潘玉瑾，李媛，陳軍輝?，石嘉誠(chéng)，田紅，張季，周敬，陳霞，劉政，錢(qián)駿

(1.四川省生態(tài)環(huán)境科學(xué)研究院，成都 610041；2.四川省環(huán)境保護(hù)移動(dòng)源污染與控制研究實(shí)驗(yàn)室，成都 610000；3.成都市機(jī)動(dòng)車(chē)排氣污染防治技術(shù)保障中心，成都 610000)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，我國(guó)大中城市機(jī)動(dòng)車(chē)保有量迅速增加，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣污染引起了廣泛關(guān)注。我國(guó)重點(diǎn)城市大氣顆粒物PM2.5源解析結(jié)果顯示，北京、杭州、廣州、深圳等地機(jī)動(dòng)車(chē)排放均是PM2.5的首要來(lái)源[1]，機(jī)動(dòng)車(chē)源對(duì)PM2.5濃度的貢獻(xiàn)占比為24.5%～45.0%[2－3]。有研究表明，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣對(duì)人體的呼吸、免疫系統(tǒng)及心腦血管有害，并會(huì)提高患癌風(fēng)險(xiǎn)[4－6]，車(chē)流量越密集對(duì)人體健康影響越大[7]。機(jī)動(dòng)車(chē)污染主要來(lái)自汽車(chē)，按車(chē)型分類(lèi)，貨車(chē)排放的NOx和顆粒物明顯高于客車(chē)，其中重型貨車(chē)是主要貢獻(xiàn)者[8]；按燃料分類(lèi)，柴油車(chē)排放的NOx占比接近70%，PM 則超過(guò)90%[9]。目前，我國(guó)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)不合理、過(guò)度依賴公路運(yùn)輸?shù)膯?wèn)題極為突出，公路承擔(dān)了大量大宗物資長(zhǎng)距離運(yùn)輸任務(wù)，柴油貨車(chē)發(fā)展規(guī)模大，機(jī)動(dòng)車(chē)尤其是柴油貨車(chē)污染愈發(fā)受到關(guān)注。

建立準(zhǔn)確、合理的機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放清單，研究其擴(kuò)散特征，定量評(píng)估一定區(qū)域范圍內(nèi)的污染物濃度分布，對(duì)于提出區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)污染防控對(duì)策，改善城市環(huán)境空氣質(zhì)量具有重要意義。高斯模型是應(yīng)用最多的大氣污染擴(kuò)散模型，較為常見(jiàn)的還有CALINE 系列模型、ADMS 模型、AERMOD 模型以及我國(guó)自主開(kāi)發(fā)的EIAA 模型等。其中，AERMOD 模型于1998 年由美國(guó)環(huán)境保護(hù)局和美國(guó)氣象學(xué)會(huì)聯(lián)合開(kāi)發(fā)，適用于城市街區(qū)尺度的擴(kuò)散模擬[10]，與其他高斯模型如ISC3、CALINE4、EIAA 相比具有接口豐富、模擬結(jié)果更接近觀測(cè)值的優(yōu)點(diǎn)[11－13]，在城市區(qū)域表現(xiàn)更好[14]。AERMOD 模型于2008 年被原環(huán)境保護(hù)部列為我國(guó)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的法規(guī)模型[15]，國(guó)內(nèi)開(kāi)展了大量運(yùn)用AERMOD 模型模擬機(jī)動(dòng)車(chē)源污染物擴(kuò)散濃度的研究工作。嚴(yán)晗等[16]對(duì)道路邊黑碳排放進(jìn)行了擴(kuò)散模擬，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用AERMOD 模型能夠較好體現(xiàn)晝夜差異，與空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)結(jié)果更加吻合；王珮瑋等[17]對(duì)北京市六環(huán)內(nèi)區(qū)域進(jìn)行線源擴(kuò)散模擬，能夠較好評(píng)估交通管制措施對(duì)空氣質(zhì)量的影響，識(shí)別熱點(diǎn)區(qū)域和重點(diǎn)路段；厲斌等[18]對(duì)一鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路線源進(jìn)行大氣污染預(yù)測(cè)，用于評(píng)估源強(qiáng)計(jì)算方法合理性；魯鳳杰[19]對(duì)西安市熱點(diǎn)區(qū)域污染物擴(kuò)散濃度進(jìn)行研究，可以有效模擬街區(qū)尺度下空氣污染物濃度水平。

物流園區(qū)是柴油貨車(chē)重要集散地，具有貨物聚集、堆存、倉(cāng)儲(chǔ)、分運(yùn)等功能[20]，環(huán)境空氣質(zhì)量受柴油貨車(chē)影響巨大[21]。近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等技術(shù)迅猛發(fā)展，各種互聯(lián)網(wǎng)物流平臺(tái)快速興起[22]，“互聯(lián)網(wǎng)＋”模式與傳統(tǒng)物流的結(jié)合，一方面解決了物流信息不對(duì)稱問(wèn)題[23]，另一方面提高了資源整體配置效率，降低物流成本，對(duì)傳統(tǒng)物流行業(yè)的交易方式產(chǎn)生了巨大影響，推動(dòng)物流交易大量由“線下”向“線上”轉(zhuǎn)移[24]，園區(qū)停駐車(chē)輛減少，車(chē)輛空駛率下降，有效緩解物流園區(qū)機(jī)動(dòng)車(chē)污染問(wèn)題。目前針對(duì)城市和道路尺度機(jī)動(dòng)車(chē)污染排放清單及擴(kuò)散模擬研究較多，但鮮見(jiàn)面向物流園區(qū)及相似尺度機(jī)動(dòng)車(chē)污染的研究。因此，建立準(zhǔn)確、合理的機(jī)動(dòng)車(chē)污染排放清單，研究其擴(kuò)散特征，對(duì)于弄清物流園區(qū)大氣污染變化并明確防控對(duì)策具有重要意義，也可為評(píng)估類(lèi)似尺度區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)污染提供借鑒。

本研究以成都市新都物流中心為例，建立百米級(jí)高分辨率機(jī)動(dòng)車(chē)排放清單，測(cè)算物流交易模式轉(zhuǎn)變對(duì)物流園區(qū)機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放的削減，采用AERMOD 小尺度空氣質(zhì)量模型獲得NO2擴(kuò)散濃度，評(píng)估物流交易模式向“線上”轉(zhuǎn)變對(duì)區(qū)域空氣質(zhì)量改善的貢獻(xiàn)，從生態(tài)環(huán)境角度明確推動(dòng)物流園區(qū)信息化建設(shè)的方向。

1 材料與方法

1.1 清單計(jì)算

本研究通過(guò)道路視頻監(jiān)控監(jiān)測(cè)、人工計(jì)數(shù)和分區(qū)域統(tǒng)計(jì)分析等方法獲得新都物流中心全路網(wǎng)交通流模型，采用動(dòng)態(tài)交通流模塊耦合本地化排放因子模塊計(jì)算獲得高分辨率機(jī)動(dòng)車(chē)排放清單[25]，反映實(shí)際道路交通流特征下的機(jī)動(dòng)車(chē)污染排放強(qiáng)度。

據(jù)調(diào)研，物流交易向“線上”轉(zhuǎn)移促使每日進(jìn)出新都物流園區(qū)的貨車(chē)流量下降30%左右?；?019 年5 月份工作日車(chē)流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(交易模式轉(zhuǎn)變后)，按照柴油貨車(chē)流量削減30%的比例建立交易模式轉(zhuǎn)變前后的交通流模型，以道路車(chē)隊(duì)中每一種細(xì)分車(chē)型作為基本計(jì)算單元，對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放量進(jìn)行計(jì)算，建立100m×100m 網(wǎng)格化的排放清單。

清單模型采用Python 語(yǔ)言編寫(xiě)，計(jì)算結(jié)果應(yīng)用ArcGIS 地理信息系統(tǒng)進(jìn)行可視化分析。機(jī)動(dòng)車(chē)行駛里程計(jì)算公式如下:

式中，VKTj，k為第j條路段，k類(lèi)型機(jī)動(dòng)車(chē)行駛里程(km/h)；Wj為第j條路段，k類(lèi)型機(jī)動(dòng)車(chē)流量(輛/h)；Lj為第j條路段長(zhǎng)度(km)。

排放量計(jì)算公式如下:

式中，Ej，k為第j條路段，k類(lèi)型機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放量(t/h)；EFk為k類(lèi)型機(jī)動(dòng)車(chē)單位距離所排放的污染物的量(g/km)。

式中，E為區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放量(t/h)。

其中，排放因子采用國(guó)家道路機(jī)動(dòng)車(chē)大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南推薦綜合基準(zhǔn)排放系數(shù)并進(jìn)行環(huán)境及劣化修正[26]，按照平均行駛速度80km/h 對(duì)高速公路行駛車(chē)輛排放系數(shù)進(jìn)行速度修正，其他類(lèi)型道路行駛車(chē)輛排放系數(shù)未進(jìn)行速度修正。

1.2 模擬方法

AERMOD 模型以擴(kuò)散統(tǒng)計(jì)理論為出發(fā)點(diǎn)，假設(shè)污染物的濃度分布在一定程度上服從高斯分布。模型系統(tǒng)可用于多種排放源(包括點(diǎn)源、線源、面源和體源)的排放，也適用于鄉(xiāng)村環(huán)境和城市環(huán)境、平坦地形和復(fù)雜地形、地面源和高架源等多種排放擴(kuò)散情形的模擬和預(yù)測(cè)。AERMOD具有以下特點(diǎn)[27－28]:(1)以行星邊界層(PBL，planetary boundary layer)湍流結(jié)構(gòu)及理論為基礎(chǔ)，湍流擴(kuò)散由參數(shù)化方程給出，穩(wěn)定度用連續(xù)參數(shù)表示；(2)中等浮力通量對(duì)流條件采用非正態(tài)的PDF 模式；(3)考慮了對(duì)流條件下浮力煙羽和混合層頂?shù)南嗷プ饔茫?4)對(duì)簡(jiǎn)單地形和復(fù)雜地形進(jìn)行了一體化的處理；(5)包括處理夜間城市邊界層的算法。

AERMOD 系統(tǒng)包括AERMOD 擴(kuò)散模式、AERMET 氣象預(yù)處理和AERMAP 地形預(yù)處理模塊，AERMET 的邊界層參數(shù)和廓線數(shù)據(jù)由現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)或國(guó)家氣象局常規(guī)氣象資料生成，AERMAP 是簡(jiǎn)化并標(biāo)準(zhǔn)化的AERMOD 地形預(yù)處理器。本研究采用5 月份氣象條件進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)NO2擴(kuò)散濃度模擬，運(yùn)行流程如圖1 所示。

圖1 AERMOD 模型運(yùn)行流程

2 結(jié)果與討論

2.1 道路車(chē)隊(duì)結(jié)構(gòu)分析

從圖2 可以看出，新都物流園區(qū)道路車(chē)隊(duì)結(jié)構(gòu)中柴油車(chē)占比明顯高于成都市。交易方式向“線上”轉(zhuǎn)變促使柴油車(chē)占比從8.22%降低到6.45%，但仍然明顯高于成都市的4.05%，因?yàn)槲锪鲌@區(qū)主要功能之一為貨物周轉(zhuǎn)，貨運(yùn)車(chē)輛又主要由柴油車(chē)構(gòu)成，柴油車(chē)占比必然高于其他區(qū)域。從車(chē)輛類(lèi)型來(lái)看也是如此，物流園區(qū)中重型柴油車(chē)和輕型柴油車(chē)占比均高于成都市。從排放標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，新都物流園區(qū)國(guó)Ⅲ及以下排放標(biāo)準(zhǔn)車(chē)輛占比略高于成都市，可能在老舊車(chē)輛淘汰方面與市區(qū)還存在一定差距。

圖2 道路車(chē)隊(duì)結(jié)構(gòu)

2.2 機(jī)動(dòng)車(chē)排放清單分析

將新都物流園區(qū)及周邊劃分為1640 個(gè)100m×100m 網(wǎng)格，圖3 對(duì)物流交易模式轉(zhuǎn)變前后機(jī)動(dòng)車(chē)NOx的排放強(qiáng)度進(jìn)行對(duì)比。隨著大量交易信息轉(zhuǎn)移至“線上”，進(jìn)入物流園區(qū)停車(chē)場(chǎng)等待配貨的貨車(chē)大幅減少，機(jī)動(dòng)車(chē)污染排放強(qiáng)度大幅度下降，尤其是在物流園區(qū)的中心區(qū)域和貨運(yùn)大道周邊，高排放強(qiáng)度網(wǎng)格明顯減少。從圖5(a)網(wǎng)格NOx排放強(qiáng)度箱線圖可以看出，交易模式轉(zhuǎn)變前，新都物流中心區(qū)域平均排放強(qiáng)度約為120kg/(km2·d)，交易模式轉(zhuǎn)變后平均排放強(qiáng)度約為100kg/(km2·d)，降低約17%；交易模式轉(zhuǎn)變前排放強(qiáng)度最大的區(qū)域達(dá)1451 個(gè)，交易模式轉(zhuǎn)變后為1143 個(gè)，下降約27%。由此可見(jiàn)，新都物流中心區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)污染受柴油貨車(chē)影響較大，物流交易模式轉(zhuǎn)變對(duì)區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)污染排放削減有較大作用。

圖3 交易模式轉(zhuǎn)變前后機(jī)動(dòng)車(chē)NOx 排放強(qiáng)度分布(100m×100m)

2.3 機(jī)動(dòng)車(chē)NO2 擴(kuò)散濃度分析

交易模式轉(zhuǎn)變前后NO2擴(kuò)散濃度分布:從圖4 可以看出物流交易模式的轉(zhuǎn)變使新都物流中心區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)NO2擴(kuò)散濃度高于80μg/m3的面積大幅減少，擴(kuò)散濃度高于100μg/m3的面積基本為零，從圖5(b)受體點(diǎn)NO2擴(kuò)散濃度箱線圖來(lái)看，物流交易模式轉(zhuǎn)變后機(jī)動(dòng)車(chē)NO2擴(kuò)散濃度最大為103μg/m3，該受體點(diǎn)位位于繞城高速與京昆高速交叉口附近，相比轉(zhuǎn)變前的最高擴(kuò)散濃度156μg/m3，降低了53μg/m3，下降幅度達(dá)52%，平均擴(kuò)散濃度由61μg/m3降低到38μg/m3，下降了23μg/m3，降低61%。

圖4 交易模式轉(zhuǎn)變前后NO2 擴(kuò)散濃度分布

對(duì)圖5(a)網(wǎng)格NOx排放強(qiáng)度和圖5(b)受體點(diǎn)NO2擴(kuò)散濃度的統(tǒng)計(jì)分布情況進(jìn)行對(duì)比，無(wú)論是物流交易模式轉(zhuǎn)變前還是轉(zhuǎn)變后，網(wǎng)格排放強(qiáng)度平均數(shù)均遠(yuǎn)大于中位數(shù)，整體向右偏移，說(shuō)明區(qū)域排放強(qiáng)度受少數(shù)排放強(qiáng)度極大的網(wǎng)格影響大，這是由于道路機(jī)動(dòng)車(chē)源為線源排放，高排放強(qiáng)度網(wǎng)格集中在交通繁忙路段的周?chē)?，其他大部分區(qū)域排放強(qiáng)度較低[29]。受體點(diǎn)位NO2擴(kuò)散濃度平均數(shù)和中位數(shù)則相當(dāng)接近且平均數(shù)略低于中位數(shù)，尤其是在交易模式轉(zhuǎn)變之后，說(shuō)明NO2擴(kuò)散濃度比較均勻且高濃度擴(kuò)散范圍較小，主要由于選取5 月份氣候場(chǎng)開(kāi)展模擬，近地層擴(kuò)散條件較好，沿道路高濃度NO2衰減梯度較大[30]]，若選擇冬季氣象場(chǎng)開(kāi)展模擬工作則可能出現(xiàn)局部高濃度擴(kuò)散區(qū)域。因研究條件所限，本研究未對(duì)其他季節(jié)氣象條件下機(jī)動(dòng)車(chē)源污染物擴(kuò)散進(jìn)行模擬，下一步研究中將針對(duì)物流園區(qū)不同季節(jié)、不同污染物的擴(kuò)散情況進(jìn)行分析探討。

圖5 網(wǎng)格排放強(qiáng)度及受體點(diǎn)擴(kuò)散濃度箱線圖

3 結(jié)論

(1)新都物流中心機(jī)動(dòng)車(chē)污染受柴油貨車(chē)影響較大，物流交易模式轉(zhuǎn)變對(duì)區(qū)域機(jī)動(dòng)車(chē)NOx排放有較大削減作用，平均排放強(qiáng)度降低20kg/(km2·d)，降幅17%。

(2)交易模式轉(zhuǎn)變促使新都物流中心機(jī)動(dòng)車(chē)NO2擴(kuò)散濃度及高濃度擴(kuò)散面積大幅度降低，園區(qū)平均擴(kuò)散濃度下降23μg/m3，降幅61%，基本消除了擴(kuò)散濃度大于100μg/m3的區(qū)域。

(3)夏季氣象條件有利于機(jī)動(dòng)車(chē)源污染物質(zhì)擴(kuò)散，NO2擴(kuò)散濃度分布均勻，尤其在交易模式轉(zhuǎn)變后，高濃度擴(kuò)散范圍更小。

(4)下一步將建立并完善“交通流—排放清單—擴(kuò)散濃度—健康評(píng)估”多級(jí)響應(yīng)關(guān)系，開(kāi)展較小尺度區(qū)域空氣質(zhì)量改善決策的生態(tài)和健康效益的快速與科學(xué)的評(píng)估。