APEC会议期间北京机动车排放控制效果评估

机动车尾气排放是影响北京市大气环境质量的首要因素,为了保障APEC期间的空气质量,北京市采取了包括控制机动车排放在内的严格的控制措施.本研究基于路网车流量、车速和车型变化数据,提出了一种基于自下而上排放清单的控制措施效果评估方法.结果表明,APEC会议期间北京市路网车流量下降,车速上升,小客车的车流量下降幅度最大;APEC会议期间机动车尾气CO、NO_x、HC和PM排放削减比例分别为:快速路15.1%、22.4%、18.4%和21.8%,主干道29.9%、36.4%、32.7%和35.8%,次干道35.7%、41.7%、38.4%和41.2%,支路40.8%、46.5%、43.1%和46.0%.基于自下而上的排放清单方法,建立了APEC会前和会期的机动车尾气排放清单,结果显示研究区域内会期机动车尾气排放量CO、NO_x、HC和PM排放量分别削减37.5%、43.4%、39.9%和42.9%.     

基于实际道路交通流信息的北京市机动车排放特征

通过模型模拟和调查统计方法获取了北京路网的车流量、车型构成和车速基础数据.基于具有时空分布特征的实际道路交通流信息和排放因子,以Arc GIS为平台构建了北京市机动车尾气排放清单,并分析实际道路排放特征及污染物排放的空间分布特征.结果表明,北京市城区各类型道路上小客车比例均在89%以上,郊区道路也为小客车比例最高,但小货车、中货车、大货车、大客车、拖拉机和摩托车均占一定比例.污染物排放强度与车流量呈正相关性,污染物排放强度总体上呈现白天高夜间底的趋势,但是郊区道路PM排放昼夜变化趋势不明显,高速路的PM排放强度夜间大于白天.污染物排放的空间分布为城区、南部、东南以及东北部接近城区的区域排放强度较高,西部山区及北部山区由于路网密度较小排放强度较低,城区环路和郊区高速公路附近由于车流量大,排放强度较高.     

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。     

基于路网车流量的北京城市副中心机动车污染控制情景

应用基于路网车流信息的情景分析方法,对北京城市副中心地区依据不同控制情景,以2015年为基准年建立机动车尾气排放清单.通过计算未来年路网车流信息和各情景下实际路网机动车污染物的排放清单,预测2020年和2025年的污染物排放变化.结果表明,未来10年北京城市副中心路网密度和机动车行驶里程持续增长,与基准情景相比,各控制情景对污染物排放量均有削减,新能源车推广情景对各污染物减排效果显著,且对NOx和PM的减排效果更好.外埠车限行情景对各污染物减排效果均较为显著,淘汰高排放车措施在短时间内削减效果显著,但长期削减效果较弱.综合情景对污染物的削减率达到最佳,机动车污染物CO、NOx、HC和PM排放量分别下降39.0%、58.7%、49.2%和55.5%.     

基于交通流量和路网的区域机动车污染物排放量空间分配方法

针对传统的机动车污染物排放空间分配方法精度不高的问题,提出了一种基于交通流量与道路系统的机动车污染物排放"标准道路长度"空间分配的新方法.该方法以实际道路网络作为机动车污染物排放的分配基底,根据不同等级道路交通流量的差异引入"标准道路长度"转换体系,并利用GIS技术完成机动车污染物排放的空间分配过程.将该方法应用于珠三角地区,建立了2004年珠三角地区的机动车污染物空间分配清单.研究结果表明,珠三角地区机动车高污染物排放集中在车辆保有量大、路网密集、交通流量大的城市和地区,且高污染物排放空问分布情况与主干路网的分布一致,呈现出明显的路状分布;结果显示,该方法能有效降低传统方法空问分配的偏差,尤其当路网分辨率提高时.分配结果精度更高,更切合实际排放情况.     

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%.     

北京市机动车尾气中氨气排放特征研究

调查统计了北京市机动车的汽车类型、环境情况、汽车里程、燃油类别等,运用COPERTⅣ模式计算了机动车NH_3排放因子,通过调查研究和模型模拟的方法得到了北京道路网的车型组成和车流量,利用Arc GIS软件构建NH_3排放清单,分析其空间排放情况。结果显示:国Ⅱ标准下汽油和LPG载客轻型车以及汽油载货车的NH_3排放因子较高,而柴油车NH_3的排放因子较低而且几乎不受各类排放标准影响。西部和北部地区道路较为稀疏,氨气排放量较低,高速路各个进京口和城区道路车流量大,氨气排放量较高。     

青岛市机动车排放源强与排放量研究

阐述了青岛市城市机动车的发展现状和道路交通状况,采集典型交通状况的车流量和车速数据,对评价区域进行了移动线源、面源的源强分析计算,得到了该区域内机动车排放网格数据,通过修正的排放因子计算了青岛市机动车主要尾气污染物的年排放量,目的是为机动车污染治理提供了理论数据。研究表明从排放源源强分析机动车道路污染状况和污染区域分布,不受扩散模式的影响,可以简单有效的评价机动车排放污染程度;青岛市城市主干道以成为机动车污染物的主要排放源,针对青岛市机动车尾气污染情况提出了合理的污染物治理建议。     

基于情景分析的北京市机动车污染排放控制研究

为了研究未来北京市机动车排放控制措施的减排效果,本文基于情景分析法,以2010年为基准年,通过设置3类控制措施情景,估算2011~2020年不同情景下北京市机动车常规污染物排放量,并在基准情景基础上,估算污染物减排量,分析控制措施对不同类型机动车的减排贡献.结果表明,尽管未来北京市机动车保有量会有较大增长,实施机动车排放控制措施仍可取得显著的减排效果.单一措施中,淘汰高排放车减排量最大.其中,淘汰轻型客车可有效减少CO的排放,减排贡献率为89.4%;淘汰重型客车可对NOx、HC和PM10达到有效削减,其贡献率分别为65.5%、55.8%、93.4%.实施新的排放标准对重型柴油车的排放也有明显控制效果,且4种污染物都能得到有效削减.综合实施各种措施的效果最为显著,2020年对CO、NOx、HC、PM10的削减效果分别达到46.4%、42.1%、8.6%和50.6%.     

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.