向 健

重慶交通大學(xué)交通運輸學(xué)院，重慶 400074

近年來，我國空氣污染問題愈發(fā)突出，2012年，中國的華北等地在當(dāng)年屬全球PM2.5數(shù)值最高的地區(qū)[1]。2013年，對北京市10個空氣質(zhì)量觀測點的資料數(shù)據(jù)進行分析，得到北京市PM2.5濃度最高可達(dá)500μg/m3，平均值超過200μg/m3，污染程度十分嚴(yán)重[2]。而機動車尾氣主要污染物有氮氧化物（NOx）、一氧化碳（CO）、碳?xì)浠衔铮℉C）及可吸入顆粒物[3]。

山地城市車輛產(chǎn)生的污染由于受到地形限制，并不能快速有效地擴散開，但山區(qū)城市植被相對豐富，這也與平原城市有一定差異。2014年，重慶的環(huán)境污染源研究中表明，PM2.5來源最多來自二次粒子、移動源及揚塵，其中移動源占全部來源的28%左右[4]。而移動源主要來源是燃燒天然氣、柴油及汽油的車輛。這說明山地城市受到車輛排放的影響也不容忽視。而早在2012年，重慶主城區(qū)污染研究中就表明，PM1.0、PM2.5和PM10日濃度均值可達(dá)0.057、0.075和0.120mg/m3，PM2.5的濃度是《美國環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中PM2.5年均濃度標(biāo)準(zhǔn)的5倍，而PM10的濃度也超過了國家二級年均值標(biāo)準(zhǔn)（0.100mg/m3）[5]。2016年以來，雖重慶汽車保有量低于北京等城市，但城市交通對于VOCs濃度如芳香烴排放一樣有顯著的影響[6]。至今，在山地城市的污染排放研究中，還沒有系統(tǒng)研究PM2.5及VOCs濃度在道路兩側(cè)直接的分布規(guī)律。所以本文針對山地城市的特點，分析PM2.5及VOCs濃度隨路側(cè)橫向衰退規(guī)律的方式，以研究山地城市PM2.5及VOCs濃度在道路兩側(cè)的分布規(guī)律，并分析影響其分布特性及濃度大小的因素。

1 實驗方案

1.1 試驗道路

在重慶市主城區(qū)內(nèi)選取了有代表性的3段路段，作為測量道路。分別為楊家坪西城天街、楊家坪西郊和楊家坪直港大道。

1.2 實驗儀器

實驗所用儀器分別為HT-305激光測距儀，用于測量橫向距離、博朗通BR-SMART126空氣質(zhì)量測試儀，用于測量PM2.5、VOCs濃度。

1.3 采集的方法和斷面觀測

本文所運用的研究方法是實測數(shù)據(jù)法。根據(jù)實驗的要求，我們主要測量PM2.5濃度隨道路橫向距離的分布規(guī)律，因此要求盡量選取離路邊有較寬距離的地點測量，并且盡量使該地點在所選路段的中間段。測量間的橫向距離的確定也是根據(jù)公路外路面的寬度而決定的。一般選擇離路邊有20m左右寬度的地點進行測量，相鄰兩次測量間的橫向距離一般為2、3m或5m，每個斷面采集8個或者9個數(shù)據(jù)做統(tǒng)計。

1.4 觀測時間及采集的數(shù)據(jù)

此次試驗的測量主要在四月下半旬采集的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集物無刻意避開陰雨天氣，每天分高峰期及平峰期各測一組數(shù)據(jù)。排出單一數(shù)據(jù)的特殊性。

2 PM2.5與VOCs濃度的分布特征

2.1 PM2.5濃度的橫向分布特征

先整理測量的數(shù)據(jù)，在整體上對數(shù)據(jù)進行分析，可以很容易看出PM2.5與VOCs濃度與路側(cè)橫向距離有著密切的聯(lián)系，選擇如下的數(shù)據(jù)。楊家坪西城天街PM2.5濃度如圖1所示。

圖1 楊家坪西城天街PM2.5濃度

從圖1各組折線中總體趨勢可以看到，PM.25濃度一直在30mg/m3的范圍內(nèi)不停的波動，有時波動十分明顯，有的波動相對較小。整體來看，PM2.5濃度是在測量范圍內(nèi)，隨著路側(cè)橫向距離的增加有輕微衰減現(xiàn)象。

2.2 VOCs濃度的橫向分布特點

同樣選取楊家坪西郊為實驗地，如圖2所示。

圖2 楊家坪西郊支路VOCs濃度

從總體的趨勢可以看到，VOCs的濃度隨著路側(cè)橫向距離的增加而呈現(xiàn)出下降的趨勢并在一定距離之后基本保持恒定，且測量結(jié)果顯示在9m之后基本保持穩(wěn)定。從楊家坪西郊支路，楊家坪直港大道天寶廣場中可以明顯的看出VOCs隨著路側(cè)距離的增加而明顯下降的趨勢，而且越靠近行駛道路下降速率越快，然后逐漸趨于穩(wěn)定。從PM2.5及VOCs濃度的不停波動可以分析，導(dǎo)致其波動性的可能是風(fēng)速、車速及行人導(dǎo)致的測量時空氣不停快速流動引起的。或者另一方面由于車輛在行駛過程中不停的變動，引起排放不規(guī)律的變化導(dǎo)致的數(shù)據(jù)的波動。

3 交通平峰期與高峰期對PM2.5與VOCs濃度的影響

3.1 交通擁平峰期與高峰期對PM2.5濃度的影響

根據(jù)圖1、2中各個地方所測數(shù)據(jù)可以清楚地看出，同一個地方不同時間測量的數(shù)據(jù)，無論是PM2.5的濃度還是VOCs的濃度都有著很大的差異，得到PM2.5與VOCs濃度大小非單獨的只受到路側(cè)橫向距離的影響，還會直接受到道路的擁堵情況的影響，所以本次實驗主要選擇了車輛流量高峰期及平峰期所測數(shù)據(jù)，從而可以進一步探討交通擁擠程度對PM2.5與VOCs的濃度的影響。由表1可以看出，交通擁堵程度對于PM2.5與VOCs濃度存在很明顯的影響。在同一天的測量數(shù)據(jù)中，PM2.5的濃度很大程度上受到了道路擁堵程度的影響，整體來看PM2.5濃度在道路擁堵的時刻比道路通暢的時候要高。從上海城20日、西郊支路24日及天寶廣場24日數(shù)據(jù)可以清楚看到，高峰期PM2.5濃度高于平峰期濃度超過20mg/m3，其余大多數(shù)地區(qū)高峰期的PM2.5濃度明顯高于平峰期時的數(shù)據(jù)。圖中還可以看出除了交通量對PM2.5的影響，還有其他因素對其產(chǎn)生影響。但總體來說交通高峰期時PM2.5濃度比平峰期時PM2.5濃度高出約12.3%。

表1 實驗路段平峰期及高峰期PM2.5及VOCs濃度分布情況

3.2 交通平峰期與高峰期對VOCs濃度的影響

同理，選擇同一地方同一天的交通高峰期與交通平峰期VOCs濃度數(shù)據(jù)進行分析（表1），交通擁堵程度對于VOCs濃度有一定影響，但程度沒有PM2.5那么明顯。在同一天的測量數(shù)據(jù)中，VOCs濃度同樣受到道路的擁堵程度的影響，整體來看VOCs濃度在道路擁堵時比道路通暢的情況下高，但不及對PM2.5的影響明顯，從此可以猜測出其他因素對其產(chǎn)生的影響很大。從總體來看，交通高峰期時VOCs濃度比交通平峰期的VOCs濃度高出約8.9%。

4 結(jié)論與研究展望

山地城市道路由于道路交通復(fù)雜，容易造成堵車，城市相對封閉，PM2.5和VOCs擴散相對緩慢，且具有城市道路兩邊人行道結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點。所以得到如下的測驗結(jié)果：

（1）PM.25濃度一直在30mg/m3的范圍內(nèi)不停的波動，有時波動十分明顯，有的波動相對較小，但整體來說PM2.5濃度在一定范圍內(nèi)隨路側(cè)橫向距離的增加呈現(xiàn)出稍微衰減的趨勢；

（2）VOCs的濃度隨著路側(cè)橫向距離的增加而呈現(xiàn)出明顯下降的趨勢并在一定距離之后基本保持穩(wěn)定。且測量結(jié)果顯示在9m之后基本保持穩(wěn)定；

（3）PM2.5及VOCs濃度都受到交通量的大小的影響。總體來說交通高峰期時PM2.5濃度比平峰期時PM2.5濃度高，高出約12.3%；VOCs濃度在交通高峰期比平峰期下高高出約8.9%。