重型柴油车PM2.5和碳氢化合物的排放特征

采用车载排放试验对国Ⅱ、国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油车尾气在实际道路排放的PM2.5和碳氢化合物进行样品采集,采用电感耦合等离子体质谱技术、离子色谱仪和碳质分析仪对PM2.5各组分进行测试分析,采用五气分析仪对HC进行在线分析.结果表明,重型柴油车PM2.5和HC的排放因子分别为(0.22±0.12) g/km和(0.57±0.45) g/km,且排放因子随机动车排放标准的提高呈明显下降趋势.EC和OC是机动车尾气PM2.5的主要组分,分别占总质量百分比的38.87%~42.87%和16.22%~19.96%;水溶性离子中含量较为丰富的组分主要是SO42-、NH4+和NO3-,分别占总PM2.5质量百分比的7.64%~8.85%、2.22%~3.97%、1.91%~2.73%;元素中含量较高的组分为S、Na、Ca、Fe、和Al;PM2.5和HC的排放因子随车速的增加均呈下降趋势.     

佛山市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)的排放特征研究

以2010年为基准年,利用COPERTⅣ模型计算了佛山市机动车尾气PM10及PM2.5的排放因子和排放量,评估了交通源车型组成及国标分布特征对PM2.5分担率的影响,建立了5大类车型的PM2.5及PM10排放量比值关系。2010年佛山市机动车的PM2.5及PM10直接排放量分别为1 953.03 t/a及2 422.60 t/a;PM2.5排放量最高的2类车型为重型柴油车与摩托车,分担率分别为61.5%及19.3%;在所有机动车中国0车具有最高PM2.5分担率,高达47.5%;不同车型PM2.5/PM10排放量之比亦不同,依次为:轻型柴油车0.850>重型柴油车0.847>摩托车0.811>轻型汽油车0.574>重型汽油车0.477。柴油车与摩托车为削减PM2.5直接排放的主要控制对象,尤其应重点淘汰国0、国Ⅰ及国Ⅱ柴油类黄标车,综合考虑道路状况的前提下可实施限摩政策。     

国Ⅰ～国Ⅲ重型柴油车尾气PM_(2.5)及其碳质组分的排放特征

机动车排放是大气PM2.5污染的主要来源之一,而在机动车排放的PM2.5中,约80%以上来自重型柴油车.为了研究重型柴油车尾气PM2.5及其碳质组分的排放特征,本研究基于车载排放测试系统(PEMS),对7辆不同排放阶段的重型柴油车进行了尾气PM2.5采样分析,并进一步分析了PM2.5中的OC和EC组分.结果显示,从国Ⅰ到国Ⅲ阶段,重型柴油车PM2.5排放因子分别为(0.466±0.300)g·km-1、(0.112±0.025)g·km-1和(0.056±0.034)g·km-1,表明随着排放标准的加严,测试车辆的尾气PM2.5排放因子呈现显著的下降趋势.行驶工况对重型柴油车尾气PM2.5及其碳质组分排放存在较大影响,PM2.5排放因子在高速和市区工况下相对较高,而在市郊工况下则较低;OC和EC的比值在市区工况下为(2.86±1.07)∶1,而在市郊和高速工况下为(0.97±0.49)∶1.     

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.     

广东佛山交通扬尘排放特征研究

交通扬尘中部分细颗粒可经呼吸道危害人体健康。通过对佛山市10条典型道路尘负荷采样分析,采用AP-42模型计算不同类型道路的交通扬尘排放因子,结合道路信息计算交通扬尘排放量,并用ArcMap软件生成排放空间分布图。结果表明,佛山市区道路尘负荷为支路最大,为4.30 g/m2。高速路PM2.5的排放因子最大,为0.58 g/VKT。国道PM2.5的排放强度最大,为20.0 kg/(km·d)。市区交通扬尘PM30年排放量为36 582 t。采用COPERT模型计算机动车直接排放的PM2.5和PM10,得出佛山市机动车排放的PM2.5与交通扬尘PM2.5的比值为16%,机动车直接排放的PM10与交通扬尘PM10的比值为8%。佛山市区东部由于道路密集致其交通扬尘排放量较高。经对比知,中国南北方城市呈现交通扬尘排放因子范围相似性,且中国城市交通扬尘排放水平与美国相近。     

加强机动车燃油蒸发控制 减少VOCs排放污染

机动车燃油蒸发排放形成的二次PM2.5是机动车PM2.5来源的主要构成部分,控制机动车燃油蒸发排放VOCs是应对雾霾污染的重要手段之一。应加强加油蒸发排放控制,同步实施二阶段油气回收和车载加油油气回收(ORVR)要求;加强日间蒸发排放控制,实施严格的2天和3天日间蒸发排放标准;根据气候条件,实施差异化的车用汽油蒸气压管理;强化环保为主体的燃油蒸发排放监督管理。     

全国机动车污染物排放量——《2013年中国机动车污染防治年报》（第Ⅱ部分）

环境保护部日前发布（（2013年中国机动车污染防治年报》,公布了2012年全国机动车污染排放状况。本期“研究成果展示”专栏以六篇形式连载。本文刊载2012年全国机动车污染物排放量现状及其变化趋势的内容,以飨读者。该年报指出,2012年,全国机动车排放污染物4612．1万吨,比2011年增加0．1％,其中氮氧化物（NOx）640．0万吨,碳氢化合物（HC）438．2万吨,一氧化碳（CO）3471．7万吨,颗粒物（PM）62．2万吨。汽车是污染物总量的主要贡献者,其排放的NOx和PM超过90％,HC和CO超过70％。按车型分类,全国货车排放的NOx和PM明显高于客车,其中重型货车是主要贡献者;而客车CO和HC排放量则明显高于货车。按燃料分类,全国柴油车排放的NOx接近汽车排放总量的70％,PM超过90％;而汽油车CO和HC排放量则较高,超过排放总量的70％。按排放标准分类,占汽车保有量7．8％的国I前标准汽车,其排放的四种主要污染物占排放总量的35．0％以上：而占保有量61．6％的国Ⅲ及以上标准汽车,其排放量还不到排放总量的30．0％。按环保标志分类,仅占汽车保有量13．4％的“黄标车”却排放了58．2％的NOx、56．8％的Hc、52．5％的CO和81．9％的PM。2012年,全国机动车保有量比2011年增长了7．8％,但四项污染物排放总量与2011年基本持平,这与实施更严格的机动车排放标准、加快淘汰高排放的“黄标车”、提升车用燃料品质等措施有关。     

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。     

应用受体模型(CMB)对北京市大气PM_(2.5)来源的解析研究

为研究影响北京市大气环境PM2.5污染水平的主要来源,于2012年8月—2013年7月,依托北京市大气地面观测网络在10个监测点采集的491 d(次)大气PM2.5有效样本,对其化学组分进行了测试分析;从城市大气污染源组成出发,建立和完善了5类固定点源、2类流动源、4类无组织面源的PM2.5排放成分谱.应用受体模型(CMB)开展了来源解析研究.结果显示:1观测期间大气环境PM2.5的来源主要包括:一次来源机动车(16%)、燃煤(15%)、土壤尘(6%)、二次硫酸铵和硝酸铵(36%),以及有机物(20%)和其他未识别来源(7%);与历史解析结果相比,燃煤源分担率有所下降,二次无机盐与有机物分担率上升,且二次硝酸盐有赶超二次硫酸盐之势;2从主要组分的来源看,观测期间环境大气PM2.5中近25%的硫酸盐来自于燃煤锅炉和电厂排放,17%的有机物来自机动车排放;3北京市PM2.5来源类型大致相同,但各点位PM2.5来源种类和分担率具有一定差异,对一些排放量较大的局地排放源有比较明确的响应.研究表明,开展区域性PM2.5治理、大力削减前体物、严格控制本地机动车、燃煤等PM2.5排放都是改善北京市空气质量的重要途径.     

哈尔滨市道路机动车尾气排放清单及特征分析研究

通过对哈尔滨市道路机动车信息的调研,完成了2016年哈尔滨市道路机动车尾气排放清单的建立,同时分析了研究区域内机动车尾气的排放特征。结果表明,2016年哈尔滨市道路机动车尾气CO、NOx、HC、PM2.5、PM10排放总量分别约为76 569.55、10 763.78、35 014.53、1 106.04、1 228.39吨。其中,小型载客汽车是CO、HC的主要贡献源,而载货汽车是NOx、PM2.5、PM10的主要贡献源;就燃料类型而言,汽油是CO、HC的主要贡献源,而NOx、PM2.5及PM10的主要贡献源是柴油。     

机动车排放颗粒物中多环芳烃化合物的研究

利用1999年7月谭裕沟隧道和1999年9月梧桐山隧道TSP,PM10和PM2.5中PAHs的分析结果,研究了机动车排放PAHs的污染状况和污染特征.结果表明,机动车行驶排放出的大量PAHs主要存在于粒径较小的粒子中,苯并[a]芘严重超标.      

成都市无车日期间PM_(2.5)污染特征研究

2013年9月20-24日,通过采集成都市无车日前后禁行区域内PM2.5样品,分析样品中主要的可溶性无机离子、碳组分和金属元素,研究无车日期间PM2.5污染特征变化并评估机动车尾气排放对成都市大气污染的影响。结果表明:在无车日期间,可溶性无机离子中二次离子NO3-、SO42-、NH4+的含量分别下降了29.2%、21.6%、20.5%;有车日期间,OC/EC的平均比值为2.64,而无车日OC/EC比值为1.95,表明减少机动车尾气排放有助于减少二次有机碳的转化;PM2.5中Pb、Cs、Ni、Cu、Zn、Cr、As富集因子大,主要来源于人为污染;Pb、Cu和Zn主要来源于机动车,无车日质量浓度分别下降3.7%、16.3%和19.4%。机动车对PM2.5中的二次离子(NO3-、SO42-、NH4+)、碳组分和重金属(Pb、Cu、Zn)均有较大贡献。因子分析表明,机动车排放源对成都市大气污染物细颗粒物PM2.5贡献量达25.8%。     

应用PART5模式计算机动车尾气管的颗粒物排放

采用修正的PART5模式获得了北京市机动车尾气管的颗粒物(PM10和PM2.5)排放因子.在此基础上,计算了北京市1995和1998年机动车PM10和PM2.5的排放总量,并确定了分车型的排放分担率和颗粒物中各组分(铅、硫酸盐、可溶性有机物和残余碳等)的比例.结果表明,北京市机动车PM10和PM2.5的平均排放因子很高,其中汽油车、摩托车和重型柴油车的排放因子分别是美国同期水平的1.7～8.6倍、2.1～3.5倍和1.3～1.5倍.1995年北京市机动车尾气管排放的PM10和PM2.5分别为2445t和1890t,1998年则分别增至3359t和2694t,增加的幅度为37.4%和42.5%.     

加快油品供应 应对灰霾污染

一再推迟实施的排放标准和严重滞后排放标准要求的车用油品标准和供应是机动车排放污染没有得到有效控制的重要原因。2012年底至2013年初,我国中东部地区发生了多次大规模的严重灰霾污染事件。污染地区能见度下降,敏感人群呼吸道等疾病加重,航班延误,高速公路封闭,空气中PM2.5浓度严重超标,甚至"爆表"。多次严重灰霾污染事件的原因,除了与静风和逆温的气象条件有关外,人为污染     

基于AERMOD模型评估公路交通源PM_(2.5)的浓度分布

PM2.5是公路机动车主要污染物之一,对沿线居民的呼吸健康有直接的危害,因此有必要在公路建设环境影响评价中增加对交通源PM2.5扩散浓度的评估。本文通过分析空气质量模型AERMOD、PM2.5排放清单测算模型MOVES以及建模数据需求,在交通量调查、气象数据预处理以及道路源PM2.5排放清单测算的基础上,应用AERMOD模型评估了我国某高速公路沿线PM2.5的浓度分布水平。结果表明:在研究路段沿线下风向距路肩400m范围内,均受到公路交通源PM2.5污染(PM2.5净浓度≥4μg/m3)的影响;AERMOD模型可以精细化地评估道路机动车PM2.5对空气质量的影响,为道路沿线PM2.5浓度分布评估提供了一套研究方法,其评估结果对道路规划环境影响评价具有重要的参考价值。     

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.      

龙华新区灰霾污染特征研究

根据龙华新区2个空气监测站2012年监测数据、气象数据以及不同污染源的排放数据,分析龙华新区空气质量现状,灰霾日数与PM2.5和PM10的相关性,并通过AERMOD模型着重探讨PM2.5和PM10的污染特征,计算不同污染源对PM2.5和PM10浓度的贡献率。结果表明,灰霾日数和PM2.5、PM10浓度均表现为明显的季节性变化,变化趋势较为一致,且灰霾日数与PM2.5的相关性较PM10更显著。龙华新区PM2.5和PM10主要来自本地源,其中PM2.5的主要来源为机动车尾气和道路扬尘,而PM10的主要来源为施工项目和裸地。     

柴油车尾气污染物排放与柴油清净剂应用

<正>2013年,中国遭遇史上最严重雾霾天气,雾霾发生频率之高、波及面之广、污染程度之严重前所未有。PM2.5指数爆表,导致白天能见度不足几十米,中小学停课,航班停飞,高速公路封闭,公交线路暂停营运等。据文献报道,汽车尾气中的颗粒物对城市大气中颗粒物的贡献值不容忽视,乌鲁木齐市机动车排放尾气中的颗粒物占环境空气PM10的8%[1],杭州市机动车排放颗粒物占环境空气中PM2.5的21.6%,PM10的16.9%[2],重庆市机动车排放颗粒物     

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%。     

大气细颗粒物控制对我国城市居民期望寿命的影响

收集我国2013年74个环保重点城市的细颗粒物(PM2.5)浓度.采用《全球疾病负担2010》提供的PM2.5与4种主要疾病死亡率的暴露反应关系系数,构建74个城市的城区居民寿命表,评估PM2.5造成的期望寿命损失和不同PM2.5控制目标对居民期望寿命的影响.结果显示,2013年我国74个城市的PM2.5污染可使居民期望寿命减少1.48岁;如果PM2.5年均水平降低10%、25%,可分别使期望寿命增加0.05岁和0.15岁;若进一步降低,达到国二标准、国一标准和世界卫生组织的空气质量指导值水平,可使期望寿命分别增加0.42岁、1.04岁和1.26岁.本研究提示,大气PM2.5污染是决定我国城市居民期望寿命的重要因素,降低PM2.5浓度可显著增加居民的期望寿命.