,以杭嘉湖平原河网地区饮用水水源河流上游典型小城镇的街尘为研究对象,对工业区、交通干道、旧居区、新居区和商业区5种土地利用类型的15个采样点进行街尘样品采集和粒径分级,测试街尘的密度、有机质含量以及16种U.S.EPA优控PAHs含量等指标.结果表明,粒径为<63、63～125、125～250和250～900μm街尘中总多环芳烃(∑PAHs)的平均含量分别为7261、5835、4660和2909μg·kg-1,粒径越小,PAHs含量越高,其生态风险越大.不同土地利用类型的街尘中PAHs的含量顺序依次为:工业区>交通干道>旧居区>新居区>商业区.街尘中PAHs和有机质含量存在显著正相关关系,且街尘粒径越小,有机质和PAHs的相关性越强.源解析结果表明,街尘中的PAHs多为燃烧源.     

上游建筑对街道峡谷内流场和污染物分布特征的影响

利用数值模拟方法研究了不同的上游阻挡建筑布局下,行列式和错列式街谷内气流速度和污染物浓度场特征.结果指出,阻挡建筑的存在改变了街谷内的二次流,从而对流场和浓度场均有明显影响.在行列式街谷中,无论上游建筑以何种布局存在,都会减小街谷内污染物浓度.若不考虑上游建筑的存在,将会过高估计行列式街谷内污染程度;在错列式街谷中,与街谷建筑并列的上游阻挡建筑会减小街谷内污染物浓度,而与街谷建筑错列布置的阻挡建筑会增大街谷内污染物浓度;数值模拟结果还表明,街谷内污染物的扩散和清除效果受气流速度和涡流特性的共同作用.     

城市街道峡谷气流和污染物分布的数值模拟

应用计算流体力学(CFD)软件中的FLUENT软件模拟了典型城市街道峡谷中的气流和污染物分布状况.建立的模型包括不同形状的建筑物所构成的街道峡谷和存在高架桥的街道峡谷.研究结果表明:①不同形状的建筑物改变了街道峡谷内的风和湍流分布,从而对街道峡谷内污染物的分布产生很大的影响,在几何比例相同的街道峡谷里,建筑物外形越趋向于流线型,街道峡谷里污染物的地面浓度越小;②高架桥对街道峡谷内污染物浓度的影响取决于高架桥相对于街道峡谷的高度和宽度,高度越高、宽度越窄的高架桥其地面污染物的浓度越低;③ FLUENT软件对街道峡谷大气环境的模拟结果基本合理,可用于研究城市大气环境问题.      

基于人工神经网络的街道峡谷NO_x浓度的数值模型研究

通过对反向传播人工神经网络的算法和网络结构的研究,发现拟牛顿算法训练速度较快,能够较好地接近误差目标值,同时建立了包括输入层、隐含层、输出层的人工神经网络三层拓扑结构。通过对街道峡谷人工神经网络的训练,模拟计算了街道峡谷NOx浓度分布值。结果显示,训练误差和测试误差比为1.11,训练样本的模拟值与实测值的相关系数为0.93,测试样本的模拟值与实测值的相关系数为0.87,模拟值与实测值的相关系数均高于显著水平为α=0.05与α=0.01所对应检验性表的相关系数临界值。该模型能够用于街道峡谷污染物浓度的模拟计算,具有较好的泛化能力。     

基于人工神经网络的街道峡谷NOx浓度的数值模型研究

通过对反向传播人工神经网络的算法和网络结构的研究,发现拟牛顿算法训练速度较快,能够较好地接近误差目标值,同时建立了包括输入层、隐含层、输出层的人工神经网络三层拓扑结构。通过对街道峡谷人工神经网络的训练,模拟计算了街道峡谷NOx浓度分布值。结果显示,训练误差和测试误差比为1．11,训练样本的模拟值与实测值的相关系数为0．93,测试样本的模拟值与实测值的相关系数为0．87,模拟值与实测值的相关系数均高于显著水平为α=0．05与α=0．01所对应检验性表的相关系数临界值。该模型能够用于街道峡谷污染物浓度的模拟计算,具有较好的泛化能力。     

昆明市街道灰尘粒度特征及其环境意义

对昆明市2008年1、3、4、5、7和9月份6次采集的街道灰尘样品进行了粒度分析。结果表明：昆明市街道灰尘粒度主要呈三峰特征,第一众数为65～125 μm,第二众数为3～15 μm,第三众数为0.15～0.3 μm,平均粒径范围在39.91～255.85 μm,平均值为87.1 μm,旱季（90.6 μm）大于雨季（83.7 μm）;粒度分布以正偏度为主,峰态为中等到偏窄且不对称,分选很差;与现代粉尘源区尘暴降尘的粒度分布模式高度相似,街道灰尘沉积是大气环流对远近不同距离粗细颗粒物的混合搬运的结果,应是风积作用的继续;灰尘细粒含量较高,≤100 μm的颗粒平均为635%,在适当的大气动力条件下,昆明市街道灰尘颗粒有60%～90%可以进入大气;灰尘主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、工业烟尘和汽车尾气排放,灰尘中可吸入颗粒平均占25.2%,潜在危害性大。