渭南市道路移动源高分辨污染物排放清单及特征研究

应用MOVES-2014a模型并对其输入参数进行了本地化修正,计算了2018年渭南市道路移动源污染物的排放因子和排放总量.基于渭南市路网分布和GIS信息及车流分布对污染物总排放量进行了空间和时间分配,建立了1 km×1 km和1 h分辨率的排放清单.结果表明,渭南市机动车排放CO、NMVOCs、NO_x、NO₂、NO、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、SO₂和CH₄的总量分别为2.791×10⁴、0.409×10⁴、1.527×10⁴、0.168×10⁴、1.359×10⁴、0.074×10⁴、0.080×10⁴、0.016×10⁴、0.003×10⁴和0.043×10⁴t.机动车排放的NO_x中NO占8...     

西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

基于机动车排放因子(MOVES)模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了西安市2017年分辨率为1km×1km的机动车污染物排放清单。结果显示:2017年西安市机动车污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x(NO+NO_2)、NO、NO_2、N_2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×10~4、138.2×10~4、2 884.2×10~4、2 577.8×10~4、306.4×10~4、27.9×10~4、1 281.2×10~4 kg;柴油车是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_x排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N_2O则主要来自汽油车,贡献率分别为74.2%、89.7%;总体看来,研究区域内不同污染物的空间分布规律相似,这与西安市公路分布有关,PM_(2.5)和NO_x的排放主要集中在主城区及周边县区的高速路和国道,而VOCs的排放主要集中在主城区二环及环内。     

铜川市秋冬季大气VOCs特征及其O3和SOA形成潜势分析

VOCs是O₃和SOA形成的重要前体物,可增强大气氧化性,促进二次污染物形成,影响区域空气质量和人体健康.为研究铜川市秋冬季VOCs特征及其对O₃和SOA生成的潜力,利用TH-300B在线监测系统监测了铜川市区102种VOCs的体积分数,并结合最大增量反应活性系数法和气溶胶生成系数法分别计算VOCs的O₃及SOA生成潜力.结果表明,铜川市秋季和冬季φ（TVOC）分别为（50.52±16.81）×10^-9和（63.21±35.24）×10^-9,O₃生成潜势分别为138.43×10^-9和137.123×10^-9, SOA生成潜势分别为3.098μg·m^-3和0.612μg·m^-3.秋季VOCs中含量最多的2种组分为烷烃（26.19%）和芳香烃（26.04%）,冬季VOCs中含量最多的组分为烷烃（48.88%）.反-2-戊烯、甲苯和间/对-二甲苯是秋季OFPs最大的3个成分,...     

渭南市道路移动源高分辨温室气体排放清单及特征研究

根据渭南市机动车保有量和抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了渭南市2017—2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO 4种 温室气体的排放量,分析了机动车车型、燃料和排放标准对温室气体排放量的影响.基于ArcGIS和渭南市道路网信息,建立了高分辨率（1 km× 1 km和1 h×1 h）的温室气体排放清单.结果表明,渭南市2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO的排放量分别为424.322×10⁴、0.044×10⁴、0.007×10⁴和2.808×10⁴ t,以CO₂当量计,机动车温室气体的总排放量为432.843×10⁴ t. 4种道路移动源温室气体中,CO₂占总温室气体排放量的98.03%.渭南市小型客车对温室气体的贡献率最大,分别排放了43.41%的CO₂、74.78%的N₂O和57.17%的CO.大型客车排放了34.47%的CH₄, 汽油车和天然气汽车是N₂O和CH₄的主要排放源,分别排放了86.76%的N₂O和61.87%的CH₄.渭南市道路移动源温室气体排放强度24 h变化呈“双峰”分布,空间分布呈明显的“线-面”特征,这与道路分布密度高度相关,路网密集的城市中心为机动车温室气体的高排放区.