基于隧道法的機動車PM2.5排放因子研究

吳　中，侯新超，徐輝，張其龍，殷永文

（1.河海大學土木與交通學院，江蘇 南京210098；2.淮安市交通運輸局，江蘇 淮安223001）

基于隧道法的機動車PM2.5排放因子研究

吳中1，侯新超1，徐輝1，張其龍2，殷永文2

（1.河海大學土木與交通學院，江蘇 南京210098；2.淮安市交通運輸局，江蘇 淮安223001）

選取典型城市隧道進行機動車排放因子測試，在南京市富貴山隧道進行監(jiān)測，對隧道內(nèi)的PM2.5濃度、風速風向、交通量、車型、速度及氣象條件進行采集分析、計數(shù)、分類、觀察。建立守恒方程和多元線性回歸求解PM2.5平均排放因子，分別得出出租車（天然氣）、小汽車、公交車（天然氣）、大客車（柴油）、大貨車在35～40 km·h-1，40～45 km·h-1，45～50 km·h-1范圍內(nèi)的平均排放因子；其中最大值為0.157 2 g·（km·輛）-1，最小值為0.015 21 g·（km·輛）-1，在相同速度范圍內(nèi)城市大貨車的PM2.5的平均排放因子明顯高于其它，其次是大客車（柴油）、公交車（天然氣）、小汽車、出租車（天然氣）。

PM2.5；排放因子；隧道實驗

PM2.5對我國城市空氣質(zhì)量影響較大，在空氣質(zhì)量指數(shù)（air quality index，AQI）中占主要作用，我國大氣污染已經(jīng)從上世紀煙煤型污染演變?yōu)榭鐓^(qū)域性、復合型大氣污染［1］。超細顆粒物PM2.5對人體健康以及環(huán)境造成極大的危害［2］?？茖W準確地建立機動車污染源排放清單是進行機動車排放控制的重要依據(jù)，而獲取準確的機動車排放因子是其關鍵［3］。

從上世紀70年代起，先后出現(xiàn)了多種機動車尾氣排放數(shù)據(jù)收集的試驗方法，應用比較廣泛的有機動車臺架測試法，隧道測試法，感應檢測法。通過機動車臺架試驗可以獲得單臺車的排放因子［4］，然而綜合排放因子必須通過排放因子模式計算或現(xiàn)場測試獲得［5-6］。

而以往的隧道法存在著若干不足，其一是交通排放未能與通過隧道的交通流緊密結合，實驗給出的交通流數(shù)據(jù)大多是長時間平均意義上的數(shù)據(jù)，成果分辯率相對較差；其二是隧道內(nèi)外空氣交換量的觀測或研究較為薄弱，尤其是汽車引起的活塞風的影響考慮不足或者是比較粗糙；其三是因?qū)α骱突钊L的影響，隧道中排放物的濃度理論上呈現(xiàn)空間（沿隧道走向）非均勻分布的狀況，這種分布需要在實驗中觀測，以提高實驗數(shù)據(jù)的精度。以往方法存在的問題需要研究改進。而隧道內(nèi)不同時段的機動車平均排放因子不是一恒定系數(shù)，而是隨機動車車群組成、交通特征和狀況發(fā)生變化［7］。為此，通過富貴山隧道實驗，在實測數(shù)據(jù)基礎上得出南京市機動車不同車型、不同速度下的PM2.5綜合排放因子，為交通運輸企業(yè)的減排規(guī)劃與工作提供理論依據(jù)和技術支撐。

1　實驗方法

富貴山隧道位于南京市區(qū)東北角紫金山余脈富貴山，全長929.9 m，分為東、西兩座隧道。東線隧道長475 m，西線隧道長454 m。兩隧道由北往南中線間距53～44 m。隧道北高南低，平面為直線，雙車道路面寬6.4 m，東、西線縱坡分別為1.3%和1.3%。隧道外線路北接崗子村路口，南入市區(qū)北安門路，是南京市政府規(guī)劃的城東干道重點項目。鑒于隧道北高南低，考慮到空氣流動特性，選取東線隧道為實驗隧道。

隧道實驗的采樣點在隧道出入口10 m處設置路測激光調(diào)查儀⑤、⑥，隧道入口處設置PM2.5檢測儀，在隧道設置①、②、③、④處分別設置PM2.5檢測儀，在距離入口40 m，70 m處分別設置點風速風向儀1#、2#，在距離出口15 m處設置斷面風速風向儀，設備縱斷面布置圖見圖1，其中車流方向由南向北。

圖1　儀器布置縱斷面圖（單位：m）Fig.1　Instrument layout and vertical section

實驗時間為2015年6月20日到6月22日，早上6:00到晚22∶30，交通量數(shù)據(jù)主要通過Axlelight便攜式路測激光交通調(diào)查儀⑤、⑥，并結合交通量人工計數(shù)法，，記錄每5 min各種車輛的到達數(shù)，確定出實驗時間內(nèi)每5 min內(nèi)的私家車、出租車（天然氣）、公交車、大客車、大貨車的交通量數(shù)據(jù)。①、②、③、④處采用微電腦激光粉塵儀測量每5 min PM2.5濃度（mg·m-3）。在隧道上游通風段結束位置設置1#號點風速風向儀，用以測量入口處風速風向，再距離1#號位置30 m處設置2#號點風速風向儀，測量隧道內(nèi)風速風向，Kestrel Portable Vane Mount 4 500點風速風向儀以20 s為時間間隔自動進行計數(shù)并保存。在隧道出口處設置FLOWSIC 200斷面風速儀風向儀，測量隧道斷面每5 min風速風向均值。

Axlelight便攜式路測激光交通調(diào)查儀安裝在右側(cè)路緣帶，微電腦激光粉塵儀、點風速風向儀分別設置在機非分隔欄上，其中微電腦激光粉塵儀設置在距路面1.5 m處，點風速風向儀設置位置距路面2.1 m，斷面風速風向儀距離里面3.6 m處，橫斷面布置圖如圖2所示。

圖2　儀器布置橫斷面圖（單位：m）Fig.2　Instrument layout cross section

2　觀測數(shù)據(jù)處理

2.1儀器布設方案說明

實驗儀器布設方案見圖1和圖2。隧道出入口大氣相通，可以認為0號PM2.5濃度計布設在南端入口處能夠同時反映出隧道出入口處的濃度。隧道入口處有40.0 m長的通風過渡段，此段的PM2.5微顆粒既可以隨氣流輸運到隧道頂部與側(cè)部通風口排出隧道，也可以隨車輛活塞風進入隧道主干段，這種隧道構造形式使得隧道通風段氣流能夠多孔進出、微顆粒擴散流態(tài)流向復雜，不適于實驗研究。設計入口通風段后的無通風孔隧道主干段起始處為實驗設定入口，1號PM2.5濃度計布設在入口通風段后實驗設定入口處，PM2.5濃度實驗計算由1號傳感器開始，1號濃度值也成為計算區(qū)域上游邊界的空氣入流濃度。由于隧道主干段出口處PM2.5濃度不僅受車輛排放、氣流運動影響，還受到出口通風段濃度擴散作用影響。為避免計算域下游邊界過分靠近出口，使PM2.5細顆粒向低濃度方向擴散造成的邊界處PM2.5濃度下降，隧道最下游的4號濃度計布設在出口通風段上游前30.0 m處更為適宜。

根據(jù)空氣動力學理論，當流體氣流速度小手0.3馬赫時，流體壓縮性可以忽略不計［8］。隧道中空氣流動為小于10.0 m·s-1的低速流動，隧道中空氣流為連續(xù)不可壓縮氣流。將斷面風速儀布設在隧道主干段出口上游處，可以不受出口通風段多孔復雜氣流流態(tài)影響，真實地測得通過整個隧道主干段的流動空氣的氣通量。由于低速空氣的不可壓縮性，從隧道主干段流出的氣通量必定是隧道主干段入口的流入量，從而可以準確計算隨空氣流出所帶走的PM2.5總量。

2.2隧道氣流觀測

隧道內(nèi)1#、2#點風速風向儀以20 s為間隔記錄著隧道內(nèi)的風速風向，通過分析1#點風速范圍為3.8～0 m·s-1，平均風速為1.702 m·s-1，2#點處的風速范圍為3.5～0 m·s-1，平均風速為1.560 m·s-1，如表1所示。

表1　點風速風向儀數(shù)據(jù)Tab.1　Point wind speed and direction data m·s-1

通過分析軸向風速HW和橫向風速CW軸向風速都大于0、平均風速為0.829 5 m·s-1，橫向風速的范圍在3.7～-2 m·s-1、平均風速為1.185 5 m·s-1。

這表明由于車輛的活塞運動，車頭與車尾對橫向氣流有不同影響。當車頭通過風速儀時，因車頭車體的排開空氣的作用，橫向風向車道外側(cè)為正；當車尾前進通過風速儀，車后形成空氣低壓區(qū)，橫向風反向向車道中為負。但車頭截面對空氣的活塞推動作用以及車身因空氣粘性對空氣的拖曳作用始終使隧道中的風向由入口指向出口。實測1#、2#風速儀也反映出隧道中沿程各處的主要氣流特性。此外，三天連續(xù)的隧道出口端通風段上游處的斷面流速儀監(jiān)測值呈現(xiàn)出某種統(tǒng)計周期性的特性（如圖3）。風速低谷段為車流量較少的夜間，風速峰值段為車流量較多的白天。上下午交通高峰期間風速雖有增大，但并不明顯，這反映出隧道風速不僅與車流量有關，還與車速有關。實測數(shù)據(jù)表明無論白天黑夜，風向幾乎全部是非負值，表明在隧道出口處在觀測時間段上全部是氣流流出，沒有空氣倒灌現(xiàn)象；點風速儀監(jiān)測數(shù)據(jù)也表明隧道主干段入口處沒有逆車流方向的空氣回流 （通風段在此方面也起到部分作用），全部是由通風段進入的氣流。隧道主干段進出口風向一致，并且完全與行車方向相同?，F(xiàn)場觀測結論表明，經(jīng)隧道出入口通風段的氣流調(diào)節(jié)，并考慮到實際隧道兩端距離短、高程一致，大氣壓強大致相等，隧道外一般強度的氣流流動不會影響到隧道主干段內(nèi)以活塞風為主的空氣流向。實驗時間段隧道空氣流動狀況的全時程監(jiān)測為汽車PM2.5排放研究提供了關鍵基礎數(shù)據(jù)，實測風向的不變也決定了本項實驗的守恒方程（2）式右端第二項恒取負號。

圖3　6月20日16∶00～6月23日15∶00斷面風速圖Fig.3　Cross section wind velocities from 16∶00，June 20 to 15∶00，June 23

2.3隧道交通流量與車速觀測

富貴山隧道有6路、17路、36路、115路、118路、173路和190路城市公交通過，它們大部分是LNG天然氣公交，少量為柴油車公交。由于隧道北端連接到南京火車站、長途汽車站、紅山動物園和玄武湖隧道等城市重要交通、娛樂、商業(yè)節(jié)點或交通通道，每天有大量的私家小汽車、出租車通過。出租車主要為液化天然氣車，也有少量的純電動車出租車。

2.4隧道PM2.5濃度觀測

隧道中PM2.5濃度從南至北依次由1～4號濃度傳感器觀測記錄，分別對應圖3～圖5中入口、上游、下游和出口傳感器。6月20日06:30—22:35，6月21日07:35—22:35，6月22日06:50—22:10連續(xù)的濃度與對應的經(jīng)過隧道的車流車速觀測記錄按每5 min積分求均值整理，6月20日、21日和22日整理后的濃度觀測值與空間平均車速的對應關系被表達在圖4～圖6中。

圖4　6月20日06∶30—22∶35 PM2.5濃度（5 min平均）Fig.4　PM2.5concentration（average of 5 minutes）during 06∶30—22∶35，June 20

圖5　6月21日07∶35—22∶35PM2.5濃度圖（5min平均）Fig.5　PM2.5concentration（average of 5 minutes）during 07∶35—22∶35，June 21

圖6　6月22日06∶50—22∶10 PM2.5濃度（5 min平均）Fig.6　PM2.5concentration（average of 5 minutes）during 06∶50—22∶10，June 22

從數(shù)值圖中可以看出，PM2.5的5 min均值濃度依時呈現(xiàn)不規(guī)則的變化?？傮w上，4個傳感器測得濃度變化趨勢大體一致，這表明：其一隧道內(nèi)的微細顆粒濃度受背景濃度的控制，汽車排放是在背景上的濃度迭加；其二隧道內(nèi)空氣流動使微顆粒擴散運動加快，觀測段前后濃度相差不大且變化趨勢相同與PM2.5隨空氣流動加速擴散有關。此外，隧道主干段出口處的濃度略大于入口處的現(xiàn)象表明，車流引起的活塞風使得隧道入口外低濃度空氣涌入，推動出口處高濃度空氣排出，使得隧道沿程濃度呈現(xiàn)梯度分布，這與隧道中空氣氣流由南入口向北出口運動相一致。

2.5數(shù)據(jù)處理

對儀器觀測和人工觀測的數(shù)據(jù)進行處理，主要包括下列幾個步驟：

1）粗差剔除，對個別明顯不合理數(shù)據(jù)進行人工刪除，需要補齊的數(shù)值進行線性插值；

2）數(shù)據(jù)拼接，對兩臺點風速儀進行計算機繪圖整理，數(shù)據(jù)下載間隙數(shù)據(jù)進行拼接，查尋軸向風速是否存在？存在時間的長短，并進行合理性分析；對兩路側(cè)激光交通調(diào)查儀的時間重合段數(shù)據(jù)進行算術平均，求得平均速度。對下載數(shù)據(jù)間隙只有一臺儀器觀測的時段進行簡單的數(shù)據(jù)拼接，整理出歷時完整的車速數(shù)據(jù)；車流量數(shù)據(jù)用二臺儀器觀測數(shù)據(jù)進行比對，求得二臺儀器在時間上的偏差，計算車輛通過隧道中點的時間與儀器的偏差，以出口處儀器記錄為準，在時間軸上平移，得到完整的歷時車輛車速數(shù)據(jù)；

3）對四臺PM2.5濃度計觀測數(shù)據(jù)進行5 min平均濃度處理，將三天海量數(shù)據(jù)壓縮到數(shù)百個5 min平均濃度數(shù)據(jù)；

4）對激光調(diào)查儀車型數(shù)據(jù)和人工記查車型數(shù)據(jù)進行同步性分類，以濃度數(shù)據(jù)時間標尺為準，進行5 min求和，人工整理得到完整歷時的以5 min為單元的車輛分類數(shù)據(jù)；

5）同步整理以5 min為時間單元激光調(diào)查儀車速數(shù)據(jù)；

6）同步按公式（2）整理以5 min為時間積分單元激光斷面流速儀數(shù)據(jù)。

2.6守恒方程

根據(jù)物質(zhì)流動輸運原理，隧道內(nèi)1號與4號濃度傳感器之間隧道主干段計算空間內(nèi)在T時間間隔內(nèi)，車輛在速度變化不大或恒定車速條件下，PM2.5輸運質(zhì)量守恒方程可以表達為：

式中，c（x，t）為隨時間變化的PM2.5濃度值；v（t）為出口處斷面風速儀瞬時值；c出（t），c入（t）分別為隧道主干計算段出、入口PM2.5濃度計瞬時值；αi為排放因子（g·km-1輛），其下標i代表車輛種類；Ni為T時段內(nèi)駛過隧道的車輛總數(shù)，其下標i代表車輛種類；S為隧道空間橫截面積；Δx為隧道主干段計算區(qū)間的長度，即首尾PM2.5濃度計間隧道長度。

根據(jù)隧道實驗的具體布置以及數(shù)據(jù)離散化的要求（圖1），方程（1）化簡為

式中：T為計算時間單元，考慮到交通流量、PM2.5濃度值需要時間累積，T取5 min（300 s），為方便計，方程（2）中△x為相鄰濃度傳感器間距，按實際儀器布設取130 m（計算區(qū)段全長為130×3=390 m）；S為隧道空間橫截面積，計算得到為53.7 m2；ci為PM2.5濃度值、其下標為傳感器號（1號為上游隧道主干段入口處濃度計，2，3，4號分別為從入口至下游390 m處等距的3個傳感器）。上標n為以5 min為單元的時序標號。

當隧道中空氣流動方向與車流方向一致時，（1、2）式右端第二項取負，表明隧道內(nèi)空氣從入口進、出口出，PM2.5隨空氣流動按c1濃度進、c4濃度出。因空氣進出殘留在隧道主干計算區(qū)域中的PM2.5總量變化可以根據(jù)進出口濃度差計算求得。如果空氣流動方向與車流方向不一致，則方程右端第二項取正，空氣逆向流動會引起的PM2.5微顆粒不同的輸運方向，隧道主干計算段PM2.5總的存量上也會因氣流進出方向相反而產(chǎn)生計算上的不同變化。

2.7排放因子求解

PM2.5守恒方程（2）可以改寫成下列形式

根據(jù)整理的m組離散實測數(shù)據(jù)，劃分成5種車型，可以列出（3）式等價的方程組（4）式。式中α為排放因子未知數(shù)

利用Householder變換將N進行QR分解，即NA=F

其中：R1為5×5上三角方陣；C為5維列向量；D為m-5維列向量，則當A滿足時，F(xiàn)-NA的殘差平方和最小，上式A即為最小二乘所求解，具有最優(yōu)解的特性。

將統(tǒng)計的5 min平均數(shù)據(jù)按空間平均速度區(qū)間分類，得到35～40 km·h-1，40～45 km·h-1和45-50 km·h-1三類區(qū)間速度（典型的城市行車速度，更高或更低的速度沒有實測數(shù)據(jù)）。分別按三類數(shù)據(jù)樣本試算選擇合適的樣本數(shù)據(jù)個數(shù)和具體樣本，以尋求最小殘方差為目標，由（3）式至（7）計算出不同車型、車速的PM2.5排放因子（見表2）。

表2　富貴山隧道城市汽車PM2.5的平均排放因子解算值（g·km-1輛）Tab.2　The average emission factor（g·km-1）of the vehicle PM2.5in the Rich Mountain Tunnel

3　結論

1）南京市隧道內(nèi)不同時間段機動車平均排放因子隨風速、交通量、速度、車輛類型的變化而變化，隧道中排放物的濃度呈現(xiàn)空間（沿隧道走向）非均勻分布。

2）在相同速度范圍內(nèi)城市大貨車的PM2.5的平均排放因子明顯高于其它，其次是大客車（柴油）、公交車（天然氣）、小汽車、出租車（天然氣）。車輛在不同的速度范圍內(nèi)，PM2.5平均排放因子隨著車速的變化而變化，得出出租車（天然氣）、小汽車、公交車（天然氣）、大客車、大貨車在35～40 km·h-1，40～45 km·h-1，45～50 km·h-1范圍內(nèi)的平均排放因子。

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（責任編輯王建華）

Study on PM2.5Emission Factor of Motor Vehicle Based on Tunnel Method

Wu Zhong1，Hou Xinchao1，Xu Hui1，Zhang Qilong2，Ying Yongwen2
（1 College of Civil and Transportation Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China；2.Huai’an City Transportation Bureau，Huai’an 223001，China）

Selecting typical urban tunnel for vehicle emission factor test，this study selected Rich Mountain Tunnel in Nanjing City to carry out 3D monitoring and data collection of PM2.5concentration in the tunnel，wind speed and direction，traffic volume，vehicles，speed and meteorological conditions，and then made relevant analysis and classification.By establishing conservation equation and multiple linear regression to solve PM2.5average emission factor，it obtained the average emission factors of taxi（natural gas），car，bus（natural gas），bus（diesel），large freight car in the range of 35～40 km·h-1，45～40 km·h-1，45～50 km·h-1.The maximum value was 0.157 2 g·km-1car and the minimum value was 0.015 21 g/km car.It found out that in the same speed range the average emission factor of PM2.5for the large truck was significantly higher than that in other cities，with the large passenger car（diesel），bus（natural gas），car，taxi（natural gas）followed.

PM2.5；emission factor；tunnel test

X513

A

1005-0523（2016）04-0130-07

2015-12-10

吳中（1964—），教授，博士，研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理、交通安全、交通污染。