贵阳市某城区主要交通道路扬尘的检测及其研究

许石青，卢林波，杨春艳，张现隆

(贵州大学 矿业学院，贵州 贵阳 550025)

城市道路扬尘虽然不代表城市的空气品质，但我们需要经常出行，因此道路扬尘与我们每个人的生活都息息相关，特别是长期在公路上或公路旁作业人员的健康密切相关；随着生活的提高与科技的发展以及城市化建设的飞快发展，城市道路路面一般占城市总面积的20%左右[1],而近年来我国机动车保有量也不断增加[2],道路扬尘已成为城市大气颗粒物污染的主要来源[3]。道路扬尘是路面的积尘在一定动力条件(风力、机动车碾压、人群活动等)作用下进入环境空气中形成的[4]，是环境空气中总悬浮颗粒物的重要组成部分。道路扬尘中颗粒物载带多种对人体有害组分，如重金属、多环芳烃[5]等，对人体有危害，易造成支气管炎、肺癌等。

贵阳市某区工业比重较小，市政道路上的粉尘成为城区粉尘的主要来源。控制道路扬尘成为提高城市空气质量的重要途径。鉴于此，本文以贵阳市某城区作为研究背景，综合考虑道路周围的自然影响因素，选取29个测点作为道路扬尘代表点，在道路边沿的人行道上进行道路扬尘的测定，来分析道路扬尘的影响因素。

1 实测概要

1.1 测试地点及测点布置

本研究基于贵阳市某城区，在综合考虑道路周围的自然影响因素条件下，在主干道均匀选取29个测量点作为代表测量点，其中包括车流量较大人流量大、车流量较小人流量小、车流量很小、房屋密集和没有房屋，周围有建筑施工和没有建筑施工，行道树较多和行道树较少，房屋较高和房屋较矮的路段以及立体交叉的桥洞下路段进行了道路粉尘浓度的测定。

1.2 测试参数及仪器

本研究测试项目包括扬尘浓度，5 min车流量、空气湿度、温度、风速及天气状况。其他自然因素没有作具体测量记录，如道路周围房屋高度，行道树多少和高度，道路两旁房屋状况，交叉路口红绿灯状况及等候时长，车流通行状况，通行的车辆大小，周围是否有施工车辆出入，施工车辆的大小，是否是立体交叉桥下等因素。道路扬尘的浓度测试采用CCHZ-1000全自动粉尘测定仪，安装高度为1.2 m；温湿度测试采用WSB-1型高精度数显温湿表，放置在距离地面30 cm的物体上；因测试扬尘浓度时风速太小，风速测量采用CFJD5微速电子风速仪进行。

1.3 测试条件

测试时间为2018年7月到9月，风速较微小的晴天、多云、阴天，空气较为干燥的天气；单次测量时间为5 min，并记录一次。每个测点测量3次。

2 结果及分析

29个道路监测点共采集464个数据，将每个测点所测的三次扬尘浓度与5分钟车流量、相对湿度、空气温度、风速的数据分别取平均值，在保证不影响整体数据情况下，剔除少量的离群数据(离群数据主要是由车身带泥、车辆洒落货物以及测量时人员操作读数时产生的偏差)，将数据以散点图形式表示，再将散点数据进行拟合，得到的道路扬尘浓度与5分钟车流量、相对湿度、空气温度、风速的关系图。

2.1 扬尘浓度与天气变化规律

将得到的道路扬尘浓度数据按相同天气下累加求均值，如图1所示。

图1 不同天气下扬尘浓度对比Fig.1 Contrast of dust concentration in different weather

图中可以看出不同的天气下扬尘浓度有所不同，多云>晴天>阴天。这是由人为因素和气象因素共同作用造成的。晴天及多云天气人类活动更加频繁，如工地施工产生的粉尘，运输车辆自身携带的泥土与撒落的物料。贵州气候阴天时容易伴随小雨，大气中微粒被雨滴所吸附。多云天一般风速相对较小，晴天及多云天气光照强烈，频繁的光化学反应生成大量二次粒子[6]，而且车辆在雨季携带泥土，在强烈的光照作用下，泥土脱水失去附着力，更容易掉落在道路上。经过后车辆的碾压带动，使得扬尘浓度更大。

2.2 扬尘的影响因素与相关度的分析方法

R值为pearson相关系数，常称为极差相关系数，适用于描述两个变量间线性相关强弱的程度。R的绝对值越大表明相关性越强。它的计算公式为

利用相关系数的大小可以判断变量间相关系数的关系，具体见表1。

表1 R值对应相关程度Tab.1 R value corresponds to the degree of correlation

2.3 不同车流量下的扬尘浓度的变化规律

从图2可以看出扬尘浓度与车流量为正相关，但是相关性为低度，R=0.48说明车流量越大，扬尘浓度随着提高，但是扬尘浓度受到车流量的影响程度较弱，这是因为缺失车辆平均车速、车辆表面积和车辆载重等重要的道路信息。道路上的尘土在机动车和其他形式能量作用下会被扬起进入大气中，而扬尘的能量主要考虑车辆本身的动能。车流量不能直接得出扬尘浓度的具体值，但可以反映扬尘浓度的变化趋势。

图2 扬尘浓度与车流量的关系Fig.2 The relationship between dust concentration and traffic flow

2.4 不同空气湿度下的扬尘浓度的变化规律

从图3可以看出扬尘浓度与相对湿度呈指数负相关。R=0.51表明扬尘浓度与湿度显著相关。相对湿度表示空气中的绝对湿度与同温度和气压下的饱和绝对湿度的比值，得数是一个百分比。同温度下空气的相对湿度越大，绝对湿度越大。绝对湿度是每立方米湿空气中所含水蒸气的质量。绝对湿度越高，扬尘颗粒表面的湿度也将提高[7]，从而增大了扬尘颗粒的密度。使得扬尘颗粒悬浮在空气中的能力下降，有效地抑制扬尘。针对道路上的扬尘多属于二次扬尘，提高道路的湿度更加有助于遏制扬尘。

图3 扬尘浓度与相对湿度的关系Fig.3 The relationship between dust concentration and relative humidity

2.5 不同温度下的扬尘浓度的变化规律

从图4可以看出扬尘浓度与温度成正比关系。R值等于0.45说明扬尘浓度与温度低度相关。温度越高，空气中分子运动越剧烈，颗粒撞击颗粒时撞击力越大，因而同一瞬间来自各个不同方向的颗粒对颗粒撞击力越大，小颗粒的运动状态改变越快。带电荷的颗粒会很快和相对电荷颗粒撞击释放出其自带电荷，成为中性，在自然界复杂电场中不易被带电体吸附，容易形成二次扬尘。

图4 扬尘浓度与气温的关系Fig.4 The relationship between dust concentrationand air temperature

2.6 不同风速下的扬尘浓度的变化规律

从图5可以看出扬尘浓度与风速相关性很差，R为0.36表明扬尘浓度和风速低度相关。当风速达到0.15 m/s时，风流流动开始表现为紊流状态；当风流流速再增加时，流线不再清楚可辨，流场中有许多小漩涡，层流被破坏，相邻流层间不但有滑动，还有混合。这时的流体作不规则运动，有垂直于流管轴线方向的分速度产生，这种流体运动称紊流。这种紊流导致每个监测点的扬尘浓度具有随机性，故风速不能作为扬尘浓度定量的标准。但从图中可以看出风速在0.5～1.0 m/s时扬尘普遍偏高。表明空气中的颗粒在0.5～1.0 m/s容易漂浮在近地面，当风速大于1 .0 m/s时，空气中的颗粒在风力作用下带到高处并漂走，近地面扬尘浓度降低。

图5 扬尘浓度与风速关系Fig.5 The relationship between dust concentration and wind speed

3 结论和建议

(1)通过道路扬尘与车流量、空气温度、空气湿度、风速的相关度分析，得出相关度最高的是空气湿度。

(2)通过对贵阳市某城区道路扬尘浓度的测量数据对比得出阴天比多云和晴天普遍偏低。因此，在晴天和多云天气下对施工扬尘，运输车辆车身清洗及运输车辆物料的覆盖和洒落情况加强监管。同时在主干道上加强车流量控制，避免运输车辆在车流量大的干道上行驶。

(3)通过相对湿度和道路扬尘浓度的分析得出湿度越大，降尘效果越好。因此在干燥天气情况下加强重点道路上的喷雾洒水工作，提高道路局部湿度，从而更加有效的遏制住扬尘。同时在车辆进出城区口设置车辆冲洗设备，不但能减少车辆携带的泥土，还能携带水分，在道路上行驶过程中通过水分的蒸发达到提高局部湿度。

(4)由于在本次研究测定道路扬尘浓度时，没有考虑记录其他自然因素对道路扬尘在周围空气中扩散的影响，但从实际测量道路扬尘的地点状况分析得出：立体交叉桥下由于两侧有高墙不利于扬尘向外扩散，扬尘浓度较高，同样在道路两侧有较高房屋，且行道树较多较高路段，扬尘浓度也较高；在红绿灯等候路段，车流量大且堵车或者缓行时，扬尘浓度也较大；在道路两侧有较高房屋，行道树较多较高且有红绿灯并有车辆缓行、等候通行或者堵车的状况的路段和周围有施工车辆进出的路段，扬尘浓度最高；在周围没有施工车辆出入、没有房屋建筑和行道树、非红绿灯等候、非立体交叉桥下路段，测定出的道路扬尘浓度仅为38 μg/m3，其空气质量为优。

(5)扬尘浓度和风速相关性分析，发现没有很强相关性，主要是测试时间在7～9月，测试的天气为多云天和晴天，当地风速较小，地面风速就更小；在风速较小的紊流情况下，一个区域一个测点远远不能够反映该区域的风速和扬尘浓度的相关性，应加强在不同风速、距离地面不同高度下的扬尘浓度的研究；考虑道路车辆状况、道路周围建筑屋、行道树、红绿灯以及缓堵等因素进行量化的相关性研究。