北京市2016年环境空气中细颗粒物(PM_2.5)年均浓度值为73 μg·m^-3, 虽然相比2015年下降9.4%, 但是仍然超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》的二级标准1.1倍^[1]. 2014年北京市PM_2.5源解析结果表明, 机动车和扬尘在本地排放源中的占比分别为31.1%和14.3%^[2].近年来, 道路环境污染问题越来越受到科研人员关注.如樊守彬等^{[3, 4]}研究了北京市机动车尾气排放因子, 建立了基于实际道路交通流信息的机动车尾气排放清单; 黄玉虎等^{[5, 6]}、张伟等^[7]、洪振宇等^[8]、武媛媛等^[9]分别研究了北京、天津、厦门、运城和鞍山等城市道路扬尘物理化学特征及来源; 郭振华等^[10]研究城市道路绿化带土壤侵蚀和TSP污染的相关性.道路环境污染问题不仅限于机动车尾气和道路扬尘, 道路绿化带裸地风蚀扬尘也是一类城市大气污染源, 但是相关研究未见报道.

CJJ 75-1997《城市道路绿化规划与设计规范》将道路绿地分为道路绿带、交通岛绿地、广场绿地和停车场绿地, 其中道路绿带又分为分车绿带、行道树绿带和路侧绿带^[11].调研发现, 行道树绿带是最容易产生风蚀扬尘的道路绿地.因为当在铺装地面上种植行道树时, 通常会在树木周围保留一块称为“树池”的未铺装土地^[12]. 《CJJ 75-1997》建议宜在树池上覆盖池箅子^[11], 但实际上行道树树池裸露的情况比较普遍, 而且树池中经常有落叶和垃圾, 环卫工人每天清扫一次树池, 树池裸土每天被扰动一次, 遇到大风且无降雨的天气, 行道树树池裸地就会产生风蚀扬尘, 影响道路周边的环境空气质量.

《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南(试行)》推荐采用美国农业部农业风蚀扬尘模型估算土壤扬尘源排放量^[13], 该模型的适用性有待论证, 此外该模型无法得到满足空气质量模型需要的月或日排放量.国内外很多学者采用移动式风洞原位测试风蚀扬尘^{[14, 15]}, 或将裸地切块送到风洞实验室异位测试风蚀扬尘^[16], 但是这2种风洞都存在体积大、操作困难、试验成本高等缺点, 因此, 美国沙漠所研制了一款便携式风洞(PI-SWERL)^{[17, 18]}, 近年来该风洞广泛应用于干河床^{[19, 20]}、越野车训练场^{[21, 22]}、沙漠^{[23, 24]}和矿区^[25]等裸地风蚀扬尘测试.行道树树池面积小且不便于异位测试, 正好可以采用PI-SWERL进行风蚀扬尘测试.

北京市西城区是首都功能核心区之一, 下辖15个街道, 总面积为50.7 km².西城区大气污染源包括散煤、机动车、工业和扬尘源等, 随着散煤和工业源污染治理工作不断深入, 西城区扬尘治理工作显得尤为重要.本文以西城区为例, 研究城市道路行道树树池裸地(以下简称树池裸地)扬尘排放特征, 研究方法如下：①利用地理信息系统(GIS)技术统计西城区各种城市道路里程, 对西城区展览路街道树池裸地进行全口径调查, 确定各种道路单位里程树池数量和树池覆盖情况, 推算西城区树池裸地活动水平数据; ②采用PI-SWERL测试展览路街道典型道路树池的裸地扬尘PM_2.5排放特征, 估算西城区树池裸地扬尘因子、排放清单及其不确定性, 以期为制定行道树树池裸地扬尘控制对策提供技术支撑.

CJJ 37-90《城市道路设计规范(1998版)》将道路分为快速路、主干路、次干路和支路^[26], 北京市路网地图还包括快速路辅路和街坊路.对展览路街道树池裸地进行全口径调查, 发现快速路没有行道树, 快速路辅路只有一侧有行道树, 并确定各种道路单位里程树池数量(见表 1), 树池覆盖率仅为1.65%, 环卫工人每天清扫一次树池, 但很少浇水.利用GIS技术统计西城区5种城市道路(快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路)路网及里程(见图 1), 按照《CJJ 75-1997》规定的行道树最小株距(4 m)、行道树树池尺寸(长×宽=1.25 m×1.25 m)以及行道树直径(约0.30 m), 可以估算西城区行道树数量和树池面积理论值A; 按照西城区道路总里程和展览路街道树池裸地调研结果, 可以估算西城区树池面积实际值B. 表 1是西城区各种城市道路总里程和树池面积, 可以看出, 树池面积理论值比实际值高估了1.3~7.0倍, 势必会高估树池裸地扬尘排放量.西城区树池面积为7.78万m², 相当于1个大型建筑工地的占地面积.

表 1 (Table 1)

表 1 西城区道路总里程和树池面积 Table 1 Total road mileage and roadside-tree pool area in Xicheng District 序号 道路类型 道路里程/km 展览路街道单位道路里程树池数量/个·km-1 行道树树池面积/km2 理论值A 实际值B A/B 1 快速路辅路 35.0 36±16 0.013 1 0.001 9 6.9 2 主干路 59.6 198±17 0.022 2 0.017 6 1.3 3 次干路 91.7 182±63 0.034 2 0.024 9 1.4 4 支路 8.9 164±87 0.003 3 0.002 2 1.5 5 街坊路 171.4 122±70 0.063 9 0.032 1 2.0 合计 366.6 144±76 0.136 7 0.077 8 1.8

表 1 西城区道路总里程和树池面积 Table 1 Total road mileage and roadside-tree pool area in Xicheng District

图 1

Fig. 1

含风蚀扬尘待测道路 图 1 西城区道路总里程和树池面积 Fig. 1 Total road mileage and roadside-tree pool area in Xicheng District

风蚀扬尘测试装置见图 2.采用美国沙漠所研制的PI-SWERL测试树池裸地风蚀扬尘排放特征, PI-SWERL由风洞腔体、旋转环、DustTrak8530智能粉尘仪、控制箱和电脑组成.为了便于在试验场地内转移PI-SWERL, 专门加工1台用于放置PI-SWERL及配套控制箱和电脑的推车.为了获得校准DustTrak8530质量浓度的颗粒物滤膜样品, 并分析风蚀扬尘粒径分布和化学组分, 在推车侧面安装3套颗粒物滤膜采样器, 采样器由颗粒物切割器、滤膜夹托、转子流量计、真空泵和发电机组成, 气体采样流速为16.67 L·min^-1, 颗粒物切割器为2套美国BGI公司的PM₁₀和PM_2.5串联切割器, 采集PM₁₀样品时拆下PM_2.5切割器, 另外1台采样器没有切割器, 只能采集总颗粒物(TPM).在PI-SWERL风洞腔体出口安装1个4孔均匀采样适配器, 其中3个孔通过防静电管与3套滤膜采样器连接, 第4个孔通向大气.

图 2

Fig. 2

1.电脑; 2.控制箱; 3.真空泵; 4.流量计; 5.颗粒物采样器; 6.DustTrak8530智能粉尘仪; 7.PI-SWERL 图 2 风蚀扬尘测试装置 Fig. 2 Device for testing wind erosion dust

PI-SWERL利用电机带动旋转环旋转形成速度梯度, 产生一定强度的风剪切力, 侵蚀裸地从而释放粉尘. PI-SWERL有3种工作模式, 分别是斜坡模式(ramp-step)、阶梯模式(multiple-step)和单级模式(single-step)^[25].斜坡模式指以恒定速率增加旋转环转速, 采用斜坡模式确定风蚀扬尘PM_2.5浓度不超过DustTrak8530最大量程(400 mg·m^-3)时对应的PI-SWERL最大转速; 阶梯模式指按若干值跳跃式增加转速, 得到不同风速情况下树池裸地扬尘排放潜势; 单级模式指转速快速到达某设定值并保持一段时间不变.摩擦速度(u^*)与PI-SWERL旋转环转速R之间的关系见公式(1), PI-SWERL转速为5 000 r·min^-1时, 对应10m高度处风速为15.5 m·s^-1, 相当于7级风.

(1)

式中, R为旋转环转速(r·min^-1).

排放因子测试方法步骤如下：①使用PI-SWERL斜坡模式确定本试验对应的PI-SWERL最大转速; ②采用阶梯模式模拟测试不同风速下树池裸地风蚀扬尘PM_2.5排放潜势^[25], 同步采集PM_2.5滤膜样品; ③结合西城区2016年气象条件估算树池裸地风蚀扬尘排放因子. 2017年6月, 在展览路街道每种城市道路选取一条道路进行树池裸地扬尘排放测试, 快速路辅路选取阜成门北大街, 主干路选取展览馆路, 次干路选取北营房中街, 街坊路选取扣钟胡同, 支路参照街坊路测试结果.待测道路位置如图 1所示, 每条道路随机选择3个树池, 在树池的四角各测试一次, 测试前48 h内无降水和人工洒水.

与风蚀扬尘排放因子最相关的2个气象参数是极大风速和降水^[27], 极大风速是指给定时段内瞬时(一般指1 s)风速的最大值.环卫工人每天清扫一次树池, 树池裸土每天被扰动一次, 重新获得了风蚀扬尘排放潜势, 因此本文统计西城区官园气象站2016年逐日气象条件(见图 3).可以看出, 西城区春冬季极大风速大于夏秋季, 降水季节特征正好与极大风速相反.春夏秋冬四季极大风速90百分位数分别为11.6、8.9、9.1和11.9 m·s^-1, 春夏秋冬四季降水90百分位数分别为2.2、17.1、7.1和0.0 mm·d^-1.

图 3

Fig. 3

图 3 西城区2016年逐日气象条件 Fig. 3 Daily weather conditions in the Xicheng District in 2016

图 4展示了阶梯模式下快速路辅路树池裸地风蚀扬尘PM_2.5排放潜势，其中左侧纵坐标分别表示PI-SWERL旋转环不同转速, 及其对应的10 m高度处环境风速和其在地面的摩擦风速(u^*).可以看出, 当u^*为0.23 m·s^-1时, 裸地开始起尘, 当转速达到5 000 r·min^-1(相当于7级风)并保持不变时, 瞬时排放潜势虽然有小幅度的波动, 但是没有出现整体下降的趋势, 说明u^*保持在0.69 m·s^-1一段时间后, 树池裸地依然有较大的排放潜势, 瞬时排放潜势最高可达17.6 mg·(m²·s)^-1, 阶梯模式阶段的累积排放潜势达到了3 533 mg·m^-2.

图 4

Fig. 4

图 4 裸地扬尘瞬时和累积排放潜势 Fig. 4 Instantaneous and cumulative emission potential of bare land fugitive dust

提取图 4中不同u^*侵蚀终点时的裸地风蚀扬尘PM_2.5累积排放潜势值, 并与u^*进行回归分析(见图 5).将风蚀扬尘PM_2.5累积排放潜势与不同u^*的关系式分别按指数函数、幂函数和二次多项式函数进行回归, 虽然可决系数R²都大于0.95, 但是都会出现不同程度的高估或低估, 如：①对于幂函数回归方程, 其会低估u^*在0.39~0.68 m·s^-1之间的PM_2.5累积排放潜势, 会高估u^*大于0.69 m·s^-1的PM_2.5累积排放潜势; ②指数函数回归方程的R²小于指数函数, 其对PM_2.5累积排放潜势的低估和高估规律类似于指数函数, 且估算误差明显大于指数函数; ③对于二次多项式回归方程, 当u^*在0.23~0.54 m·s^-1之间时, PM_2.5累积排放潜势会出现负值, 这不符合实际情况, 当u^*小于0.23 m·s^-1时, 还会严重高估排放潜势.综上所述, 本研究将采用5个线性回归方程对不同u^*下PM_2.5累积排放潜势数据点进行回归, 并结合气象参数计算PM_2.5排放因子.

图 5

Fig. 5

图 5 裸地扬尘累积排放潜势和u*的关系 Fig. 5 Relationship between cumulative emission potential of bare land fugitive dust and frictional wind speed

为了得到准确的树池裸地扬尘PM_2.5排放因子, 在风蚀扬尘排放测试过程中采用滤膜采样器对Dusttark8530的测试结果进行校准, 图 6是滤膜采样器与Dusttrak8530的校准方程(y=1.21x+5.93).根据土壤含水率对风蚀影响的研究结果^[28], 结合不同降水量天气雨过天晴地表含水率随时间变化关系, 本研究确定日降水量大于2.5 mm时, 可削减当天的排放量; 日降水量大于5 mm时, 可削减当天和未来一天的排放量; 日降水量大于10 mm时, 可削减当天和未来两天的排放量.

图 6

Fig. 6

图 6 滤膜采样器与Dusttrak8530的校准方程 Fig. 6 Calibration equation between the filter mass sampler and Dusttrak8530 nephelometer

本文采用西城区官园气象站逐日的气象数据计算树池裸地扬尘排放量.气象数据中的风速是在10 m高度处监测的风速(u₁₀⁺), 根据风速对数廓线方程^[27], 可以得到地面摩擦风速u^*和10m高度处风速(u₁₀⁺)的关系见公式(2).

(2)

将逐日极大风速经过公式(2)计算得到的u^*代入树池裸地扬尘排放潜势与u^*相应的线性函数方程, 得到快速路辅路行道树树池裸地风蚀扬尘PM_2.5逐日排放因子. 图 7是某快速路辅路树池裸地扬尘PM_2.5逐月排放因子, 考虑降雨的影响, 可以得到降雨天气可使全年树池裸地风蚀扬尘PM_2.5排放因子下降30.1%, 月排放因子较大的月份主要是1~4月, 符合北京市冬春季多风少雨的天气情况.综上所述, 得到裸地扬尘排放因子测试和计算方法.

图 7

Fig. 7

图 7 裸地扬尘PM2.5月度排放因子 Fig. 7 Monthly PM2.5 emission factors for bare land fugitive dust

对4种道路所有测试的树池裸地在不同u^*下PM_2.5累积排放潜势进行统计, 得到树池裸地扬尘PM_2.5累积排放潜势信息, 如图 8(a)所示.可以看出, 相同的风速条件下, 主干路、次干路和快速路辅路的树池裸地PM_2.5累积排放潜势数据相对集中, 即树池裸地不同位置的扬尘排放潜势相差不大.相比而言, 街坊路的树池裸地PM_2.5累积排放潜势数据相对分散, 树池裸地不同位置的排放潜势差异较大, 表明了街坊路树池裸地PM_2.5扬尘排放因子有较大不确定性.结合调研发现, 环卫工人在日常清扫树池中的垃圾以及落叶时, 扰动了树池裸地表面, 破坏地表形成的结皮, 而表层土随着清扫聚集在了树池一角.清扫工作不仅使得树池裸地扬尘排放潜势增加, 也因此导致树池裸地PM_2.5累积排放潜势有了位置上的差异.

图 8

Fig. 8

图 8 各种道路树池裸地扬尘PM2.5累积排放潜势与u*的关系 Fig. 8 Relationship between cumulative PM2.5 emission potential from various types of roadside-tree pool and friction wind speed

计算每种道路行道树树池裸地在各种u^*下的风蚀扬尘PM_2.5累积排放潜势平均值, 图 8(b)是各种道路树池裸地风蚀扬尘累积排放潜势与u^*的关系.可以看出, 快速路辅路的树池裸地累积排放潜势最大, 而且随着u^*的增加, PM_2.5累积排放潜势增长速度最快, 当u^*达到0.81 m·s^-1时, 快速路辅路的累积排放潜势是主干路的4.0倍, 当u^*从0.69 m·s^-1继续增加, 快速路辅路的累积排放潜势增长速度是主干路的3.1倍.街坊路树池裸地累计排放潜势排名第二, 次干路排名第三, 主干路最小.

按照2.1节推荐的方法, 得到按树池裸地面积表述的各种城市道路的树池裸地扬尘PM_2.5月度排放因子, 如图 9(a)所示, 由于支路与街坊路的区分界限模糊, 支路参考街坊路的测试结果.快速路辅路、主干路、次干路和街坊路单位面积树池裸地扬尘PM_2.5年排放因子分别为47.9、7.9、14.9和29.9 g·(m²·a)^-1, 快速路辅路是街坊路、次干路和主干路的6.1、3.2和1.6倍.文献[13]推荐的施工扬尘PM_2.5年排放因子为322.8 t·(km²·a)^-1, 郑州市^[29]按照该指南估算裸露地面风蚀扬尘PM_2.5年均排放因子为3.36 t·(km²·a)^-1, 本文试验得到的树池裸地扬尘PM_2.5年均排放因子为26.1 t·(km²·a)^-1, 是上述2个排放因子的0.08和7.77倍, 原因是树池裸地受到的人为扰动强度远小于施工工地, 但是又明显大于裸露地面, 结果相对合理可信. 2016年降水过程对快速路辅路、主干路、次干路和街坊路的削减率分别为31.6%、31.3%、32.4%和25.7%, 平均削减率为30.3%.

图 9

Fig. 9

图 9 各种道路树池裸地扬尘PM2.5月度排放因子 Fig. 9 Monthly PM2.5 emission factors of fugitive dust from various types of roadside-tree pool

为了便于指导其他城市计算树池裸地扬尘排放清单, 各种道路按照各自单位道路里程树池数量, 得到5种城市道路单位里程对应的树池裸地扬尘排放因子, 如图 9(b)所示.快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路单位里程树池裸地扬尘PM_2.5年排放因子分别为2.57、2.33、4.04、7.31和5.44kg·(km·a)^-1, 支路是街坊路、次干路、快速路辅路和主干路的1.3、1.8、2.8和3.1倍; 以次干路为例, 冬季排放因子分别是春夏秋季的1.3、7.3、8.7倍.

将各种道路单位里程树池裸地扬尘PM_2.5月度排放因子乘以相应道路的路网里程, 并考虑有1.65%的树池有覆盖措施, 计算得到西城区树池裸地扬尘PM_2.5月和年排放清单(见图 10).可以看出, 全年PM_2.5排放量为1.60 t·a^-1, 冬季排放量为0.68 t·a^-1, 分别是春夏秋季的1.1、4.2和5.1倍; 快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路占总排放量的5.6%、8.7%、23.2%、4.1%和58.4%, 街坊路排放量最大, 支路排放量最小.

图 10

Fig. 10

图 10 西城区树池裸地扬尘PM2.5排放量时间分布 Fig. 10 Temporal distribution of PM2.5 emissions from roadside-tree pool in the Xicheng District

图 11是西城区0.2 km×0.2 km网格化的树池裸地扬尘PM_2.5排放量空间分布, 可以看出, 原西城区和二环内区域排放强度较高, 因为该区域街坊路密集较高, 右侧区域排放强度较低, 因为无法获取中南海和一些军事管理区的路网信息, 进而无法计算排放量.

图 11

Fig. 11

图 11 西城区树池裸地扬尘PM2.5排放量空间分布 Fig. 11 Spatial distribution of PM2.5 emission from roadside-tree pool area in the Xicheng District

影响裸地扬尘排放清单不确定性的因素较多, 包括活动水平不确定度和排放因子不确定度^[30].魏巍等推荐直接源于统计数据的活动水平不确定为±30%, 本文对展览路街道树池裸地进行全口径调查, 根据表 1得到各种道路树池裸地活动水平的不确定度.对各种道路不同u^*的排放因子相对标准偏差做加权平均, 得到各种道路树池裸地扬尘排放因子的不确定度.采用蒙特卡罗不确定性分析方法对树池裸地扬尘排放清单潜在的不确定度进行量化, 通过重复抽样的方法, 获得排放清单的不确定性范围(95%的置信区间), 如表 2所示. 2016年西城区树池裸地扬尘PM_2.5的不确定性范围为-143%~184%, 不确定性范围大的原因是扬尘排放因子的不确定度较大, 尤其是街坊路排放因子不确定较大, 而且街坊路里程占比高.

表 2 (Table 2)

表 2 西城区树池裸地扬尘排放清单不确定度 Table 2 Uncertainty range of fugitive dust emission inventory from roadside-tree pool in Xicheng District 序号 道路类型 活动水平不确定度/% 排放因子不确定度/% PM2.5年排放量/t·a-1 PM2.5排放量不确定度/% 1 快速路辅路 44 38 0.090 -102~123 2 主干路 9 37 0.139 -73~75 3 次干路 35 65 0.370 -135~164 4 支路 53 107 0.065 -236~292 5 街坊路 57 107 0.932 -237~306 合计 / / 1.596 -143~184

表 2 西城区树池裸地扬尘排放清单不确定度 Table 2 Uncertainty range of fugitive dust emission inventory from roadside-tree pool in Xicheng District

(1) 快速路辅路、主干路、次干路和街坊路单位面积树池裸地扬尘PM_2.5年排放因子分别为47.9、7.9、14.9和29.9 g·(m²·a)^-1, 2016年降水过程对树池裸地PM_2.5排放因子的削减率为30.3%.

(2) 快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路单位里程树池裸地扬尘PM_2.5年排放因子分别为2.57、2.33、4.04、7.31和5.44kg·(km·a)^-1, 支路是街坊路、次干路、快速路辅路和主干路的1.3、1.8、2.8和3.1倍, 以次干路为例, 冬季排放因子分别是春夏秋季的1.3、7.3、8.7倍.

(3) 北京市西城区行道树树池裸地全年PM_2.5排放量为1.60 t·a^-1, 排放清单的不确定性范围为-143%~184%, 冬季排放量为0.68 t·a^-1, 分别是春夏秋季的1.1、4.2和5.1倍, 快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路占总排放量的5.6%、8.7%、23.2%、4.1%和58.4%.

(4) 建议结合当地实际情况在树池裸地采取铺设生态覆盖材料(如树皮、贝壳等)或安装池箅子等不影响树木生长的措施, 减少树池裸地风蚀扬尘排放.