首都国际机场飞机排放清单的建立

将基于标准起飞着陆（LTO）循环各阶段工作时间的飞机排放量计算方法加以改进,利用AMDAR资料计算飞机的有效排放高度,进而准确计算出基于逐架飞机的大气污染物排放总量.结果表明,首都国际机场2013年飞机NO_x、CO、HC、SO₂和PM_2.5排放总量分别为7042.1t、3189.9t、295.3t、429.4t和150.4t.与传统的基于LTO循环的方法相比,修正后的首都机场飞机NO_x、CO、HC和SO₂排放增加了23.5%、2.3%、2.1%和18.1%.飞机排放的CO、HC、SO₂和PM_2.5月变化较小,NO_x排放受飞机有效排放高度影响月波动较大.1～2月飞机污染物排放量处于全年最低水平,8月各污染物排放达到峰值.此外,飞机在爬升和滑行/慢车两种模式下污染物排放比例最大,分别占排放总量的37.7%与36.8%.     

华北地区典型机场清单建立及空气质量影响

基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法，核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示，6座机场NO_x、CO、VOC、SO₂与PM_2.5的排放总量分别为21504.2，7074.8，1424.0，1283.6和323.2t.飞机源NO_x、CO、VOC与SO₂的排放量远高于机场内其他污染源，而对PM_2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段，占比分别为90.6%与90.2%，而NO_x、SO₂与PM_2.5的排放主要集中在爬升阶段，排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低，在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单，利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM_2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m³；距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m³.     

北京大兴国际机场排放及其环境影响与预测

本研究结合北京大兴国际机场(PKX)运营后一年间的实际航班飞行数据，参考国际民航组织(ICAO)最新发布的飞机发动机排放数据库(EEDB)，建立了大兴机场飞机起飞着陆循环(LTO)大气污染物排放清单，将排放清单分为试运营、新冠疫情和常态化3个阶段，利用ADMSAirport模型模拟评估了不同阶段机场排放大气污染物对周边地区的空气质量影响.最后，创新性地提出一种基于航班活动水平和气象要素的预测方法，预测了中长期规划下，机场对未来的大气环境影响.结果表明，研究期间内北京大兴国际机场LTO循环CO、NO_x、HC、SO₂和PM的排放量分别为389.55、574.37、31.21、45.22和4.85 t，其中NO_x和CO是主要排放污染物，分别占总排放污染物的54.9%和37.3%.CO和HC排放主要分布于滑行阶段，分别占该污染物总排放量的93.4%和94.1%，而NOx排放主要集中在起飞和爬升阶段，约占其排放总量的63.7%.在该机场起降所有机型中，B738排放污染物总量最高，A332/333单位LTO循环排放的PM最高.空气质...     

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.      

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

中国民用航空机场大气污染物及碳排放清单

基于2017~2020年中国民用航空局飞机起降数据、机队配置数据和国际民航组织（ICAO）飞机发动机排放因子数据库等数据,自下而上编制了2017~2020年中国民用航空机场高分辨率飞机起飞着陆（LTO）循环大气污染物及碳排放清单,在此基础上探究中国民用航空机场大气污染物和碳排放时空分布特征.分析2000~2020年3次疫情（2003年非典、2012年中东呼吸症、2020年新冠疫情）对机场大气污染物及碳排放影响.结果表明,2020年中国民航机场LTO循环NO_x、CO、HC、SO₂、PM和CO₂排放量分别为10.90,8.22,0.96,0.28,0.06,1360.27万t;HC、CO、SO₂、CO₂在滑行阶段排放量最大,分别占总排放量的92.80%、91.56%、41.81%、41.81%.NO_x、PM在爬升阶段排放量最大,分别占总排放量的47.93%、37.39%;2017~2019年我国民航机场飞机LTO循环大气污染物及碳排放总量呈现逐年增长的趋势,受新冠疫情影响2020年排放总量下降22.39%;排放集中在经济较为发达的华东地区.在2000~2020年3次疫情中,新冠疫情对我国民航机场飞机LTO循环排放量影响最显著.     

航空器场面滑行污染物排放计算研究

分析了航空器发动机排放污染物种类,介绍了标准起飞着陆循环(LTO)与航空器全发滑行方式下油耗与排放计算模型,建立了单发滑行、牵引滑行、APU电力驱动滑行3种滑行方式的油耗与排放计算模型.采用油耗与排放修正模型,对航空器场面滑行阶段因外界温度、气压、湿度等因素造成的油耗系数与排放系数改变进行修正.以上海虹桥机场为例,计算了不同滑行方式下各机型污染物气体排放量.计算结果表明:采用单发滑行与APU电力驱动滑行可降低航空器场面滑行阶段HC、CO和NOx的排放量,牵引滑行对NO_x的排放影响不大,但可明显降低HC、CO的排放量.     

疫情背景下的福建省高速公路机动车污染物排放清单

机动车排放污染物已经成为大气污染的重要来源.基于福建省高速公路交通流量数据,采用自下而上的计算方法建立了2020年1—7月福建省高速公路机动车高分辨率污染物排放清单.结果表明,受疫情影响,福建省高速公路月均车流量和污染物排放量呈先下降后上升的变化趋势,4月污染物排放量达到最低,5月污染物排放量又迅速恢复到疫情前的排放水平,其中,疫情中期污染物CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放较疫情后期分别减少了90.68%、89.06%、92.58%、89.58%和89.63%.在整个研究期内,不同城市高速公路机动车污染物排放的分担率有所不同,泉州、福州和漳州的高速公路机动车排放分担率较高;从车型来看,小型客车和轻型货车是CO和HC的主要贡献车型,NO_x和PM主要来自重型货车和轻型货车;从燃料类型来看,汽油车是CO和HC的主要贡献源,柴油车则对NO_x和PM贡献突出;从排放标准来看,国三和国四车对各项污染物的贡献率最大.各项污染物空间分布一致,排放高值区位于东部沿海地区路段,西部内陆的...     

环渤海经济区海域船舶大气污染物排放特征

环渤海经济区是我国重点打造的7个跨省（区、市）的经济区域之一,也是我国北方大气污染控制重点区域和主要航运发展区域.随着陆上污染物减排力度的不断加强,环渤海经济区周边海域船舶大气污染日益受到各界关注.为分析环渤海经济区周边海域船舶大气污染物排放特征,采用船舶AIS（Automatic Identification System,自动识别系统）数据、国内外船舶登记注册数据,利用基于AIS的动力法计算了环渤海经济区周边海域船舶大气污染物排放清单.结果表明:2017年环渤海经济区船舶SO_x、NO_x、PM₁₀、HC和CO的排放量分别为26.18×104、41.12×104、3.48×104、1.13×104和2.66×104 t;船舶大气污染物排放主要在低速航行、巡航和系泊工况下产生,低速航行下SO_x、NO_x、PM₁₀、HC、CO的分担率较大,分别为45.56%、48.79%、46.55%、48.68%、47.00%,系泊工况下SO_x、NO_x、PM₁₀、HC和CO的排放量分别为5.06×104、6.86×104、0.67×104、0.19×104和0.51×104 t,因此,推进靠港船舶使用岸电等举措具有良好的减排效果.船舶使用硫含量（以质量分数计）为0.5%和0.1%的燃料油后,SO_x排放量分别减少81.47%和96.29%,可见船舶使用低硫油时SO_x减排效果显著.研究显示,禁止船舶在航行时使用高硫油、要求船舶靠港前换烧低硫油、提高港口岸电覆盖率、加大靠港船舶使用岸电力度是环渤海经济区周边海域船舶大气污染物减排的有效措施.      

京津冀机场群飞机LTO大气污染物排放清单

基于国际民航组织(ICAO)标准排放模型,调查搜集京津冀机场群9个机场实际航班情况,充分考虑了大气混合层高度的影响,采用EPA方法修正运行时间,精确估算了2018～2019航季年(364 d)京津冀机场群飞机起飞着陆循环(LTO)大气污染物排放清单.结果表明, 2018～2019航季年京津冀机场群飞机LTO循环NO_x、 CO、 SO_2、 HC和PM排放总量分别为10 720.5、 3 972.2、 407.8、 508.0和53.7 t.其中,冬春航季排放量分别为4 290.2、 1 646.7、 168.3、 220.1和22.4 t;夏秋航季排放量分别为6 430.3、 2 325.5、 239.5、 287.9和31.3 t.从空间分布来看,北京首都机场是该机场群大气污染物排放量最多的机场.从时间分布来看,07:00～08:00处于排放量最高峰, 12:00～20:00处于中等偏高排放水平, 21:00之后排放量相对较低.飞机在LTO循环中NO_x和CO排放量较多,PM排放量最少.各污染物不同工作模式下的排放情况差异明显.在该机场群起降所有机型中,B777单位LTO循环排放污染物最多,B737最少,B787单位LTO循环排放HC最低.     

飞机LTO排放影响评估耦合模型研究与应用

民航飞机在LTO起降阶段的飞行中,发动机污染物排放的源强和空间位置是动态的.为准确定量评估其影响,构建了飞机LTO污染排放影响评估耦合模型.首先利用飞行动力学模型,模拟飞机LTO飞行轨迹,并获得轨迹中每一位置点的性能参数（实时燃油流量）;再通过排放计算模型,确定每一位置点的污染物排放量（源强）;在此基础上,基于拉格朗日烟团模型,针对飞机烟团排气特点进行修正,实现污染扩散模拟.最后采集了一架典型飞机在一个完整LTO飞行过程中的机载数据,结合实时气象参数,进行了实例应用研究.结果显示.在LTO过程中NO_x、SO₂、CO、PM和HC的平均排放速率分别为17.71、2.21、1.05、0.20和0.03g/s;飞机在起飞离地时刻,烟团扩散范围集中于跑道附近及侧向300m、纵向3000m范围内,NO_x地面最大浓度超过100mg/m³;当飞机爬升至混合层顶完成起飞时,地面污染物扩散至侧向1200m范围,NO_x浓度降至298.5μg/m³,依然较为严重,其他污染物地面浓度相对较低_.     

基于实际飞行数据的首都机场飞机发动机日排放清单估算方法研究

根据航班实际飞行数据估算机场飞机主发动机排放量,可以提升机场排放清单编制的准确度.基于北京首都机场某日运行数据和国内1326架次航班的机载飞行数据(QAR数据),研究了基于飞行数据的机场飞机主发动机排放清单制定方法.采用一阶近似3.0(FOA3.0)方法补充国际民航组织发动机排放数据库颗粒物基准排放指数,结合QAR数据,应用波音燃油流量法2(BFFM2)估算了实际飞行条件下污染物排放指数,编制了首都机场该日飞机主发动机排放清单,分析了首都机场航班排放特征.在此基础上,探讨了结合实际数据本地化的着陆和起飞循环,以期为机场飞机主发动机排放量的快速准确核算提供新的思路.结果发现,该日航班主发动机HC、CO、NO_x和PM_(2.5)排放量分别为933.9、10967.8、14703.5和85.5 kg,较标准LTO循环估算结果的偏差分别为15.6%、13.2%、-29.1%和-18.9%.NO_x排放主要集中在起飞和爬升阶段,占其排放总量的68.0%;HC和CO排放主要集中在滑行和慢车阶段,分别占其排放总量的90.0%和88.0%;PM_(2.5)在各飞行阶段的排放较为平均.对于单位LTO循环,航班滑行过程中平均排队等候(地速为零)时间为7.7 min,产生的HC、CO、NO_x和PM_(2.5)分别占总滑行阶段对应污染物排放量的26.3%、27.5%、25.7%和27.5%,这一部分排放量有望通过场面运行优化进一步控制.