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机动车污染排放模型研究综述 总被引:20,自引:0,他引:20
过去几十年,为了掌握机动车污染排放的规律和特征,向决策者提供科学有效的机动车污染控制措施,研究者们致力于研究机动车污染物排放的物化原理和影响机动车污染的主要因素,并据此建立多种尺度的机动车排放模型,以模拟城市区域或者街道的污染物排放.为了分析机动车的瞬态排放特征,目前的机动车排放模型研究正逐渐从宏观向微观发展,排放测试方法注重获取逐秒的排放数据,排放模型模拟的时间尺度和空间尺度逐步趋向微观.此外,机动车模型研究正趋向与交通模型进行耦合,从而揭示机动车在实际道路交通流中的排放特征.从机动车排放的主要影响因素、机动车排放测试、机动车排放因子模型及机动车排放清单等4个方面综述了国内外机动车排放研究现状和发展动向,对比并评价各种机动车排放模型方法的优缺点和适用范围,对我国的机动车排放模型发展方向进行了展望. 相似文献
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分析了机动车尾气挥发性有机物(VOCs)的排放特征,发现尾气VOCs排放具有明显的日变化和季节变化特征。不同区域不同车型机动车尾气VOCs成分谱略有差异,轻型汽油车尾气VOCs中芳香烃和烷烃含量较高,柴油车烷烃含量较高。尾气排放受机动车保有量、行驶里程、维护保养水平、行驶速度和燃油标准、排放标准等因素影响。从优先控制汽油车、加快机动车更新、采取本地化减排措施、加强多元管理措施、提高科研水平等方面提出了针对性的减排措施。 相似文献
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综述了国内外几种常用的机动车颗粒污染物排放因子的确定方法,介绍了各模型的使用概况及其优缺点,最后提出对机动车颗粒污染物排放因子应深入开展有关研究。 相似文献
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重庆市机动车尾气对大气环境的影响分析及减缓措施 总被引:7,自引:0,他引:7
在对重庆市机动车保有量、主城区交通状况进行深入调查的基础上,对机动车尾气排放对大气环境的影响进行了细致的分析与评估。阐述了机动车尾气是造成重庆市大气污染的重要因素。同时结合国内外一些先进的预防、控制和处理汽车尾气污染的方法,及近年来的观察、研究和试验,提出了合理减缓、控制机动车尾气污染的措施,以防止机动车尾气污染进一步蔓延。 相似文献
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使用车载排放测试系统(PEMS)采集轻型电喷汽油车道路实际污染物排放率数据,并利用GPS系统获得测试车辆测试过程的实际行驶工况。定义一段较短时间内的车速变化历程为短时实际行驶工况,以短时实际行驶工况表示车辆运行状态并将其各时刻的速度作为排放模型的参数,用BP神经网络的方法建立了机动车微观排放模型。模型运行结果表明,二氧化碳(CO2)、氮氧化合物(NOx)、一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)等污染物的排放率预测总体误差分别在4%、2%、5%、5%以下,检验了通过短时实际行驶工况各时刻速度计算机动车污染物排放率的方法的可行性。 相似文献
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基于车载的天津市不同交通流特征下机动车排放率精细分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用OBS2200车载测试系统,对天津市的道路行驶车辆进行测试,在3种不同交通流特征(交通高峰期、低峰期和平峰期)下获得了道路车载排放污染物(HC、CO、NOx和CO2)的逐秒数据,结果显示,高峰期HC和CO平均排放率(0.027±0.018 g/s和0.330±0.196 g/s)明显高于低峰期和平峰期,大约分别是低峰期的5.4倍和4.3倍,平峰期的3.9倍和9.2倍。低峰期NOx和CO2平均排放率(0.006±0.006 g/s和1.904±0.960 g/s)稍高于高峰期和平峰期。加速工况下4种排放物的平均排放率:0.022±0.019 g/s、0.243±0.234 g/s、0.007±0.007 g/s和1.766±0.946 g/s,大约分别是减速工况下4种排放物平均排放率的1.1倍、1.4倍、2.3倍和1.9倍。随着加速度增大4种排放物的排放率逐渐增大。 相似文献
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负载对实际道路重型柴油车排放的影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用车载测试系统对重型柴油货车空载、50%负载和100%负载不同负载情况下在实际道路的排放进行测试,基于测试数据分析负载对重型柴油货车排放CO、HC、NOx和微小颗粒物(PM)等4种污染物的影响.不同速度区间和行驶模式下负载对排放的影响分析表明,在有负载时,大多数工况下4种污染物排放呈现增加趋势,但各速度区间和行驶模式下的增幅不尽相同,部分工况出现下降.空载时测试柴油车基于新欧洲行驶循环测试(NEDC)工况的标准化CO、HC、NOx和PM排放因子分别为3.38、0.39、6.27、0.39 g/km.对于柴油车重点污染物NOx和PM而言,与空载相比,50%负载时分别增加43%和59%,100%负载时分别增加62%和44%. 相似文献
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利用本地化修正的MOVES模型模拟确定了关中地区不同类型车辆的颗粒物排放因子,结合实地调研的保有量和行驶里程数据测算了该地区的机动车颗粒物年排放总量,并从季节、城市、车型和燃油等多个角度详细分析了颗粒物的排放分担率。结果表明:关中地区2012年的机动车颗粒物排放总量分别为PM2.5 4.06×103 t,PM10 5.52×103 t;关中五市一区中西安市的颗粒物排放量最高,PM2.5和PM10排放分别占到该地区的46.53%和48.39%;不同类型车辆中,重型货车的排放分担率最高,其次为中型货车,二者之和占到颗粒物总排放的50%以上;不同燃油车辆中,柴油车的排放分担率远远高于汽油车,是颗粒物的主要贡献者;因此中型和重型柴油货车是关中地区控制颗粒物排放污染的重点车型。 相似文献
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机动车排放遥感监测反映实际道路行驶中的排放状况,对全面分析排放水平有很强的统计意义。北京市机动车排放遥感监测的CO、HC和NOx的平均浓度分别为1.94%、388×10-6和700×10-6。北京市机动车排放的CO、HC和NOx中50%分别来自于15.90%、13.98%、11.13%的高排放车,但某车辆对于一种污染物出现高排放并不意味着它对其他污染物也是高排放。根据遥感监测得到北京市轻型汽油车基于油耗的CO、HC和NOx平均尾气管排放因子分别为200.1g/L、11.05 g/L和6.68 g/L。 相似文献
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为了分析机动车尾气氮氧化物净化催化剂的催化性能,建立了一套尾气模拟评价体系,分别使用电化学法、化学发光法和比色法3种氮氧化物分析手段进行检测。结果表明,3种方法都能在一定精度范围内测量机动车尾气中的氮氧化物,化学发光法测量精度高,响应时间短,能够及时地反映发动机运转过程中的氮氧化物浓度变化情况,是一种较好的分析手段。电化学法随着使用时间推移,响应时间变长,灵敏度降低,需要及时更换传感器。比色法通过化学吸收可以测定氮氧化物的浓度,不能实现连续在线分析,只能采样测量。在分析中,还尝试利用一些辅助设备,将尾气中的NO和NO2转化后再通人测量仪器,实现测量总氮氧化物或其中某一气体的功能。 相似文献
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上海市机动车尾气VOCs组成及其化学反应活性 总被引:9,自引:0,他引:9
采用钢罐采样-气相色谱/质谱法,采集并分析了上海市主要交通干道和隧道废气样品中挥发性有机物(VOCs)的污染水平。分析结果表明,交通干道和隧道废气样品的总挥发性有机污染物(TVOC)质量浓度分别为(227.1±40.9)、(2209.9±1228.0)μg/m3;隧道废气样品中的TVOC浓度是交通干道平均浓度的4.3~15.2倍;交通干道废气样品中VOCs主要组分与隧道废气样品中VOCs主要组分非常类似,说明交通干道废气样品中VOCs主要来源于机动车尾气排放。交通干道废气样品中TVOC的.OH消耗速率为(17.21±4.49)s-1,延安东路隧道和打浦路隧道废气样品中TVOC的.OH消耗速率分别为(300.37±120.78)、(138.09±25.30)s-1,烯烃对TVOC的.OH消耗速率贡献最大,其对废气化学反应活性贡献率在70%以上。交通干道和隧道废气样品中关键活性组分是C2~C5的烯烃组分,这些组分也是机动车尾气中的特征污染物,因此可以判断机动车尾气是上海市大气化学反应活性的最大贡献者。 相似文献
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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。 相似文献