王 濤 王國祥 周夢(mèng)翩 陳夢(mèng)平 李 晶 吳松峻 羅 敏

(南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

目前，全球大氣顆粒物污染日趨嚴(yán)重，也日益受到關(guān)注。國內(nèi)外研究表明，大氣顆粒物的污染程度受人為因素和氣象因素的共同影響。車瑞俊等[1]在北京商業(yè)區(qū)進(jìn)行了為期3 d的大氣監(jiān)測(cè)，結(jié)果顯示顆粒物濃度在游客高峰時(shí)段顯著上升。李炯等[2]655在北京和廣州的研究表明，道路環(huán)境的PM10和TSP濃度均與總車流量呈正相關(guān)，這與羅娜娜等[3]通過最佳子集分析得到的結(jié)論相似。此外，溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水和逆溫層等氣象因素已被證實(shí)均會(huì)影響大氣顆粒物的污染程度[4-6]。

近年來，我國交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展迅猛，許多學(xué)者研究了道路區(qū)域大氣顆粒物的污染情況。施益強(qiáng)等[7]指出，廈門市PM10和PM2.5濃度與道路面積比例呈正相關(guān)。何宗健等[8]在南昌的研究表明，交通密集區(qū)的PM10和PM2.5濃度高于其他功能區(qū)。沈俊秀等[9]1206在上海的研究也表明，道路區(qū)域的PM10濃度高于全市日均值，PM2.5污染嚴(yán)重。李新宇等[10]指出，北京市交通干道的PM2.5濃度與車流量有一致的日變化特征。

但是，相關(guān)方面的研究存在一些局限性。在道路清掃方面，常借助于模擬實(shí)驗(yàn)[11]363，進(jìn)行的監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)也往往限于較短時(shí)間[12]，鮮見連續(xù)24 h的實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。在人流量方面，尚未見到人流量與道路區(qū)域顆粒物濃度的定量分析。在車流量方面，大多是關(guān)于排放清單的研究[13]80和顆粒物濃度與總車流量的相關(guān)性分析[2]655，顆粒物濃度與不同燃料類型的車流量的關(guān)系鮮見報(bào)道。在氣象因素方面，國內(nèi)外學(xué)者在探討PM2.5濃度與氣象因子的關(guān)系時(shí)常以城市區(qū)域?yàn)閷?duì)象[14-16]，少有針對(duì)交通密集區(qū)的探討。此外，國內(nèi)外對(duì)道路區(qū)域大氣顆粒物的研究多以TSP和PM10為對(duì)象[17-18]，較少涉及對(duì)健康危害更大的PM2.5。本研究通過多次大氣監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)，探究人為因素(道路清掃、各類交通流)和氣象因素(天氣現(xiàn)象、各類氣象因子)對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響情況，以期為道路區(qū)域PM2.5的防治提供科學(xué)性建議。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及監(jiān)測(cè)布點(diǎn)

研究區(qū)位于南京仙林大學(xué)城某高校校園內(nèi)的交通干道(見圖1)。該路段上來往行人和車輛較密集，沿途兩側(cè)有高樓和行道樹(樟樹，單排種植，樹干高約3.5 m，樹冠直徑約4 m)。該路段附近無工業(yè)和秸稈焚燒等污染源，可忽略各類外界因素的干擾。

在道路同側(cè)邊緣設(shè)置監(jiān)測(cè)點(diǎn)A和B。兩點(diǎn)間隔約120 m，可認(rèn)為相互之間無影響。兩點(diǎn)均位于道路主干段，可認(rèn)為通過A、B點(diǎn)的人流量和車流量基本無差別。

圖1 監(jiān)測(cè)區(qū)域概況Fig.1 General situation of the monitoring region

1.2 儀器設(shè)備

KC1000型大流量TSP采樣器，PM2.5切割器和玻璃纖維濾膜(2.5 μm孔徑)；EL104型分析天平(梅特勒-托利多儀器有限公司)；CW-HAT200型高精度手持式PM2.5速測(cè)儀；Kestrel 4500NV型便攜式氣象儀；機(jī)械計(jì)數(shù)器等。

1.3 采樣方法及采樣頻率

為研究道路清掃對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響，于2014年4月8日15:00至4月9日14:00監(jiān)測(cè)A、B兩點(diǎn)PM2.5濃度。分別于4月8日17:00、22:00和4月9日3:00、9:00在A點(diǎn)南北方向15 m范圍內(nèi)對(duì)道路進(jìn)行清掃，清掃的強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間均與平時(shí)相同。另于2014年10月21日15:00至10月22日14:00監(jiān)測(cè)A點(diǎn)PM2.5濃度，并統(tǒng)計(jì)交通流量。采樣頻率均為1 h/次，即每小時(shí)更換一次濾膜。兩次實(shí)驗(yàn)期間，氣象因素等非人為影響要素均無異常變化。

為探究氣象因素對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響，于2014年11月22日、23日和2014年12月6日、14日監(jiān)測(cè)A點(diǎn)PM2.5濃度和氣象數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)時(shí)段為每日7:00～22:00。在各時(shí)刻的10分、30分和50分(如7:10、7:30和7:50)用PM2.5速測(cè)儀采樣1 min得PM2.5濃度，同時(shí)用氣象儀測(cè)定溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、大氣壓的1 min均值，各項(xiàng)數(shù)據(jù)取平均值分別作為PM2.5濃度和各氣象因子的小時(shí)均值。

1.4 交通流量統(tǒng)計(jì)

在10月的實(shí)驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)各時(shí)刻通過監(jiān)測(cè)點(diǎn)A的車流量和人流量。根據(jù)車輛燃料類型的不同將其分為3類：燃?xì)廛?公交車、部分大客車)、柴油車(卡車、貨車)和汽油車(轎車、面包車等)。

1.5 測(cè)定方法說明

鑒于道路清掃、交通流產(chǎn)生的PM2.5難以于短時(shí)間內(nèi)在道路區(qū)域與空氣充分混合，對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的空氣質(zhì)量的影響存在不均勻性和滯后性，故在研究人為因素對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響時(shí)，選用重量法[19]測(cè)定PM2.5濃度：將濾膜放入恒溫恒濕箱中平衡24 h(溫度20 ℃，相對(duì)濕度55%)后用分析天平進(jìn)行稱量，記錄質(zhì)量。同一濾膜在恒溫恒濕箱中相同條件下再平衡1 h后稱量，保證兩次質(zhì)量誤差控制在0.04 mg。采樣后的濾膜重復(fù)上述處理，利用差量法求得采樣PM2.5質(zhì)量，結(jié)合采樣空氣體積即可算出PM2.5濃度。而氣象因子在道路區(qū)域近地面的各空間點(diǎn)基本一致，故在研究其影響時(shí)，為提高實(shí)驗(yàn)效率，選用速測(cè)儀測(cè)定PM2.5濃度。

各組實(shí)驗(yàn)中的監(jiān)測(cè)高度均保持在離地面1.5 m左右。

1.6 數(shù)據(jù)處理

利用SPSS 21.0軟件對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行單樣本K-S統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，各組數(shù)據(jù)均為正態(tài)分布。但考慮到交通流量為離散數(shù)據(jù)，PM2.5濃度和氣象因子為連續(xù)數(shù)據(jù)，故在之后探究PM2.5濃度與交通流量的相關(guān)性時(shí)選用Spearman相關(guān)分析，而在探究PM2.5濃度與氣象因子的相關(guān)性時(shí)選用Pearson相關(guān)分析，并且均進(jìn)行相關(guān)系數(shù)雙側(cè)檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與討論

2.1 道路清掃對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響

如圖2所示，上午9:00清掃后，A點(diǎn)的PM2.5濃度為B點(diǎn)的2.93倍；在傍晚17:00和夜間22:00、3:00清掃后，A點(diǎn)的PM2.5濃度僅分別為B點(diǎn)的1.35、1.37、1.34倍。此外，上午9:00清掃后，A點(diǎn)的PM2.5濃度在之后的3 h內(nèi)均高于B點(diǎn)；而其余3次清掃后，A點(diǎn)的PM2.5濃度只在接下來的1～2 h內(nèi)高于B點(diǎn)，之后便恢復(fù)正常。這說明上午9:00的道路清掃對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的抬升作用最明顯。

白天的相對(duì)濕度較低，PM2.5的沉降效果較差；同時(shí)，白天清掃時(shí)刻與交通流量高峰時(shí)段重疊，密集的交通流使因清掃而起的大量揚(yáng)塵在大氣中停留更長(zhǎng)的時(shí)間。而傍晚和夜間的相對(duì)濕度較大，PM2.5的沉降效果較好。研究表明，濕度的增加有助于模擬清掃過程中PM10濃度的降低[11]365；相對(duì)濕度>65%時(shí)，大氣中的細(xì)粒子會(huì)互相凝聚成粒徑較大的粒子而發(fā)生沉降，導(dǎo)致PM2.5濃度下降[20]106。白天清掃時(shí)段與人流量的高峰時(shí)段重合，使人群的PM2.5暴露水平升高，健康風(fēng)險(xiǎn)增加[21]。

2.2 交通流對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響

PM2.5濃度與燃?xì)廛嚵髁?、柴油車流量、汽油車流量和道路行人流量均有相似的變化關(guān)系(見圖3)。為定量描述PM2.5濃度與各類交通流量的關(guān)系，對(duì)其進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果顯示，PM2.5濃度與燃?xì)廛嚵髁砍收嚓P(guān)(r=0.425，P<0.05)，與柴油車流量呈正相關(guān)(r=0.633，P<0.01)，與汽油車流量呈正相關(guān)(r=0.466，P<0.05)。因此，3類車流與道路區(qū)域PM2.5濃度的相關(guān)性排序?yàn)椋翰裼蛙?汽油車>燃?xì)廛?。機(jī)動(dòng)車對(duì)道路環(huán)境中的大氣顆粒物有較大的貢獻(xiàn)量[22]，主要體現(xiàn)在尾氣排放和非尾氣管排放。尾氣排放的顆粒物包括炭黑粒子等一次顆粒物和NOX等氣態(tài)物質(zhì)在大氣中經(jīng)光化學(xué)反應(yīng)等過程形成的二次顆粒物[23]。非尾氣管排放主要源自車輛制動(dòng)磨損、輪胎磨損、路面磨損和車輛揚(yáng)塵[24]。因機(jī)動(dòng)車對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)最主要源自尾氣排放[13]84，故各類車流對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的不同影響主要在于其耗能類型的不同。因此，柴油燃燒對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響最大，其次是汽油，天然氣的影響較小。資料顯示，2013年全國機(jī)動(dòng)車排放的PM2.5中超過90%來自柴油車[25]。實(shí)驗(yàn)室研究表明，柴油車的碳煙顆粒物排放量通常是汽油車的幾十倍[26]，而汽油車排放的顆粒物又明顯多于燃?xì)廛嘯27]。本研究中，PM2.5濃度與燃?xì)廛嚵髁亢推蛙嚵髁康南嚓P(guān)系數(shù)接近，可能是因?yàn)槿細(xì)廛囅鄬?duì)于汽油車而言體型較大，非尾氣管排放量(尤其是車輛揚(yáng)塵)較大。PM2.5濃度與道路行人流量無相關(guān)性(r=0.367，P>0.05)。行人流對(duì)PM2.5濃度的影響機(jī)制在于行人走動(dòng)時(shí)擾動(dòng)近地面空氣，使滯留在地表的顆粒物上浮至大氣中，抬升PM2.5濃度。此作用對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)量少于汽車尾氣，人群密集時(shí)段或密集地區(qū)的高PM2.5濃度可能與行人流量有關(guān)。

2.3 天氣對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響

圖2 道路在清掃和未清掃情況下PM2.5小時(shí)濃度變化Fig.2 PM2.5 in road region when swept and not swept

圖3 道路區(qū)域PM2.5濃度及各類交通流量Fig.3 PM2.5 and all kinds of traffic flows in road region

從中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)(http://aqistudy.sinaapp.com/)上獲取11月22日、23日和12月6日、14日的天氣狀況等資料(見表1)。4次實(shí)驗(yàn)中，研究區(qū)的天氣狀況和空氣質(zhì)量狀況差異較大：第1、2次實(shí)驗(yàn)當(dāng)天，天氣以陰為主，空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)較高，空氣質(zhì)量狀況分別為重度污染和輕度污染，兩天均為霾日，第1次實(shí)驗(yàn)當(dāng)天尤為嚴(yán)重；第3、4次實(shí)驗(yàn)當(dāng)天，天氣狀況均為晴轉(zhuǎn)多云，AQI較低，空氣質(zhì)量狀況為良，為非霾日。

表1 天氣及空氣質(zhì)量狀況

圖4 非霾日道路區(qū)域PM2.5小時(shí)濃度變化Fig.4 PM2.5 in road region on non-hazy days

圖5 霾日道路區(qū)域PM2.5小時(shí)濃度變化Fig.5 PM2.5 in road region on hazy days

在非霾日的第3、4次實(shí)驗(yàn)中，PM2.5均值分別為47.0、62.0 μg/m3，均低于《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB 3095—2012)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)日均值(75 μg/m3)。兩次實(shí)驗(yàn)的PM2.5濃度變化均呈明顯的“三峰”特征(見圖4)。10:00和傍晚的高峰主要與交通量高峰有關(guān)，22:00的高峰主要受逆溫層的影響[28-29]。

而在霾日的第1、2次實(shí)驗(yàn)中，PM2.5均值分別為209.3、80.5 μg/m3，均超過GB 3095—2012二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)日均值。道路區(qū)域PM2.5濃度陰天高于晴天和多云天，霾日高于非霾日，分別與上海[30]和南京[31]的情況相似。這兩次實(shí)驗(yàn)的PM2.5濃度變化未呈“三峰”特征(見圖5)：22日白天PM2.5濃度較高，中午過后開始下降，16:00后趨于平穩(wěn)；23日白天PM2.5濃度較低，但在午后漸漸升高，在20:00達(dá)到峰值，之后呈下降趨勢(shì)。因此，天氣現(xiàn)象的不同導(dǎo)致PM2.5的污染特征存在較大差異。研究表明，在特殊天氣條件下，污染氣象條件對(duì)顆粒物濃度早中晚差異的影響可能大大超過交通量日變化的影響[9]1207。

2.4 氣象因子對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響

由2.3節(jié)可知，就道路區(qū)域PM2.5濃度的變化而言，霾日情況差別較大，而非霾日的特征相似。故著重研究氣象因子在非霾日對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的影響，以12月14日的數(shù)據(jù)為例(見圖6，圖6(d)缺10：00時(shí)大氣壓數(shù)據(jù))。

午后12:00—16:00時(shí)段，PM2.5濃度出現(xiàn)低谷，大致對(duì)應(yīng)溫度、風(fēng)速的高值區(qū)和相對(duì)濕度的低值區(qū)。溫度較高時(shí)，大氣垂直湍流運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈，有利于PM2.5的擴(kuò)散和輸移，使其濃度下降[32]；顆粒物粒子的布朗運(yùn)動(dòng)也隨之加快[33]。同時(shí)，較高的風(fēng)速也對(duì)PM2.5有稀釋擴(kuò)散和輸送作用[34]。PM2.5濃度在監(jiān)測(cè)時(shí)段的10:00和傍晚前后都出現(xiàn)了高峰，此時(shí)基本對(duì)應(yīng)相對(duì)濕度的高值區(qū)和溫度、風(fēng)速的低值區(qū)。研究表明，相對(duì)濕度<65%的情況下，相對(duì)濕度的增加有助于氣體物質(zhì)轉(zhuǎn)化為二次顆粒物[20]106；也使顆粒物的吸濕作用加強(qiáng)，質(zhì)量濃度升高[35]。而較低的溫度和風(fēng)速使得區(qū)域內(nèi)大氣對(duì)流作用減弱，不利于PM2.5的稀釋擴(kuò)散。20:00后，PM2.5濃度顯著升高。此時(shí)溫度、風(fēng)速和大氣壓值都很低，逆溫效應(yīng)較強(qiáng)，大氣對(duì)流作用減弱，使PM2.5在相對(duì)封閉的道路環(huán)境中積聚，濃度升高。相關(guān)性分析表明，PM2.5濃度與溫度呈負(fù)相關(guān)(r=-0.501，P<0.05)，而與其他氣象因子間無相關(guān)性，說明溫度是影響道路區(qū)域PM2.5污染程度的重要?dú)庀笠蜃印?/p>

圖6 道路區(qū)域各類氣象因子與PM2.5濃度的變化特征Fig.6 Meteorological factors and PM2.5 in road region

3 結(jié)論與建議

(1) 道路清掃抬升道路區(qū)域的PM2.5濃度，白天的抬升作用較傍晚和夜間的更加顯著。白天清掃時(shí)段與人流量高峰時(shí)段重合，建議將清掃時(shí)間安排在夜晚等非人流量高峰時(shí)段。

(2) 道路區(qū)域的PM2.5濃度與各類交通流量均有相似的變化特征。各類交通流對(duì)PM2.5濃度的影響程度排序?yàn)椋翰裼蛙?汽油車>燃?xì)廛?道路行人，PM2.5濃度與前3者流量呈正相關(guān)。柴油車對(duì)道路區(qū)域PM2.5濃度的貢獻(xiàn)最大，建議嚴(yán)格控制其流量。

(3) 道路區(qū)域PM2.5濃度陰天高于晴天和多云天，霾日高于非霾日，在霾日變化特征各異，在非霾日均呈“三峰”分布特征。

(4) 非霾日，道路區(qū)域PM2.5濃度的高值區(qū)與相對(duì)濕度的高值區(qū)，溫度、風(fēng)速的低值區(qū)重合；PM2.5濃度的低值區(qū)與相對(duì)濕度的低值區(qū)，溫度、風(fēng)速的高值區(qū)重合。溫度與PM2.5濃度呈負(fù)相關(guān)，是影響道路區(qū)域PM2.5污染程度的重要?dú)庀笠蜃印?/p>

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