机动车排放模型的研究进展

综述了美国机动车的排放模型，讨论了美国环保局(USEPA)颁布的机动车源排放模型(MOBILE)、加州空气资源局(CARB)认证的排放因子模型(EMFAC)以及由加州大学河边分校和密西根大学主持研究的综合模式排放模型(CMEM)的发展、分类及最新重点模型版本，提出了建立基于我国情况的排放因子模型组的思路。     

机动车尾气排放控制现状与对策

随着人们生活水平的提升,汽车成为人们出行经常使用的交通工具,而机动车排放的尾气含有许多危害环境与生命健康的成分,并且成为了造成大气污染的主要来源。当前,机动车尾气排放量在我国城市大气污染中占据了70%以上的比例,并且随着机动车的人均保有量越来越高,机动车尾气排放带来的危害也必将越来越严重,提高对机动车尾气排放控制与治理水平刻不容缓。基于此,本文对我国机动车尾气排放控制现状及相关对策进行了深入分析与探究,希望能对改善我国机动车尾气排放情况提供一些帮助。     

宁波市区道路机动车综合排放因子

机动车综合排放因子是计算城市机动车污染物排放总量和排放分担率的基础,是降低城市机动车排放的重要依据,是控制城市道路交通污染的源头.根据宁波市区道路机动车运行工况的研究成果,利用加速模拟工况(ASM)排放测试系统,检测主要污染物HC,CO和NO_x的排放浓度;依据试验车变速器和主减速器的结构参数,以及试验车在宁波市区道路运行时的档位分布计算排污值,并依据机动车的年代和车型分布对该值进行修正,计算宁波市区道路机动车综合排放因子.结果表明,宁波市区道路机动车主要污染物HC,CO和NO_x的综合排放因子分别为5.89,21.22和18.91 g/(km·辆).      

我国机动车排放测量设备的发展趋势

分析我国机动车排放测量技术发展情况，简介目前国内外常用排放仪器设备，借鉴发达国家的经验，并讨论我国机动车排放测量设备的发展方向。     

不同城市机动车尾气排放比较及数据可分享性评价

针对我国绝大多数城市缺乏机动车相关基础数据的实际国情,探讨一种基础数据共享的可能性,用于城市机动车尾气排放清单的计算.以北京、上海、天津及成都4个城市为例,通过综合这些城市现有的机动车相关的基础数据（如机动车保有量,车龄分布,基于驾驶特征的发动机比功率（VSP）,外界环境等）,运用模型预测他们的机动车尾气排放并和相应城...     

严化机动车污染物排放标准的探讨

在资料调研的基础上，通过对美国、欧洲和日本机动车污染物排放限值的严化过程分析，讨论了我国严化机动车排放标准的紧迫性。该文建议我国应根据当前对车辆排污控制的需求，车用无铅汽油的发展进程，以及已具备的排污控制技术条件，参照欧洲９１／４４１／ＥＥＣ排放规程，尽快制定适应我国轻型车辆发展和环境保护战略要求的轻型车污染排放标准。     

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.      

广州市机动车尾气排放特征研究

文章利用COPERT IV模型计算广州市机动车尾气排放因子,结合机动车保有量和构成,获得2008年广州市机动车尾气排放总量并对排放因子的速度敏感性,以及不同车型、不同排放标准、不同燃料类型机动车排放特征进行了分析。结果表明:2008年广州市机动车CO、NOX、VOC和PM的排放总量分别为138 772.42 t、80 868.69 t、24 907.26 t和3 171.97 t。摩托车和小客车是CO和VOC的主要贡献车型,贡献率总和分别达到78.31%和70.52%;而作为NOX和PM的主要贡献车型,大客车和重型货车的贡献率总和分别达到78.94%和83.72%。国0标准机动车排放水平高于其他排放标准的车型,CO和VOC的排放分担率接近于保有量比例的2倍。汽油车是CO和VOC的主要贡献车型,其排放贡献率超过80%;而PM排放主要以柴油车为主;柴油车的NOX排放总量高,接近于汽油车的2倍。     

运用CMEM模型计算北京市机动车排放因子

采用由美国加州大学Riverside分校开发的综合模式排放模型(CMEM)分析和研究北京市机动车污染物的排放特征,以9辆代表北京市典型技术类型的轻型机动车为实验车辆,收集了运行CMEM模型所需要的数据和参数.通过CMEM模型Access 2.02版本计算,得到了在不同交通行驶状况下北京市4类典型轻型机动车的CO2,CO,HC,NOx单车排放因子及各车型综合排放因子.通过与同一车辆的在路实测排放因子比较发现,用CMEM模型计算的CO,HC和NOx与实测排放因子及排放特征有较好的一致性,因此适用于计算北京市机动车CO,HC和NOx排放因子.      

MOBILE计算中国机动车CO排放因子时的计算年确定

在使用MOBILE计算机动车排放因子时,一个较为重要的计算参数——计算年,在美国是根据实际年份来确定的,但是由于我国机动车排放发展水平与美国的不同,其值的确定是比较困难的关键问题。文章利用我国的实测机动车排放因子数据,在同等条件下使用MOBILE计算排放因子,并与道路实测数据对比,得到不同测试年份对应的MOBILE计算年,从而回归出使用MOBILE计算机动车排放因子的计算年公式。在今后利用MOBILE计算机动车排放时,可以方便的使用公式得到对应的MOBILE计算年,从而提高计算的精确度。     

重庆城区机动车排放污染研究

通过调查研究首先弄清重庆城区主干道机动车排放污染的现状，算出机动车排污负荷在城区道路大气环境中的分担率，利用美国ＥＰＡ推荐的ＭＯＢＩＬＥＳ模型计算城区道路机动车排放的综合排放因子，由此估算重庆城区机动车排放总量并预测２００５、２０１０年的发展趋势。     

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。     

应用车载测试系统研究轻型机动车在实际道路上的排放特征

采用一套车载排放测试系统,对深圳市7辆具有代表性的轻型车辆进了实际道路排放测试.根据测试结果,分析了机动车运行工况对排放的影响,比较了基于油耗和行驶里程的排放因子,并计算了各测试车辆的平均排放因子.结果表明,深圳市轻型机动车加速和减速运行模式共占整个运行时间的66.7%和行驶里程的80.3%,对各种污染物的贡献率达74.6%～79.2%.并且加速模式下的排放水平明显高于其他运行模式;基于油耗的排放因子受车速的影响较小,可以避免因机动车运行工况不同所带来的排放差异,从宏观尺度更为合理地预测机动车污染物排放量;车辆技术水平对排放影响很大,化油器车的C0、HC和NOx排放因子分别是欧Ⅲ车的19.9～20.5、5.6～26.1和1.8～2.0倍;我国在进行轻型车排放测试时使用ECE EUDC工况,不能反映我国城市实际道路行驶工况下的机动车排放水平.     

美国加州机动车排放清单模型介绍

介绍了美国加州机动车排放清单模型(MVET7gc)的结构、功能、原理、特点和应用，可为开发和建立广州地区的机动车排放清单模型提供借鉴。     

2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放特征及演变

机动车排放已成为城市地区人为源挥发性有机物(VOCs)的重要来源,排放清单是量化其环境影响的重要手段.针对已有研究中存在的过程区分不清、排放因子测试不全和气象参数考虑不细等问题,基于文献调研与实验测试完善了排放因子库,在月尺度上提出了涵盖尾气排放和蒸发排放(包括运行损失、昼间排放、热浸排放和加油排放)的机动车全过程VOCs逐月排放清单构建方法,并应用此方法建立了2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放清单.研究期内,天津市机动车VOCs排放总量呈现出先缓慢上升后逐步下降的趋势,2020年排放总量为2.14万t,小型客车是对排放总量贡献最大的车型,贡献率达75.00%.排放标准升级对不同过程VOCs排放的影响存在差异.与尾气排放量的持续下降不同,蒸发排放量呈现出先升后降的倒U型走势,且对总排放量的贡献逐年上升,2020年时贡献率为31.69%.机动车排放的月度变化受活动水平与排放因子的双重影响.VOCs排放量呈现出秋冬季高和春夏季低的特点,2020年新冠疫情期间,封控措施限制了机动车活动水平,使得VOCs排放量显著低于往年同期.计算方法和数据结论可为大气污染防治工作提供技术参考...     

机动车尾气排放VOCs研究进展

机动车尾气排放的挥发性有机物(VOCs)严重危害着人类的健康和大气环境,备受人们关注。本综述对机动车尾气排放VOCs的采样和分析等监测技术研究进展进行了综合和概括;对国内外机动车尾气排放VOCs的研究进行了分类和归纳。对国内研究存在的问题进行了总结,并对未来相关研究进行了展望。目前,国内机动车排放VOCs源成分谱、采样分析方法,以及其排放特征都需要进一步深入研究。     

借力绿交通 助跑“常态蓝”

随着人们生活水平的提高和城市范围的扩展,城市机动车保有量迅速增长,伴随而来的机动车污染物也不断增加。机动车直接排放的颗粒物和二次形成的颗粒物成为大城市空气污染的主要来源,也是中东部地区大范围灰霾污染的重要成因。加强道路交通管理、治理机动车污染物排放,已经成为治理空气污染、应对雾霾天气重要而紧迫的任务。与此同时,《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》、《大气污染物防治行动计划》也对新形势下的城镇交通发展、道路管理、机动车污染物排放限制提出了更高的要求。当下应剖析城市交通、机动车和大气污染之间的关系,完善城市     

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.     

城市机动车排放因子隧道试验研究

选取典型城市隧道进行机动车排放因子测试,应用隧道试验原理,通过连续48h的现场采样监测,获得了隧道内机动车排放污染物NO_x.CO、SO₂、PM₁₀、VOC和HC浓度、交通参数(车型、车速、交通流量)和气象参数(如风速、风量、温度、湿度)等实测数据.通过质量平衡计算出隧道内机动车NO_x.CO、SO₂、PM₁₀和HC的平均排放因子分别为1.379、15.404、0.142、0.637、1.857g·(km·辆)^-1.并在此基础上应用多元回归方法计算出8大类机动车各种排放污染物的单车排放因子.结果反映目前中国城市机动车污染物排放水平及各污染物排放特征.     

国家机动车排污控制管理数据库系统

介绍了“国家机动车排污控制管理系统”数据库的研制、特点及使用方法。该数据库存储了大量的城市环境概况、机动车排放因子、排放标准、燃油标准和排放控制对策等信息,能系统、准确的提供国家级相关数据及法律依据,使各级环保部门和政府决策部门能迅速、准确地掌握全国或某城市的有关机动车的静态或动态的污染排放综合情况。