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%.     

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。     

乌鲁木齐市城区机动车大气污染物排放特征

对乌鲁木齐市城区车辆信息(包括车流量和车辆构成、车辆控制技术水平、车辆行驶工况、车辆启动分布等)进行调研和测试,并根据IVE模型计算得到机动车污染物排放清单,获得分车型、燃料类型及启动/运行方式的机动车污染物排放分担率.结果表明:2011年乌鲁木齐市机动车CO、NO_x、HC和PM的排放量分别为20.22×104、2.60×104、1.84×104和0.44×10~4t·a~(-1),机动车污染物排放分担率差别显著,乘用车、公交车和重型货车是CO和HC主要排放源;重型货车和乘用车是NO_x的主要排放源;重型货车是PM的主要排放源.汽油车是CO和HC排放的主要来源,柴油车是NO_x和PM排放的主要来源,天然气车各类污染物排放量均较低.控制柴油重型货车是消减机动车污染物排放的重要方式.     

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。     

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。     

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.      

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。     

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。     

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.     

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.     

On-road pollutant emission and fuel consumption characteristics of buses in Beijing

On-road emission and fuel consumption (FC) levels for Euro III and IV buses fueled on diesel and compressed natural gas (CNG) were compared, and emission and FC characteristics of buses were analyzed based on approximately 28,700 groups of instantaneous data obtained in Beijing using a portable emissions measurement system (PEMS). The experimental results revealed that NOx and PM emissions from CNG buses were decreased by 72.0% and 82.3% respectively, compared with Euro IV diesel buses. Similarly, these emissions were reduced by 75.2% and 96.3% respectively, compared with Euro III diesel buses. In addition, CO2, CO, HC, NOx, PM emissions and FC of Euro IV diesel buses were reduced by 26.4%, 75.2%, 73.6%, 11.4%, 79.1%, and 26.0%, respectively, relative to Euro III diesel buses. The CO2, CO, HC, NOx, PM emissions and FC factors all decreased with bus speed increased, while increased as bus acceleration increased. At the same time, the emission/FC rates as well as the emission/FC factors exhibited a strong positive correlation with the vehicle specific power (VSP). They all were the lowest when VSP < 0, and then rapidly increased as VSP increased. Furthermore, both the emission/FC rates and emission/FC factors were the highest at accelerations, higher at cruise speeds, and the lowest at decelerations for non-idling buses. These results can provide a base reference to further estimate bus emission and FC inventories in Beijing.     

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。     

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%。     

Variation of spatio-temporal distribution of on-road vehicle emissions based on real-time RFID data

High-resolution vehicular emissions inventories are important for managing vehicular pollution and improving urban air quality. This study developed a vehicular emission inventory with high spatio-temporal resolution in the main urban area of Chongqing, based on real-time traffic data from 820 RFID detectors covering 454 roads, and the differences in spatio-temporal emission characteristics between inner and outer districts were analysed. The result showed that the daily vehicular emission intensities of CO, hydrocarbons, PM_2.5, PM₁₀, and NOx were 30.24, 3.83, 0.18, 0.20, and 8.65 kg/km per day, respectively, in the study area during 2018. The pollutants emission intensities in inner district were higher than those in outer district. Light passenger cars (LPCs) were the main contributors of all-day CO emissions in the inner and outer districts, from which the contributors of NOx emissions were different. Diesel and natural gas buses were major contributors of daytime NOx emissions in inner districts, accounting for 40.40%, but buses and heavy duty trucks (HDTs) were major contributors in outer districts. At nighttime, due to the lifting of truck restrictions and suspension of buses, HDTs become the main NOx contributor in both inner and outer districts, and its three NOx emission peak hours were found, which are different to the peak hours of total NOx emission by all vehicles. Unlike most other cities, bridges and connecting channels are always emission hotspots due to long-time traffic congestion. This knowledge will help fully understand vehicular emissions characteristics and is useful for policymakers to design precise prevention and control measures.     

北京市压缩天然气公交车的环境效果分析

经过对北京市2007年公交车队的详细技术构成与实际运营情况的调研,发现北京市公交车队的主力车型为国三和国四车辆,应用修正的COPERTIV模型计算出北京市各技术水平的汽油、柴油和压缩天然气(CNG)公交车的排放因子.2007年北京市国三CNG公交车PM2.5和NOx单车排放因子分别比国三柴油车削减了97%和30%,而公交车队中排放控制最为严格的EEV天然气公交车的PM2.5和NOx单车排放因子分别比国四柴油公交车削减了93%和69%.但由于CNG公交车的CH4排放水平较高,导致CNG公交车的总碳氢化合物(THC)单车排放因子显著高于相近控制水平的柴油公交车.在单车排放水平的基础上建立了北京市公交车排放清单,2007年北京市公交车排放的CO、NMHC、THC、NOx和PM2.5分别为9051t、955t、1222t、8553t和161t.与没有CNG公交车的对照情景进行比较,在使用了CNG公交车后,2007年北京市公交车CO、NMHC、NOx和PM2.5排放总量分别削减了293t、62t、775t和33t,削减比例分别为3.1%、6.1%、8.3%和17.2%.2007年北京市通过在公交车队中使用CNG车辆共减少了柴油消耗量约5.0×104t,相当于北京市各行业柴油总消耗量的2.6%.2007年北京市公交车尾气排放的温室气体的CO2当量为8.3×105t,比不使用CNG车辆的情景略微增加了2.4%.     

Combination of biodiesel-ethanol-diesel fuel blend and SCR catalyst assembly to reduce emissions from a heavy-duty diesel engine

In this study, the efforts to reduce NOx and particulate matter （PM） emissions from a diesel engine using both ethanol-selective catalytic reduction （SCR） of NOx over an Ag/Al2O3 catalyst and a biodiesel-ethanol-diesel fuel blend （BE-diesel） on an engine bench test are discussed. Compared with diesel fuel, use of BE-diesel increased PM emissions by 14% due to the increase in the soluble organic fraction （SOF） of PM, but it greatly reduced the Bosch smoke number by 60%-80% according to the results from 13-mode test of European Stationary Cycle （ESC） test. The SCR catalyst was effective in NOx reduction by ethanol, and the NOx conversion was approximately 73%. Total hydrocarbons （THC） and CO emissions increased significantly during the SCR of NOx process. Two diesel oxidation catalyst （DOC） assemblies were used after Ag/Al2O3 converter to remove CO and HC. Different oxidation catalyst showed opposite effect on PM emission. The PM composition analysis revealed that the net effect of oxidation catalyst on total PM was an integrative effect on SOF reduction and sulfate formation of PM. The engine bench test results indicated that the combination of BE-diesel and a SCR catalyst assembly could provide benefits for NOx and PM emissions control even without using diesel particle filters （DPFs）.     

唐山市机动车排放清单与减排经济效益研究

基于唐山市机动车定期环保检测数据获取不同类型车辆的本地年均行驶里程,建立城区内典型车辆的"里程-注册年"特征曲线.采用车载排放测试法获取唐山市典型国Ⅵ阶段轻重型汽车实际道路排放因子.利用COPERT模型进行机动车排放因子本地化修正,建立涵盖不同排放阶段和燃料动力类型的唐山市机动车排放清单,结合唐山市路网信息,建立基于ArcGIS的3km×3km高时空分辨率网格化排放清单,并分析了国三及以下中重型柴油车（简称高排放车）不同淘汰与DPF排放治理比例情景下机动车减排与投入成本效益.研究表明,2020年机动车CO,HC,NOx,PM_2.5,PM₁₀年排放量分别为92403.51,10034.53,70568.35,2036.51,2160.65t,其中：NO_x,PM_2.5和PM₁₀排放主要来源于柴油车,分担率分别为92%,89%和89%;CO和HC排放主要来自汽油车,分担率分别为71%和73%.唐山市实施二环内国Ⅳ及以下柴油货车限行区政策后,二环内CO和HC年排放量削减率分别为22.41%和21.68%;而NO_x,PM₁₀和PM_2.5污染物排放强度显著降低,年排放量削减率分别为78.60%,84.85%和84.79%.在高排放车淘汰与治理情景下,随着高排放车淘汰比例的增长,投入成本和NO_x年均减排量呈线性上升趋势,且NOx减排效果更加显著,而PM减排辆略呈下降趋势.高排放车淘汰率每增长10%,NO_x年均减排量增加892.41t,PM年均减排量减少7.56t,年投入成本增加1.13亿元.     

佛山市发展公交车尾气削减潜力分析

采用COPERTⅣ模型计算佛山市公交车、摩托车和小型客车排放因子,结合保有量、年平均行驶里程计算其排放量,对佛山市公交车出行环境效果及尾气削减潜力进行情景分析。结果表明:2011年佛山市公交车CO、VOC、NOx和PM的排放量为804.57、283.85、3 365.32和73.00 t。单人单次公交车出行CO和VOC的排放量较摩托车和小型客车低,但NOx则较高。公交车载客人数从17人上升至25、35、45人,单人单次出行每公里排放量分别下降32.00%、51.43%和57.50%。佛山市低排放标准的柴油公交车全部更换成国Ⅳ排放标准柴油车,CO、VOC、NOx和PM的年排放量分别削减611.66、151.6、1 231.18和58.39 t。EEV标准天然气公交车替代柴油公交车可减少NOx和PM的排放,但对VOC的削减并无优势。佛山市现有柴油公交车更换成EEV标准天然气公交车,CO、NOx和PM的年排放量分别削减293.71 t、2 086.87 t和70.34 t,但VOC的年排放量升高228.01 t。