1 引言(Introduction)

近年来, 全国O₃污染问题凸显, 已成为影响春夏季环境空气质量的重要因素(马晓丹等, 2019), 而控制其主要前体物(NO_x、VOCs)排放是降低O₃浓度水平的最重要途径(Jenkin et al., 2000；刘晓等, 2018).我国多地的排放源清单研究表明, 机动车是NO_x、VOCs的主要来源(袁梦晨等, 2018；卞雅慧等, 2018；徐晨曦等, 2020).河北省机动车保有量大, 且以公路运输为主的交通结构造成了机动车污染特征明显.根据《中国移动源环境管理年报2020》, 2019年河北省机动车保有量居全国第五, 机动车排放的CO、HC、NO_x、PM(颗粒物)分别位于全国第四、第四、第二、第二.2018年河北省发布《河北省打赢蓝天保卫战三年行动方案》, 明确将“着力调整运输结构, 打好机动车(船)污染防治攻坚战”作为六大攻坚战之一.

大气污染物排放源清单是大气环境管理工作的基础数据, 也是准确分析大气污染现状和发展趋势、预测环境空气质量、提出行之有效的污染控制技术和管理对策的基础(Zhang et al., 2009；Zheng et al., 2016).目前, 国内多个区域、城市建立了移动源排放清单(王海鲲等, 2006；张景文等, 2017；周子航等, 2018；刘晓等, 2018).近年来, 在总理基金等项目的支持下, 河北省各市已建立了城市级别的大气污染源排放清单(李瑞芃等, 2016；赵晴等, 2017；李亚林等, 2020), 但对于连接城市的国省道移动源排放清单研究较少, 且已有成果主要是基于机动车保有量、车辆平均行驶里程等统计数据进行计算, 缺乏机动车流量监测数据, 这种方法忽略了跨区域行驶车辆的影响, 且时间分辨率较低(魏冰等, 2019).王人洁等(2017)基于交通流量计算了2015年全国国省道机动车大气污染物排放量.目前, 河北省内仅有陆雅静等(2020)开展了2017年国省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算研究.

2020年1月23日, 为了阻止COVID-19蔓延, 疫情最严重的湖北地区“封城”, 随后2 d内河北省在内的多个省市纷纷启动重大突发公共卫生事件一级响应, 采取了一系列严格控制措施, 社会活动量空前降低(余文娟等, 2020).目前, 国内外多个团队模拟解析了疫情期间人为减排对空气质量变化的贡献情况, 其中, 道路移动源污染物的减排比例主要参考以下4项指标.①卫星反演的对流层污染物垂直柱浓度.Feng等(2020)将TROPOMI卫星反演的疫情期间中国东部地区对流层NO₂柱浓度同比下降70%(Le et al., 2020)作为了道路移动源各项污染物的减排比例；②地面空气质量监测数据.Le等(2020)将疫情期间京津冀地区地面观测站NO₂浓度同比降低80%应用到了道路移动源；③百度地图迁移规模指数.Huang等(2020)、乐旭等(2020)利用该指数的同比变化率得出了疫情期间不同时间段全国道路移动源的减排比例分别为48%和70%；④交通流量实时数据.Liu等(2020)将疫情期间长三角地区交通流量同比下降90%作为了道路移动源的减排比例.

已有研究中, 道路移动源的减排比例均是以某一指标(监测数据、统计指数、交通流量数据)的变化来间接反映, 这些指标较难体现车型构成、道路类型、气象条件等对排放量的影响.因此, 本研究参考《城市大气污染物排放清单编制技术手册》的计算方法, 基于河北省国省道交通调查站日监测数据, 分别计算了2019年、2020年河北省第一季度国省道机动车逐日大气污染物排放量, 分析了疫情期间道路交通量及各项大气污染物排放量的变化特征, 并将计算结果与已有研究进行了对比.

2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 计算方法

依据清华大学编制的《城市大气污染物排放清单编制技术手册》, 基于河北省国省道逐个观测站的日交通流量监测数据, 进行国省道机动车大气污染物日排放量核算, 将日排放量求和得到第一季度总排放量.其中, 道路机动车排放源分为三级, 第一级为小型载客汽车、中型载客汽车、大型载客汽车及轻型载货汽车、中型载货汽车、重型载货汽车；第二级根据车辆使用的主要燃料类型分为汽油、柴油和其他燃料；第三级根据车辆的污染控制水平分为国一前、国一、国二、国三、国四和国五.本研究涵盖了四类公路, 分别为国家高速、省级高速、普通国道、普通省道, 每一类公路机动车大气污染物日排放量计算公式如下：

(2)

式中, E为第三级机动车排放源j在对应公路上的大气污染物日排放量(kg·d^-1)；P_j为j类型机动车在对应公路上的日交通量, 通过将该类公路所有交通调查站观测的交通量汇总获得(辆·d^-1)；EF_j为j类型机动车基于单位道路长度的排放因子(g·km^-1), 其中, 汽油车VOCs排放因子同时包括运行排放和蒸发排放两部分；L_j为j类型机动车在所在道路中的观测里程, 通过将该类公路所有交通调查站观测里程汇总获得(km·辆^-1).

2.2 活动水平

图 1给出了河北省国省道及交通调查站的空间分布情况.截止到2020年3月底, 河北省国省道通车里程共计2.71万km, 其中, 国道通车里程为1.57万km, 省道通车里程为1.14万km.国省道共设有交通调查站745个, 观测里程合计1.32万km, 占国省道通车总里程的48.71%.其中, 国道设有交通调查站474个, 观测里程为0.82万km, 占国道总通车里程的52.23%；省道设有交通调查站271个, 观测里程为0.50万km, 占国道总通车里程的43.56%.该数据具有较好的代表性, 可以提供满足计算河北省国道和省道的机动车排放清单的活动水平数据.

2.2.1 不同道路类型的车速分布

将不同交通流量站点逐日观测车速取平均值, 得出了河北省国道和省道不同车型的平均行驶速度.如表 1所示.由于本文中道路机动车排放量计算是参考《城市大气污染物排放清单编制技术手册》, 因此, 在计算过程中将交通流量站点提供的车辆分型与《手册》进行了对应, 并使用了《手册》中的分类.

2.2.2 不同类型机动车的排放标准分布

通过对河北省机动车注册登记时间的统计分析, 得出了2019年不同车型各个排放标准阶段的保有量占比情况, 如表 2所示.

2.3 排放因子

根据《城市大气污染物排放清单编制技术手册》, 道路机动车尾气排放因子由基准排放系数结合各类修正因子获得.公式如下：

(3)

式中, BEF_i为i类车的综合基准排放系数, φ_i为环境修正因子, γ_i为平均速度修正因子, λ_i为i类车辆的劣化修正因子, θ_i为i类车辆的其他使用条件(如负载系数、油品质量等)修正因子.其中, 环境修正因子φ_i主要考虑温度、湿度、海拔等对车辆排放状况的影响, 计算公式如下.

(4)

式中, 温度修正因子分为 < 10 ℃和>25 ℃两种情况, 湿度修正因子分为 < 50%和>50%两种情况.本研究中气象数据来自于河北省境内142个气象站点的月均监测数据, 据此数据来看, 2019和2020年的1-3月全省月均温度均低于10 ℃, 全省月均湿度高于50%, 因此, 整体上认为气象条件对2019、2020年机动车排放的影响是一致的.

3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 一季度交通量及排放量变化特征 3.1.1 交通量变化特征

交通量的变化特征从交通总量及不同公路车型构成两方面进行分析.表 3给出了2019年和2020年1-3月河北省国省道交通量的对比.由表可知, 2020年1-3月河北省国省道交通量下降趋势明显, 其中, 1月同比下降31.7%；2月降幅最高, 达到了69.0%；3月下降趋势有所减缓, 为16.5%；第一季度合计下降38.1%.从不同公路来看, 2020年一季度普通公路交通量的下降趋势一直持续到3月, 普通国道和普通省道分别同比下降54.2%、40.5%.高速公路1月、2月的交通量也低于去年同期, 特别是2月, 国家高速和省级高速的降幅分别为64.6%、53.2%.但在3月, 由于疫情形势好转, 高速公路交通量回升, 分别同比增长5.6%(国家高速)、37.2%(省级高速), 总体上, 一季度国家高速降幅为31.8%, 省级高速降幅最低为11.0%.

图 2给出了2019年和2020年第一季度不同公路类型的车型构成.由图可知, 2019年1-3月以及2020年1月, 中小型客车均是4类公路交通量的首要贡献者, 特别是在2019年2月, 由于受到春运的影响, 中小型客车占比上升至70.8%~75.5%.但在2020年2月和3月, 受疫情防控的影响, 中小型客车在高速公路总交通量中的占比明显下降, 而重型货车在高速公路总交通量中的比例呈上升趋势, 特别在省级高速上, 2月由于重型货车的交通量同比上升44.3%, 中小型客车交通量同比下降76.3%, 因此, 重型货车成为了当月交通总量的主要贡献者(49.4%).3月省级高速上, 重型货车和中小型客车的贡献分别为47.5%、38.4%.以上分析表明, 疫情对于重型货车交通量的冲击较客车弱, 且在疫情稳定后, 重型货车交通量的恢复也更为明显.

3.1.2 排放强度变化特征

由于两年观测里程不一致, 为了扣除观测里程对排放量的影响, 本研究采用单位公里污染物的排放量即排放强度来评估2020年第一季度国省道机动车污染排放量的同比变化情况, 计算结果如图 3所示.2020年第一季度河北省国省道CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放强度分别同比下降31.3%、32.7%、19.1%、20.2%、20.0%, 其中, 2月降幅最高, 分别为61.8%、63.2%、30.5%、32.8%、32.4%.

从不同公路来看, 普通公路2020年1-3月各项污染物的排放强度均低于去年同期, 且各项污染物的降幅相当.高速公路1月各项污染物的排放强度也呈下降趋势, 但2月特别是在省级高速上, CO、VOCs同比下降54.8%、56.5%, 而PM_2.5、PM₁₀的降幅分别为2.1%、1.4%, NO_x基本与去年同期持平.NO_x、PM_2.5、PM₁₀主要来自于重型货车, CO、VOCs主要来自于中小型客车, 2月省级高速的中小型客车交通量同比下降76.3%, 重型货车交通量同比上升44.3%, 因此, CO、VOCs大幅降低, 而NO_x、PM_2.5、PM₁₀下降微弱.3月, 高速公路的重型货车交通量进一步上升, NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放强度随之同比增加, 而中小型客车交通量仍低于或略高于去年同期, 因此, CO、VOCs的排放强度变化幅度较为平缓.

3.2 日交通量及排放量变化特征 3.2.1 交通量变化特征

2020年疫情爆发之际正逢我国传统春节假期, 为了进一步分析疫情对春运典型日交通量及机动车排放量的影响, 下文分别将2019年、2020年春运期划分为节前、节中、节后3个阶段进行对比分析.春运期是指从腊月十六到正月廿五, 其中节前是指从腊月十六到腊月廿九, 节中是指从年三十到正月初六, 节后是指从正月初七(法定上班日)到正月廿五.

图 4分别给出了2019年、2020年第一季度国省道逐日交通量的变化情况, 由图 4a可知, 2019年进入春运期后, 受节前返乡客流的影响, 客车交通量持续升高, 并在腊月廿七达到了阶段性峰值, 单日交通量为350.8万辆, 之后断崖式下跌, 在年三十达到波谷后又迅速回升.节后客车交通量呈双峰态势, 分别在正月初六、正月十二达到高值, 特别是正月初六客车交通量为449.1万辆, 达到了整个春运期的顶峰, 占到了节后客车总交通量的8.8%.货车交通量自腊月二十起持续下降, 在年三十降至最低点后平稳回升.

2020年受疫情影响, 整个春运期客车总交通量为去年的44.2%.腊月廿六、腊月廿七的节前客运高峰只达到了去年同期的83.4%、77.4%.年三十河北省启动重大突发公共卫生事件一级响应后, 客车交通量持续大幅下降, 虽然在正月初六也出现了一个小的返程高峰, 但日交通量仅为去年同期的23.9%, 节后客车交通量一直在低位徘徊, 正月廿一(2月14日)后, 随着全省疫情防控形势好转, 客车交通量才开始逐步回升.春运期货车总交通量是去年的51.0%, 启动一级响应后, 交通量一直维持在低位, 从正月廿一开始恢复, 且增速超过了客车.2月14日(正月廿一)到3月底, 国省道总交通量恢复到了去年同期的46.6%, 其中, 客车是去年同期的34.5%, 货车是70.3%.

3.2.2 排放强度变化特征

图 5分别给出了2019年、2020年第一季度国省道机动车逐日排放强度的变化情况, 由图可知, 2019年春运期间, CO、VOCs日排放强度的最高值出现在正月初六, 即集中返程客运的高峰日, NO_x、PM_2.5、PM₁₀日排放强度的最高值出现在腊月十七.2020年自年三十启动一级应急响应起, 机动车交通量大幅下降, 节后并无机动车的集中排放, CO、VOCs日排放强度的最高值在腊月廿六, NO_x、PM_2.5、PM₁₀日排放强度的最高值出现在腊月十八, 分别是去年最高值的77.2%、75.8%、80.6%、80.4%、80.4%.整体来看, 2020年由于受到疫情的影响, 春运40 d, 国省道CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀的排放强度分别是去年同期的51.4%、50.6%、52.6%、52.3%、52.3%.

3.3 与已有研究结果对比

由于本文与乐旭等(2020)均开展了2020年1-3月道路移动源月度排放量同比变化情况的研究, 因此, 表 4给出了这两个研究的对比情况.由表可知, 对于2020年1-2月, 本研究与乐旭等(2020)的研究结果基本一致, 本研究中各项污染物的减排比例为40%~48%, 乐旭等(2020)基于百度地图迁移规指数得出的各项污染物减排比例为48%.对于3月, 两个研究结论差异较大, 本研究中CO、VOCs的减排比例分别为4%、6%, NO_x和PM排放量分别同比上升11%、9%；乐旭等(2020)各项污染物的减排比例为34%.产生差异的主要原因有以下两方面, 一是乐旭等(2020)讨论的是全国范围的变化情况, 不同城市疫情后交通量的恢复速度存在一定的差异；二是百度地图迁移规指数指示的是人口的迁入和迁出情况, 该指数较难反映与移动源大气污染物排放量直接相关的不同车型(客车、货车)交通量等信息.由3.1~3.2节分析可知, 2020年3月, 随着疫情防控形势的逐步好转, 河北省国省道交通量稳步回升, 截止到3月底, 虽然总交通量仍然低于去年同期16.5%, 但由于重型货车交通量同比上升8.1%, 导致其特征排放物VOCs和颗粒物的排放量均高于去年同期, 且部分抵消了客车交通量下降带来的CO和NO_x排放量的下降.

4 结论(Conclusions)

1) 与2019年相比, 2020年第一季度河北省国省道交通量同比下降38.1%, 2月降幅最高为69.0%.从不同公路类型来看, 2020年1-3月, 普通公路交通量持续下降, 3月份国家高速和省级高速交通量回升, 分别同比增长5.6%、37.2%.

2) 2019年第一季度和2020年1月, 中小型客车是4类公路交通量的首要贡献者, 特别是在2019年2月, 由于受到春运的影响, 中小型客车占比高达70.8%~75.5%.2020年2月和3月, 由于受到疫情防控的影响, 中小型客车在高速公路总交通量中的占比明显下降, 重型货车由于降幅较低以及恢复较快两方面的因素, 其在高速公路总交通量中的占比大幅上升.

3) 从单位公里污染物排放量来看, 2020年第一季度国省道机动车CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放强度分别同比下降31.3%、32.7%、19.1%、20.2%、20.0%.普通公路1-3月各项污染物的排放强度均低于去年同期, 高速公路2月NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放强度的下降程度较低, 主要是由于重型货车在交通量中的占比上升所致.

4) 与已有研究结果相比, 本文采取了基于逐日交通流量的道路移动源排放量计算方法, 更能反映出由于实际流量及车型构成所带来的排放量变化.