成都市道路移动源排放清单与空间分布特征

以成都市为例开展了路网、交通流、道路行驶工况和机动车保有量等数据的收集工作,运用自下而上的方法,基于实测校正和本地化的IVE模型计算了不同区域机动车在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,应用GIS技术建立了1 km×1 km的成都市高时空分辨率道路移动源排放清单.结果表明,2016年成都市道路移动源CO、VOCs、NO_x、SO_2、PM_(10)和NH_3排放量分别为4.2×10~5、4.5×10~4、7.2×10~4、0.4×10~3、1.1×10~4和6.2×10~3t.CO排放主要贡献车型为小型客车、中型客车和大型客车,VOCs排放主要源于小型客车和摩托车,NOx和SO2排放主要产生于小型客车和重型货车,PM10排放主要贡献车型为重型货车,NH3排放主要由小型客车贡献.污染物排放量空间分布呈现出由城市中心向卫星城市、远郊区递减趋势,中心城区和二圈层区域路网密集,排放呈片状分布,三圈层则呈带状分布.排放清单机动车技术分布数据可靠性较高,而交通流数据和排放因子存在一定不确定性.     

长三角城市群机动车污染物排放清单建立及特征研究

为研究长三角城市群机动车污染物排放特征,本研究应用COPERTⅣ模型估算1999—2017年长三角城市群机动车污染物CO、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO_2、CH_4、N_2O、NH_3和SO_2排放因子,建立排放清单,并对其排放特征展开分析,结果表明:1999—2017年不同污染物时间变化趋势存在差异,污染物CO、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和CH_4排放量呈现先增长后下降的趋势,但开始下降的年份不同,CO_2和NH_3排放量增长趋势显著,2017年相对于1999年分别增加621%和3925%,N_2O和SO_2排放量总体呈上升趋势并在特定年份下降明显;污染物排放空间分布与路网分布基本一致,沿海地区的排放强度要明显大于内陆地区,特别是长江下游、杭州湾和太湖附近的城市最为明显;轻型客车为污染物CO、NMVOC、CO_2、CH_4、N_2O和NH_3的主要贡献车型,重型货车和重型客车为污染物NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2主要贡献车型;长三角城市群各城市机动车污染物排放量的差别主要与各城市机动车保有量有关,上海市各污染物贡献率下降幅度明显,机动车污染物主要贡献城市除了省会城市和直辖市之外,其余城市的污染物排放也不容忽视.     

廊坊市区主要大气污染源排放清单的建立

通过调研、统计廊坊市区工业、城中村及机动车等资料,结合以往清单文献研究结果及清单编制指南中的排放因子,计算了廊坊市区主要大气污染物的排放量,得到廊坊市区2014年主要大气污染源排放清单.结果显示,2014年廊坊市区工业源(固定燃烧)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM_(10)、PM_(2.5)排放总量分别为6.4×10~3、1.2×10~4、31、1.0×10~4、7.3×10~2、4.4×10~2t,其中热电行业排污贡献率最高,分别占NO_x、SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)工业源(固定燃烧)年排放总量的55%、48%、67%、63%、69%;安次区工业企业对气态污染物贡献较高,广阳区及开发区工业企业对颗粒物排污贡献较大.低矮面源(城中村)NO_x、SO_2、NMVOC、CO、PM10、PM_(2.5)年排放总量分别为1.8×10~2、3.6×10~3、3.0、4.9×10~3、1.5×10~2、72 t.道路移动源CO、HC、NO_x、PM_(2.5)年排放总量分别为2.4×10~4、1.9×10~3、2.2×10~3、44 t,其中小型客车对HC和CO贡献率较高,分别为53%和61%;NO_x年排放总量中26%由重型货车贡献;PM_(2.5)则主要由轻型货车和重型货车贡献,占比分别为39%和21%.     

南昌市移动源排放清单研究

根据收集的南昌市移动源活动水平数据,采用合适的估算方法、排放因子和GIS技术,建立了南昌市2007—2014年移动源排放清单,并对2014年移动源清单进行了空间化处理与分析,空间分辨率为1 km×1 km.结果表明,2007—2014年南昌市移动源共向大气排放CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2分别为18.26×10~4、5.07×10~4、18.46×10~4、0.99×10~4、1.08×10~4、3.31×10~4t.其中,2014年移动源向大气中排放的这6种污染物总量分别为2.14×10~4、0.76×10~4、1.97×10~4、0.08×10~4、0.09×10~4、0.55×10~4t.道路移动源中,汽油小型客车是CO、HC和SO_2最大的贡献源,排放量分别占机动车排放总量的55.1%、78.5%和56.1%;柴油重型货车是NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)排放贡献率最大的车型,分别占43.2%、40%和40%.非道路移动源中,小型拖拉机对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率均较大,分别占非道路移动源排放总量的29.9%、26.9%、23.4%、29.5%和29.8%;SO_2排放主要来源于船舶,占非道路移动源SO_2排放总量的45.1%.高污染排放集中的区域,主要是青山湖区、西湖区和东湖区.     

一次航班飞行全过程大气污染物排放特征

飞机发动机以航空煤油为燃料,在运行过程中会排放多种大气污染物,对空气质量和人体健康存在较大影响.选择A320作为典型机型,提取了一次真实航班飞行过程中的机载飞行数据,基于BM2及BM2-FOA耦合模型,获得了其在飞行全过程中每一时刻CO、UHC、NO_x及PM_(2.5)的排放指数,并计算了CO、UHC、NO_x、SO_2、CO_2及PM_(2.5)的精确排放量.结果表明,飞行过程中CO和UHC排放指数与推力变化趋势相反,数值范围分别为0.67~595.34 g·kg~(-1)和0.05~0.43 g·kg~(-1).NO_x排放指数与燃油流量变化趋势一致,数值范围是0.96~114.25 g·kg~(-1).PM_(2.5)排放指数全过程变化较小,约为0.25~0.36 g·kg~(-1).飞行全过程中,CO_2排放总量最大,约为2.0×10~4kg.同时,NO_x的排放量约为213.4 kg,SO_2也排放了24.5 kg.CO、PM_(2.5)和UHC的排放量分别为7.5、2.2和0.5 kg.将本次精确计算结果与使用ICAO基准模型对LTO起降阶段的估算结果进行对比后发现,基准模型LTO飞行时间较真实时间偏长37%.基准模型估算LTO阶段CO、UHC污染物排放量偏高,NO_x偏低,且偏差较大;而SO_2、CO_2和PM_(2.5)的排放量估算结果偏差相对较小.与机动车相比,A320飞机的一次LTO起飞着陆飞行,NO_x排放量约等于一辆小客车行驶8.6×10~4km,或相当于1274辆小客车1 d的排放量.     

广东省非道路移动机械排放清单及不确定性研究

随着工业源和机动车等重点污染源减排空间的下降,非道路移动机械排放已成为大气污染防治领域的研究热点之一.本研究通过资料收集与实地调研,初步构建了广东省非道路机械基于机型的活动水平数据集、综合排放因子及时空分配因子,采用自下而上的排放因子法,建立了广东省2014年非道路移动机械排放清单.并利用蒙特卡洛方法定量评估清单结果不确定性.结果表明,广东省2014年非道路移动机械的SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs和CO排放总量分别为4.9、61.1、4.8、4.5、11.6 kt和45.1 kt.其中,农业机械排放以四轮农用运输车和小型拖拉机为主,贡献率分别为38.4%和18.0%,主要分布在非珠三角的农村地区;工程机械排放以建筑运输车和挖掘机为主,贡献率分别为40.1%和33.9%,主要分布在珠三角地区.此外,不确定性分析结果显示VOCs和PM_(2.5)排放结果不确定性较大,不确定性范围分别为-25.2%~41.7%和-23.4%~32.8%.NO_x不确定性较小,不确定性范围为-15.2%~17.5%.     

轻型汽油车稳态工况下的尾气排放特征

选取不同排放标准的127辆轻型汽油客车和10辆轻型汽油货车为研究对象,利用便携式车载测试系统(portable emission measurement system, PEMS)结合台架稳态工况(acceleration simulation mode, ASM),探究了不同工况与车辆参数对轻型汽油车气态污染物二氧化碳(CO_2)、一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、碳氢化合物(HC)和甲烷(CH_4)排放的影响.结果表明,轻型汽油车气态污染物在怠速工况下的排放率较低,仅为加速工况和匀速工况的22.9%和25.8%.污染物排放特征与工况密切相关,CO_2和NO_x在加速工况时的排放率小于匀速工况,而CO、HC和CH_4在加速工况时的排放率却大于匀速工况.在低速稳态下,轻型汽油客车和轻型汽油货车CO_2、CO、NO_x、HC和CH_4的排放因子分别为383.20、 2.98、 1.60、 0.14和0.03 g·km~(-1)和360.66、 2.64、 1.61、 0.005 5和0.002 7 g·km~(-1).排放标准的加严带来了明显减排效果,CO、NO_x、HC和CH_4的排放因子从国Ⅰ～国Ⅴ分别下降了87.5%、 97.3%、 97.9%和86.4%.车龄、行驶里程和基准质量与车辆污染物的排放存在非线性关系,发动机排量与机动车的尾气污染物的排放呈正相关.     

广西工业源大气污染物排放清单及空间分布特征研究

大气污染物排放清单是了解区域污染物排放特征的重要资料,而工业源是大气污染的重点排放源.研究根据收集的工业企业活动水平数据,选择合理的计算方法和排放因子,建立了广西2016年工业源大气污染物排放清单.结果表明,2016年广西工业源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别为20.7×10~4、21.6×10~4、147.5×10~4、48.4×10~4、25.7×10~4、34.7×10~4 t.其中,电厂和非金属矿物制品业对SO_2、NO_x、PM_(2.5)和VOCs的贡献最高.除此之外,黑色金属冶炼是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的主要贡献源;有色金属冶炼是PM_(2.5)的主要贡献源;农副食品加工业是VOCs的主要贡献源.根据排放源污染物排放量及地理坐标信息,建立了污染物排放量空间分布特征图.结果显示,广西工业企业SO_2和NO_x排放主要集中在百色、柳州、防城港和贵港市;颗粒物排放主要集中在贵港、柳州和百色市;VOCs排放主要集中在柳州、贵港和崇左市.研究建立的排放源清单结果具有一定的不确定性,建议进一步完善基础研究.     

基于大数据分析和IVE模型的杭州市机动车污染物排放变化特征研究

以杭州市全市域为研究对象,基于机动车排放管理数据库和IVE模型本地化后计算出市区、城区、城郊和郊区4类区域及快速路、主干路和次干路3类道路的各类机动车排放清单,利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布,分析了机动车污染物排放特征.结果显示,杭州市机动车各污染物NO_x、CO、PM_(2.5)和VOCs的年排放量分别为4.9×10~4、12.5×10~4、0.2×10~4、2.1×10~4t.各种车型中,中重型货车对NO_x和PM_(2.5)的贡献均最大,分别为45.8%和36.3%,其次为大中型客车、公交客运,小微型客车对CO和VOCs的排放贡献最大,分别为69.3%和51.1%.机动车各污染物排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,高排放区域集中在城中心及城南和城北区域,同时各污染物排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

南京市工业源大气污染物排放清单的建立

通过收集整理南京市工业源活动水平,采用"自下而上"的方法建立了2014年南京市工业源大气污染物排放清单。清单结果显示,2014年南京市工业源SO_2、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、VOCs和NH_3的一次排放总量分别为6.70、14.45、4.97、7.06、83.03、14.47和0.07万t。电力生产是SO_2和NO_x的主要排放源,占工业源总排放量的40%以上,钢铁行业是PM_(2.5)、PM_(10)和CO的主要排放源,均占55%以上,VOCs排放主要来自石化化工,贡献了约62.6%的工业源排放。工业重点源空间分布结果显示,南京市重点源排放主要集中于长江沿岸一带的2个园区:南京化学工业园区和南京经济技术开发区。该研究建立的排放清单具有一定的不确定性,建议后续研究加强大气污染物排放系数的研究,进一步完善大气污染物排放清单,为该市大气污染预报预警和污染控制措施的制定提供重要基础数据。     

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%.     

天津市机动车尾气排放因子研究

通过调查研究天津市机动车车型构成、保有量、车辆行驶状况、气象数据和油品等基础数据,利用COPERT IV模型计算了在国1、国2、国3、国4和国5排放标准下机动车尾气中CO、NO_x、VOC和PM_(2.5)的排放因子.应用车载测试系统在实际道路上对国4柴油货车的排放因子进行了测量,并将模型结果与实测结果进行了比较,研究表明,国4排放标准下,污染物排放实测数据普遍高于模型模拟数据.对于轻型载货柴油车而言,实际道路测量的CO、NO_x、VOC和PM_(2.5)的排放因子分别是模型模拟数据的2.5、4.3、1.9和1.2倍;对于中型载货柴油车而言,以上污染物的实测排放因子分别是模型的1.3、2.1、1.0和1.2倍;对于重型载货柴油车而言,以上污染物的实测排放因子分别是模型的1.7、1.9、1.1和1.2倍.     

天津津南区大气污染物小尺度精细化源清单

以天津市津南区空气站周边3 km为研究对象,基于拉网式实地调查,获得了该地区2016年各类典型行业污染源详细的活动水平数据,以大气污染物排放清单编制指南为参考,建立了2016年天津市津南区空气站周边3 km大气污染源排放清单,并构建了PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_x、CO和VOCs等6项污染物的100 m×100 m空间网格分布图。结果表明,2016年天津市津南区空气站周边3 km大气污染源的排放总量为:PM_(2.5)(212.72 t)、PM_(10)(529.79 t)、SO_2(101.97 t)、NO_X(1 181.93 t)、CO(3 272.10 t)、VOCs(423.62 t);PM_(2.5)、NO_X、CO、VOCs的最大排放源都是道路机动车,贡献率分别为22.10%、92.84%、71.15%、74.52%;SO_2的最大排放源是散煤(43.25%);PM_(10)的最大排放源是裸地(29.33%)。天津市津南区改善空气质量应从道路交通优化、控制散煤、锅炉改燃3方面入手。     

长三角区域非道路移动机械排放清单及预测

基于长三角典型城市非道路移动机械实地调查成果,结合长三角各城市非道路移动机械相关指标现状及变化趋势,建立了长三角三省一市非道路移动机械大气污染源排放清单,并开展了2005~2025年区域非道路移动机械保有量、燃油消费量及污染物排放量预测.2014年长三角非道路移动机械总量约为8.23×106台,柴油消费量约9.95×106t,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别为5.5×10~3、4.9×10~5、7.6×10~5、1.1×10~5、2.9×10~4和2.7×10~4t,农用机械占长三角机械总量的93%,CO和VOCs排放贡献分别为88%和77%;建筑及市政工程机械的NO_x和PM_(2.5)排放贡献较为突出,分别占49%和35%.长三角中部和北部城市机械排放贡献相对突出.2005~2014年间,长三角地区非道路移动机械保有量、油耗及排放增幅均相对较快,预计到2020和2025年,区域非道路移动机械总量增速明显放缓,柴油消费量分别比2014年增加2%和8%.到2020年,SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM10和PM_(2.5)排放分别比2014年下降97%、10%、3%、10%、11%和11%;到2025年分别下降97%、16%、3%、15%、21%和21%.预计未来长三角区域非道路移动机械排放将呈现逐年下降趋势,但相比机动车降幅仍相对较小,其排放贡献将日益突出,加快老旧机械淘汰并进一步提升机械排放标准对削减非道路移动机械排放总量具有十分重要的意义.     

发动机工况与行驶挡位对轻型汽油车道路排放的影响

使用便携式排放测试系统(PEMS)在一辆状态良好的轻型汽油轿车上进行实际道路排放试验,研究发动机不同转速、负荷工况与行驶挡位对排放的影响。结果表明:NO_x、CO、CO_2排放速率随着发动机转速与负荷的升高有增加的趋势。市区工况中,NO_x、CO、CO_2排放因子随着行驶挡位的升高有下降的趋势。全工况中以最高挡行驶时,发动机在中、高转速与大负荷、最大负荷条件下运行的比例上升,NO_x、CO排放速率与排放因子有增加的趋势。     

利用IVE模型建立成都市轻型汽油客车排放清单

城市机动车污染物排放清单的建立是控制机动车污染的关键.本研究以2012年为基准年,通过对成都市轻型汽油客车技术水平分布、活动水平和保有量等数据的调查,将IVE模型本地化,计算了成都市2012年轻型汽油客车VOCs、PM、NOx、CO的排放清单,并分析了清单的不确定性.结果表明:成都市2012年轻型汽油客车排放的VOCs、PM、NOx和CO分别为2.23×104t、1.6×102t、1.26×104t和2.03×105t;轻型汽油客车中黄标车VOCs、PM、NOx、CO的排放量分别占排放总量的27.5%、18.1%、37.2%和42.5%,表明黄标车是轻型汽油客车污染物排放的主要来源;排放清单的不确定性主要来自于排放因子,VOCs、PM、NOx和CO清单的不确定性分别为-31.67%~32.35%、-54.75%~55.09%、-6.56%~6.76%和-12.22%~12.51%.     

恩施州大气污染物排放量估算及清单构建

该文通过污染源现场调查和部门资料收集,结合全国第二次污染源普查和湖北省污染源自动监控综合管理系统,以2017年为基准年,对恩施州大气污染物排放量进行了估算,并建立了恩施州1 km×1 km大气污染源排放清单,研究分析了清单结果和普查结果的差异。结果显示,2017年恩施州人为源SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC和NH_3排放总量分别为12 702.26、19 610.04、168 721.49、16 709.92、17 382.89、10 789.67、3 593.30、5 848.86和43 778.37 t;天然源挥发性有机物(BVOCs)排放总量为159 239.47 t。其中,固定燃烧源是SO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC主要来源,移动源是NO_x和VOCs的主要来源,NH_3的主要来源是农业源,PM_(10)、PM_(2.5)排放主要来自扬尘源。阔叶林和针叶阔叶混交林对天然源排放贡献较大。空间分布上,污染物排放主要集中在恩施市、利川市和巴东县。对比清单结果和普查结果,SO_2和VOCs排放量估算较普查结果高,NO_x排放量估算与普查结果相差不大。     

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.     

长沙市人为源大气污染物排放清单及特征研究

根据收集的长沙市人为源活动水平数据,建立了该地区2014年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2014年长沙市SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放总量分别为53.5×10~3、78.3×10~3、284.6×10~3、102.3×10~3、42.1×10~3、4.0×10~3、7.2×10~3、64.2×10~3、27.1×10~3t.化石燃料固定燃烧源为最大的SO_2排放贡献源,道路移动源是主要的NO_x贡献源,CO排放主要来自化石燃料固定燃烧源和道路移动源,长沙市VOCs的最大贡献源是溶剂使用源,PM_(10)、PM_(2.5)最主要的排放源是扬尘源,BC最大的排放贡献源为化石燃料固定燃烧源,生物质燃烧源是最大的OC贡献源,NH_3排放主要来源于畜禽养殖和农业施肥.空间分布结果显示,长沙市NH_3的排放在宁乡县、望城区、长沙县、浏阳市分布较多,主要呈现片状分布.其他污染物排放高值区则主要分布在中心城区、工业区及道路分布区域.     

长株潭区域机动车尾气排放清单及特征分析

通过建立2012年长株潭区域机动车尾气排放清单,分析了区域内机动车尾气排放特征,研究了排放的时空分配因子,并对清单进行了不确定性分析。结果表明:2012年长株潭区域道路机动车尾气CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、VOCs、NH_3排放量分别约为11.86、1.78、3.88、0.23、0.26、2.52、0.06万t。其中,载货汽车是NOx、PM、PM2.5的主要贡献源,载客汽车和摩托车是CO主要贡献源,摩托车是VOCs的主要贡献源,而载客汽车是NH3的主要贡献源。国I前标准车辆对CO、HC、VOCs的贡献率分别约为33.5%、31.8%、53.9%,国I标准车辆CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、VOCs、NH_3的贡献率分别约为38.6%、40.4%、47.4%、54.1%、54.1%、17.1%、16.2%,均高于车辆保有量的占有率,因此控制尾气排放应从国I前、国I车入手。此外,一周中工作日,每天08:00和17:00排放量占比较大,城区的空间分配因子明显高于郊区及乡镇区域,城镇居民使用车量对机动车尾气排放量影响较大。道路机动车排放清单估算过程中不确定性主要来自活动水平数据,尤其是平均行驶里程的选取上。