当前世界环境

介绍

机动车排放的氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)、挥发性有机化合物(VOC)和颗粒物(PM)是大城市空气污染的主要来源。为了实现可持续发展和可持续交通，我们需要一种工具来评估与交通有关的项目，具有良好的准确性和数字形式。随着交通流量的增加和污染物的增加，人类将面临环境问题的风险，这些问题对身体健康、心理和经济损失的影响是显而易见的。大城市里成千上万辆汽车的繁忙交通加剧了空气污染。今天，空气污染是人类的主要问题之一，并且日益重要。在伊朗，根据土地利用、地形、交通行为和交通，这是一个非常重要的问题。

要识别和解决城市街道上的这一问题，污染物水平的计算及其与标准的兼容性等因素是重要的，最后建立减少空气污染的执行工作，是解决这一问题的有效步骤。为了实现环境目标，并为规划者确定环境问题，交通管理计划和道路设计中的环境影响研究被考虑在内，其目的是确定交通要求在不超过标准的情况下的负面环境影响。选择以交通为主要空气污染源的地方一氧化碳污染水平分析作为主要研究对象。

必须提到的是，空气质量问题在城市设计和城市交通规划中是必不可少的。虽然这些分析不仅限制了预测城市街道上交通造成的污染物浓度，但它在这些地区非常重要，因为这个问题在城市街道上更为显著。

综上所述，本研究基于5个站点32个点的现场数据，对德黑兰高速公路附近、地面附近和人行道附近的大气污染物浓度的影响因素进行了调查。已按这些地区的短期(一小时)和通常交通情况进行了计算。

研究的最终目的是通过对这些污染物产生的原因的调查和预测，提供一个准确估计城市公路一氧化碳浓度的模型，并设定系统中可接受的交通量等特征。

文献综述

了解街道外侧和街道上方的气流特征，是了解城市公路中污染物传输分布特性的必要条件。主要有三种方法:全维测量法、物理模型降维测量法和数学模型法。¹

许多关于高速公路的研究证实，当吹在屋顶表面的风垂直于风的传播方向时，街道上的涡流会扩大。这种涡旋流动的结果是污染物在上游和风向上的传播，然后将其转移回风向，最终增加风后侧的污染物水平。²

Jackoet al .,采用风洞模型研究了城镇中心点污染源的传输参数。他们发现，在同等密度的建筑中，如果建筑的平均高度增加两倍，城市地面的污染物浓度也会增加一倍。Oke & Nunez(1977年)、Sheih(1986年)和Nakamura(1988年)对真实城市高速公路的风廓线进行了精确的测量研究。一般来说，这些研究显示了街道上的一种涡旋形式，但这并不是在所有情况下都是正确的(特别是在低风速下)。物理上，从制导和控制的角度对风洞模型进行全维度的研究比较简单。然而，不准确的边界条件和不正确的标度可能导致误差。Hoydysh在1988年和1991年的研究表明，污染物的浓度模式取决于路径的对称性和块大小的视比。垂直方向的污染物浓度呈指数级降低。此外，污染物的浓度更多地集中在风的背面，而不是风的正面。^3.

用于城市公路问题的数值模型可以有几种形式:有些是模拟流体流动和污染物传播，有些是基于观测数据的经验模型。计算机硬件技术的进步为模拟环境方面提供了新的机会。

约翰逊et al .,,1990年和Shuzoet al .,,1992年对城市高速公路中作为流体的气流进行了研究，并通过了一些风洞结果，如屋面气流垂直于街道时的风涡旋转。^3.

1973年，约翰逊et al .,,基于加州各个维度的观测数据，建立了一个经验模型。该模型预测了浓度在逆风方向的线性下降，以及在逆风方向的高度水平上的线性下降。他们发现，屋顶的风向控制着CO浓度模式的水平。在风的背面，靠近街道表面的CO浓度明显高于对侧。⁴

Lin和Niemeier(1998)使用观察到的交通数据来估计小时分配因子，并将交通量分解为小时值。这些间接的方法不可避免地导致排放模拟的不准确性。理论上，道路交通流的数值模拟可以提供计算交通排放所需的每一个细节。不幸的是，由于道路网络的复杂性，之前的努力未能做到这一点。⁵

夏磊，邵毅(2005)采用拉格朗日交通流模型。根据他们的研究，交通流模型是简单的，但已被发现是相当有效的。通过对出行行为的规范，该模型能够模拟路网上的交通流。该模式成功应用于香港岛。研究人员将三个过海隧道及岛上三个点票站在平日及周末的模拟交通流量与观测结果进行比较。该模型对过海隧道和计数站的交通流量的时间变化具有满意的再现效果。⁶

方法

研究影响交通污染物水平的因素有三种合适的方法

1. 研究了用Navier-Stokes方程和适当的边界条件建立分布机制模拟的两阶段模型(扩散-分布)(数值模拟)。
2. 开发基于风洞和现场观测的实验模型(使用小尺度模型模拟风洞)。
3. 根据对影响污染物浓度的所有因素的真正理解，以及在不同地点收集的各种交通和大气条件的数据，开发经验模型。

方法1和方法2需要精确的模型来预测基于交通参数的污染物排放率。由于伊朗没有现成的精确扩散模型，两阶段模拟不适用。此外，精确测量排放模型中的参数非常复杂，成本也很高。此外，比较实验室数据和现场数据是困难的，使用风洞模拟模型需要大量的实验室设施。

根据本研究的目的和现有的设施，第一种和第二种方法是不合适的。因此，采用利用有效因子和现场数据的第三种方法，分析了几何、大气和交通条件之间的关系。

这种方法比其他方法有以下优点⁷

1. 由于分析污染物的水平和有效参数是相互关联的，因此在分布和排放等权重的基础上展开关系成为可能。
2. 就成本而言，这些基于实地观测的模型是最佳选择。
3. 经验关系很简单，不需要强大的计算机来估计用于运输规划的污染物浓度。
4. 当使用经验关系来评估和选择运输项目时，其他建模方法需要较少的输入数据。此外，这些数据也可用于交通规划，并且很容易获得。此外，实验模型只需要两阶段模型所需的一小部分输入即可运行。

表1:建模结果 点击这里查看表格

表2:模型变异结果 点击这里查看表格

数据采集

一般来说，影响城市公路污染浓度的因素可分为四类。

1. 交通参数
2. 几何设计
3. 大气条件
4. 环境(背景)浓度

在方法1到方法3中有明确的测量方法，并且对其数字化有普遍的共识。但环境浓度似乎有些复杂。环境浓度是指在没有交通的情况下空气中存在的污染物量。在研究地区附近的住宅区和工业区的分布会受到这个问题的影响⁷．

图1:一氧化碳浓度与每小时交通量呈正相关关系 点击这里查看图

图2:Co浓度与正常风速呈良好负相关关系 点击这里查看图

关于前三种方法，有不同的测量方法，并普遍同意将其数字化。但周围的浓度似乎有些复杂。背景浓度是指没有交通条件下空气中存在的污染物。研究区域附近的住宅区和工业区的分布影响了这一问题。⁷

本研究的主要重点将放在前三组变量上，原因如下:

• 首先，交通对地面、城市街道附近和低空地区的污染浓度是有效的。
• 二是由于交通对德黑兰市CO浓度影响的研究。根据研究，超过90%的CO气体产量来自德黑兰的运输。
• 第三个原因与电台的选择有关。尽量选择在商业区和住宅区，远离产生CO气体的工业区。

本研究现场数据的主要问题是需要同时获取交通、大气污染和大气数据。

“德黑兰空气污染控制”和“环境保护组织”现有测量站的位置已先行检查。由于现有车站多设置在十字路口和广场之外，部分车站设置在较广的区域内，一般没有适合反映城市街道污染状况的车站。

所以用的是便携式样本。此外，由于站位位置和采样高度等参数是可控的，便携式采样具有一定的优势。除上述重要条件外，抽样还考虑了交通量大、公路状况等因素。因此选择Modares和Resalat公路进行数据测量。

几何变量

测站的几何变量分为三个维度:高程、纵向和横向。数据测量是在两条高速公路不同部分的相邻站点进行的。这些站点的几何变量非常接近，因此主要关注污染水平、交通参数和气象条件之间的关系。

气象变量

本研究分析了三个变量:风速、风向和环境温度。该资料取自雷萨拉特高速公路气象站。在一周中不同时段、不同天数的气象变量中提取所需的气象数据。

模型开发

为了建立一个更好的预测和估计模型，首先对相关变量对进行了分析。在此基础上，车流量和风速被确定为最有效的变量。图(1)和(2)显示了这些变量与每小时一氧化碳浓度之间的相关性。交通量与一氧化碳浓度的相关系数为+ 0.814，风速与一氧化碳浓度的相关系数为-0.655。

先前模型的校准表明，SRI和Crompton & Gilbert模型具有良好的一致性。本阶段通过以下分析，运用SPSS软件对四种组合形式进行了定义和标定。

有限公司= \压裂{A.Traffic} {(W。Sin α + B)} + C.W.Sin α

W.Sinα:正常风速(m/s)

W_t:道路总宽度(m)

温度:温度

最后对模型的选择能力进行模型验算。从表(1)和表(2)可以看出，从预测能力和计算误差来看，模型1是最好的模型。

1. 环境保护署，第51部分附录W -空气质素模型指引(1995)。
2. Shiran, G. R.“基于空气污染标准的区域环境容量”，博士论文，新南威尔士大学，悉尼，澳大利亚(1997)。
3. a . a . hassan和J.M.Crowther，街道峡谷中流体流动和污染物扩散的模拟，环境监测与评估52:pp 281-297(1998)。
4. 李建军，李建军，李建军。城市道路交通流场分布特征及其影响因素，环境科学与技术，21(1):1 -3(1998)。
5. 林，K.， Niemeier, D.，使用多元多元回归模型改进空气质量与出行需求模型之间的联系。交通运输工程学报，30(6)，387 - 398(1998)。
6. 夏磊，邵毅，交通流量与空气污染排放的模型分析，环境科学与技术，20(5):575 - 588(2005)。
7. 李志强，城市道路交通相关空气污染水平的影响因素，博士论文，英国伦敦大学(1987)。