Page 246 - 《环境工程技术学报》2022年第5期

· 1602 · 环境工程技术学报 第 12 卷

据，构建了阳泉市道路机动车排放清单，并分析了机
动车污染物排放特征；孟琛琛等 [9-10 ] 基于河北省国省
道不同时间段的车流量数据，对机动车污染物排放
量进行核算和分析；吕改艳 [11 ] 以重庆交通路口的动
态交通流信息等数据为基础，通过国际机动车排放
模型计算了不同类型道路机动车污染物的排放量；
邹超等 [12 ] 基 于 RFI 基站数据获取南京市道路交通
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特征信息，并结合国控空气质量监测站 点 NO 和
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C 浓度数据，对交通流特征和污染物浓度变化趋势
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及其相关性进行分析。路边微环境实际监测是研究
图 1 道路交通空气监测点位示意
道路机动车尾气排放污染扩散最直接的方法，应用在
Fig.1 Schematic diagram of road traffic air
微观尺度和车流量大的街道具有实际意义 。 如 Imhof
[13]
quality monitoring sites
等 [14 ] 研究了高速公路、一般公路、城区道路污染物
浓度变化趋势；Wehne 等 [15] 研究了早高峰时段的车 测试前进行仪器调试和校准，监测时段 为 201 年
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流量与颗粒物浓度的关系；Hitchin 等 [16 ] 监测了公路 7 月 15 —2 日 （ 星 期 一 — 星 期 日 ） ， 监 测 结 果为
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附近颗粒物的浓度分布。国内学者分别在北京 [17-18] 、天 NO 小时浓度均值。监测期间平均温度 为 28 ℃，平
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津 [19-20] 、武汉 [21] 、西安 [22-23] 、佳木斯 [24 ] 等城市的典型 均相对湿度 为 83%，平均风速 为 0.7 m/s（国控空气站
道路对机动车排放 的 PM 、PM 、NO 等污染物浓 点数据），天气以晴天或阴天为主。道 路 RFID 基站
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10 2.5
度进行了监测和分析。 的车流量和车型相关信息从重庆移动源排放监管平
相关研究主要是根据道路车流量特征和排放模 台获取。车流量为小时流量；车型包括微型客车、微
型建立机动车排放清单，或者对道路交通微环境排 型货车、小型客车、轻型货车、中型客车、中型货
放 的 NO 和 2 C O 等污染物进行监测分析，但同时对 车、大型客车、重型货车、公交车、出租车 1 种
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道路车流量和路边微环境机动车排放大气污染物进 类型。采 用 Origin 201 软件进行数据统计分析和
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行实时连续自动监测，并分析其相关性的研究相对 绘图。
较少。笔者基于信息化的重庆市机动车电子标识数
2 结果与讨论
据， 对 4 条道路逐时交通流特征及车型分布进行对
比分析，同时，结合道路上安装的空气微型监测站的 2.1 NO 浓度变化特征
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小时监测数据，分 析 NO 浓度变化趋势与车流量特 2.1.1 日均浓度变化特征
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征的相关性，以期为交通源大气污染区域治理提供 4 条道路交 通 1 周 的 NO 日均浓度变化趋势见
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参考。 图 2。从 图 2 可以看出，NO 日均浓度西城大道为
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1 材料与方法

1.1 研究区域
选取大渡口区新山村片区为研究对象，周边

2 k m 范围内无工业污染源。根据现场调研情况，确
定西城大道、钢花路、双山路和文体 路 4 条道路为
研究对象。其中，西城大道为跨区域交通干线，钢花
路为主要城市道路，双山路和文体路为城市主要支
路。道路和监测点位布设见 图 1。
1.2 研究方法
NO 浓度采用佳空气 Air Bal 自动监测仪器
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（RK-AQM-A-O，北京佳华智联科技有限公司）进行 图 2 条道 路 NO 日均浓度变化特征
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连续采样监测，安装位置为路边道路交通监控杆杆 Fig.2 Variation characteristics of daily mean concentration of
体，测点距离道路边 缘 0.2～0.5 m，高度 为 4～5 m， NO on 4 roads
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