2. 首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048;
3. 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室, 防沙治沙教育部工程研究中心, 北京 100875
2. College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;
3. Ministry of Education Engineering Center of Desertification and Blown-sand Control, State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
2017年全国338个城市以细颗粒物(PM2.5)为首要污染物的天数占重度及以上污染天数的74.2%, 在不扣除沙尘影响的情况下, PM2.5年均浓度为44 μg·m-3, 比2016年下降6.4%[1].其中扬尘是城市大气颗粒物最主要的来源之一[2], 大气颗粒物源解析研究结果表明, 北京[3]、天津[4]和石家庄[5]的PM2.5来源中, 扬尘源占比分别为16.0%、30.0%和22.5%.风蚀扬尘是扬尘源之一, 它是地表松散颗粒物在自然风作用下产生的扬尘[6], 主要发生于裸地[7]、料堆[8]和道路[9]等有松散颗粒物的表面, 这些风蚀扬尘排放潜势不容小觑.文献[10]中提出严格落实工地物料堆放覆盖, 按月对裸地和拆迁地块进行监控等风蚀扬尘控制措施.常用风蚀扬尘控制措施包括防尘网和洒水.近年来, “风蚀扬尘抑尘剂”作为一种新型风蚀扬尘控制措施, 逐渐被人们认识和采用.风蚀扬尘抑尘剂指利用天然或人工合成化学品的黏结力将粉尘粘结起来, 在易扬尘物料表面形成稳定层的物质, 抑制风蚀扬尘排放.
风蚀扬尘的产生机理十分复杂, 风蚀扬尘抑尘剂的抑尘机理同样复杂, 国内尚缺乏风蚀扬尘抑尘剂对风蚀扬尘PM2.5抑制效率的测试方法及数据, 不利于风蚀扬尘抑尘剂的评价和推广使用.可借鉴的测试方法包括以下4种:①使用风扇[11]或吹风机[12]对喷洒抑尘剂的物料进行吹蚀, 称量计算物料损失量, 试验成本低, 但是风扇或吹风机无法模拟自然风, 进而无法真实表征抑尘效率;②按照文献[13]对喷洒了抑尘剂的大面积裸地进行上下风向PM2.5浓度监测, 该方法至少需要布置4台PM2.5采样器和气象仪, 试验成本较高, 且只有出现适合的风速风向条件, 才能评估抑尘效率及其与风速的关系;③按照文献[14], 将喷洒抑尘剂的煤放入大风洞, 以30 m·s-1或其他风速进行5 min吹蚀, 称量计算煤尘损失量;④采用移动式风洞在野外测试抑尘效率, 实验室大风洞和移动式风洞都存在体积大、操作复杂、试验成本高等缺点[15~18].
美国沙漠所研制的一款便携式风洞(PI-SWERL), 可以用来测试风蚀扬尘排放特征[9, 19, 20], PI-SWERL可以模拟不同大小的风剪切力[19], 最高可以模拟17.2 m·s-1(相当于8级风). PI-SWERL的优点是便携性和易用性, 可以由较少人员在较短时间内完成大量风蚀扬尘排放试验, 所需试验地块面积小, 抑尘剂使用量小;缺点是要求试验现场相对平整, 试验面积小影响试验结果代表性, 可以通过多个平行样品来弥补该缺点. PI-SWERL被广泛用于易扬尘物料或裸地表面风蚀扬尘排放特征测试, 如冲积扇裸地[21]、海滩[22]和沙漠[23, 24]等, 也用来测试风蚀扬尘抑尘剂对风蚀扬尘PM10的抑制效率[21]等.风蚀扬尘抑尘剂在国内还属于新鲜事物, 本研究探讨了使用PI-SWERL测试风蚀扬尘抑尘剂效率的方法, 对比测试国内外2种抑尘剂对风蚀扬尘PM2.5的抑制效率, 研究抑尘剂喷洒方式、稀释倍数和风速对抑尘效率的影响, 以期为风蚀扬尘抑尘剂的评价和推广使用提供技术支撑.
1 材料与方法 1.1 风蚀扬尘抑尘剂2017年11中旬(秋季), 在北京市大兴区一块裸地现场, 对国内G型和美国Enviroseal MVA-60TM(ES)风蚀扬尘抑尘剂进行抑尘效率测试.
G抑尘剂是国内一种土壤风蚀扬尘抑尘剂, 它的主要成分为植物提取的天然聚合物乳液, 其主体连续相为水, 内含微米级液滴, 表现为流动性好的白色不透明液体.均匀喷洒后, 随着水分蒸发, 抑尘剂液滴内的天然聚合物通过沉淀交联作用, 在土壤表面形成稳定层, 抑制风蚀扬尘排放.美国常用的抑尘剂产品包括水、卤化物、有机石油类产品、有机非石油类产品、合成聚合物、电化学抑尘剂、黏土添加剂和纤维混合覆盖物[25], 高品质改性乙烯基-丙烯酸共聚物乳液[26]ES抑尘剂是常用产品之一[25], 它可促进土壤颗粒聚集, 水分蒸发后, 土壤表面形成坚韧耐用的壳, 土壤获得更高的承载能力、抗压强度和防水能力, 抑制风蚀扬尘排放.选择G和ES这2种抑尘剂进行测试以对比其抑尘效率, 并测试不同浓度G抑尘剂的效率, 以验证测试方法的适用性.
1.2 PI-SWERLPI-SWERL由风洞腔体、旋转环、DustTrak8530智能粉尘仪、控制箱和电脑组成[9]. 图 1是PI-SWERL工作场景, 将风洞腔体轻放在待测土壤表面, 通过控制箱和电脑设置测试模式, 控制风洞腔体内的旋转环转动形成转速梯度, 产生一定强度的风剪切力, 侵蚀土壤释放粉尘, 使粉尘在风洞腔体内悬浮.装有PM2.5切割头的DustTrak8530粉尘仪通过防静电管与风洞腔体连接, 实时测量风洞腔体内的PM2.5浓度, 量化土壤表面PM2.5的排放能力[27].
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图 1 PI-SWERL测试抑尘剂 Fig. 1 PI-SWERL used to test dust suppression efficiency |
风蚀扬尘排放潜势测试流程如下:①使用PI-SWERL斜坡模式确定试验现场土壤对应的旋转环最大转速;②采用阶梯模式模拟测试不同风速下风蚀扬尘PM2.5排放潜势.本研究采用的PI-SWERL阶梯模式设置了6个转速梯度, 即6个风速梯度, PI-SWERL旋转环转速与风速对应关系如表 1所示, 当转速达到6 000 r·min-1时, 模拟风速相当于8级风.
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表 1 PI-SWERL旋转环转速与风速对应关系 Table 1 Correspondence between PI-SWERL rotating ring speed and wind speed |
对风蚀扬尘影响最大的气象参数极大风速[28]是指给定时段内瞬时(一般指1s)风速的最大值.本文统计北京市4个区气象站点2016年逐日极大风速累积分布数据(见图 2), 极大风速≥17.2 m·s-1(6 000 r·min-1)的天数仅占全年的0.4%, 由此可见, PI-SWERL模拟的最大风速与北京市极大风速范围是相匹配的, 可以评价风蚀扬尘抑尘剂在北京市的使用.此外, 北京市极大风速≥15.5 m·s-1(5 000 r·min-1)的天数占全年的1.5%, 极大风速≥13.1 m·s-1(4 000 r·min-1)的天数占全年的5.9%, 极大风速<10.4 m·s-1的天数占全年的81.9%.
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图 2 每日极大风速累积分布 Fig. 2 Daily extreme wind speed cumulative distribution |
按照北京市土壤类型分布, 大兴区试验现场裸地为潮土[29], 对试验现场表层2.5 cm的土壤进行平整待测试.采用梅花布点法在试验现场选取6个点位, 使用PI-SWERL测试评估试验现场PM2.5排放潜势的均匀性.然后, 在平整后的土壤表面放置试验框(长×宽×高=1.2 m×1.2 m×0.2 m), 如图 1所示.试验框首先可以保证抑尘剂溶液喷洒面积的准确性, 其次可以避免未喷洒区域土壤风蚀扬尘对喷洒区域的污染, 将试验框内的土壤称为试验区.
按照推荐的抑尘剂与水稀释倍数(100倍和10倍)分别配置G和ES抑尘剂溶液, 采用手动气压喷壶, 分别按照液滴喷洒和雾化喷洒2种喷洒方式, 将2种抑尘剂溶液和水按照2 L·m-2的施用强度, 横向和纵向交替均匀喷洒在试验区, 在自然条件下至少风干48 h.
每个试验区的面积允许PI-SWERL进行4次位置不重叠的测试, 随机选取3个位置进行测试, 然后求平均值.每个测试周期为1 000 s, 开始前会有持续150 s的洁净空气冲洗风洞腔体, 保证试验区数据彼此不受干扰[20], 然后在1 s内将转速从0提升至1 000 r·min-1. 1 000和2 000 r·min-1每一级转速持续60 s, 后4级每一级持续90 s, 两级转速提升时间为60 s, 从6 000 r·min-1降至0持续70 s[20].
按照5种水稀释倍数(50、100、150、200和400倍)分别配置G抑尘剂溶液, 按照2 L·m-2的施用强度, 以液滴喷洒方式在6个试验区分别喷洒不同稀释倍数的抑尘剂溶液和水, 研究稀释倍数对抑尘效率的影响, 确定抑尘剂最佳成本效益的稀释倍数.
2 结果与讨论 2.1 喷洒方式对抑尘效率的影响本试验现场风蚀扬尘PM2.5排放潜势测试结果如图 3, 风蚀扬尘PM2.5累积排放潜势处于466.6~800.9 mg·m-2, 平均值为595.5 mg·m-2, 标准偏差为118.1 mg·m-2, 相对标准偏差为19.8%, 可认为试验现场风蚀扬尘排放潜势均匀, 不同试验区测试结果具有可比性.
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图 3 试验现场风蚀扬尘排放潜势均匀性 Fig. 3 Uniformity of wind erosion dust emission potential at the test site |
由图 3可知, 占全年总天数约81.9%的极大风速(< 10.4 m·s-1, 对应转速 < 3 000 r·min-1)在整个风蚀模拟过程中, PM2.5累积排放潜势占总排放潜势的1.1%;而占比较小的极大风速(≥15.5 m·s-1, 对应转速≥5 000 r·min-1)对应的累积排放潜势占总排放潜势的64.2%.由图 3可知, 从4 000 r·min-1开始, 累积排放潜势有了明显上升趋势.因此, 本研究仅讨论PI-SWERL模拟极大风速≥13.1 m·s-1(对应转速≥4 000 r·min-1)时对抑尘效率的影响.
图 4是不同喷洒方式下G和ES抑尘剂风蚀扬尘PM2.5累积排放潜势, 结合未喷洒的试验区计算抑尘效率.就整个风蚀过程而言, 液滴喷洒方式对应的抑尘效率为G(99.5%)>ES(94.0%)>水(77.5%), 雾化喷洒方式对应的抑尘效率为G(85.9%)>ES(34.0%)>水(23.6%), 液滴喷洒方式的抑尘效率整体优于雾化喷洒方式, 说明液滴喷洒方式有利于抑尘剂渗入土壤, 且容易在土壤表层形成稳定层.
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图 4 G和ES抑尘剂喷洒方式对风蚀扬尘排放的影响 Fig. 4 Influence of spraying methods of dust suppressant ES and G on wind erosion dust emission |
由图 4可知, 旋转环转速<4 000 r·min-1时所有试验区PM2.5累积排放潜势都较小, 当转速上升至6 000 r·min-1时, 雾化喷洒的试验区累积排放潜势有了大幅提高, 说明大风破坏了抑尘剂在土壤表面形成的稳定层.在液滴喷洒方式下, 转速由4 000 r·min-1增加至6 000 r·min-1的过程中, G、ES抑尘剂和水都保持较高抑尘效率, 且效率随转速(风速)增加而增加(见表 2).
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表 2 不同转速下抑尘剂和水的效率 Table 2 Dust suppression efficiency at different ring speeds |
2.2 稀释倍数对抑尘效率的影响
图 5是G抑尘剂不同稀释倍数对土壤风蚀扬尘PM2.5排放的影响.在整个风蚀过程中, 不同稀释倍数对风蚀扬尘PM2.5累积排放潜势的抑制效率(表 3)分别为99.7%±0.1%(稀释倍数=150倍)、99.7%±0.1%(50倍)、99.5%±0.1%(100倍)、98.1%±1.9%(200倍)、95.9%±1.7%(400倍)和77.5%±18.4%(100%水), G抑尘剂在各种稀释倍数下都表现出良好的抑尘效率.与相同施用强度的水相比, 不同稀释倍数的G抑尘剂控制效率提高了81.8%~98.8%, 效率增幅为17%.
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图 5 G抑尘剂稀释倍数对风蚀扬尘排放的影响 Fig. 5 Effect of dilution factor of dust suppressant G on wind erosion dust emission |
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表 3 不同风速下不同稀释倍数G抑尘剂PM2.5抑制效率/% Table 3 Efficiency of different dilution factors of G dust suppressant at different wind speeds/% |
图 6是风速对G抑尘剂风蚀扬尘PM2.5抑制效率的影响, 当模拟极大风速为17.2 m·s-1时, 不同稀释倍数(400~50倍)G抑尘剂的风蚀扬尘PM2.5抑制效率为95.9%~99.7%, 标准偏差在0.07%~1.93%范围内.随着稀释倍数减小, 效率逐渐增大, 稀释倍数150倍是抑尘效率曲线的拐点, 此浓度下抑尘效率上升至99.7%, 且抑尘效率不再随稀释倍数降低而升高, 保持在99.7%左右.
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图 6 风速对G抑尘剂抑尘效率的影响 Fig. 6 Influence of wind speed on dust suppression efficiency of G dust suppressant |
表 3是不同风速下不同浓度G型抑尘剂对PM2.5的控制效率.抑尘效率在4 000 r·min-1和5 000 r·min-1转速下呈现出与6 000 r·min-1相同的“浓度-效率”规律, 在稀释倍数150倍时出现的拐点更加明显, 而且风速越大抑尘效率越高.以150倍为例, G抑尘剂在4 000、5 000和6 000 r·min-1时的抑尘效率分别为97.2%±0.6%、99.3%±0.1%和99.7%±0.1%, 相对水的抑尘效率分别提高了95.0%±1.1%、97.6%±0.5%和98.8%±0.3%.综合考虑抑尘剂效率和治理成本[30], 确定G抑尘剂的最佳稀释倍数为150倍.建议继续对风蚀扬尘抑尘剂开展抑尘有效期和环境友好性测试.
3 结论(1) 便携式风洞(PI-SWERL)模拟的最大风速与北京市极大风速范围相匹配, 可以用于风蚀扬尘抑尘剂效率测试.采用液滴和雾化两种喷洒方式, 按照2 L·m-2的施用强度分别喷洒水和稀释后的G、ES抑尘剂, 模拟风速17.2 m·s-1时, 液滴喷洒方式对应的抑尘效率为G(99.5%)>ES(94.0%)>水(77.5%), 雾化喷洒方式对应的抑尘效率为G(85.9%)>ES(34.0%)>水(23.6%), 液滴喷洒方式抑尘效率优于雾化喷洒方式.
(2) 在模拟极大风速17.2 m·s-1条件下, 不同稀释倍数(50~400倍)G抑尘剂的风蚀扬尘PM2.5抑制效率为95.9%~99.7%, 并且根据抑尘效率变化拐点确定抑尘剂最佳成本效益对应的稀释倍数.大风会破坏抑尘剂或水在易扬尘物料表面形成的稳定层, 进而增加风蚀扬尘排放, 但是在13.1~17.2 m·s-1风速范围内, 抑尘效率随风速增加而增加.
(3) 使用便携式风洞(PI-SWERL)测试风蚀扬尘抑尘剂效率可以量化喷洒抑尘剂对风蚀扬尘PM2.5的控制效率, 该方法可以科学选择抑尘剂最佳成本效益对应的稀释倍数.
[1] | 生态环境部. 2017中国生态环境状况公报[R].北京: 生态环境部, 2018. |
[2] |
胡敏, 唐倩, 彭剑飞, 等. 我国大气颗粒物来源及特征分析[J]. 环境与可持续发展, 2011, 36(5): 15-19. Hu M, Tang Q, Peng J F, et al. Study on characterization and source apportionment of atmospheric particulate matter in China[J]. Environment and Sustainable Development, 2011, 36(5): 15-19. DOI:10.3969/j.issn.1673-288X.2011.05.004 |
[3] | 北京市环境保护局.最新科研成果新一轮北京市PM2.5来源解析正式发布[EB/OL]. http://www.bjepb.gov.cn/bjhrb/xxgk/jgzn/jgsz/jjgjgszjzz/xcjyc/xwfb/832588/index.html, 2018-05-14. |
[4] | 天津市生态环境保护局.天津召开新闻发布会发布颗粒物源解析结果扬尘成为首要污染物[EB/OL]. http://hjbh.tj.gov.cn/news/news_headtitle/201410/t20141009_570.html, 2014-10-09. |
[5] | 中国环境监测总站.石家庄市大气污染源解析结果公布大气污染元凶现行[EB/OL]. http://www.cnemc.cn/gzdt/dfxx/201409/t20140918_656827.shtml, 2014-09-18. |
[6] |
田刚, 黄玉虎, 樊守彬. 扬尘污染控制[M]. 北京: 中国环境出版社, 2013: 119-123. Tian G, Huang Y H, Fan S B. Fugitive dust control[M]. Beijing: China Environmental Science Press, 2013: 119-123. |
[7] |
李贝贝, 秦建平, 祁丽荣, 等. 城市道路行道树树池裸地扬尘排放特征[J]. 环境科学, 2018, 39(3): 1031-1039. Li B B, Qin J P, Qi L R, et al. Emission characteristics of wind erosion dust from topsoil of urban roadside-tree pool[J]. Environmental Science, 2018, 39(3): 1031-1039. |
[8] |
黄玉虎, 韩凯丽, 陈丽媛, 等. 北京市混凝土搅拌站扬尘排放因子及排放清单[J]. 中国环境科学, 2017, 37(10): 3699-3707. Huang Y H, Han K L, Chen L Y, et al. Emission factor and inventory for fugitive dust from concrete batching plants in Beijing[J]. China Environmental Science, 2017, 37(10): 3699-3707. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2017.10.011 |
[9] |
李贝贝, 韩凯丽, 秦建平, 等. 北京市混凝土搅拌站风蚀扬尘排放特征[J]. 环境科学, 2018, 39(9): 4078-4085. Li B B, Han K L, Qin J P, et al. Emission characteristics of wind-eroded dust from concrete batching plants in Beijing[J]. Environmental Science, 2018, 39(9): 4078-4085. |
[10] | 北京市人民政府办公厅.北京市蓝天保卫战2018年行动计划[Z]. 2018-03-21. |
[11] |
蒋耀东, 黄娟, 张雷, 等. 基于脲酶诱导碳酸钙沉淀的新型扬尘抑制剂[J]. 环境工程学报, 2017, 11(9): 5097-5103. Jiang Y D, Huang J, Zhang L, et al. New dust-depressor using urease induced calcite precipitation[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2017, 11(9): 5097-5103. |
[12] |
郑云海, 田森林, 李林, 等. 基于表面活性剂的施工扬尘抑尘剂及其性能[J]. 环境工程学报, 2017, 11(4): 2391-2396. Zheng Y H, Tian S L, Li L, et al. Surfactant based suppressants for reducing fugitive dust in construction sites[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2017, 11(4): 2391-2396. |
[13] | HJ/T 55-2000, 大气污染物无组织排放监测技术导则[S]. |
[14] | TB/T 3210.1-2009, 铁路煤炭运输抑尘技术条件第1部分: 抑尘剂[S]. |
[15] | Liu Y H, Nie W, Jin H, et al. Solidifying dust suppressant based on modified chitosan and experimental study on its dust suppression performance[J]. Adsorption Science & Technology, 2017, 36(1-2): 640-654. |
[16] | Genis A, Vulfson L, Ben-Asher J. Combating wind erosion of sandy soils and crop damage in the coastal deserts:wind tunnel experiments[J]. Aeolian Research, 2013, 9: 69-73. DOI:10.1016/j.aeolia.2012.08.006 |
[17] | Han Z, Wang T, Dong Z, et al. Chemical stabilization of mobile dunefields along a highway in the Taklimakan Desert of China[J]. Journal of Arid Environments, 2007, 68(2): 260-270. DOI:10.1016/j.jaridenv.2006.05.007 |
[18] | Hong S W, Lee I B, Seo I H, et al. Measurement and prediction of soil erosion in dry field using portable wind erosion tunnel[J]. Biosystems Engineering, 2014, 118: 68-82. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2013.11.003 |
[19] | Etyemezian V, Nikolich G, Ahonen S, et al. The Portable In Situ Wind Erosion Laboratory (PI-SWERL):a new method to measure PM10 windblown dust properties and potential for emissions[J]. Atmospheric Environment, 2007, 41(18): 3789-3796. DOI:10.1016/j.atmosenv.2007.01.018 |
[20] | Wang X L, Chow J C, Kohl S D, et al. Wind erosion potential for fugitive dust sources in the Athabasca Oil Sands Region[J]. Aeolian Research, 2015, 18: 121-134. DOI:10.1016/j.aeolia.2015.07.004 |
[21] | Kavouras I G, Etyemezian V, Nikolich G, et al. A new technique for characterizing the efficacy of fugitive dust suppressants[J]. Journal of the Air & Waste Management Association, 2009, 59(5): 603-612. |
[22] | King J, Etyemezian V, Sweeney M, et al. Dust emission variability at the Salton Sea, California, USA[J]. Aeolian Research, 2011, 3(1): 67-79. DOI:10.1016/j.aeolia.2011.03.005 |
[23] | von Holdt J R, Eckardt F D, Wiggs G F S. Landsat identifies aeolian dust emission dynamics at the landform scale[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 198: 229-243. DOI:10.1016/j.rse.2017.06.010 |
[24] | Gillies J A, Etyemezian V, Kuhns H, et al. Dust emissions created by low-level rotary-winged aircraft flight over desert surfaces[J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(8): 1043-1053. DOI:10.1016/j.atmosenv.2009.12.018 |
[25] | Piechota T C, van Ee J, Batista J, et al. Potential environmental impacts of dust suppressants: "avoiding another Times Beach"[R]. Nevada: United States Environmental Protection Agency, 2004. |
[26] | Enviroseal Corporation. Installation guidelines for Enviroseal MVA-60 used for erosion control[EB/OL]. https://docs.wixstatic.com/ugd/f52013_081efa62e8c446c8a7be408e7e1cda95.pdf, 2003-07-21. |
[27] | Sweeney M R, Fischer B, Wermers K, et al. Eolian and fluvial modification of Missouri River sandbars deposited by the 2011 flood, USA[J]. Geomorphology, 2019, 327: 111-125. DOI:10.1016/j.geomorph.2018.10.018 |
[28] | US EPA. Emission factor documentation for AP-42, Section 13.2.5 Industrial wind erosion[R]. Washington DC: United States Environmental Protection Agency, 2006. |
[29] |
赵峰, 韩煜. 基于Region Manager的北京土壤可风蚀性研究[J]. 水土保持研究, 2008, 15(6): 24-27. Zhao F, Han Y. Study on soil erodibilities by wind in Beijing based on Region Manager[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2008, 15(6): 24-27. |
[30] | Inyang H I, Bae S, Pando M A. Contaminant dust suppression materials:a cost-effectiveness estimation methodology[J]. Measurement, 2016, 93: 563-571. DOI:10.1016/j.measurement.2016.07.024 |