基于积尘负荷的北京市典型城区道路扬尘排放特征研究*

潘 研 邢 敏 侯亚峰 李珊珊#

(1.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京 100048；2.北京市环境保护科学研究院,北京 100037)

大量流行病学和毒理学研究表明，颗粒物与人体呼吸系统疾病、心脑血管疾病、过早死亡等存在显著相关性[1]。中国部分城市PM2.5、PM10源解析结果表明，扬尘源为PM2.5和 PM10的重要来源。扬尘源占PM2.5排放的5.0%～23.4%，占PM10排放的11.3%～60.0%[2-4]。道路扬尘作为扬尘的重要组成部分，不仅会加重城市区域的重霾发生概率、降低城市能见度、增加城市清洁成本，还会对城市居民的身心健康造成巨大危害[5]。随着城市机动车保有量的增加，交通道路建设的不断加快，道路扬尘已成为城市大气颗粒物的重要来源之一[6]30,[7-8]。因此，治理道路扬尘，是治理城市颗粒物污染的重要环节之一[9-11]。

道路交通扬尘定量研究的主要目的是为道路扬尘的控制提供数据上的支持和参考。道路扬尘作为城市颗粒物的重要来源，研究其排放因子和排放清单具有重要意义。目前，国内外学者多利用美国环境保护署提供的AP-42模型[12]计算道路扬尘排放因子和排放清单，其中关键指标积尘负荷的监测方法一般采用AP-42模型推荐的真空吸尘法或快速检测法(TRAKER)[13]。张东旭等[14]采用AP-42模型计算不同类型道路PM10排放因子和排放强度，于亚太经济合作组织(APEC)会议之前和会议期间分别在北京市各街道采集40个道路积尘负荷样品，并调研了道路车流量及车型比例等机动车活动水平，计算出了洒水、清扫、抑尘等措施对减少道路扬尘排放的贡献。靳秋思等[15]以北京市六环内道路网络为研究实例，利用中国机动车排放模型，结合交通运行参数，测算了机动车直接排放PM10的总量并对其来源进行分析，同时利用各类型道路的机动车行驶里程、平均车重等统计数据，测算得到交通扬尘PM2.5和PM10总量，发现交通扬尘PM10与机动车直接排放PM10总量基本相等，而交通扬尘PM2.5约为机动车直接排放PM2.5总量的1/5，因此交通扬尘PM10和PM2.5均应计入交通源排放颗粒物的统计口径。粒度乘数表示道路扬尘排放因子模型中不同粒径的颗粒物的系数，是建立道路扬尘排放清单的重要参数，直接影响排放清单的不确定性[16-18]。AP-42 模型中给出的PM2.5粒度乘数(K2.5，g/(km·辆))为0.15 g/(km·辆)[19]，然而美国的环境和中国存在较大差别，美国给出的数值并不适用于中国，且不同道路扬尘中颗粒物粒径分布并不一致，如果都采用同一个数值明显不符合实际情况，会增大排放清单的不确定性。因此，需开展道路扬尘粒度乘数分布特征研究[20]。本研究利用真空吸尘法进行采样，分析北京市西城区、海淀区、门头沟区夏季不同类型道路积尘负荷和粒度乘数，对比了高峰期与非高峰期的PM2.5粒度乘数，得到北京市不同类型道路的PM2.5、PM10排放因子和排放强度。研究结果可为北京市道路扬尘排放清单的构建以及扬尘的治理提供数据支撑和参考。

1 材料与方法

1.1 采样设备

采样设备包括：FC8220型真空吸尘器1个，1 500 W大型移动电源1台，集尘袋若干。利用真空吸尘器进行样品采集，每个采样点采样面积为3 m2。采样完毕后，取下集尘袋，用细毛刷将集尘盒内的尘土扫入样品袋内编号保存，带回实验室用十万分之一电子天平(岛津AUW120D型)在常温常湿环境下称重，测定方法按照《防治城市扬尘污染技术规范》(HJ/T 393—2007)中附录B的要求进行。此外，称取一定量的积尘负荷样品并用ZDA-ZXF-01型颗粒物再悬浮采样器进行再悬浮，采用便携式小流量颗粒物采样器(ZR-3930E型车载多通道颗粒物采样器)收集TSP、PM10和PM2.53个粒径段的滤膜样品，用百万分之一滤膜自动称重系统(AWS-1型)进行称重，测定温度为(20±1) ℃，湿度为50%±5%，根据滤膜前后的质量差获取3个粒径段的颗粒物质量。

1.2 采样路段及时间

据《城市道路工程设计规范》(CJJ 37—2012)，将北京市道路分为快速路、主干道、次干道及支路。每类型道路各选3条。采样时间为6月1日至6月30日，该时段能够体现夏季道路交通扬尘排放特征。根据HJ/T 393—2007的要求，采样在晴朗干燥天气下进行。采样点示意图见图1至图3。采样道路名称见表1。

图1 西城区采样点Fig.1 Sampling points in Xicheng District

图2 海淀区采样点Fig.2 Sampling points in Haidian District

图3 门头沟区采样点Fig.3 Sampling points in Mentougou District

表1 采样道路

1.3 采样方法

采样布点按照HJ/T 393—2007中附录B的要求进行。按主干道、次干道、支路、快速路等4类分别采样，每类道路选3条，每条路选 3处测量(尽量做到1～2处在车流量较大的地段，1～2处在车流量较小的地段)，共计12条道路，36个点位。对于主干道、次干道、快车道等较长的道路，两处采样点距离在800 m以上，对于支路中一些较短的道路则任选3点，样品不进行混合处理。至少一天对每条道路不同时段(早高峰、午高峰、晚高峰、非高峰期)进行采样。本次采样共得到216个样品。

1.4 车流量及平均车重

用行车记录仪记录每条道路不同时段的车流量，并划分典型时段，具体见表2。通过人工计数和时间加权计算各类型道路上的平均车流量。根据常见车型的车重加权计算各类型道路上的平均车重。同时记录每条道路每天的洒水次数。

表2 录像时段和所代表典型时段

1.5 积尘负荷、排放因子与排放强度

利用HJ/T 393—2007和文献[21]中的公式计算各类型道路积尘负荷、排放因子和排放强度。积尘负荷公式见式(1)，排放因子公式见式(2)，排放强度公式见式(3)：

(1)

(2)

(3)

式中：sL为积尘负荷，g/m2；W为道路扬尘样品质量，g；W20为20目泰勒标准筛筛上物的质量，g；W200为200目泰勒标准筛筛上物的质量，g；s为采样面积，m2；Eij为第i条道路上第j种颗粒物排放因子，g/(km·辆)；Kj为第j种颗粒物的粒度乘数，g/(km·辆)；Wi为第i条道路的平均车重，t；P为研究时间段内降水量大于 0.254 mm 的天数，d；N为研究时间段的总天数，d；Qj为第j种颗粒物排放强度，kg/(km·d)；n为道路类型数量；Vi为第i条道路日平均车流量，辆/d。

1.6 PM2.5粒度乘数

通过再悬浮处理得到各道路扬尘样品的粒径分布数据，按照式(4)计算得到PM2.5粒度乘数[22]。

(4)

式中：l2.5和l10分别为PM2.5和PM10质量分数，%；K10为PM10的粒度乘数，g/(km·辆)，默认值为0.62 g/(km·辆)。

2 结果与讨论

2.1 北京市不同城区积尘负荷比较

北京市海淀区、西城区和门头沟区积尘负荷见图4，不同道路车流量、平均车重和日平均洒水次数见表3。可以看出不同城区积尘负荷表现为门头沟区>海淀区>西城区。西城区支路(北营房中街)和主干道(阜外大街)积尘负荷(分别为0.681、0.724 g/m2)水平明显低于其他区的水平，除这两条道路以外的不同道路类型积尘负荷一般规律是支路>次干道>主干道>快速路。这可能是西城区北营房中街和阜外大街洒水次数明显多于其他道路导致的。除此以外，在同类型道路中门头沟区积尘负荷大于其他城区，这可能是由于门头沟区是郊区，道路洒水及保洁频次低于城区，此外采样地区附近施工工地较为密集，施工活动产生的颗粒物或施工工地运输车辆的沿途遗撒，均可能导致路面积尘负荷较大。此外，采样当天路面状况、天气状况、选点位置、控制措施不同都会导致积尘负荷的差异。根据HJ/T 393—2007中建议的道路积尘负荷限定标准参考值(见表4)，阜外大街与所有支路均属于优，其余道路均属于良(雅安路除外)。

图4 不同道路积尘负荷Fig.4 Dust load on different roads

表3 不同道路车流量、平均车重与日平均洒水次数

2.2 PM2.5粒度乘数比较

北京市典型道路的PM2.5粒度乘数见图5。北京市典型道路PM2.5粒度乘数为：支路0.07～0.23 g/(km·辆)，次干道0.15～0.26 g/(km·辆)，主干道0.18～0.31 g/(km·辆)，快速路0.21～0.34 g/(km·辆)。总体而言，不同道路类型PM2.5粒度乘数表现为快速路>主干道>次干道>支路。不同城区道路PM2.5粒度乘数表现为西城区>海淀区>门头沟区。

表4 道路积尘负荷限定标准参考值

图5 不同道路PM2.5粒度乘数Fig.5 PM2.5 particle size multiplier on different roads

将本研究的PM2.5粒度乘数与天津市[6]39、乌鲁木齐市[23]、石家庄市[24]的夏季研究成果进行对比(见表5)，可以看出，北京市(本研究)、天津市、石家庄市的PM2.5粒度乘数较为接近，而乌鲁木齐市的PM2.5粒度乘数明显小于另外3个城市。这可能是由于乌鲁木齐市采样期间建筑施工活动较多，渣土运输车辆在运输过程中，部分渣土会遗撒在道路上，且乌鲁木齐市地处北方，土壤风蚀严重，扬尘源对颗粒物浓度的贡献较大，PM10比重较高导致。此外，石家庄市主干道PM2.5粒度乘数较大，可能是由于货车较多，刹车磨损和车辆碾压导致PM2.5粒度乘数较高。

本研究还对高峰期与非高峰期(高峰后和夜间)PM2.5粒度乘数进行了比较，结果见图6。早高峰为0.08～0.33 g/(km·辆)，午高峰为0.10～0.33 g/(km·辆)，晚高峰为0.11～0.33 g/(km·辆)，非高峰期为0.08～0.25 g/(km·辆)。高峰期PM2.5粒度乘数普遍比非高峰期大，其中午高峰PM2.5粒度乘数最大。这可能是由于高峰期车流量较大，尾气排放较多导致二次扬尘更多，此外刹车磨损、轮胎磨损、车辆碾压也可能导致积尘负荷中的PM2.5占比较多，从而使PM2.5粒度乘数变大[25]。

表5 不同城市不同道路类型夏季PM2.5粒度乘数平均值

图6 高峰期与非高峰期PM2.5粒度乘数Fig.6 PM2.5 particle size multiplier during peak period and off-peak period

2.3 北京市不同道路PM2.5、PM10排放因子与排放强度

排放因子如表6所示，排放强度如表7所示。北营房中街(西城区支路)和阜外大街(西城区主干道)道路排放因子与排放强度比同类型其他道路小。这是因为这两条道洒水次数较多导致积尘负荷较小，从而导致排放因子与排放强度较小。西城区以外的不同道路类型PM10排放因子表现为主干道>次干道>支路>快速路，这是由于主干道和次干道有较多大货车经过，平均车重较大，进而导致排放因子较大；快速路车流量较大使得路面尘土被扬起的量较多，导致积尘负荷较小从而使排放因子较小。

表6 不同道路排放因子

表7 不同道路排放强度

对不同道路类型PM10排放强度进行对比，发现快速路排放强度较高，支路排放强度较低，这可能是快速路车流量较大，支路车流量较小导致。PM10排放强度表现为快速路>主干道>次干道>支路。

3 结 论

(1) 北营房中街与阜外大街由于日平均洒水次数多于其他道路，其积尘负荷(分别为0.681、0.724 g/m2)，PM10排放因子(分别为1.04、1.28 g/(km·辆))，PM10排放强度(分别为8.43、44.74 kg/(km·d))都明显低于其他区同类型道路。

(2) 除北营房中街与阜外大街以外的不同道路类型积尘负荷表现为支路>次干道>主干道>快速路。不同城区积尘负荷表现为门头沟区>海淀区>西城区。根据HJ/T 393—2007中建议的道路积尘负荷限定标准参考值，阜外大街与所有支路均属于优，其余道路均属于良(雅安路除外)。

(3) 不同道路类型PM2.5粒度乘数表现为快速路>主干道>次干道>支路，不同城区PM2.5粒度乘数表现为西城区>海淀区>门头沟区。高峰期PM2.5粒度乘数普遍比非高峰期大，其中午高峰PM2.5粒度乘数最大。

(4) 不同道路类型PM10排放因子表现为主干道>次干道>支路>快速路(西城区除外)，排放强度表现为快速路>主干道>次干道>支路。