区县尺度机动车高分辨率排放清单建立方法及应用

提出了一种基于现场调查和卫片解译建立区县尺度机动车行驶里程(VKT)数据库和尾气排放高分辨率排放清单的方法,以北京市通州区为例进行了应用和排放特征分析.分别使用登记注册车辆信息(保有量方法)和实际车流量信息(车流量方法)计算出VKT和对应的各污染物排放量.结果表明,基于保有量方法计算得到的行驶里程比基于车流量方法的结果低约37%,应用实际车流量的计算方法与实际状况更接近.基于保有量的方法低估了小型载客汽车、大型载客汽车和中型载货汽车的行驶里程,高估了轻型载货汽车、重型载货汽车、低速载货汽车和摩托车的行驶里程.基于保有量的计算方法低估了小客车的尾气污染物排放量,低估比例约为51%.对于大客车、轻型载货汽车和中型载货汽车,2种方法计算的排放量差别较小.基于保有量的计算方法高估了重型载货汽车、低速载货汽车和摩托车的排放量的尾气排放量,高估比例分别约为41%、30%、30%.     

基于交通流的成都市高分辨率机动车排放清单建立

提出一种基于交通流监测数据的道路机动车高分辨率排放清单建立方法,对成都市道路交通流特征进行分析并建立了成都市机动车尾气高分辨率排放清单.结果表明,成都市道路车流量及排放均呈现明显的"双峰"分布,早晚高峰时段机动车通行量占全天的39.85%,车队结构中排放标准以国Ⅳ车为主,车辆类型以小型车为主,燃料类型以汽油车为主;道路机动车SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC和VOCs(不含驻车蒸发)日排放量分别为3.89、 162.08、 324.11、 4.79、 4.36、 1.89、 0.78和44.37 t,空间分布整体呈现从城市中心到外围排放强度逐渐降低趋势,时间分布基本呈现"双峰"分布,颗粒物相关指标受货车流量影响较大; NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC主要来源为大型柴油车,CO主要来源为小型汽油车,其中大型车对NO_x的贡献率达80%;基于保有量的计算方法对成都市道路机动车污染物排放存在一定高估,高估比例在1%～30%.     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

乌鲁木齐市机动车排放清单研究

近年来随着乌鲁木齐市机动车数量的快速增加,致使机动车排放污染突出. 通过调查乌鲁木齐市2007年机动车的保有情况及技术水平分布,研究了各类型机动车的排放因子以及年均行驶里程,并测算了该市2007年机动车污染物排放总量、分区排放量及各类型机动车的分担率. 结果表明:2007年在乌鲁木齐市注册的各类型机动车排放的CO总量为11.09×104 t,HC总量为1.53×104 t,NO_x总量为2.73×104 t,PM总量为0.38×104 t;其中CO和HC排放主要集中在城区,NO_x和PM排放主要集中在外埠;在城区的机动车排放中,CO和HC排放以轻型载客汽车为主,NO_x排放以中重型公交车为主,PM排放以中、重型载货汽车为主.      

唐山市柴油车远程监控综合管控平台的开发及应用

柴油车排放是我国大气污染的重要来源之一,其排放量大且实际道路排放超标问题较严重,但缺少高效快捷的识别和定量技术.以柴油车精准管控以及重点行业运输需求调控为目的,该研究建立了以车辆车载诊断系统(OBD)、年检、路检路查、遥感等监控信息为主,车辆行驶轨迹和加油信息为辅的柴油车远程监控综合管控平台,实现高排放车辆识别溯源和重点企业运输监控.以唐山市柴油车秋冬季管控的应用示范为例,分析平台的应用效果.结果表明:①唐山市秋冬季及重污染应急响应期间46家重点企业运输管控平均执行力度均在65%以上.②OBD数据分析得出,监控车辆76%的行驶里程发生在唐山市内,且主要物流通道呈“两纵四横”的特征;高排放车辆在中高速和高扭矩工况下NO_x排放水平较高.③秋冬季对移动源的管控使46家重点企业秋冬季和重污染应急响应期间货车流量分别减少了15.9%和33.7%,交通流量减少显著.研究显示,柴油车远程监控综合管控平台可以有效监管企业秋冬季移动源政策实施,以及重型柴油货车运行和排放状况,为区域内重型柴油车动态化精准管控提供支持.      

基于浮动车数据分析交通状态对轻型车排放的影响

为探讨交通状态对道路轻型车运行工况和尾气排放的影响,收集广州市珠江新城路网中出租车、轻型货车的浮动车数据并计算轻型车的运行工况参数,结合MOVES模型(Motor Vehicle Emission Simulator)和交通流量数据仿真计算轻型车的尾气排放量,分析畅通、拥堵、严重拥堵3种交通状态下轻型车的运行工况、排放速率、尾气排放量的变化与差异. 结果表明:在相同道路类型、不同交通状态下,轻型车的运行工况差异较大,其中拥堵和严重拥堵状态下运行模式分布主要集中于怠速、低速运行模式;在相同交通状态下,主干路的运行工况优于次干路,其怠速运行模式所占比例较次干路低15%~20%;畅通状态下,主、次干路轻型车HC、NO_x、CO平均单车排放速率分别为2.00、1.87,2.57、2.47,42.59、37.51 mg/s,分别约为拥堵状态下的1.17、1.27、1.35倍,约为严重拥堵状态下的1.30、1.39、1.70倍,而主、次干路PM_2.5平均单车排放速率在3种交通状态下均接近,范围在0.050~0.056 mg/s之间;轻型车在严重拥堵状态下单位时间的污染物排放量最高,是畅通状态下的2.22~3.87倍. 研究显示,交通状态是影响轻型车动态排放速率及道路总排放的重要因素.      

我国重型柴油货车黑碳排放影响因素分析

柴油车的黑碳排放对空气质量和气候变化有重要影响,但我国柴油车黑碳排放清单编制仍有较大局限性. 为进一步提高柴油车黑碳排放清单编制精度,采用整车转毂台架和热光折射的方法研究不同排放标准、行驶工况和负载状况对重型柴油货车黑碳排放的影响. 结果表明:我国排放标准升级对重型柴油货车的黑碳排放有重要影响,从国Ⅰ、国Ⅱ排放标准升级到国Ⅲ、国Ⅳ和国Ⅴ排放标准,黑碳在颗粒物中的占比由41%左右逐步提至72%左右. 行驶工况对重型柴油货车的黑碳排放也有一定影响,车辆在C-WTVC (中国重型商用车燃料消耗量测试工况)下的黑碳排放占比较VECC (重型车典型道路行驶工况)下高5%~10%. 与半载状态相比,重型柴油货车在满载状态下黑碳排放占比更高,国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高7%~8%,国Ⅱ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高15%左右. 研究显示,柴油货车黑碳排放清单编制要综合考虑排放标准、驾驶特征、负荷状况等对黑碳排放的影响,不宜使用固定系数利用颗粒物排放因子外推黑碳排放因子.      

杭州市机动车污染物排放清单的建立

基于调研的基础数据,运用修正后的IVE排放模型及GIS系统建立了杭州市2010年1km×1km的高时空分辨率的机动车排放清单.结果表明,2010年杭州市机动车污染物CO、HC、NOx、PM的年排放量分别为44.06,2.31,4.43,0.65万t,主要来自线源道路的排放.各车型污染物分担率各不相同,汽油乘用车和公交车排放CO和HC最大,柴油重型货车和公交车是NOx和PM排放的主要来源,两种燃油下的机动车排放差异十分明显.机动车污染排放与路网密集程度及道路长度密切相关,因此西湖区和江干区排放总量远远高出其他区域.机动车各污染物排放强度空间分布均呈现由城市中心向城市边缘的递减趋势,各污染物中心城区排放量占总排量的70%以上.机动车污染物排放日变化十分明显,与人群出行规律有极大的相关性.     

河北省国道和省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算

河北省各城市均已开展利用机动车保有量等宏观统计数据的城市移动源排放清单编制工作,但尚缺乏对跨省及全省各城市间国省道高时空分辨率的移动源排放清单研究.本研究利用2017年河北省国道、省道日均交通流量监测数据,计算了2017年河北省国道和省道机动车大气污染物排放量.结果表明：2017年河北省国道和省道机动车CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放量,与利用宏观统计数据计算得到的全省机动车排放总量相比,分别占27.8%、15.7%、55.6%、58.3%和58.5%.重型货车是国道和省道机动车CO、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放的主要来源.河北省南部国省道的机动车排放量以南部各城市为中心呈网状辐射,东北部沿海地区的排放量主要在沧州-天津-唐山-秦皇岛-承德沿线分布,西北部则主要在保定-张家口-内蒙沿线分布.月均排放量分布情况为1月最高,9月最低;周日均分布情况为周一—周三逐日增加,周四开始回落,周日降至最低;每日小时平均分布呈现明显的双高峰现象,两次高峰分别出现在11：00和18：00左右;最低值出现在凌晨4：00.河北省内,各市国省道机动车污染物排放分担率前3位的依次为保定、沧州和张家口.跨省交通车辆排放的CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀分别占河北省国省道机动车总排放量的48.1%、48.7%、42.9%、41.3%和41.3%,其中天津市出入河北省的车辆排放分担率最高,其次是北京.京津冀应在区域层面建立机动车污染联合防治协调机制,从调整区域货运交通运输结构、推动柴油车污染控制措施升级等方面改善区域环境空气质量.     

应用PART5模式计算机动车尾气管的颗粒物排放

采用修正的PART5模式获得了北京市机动车尾气管的颗粒物(PM10和PM2.5)排放因子.在此基础上,计算了北京市1995和1998年机动车PM10和PM2.5的排放总量,并确定了分车型的排放分担率和颗粒物中各组分(铅、硫酸盐、可溶性有机物和残余碳等)的比例.结果表明,北京市机动车PM10和PM2.5的平均排放因子很高,其中汽油车、摩托车和重型柴油车的排放因子分别是美国同期水平的1.7～8.6倍、2.1～3.5倍和1.3～1.5倍.1995年北京市机动车尾气管排放的PM10和PM2.5分别为2445t和1890t,1998年则分别增至3359t和2694t,增加的幅度为37.4%和42.5%.     

成都市道路移动源排放清单与空间分布特征

以成都市为例开展了路网、交通流、道路行驶工况和机动车保有量等数据的收集工作,运用自下而上的方法,基于实测校正和本地化的IVE模型计算了不同区域机动车在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,应用GIS技术建立了1 km×1 km的成都市高时空分辨率道路移动源排放清单.结果表明,2016年成都市道路移动源CO、VOCs、NO_x、SO_2、PM_(10)和NH_3排放量分别为4.2×10~5、4.5×10~4、7.2×10~4、0.4×10~3、1.1×10~4和6.2×10~3t.CO排放主要贡献车型为小型客车、中型客车和大型客车,VOCs排放主要源于小型客车和摩托车,NOx和SO2排放主要产生于小型客车和重型货车,PM10排放主要贡献车型为重型货车,NH3排放主要由小型客车贡献.污染物排放量空间分布呈现出由城市中心向卫星城市、远郊区递减趋势,中心城区和二圈层区域路网密集,排放呈片状分布,三圈层则呈带状分布.排放清单机动车技术分布数据可靠性较高,而交通流数据和排放因子存在一定不确定性.     

基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单研究——以厦门市海沧区为例

道路机动车尾气排放是造成城市近地面空气污染的主要原因之一,建立基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单对改善中观尺度的城市空气质量具有重要辅助作用.本文以厦门市海沧区为例,基于城市功能区划分方法,结合各功能区内监测道路的机动车通行量实测数据,建立道路机动车大气污染物排放清单,并分析各功能区道路机动车大气污染物排放特征.结果发现,海沧区道路机动车尾气排放物中CO的排放贡献率最高,工业区和居住区的道路机动车大气污染物排放量对海沧区的空气污染贡献率最大,海沧区夜间大气污染物的主要排放源来自于工业区道路机动车大气污染物排放;生态服务区及公共管理与公共服务区的道路机动车排放特征受相邻工业区机动车大气污染物排放的影响较为显著.研究表明:城市功能区分布欠合理是导致道路机动车大气污染物高排放量的重要原因之一;基于城市功能区划分构建道路机动车大气污染物排放清单的研究方法,不仅可为中观尺度下的城市大气污染排放情况提供有效的调查途径,而且能为城市功能格局的合理规划提供重要的理论依据.     

重型柴油车对空气质量的影响及其排放的控制

通过对柴油车污染物排放的特征和机动车排放清单的分析,探讨了重型柴油车对我国城市空气质量的影响及其排放的控制.重型柴油车排放大量的氮氧化物和颗粒物,其中氮氧化物为大气中产生二次细粒子以及臭氧的重要前体物之一,导致区域性灰霾的形成,而柴油颗粒物是影响健康的一个主要有毒空气污染物,尤其是其中粒径为30～100 nm的超细粒子...     

基于精细化年均行驶里程建立机动车排放清单

基于环保检测数据，提出“里程-车龄”曲线用以获取满足“车辆类型-燃料种类-排放标准”三级分类的精细化年均行驶里程.使用《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南（试行）》推荐值、车辆类型均值、“里程-车龄”曲线3种方式获取年均行驶里程并分别建立排放清单，发现年均行驶里程的本地化与精细化可以极大降低行驶里程不确定性对排放清单准确性的影响.采用精细化年均行驶里程，计算得到青岛市2017年机动车CO、VOCs、NO_x、PM₁₀、NH₃和SO₂的排放量分别为7.07，1.14，2.84，0.10，0.08和0.08万t.分析排放构成可知，老旧车淘汰在当前仍可作为青岛市机动车排放治理的有效举措.结合路网信息与交通数据，得到0.01°×0.01°高时空分辨率网格化排放清单.结果表明，青岛市机动车排放分布在不同时段变化明显.以NO_x为例，排放的早晚高峰分别出现在8：00与17：00，占到了全天总排放的8.17%和7.53%.同时，排放分布存在着空间异质性，排放从城市中心至边缘呈逐渐降低趋势，沿高速路呈明显带状分布.     

基于高时空辨识度实时数据的重庆二环内外区域车流特征差异分析

高时空辨识度的车流时空分布特征是研究区域机动车排放的重要基础,通过射频识别技术和车辆注册登记数据获得重庆市二环区域每10 min的车流量以及车辆技术特征信息,对比分析内环以内及以外区域的分车型、分道路类型、分排放标准和燃料类型的车流量时空变化特征.结果表明:①重庆市内环以内区域日均流量为1.8×104辆,约为内环以外区域的1.8倍.②内环以内区域小型客车、公交车、出租车的日均流量分别为内环以外区域的1.7、2.1和2.5倍,而重型货车的日均流量为内环以外区域的54.8%.③ 2个区域车辆的主要燃料类型为汽油、天然气、柴油、新能源,占比分别为71.7%~73.7%、15.1%~21.4%、5.5%~9.6%、1.3%~1.5%.④ 2个区域车辆的排放标准分布基本一致,主要排放标准为国Ⅳ（约占76.5%）,国Ⅴ约占11.4%,国Ⅲ约占9.0%,国Ⅱ、国Ⅰ和国Ⅰ前的占比之和约为3.1%.⑤ 2个区域的小时总流量变化特征呈“M”型分布,早高峰时段为08:00—10:00,晚高峰时段为16:00—18:00.⑥ 2个区域小型客车、公交车的小时流量变化特征均与总流量变化特征基本一致,但出租车、轻型货车和重型货车在08:00仍保持明显的上升趋势,直到14:00才缓慢下降.⑦内环以内区域高速路、快速路、县道的高峰时段流量明显较高,分别为内环以外区域的5.5、2.5、6.2倍;而内环以外区域国道的高峰时段流量相对较高,约为内环以内区域的1.8倍.研究显示,重庆市二环内外区域的车流量和车辆技术特征信息的时空分布存在较大差异,建议完善城市实际道路车流的时空监测网络,为机动车排放清单的编制提供更好的数据支撑.      

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源（机动车）或非道路移动源（工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机）中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、VOCs、NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、6.42、14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日（如春节和国庆节等）对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路（高速路和国道）上,NO_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.     

杭州市机动车NO_x排放清单的建立及其对空气质量的影响

以杭州市主城区为例,对车辆信息(包括车流量和车辆构成、车辆控制技术水平、车辆行驶工况、车辆启动分布等)进行了调研和测试,并根据IVE模型计算了机动车NOx的排放清单.结果表明,2004年杭州市主城区机动车NOx排放总量为25 100 t,其中,轻型客车、出租车、公交车、重型货车和轻型货车的年排放量分别为5 800,1 100,7 300,9 200和1 700 t.在此基础上,通过AERMOD模型模拟了城市机动车源NOx年均质量浓度以及城市空气中总的NOx年均质量浓度空间分布,得出机动车排放的NOx对总的NOx年均质量浓度的贡献率为40.91%,并对贡献率的空间分布进行了分析.     

Carbonyl emissions from heavy-duty diesel vehicle exhaust in China and the contribution to ozone formation potential

Fifteen heavy-duty diesel vehicles were tested on chassis dynamometer by using typical heavy duty driving cycle and fuel economy cycle. The air from the exhaust was sampled by 2,4- dinitrophenyhydrazine cartridge and 23 carbonyl compounds were analyzed by high performance liquid chromatography. The average emission factor of carbonyls was 97.2 mg/km, higher than that of light-duty diesel vehicles and gasoline-powered vehicles. Formaldehyde, acetaldehyde, acetone and propionaidehyde were the species with the highest emission factors. Main influencing factors for carbonyl emissions were vehicle type, average speed and regulated emission standard, and the impact of vehicle loading was not evident in this study. National emission of carbonyls from diesel vehicles exhaust was calculated for China, 2011, based on both vehicle miles traveled and fuel consumption. Carbonyl emission of diesel vehicle was estimated to be 45.8 Gg, and was comparable to gasolinepowered vehicles （58.4 Gg）. The emissions of formaldehyde, acetaldehyde and acetone were 12.6, 6.9, 3.8 Gg, respectively. The ozone formation potential of carbonyls from diesel vehicles exhaust was 537 mg O3/km, higher than 497 mg O3/km of none-methane hydrocarbons emitted from diesel vehicles.     

基于功基窗口法的国六重型柴油车实际道路排放研究

利用便携式排放测试系统（PEMS）对6辆典型国六重型柴油车开展了实际道路排放试验,并利用功基窗口法分析了重型车实际道路CO、NOx和PN排放特性,结果表明：实际行驶过程中重型柴油车排放后处理装置能有效控制CO和PN排放,但NOx排放存在显著不确定性.现行重型国六排放标准规定的功基窗口法在排放评估过程中最高可剔除46.68%的NOx高比排放窗口,大幅低估了实际道路工况尤其是市区拥堵路况下的重型柴油车NOx实际排放量,建议采用更加科学合理的数据处理方法评价重型车实际道路排放.     

佛山市中心城区机动车限行对污染物削减效果的分析

为改善2010年亚运会期间空气质量,佛山市对中心城区内部分道路进行试限行.采用欧洲COPERT模式,计算出不同排放标准、不同车速、不同车型下的机动车排放因子,通过交通流调查,获取限行前后典型道路交通流运行状态,并以此为依据评估限行后区内机动车污染减排效果.结果表明,限行期间,主要路段道路交通流量平均下降32.5%,车型比例变化较大,摩托车流量下降显著.各种污染物降幅比例并不一致.按照此流量降幅可以预计,如在区内全面展开机动车限行,单位路段污染物(CO、NOx、VOC、PM)年排放量分别下降48.1%、39.2%、43.6%、49.2%.