City-specific vehicle emission control strategies to achieve stringent emission reduction targets in China''s Yangtze River Delta region

The Yangtze River Delta (YRD) region is one of the most prosperous and densely populated regions in China and is facing tremendous pressure to mitigate vehicle emissions and improve air quality. Our assessment has revealed that mitigating vehicle emissions of NOx would be more difficult than reducing the emissions of other major vehicular pollutants (e.g., CO, HC and PM_2.5) in the YRD region. Even in Shanghai, where the emission control implemented are more stringent than in Jiangsu and Zhejiang, we observed little to no reduction in NOx emissions from 2000 to 2010. Emission–reduction targets for HC, NOx and PM_2.5 are determined using a response surface modeling tool for better air quality. We design city-specific emission control strategies for three vehicle-populated cities in the YRD region: Shanghai and Nanjing and Wuxi in Jiangsu. Our results indicate that even if stringent emission control consisting of the Euro 6/VI standards, the limitation of vehicle population and usage, and the scrappage of older vehicles is applied, Nanjing and Wuxi will not be able to meet the NOx emissions target by 2020. Therefore, additional control measures are proposed for Nanjing and Wuxi to further mitigate NOx emissions from heavy-duty diesel vehicles.     

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.     

天津市2017年移动源高时空分辨率排放清单

移动源已成为城市地区大气污染的主要贡献源.已有研究多关注道路移动源（机动车）或非道路移动源（工程机械、农业机械、船舶、铁路内燃机车和民航飞机）中单一源类的排放,欠缺对移动源总体排放特征的把握.本研究提出了移动源高时空分辨率排放清单的构建方法,据此建立了天津市2017年移动源排放清单,并分析其排放构成与时空特征.结果表明,天津市移动源CO、VOCs、NO_x和PM₁₀的排放量分别为18.30、6.42、14.99和0.84万t.道路移动源是CO和VOCs的主要贡献源,占比分别为85.38%和86.60%.非道路移动源是NO_x和PM₁₀的主要贡献源,占比分别为57.32%和66.95%.从时间变化来看,移动源所有污染物排放在2月均为最低,CO和VOCs在10月排放最高,而NO_x和PM₁₀则在8月排放最高.节假日（如春节和国庆节等）对移动源排放的时间变化影响显著.从空间分布来看,CO和VOCs排放主要集中于城区和车流量大的公路（高速路和国道）上,NO_x和PM₁₀在城区与港区均具有较高排放强度.污染物的空间分布差异是由其主要贡献源的空间位置决定的.本研究可为天津市大气污染的精细化管控和空气质量模拟提供数据支撑,同时可为其他地区移动源排放清单的建立提供方法参考.     

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.     

Vehicular emissions in China in 2006 and 2010

Vehicular emissions in China in 2006 and 2010 were calculated at a high spatial resolution based on the data released by the National Bureau of Statistics, by taking the emission standards into consideration. China's vehicular emissions of carbon monoxide(CO),nitrogen oxides(NO_x), volatile organic compounds(VOCs), ammonia(NH_3), fine particulate matters(PM_(2.5)), inhalable particulate matters(PM_(10)), black carbon(BC), and organic carbon(OC) were 30,113.9, 4593.7, 6838.0, 20.9, 400.2, 430.5, 285.6, and 105.1 Gg, respectively, in 2006 and 34,175.2, 5167.5, 7029.4, 74.0, 386.4, 417.1, 270.9, and 106.2 Gg, respectively, in 2010. CO,VOCs, and NH_3 emissions were mainly from motorcycles and light-duty gasoline vehicles,whereas NO_X, PM_(2.5), PM_(10), and BC emissions were mainly from rural vehicles and heavyduty diesel trucks. OC emissions were mainly from motorcycles and heavy-duty diesel trucks. Vehicles of pre-China Ⅰ(vehicular emission standard of China before phase Ⅰ) and China Ⅰ(vehicular emission standard of China in phase Ⅰ) were the primary contributors to all of the pollutant emissions except NH_3, which was mainly from China Ⅲ and China Ⅳ gasoline vehicles. The total emissions of all the pollutants except NH_3 changed little from2006 to 2010. This finding can be attributed to the implementation of strict emission standards and to improvements in oil quality.     

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%.     

港口自有移动源大气污染物排放清单

基于全面开展大气污染源排放清单编制工作的要求,研究制定了天津市港口自有移动源排放清单.对道路和非道路移动源各源类6种大气污染物建立了分辨率为3 km×3 km的网格化排放清单,并分析其污染物排放时空分布特征,利用蒙特卡罗方法分析了清单的不确定性.结果表明,2020年港口自有移动源共排放PM₁₀ 148.22 t、 PM_2.5 135.34 t、 SO₂ 1 061.04 t、 NO_x 4 027.16 t、 CO 756.60 t和VOCs 237.07 t,其中道路和非道路移动源污染物总排放量占移动源排放量的比例分别为6.66%和93.34%.全港区自有道路移动源机动车污染物排放的主要贡献源是小型、中型、大型载客汽车(汽油)和重型载货汽车(柴油),非道路移动源排放的各污染物的主要贡献源均是船舶和工程机械.不确定性分析结果表明,移动源总体不确定性范围为-13.3%～16.53%.     

兰州盆地人为源大气污染物网格化排放清单及其空间分布特征

基于所搜集的兰州盆地各类人为污染源排放大气污染物的活动水平数据及其排放因子,采用"自下而上"的方法建立了2009年兰州盆地(石油化工城市)1 km×1 km的7种(类)大气污染物网格化排放清单,并对其来源和空间分布特征进行了分析研究.结果显示:2009年兰州盆地NOx、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)和NH3的排放总量分别为1.2×10~5、8.8×10~4、4.3×10~4、4.1×10~5、9.6×10~4、4.2×10~4和1.4×10~4t;工业燃烧排放是兰州盆地NO_x和SO_2的主要贡献源,分别占其总排放量的85.70%和52.55%;工业非燃烧过程排放是VOCs的最大贡献源,占总排放量的81.25%;工业点源和工业非燃烧过程排放是CO的两大贡献源,分别占其总排放量的33.97%和28.32%;PM_(10)和PM_(2.5)主要来源于工业非燃烧过程,贡献分别为51.09%和55.12%;氮肥使用和禽畜养殖是NH_3排放最大的贡献源,分别占其总排放量的39.20%和30.70%.空间分布特征表现为:以工业源为主要排放源的NO_x、SO_2、VOCs、CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要分布在工业和人口最为集中的兰州盆地市区一带,NH_3的排放则主要集中在榆中县和皋兰县交界的农村地区.同时,还对2014年工业燃烧源和道路移动源的7种(类)大气污染物排放量进行了估算,并与2009年进行了排放比较研究.结果表明,2014年工业污染源的7种(类)污染物排放量与2009年相比平均增幅不高,最高不超过30%,但移动源污染物排放量却大幅增加,增幅将近1倍.此外,基于排放因子及活动水平的不确定性,本研究对排放清单的结果进行了不确定性分析,并通过蒙特卡罗模拟对各污染物的排放量进行了评估.本排放清单的建立,不仅填补了兰州盆地大气污染物网格化排放清单的空白,还可为兰州盆地大气污染物排放清单更新、区域环境过程、大气复合污染成因及大气污染预警技术等相关研究提供基本方法手段及基础数据.     

大城市机动车污染物排放与控制的情景预测

机动车排放控制措施的有效实施对改善城市大气环境质量具有重要意义. 以北京市为例,利用情景预测法评估2011—2020年各项控制措施对城市机动车常规污染物(CO、NO_x、HC、PM₁₀)的削减效果.建立Gompertz模型并估算动态车龄分布以预测机动车保有量,运用排放因子法估算6种机动车排放控制情景的污染物削减量. 结果表明:与基准情景相比,轻型客车保有量调控情景对CO、HC和PM₁₀的削减效果较显著,在2020年可分别削减7.81%、9.88%和5.78%;排放标准更新情景对4种污染物均能有效削减,尤其是对NO_x和PM₁₀,可分别削减21.19%和24.67%;而淘汰高排放机动车情景的短期削减效果显著,但中、长期效果较差;新能源车推广情景因受到经济、技术条件的限制,削减效果较弱;综合情景考虑了以上所有的削减控制措施并达到最大的削减效果,2020年对CO、NO_x、HC和PM₁₀的削减率分别达到29.45%、42.54%、28.04%和41.30%,与基准年(2010年)相比,分别削减约2.81×105、0.63×104、3.77×104和0.17×104t.      

新冠肺炎疫情期间河北省国省道机动车交通量及大气污染物排放量变化分析

本研究分别利用2019年、2020年第一季度河北省国省道交通调查站监测数据,计算了两年国省道机动车逐日交通量及大气污染物排放量,分析了新冠肺炎疫情期间国省道机动车大气污染物排放的变化情况.与2019年相比,2020年第一季度河北省国省道交通量同比下降38.1%,单位公里CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放强度分别同比下降31.3%、32.7%、19.1%、20.2%、20.0%.从不同公路类型来看,2020年第一季度,普通公路交通量持续下降,国家高速和省级高速交通量在3月出现回升,分别同比增长5.6%、37.2%,且货车增速高于客车.2020年春运期间,客车、货车总交通量分别为去年同期的44.2%、51.0%,国省道CO、VOCs、NO_x、PM_2.5、PM₁₀的排放强度分别是去年同期的51.4%、50.6%、52.6%、52.3%、52.3%.从2月14日开始,客车、货车交通量开始逐步回升,到3月底,国省道总交通量恢复到了去年同期的46.6%,其中,客车是去年同期的34.5%,货车是70.3%.