成都市机动车NO_x排放清单的建立及其空间分布研究

通过对成都市车辆信息(包括车流量、车辆构成及车辆行驶工况等)进行调研和测试,根据IVE模型得出了机动车NO_x的排放清单。结果表明,2012年成都市机动车NO_x排放总量为76 859.4t。其中,轻型载客车、出租车、重型客车、公交车、摩托车、轻型载货车、重型载货车的年排放量分别为10 796.8t、397.4t、985.9t、6 801.4t、3030.9t、13 081.8t和41 765.2t。在此基础上,利用GIS对成都市机动车排放NO_x总量按不同道路类型进行空间分配,得出机动车排放产生的NO_x总量的空间分布与排放源强分布高度一致。     

天津市非道路工程机械排放水平清单调查研究

为了解天津市非道路工程机械排放水平,对天津市非道路工程机械的机械类型和排放阶段开展了调查研究,建立了天津市非道路工程机械排放水平清单。抽选出1078辆次非道路工程机械,在其类型、排量、排放阶段和排放烟度方面进行测试与分析,并阐述了机械烟度排放不合格的原因。本研究有利于天津市非道路移动污染源排放清单的建立和非道路移动污染源排放控制工作的进一步开展。     

数据远程监测的非道路工程机械排放治理技术应用

非道路工程机械普遍采用柴油机作为动力总成,其颗粒物排放直接影响大气环境质量。基于数据远程传输和监测技术,文章对3台典型非道路工程机械开展了排放治理技术的应用研究,并对排放治理后的机械实行了颗粒物捕集器(DPF)运行状态评估。结果表明:经排放治理,可有效降低非道路工程机械污染物排放,并可获得持续减排效果。     

广安市大气污染源排放清单研究

基于全面的实地调研,获取了广安市2016年各典型污染源的活动水平数据,以城市大气污染物排放清单编制技术手册为指导,采用排放因子法,建立了广安市2016年大气污染源排放清单,并分析了主要污染源排放特征。结果表明,2016年广安市SO_2、NO_X、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_3总排放量分别为31 706 t、28 084 t、115 874 t、56 415 t、19 710 t、24 774 t以及39 484 t。SO_2排放主要来自工业源;NO_X排放主要来自工业源和移动源;CO排放主要来自工业源、民用燃烧源及移动源;PM_(10)和PM_(2.5)排放来自工业源、扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自工业源、移动源以及溶剂使用源;NH_3主要来自农业排放。     

环境空气中臭氧分布特征和超标原因分析

以湖南省某市2015年4个国控空气自动站污染因子和气象参数监测结果为基础数据,分析了臭氧的分布特征和超标原因。结果表明,在4类不同的功能区中,工业区O_3的月均浓度和日最大8小时滑动平均浓度均为最高;O_3小时浓度的日变化呈单峰型分布,一般在8:00达到最低值,15:00达到最高值;O_3小时浓度未显现"周末效应"的特征,即工作日和非工作日的变化规律基本一致;该市O_3的生成与前体物NO_x的关系密切;O_3日均浓度和月均浓度与气温、日照时间成正比;与风速变化关系不大。     

成都春季VOCs污染特征及其对SOA和O3生成贡献的研究——以2020年4～5月发生的PM2.5和O3污染过程为例

成都市2020年4月15～16日和4月28～5月6日分别发生了细颗粒物(PM_2.5)污染过程和臭氧(O₃)污染过程,利用2020年4月13～5月10日成都市区57种挥发性有机物(VOCs)小时数据,研究两次污染过程中VOCs对PM_2.5污染和O₃污染的影响。通过计算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)、二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP),以及使用比值分析法,探讨成都市VOCs优先控制物种及来源。结果表明,污染时段VOCs浓度较清洁时段均有所升高,但烷烃占比有所下降。污染时段的OFP和SOAFP较清洁时段均有所升高,间/对二甲苯和甲苯对SOA生成和O₃生成贡献均排名前列,控制这两种组分的排放是成都市控制O₃和SOA前体物的有效途径。比值分析结果得出,VOCs气团受本地排放影响较大,PM_2.5污染时段和清洁时段的VOCs受机动车尾气排放影响较多,O₃污染时段的VOCs除受到机动车尾气排放影响以外,还受溶剂使用的影响。作...     

成都市空气质量预报系统的应用及预报效果评估

介绍了成都市空气质量预报系统的模式设置和排放源处理,并评估其对2017年2月成都市的气象要素和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2小时浓度的24小时预报效果。结果表明,系统能较好的预报成都市主要气象要素的逐小时变化情况,平均气温、气压和相对湿度的相关系数均在0.72以上,但对累积降水的预报效果仍需优化;系统能合理的反映各污染物的时空分布,PM_(10)和PM_(2.5)的预报效果达优秀水平,但存在不同程度的高估;NO_2的预报值与实况值的时间变化趋势一致性最高,空间分布对应较好,但模式预报对其存在一定程度的低估;对SO_2有显著的高估,但其空间分布模拟效果最佳。优化源的空间分配,及时更新源排放清单,同时针对不同排放源提高小时尺度排放清单分辨率可能是未来提高成都市空气质量预报系统预报准确率的有效途径。     

整车行驶可靠性与室内道路模拟试验技术方法研究

军用整车的行驶可靠性一般通过道路试验或试验场试验进行考核,道路试验虽能有效反映行驶的实际工况,但存在试验周期长、试验条件无法控制及保密无法保证的问题。试验场试验可有效进行行驶可靠性考核,但军用整车试验场建设成本非常高。道路模拟试验技术是一种先进的实验室模拟路面振动的整车试验技术,本文以某军用整车为试验对象,对其进行外场路面道路行驶试验,采集外场行驶试验时整车关键部位的振动、应变响应信号,对响应信号进行数据裁剪以获得该车的路谱数据。利用路谱数据再在室内道路模拟系统对该样车进行激励,结果表明道路模拟试验可很好复现整车行驶试验时损伤效果,可有效考核样车行驶可靠性要求,缩短试验周期。     

南充市移动源污染物排放清单特征分析

基于2014年南充市大气污染源排放清单调查,通过实地调研、现场测试与统计年鉴等获得活动水平数据,采用排放系数法估算建立排放清单。结果表明道路机动车保有量为877 197辆,摩托车、载客汽车、载货汽车占比分别为61.8%、29.9%、8.3%。道路移动源CO 39 631.2t,NO_X26 448t、VOCs 20 544t、HC 3 648t、PM101 777t、PM_(2.5)1 600t、SO2391.7t,主要污染物为CO、NO_X和VOCs。柴油重型载货汽车、柴油轻型载货汽车、柴油大型载客汽车是NO_X、SO2、PM10和PM_(2.5)主要排放源,普通摩托车、其他燃料小型载客汽车是CO、VOCs主要排放源。普通摩托车和汽油中型载货汽车是HC主要排放源。非道路移动源污染物总量NO_X2 322t,CO 1 173t,HC 657.2t、PM 467.7t、PM_(2.5)252.9t、VOCs 179.8t。农业机械对CO、PM_(2.5)、PM、THC排放贡献率高,分别为49.5%、50.2%、48.3%、30.0%;工程机械对NO_X、PM_(2.5)、PM、THC的贡献率高,分别为51.4%、40.3%、38.9%、39.3%;船舶对VOCS排放贡献为90.3%。顺庆、高坪、嘉陵的CO、NO_X、THC、PM排放贡献率较高,蓬安VOCS排放贡献率较高。     

鄂尔多斯盆地某油田挥发性有机物排放特征

在鄂尔多斯盆地某采油厂开展油田挥发性有机物(VOCs)排放特征的研究,对油田企业有组织及无组织VOCs进行定性定量检测分析,得到不同区域VOCs排放特征和排放清单。结果表明:供热区、储罐区、装卸区、采出水处理区、设备动静密封点以及厂界共检测出59种物质,主要为烷烃类、烯烃类和芳香烃类,特征污染物包括乙烷、丙烷、丁烷、戊烷、己烷、乙烯、丙烯、丁烯、戊烯和苯。不同的VOCs排放区域应采取不同的控制措施,供热区可采用末端控制方法,储罐区、设备动静密封点和装卸区等可采用源头和过程控制方法。     

加拿大油气系统温室气体逃逸排放清单简述

油气系统温室气体逃逸排放是温室气体排放清单的重要组成部分。加拿大在清单中统一考虑了油气系统可能存在的温室气体排放源,因此清单中不仅包括了温室气体的逃逸排放(泄漏、排空),还考虑了能源燃烧中的气体排放,所考虑的温室气体种类既包括甲烷,也包括二氧化碳。采用的是政府间气候变化专门委员会(IPCC)第三层次方法(Tier3),即设备清单法、操作时间法和活动水平法三种计算方法,详细地将排放源分类进行估算。该国对数据的管理、质量控制和质量评估、不确定性分析以及在如何保证数据的持续性方面的作法都值得我们学习和借鉴。     

唐山市在用重型柴油车排放清单研究

文章调研了唐山市2018年在用重型柴油车的保有量、用途、排放阶段等情况,采用生态环境部《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》推荐的核算方法,分析了唐山市在用重型柴油车污染物排放总量和排放分担率。     

隧道内不同行驶工况下CO浓度分布及预测模式研究

本文通过现场实测,获取了在不同行驶工况下深圳市横龙山隧道内CO浓度分布情况.结果表明,在堵车、缓行及正常行驶3种情况下,隧道入口、隧道中及隧道出口的CO浓度均逐渐升高,堵车时隧道内CO浓度最高,正常行驶时的浓度最低.采用环保部机动车排污监控中心关于在用车综合排放因子的研究成果中第3阶段汽车尾气排放标准计算隧道内CO浓度,结果与实测数据相符,CO在纵向全射流通风隧道内扩散规律符合一维纵向空气质量扩散方程.     

成都及其周边地区轻型载客汽车行驶里程调查与分析

研究目的是通过实地调查和统计分析及检验确定成都及其周边地区轻型载客汽车的活动水平(用行驶里程表征)及规律,并比较不同地区间的差异。统计表明,成都及周边城市轻型载客汽车的年均行驶里程为1.5~2.0万km/年。其中绵阳和其他城市间的差异比较显著,而其他城市间的差异在绝对值上较小。成都及其周边地区轻型载客汽车年均行驶里程随车龄呈递减趋势,以成都市最为明显,而周边其他地区稍差。结果表明,为提高机动车尾气排放清单的准确度,对城市差异较大的不同地区的轻型载客汽车的行驶里程进行分别调查是必要的。     

成都市机动车排放清单及排放特征研究

随着机动车保有量的迅速增加,成都市由机动车排放造成的污染也日益受到关注。基于COPERT 4模型,通过对机动车车辆构成、行驶工况、环境温度、油品质量等基础数据的调研,计算了成都市机动车尾气的排放因子并获得了成都市机动车几种主要污染物的排放总量。结果表明,2014年成都市机动车CO、NO_X、VOC和PM的排放总量分别为18.01万t、6.65万t、3.16万t和0.13万t。通过对成都市机动车的排放特征进行分析,发现以汽油为主要燃料的摩托车和小型客车是CO和VOC的主要贡献车型;以柴油为主要燃料的大型客车和重型货车是NO_X和PM的主要贡献车型。低排放标准机动车的排放水平远高于其他排放标准车型,且道路拥堵情况对机动车的排放水平亦有重要影响。     

大连市采暖期和非采暖期PM2.5中碳质组分污染特征

从整体水平、相关性、采暖期和非采暖期特征、采暖期不同污染程度碳质浓度变化以及小时变化等多方面研究了城区碳组分污染特征,为PM_2.5污染防治提供管控依据。研究结果表明：OC和EC的总和采暖期数值明显高于非采暖期;采暖期碳组分受一次源排放的影响更大,二次生成估算的SOC平均浓度为(1.57±1.27)μg/m³,SOC约占OC的38.1%,不同污染程度下的SOC占OC的34.3%～38.9%;非采暖期碳组分受二次生成的影响较大,估算得到的SOC平均浓度为(1.60±0.91)μg/m³,在OC中占比为59.9%;OC和EC有较好的相关性。     

资阳市大气污染源排放清单研究

采用实地调研、资料收集等方式获得了2017年资阳市典型污染源的活动水平数据,参照城市大气污染物排放清单编制技术手册建立了基于排放因子法和物料衡算法的资阳市大气污染源排放清单,分析了主要污染物的行业排放特征和空间分布特征。结果表明,2017年资阳市SO₂、NO_X、CO、PM₁₀、PM_2.5、VOCs、NH₃总排放量分别为3.58kt、13.91kt、94.91kt、25.51kt、8.67kt、23.84kt和46.44kt。SO₂排放主要来自工业源;NOX排放主要来自移动源;CO排放主要来自工业过程及移动源;PM₁₀和PM_2.5、排放来自扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自溶剂使用源;NH₃主要来自农业活动。资阳市主要污染物排放分布在工业点源较为集中的雁江区和安岳县,乐至县污染物排放量相对较小。     

香港地区不同类型站点大气污染变化特征对比研究

选取香港环境保护署设立的5个代表性站点(可归类为路边站、一般站及背景站)2016年的监测结果,对获取的各类污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、NO_X、SO_2、O_3)浓度变化特征进行对比研究,结果表明:(1)三类站点颗粒物及SO_2浓度年均值差异较小,体现了其区域性的污染特性,NO_2与NO_X年均值均为路边站一般站背景站,而O_3则相反,路边站最低而背景站最高;(2)各类站点PM_(2.5)与PM_(10)季节差异表现为夏季最低而冬季最高,O_3最低值也出现在夏季;(3)三类站点大气污染物日变化特征差异显著,路边和一般站NO_2与NO_X日变化表现为"早晚双峰"型,背景站变化幅度较小;路边站、一般站颗粒物日变化表现为单峰型,峰值出现在晚间22∶00,背景站变化幅度较小;O_3在路边站和一般站呈现双峰型变化,而在背景站为单峰型,峰值出现在下午15∶00左右;(4)所有站点PM_(2.5)、NO_X及O_3"假日效应"明显,具体表现为:PM_(2.5)和O_3浓度在假日全天浓度高于工作日;路边站和一般站的NO_X浓度在假日0∶00~8∶00时段高于工作日,其余时间均低于工作日。     

云南省城市生活垃圾处理温室气体排放特征

根据《IPCC国家温室气体清单指南》和《省级温室气体清单编制指南》方法,建立2018年云南省16个州(市)城市生活垃圾处理温室气体排放清单,包括生活垃圾填埋和焚烧处理过程,并分析了温室气体排放的时间分布、空间分布和影响因素等。结果表明;(1)2018年云南省生活垃圾处理温室气体总排放量为536万t CO_2当量,各州(市)间排放量差异明显,滇中经济发达地区和滇东北人口密度较高地区排放量明显高于滇西北地区。(2)2005—2018年,云南省生活垃圾处理排放的温室气体量增长了191.3%,温室气体排放组成发生明显变化,CH4比重不断下降,CO_2比重不断增加。(3)城镇人口数量、生活垃圾处理量、经济发展水平与温室气体排放量显著相关,其中人口数量更为明显。     

大数据视角下城市客源市场空间结构动态研究——以南京市为例

空闲时间是影响居民出行的重要因素。以南京市为例,使用南京智慧旅游大数据平台获取数据,研究工作日、周末、3天小长假、"十一"期间来宁游客客源情况,基于集聚性差异、距离衰减、SPSS多元回归和空间吸引力研究不同时段来宁客源市场的空间结构动态变化。结果表明:(1)居民出游行为遵循距离衰减规律,且受到空闲时长的影响,时间越长,地理集中指数、基尼系数、首位度越小,客源吸引半径越大;(2)不同时段,人口、距离、人均GDP不再是最主要因素,而是更多地取决于空闲时长和居民出游意愿;(3)"十一"期间来宁游客量与以省为单位游客量相匹敌,空间阻尼系数β约是工作日期间的1/3,且在不同时段和空间吸引力值表现出不同的空间层次与动态变化。