公路附近空氣中VOCs污染特征及擴散數(shù)值模擬研究

摘要：為更清晰地反映公路附近的環(huán)境質(zhì)量，針對公路附近空氣中VOCs污染特征展開分析，并開展VOCs（揮發(fā)性有機化合物）擴散數(shù)值模擬研究。以某一段100km的公路沿線范圍作為研究區(qū)，利用網(wǎng)格布點法布設(shè)采樣點采集空氣樣本，利用氣相色譜一質(zhì)譜法檢測VOCs污染濃度。之后，建立VOCs擴散模型，通過模型計算繪制擴散分布圖。結(jié)果表明，時間角度上，VOCs污染呈雙峰分布；空間角度上，污染沿公路兩側(cè)遞減，伴局部聚集。高風速下，擴散圖均勻顯示VOCs良好擴散與稀釋；低風速時，擴散圖不均，高亮區(qū)指示VOCs積聚加劇。

關(guān)鍵詞：VOCs污染；網(wǎng)格布點法；氣相色譜一質(zhì)譜法；污染特征

中圖分類號：X831 文獻標志碼：B

前言

隨著城市化進程的加速和機動車保有量的持續(xù)增長，公路交通成為城市空氣污染的主要來源之一。作為公路交通排放的主要污染物之一，VOCs的濃度和分布對空氣質(zhì)量、氣候變化以及人體健康產(chǎn)生重要影響。因此，研究公路附近空氣中VOCs的污染特征，對于了解城市空氣污染狀況、制定有效的污染防控措施具有重要意義。

公路附近空氣中VOCs的污染特征主要表現(xiàn)為濃度高、變化大、組分復(fù)雜等特點。這些VOCs主要來源于機動車尾氣排放、燃油揮發(fā)、道路鋪裝材料釋放等多個途徑。在特定的氣象條件和地形地貌影響下，VOCs的擴散和傳輸過程變得更為復(fù)雜，給污染控制和治理帶來了極大的挑戰(zhàn)。公路環(huán)境中的多項參數(shù)，如車輛類型、交通流量、道路狀況、氣象條件等都會對VOCs的排放和擴散產(chǎn)生影響。因此，深入研究公路附近空氣中VOCs的污染特征及其擴散規(guī)律，對于改善城市空氣質(zhì)量、保障公眾健康具有重要意義。

隨著計算機技術(shù)和數(shù)值方法的不斷發(fā)展，數(shù)值模擬已經(jīng)成為研究大氣污染問題的重要手段之一。在上述背景下，此研究開展VOCs污染特征分析及擴散規(guī)律研究，以期能夠揭示VOCs在公路附近的擴散機制，為制定針對性的空氣污染防控措施提供科學依據(jù)。

1公路附近空氣中VOCs污染特征分析

1.1研究區(qū)概況

以某一段100km的公路沿線范圍作為研究區(qū)。該段公路地處北方地區(qū)，地形涵蓋平原、丘陵及部分山地，屬溫帶季風氣候，年均溫約8.5℃，年降水量平均716mm，主導(dǎo)風向為北風或西北風。交通繁忙，日均車流量高達56.6萬輛，以貨車、客車、私家車為主，加之工業(yè)區(qū)、加油站及居民區(qū)等潛在排放源，共同構(gòu)成了復(fù)雜的VOCs污染環(huán)境。該區(qū)域位于溫帶季風氣候區(qū)。這種氣候不僅直接影響VOCs的生成和轉(zhuǎn)移過程，也對VOCs在大氣中的擴散和遷移模式產(chǎn)生了重要影響。該段公路為北方交通要道，日常車流密集，車型多樣，排放大量VOCs，加劇區(qū)域污染。此外，該區(qū)域周邊化工企業(yè)、加油站等也排放VOCs，與交通排放疊加，污染復(fù)雜?？傊搜芯繀^(qū)域地形多變、氣候不定，為研究VOCs污染特征、擴散及影響因素提供了豐富背景。

1.2監(jiān)測點布設(shè)

在公路附近空氣中VOCs污染特征的研究中，監(jiān)測點的布設(shè)至關(guān)重要。網(wǎng)格布點法將監(jiān)測區(qū)域劃分為若干個大小相等的網(wǎng)格，并在每個網(wǎng)格的中心或邊界上設(shè)置采樣點，具體見圖1。

1.3 VOCs污染采樣

VOCs污染采樣旨在收集空氣中VOCs的樣品。容器捕集法是一種有效的空氣采樣方法，尤其適用于VOCs等污染物的采集。該方法的實施步驟如下：首先，不銹鋼罐抽真空防污染吸附，確保采樣準確。隨后，減壓／加壓采集目標空氣樣本入罐，保持樣本完整。采集后，用固體吸附劑或低溫富集處理樣本，分離濃縮目標污染物，便于后續(xù)分析。

1.4 VOCs污染檢測

氣相色譜-質(zhì)譜法（GC-MS）可以在對混合物進行高效分離的同時，通過質(zhì)譜提供的信息，準確識別出各個組分的化學結(jié)構(gòu)。這使得GC-MS成為化學分析、環(huán)境監(jiān)測、食品安全和藥物分析等領(lǐng)域中的常用技術(shù)。氣相色譜-質(zhì)譜法（GC-MS）檢測VOCs污染過程如下：

步驟1：樣品前處理。對采集的樣品進行吹掃捕集等，以提取和濃縮目標VOCs。

步驟2：色譜分離。經(jīng)過前處理的樣品進入GC系統(tǒng)，利用不同物質(zhì)在色譜柱中的吸附或溶解能力差異，將VOCs分離成單一的組分。當樣品通過色譜柱時，其中的VOCs會與色譜柱中的固定相發(fā)生相互作用。由于不同的VOCs具有不同的極性和分子結(jié)構(gòu)，它們與固定相的吸附或溶解能力會有所不同，這樣就實現(xiàn)了分離。

步驟3：質(zhì)譜檢測：分離后的單一組分進入MS系統(tǒng)，根據(jù)離子質(zhì)荷比（m/z）進行分離和檢測，如式（1）。

式（1）中，m是離子的質(zhì)量；x是離子的電荷數(shù)（通常對于單電荷離子，z=1）；β是磁場強度；δ是離子的偏轉(zhuǎn)半徑χ是加速電場的電壓。

質(zhì)荷比是質(zhì)譜分析中用于識別不同化合物的重要參數(shù)，因為每種化合物都有獨特的質(zhì)荷比分布。由于每種化合物都具有特定的分子結(jié)構(gòu)和質(zhì)荷比，它們在質(zhì)譜圖上會呈現(xiàn)出獨特的峰形和質(zhì)荷比分布。通過比對標準譜庫或利用相關(guān)軟件進行數(shù)據(jù)處理和解析，可以準確地識別出樣品中的VOCs種類。

步驟4：VOCs污染濃度計算。該計算需要事先建立標準曲線。首先準備一系列不同濃度的標準品溶液。對每個標準品溶液進行GC-MS分析，得到質(zhì)譜圖。通過線性回歸或其他合適的擬合方法，得到濃度（Q）與峰面積或峰高（u）之間的數(shù)學關(guān)系，如式（2）：

式（2）中，η和q是回歸系數(shù)。

將待測樣品質(zhì)譜圖中不同VOCs的峰高代入標準曲線方程中。解方程得到樣品中每一種VOCs的濃度。

步驟5：根據(jù)每一種VOCs的濃度，計算綜合污染濃度。

式（3）中，u_i是第i種VOCs的濃度，n是VOCs的種類數(shù)。根據(jù)計算出來的綜合污染濃度，進行VOCs污染特征分析。

1.5 VOCs污染時空特征分析

從時間和空間兩個角度分析VOCs污染特征，結(jié)果見圖2。

由圖2知，從時間上來看，VOCs污染呈現(xiàn)雙峰分布特征。污染濃度會隨著早晨機動車尾氣的增多而升高。D到中午或下午的上下班高峰期時，車輛堵塞嚴重導(dǎo)致機動車尾氣排放達到峰值，公路附近空氣中VOCs濃度顯著升高。再加上太陽輻射的增強，會促進光化學反應(yīng)的發(fā)生，某些VOCs與大氣中的氮氧化物等發(fā)生反應(yīng)，生成臭氧等二次污染物，進一步加劇空氣污染。傍晚至夜間機動車尾氣排放減少，公路附近空氣中的VOCs濃度開始下降。

從空間上來看，VOCs污染總體上呈現(xiàn)從公路兩側(cè)逐漸向外遞減，同時伴有局部聚集的分布特征。這因為公路兩側(cè)的交通流量大，機動車尾氣排放集中，然后隨著距離公路的逐漸增加，機動車尾氣排放對空氣質(zhì)量的影響逐漸減弱，因此VOCs濃度也會逐漸降低。

2 VOCs污染擴散數(shù)值模擬

2.1數(shù)值模擬

VOCs污染擴散數(shù)值模擬確實是一種重要的技術(shù)手段，它借助數(shù)學模型和計算方法，能夠精確地預(yù)測和模擬VOCs在特定環(huán)境條件下的擴散和傳輸過程。VOCs污染擴散數(shù)值模擬可以幫助識別污染高風險區(qū)域，預(yù)測污染事件的發(fā)展趨勢，為應(yīng)急響應(yīng)提供及時、準確的信息。VOCs污染擴散數(shù)值模擬的基本步驟通常包括：

步驟1：選擇數(shù)值模擬軟件。Fluent軟件可以用于模擬各種流體流動現(xiàn)象。

步驟2：建立數(shù)學模型：根據(jù)VOCs的擴散和傳輸機制，選擇湍流數(shù)學模型進行描述。

在研究區(qū)內(nèi)，由于風速的作用，VOCs流體受到強烈的氣流擾動，使得VOCs擴散情況處于湍流狀態(tài)。為了描述這種湍流狀態(tài)，可以采用Realizable k-ε模型，如式（4）：

步驟3：網(wǎng)格劃分。網(wǎng)格主要起到將模型空間離散化的作用，這樣的處理有助于更精確地模擬和分析模型的各種物理現(xiàn)象。

步驟4：設(shè)定邊界條件和初始條件：它們直接影響到數(shù)值計算的準確性和可靠性，邊界條件定義了模型邊界上的流體行為，初始條件則描述了模擬開始時整個流場的狀態(tài)，見表1。

步驟5：利用有限差分法對數(shù)學模型進行求解。在VOCs污染擴散數(shù)值模擬中，有限差分法可以將連續(xù)的空間和時間離散化，通過差分近似代替微分，將復(fù)雜的擴散方程轉(zhuǎn)化為易于求解的差分方程組。利用計算機程序或軟件來求解差分方程組，從而得到VOCs擴散演變情況。

步驟6：結(jié)果分析和可視化：通過圖表、圖像等形式展示VOCs的濃度分布、擴散路徑等特征。通過VOCs污染擴散數(shù)值模擬預(yù)測不同排放源、不同氣象條件下VOCs的擴散范圍和濃度分布，從而評估污染對周邊環(huán)境的影響程度。

2.2結(jié)果與分析

圖3為高、低兩種不同風速下研究區(qū)內(nèi)VOCs質(zhì)量分數(shù)分布情況。

觀察圖3，首先，從圖的顏色和亮度來看，它們通常反映了VOCs濃度水平。高風速下，質(zhì)量分數(shù)較低，圖的顏色較淺，亮度分布較為均勻，這表明VOCs在該路段上得到了較好的擴散和稀釋。相比之下，在低風速下，圖的顏色更深，亮度分布不均勻，存在明顯的局部高亮區(qū)域，說明VOCs在低風速條件下更容易積聚，形成高質(zhì)量區(qū)域。其次，觀察云圖的形態(tài)和分布，可以了解VOCs的擴散趨勢和傳輸路徑。高風速條件下擴散廣，低風速條件下則集中條帶狀分布，表明VOCs在局部積聚與特定路徑傳輸。

3結(jié)束語

此研究針對公路附近空氣中VOCs的污染特征及擴散過程開展了研究。通過采集研究區(qū)樣本，以實驗檢測的方式檢測了VOCs污染濃度并分析了時空分布特征，為后續(xù)污染擴散模型的建立工作提供了寶貴的理論依據(jù)和實踐數(shù)據(jù)。通過精密數(shù)值模型，結(jié)合氣象、地形地貌與交通流量等多重因素，成功模擬并繪制了不同風速條件下VOCs的擴散規(guī)律及濃度分布圖。分析發(fā)現(xiàn)：高風速有助于VOCs的擴散和稀釋，使得污染物濃度分布更為均勻，擴散范圍更廣；而低風速則可能導(dǎo)致VOCs在局部區(qū)域積聚，形成高濃度區(qū)域，對周邊環(huán)境造成較大影響。此研究的成果不僅有助于深入了解公路附近空氣中VOCs的污染特征，還為制定有效的污染控制措施提供了科學依據(jù)。