基于移動監測的城市道路PM2.5和PM10濃度分布研究

周巖，譚洪衛，胡婷莛*，段玉森

1.同濟大學,上海 200092 2.上海市環境監測中心,上海 200235

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基于移動監測的城市道路PM2.5和PM10濃度分布研究

周巖1，譚洪衛1，胡婷莛1*，段玉森2

1.同濟大學,上海 200092 2.上海市環境監測中心,上海 200235

利用移動監測方法采集2016年7月14—16日上海市不同功能街區及道路環境的PM2.5、PM10、水膜高度等數據，研究城市不同街區及道路環境PM2.5和PM10濃度分布規律及影響因素。結果表明：降水對PM2.5具有明顯的去除效果，水膜高度與顆粒物濃度的變化存在負相關關系。生活區和虹橋商務區內的顆粒污染物以細顆粒為主，虹橋商務區和工業區的部分微環境分別由于工地和路面揚塵的影響會出現PM2.5～10濃度嚴重升高的現象。小陸家嘴商務區的污染物擴散較好，不易堆積，該街區內沒有污染十分嚴重的區域。實測證明，并不是所有的高架橋都會加重街道峽谷內的空氣污染，合理的街道峽谷構造條件下，高架橋對街道峽谷內污染物擴散影響不大。

PM2.5；PM10；移動監測；降水；典型區域；水膜高度

在城市的交通密集區域，由于大量的機動車污染排放和道路揚塵等的原因，不論是粗顆粒物或是細顆粒物濃度都顯著高于城市的平均水平[1]。而這些區域又是人群活動的密集地，因此，居高不下的顆粒物濃度受到社會公眾的廣泛關注。目前我國已經有200多個城市建立了500多個空氣自動監測站，對包括PM10在內的數種污染物進行定點連續監測，但由于監測點位有限，很難確定城市區域大氣污染物的空間分布以及特殊區域的污染特征[2]。

PM2.5在環境中的濃度除與排放源種類有關外，還與區域的氣象要素(如降水量、風速、濕度等)有關。潘本鋒等[3]研究發現降水對PM2.5具有明顯的去除效果。蒲維維等[4]得出降水前后PM2.5小時濃度的變化量與小時降水量、PM2.5初始濃度均呈正相關。李鵬飛等[5]認為，高架橋會加重橋下街道峽谷的空氣污染。蔣德海等[6]使用Fluent計算了高架橋對街道峽谷內CO濃度的影響，認為高架橋上的排放源會加重街道峽谷內的空氣污染。而張傳福等[7]研究了3種高寬比(街道建筑物高度峽谷寬度，HW)下高架橋對街道峽谷內顆粒物擴散的影響，得出HW較小的街道峽谷更有利于顆粒物擴散。但以上相關的研究大多是基于理論研究，而實測驗證較少。筆者利用環境監測設備、無線終端設備、遠程服務器組成的移動監測系統開展上海城市道路顆粒物分布研究，了解不同街區PM2.5及PM10濃度的分布特性，分析顆粒物濃度分布的區域性特點。同時通過對水膜高度與顆粒物濃度進行聯動測試，研究降水對PM2.5及PM10濃度分布的影響。通過對比高架橋上與地面道路的污染物濃度，研究高架橋對街道峽谷內污染物分布的影響。

1 監測方法

1.1 典型街區選擇

道路環境移動測試的監測點選擇了幾個不同特征的街區(圖1)，包括工業區、交通樞紐、中央商務區(CBD)、生活區(弄堂)以及生態區(世紀公園)。部分街區的具體信息如表1所示，測試車在典型街區內的行駛路線見圖2。

圖1 典型街區分布Fig.1 The distribution of the neighborhoods

表1 部分監測功能街區情況

圖2 測試車行駛路線Fig.2 Driving track of monitoring car in different neighborhoods

1.2 測試儀器與測試方法

車載測試儀器集成了激光PM2.5傳感器、溫濕度傳感器、GPS傳感器等模塊，通過通訊模塊實現監測數據在線展示及后臺導出等功能，在移動測試時，將車載測試儀器固定于車頂上(圖3)。另外，在車尾距離地面0.3 m處加裝了MARWIS-UMB儀器，用于測試路面狀況，包括水膜高度、摩擦系數等參數(圖4)。為了解細顆粒物的分布情況，除移動監測外，還在典型街區內采用Lighthouse手持式PM2.5測試儀器實施了細顆粒物的固定測試作為補充。儀器介紹詳見表2。

為了確保激光PM2.5傳感器的準確度，測試前先將所用傳感器在國控站的楊浦四漂監測點做固定監測校核工作，根據校核結果對車載傳感器的測試結果進行修正。3月20日17:00—3月21日17:00進行連續24 h的測量，測量結果與當日四漂監測站的數據對比如圖5和圖6所示。由圖5和圖6可知，車載傳感器與國控站的數據基本吻合，二者做線性擬合，相關系數為0.827 3，儀器精度可以保證。

圖3 移動監測系統Fig.3 Mobile monitoring system

圖4 MARWIS-UMB儀器安裝示意Fig.4 MARWIS-UMB installation diagram

儀器型號測試原理測量內容量程檢測靈敏度∕μm采樣時間間隔∕sPM2.5傳感器激光散射PM2.5、PM10濃度0～999.9μg∕m30.35Lighthouse-3016IAQ粒徑分別為0.3、0.5、1、3、5和10μm的大氣環境顆粒物濃度0～1000μg∕m30.3120GPS傳感器實時地理位置信息5溫濕傳感器溫度、濕度溫度-40～85℃;濕度0～100%5MARWIS-UMB紅外測量路面水膜高度0～6000μm5

圖7 小陸家嘴區域顆粒物濃度變化Fig.7 Variation of particle concentration of Lujiazui business district

圖5 固定監測對比測試結果Fig.5 Check results of fixed monitoring

圖6 數據校核對比結果Fig.6 Check results of car sensor with state control station

2 典型街區的顆粒物濃度分布特征

2.1 CBD

圖7和圖8分別為2016年7月14日和16日小陸家嘴區域PM10及PM2.5濃度的空間分布。由圖7和圖8可見，小陸家嘴區域的顆粒物濃度隨時間變化較平緩，沒有出現明顯峰值。原因是小陸家嘴地理位置臨江，且道路較寬，有利于污染物的擴散。蔣德海等[6]研究得出，在相同幾何比例的街道峽谷里，建筑物外形越趨于流線型，街道峽谷里的污染物的地面濃度越小。而小陸家嘴街區內的建筑多為光滑表面且趨于流線型，這也是此處污染物不易堆積的原因之一。另外，7月14日測試時由于下雨，大氣中粗顆粒物被洗刷，導致小陸家嘴的顆粒物濃度較低，變化平穩。

圖8 小陸家嘴區域PM2.5濃度空間分布Fig.8 Particle spatial distribution map of Lujiazui business district

由圖7可見，小陸家嘴附近監測站(浦東監測站)的PM2.5濃度與本次移動監測的PM2.5濃度基本一致，證明了移動監測數據的可靠性。另外，小陸家嘴區域PM2.5/PM10為0.6～0.8。黃鸝鳴等[8]得出2001年南京市PM2.5/PM10為0.68，楊復沫等[9]得出1999年北京PM2.5/PM10為0.55，相比可知，上海市小陸家嘴區域的PM2.5/PM10較高。

圖9 工業區顆粒物濃度變化Fig.9 Variation of particle concentration of industrial area

2.2 工業區

以中國石化上海高橋分公司為代表的工業區污染物濃度測試結果如圖9所示。由車載測試結果〔圖9(a)〕可見，PM2.5濃度平穩維持在60～80 μg/m3。由手持儀器測試結果〔圖9(b)〕可見，PM0.5、PM1.0和PM2.5濃度很穩定，基本不隨時間發生變化，說明細顆粒物分布較穩定，不易受微環境的影響。

由圖9(a)可見，PM10濃度多次出現峰值，且PM2.5～10的濃度與PM10濃度的變化趨勢一致。當PM10濃度出現峰值時，PM2.5～10濃度也隨之出現峰值，說明在PM10污染嚴重的區域主要是PM2.5～10污染。由化工廠周邊顆粒物濃度空間分布(圖10)結合Google Earth軟件的路徑記錄可以得出，PM2.5～10污染嚴重的路段分布在東塘公路、大同公路以及中高公路與浦東北路交叉路段。可能的原因是化工廠周邊道路上存在較多的水泥車，且路面較臟，路面揚塵可引起PM2.5～10濃度的升高，從而造成PM10濃度升高。因此可知，對路面及水泥車等車身的清潔可適當緩解路面環境的污染狀況。當PM10濃度趨勢平穩，沒有路面揚塵影響時，PM2.5/PM10達0.80以上。說明該區域細顆粒污染較嚴重。

圖10 工業區周邊顆粒物濃度空間分布Fig.10 Particle spatial distribution around industrial area

2.3 生活區

以周家嘴路900弄小區為生活區代表的污染物濃度移動測試結果如圖11所示。由圖11可知，PM2.5與PM10濃度變化均較平穩，沒有較大波動。弄堂內的PM2.5/PM10很高，為0.95左右，且維持不變。說明弄堂內的污染物主要是細顆粒物，根據實地調研可知，弄堂小區的道路周邊有大量的小餐館，研究表明[10-12]，餐飲源是顆粒物的一個重要來源，而餐飲源排放的顆粒物大部分是細顆粒物。因此認為餐館油煙為弄堂內PM2.5的主要污染源。

圖11 弄堂小區顆粒物濃度變化Fig.11 Variation of particle concentration of alley district

2.4 虹橋商務區

由虹橋商務區內的污染物濃度移動測試結果(圖12)可知，在虹橋商務區的道路環境中，PM2.5濃度變化趨勢相對穩定，PM10濃度偶爾出現峰值，PM2.5～10與PM10濃度的變化趨勢相同。由于虹橋商務區周邊存在許多工地，工地上的揚塵是該區域道路環境中PM2.5～10的重要來源。另外，虹橋商務區周邊除了受工地影響的PM2.5～10濃度升高地帶，其余地帶PM2.5/PM10基本維持0.95左右，可知細顆粒物污染嚴重。虹橋為上海市最大的交通樞紐地帶，該區域集中了機場及火車站，而交通運輸業是我國大氣污染物的重要來源之一，道路交通、火車運輸、內河航運在一定程度上對大氣環境和氣候變化有顯著影響[13]。虹橋商務區受交通二次顆粒物排放影響導致PM2.5污染嚴重。

圖12 虹橋商務區顆粒物濃度變化Fig.12 Variation of particle concentration of Hongqiao business district

3 降水及水膜高度對顆粒物濃度的影響

圖13為開始下雨到下雨50 min后(即路面的水膜從無到有再到逐漸升高的過程)顆粒物濃度和水膜高度隨時間的變化。由圖13可知，10:16開始降水，水膜高度出現大于0的情況，降水持續的時間非常短，短時間內水膜高度又變為0，此時顆粒物濃度升高。分析認為，少量的降水對大氣中的顆粒物還未起到沖刷作用，反而因為濕度的增大，顆粒物累積和吸濕長大，從而造成顆粒物濃度升高。當水膜高度再次大于0，在10:50左右時顆粒物濃度開始下降，說明連續降水的沖刷作用使空氣中的顆粒物濃度降低，并且隨著水膜高度的大幅度升高，顆粒物濃度也顯著降低。

圖13 降水前后顆粒物濃度及水膜高度變化Fig.13 Variation of particle concentration and water film height before and after rainfall

由圖13可見，世紀公園附近監測站的PM2.5濃度在降水之前小于浦東張江監測站，而降水2 h后，二者濃度幾乎相等，說明降水之前由于街區微環境的影響，雖然世紀公園與浦東張江監測站距離很近，PM2.5濃度也因街區不同而有所差異，但降水會消除街區差異，保留大氣中的本底濃度。

4 高架橋上下道路顆粒物濃度對比

為了對比高架橋上與橋下地面道路的污染物分布情況，設計高架前后的對比測試，如圖14所示。測試車在上高架前在地面道路上測試10 min，之后上高架測試10 min，再下高架測試10 min。

注：紅色框線代表在高架上測試的時段。圖14 測試車行駛軌跡Fig.14 Driving track of monitoring car

圖15顯示延安高架和內環高架橋上下顆粒物濃度的變化。由圖15(a)可知，周邊監測站(黃埔瑞金站)的PM2.5濃度與車載測試數據基本吻合，說明測試結果的可靠性。對比上高架前后顆粒物濃度的變化可知，高架橋上下的顆粒物濃度相近，說明該路段高架橋對街道內污染物排放幾乎無影響。由圖15(b)可見，11：04之前，無論地面道路還是高架道路顆粒物濃度無明顯變化；11：04之后顆粒物濃度有升趨勢，但在下高架橋前后顆粒物濃度也基本一致，說明顆粒物濃度的變化與高架橋上下關系不大，高架橋并未加重街道峽谷內的空氣污染。而由11：04前后顆粒物濃度差異推測是由路段所在區域的環境污染不同造成的。

注：紅色框線代表在高架上測試的時段。圖15 高架橋上下顆粒物濃度變化Fig.15 Variation of particle concentration up and down of viaduct

綜上可知，并不是所有的高架橋都會加重街道峽谷內的空氣污染，在合理的街道峽谷構造條件下，高架橋對街道峽谷內顆粒物濃度分布幾乎無影響。

5 結論

(1)小陸家嘴(CBD)區域的建筑多趨于流線型，不利于污染物在街道內的堆積，且地理位置臨江，污染物擴散較好。

(2)中國石化工業區和虹橋商務區分別由于路面揚塵和工地的影響，造成PM10多次出現峰值，揚塵造成的PM2.5～10污染嚴重，應采取局部污染物控制措施，如清洗水泥車以及工地降塵等措施。

(3)弄堂和虹橋商務區內PM2.5/PM10高達0.95，說明主要污染物為細顆粒物，根據區域特征分析，其污染物主要來源為餐館油煙和交通二次顆粒物排放。

(4)降水對PM2.5具有明顯的去除效果，水膜高度與顆粒物濃度的變化存在負相關關系。

(5)在合理的街道峽谷構造條件下，高架橋對街道峽谷內顆粒物濃度分布幾乎無影響。

由于道路環境十分復雜，而影響污染物分布的因素眾多，在今后的研究中，應選擇不同的天氣條件以及不同的大氣污染水平，研究顆粒物濃度分布特征。

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Study on mass concentration distribution of PM2.5and PM10on urban roads based on mobile monitoring

ZHOU Yan1, TAN Hongwei1, HU Tingting1, DUAN Yusen2

1.Tongji University, Shanghai 200092, China 2.Shanghai Environmental Monitoring Center, Shanghai 200235, China

In order to understand the distribution and influencing factors of PM2.5and PM10concentration in different neighbourhoods and road environments, the data of PM2.5and PM10concentration and water film height collected from different functional blocks during July 14thto July 16th, 2016 were analyzed. The result showed that the rainfall helped decrease the concentration of PM2.5in the ambient environment, and there was a negative correlation between the water film height and particulate matter concentration. Fine particle pollutants predominated in the particulates of residential areas and Hongqiao business district. In addition, due to the impact of the construction sites and road dust, there were serious coarse particle pollutants somewhere in Hongqiao business district and industrial areas. The pollution in Lujiazui business district was slight because the diffusion condition was fine and there were no serious polluting blocks. According to the measurement results, not all the viaducts will deteriorate the air quality in the street canyons, and the viaducts will have little effect on the diffusion of pollutants in the street canyon if the structure of the street canyon is reasonable.

PM2.5; PM10; mobile monitoring; rainfall; typical urban areas; water film height

2017-02-21

國家自然科學基金青年科學基金項目(51508395)；上海市大氣顆粒物污染防治重點實驗室2015年開放基金項目(FDLAP15002)；高密度人居環境生態與節能教育部重點實驗室2016年自主開放基金項目；同濟大學中央高校基本科研業務費專項(1000165003)

周巖(1992—)，女，碩士，主要研究方向為室內空氣品質分布規律及通風策略，zhouzhouyan@tongji.edu.cn

*責任作者：胡婷莛(1984—)，女，博士后，主要研究方向為大氣污染控制,huzhizi@tongji.edu.cn

X513

1674-991X(2017)04-0433-09

10.3969/j.issn.1674-991X.2017.04.059

周巖，譚洪衛，胡婷莛,等.基于移動監測的城市道路PM2.5和PM10濃度分布研究[J].環境工程技術學報,2017,7(4):433-441.

ZHOU Y, TAN H W, HU T T, et al.Study on mass concentration distribution of PM2.5and PM10on urban roads based on mobile monitoring[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2017,7(4):433-441.