地铁车站细颗粒物分布规律及运动特性研究

Currently, fine particulate matter (PM2.5) in the subway has arose highly attention due to its effects on the health. It is important to master the distribution regularities and movement characteristics of PM2.5 before solving and controlling. However, the researches about the distribution regularities and movement characteristics were lack especially related on subway structure. Subway system belongs to semi-closed construction with complex structure cause the internal complex movement of fine particulate matter (PM2.5), it is influenced by many factors such as the piston wind , air conditioning and ventilation system, the steam of the people and traveling of the vehicle etc.This project first put forward a new idea that divides the subway stations into three wards: the work area, the public area and the carriage area of subway. The purpose of this study is to obtain an accurate conclusion of the distribution regularities and movement characteristics of PM2.5 by the methods of field test, model test and simulation. Furthermore, it will also give out an evaluation index and accessing method of the fine particulate matter (PM2.5) prevention in subway station. The research is of great significance and value for the prediction, prevention and control of the fine particulate matter (PM2.5).

当前地铁中细颗粒物（PM2.5）对于健康的影响日益受到公众的重视。要解决地铁细颗粒物的防治问题，首先必须掌握地铁细颗粒物分布规律及其运动特性。但目前这方面的研究很少，尤其缺乏与地铁车站构造特点相结合的研究。地铁属于“半封闭”式建筑物，内部构造复杂，细颗粒物运动受活塞风，通风空调系统送回风，人流移动以及车辆行驶等诸多因素影响。本研究首次提出＂三分区＂思想， 将地铁分为工作区、公共区以及车厢三个区域，通过现场实测以及模型试验，把握地铁细颗粒物分布规律以及运动特性，基于理论分析和数值模拟提出地铁细颗粒物的定量评价指标以及评价方法。该课题意在为地铁中细颗粒物的预测、防治以及控制提供理论依据和支撑，具有重大的基础研究意义和实际应用价值。

当前地铁中细颗粒物（PM2.5）对于健康的影响日益受到公众的重视。要解决地铁细颗粒物的防治问题，首先必须掌握地铁细颗粒物分布规律及其运动特性。但目前这方面的研究很少，尤其缺乏与地铁车站构造特点相结合的研究。本研究首次提出＂三分区＂思想，将地铁分为工作区、公共区以及车厢三个区域，室外环境细颗粒物污染程度为优时，地铁车站公共区的细颗粒物平均浓度是室外环境浓度的3~5倍，污染等级为良；在室外环境为良和中度污染的情况下，地铁车站公共区的平均浓度大约是室外环境的2倍，相对应的地铁车站的污染等级分别为中度污染和重度污染；在室外环境为重度污染时，地铁车站公共区平均浓度是室外环境的一半，地铁车站的污染等级仍为中度污染；在室外环境为严重污染时，地铁车站平均浓度为室外环境的60%~75%，地铁车站公共区的污染等级为重度污染。对地铁站内外细颗粒物中金属元素组成成分及含量进行了对比分析，北京地铁内细颗粒物中Fe元素含量远远高于室外细颗粒物中Fe元素含量，其他的金属元素除Mn和Pb外，也是地铁内含量高于室外环境含量，说明地铁内的细颗粒物并不是全部来源于室外环境，地铁内可能有细颗粒物的产生源。运用统计学方法对相关影响因素进行研究，发现客流量对于地铁内细颗粒物浓度无显著影响，多因素方差分析中，温度显著性好（Sig=0.028），但温度、湿度联合作用对细颗粒物的浓度没有显著的影响（Sig=0.295），列车的频率（活塞风）对于细颗粒物浓度有较大的影响，高峰时段的细颗粒物浓度高于平峰时段，站台结构对于细颗粒物浓度有一定的影响，侧式站台比岛式站台的浓度高，车站的运行年限对于细颗粒物有一定的影响，一般来说使用年限越长，地铁内的细颗粒物浓度越高。基于质量守恒原理和BP神经网络分别建立理论模型和数据驱动模型，预测准确率较高。本课题为地铁中细颗粒物的预测、防治以及控制提供理论依据和支撑，具有重大的基础研究意义和实际应用价值。