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1.
为研究未来西安市机动车污染控制策略的实施效果,基于情景分析法,以MOVES模型为平台,预测2020年西安市机动车PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、总碳氢化合物(THC)、CO、SO_2排放量分别为1 531.41、1 596.33、44 159.48、14 029.62、383 200.08、5 164.63t。设置5类不同控制措施情景,分析其对机动车的减排效果。结果显示:单一措施中,淘汰"黄标车"和老旧车对污染减排效果最明显,6种污染物均有较大幅度减排;调控轻型客车保有量可明显削减THC、CO的排放,减排比例分别为13.49%、18.59%;提升燃油质量可使各车型SO_2的减排比例均达到90%以上;使用替代燃料情景的污染物减排比例相对较低,但也是一种有效的控制策略;综合控制措施的减排效果最为显著,与基准情景相比,2020年PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、THC、CO和SO_2减排比例分别为78.50%、78.37%、71.77%、72.47%、76.94%、98.30%。  相似文献   
2.
选取天津市汽车制造、家具制造、包装印刷及医药制造等13个VOCs重点行业,通过实测法构建了工业源本地化VOCs成分谱,并基于大气模型化学机理CB05和SAPRC99建立了本地化物种谱,且与美国环保署SPECIATE数据库中的物种谱进行对比分析,通过空气质量模型验证不同大气化学机制对O3生成的影响.结果表明:①基于SAPRC99机制建立的本地化物种谱与SPECIATE的差异要显著高于CB05机制.②汽车制造、家具制造、乐器制造、涂料生产、汽车零部件制造、轮胎制造行业物种谱差异较小,包装印刷、医药制造等其它行业差异较为显著.③不同模式大气气相化学机制对O3的模拟结果的变化趋势总体一致,不存在显著性差异,但SAPRC99机制模拟结果略高于CB05机制,建议当本地化VOCs成分谱缺失或不详尽时,优先考虑采用CB05机制.  相似文献   
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