根据原国家环境保护部2017年统计结果，2011—2016年全国机动车保有量呈现快速增长态势，年均增长率为5.8%[1]，机动车尾气引发的环境空气污染问题日益突出。我国首批城市大气PM2.5源解析结果显示，北京、上海、杭州、广州和深圳的机动车尾气对PM2.5的贡献占比为21.7%~41.0%，在极端不利的条件下达到50.0%以上[1]。根据苏州市统计局2017年统计结果，2016年苏州市机动车保有量为313.3万辆，同比增加16.6%[2]，位居国内第6[3]。根据2016年苏州市环境监测中心技术报告，2015年苏州市PM2.5离线源解析结果表明：机动车尾气对PM2.5的贡献为21.3%，已成为影响当地空气质量的重要因素之一。
现根据苏州市路边和国控站点的主要污染物监测数据，预测未来5年苏州市机动车保有量，分析机动车尾气中主要污染物的时空变化特征，为现阶段苏州市机动车尾气污染防治提供技术支撑。
1 研究方法 1.1 监测时间受点位调整影响，除苯系物为2015年监测数据外，其余污染物选取时间段均为2016年1、4、7和10月，分别代表冬季、春季、夏季和秋季4个典型季节。
1.2 点位设置和监测项目根据中国-意大利环保合作项目“苏州空气质量实时监测系统”，共设立7个路边站点和7个国控站点；路边站点设置于行车道的下风侧，综合考虑了车流量的大小、车道两侧的地形、建筑物的分布情况等因素，采样口距道路边缘距离 < 20 m[4]。各站点采样口周围均满足270°以上的弧形开阔空间，附近无固定的废气污染源。路边站点、国控站点和监测项目见表 1。
| 点位类型 | 监测点位 | 监测项目 |
| 路边站点 | 监测站 | SO2、NO2、PM10、O3、PM2.5 |
| 拙政园 | SO2、NO2、PM10、CO | |
| 苏州中学 | SO2、NO2、PM10、O3、CO | |
| 苏州大学东校区 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 工业园区市政公司 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 市政府 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、甲苯、苯乙烯、间，对-二甲苯、苯、邻-二甲苯、乙苯 | |
| 渔洋山(对照点) | SO2、NO2、PM10、O3 | |
| 国控站点 | 南门 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5、甲苯、苯乙烯、间，对-二甲苯、苯、邻-二甲苯、乙苯 |
| 彩香 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 轧钢厂 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 吴中区 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 苏州新区 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 苏州工业园区 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 | |
| 相城区 | SO2、NO2、PM10、O3、CO、PM2.5 |
1.3 数据统计及分析
运用Excel2010和SPSS19.0软件进行数据统计分析和绘图。其中，路边站点污染物日均值为除去对照点的6个路边站点的均值，市区污染物日均值为7个国控站点的均值，对照点的污染物日均值为路边站点中渔洋山的值。
2 结果与分析 2.1 机动车保有量趋势预测运用SPSS19.0时间序列建模器，预测了未来5年(2017—2021年)苏州市机动车保有量(相关系数R2=0.995)，见图 1。根据2017年上半年度苏州市公安工作新闻发布会通报，2017年上半年苏州市机动车保有量已达343.0万辆，跻身全国第5，略高于模型2017年的预测上限，表明模型可能存在低估。
|
| 图 1 未来5年苏州市机动车保有量预测 |
由图 1可见，未来5年，若无强制性政策出台(如限牌等)，苏州市机动车保有量呈现上升趋势，到2021年达388.1万辆，最高可达410.3万辆。其中2020年机动车保有量相比2014年上升了30.2%~44.9%。
2.2 机动车尾气中主要污染物变化特征 2.2.1 4项污染物时间序列4项污染物日均值时间序列见图 2(a)(b)(c)(d)，其中ρ(CO)单位为mg/m3。由图 2可见，路边站点、国控站点和对照点的NO2、PM10、PM2.5和CO，在季节分布上具有时间序列一致性，其质量浓度季节变化趋势也基本一致，均为1月(冬季)较高，而7月(夏季)相对较低。
|
| 图 2 4项污染物日均值时间序列 |
与对照点相比，路边站点和国控站点NO2值全年偏高，而PM10值7月(夏季)偏低。路边站点CO值高于国控站点，PM2.5值相对接近。
2.2.2 4项污染物箱式图NO2和CO日均值箱式图见图 3(a)(b)(空心圆代表离群值，星号代表极端值，箱中的横线代表中位数)。
|
| 图 3 NO2和CO日均值箱式图 |
由图 3可见，路边站点NO2中位数为49 μg/m3，比国控站点(46 μg/m3)高6.5%，比对照点(24 μg/m3)高104.2%，NO2值初步呈现出：路边站点>国控站点>对照点；路边站点NO2值略高于国控站点，差异不显著，但两者均与对照点差异达到极显著水平。尾气中的NO2大多来自NO的氧化过程，其在NOx中占比较大，由空气中的O2和N2在燃烧室的高温、高压作用下发生化学反应生成，一般柴油车比汽油车排放更多[5]。表明随着城市交通路网的快速发展和黄标车治理的深入，国控站点周边的道路网络建设较为密集，且柴油动力车有所减少，两者之间差异相对较小。此外，国控站点与路边站点的设置可能存在一定程度上的重合。
路边站点CO中位数为1.1 mg/m3，比国控站点(0.9 mg/m3)高22.2%。CO值初步呈现出：路边站点>国控站点；路边站点CO值显著高于国控站点。
CO的生成通常在局部缺氧或低温条件下(如机动车负载大、低速行驶时)，烃燃料不能完全燃烧，CO混在内燃机废气中排出[5]，一定程度上与道路拥堵有关。PM10和PM2.5日均值箱式图见图 4(a)(b)(空心圆代表离群值，星号代表极端值，箱中的横线代表中位数)。
|
| 图 4 PM10和PM2.5日均值箱式图 |
由图 4可见，路边站点PM10中位数值为56 μg/m3，比国控站点(60 μg/m3)低6.7%，比对照点(69 μg/m3)低18.8%。PM10值初步呈现出：对照点>国控站点>路边站点，但路边站点PM10值分布区间总体略高于国控站点。路边站点PM2.5中位数为36 μg/m3，比国控站点(37 μg/m3)低2.7%。PM2.5值分布区间初步呈现出：路边站点与国控站点接近。以柴油机为例，机动车尾气中一次排放的PM来源有：低温条件下启动和怠速时由燃油颗粒形成、未完全预热或低负荷运转工况下燃烧条件不良产生的、燃烧与空气混合不均匀造成局部过浓，在高温缺氧情况下排出[6]。表明来源于机动车尾气排放的一次PM与城市总体PM值相对接近，一定程度上与城市下垫面和湍流条件有关。
2.2.3 6种苯系物值对比6种苯系物值对比见图 5。
|
| 图 5 6种苯系物质量浓度对比 |
由图 5可见，市政府站点6种苯系物质量浓度均明显高于南门站点，甲苯值最高，苯乙烯值最低。具体到逐项苯系物种类来看，与南门点位相比，市政府监测的间，对-二甲苯差异值差异最大达5.5倍，其次为甲苯值差异达4.0倍，苯、邻-二甲苯、乙苯和苯乙烯值差异分别达3.0，2.7，2.4和2.1倍。
市政府站点苯系物值高于南门站点。机动车排放的HC包括未燃和未完全燃烧的燃油、润滑油及其裂解产物和部分氧化物，如苯、醛、酮、烯和多环芳烃等200多种复杂成分。不同汽油车燃烧排放的VOCs中绝大部分为芳香烃和烷烃，其中芳香烃类又以苯系物检出含量最高，是尾气中的主要污染物[7]。这与魏山峰[8]在北京奥运场馆的研究结论一致，发现车辆限行后空气中苯系物浓度显著降低，而这种降低与车流量密切相关。这反映了机动车对苯系物的排放影响不容忽视。
2.2.4 统计检验运用单因素方差分析(LSD)，路边站点NO2与对照点差异达到极显著水平(P=0.000 < 0.01)，与国控站点差异不显著(P=0.081>0.05)，国控站点与对照点差异达到极显著水平(P=0.000 < 0.01)。
运用单因素方差分析(Tamhane)，路边站点PM10值与国控站点差异达到显著水平(P=0.035 < 0.05)，与对照点差异不显著(P=0.223>0.05)，而国控站点与对照点差异达到显著水平(P=0.020＜0.05)，运用独立样本T检验，路边站与国控站点PM2.5值差异不显著(P=0.676>0.05)。
运用配对样本T检验，路边站与国控站点CO值差异达到极显著水平(P=0.000 < 0.01)。
路边站点PM10和CO值均与国控站点差异达到显著水平，其中CO差异极显著。路边站点NO2和PM2.5值与国控站点差异不显著，但NO2值与对照点差异极显著。
3 结论(1) 未来5年，若无强制性政策出台(如限牌等)，苏州市2020年机动车保有量将达到373.1万辆，相比2014年增加约37.5%(30.2%~44.9%)；
(2) 路边站点NO2值略高于国控点，但差异不显著，两者均与对照点差异达到极显著水平；
(3) 路边站点CO值显著高于国控点，反映了路边站点周边机动车行驶相对缓慢，一定程度上与道路拥堵有关；
(4) 路边站点PM10和PM2.5值总体略高于国控站点，其中PM2.5差异不显著，PM10中位数略低于国控站点，表明来源于机动车尾气排放的一次PM与城市总体PM值相对接近，一定程度上与城市下垫面和湍流条件有关；
(5) 路边站点苯系物值高于国控站点，苯系物的值高低与车流量密切相关。
| [1] |
环境保护部.中国机动车环境管理年报(2017)[EB/OL].(2017-06-03)[2018-08-20].http://www.mee.gov.cn/gkml/sthjbgw/qt/201706/t20170603_415265.htm.
|
| [2] |
苏州市统计局, 国家统计局苏州调查队.苏州市2016年国民经济和社会发展统计公报[R].北京: 中国统计出版社, 2017.
|
| [3] |
江苏省统计局.江苏省统计年鉴[R].北京: 中国统计出版社, 2017.
|
| [4] |
环境保护部.环境空气质量监测点位布设技术规范: HJ 664—2013[S].北京: 中国标准出版社, 2013.
|
| [5] |
迈克尔.阿拉贝. 空气中的烟、雾、酸——明天的空气会怎么样?[M]. 上海: 上海科学技术文献出版社, 2014.
|
| [6] |
姚志良. 机动车能源消耗及污染物排放与控制[M]. 北京: 化学工业出版社, 2012.
|
| [7] |
游秋雯, 葛蕴珊, 尤可为, 等. 汽油车非常规污染物排放特性研究[J]. 环境科学, 2009, 30(2): 336-341. |
| [8] |
魏山峰, 滕曼, 付强, 等. 车辆限行前后奥运场馆附近空气中苯系物污染特征与来源[J]. 中国环境监测, 2007, 23(6): 48-52. DOI:10.3969/j.issn.1002-6002.2007.06.016 |