环境科学学报
ACTA SCIENTIAE CIRCUMASTANTIAE
1999年 第19卷 第3期 Vol.19  No.3 1999



应用OSPM模式进行澳门街区峡谷污染评价
何东全　郝吉明　傅立新　周中平　刘　阳　王志石　邓宇华　
摘要　采用OSPM模式计算澳门城区街区峡谷内污染物浓度，进行污染评价.计算结果表明，对于高宽比较大的街区峡谷，OSPM模式有良好的适用性；在考察的时段内，澳门街区峡谷内机动车污染已经达到相当严重的程度，必须通过相应的措施进行控制.
关键词　街区峡谷；OSPM模式；车流量；排放因子.
Pollution assessment in urban street canyons of Macao using OSPM model
HE Dongquan,HAO Jiming,FU Lixin,ZHOU Zhongping,LIU Yang 
Department of Environmental Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084
WANG Zhishi,DENG Yuhua 
Faculty of Science and Technology,University of Macao
Abstract　OSPM model from Denmark was applied to study the pollution within urban street c anyon in Macao.The results revealed that OSPM model is applicable for narrow str eet canyon with higher high-width ratio,current status of the pollution in the street canyon of Macao is serious that some countermeasures should be taken to i mprove the air quality.
Keywords　street canyon,OSPM model,traffic flow,emission,factor s.
1　前言
　　近年来，城市热点区域(街道峡谷，十字路口)的机动车污染物扩散问题日益得到广泛的重视.其中处理街道峡谷内污染物扩散的数学模型主要包括经验模式和数值模式两类，考虑的因素主要有污染物初始扩散、街道形状对风场的影响等［1］.目前国外开发的这两类模式很多［2-5］，在应用上也各有特点，数值模式可以充分模拟街区内流场情况，但对于机动车运动引起的机械湍流和热湍流难以模拟，此外，由于数值模式要求对研究街区的地形进行详尽的描述，而且计算过程复杂，一般仅用于科学研究.经验模式则可以通过引入初始扩散参数的方法解决机动车引起的热湍流和机械湍流，初始扩散系数的确定一般根据风洞实验和示踪剂实验的结果确定，但其物理意义难以精确描述.经验模式具有输入简单，运算快的特点，因此，在基于环境评价和控制法规确定的决策性研究中被广泛采用.国内对这两类模式均进行过一些研究［6-7］，但仅限于理论上或针对某一具体街道的研究 ，尚未形成适用性较好的可用于决策性研究的街道峡谷模式.鉴于中国目前机动车污染状况日趋严重的现状，亟需借鉴国外已开发的先进的法规性模式，探讨它们在我国的适用性和利用它们进行对策研究的方法.本文探讨OSPM(Operational Street Pollution Model)模式在 澳门街区峡谷内应用.该模式在北欧一些城市验证后得到比较满意的结果［8］，研究它在中国地区的适用性，将具有重要的学术意义和实用意义.
2　OSPM模式介绍
　　OSPM模式认为受体点的污染物浓度cst主要由直接扩散的浓度cd和由于街区内气流涡旋造成污染物循环形成的浓度cr构成，
即：
cst=cd＋cr＋cb
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(1)
　　其中，cb为城市背景浓度，模式对另外两部分浓度分别进行计算.
2.1　直接扩散引起的浓度
　　对于污染物由直接扩散产生的浓度，采用简单高斯烟羽模式计算，将排放源处理成一系列垂 直于风向的微小有限长线源，基本扩散公式为：

(2)
其中，σz(x)是由风和机动车扰动综合作用的结果，即：

x--受体点到线源距离；ub--峡谷内风速；u0--屋顶风速；h0--初始扩散常数，取为2 m,这一数值基本代表城市车速下，污染物初始扩散的情况，α--经验常数，根据风洞试验的结果，取为0.1；β--经验风速转换系数，取为0.34；σw0--机动车引起的湍流，该参数与车速和交通量相关，一般取为0.1 m/s.
　　将线源微源沿风向积分，最终得到直接扩散引起的污染物浓度为：

(3)
其中：Vd--屋顶湍流强度，可以计算为((αu0)2＋σw02)1/2;Q--源强；L--路宽；H--两侧建筑物平均高度.
2.2　污染物循环引起的浓度
　　污染物循环引起的浓度采用简单箱式模型计算，根据实际观测的结果，假设循环区域形状为 梯形，上边界最大长度为涡旋尺度的一半，下边长度Lr受风速和建筑物高度的影响，循环区域内污染物完全混合，流入流出速度相同.其中，流入流出速率分别为：

d1=Min(Lr,L/sin(θ));d2=Min(0.5Lr,L/sin(θ));d3=Max(0,(d1/0.5Lr-1)Ls)
Lr为梯形下底边，是建筑物高度H和风速的函数；Ls为梯形斜边，θ为风向与街道的夹角.根据QI＝QO,可以解得cr.
3 模式参数输入
3.1　计算点选择
　　荷兰园街水坑尾段是澳门地区机动车污染最严重的路段，造成这种情况的原因除了机动车流量大、排放污染物量多外，街道的特点也是造成污染恶化的原因：荷兰园街街道狭窄，宽度仅有8-10 m，周围建筑物高大，形成典型的街区峡谷，阻碍了机动车污染物向周围扩散.因此本研究选择该路段进行机动车污染物在街区峡谷内浓度分布的研究，并进行短期浓度和危险气象条件下浓度的预测.
3.2　参数输入
3.2.1　排放因子　OSPM模式要求输入机动车辆的基本排放水平、速度修正因子、年代修正因子、车流比例因子，并将其合成为实际运行条件下的排放因子，根据澳门的实际情况，采用MOBILE5计算澳门地区机动车排放因子(见表1)，作为本研究的输入［9，10］.
表1　澳门地区机动车排放因子(g/km)
Table 1 Vehicle emission factors in Macao
交通状况污染物汽油轿车轻型汽油车重型汽油车柴油轿车轻型柴 油车重型柴油车摩托车
繁忙时间(车速20km/h)CO43.975.0131.52.62.029.328.8
NOx1.562.083.780.730.8311.870.13
较繁忙时间车速27 km/hCO38.566.4104.62.11.623.722.6
NOx1.532.033.900.660.7610.8016.4
非繁忙时间车速35 km/hCO29.451.874.21.51.117.116.4
NOx1.542.004.130.580.679.52 0.15
3.2.2　车流特性　根据实际调查的结果，确定澳门地区车流量的时间分布(见表2) .
　　　表2　澳门机动车白天车流源强系数
Table 2 Traffic flow intensity in daytime in Macao

时间7：008：009：0010：0011：0012：0013：0014：0 015：0016：0017：0018：00
源强系数*0.300.800.971.000.740.880.961.00.810.940.850. 86

* 源强系数定义为每小时车流量与高峰小时车流量之比
另外，通过现场计数的方法确定了机动车在荷兰园路段的高峰流量(见表3).
表3　荷兰园路段机动车高峰流量
Table 3 Rush hour traffic flow in Horta E Costa street

车型汽油轿车柴油轿车中巴大型巴士货车摩托车
高峰流量，辆/h183923728212751479

3.2.3　街道特征　包括道路宽度、平均高度、受体点距两端十字路口的距离，街道内特殊建筑物的位置、高度等，根据实地调研，水坑尾街两侧建筑物平均高度20 m，街道宽10 m,受体点选为道路中段，距两侧十字路口均22.5 m，除一处较低矮建筑和一个豁口外，其余形状规则，是比较典型的高宽比大的街区峡谷.
3.2.4　气象条件　包括计算日的风向、风速、温度、温度梯度、背景浓度值等.
　　上述参数均采用澳门地区气象监测站的常规监测数据.
4　模式计算结果验证
　　研究将采用OSPM模式计算得到的结果与相同时间同步监测的结果进行比较，其相关性分析结果见图1.除了模式本身算法的系统误差外，监测数据的不稳定也可能是造成误差的原因.由于澳门地区街道狭窄，监测点离机动车道很近，处于污染物尚未完全混合的位置，因此监测值跳跃幅度较大，不一定能够准确反应一段时间的平均浓度，少量数据点偏差较大，但从大量数据的综合结果来看，监测和计算的结果表现出较好的一致性，这也从另一方面说明OSPM计算的结果还是比较准确的，能适用于澳门地区峡谷形式的街道内污染物浓度的计算.


图1　OSPM计算与监测相关性分析
Fig.1 Relationship between calculation and measur ed results
5　基于模式计算的街区峡谷污染评价
5.1　街区峡谷内机动车污染物浓度时均变化
　　研究选取澳门气象条件比较恶劣的时段进行污染物浓度时均变化的研究，由于冬季温度和其它气象条件都不利于机动车污染物的排放和扩散，因此选择1996-12-01-03计算水坑尾段机动车污染物浓度的时均变化，结果见图2和图3，图中水平线为国家二级环境质量标准.从计算的结果来看，在考虑的时段(其中12月1日为非工作日，12月2-3为工作日)，工作日CO平均有9 h超过国家二级标准，超标率为75%，NOx 12 h均超国家二级标准，超标率100%，NOx的污染相当严重.
　　从污染物浓度时均变化曲线可以看到，工作日污染物浓度时均变化基本上对应于交通车流变化(参见表1)，另外，非工作日(12月1日)污染物浓度，特别是上午的浓度明显低于工作日，这说明街区峡谷内污染物的浓度同机动车车流量密切相关，机动车的排放是影响污染物浓度的主要因素，应该是澳门街区最主要的污染源.因此，对澳门街区峡谷污染的控制应主要集中于对机动车排放的控制.
　　另外，由图2和图3还可以看出，在模式输入的机动车排放量参数没有发生变化的情况下，两个工作日污染物浓度仍有很多差别，其中迎风侧16：00-19：00表现的最为明显.其主要原因是气象条件的变化(参见表4)，仅从这两个工作日来看，由气象条件造成的最大浓度差超过了100%(背风侧18：00).因此，应进一步探讨气象条件对街区内污染物扩散的影响，进行危险气象条件下最大浓度的预测.


图2　澳门街区峡谷CO时均浓度
Fig.2 Hourly CO concentration in street canyon of Macao


图3　澳门街区峡谷NOx时均浓度
Fig.3 Hourly NOx concentration in str eet canyon of Macao
表4　计算工作日澳门的风向风速
Table 4 Wind speeds and directions in simulation time

时刻8：009：0010：0011：0012：0013：0014：0015： 0016：0017：0018：0019:00
12月2日　风速,m/s3.33.33.33.63.93.63.63.6 3.633.63.6
　　　　　风向，度262321343841394232232422
12月3日　风速，m/s4.54.52.73.332.72.42.41.82.12.22.2
　　　　　风向，度192025282531414036524443

5.2　街区峡谷内不利气象条件下污染物浓度的预测
　　为探讨气象条件对浓度扩散的影响，本研究采用OSPM模式计算了不同风速、风向条件下污染物浓度的变化，为考虑最不利的情况，假设机动车运行处于高峰流量，部分运算结果见图4、图5.
　　由图4可见，街区峡谷内机动车污染物在迎风侧和背风侧的浓度对于风向的敏感程度是不一样的，迎风侧浓度随风向变化不大，背风侧浓度则随风向发生很大变化，其中，发生污染物高浓度的危险风向为135°，基本与街道垂直；此时最高浓度发生于背风侧，在3 m/s的平均风速下，水坑尾部CO的最高浓度达到28 ppm，接近国家三级标准；NOx的浓度达到500 ppb，超过国家三级标准.
　　从图5可见，发生高浓度污染的危险风速在3 m/s左右，这与平坦地区污染物浓度随风速下降而升高的情况是不一致的.造成这种现象的原因可能是由于风速在3 m/s左右时，街区内形成的循环涡流的势力最强，造成街区峡谷内污染物的循环积累，从而形成高浓度.另外，根据澳门风速风向联合频率分布，发生这种最危险风向风速的频率为2%，这说明水坑尾段潜在着发生严重机动车污染的可能性.


图4　不同风向下污染物浓度变化(V=3 m/s)
Fig.4 Variation in pollutant concentrations with wind directions


图5　不同风速下机动车污染物浓度变化
Fig.5 Variation in pollutants concentrations with differen t wind speeds
6　结论
　　本文采用OSPM模式模拟澳门机动车污染物在街区峡谷内扩散的过程，从计算结果来看，OSPM 模式较好的模拟了这一过程，基本反映了澳门街道内污染物的浓度分布.研究表明，在车流密 集、两侧建筑物高大的街区峡谷内，容易发生污染物的积累，浓度分布同风向密切相关.
　　通过模式分析方法，可以看到澳门机动车污染已经达到相当严重的程度，昼间两种机动车污 染物平均超标频率很高，在不利的气象条件下，有可能发生更严重的污染问题，街区内严重污染的主要来源是机动车的排放.因此，应该采取相应措施进行治理，改善街区内的大气环境.
作者单位:（何东全　郝吉明　傅立新　周中平　刘　阳）　清华大学环境科学与工程系
　　　　（王志石　邓宇华）　澳门大学科技学院
参考文献
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1997-06-12收到原稿　1997-12-07收到修改稿
