株洲市某交通干道夏季細顆粒物分布特征及相關(guān)因素

明 錦，李 燦，陳遠平，王秀娟，楊 維,夏曉康

湖南工業(yè)大學土木工程學院，湖南 株洲 412007

株洲市某交通干道夏季細顆粒物分布特征及相關(guān)因素

明 錦，李 燦，陳遠平，王秀娟，楊 維,夏曉康

湖南工業(yè)大學土木工程學院，湖南 株洲 412007

2014年夏季采用掃描電遷移率粒徑譜儀，選取株洲市某交通干道附近，對其環(huán)境細顆粒物進行連續(xù)測量，并統(tǒng)計干道的車流量。實驗結(jié)果表明：環(huán)境中的細顆粒物數(shù)濃度呈雙峰分布，峰值一般出現(xiàn)在9.47～17.5、98.2～121.9 nm粒徑段，晴天和雨天不同粒徑段的細顆粒物數(shù)濃度的波動性不一致，降水過程對細顆粒有一定的去除作用。結(jié)合所觀測的機動車流量和所排放的細顆粒物粒徑譜，分析其與細顆粒物濃度之間的關(guān)系，可初步判斷該環(huán)境中愛根核模態(tài)的細顆粒物來源于機動車排放。

粒徑分布；細顆粒物；掃描電遷移率粒徑譜儀；車流量

隨著社會的快速發(fā)展，機動車數(shù)量越來越多，在方便人們出行的同時機動車尾氣加重了城市大氣污染，給人類健康帶來巨大影響[1-2]。交通干道的顆粒物來源主要有道路揚塵、機動車尾氣、空氣中一些揮發(fā)性有機化合物及污染氣體等。柴油發(fā)動機運行產(chǎn)生的顆粒物是由若干直徑多為20～200 nm[3]的球狀基本顆粒凝集而成，汽油機產(chǎn)生的顆粒物直徑為30～100 nm，峰值在70 nm左右[4]。

大氣顆粒物中超細顆粒物(粒徑小于100 nm) 多由燃燒產(chǎn)生，其化學成分多為碳基化合物，其中包括PAH等致癌物質(zhì)，以及汞、鉛等重金屬元素。細顆粒物(粒徑小于2.5 μm)和超細顆粒物不但更容易在深部呼吸道沉積[5],而且由于粒徑小,表面積大,攜帶的有毒有害物質(zhì)往往比大顆粒物呈現(xiàn)更大的活性和毒性[6-8]，嚴重危害人體健康，成為影響大氣環(huán)境質(zhì)量的主要污染物。目前國內(nèi)對超細微顆粒物的研究還處于起步階段[9-11]。株洲市的大氣環(huán)境研究主要集中在降塵、TSP、氮、硫等污染物的層面上[12]。

利用掃描電遷移率粒徑譜儀(TSI 3938)對株洲市某交通干道的細顆粒物粒徑分布進行連續(xù)的在線測量，得到了該地大氣顆粒物粒徑分布的特征。同時監(jiān)測干道的車流量并分析其與大氣顆粒物的關(guān)聯(lián)性，初步判斷車流量對大氣顆粒物的影響。

1 實驗部分

1.1 采樣點和采樣時間

實驗地點以株洲市交通主干道泰山路為中心(圖1)，該街道為東西走向，行車道為雙向雙車道，周圍主要是學校建筑和居民樓盤，是較為開敞的街谷，四周500 m以內(nèi)無建筑施工，無工業(yè)設(shè)施，綠化覆蓋率較高。實驗選取在高溫晴天和高溫下雨(2014年7月17—18日)的天氣情況下連續(xù)監(jiān)測，避免陽光直射對儀器的干擾，儀器置于陰涼處，記錄車流量和環(huán)境溫濕度。

圖1 實驗地點周圍環(huán)境示意圖

實驗測定環(huán)境中不同粒徑細顆粒物粒子數(shù)濃度的日變化，利用TSI 3938在線連續(xù)監(jiān)測，每次取樣連續(xù)1 h，每個樣本測量5 min，共12個樣本。采樣時間為10:00～20:00，觀察該測試點的主要粒徑段和粒子濃度的變化情況，每5 min記錄一次車流量，每10 min監(jiān)測一次取樣環(huán)境的溫濕度。

1.2 采樣方法和原理

TSI 3938(測量的粒徑范圍為2.5 nm～1 μm)由2個子系統(tǒng)組成：DMA靜電遷移率分析儀和CPC凝聚核粒子計數(shù)器。原理是氣溶膠顆粒物經(jīng)過外電極的選擇狹縫進入DMA。帶負電的氣溶膠顆粒物受到排斥作用沉降到外電極的壁上。中性的顆粒物和過量的空氣一起從DMA出口排出。帶正電的顆粒物快速通過干凈的鞘氣層進入帶有負電壓的內(nèi)電極，再被CPC凝聚核粒子計數(shù)器計數(shù)，軟件將以上數(shù)據(jù)反演為氣溶膠粒徑和濃度分布圖。

1.3 采樣期間的天氣情況

株洲地區(qū)屬于亞熱帶季風濕潤、夏熱冬冷氣候區(qū)，夏季的室外干球溫度為35.9 ℃，相對濕度為60%，室外平均風速為2.6 m/s，夏季高溫高濕天氣居多。

實驗期間，株洲市17日平均溫度為 31 ℃，平均濕度為66%，微風，空氣質(zhì)量指數(shù)平均值為57，PM2.5平均質(zhì)量濃度為33 μg/m3，PM10平均質(zhì)量濃度為50 μg/m3；18日平均溫度為31 ℃，平均濕度為69%，微風，空氣質(zhì)量指數(shù)平均值為63，PM2.5平均質(zhì)量濃度為41 μg/m3，PM10平均質(zhì)量濃度為62 μg/m3。可知株洲市的空氣質(zhì)量良好，細顆粒物質(zhì)量濃度未超過限定標準。

實驗環(huán)境實測17日的平均溫度為34.5 ℃，平均相對濕度為60.2%，氣象條件比較穩(wěn)定，平均風速為1.38 m/s。18日15:00～16:20降雨，降水量為5 mm，采樣期間的天氣特征見表1。

表1 采樣期間的天氣特征

注:“—”表示暴雨期間未監(jiān)測。

2 結(jié)果與分析

2.1 細顆粒物測量結(jié)果

2.5 nm～1 μm顆粒物總數(shù)濃度的變化范圍(5 min平均值)為0.72×104～4.61×104個/cm3，平均值為1.47×104個/cm3。將測試范圍內(nèi)(2.5 nm～1 μm)所有顆粒物分為3個粒徑段，分別為2.5～20 nm(結(jié)晶核模態(tài))、20～100 nm(愛根核模態(tài))和100～1 000 nm(積聚核模態(tài))[13]，進行分段累加，得到每粒徑段的顆粒物數(shù)濃度分布，7月17日每個粒徑段平均數(shù)濃度分別為3.07×104、2.06×104、0.94×104個/cm3；7月 18日每個粒徑段平均數(shù)濃度為2.24×104、1.50×104、0.86×104個/cm3，由此可知2.5～20 nm粒徑段粒子數(shù)濃度最高。

2.2 機動車流量測量結(jié)果

實驗連續(xù)記錄干道的車流量，每5 min一組數(shù)據(jù)，記錄觀測時間內(nèi)的車流量，17日內(nèi)每5 min機動車流量最低值為85，最高值為380，平均值為163，交通量一般；18日內(nèi)每5 min機動車流量最低值為104，最高值為280，平均值為172，交通量一般，其變化見圖2。

圖2 取樣時間內(nèi)主干道的車流量曲線圖

由圖2可知，車流量在取樣時間內(nèi)的變化是在11:40、18:00左右的上下班時間內(nèi)車流量較大，而在12:30～13:00時段內(nèi)的車流輛較小。

2.3 細顆粒物數(shù)濃度譜及日變化分析

利用TSI 3938進行連續(xù)取樣，取樣時間比較充分，同時取樣的次數(shù)較多，足夠能排除實驗的偶然性，通過觀察實驗后不同時間的取樣和同一次取樣的不同樣本，對連續(xù)在線取樣的數(shù)據(jù)進行累加取平均值處理，得到細顆粒物數(shù)濃度的譜分布，如圖3所示。

圖3 觀測期間細顆粒物平均數(shù)濃度的譜分布

從圖3可以看出，觀測期間，2.5 nm～1 μm顆粒物數(shù)濃度呈明顯雙峰分布，峰值出現(xiàn)在9.47～17.5、98.2～121.9 nm左右，17日細顆粒物數(shù)濃度主要集中在9.47～982.2 nm粒徑范圍內(nèi)，18日細顆粒物數(shù)濃度主要集中在9.82～615.3 nm粒徑范圍內(nèi)。

圖4是觀測期間各粒徑段細顆粒物平均數(shù)濃度的日變化情況。

圖4 晴天和雨天各粒徑段顆粒物平均數(shù)濃度的日變化圖

從圖4可以看出，這2 d內(nèi)各粒徑段細顆粒物數(shù)濃度的變化趨勢和波動性存在差異，但2 d中100～1 000 nm粒徑段顆粒物數(shù)濃度的波動性較小。17日內(nèi)2.5～20 nm粒徑段細顆粒物數(shù)濃度波動較大，主要出現(xiàn)在13:30～14:30左右，當天該時段的太陽輻射最強，說明2.5～20 nm粒徑段的細顆粒物形成與光化學作用有關(guān)，結(jié)晶核模態(tài)顆粒物受太陽輻射強度影響，光化學作用促進顆粒物成核現(xiàn)象，產(chǎn)生新粒子[14-15]。20～100 nm粒徑段顆粒物數(shù)濃度波動主要出現(xiàn)在11:30～12:00、13:30～14:30和18:00～18:20左右3個時間段內(nèi)。其中11:30～12:00和18:00～18:20 2個時間段非太陽輻射最強時刻但處在機動車流量最高峰范圍內(nèi)，而13:30～14:30時間段，有機動車流量較前1 h內(nèi)明顯增大的特點。故初步判斷該段粒徑的顆粒物數(shù)濃度可能與機動車流量有關(guān)。

18日全天各粒徑段細顆粒物數(shù)濃度波動性明顯小于17日，2.5～20 nm粒徑段細顆粒物數(shù)濃度依然在太陽輻射最強烈的13:20～13:40段出現(xiàn)峰值；18日車流量的2個峰值時段分別在15:40～16:00和18:00～18:15，對應(yīng)時刻20～100 nm顆粒物濃度峰值十分吻合；18日100～1 000 nm粒徑段顆粒物數(shù)濃度僅在下雨時有較大波動，對比17、18日該粒徑段數(shù)據(jù)，與文獻中指出的積聚核模態(tài)細顆粒物在大氣中平均壽命最長，當氣象條件穩(wěn)定時濃度最為穩(wěn)定，但受氣象條件(如大風、降雨等)的影響[16-17]吻合。

晴天和雨天的數(shù)據(jù)都表明，20～100 nm粒徑段顆粒物與交通的關(guān)系最為密切。

2.4 降雨后細顆粒物粒徑譜的變化

7月18日15:00前一直是高溫高濕的天氣，15:00～16:20出現(xiàn)降雨，降雨停止后出現(xiàn)晴朗潮濕的天氣，采樣期間(7月18日)的平均溫度達到34.8 ℃。圖5是降雨前后細顆粒物數(shù)濃度的譜分布圖。

圖5 降雨前后細顆粒物數(shù)濃度的譜分布圖

從圖5可以看出，降雨前細顆粒物數(shù)濃度主要集中在9.82～429.4 nm粒徑范圍內(nèi)，降雨后細顆粒物數(shù)濃度主要集中在17.5～615.3 nm粒徑范圍內(nèi)，降雨前后細顆粒物的分布特征有所改變，降雨后的細顆粒物分布不呈現(xiàn)明顯的雙峰狀態(tài)，降雨后積聚核模態(tài)細顆粒物的粒徑范圍變寬(新產(chǎn)生445.1～615.3 nm粒徑段)，結(jié)晶核模態(tài)細顆粒物粒徑范圍變窄(9.82～16.8 nm粒徑段消失)。對比圖5(b)可知，2.5～20、20～100 nm 2個粒徑段的細顆粒物數(shù)濃度降雨后明顯高于降雨前，而降雨后100～1 000 nm粒徑段的細顆粒物數(shù)濃度低于降雨前。

黑碳氣溶膠具有多孔性，粒徑主要為10～1 000 nm，尺度分布主要呈現(xiàn)積聚核模態(tài)，城市大氣中的黑碳顆粒主要來源于燃煤和機動車尾氣[18-20]。黑碳顆粒主要有內(nèi)混和外混2種形態(tài)。外混態(tài)主要由碳元素組成，獨立存在。內(nèi)混態(tài)則是外混態(tài)在大氣輸送過程中吸附了其他非難熔組分，將碳元素顆粒包裹于內(nèi)層而成。內(nèi)混態(tài)黑碳顆粒在吸附其他污染物過程中，一方面使顆粒物粒徑長大，另一方面使顆粒物變?yōu)橛H水性，影響其在大氣中的壽命[20-21]?？梢酝茰y出降雨過程對積聚核模態(tài)細顆粒物有明顯的去除作用[22]，甚至由于細顆粒物的親水性使得粒子壽命變短，消亡，雨后積聚核模態(tài)細顆粒物的粒徑范圍變寬，由于在高相對濕度下顆粒物可以發(fā)生凝并，使得粒徑顯著增大[23]。降雨對結(jié)晶核模態(tài)9.82～16.8 nm粒徑段細顆粒物也有顯著的去除作用，雨后晴朗潮濕的天氣下，結(jié)晶核模態(tài)(主要粒徑范圍為17.5～20 nm)細顆粒物的數(shù)濃度由于成核作用反而增大，細顆粒物的凝并使得粒徑增大，掩蓋了所去除粒徑段的濃度。降雨對愛根核模態(tài)的顆粒物影響不大，雨后高溫差潮濕的天氣使得數(shù)濃度明顯增大。

2.5 細顆粒物與機動車流量關(guān)系

文獻[24-25]對機動車尾氣中的顆粒物進行了實驗研究，得出幾類機動車尾氣顆粒物粒徑譜，發(fā)現(xiàn)機動車排放尾氣的顆粒物主要集中在20～200 nm粒徑范圍內(nèi)。圖6選取了實驗中車流量最大時刻(7月17日18:00～18:30)和車流量最小時刻(7月18日12:30～13:00)所測環(huán)境的細顆粒物平均粒徑譜與總結(jié)文獻[24-25]中機動車尾氣平均粒徑譜對比，可以發(fā)現(xiàn)：盡管數(shù)濃度的數(shù)量級不同，但它們的粒徑分布規(guī)律相似，均呈雙峰分布，平均數(shù)濃度的峰值均出現(xiàn)在10～20、90～110 nm粒徑段。特別是相比而言，機動車流量最大時刻測得的粒徑譜與文獻中機動車尾氣平均粒徑譜結(jié)果更加趨于一致，說明機動車尾氣在此交通干道環(huán)境的細顆粒物分布中起主導作用。

圖6 機動車尾氣粒徑譜與車流量最大、最小時刻所測環(huán)境的顆粒物粒徑譜對比

綜上，可以得出，20～100 nm粒徑段的顆粒物與機動車尾氣排放密切相關(guān)，故可以判定機動車排放污染物為20～100 nm粒徑段細顆粒物的最主要來源。

3 結(jié)論

利用掃描電遷移率粒徑譜儀對株洲市泰山路交通干道的細顆粒物進行連續(xù)在線測量，并統(tǒng)計該干道的機動車流量和測試環(huán)境的溫濕度。經(jīng)過分析得出以下結(jié)論：

1)該監(jiān)測點環(huán)境中，晴天的細顆粒物粒徑主要集中在9.47～982.2 nm粒徑段，雨天的細顆粒物粒徑主要集中在9.82～615.3 nm粒徑段，其數(shù)濃度均呈現(xiàn)雙峰分布，峰值出現(xiàn)在9.47～17.5、98.2～121.9 nm左右。晴天和雨天3個不同粒徑段的細顆粒物數(shù)濃度的波動性不一致，晴天由于持續(xù)的高溫高濕條件，細顆粒物數(shù)濃度波動性較雨天要大，但100～1 000 nm(積聚核模態(tài))的數(shù)濃度變化趨勢較為穩(wěn)定。

2)降雨過程對細顆粒物(9.82～16.8、100～1 000 nm粒徑范圍內(nèi))有一定去除作用，降雨后潮濕的天氣下積聚核模態(tài)細顆粒物發(fā)生凝并，導致新顆粒物(主要為445.1～615.3 nm粒徑范圍)生成。降雨后高溫潮濕的天氣促進顆粒物成核，使得結(jié)晶核模態(tài)和愛根核模態(tài)的顆粒物數(shù)濃度增大。

3)對比機動車流量分布、機動車尾氣的粒徑分布和細顆粒物數(shù)濃度的日變化可知，交通干道附近的20～100 nm粒徑段的細顆粒物來源以機動車排放污染物為主。

研究分析了交通干道附近環(huán)境中2.5 nm～1 μm的細顆粒物的分布特征，及其與氣象條件和機車動流量2個相關(guān)因素之間的關(guān)系，得出不同粒徑段細顆粒物的主要來源。然而就機動車尾氣的顆粒污染物分布特點而言，還與局地氣象條件、街谷擴散條件等相關(guān)聯(lián)，如果進行更深入的研究還需考慮這些因素。

[1] SVERRE V. Ambient particles and health:lines that divide[J].Journal of the Air & Waste Management Association，1997，47(5):551-581．

[2] DOCKERY D W,POPE C A. Acute respiratory effects of particulate air pollution [J]. Annual Review of Public Health,1994,15(1):107-132.

[3] 秦孔建,高繼東,劉雙喜,等. 公交車用柴油發(fā)動機顆粒物排放特性的試驗研究[J]. 汽車工程,2008,30(10):866-870.

[4] 潘鎖柱,裴毅強,宋崇林,等. 汽油機顆粒物數(shù)量排放及粒徑的分布特性[J]. 燃燒科學與技術(shù),2012,18(2):181-185.

[5] POPE C A，BURNETT R T，THUN M J，et al.Lung cancer,cardiopulmonary mortality,and long-term exposure to fine particulate air pollution[J]. Jama,2002,287(9):1 132-1 141.

[6] OBERD?RSTER G,OBERD?RSTER E,OBERD?RSTER J. Nanotoxicology:An emerging discipline evolving from studies of ultrafine particles[J]. Environ Health Perspect,2005,113(7):823-839.

[7] NEL A,XIA T,MDLER L,et al. Toxic potential of materials at the nanolevel.[J]. Science,2006,311(5 761):622-627.

[8] 王茜. 上海市秋季典型PM2.5污染過程數(shù)值預(yù)報分析[J].中國環(huán)境監(jiān)測,2014,30(2):7-13.

[9] 付志民,孫在,賈崢,等.杭州市超細微粒數(shù)濃度和粒徑分布特征[J].環(huán)境科學研究,2012,25(3):259-264.

[10] 段菁春,李興華,郝吉明. 北京市冬季大氣細粒子數(shù)濃度的粒徑分布特征[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測,2008,24(2):54-59.

[11] 孫在,謝小芳,楊文俊,等. 煤燃燒超細顆粒物的粒徑分布及數(shù)濃度排放特征試驗[J].環(huán)境科學學報,2014,34(12):3 126-3 132.

[12] 孟范平,李桂芳. 株洲市大氣污染動態(tài)研究[J]. 中南林學院學報,2000,20(2):36-39.

[13] SEINFELD J H,PANDIS S N. Atmospheric chemistry and physics:from air pollution to climate change [J]. Environment:Science and Policy for Sustainable Development,2006,51(8):1 376.

[14] KULMALA M. How particles nucleate and grow [J]. Science,2003,302(5 647):1 000-1 001.

[15] SHI Z,SHAO L,JONES T P,et al. Characterization of airborne individual particles collected in an urban area,a satellite city and a clean air area in Beijing,2001[J]. Atmospheric Environment,2003,37(29):4 097-4 108.

[16] KIM S,SHEN S,SIOUTAS C,et al. Size distribution and diurnal and seasonal trends of ultrafine particles in source and receptor sites of the Los Angeles basin [J]. Journal of the Air & Waste Management Association,2002,52(3):297-307.

[17] MORAWSKA L,JAYARATNE E R, MENGERSEN K,et al. Differences in airborne particle and gaseous concentrations in urban air between weekdays and weekends [J]. Atmospheric Environment,2002,36(27):4 375-4 383.

[18] 孫天樂,何凌燕,黃曉鋒,等. 深圳市冬季黑碳氣溶膠的粒徑分布和混合態(tài)特征[J]. 科學通報,2011,56(21):1 703-1 710.

[19] 陶俊,朱李華,韓靜磊,等. 廣州城區(qū)冬季黑碳氣溶膠污染特征及其來源初探[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測,2009,25(2):53-56.

[20] 孫杰,孫天樂,何凌燕. 深圳市環(huán)境空氣中黑碳氣溶膠的污染特征研究[J]. 中國測試,2012,38(3):8-11.

[21] 宗鵬程,繆啟龍,魏曉奕. 不同混合方案對氣溶膠輻射特性的影響[J]. 環(huán)境科學研究,2010,23(5):627-633.

[22] 胡敏,劉尚,吳志軍,等.北京夏季高溫高濕和降水過程對大氣顆粒物譜分布的影響[J]. 環(huán)境科學,2006,27(11):2 293-2 298.

[23] 李燦,崔術(shù)祥,楊維,等.相對濕度對室內(nèi)細顆粒物粒徑分布影響的試驗研究[J]. 安全與環(huán)境學報,2014,14(4):254-258.

[24] 張遠軍. 機動車顆粒物排放測試與研究[D]. 武漢:武漢理工大學,2006.

[25] 王軍方,葛蘊珊,何超,等.汽油車和天然氣汽車顆粒物排放特性研究[J]. 汽車工程,2009,31(2):137-140.

Research on the Distribution Characteristics and Its Influent Factors of Fine Particles in Summer near a Traffic Artery in Zhuzhou

MING Jin,LI Can,CHEN Yuanping,WANG Xiujuan,YANG Wei，XIA Xiaokang

School of Civil Engineering,Hunan University of Technology,Zhuzhou 412007,China

Continuous online measurements of fine particle number size distribution were conducted in the summer of 2014 by using Scanning Mobility Particle Spectrometer (SMPS) in the vicinity of a traffic artery of Zhuzhou,and traffic flow was measured simultaneously. Experimental results indicated that number concentration of particle had two notable peaks,which were in the range of 9.47-17.5，98.2-121.9nm. The concentration of all mode particles had an obvious difference between sunny day and rainy day，and rain process had a great effect on scavenging particles. The analysis of the relationship of traffic flow and fine particles stated that vehicle exhaust pollutants were an important source of Aitken mode particles.

particle size distribution;fine particulate matter;Scanning Mobility Particle Spectrometer (SMPS);traffic car flow

2015-04-09;

2015-07-02

國家自然科學基金(51246008);湖南省自然科學基金(13JJ9015)

明 錦(1989-)，男，安徽六安人，碩士。

李 燦

X823

A

1002-6002(2016)02- 0038- 06