北京某地铁车站细颗粒物分布特性研究

潘 嵩,王洪伟,王新如,谷雅秀,裴 斐

(1.北京工业大学绿色建筑环境与节能技术北京市重点实验室,北京100124;2.北京工业大学建筑工程学院,北京100124;3.长安大学建筑工程学院,陕西西安710061)

研究表明地铁站内污染物暴露水平相比于其他环境要高很多,与地面街道、市中心繁华街道相比,地铁内细颗粒物浓度要高数倍,并且与室外污染物颗粒相比,地铁中的污染物颗粒更具遗传毒性,对身体更容易造成较大的危害[1],同时人们在地铁中度过的时间也越来越长。据美国环保署(EPA)早在1993—1994年间对近万人的跟踪调查数据显示,人们平均有7.2%的时间在地铁中度过[2]。PM2.5污染造成的经济损失越来越大,因此地铁车站内的空气品质尤其是细颗粒物污染受到国内外许多学者的高度关注。

迄今,国内外学者对不同的地铁车站的PM2.5浓度及其影响因素进行了研究。目前国外已有的研究涵盖的地点主要有纽约[3-4]、赫尔辛基[5]、韩国首尔市[6]、瑞典斯德哥尔摩的奥丁站[7]、巴塞罗那[8]、德黑兰[9]、洛杉矶[10],中国现有的研究主要有上海[11]、台北[12]、西安[13]。主要的研究方法是对地铁环境不同位置进行测试,分析其浓度分布以及物理特性,使得人们对地铁环境PM2.5有进一步认识。但是,现有研究主要集中在PM2.5浓度以及地铁内分布规律等方面的研究,测试方法主要采用间歇测试。人们对于地铁PM2.5的特性认识不足,对其来源以及产生方式没有确定的结论。这些方面的研究仍需要大量前期数据支撑,来进一步的研究和测试。

对于不同类型的地铁车站仍需要进一步的研究和数据积累。本文采用现场多测点连续实地测试的方法,弥补了前期研究间歇测试造成的数据不连续且存在时间差的缺陷。对北京地铁车站—宋家庄站进行测试,针对大型复杂换乘站,对该车站的PM2.5分布规律特性进行研究,主要分析PM2.5的浓度及其浓度变化的影响因素。本文对于人们对地铁车站环境中PM2.5污染现状以及PM2.5浓度影响因素的进一步认识具有重大意义,对今后地铁PM2.5防治研究提供可靠的参考价值和数据支持。

1 测试内容和方法

1.1 测试车站

宋家庄为三线换乘车站,结构复杂,是重要的交通枢纽站,其设计满足高峰小时客流集散量71 900人,出入站客流量12 375人,地铁出入公交枢纽客流量8 184人,车站存在9个出口,车站结构见图1。

图1 宋家庄站5号线和亦庄线换乘Fig.1 Songjiazhuang Line 5 and Yizhuang Line transfer station

宋家庄车站为亦庄线和5号线的始发车站、10号线的中间换乘车站。5号线车站于2007年10月7日随着5号线开通投入运营;亦庄线车站于2010年12月30日随着亦庄线开通投入运营;10号线车站于2012年12月30日随着10号线二期工程开通投入运营。宋家庄换乘车站对于地铁车站的研究具有很强的代表性,它既包含了始发站和终点站,也包括了中间车站的特点。因此本文的测试地点选用三线换乘车站—宋家庄车站。

宋家庄站为三线换乘车站,车站为地下二层,其中5号线采用侧式站台,亦庄线采用港湾式月台布局,直接和5号线终点站垂直连接,而10号线采用的是双岛式站台布局,与5号线平行。测试阶段地铁车站运行采用空调季节最小新风运行模式。车站公共区通风空调系统站厅按均匀送、回/排风设计;站台层设置均匀送风,在车行道上方与站台板下设置回/排风道,车行道上方排风口与列车空调冷凝器对齐,站台板下排风口均匀布置,在安全门以内公共区域设置集中回/排风道。车站送、回/排风机兼作车站的排烟风机,回/排风道兼作车站排烟风道。

1.2 测点分布

测试地点主要分布于宋家庄地铁的公共区——站台和站厅,站台有10号线外环线(宋家庄开往成寿寺)和内环线(宋家庄开往石榴庄),亦庄线始发站与终点站台以及5号线的始发站和终点站台六个站台。由于行车换乘,所有站台均只开放一侧车门,因此所有站台均可以看作是侧式站台。站台处的测点位置沿着站台均匀分布靠近列车行驶侧,每个站台布置三个测点,分别记为1、2、3,均与列车行驶隧道距离为1 m,测试高度均为1.5 m,其中测点1距离站台列车上行方向壁面2 m,测点3距离站台列车下行方向壁面2 m,测点2为站厅的中间位置,具体测点位置见图2。站厅一共有9个出口,测点布置在A、H、I出口的检票口闸机位置,测点分别记为站厅1、2、3,测试高度为1.5 m。

图2 宋家庄站站台测点图Fig.2 Measuring points of platform in Songjiazhuang Station

1.3 测试内容和方法

1.3.1 测试仪器

测试仪器TSI8532是一款具有数据记录功能的光散射激光光度手持仪器,能够实时显示PM10、PM2.5以及PM1.0的浓度。量程为0.001～150 μg/m3,分辨率为±0.1%读数,0.001 mg/m3取大值,零点稳定度为±0.002 mg/m3。该仪器采用光散射原理检测PM2.5等颗粒物的浓度,能够实现实时监测,具有体积小,重量轻,操作简单,噪音低,稳定性好等特点,可以直读,可以存储、输出电信号,具有价格便宜,耗材小,维护成本低等优势。

1.3.2 测试方法及内容

每次使用仪器前都应对其进行零点的标定,每次进行零点标定前确保已经连接过滤膜。

测试时间为2016年3月,地铁空调模式为通风模式,测试时间段为地铁运行非高峰时段13:30～16:00以及列车运行高峰时段17:00～19:00。测试时采用多测点同步连续(室外环境同时测试)测试的方法,测试数据记录时间为1 min/次。测试主要参数包含PM1.0、PM2.5、PM10以及温湿度。

2 结果与讨论

2.1 PM2.5检测结果与分析

测试时同时测试室外环境参数,测试时间段选取列车非高峰运行时段,室外环境参数变化不大,因此室外环境参数选取时段的平均值,具体数值见表1。地铁车站细颗粒物的测试结果见表2,表中的数据取列车非高峰运行时段测试数据。针对北京这一PM2.5污染严重的城市,测试日期选取的原则是室外环境处于不同的污染等级,如表1所示,室外环境分别处于优(0～50 μg/m3)、良(50～100 μg/m3)、中度污染(150～200 μg/m3)、重度污染(200～300 μg/m3)、严重污染(高于300 μg/m3)。有助于对地铁车站的PM2.5的污染进行全面客观性的分析和比较。与表1中所列室外环境中的PM2.5浓度比较,在室外环境PM2.5污染程度为优的情况下,地铁车站公共区的PM2.5平均浓度是室外环境PM2.5浓度的3～5倍,污染等级为良;在室外环境为良和中度污染的条件下,地铁车站公共区的PM2.5平均浓度大约是室外环境的2倍,相对应的地铁车站的污染等级分别为中度污染和重度污染;在室外环境为重度污染时,地铁车站公共区的PM2.5平均浓度是室外环境的一半,地铁车站的污染等级仍为中度污染;在室外环境为严重污染时,地铁车站的PM2.5平均浓度为室外环境的60%～75%,地铁车站公共区的污染等级为重度污染。对PM2.5与PM10的关系进行分析,PM2.5/PM10=0.68～0.86,平均值为0.77,说明站内PM2.5是站内PM10的重要组成部分,这与Kam等[10]研究的美国洛杉矶地铁站台PM2.5/PM10=0.73以及Cheng等[12]研究的中国台北地铁站台0.65～0.75,以及樊越胜[13]的结论PM2.5/PM10=0.64～0.87的结果相似。

表1 宋家庄车站站外同时测试空气环境参数Tab.1 Outdoor test environment of Songjiazhuang Station

在室外环境PM2.5污染程度低于重度污染的条件下,地铁车站的PM2.5浓度高于同时刻室外环境,但在室外环境PM2.5浓度高于200 μg/m3(重度污染及以上)时,地铁车站的PM2.5浓度低于同时刻的室外环境。

通过观察可以看出,地铁车站内的PM2.5浓度会随着室外环境PM2.5浓度的增加而增加,但是地铁车站内的颗粒物浓度的变化幅度小于室外环境颗粒物的变化幅度。说明地铁车站公共区的PM2.5浓度受到室外环境的影响,但地铁车站内的PM2.5浓度与北京室外环境相比,地铁车站公共区PM2.5浓度变化幅度小。

表2 宋家庄站测试结果Tab.2 Testing result of Songjiazhuang Station

2.2 站台的测试结果

为明确站台本身PM2.5浓度的变化,本文以室外空气中度污染(3月2日)、优(3月10日)两种情况下对同一车站—地铁五号线始发站为例进行测试。3月2日测试结果PM2.5的平均浓度为220 μg/m3,PM10的平均浓度为257 μg/m3,3月10日测试结果PM2.5的平均浓度为26 μg/m3,PM10的值平均浓度为35 μg/m3。结合室外条件(表1),从图3～4可以得知在室外环境为优和中度污染时,地铁车站站台的PM2.5平均浓度大于室外PM2.5平均浓度。

图3 3月2日宋家庄5号线始发站测试Fig.3 Test in Songjiazhuang Station of line 5 in Mar.2

从非高峰时段连续测试的结果可以看出,无论室外污染等级如何,地铁站台处的PM2.5浓度与PM10浓度都呈现一定的周期性的波动。图3～4中,PM2.5与PM10的值波动同步呈现周期性规律(绿点表示列车驶入时刻),波动周期为列车的运行间隔时间。当列车驶进车站,站台PM2.5与PM10的浓度会增加,当列车驶出车站,站台PM2.5与PM10浓度会降低,这与潘嵩[14]的关于活塞风对地铁车站的颗粒物浓度变化影响研究结论一致。

图4 3月10日宋家庄5号线始发站测试Fig.4 Test in Songjiazhuang Station of line 5 in Mar.10

2.3 站厅的测试结果

对于站厅的测试结果,本文选取严重污染情况3月3日和环境质量为优的3月11日为例,如图5～6所示,测点数据采取受到列车运行频率影响相同的靠近地铁10号线的A、I、H三个出口处的数据,分别记为出口1,2,3。当室外空气品质为优,室外环境平均浓度PM2.5为25 μg/m3,PM10为54 μg/m3,地铁站厅平均浓度PM2.5为52 μg/m3,PM10为73 μg/m3;当室外环境空气品质为严重污染时，平均浓度PM2.5为451 μg/m3,PM10为517 μg/m3,地铁站厅平均浓度PM2.5为317 μg/m3,PM10为396 μg/m3。当室外环境严重污染时,站厅也是严重污染状态,但是数据小于室外;当室外环境为优时,站厅内数据也会降低,但是数值比室外要高。

图5 3月3日宋家庄站厅测试Fig.5 Songjiazhuang Hall in Mar. 3

图6 3月11日宋家庄站厅测试Fig.6 Songjiazhuang Hall in Mar. 11

站厅3个出口处的PM2.5浓度接近,结合表2中给出的数据,可以得知,在列车运行和车站结构等条件相同的情况下,即使3月3日的室外环境污染程度高于3月4日,但3月3日测试的站厅的PM2.5浓度要高于3月4日地铁车站站台的PM2.5浓度。对比室外环境相同的3月9日和3月11日,也能得到相同的结论,说明在客观条件相同的条件下,站厅PM2.5浓度高于站台PM2.5浓度,这说明深度可能也会对PM2.5的浓度产生影响。

2.4 宋家庄不同线站台对比

宋家庄站所有的站台均为侧式站台,在非高峰测试时段,不同地铁线路的列车的运行频率相同。本文针对不同线路的站台,选取室外环境污染等级不同的日期,对不同的站台PM2.5浓度进行对比,结果见图7。

图7 宋家庄站不同线站台对比Fig.7 Comparison of platforms at different lines of Songjiazhunag Station

室外条件相同的情况下,根据图7(a)～(b)中可以看出在地铁车站构造相同的情况下,相同的地铁线路不同方向的站台,PM2.5浓度大约相同,说明相同的线路,若站台结构相同,那么在室外环境相同的情况下,不同地铁车站站台的PM2.5浓度相似;图7(b)中亦庄线与5号线两条线的始发站站台相比较,亦庄线PM2.5浓度大于5号线,由于两站台列车运行频率相同,室外环境相同,客流量相似,综合考虑,亦庄线车站站台长度大于5号线可能是原因之一;在室外条件相似的情况下根据图(c)～(d),对比不同构造的车站,10号线的PM2.5浓度在50 μg/m3左右而5号线的PM2.5浓度在40 μg/m3左右,这可能是由于5号线站台宽度小于10号线站台宽度引起的。对于不同站台进行对比,可以得知,站台结构会对地铁车站站台PM2.5浓度产生影响。

3 相关性分析

为了量化地铁车站的PM2.5浓度影响因素的影响程度,本文对宋家庄车站公共区的PM2.5浓度与室外环境PM2.5浓度、客流量以及地铁车站的温湿度等进行了相关性分析,结果见表3～4。

表3 地铁站内PM2.5各影响因素相关性分析表Tab.3 Correlation analysis between factors and PM2.5 in station

表4 温湿度对PM2.5浓度的影响方差分析Tab.4 Variance analysis of effect of temperature and humidity on PM2.5 concentration

3.1 地铁站公共区与室外环境的相关性

表3中表示了地铁车站公共区PM2.5与室外PM2.5浓度之间的线性回归拟合相关性结果,地铁车站的PM2.5浓度与室外有很大的相关性(R2=0.861),Y=20.370+0.538X,相关系数R2越接近1,显著性系数越小于0.005,回归方程显著性越好,因此说明此回归方程模型很好的表达了车站的PM2.5的浓度和室外的PM2.5浓度的高度相关性。说明地铁站公共区的PM2.5浓度与室外浓度有很大的关联性,Moreno[8]等人也有相同的结论。

3.2 PM2.5与客流量的相关性

本文结合地铁的运行时段,分别在运营的非高峰时段和高峰时段分别测试客流量对于地铁PM2.5浓度的影响。测试时每5 min的客流量记为一次数据,测试5 min内的PM2.5浓度,共测试不同时段59对数据,根据客流量的不同观察车站PM2.5的实时变化发现,结合地铁站公共区PM2.5浓度与客流量的相关性拟合分析结果(表3),客流量与PM2.5的浓度相关性不大(R2=0.245),方程的显著性不明显,否定了客流量对地铁车站内PM2.5浓度值会产生影响[15]这一猜测。

3.3 PM2.5与车站温湿度的相关性

本论文将车站温度、湿度两种因素对于地铁PM2.5浓度的影响进行单因素以及多因素方差分析,结果见表4。

多因素方差分析温度Sig=0.028<0.05,显著性好,但湿度无明显显著性,温度对PM2.5有显著性影响,但湿度与温度*湿度对PM2.5的浓度没有显著的影响;在单因素方差分析中,温度、湿度对于PM2.5浓度均有显著性影响。但是结合测试时段,结合表3中温湿度与PM2.5浓度的相关性(R2=0.135)不明显,因此本文认为温湿度对地铁车站公共区的PM2.5浓度没有显著性影响。

4 结 论

文章首次实现对地铁车站PM2.5进行了多测点同时且连续测试,通过分析得到的结论主要如下。

1) 在室外环境PM2.5污染程度为优的情况下,地铁车站公共区的PM2.5平均浓度是室外环境PM2.5浓度的3～5倍,污染等级为良;在室外环境为良和中度污染的情况下,地铁车站公共区的PM2.5平均浓度大约是室外环境的2倍,相对应的地铁车站的污染等级分别为中度污染和重度污染;在室外环境为重度污染时,地铁车站公共区的PM2.5平均浓度是室外环境的一半,地铁车站的污染等级仍为中度污染;在室外环境为严重污染时,地铁车站的PM2.5平均浓度为室外环境的60%～75%,地铁车站公共区的污染等级为重度污染。对PM2.5与PM10的关系进行分析,PM2.5/PM10=0.68～0.86,平均值为0.77,说明站内PM2.5是站内PM10的重要组成部分。

2) 地铁车站站台处的PM2.5浓度受活塞风影响呈现周期性波动;在室外环境条件相同时,地铁车站公共区站厅处的PM2.5浓度高于站台,即深度会对地铁PM2.5浓度产生影响;地铁站台结构对于车站站台PM2.5浓度会产生影响,在地铁车站构造不同的站台,在室外条件以及列车运行等条件相同时,地铁车站站台颗粒物的浓度污染不同。

3) 地铁车站PM2.5与PM10、室外PM2.5浓度的相关性较大(R2=0.98,0.86),客流量对地铁车站PM2.5浓度影响不显著(R2=0.245),车站内温湿度会对地铁车站PM2.5浓度没有显著性影响(R2=0.135)。