張?jiān)苽ィ跚缛悖?嘉，劉隨心，胡塔峰，顧兆林（.西安交通大學(xué)人居環(huán)境與建筑工程學(xué)院，陜西 西安 70049；.中國科學(xué)院地球環(huán)境研究所，陜西 西安 70077）

城市街谷內(nèi)PM2.5濃度時空變化及影響因素分析

張?jiān)苽?*，王晴茹1，陳 嘉1，劉隨心2，胡塔峰2，顧兆林1（1.西安交通大學(xué)人居環(huán)境與建筑工程學(xué)院，陜西 西安 710049；2.中國科學(xué)院地球環(huán)境研究所，陜西 西安 710077）

通過現(xiàn)場觀測研究西安市和平路街谷內(nèi)的P M2.5濃度時空變化特征及其影響因素.在2015年4月8～10日進(jìn)行了街谷內(nèi)PM2.5濃度、車流量、風(fēng)速、溫濕度等參數(shù)的日變化規(guī)律和PM2.5濃度空間分布規(guī)律的觀測實(shí)驗(yàn).觀測結(jié)果顯示西安市和平路街谷內(nèi)PM2.5濃度值較高，日間PM2.5濃度呈“凹”字形變化，早晚PM2.5濃度相對較高，在16:00前后PM2.5濃度到達(dá)一天當(dāng)中的最低值. PM2.5濃度與溫度、濕度有良好的相關(guān)性，對應(yīng)R2值分別達(dá)到0.75和0.81.靜風(fēng)天氣條件下，由溫度變化引起的大氣邊界層伸縮運(yùn)動被發(fā)現(xiàn)是影響街谷內(nèi)污染物擴(kuò)散的主要因素.

PM2.5濃度；街谷；氣象因子；相關(guān)性

機(jī)動車尾氣對大中型城市路邊污染物濃度貢獻(xiàn)較大，且排放源離地面很近、兩側(cè)都有連續(xù)建筑，空氣流動較差，不利于污染物擴(kuò)散，因此城市街谷內(nèi)常觀測到較高的污染物濃度［1-2］.

在行人、自行車和機(jī)動車混行的交通方式中，機(jī)動車尾氣仍是大氣污染物的主要來源［3-4］.路邊PM2.5濃度與源排放和當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件、地形規(guī)律有關(guān)，空氣質(zhì)量監(jiān)測分析研究發(fā)現(xiàn)，以城市交通主干道為中心的區(qū)域的PM2.5濃度要高于距離主干道較遠(yuǎn)的下風(fēng)處的PM2.5濃度［5-6］.李龍鳳等［7］和于建華等［8］分別觀測了廣州市街道和北京地區(qū)PM10和PM2.5濃度的日變化規(guī)律，結(jié)果顯示廣州市上午濃度較低，而北京地區(qū)觀測結(jié)果顯示下午濃度較低.白春霞［9］和Pearlmutter等［10］進(jìn)行了更為詳細(xì)的街谷內(nèi)現(xiàn)場觀測實(shí)驗(yàn)，觀測實(shí)驗(yàn)內(nèi)容主要包括街谷的幾何結(jié)構(gòu)、葉面積指數(shù)、太陽長短波輻射和地表墻面溫度及街谷內(nèi)風(fēng)向風(fēng)速等氣象因子.也有文獻(xiàn)研究建筑結(jié)構(gòu)及布局對街谷內(nèi)風(fēng)場和污染物擴(kuò)散的影響［11-12］.總體而言，對城市街谷內(nèi)污染物濃度及氣象條件的綜合觀測仍然較少.

本文選擇西安市市區(qū)典型街道，進(jìn)行街谷內(nèi)大氣環(huán)境綜合觀測，并分析了PM2.5濃度與車流量、風(fēng)速、溫濕度等參數(shù)的關(guān)系.本文研究成果對深入理解城市冠層內(nèi)空氣的污染的形成機(jī)制及向相關(guān)部門制定空氣污染防治策略有重要參考意義.

1 城市街谷環(huán)境綜合觀測

1.1 觀測地點(diǎn)

本文觀測實(shí)驗(yàn)選擇了西安市城墻內(nèi)南北走向的一條主干道，和平路. 如圖1（a）所示，和平路連接大差市和南城墻，是西安市區(qū)重要的交通干道之一.和平路街道的寬度在40m左右，觀測點(diǎn)道路兩側(cè)建筑物的高度參差不齊，路兩側(cè)有很繁茂的綠化樹木，在和平路的頂部形成一個頂蓋，為綠化街谷.觀測點(diǎn)距離城墻約100m.

圖1 和平路街谷內(nèi)觀測點(diǎn)及空間分布示意Fig. 1 Diagram of the observation points and spatial distribution

如圖1（b）所示，路邊污染物空間分布規(guī)律實(shí)驗(yàn)則選擇了3組共8個觀測點(diǎn)，包括水平方向2組及豎直方向1組，其中a1、a2、a3為一組，體現(xiàn)橫跨街道的空間分布，b1和b2為一組，體現(xiàn)沿街道的分布，c1、c2、c3為一組，體現(xiàn)垂直分布.

1.2 觀測儀器和方法

實(shí)驗(yàn)采樣儀器主要有：PM2.5濃度的測量儀器為一臺Dust Trak空氣監(jiān)測器（Model 8520，TSⅠⅠnc.，US）；街谷內(nèi)空氣溫濕度的測量使用一臺溫濕度記錄儀TR-72wf，其分辨率為0.1℃，測量時間間隔為1min；地面溫度及墻面溫度使用一臺紅外測溫儀，測量范圍-32～380℃，分辨率為0.1℃，精度為±1℃；車流量數(shù)據(jù)由人工使用手機(jī)錄視頻記錄；觀測點(diǎn)風(fēng)速風(fēng)向使用超聲波風(fēng)速儀測量，風(fēng)速分辨率為0.1m/s，風(fēng)向分辨率1°.

路邊污染物及其影響因素日變化規(guī)律研究的觀測實(shí)驗(yàn)的采樣時間為2015年4月8日至4月10日8：00到20：00的連續(xù)采樣.路邊污染物空間分布規(guī)律的觀測實(shí)驗(yàn)的采樣時間為5月15日17：00到19：50的虛擬同步采樣［13］.

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 街谷內(nèi)污染物的日間變化規(guī)律

2015年4月8～10日在西安市和平路進(jìn)行了每天12h的連續(xù)觀測，結(jié)果顯示，PM2.5濃度最低值為0.027mg/m3，最高值為0.212mg/m3，總平均值為0.093mg/m3，PM2.5濃度的平均值超過空氣環(huán)境質(zhì)量國家標(biāo)準(zhǔn)的二級標(biāo)準(zhǔn).由于Dust Trak直接測量的PM2.5濃度數(shù)據(jù)隨時間變化劇烈，所以進(jìn)行1h平均，從而得到4月8～10日每小時平均PM2.5濃度日變化規(guī)律（圖2）.總體而言，西安市和平路的路邊污染物濃度在一天中呈現(xiàn)先減少再增加的變化趨勢，街谷內(nèi)PM2.5濃度在上午較高，之后呈現(xiàn)減小趨勢，16：00前后達(dá)到最小值，之后PM2.5濃度開始增加.本文PM2.5濃度的變化規(guī)律與顧兆林和張?jiān)苽ィ?4］對西安市街谷內(nèi)的污染物濃度變化規(guī)律的觀測結(jié)果以及于建華等［8］對北京和徐森榮［15］對揚(yáng)州市污染物濃度的觀測結(jié)果一致，而與李龍鳳等［7］在廣州市街道觀測的上午濃度較低的規(guī)律不同.引起街谷內(nèi)污染物濃度周期性變化的主要原因是街谷內(nèi)空氣在夜間受大氣邊界層強(qiáng)烈收縮作用影響［16-18］，造成PM2.5濃度積累達(dá)到一個很高的水平，并一直延續(xù)到第二天早晨；而在白天隨著氣溫的升高，大氣邊界層開始膨脹，導(dǎo)致城市街谷內(nèi)污染物濃度降低.

圖2 街谷內(nèi)PM2.5濃度日間變化Fig.2 Diurnal variation of PM2.5concentrations in the street canyon

4月9日對西安市和平路街谷內(nèi)污染物濃度的測量結(jié)果略有不同，當(dāng)天PM2.5濃度在16：00后沒有增加，而是以較緩和的速率繼續(xù)減少，這種變化趨勢與當(dāng)日的溫度變化有關(guān).由圖3（a）可以看出，4月9日的空氣溫度在下午時段沒有出現(xiàn)日落時的急度降溫，大氣邊界層由于受溫度影響沒有獲得強(qiáng)烈的收縮作用.溫度的變化同樣影響到4月10日早晨污染物濃度變化規(guī)律，使得4月10日上午PM2.5濃度處于相對較低的水平.

2.2 街谷內(nèi)溫濕度的日變化規(guī)律

溫濕度測量數(shù)據(jù)同樣采用1h平均處理.圖3（a）和圖3（b）分別顯示了4月8～10日西安市和平路街谷內(nèi)空氣、地面的溫度和大氣相對濕度的日變化.由圖3（a）可以看出，空氣與地面的溫度變化趨勢基本一致，大致遵從一天中太陽的日出日落規(guī)律.這種變化趨勢主要和太陽輻射有關(guān)，當(dāng)然和城市街谷的空氣熱量擴(kuò)散也有關(guān)系.同樣由圖3（b）看出相對濕度的變化趨勢基本與溫度的變化趨勢大致相反.

圖3 街谷地面和空氣的溫度與大氣相對濕度的日變化Fig.3 Diurnal variations of road surface and air temperatures and relative humidity in the street canyon

2.3 街谷內(nèi)風(fēng)速日變化規(guī)律

圖4 街谷內(nèi)風(fēng)速的日變化Fig.4 Diurnal variations of wind speeds in the street canyon

風(fēng)速風(fēng)向的測量結(jié)果采用每10min平均處理.圖4顯示了4月9～10日兩天和平路風(fēng)速的日變化.由于觀測點(diǎn)位于和平路西側(cè)，因此觀測顯示街谷內(nèi)風(fēng)向主要表現(xiàn)為北風(fēng)，東北風(fēng)，反映了行駛車輛對觀測點(diǎn)風(fēng)向的影響.4月9日和平路風(fēng)速在清晨相對較低，到14：00之后風(fēng)速出現(xiàn)較強(qiáng)波動，并達(dá)到最高風(fēng)速，14：00之后整體風(fēng)速一直呈現(xiàn)下降的趨勢.

2.4 街谷內(nèi)車流量的日變化規(guī)律

本文使用手機(jī)錄像功能，每小時錄15min，代表這一小時內(nèi)和平路街谷內(nèi)車流量的大致情況.值得注意的是，西安市和平路段屬于西安市城內(nèi)交通主干道，4月8～10日對應(yīng)周三～周五.如圖5所示，4月8日和4月9日的觀測呈現(xiàn)2個典型的車流量高峰期，由于觀測點(diǎn)距離正南方向十字路口紅綠燈約150m，在這兩個上下班高峰期時段，街谷內(nèi)擁堵嚴(yán)重，所以在單位時間內(nèi)車流量并不大，所以圖5中并沒有體現(xiàn)出2個高峰期的車流量數(shù)據(jù).

圖5 街谷內(nèi)車流量的日變化Fig.5 Diurnal variations of the traffic flux in the street canyon

2.5 路邊污染物濃度的空間分布規(guī)律觀測實(shí)驗(yàn)

路邊污染物濃度的空間分布規(guī)律的觀測采用虛擬同步采樣，本文對每10minPM2.5濃度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出一個平均值，將8個采樣點(diǎn)的平均PM2.5濃度、平均空氣溫度、平均空氣相對濕度統(tǒng)計(jì)在表1中.從表1可以看出在豎直方向上PM2.5濃度是由下到上減小的趨勢.水平分布觀測結(jié)果可以看出，東十一道巷這個交叉口所觀測到的PM2.5濃度值較低，而在東西方向的3個觀測點(diǎn)表現(xiàn)出道路中央處的PM2.5濃度最高.

表1 PM2.5濃度空間分布采樣結(jié)果Table 1 Results of measured spatial distribution of PM2.5concentrations

2.6 街谷內(nèi)污染物濃度變化影響因素分析

本文使用一元線性回歸方程來確定PM2.5濃度與空氣溫度、相對濕度等因素的相關(guān)性，分析氣象因素對城市街谷內(nèi)空氣污染的影響.圖6為PM2.5濃度與空氣溫度、相對濕度的相關(guān)性.從圖6可以看出，街谷內(nèi)空氣溫度和PM2.5濃度之間有著顯著的線性相關(guān)關(guān)系，R2約等于0.75，線性回歸方程為y=-0.0094x+0.246.街谷內(nèi)空氣相對濕度和PM2.5濃度之間也有著顯著的線性相關(guān)關(guān)系，R2約等于0.81，線性回歸方程為y=0.0027x-0.034.

如上文所述，PM2.5濃度的日變化主要受大氣邊界層的影響，而大氣邊界層的收縮變化主要受大氣溫度的影響，從而體現(xiàn)出由于溫度變化導(dǎo)致大氣邊界層收縮從而對街谷內(nèi)PM2.5濃度的影響.

本文街谷內(nèi)PM2.5濃度與風(fēng)速的負(fù)相關(guān)性很小，這與以往研究的結(jié)論不完全一致，通過與相關(guān)研究的文獻(xiàn)［17］進(jìn)行對比分析，可以發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中的風(fēng)速范圍在1.6～2.7m/s之間，而本文觀測期間的風(fēng)速數(shù)據(jù)平均值為0.7m/s.本文研究得出的風(fēng)速和PM2.5濃度相關(guān)性相對較弱的原因可能是城市街谷內(nèi)風(fēng)速相對較小以及采樣點(diǎn)較為封閉.

對PM2.5濃度和空氣溫度、空氣相對濕度兩個氣象因子的作多元線性回歸得到模型為y=-0.003x1+0.002x2+0.061，R2等于0.83，常數(shù)項(xiàng)為0.061，遠(yuǎn)大于2個變量的系數(shù)，也說明了和平路街谷內(nèi)PM2.5的背景濃度較高（表2）.

圖6 街谷內(nèi)PM2.5濃度與空氣溫度及相對濕度的線性回歸結(jié)果Fig.6 The linear regression analysis between PM2.5concentration and air temperature and/or air relative humidity in the street canyon

表2 街谷內(nèi)氣象因子對PM2.5濃度的線性回歸模型Table 2 The linear regression model between PM2.5concentration and two meteorological factors

如圖7所示，本文分析了路邊觀測點(diǎn)污染物濃度隨時間的相對變化率（RV）.此處的相對變化率由公式（1）計(jì)算：

式中：Ci和RVi分別為時間i內(nèi)PM2.5的平均濃度和相對變化率.

圖7 街谷內(nèi)PM2.5濃度相對變化率Fig.7 The relative variation rate of PM2.5concentration in the street canyon

當(dāng)采樣點(diǎn)的PM2.5濃度的相對變化率比背景點(diǎn)PM2.5濃度相對變化率高時，說明采樣點(diǎn)的PM2.5濃度處于相對積累的狀態(tài).在12：00之前，背景點(diǎn)PM2.5濃度相對變化率與街谷內(nèi)采樣點(diǎn)PM2.5濃度相對變化率相比，有高有低，一方面是因?yàn)楸尘包c(diǎn)PM2.5濃度受排放源影響小，另一方面是受到上午邊界層膨脹（主要受溫度變化影響）的影響.

3 結(jié)論

3.1 實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)西安市和平路街谷內(nèi)PM2.5濃度值較高，超過了環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)二類區(qū)的PM2.5濃度限值，在一天12h的觀測時間中，PM2.5濃度日變化呈“凹”形分布，兩頭即早上和晚上的PM2.5濃度相對較高，在16：00前后PM2.5濃度到達(dá)一天當(dāng)中的最低值.

3.2 街谷內(nèi)PM2.5濃度在垂直方向上表現(xiàn)為隨著高度的增加而減小，交叉口處的PM2.5濃度相對較低，而街谷內(nèi)道路中央受機(jī)動車的影響PM2.5濃度相對較大.3.3 PM2.5濃度與空氣溫度和空氣相對濕度呈現(xiàn)較強(qiáng)的相關(guān)性，其中PM2.5濃度與空氣溫度表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)性，而與大氣濕度表現(xiàn)為正相關(guān)性，同時PM2.5濃度與風(fēng)速表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)性.

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Temporal and spatial characteristics of PM2.5 concentration in urban street canyons and analysis on the affecting factors.

ZHANG Yun-wei1*， WANG Qing-ru1， CHEN Jia1， LIU Sui-xin2， HU Ta-feng2， GU Zhao-lin1（1.School of Human Settlements and Civil Engineering， Xi'an Jiaotong University， Xi'an 710049， China；2.Institute of Earth Environment，Chinese Academy of Sciences， Xi'an 710077， China）. China Environmental Science， 2016，36（10）：2944～2949

In the current work， temporal variations of PM2.5concentration， traffic flux， wind speed， air temperature and humidity was measured on Heping Road， which well represents an urban the street canyon， during April 8～10， 2015， in Xi'an. Based on these measurements， diurnal and spatial variations of PM2.5in the urban street canyon and the affecting factors were investigated. Generally， PM2.5concentrations were found very high in the street canyon， especially in the morning and evening. The lowest PM2.5concentrations were observed at 16:00 in the daytime. Good correlations were found between PM2.5concentration and air temperature and/or humidity， with R2values of 0.75 and 0.81， respectively. Under weak wind conditions， the temperature variation induced expansion and contraction was found to be the main influencing factor on pollutant dispersion in urban street canyons.

PM2.5concentration；street canyon；meteorological factors；correlation

X169

A

1000-6923（2016）10-2944-06

張?jiān)苽ィ?980-），男，河南開封人，副教授，博士，主要從事城市大氣環(huán)境方向研究.發(fā)表論文30余篇.

2016-02-12

國家自然科學(xué)基金（51508458，11572242）；中央高?；究蒲袑ｍ?xiàng)項(xiàng)目（xjj2014054）

* 責(zé)任作者， 副教授， zhangyunwei@xjtu.edu.cn