机动车排气污染对城市道路空气质量的影响

通过对南京市珠江路道路空气质量的监测，掌握了机动车排气污染对街道空气质量的影响，分析了道路中NOx、NO2、CO的变化规律，以及污染物与车流量和大气扩散条件的关系．并通过与城市大气自动监测国控点监测数据的比较，得出国控点NOx、NO2浓度和道路中NOx、NO2浓度变化趋势一致．     

上海市中心城区臭氧污染水平和变化状况

利用上海市虹口监测点2002年O3的连续自动监测数据，分析了该点代表的区域范围内O3的污染水平、变化情况，以及O3与NO、NOx和CO的关系。指出该点O3的污染水平是冬季最低，秋季最高，5月至10月的质量浓度明显高于11月至4月，低质量浓度时段在早晨，高质量浓度时段在中午至午后；O3质量浓度的变化范围和上升速率是5月至10月比11月至4月大；O3的产生主要取决于NOx中NO转换成NO2的程度，而CO也同NO一样，当O3质量浓度在中午至午后较高时，CO质量浓度也不高。     

乌鲁木齐市汽车尾气污染状况调查

对乌鲁木齐市主要街道受汽车尾气污染的调查和综合分析得到CO、NOx、HC的污染规律,主要街道路中心空气中CO、NOx日均值已超出国家大气环境质量二级标准,市区主要街道的人行道空气中NOx含量已超出二级标准,Ⅱ、Ⅲ类道路人行道空气中CO含量已超标;在三类街道中,Ⅰ类街道车流量最大,Ⅱ类次之,Ⅲ类最少,而汽车排放尾气对街道空气污染状况为Ⅲ类最重、Ⅱ类次之、Ⅰ类最轻。     

上海市汽车更新淘汰减排效果初步评估

选取2009年6月—2010年1月上海市汽车动态数据,讨论汽车污染物排放状况,分析汽车更新淘汰对大气环境的排放贡献影响。结果表明,上海市现行老旧车辆更新淘汰政策可以减少CO、HC、NOx、PM等污染物排放量43 565 t/a。鼓励老旧汽车淘汰更新政策对推进减排工作、改善城市大气环境有重要意义。     

南京市街道峡谷机动车尾气污染特点和环境容量分析

通过对具有街道峡谷特征的南京市中山路机动车的车流量污染物质量浓度和气象要素的调查与监测，了解到中山路机动车尾气污染物中CO，NO x的质量浓度与车流量有关，成正比关系，日车流量高峰时间分别在10：00，14：00和18：00。中山路环境容量分析是通过污染物扩散模型对CO，NOx污染物质量浓度模拟，其模拟结果和实测结果相近：CO质量浓度的模拟和实测结果比值在[0.5,2]区间的比例为96％，NOx质量浓度的模拟和实测结果比值在[0.5,2]区间的比例为80％，表明模拟结果有效。     

汽油车BASM排放检测方法关联规则研究

应用数据挖掘法对3720台次汽油车的BASM排放检测数据进行关联性分析，对汽车BASM排放检测方法中检测工况及排放污染物检测项目CO、HC、NOx间关联性进行研究，得出在BASM 5024工况下没有通过检测的车辆在BASM 2540工况检测的通过率只有5．7％，CO检测合格对HC的检测合格有76．5％的支持度，HC检测合格对NOx检测合格的支持度为58．9％，说明BASM 5024与BASM 2540检测工况具有较高的关联性，HC与CO存在较高的关联度，而HC与NOx的关联度不高。     

怠速工况下汽车使用乙醇汽油排放污染物的变化

对怠速工况下使用乙醇汽油汽车尾气中污染物进行了检测.结果表明,使用乙醇汽油后,汽车尾气中CO和HC浓度明显降低,平均下降率为56.9%和38.2%;NOx平均下降率为15.0%;CO2浓度平均增长率为5.04%;苯系物浓度明显降低,平均下降率在45.5%～53.1%;醛类的浓度增加明显,平均增长率在47.8%～293%;丙酮、丁酮的浓度增加,分别为16.6%和25.3%.     

聊城市春季交通源大气污染特征分析

为研究交通源空气污染状况，通过采用自动监测系统，于2009年春季期间，对在聊城市主干道附近布设的6个监测点的空气质量进行监测，获得了其空气污染物浓度特征：（1）所有监测点SO2、NOx日均值与O3小时均值均未超标，且O3污染指数很低，表明二次污染甚微；（2）CO是首要污染物，PM10次之，两者日均值超标率均为100％。分析了超标污染物与交通流量的关系，结果表明，PM10浓度与交通量有较高的线性相关性，而CO浓度与交通流量无显著相关性。     

2014年北京市CO浓度水平和时空分布

对北京市地面监测站点的CO浓度进行分析，探讨其浓度水平、变化趋势和时空分布特征。2014年春、夏、秋、冬四季北京市CO平均浓度分别为1.06、0.87、1.34、2.17 mg/m³。CO浓度均呈双峰型变化，第一个峰值出现在07：00-09：00，主要由交通早高峰的排放引起；第二个峰值出现在23：00左右，主要受交通晚高峰排放和夜间边界层高度降低的挤压效应的共同影响。从空间分布来看，全年整体呈现南高北低的分布特征，尤其是秋、冬季较为明显，体现了工业布局和区域传输对CO的影响。从全年来看，湿度对CO浓度的影响最大。对2014年冬季北京市的一次高CO浓度分析结果表明，此次过程是由本地排放和区域传输共同造成的，气象要素中地面气压对CO浓度影响最大。     

中原城市群臭氧浓度分布特征及来源

利用2015年臭氧(O_3)自动监测数据和源排放清单,分析了中原城市群O_3浓度的空间、时间分布情况,探讨了中原城市群中城市间O_3的相关性,以及O_3浓度、NOx、VOCs、CO及汽车保有量间的相关性。指出中原城市群是全国更是河南O_3污染的严重地区,O_3浓度年内月度变化呈倒"V"型分布,具有明显的北部城市特征;中原城市群9个城市间除开封外其他8个城市间都呈高度正相关性,相关系数均为0.892~0.991;9个城市机动车保有量及NOx、VOCs和CO等前体物的年排放量与其年均O_3浓度之间存在正相关性。分析认为,NOx、VOCs和CO等前体物的排放是中原城市群O_3浓度偏高的主要影响因素,同时O_3浓度也与日照时间、降雨量、植物源VOCs排放量及相邻城市间污染物的空间输送等因素有着密切的关系。