基于相关分析的公交站颗粒物浓度研究（环保）
李哗，胡时杰*，包磊
(同济大学交通运输工程学院，上海201804)）
【摘要】现行的公交车站设计并未考虑交通排放污染物的大小程度，这导致公交出行者在候车过程中的健康受到威胁。通过实验设计，用颗粒物浓度测定仪、手持式气象站和摄像机对代表性公交车站的PM2.5浓度和可能影响污染物浓度的各种因素进行了高峰时段实地测定。结果表明，开口朝向道路的半封闭式公交站污染物浓度高于站外，而开口背向道路的污染物浓度则低于站外。分析结果显示：与污染物浓度呈正相关的变量有气压、大车流量、车流量和湿度，呈负相关的变量有气温、风速。车流量与PM2.5浓度的呈现较弱相关性，大车流量则呈现出较强相关性。这些结论为减少公交出行者所受的颗粒物危害提供了理论依据。
【关键词】公交站；颗粒物；相关性分析；交通影响
【中图分类号】TP393.08 【文章编号】1000-713X (2016) 06-0064-05
引言
大气细粒子(Fine Particulate matter,又称PM)的潜在健康影响是当前最重要的空气质量议题之一。针对健康风险与空气污染的关系，美国针对都市区约五十万成人进行的一项长期研究表明，空气中细粒子浓度每升高10
g/m3，全部疾病死亡率、心血管疾病死亡率和肺癌死亡率分别升高4%、6%和8%。已有大量可靠研究揭示了PM对暴露在外部环境下人体的危害性，会导致心脏和呼吸系统疾病，如哮喘、慢性支气管炎、肺功能损害等。车辆排放是污染物的重要来源之一，出行者在日常的出行过程中近距离暴露在道路环境中，随着暴露时间的增长所受到的危害则越大。公交出行者在候车过程中面临比常人更高的污染物危害。已有的在公交车站的规划设计过程中，但是可以采取多种多样的设计方法尽可能减少公交出行者所受到的来自交通排放所造成的危害。
公交车每次靠站都重复“减速进站怠速（乘客上下车）启动／加速出站”这一非稳态工况，而在起动、加速、减速等转速和负荷急剧变化的工况下，或在怠速时，汽车排出废气比正常速度稳定行驶时要高得多。国内外现有的研究主要是运用模型仿真法来研究道路环境的机动车尾气排放，如平均速度模型（MOBILE模型、IVE模型等）和行驶工况模型（CMEM模型等）。近年来国内也有一些学者将排放仿真模型、扩散模型和污染物扩散浓度计算模型相
结合开展研究，如郭谨一将VISSIM模型、CMEM模型和污染物扩散模型CALINE4相结合，研究了感应信号控制的交叉口交通污染物排放状况。但是目前国内外对于颗粒物实测数据的研究还十分滞后，缺乏对颗粒物和影响因子之间关联性的深入研究。本文旨在通过实验设计研究不同公交车站形式（开放与半开放式）、距离交叉口距离以及气象和交通因素对公交车站PM2.5浓度的影响，为公交车站的健康化设计提供理论依据。
1材料和方法
1.1 采样地点与采样时间
本次选取的公交车站采样地点位于上海市嘉定区安亭墨玉路。安亭是上海市嘉定区重要的卫星城，南部有轨道交通有11号线安亭站，对中心城区有曹安公路、京沪高速公路等主要道路连接。同时，安亭也是上海西部连接苏州城镇群的重要据点，一方面安亭镇内部具有较多的就业岗位，一方面也有很多往返通勤于市区的居民。城区内部交通已呈现明显的都市区通勤交通特性，工作日道路交通具有明显的早晚高峰趋势。数据的采集工作在工作日的早高峰(7:30-9:00)和晚高峰(17:00-18:30)进行。每组数据采集点都进行多次测定，测定均选取非降雨日进行。
1.2 采样仪器与采样方法
为了研究不同的影响公交车站污染物浓度的因素，本次数据采集共分为三组。第一、二组均采用对照实验法，研究公交车站半封闭开放形式和车站距离交叉口距离对车站污染物浓度的影响。采用自制半开放式的纸箱模拟半开放的公交站台（三面开口，长1.5米、宽1.2米、深度0.8米）作为对照组。第一组实验中（图1），公交站点位于墨玉路曹安公路交叉口
的墨玉路南进口道上，将一个污染物检测仪置于公交站内离地面1.7米高处，另一个置于自制的半开放纸箱内．在纸箱下部放置物体抬高纸箱高度，将污染物浓度检测仪同样置于离地面1.7米高处，纸箱开口朝向道路，测定时间分别为2015年5月13日、8月12日、2016年1月8日和1月13日；第二组实验中，公交站点位于墨玉路曹安公路交叉口的墨玉路南进口道上，采用同样的方法，但纸箱开口背对道路，测定时间为2015年5月7日、8月13日、2016年1月14日和3月2日；第三组实验中（图2），公交站点位于曹安公路泽普路交叉口的泽普路西出口道上，将一个污染物检测仪置于公交站内（距交叉口50米）里地面1.7米高处，另一个污染物监测仪置于距离交叉口90米的出口道下游1.7米高处，PM检测仪均开放式放置，测定时间为2015年5月12日、2016年1月12日和3月3日。
三个公交站点的周边环境，建筑物高度、布局，用地类型，交通流量和构成等情况均基本相同。第一组和第二组测试中，进口道均为四车道，包括一个左转车道、两个直行车道和一个右转车道，所经过的公交车有安亭4路、安亭6路、安亭7路；第三组测试中，出口道为双车道，所经过的公交车有安亭4路、安亭6路。
车辆尾气排放是道路环境中颗粒物的主要来源，颗粒物(PM2.5)数据用Dust Trak TM Model 8532颗粒物测定仪进行测定，它是手持气溶胶颗粒物浓度测定仪，可以通过设定测定直径从0.1um到10um的大气颗粒物。分辨率为±0.1%，精确值为0.001mg/m3。该仪器可以用于干净的办公室，也适用于道路环境、建筑工地、环境监测以及其它户外环境。一共两台仪器，在测定前均进行校零。测量时每1min读数1次，数据储存在测定仪中回实验室后下载在电脑中进行分析处理。在每一组实验中，PM污染物浓度检测仪被两位实验人员在A和B处同时开启并开始检测。两台设备在使用前均通过了校零处理，并在实验室中进行了校准，确保在同一环境中两台设备所测得数据是高度相关的( R=0.995)。
气象数据对微观环境中的污染物扩散和聚集具有十分重要的影响，为了将这些影响因素考虑在内，本次研究中采用手持式气象站(FR-HWS)进行测定。在测定时将其与电脑连接，每1min记录一次气温、气压、风速和相对湿度，并实时下载入电脑。
交通数据则采用DV拍摄的方法，采集视频后在实验室中进行人工数据处理，整理出每1min计数间隔内通过公交车站横断面的车流量（所有车型）、大型车（公交车、大客车、货车）流量。
2 采样结果与数据分析
2.1 变量分类与采样结果
所有的数据都分为自变量和因变量两类（表1），数据的计数间隔均为1分钟。其中自变量主要有交通因子（交通流量、大型车流量）、车站因子（距交叉口距离、站内站外、封闭与半封闭）、天气因子（风速、风向、温度、湿度）。因变量主要为PM2.5的浓度。
通过实地测定和数据处理，三组实验测定中高峰时段A点的PM2.5浓度均值为130.39，最大值为279，最小值为21。这些数据与气象中心公布的PM2.5污染物浓度基本处于相同数量级，总体平均值偏高，详细的所有数据的描述性统计信息见表2。下面对各个变量进行分别的分析。
2.2 公交车站PM2.5浓度影响因子分析
为了研究各个自变量和连续因变量之间的关联度，选用第一组和第二组测定结果中A点的数据利用SPSS22.0对交通因素（车辆数、大型车辆数）和气象因素（风速、风向、气压、温度）进行了皮尔逊相关性分析，如表3所示。
(1)气象因素。从分析的结果可以看出，第二组的测定结果中气温和污染物浓度呈显著负相关，相关系数为-0.571 (p<0.05)，说明温度越高污染物浓度越小，较高的气温有利于污染物的扩散。第二组和第三组测定结果中风速与污染物浓度呈显著负相关，相关系数分别为-0.240和-0.642 (p<0.05)，说明风速越大污染物浓度越小，较大的风速有利于污染物的扩散。第一组测定结果中湿度和污染物浓度呈显著正相关，相关系数为0.426 (p<0.05)，说明湿度越大污染物浓度越高，较大的湿度不利于污染物的扩散。三组实验中测定结果中气压均未发现与污染物浓度的显著相关性。
(2)交通流。第一组的测定结果中车流量和污染物浓度呈显著正相关，相关系数为0.135 (p<0.05)，第二组和第三组中大车流量和污染物浓度呈现显著正相关，相关系数分别为0.891和0.620 (p<0.05)。柴油车燃烧尾气是交通排放物中颗粒物的重要来源，数据分析的结果与之较为吻合。而车辆在交叉口处频繁的启停、怠速，燃料不完全燃烧状态导致排放显著提高，通过扩散使得布置在道路两侧的公交车站内颗粒物浓度显著提升。车流量与PM2.5的相关性较弱，但大车流量与颗粒物的相关性较强，公交出行者在候车过程中长时间的暴露在路边开放环境中所受到的颗粒物危害是十分巨大的。
(3)开口朝向。通过第一组和第二组实验数据的均值可以看出：当半封闭车站开口朝向道路时，车站内部的PM2.5浓度均更高；当开口朝向道路外侧时，车站内部的污染物浓度则更低。当半封闭车站开口朝向道路时，早高峰半封闭车站内的PM2.5的平均浓度高于站外17.7%，晚高峰高57.3%；相反，当车站开口朝向道路外侧时，早高峰半封闭车站内的PM2.5的平均浓度低于站外17.4%，晚高峰低3.5%。图3是第一、二组测试中四个测定日内早高峰或晚高峰三种污染物浓度站内外对比图，计数间隔为1分钟。半封闭的公交车站内污染物浓度指标随着开口朝向的差异而呈现出相反的趋势。
半封闭公交车站的开口朝向会显著影响站内的污染物聚集浓度。当开口朝向道路时，这种车站设计形式使道路内运行的机动车排放物更易于在站内聚集，阻碍了污染物的扩散；而开口背向道路时，这种车站设计形式则能够阻挡道路内排放污染物进入站内，可对乘客起到一定的防护作用。从图2中可以看出，开口朝向道路的公交车站内污染物浓度峰值普遍高于站外，而公交出行者在候车过程中暴露在距离道路污染源极近的环境中，这种异常的高峰值对于公交出行者的健康危害是很大的。
(4)距交叉口距离。从第三组测定数据均值可以看出：B处（距离交叉口90m）的污染物平均浓度( 175.175ug/m3)略高于A处（距离交叉口50m）的平均浓度( 142.93ug/m3)。这种反常的趋势可能与街道建筑物的布局有一定关系，近交叉口处地形较为开阔，有利于污染物的扩散；B点虽距离交叉口较远，但是出于街道的建筑物峡谷内，污染物的扩散受到限制。
图4为第三组中两个测定日的PM2.5对比。从图中可以看出距离交叉口较远处的污染物浓度略高于近交叉口处。
(5) -天内的时间。从描述性统计数据可以看出，早高峰的污染物浓度整体要高于晚高峰。PM2.5的早高峰浓度均值比晚高峰均值高出51%。这样的整体差异性很可能是由于气象原因造成的：夜间的大气温度较低，大气处于稳定状态，气温梯度小，空气垂直对流弱，不能形成空气垂直对流，使烟气扩散稀释受到抑制；白天气温升高，大气处于很不稳定状态，气温
梯度大，空气产生垂直对流，有利烟尘扩散稀释。
从分析结果可以看出，本研究中的各个影响因子对公交车站的污染物浓度具有明显的影响关系。一天内的时间、离交叉口的距离、气象因素、公交车站的形式、交通流等因素都对污染物浓度产生影响。我国目前的公交车站形式的设计多考虑车站的实用性，站内具有休憩椅、站牌信息、商业广告等设施，但极少考虑对公交出行者的健康保护问题。公交是城市交
通方式的重要组成部分，公交优先的城市交通发展导向也越来越受到人们的重视。除了实用性、效率性的指标外，以人为本的发展理念也同样应当得到切实的贯彻。因此，从出行者健康视角考量城市公交车站的设计形式也应当逐渐受到重视。
3 结论
(1)大车流量与污染物浓度呈现出较强的正相关，因此，控制大车流量和减少大型车排放因子对减少公交出行者在公交车站的污染物暴露程度至关重要；车流量与公交车站PM2.5污染物浓度的相关性较弱。
(2)开口朝向道路的半封闭公交车站内PM2.5浓度高于站外。开口朝道路外侧的半封闭公交车站内污染物浓度低于站外，通过设计此类型的公交车站可以有效减少乘客在候车过程中所吸入的PM2.5，保护公交出行者的健康。
(3)早高峰的PM2.5浓度高于晚高峰；温度、气压越低、空气湿度越大，PM2.5的扩散越不利，浓度越高；风速有利于污染物的扩散，风速越大，PM2.5的浓度越低，因此公交车站设置在地形开阔处可以有效减少污染物的聚集，同时在冬季公交出行者宜做好相应的防护措施避免较高的PM2.5颗粒物浓度带来的危害。
