基于AERMOD模型评估公路交通源PM_(2.5)的浓度分布

PM2.5是公路机动车主要污染物之一,对沿线居民的呼吸健康有直接的危害,因此有必要在公路建设环境影响评价中增加对交通源PM2.5扩散浓度的评估。本文通过分析空气质量模型AERMOD、PM2.5排放清单测算模型MOVES以及建模数据需求,在交通量调查、气象数据预处理以及道路源PM2.5排放清单测算的基础上,应用AERMOD模型评估了我国某高速公路沿线PM2.5的浓度分布水平。结果表明:在研究路段沿线下风向距路肩400m范围内,均受到公路交通源PM2.5污染(PM2.5净浓度≥4μg/m3)的影响;AERMOD模型可以精细化地评估道路机动车PM2.5对空气质量的影响,为道路沿线PM2.5浓度分布评估提供了一套研究方法,其评估结果对道路规划环境影响评价具有重要的参考价值。

北京市道路绿地对PM_(2.5)浓度分布与消减作用的影响

选择北京市典型道路绿地类型为试验监测点,对0,6,16,26,36 m不同绿带宽度下PM2.5浓度分布、消减能力及与气象因子的关系进行了研究。结果表明:道路绿地空气中PM2.5浓度的日变化均呈现双峰单谷型特征,即早晚高、白天低,最低值出现在午后14∶00左右,最高值出现在晚高峰20∶00左右;0,6,16,26,36 m绿带宽度下PM2.5浓度平均值分别为46.64,44.35,42.91,40.96μg·m-3和41.97μg·m-3,以26 m绿带宽度最低,0m最高;无污染或轻度污染(PM2.5<115μg·m-3)天气条件下,绿地对PM2.5消减作用十分明显,26 m的绿带处消减作用最强,最高可达28.0%;中度污染及以上(PM2.5>115μg·m-3)天气条件下绿地对PM2.5消减作用不明显;PM2.5浓度与气象因子中的温度、风速成负相关关系,与相对湿度成正相关关系。