西安市机动车尾气排放特征分析

根据车辆类型及排放因子计算西安市机动车尾气污染物排放CO、碳氢化合物(HC)、氮氧化物(NOx)及颗粒物(PM)的特征。结果显示,机动车排放污染物中一氧化碳含量远大于其他三者。CO和HC主要来自客车,尤其是小型客车,而颗粒物主要由重型货车排放;超过80%的CO和HC来自汽油车,而超过90%的PM排放来自柴油车;国Ⅰ前汽车在西安市汽车保有量中仅占3.48%,而四种污染物排放量在的比例分别为33.55%、29.68%、11.92%和21.43%。为减少机动车尾气污染物的排放,建议淘汰国Ⅰ前车辆,对柴油车尾气加强处理。     

轻型柴油车排放特性与机动车比功率分布的实例研究

引入机动车比功率概念研究了驾驶条件(DrivingCondition)对机动车排放的影响及二者间的关系.利用美国Sensors公司生产的SEMTECH-D车载排放测试仪在上海选取2辆轻型柴油客货两用车开展了实际道路排放测试.测试道路包括城市快速道、主干道和次干道,2辆轻型车测试的道路全长分别为31·8和39·7km.通过计算逐秒的比功率值,研究了实际行驶中机动车比功率(VSP)与机动车油耗、空燃比和污染物排放的关系.回归分析结果表明,比功率比加速度能够更好地反映与NOx排放之间的关系,不同道路上机动车的CO、TC、NOx排放速率和油耗的比功率区间(VSPbin)分布具有较好的一致性.实测研究中VSPbin分布于-20~20kW·t-1的范围内,其中超过50%的数据分布在-3~1kW·t-1之间.高排放集中在分布频率较低的高VSP区间.应用污染物排放与VSP分布的关系式和VSPbins的频率分布可以估算机动车污染物排放总量.排放速率计算式具有一定的不确定性,还有待将来进一步修正.     

杭州市区机动车污染物排放特征及分担率

选取杭州市区绕城高速、快速路、主干道和民用支路4种典型道路进行工况测试,建立了2010年机动车CO、HC、NOx和PM10排放清单,获得了分车型、燃料类型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,杭州市机动车的污染物排放分担率差别显著,乘用车、出租车和公交车是CO和HC排放的主要来源,重型货车和公交车是NOx和PM10排放的主要来源,且乘用车的NOx排放分担率也较大;柴油车的NOx和PM10的排放分担率远大于其保有量的贡献率,是其排放的主要来源,汽油车是CO和HC排放的主要来源;占保有量30%的国0和国I车辆,对CO、HC、NOx和PM10排放分担率分别为67%、69%、58%和82%;主干道是机动车CO、HC和NOx排放的主要来源,其排放分担率分别为66%、65%和64%,民用支路是PM10排放的主要来源,分担率为55%.     

运用CMEM模型计算北京市机动车排放因子

采用由美国加州大学Riverside分校开发的综合模式排放模型(CMEM)分析和研究北京市机动车污染物的排放特征,以9辆代表北京市典型技术类型的轻型机动车为实验车辆,收集了运行CMEM模型所需要的数据和参数.通过CMEM模型Access 2.02版本计算,得到了在不同交通行驶状况下北京市4类典型轻型机动车的CO2,CO,HC,NOx单车排放因子及各车型综合排放因子.通过与同一车辆的在路实测排放因子比较发现,用CMEM模型计算的CO,HC和NOx与实测排放因子及排放特征有较好的一致性,因此适用于计算北京市机动车CO,HC和NOx排放因子.      

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。     

杭州市机动车污染物排放清单的建立

基于调研的基础数据,运用修正后的IVE排放模型及GIS系统建立了杭州市2010年1km×1km的高时空分辨率的机动车排放清单.结果表明,2010年杭州市机动车污染物CO、HC、NOx、PM的年排放量分别为44.06,2.31,4.43,0.65万t,主要来自线源道路的排放.各车型污染物分担率各不相同,汽油乘用车和公交车排放CO和HC最大,柴油重型货车和公交车是NOx和PM排放的主要来源,两种燃油下的机动车排放差异十分明显.机动车污染排放与路网密集程度及道路长度密切相关,因此西湖区和江干区排放总量远远高出其他区域.机动车各污染物排放强度空间分布均呈现由城市中心向城市边缘的递减趋势,各污染物中心城区排放量占总排量的70%以上.机动车污染物排放日变化十分明显,与人群出行规律有极大的相关性.     

混合动力轿车不同通行时段的市区道路尾气排放特征研究

为揭示混合动力轿车在不同通行时段的市区道路尾气排放特征,利用高精度的移动排放测试仪,对混合动力轿车进行不同通行时段的市区道路尾气排放上的测试,分析混合动力轿车在顺畅时段和拥堵时段的尾气排放特征。试验数据分析表明:速度特征上,混合动力轿车在顺畅时段CO、NOx和HC的平均排放速率和平均排放因子的峰值主要出现在低速区域,在拥堵时段CO、NOx和HC的平均排放速率和平均排放因子的峰值主要出现在发动机起动初期速度区间;比功率特征上,混合动力轿车在顺畅时段和拥堵时段高比功率区间CO、NOx和HC的平均排放速率和平均排放因子的峰值都明显高于低比功率区间和负比功率区间;道路拥堵虽然会延长混合动力轿车的通行时间,但同时增加了其纯电力驱动的低速行驶时间,使尾气排放并没有显著增加。     

基于PEMS试验的混合动力轿车与传统汽油轿车的排放对比研究

利用车载测试系统(PEMS),对混合动力轿车及传统汽油轿车进行城市典型道路工况下的排放测试试验,对比分析试验车辆速度和比功率区间下的排放特性。试验结果表明,混合动力轿车CO、HC和NOx排放速率及其排放因子呈现相似的变化规律,车速低于20 km/h时,发动机处于关闭状态尾气排放为零;低于50 km/h时,发动机排气温度过低,三元催化器不工作,排放速率及排放因子随车速的升高而显著增大;车速达到50~55 km/h后,三元催化器开始工作,污染物浓度急剧下降;传统车与混动动力车的3种污染物的排放速率随VSP的变化规律相似;混合动力轿车CO、HC和NOx的平均排放因子相比传统汽油轿车有明显的优势,分别为传统汽油车的23.3%、2.92%和66.9%。     

红河州机动车污染物排放特征研究

基于《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》建立了红河州2019年机动车排放清单。结果表明:2019年红河州CO、HC、NOx、PM2. 5、PM10和SO2排放总量分别为29494、11908、13259、273、301和138t/a。机动车污染物分担率差别显著,小型汽油载客车、轻型汽油载货车和摩托车是CO的主要排放来源,小型汽油载客车和摩托车对HC排放贡献最大,对NOx、PM2. 5和PM10贡献最大的是大型柴油载货车。汽油车是CO和HC机动车污染物排放的主要贡献源,其排放量分别占排放总量的82. 01%和96. 64%,柴油车是NOx、PM2. 5和PM10的主要贡献源。     

乌鲁木齐市城区机动车大气污染物排放特征

对乌鲁木齐市城区车辆信息(包括车流量和车辆构成、车辆控制技术水平、车辆行驶工况、车辆启动分布等)进行调研和测试,并根据IVE模型计算得到机动车污染物排放清单,获得分车型、燃料类型及启动/运行方式的机动车污染物排放分担率.结果表明:2011年乌鲁木齐市机动车CO、NO_x、HC和PM的排放量分别为20.22×104、2.60×104、1.84×104和0.44×10~4t·a~(-1),机动车污染物排放分担率差别显著,乘用车、公交车和重型货车是CO和HC主要排放源;重型货车和乘用车是NO_x的主要排放源;重型货车是PM的主要排放源.汽油车是CO和HC排放的主要来源,柴油车是NO_x和PM排放的主要来源,天然气车各类污染物排放量均较低.控制柴油重型货车是消减机动车污染物排放的重要方式.     

Real-world vehicle emission factors in Chinese metropolis city--Beijing

The dynamometer tests with different driving cycles and the real-world tests are presented. Results indicated the pollutants emission factors and fuel consumption factor with ECE15 EUDC driving cycle usually take the lowest value and with real wodd driving cycle occur the highest value, and different driving cycles will lead to significantly different vehicle emission factors with the same vehicle. Relative to the ECE15 EUDC driving cycle, the increasing rate of pollutant emission factors of CO, NOx and HC are - 0.42--2.99, - 0.32--0.81 and - 0.11--11 with FTP75 testing, 0.11--1.29, - 0.77--0.64 and 0.47--10.50 with Beijing 1997 testing and 0.25--1.83, 0.09--0.75 and - 0.58--1.50 with real wodd testing. Compared to the carburetor vehicles, the retrofit and MPI TWC vehicles‘ pollution emission factors decrease with different degree. The retrofit vehicle (Santana) will reduce 4.44%--58.44% CO, - 4.95%--36.79% NOx, -32.32%--33.89% HC, and -9.39%--14.29% fuel consumption, and especially that the MPI TWC vehicle will decrease CO by 82.48%--91.76%, NOx by 44.87%--92.79%, HC by 90.00%--93.89% and fuel consumption by 5.44%--10.55%. Vehicles can cause pollution at a very high rate when operated in high power modes; however, they may not often operate in these high power modes. In analyzing vehicle emissions, it describes the fraction of time that vehicles operate in various power modes. In Beijing, vehicles spend 90% of their operation in low power modes or decelerating.     

乌鲁木齐市机动车排放清单研究

近年来随着乌鲁木齐市机动车数量的快速增加,致使机动车排放污染突出. 通过调查乌鲁木齐市2007年机动车的保有情况及技术水平分布,研究了各类型机动车的排放因子以及年均行驶里程,并测算了该市2007年机动车污染物排放总量、分区排放量及各类型机动车的分担率. 结果表明:2007年在乌鲁木齐市注册的各类型机动车排放的CO总量为11.09×104 t,HC总量为1.53×104 t,NO_x总量为2.73×104 t,PM总量为0.38×104 t;其中CO和HC排放主要集中在城区,NO_x和PM排放主要集中在外埠;在城区的机动车排放中,CO和HC排放以轻型载客汽车为主,NO_x排放以中重型公交车为主,PM排放以中、重型载货汽车为主.      

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

河北省国道和省道机动车基于交通流量的尾气排放量估算

河北省各城市均已开展利用机动车保有量等宏观统计数据的城市移动源排放清单编制工作,但尚缺乏对跨省及全省各城市间国省道高时空分辨率的移动源排放清单研究.本研究利用2017年河北省国道、省道日均交通流量监测数据,计算了2017年河北省国道和省道机动车大气污染物排放量.结果表明：2017年河北省国道和省道机动车CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放量,与利用宏观统计数据计算得到的全省机动车排放总量相比,分别占27.8%、15.7%、55.6%、58.3%和58.5%.重型货车是国道和省道机动车CO、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放的主要来源.河北省南部国省道的机动车排放量以南部各城市为中心呈网状辐射,东北部沿海地区的排放量主要在沧州-天津-唐山-秦皇岛-承德沿线分布,西北部则主要在保定-张家口-内蒙沿线分布.月均排放量分布情况为1月最高,9月最低;周日均分布情况为周一—周三逐日增加,周四开始回落,周日降至最低;每日小时平均分布呈现明显的双高峰现象,两次高峰分别出现在11：00和18：00左右;最低值出现在凌晨4：00.河北省内,各市国省道机动车污染物排放分担率前3位的依次为保定、沧州和张家口.跨省交通车辆排放的CO、HC、NO_x、PM_2.5、PM₁₀分别占河北省国省道机动车总排放量的48.1%、48.7%、42.9%、41.3%和41.3%,其中天津市出入河北省的车辆排放分担率最高,其次是北京.京津冀应在区域层面建立机动车污染联合防治协调机制,从调整区域货运交通运输结构、推动柴油车污染控制措施升级等方面改善区域环境空气质量.     

唐山市机动车排放清单与减排经济效益研究

基于唐山市机动车定期环保检测数据获取不同类型车辆的本地年均行驶里程,建立城区内典型车辆的"里程-注册年"特征曲线.采用车载排放测试法获取唐山市典型国Ⅵ阶段轻重型汽车实际道路排放因子.利用COPERT模型进行机动车排放因子本地化修正,建立涵盖不同排放阶段和燃料动力类型的唐山市机动车排放清单,结合唐山市路网信息,建立基于ArcGIS的3km×3km高时空分辨率网格化排放清单,并分析了国三及以下中重型柴油车（简称高排放车）不同淘汰与DPF排放治理比例情景下机动车减排与投入成本效益.研究表明,2020年机动车CO,HC,NOx,PM_2.5,PM₁₀年排放量分别为92403.51,10034.53,70568.35,2036.51,2160.65t,其中：NO_x,PM_2.5和PM₁₀排放主要来源于柴油车,分担率分别为92%,89%和89%;CO和HC排放主要来自汽油车,分担率分别为71%和73%.唐山市实施二环内国Ⅳ及以下柴油货车限行区政策后,二环内CO和HC年排放量削减率分别为22.41%和21.68%;而NO_x,PM₁₀和PM_2.5污染物排放强度显著降低,年排放量削减率分别为78.60%,84.85%和84.79%.在高排放车淘汰与治理情景下,随着高排放车淘汰比例的增长,投入成本和NO_x年均减排量呈线性上升趋势,且NOx减排效果更加显著,而PM减排辆略呈下降趋势.高排放车淘汰率每增长10%,NO_x年均减排量增加892.41t,PM年均减排量减少7.56t,年投入成本增加1.13亿元.     

广州市实施I/M简易瞬态工况检测方法的环境效果分析

采用简易瞬态工况法对在用车进行检测,能够更为有效地筛选高排放车辆.2007—2009年广州市轻型汽油车的简易瞬态工况法的初检数据表明,国Ⅰ排放标准实施以前(简称"国Ⅰ前")车辆和国Ⅰ及以后排放标准车辆排放超限值比例分别为20.1%和17.6%.简易瞬态工况法复检数据得到的国Ⅰ前和国Ⅰ及以后车辆经维护后能够达标的比例分别为76.0%和64.7%,且经过有效维护后超标车辆的平均排放水平有较大比例的削减.同时,采用修正的MOBILE5模型对广州市轻型汽油车排放进行模拟.结果发现,广州市2009年轻型汽油车的CO、HC和NO_x排放量分别为24.4×10⁴、3.8×10⁴和1.8×10⁴ t.如果考虑I/M制度实施及实际执行率,复检不达标车辆在全部淘汰情景下,2009年广州市轻型汽油车排放的CO、HC和NO_x分别能削减4.20×10⁴、0.58×10⁴和0.15×10⁴ t,占全部轻型汽油车的削减比例分别为17.2%、15.3%和8.2%;而在全部置换为国Ⅳ新车情景下,3种污染物分别能削减4.12×10⁴、0.57×10⁴和0.14×10⁴ t,削减比例分别为16.9%、15.0%和8.0%.国Ⅰ前及国Ⅰ车辆对CO和HC削减量的贡献达到90%左右,对NO_x削减量的贡献也在85%左右.     

中国机动车污染物排放因子及其修正方法研究

中国机动车污染物排放已成为影响空气质量的重要源。机动车污染的研究中,排放因子的确定是关键。根据机动车使用状况,车用燃料硫含量和行驶状况,运用MOBILE6．2的方法和原理确定了中国各类型机动车HC、CO、NOx的综合排放因子。小型汽油客车国0阶段CO、HC、NOx的综合排放因子分别为34．29g／km、3．45g／km和0．856g／km;国Ⅰ阶段CO、HC、NOx的综合排放因子分别为2．80g／km、0．25g/km和0．40g／km;国Ⅱ阶段CO、HC、NOx的综合排放因子分别为1．39g／km、0．16g／km和0．09g／km。     

Real-world gaseous emission characteristics of natural gas heavy-duty sanitation trucks

As compared to conventional diesel heavy-duty vehicles, natural gas vehicles have been proved to be more eco-friendly due to their lower production of greenhouse gas and pollutant emissions, which are causing enormous adverse effects on global warming and air pollution. However, natural gas vehicles were rarely studied before, especially through on-road measurements. In this study, a portable emission measurement system (PEMS) was employed to investigate the real-world emissions of nitrogen oxides (NOx) (nitrogen monoxide (NO), nitrogen dioxide (NO₂)), total hydrocarbons (THC), carbon monoxide (CO), and carbon dioxide (CO₂) from two liquified natural gas (LNG) China V heavy-duty cleaning sanitation trucks with different weight. Associated with the more aggressive driving behaviors, the vehicle with lower weight exhibited higher CO₂ (3%) but lower NOx (48.3%) (NO₂ (78.2%) and NO (29.4%)), CO (44.8%), and THC (3.7%) emission factors. Aggressive driving behaviors were also favorable to the production of THC, especially those in the medium-speed range but significantly negative to the production of CO and NO₂, especially those in the low-speed range with high engine load. In particular, the emission rate ratio of NO₂/NO decreased with the increase of speed/scaled tractive power in different speed ranges.     

北京市机动车污染分担率的研究

研究建立了以GIS为平台的北京市机动车排放清单,获得了北京市规划市区内分车型以及分区域的机动车排放分担率.在此基础上,采用修正的ISCST3模型模拟了1995年规划市区CO和NO_x浓度的时空分布情况,并分析了机动车排放对北京市大气浓度的贡献率.结果表明,1995年北京市规划市区CO和NO_x的年排放分担率分别达到了76.8%和40.2%;相应的年浓度分担率则分别为76.5%和68.4%,在城市中心区以及道路边2种污染物的浓度分担率则更高.因此,在北京市对机动车排放污染实施控制是有效削减CO和NO_x的主要途径.