城市快速路大气污染扩散模拟研究

摘 要：为探究城市快速路机动车排放的大气污染物的扩散对周边环境的影响，本文以兰州市南环快速路作为研究对象，利用 IVE 模型计算出机动车污染物的排放量，并使用 CFD 模型模拟南环路机动车污染物的扩散情况。结果表明，四个区域都能被快速路污染物的扩散所影响，医院和学校受污染物浓度的影响更大。

关键词：城市快速路；IVE模型；CFD；大气污染物

中图分类号：X 51" 文献标志码：A

城市快速路为等级最高的城市道路，起到保证汽车畅通行驶，提高城市内部运输效率的作用。但是城市快速路交通量也越来越大，其产生的污染物降低了城市快速路周边环境的空气质量。城市快速路周边是医院、学校、居民区和商业区，老人和小孩的活动更多，因此对空气质量的要求也更严格。

在大气污染物的扩散对环境的影响问题研究中，王宇[1]、侯素霞等[2]学者在北京、上海、山东以及新加坡纽顿等不同地区，针对污染物的时空分布特征、污染物的相关性等进行了深入研究，为区域环境空气污染防治提供基础支撑[3]。但是现有的大气污染扩散的研究缺乏以单条城市快速路作为对象，研究快速路污染物的扩散对周边环境的影响。为探究城市快速路机动车排放的大气污染物扩散对周边环境的影响，本文运用IVE模型对快速路机动车污染物的平均排放因子进行计算，以兰州市西固区南环路为研究对象，使用CFD模型模拟快速路机动车污染物的扩散对快速路周边不同功能区的影响，并对南环路周边不同功能区的扩散情况进行对比，同时将模型模拟值与实测值进行对比。

1 数据来源与方法

1.1 监测点与数据来源

图1为南环路（又名南山快速路）周边4个采样点（医院、学校、居民区和商业区）的分布情况，包括各点的测量位置和功能区土地利用性质种类。4个区域采样点均选在南环路北侧，北侧为主要的各种功能区的建筑，南侧环山，建筑物很少。在南环路两边和快速路同等级的或者更高等级的道路都离南环路较远。

选取甘肃省兰州市西固区南环路作为研究对象，考虑功能区和建筑形态对污染物的排放影响等因素，在南环路周边选取4个功能区（医院、学校、居民区和商业区）作为监测点。主要监测大气常规污染物CO，在4个点位进行连续监测，每个点位连续监测12h，同步监测交通量、气象等参数。车流量监测采用人工计数，每15min统计1次，12h不间断连续监测。

1.2 研究方法

1.2.1 IVE模型

IVE模型是可以对道路机动车尾气污染物排放进行模拟的模型。该模型可预测机动车的5种常规污染物（CO、VOCs、NO2、SO2和PM）、3种温室效应气体（CO2、N2O和CH4）和6种有毒物质（铅、1，3-丁二烯、乙醛、甲醛、氨和苯）的排放量。目前，IVE模型越来越多地应用于研究不同发展阶段、不同规模和行政级别以及不同行驶特征的城市机动车的排放变化规律。

模型主要由4个部分组成：结果输出部分（Calculation），本地城市参数部分（Location），车队数据部分（Fleet），基础排放因子参数部分（Base Adjustment）。计算时只须将本地化的参数填入相对应的页面，即可快速得到模型估算的污染物排放量。

IVE模型的基本计算过程是通过调整后的修正系数与模型内自带的基础排放因子相乘，从而得到当地每种污染物排放类型的车辆经修正后的排放因子，然后与快速路区域内的交通车队的水平分布状况以及交通车流行驶工况相结合，计算得到快速路机动车在行驶状态下的大气污染物排放量。

模型使用发动机比功率VSP（Vehicle Specific Power）和发动机工作强度ES（Engine Stress）这两个参数来表征快速路机动车瞬间行驶工况和空气污染物排放之间的关系，提高了模型预测的准确性和适用性。

IVE模型是可用于解决微观层面的道路机动车气体排放问题的模型。在IVE模型中，机动车的排放分为运行排放（Q排）和启动排放。因为研究道路类型为快速路，而快速路上车辆运行基本没有启停情况，所以只计算运行排放。

计算每种车型的校正排放率（Qt），如公式（1）所示[4]。

Qt=Bt·Kt1·Kt2·...·Ktx" " " " " " " " " " "（1）

式中：Qt为每种车型的校正排放率；Bt为每种车型的基准排放率；Kt1、Kt2...Ktx为校正因子。

根据每种车型的校正排放率（应用于fdt）来计算运行排放，如公式（2）所示。

（2）

式中：ft为车辆行驶状态所占比例；为在美国联邦测试规程工况下的平均速度（km/h）；fdt为车辆在不同行驶工况占总行驶工况的比例；Kdt为车辆在行驶阶段的校正因子；为模型输入的车辆的实际行驶状态下的平均速度。

1.2.2 CFD模拟

计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）是当代快速发展的一门学科，其可以利用高速计算机来求解流体流动的偏微分方程组。CFD可通过计算机进行数值仿真模拟并直接得出分析模拟图，其可以进行静力学分析、动力学分析和气体流动模拟等[5]。

与理论方法相比，它具有假设限制少、应用范围广的特点。也具备对多种城市道路结构进行模拟的能力，预测能力很强，其方法也容易应用。其模拟计算结果较为理想，可自由选择计算方程，应用场景丰富且功能多样。通过CFD仿真可以模拟预测模型达到稳定状态时的结果图，节省人力、物力和时间，避免使用大量的试验仪器，因此选用CFD来模拟快速路污染物的扩散情况。

目前，CFD成了解决流体流动与传热等问题的有力工具，在气象学、建筑物内外部环境以及暖通空调等众多领域有广泛应用。现在市场上的商业CFD软件有Star、 FLUENT、Comsol CFX和Open FOAM等。CFD的预测结果比较依赖输入条件的准确性，需要详细的调查结果以及对初始参数进行合理预判，需要结合IVE模型得出的污染物排放量，对本文的研究内容进行计算，得出合理的初始值。使用美国ANSYS公司研制的装载了CFD功能模块的工程仿真软件（ANSYS WORKBENCH）2021R1版本对快速路进行模拟分析。

2 结果分析

2.1 平均排放因子和污染物排放量

根据研究对象的实际调研情况将南环路车型主要分为4种：重型货车、轻型货车、大型客车和中小客车。将根据上述调查计算得到的参数输入IVE模型，运用IVE模型计算兰州市南环快速路4种车型的平均排放因子，并换算出污染物年排放量。表1为机动车日平均排放因子和年污染物排放量。由表1可以看出南环路污染物的排放因子按车型从大到小排序为：轻型货车居首，其次为中小客车，然后是重型货车，最后是大型客车。大部分货车所排放的污染物比客车多，而且南环路的车辆主要是中小客车和轻型货车，大型客车和重型货车的比例很低。从车型来看，中小客车和轻型货车的排放因子和年排放量都很高。同时，轻型货车和中小客车的排放因子分别是重型货车和大型客车排放因子的10.4倍和8.5倍。需要重点考虑中小客车和轻型货车所排放的污染物对周边环境的影响。

2.2 快速路大气污染物浓度扩散情况分析

使用ANSYS WORKBENCH对南环路道路结构进行建模，然后对污染物CO进行分类，分析其在快速路段不同区域的扩散情况。

如图2所示，4个区域路面浓度最高的区域为学校，最低的区域为居民区。除了学校之外，其他3个区域基本都被CO扩散覆盖。在学校区域内，主要覆盖了约三分之一的建筑，污染物覆盖范围最小。

图2为CO在4个功能区不同类型建筑的扩散分布情况，最低浓度为0，浓度单位为kmol/m³，将其转化为质量浓度单位进行分析。图左边的图例为污染物摩尔浓度的变化区间，每个图的摩尔浓度区间都不一样。

根据总体扩散情况分析，医院和学校区域的污染物浓度整体比其他区域高，其受到快速路交通污染物的影响最大。原因是在快速路附近的医院和学校的建筑和周边山坡都比较高，污染物不易扩散。居民区位置比快速路路面要低很多，该居民区属于老旧小区，建筑物高度不高。商业区多为工厂建筑，整体建筑平均高度约5m，比医院和学校低。居民区、商业区和周边的山坡距离较远，周边比较开阔，自然风能够降低快速路污染物浓度。

图3为一氧化碳实测的结果与模拟结果的对比情况，对4个区域的污染物进行了比较。根据图3实测的结果与CFD模型计算的模拟结果对比，可以看出CFD数值模拟模型能够保证模拟结果的趋势比较吻合整体的变化，但幅度和数值还是有一定的差距。CO实测值均高于模拟值，其中CO污染物在4个功能区的变化相对较小，整体呈水平变化。当进行建模时对一些比较复杂的建筑进行了适当简化，可能导致模拟值与实测值产生差距。当同时数值模拟时，流体域中只有快速路交通污染物的单个来源，没有加入快速路实际环境的背景数据，因此数值模拟值均低于实测值。

3 结论

通过研究，得出以下结论。1）通过分析IVE模型计算结果，货车的污染物的排放因子整体大于客车的排放因子。相比其他车型，中小客车和轻型货车的污染物较多，需要特别考虑中小客车和轻型货车排放的污染物对周边环境的影响。2）CFD数值模拟模型能较好地模拟快速路交通污染物的扩散情况，但是因为没有加入环境背景浓度，所以使模拟值均小于实测值。所有区域在不同程度上都会受快速路污染物的扩散影响，其中，医院和学校的污染物浓度整体比其他区域高，受到快速路交通污染物的影响最大。

参考文献

[1] 王宇. 北京市典型道路空气中挥发性有机物污染特征与模拟[D].北京：北京林业大学，2014.

[2] 侯素霞，张鉴达，李静.上海市大气污染物时空分布及其相关性因子分析[J].生态环境学报，2021，30（6）：1220-1228.

[3]]郭亚军，王花兰，李明璇，等.高速公路路域大气污染特征分析[J].环境工程，2023，41（12）：166-171.

[4]吕改艳. 重庆市主城区机动车尾气污染物排放特征及减排情景研究[D].重庆：重庆大学，2021.

[5] 姜智文. 基于CFD的多场景大气污染物在北京典型街区中分布规律的研究[D].北京：北京工业大学，2023.

通信作者：聂挺（1997—），男，汉族，云南文山人，硕士，研究方向为交通安全与环境。

电子邮箱：wy15769865476@163.com。