2. 北京师范大学环境学院, 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京 100875
2. State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
混凝土通常是指用水泥、 粉煤灰等作胶凝材料,砂、 石作集料,与水(可含外加剂和掺合料)按一定比例配合,经搅拌、 成型而得到,是建筑工程中应用最广泛的材料之一[1, 2]. 近年来北京市经济仍保持较快的增长,城镇化水平还在不断提高,在人口方面,虽然采取了控制措施和疏导,但总量依然在增长,由此带来的住房或改善住房及办公场所、 市政建设等需求增加,导致全市住宅及其他施工面积高居不下,对混凝土的需求量也在不断增加.
搅拌站作为混凝土集中搅拌的场所,在混凝土的生产过程中,由于骨料运输、 砂石配料、 粉料装仓、 粉料称量、 物料的搅拌等过程中会产生大量的颗粒物,从而对周边环境和人体健康产生影响[3, 4, 5]. 北京市空气质量形势严峻[6, 7, 8, 9],2013年全市空气中PM2.5年平均浓度高达89.5 mg ·m-3[10],是环境空气质量二级标准(GB 3095-2012)的2.6倍. 根据北京市2013年PM2.5来源解析结果,扬尘源对PM2.5污染贡献达14.3%[11],是重要的大气污染源. 搅拌站的颗粒物排放是扬尘源的重要组成部分[12, 13],但目前对该类源的排放定量化与时空分布特征的研究较少.
本研究采用自下而上的排放因子法,核算了1991-2012年北京市混凝土搅拌站颗粒物排放量,分析颗粒物排放的时空分布特征. 采用蒙特卡罗分析方法定量评估了颗粒物排放量不确定性范围,基于控制管理水平设置了不同情景,预测了北京市2020年混凝土搅拌站的污染排放情况,以期为环境管理部门决策提供参考.
1 材料与方法 1.1 研究方法多年北京市混凝土搅拌站颗粒物(TSP、 PM10、 PM2.5)排放量将基于排放因子法进行核算,见公式(1).

对于颗粒物的空间分布,根据搅拌站的空间位置和核算的颗粒物排放量(2012年),基于GIS技术进行污染排放空间分布特征研究.
颗粒物污染控制情景,基于当前环境空气质量形势及未来人口、 GDP发展判断,对全市施工面积进行趋势预测,推算2020年混凝土的需求量,并根据不同污染控制程度,进行污染排放的预测分析.
1.2 活动水平根据田刚等[14]的研究成果,混凝土的产生与施工面积存在一定的关系,施工面积混凝土平均用量为0.37 m3 ·m-2,混凝土的重量约为2.4 t ·m-3. 房屋建筑工地的桩基和主体结构施工阶段需要商用混凝土,全市每年的房屋建筑施工面积从北京市统计年鉴中获取,对1991-2012年期间竣工面积和施工面积进行回归分析,可知房屋建筑工地施工周期通常为3 a,即每年约有30%的施工面积需要使用商用混凝土,在此基础上得到1991-2012年北京市混凝土产量,如图 1所示.
![]() | 图 1 北京市1991-2012年混凝土产量 Fig. 1 Production of concrete in Beijing from 1991 to 2012 |
混凝土搅拌站的颗粒物排放点较多,分布在物料储存、 输送、 计量、 混合及搅拌等环节,在无控制的情况下,物料露天堆放,敞开进行混凝土生产及作业,导致颗粒物排放量较大[15, 16]. 在良好的控制条件下,有专门的密闭料仓存放各种原料,并在物料输送环节也有密闭措施,搅拌混合系统后端装备高效的过滤式除尘器,在很大程度实现绿色生产,颗粒物排放得到较好的控制. 搅拌站既有料堆扬尘、 作业扬尘和交通扬尘等面状排放,兼有筒仓排气筒点状排放,且由于排放因子确定方法计算复杂,需要输入大量的本土化参数,从而使本地化排放因子的确定较为困难. 第一次全国污染源普查排放系数中,也仅给出输送储存、 混合搅拌TSP的排放系数,未给出搅拌站其他产污环节及不同粒径包括PM10和PM2.5的产排系数. 考虑到混凝土生产工艺在不同国家差异较小,物料配比也基本相同,因此本研究中采用美国EPA AP-42 混凝土搅拌站颗粒物排放因子[17],分成无控制和有控制两种类别,如表 1所示.
![]() | 表 1 混凝土搅拌站不同粒径颗粒物排放因子 /kg ·t-1 Table 1 Emission factors of particulates with different size for concrete batching/kg ·t-1 |
结合有控制措施混凝土产量的比例,根据排放因子法,核算了1991-2012年北京市混凝土搅拌站不同粒径颗粒物(TSP、 PM10和PM2.5)的排放量(图 2). 由图 2可见,搅拌站颗粒物排放在2005年达到最大,之前污染排放逐年增加,年增长率为22.7%,主要与北京城镇化进程加快及经济发展所带来的施工面积增加有关,且这一阶段搅拌站环境管理较为粗放,基本没有污染控制措施.
![]() | 图 2 1991-2012年北京市混凝土搅拌站颗粒物排放量 Fig. 2 Emission of particulates from concrete batching in Beijing,1991-2012 |
自北京市第七阶段(2002)大气污染控制措施实施以来,北京市逐渐加大对施工工地及搅拌站的颗粒物排放的控制力度[18, 19, 20],发布《预拌混凝土绿色生产管理规程》(DB 11/642-2009),考核和认定绿色生产达标搅拌站,要求搅拌站不断提高绿色生产水平,从而使有良好颗粒物控制的搅拌站比例得以提升,根据调查数据,有污染控制的搅拌站比例从2002年的5.5%上升到2012年的61%,受2005-2009年期间施工工地增长放缓的影响,而污染控制的比例在此期间得以提升,因此这一阶段,混凝土不同粒径颗粒物的排放下降,污染势头得到一定的控制. 在2010年后,全市施工面积再次快速增加,而污染控制比例并没有显著增加,因此,2010-2012期间颗粒物排放较为稳定,TSP、 PM10和PM2.5的排放量在13 000、 3 500和580 t左右.
2.2 空间分布特征采用上述1.1节的核算方法,2012年混凝土搅拌站TSP、 PM10和PM2.5排放量为13 010、 3 593和563 t. 根据2012年北京市混凝土搅拌站空间位置将其排放量落到1 km×1 km的网格上,颗粒物排放空间分布情况、 各区县汇总的排放量如图 3所示.
![]() | 图 3 2012年北京市混凝土搅拌站颗粒物空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of particulates emission from concrete batching in Beijing,2012 |
由图 3可见,搅拌站颗粒物排放主要集中在城市功能拓展区和近郊区县,其中朝阳区最大,约占29.3%、 昌平区和大兴区次之,分别占13.5%和8.8%,顺义区和海淀区的搅拌站颗粒物排放也较大,主要与这些区县施工规模和经济活动水平较高有关. 另外,从环路的空间分布来看,污染排放基本上集中在六环内,占72.5%,而五环内仅占12.0%,五环到六环之间污染排放占全市的60.5%,主要原因是该区域内人口活动密度,住宅需求较大,导致施工工地面积较大,而且受环境管理水平的逐渐推进,五环内搅拌站污染控制程度较高,相对来说,五环外搅拌站的污染排放水平较高.
2.3 污染排放预测受本地供应的影响,混凝土的产量仍将取决于施工面积的高低. 通过梳理1991-2012年全市施工面积,可以看出,受城镇化和人口需求增加的推动,施工面积呈现出逐年升高的趋势. 基于线性和对数形式对2020年的施工面积进行预测,如图 4所示,可以看出线性方式的相关性更高,施工面积仍保持较高的速度增长. 但根据2020北京市总体环境规划,未来本市将加大人口规模和城市建设控制力度,预测未来施工面积将有所回落,因此对数的形式将更符合当前的发展态势,基于此对2016、 2020年施工面积进行了预测,分别为1.59亿m3和1.67亿m3,对应的混凝土产量为4 592万t和4 811万t.
![]() | 图 4 全市施工面积发展趋势分析 Fig. 4 Trends of construction area in Beijing since 1991 |
基于未来污染控制程度的不同,设置高、 中、 低这3种情景,对未来2020年北京市混凝土搅拌站颗粒物的排放进行了预测,如图 5所示. 在低方案控制(情景1)下,认为将继续维持现有的污染控制排放水平,五环外的搅拌站污染控制仍得不到有效的改善,污染排放仅受施工面积的变动影响,在2013-2020间污染排放将稳定在一个较高水平上. 在中方案控制(情景2)下,认为受《预拌混凝土绿色生产管理规程》(DB 11/642-2014)地方标准的实施影响,绿色生产搅拌站比例将有所提高,五环至六环间的搅拌站生产企业能够采用有效密闭生产措施,有控制措施的比例将从2012年的61%上升到83%,从而减少颗粒物污染排放,2020的污染排放将回到1991年的水平. 在高方案控制(情景3)下,在市级及区县主管部门共同推进下,全市所有混凝土搅拌站均能实现绿色生产,产能实现有效的整合,最大程度地减少颗粒物的排放,2020年搅拌站的TSP、 PM10和PM2.5将减少到2 139、 574和29 t.
![]() | 图 5 2020年北京市混凝土搅拌站颗粒物排放的3种情景 Fig. 5 Scenarios analysis for projecting the future emission of particulates from concrete batching in Beijing,2020 |
基于排放因子法获取北京市混凝土搅拌站时空分布特征,对于研判当前的污染形势及预测未来的排放状况具有重要的作用. 但由于活动水平和排放因子都具有一定的不确定性[21, 22, 23],因此采用蒙特卡罗的不确定性分析方法对2012年北京市混凝土搅拌站颗粒物排放量进行定量分析,TSP、 PM10、 PM2.5的不确定性范围分别为-54%-66%、 -51%-62%和-52%-67%(如表 2),不确定性范围较大原因主要是由于缺少本地化的排放因子.
![]() | 表 2 北京市混凝土搅拌站颗粒物排放量不确定性范围 Table 2 Uncertainty range of emission of particulates from concrete batching in Beijing |
基于搅拌站颗粒物污染排放特征及对未来污染排放的预测,为减轻其对周边环境质量及人体健康的影响,需要从源头控制、 提高末端治理及清洁生产水平及加强执法与管理这3个方面同时进行[24, 25, 26]. ①合理规划和布局混凝土搅拌站,城市建成区应严格控制混凝土搅拌站的数量和规模. 新建混凝土搅拌站的选址要避开环境敏感点、 人口稠密区和大型居住区,并采用先进生产工艺及污染控制措施,对储运输环节进行密闭,化无组织排放为有组织排放. ②现有混凝土搅拌站应对堆放、 装卸、 运输、 生产等环节严格落实覆盖、 洒水(喷雾)、 封闭、 除尘等控尘措施,确保粉尘、 扬尘污染控制符合《预拌混凝土绿色生产管理规程》(DB 11/642-2014)和北京市地方标准《水泥工业大气污染物排放标准》(DB 11/1054-2013)相关标准要求,提高末端治理及清洁生产水平,减少颗粒物的排放. ③强有力的监督及执法是减轻其污染的重要保障. 住建、 环保和交通等相关主管部门应加大对搅拌站资质管理及排放监测,推进混凝土搅拌站粉尘、 扬尘控制工作. 定期或不定期开展混凝土行业控尘执法检查,促使企业落实环境影响评价等制度,开展混凝土搅拌站除尘设备污染源定期监测.
4 结论(1)北京市混凝土搅拌站的污染排放在时间变化上呈现“前高后低”趋势,在2005年达到最大,此后随着环境管理水平和绿色生产水平的提高,搅拌站颗粒物排放开始逐年下降,近几年趋于稳定. 2012年混凝土搅拌站TSP、 PM10和PM2.5排放量为13 010、 3 593和563 t.
(2)北京市混凝土搅拌站颗粒物排放主要集中在城市功能拓展区和近郊区县,其中朝阳区最大,约占29.3%、 昌平区和大兴区次之,分别占13.5%和8.8%,顺义区和海淀区的搅拌站颗粒物排放也较大,从环路的空间分布来看,污染排放基本上集中在六环内,占72.5%,其中五环到六环之间污染排放占全市的60.5%,与人口的空间分布趋势基本一致.
(3)通过情景分析,在严格的绿色生产及有效的环境监管的制约下,全市混凝土搅拌站均能实现绿色生产,能够很大程度地减少其颗粒物的排放,2020年搅拌站的TSP、 PM10和PM2.5将减少到2 139、 574和29 t.
[1] | Deligiannis V, Manesis S. Concrete batching and mixing plants: A new modeling and control approach based on global automata[J]. Automation in Construction, 2008, 17 (4): 368-376. |
[2] | 艾小松. 混凝土搅拌站智能控制系统[D]. 长沙: 中南大学, 2008. |
[3] | Abdul-Wahab S A. Impact of fugitive dust emissions from cement plants on nearby communities[J]. Ecological Modelling, 2006, 195 (3-4): 338-348. |
[4] | Brocklesby M W, Davison J B. The environmental impacts of concrete design, procurement and on-site use in structures[J]. Construction and Building Materials, 2000, 14 (4): 179-188. |
[5] | Dong Y H, Ng S T. A life cycle assessment model for evaluating the environmental impacts of building construction in Hong Kong[J]. Building and Environment, 2015, 89 : 183-191. |
[6] | Zhang R J, Jing J, Tao J, et al. Chemical characterization and source apportionment of PM2.5 in Beijing: seasonal perspective[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2013, 13 (14): 7053-7074. |
[7] | Zhao P S, Dong F, He D, et al. Characteristics of concentrations and chemical compositions for PM2.5 in the region of Beijing, Tianjin, and Hebei, China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2013, 13 (9): 4631-4644. |
[8] | 谢元博, 陈娟, 李巍. 雾霾重污染期间北京居民对高浓度PM2.5持续暴露的健康风险及其损害价值评估[J]. 环境科学, 2014, 35 (1): 1-8. |
[9] | 郑子龙, 张凯, 陈义珍, 等. 北京一次混合型重污染过程大气颗粒物元素组分分析[J]. 环境科学研究, 2014, 27 (11): 1219-1226. |
[10] | 北京市环境保护局. 2014年北京市环境状况公报[EB/OL]. http://www.bjepb.gov.cn/bjepb/resource/cms/2015/04/2015041609380279715.pdf, 2015-04-16. |
[11] | 北京市环境保护监测中心. 北京市大气环境PM2.5污染现状及成因研究[R]. 北京, 2014. |
[12] | Xue M, Ma J Z, Yan P, et al. Impacts of pollution and dust aerosols on the atmospheric optical properties over a polluted rural area near Beijing city[J]. Atmospheric Research, 2011, 101 (4): 835-843. |
[13] | Yan Y, Sun Y B, Weiss D, et al. Polluted dust derived from long-range transport as a major end member of urban aerosols and its implication of non-point pollution in northern China[J]. Science of the Total Environment, 2015, 506-507 : 538-545. |
[14] | 田刚,黄玉虎,樊守彬. 扬尘污染控制[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2013. |
[15] | Azarmi F, Kumar P, Mulheron M. The exposure to coarse, fine and ultrafine particle emissions from concrete mixing, drilling and cutting activities[J]. Journal of Hazardous Materials, 2014, 279 : 268-279. |
[16] | Cazacliu B, Ventura A. Technical and environmental effects of concrete production: dry batch versus central mixed plant[J]. Journal of Cleaner Production, 2010, 18 (13): 1320-1327. |
[17] | EPA. Emission Factor Documentation for AP-42 Section 11.12 Concrete Batching[EB/OL]. http://www.epa.gov/ttn/chief/ap42/ch11/bgdocs/b11s12.pdf, 2006-06-15. |
[18] | 黄玉虎, 田刚, 秦建平, 等. 不同施工阶段扬尘污染特征研究[J]. 环境科学, 2007, 28 (12): 2885-2888. |
[19] | 田刚, 李钢, 闫宝林, 等. 施工扬尘空间扩散规律研究[J]. 环境科学, 2008, 29 (1): 259-262. |
[20] | Huang X L, El Badawy A M, Arambewela M, et al. Mineral phases and metals in baghouse dust from secondary aluminum production[J]. Chemosphere, 2015, 134 : 25-30. |
[21] | Tian H Z, Cheng K, Wang Y, et al. Temporal and spatial variation characteristics of atmospheric emissions of Cd, Cr, and Pb from coal in China[J]. Atmospheric Environment, 2012, 50 : 157-163. |
[22] | Tian H Z, Wang Y, Xue Z G, et al. Trend and characteristics of atmospheric emissions of Hg, As, and Se from coal combustion in China, 1980-2007[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2010, 10 (23): 11905-11919. |
[23] | Wei W, Wang S X, Hao J M. Uncertainty analysis of emission inventory for volatile organic compounds from anthropogenic sources in China[J]. Chinese Journal of Environmental Science, 2011, 32 (2): 305-312. |
[24] | Kaly F, Marticorena B, Chatenet B, et al. Variability of mineral dust concentrations over West Africa monitored by the Sahelian Dust Transect[J]. Atmospheric Research, 2015, 164-165 : 226-241. |
[25] | Salem W M, Sayed W F, Halawy S A, et al. Physicochemical and microbiological characterization of cement kiln dust for potential reuse in wastewater treatment[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2015, 119 : 155-161. |
[26] | Yu H L, Lin Y C, Kuo Y M. A time series analysis of multiple ambient pollutants to investigate the underlying air pollution dynamics and interactions[J]. Chemosphere, 2015, 134 : 571-580. |