石家庄市冬季城市道路积尘负荷排放特征研究

利用样方采样法收集了2014年冬季石家庄市8条铺装道路机动车道和非机动车道的积尘样品,计算积尘负荷并分析不同类型道路积尘负荷分布规律和特征。对各类型道路机动车道和非机动车道积尘负荷进行相关分析,比较颗粒物排放因子及排放量。结果表明,石家庄市冬季快速路、主干道、次干道和支路路面积尘负荷分别为0.81、0.88、1.28、1.55 g/m~2,强弱顺序为支路次干道主干道快速路;各类型道路机动车道与非机动车道积尘负荷具有显著线性相关性;各道路排放因子大小顺序为:支路主干道快速路次干道;排放量大小顺序为:快速路主干道支路次干道。研究结果可为石家庄市道路交通扬尘治理提供数据支撑。     

乌鲁木齐道路扬尘PM2.5粒度乘数特征

粒度乘数用来表征道路扬尘中不同粒径颗粒物的分布情况,是构建道路扬尘排放清单的一个重要参数,直接影响排放清单的不确定性.2016年5—6月采用样方吸尘法采集乌鲁木齐市不同区域、不同类型道路积尘样品,通过再悬浮和便携式气溶胶粒径谱仪（Grimm1.109）分析得到样品的粒径数据,并利用校正公式计算得到道路扬尘K_2.5（PM_2.5粒度乘数）.结果显示:快车道K_2.5中位值为0.079 g/VKT,略大于慢车道（0.074 g/VKT）,非参数检验结果P=0.56（>0.05）,表明两种车道之间K_2.5差异无统计学意义;次干道、高速路、支路、主干道、快速路、环线、省道、县道和国道的道路扬尘K_2.5范围分别为0.083~0.112、0.063~0.093、0.055~0.154、0.047~0.107、0.065~0.090、0.697~0.090、0.060~0.080、0.046~0.118和0.051~0.069 g/VKT,这与车流量、车速和平均车质量等因素有关;K_2.5中位值存在区域差异,天山区最大（0.091 g/VKT）,其次是米东区（0.083 g/VKT）、水磨沟区（0.082 g/VKT）和头屯河区（0.081 g/VKT）,乌鲁木齐县最小（0.064 g/VKT）,利用单因素方差分析对其差异显著性进行检验,结果为P=0.107（>0.05）,表明不同区域间K_2.5中位值无显著性差异.乌鲁木齐市各地区道路扬尘K_2.5中位值（0.064~0.091 g/VKT）小于美国AP-42中推荐的经验参数（0.15 g/VKT）.研究显示,在建立乌鲁木齐市道路扬尘排放清单时,若直接采用美国AP-42推荐值,会加大排放清单的不确定性,因此需要通过校正公式对道路扬尘K_2.5进行校正,获得本地化粒度乘数值.      

天津市春季样方法道路扬尘碳组分特征及来源分析

为研究天津市春季道路扬尘PM_(2.5)和PM_(10)中碳组分特征及来源,于2015年4月用样方法采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将样品悬浮到滤膜上,经热光碳分析仪测定有机碳(OC)和元素碳(EC),利用非参数检验、OC/EC比值分析、相关分析及聚类分析对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,PM_(2.5)中ω(TC)为4. 89%(次干道)～18. 83%(快速路),ω(OC)为3. 57%(次干道)～15. 39%(快速路),ω(EC)为1. 32%(次干道)～3. 44%(快速路); PM_(10)中ω(TC)为8. 14%(次干道)～19. 71%(快速路),ω(OC)为5. 91%(次干道)～16. 28%(快速路),ω(EC)为1. 96%(主干道)～3. 43%(快速路);快速路中各碳组分质量分数均较高,次干道中各碳组分质量分数均较低,可能是由于快速路中车流量较大,机动车尾气排放量较大,而次干道车流量较小;各类型道路中ω(OC)明显大于ω(EC),ω(EC)在不同道路类型中差异不大;两相关样本非参数检验表明,各碳组分质量分数在PM_(2.5)和PM_(10)间均无显著性差异;相关性分析表明道路扬尘中OC、EC来源大致相同.通过OC/EC比值分析及聚类分析可知,天津市春季道路扬尘中碳组分主要来源于燃煤、机动车尾气以及生物质燃烧.     

济南市道路扬尘排放因子估算及其影响因素研究

以济南城市道路为研究对象,采用美国环保署AP-42模型和方法,通过道路分类、优化布点、样品采集、实地观测和计算分析,获得道路粉尘负荷及四种类型道路扬尘的排放因子,探讨了排放因子的主要影响因素。结果表明,路面粉尘负荷随车流量增大而逐渐降低,城市城区路面粉尘负荷多小于城市外围路面,且外围道路路面粉尘负荷随时间和空间变化大;支路和次干道排放因子相对较小,快速路排放因子较高,主干道排放因子最高,其TSP、PM10、PM2.5排放因子分别高达25.239 3 g/VKT、4.731 1 g/VKT、0.597 2 g/VKT;排放因子随平均车重增加呈现逐渐增大趋势;同种类型道路排放因子均随道路粉尘负荷的增加而增加;次干道和快速路排放因子随车流量增大而减小。所获结论可为城市道路扬尘排放估算提供参考。     

天津市道路车流量特征分析

车流量是移动源和道路扬尘排放清单计算的一个重要参数,直接影响排放清单的不确定性.为了解天津市道路车流量特征,通过人工摄录法获取天津市一年四季5种不同类型共9条道路的车流量及车型分布信息,并对其特征进行分析.结果表明:天津市不同类型道路之间车流量总体上呈快速路（8 790辆/h）>主干道（4 077辆/h）>外环线（3 335辆/h）>次干道（2 461辆/h）>支路（1 507辆/h）的特征;冬季车流量最大,而春、夏两季相对较小.各类型道路车流量占比最大的车型均为轻型车（76.88%~90.71%）,中型车（5.31%~11.80%）次之,重型车（3.20%~11.31%）最少;快速路和外环线工作日的车流量大于非工作日,并且差异具有统计学意义,呈"周末效应".研究显示:次干道和支路车流量与主干道车流量呈线性相关,在后续进行道路扬尘和移动源清单编制时,可以考虑通过将主干道车流量与次干道、支路拟合的方式减小工作量;此外,主干道、次干道和支路的早高峰,上、下午平峰,中午和晚高峰的车流量差异不大,可将一天划分为白天、夜晚和凌晨3个时段进行统计,从而节约时间和成本.      

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

典型道路路边空气颗粒物及无机元素特征分析

于2015年春、夏季,在天津市选取4条不同等级道路进行路边空气颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))采集,并分析其中16种无机元素.结果表明,春季PM_(2.5)和PM_(10)的平均浓度显著高于夏季.路边环境中PM_(2.5)/PM_(10)低于非路边环境中空气颗粒物比值,且次干道和快速路分别在PM_(2.5)和PM_(10)中污染最严重.元素浓度分析显示,PM_(2.5)和PM_(10)中Si、Al、Ca等地壳元素浓度最高,次干道和快速路受人为元素影响较大,外环路所受影响较小;富集因子(PM_(2.5)和PM_(10))分析结果显示,Pb、Zn、Cu、Sb、Sn和Cd的EF10,是路边环境中富集程度较高的元素.通过Kruskal-Wallis H检验,PM_(2.5)中各元素富集因子在4条道路上存在显著性差异,次干道受机动车污染较严重.PM_(2.5)和PM_(10)中因子分析结果有一定差异,PM_(2.5)分析结果显示采样期间该区域主要污染源有开放源(土壤尘、扬尘、道路尘及建筑尘)、机动车排放源(尾气和非尾气源)、燃烧源和工业源,其中机动车排放源在人为源污染中占比最高.     

石家庄市夏季道路降尘PM_(2.5)水溶性离子分析

为明确石家庄市夏季铺装道路降尘中水溶性离子的污染特征,收集快速路、主干道、次干道和支路的降尘样品,运用Arcgis、Origin、Spss等软件对数据进行处理,分析10种水溶性离子在不同道路类型、不同高度的污染特征,运用离子平衡性方程及NO~(3-)、SO_4~(2-)与PM_(2.5)相关性分析研究水溶性离子的酸碱性及其对道路扬尘污染的影响。结果表明:所有水溶性离子中Ca~(2+)浓度为最大,F-浓度最小,浓度值分别是131.91 mg/g和0.48 mg/g;道路降尘中水溶性离子的空间污染分布情况受高度影响;离子含量均值在主干道最低,浓度值9.88 mg/g,快速路和次干道含量较大,依次为23.34 mg/g和24.67 mg/g,可能与车流量、路面积尘负荷、车辆排放及土壤背景值相关;1.5 m与2.5 m高处阴阳离子平衡方程斜率依次为0.145、0.208,均1,阳离子过剩,颗粒物呈碱性;与SO_4~(2-)相比,NO~(3-)对PM_(2.5)影响更大。     

道路扬尘中PM2.5粒度乘数的测定方法及特征

粒度乘数是表征道路扬尘中颗粒物粒径分布特征和计算道路扬尘排放量的重要参数.为实现粒度乘数本地化,采用AP-42法和TRAKER法于2019年3月对保定市城区不同类型的道路进行采样和走航监测,利用校正公式计算得到道路扬尘PM_2.5粒度乘数（K_2.5）,对比了两种方法测定的K_2.5结果,分析了保定市道路扬尘粒度乘数特征.结果表明：①基于AP-42法和TRAKER法获取的保定市道路积尘的K_2.5平均值分别为0.21 g·VKT^-1和0.23 g·VKT^-1.两种方法获得的道路积尘K_2.5具有较高的线性相关性,相关系数约为0.6.分别利用两种方法获得的K_2.5计算道路扬尘PM_2.5排放因子值差异较小.说明利用基于激光传感器的TRAKER法能够满足测量并计算道路扬尘K_2.5的要求.②保定市不同类型道路积尘K_2.5特征按其值大小排序表现为：快速路 < 次干道 < 支路 < 主干道,存在显著差异;③保定市各道路扬尘K_2.5平均值高于0.15 g·VKT^-1,说明若直接借鉴美国环保署的推荐值（K_2.5=0.15 g·VKT^-1）进行排放清单计算,将会低估保定市的道路扬尘排放量,进而增加排放清单的不确定性.保定市K_2.5相对较高,说明保定市道路积尘中微颗粒物含量较多,道路扬尘对城市PM_2.5的贡献可能较大.     

基于样方法的天津市春季道路扬尘PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.     

呼和浩特交通扬尘排放清单研究

颗粒物污染是影响中国城市空气质量的首要因素,交通扬尘是城市大气颗粒物污染的主要来源之一,排放清单及排放特征研究是进行环境影响分析、控制措施成本效益分析、控制方案制定以及进行环境管理的基础。本文对呼和浩特城区典型道路路面尘负荷进行采样分析,现场调研不同类型道路车流量和车辆构成,应用AP-42排放因子计算典型道路交通扬尘排放因子,建立了基于G IS的排放清单数据库。结果显示:胡同的PM10排放因子最大,其次分别为环城路、支路、次干道和主干道;环城路的PM10排放强度最大,其次为主干道、次干道、支路和胡同;基准年2006年呼和浩特城区交通扬尘PM10排放量为22 715 t;从空间分布看,环城路以内网格排放源强较高,中心城区排放强度最大。     

北京市交通扬尘PM2.5排放清单及空间分布特征

为建立一种自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM_2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM_2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM_2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM_2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM_2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM_2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM_2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段.      

城市道路行道树树池裸地扬尘排放特征

本研究以北京市西城区为例,研究城市道路行道树树池裸地(以下简称树池裸地)扬尘排放特征.利用GIS技术获取西城区分道路类型里程空间分布,对展览路街道树池裸地进行全口径调查,得到西城区道路树池裸地活动水平,采用便携式风洞(PI-SWERL)实测各种道路树池裸地扬尘PM2.5排放因子,估算西城区2016年树池裸地扬尘排放清单.结果表明:(1)快速路辅路、主干路、次干路和街坊路单位面积树池裸地扬尘PM2.5年排放因子分别为47.9、7.9、14.9和29.9 g·(m2·a)-1,2016年降水过程对树池裸地PM2.5排放因子的削减率为30.3%;(2)快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路单位里程树池裸地扬尘PM2.5年排放因子分别为2.57、2.33、4.04、7.31和5.44 kg·(km·a)-1,支路是街坊路、次干路、快速路辅路和主干路的1.3、1.8、2.8和3.1倍,以次干路为例,冬季排放因子分别是春夏秋季的1.3、7.3和8.7倍;(3)北京市西城区树池裸地全年PM2.5排放量为1.60 t·a-1,排放清单的不确定性范围为-143%~184%,冬季排放量为0.68 t·a-1,分别是春夏秋季的1.1、4.2和5.1倍,快速路辅路、主干路、次干路、支路和街坊路占总排放量的5.6%、8.7%、23.2%、4.1%和58.4%.建议尽快对全市树池裸地采取不影响树木生长的覆盖措施,减少风蚀扬尘排放.     

西安市典型道路扬尘排放清单及化学组分

道路扬尘是城市大气颗粒的主要来源之一,扬尘中含有的重金属、碳质组分和水溶性离子会危害人体健康 . 为研究西安市道路扬尘的排放量及颗粒物的化学组分,在西安市环路、主干路、次干路和支路设监测点,采集了 141个道路积尘样品,估算了不同类型道路的积尘负荷 . 采用 AP-42 模型估算了不同类型道路的扬尘排放因子,建立了 2018 年西安市道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放清单,分析了道路扬尘颗粒物的化学组分 . 基于西安市路网分布、GIS信息和车流量对道路扬尘 PM_2.5和 PM₁₀的排放量进行了空间分配 . 结果表明,西安市机动车道、非机动车道和人行道的积尘负荷分别为（0.88±0.83）、（2.62±2.23）和（1.41±1.42）g·m^-2. 按道路长度加权平均的扬尘中 PM_2.5和 PM₁₀的排放因子分别为 0.22和0.93 g·km^-1·veh^-1. 2018 年西安市道路扬尘...     

道路扬尘排放因子建立方法与应用

排放因子是分析污染源排放特征和建立排放清单的基础数据,本研究对典型道路进行积尘负荷采样和实验室筛分分析,通过再悬浮系统和颗粒物粒径谱仪对道路扬尘粒径分布和粒径乘数进行测量,调查道路车型构成并计算车重,以北京市通州区为例应用模型法建立本地化的道路扬尘PM_2.5排放因子.结果表明,不同类型道路的扬尘颗粒物粒径分布在<2.5 μm范围内的质量比例较为接近,道路扬尘中PM_2.5与PM₁₀比值在0.28~0.32之间;不同类型道路的PM_2.5粒度乘数在0.18~0.20 g·（km·辆）^-1之间,高速路、国道、省道、县道和乡道的PM_2.5排放因子分别为0.06、0.14、0.31、0.30和0.39 g·（km·辆）^-1.积尘负荷采样、再悬浮粒径分布测量和排放因子模型计算,是道路扬尘排放因子本地化的可行方法.在建立道路扬尘排放因子过程中,粒径乘数可以应用默认值,由于不同类型道路的积尘负荷差异较大,需要分道路类型或按车流量级别进行积尘负荷采样分析,对排放因子进行本地化.     

基于积尘负荷的西安市铺装道路扬尘排放研究

近年来城市颗粒物污染问题日渐突出,严重影响着人们的环境幸福指数和对美好环境的期待.道路扬尘作为城市扬尘的重要组成部分,对颗粒物污染的贡献不容小觑.在此背景下,采用积尘负荷法采集西安市快速路、主干道、次干道、支路等4种类型25条道路的道路扬尘样品,并分析采样速率、采样次数等因素对采样效率的影响.在此基础上,计算得到西安市各类型道路的平均积尘负荷,结合车流量、车重、道路长度,通过《扬尘源颗粒物排放清单技术指南》中的公式计算得到各种类型道路TSP、PM₁₀、PM_2.5的排放系数及排放量.结果显示：采样速率为1.0 m²·min^-1,采样次数为两次可满足采样要求.不同类型道路积尘顺序为：支路（4.18 g·m^-2）>次干道（2.80 g·m^-2）>快速路（1.49 g·m^-2）>主干路（1.34 g·m^-2）;道路积尘TSP、PM₁₀、PM_2.5的平均排放系数分别为6.066、1.542和0.447 g·km^-1.快速路和主干路的扬尘排放系数较小,支路的扬尘排放系数次之,次干路的扬尘排放系数较大.采用Monte Carlo方法对TSP、PM₁₀和PM_2.5的排放量进行不确定性分析,在95%的概率分布范围下,三者定量不确定性均为-16.88%~17.96%.     

成都市铺装道路扬尘排放清单及空间分布特征研究

对成都市城区和郊区不同等级铺装道路共采集了96个道路扬尘样品,通过调研得到了不同等级道路车流量、平均车重和道路长度等有关活动水平数据,采用AP-42法估算该地区不同等级道路扬尘排放因子和排放量,并利用Arc GIS软件得到了道路扬尘PM10和PM2.5排放量的空间分布图。结果表明:成都市城区道路和郊区公路积尘负荷平均值分别为0.50,0.94 g/m2;郊区等外级公路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为2.59,0.63 g/VKT,城区支路的PM10和PM2.5的排放因子最大,分别为1.15,0.28 g/VKT;基准年2012年道路扬尘PM10和PM2.5的排放总量分别为48 745.46,11 793.26 t。从空间分布看,中心城区每一网格道路扬尘PM10和PM2.5排放量最大,分别达到300,70 t以上。     

北京市混凝土搅拌站扬尘排放因子及排放清单

为准确估算混凝土搅拌站扬尘排放清单,本研究综合美国环保局和南加州的搅拌站扬尘排放因子,并在北京市典型搅拌站开展道路积尘负荷测试,建立了北京市搅拌站各生产环节及综合扬尘排放因子.结合北京市搅拌站扬尘治理过程,估算北京市1991~2014年搅拌站扬尘排放清单,并预测2015~2020年排放清单.结果表明:北京市2015年搅拌站道路积尘负荷平均值为(26.2±11.5)g/m~2,是南加州推荐值(11.0g/m2)的2.4倍;(2)1995年以前北京市搅拌站PM_(2.5)综合排放因子为86g/m~3混凝土,第1季度混凝土产量月不均匀系数是其他季度的1/3,2015年PM_(2.5)综合排放因子相比1995年以前下降89.4%,场区道路扬尘排放占比由10%增加至70%;(3)《北京市2013~2017年清洁空气行动计划》实施后,2015年搅拌站扬尘PM_(2.5)排放量下降至543.1t/a,相比2013年减排48.3%,其中清退无资质搅拌站对PM_(2.5)减排的贡献为18.6%;(4)搅拌站扬尘排放主要集中在五环至六环(52%),六环外排放量占总量的28%.未来北京市搅拌站扬尘减排工作应该着力于继续清退无资质搅拌和加强场区道路清扫保洁.     

基于车载移动监测的北京市丰台区道路扬尘源排放特征

基于车载移动监测系统,对丰台区各类型道路、不同季节典型道路的积尘负荷特征进行分析.探讨不同环线区域内的道路车流量、积尘负荷、扬尘排放量的变化规律及原因,并运用ArcGIS软件得到道路扬尘积尘负荷和排放量的空间分布图.结果表明,各类型道路的积尘负荷均值和道路扬尘排放因子的大小顺序都为支路 > 次干道 > 主干道 > 快速路.车流量对道路扬尘积尘负荷和排放强度的影响呈反向关系.PM_2.5、PM₁₀和TSP的年排放量分别为1824、7539、39274 t·a^-1.从PM_2.5的年排放空间分布上来说,三环内网格排放量较大,其次是三环至四环,六环外的单位面积道路扬尘排放量最小.不同环线区域内的单位面积车流量和排放量大小顺序为三环内 > 三环至四环 > 四环至五环 > 五环至六环 > 六环外.而三环内、三环至四环、四环至五环、五环至六环、六环外的年均积尘负荷分别为0.67、0.73、0.76、0.80、0.79 g·m^-2.     

北京市道路扬尘重金属污染特征及潜在生态风险

以北京市代表性道路扬尘2004年的PM_(10)与PM_(2. 5)和2013年的PM_(2. 5)中21种无机元素含量为基础,分析和探讨北京市道路扬尘重金属污染特征及其潜在生态风险.结果表明,北京市道路扬尘中6种主要元素为Si、Ca、Al、Fe、Mg和K,其含量之和占所有被测元素含量的比例分别为:2004年PM_(10)为96. 51%、2004年PM_(2. 5)为96. 42%和2013年PM_(2. 5)为96. 53%.2004年北京市道路扬尘中元素富集水平、重金属污染程度和潜在生态风险总体表现为:PM_(2. 5) PM_(10);燃煤烟尘特征元素Se在2004年的PM_(2. 5)中、Cd在2004年的PM_(10)与PM_(2. 5)中均为极强富集,富集因子分别为1024. 03、68. 15和871. 55; Co、Zn、Ca和Cu属显著富集,其富集因子在2004年PM_(10)中分别为12. 93、12. 33、8. 30和8. 07,在PM_(2. 5)中分别为17. 41、21. 80、12. 83和19. 73;但Na和Si在道路扬尘中均无富集.重金属的污染载荷指数(PLI)在2004年PM_(10)中为3. 95,PM_(2. 5)为7. 71. 2013年北京市道路扬尘PM_(2. 5)中重金属污染水平和潜在生态风险较2004年均显著降低,在2013年PM_(2. 5)中,Cd和Se的富集因子分别下降为98. 47和0. 95; Cu、Ca和Zn富集因子分别下降为11. 90、8. 84和8. 20; PLI下降为2. 56.研究表明,北京市道路扬尘多种重金属总的潜在生态风险极强,重金属Cd为极显著污染因子和主要的潜在生态风险来源,其潜在生态风险指数(RI)对重金属总的RI贡献超过85%. 2004年北京市道路扬尘主干道重金属污染程度明显高于其它道路类型,PM_(10)表现为:主干道高速进京口次干道环路,PM_(2. 5)表现为:主干道环路高速进京口次干道;而2013年PM_(2. 5)表现为:高速进京口主干道环路次干道,且次干道重金属污染水平显著低于其它道路类型. 2013年北京市道路扬尘PM_(2. 5)中,重金属Ti、Zn、V、Cr、Cu、Pb和Ni相关性显著,主要来源于与交通有关的排放.