崔浩然,樊守彬,韓力慧,李婷婷,曲 松,劉俊芳,王海斌

北京市大興區(qū)道路積塵年際變化特征及管控研究

崔浩然1,2,樊守彬2,3*,韓力慧1**,李婷婷2,3,曲 松2,3,劉俊芳1,2,王海斌1,2

(1.北京工業(yè)大學(xué)環(huán)境與能源工程學(xué)院,區(qū)域大氣復(fù)合污染防治北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100124；2.北京市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院,北京 100037；3.國(guó)家城市環(huán)境污染控制工程技術(shù)研究中心,北京 100037)

為探究長(zhǎng)時(shí)間跨度的道路積塵變化特征,于2019～2020年對(duì)北京市大興區(qū)內(nèi)主要道路進(jìn)行塵負(fù)荷檢測(cè),并于2020年四季收集道路PM10和PM2.5積塵樣品,分析化學(xué)組分,建立成分譜.結(jié)果表明,2019年和2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷年均值分別為1.05g/m2和0.74g/m2,2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷較2019年下降29.5%.2019年道路塵負(fù)荷熱點(diǎn)聚集區(qū)分散,大興區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷高值區(qū)較多,2020年熱點(diǎn)區(qū)集中出現(xiàn)在西北部,冷點(diǎn)區(qū)集中在東部區(qū)域.2020年大興區(qū)道路揚(yáng)塵排放因子低于2019年,大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道中,2020年的揚(yáng)塵排放因子和排放量低于2019年,呈現(xiàn)出東南部>中部>西北部的趨勢(shì).2020年大興區(qū)道路揚(yáng)塵排放量低于2019年,大興區(qū)南部和西北部鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道內(nèi)的揚(yáng)塵排放量大于中部.受建筑施工活動(dòng)影響.2020年大興區(qū)道路PM10和PM2.5積塵化學(xué)組分中以土壤風(fēng)沙和建筑施工活動(dòng)相關(guān)的元素為主,Ca、Mg、Si、Al元素分別共占比39.39%和41.71%.對(duì)大興區(qū)道路塵負(fù)荷進(jìn)行針對(duì)性管控,首先需要對(duì)運(yùn)輸車(chē)輛進(jìn)行及時(shí)沖洗,降低輪胎的塵土夾帶量.其次應(yīng)加強(qiáng)工地出口至附近1km的道路清掃保潔頻次,將工地出口處道路塵負(fù)荷對(duì)周邊道路的輻射影響降低.

北京市；道路積塵；道路揚(yáng)塵；成分譜；管控方案

揚(yáng)塵源是現(xiàn)階段北京市大氣污染的重要來(lái)源之一[1],根據(jù)2017年北京市環(huán)保局發(fā)布的大氣PM2.5來(lái)源解析結(jié)果可知,揚(yáng)塵源在本地源中的貢獻(xiàn)為16%,位于移動(dòng)源之后[2],成為北京本地PM2.5的第二大來(lái)源[3],相比2013年道路揚(yáng)塵在本地源中15%的占比結(jié)果可知揚(yáng)塵源的比重較為穩(wěn)定且略有升高[4],成為北京市大氣污染精細(xì)化管控的重點(diǎn)目標(biāo).

北京快速的城市建設(shè)過(guò)程卻貢獻(xiàn)了較多的大氣污染物[5],特別是施工過(guò)程中大型運(yùn)輸車(chē)輛往返于工地與原材料產(chǎn)地,在運(yùn)輸材料過(guò)程中原料遺撒及自身車(chē)輪上的泥土遺留產(chǎn)生道路揚(yáng)塵[6].Pallavi等[7]指出,施工工地內(nèi)的車(chē)輛,易夾帶塵土進(jìn)入工地附近的道路,增加路道積塵量,使得這類(lèi)道路更易產(chǎn)生道路揚(yáng)塵.田剛等[8]發(fā)現(xiàn)道路揚(yáng)塵PM10排放因子為正常道路的2～10倍.Amato等[9]采集城區(qū)內(nèi)主要交通聯(lián)絡(luò)路段和建筑工地附近的道路積塵,分析其中的化學(xué)組分,對(duì)比發(fā)現(xiàn)工地附近的道路中Mg和Ca這類(lèi)建筑施工標(biāo)識(shí)元素為城區(qū)聯(lián)絡(luò)路段中的1.3倍.道路積塵含量作為衡量道路揚(yáng)塵排放潛勢(shì)的重要因素[10],卻因其具有范圍廣、規(guī)模大和監(jiān)測(cè)難的特點(diǎn)[11],難以通過(guò)傳統(tǒng)手工采樣法進(jìn)行高效、及時(shí)、全面的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)[12],致使現(xiàn)階段大部分相關(guān)研究只在季節(jié)代表月收集代表性路段的積塵,但類(lèi)似施工活動(dòng)這樣的具有周期性特征的排放源,僅在代表月采樣可能無(wú)法體現(xiàn)道路積塵的長(zhǎng)時(shí)間尺度變化特征,缺乏年際間的對(duì)比研究,同時(shí)也缺乏道路積塵的化學(xué)成分譜.

本研究以北京市大興區(qū)為研究對(duì)象,使用車(chē)載移動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)于2019年1月～2020年12月對(duì)大興區(qū)主要道路進(jìn)行塵負(fù)荷監(jiān)測(cè),通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間跨度的道路塵負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),重點(diǎn)探討了道路積塵的時(shí)間變化趨勢(shì)和空間變化特征.結(jié)合大量道路塵負(fù)荷監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和道路車(chē)流信息建立大興區(qū)道路揚(yáng)塵排放清單,探究道路積塵對(duì)大氣環(huán)境的影響.并采用四通道顆粒物采樣器收集道路PM10和PM2.5積塵,測(cè)定化學(xué)組分,建立化學(xué)成分譜,探究了路積塵中的化學(xué)組分特征.通過(guò)以上研究對(duì)大興區(qū)內(nèi)道路積塵制定針對(duì)性的管控方案.

1 材料與方法

1.1 道路塵負(fù)荷監(jiān)測(cè)

道路塵負(fù)荷是指單位面積的路面上通過(guò)200目(75μm)標(biāo)準(zhǔn)篩的積塵質(zhì)量,用以衡量道路積塵量,是影響道路PM10和PM2.5揚(yáng)塵排放的重要參數(shù).監(jiān)測(cè)區(qū)域?yàn)楸本┦谐鞘邪l(fā)展新中的大興區(qū),所選道路均為鋪裝道路,每月所監(jiān)測(cè)的道路數(shù)量均為150條.監(jiān)測(cè)周期為2019年1月至2020年12月.在監(jiān)測(cè)期間內(nèi),無(wú)雨雪事件發(fā)生,無(wú)風(fēng)速大于4m/s的大風(fēng)天氣出現(xiàn),若監(jiān)測(cè)前路面因降雨降雪或日常道路灑水保潔而濕潤(rùn),均確保路面至少干燥2小時(shí)以上,路面為干燥條件時(shí)再進(jìn)行監(jiān)測(cè),所選監(jiān)測(cè)道路附近無(wú)建筑施工工地的影響.監(jiān)測(cè)時(shí)間保持一致為08:00～18:00,使路面車(chē)流量差異較小.因此本研究每月的監(jiān)測(cè)過(guò)程中路面狀態(tài)、氣象條件和監(jiān)測(cè)時(shí)段較為一致,具有代表性.

車(chē)載移動(dòng)監(jiān)測(cè)法是基于車(chē)輛行駛過(guò)程中,機(jī)動(dòng)車(chē)輪胎和周?chē)鷼饬鲗?duì)路面積塵的擾動(dòng)作用形成二次揚(yáng)塵,通過(guò)監(jiān)測(cè)車(chē)輛上搭載的2臺(tái)顆粒物監(jiān)測(cè)儀,分別對(duì)輪胎后的二次揚(yáng)塵顆粒物和車(chē)頂?shù)谋尘邦w粒物進(jìn)行測(cè)量,根據(jù)二者濃度差值計(jì)算道路塵負(fù)荷,具體計(jì)算方法見(jiàn)文獻(xiàn)[13].車(chē)載移動(dòng)監(jiān)測(cè)法系統(tǒng)包括DustTrak8530顆粒物監(jiān)測(cè)儀(美國(guó)TSI公司)2臺(tái),分別安裝于車(chē)頂和車(chē)內(nèi),粒徑監(jiān)測(cè)范圍0.1～10.0μm,時(shí)間分辨率1s;Map60CS全球定位系統(tǒng)(GPS,美國(guó)Garmin公司)1臺(tái),數(shù)據(jù)記錄時(shí)間間隔設(shè)定為1s,記錄數(shù)據(jù)包括時(shí)間、經(jīng)緯度坐標(biāo)、車(chē)速和方向.

1.2 道路PM10和PM2.5積塵采集與化學(xué)組分測(cè)定

道路PM10和PM2.5積塵樣品于大興區(qū)城市鋪裝道路進(jìn)行采集,包括主干道、次干道、支路,日均車(chē)流量分別為10000,5000,1000輛/d.采用四通道采樣器于2020年1月、5月、7月、10月收集道路PM10和PM2.5積塵樣品,采樣方法為在選定道路上放置0.25m2的采樣框作為采樣面積,使用50mm× 20mm的采樣刷頭輕放于采樣道路之上,依據(jù)橫向和縱向兩個(gè)方向進(jìn)行收集,采樣時(shí)間設(shè)置為1min,速度不宜過(guò)快防止將積塵從路面揚(yáng)起.采樣時(shí),路面環(huán)境需處于干燥條件,若路面因降水過(guò)程或?yàn)⑺嵍鴿駶?rùn),需至少干燥2h以后方可使用,全年共采集有效樣品12個(gè).該套裝置通過(guò)采用真空泵和采樣單元進(jìn)行真空采樣.通過(guò)電子流量計(jì)監(jiān)測(cè)采樣管內(nèi)的氣體流量和流速,節(jié)流閥可用于采樣管內(nèi)氣體的流量和流速調(diào)節(jié),根據(jù)智能控制器,設(shè)定每條通路的進(jìn)氣量,為8.35L/min.路面積塵經(jīng)PM10和PM2.5切割頭過(guò)濾后,經(jīng)由每個(gè)過(guò)濾頭的空氣流分成兩條通路,共計(jì)4條通路,分別與4個(gè)膜托連接,膜托中的PTFE濾膜和石英濾膜用以收集PM10和PM2.5組分.

水溶性離子組分采用北京歷元公司生產(chǎn)的離子色譜儀(EPOCH, EP-1000D)進(jìn)行分析,包括NO3-、SO42-、Cl-、Na+、K+. Al、Ca、Si、Mg、F、Ti、Mn、Cu、V、Zn、P、Cd、Pb、Cr等元素采用采用X射線熒光光譜儀(Rigaku, ZSX Primus IV)進(jìn)行測(cè)定.有機(jī)碳和元素碳采用美國(guó)沙漠所開(kāi)發(fā)研制的 DRI Model 2001A 熱光碳分析儀(Optical Carbon Analyzer Model)進(jìn)行測(cè)定.

1.3 道路揚(yáng)塵排放因子

本研究的排放因子計(jì)算依據(jù)AP-42模型中提供的方法,該方法廣泛應(yīng)用于計(jì)算鋪裝道路排放因子[14],估算模型如下:

=×[sL]0.91×1.02×[1-/4] (1)

式中:為道路揚(yáng)塵排放因子,分別計(jì)算揚(yáng)塵中TSP、PM10、PM2.5的排放因子,g/(km·輛);為粒度修正系數(shù),計(jì)算TSP、PM10和PM2.5時(shí)分別取3.23、0.62、0.15;sL為道路塵負(fù)荷,g/m2;為機(jī)動(dòng)車(chē)平均車(chē)重,t;為基準(zhǔn)年內(nèi)降水量大于0.254mm的天數(shù),本研究為65d;為基準(zhǔn)年,本研究中取365d.機(jī)動(dòng)車(chē)平均車(chē)重根據(jù)式(2)計(jì)算[14]:

=∑W×a(2)

式中:W為第種車(chē)輛的平均重量,t;a為第種機(jī)動(dòng)車(chē)占總車(chē)輛數(shù)的比例,%.

1.4 車(chē)量信息

基于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查采集的車(chē)流量數(shù)據(jù),通過(guò)Arcgis的空間分析功能,統(tǒng)計(jì)大興區(qū)及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道范圍內(nèi)機(jī)動(dòng)車(chē)的車(chē)型構(gòu)成,如圖1所示.統(tǒng)計(jì)平均車(chē)重和年總行駛里程,并計(jì)算單位行政區(qū)面積的機(jī)動(dòng)車(chē)行駛里程以反映鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道的路網(wǎng)密度,結(jié)果如表1所示.

圖1 大興區(qū)及各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)車(chē)型構(gòu)成

表1 大興區(qū)及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道車(chē)輛年行駛里程數(shù)及車(chē)重

1.5 道路揚(yáng)塵排放量

排放量計(jì)算以實(shí)際道路交通流量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),本研究的交通流量數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)交管部門(mén)調(diào)研結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析,再經(jīng)實(shí)際道路現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查的核實(shí)獲得,路網(wǎng)信息應(yīng)用北京市電子路網(wǎng)數(shù)據(jù).根據(jù)式(3)計(jì)算揚(yáng)塵排放量,應(yīng)用ArcGIS中的數(shù)據(jù)管理工具,利用識(shí)別分析工具,將道路與網(wǎng)格進(jìn)行識(shí)別疊加,建立自下而上的網(wǎng)格排放清單.

=365×∑E×L×V(3)

式中:為道路揚(yáng)塵排放總量,分別計(jì)算道路揚(yáng)塵中TSP、PM10和PM2.5的年均排放量,t/a;為道路長(zhǎng)度,km;為車(chē)流量,輛/d;為第條道路.

1.6 熱點(diǎn)分析

利用Arcgis軟件中的熱點(diǎn)分析(Getis-Ord Gi*)工具探究大興區(qū)內(nèi)局部區(qū)域道路塵負(fù)荷的相關(guān)性,對(duì)聚類(lèi)和情況進(jìn)行識(shí)別.此工具的工作方式為查看鄰近要素環(huán)境中的每一個(gè)要素.高值要素往往容易引起注意,但可能不是具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的熱點(diǎn).要成為具有顯著統(tǒng)計(jì)需意義的熱點(diǎn),要素應(yīng)具有高值,且被其他同樣具有高值的要素所包圍.某個(gè)要素及其相鄰要素的局部總和將與所有要素的總和進(jìn)行比較,當(dāng)局部總和與所預(yù)期的局部總和有很大差異,以致于無(wú)法成為隨機(jī)產(chǎn)生的結(jié)果時(shí),會(huì)產(chǎn)生一個(gè)具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的得分(G*),對(duì)于具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的正的得分,得分越高,高值(熱點(diǎn))的聚類(lèi)就越緊密;在統(tǒng)計(jì)學(xué)上具有顯著性的負(fù)的得分,得分越低,低值(冷點(diǎn))的聚類(lèi)就越緊密;若得分接近于0,則表示不存在明顯的空間聚類(lèi)[15].局部統(tǒng)計(jì)可表示為:

式中:x是要素的屬性值;為要素總數(shù);w是要素和之間的空間權(quán)重,為空間相鄰權(quán)重矩陣,其表示方法如下:

2 結(jié)果與討論

2.1 道路塵負(fù)荷特征

2.1.1 時(shí)間變化特征 2019年和2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷年均值分別為1.05和0.74g/m2.從圖2中可知,2019年3～7月道路塵負(fù)荷顯著高于2020年同期,其余月份差距不大.2019年3～7月建筑施工活動(dòng)集中,運(yùn)輸車(chē)輛易將工地內(nèi)積塵引入道路中,導(dǎo)致該段時(shí)間內(nèi)道路塵負(fù)荷較高.2020年同期受疫情停工停產(chǎn)影響,施工活動(dòng)大幅減少,導(dǎo)致2020年道路塵負(fù)荷降低.同時(shí)根據(jù)圖中的標(biāo)準(zhǔn)偏差可知,2019年道路塵負(fù)荷偏差整體高于2020年,表明2019年道路塵負(fù)荷變化明顯.結(jié)合圖3所示的各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路塵負(fù)荷可知,2019年各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路塵負(fù)荷整體高于2020年同期,特別是2019年3～9月,榆垡鎮(zhèn)、禮賢鎮(zhèn)、舊宮鎮(zhèn)、黃村鎮(zhèn)等道路塵負(fù)荷顯著高于2020年同期.2015年因北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)建設(shè)征地拆遷,進(jìn)入大拆大建的大發(fā)展時(shí)期.隨著各類(lèi)建設(shè)項(xiàng)目的不斷進(jìn)入,至2019年大興區(qū)建設(shè)工地?cái)?shù)量逐年增加,開(kāi)工建設(shè)集中,形成了“工地包圍大興”的現(xiàn)象.因此,道路塵負(fù)荷較高.

2.1.2 空間分布特征 結(jié)合Arcgis軟件,對(duì)2019年和2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷進(jìn)行空間熱點(diǎn)分析,結(jié)果如圖4所示.2019年道路塵負(fù)荷熱點(diǎn)聚集區(qū)分散,大興區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷高值區(qū)較多,符合2019年大興區(qū)內(nèi)大范圍工地施工的情況.2020年熱點(diǎn)區(qū)集中出現(xiàn)在該區(qū)西北部,包括興豐街道、林校路街道、黃村鎮(zhèn)、西紅門(mén)鎮(zhèn)、清源街道、觀音寺街道.不同于2019年,2020年?yáng)|部區(qū)域出現(xiàn)冷點(diǎn)集中區(qū),包括魏善莊鎮(zhèn)、青云店鎮(zhèn)、安定鎮(zhèn)、長(zhǎng)子營(yíng)鎮(zhèn)、采育鎮(zhèn),冷點(diǎn)集中區(qū)的出現(xiàn)表明以上鄉(xiāng)鎮(zhèn)道2020年的路塵負(fù)荷均值整體偏低.

圖2 2019～2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷時(shí)間變化特征

圖3 2019～2020年大興區(qū)各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路塵負(fù)荷時(shí)間變化特征

為探究熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷聚類(lèi)的原因,結(jié)合車(chē)流量對(duì)道路塵負(fù)荷的變化特征進(jìn)行分析,如圖5所示.冷點(diǎn)區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷隨車(chē)流量的增加呈遞減趨勢(shì),這與樊守彬等[16]的研究結(jié)果相似,主要由于路積塵受機(jī)動(dòng)車(chē)行駛擾動(dòng)的影響再懸浮于大氣環(huán)境中,使得道路塵負(fù)荷較低.但熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷隨車(chē)流量的增加呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì).道路積塵的引入與去除之間存在動(dòng)態(tài)平衡[11],若引入速率大于去除速率,則道路塵負(fù)荷上升,反之下降.由于熱點(diǎn)區(qū)內(nèi)存在大量工地,易使得運(yùn)輸車(chē)輛夾帶塵土進(jìn)入道路,因此當(dāng)車(chē)流量較低時(shí),道路積塵的去除速率較慢[16],這些道路塵負(fù)荷因此上升,成為熱點(diǎn)區(qū).而隨著道路中的車(chē)流量逐漸增多,道路積塵的去除速率明顯超過(guò)引入速率,呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì).

圖4 大興區(qū)道路塵負(fù)荷熱點(diǎn)分析

圖5 熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷與車(chē)流量關(guān)系

2.2 道路積塵對(duì)大氣環(huán)境的影響

道路積塵經(jīng)機(jī)動(dòng)車(chē)形式擾動(dòng)再懸浮于大氣環(huán)境中,形成道路揚(yáng)塵,對(duì)大氣顆粒物有所貢獻(xiàn)[17].通過(guò)計(jì)算道路揚(yáng)塵排放因子和年均排放量探究大興區(qū)內(nèi)道路積塵對(duì)大氣環(huán)境的影響.

2.2.1 道路揚(yáng)塵排放因子 根據(jù)式(1)計(jì)算得到道路揚(yáng)塵排放因子,結(jié)果如表2所示.2020年大興區(qū)道路揚(yáng)塵中PM10和PM2.5排放因子低于2019年,分別下降26.4%和26.2%.

表2 2019～2020年大興區(qū)及街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路揚(yáng)塵排放因子(g/輛×km)

表2統(tǒng)計(jì)了2019和2020年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道排放因子,其空間對(duì)比見(jiàn)圖6(以TSP揚(yáng)塵為例,PM10和PM2.5揚(yáng)塵排放特征與之相同),整體呈現(xiàn)出東南部>中部>西北部的趨勢(shì),其中東南部的街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的排放因子在2019年顯著高于其他街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn).2019年時(shí)東南部的街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)開(kāi)始大力推進(jìn)的戶廁改造工程、道路拓寬及綜合管廊建設(shè),出土面積廣、點(diǎn)位零散、管理難度大,不利于道路保潔,使得道路塵負(fù)荷相對(duì)較高,且車(chē)型構(gòu)成中貨車(chē)占比較高,使得平均車(chē)重較高,在道路塵負(fù)荷和車(chē)重的共同影響下,東南部街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的揚(yáng)塵排放因子較高.

圖6 各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路揚(yáng)塵排放因子

2.2.2 道路揚(yáng)塵排放量 根據(jù)式(3)計(jì)算所得道路揚(yáng)塵排放量,結(jié)果如表3所示.在路網(wǎng)車(chē)流量變化不大的情況下,2020年道路揚(yáng)塵年均排放量低于2019年,一方面為完成《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》,2020年大興區(qū)內(nèi)實(shí)現(xiàn)揚(yáng)塵監(jiān)管平臺(tái)共享,對(duì)工地?fù)P塵排放狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新;規(guī)范強(qiáng)化揚(yáng)塵執(zhí)法,城管部門(mén)加大對(duì)揚(yáng)塵問(wèn)題的執(zhí)法力度;全面實(shí)行道路塵負(fù)荷走航監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)體系,定期向社會(huì)公布考核排名,增加道路清掃保潔頻率.另一方面,2020年受疫情影響,年初工地停工,運(yùn)輸車(chē)輛流量有所減少,同樣可能導(dǎo)致道路揚(yáng)塵排放量下降.

表3 2019～2020年大興區(qū)道路揚(yáng)塵排放量(t/a)

表3統(tǒng)計(jì)了2019和2020年各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路揚(yáng)塵排放量,其空間對(duì)比見(jiàn)圖7(以TSP揚(yáng)塵為例,PM10和PM2.5揚(yáng)塵排放特征與之相同),禮賢鎮(zhèn)和榆垡鎮(zhèn)排放因子雖然較高,但排放量卻并非較高,相反觀音寺街道、天宮院鎮(zhèn)、林校路街道排放因子較低,排放量卻較高,這可能是由于后者車(chē)輛行駛里程數(shù)較多,并且路網(wǎng)密度較高,導(dǎo)致道路揚(yáng)塵排放量較大.

圖7 各街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)道路揚(yáng)塵排放量

表4中統(tǒng)計(jì)近15年北京市及部份區(qū)縣道路揚(yáng)塵年均排放量情況,對(duì)比發(fā)現(xiàn)北京市2006年、2012年、2019年道路揚(yáng)塵排放量可知,道路揚(yáng)塵排放量呈增加態(tài)勢(shì),這主要由于2006～2019年北京市內(nèi)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量持續(xù)增加,導(dǎo)致道路車(chē)流量增加,道路揚(yáng)塵排放潛勢(shì)得以增加.同時(shí)北京市內(nèi)北京市有效施工面積得到較大幅度的增加,年增長(zhǎng)近10%[18],有效施工面積的增加,使施工揚(yáng)塵排放量得到快速增長(zhǎng).特別是北京市發(fā)展新區(qū)內(nèi),基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)范圍、規(guī)模明顯高于其他三類(lèi)功能區(qū),據(jù)亓浩雲(yún)等[19]研究發(fā)現(xiàn),2018年冬季發(fā)展新區(qū)的道路揚(yáng)塵排放量占北京市44.8%.但自2018年起,北京市政府工作報(bào)告提出要有序推進(jìn)疏解整治促提升轉(zhuǎn)向行動(dòng),各區(qū)加大道路揚(yáng)塵管控力度,特別是城市發(fā)展新區(qū)內(nèi),要在擴(kuò)建的同時(shí)降低道路揚(yáng)塵排放量,大興區(qū)作為典型的發(fā)展新區(qū),在采取有效的道路揚(yáng)塵防治措施后,2020年揚(yáng)塵排放量較2012年和2019年有所較低.同時(shí)樊守彬等[20]對(duì)發(fā)展新區(qū)內(nèi)的通州區(qū)的道路揚(yáng)塵排放狀況進(jìn)行研究,預(yù)測(cè)通州區(qū)在提高道路清掃保潔措施后,2020年揚(yáng)塵排放量較2015年將有所下降.

表4 北京市及其他區(qū)縣道路揚(yáng)塵年排放量(t/a)

注:“-”為未分析.

2.3 大興區(qū)道路積塵成分譜

對(duì)采集的道路PM10和PM2.5積塵進(jìn)行化學(xué)組分分析,研究中將成分譜中的組分分為地殼元素(Al、Ca、Si、Mg、Fe、Ti)、微量元素(地殼元素之外的元素)、離子、OC、EC,結(jié)果如表5所示.PM10積塵中被測(cè)組分占總量的54.54%,低于PM2.5積塵中的68.06%,這與胡月琪等[3]所得的北京市道路塵化學(xué)成分譜的結(jié)果類(lèi)似.PM10和PM2.5積塵中地殼元素占比分別為43.05%和51.76%,微量元素占比分別為1.09%和0.28%,離子占比分別為2.59%和3.93%,OC占比分別為8.60%和11.7%,EC占比分別為0.18%和0.42%.2020年大興區(qū)道路積塵中主要以地殼元素為主,其中Al和Si為土壤風(fēng)沙的標(biāo)識(shí)元素在PM10和PM2.5中分別共占20.04%和23.43%,Ca和Mg作為建筑施工的標(biāo)識(shí)元素在PM10和PM2.5中分別共占19.35%和19.28%,表明大興區(qū)的道路環(huán)境可能受土壤風(fēng)沙和建筑施工活動(dòng)影響相對(duì)較多.

表5中列出其他城市道路積塵的成分譜,與本研究進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),本研究積塵中地殼元素的占比高于胡月琪等[3]在2013年和2004年的結(jié)果, 2013年和2004年北京市的道路積塵采樣地點(diǎn)為城六區(qū)中18個(gè)主要交通路段,采樣區(qū)域內(nèi)道路環(huán)境相對(duì)清潔,而本研究中的大興區(qū)屬于城市發(fā)展新區(qū),近些年各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)活動(dòng)極多,施工車(chē)輛往返工地易遺撒塵土,受此影響,積塵中含有較多的Al、Si、Ca、Mg元素.與2007年巴塞羅那和2000年濟(jì)南市的道路積塵的成分譜比較發(fā)現(xiàn), 本研究類(lèi)似,積塵成分譜構(gòu)成相似,特別是Al、Si、Ca、Mg這類(lèi)與土壤風(fēng)沙和建筑施工活動(dòng)相關(guān)的元素同樣占比較高. 巴塞羅那和濟(jì)南市采樣地點(diǎn)在建筑活動(dòng)頻繁的城市道路周邊,其中巴塞羅那市區(qū)工程在采樣前已進(jìn)行了一年,包括拆卸及建造建筑物和人行道的鋪設(shè).

表5 2020年大興區(qū)道路積塵化學(xué)成分譜及對(duì)比(%)

注:“-”為未分析.

綜合以上結(jié)果可知,2020年大興區(qū)整體道路環(huán)境受建筑施工活動(dòng)的影響,積塵中組分主要來(lái)自土壤風(fēng)沙和建筑施工源.

2.4 道路積塵管控措施

目前為降低城市道路的積塵量,采取的效果較為顯著的方式是道路塵負(fù)荷走航監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)體系,依托走航監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)各轄區(qū)內(nèi)主要道路的塵負(fù)荷進(jìn)行監(jiān)測(cè),識(shí)別道路積塵量較高的重點(diǎn)區(qū)域,對(duì)重點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的道路進(jìn)行巡回洗掃、擦洗、灑水等道路保潔工作[26].

以大興區(qū)為例,目前大興區(qū)道路塵負(fù)荷的主要來(lái)源仍為進(jìn)出工地的運(yùn)輸車(chē)輛遺撒,如圖8所示,對(duì)不同類(lèi)型工地出口附近道路進(jìn)行道路塵負(fù)荷監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn),距出口約200m內(nèi)的道路塵負(fù)荷在10～50g/m2,明顯高出圖1中所示大興區(qū)道路塵負(fù)荷均值數(shù)倍.對(duì)大興區(qū)道路塵負(fù)荷進(jìn)行針對(duì)性管控需做到以下兩點(diǎn),其一需要對(duì)運(yùn)輸車(chē)輛進(jìn)行及時(shí)沖洗,降低輪胎的塵土夾帶量.其二應(yīng)加強(qiáng)工地出口至附近1km的道路清掃保潔頻次,特別是圖5中所示消納場(chǎng)和拆遷工地處更應(yīng)提高清掃頻率,將工地出口處道路塵負(fù)荷對(duì)周邊道路的輻射影響降低.

圖8 典型工地出口道路塵負(fù)荷變化

3 結(jié)論

3.1 2019年和2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷年均值分別為1.05g/m2和0.74g/m2, 2019年道路塵負(fù)荷熱點(diǎn)聚集區(qū)分散,大興區(qū)內(nèi)道路塵負(fù)荷高值區(qū)較多.2020年熱點(diǎn)區(qū)集中出現(xiàn)在西北部,冷點(diǎn)區(qū)集中在東部區(qū)域. 2020年大興區(qū)道路塵負(fù)荷較2019年下降29.5%,其主要原因是加強(qiáng)了道路揚(yáng)塵源頭管控,定期開(kāi)展道路塵負(fù)荷車(chē)載移動(dòng)監(jiān)測(cè),對(duì)高塵負(fù)荷路段采取精準(zhǔn)管控措施.

3.2 2020年大興區(qū)道路揚(yáng)塵排放因子低于2019年,東南部街道/鄉(xiāng)鎮(zhèn)的揚(yáng)塵排放因子下降明顯,其原因主要是2020年大部分工地完工,道路塵負(fù)荷明顯降低.2020年大興區(qū)道路揚(yáng)塵排放量低于2019年,大興區(qū)南部和西北部鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道內(nèi)的揚(yáng)塵排放量大于中部.

3.3 受建筑施工活動(dòng)影響,2020年大興區(qū)道路PM10和PM2.5積塵的化學(xué)組分中以Ca、Mg、Al、Si為主,總占比分別為39.39%和41.71%.

3.4 對(duì)大興區(qū)道路積塵進(jìn)行針對(duì)性管控,首先需要對(duì)運(yùn)輸車(chē)輛進(jìn)行及時(shí)沖洗,降低輪胎的塵土夾帶量,其次應(yīng)加強(qiáng)工地出口至附近1km的道路清掃保潔頻次,將工地出口處道路積塵對(duì)周邊道路的輻射影響降低.

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Interannual variation characteristics and control of road dust in Daxing District of Beijing.

CUI Hao-ran1,2, FAN Shou-bin2,3*, HAN Li-hui1**, LI Ting-ting2,3, QU Song2,3, LIU Jun-fang1,2, WANG Hai-bin1,2

(1.Key Laboratory of Beijing on Regional Air Pollution Control, College of Environmental and Energy Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124；2.Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection, Beijing 100037；3.National Engineering Research Center of Urban Environmental Pollution Control, Beijing 100037)., 2021,41(10)：4556～4564

Based on the detection of silt loadings of main roads in Daxing District of Beijing from 2019 to 2020 and the road dust samples of PM10and PM2.5for the whole year 2020, this study sought to investigate the variation characteristics of long-term road dust accumulation by systematically analyzing the chemical composition and establishing the composition spectrum. The results showed that the annual average silt loadings of Daxing District in 2019 and 2020 was 1.05g/m2and 0.74g/m2, respectively. In 2020, the silt loadings in Daxing District decreased by 29.5% compared with that in 2019. In 2019, the hot spots of silt loadings were scattered, and there were more high value areas of silt loadings in Daxing District. In 2020, the hot spots were concentrated in the northwest, while the cold spots were concentrated in the East. The road fugitive dust emission factors in 2020 in Daxing District were lower than those in 2019 and in most subdistricts/towns, the dust emission factors and emissions in 2020 were lower than those in 2019, showing a trend of the southeast > central > northwest. In 2020, the road dust emission in Daxing District was lower than that in 2019 and the dust emission in subdistricts/towns in the south and northwest of Daxing District was higher than that in the middle. Influenced by construction activities, in 2020, the chemical components of road PM10and PM2.5in Daxing District were dominated by elements related to wind-blown sand and construction activities, with Ca, Mg, Si and Al accounting for 39.39% and 41.71%, respectively.For the targeted control of the silt loadings in Daxing District, on the one hand ,timely washing of transport vehicles was needed to reduce the dust entrainment amount of tires; on the other hand, the frequency of cleaning of roads from the site exit to the nearby 1km should be enhanced to reduce the radiation effect of silt loadings at the exit of construction site on surrounding roads.

Beijing；road dust；fugitive dust；chemical constituents；control scheme

X513

A

1000-6923(2021)10-4556-09

崔浩然(1996-),男,北京人,北京工業(yè)大學(xué)碩士研究生,主要研究方向?yàn)榇髿馕廴痉乐?發(fā)表論文1篇.

2021-03-08

北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目(Z191100009119011);大氣重污染成因與治理攻關(guān)項(xiàng)目(DQGG0201)

* 責(zé)任作者, 研究員, fanshoubin@163.com; ** 副教授, hlh@bjut.edu.cn