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.     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

基于车流和大气污染物浓度同步增量的机动车平均排放因子估算方法

机动车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源并受到了高度关注.机动车排放因子是反映机动车排放状况的最基本参数,但实测排放因子代价较高、代表范围有限,基于国外排放模式估算的排放因子又与我国的实际排放状况存在一定差距.本研究首先基于早高峰时段车流量和道路附近大气污染物浓度呈近线性增加、气象条件和背景污染物浓度相对稳定的特征,将时段内污染物浓度的增加主要归因为车流的增加,从而建立车流和污染物浓度增量之间的关系;然后采用无限线源高斯扩散模式,反推道路实际行驶机动车的平均排放因子.以北京市一条主干道为例,利用早高峰车流量、污染物浓度、气象观测数据,进行了实例研究,并将研究结果同COPERT4排放模型的预测结果进行了对比.本研究和COPERT4排放模型预测的8月一氧化碳平均排放因子分别为2.0 g·km-1和1.2 g·km-1,12月分别为5.5 g·km-1和5.2 g·km-1.结果表明,本方法估算的机动车排放因子在数值大小及季节变化上均与COPERT4排放模型较为接近.所提方法通过消除背景浓度的干扰,为实时获取车队实际排放因子提供了一种新思路.     

中国机动车污染物排放系数研究

中国机动车污染物排放已成为影响空气质量的重要来源。基于控制技术的机动车污染排放系数研究有助于排放控制。根据机动车使用状况,车用燃料硫含量,行驶状况和活动水平,运用MOBILE6.2的方法和原理确定了中国各类型机动车HC、CO、NOx的排放系数。小型汽油客车国0阶段CO、HC、NOx分别为78．18t/v、7．89t/v和1．95t／v;国Ⅰ阶段CO、HC、Nox分则为7．16t／v、0．64t/v和1．02t／v;国Ⅱ阶段CO、HC、NOx分则为0．64t／v、0．45t/v和0．25t／v。     

西安市淘汰高污染排放车辆方法研究

2014年7月,西安市机动车保有量突破200万辆。西安地区近几年在冬、春季节频繁出现长时间的雾霾天气,与快速增长的机动车所排放的污染物密不可分,而且还危害着群众的健康,加速控制与防治机动车污染物排放已刻不容缓,而高污染排放车辆的淘汰,如何控制和淘汰高污染排放车辆将成为重中之重。     

上海市机动车排气污染负荷的估算

根据机动车行驶工况和污染物排放系数测定，定量计算了近年来上海市机动车在实际行驶工况下的污染物排放量，匀速行驶时间仅占１３．８％，１９９５年机动车排放的ＣＯ、ＮＭＨＣ和ＮＯｘ负荷已占中心城区大气污染物排放总量的７６％，９３％和４４％，机动车已成为造成上海市区大气污染的主要排放源。     

APEC会议期间北京机动车排放控制效果评估

机动车尾气排放是影响北京市大气环境质量的首要因素,为了保障APEC期间的空气质量,北京市采取了包括控制机动车排放在内的严格的控制措施.本研究基于路网车流量、车速和车型变化数据,提出了一种基于自下而上排放清单的控制措施效果评估方法.结果表明,APEC会议期间北京市路网车流量下降,车速上升,小客车的车流量下降幅度最大;APEC会议期间机动车尾气CO、NO_x、HC和PM排放削减比例分别为:快速路15.1%、22.4%、18.4%和21.8%,主干道29.9%、36.4%、32.7%和35.8%,次干道35.7%、41.7%、38.4%和41.2%,支路40.8%、46.5%、43.1%和46.0%.基于自下而上的排放清单方法,建立了APEC会前和会期的机动车尾气排放清单,结果显示研究区域内会期机动车尾气排放量CO、NO_x、HC和PM排放量分别削减37.5%、43.4%、39.9%和42.9%.     

2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放特征及演变

机动车排放已成为城市地区人为源挥发性有机物(VOCs)的重要来源,排放清单是量化其环境影响的重要手段.针对已有研究中存在的过程区分不清、排放因子测试不全和气象参数考虑不细等问题,基于文献调研与实验测试完善了排放因子库,在月尺度上提出了涵盖尾气排放和蒸发排放(包括运行损失、昼间排放、热浸排放和加油排放)的机动车全过程VOCs逐月排放清单构建方法,并应用此方法建立了2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放清单.研究期内,天津市机动车VOCs排放总量呈现出先缓慢上升后逐步下降的趋势,2020年排放总量为2.14万t,小型客车是对排放总量贡献最大的车型,贡献率达75.00%.排放标准升级对不同过程VOCs排放的影响存在差异.与尾气排放量的持续下降不同,蒸发排放量呈现出先升后降的倒U型走势,且对总排放量的贡献逐年上升,2020年时贡献率为31.69%.机动车排放的月度变化受活动水平与排放因子的双重影响.VOCs排放量呈现出秋冬季高和春夏季低的特点,2020年新冠疫情期间,封控措施限制了机动车活动水平,使得VOCs排放量显著低于往年同期.计算方法和数据结论可为大气污染防治工作提供技术参考...     

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.     

应用车载测试系统研究轻型机动车在实际道路上的排放特征

采用一套车载排放测试系统,对深圳市7辆具有代表性的轻型车辆进了实际道路排放测试.根据测试结果,分析了机动车运行工况对排放的影响,比较了基于油耗和行驶里程的排放因子,并计算了各测试车辆的平均排放因子.结果表明,深圳市轻型机动车加速和减速运行模式共占整个运行时间的66.7%和行驶里程的80.3%,对各种污染物的贡献率达74.6%～79.2%.并且加速模式下的排放水平明显高于其他运行模式;基于油耗的排放因子受车速的影响较小,可以避免因机动车运行工况不同所带来的排放差异,从宏观尺度更为合理地预测机动车污染物排放量;车辆技术水平对排放影响很大,化油器车的C0、HC和NOx排放因子分别是欧Ⅲ车的19.9～20.5、5.6～26.1和1.8～2.0倍;我国在进行轻型车排放测试时使用ECE EUDC工况,不能反映我国城市实际道路行驶工况下的机动车排放水平.     

基于实时交通数据的南京市主次干道机动车排放特征分析

通过2014年RFID实时数据得到南京市主干道和次干道车流量、车速、车队构成等交通信息,基于COPERT模型获取排放因子数据,利用高时空分辨率机动车排放(HTSVE)清单系统计算道路机动车排放量.运用非参数检验和道路聚类分析,结合Arc GIS技术,分析南京市主次干道机动车排放特征.结果表明,2014年南京市主次干道机动车以小型客车为主,比例均达80%,国Ⅲ和国Ⅳ车量总数超过90%,其中以国Ⅲ车排放贡献率最大.特殊时段(低谷时段、平峰时段、高峰时段)机动车日均排放量受道路类型和周末效应共同影响,南京市主次干道以排放分担率变化规律可分为5类,同类道路具有相似的变化特征且受空间地理位置影响.基于聚类结果,对不同类型道路的小时排放特征进行分析,以期为交通环境管理提供技术手段和决策依据.     

利用机动车能源转型助推大气环境改善

机动车污染排放量取决于四个基本指标:行驶里程、运行速度、排放因子和保有量,保有量和排放因子是根本所在。机动车污染已成为我国空气污染的重要来源,是造成灰霾、光化学烟雾污染的重要原因。能否解决好机动车污染问题,直接关系到我国大气环境改善的速度与成效。     

机动车尾气排放检测数据的智能化管理探讨

随着我国机动车排放检测方法和技术的不断完善，对检测工作管理及检测数据分析提出了越来越高的要求。应用计算机技术建立机动车排放检测智能化管理系统，实现对机动车排气检测工作及检测数据的管理，已成为我国排放检测管理工作的发展趋势。     

葫芦岛市机动车污染状况及防治措施

随着经济的持续增长,葫芦岛市机动车数量迅速增加,机动车污染物已成为城市大气主要污染源之一。通过对全市机动车保有量和污染物排放情况的分析,提出机动车排气污染的防治措施。     

机动车排放空间分配模型评估及应用

污染源排放清单及时空分布特征对大气污染管理至关重要,受数据采集量较大等因素的影响,应用自下而上的方法基于实际交通流信息计算机动车排放清单及分析空间分布特征具有一定困难,因此开展机动车自上而下的排放清单并进行空间分配模型及评估研究。该研究以北京城区为例,应用4种机动车排放的分配模型进行空间分布模拟,基于Hellinger距离参数对模拟数据和参考数据进行对比分析,对机动车排放的空间分配精度进行评估。结果表明:依据城市化面积比例、人口密度、主干路密度和城市化面积比例与主干道密度相结合的空间分配模型的模拟结果与参考数据之间的Hellinger距离分别为0.25、0.23、0.18和0.16,依据主干路密度的分配模型空间分配精度相对较高。     

机动车尾气排放控制现状与对策

随着人们生活水平的提升,汽车成为人们出行经常使用的交通工具,而机动车排放的尾气含有许多危害环境与生命健康的成分,并且成为了造成大气污染的主要来源。当前,机动车尾气排放量在我国城市大气污染中占据了70%以上的比例,并且随着机动车的人均保有量越来越高,机动车尾气排放带来的危害也必将越来越严重,提高对机动车尾气排放控制与治理水平刻不容缓。基于此,本文对我国机动车尾气排放控制现状及相关对策进行了深入分析与探究,希望能对改善我国机动车尾气排放情况提供一些帮助。     

机动车排放控制标准对污染物排放因子的影响

基于我国机动车排放控制标准,利用适应性调整后的IVE模型及改进的LEAP模型,结合机动车燃油经济性,建立了研究区域2004—2030年机动车CO,VOCs,NO_x,PM10和CO₂的动态排放因子.结果表明,国Ⅰ和国Ⅱ规定的机动车排放控制标准(除摩托车外)对降低各类机动车型污染物排放因子作用不大; 而国Ⅳ标准将自2010年起执行,只有执行该标准才能显著降低所有汽油和柴油车型的污染物排放因子. 研究结果同时显示,2010年后机动车污染物的排放因子将继续降低.      

机动车尾气污染的危害以及治理分析

机动车尾气排放方式为低空排放,其尾气含有大量有害物质,污染性较强,对人的身体健康有着直接影响。为了保障人们的身体健康,治理机动车尾气这一工作的重要性不言而喻,基于此,本文简要提出机动车污染物构成及其危害分析,并重点分析机动车尾气治理措施。     

青岛市机动车排放清单与空间分布特征

以青岛市2000~2014年机动车保有量与活动水平数据为基础,综合考虑排放标准与燃油品质的动态变化,以及机动车在城市路、郊区路和高速路的行驶比例与行驶工况,基于COPERT模型和GIS技术建立了0.02°×0.02°高分辨率机动车排放清单.结果表明,青岛市机动车CO、VOCs与SO_2的排放置由2000年的168.68,33.57,5.27kt下降至2014年的155.14,17.51,2.44kt,NO_x、PM_(10)与CO_2的排放量则由23.88,1.22,2647.32kt上升至57.82,2.76,17736.06kt.其中,CO与VOCs排放主要贡献车型为轻型载客车和摩托车,NO_x与PM_(10)排放主要来自于重型载客车与重型载货车,而CO_2和SO_2排放主要来源于轻型载客车与重型载货车.机动车排放空间分布呈现出由城市中心向城市边缘的递减趋势,并沿高速路呈明显的带状分布.李沧区、市北区、市南区和城阳区机动车排放强度较高,平度市、莱西市与崂山区机动车排放强度较低.     

北京机动车尾气排放特征研究

近年来随着机动车保有量的快速增加,北京市机动车排放污染受到越来越多的关注。本研究应用COPERTⅣ模型计算了北京不同类型机动车排放因子,根据保有量和年均行驶里程等基础数据计算了2009年机动车尾气污染物排放量;调查了北京典型道路车流量和车辆运行速度等参数,计算机动车尾气排放强度,得出了典型道路不同污染物的综合排放因子;应用COPERTⅣ模型分析了车速对不同污染物排放的影响,将基于G IS的机动车活动强度、行驶速度和排放因子结合在一起,得到了北京机动车尾气排放网格分布清单。结果表明:CO排放量为71.58×104t,HC排放量为7.95×104t,NOx排放量为8.77×104t,PM排放量为0.38×104t。北京城区高峰小时CO排放量为143.9 t/h,HC排放量为18.6 t/h,NOx排放量为12.5/h,PM10排放量为1.14 t/h。