贺梦璇,张 敏,2,李兰兰
(1.天津师范大学 地理与环境科学学院,天津 300382;2.南宁市邕武路学校,广西 南宁 530001;3.天津市生态环境监测中心,天津 300074)
氨气作为大气中活性氮最主要的还原形式,是形成大气中无机铵盐的重要前体物[1,2]。氨气是大气中重要的碱性气体[3],可以中和大气中的酸性物质,与其他二次气溶胶组分通过大气化学反应生成硫酸铵(亚硫酸铵)和硝酸铵等二次污染物[4]。这些二次污染物以质量更轻、粒径更小的气溶胶微小颗粒物形式停留在大气中,进一步降低大气能见度,危害人类健康[5]。近年来,细颗粒物(PM2.5)已成为影响我国城市环境空气质量的首要污染物[6],在极度污染的条件下,铵盐甚至占到PM2.5质量的40%~60%[7]。除此之外,氨气污染会影响光辐射强度,加剧大气光化学污染[8]。
氨的排放分为天然源和人为源,天然源主要来自于野生动物的粪便、植被、土壤和海洋的释放等,人为源包括畜禽养殖业、农田施肥等农业源及化工行业、交通运输、人体排放、生物质燃烧、化石燃料燃烧、废物处理等非农业源[8,9]。近些年,研究表明城市地区的氨气与农业地区的氨气浓度相当[3],在人口密度高的城市地区,非农业源排放的氨气不可小觑,尤其是交通运输排放的氨气往往被低估[3,10]。程刚等[10]研究了北京市交通环境中的大气氨,发现氨气排放量呈现出夏季低、春秋两季高的变化规律。董艳强等[11]、尹沙沙等[12]通过国外机动车排放因子分别对长三角地区和珠三角地区机动车的氨排放量进行了估算。邹忠等[13]通过研究发现,上海邯郸路隧道出口的氨气浓度远高于隧道进口和外围环境的氨气浓度,分别是它们的5倍和11倍。Chitjian等[14]研究了加利福尼亚州南海岸区域的氨排放情况,发现由汽车排放的氨气约占该地区总氨排放量的18%。目前关于氨气的研究主要集中在大尺度的排放清单研究,缺乏近地面交通源氨气的详细观测数据。本研究挑选天津市为研究区域,选取典型道路区域,采用“被动采样法”测得氨气浓度,研究冬季不同道路类型氨气浓度特征及其差异,同时探究氨气浓度与颗粒物PM2.5形成的相关性,结果可为北方城市道路氨气排放情况及城市环境空气质量改善提供科学依据。
天津(38°34′~40°15′N,116°43′~118°04′E)地处华北平原东北部、海河流域下游,是环渤海地区的经济中心,具有独特的自然和社会经济特征。天津是京津冀区域典型工业城市,属于污染高度集中排放地区。2019年天津市常驻人口为1561万人,民用汽车拥有量为308.91万辆[15]。近年来天津市大力推进并实施各项空气质量改善措施,环境空气质量较2013年比有明显好转[16],但在秋季和冬季期间空气质量改善则不明显[17]。由于大气环境质量影响因素的复杂性,天津冬季依旧容易出现雾霾天气,因此选取天津市作为研究城市开展研究具有一定代表性。
道路选取津文公路、红旗南路、红旗南路辅路、秀川路、宾水西道、育梁路、士英路、水上公园西路、水上公园北道、复康路、白堤路、密云路、苏堤路、长江道、黄河道、青年路、汾水道共计17条道路作为道路绿化带的研究对象,覆盖了省道、市区主干道、次干道和快速路。各道路概况见表1,其中津文公路调查监测时间为2018年12月27日至2019年1月7日,其他道路的调查监测时间为2019年1月9~19日。
表1 各道路概况
通过采用被动采样法采集大气氨气,采样器如图1所示,主体为一个圆筒,两端为对称结构。
图中:1-带有小孔的盖子,2-不锈钢纱网,3-滤膜,4-聚四氟乙烯小圈,5-聚四氟乙烯垫片,6-采样器圆筒
图1采样器组成
本研究在每个道路绿化带的相应点位悬挂被动采样器,进行一周的定位监测,同时在每个道路设置对照,采样点位于树高约2.5 m处,用GPS记录每个采样点的位置信息(海拔、经纬度),并用ZK-40A手持式空气质量检测仪测得周围的温度、湿度等气象要素和PM2.5、PM10的浓度,借此分析氨气浓度特征与这些要素的相关性。采样结束后,重复上述步骤,将采样器安全地密封在棕色容器中,带回实验室进行预处理。
NH3(×10-9)=α×W/T
(1)
式(1)中,W为样品中收集到的氨气的量(ng),T为暴露时间(min),α为换算系数(×10-9min/ng),计算方法如下:
α=43.8×[293/(273+t)]1.83
(2)
式(2)中,t为环境温度(℃)。
氨气是交通环境中重要的污染物[10],通过对不同道路的氨气浓度进行比较,得到各道路氨气浓度特征,如图2所示,可看到17条道路中氨气平均浓度最高的为复康路,为1043.67×10-9,分析原因可能与复康路车流量大有关。白堤路和红旗南路辅路次之,氨气平均浓度为分别为995×10-9、839.5×10-9,分别低于复康路4.66%、19.56%。其次是红旗南路和水上公园北道,且二者氨气平均浓度接近一致,分别为807.33 ×10-9和807×10-9。汾水道和密云路紧接其后,氨气平均浓度分别为788×10-9和780.33×10-9,分别低于复康路24.5%、25.23%。其次是秀川路,其氨气平均浓度有776×10-9。水上公园西路和育梁路的氨气平均浓度比较接近,分别为756.4×10-9和754×10-9。接下来是士英路和黄河道,氨气平均浓度分别为729×10-9和711×10-9。宾水西道、青年路的氨气平均浓度分别为690.75×10-9、655.5×10-9。长江道和苏堤路的氨气平均浓度均较低,分别为539 ×10-9、524 ×10-9,分别低于复康路48.36%和49.79%。氨气浓度最低的道路是津文公路,仅为516.6×10-9,比复康路低了50.5%。
将所研究道路按照道路类型分为省道、快速路、主干道、次干道4种道路类型。由图3可知,在所有道路类型中,省道的氨气平均浓度最低,为561.6×10-9;快速路最高,为780.33×10-9,比省道高出了38.95%;主干道和次干道二者的氨气平均浓度相差不大,分别为765.02×10-9和757.63×10-9。结果表明道路类型会影响氨气浓度,分析原因可能是道路上车流量的差异造成的。
图2 典型道路氨气浓度
图3 不同道路类型的氨气浓度
中国北方冬季雾霾天气频发,主要是由住宅供暖引起的二次气溶胶及不利气象条件二者协同作用造成的[18]。而氨气在气溶胶初始核化过程中扮演着重要角色,是污染天气二次颗粒物爆发式增长的重要前体物[19,20]。彭应登等[21]通过研究发现氨气是北京春、秋、冬三季生成二次颗粒物的主控因子。许艳玲等[22]研究了中国氨减排对控制PM2.5污染的敏感性,结果表明对于氨气排放量大且相对集中、PM2.5污染较重的地区,氨减排对PM2.5降低有着明显作用。为了探究大气中氨气与颗粒物PM2.5形成的相关性,本研究对二者进行相关性分析,结果如图4所示,氨气浓度与PM2.5之间呈现指数关系,方程为:y=e0.006x,相关系数R2=0.0444,即随着氨气浓度的增加,PM2.5的值也随之增加,说明大气中的氨气能够促进PM2.5的形成,从而加剧雾霾天气的发生。
通过研究分析17条道路的氨气浓度特征,发现复康路的氨气平均浓度最高,为1043.67×10-9,这可能与该道路车流量大有关。白堤路和红旗南路辅路次之,氨气平均浓度为分别为995×10-9、839.5×10-9,分别低于复康路4.66%、19.56%。其次是红旗南路和水上公园北道,且二者氨气平均浓度接近一致,分别为807.33 ×10-9和807 ×10-9。长江道和苏堤路的氨气平均浓度均较低,分别为539 ×10-9、524 ×10-9,分别低于复康路48.36%和49.79%。氨气浓度最低的道路是津文公路,仅为516.6×10-9,比复康路低了50.5%。道路类型对氨气浓度影响显著,快速路氨气平均浓度最高,为780.33×10-9;省道氨气平均浓度最低,为561.6×10-9。研究结果表明,道路类型以及车流量等因素会影响其氨气浓度水平。
图4 大气氨气浓度与颗粒物PM2.5的相关性
本研究对氨气和PM2.5进行相关性分析,发现二者相关性显著,呈现指数关系。因此,实施氨减排对于降低PM2.5有着积极影响,这对北方城市冬季的雾霾天气治理提供了借鉴。
由于受研究时间及采样点区域的限制,本研究只对冬季环境下天津市典型道路进行了研究,未对其他区域道路和其他季节进行调查,且缺少车流量相关数据,车流量对氨气浓度影响的定量分析方面数据量偏少,今后应完善天津市典型道路各个季节的氨气浓度特征,以及不同道路车流量对氨气浓度影响的定量表达,以便建立模型解析城市道路对氨气的影响程度并对氨气浓度进行模拟预测,为改善城市环境空气质量提供重要科学依据。