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1.
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l h分辨率的排放清单.结果表明,渭南市机动车排放CO、NMVOCs、NOx、NO2、NO...  相似文献   
2.
道路扬尘是城市大气颗粒的主要来源之一,扬尘中含有的重金属、碳质组分和水溶性离子会危害人体健康 . 为研究西安市道路扬尘的排放量及颗粒物的化学组分,在西安市环路、主干路、次干路和支路设监测点,采集了 141个道路积尘样品,估算了不同类型道路的积尘负荷 . 采用 AP-42 模型估算了不同类型道路的扬尘排放因子,建立了 2018 年西安市道路扬尘 PM2.5和 PM10的排放清单,分析了道路扬尘颗粒物的化学组分 . 基于西安市路网分布、GIS信息和车流量对道路扬尘 PM2.5和 PM10的排放量进行了空间分配 . 结果表明,西安市机动车道、非机动车道和人行道的积尘负荷分别为(0.88±0.83)、(2.62±2.23)和(1.41±1.42)g·m-2. 按道路长度加权平均的扬尘中 PM2.5和 PM10的排放因子分别为 0.22和0.93 g·km-1·veh-1. 2018 年西安市道路扬尘...  相似文献   
3.
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,...  相似文献   
4.
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.  相似文献   
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