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随着经济的持续增长,葫芦岛市机动车数量迅速增加,机动车污染物已成为城市大气主要污染源之一。通过对全市机动车保有量和污染物排放情况的分析,提出机动车排气污染的防治措施。 相似文献
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上海市机动车排气污染负荷的估算 总被引:14,自引:3,他引:14
根据机动车行驶工况和污染物排放系数测定,定量计算了近年来上海市机动车在实际行驶工况下的污染物排放量,匀速行驶时间仅占13.8%,1995年机动车排放的CO、NMHC和NOx负荷已占中心城区大气污染物排放总量的76%,93%和44%,机动车已成为造成上海市区大气污染的主要排放源。 相似文献
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基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单研究——以厦门市海沧区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
道路机动车尾气排放是造成城市近地面空气污染的主要原因之一,建立基于城市功能区划分的道路机动车大气污染物排放清单对改善中观尺度的城市空气质量具有重要辅助作用.本文以厦门市海沧区为例,基于城市功能区划分方法,结合各功能区内监测道路的机动车通行量实测数据,建立道路机动车大气污染物排放清单,并分析各功能区道路机动车大气污染物排放特征.结果发现,海沧区道路机动车尾气排放物中CO的排放贡献率最高,工业区和居住区的道路机动车大气污染物排放量对海沧区的空气污染贡献率最大,海沧区夜间大气污染物的主要排放源来自于工业区道路机动车大气污染物排放;生态服务区及公共管理与公共服务区的道路机动车排放特征受相邻工业区机动车大气污染物排放的影响较为显著.研究表明:城市功能区分布欠合理是导致道路机动车大气污染物高排放量的重要原因之一;基于城市功能区划分构建道路机动车大气污染物排放清单的研究方法,不仅可为中观尺度下的城市大气污染排放情况提供有效的调查途径,而且能为城市功能格局的合理规划提供重要的理论依据. 相似文献
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中国国道和省道机动车尾气排放特征 总被引:7,自引:7,他引:0
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. 相似文献
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环境空气质量通常使用质量浓度表征污染物的排放情况,而机动车排气则使用体积浓度表征污染物的排放状况,采取不同的浓度表征方法,容易导致环境监测与管理方面存在对机动车排放影响程度的理解误区。本文试用质量浓度对机动车排放浓度进行评价,搭建机动车排气质量浓度评价方法,就能有效区分机动车各类污染物排放浓度与环境空气质量中的同类污染物的差异,为评价机动车排气污染对大气环境质量的影响提供一个较好的辅助方法。 相似文献
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2014年7月,西安市机动车保有量突破200万辆。西安地区近几年在冬、春季节频繁出现长时间的雾霾天气,与快速增长的机动车所排放的污染物密不可分,而且还危害着群众的健康,加速控制与防治机动车污染物排放已刻不容缓,而高污染排放车辆的淘汰,如何控制和淘汰高污染排放车辆将成为重中之重。 相似文献
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阐述了青岛市城市机动车的发展现状和道路交通状况,采集典型交通状况的车流量和车速数据,对评价区域进行了移动线源、面源的源强分析计算,得到了该区域内机动车排放网格数据,通过修正的排放因子计算了青岛市机动车主要尾气污染物的年排放量,目的是为机动车污染治理提供了理论数据。研究表明从排放源源强分析机动车道路污染状况和污染区域分布,不受扩散模式的影响,可以简单有效的评价机动车排放污染程度;青岛市城市主干道以成为机动车污染物的主要排放源,针对青岛市机动车尾气污染情况提出了合理的污染物治理建议。 相似文献
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锦州市区机动车尾气与空气污染相关性的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
鲁萍 《辽宁城乡环境科技》2001,21(6):43-44
锦州市机动车逐年增加,尾气污染程度不断加重,通过燃煤污染物和机动车污染物排放量,进行了机动车排放污染分担率和浓度污染分担率的计算,计算结果表明,在锦州市空气污染当中,机动车尾已占了相当的比重,且已改变了当地空气污染类型。 相似文献
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基于AERMOD模型的乌鲁木齐机动车排放大气污染物的数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
以乌鲁木齐市主城区为例,将区域机动车排放清单数据作为排放源数据,利用AERMOD模型对乌鲁木齐市主城区域机动车排放的主要大气污染物质量浓度分布情况进行了数值模拟,并探讨了机动车排放的大气污染物对乌鲁木齐市城市空气质量的影响。结果表明:由机动车排放引起的乌鲁木齐市主城区域大气污染物CO、HC、NOx和PM10的质量浓度分布均表现为新市区和米东区高于其他几个区域,最大影响浓度点出现在新市区河南路北侧和米东区,为机动车所排放的大气污染物影响最为显著的区域;模拟得到的各大气污染物年均质量浓度在网格点最高值均低于相关标准浓度限值;显著影响区域范围内,NOx模拟预测浓度占区域环境空气质量浓度的44.12%,是区域环境空气中NOx的较为重要排放源,而可吸入颗粒物(PM10)仅占0.5%,说明机动车颗粒物排放不是乌鲁木齐城市空气中可吸入颗粒物的主要排放源。 相似文献
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宁波市区道路机动车综合排放因子 总被引:1,自引:1,他引:0
机动车综合排放因子是计算城市机动车污染物排放总量和排放分担率的基础,是降低城市机动车排放的重要依据,是控制城市道路交通污染的源头.根据宁波市区道路机动车运行工况的研究成果,利用加速模拟工况(ASM)排放测试系统,检测主要污染物HC,CO和NOx的排放浓度;依据试验车变速器和主减速器的结构参数,以及试验车在宁波市区道路运行时的档位分布计算排污值,并依据机动车的年代和车型分布对该值进行修正,计算宁波市区道路机动车综合排放因子.结果表明,宁波市区道路机动车主要污染物HC,CO和NOx的综合排放因子分别为5.89,21.22和18.91 g/(km·辆). 相似文献
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机动车行驶速度对排放污染物的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
对机动车不同行驶速度尾气排放监测,来研究其对排放污染的影响.调查了天津市机动车保有量及主要干线行驶速度,针对机动车稳态行驶工况分析排放污染物影响程度. 相似文献
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基于交通流量和路网的区域机动车污染物排放量空间分配方法 总被引:11,自引:4,他引:7
针对传统的机动车污染物排放空间分配方法精度不高的问题,提出了一种基于交通流量与道路系统的机动车污染物排放"标准道路长度"空间分配的新方法.该方法以实际道路网络作为机动车污染物排放的分配基底,根据不同等级道路交通流量的差异引入"标准道路长度"转换体系,并利用GIS技术完成机动车污染物排放的空间分配过程.将该方法应用于珠三角地区,建立了2004年珠三角地区的机动车污染物空间分配清单.研究结果表明,珠三角地区机动车高污染物排放集中在车辆保有量大、路网密集、交通流量大的城市和地区,且高污染物排放空问分布情况与主干路网的分布一致,呈现出明显的路状分布;结果显示,该方法能有效降低传统方法空问分配的偏差,尤其当路网分辨率提高时.分配结果精度更高,更切合实际排放情况. 相似文献
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乌鲁木齐市城区机动车大气污染物排放特征 总被引:4,自引:1,他引:3
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. 相似文献
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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. 相似文献
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