运用CMEM模型计算北京市机动车排放因子

采用由美国加州大学Riverside分校开发的综合模式排放模型(CMEM)分析和研究北京市机动车污染物的排放特征,以9辆代表北京市典型技术类型的轻型机动车为实验车辆,收集了运行CMEM模型所需要的数据和参数.通过CMEM模型Access 2.02版本计算,得到了在不同交通行驶状况下北京市4类典型轻型机动车的CO2,CO,HC,NOx单车排放因子及各车型综合排放因子.通过与同一车辆的在路实测排放因子比较发现,用CMEM模型计算的CO,HC和NOx与实测排放因子及排放特征有较好的一致性,因此适用于计算北京市机动车CO,HC和NOx排放因子.      

青岛市在用港作机械排放特性

利用车载排放测试系统（PEMS）对青岛港内的港作机械污染物排放进行测定尤其是不同类型港作机械在典型工况下的排放特征,同时,计算港作机械的排放因子.结果表明,港作机械作业工况排放速率最大,是怠速工况的1.34~2.66倍,当港作机械功率高于130kW时,上述数据攀升为4.18~41.56倍,对于大功率港作机械来说,怠速工况难以较好地反映作业工况下的实际排放量.通过基于排放因子的分析,CO,THC与NO_x排放因子在3个工况下均较为接近,差距在2倍以内.但是大气颗粒物（PM）排放因子体现了不同规律,部分机械作业工况下的PM排放因子是怠速工况下的10倍以上.使用时间超过4500h,污染物排放量增加,尤其是叉车的污染物排放因子高出1.64~8.25倍.港作机械实际排放水平较非道路机械平均水平高出1.5~2倍.利用双怠速检测法发现不同排放标准间CO、THC与PM排放水平差距在1.73~5.38倍,但是NO_x排放水平过于相近,不能有效区分.     

中国生物质燃烧大气污染物排放清单

根据2000-2007年各省市生物质燃烧消耗量和排放因子,估算了中国大陆生物质燃烧所导致的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM、BC排放量,并给出了分省区、分生物质类型的排放清单.研究表明,2007年中国生物质燃烧排放的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM和BC排放量分别为109万t,1...     

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

广州港船舶停泊工况排放因子实测及排放量初步估算

为获取大型船舶停泊工况下排放因子,选取在广州港停泊的3艘总吨位40×10~3t的大型货柜船为研究对象,登船采集其辅机尾气样品进行分析,并利用"碳平衡法"计算得到基于燃油消耗量的污染物排放因子.实测3艘大型货柜船CO_2排放因子分别为3 096、3 031和3 028 g·kg~(-1);NO_x排放因子分别为61.8、19.9和27.0 g·kg~(-1);CO排放因子分别为8.0、4.0和5.3 g·kg~(-1);SO_2排放因子分别为31.4、41.9和56.7 g·kg~(-1);PM_(2.5)排放因子分别为2.4、1.1和1.5 g·kg~(-1);VOCs排放因子分别为0.13、0.09和0.17 g·kg~(-1).结合广州港进出港船舶类型、船舶抵港次数、船舶停泊时间等调查数据,初步估算2014年广州港船舶停泊工况NO_x、CO、SO_2、PM_(2.5)和NH3的排放量分别为1 231、226、1 229、47.6和0.04 t,其中总吨位为10×10~3~50×10~3t的船舶对NO_x、CO、SO_2、PM_(2.5)和NH3的分担率最大,其次是总吨位50×10~3t的船舶;VOCs的排放量为33.6 t,总吨位3×10~3t的船舶分担率最大.     

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.      

城市隧道源排放清单建立方法

提出了城市隧道源的概念,城市隧道源像是一个地面下水平放置的烟囱,排放高度低,排放浓度大.提出了城市隧道源排放清单的建立方法,包括排放因子法和在线监测法.对广州珠江隧道的研究表明,广州珠江隧道源NO_x年总排放量、年增量排放量分别为18.8,16.6t,CO年总排放量、年增量排放量分别为22.7,16.8t,SO₂年总排放量、年增量排放量分别为0.39,0.22t,城市隧道源对城市局地、小尺度大气环境的影响不能忽视.     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

33年来中国铁路运输行业的大气污染物排放

铁路是中国重要的交通运输方式,但中国至今尚无铁路运输行业大气污染物排放的报道.根据中国铁路部门逐年统计数据,采用基于燃料消耗量的排放因子法,估算了1975～2007年中国铁路机车大气污染物排放量,并分析了大气污染物排放强度及其变化.结果表明,33年来中国铁路机车烟尘、SO2、CO和CnHm排放量逐年降低,分别由1975...     

轻型柴油车实际道路瞬时排放模拟研究

系统介绍了CMEM模型及其计算原理.以轻型柴油车为研究对象,给出了模型的主要输入参数,并计算了车辆在实际道路上的瞬时排放结果,并根据实测数据对模拟结果进行了验证.测试车辆的CO、THC、NOx和CO2排放因子为0.81、0.61、2.09和193 g·km-1,相同线路模拟所得的排放因子分别为0.75、0.47、2.47和212 g·km-1,相关系数分别达到0.69、0.69、0.75和0.72.通过模拟发现,轻型柴油车在实际道路微观区域内的排放水平随交通条件和行驶状态波动明显,采用CMEM模型能够较好地反映该车排放随行驶工况的瞬时变化趋势.应用CMEM模拟发现,改善典型交叉口区域的交通条件后,轻型柴油车在模拟区域内的CO、THC、NOx和CO2排放量分别削减了50%、47%、45%和44%,排放改善效果显著.从研究结果来看,利用微观尺度模型来分析混合车流在一些典型交通区域的瞬时排放变化是必要的,也是可行的,对于评价道路交通规划的环境效果具有一定的指导意义.     

基于浮动车数据的机动车排放实时测算模型

根据浮动车检测技术可针对单车采集,所收集数据中的平均速度按照采样间隔连续的特点,利用道路实测数据建立了面向其应用的轻型车尾气排放实时测算模型.模型中引入平均速度增量(ASI)指标对平均速度进行细分,并以其来反映相同平均速度下的排放变化.结果表明,与实测数据相比,模型对CO2的计算误差在10%以内;NOx、HC和CO的计算误差在15%以内.同时提出了模型使用方法,可以实现对路网中交通尾气污染的实时测算和动态评估.     

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.     

港口罢工对周边空气质量的影响

港口污染物的排放浓度极大地影响着周边的空气质量,以2013年3月28日香港国际集装箱码头发生的罢工事件为契机来探究港口运作短暂的瘫痪对周边空气质量的影响。首先,进行污染物之间的相关性分析确定影响本次罢工事件的污染物主要为NO_2、NO_x、SO_2以及O_3。其次,基于罢工前、罢工期间以及罢工后污染物排放的浓度变化,进行横向对比发现罢工期间的污染物确实有一定程度的减少。再次,利用纵向对比排除四季带来的影响探究不同年份同一阶段污染物浓度的变化情况评估罢工期间的空气质量。最后,以NO_2为例建立预测模型对罢工期间的NO_2浓度进行预测,根据实际值与预测值之间的差异来说明罢工影响了NO_2的预测趋势。这项研究主要强调港口空气质量对整个环境的影响,在一定程度上说明政府实施政策的有效性,为政府提供了决策支持,同时也要注重污染物之间的相互转化作用对环境的影响。     

Traffic source emission and street level air pollution in urban areas of Guangzhou,South China (P.R.C.)

Street level air pollution due to traffic emission is a cause of concern in Guangzhou City. During the winter and summer of 1988, the traffic-related air pollutant concentrations, wind field, traffic volume and vehicle speed were measured extensively in three types of street canyons in Guangzhou City. Various types of motor vehicle emission in idle condition were measured and the composite emission factors of vehicles were derived. The variation of traffic volume and vehicle speed in 223 mainstreets were also investigated. The annual air pollutant concentration levels of traffic source emission were calculated. Using CO as a traffic emission tracer for air pollution on the street, the contributions of traffic emission to street level air pollution were determined by the receptor method. Ground level air pollution in Guangzhou has changed from coal combustion emission type into traffic source emission type. The average contributions of traffic source emission to the concentration of CO and NO_x on the street in 1988 are about 87% and 67%. The most significant pollutant of ambient air quality that traffic source emission influences in NO_x.     

Stepwise superposition approximation approach for analytical solutions with non-zero initial concentration using existing solutions of zero initial concentration in contaminate transport

Analytical solutions for contaminant transport are widely used for both theoretical and practical purposes. However, many existing solutions are obtained subject to an initial condition of zero concentration, which is often unrealistic in many practical cases. This article proposed a stepwise superposition approximation approach to solve the non-zero initial concentration problem for first-type and third-type boundary conditions by using the existing zero initial concentration solution. Theoretical examples showed that the approach was highly efficient if a proper superposition scheme with relative concentration increments was constructed. The key parameter that controlled the convergence speed was the time increment (Δt) multiplied by the rate constant ( ). The approach served also as an alternative way to make a convenient concentration calculation even if the non-zero initial concentration solution of a problem was known.     

重型天然气车实际道路排放特征与机理研究

为掌握重型天然气车在实际道路行驶过程中的排放特性,使用便携式车载排放测试系统(PEMS)对2辆国Ⅴ重型天然气车(简称“国Ⅴ车辆”)和2辆国Ⅵ重型天然气车(简称“国Ⅵ车辆”)进行实际道路排放测试,分析了CO和NO_x的排放特征和不同工况下的排放因子. 结果表明:①国Ⅴ车辆在3种代表性道路类型(市区路、市郊路、高速路)下CO和NO_x的高排放区主要分布在中低速区域的加速阶段,而国Ⅵ车辆CO和NO_x的高排放区在市区和市郊路上主要集中在速度大于30 km/h区间,在高速路两种污染物的高排放区分布较为零散. ②根据MOVES模型划分机动车比功率区间(VSP Bin)后发现,国Ⅵ车辆在Bin 11~Bin 18区间,CO和NO_x排放速率基本稳定且处于较低水平;在Bin 21~Bin 28区间,CO和NO_x排放速率均随VSP的增加而逐渐升高. ③国Ⅴ车辆综合工况下CO和NO_x排放因子分别为国Ⅵ车辆的1.1~3.9和3.3~8.2倍,其中,在市区路分别为3.0~25.0和11.3~30.2倍. ④国Ⅴ车辆的NO₂/NO_x(浓度比,下同)远高于国Ⅵ车辆,且在高速路国Ⅴ和国Ⅵ车辆的NO₂/NO_x均最低. 此外,对比不同研究的测试结果发现,本研究国Ⅵ车辆的CO和NO_x排放因子高于其他研究中国Ⅵ重型柴油车. 研究显示,国Ⅵ车辆的CO和NO_x排放因子均低于国Ⅴ车辆,且在市区路下与国Ⅴ车辆差距更明显,因此,推广使用国Ⅵ天然气车,逐步淘汰采用稀薄燃烧技术的天然气车,能有效减少NO_x的排放.      

正丁醇/柴油复合燃烧对轻型柴油机排放的影响

通过在一台轻型柴油机上加装低压共轨实现在进气歧管上的正丁醇喷射,喷射压力恒定为0.35 MPa;柴油采用缸内直喷,喷射压力恒定为120 MPa;采用自主开发的电控单元(ECU)分别控制柴油与正丁醇的喷射,实现正丁醇/柴油复合燃烧.试验研究了在2800 r·min~(-1)不同负荷下正丁醇喷射量对排放量及颗粒物粒径分布的影响.结果表明:随正丁醇喷射量增加,NO_x和碳烟排放减少,高负荷时降低幅度较大;HC和CO排放增加,低负荷时增加幅度较大;颗粒物生成总量降低且粒径分布重心左移;低负荷时相比于大粒径颗粒物,正丁醇对小粒径颗粒物数浓度的减少更明显;大粒径颗粒物减少比例与小粒径颗粒物减少比例的差距随正丁醇喷射量的增加而减小.     

基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化

以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径､膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34%.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/10⁴km²)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据.     

城市公交车在实际道路上的C O2排放特征

应用车载式尾气排放测试设备对北京国Ⅲ、国Ⅳ排放标准的柴油公交车和国Ⅲ排放标准压缩天然气公交车在实际道路上的尾气CO2排放特征进行了实测研究,测试时间为30 787 s,行驶里程达到168.58 km,共获得30 787组有效数据,测试数据能够反映车辆在实际道路上的排放特征。3种类型车辆测试期间在实际道路上的CO2排放因子分别为(1.10±0.24)g/m、(0.99±0.23)g/m和(1.02±0.21)g/m。车辆的排放状况与车辆的行驶工况有密切关系,车速较低,加速度越大,CO2排放速率和排放因子越大,车辆在匀速且车速较快时排放速率和排放因子较低。