基于传感器技术的渭南市道路环境颗粒物污染特征及影响因素研究

任建宁, 高 健*, 秦孝良, 马 彤, 司书春, 郭英哲, 倪登峰

1.中国环境科学研究院大气环境研究所, 北京 100012

2.山东大学物理学院, 山东 济南 250100

3.山东大学环境研究院, 山东 青岛 266237

4.山西大学环境与资源学院, 山西 太原 030006

随着机动车保有量的急剧增加，机动车排放成为道路环境中PM2.5主要来源之一[1-4]，与之相关的道路扬尘被认为是PM10的主要排放源[5]. 道路交通排放严重影响人体健康[6-10]. 街区及周边楼宇形成“街区峡谷”环境，街道长宽度、建筑物高度等都能影响道路环境中颗粒物的扩散[11-12]，对道路相关污染排放的健康评估难度较大. 因此，对道路环境空气中颗粒物浓度开展直接测量和溯源十分重要.

近年来，为满足空气质量精细化管理和污染源精准控制的要求，传感器技术在环境空气质量监测中得到广泛应用[13-15]. 颗粒物传感器成本低于大型标准仪器3个数量级以上[16]，具有高时空分辨率，能够实现对道路环境颗粒物浓度高密度监测和精细化来源识别. 2018年，Bi等[17]将低成本传感器与监测站的空气质量监测系统进行配对，采用地理加权回归方法进行校准，并将传感器测量结果应用到高分辨率PM2.5浓度预测模型，使预测模型能够更精细地反映PM2.5污染热点. 2018年，秦孝良等[18]将颗粒物传感器搭载于出租车，对济南市道路环境中PM2.5和PM10进行监测，分析道路环境中颗粒物污染特征，并量化道路环境排放贡献. Sami等[19]将低成本无线传感器设备部署在公共交通工具上，获得更精细化和实时的污染物浓度，以补充固定传感器和监测站的监测数据. 这些基于传感器应用的创新方法，特别是将颗粒物传感器搭载于车辆平台开展测量的方式，有助于更精准地反映道路环境颗粒物污染水平，从而使对机动车排放和道路扬尘的溯源分析更具体.

渭南市作为关中平原的重要交通枢纽，是汾渭平原城市群中颗粒物污染最严重的地区之一，春季沙尘天气多发，颗粒物污染加重，因此对该地区进行道路环境颗粒物污染时空分布特征的研究十分必要. 该研究使用车载式移动颗粒物传感器，将其搭载于出租车，连续3个月(2019年3月1日—5月31日)开展颗粒物(PM2.5和PM10)浓度实时在线测量. 基于高时空分辨率的颗粒物浓度数据，对渭南市道路环境空气中颗粒物污染的时空分布特征进行分析，评估影响道路环境颗粒物污染的主要因素，以期为街区环境颗粒物污染防治和精细化管理提供参考.

1 材料与方法

1.1 渭南市概况

渭南市区划分为主城区、老城区和高新技术产业开发区(简称“高新区”)；渭清路以西为高新区，渭清路以东、沋河以西为主城区，沋河以东为老城区. 主城区为生活功能区，道路、人口密度都大于高新区和老城区. 参照《陕西省实施<地名管理条例>办法》，将各路段划分为主干道、次干道、支路. 市区内有一条过境高速(连霍高速)，位于市区南部. 渭清路主要服务于周边乡镇、高新区与主城区的快速运输，是主城区重要的客货运交通走廊，车流量大；乐天大街东西向贯穿主城区与高新区，是渭南市重要的外环路，以大容量、长距离、高速度的交通为主[20].

渭南市设有4个环境空气质量监测站，分别是高新一小、体育馆、日报社和农科所(对照点)，4个监测站点分布如图1所示.

图1 渭南市3个功能区及监测站点分布

1.2 数据来源

该研究将颗粒物传感器安装在出租车顶灯上，随着车辆启动，传感器开始监测. 出租车平均每天行驶超过12 h，部分出租车通过昼夜交班方式行驶超过20 h，实现连续监测；50辆出租车行驶能够保证监测范围覆盖整个城区. 传感器时间分辨率为3 s，每天累计数据可超过6.5×105组. 50台车载传感器连续监测3个月，共获得超过5×107组数据，所有数据(包括时间、经度、纬度、车速以及PM2.5和PM10浓度)通过4G网络传输到云服务器.

1.3 颗粒物传感器

颗粒物传感器通过激光散射原理测量PM2.5和PM10浓度，当激光照射到通过检测位置的颗粒物时会发生光散射现象，在特定方向上其散射光强度与入射光波长、相对折射率、颗粒物粒径大小有关[21]，通过对光信号的分类统计和换算，可以得到不同粒径的颗粒物数浓度[22]，再按GB 3095—2012《环境空气质量标准》[23]的要求换算为质量浓度.

该研究使用诺方电子科技有限公司生产的Nova SDS019型颗粒物传感器，该设备采用自动定时吹扫技术清洁传感器内部，防止仪器内残留颗粒物对后续测量产生干扰；并设有温度和相对湿度的监测模块，可自动升、降温，以减少环境温度和相对湿度变化对测量结果产生影响，同时保证激光光源的稳定性. 已有研究[24-26]对诺方电子科技有限公司的颗粒物传感器进行性能评估. 该颗粒物传感器技术指标及参数见表1，其外观尺寸较小，额定电压、功率较低，可在出租车顶灯上进行安装，测量浓度阈值和工作温度、湿度阈值能够保证该传感器在不同环境条件下进行准确测量.

表1 Nova SDS019型颗粒物传感器技术指标及参数

1.4 数据质量

低成本颗粒物传感器的准确性和精度普遍低于标准仪器，特别是在复杂的环境条件下，相对湿度和温度的变化会使数据产生偏差[27-28]. 该型号传感器在济南市进行的测试研究[18]表明，通过4个子传感器相互校验，可有效排除异常状况，提高数据的稳定性和可靠性，能够有效判断异常值是由传感器故障还是污染事件造成的；此外，将传感器与监测站点标准仪器并行运行时，二者之间的相关性较好. 为进一步验证数据质量，该研究计算渭南市区各监测站点标准仪器及其1 km内车载传感器测得的PM2.5、PM10浓度的Pearson相关系数. 由于该颗粒物传感器设有温度、相对湿度调节模块以及采用自动清扫技术，使其测量的PM2.5、PM10浓度与各监测站点标准仪器监测结果具有较强的相关性，Pearson相关系数(R)分别介于0.68～0.84和0.76～0.89之间，与该型号传感器在济南市的研究结果[18]相近.

2 结果与讨论

2.1 各功能区道路环境颗粒物污染时空差异

由于该颗粒物传感器的监测可以覆盖城区内所有道路，因此将渭南市区分为3个功能区，并按道路类型将道路划分为主干道、次干道和支路，不同功能区道路环境中PM2.5和PM2.5～10(粗颗粒物)浓度差异如表2所示. 由表2可见：主城区和高新区道路环境PM2.5污染水平均高于老城区，各功能区主干道PM2.5～10平均浓度较高. 其中，主城区主干道PM2.5、PM2.5～10浓度最高，分别为45.6、86.7 μg/m3；老城区主干道PM2.5浓度最低，为42.7 μg/m3；老城区支路PM2.5～10浓度最低，为79.3 μg/m3.

表2 渭南市不同功能区、不同类型道路PM2.5、PM2.5～10浓度

图2为不同功能区PM2.5和PM2.5～10浓度昼夜变化情况. 由图2可见，凌晨时段(00:00—06:00)高新区和老城区PM2.5和PM2.5～10浓度均出现峰值，表明该时段道路环境中存在颗粒物排放源. 根据出租车行驶速度昼夜变化，早高峰时间为08:00，与PM2.5浓度峰值出现时间接近，表明各功能区道路环境中PM2.5浓度受早高峰影响明显,而晚高峰对各功能区道路环境PM2.5～10浓度的影响更明显. 由于PM2.5～10浓度受道路扬尘影响较大，车速对道路和轮胎磨损的影响均呈线性，车辆行驶速度越高，道路越容易产生二次扬尘[29]，而06:00—07:00车速较早高峰(08:00)高，故随着早高峰的临近PM2.5～10浓度开始降低，PM2.5～10浓度峰值出现时间早于PM2.5. 各功能区下午时段PM2.5浓度较低，17:00后开始升高. 根据监测站点风速的日变化情况(见图3)来看，下午时段(12:00—18:00)风速较其他时段高，由此推断风速升高有利于PM2.5的扩散[30]，故各功能区下午PM2.5污染程度较轻.

图2 渭南市不同功能区PM2.5、PM2.5～10浓度的日变化情况

图3 渭南市各监测站点风速的日变化情况

2.2 分路段颗粒物污染分布

为了精细化评估道路环境中颗粒物污染程度，将渭南市道路划分为206段，每段长约1 km，将每段道路的颗粒物浓度数据作均值处理，即计算该段道路上所有3 s级原始数据的算术平均值，用该平均值代表该路段的颗粒物浓度.

道路环境中PM2.5平均浓度范围为37.7～51.9 μg/m3，其平均浓度范围中最高值超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》[23]中一级标准限值(35 μg/m3)的48.29%. PM2.5～10平均浓度范围为65.8～119.1 μg/m3，所有路段PM2.5～10/PM2.5(二者浓度之比，下同)变化范围为1.6～2.4，其中PM2.5～10/PM2.5≥2的道路有38段，为典型的粗颗粒污染.

通过高时空分辨率车载传感器的监测，得到覆盖城市路网的PM2.5浓度、PM2.5～10浓度以及PM2.5～10/PM2.5分布如图4所示. 由图4可见，主城区和高新区东部路段PM2.5污染相对较重，且PM2.5～10/PM2.5相对较低. 这些路段位于城市中心生活区域，人口较郊区密集、车流量大、道路拥堵、机动车尾气排放量大，并且城市中心由街区与楼宇形成的“街区峡谷”环境，一般不利于颗粒物扩散[6]. PM2.5～10严重污染路段中PM2.5～10/PM2.5也相对较高，主城区南部路段PM2.5～10污染较北部路段严重，位于高新区的乐天大街西路段(高新东路至渭清路)和位于老城区的连天线路段PM2.5～10浓度分别为101.8、105.2 μg/m3，这些路段多位于城市郊区，郊区路段路面粉尘来源复杂，可能由于郊区道路等级较低，路面硬化率低，路面砂石、尘土相对较多，且维护清扫频次低[18]，因此扬尘污染更严重. 由此可见，将传感器技术应用于街区道路环境颗粒物浓度监测能够更加精准地定位污染热点.

图4 渭南市道路环境PM2.5浓度、PM2.5～10浓度以及PM2.5～10/PM2.5的分布情况

2.3 各功能区道路环境颗粒物污染影响因素

2.3.1主城区

主城区人口密度大、车流量高，其道路环境中PM2.5浓度相对较高. 因此，对主城区不同类型道路进行PM2.5和PM2.5～10浓度的日变化分析. 由图5(a)可见，主城区PM2.5平均浓度在08:00达到峰值，工作日主干道PM2.5平均浓度最高，为54.8 μg/m3. 无论是工作日还是非工作日，早高峰时段PM2.5污染水平均最高，随后PM2.5浓度开始降低；受晚高峰影响，PM2.5浓度在17:00后开始升高，并在20:00左右达到峰值. 由图5(c)可见：08:00车辆在各类型道路上行驶速度最低，且工作日早高峰时段车速较非工作日低，表明工作日早高峰时段(07:00—09:00)车流量高于非工作日，故工作日道路中机动车排放量较大，导致工作日早高峰时段PM2.5污染较非工作日严重，与Hua等[31]得出的结论一致；此外，晚间车速在19:00—20:00 达最低值，由此推断，19:00—20:00道路较拥堵，导致20:00左右PM2.5浓度较高.

由图5(b)可见，主城区道路PM2.5～10平均浓度分别在07:00(工作日)、08:00(非工作日)达到峰值，且工作日早高峰时段PM2.5～10污染水平高于非工作日，3种类型道路工作日07:00 PM2.5～10平均浓度呈支路(103.5 μg/m3)>主干道(102.1 μg/m3)>次干道(96.9 μg/m3)的特征. 研究[32]表明，渭南市支路颗粒物排放因子较大，且早高峰时段车流量较高，易发生二次扬尘污染. 无论是工作日还是非工作日，早、晚高峰时段主干道和支路的PM2.5～10污染均较次干道严重，其中主干道PM2.5～10污染最严重的路段为渭清路南路段(远征运输服务有限公司至九州丰达快递产业园)，支路PM2.5～10污染最严重的路段为桥梁社区西路段，2个路段相互连通且均位于主城区南部郊区，路面清扫频次较低，积尘较多，其附近有运输服务、重型卡车维修、混凝土运输等公司，重型车辆行驶较频繁，导致其道路扬尘污染严重.

图5 渭南市主城区各类型道路PM2.5、PM2.5～10浓度及车速的日变化情况

2.3.2老城区

图6为渭南市老城区主、次干道各路段PM2.5、PM2.5～10浓度的日变化情况. 由图6可见，凌晨时段(00:00—06:00)老城区主干道C、E路段PM2.5和PM2.5～10浓度均较高，其中E路段04:00 PM2.5和PM2.5～10浓度分别为58.5、205.8 μg/m3，粗颗粒物污染严重. 受早高峰(07:00—09:00)影响，主干道各路段PM2.5浓度出现峰值. 早高峰时段老城区次干道各路段PM2.5污染较昼间其他时段严重. 老城区次干道a、c路段凌晨时段(00:00—06:00)PM2.5～10浓度较其他路段高，各路段在06:00—08:00 PM2.5～10浓度达峰值.

图6 渭南市老城区主、次干道各路段 PM2.5、PM2.5～10浓度的日变化情况

根据《渭南市城市建筑垃圾管理办法》有关渣土运输车通行时间和路线的规定，渣土运输车限制在21:00—翌日06:00行驶，白天严禁在市区道路行驶. 由图7可见，主干道C、E路段和次干道a、f路段是进入城区的主要路段，其中，a路段为北侧施工场地运输物料的主要路段，次干道c路段是进入老城区北部施工区域的主要路段，夜间渣土车在这些路段上行驶频繁. 研究[33-36]表明：车辆行驶在未铺装的道路上既排放扬尘又碾压未铺装路面，易产生大量粒径为3.2～5.6 μm的新颗粒，市区北部施工区域附近路段的路面硬化率较低且积尘较多，故这些路段PM2.5～10污染严重；此外，部分渣土车在运输过程中未做好覆盖导致物料洒落或扬起飞尘，容易使道路环境PM2.5～10浓度升高，故夜间道路扬尘污染较严重；同时，这些路段受周边裸地影响，路面积尘较多，当有车辆行驶时会发生二次扬尘污染.

图7 凌晨时段(00:00—06:00)渭南市老城区主、次干道重污染路段分布

2.3.3高新区

图8为渭南市高新区不同道路类型PM2.5、PM2.5～10浓度的日变化情况. 由图8可见，凌晨时段(00:00—06:00)3种类型道路PM2.5和PM2.5～10浓度均出现峰值，说明该时段高新区道路环境中存在颗粒物排放源，导致颗粒物浓度突然升高. 受早高峰影响，PM2.5和PM2.5～10浓度分别在08:00、06:00达到峰值. 研究[37-38]表明，车速越快路面粉尘中粗颗粒越多，故PM2.5～10浓度在08:00前达到峰值. 晚高峰对PM2.5～10浓度的影响明显，其中主干道和支路的PM2.5～10浓度在晚高峰时段出现峰值. 由于早、晚高峰时段支路较主、次干道拥堵，机动车加速、减速、怠速转换频繁，导致道路环境空气扰动强烈[39-40]，且支路硬化率较低，路面尘土较多[41]，故支路PM2.5和PM2.5～10污染较主、次干道严重.

图8 渭南市高新区不同道路类型PM2.5、PM2.5～10浓度的日变化情况

根据高新区各路段PM2.5和PM2.5～10浓度日变化情况，筛选凌晨时段(00:00—06:00)PM2.5～10浓度峰值高于150 μg/m3的路段见表3. 由图9可见：凌晨时段(00:00—06:00)重污染路段主要分布在高新区北部，其中乐天大街西段(路段Ⅰ～Ⅳ)为外环路，路段Ⅷ、Ⅸ为支路，周边裸地使这些路段表面积尘增加，当夜间有车辆经过时，易发生二次扬尘污染；路段Ⅴ～Ⅶ 是进入施工场地的主要路段，凌晨时段渣土车在这些路段上行驶频繁，导致其PM2.5～10污染严重.

表3 凌晨时段(00:00—06:00)渭南市高新区重污染路段

图9 凌晨时段(00:00—06:00)渭南市高新区重污染路段分布

3 结论

a) 对渭南市各功能区道路环境颗粒物污染时空差异的研究发现，主城区主干道PM2.5和PM2.5～10污染较严重. 从各功能区PM2.5和PM2.5～10浓度的日变化情况来看，由于凌晨时段高新区和老城区道路环境中存在颗粒物排放源，故高新区、老城区PM2.5和PM2.5～10浓度均在该时段出现峰值；受早高峰影响，PM2.5浓度在08:00达到峰值；随着早高峰的临近车速降低，道路中二次扬尘减少，故07:00—08:00 PM2.5～10浓度降低，其峰值出现时间早于PM2.5.

b) 渭南市道路环境中PM2.5平均浓度范围为37.7～51.9 μg/m3，PM2.5～10平均浓度范围为65.8～119.1 μg/m3. 道路环境中颗粒物污染具有空间分布特征，城市中心生活区域(高新区东部和主城区)人口较城市郊区密集，车流量较大，道路拥堵导致车辆行驶速度较低，机动车尾气排放量较大，故该区域的路段易发生PM2.5污染；而PM2.5～10污染路段多位于各功能区城郊，且PM2.5～10/PM2.5较高，说明道路扬尘污染较严重.

c) 渭南市主城区道路环境中PM2.5浓度受早高峰影响明显，工作日车流量高于非工作日，故工作日早高峰时段PM2.5污染较非工作日严重；由于主干道车速较高，支路颗粒物排放因子较大，因此早晚高峰时段主干道和支路的PM2.5～10污染较次干道严重. 对于老城区、高新区，夜间渣土车在施工区域附近路段行驶频繁，且周边裸地使这些路段表面积尘增加，重型车经过时容易产生二次扬尘，导致老城区主、次干道和高新区北部路段凌晨时段易出现PM2.5～10浓度峰值.