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翻译最后一段
土壤水分和粒度的分布影响实验室产生的可吸入颗粒物
摘要:
在加利福尼亚州的圣华金河谷,在农业耕种期间,对土壤的管理以减少可吸入颗粒物排放量,对于实现空气质量标准是很重要的。
本研究的目的是针对早期对耕作产生的粉尘排放量的预测工作,对土壤性质进行改善和扩展。
我们主要专注于重力土壤含水量(GWC)和土壤质地。
我们使用一台机械实验室粉尘发生器来测试本次研究收集的23个土壤样品。
平均结果表明,可吸入颗粒物的浓度(mg/m3)呈对数增加,同时,在土壤水势低于1500kPa时,重力土壤水分含量减少。
在重力土壤水分含量是在土壤水势为-1500kPa时重力土壤水分含量的1.5—4倍时,含粘土重量不到10%的土壤开始排放可吸入颗粒物。
在重力土壤水分含量接近土壤水势-1500kPa时的重力土壤水分含量时,含粘土重量高于10%的土壤开始排放可吸入颗粒物。
我们发现,在低重力土壤水分含量测量值下,最大可吸入颗粒物浓度与土壤中砂土、泥沙和粘土的百分含量没有关系。
然而,可吸入颗粒物的浓度与泥沙和粘土百分含量的比例有显著的关系。
这不仅表明粉尘排放量的大小依赖于可吸入颗粒物的颗粒尺寸,同时也表明,在总量稳定,含有较多数量毛细管水的较低水势下,粘土的重要性。
基于模拟结果的汇总数据,可吸入颗粒物的浓度呈线性增加(斜率=564),每个单位增加的量为泥沙和粘土百分含量的比例值。
然而,当根据粘土含量把土壤分成组时,可吸入颗粒物浓度的斜率与泥沙和粘土百分含量的比例值之间是纹理依赖的。
粘土含量<10%的土壤的斜率(斜率=727)是粘土含量>20%的土壤斜率的3.3倍。
基于土壤的性质,已经改善的对可吸入颗粒物排放量的预测,应该提高管理决策,旨在减少耕作产生的可吸入颗粒物。
1、介绍:
在加利福尼亚洲的圣华金河谷的农业活动,可能是产生可吸入颗粒物的罪魁祸首,颗粒物的空气动力学直径≤10μM。
根据加州空气资源委员会在2008年的排放投影数据,农业耕作产生的PM10(66.13Mg/day)占加州圣华金河谷整个地区一年一度的平均PM10排放量(227.59Mg/day)的29%,而占加州圣华金河谷空气域一年一度平均PM10排放量(271.89Mg/day)的24%。
因此,预测耕作产生的PM10,对于有效地对PM10设计和维护这一计划的实现是十分重要的。
当前,加州空气资源委员会使用单一数字的PM10排放因子来对农耕操作进行管理。
排放因子是固定的,不是作为土壤条件的函数而改变的。
然而,最近的工作表明,在耕作之前的土壤条件对决定PM10排放量的大小起着一个主导作用。
因此,由加州空气资源委员会使用的耕作排放因素和那些在Madden等计算的工作排放因素之间有很显著的差异。
从广义上讲,当前的加州资源委员会使用的排放因子一般有点低估了,因此,如果减少耕作管理方案被采纳,那么将产生的PM10的减少量也会低估。
研究人员测得的PM10水势或在更广泛意义上说,是土壤的“灰尘”,在历史上是使用的泥沙和土壤含水量作为产生粉尘的主要因素。
这个概念在工业污染和土壤风蚀研究都有其根源。
简言之,无泥沙的颗粒重量轻,多孔,足以被风的侵蚀力所带走,而且土壤水势决定聚集土壤颗粒的毛细力大小。
吸附水也改变粒子的有效尺寸和比重,从而影响风蚀。
从中西部研究所来的Cowherd等人(1974)是首批计算耕作操作排放因子的人。
他们根据泥沙百分含量和土壤含水状况,开发出了耕作排放的方程式。
由于类似的依靠农耕而产生的粉尘排放与土壤含水量平方成反比,土壤水分状况根据用于土壤风蚀研究的Thornthwaite的蒸发降水指数而定义。
直到1983年,美国环境保护局使用某种形式的方程式(方程式
(1))来预测(±20%)农耕操作产生的粉尘排放量,不考虑它们的形状。
E:
排放因子(mg/m2)
k:
粒度乘数(全部颗粒是1,≤30μm的是0.8,>30μm的是0.2)
s:
泥沙含量(%),由比重计法决定
PE:
Thornthwaite的蒸发降水指数(PE=Σ12115[P/T-10]10/9),这里P=月平均降水(in),最小值为0.5,T=月平均温度(F),最小值为28.4°F
在1983年,美国环境保护局根据加州夫勒斯诺市和比尤特县研究所额外对耕种排放所作的研究,对方程式
(1)进行了修改(Cuscino等,1981)。
说来也奇怪,合并后的数据集显示,排放因子与土壤水分含量没有显著的依赖关系,因此Thornthwaite的蒸发降水指数从方程式
(1)中得出。
Cuscino等人(1981)推断农民肯定一直无意中在低于土壤含水量临界值的情况下进行耕种操作,就像Chepil(1956)定义的,在这种情况下,土壤含水量减少的同时,粉尘排放量停止增加。
Chepil(1956)发现在烤箱或风干了的重量土壤水分含量下的土壤的风蚀性[也就是土壤运动(g/cm/width-1/s-1)]对所有测试的土壤都是类似的,如果风干的土壤的重量土壤水分含量是它在土壤水势为1500Kpa时的三分之一或更少时(名义上的永久萎蔫点)。
比方说,一份永久萎蔫点重量水分含量为11.2%的巴卡的粉质壤土,它的重量水分含量临界值为大约2.9%(Chepil,1956)。
在模拟耕种产生粉尘的研究中,Domingo-Neumann(2008)发现沙和沙质壤土有类似的结果。
下面是直到1993年,美国环境保护局使用的最近的用于耕种粉尘排放量的排放因子方程式(方程式
(2))。
这里,E=排放因子(mg/m2)
k=粒度乘数(颗粒总数是1,粒度≤30μM是0.33,≤15μM是0.25,≤10μM是0.21,≤5μM是0.15,≤2.5μM是0.10)
s=土壤泥沙含量(%)(<75μM部分由干筛决定);如果泥沙含量不知道,默认值为18%
当前,美国环境保护局美联社-42,空气污染物排放因素,第5版,第一卷,第九章汇编:
食品和农业行业,没有计算耕作产生的排放量的排放因子方程式(USEPA,1995)。
仅仅只有一个标题的占位符来表明未来的发展部分。
我们表明根据粉尘排放方程式,逐步消除土壤性质,已经削弱了目前的排放量估计。
例如,如果一个人使用方程式
(1)来估计加州弗雷斯诺县一块精细的泥沙含量为15%的沙质壤土上,圆盘耙耙地操作产生的粉尘排放量(Thornthwaite蒸发降水=41),那么计算所得的PM30(颗粒物气动直径≤30μM)的排放量估计为2801mg/m2。
使用方程式
(2),尽管对泥沙的定义是不同的,所得的PM30排放量估计为901mg/m2,PM10的排放量估计为574mg/m2。
当前,美国加州空气资源局对任意耙地操作产生的PM10的排放量估计固定为135mg/m2。
然而,Madden等人(2008)指出,根据土壤水分含量和土地总量的加权平均直径,在相同的情况下,PM10排放量介于114和1035mg/m2之间。
这些排放量估计值之间的巨大差异表明模拟结果和在被送往定制的模型样本的土壤条件之间有很大的关系。
因此,我们建议对一个特定操作的排放因子进行估计时,在原位的土壤性质也要考虑进去。
我们报道了从圣华金河谷里或者圣华金河谷周围收集到的23份土壤的的实验结果,通过一个模拟耕种粉尘发生器来测定不同重量土壤水分含量下的PM10。
我们的目标是通过(i)判断土壤开始排放PM10时的土壤水势,(ii)判断当土地干涸时产生大量PM10的沙子、泥沙和粘土之间的组合这两个方面来更好地预测PM10排放量,作为土壤物理性质的一个函数。
这项研究扩展到Domingo-Neumann(2008)所作的工作,来进一步阐明PM10和土壤性质之间的关系。
我们预计我们的工作对于估计翻种土壤产生的PM10的排放量,将提供一个改进的指南。
2、材料和方法
这项研究中使用的23份土壤样品,是从圣华金河谷里或者周围找到的23个不同的土壤系列的表面收集的(图片1)。
这些土壤代表了圣华金河谷农业地区的土壤的映射。
表面纹理(高30cm)从细沙到粘土,范围不等(表格1)。
图片1:
表明在加州中部土壤收集地址的地图。
圣华金河谷由地图上贴上标签的县组成。
在圣华金河谷外面收集的土壤(Capay,Myers,Altamont,Yolo,Reiff,Dierssen等)是从萨克拉门托河谷中部收集的。
C=粘土;SiCL=粉质粘土壤土;CL=粘质壤土;L=壤土;SL=沙质壤土;CSL=粗糙的沙质壤土;FSL=精细的沙质壤土;LS=壤质沙土;LCS=壤质粗糙沙土;LFS=壤质精细沙土;FS=细沙。
表格1:
在这次研究中,使用了土壤的颗粒大小和保水特性。
C=粘土;SiCL=粉质粘土壤土.....同上。
粒度分布通过吸管法和筛分法测定(Jackson,1975)。
我们通过方程式(3)来计算加权平均粒径:
其中:
xi=粒级在微米大小(<2μM,2-10μM,10-50μM,50-100μM,100-250μM,250-500μM,500-1000μM,或1000-2000μM)。
pi=占土壤样品总质量的比例
采用压力板装置,对被筛分的颗粒在土壤材料为-0,-33,-100,-500,-1000和-1500kPa的直径<2mm的重量土壤水分含量进行测定(土壤调查人员,1996)。
为土壤重量水分含量测试做准备,所有土壤样品被细分成四等份,每份中大约500g.第一份在实验室里烘干,放进密封的塑料袋里。
在其他三份中加入水,加水量分别为:
15,30,45ml,从而得到土壤重量水分含量的一个范围(低,中等,高)。
然后,把每份分别放进一个密封的塑料袋里,每天轻柔至少持续七天,促进水的分布。
通过使用一台机械搅拌/分散粉尘发生器对PM10进行测定(Domingo等人新闻报道)。
该装置由一个旋转的鼓和一个沉降室组成,土壤样品在这个鼓里滚动,来模拟一个连续干扰,就好像是由多个耕种操作所引起的,而PM10样品收集在沉降室中(图片2)。
图片2:
图片展示了实验室粉尘产生器中的旋转鼓、沉降室、电动机、鼓风机、风扇、真空泵和PM10撞击器灯部分。
在每一台粉尘发生器测试之前,500g土壤测试样品二次取样,确定最初的重量土壤水分含量。
二次采样的样品收集在锡罐中,预先称重,在105℃下,烘箱烘24-48小时,然后再称重。
另外300g二次样品在粉尘发生器里滚动3分钟,转鼓转速为16转/分钟(Domingo等人新闻报道)。
在测试之后,重量土壤水分含量之后土壤子样,分别取自留在转鼓中的土壤,以确保土壤材料在实验过程中不会太过于干燥。
然后,粉尘发生器用吸尘器和压缩空气清洗,所有里面的部分用2-丙醇擦下。
在对每个土壤样进行重量土壤水分含量测试后(例如空气干燥、低、中、高),更换清洗进入粉尘发生器和从发生器中出来的空气的打褶的纤维素过滤器。
使用由Gilian(Sensidyne公司,佛罗里达州)制造的便携式电池驱动真空泵来收集PM10样品,运行速度为4.0L/min。
两个真空泵被安装在沉降室顶端,并通过钻孔配件连接到室内。
每个真空泵连接到一个单级的撞击器,用一个后置过滤器来收集气动直径大小为10μM的切口。
撞击器通过聚乙烯管挂在低于其相应的泵大约30cm的沉降室的中间。
真空泵在测试的整个时间段都在运行(即3min)。
PM10样品收集在聚四氟乙烯过滤器(直径37mm上,开口2.0μM)上,使用微量天平对过滤器进行预先或后期称重。
在用气流计对每个样进行采样前或采样后,都要对泵进行校正,以确保泵流量和操作条件一致。
如果采样前的流速和采样后的流速差异大于0.3L/min,那么就要把这次的PM10样丢掉,再重新运行。
在这篇文章中的土壤水分含量等同于重力土壤水分含量(EGWC)。
这一概念是用来促进通过标准化数据集的土壤之间的比较。
EGWC通过方程式(4)计算得到:
GWCx=“x”土壤在一个特定的水处理下的重力水分含量
GWCx(1500)=“x”土壤在-1500kPa时的重力水分含量
使用统计分析系统软件来进行协方差分析。
3、结果和讨论
3.1土壤水分含量和PM10
统计分析表明,对于所有土壤来说,机械产生的PM10和重力土壤水分含量是负相关的(P<0.0001)。
汇总数据分析表明,PM10和重力土壤水分含量之间呈现最好的自然对数函数的关系(PM10=1234e-1.9317(EGWC),r2=0.6142)(图片3)
图片3:
作为与重力土壤水分含量等效的PM10浓度(mg/m3)的汇总数据。
自然对数线方程以及变异系数方程都表示在图上。
C=粘土;SiCL=粉质粘土壤土;CL=粘质壤土;L=壤土;SL=沙质壤土;CSL=粗糙的沙质壤土;FSL=精细的沙质壤土;LS=壤质沙土;LCS=壤质粗糙沙土;LFS=壤质精细沙土;FS=细沙
对大多数的土壤,由于重力土壤水分含量比1500Kpa下的值减少1-2倍,PM10的生成有一个显著的增加(即EGWC在1和2之间)。
随着加权平均粒径(WPD=weightedmeanparticlediameter)的增加,发生PM10显著增加的EGWC值也普遍增加(图片4)。
PM10的浓度mg/m3
等效重力水分含量(EGWC)
图片4:
PM10浓度(mg/m3)vs等效重力土壤水分含量。
根据土壤的加权平均直径(WPD)把它们分组。
A组:
WPD<110;B组:
110-230;C组:
230-330;D组:
>330.垂直虚线代表EGWC为0.33,水平点划线代表PM10浓度为50mg/m3.
大家都知道机械产生的PM10的增加与重力土壤水分含量的减少是非线性的(Madden等人,2009;Funk等人,2008;Clausnitzer和Singer,2000)。
这种关系归因于
(1)吸附了的物质粘合力/凝聚力的降低和土壤颗粒周围及土壤颗粒之间的毛细水;
(2)由于水的损失,土壤颗粒质量的减少。
当EGWC接近一个值时,PM10就会有一个很大程度的增加,这个值可能是由于毛细管水的损失和吸附水的优势而得到的一个结果。
根据毛细管上升方程式(Hillel,1998),在-1500Kpa下仍然有水的毛孔,它的直径小于约0.2mm(环境温度和压力:
20℃,101.3Kpa)。
正如所料,在-10Kpa和-1500Kpa下,精细纹理的土壤GWC比粗糙纹理的土壤GWC要高(表格1)
尽管吸附水是土壤中一个重要的键合力,尤其是在粘性土壤中,但是它整体对沙子、泥沙和粘土凝聚力的贡献比毛细水要小。
风蚀的研究中发现了风蚀与土壤水分含量之间呈现负相关,这一现象归因于土壤中的水分从毛细管水到吸附水的转变,以及粒子与粒子之间凝聚力缺乏导致的结果。
对毛细管潜在的|Ψc|,粒子与粒子之间的力士呈反比的,吸附水的影响是可以忽略不计的。
3.2土壤纹理和PM10
当对PM10排放量进行管理时,知道开始排放PM10时的土壤水分含量是很重要的(即粉尘排放的临界GWC值)。
因为在不同电势下,不同的孔径分布,有不同量的水分,所以,粉尘排放临界GWC值高度依赖于土壤质地。
由于粉尘发生器引起的干燥效果(根据质地不同,初始GWC有14-29%的损失),确定设定的PM10的确切的粉尘排放临界GWC值很困难。
因此为了作比较,选择一个值为50mg/m3的PM10(PM10*50)作为一个实际的设定值。
根据这项研究中的泵运行时间和速率,在粉尘过滤器中,PM10*50与量为0.6mg的PM10相一致。
这项研究中,在PM10*50时,与沙子和泥沙百分含量相比,粘土百分含量与EGWC之间有更加强烈的相关性(图片5)。
图片5:
在50mg/m3时,土壤质地与开始排放PM10时的土壤EGWC之间的关系
在PM10*50时的粘土百分含量与EGWC之间的关系可以通过一个幂函数很好的描述。
(EGWC=4.889(%粘土)-0.4439;r2=0.8)。
低粘土含量和高加权平均直径的土壤开始排放PM10*50时的EGWC比高粘土含量和低加权平均直径的土壤的EGWC高达4倍。
换句话说,质地粗糙的土壤(粘土含量<10%)在相对高的土壤水势下开始排放PM10(即:
当它们开始变干)。
从重力土壤水分含量来说,质地粗糙和质地精细的土壤(粘土含量>20%)开始排放PM10分别在GWC为7%和14%左右。
Domingo-Neumann(2008)报导过类似的结果。
Funk等人(2008)使用一个风洞作为横流的重力分离器,发现PM10的GWC粉尘排放临界值:
沙质土壤为2-5%,粉质土壤为5-10%,粘质土壤为30%。
如前所述,毛细水是土壤中一个重要的结合力,特别是在粗糙质地的土壤中,低静电表面电荷和大颗粒体积表面比组织它们保持大量的吸附水。
一旦毛细水从质地粗糙的土壤中流干,由于大毛孔的支配性,这种情况很轻易地就会发生。
这种情况下,土壤总量和颗粒很弱地维系在一起,因此,更容易被耕种破坏。
管理PM10的另一个重要方面是土壤质地的识别,当耕种时,哪种会产生最大量的PM10。
我们发现土壤的沙子百分含量、泥沙百分含量以及粘土百分含量与在EGWC为0.33时产生的PM10的量之间没有显著的关联。
使用一个值为0.33的EGWC来
(1)标准化水分含量便于作比较,
(2)结合Chepil(1956)提出的临界GWC概念,(3)代表一块近期收获过的、空旷的土地中的土壤,风干后可能存在的水分含量。
然而,如果图片4中的土壤被推广至实质的群组,那么肥土和沙质肥土产生的PM10最多,其次是沙子和壤土沙(Whitney系列除外),最后是粘土和粘质肥土。
这些实质群组的PM10浓度平均值分别为1144、774和680mg/m3。
我们的结果和Zobeck等人(1999)和Gill等人(1999)的结果一致。
这两项研究表明,风干的含粘土土壤产生的粉尘最少,其次是沙质土壤。
中级质感的土壤产生的粉尘最多。
Gill等人(1999)注意到,尽管当分散在水中时,粘质土壤有大量的PM10颗粒,但是具有粘土大小的颗粒紧密结合成更大的稳定的总量,来抵抗退化和风蚀。
对于我们汇总的数据,最好的用来预测PM10排放潜力的指标是土壤中泥沙百分含量和粘土百分含量的比值(P<0.0001)(表格2)。
在EGWC等于0.33时的PM10浓度协方差和不同土壤参数。
VFS=非常精细的土壤;WPD=加权平均直径
泥沙%和粘土%的比值与EGWC等于0.33时的PM10浓度之间的关系可以通过一个正斜率为564的一次函数最好地描述(PM10=564(泥沙%/粘土%)-115;r2=0.71)(图片6)。
图片6:
当EGWC等于0.33时的PM10浓度(mg/m3)的协方差和土壤汇集数据(A)和分离数据(B)下的泥沙%和粘土%比值。
甚至有着低泥沙和粘土含量,但是高泥沙%/粘土的质地粗糙的土壤(即Tujunga沙质肥土;WPD=316),有可能比有着大量泥沙和粘土的质地精细的土壤(即Tujunga沙质肥土;WPD=22)产生更多的PM10。
WPD和EGWC等于0.33时的PM10浓度之间没有显著的相关性(P=0.8774)。
根据含有
(1)少于10%的粘土,
(2)10-20%的粘土,(3)大于20%的粘土,把土壤分成组,也表明了PM10浓度与泥沙%/粘土%之间的正线性相关性,斜率分别为727、607和221(图片6)。
这个强调了基于单一的粒度范围,例如泥沙,或者单一的纹理质地分类是如何误导粉尘排放预测的。
我们的研究发现与Carvacho等人(2001)的有着强烈的对比。
使用一个粉尘悬浮室,Carvacho等人(2001)测量了从圣华金河谷采集的43份不同的烘干的土壤排放PM10的可能性,来作为改善当前利用干泥沙含量来计算耕种排放量方法的一种途径(见方程式2)。
他们得出的结论是,通过吸管法和筛分确定PM10排放可能性与土壤纹理质地高度相关(Jackson,1975)。
由于粘质土壤含有更大量的精细颗粒,所以它比沙质土壤更有可能排放PM10。
作者指出,如果土壤聚集的,不受干扰的,那么土壤的完全排放可能性事不可能实现的。
Funk等人(2008)也发现了晾干(风干)的粘质土壤比晾干(风干)的沙质土壤排放更多的PM10。
然而,当烘干时,沙质土壤产生更多的粉尘,因为沙质土壤没有微团聚,而为团聚可以保留更多的毛细水。
因此,沙质土壤对GWC的细小变化要敏感的多。
比较使用类似于Carvacho等人(2001)的粉尘悬浮法和self-abrader法下,晾干(风干)的土壤排放PM10的可能性,Chandler等人(2002)发现从self-abrader法得到的PM10值是从悬浮法得到的值的3-6倍。
Saxton等人(2000)指出,携带松软土壤颗粒比把它们从大团聚体分离所需的能量更少,所以仅仅只有自由粒子用悬浮法测量。
跟Carvacho等人(2001)不一样,Chandler等人(2002)发现,使用悬浮法,从沙子到沙质肥土,土壤PM10可能性增加,但另一方面,在沙质肥土到粉质肥土的纹理质地范围,土壤PM10排放可能性上下波动。
然而,self-abrader法显示更加精细的土壤质地,不断增加PM10的可能性。
Chandler等人(2002)曾假设,PM10的可能性将会随着土壤质地的精细程度的增加而增加,但更大的团聚体稳定性在粘土和有机物中的增加量开始大于在土壤中直径<10μm的粒子总量中的增加量。
这种差异最明显的原因在于通过土壤收集的农业系统,聚集体破坏,土壤就是在这个农业系统中收集的。
Madden等人(2009)表明通过圆盘耙耙地产生的PM10,与风干的土地总量的加权平均直径呈反比例关系。
PM10结果之间缺乏一致性这一现象支持Gill等人(2006)提出的对模拟粉尘产生时使用的一起进行标准化和校准。
Gill等人(2006)指出仪器间的比较受阻,由于
(1)测试程序和设备哦之间的采样尺寸、采样次数和气流速度不一致,
(2)对“dustiness(多灰尘、含尘量)”缺乏标准化的定义,(3)提出粉尘指标的经验,方法依赖性质。
此外,粉尘产生方法的选择必须适合要回答的这个问题。
举个例子,在决定耕作产生的PM10的数量时,一台搅拌/分散粉尘发生器可能比一个悬浮室更适合;而当模拟风蚀产生的PM10时,一间悬浮室可能更适合。
4、PM10排放管理的意义
土壤水分含量和质地对实验室粉尘发生器产生的缥缈0浓度有着显著的影响。
这项研究表明
(1)质地粗糙的土壤(粘土含量<10%)开始排放PM10时的EGWC值比质地精细的土壤(粘土含量>20%)开始排放PM10时的EGWC值要高;
(2)当EGWC值在1-2以下时土壤的PM10浓度开始迅速增加;(3)当土地干燥时,具有高泥沙%和粘土%比值的土壤,排放PM10的可能性更大。
因此,为了使耕种排放的PM10最小化,当土壤GWC值至少为它们-1500Kpa时的1.5倍时,土壤应该被耕耘。
具有高的泥沙%/粘土%值的土壤应该在保护性耕种管理之下。
除了减少对初耕的需求(Mitchell等人,2008)以外,保护性耕种也增加了土壤水分的储存(Silburn等人,2007),并云系弄明在更高的土壤水分含量条件下来进行土地操作(Carrera等人,2005)。
对于一个给定的耕种操作,单一的排放因素显然是不够的,我们建议排放因素要考虑到土壤物理性质的变化,特别是土壤质地(纹理)和土壤水分含量。
如果不这样做,可能会危害到目前PM10成就或维护计划的设计和实施。
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