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城市隧道源排放清單建立方法

2018-08-23 02:11:42王伯光許艷玲張展毅
中國環境科學 2018年8期
關鍵詞:大氣科學環境

黃 青,宋 韜,王伯光,許艷玲,李 悅,張展毅

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城市隧道源排放清單建立方法

黃 青1,2*,宋 韜1,2,王伯光3,許艷玲4,李 悅5,張展毅3

(1.暨南大學環境學院,廣東 廣州 510632;2.暨南大學廣東省環境污染與健康重點實驗室,廣東 廣州 510632;3.暨南大學環境與氣候研究院,廣東 廣州 510632;4.環境保護部環境規劃院,北京 100012;5.交通運輸部規劃研究院,北京 100028)

提出了城市隧道源的概念,城市隧道源像是一個地面下水平放置的煙囪,排放高度低,排放濃度大.提出了城市隧道源排放清單的建立方法,包括排放因子法和在線監測法.對廣州珠江隧道的研究表明,廣州珠江隧道源NO年總排放量、年增量排放量分別為18.8,16.6t,CO年總排放量、年增量排放量分別為22.7,16.8t,SO2年總排放量、年增量排放量分別為0.39,0.22t,城市隧道源對城市局地、小尺度大氣環境的影響不能忽視.

城市隧道源;排放清單;機動車;空氣質量

城市隧道是指位于城區(城市建成區)用于機動車通行的地下通道,其大氣污染排放主要來自機動車排放,由于隧道自身結構,空氣僅在隧道入口、出口與外環境進行交換,因此隧道內排放的污染物在出口處濃度較高.研究顯示,位于廣州市區的珠江隧道出口處CO為22.299mg/m3、NO為1.917mg/m3、SO2為213mg/m3、PM10為1105mg/m3、PM2.5為419mg/m3、多環芳烴為27.067mg/m3[1-4],污染物濃度遠高于廣州市年均空氣質量,達國家環境空氣質量標準[5]日均值二級標準的幾倍到幾十倍.

大氣污染物排放清單是在特定時間、空間尺度上對一種或幾種大氣污染物的排放源做出的排放量估算,涉及區域、城市、區縣等各類地理或行政管理范圍內大氣污染源的排放結構和排放水平,是研究大氣污染成因、機制和特點,開展大氣環境質量數值模擬和預報預警、制定大氣污染源減排控制方案的重要基礎數據[6].國內外學者們對大氣污染物排放清單進行了廣泛的研究工作,建立了從NO、PM10、PM2.5、VOCs等常規污染物到金屬元素、多環芳烴(PAHs)等具有毒性和致癌性污染物的排放清單[7-12],從人為源到天然源的排放清單[13-15],從全球尺度、區域尺度、國家尺度到城市尺度的排放清單[16-23],并向高時空分辨率、小尺度精細化的方向發展[24-26].研究表明,城市移動源是影響城市大氣環境質量的主要排放源之一,為此學者們利用機動車排放模型、臺架測試、遙感測試等多種方式和方法建立了道路機動車排放清單[27-32],并不斷對城市移動源排放清單進行完善,開展了城市非道路移動源、飛機源等排放清單的研究和建立工作[33-34].但關于城市隧道源排放清單的研究工作較少.以往隧道大氣污染的研究工作,多關注于機動車排放因子的研究[35-37],并沒有把隧道作為一個重要的排放源來建立其排放清單.本研究提出了城市隧道源排放清單的建立方法,旨在為城市局地大氣環境模擬和控制、整體改善城市大氣環境質量提供參考.

1 研究方法

1.1 計算方法

目前,常用的大氣污染源排放清單建立方法主要有自上而下(top-down)和自下而上(bottom-up)2種方法.自上而下法主要是利用基于統計的活動水平數據(如統計年鑒)和排放因子計算各類污染源和各種污染物的排放量,該類排放清單時空分辨率較低,具有較大的不確定性.而自下而上法主要是基于排放源的逐個調查或監測數據計算各類污染源和各種污染物的排放量,該類排放清單時空分辨率較高,不確定性較小[38].

對于城市隧道源排放清單,在計算隧道源大氣污染物排放量時,將隧道看成一個柱狀活塞,理想條件下單位時間內隧道入口和隧道出口通風量相同,因此一般有2種計算方法.方法一,通過排放因子計算一定時間內通過隧道的所有機動車的污染物排放量;方法二,通過監測數據計算該時間內活塞進出口的污染物濃度差與通風量的乘積.

方法一為排放因子法(自上而下法),主要是利用機動車排放因子、車流量、隧道長度計算隧道源大氣污染物的排放量.機動車排放因子數據可通過實測(如臺架測試、遙感測試等)、排放模型(如Copert、Mobile等)[27-32]獲得,但是這些排放因子并不能反映隧道內通行機動車的真實行駛工況,存在較大不確定性.車流量數據可從交管部門獲取,但是其車型分類可能和本方法的車型分類不一致,同時車流量數據的時間分辨率將決定最終排放量數據的時間分辨率.因此,方法一的優勢是簡單方便,但由于排放因子和車流量數據的誤差,具有較大的不確定性.

方法二為在線監測法(自下而上法),主要是利用在隧道進、出口設置的大氣污染物監測設備、氣象監測設備,獲取高時間分辨率的污染物濃度和風速數據,結合隧道截面積計算隧道源大氣污染物的排放量,如公式(1)和公式(2)所示.由于采用了在線監測設備,可以得到較高時間分辨率的濃度和風速數據,因此可以反映隧道內污染物濃度和風速的真實變化情況,得到小時、日、周、月、年等不同時間分辨率的排放數據.與自上而下的方法相比,方法二成本較高,但其時間分辨率較高,可滿足不同研究的需要,所編制的排放清單不確定性較小.因此,對于位于敏感點附近的城市隧道源,在財力人力等允許的情況下,推薦采用方法二建立排放清單.

a= (out-in)××′3.6 (1)

t=out××′3.6 (2)

式中:out為隧道出口處污染物濃度,mg/m3;in為隧道入口處污染物濃度,mg/m3;為平均風速,m/s;為隧道截面積,m2;a為隧道源增量排放量,即每小時(單位時間內)通過隧道的機動車在隧道內排放的大氣污染物的量,g/h;t為隧道源總排放量,即每小時從隧道出口排出的大氣污染物的量(包括兩部分,一為隧道源增量排放量,二為從隧道入口處進入的大氣污染物的量),g/h.

1.2 研究方案

圖1 珠江隧道監測點位設置

選取位于廣州市老城區荔灣區的珠江隧道為研究對象,監測選取從北至南(由黃沙至芳村)通行的隧管,隧管有效總長710m,有效截面積為42m2,單向雙車道,監測儀器設置在隧道兩端內部同側,距離隧道口10m處(如圖1所示).監測時段為2013年8月11日~13日,監測設備為美國Thermo 43C SO2Analyzer、Thermo 42C NO-NO2-NOAnalyzer、Thermo 48C CO Analyzer和便攜式氣象監測儀. NO、CO、SO2、氣象等監測數據均為5min采集1次,根據研究需要將其轉換為小時平均值,得到連續3天的小時平均數據.利用在線監測法計算珠江隧道源(從北至南通行)排放量.

2 結果與討論

2.1 隧道入口、出口污染物濃度分析

圖2 NOx、CO、SO2平均濃度和國家環境空氣質量標準

*為NO2年均值

如圖2所示,監測時段隧道出口NO、CO、SO2平均濃度分別為3.68mg/m3、4.60mg/m3、79.8mg/m3,均遠高于隧道入口濃度,其中NO隧道出口為入口濃度的近8倍;隧道出口NO、CO、SO2濃度均遠高于廣州市年平均濃度;隧道出口處NO濃度遠高于國家環境空氣質量標準[5],為日均值2級限值的約37倍.由此可見,高濃度的隧道源排放對周邊小尺度區域大氣環境質量具有一定影響.

將監測期間每日24h的NO、CO、SO2濃度平均,得到日變化曲線(圖3).受車流量影響隧道出口污染物濃度呈明顯的雙峰分布,峰值分別出現在上午11:00和晚7:00,NO濃度分別為6.14,6.89mg/m3、CO濃度分別為6.18,7.40mg/m3、SO2濃度分別為105.9,92.6mg/m3,出口處NO濃度為國家環境空氣質量標準[5]小時2級限值的約28倍.

圖3 NOx、CO、SO2濃度日變化曲線

2.2 隧道源污染物排放量分析

依據公式(1)、(2)計算出NO、CO、SO2排放量日變化.由圖4可見,受污染物濃度、隧道風速影響,污染物排放量峰值分布與濃度峰值分布相似. NO總排放量最大值、最小值分別出現在下午5:00和凌晨3:00,分別為3.61,0.38kg/h.NO增量排放量最大值、最小值分別出現在下午5:00和凌晨2:00,分別為3.33,0.19kg/h.CO總排放量最大值、最小值分別出現在下午5:00和凌晨6:00,分別為3.91,1.81kg/h. CO增量排放量最大值、最小值分別出現在下午5:00和凌晨1:00,分別為3.46,0.48kg/h.SO2總排放量最大值、最小值分別出現在上午11:00和凌晨5:00,分別為0.0614,0.0286kg/h.SO2增量排放量最大值、最小值分別出現在上午11:00和凌晨2:00,分別為0.0388, 0.0120kg/h.

圖4 NOx、CO、SO2排放量日變化曲線

將日變化數據合并得到日排放數據.隧道NO日總排放量、日增量排放量分別為51.6,45.4kg,日增量排放量占比為日總排放量的88.0%.隧道CO日總排放量、日增量排放量分別為62.1,46.0kg,日增量排放量占比為日總排放量的74.0%.隧道SO2日總排放量、日增量排放量分別為1.08,0.61kg,日增量排放量占比為日總排放量的57.0%.

按一年365d計算,隧道NO年總排放量、年增量排放量分別為18.8,16.6t;隧道CO年總排放量、年增量排放量分別為22.7,16.8t;隧道SO2年總排放量、年增量排放量分別為0.39,0.22t.進一步證明,隧道源大氣污染物排放量對周邊小尺度區域大氣環境質量具有一定影響.

基于隧道入口、出口的監測數據可建立高時間分辨率的隧道源排放清單,通過長期持續監測,可建立小時、日、周、月、年等不同時間分辨率的源清單,為模型模擬、污染控制提供高時間分辨率的基礎數據.目前,針對隧道的研究工作多關注于隧道出入口污染物濃度水平特征、機動車排放因子計算、機動車排放清單建立[35-37],并沒有將城市隧道作為一個重要的排放源.而本研究提出了城市隧道源及城市隧道源排放清單的建立方法,該研究將為城市局地大氣污染研究提供基礎數據.

3 結論

3.1 提出了城市隧道源排放清單的建立方法,包括排放因子法和在線監測法.

3.2 廣州珠江隧道NO年總排放量、年增量排放量分別為18.8,16.6t;CO年總排放量、年增量排放量分別為22.7,16.8t;SO2年總排放量、年增量排放量分別為0.39,0.22t.珠江隧道源大氣污染物排放,特別是NO的排放將對局地大氣環境具有一定程度的影響.

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Method to establish the emission inventory for urban tunnel source.

HUANG Qing1,2*, SONG Tao1,2, WANG Bo-guang3, XU Yan-ling4, LI Yue5, ZHANG Zhan-yi3

(1.School of Environment, Jinan University, Guangzhou 510632, China;2.Guangdong Key Laboratory of Environmental Pollution and Health, Jinan University, Guangzhou 510632, China;3.Institute for Environment and Climate Research, Jinan University, Guangzhou 510632, China;4.Chinese Academy for Environmental Planning, Beijing 100012, China;5.Transport Planning and Research Institute, Ministry of Transport, Beijing 100028, China)., 2018,38(8):2898~2902

In the present study, we brought forward the concept of urban tunnel source. The urban tunnel source is similar to an underground horizontal chimney. It features with a low emission height and a high emission concentration. We developed two methods to establish the emission inventory for urban tunnel source, including the emission factor method and the on-line monitoring method. The study on the Guangzhou Zhujiang Tunnel showed that the annual total emission and the annual incremental emission of NOwere 18.8t and 16.6t, respectively; the annual total emission and the annual incremental emission of CO were 22.7t and 16.8t, respectively; the annual total emission and the annual incremental emission of SO2were 0.39t and 0.22t, respectively. Therefore, the influence of urban tunnel source on the local and small-scale atmospheric environment should not be ignored.

urban tunnel source;emission inventory;vehicle;air quality

X511

A

1000-6923(2018)08-2898-05

黃 青(1981-),男,湖南常德人,副教授,博士,主要從事大氣環境模擬預測與規劃管理研究.發表論文20余篇.

2018-01-10

國家自然科學基金(51308257);廣州市科技局民生科技重大專項(7411802487242)

* 責任作者, 副教授, huangqing@jnu.edu.cn

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