杭州市区机动车污染物排放特征及分担率

选取杭州市区绕城高速、快速路、主干道和民用支路4种典型道路进行工况测试,建立了2010年机动车CO、HC、NOx和PM10排放清单,获得了分车型、燃料类型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,杭州市机动车的污染物排放分担率差别显著,乘用车、出租车和公交车是CO和HC排放的主要来源,重型货车和公交车是NOx和PM10排放的主要来源,且乘用车的NOx排放分担率也较大;柴油车的NOx和PM10的排放分担率远大于其保有量的贡献率,是其排放的主要来源,汽油车是CO和HC排放的主要来源;占保有量30%的国0和国I车辆,对CO、HC、NOx和PM10排放分担率分别为67%、69%、58%和82%;主干道是机动车CO、HC和NOx排放的主要来源,其排放分担率分别为66%、65%和64%,民用支路是PM10排放的主要来源,分担率为55%.     

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.     

乌鲁木齐市区机动车污染物排放特征研究

选择乌鲁木齐市125条道路调研测试得来的数据分析了乌鲁木齐市在用机动车的行驶分布的规律、污染物的排放特点和机动车道路的行驶特点。然后使用COPERT本地化模型计算CO、NMVOC、NOx和PM的排放因子,并计算了2012年CO、NMVOC、NOx和PM的排放量。通过估算得到2012年乌鲁木齐市机动车CO、NMVOC、NOx和PM的排放量分别为94 087,17 886,25 079,1 489 t。柴油机动车对NOx、PM的排放分担比率较大,而柴油机动车的保有量的贡献比率偏低;柴油汽车的CO、NMVOC的保有量的贡献比率跟它的排放分担率相比,贡献率要大;占保有量22.3%的国Ⅰ、国Ⅰ前标准的机动车辆对机动车CO、NMVOC、NOx、PM的排放分担比率分别为50.5%、41.0%、51.5%和55.0%;占保有量64.3%的国Ⅲ、和国Ⅳ车辆对CO、NMVOC、NOx和PM的贡献率分别为35.2%、42.7%、35.6%和33.9%。     

红河州机动车污染物排放特征研究

基于《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》建立了红河州2019年机动车排放清单。结果表明:2019年红河州CO、HC、NOx、PM2. 5、PM10和SO2排放总量分别为29494、11908、13259、273、301和138t/a。机动车污染物分担率差别显著,小型汽油载客车、轻型汽油载货车和摩托车是CO的主要排放来源,小型汽油载客车和摩托车对HC排放贡献最大,对NOx、PM2. 5和PM10贡献最大的是大型柴油载货车。汽油车是CO和HC机动车污染物排放的主要贡献源,其排放量分别占排放总量的82. 01%和96. 64%,柴油车是NOx、PM2. 5和PM10的主要贡献源。     

基于COPERT模型的江苏省机动车时空排放特征与分担率

利用COPERT模型和Arc GIS技术建立了江苏省2015年1 km×1 km、小时分辨率的机动车网格化排放清单.采用改进的"标准道路长度"方法,利用路网信息以及拥堵延时指数的月变化、周变化和日变化数据提高清单的时空分辨率.基于COPERT模拟结果分析了分车型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,江苏省2015年NOx、HC、CO、PM_(2.5)、SO_2、OM和BC的排放量分别为49.09、16.63、161.48、1.69、0.19、0.36和0.67万t,其中苏州和徐州排放量占比之和达34%~45%;HC蒸发排放量为2.02万t,占HC排放总量的12%;小型客车和摩托车对于HC和CO排放量的分担率最大,均超过30%;重型柴油货车对NOx、PM_(2.5)、SO_2、OM、BC的分担率在36%~54%之间,远高于其他车型;苏州和徐州的重型和中型柴油货车是NOx、PM_(2.5)的最主要排放源;国Ⅲ标准柴油车对NOx、PM_(2.5)、SO_2和BC的分担率均最大,在42%~55%之间;国Ⅲ标准重型柴油货车和国0标准中型柴油货车是全省NOx、PM_(2.5)、OM和BC的首要和次要贡献车型,两者分担率之和在40%~56%之间.国0标准摩托车对全省HC和CO排放的分担率较高,约为16%.     

济南市秋末冬初大气颗粒物和气体污染物污染水平及来源

2009年11月23日─12月7日在济南市区对PM2.5、BC(黑碳)和污染物(SO2、NOx、NO、NO2和CO)进行实时监测与分析.观测期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别为171μg/m3、54.3×10-9和107×10-9.其中,φ(SO2)与GB 3095─1996《环境空气质量标准》日标准值相当,φ(NOx)是标准的2.2倍,ρ(PM2.5)是美国环境空气质量标准(35μg/m3)的4.89倍.污染事件期间ρ(PM2.5)、φ(SO2)和φ(NOx)分别达到222μg/m3、74.4×10-9和158×10-9,是非污染期间的1.78、1.67和1.77倍.观测期间SO2主要来源于燃煤排放.在11月25─26日的污染事件中,NOx、BC和PM2.5主要来源于机动车尾气排放,除局地源外,东北风经过济南东北部工业区时也将污染物传输到采样点;而在12月1─2日的污染事件中,以静风为主,污染物积聚,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,PM2.5除了一次污染物,很可能包含一定比例的二次污染物.在非污染事件中,NOx和BC主要来源于机动车尾气排放,部分NOx很可能来源于燃煤排放,而PM2.5主要来源于一次源排放.     

兰州市机动车尾气排放状况研究

通过对兰州市机动车尾气排放状况的分析计算,得到了近年来兰州市CO、NOx的排放量及分担率、HC的排放量,2006年各车型污染物排放量及分担率,2006年城市主要道路机动车污染物年排放量等数据,为有关部门的管理和决策提供了依据。     

南京市氮氧化物排放行业分布特征及减排对策

采用污染源普查资料与实地调查相结合的方法,对南京市各行业氮氧化物(NOx)排放源及排放量进行调查和梳理。结果表明:各行业NO x排放分担率依次为电力41%、机动车25%、钢铁10%、水泥9%、石化7%、其它工业5%、居民生活3%。针对南京市现状,对重点排放源提出了NO x减排措施与对策。     

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.     

上海市机动车发展的大气环境容量

研究了上海市机动车和固定源排放对环境中NOx 浓度的贡献率 ,采用ADMS Urban空气质量模型从环境容量角度提出上海市机动车发展的总量控制目标 .2 0 0 2年上海全市NOx 排放总量为 39 7× 10 4t/a ,其中中心城区机动车NOx 排放分担率81% ,浓度贡献率为 86 % .为实现 0 0 8mg/m3 年平均浓度容量控制目标 ,上海市机动车NOx 排放总量应控制在 3 5× 10 4t/a以下     

重型柴油车道路循环工况下排放特性的仿真分析

柴油车道路工况下NO_x排放和排温的动态特性对柴油机排气后处理系统的工作以及后处理系统控制策略的确定具有重要的影响.根据6114涡轮增压柴油机的万有特性及NO_x和排温的MAP图,仿真分析了道路循环工况下配有6114柴油机的重型柴油车的NO_x排放和排温的动态变化;研究了道路工况、行驶特征、驾驶行为以及柴油车载荷等对柴油车排放的影响规律.研究结果表明,城市道路循环工况下,柴油车NO_x排放的整体水平不高,但变化频繁、剧烈;高速公路道路循环工况下,柴油车NO_x排放整体水平较高,但变化平缓;加速过程,尤其是在高速区对柴油车排放的影响显著;冲动的驾驶方式会显著提高柴油车的排放水平;满载时,柴油车的高排放区将由半载时的高速高加速区向外扩展至其他工况点,高排放区显著增大.     

Real-world fuel efficiency and exhaust emissions of light-duty diesel vehicles and their correlation with road conditions

The real-world fuel efficiency and exhaust emission profiles of CO, HC and NO_x for light-duty diesel vehicles were investigated. Using a portable emissions measurement system, 16 diesel taxies were tested on different roads in Macao and the data were normalized with the vehicle specific power bin method. The 11 Toyota Corolla diesel taxies have very good fuel economy of (5.9 ± 0.6) L/100 km, while other five diesel taxies showed relatively high values at (8.5 ± 1.7) L/100 km due to the variation in transmission systems and emission control strategies. Compared to similar Corolla gasoline models, the diesel cars confirmed an advantage of ca. 20% higher fuel efficiency. HC and CO emissions of all the 16 taxies are quite low, with the average at (0.05 ± 0.02) g/km and (0.38 ± 0.15) g/km, respectively. The average NO_x emission factor of the 11 Corolla taxies is (0.56 ± 0.17) g/km, about three times higher than their gasoline counterparts. Two of the three Hyundai Sonata taxies, configured with exhaust gas recirculation (EGR) + diesel oxidation catalyst (DOC) emission control strategies, indicated significantly higher NO₂ emissions and NO₂/NO_x ratios than other diesel taxies and consequently trigger a concern of possibly adverse impacts on ozone pollution in urban areas with this technology combination. A clear and similar pattern for fuel consumption and for each of the three gaseous pollutant emissions with various road conditions was identified. To save energy and mitigate CO₂ emissions as well as other gaseous pollutant emissions in urban area, traffic planning also needs improvement.     

基于实时交通信息的道路机动车动态排放清单模拟研究

以上海市为例开展了实际道路车流分布、行驶工况和车辆技术的实地调查,建立了道路车流、VSP分布和车辆技术数据库.在此基础上,基于实时的车流、车速等交通信息,构建了动态化的道路机动车污染物排放清单模拟方法,并开展了城区典型道路的机动车小时排放模拟案例研究.调查结果表明,上海市城区道路车流以轻型客车和出租车为主,分别占各时段车流总量的48%～72%和15%～43%;VSP分布与平均车速存在较好的规律,各车型VSP峰值随平均车速的上升向高负荷去移动,且峰值逐渐降低;当前上海市车辆以国2和国3车型为主,经过年检站调查结果的校正,国2和国3车型分别占各车型的11%～70%和17%～51%.模拟案例结果显示,道路机动车CO、VOC、NOx和PM日排放峰谷比可达3.7、4.6、9.6和19.8左右,CO和VOC排放主要来自轻型客车和出租车,与车流变化的相关性较好,而NOx和PM排放主要来自重型客车和公交车,且主要集中在早晚高峰时段.采用建立的动态排放模拟方法可实时反映实际道路的机动车排放变化,获取高排放路段和时段,为交通环境管理提供重要的技术手段和决策依据.     

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.      

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%.     

Transverse approach between real world concentrations of SO2, NO2, BTEX, aldehyde emissions and corrosion in the Grand Mare tunnel

With regard to automotive traffic, a tunnel-type semi enclosed atmosphere is characterized by a higher concentration of gaseous pollutants than on urban traffic roads and highlights the gaseous effluent species having an impact on material degradation. Therefore, a transverse approach between air quality and its consequences upon the longevity of materials is necessary, implying better knowledge of tunnel atmosphere and a better understanding of material degradation inside a tunnel for operating administration. Gaseous pollutant measurements carried out in a road tunnel in Rouen (Normandy) give the real world traffic concentrations of experimental exposure conditions. The sampling campaigns, achieved in summer and winter include SO₂, NO₂, BTEX and aldehyde analyses. Effluent profiles in the upward and downward tubes have been established. The current work shows that SO₂, NO₂, formaldehyde, acetaldehyde, propanal and butanal must be considered in the degradation process of materials in a stuffy environment. As regards NO₂, its concentration depends on the modification of the automotive fleet. The total aldehyde concentrations indicate no particular trend between the two bores. Formaldehyde, acetaldehyde, propanal, butanal and acrolein species are the most abundant species emitted by vehicles and represent 90% to 95% of the total aldehyde emissions.     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

基于交通流的成都市高分辨率机动车排放清单建立

提出一种基于交通流监测数据的道路机动车高分辨率排放清单建立方法,对成都市道路交通流特征进行分析并建立了成都市机动车尾气高分辨率排放清单.结果表明,成都市道路车流量及排放均呈现明显的"双峰"分布,早晚高峰时段机动车通行量占全天的39.85%,车队结构中排放标准以国Ⅳ车为主,车辆类型以小型车为主,燃料类型以汽油车为主;道路机动车SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC和VOCs(不含驻车蒸发)日排放量分别为3.89、 162.08、 324.11、 4.79、 4.36、 1.89、 0.78和44.37 t,空间分布整体呈现从城市中心到外围排放强度逐渐降低趋势,时间分布基本呈现"双峰"分布,颗粒物相关指标受货车流量影响较大; NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC主要来源为大型柴油车,CO主要来源为小型汽油车,其中大型车对NO_x的贡献率达80%;基于保有量的计算方法对成都市道路机动车污染物排放存在一定高估,高估比例在1%～30%.     

河北省国道和省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算

河北省各城市均已开展利用机动车保有量等宏观统计数据的城市移动源排放清单编制工作,但尚缺乏对跨省及全省各城市间国省道高时空分辨率的移动源排放清单研究.本研究利用2017年河北省国道、省道日均交通流量监测数据,计算了2017年河北省国道和省道机动车大气污染物排放量.结果表明：2017年河北省国道和省道机动车CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放量,与利用宏观统计数据计算得到的全省机动车排放总量相比,分别占27.8%、15.7%、55.6%、58.3%和58.5%.重型货车是国道和省道机动车CO、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放的主要来源.河北省南部国省道的机动车排放量以南部各城市为中心呈网状辐射,东北部沿海地区的排放量主要在沧州-天津-唐山-秦皇岛-承德沿线分布,西北部则主要在保定-张家口-内蒙沿线分布.月均排放量分布情况为1月最高,9月最低;周日均分布情况为周一—周三逐日增加,周四开始回落,周日降至最低;每日小时平均分布呈现明显的双高峰现象,两次高峰分别出现在11：00和18：00左右;最低值出现在凌晨4：00.河北省内,各市国省道机动车污染物排放分担率前3位的依次为保定、沧州和张家口.跨省交通车辆排放的CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀分别占河北省国省道机动车总排放量的48.1%、48.7%、42.9%、41.3%和41.3%,其中天津市出入河北省的车辆排放分担率最高,其次是北京.京津冀应在区域层面建立机动车污染联合防治协调机制,从调整区域货运交通运输结构、推动柴油车污染控制措施升级等方面改善区域环境空气质量.