城市交叉口細(xì)顆粒物和黑碳的時空分布及預(yù)測研究.pdf

1、交叉口已成為城市空氣污染的重災(zāi)區(qū)，通勤人群因頻繁穿行或逗留于交叉口而面臨著高污染暴露風(fēng)險(xiǎn)。與交通緊密相關(guān)的細(xì)顆粒物(PM2.5)和黑碳(BC)對人體健康的危害尤為嚴(yán)重，然而其在交叉口微環(huán)境的分布特征卻不清楚且國內(nèi)鮮有報(bào)道。本文以上海近郊繁忙交叉口為對象，通過定點(diǎn)和移動相結(jié)合的數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)，對交叉口及周邊區(qū)域PM2.5和BC濃度的時空分布及其與局部交通、氣象、土地利用、典型道路等因素的關(guān)系進(jìn)行了系統(tǒng)研究，并提出了交叉口空氣污染短時變化的統(tǒng)

2、計(jì)預(yù)測模型，旨在為城市交叉口空氣污染暴露評估、交通減排和路邊規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。本文的創(chuàng)新性工作和主要研究成果如下：
　　首先，系統(tǒng)評估了幾款流行的便攜式污染物檢測儀的測量準(zhǔn)確性和可靠性，為城市空氣污染觀測提供新手段。上海市5個戶外監(jiān)測站40天的設(shè)備比對實(shí)驗(yàn)表明，便攜設(shè)備具有較高的測量精度和穩(wěn)定性，與標(biāo)準(zhǔn)參照設(shè)備呈現(xiàn)強(qiáng)的測量相關(guān)性。變化的測量環(huán)境和設(shè)備配置一定程度上造成了便攜設(shè)備相對于標(biāo)準(zhǔn)參照設(shè)備的測量偏差，為此研究提出了基于影響因

3、素修正的便攜設(shè)備相對于標(biāo)準(zhǔn)參照設(shè)備的經(jīng)驗(yàn)校準(zhǔn)方法，并對其進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。
　　其次，建立了研究交叉口PM2.5和BC濃度的多時間尺度變化的三點(diǎn)同步觀測方法，并采用雙變量極坐標(biāo)圖法解析了局部交通對路邊PM2.5和BC濃度的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明，三個采樣點(diǎn)代表了路邊、擴(kuò)散和背景位置，各采樣點(diǎn)的PM2.5或BC濃度與交叉口車流量趨于正向同步變化，路邊BC更明顯。冬春兩季路邊 PM2.5的平均濃度分別高出背景9.7μg/m3(8.9%)、4.

4、5μg/m3(8.6%)，BC則為4.1μg/m3(69.5%)、2.9μg/m3(96.7%)。與季節(jié)平均相比，外部高污染主導(dǎo)時路邊較背景的PM2.5和BC濃度增幅顯著下降，局部交通影響突出時路邊較背景的PM2.5濃度增幅變化不大而BC略有增長。通過構(gòu)建交叉口PM2.5或BC濃度與氣象、交通因素之間的廣義可加模型發(fā)現(xiàn)，背景是決定PM2.5和BC濃度變化的首要因素，其次是氣壓和太陽輻射。氣壓影響大氣穩(wěn)定度而決定顆粒物擴(kuò)散，太陽輻射影響光

5、化學(xué)反應(yīng)而決定顆粒物生消。氣溫、相對濕度和露點(diǎn)溫度對PM2.5和BC濃度的變化存在一定的促進(jìn)或抑制作用但會受季節(jié)變化的影響。BC始終對測量位置上風(fēng)向的交通變化敏感，而PM2.5受西向來風(fēng)驅(qū)動的外部污染影響大。機(jī)動車車輛數(shù)對交叉口PM2.5和BC濃度變化的影響趨弱，僅柴油車車輛數(shù)對春季路邊BC濃度變化的貢獻(xiàn)略微顯著。
　　再者，建立了交通污染移動觀測方法，以此揭示交叉口區(qū)域PM2.5和BC濃度的空間分布對不同微環(huán)境的響應(yīng)特征。結(jié)果表

6、明：(1)一天中PM2.5和BC的空間平均濃度由高到低為清晨、上午、下午和中午，濕度大且風(fēng)速小造成清晨主干路附近高濃度集聚，交通狀態(tài)和路邊環(huán)境共同決定其它時段PM2.5和BC的空間變化。無主導(dǎo)風(fēng)向時PM2.5和BC平均濃度高出有主導(dǎo)風(fēng)向時的50~70%，BC分布受風(fēng)向的影響弱于PM2.5，PM2.5對路段下風(fēng)側(cè)擴(kuò)散條件更敏感而BC對交通變化較敏感。超細(xì)顆粒物(PM1.0)具有與PM2.5相似的時空特征，但對交通的敏感性更強(qiáng)。(2)繁忙交

7、叉口或主干路PM2.5、PM1.0和 BC的中位數(shù)濃度明顯高于其它微環(huán)境，可高出濃度最低的校園2.8、2.5和16倍，生產(chǎn)生活區(qū)域的PM2.5和PM1.0水平異常突出。交通繁忙和路邊擴(kuò)散條件差決定了通勤空間的高污染特征，自行車道與機(jī)動車道的不合理間距增加了路邊暴露的風(fēng)險(xiǎn)。(3)高速路交通排放的最大影響范圍為350 m，高速路兩側(cè)的顆粒物濃度梯度表現(xiàn)為空曠側(cè)強(qiáng)于建筑密集和局部交通繁忙側(cè)、下風(fēng)向側(cè)強(qiáng)于上風(fēng)向側(cè)，低風(fēng)速抬升高速路兩側(cè)的顆粒物濃

8、度并造成顯著且相似的梯度特征。與PM2.5和PM1.0相比，高速路兩側(cè)BC濃度的空間梯度更穩(wěn)定且300 m后降幅達(dá)70%以上。典型主干路下風(fēng)向相鄰街道的BC濃度梯度受街道的路邊結(jié)構(gòu)及局部交通的影響弱于PM2.5。
　　最后，提出了遺傳算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型(GAWNN)，克服了經(jīng)典的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)訓(xùn)練效率低、泛化能力弱等問題，為城市交叉口空氣污染的短時變化預(yù)測提供了新方法?；诮徊婵赑M2.5和一氧化碳(CO)