機(jī)動(dòng)車排放對(duì)PM2.5空間分布的影響研究

歐陽(yáng)，趙文吉*，鄭曉霞，熊秋林，孫春媛

1. 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)，北京 100048

機(jī)動(dòng)車排放對(duì)PM2.5空間分布的影響研究

歐陽(yáng)1，趙文吉1*，鄭曉霞1，熊秋林1，孫春媛1

1. 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)，北京 100048

PM2.5的大量存在已對(duì)人類生活和大氣環(huán)境產(chǎn)生了重大影響，而機(jī)動(dòng)車作為城市 PM2.5的主要污染源，已越來(lái)越受到人們的廣泛關(guān)注。文章旨在研究機(jī)動(dòng)車對(duì)道路兩旁PM2.5數(shù)濃度時(shí)空分布和影響情況。選取北京市西三環(huán)主干道旁校園、居民區(qū)、公園3類典型區(qū)域，分別在水平及垂直方向進(jìn)行PM2.5濃度連續(xù)監(jiān)測(cè)，分析其分布規(guī)律，并采用相關(guān)分析方法討論了交通主干道兩旁車流量、車速與 PM2.5濃度分布之間的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，空間上，PM2.5濃度在水平和垂直方向上的分布均呈現(xiàn)一定規(guī)律性。水平方向上，PM2.5濃度變化整體的下降趨勢(shì)明顯。距離道路0～200 m之間平均下降幅度為5%，但0～50 m出現(xiàn)反常增大的現(xiàn)象，增大幅度高達(dá)8%，隨著水平距離的繼續(xù)增加，均勻下降，平均下降幅度為6.5%。垂直方向上，由于大氣垂直結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不同垂直距離的 PM2.5濃度隨高度遞增變化不顯著，呈波動(dòng)趨勢(shì)，其中 1～10 m下降幅度為10%～11%，10～20 m的增大幅度為7%～11%，20～35 m的下降幅度不明顯，PM2.5濃度趨于穩(wěn)定。時(shí)間上，PM2.5濃度在7:00─9:00時(shí)間段受機(jī)動(dòng)車流量影響大幅度上升，午間11:00─13:00 PM2.5濃度變化不明顯，13:00─15:00逐漸下降至白天的谷值點(diǎn)，19:00后受交通環(huán)境和逆溫等大氣條件兩方面因素影響，PM2.5又開(kāi)始大幅度上升，達(dá)到峰值，約為白天最低濃度的2倍。數(shù)據(jù)顯示，車流量與PM2.5濃度在150 m處的相關(guān)性最好，0 m處相關(guān)性最弱；車流量變化與垂直高度上的PM2.5濃度之間的相關(guān)性在10 m高處相關(guān)性最好，0 m處相關(guān)性最差。通過(guò)本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，水平方向50 m處的PM2.5濃度值最高，垂直方向10 m處的PM2.5濃度值最低，并且車流量的大小是影響道路兩旁PM2.5濃度高低的重要因素，尤其是在水平方向上相關(guān)關(guān)系更為明顯，而車速的快慢與道路兩旁PM2.5濃度高低并無(wú)明顯關(guān)系。

PM2.5；車流量；車速；相關(guān)分析法；空間分布

OU Yang, ZHAO Wenji, ZHENG Xiaoxia, XIONG Qiulin, SUN Chunyuan. Effect of Vehicles on the Temporal and Spatial Distribution of PM2.5[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(12): 2009-2016.

PM2.5指空氣動(dòng)力學(xué)直徑小于或等于2.5 μm的顆粒物，又稱為入肺顆粒物，它是城市空氣環(huán)境中的一種重要污染物，對(duì)人體健康和人類日?；顒?dòng)都有很大的影響（于建華等，2004）。作為一種可吸入顆粒物，它能夠直接進(jìn)入人體，融入血液，通過(guò)呼吸作用進(jìn)入人體的上下呼吸道，嚴(yán)重?fù)p害人體健康，致使心肺功能紊亂，直接或間接地導(dǎo)致各種疾病，尤其對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育尚未健全的少年、兒童危害更為嚴(yán)重（常樂(lè)，2011）。PM2.5來(lái)源廣泛，包括各種日常發(fā)電、工業(yè)生產(chǎn)、汽車尾氣等（尹洧，2012）。隨著社會(huì)的快速發(fā)展和進(jìn)步，PM2.5排放源不斷增加并急劇擴(kuò)散，城市空氣污染日益嚴(yán)重。研究表明，在城市中汽車尾氣的排放是 PM2.5產(chǎn)生的一項(xiàng)非常重要的來(lái)源。近年來(lái)，隨著北京市私家小汽車數(shù)量的急劇上升，機(jī)動(dòng)車逐漸成為城市空氣中 PM2.5濃度增大的一項(xiàng)重要原因。根據(jù)北京市大氣源解析中機(jī)動(dòng)車排放貢獻(xiàn)率結(jié)果，北京市約有30%的PM2.5來(lái)源于汽車排放（2014年北京市環(huán)保局環(huán)境狀況公告，http://www.bjepb.gov.cn/）。機(jī)動(dòng)車除了直接排放可吸入顆粒物對(duì)大氣造成污染外，在行駛過(guò)程中帶動(dòng)周圍空氣流動(dòng)對(duì)路面降塵產(chǎn)生真空抽吸作用也會(huì)導(dǎo)致路面降塵的二次飛揚(yáng)，形成揚(yáng)塵污染（陽(yáng)紅等，2002），因此交通環(huán)境中道路兩旁PM2.5的污染比城市的平均水平更加嚴(yán)重，同時(shí)影響了整個(gè)城市的空氣質(zhì)量及能見(jiàn)度。

國(guó)外針對(duì)交通源附近顆粒物的研究相對(duì)于我國(guó)來(lái)說(shuō)開(kāi)始得較早。Kendrick et al.（2015）和Pongpiachan et al.（2015）在城市交通量對(duì)空氣中PM2.5含量的影響中改進(jìn)了可吸入顆粒物暴露評(píng)估方法。研究發(fā)現(xiàn)隨著汽車行駛量的增加，交通環(huán)境內(nèi) PM2.5濃度明顯高于周邊環(huán)境，因此對(duì)汽車尾氣中PM2.5的控制和研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。Gillies et al.（2005）通過(guò)對(duì)垂直方向上PM2.5質(zhì)量濃度的計(jì)算，分析不同車輛類型和 PM10排放量之間的關(guān)系，研究垂直方向上尾氣排放的特性。研究表明，汽車 PM10排放量與車速和車輛的重量有很強(qiáng)的線性關(guān)系，車速和車型是影響揚(yáng)塵量的重要影響因素。國(guó)內(nèi)許多學(xué)者針對(duì) PM2.5的時(shí)空分布特性及PM2.5與機(jī)動(dòng)車的相關(guān)性分析等方面進(jìn)行了深入研究。Lv et al.（2016）在對(duì)北京市2000─2012年P(guān)M2.5的變化研究中發(fā)現(xiàn)，PM2.5濃度逐年漲幅明顯，且隨季節(jié)性變化較大，加之城市快速發(fā)展，工業(yè)進(jìn)程加速，城市機(jī)動(dòng)車保有量增加，一次污染氣體經(jīng)空氣二次轉(zhuǎn)化，致使PM2.5中含有大量的硫酸鹽、硝酸鹽等成分，嚴(yán)重危害人體健康。吳燁等（2002）在對(duì)澳門(mén)半島主要道路路況的調(diào)查中建立道路機(jī)動(dòng)車污染物排放的排放清單，并基本模擬了機(jī)動(dòng)車排放對(duì)大氣污染的貢獻(xiàn)和顆粒物的排放系數(shù)，結(jié)果顯示機(jī)動(dòng)車尾氣排放 PM2.5高達(dá)總污染物排放量的84.5%。魯興等（2004）于2003年采暖期對(duì)大氣懸浮顆粒物污染狀況進(jìn)行了詳細(xì)的監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn) PM2.5和PM10質(zhì)量濃度均呈周期性變化。趙晨曦等（2014）選取了覆蓋北京所有區(qū)縣的30個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，對(duì)PM2.5污染分布進(jìn)行分析，得到了空間差異特征和時(shí)間性變化特征，總結(jié)了PM2.5月變化規(guī)律。楊龍等（2005）在秋冬兩季進(jìn)行PM2.5監(jiān)測(cè)，為擬合PM2.5垂直廓線方程對(duì)北京地區(qū)近地層 PM2.5垂直分布和相關(guān)因素進(jìn)行研究，最終確定秋冬兩季PM2.5的垂直分布隨高度增加而呈對(duì)數(shù)減少的規(guī)律，并綜合考慮了逆溫和非逆溫條件下PM2.5質(zhì)量濃度垂直分布與相關(guān)因素之間的關(guān)系。潘純珍等（2004）采用多種監(jiān)測(cè)方法針對(duì)重慶市道路PM2.5的濃度分布結(jié)合車流量調(diào)查結(jié)果討論了兩者之間的相關(guān)關(guān)系，對(duì)距離主干道路不同水平距離上的 PM2.5濃度也做了相應(yīng)的研究，結(jié)果得到重慶市主干道 PM2.5質(zhì)量濃度平均值及其水平分布和垂直分布上的明顯規(guī)律。李新宇等（2014）通過(guò)對(duì)北京四環(huán)主干道不同植被類型不同寬度綠化帶下的PM2.5濃度分布與變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，得到 PM2.5日變化與車流量的日變化特征一致，且成雙峰型特征，同時(shí)得出植被對(duì) PM2.5有一定的消減作用的結(jié)論。

顆粒物濃度空間分布特征是研究機(jī)動(dòng)車道路周圍PM2.5擴(kuò)散和移動(dòng)規(guī)律的一項(xiàng)基本內(nèi)容（孟健等，2006）。國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要通過(guò)PM2.5在近地層不同高度的垂直分布狀況和底層大氣細(xì)顆粒物的水平分布特征兩方面進(jìn)行分析，多側(cè)重PM2.5受氣候變化、時(shí)間變化影響的空間分布規(guī)律。而針對(duì)局部交通，在非典型性氣候的穩(wěn)定條件下結(jié)合機(jī)動(dòng)車流量、車速兩類因素研究機(jī)動(dòng)車對(duì)PM2.5濃度的影響仍是少數(shù)。本研究是對(duì)目前國(guó)內(nèi)外研究的進(jìn)一步分析與補(bǔ)充，對(duì)處于短期穩(wěn)定氣候條件的北京市西三環(huán)主路兩旁典型人口密集地區(qū)的PM2.5濃度檢測(cè)，得到水平距離和垂直高度上PM2.5濃度隨時(shí)間的變化情況，結(jié)合車流量、車速兩個(gè)因素進(jìn)行相關(guān)分析，總結(jié)PM2.5濃度在道路兩旁的時(shí)空變化規(guī)律及機(jī)動(dòng)車對(duì) PM2.5濃度變化的影響，以期為解決城市空氣環(huán)境污染提供數(shù)據(jù)參數(shù)，為改善城市空氣質(zhì)量提供意見(jiàn)。

1　材料與方法

1.1數(shù)據(jù)采集

研究選取以南北向、雙向六車道的西三環(huán)道路的周圍典型人口密集區(qū)為監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。雙向車道中間有隔離帶，車流量大。監(jiān)測(cè)點(diǎn)分別位于北京市西三環(huán)北路首都師范大學(xué)校園、居民區(qū)及位于中央電視塔東側(cè)的玉淵潭公園，如圖1所示。實(shí)驗(yàn)點(diǎn)周邊空氣環(huán)境除機(jī)動(dòng)車道路外無(wú)其他工業(yè)源的影響，測(cè)試路段從06:00—23:00期間不允許大貨車通行。研究區(qū)內(nèi)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的選取遵循盡量避開(kāi)人為PM2.5污染源的原則。

圖1　監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置分布圖Fig. 1 Location of air quality monitoring stations

本研究采用的數(shù)據(jù)主要包括以下3個(gè)方面。

1.1.1激光顆粒物檢測(cè)儀（Dylos DC1700）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)采用產(chǎn)自美國(guó)的激光顆粒物檢測(cè)儀（Dylos DC1700），晝夜連續(xù)監(jiān)測(cè)PM2.5的數(shù)量濃度。Dylos DC1700檢測(cè)儀是具有美國(guó)專利（專利號(hào)8009290）和中國(guó)專利ZL 2008（專利號(hào)80017554.5）的產(chǎn)品，鄭曉霞等（2014）、羅娜娜等（2013）均應(yīng)用該儀器對(duì)北京市 PM2.5空間分布進(jìn)行研究，并得到了較好的結(jié)果。采樣時(shí)間為2015年3月14日─2015年3月21日。該儀器是一款輕便型激光顆粒物監(jiān)測(cè)儀。儀器LCD動(dòng)態(tài)條形圖上顯示的讀數(shù)為每6秒鐘的粒子濃度平均值，記錄頻率為每分鐘1次，即每小時(shí)共 60組數(shù)據(jù)。本研究的時(shí)間尺度為小時(shí)，因此對(duì)1 h內(nèi)的60組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)求平均值，以小時(shí)濃度的平均值代表該小時(shí)的顆粒物濃度大小。采樣點(diǎn)設(shè)置在道路的水平垂直線和豎直垂直線上。水平方向共設(shè)置5臺(tái)儀器，水平間距為50 m，即距離道路分別為0、50、100、150和200 m。距地面高度1.70 m（以中國(guó)人平均身高為參考）。豎直方向采樣點(diǎn)布置在臨近并垂直于道路的首都師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)樓1、4、8、11不同樓層的窗戶外，每層高3 m，每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)間隔約10 m，即距地面分別為1、10、20和35 m。儀器安放位置如圖2。

圖2　水平、豎直方向上分布監(jiān)測(cè)點(diǎn)儀器分布示意圖Fig. 2 Horizontal and vertical distribution of monitoring points

1.1.2環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)中心數(shù)據(jù)

獲取北京市環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)中心網(wǎng)站（http://www.bjmemc.com.cn）每日實(shí)時(shí)發(fā)布的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)AQI作為對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)依據(jù)?？諝赓|(zhì)量指數(shù)（Air Quality Index，簡(jiǎn)稱AQI）是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無(wú)量綱指數(shù)。2012年上半年國(guó)家出臺(tái)規(guī)定將用空氣質(zhì)量指數(shù)代替原有空氣污染指數(shù)，參評(píng)主要污染物為細(xì)顆粒物、可吸入顆粒物PM2.5，并且指數(shù)越大，空氣污染情況越嚴(yán)重。同步選取中國(guó)氣象局公布的同步氣象資料作為參考（http://www.cma.gov.cn/2011qxfw/2011qtqyb），保證數(shù)據(jù)采集過(guò)程中氣候條件的穩(wěn)定。

1.1.3車流量數(shù)據(jù)

車流量數(shù)據(jù)主要采用車流量計(jì)數(shù)儀所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確測(cè)量。并通過(guò)測(cè)量?jī)蓚€(gè)天橋間的固定距離來(lái)獲取車速。使用車流量計(jì)數(shù)儀分別在每小時(shí)的時(shí)段內(nèi)選取先后各15 min進(jìn)行均勻抽樣計(jì)數(shù)，所得數(shù)值除以2得該時(shí)段內(nèi)15 min通過(guò)的車流量的平均值，進(jìn)而乘以4得到該時(shí)段測(cè)試道路車流量的總數(shù)。

1.2相關(guān)性分析方法

相關(guān)性分析（高惠璇，2005）是對(duì)研究對(duì)象之間的依存關(guān)系的一種研究方法，旨在討論兩種或多種現(xiàn)象之間的相關(guān)程度和并存關(guān)系，是一種非確定性的隨機(jī)變量之間相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)方法。其中，線性相關(guān)性分析作為一種最為常用的變量分析方法，用相關(guān)系數(shù)r來(lái)對(duì)多種因素進(jìn)行描述。若y隨著x變化而變化的方向一致，則兩者存在正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)r>0；相反，若y隨著x變化而變化的方向相反，則兩者的相關(guān)關(guān)系為負(fù)相關(guān)，并且相關(guān)系數(shù)r＜0。其中當(dāng)|r|＜0.3時(shí)認(rèn)為兩者的相關(guān)關(guān)系極弱，r=0不相關(guān)。數(shù)學(xué)定義為：

其中，n為樣本數(shù)，xl和yt分別為兩變量的變量值。由式（1）可進(jìn)一步得知簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為：

相關(guān)系數(shù)可以反映自變量之間的線性相關(guān)的程度，但相關(guān)系數(shù)是根據(jù)樣本進(jìn)行計(jì)算而得出的，帶有一定的隨機(jī)性，會(huì)有誤差存在。因此進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，需要對(duì)所得相關(guān)系數(shù)r進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，顯著性水平取ɑ=0.05，通過(guò)找到對(duì)應(yīng)的最低臨界值來(lái)確定在顯著性水平下變量間的相關(guān)性是否顯著，同時(shí)可以判斷線性關(guān)系是否成立。

圖3　2015年3月14日─2015年3月21日空氣質(zhì)量變化Fig. 3 14/03/2015─21/03/2015 air quality change

1.3監(jiān)測(cè)儀器精度驗(yàn)證

為論證本研究的事實(shí)性、科學(xué)性，研究通過(guò)收集由國(guó)家空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)制定、北京市環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)中心網(wǎng)站每日實(shí)時(shí)發(fā)布的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)AQI（如圖3）與實(shí)驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果的平均值對(duì)比，精度驗(yàn)證結(jié)果顯著。在2015年3月14日——2015年3月21日所監(jiān)測(cè)的PM2.5濃度變化趨勢(shì)與北京市環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)中心網(wǎng)站每日實(shí)時(shí)發(fā)布的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù) AQI變化趨勢(shì)相一致，兩者的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.94?？傮w上來(lái)看2015年3月14日—2015年3月21日連續(xù)7 d AQI呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì)，并且在16、17日兩天霧霾現(xiàn)象嚴(yán)重，PM2.5濃度偏高；21日空氣質(zhì)量為7 d內(nèi)最佳。

2　結(jié)果與分析

2.1空間分布特征

2.1.1PM2.5水平距離分布規(guī)律

從圖4中可以看出連續(xù)7 d不同水平距離上的PM2.5濃度的變化情況，無(wú)論是不同時(shí)間還是不同日期，PM2.5濃度變化整體的下降趨勢(shì)非常明顯。以代表一周內(nèi) PM2.5濃度變化情況的均值黑色虛曲線為例進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，距離道路0～200 m之間 PM2.5濃度隨水平距離的延伸呈顯著下降趨勢(shì)，平均下降幅度為5%，但0～50 m出現(xiàn)反常增大的現(xiàn)象，增大幅度高達(dá)8%。隨著水平距離的繼續(xù)增加，在50～200 m之間，每間隔50 m PM2.5濃度以6.5%的速率遞減，200 m處的PM2.5濃度為50 m處的81%，是0 m處的87%。這種在50 m處PM2.5濃度達(dá)到峰值的現(xiàn)象在空氣質(zhì)量較差的時(shí)候表現(xiàn)得更為明顯（如3月16日和3月17日），這兩日AQI也高達(dá)420、400。

圖4　不同水平距離PM2.5濃度Fig. 4 Different levels of PM2.5concentration

數(shù)據(jù)顯示道路兩旁PM2.5濃度變化呈現(xiàn)一定規(guī)律性，即距離公路越近，顆粒物濃度值越大。這是因?yàn)殡S著距離增大，PM2.5濃度擴(kuò)散力逐漸減弱，影響范圍和程度均有限，而0～50 m反?，F(xiàn)象主要由于空氣動(dòng)力學(xué)原理（王曉磊等，2014；穆珍珍等，2011），如圖5所示，由流體壓強(qiáng)與流速的關(guān)系分析可知，當(dāng)汽車行駛時(shí)，道路中間的空氣流速較大，空氣壓強(qiáng)較小，道路兩邊的空氣流速小，空氣壓強(qiáng)大，所以兩邊的氣壓將道路兩旁的細(xì)顆粒物帶向道路中間，導(dǎo)致距離道路最近的點(diǎn)PM2.5值偏?。ǜ盗⒚簦?001；陳正江，2005；宋明等，2013）。此外道路旁的綠化帶對(duì)PM2.5有一定的吸附作用，也能起到降低PM2.5濃度的效果（王錦平，2013；李新宇等，2014；曹玲等，2013）。因此從水平垂直于道路的方向上來(lái)看，整體呈現(xiàn)先增大再減小的規(guī)律。另外從數(shù)據(jù)中可以看到在距離道路150～200 m之間PM2.5濃度值有時(shí)會(huì)存在反常變化，這可能是由于周圍環(huán)境200 m外的另外一條道路所帶來(lái)的影響。

圖5　空氣流體運(yùn)動(dòng)示意圖Fig. 5 Schematic diagram of air fluid motion

圖6　不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)水平垂直于道路不同距離PM2.5濃度Fig. 6 The level of different monitoring points is perpendicular to the road at different distances from the PM2.5concentration

通過(guò)校園、居民區(qū)、公園3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)連續(xù)多天的PM2.5濃度監(jiān)測(cè)（如圖6）發(fā)現(xiàn)：在0～50 m距離內(nèi)PM2.5濃度開(kāi)始上升，在50 m處到達(dá)最大值，隨后在50～200 m內(nèi)PM2.5濃度逐漸減小，在200 m處達(dá)到最小值。整體上來(lái)看，公園內(nèi)PM2.5濃度變化起伏較小，濃度值低，較為穩(wěn)定，說(shuō)明公園的空氣環(huán)境較好，這可能與公園內(nèi)大面積綠色植被有關(guān)。

2.1.2PM2.5垂直方向分布規(guī)律

通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)樓監(jiān)測(cè)點(diǎn)連續(xù)7 d的晝夜PM2.5數(shù)據(jù)采集，分析一周內(nèi)同一地點(diǎn)的1、10、20和35 m不同高度 PM2.5濃度值變化情況進(jìn)行分析。由圖 7可以看出，不同時(shí)間和不同日期里PM2.5濃度變化趨勢(shì)相同，以代表一周內(nèi)PM2.5濃度變化情況的均值黑色虛曲線為例進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，距離道路不同高度 PM2.5濃度整體趨勢(shì)隨著高度的增加先減少再增加。從圖 7中也可以看出不同垂直距離的PM2.5濃度隨高度遞增變化不顯著，呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)，其中1～10 m下降幅度為10%，10～20 m的增大幅度為7%，20～35 m的下降幅度不明顯，趨于穩(wěn)定。整體趨勢(shì)可以看出，均在 10 m高度處到達(dá) PM2.5濃度的谷值，這是因?yàn)榈乇頊囟容^高有利于大氣的垂直對(duì)流，能加快PM2.5的擴(kuò)散，使其在地表1～10 m處濃度較低。但由于1 m處路邊揚(yáng)塵沉淀等其它人類活動(dòng)原因過(guò)多，使得在10 m高度上才有明顯的表現(xiàn)。同時(shí)，近地面的逆溫效應(yīng)，阻礙了 PM2.5的擴(kuò)散，導(dǎo)致其在1 m處濃度較高。從10 m處開(kāi)始，隨著高度的增加 PM2.5濃度開(kāi)始上升且穩(wěn)定變化，其中在20 m高度處達(dá)到峰值，兩者間增幅為55%。這一規(guī)律特征與穆珍珍等（2011）研究結(jié)果相吻合。但由于PM2.5粉塵空間變化復(fù)雜，原因多樣，有關(guān)垂直方向上變化趨勢(shì)曲折的原因仍有待繼續(xù)研究。本實(shí)驗(yàn)同時(shí)也說(shuō)明在10 m左右高度的空氣質(zhì)量較好。

圖7　不同垂直高度PM2.5濃度變化Fig. 7 The change of PM2.5concentration in different vertical height

2.2機(jī)動(dòng)車與PM2.5濃度的相關(guān)性分析

2.2.1機(jī)動(dòng)車車流量與車速觀測(cè)結(jié)果

根據(jù)研究結(jié)果，由于 7:00—19:00之間的白天為人類活動(dòng)最頻繁、車流量變化最大、機(jī)動(dòng)車種類較為均勻的時(shí)段，而夜間行駛的車輛多為污染物排量大的柴油車，又受逆溫現(xiàn)象影響（何永晴等，2014；鄭曉霞等，2014；王菊等，2013）。逆溫現(xiàn)象主要發(fā)生于夜間及某些特殊天氣條件，屆時(shí)地面上空的大氣結(jié)構(gòu)會(huì)出現(xiàn)氣溫隨高度增加而升高的反常現(xiàn)象，上下層空氣減少了流動(dòng)，近地面層大氣污染物難易擴(kuò)散，逐漸積累使得空氣污染加重。因此下面的分析均采用在穩(wěn)定氣候條件下白天7:00—19:00作為研究時(shí)段，對(duì)PM2.5濃度和車流量、車速兩種因素進(jìn)行相關(guān)性分析。

圖8　機(jī)動(dòng)車相關(guān)因素變化情況Fig. 8 Vehicle related factors change

為了討論車流量對(duì) PM2.5濃度變化的影響，分別觀測(cè)獲取西三環(huán)道路上的車流量、車速數(shù)據(jù)。圖8為選取的2015年3月16號(hào)的車流量和車速數(shù)據(jù)，圖中7:00—9:00和17:00—19:00這兩個(gè)時(shí)段車輛總數(shù)都超過(guò)了 15000輛，分別為早晚高峰期，其中7:00—9:00是上班車流出行集中階段，該時(shí)段的交通數(shù)量是每天的巔峰，下午由于工作時(shí)間的差異，車流量有所下降，但在17:00左右晚高峰現(xiàn)象也較為明顯，而中午 12:00—13:00車輛總數(shù)穩(wěn)定在13000輛左右。并且，如圖8所示，可以看出，7:00—9:00和16:00—18:00這兩個(gè)時(shí)段車速迅速下降，分別為早高峰、晚高峰，而中午12:00—13:00車速較快。

根據(jù)觀測(cè)所得的每天校園的 PM2.5濃度數(shù)據(jù)（如圖 9），從圖中可以看出，校園內(nèi) PM2.5濃度白天變化規(guī)律：7:00─9:00時(shí)間段 PM2.5濃度達(dá)到上午的峰值2.6×106particles·m-3；11:00─13:00 PM2.5濃度變化不明顯；13:00─15:00逐漸下降到白天的谷值點(diǎn)2.3×106particles·m-3；從峰值到谷值的下降幅度為34%。在15:00─19:00期間，隨著時(shí)間的推延PM2.5又開(kāi)始大幅度上升，上升幅度為45%，19：00時(shí)達(dá)到白天峰值3.1×106particles·m-3，約為白天最低濃度的2倍，此觀測(cè)結(jié)果與潘純珍等（2014）所測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)一致。通過(guò)圖8與圖9可以看出，PM2.5濃度分布特征趨勢(shì)與當(dāng)天的車流量數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)相接近，與車速變化趨勢(shì)差別較大。由于北京市對(duì)重型柴油車的限制，五環(huán)以內(nèi)的市區(qū)90%以輕型汽油車為主，車型單一。隨著車流量的增加，機(jī)動(dòng)車排放 PM2.5濃度增大，使得交通環(huán)境周圍空氣質(zhì)量受到影響。因此，為了研究機(jī)動(dòng)車影響因素與PM2.5濃度的相關(guān)關(guān)系，只選取車流量數(shù)據(jù)與 PM2.5濃度數(shù)據(jù)作為我們的研究對(duì)象來(lái)展開(kāi)相關(guān)性分析。

圖9　白天PM2.5濃度數(shù)據(jù)分布情況Fig. 9 Distribution of PM2.5concentration during the day

2.2.2機(jī)動(dòng)車與PM2.5的相關(guān)性分析

為了分析機(jī)動(dòng)車影響因素與 PM2.5水平和垂直方向上濃度之間的關(guān)系，對(duì)典型區(qū)域白天每小時(shí)（7:00—18:00）采集到的水平和垂直方向上的PM2.5濃度值分布求和取均值，然后與其相對(duì)應(yīng)的車流量、車速數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸擬合。車流量與 PM2.5濃度值回歸結(jié)果如圖10與圖11所示，車流量與水平距離方向上的擬合結(jié)果R2為0.76，車流量與垂直距離方向上的擬合結(jié)果 R2為 0.51。從結(jié)果上看，PM2.5水平方向上的濃度與車流量之間相關(guān)性較好，垂直方向上的相關(guān)性一般。圖12與圖13為車速與道路旁水平與垂直方向上 PM2.5濃度之間的相關(guān)關(guān)系，車速與水平距離方向上的擬合結(jié)果R2為0.55，車速與垂直距離方向上的擬合結(jié)果R2為0.47。從結(jié)果上看，PM2.5濃度與車速的相關(guān)性較差。

圖10　車流量與道路水平方向PM2.5濃度之間的相關(guān)關(guān)系Fig. 10 The correlation between the concentration of PM2.5in the direction of vehicle flow and road

圖11　車流量與道路旁垂直方向PM2.5濃度之間的相關(guān)關(guān)系Fig. 11 The correlation between the PM2.5concentration in the vertical direction of the vehicle flow and the road

為了進(jìn)一步定量描述車流量與 PM2.5濃度之間的關(guān)系，下面使用相關(guān)分析方法對(duì)車流量、車速與PM2.5水平和垂直兩個(gè)方向上的濃度做定量相關(guān)分析。分析結(jié)果如表1，表2所示，車流量與水平距離上PM2.5濃度之間的相關(guān)性明顯，水平距離150 m處的相關(guān)性最好，水平距離0 m處相關(guān)性較弱。車流量與垂直距離方向上的 PM2.5濃度在不同高度距離上的相關(guān)系數(shù)整體低于水平距離方向上的結(jié)果。從數(shù)據(jù)中可以看出無(wú)論是在水平方向上，還是在垂直方向上，距離道路最近的0 m處相關(guān)性都較弱，這說(shuō)明距離道路最近處 PM2.5濃度變化的影響因素較多，這與細(xì)顆粒物空間分布的復(fù)雜性及車輛行駛過(guò)程中氣流運(yùn)動(dòng)的影響有關(guān)。根據(jù)北京市現(xiàn)有機(jī)動(dòng)車車型比例調(diào)查結(jié)果，北京市輕型汽油車占車輛總數(shù)的 90%（孟健等，2006）。本文假設(shè)輕型汽油車的排放量基本相同。以往對(duì)不同車速下機(jī)動(dòng)車排放污染狀況進(jìn)行的研究結(jié)果表明：一輛國(guó)Ⅱ小轎車，當(dāng)車速超過(guò)40 km·h-1，可吸入顆粒物等污染物隨速度增加排放因子降低，當(dāng)速度低于40 km·h-1或瞬間啟動(dòng)時(shí)，可吸入顆粒物排放量較大。（齊鵬等，2014；孫國(guó)金，2013）。由于本實(shí)驗(yàn)選取北京市西三環(huán)主要交通道路作為研究對(duì)象，其早晚不穩(wěn)定的交通流量使得車速變化程度較大，而車速對(duì)交通環(huán)境中的PM2.5的影響主要是揚(yáng)塵導(dǎo)致的二次污染，這種污染具有一定的延遲性，與周圍環(huán)境的相關(guān)性較差，影響較小。從獲取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，可以明顯看出PM2.5濃度與車速之間相關(guān)性一般，相關(guān)系數(shù)穩(wěn)定在0.5左右，尤其在垂直高度上的相關(guān)性較差，相關(guān)系數(shù)僅為0.20。

圖12　車速與道路水平方向PM2.5濃度之間的相關(guān)關(guān)系Fig. 12 The correlation between the speed of the vehicle and the PM2.5concentration in the direction of the road

表1　機(jī)動(dòng)車影響因素與水平方向上PM2.5相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation coefficient of PM2.5in the horizontal direction of the motor vehicle

表2　機(jī)動(dòng)車影響因素與垂直方向上PM2.5相關(guān)系數(shù)Table 2 PM2.5correlation coefficient in the vertical direction of motor vehicle

3　結(jié)論

機(jī)動(dòng)車作為城市大氣環(huán)境中的主要污染源，它帶來(lái)的 PM2.5污染程度較高，對(duì)城市空氣質(zhì)量影響較大。隨著城市機(jī)動(dòng)車數(shù)量大幅增加，車流量增大，城市交通網(wǎng)日趨復(fù)雜，空氣環(huán)境中的PM2.5濃度也越來(lái)越高，對(duì)人類健康生活造成巨大危害。本研究通過(guò)科學(xué)實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)采集和相關(guān)分析的方法對(duì)北京市西三環(huán)地段交通道路中車流量情況和其周圍典型區(qū)域的PM2.5濃度的相關(guān)性進(jìn)行了初步研究，得出了以下幾點(diǎn)結(jié)論，（1）水平方向上不同距離的PM2.5濃度隨著時(shí)間的推移變化趨勢(shì)一致。同樣，垂直方向上不同高度的 PM2.5濃度隨著時(shí)間的推移變化趨勢(shì)也一致。由此可知道路兩旁PM2.5濃度在水平和垂直方向上的分布是存在一定規(guī)律性的。（2）通過(guò)水平和垂直方向上PM2.5濃度與車流量大小的相關(guān)分析可知，車流量的大小是影響道路兩旁PM2.5濃度高低的重要因素，尤其在水平方向上相關(guān)關(guān)系更為明顯，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.76，而車速的快慢與道路兩旁PM2.5濃度高低并無(wú)明顯關(guān)系。

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Effect of Vehicles on the Temporal and Spatial Distribution of PM2.5

OU Yang1, ZHAO Wenji1*, ZHENG Xiaoxia1, XIONG Qiulin1, SUN Chunyuan1
1. Resource, Environment and Geographic Information System Key Laboratory of Beijing, Capital Normal University, Beijing 100048, China

As the main component of atmospheric air pollution, PM2.5has a negative impact on human life and atmosphere, and it is mostly produced from vehicle in urban environment. This paper aims to study the temporal and spatial distribution of PM2.5on the roadside and its response to vehicle. Taking campus, residential areas, parks next to the West Third Ring Road in Beijing as an example, firstly, we conducted a survey to monitor the distribution of PM2.5by means of horizontal and vertical distribution monitoring methods. Secondly, we analyzed the regularities of distribution of PM2.5in both horizontal and vertical directions and correlation analysis method was employed to analyze the relationship between the PM2.5concentrations and vehicle (traffic flow or travel speed). In spatial, the experiment results showed that PM2.5concentration has a good regularity in both horizontal and vertical distribution. In the horizontal direction, PM2.5concentration had a significant decreasing trend and varied with the distance to the roads. The average decrease rate of the 0～200 meter distance was 5%. However, the average increase rate of the 0～50 meter distance reached 8%. With the increase of distance to the roads, the PM2.5concentration decreased linearly with the average decline rate of 6.5%. In the vertical direction, the incremental change of PM2.5concentration is not significant for different vertical distance because of the complexity of atmospheric vertical structure. The average decrease rate of the 1～10 meter was 10%～11%, and the average increase rate of the 10～20 meter was 7%～11%. The increase rate of the 20～35 meter was not apparent, and the PM2.5concentration tends to be stable. In temporal, the experiment results showed that in the 7:00─9:00am time period, there was an increasing impact of the amount of motor vehicle traffic on the PM2.5concentration, and the PM2.5concentration had no evident change in the 11:00am─1:00pm time period. PM2.5concentration gradually decreased to valley point during the day in the 1:00─3:00pm period, and then PM2.5concentration began to rise rapidly after 7:00 pm because of heavy traffic and atmospheric conditions. We concluded that via correlation analysis, there is an evidence correlation between traffic flow and the horizontal distance to the roads, and the strength of relation was strongest at 150 m and weakest at 0 m. The traffic flow was strongly correlated with vertical height at 10 m height, and the correlation was weak at 0 m height. However, there was no obvious relationship between travel speed and PM2.5concentration. Through the experimental result in this paper, the highest PM2.5concentration was reached at 50 m in horizontal direction, and the lowest PM2.5concentration was reached at 10 m in vertical direction. The traffic flow is an important factor affecting PM2.5concentrations especially in the horizontal direction. However, there was no obvious relationship between the travel speed and the PM2.5concentration.

PM2.5; traffic flow; travel speed; correlation analysis; spatial distribution

10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.12.013

X513

A

1674-5906（2015）12-2009-08

國(guó)家青年科學(xué)基金項(xiàng)目（41201404）；北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目（8133051）；國(guó)家基礎(chǔ)測(cè)繪基金項(xiàng)目（2011A2001）；博士點(diǎn)基金項(xiàng)目（20111102110004）

歐陽(yáng)（1992年生），女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榇髿猸h(huán)境與GIS應(yīng)用。Email: ouyangcnu@gmail.com *通信作者。

2015-10-10

引用格式：歐陽(yáng), 趙文吉, 鄭曉霞, 熊秋林, 孫春媛. 機(jī)動(dòng)車排放對(duì)PM2.5空間分布的影響研究[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2015, 24(12): 2009-2016.