杨乃旺¹, 宋文斌¹, 闫东杰², 宋雪娟¹, 杨玉林², 夏永军²
1. 西安市环境监测站, 西安 710019;
2. 西安建筑科技大学环境与市政工程学院, 西安 710055
收稿日期: 2020-07-21; 修回日期: 2020-10-16; 录用日期: 2020-10-16
基金项目: 陕西省重点研发计划项目（No.2020SF-432）
作者简介: 杨乃旺(1982—), 男, 工程师, E-mail: sxynw88@163.com
通讯作者（责任作者）: 闫东杰, 副教授, 博士, 从事大气污染防治研究. E-mail: yandongjie_2000@163.com

摘要：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%.
关键词：西安道路扬尘积尘负荷排放系数
Emission characteristics of pavement road dust in Xi'an based on dust load method
YANG Naiwang¹, SONG Wenbin¹, YAN Dongjie², SONG Xuejuan¹, YANG Yulin², XIA Yongjun²
1. Xi'an Environmental Monitoring Station, Xi'an 710019;
2. College of Environmental and Municipal Engineering, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055
Received 21 July 2020; received in revised from 16 October 2020; accepted 16 October 2020
Abstract: In recent years, the problem of urban particulate pollution has become more and more serious, which seriously affects the environmental happiness index and the expectation of a better environment. As a significant part of urban dust, road dust contributes to particulate pollution cannot be underestimated. Based on this fact, the dust load method was used to collect road dust samples from 25 roads of 4 types, including expressways, main roads, secondary roads and branch roads in Xi'an. The effects of sampling rate and sampling frequency on sampling efficiency were analyzed as well. On these data, the average dust load of various types of roads could be calculated in Xi'an. Then, combined with the vehicle flow, vehicle weight and road length, the emission coefficients and emissions of TSP, PM₁₀, PM_2.5 were calculated through the formulas in the "Technical Guidelines for Emission Inventory of Particulate Matter from Dust Sources". The results show that 1.0 m²·min^-1 and the sampling twice can meet the sampling requirements. The order of dust accumulation on different roads is: branch road (4.18 g·m^-2)> secondary road (2.80 g·m^-2)> expressway (1.49 g·m^-2)> main road (1.34 g·m^-2). The average emission factors of TSP, PM₁₀ and PM_2.5 is 6.066 g·km^-1, 1.542 g·km^-1 and 0.447 g·km^-1 respectively. The dust emission factors of expressways and main roads are smaller among different types of road dust, followed by that of branch roads and then secondary roads. The uncertainty of TSP, PM₁₀ and PM_2.5 emissions was analyzed by Monte Carlo method, which shows the uncertainty is -16.88%~17.96% under the probability distribution range of 95%.
Keywords: Xi'anroad dustdust loadingemission factors
1 引言(Introduction)随着西安市经济和社会的飞速发展, 西安市机动车保有量逐年攀升.据《西安统计年鉴2019》数据显示, 西安市机动车保有量由2012年的163.33万辆增加至2018年的325.63万辆, 增幅将近翻倍(西安市统计局, 2019).机动车的增加使得交通污染问题越来越严重, 道路扬尘污染对城市颗粒物的贡献愈发凸显(许艳玲等, 2007；樊守彬等, 2011；刘泽常等, 2012).文献显示, 我国北方一些城市中扬尘对PM_2.5的贡献率为30%左右, 而道路扬尘约占到城市扬尘总量的50%(Geng et al., 2013; Zhang et al., 2013; Xiao et al., 2014).西安地处西北, 多年来颗粒物一直是大气环境的首要污染物(西安市生态环境局, 2016; 2017;2018;2019).同时, 道路环境又是人群受颗粒物污染暴露的典型微环境, 频繁的交通出行使道路扬尘中富集的有毒有害粒子对人群健康存在暴露风险(魏金枝等, 2002；张静等, 2017).因此, 加强道路扬尘污染研究, 掌握西安市道路扬尘污染特征, 对于针对性地提出道路扬尘污染治理和管控措施, 控制颗粒物污染及加强对人群健康保护, 提升人民的生态环境幸福指数显得尤为重要.
目前, 国内外****通常利用美国环保署提供的AP-42模型计算排放系数和排放量.国内对济南、石家庄、北京、天津、呼和浩特、乌鲁木齐、珠三角、东北三省等均开展了相关研究(郑君瑜等, 2009；许妍等, 2012；程健, 2015；樊守彬等, 2016；肖捷颖等, 2018；何月欣, 2018；竹涛等, 2019), 而对于西安市的道路扬尘排放特征, 特别是道路扬尘排放清单的研究, 目前尚未见文献报道.
基于此, 本文通过积尘负荷法采集2016年西安市快速路、主干道、次干道、支路等4种类型25条道路的扬尘样品.采样前通过测试确定采样速率和采样次数, 利用《防治城市扬尘污染技术规范》(HJ/T393)附录B公式计算道路积尘负荷, 采用《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南》(环境保护部, 2015)推荐的道路扬尘源排放量的计算方法, 结合调研和实测数据, 计算西安市各类型道路扬尘TSP、PM₁₀和PM_2.5的排放系数和排放量.以期建立西安市的道路扬尘排放清单, 为道路扬尘污染环境管控及颗粒物来源解析等工作提供技术支撑.
2 数据与方法(Data and methods)2.1 研究区域及对象本文研究区域为西安市城市建成区, 研究的颗粒物分别为TSP、PM₁₀、PM_2.5 3种, 研究对象为快速路、主干道、次干道、支路4种道路类型.
2.2 道路扬尘排放系数及排放量计算方法2.2.1 道路扬尘排放系数计算本文按照《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南》中相关要求, 道路扬尘排放系数计算公式见式(1).

(1)

式中, E_R为道路扬尘源中某一粒径颗粒物的平均排放系数(g·km^-1), 即机动车行驶1 km产生的道路扬尘质量；K_i为产生的扬尘中PM_i的粒度乘数；sL为道路扬尘中直径不大于75μm的颗粒物质量, 即积尘负荷(g·m^-2)；W为平均车重(t), 表示通过某类型道路所有车辆的平均质量；η为污染控制措施对道路扬尘的去除率.
2.2.2 道路扬尘排放量计算采用《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南》中提供的计算公式, 计算西安市2016年道路扬尘的排放量, 估算公式如式(2)所示.

(2)

式中, W_R为道路扬尘源中颗粒物的排放量(t·a^-1)；L_R为道路长度(km)；N_R为在某段道路上一定时期内的平均车流量(辆· a^-1)；n_r为不起尘天数, 本文中取值为一年中降水量大于0.25 mm·d^-1的天数(82 d), 数据由气象部门提供.
2.3 参数选择2.3.1 粒度乘数K_i在估算道路扬尘排放系数时, 粒度乘数采用《扬尘源颗粒物排放清单编制技术指南》中提供的数据, TSP为3.23, PM₁₀为0.62, PM_2.5为0.15.
2.3.2 道路积尘负荷sL通过对道路扬尘样品采集和实验室分析, 采用《防治城市扬尘污染技术规范》(HJ/T393)推荐公式计算获得道路积尘负荷sL, 具体见公式(3).

(3)

式中, W₀为105 ℃条件下将单个道路积尘样品干燥恒重后的质量(g)；W_s为称取的一定量道路积尘样品质量(g)；W₂₀为通过20目标准筛后的筛上物质量(g)；W₂₀₀为通过200目标准筛后的筛上物质量(g)；S为采样面积(m²).
2.3.3 平均车重W即通过某一类型道路所有车辆的平均质量, 通过公式(4)计算.

(4)

式中, K_ji为第j类道路上第i种车型的车辆比例；W_ji为第j类道路上第i种车型的单车质量(t).
本研究中不同类型道路的车型比例和各车型的车重信息取自于交通管理部门调研, 部分结合了路边环境站的雷达观测数据.
2.3.4 不同类型道路长度通过《西安市机动车污染物排放清单研究报告》, 获取西安市不同道路类型的道路长度.
2.3.5 不同类型道路车流量通过对部分采样类型道路路边环境站自带的车流量雷达进行连续24 h观测, 结合交通部门提供数据和文献资料(陶双成, 2016), 获得不同类型道路的日均小时车流量.不同类型道路平均车重、道路长度及车流量信息汇总见表 1.
Table 1

表 1 Table 1 Activity levels of different type roads in Xi′an

表 1 Table 1 Activity levels of different type roads in Xi′an 道路类型 平均车重/t 道路长度/km 日均小时车流量/(辆·h-1) 快速路 3.18 156.05 4258 主干路 3.47 414.22 3694 次干路 2.63 366.04 2052 支路 1.62 1274.07 967

3 道路积尘负荷测试(Road dust load test)3.1 点位布设结合西安市城市区域实际情况, 综合考虑车流量、道路类型, 共选取25条道路, 其中, 主干道10条、快速路4条、次干道5条、支路6条, 具体监测点位见图 1.
图 1(Fig. 1)

图 1 道路扬尘监测点位 Fig. 1Monitoring point of road dust

3.2 采样速率和采样次数3.2.1 采样速率的确定每种类型道路各取一段路段做测试, 采用内置吸尘袋的真空吸尘器(飞利浦8222型)采集道路积尘样品, 现场采用感量为0.001 g的电子天平称重, 得到0.5、1、2 m²·min^-1不同速率下样品的质量.测试结果表明, 无论快速路、主干道、次干道还是支路, 当采样速率小于0.5 m²·min^-1或更低时, 样品收集率无大变化反而会增大真空吸尘器泵的运行阻力；当采样速率为0.5 m²·min^-1和1 m²·min^-1时, 样品收集率较为接近, 而采样速率为2 m²·min^-1时, 道路扬尘样品收集率低, 约为低速率下的60%~80%, 考虑到道路扬尘采样现场安全性等因素, 确定采样速率为1 m²·min^-1.
3.2.2 采样次数的确定每条采样道路设置3个采样区域, 在最外侧车道距路沿石0.5~1 m处采样, 选择A、B、C 3个试验路段, 每条道路选择3个采样区域, 采样示意图见图 2.以1 m²·min^-1匀速吸取采样区域内道路积尘, 通过对各采样区域重复3次采样, 称量各次采样质量.
图 2(Fig. 2)

图 2 道路扬尘采样示意图 Fig. 2Sampling diagram of road dust

各次采样质量占3次采样总质量(3次采样质量之和)的百分比统计结果见表 2.各采样区域前两次采样质量已占3次采样总质量的96.0%~99.5%.基于以上结果, 将各采样区域的采样次数确定为2次.
表 2(Table 2)

表 2 不同次数采样质量百分比统计 Table 2 The statistical results of weight percentage

表 2 不同次数采样质量百分比统计 Table 2 The statistical results of weight percentage 道路名称 采样区域 第一次质量/总质量 前两次质量/总质量 A-快速路 1# 85.8% 96.0% 2# 97.5% 99.1% 3# 90.6% 97.1% B-主干道 4# 96.3% 98.7% 5# 97.7% 99.3% 6# 93.9% 99.4% C-次干道 7# 96.1% 99.5% 8# 96.8% 99.1% 9# 93.0% 99.5% D-支路 10# 88.1% 99.3% 11# 86.6% 98.4% 12# 89.2% 99.1%

3.3 样品采集每条采样道路设置3个采样区域, 每个区域采样面积为5 m², 使用真空吸尘器(飞利浦FC8222型, 卧式)以1 m²·min^-1匀速吸取采样区域内道路积尘.采样过程中指派专人对车流量进行秒表计数, 并记录车道数量及路面材质、采样点经纬度、周围环境状况等.共采集了25条不同类型道路, 每条道路混合1个样, 获得有效样品25个.
为获取代表性样品, 采样时避开了沙尘、雨雪、大风天气；当遇到降水天气或道路洒水作业, 须待路面干燥后采样；采样时应避开颗粒物污染源, 如雨水冲击泥沙沉积区、井盖及隔离物放置区、有花木飞絮和花粉污染等.
3.4 样品处理将道路积尘样品去除其中的树叶、杂草、垃圾等杂质后, 于(105±5) ℃下干燥至室温恒重；称取一定量处理好的道路积尘样品置于20目标准筛上并加盖密封, 下方叠放200目标准筛, 人工过筛一定时间后称量标准筛(20目和200目)及筛上物质量, 进而计算道路积尘负荷.
4 结果与讨论(Results and discussion)4.1 西安市道路扬尘排放系数4.1.1 不同类型道路积尘负荷根据对道路扬尘样品的处理结果, 采用公式(3)计算得到西安市不同类型道路尘负荷.结果表明, 不同类型道路积尘负荷大小顺序为：支路(4.18 g·m^-2)>次干道(2.80 g·m^-2)>快速路(1.49 g·m^-2)>主干道(1.34g·m^-2).
通过道路积尘负荷对车流量和车重进行简单线性分析可知, 道路积尘负荷与车流量和车重呈负相关, 相关系数达-0.95.也就是说, 道路积尘在较重的车辆行进和车流量较大的路段更容易被扬起, 而导致路面积尘负荷较小；反之, 路面积尘负荷则较大.西安市道路积尘负荷见表 3.
表 3(Table 3)

表 3 西安市不同类型道路积尘负荷 Table 3 The silt loading of different road types in Xi′an

表 3 西安市不同类型道路积尘负荷 Table 3 The silt loading of different road types in Xi′an 道路类型 道路积尘负荷/(g·m-2) 平均值 最大值 最小值 快速路 1.49 2.27 0.83 主干道 1.34 3.87 0.39 次干道 2.80 5.30 0.63 支路 4.18 10.05 1.34

西安市总平均积尘负荷间于北京和珠三角之间, 为北京(3.82 g·m^-2)＞西安(2.45 g·m^-2)＞珠三角(1.228 g·m^-2)(彭康等, 2013), 这与珠三角地区降雨频率高、空气湿度大不易起尘有关, 同时也与北京的降尘量大于西安市的降尘量(生态环境部, http://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk15/202005/t20200526_781056.html) 密切有关.
4.1.2 道路积尘负荷季节变化特征由图 3可知, 西安市各季节道路积尘均值为1.94~2.98 g·m^-2, 四季中, 春季积尘负荷最大, 秋季次之, 冬季最小.春季积尘负荷大的可能原因为：西安市处于南秦岭北黄土高原的“簸萁状”地形内, 春季易受到沙尘天气影响, 降尘量较大；冬季积尘负荷小的原因与西安市冬季寒冷风小, 路面保洁洒水后气温低, 不易起尘有关；夏季可能与降雨和洒水的“冲刷”作用将路面尘带走有关.
图 3(Fig. 3)

图 3 西安市不同季节道路平均积尘负荷 Fig. 3Average dust load of different season in Xi′an

4.1.3 道路积尘负荷空间变化特征利用ArcGIS制图, 用符号大小来精确表示各点位积尘负荷值高低, 以直观反映不同道路类型及区域的道路积尘负荷空间分布特征.从图 4可知, 在靠近中心城区道路积尘负荷相对较小, 城郊支路道路积尘负荷较大；城市南郊和北郊道路积尘负荷较小, 城市东郊和西郊积尘负荷较大.
图 4(Fig. 4)

图 4 西安市道路积尘负荷空间分布 Fig. 4Spatial distribution of dust load in Xi′an

4.1.4 道路扬尘排放系数将积尘负荷、平均车重、粒乘系数等数据代入式(1)得到西安市不同类型道路扬尘排放系数(表 4).道路扬尘中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.扬尘排放系数较小的为快速路和主干路, 支路的扬尘排放系数次之, 次干路的扬尘排放系数较大, 这可能除与车流量、道路积尘负荷值有关外, 也与平均车重有关.总体来看, 车流量和平均车重大, 道路积尘负荷和道路扬尘排放系数较小.西安市不同类型道路扬尘排放系数如表 4所示.
表 4(Table 4)

表 4 西安市不同类型道路扬尘排放系数 Table 4 Fugitive dust emission factors of different road types in Xi′an

表 4 西安市不同类型道路扬尘排放系数 Table 4 Fugitive dust emission factors of different road types in Xi′an 道路类型 道路扬尘颗粒物排放系数/(g·km-1) TSP PM10 PM2.5 快速路 5.170 1.314 0.381 主干路 5.144 1.307 0.379 次干路 7.428 1.887 0.548 支路 6.519 1.657 0.481 平均值 6.066 1.542 0.447

西安市铺装道路扬尘排放系数与其它城市和地区的比较见表 5.由表 5可知, 西安市道路扬尘排放系数与衡阳、重庆、珠三角地区道路扬尘排放系数具有一定的可比性, 小于济南市城区铺装道路扬尘排放系数, 而大于武汉市、天津市(除支路外)和成都城区道路扬尘排放系数.其他城市道路扬尘排放系数基本表现为主干路＜次干路＜支路, 而本研究中西安市道路扬尘排放系数为次干路＞支路＞主干路, 这主要与次干路上建筑垃圾、渣土清运车辆较多导致的积尘负荷相对较大有关.这表明道路扬尘排放系数呈现出显著的地区差异性, 除与地区或城市的降尘量、机动车车流量及车型构成、道路长度、路面材质有关外, 与区域气候条件、道路保洁方式及城市管理等不同也密切相关.
表 5(Table 5)

表 5 西安市铺装道路扬尘排放系数与其它城市和地区比较 Table 5 Comparison of dust emission factors of pavement roads in Xi′an with other cities and regions

表 5 西安市铺装道路扬尘排放系数与其它城市和地区比较 Table 5 Comparison of dust emission factors of pavement roads in Xi′an with other cities and regions 城市及地区 道路等级 道路扬尘排放系数/(g·km-1) 文献来源 城市及地区 道路等级 道路扬尘排放系数/(g·km-1) 文献来源 TSP PM10 PM2.5 TSP PM10 PM2.5 西安 主干道 5.144 1.307 0.379 本研究 重庆 主干道 7.6 1.459 0.353 程健等，2015 次干道 7.428 1.887 0.548 次干道 8.84 1.697 0.411 支路 6.519 1.657 0.447 支路 9.12 1.751 0.424 济南 主干道 25.24 4.73 0.597 刘泽常等，2011 天津 主干道 2.41 0.46 0.11 许妍等，2012 次干道 14.98 2.76 0.315 次干道 3.7 0.71 0.17 支路 8.62 1.54 0.140 支路 10.52 2.02 0.49 武汉 主干道 2.14 0.54 0.16 祝嘉欣等，2018 成都 主干道 / 0.63 0.15 杨德容等，2015 次干道 2.25 0.57 0.17 (城区) 次干道 / 0.7 0.17 支路 3.62 0.92 0.27 支路 / 1.15 0.28 衡阳 主干道 5.87 1.14 0.27 谢磊等，2019 珠三角 主干道 5.89 1.13 0.27 彭康等，2013 次干道 6.14 1.18 0.29 次干道 8.15 1.56 0.38 支路 7.16 1.37 0.33 支路 8.5 1.63 0.39

4.2 道路扬尘排放清单4.2.1 道路扬尘排放清单将道路长度、车流量等活动水平数据和本研究估算的道路扬尘排放系数数据代入式(2), 计算得到西安市各道路类型的道路扬尘排放量, 结果见表 6.由表可知, 2016年西安市各类型道路扬尘PM₁₀和PM_2.5的排放量分别为43308.22 t和12573.35 t, 而在各类型道路的扬尘排放量中, 支路的排放量最大, 其次是主干道, 排放量最小的是快速路.除与支路的积尘负荷较大有关外, 更为重要的原因是支路道路总长度较大, 约为快速路长度的8.2倍, 故支路扬尘总排放量较大.道路扬尘排放量见表 6.
表 6(Table 6)

表 6 西安市各道路类型的道路扬尘颗粒物排放量 Table 6 Emission of dust particles from roads in Xi′an

表 6 西安市各道路类型的道路扬尘颗粒物排放量 Table 6 Emission of dust particles from roads in Xi′an 类型 颗粒物排放量/t TSP PM10 PM2.5 快速路 23504.90 5971.47 1733.65 主干道 53849.20 13680.51 3971.76 次干道 38170.61 9697.32 2815.35 支路 54945.12 13958.92 4052.59 合计 170469.83 43308.22 12573.35

4.2.2 不确定性分析道路扬尘颗粒物排放量的不确定性主要来源于排放系数的不确定性和活动水平的不确定性.在本研究中, 排放系数的不确定主要与道路积尘负荷、平均车重及污染控制技术对扬尘的去除效率有关；活动水平的不确定主要与道路长度和平均车流量有关(钟流举等, 2007).本研究中, 道路积尘负荷不仅与所选择的被采样道路数量、道路保洁、采样时段有关, 还与天气状况、采样时车流量、采样设备及采样操作等诸多因素有关, 不确定性较大；平均车重与各类型道路车型比例及车重信息有关, 结合了交管部门调研、环境空气路边站雷达监控数据及文献调研, 存在一定的不确定性；扬尘的去除效率值取最大值(TSP, 66%；PM₁₀, 55%；PM_2.5, 46%), 比较贴合西安的实际情况；道路长度数据引用《西安市机动车污染物排放清单研究报告》, 数据较为可靠；车流量数据结合了交管部门调研数据、环境空气路边站监控数据及采样时间段内实测数据折算, 同样存在一定的不确定性.基于上述分析, 采用Monte Carlo方法对各类型道路积尘负荷、车流量、车重信息带入模拟运行1000次, 在95%的概率分布范围内, 得到西安市道路扬尘的TSP、PM₁₀、PM_2.5的可量化不确定性, 三者均为-16.88%~17.96%.不确定性一致的原因是不同粒径颗粒物排放量的差异主要与粒乘系数相关, 在本研究中, 不同颗粒物粒乘系数取定值.
表 7(Table 7)

表 7 西安市道路不同粒径颗粒物不确定性 Table 7 Emission uncertainty of different particles matter on the road in Xi′an

表 7 西安市道路不同粒径颗粒物不确定性 Table 7 Emission uncertainty of different particles matter on the road in Xi′an 颗粒物 排放量/t 不确定性 计算值 预测值 95%的概率分布范围 TSP 170469.83 194995.40 162086.79~230017.75 -16.88%~17.96% PM10 43308.22 49538.98 41178.49~58436.49 -16.88%~17.96% PM2.5 12573.35 14382.29 11955.04~16965.43 -16.88%~17.96%

5 结论(Conclusions)1) 对快速路、主干道、次干道、支路4种类型道路积尘负荷预采样, 对采样速率进行分析得出, 不同道路类型当采样速率低于0.5 m²·min^-1时, 不会提高采样效率反而会增大真空吸尘器泵的阻力, 不利于采样；当采样速率为0.5~1.0 m²·min^-1时, 采样效率相当；当采样速率为2.0 m²·min^-1时采样效率会降低20%~40%.兼顾耗时和安全性考虑, 确定本研究道路积尘负荷采样速率为1 m²·min^-1.
2) 对每种道路类型, 各选择1条道路3个区域进行积尘量3次采样试验, 采样次数为1次时均不能有效积尘, 积尘率为85.8%~97.7%, 支路的积尘率最低；当采样次数为2次时, 积尘率达到96%以上, 故确定采样次数为2次.
3) 西安市不同类型道路积尘负荷大小顺序为：支路＞次干道＞快速路＞主干路, 各类型道路积尘负荷平均值快速路为1.49 g·m^-2, 主干道为1.34 g·m^-2, 次干道为2.80 g·m^-2, 支路为4.18 g·m^-2.道路积尘负荷与车流量和平均车重呈负相关, 道路积尘在较重的车辆行进和车流量较大的路段更容易被扬起, 从而导致路面尘负荷较小, 反之, 道路积尘负荷较大.
4) 西安市道路积尘负荷季节分布分析得出, 西安市道路平均积尘负荷以春季最大为2.98 g·m^-2, 秋季次之, 冬季最小为1.94 g·m^-2；空间分布分析发现, 靠近中心城区道路积尘负荷较小, 南郊和北郊积尘负荷较小, 西郊和东郊(特别是支路)积尘负荷较大.
5) 西安市道路扬尘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.在不同粒径颗粒物排放系数中, 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.排放系数数据表现出地区差异性的同时, 与衡阳、重庆、珠三角地区道路扬尘排放系数数据具有一定的可比性.
6) 2016年西安市各类型道路扬尘合计排放TSP为170469.83t, 排放PM₁₀为43308.22 t, 排放PM_2.5为12573.35 t.排放强度大小顺序为支路＞主干道＞次干道＞快速路, 除与积尘负荷有关外, 还与道路长度有很大关系.
7) 采用Monte Carlo方法定量分析了颗粒物排放量的不确定性, 在95%的概率分布范围内, 西安市道路扬尘的TSP、PM₁₀、PM_2.5的可量化不确定性均为-16.88%~17.96%.

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