西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

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。     

机动车污染排放模型研究综述

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.     

典型城市机动车非常规污染物排放清单

以2007年为目标年,利用IVE模型计算并建立北京市、上海市和深圳市3个典型城市的机动车1,3-丁二烯、甲醛、乙醛、NH3、苯、CO2、N2O和CH4等非常规污染物的排放清单.结果表明,在北京市,对8种非常规污染物的排放贡献率最大的均为轻型客车,排放贡献率均在50%以上;其次主要为中重型客车,排放贡献率为5%～26%....     

北京市不同功能区机动车排放特征研究

以东城区、顺义区、朝阳区、平谷区为例分析北京四大功能区的机动车排放特征并构建排放清单,通过调查统计各区路网分布、机动车类型、行驶里程等,运用COPERT模型计算不同车型各污染物的排放因子并分析污染物空间分布。结果表明,小客车数量均占据各区主导地位。CO、碳氢化合物主要由小客车贡献,而大客车及各类货车是PM2.5、PM10及NOx的主要贡献来源。顺义区和朝阳区的污染物年排放量明显高于其他两区。基于功能区划分来讨论机动车排放特征并建立排放清单能为城市规划及污染防治提供有效途径。     

机动车大气污染物排放清单构建的研究

随着机动车保有量的增加,大气污染物排放已经成为空气污染的一个重要来源,总结出一套完整的机动车大气污染物排放清单建立方法,即从机动车车况调查着手,掌握研究区域机动车基本情况,然后通过实洲或排放模型方法确定机动车排放因子,配合道路状况的调查,建立宏观、中观或微观等不同尺度的机动车大气污染物排放清单.另外,在整个排放清单建立过程中设置数据来源质量保证,选择合适的不确定性定量分析方法.通过探讨每个步骤中目前所采用的方法和存在的问题,以拓宽刚涉足机动车大气污染物排放清单方面研究者的思路.     

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

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。     

机动车颗粒污染物排放因子研究进展

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。     

基于EMIT模型探讨机动车污染物排放清单构建方法——以天津城区主干道为例

随着城市机动车数量的急剧增加,机动车污染物对人体健康的危害更为严重。构建城市主要道路的机动车污染物排放清单,可以厘清机动车的大气污染排放状况,为中国不同城市制定机动车尾气治理政策提供技术支持。以天津城区主干道为例,通过现场调研的方式取得机动车流量数据,运用修正的EMIT模型计算天津干道机动车污染物排放清单,并通过Mapper工具绘制天津城区主干道的机动车污染物排放的空间分布,探讨了中国城市机动车污染物排放清单的构建方法。     

关中地区机动车颗粒物排放清单

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。     

液化石油气轿车实际道路污染物排放特征

利用PEMS对国2技术LPG出租轿车和汽油轿车的实际道路排放进行测试,基于测试数据对LPG轿车排放特征进行解析,并与汽油轿车的排放因子进行对比分析.结果显示:速度和行驶模式对LPG轿车污染物排放影响明显;LPG轿车CO 2、CO、HC和NOx污染物的实测排放因子分别为(169.5±22.2)、(2.18±2.38)、(...     

三明市大气污染物排放特征研究

通过实地调查和统计获得区县尺度排放源活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算三明市2015年大气污染物排放清单,选取经纬度坐标、路网、土地类型和人口等数据作为权重因子,利用地理信息系统(GIS)技术建立1km×1km高精度网格,分析各类排放源污染排放的数值和空间特征。结果显示,2015年三明市SO_2、NO_x、挥发性有机物(VOCs)、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3的排放总量分别为5.22×10~4、5.80×10~4、1.88×10~5、7.92×10~4、3.23×10~4、2.26×10~4 t。污染贡献方面:工业源是SO_2的排放主要来源;NO_x的主要排放源为工业源和移动源;天然源对VOCs排放有显著贡献;工业源和扬尘源是PM_(10)和PM_(2.5)的主要贡献源;NH_3排放主要来自农业源。空间分布方面:SO_2、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的排放主要集中在城镇化程度高的永安市和梅列区,VOCs与NH_3排放则与植被分布和农业生产水平密切相关。与2007年和2009年三明市的排放清单对比,发现工业排放控制政策及秸秆禁烧令的实施对PM_(2.5)、PM_(10)和VOCs的减排有明显效果。     

北京市机动车排放遥感监测分析

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。     

基于短时实际行驶工况的机动车微观排放模型

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。     

行驶速度对机动车尾气排放的影响

利用COPERTIV模型计算和车载尾气测量系统实测得到不同行驶速度下的机动车尾气排放因子,并分析不同车型不同排放标准等级车辆的行驶速度对排放的影响。调查研究北京市城区路网早高峰、平峰、晚高峰和夜间的车流量、车型构成、行驶速度,基于ArcGIS建立平均车速和行驶里程的网格分布数据库,并对比车速修正前后不同道路类型不同污染物的排放强度。结果表明,基于COPERT IV模型和车载测量系统计算的小客车NOx和HC排放因子随车速的变化趋势类似,均随车速的增加呈现U型分布;柴油公交车与柴油卡车NOx和HC排放因子随着车速的升高而减小。4个时间段平均车速大小排序为：夜间（44 km·h-1）> 晚高峰（34 km·h-1）> 平峰（32 km·h-1）> 早高峰（28 km·h-1）。车速修正后CO和HC的排放量上升,上升幅度分别为10.6%~11.8%和8.8%~9.2%,NOx和PM排放量下降,下降幅度分别为22.1%~23.3%和12.7%~13.5%。     

广州市机动车排放污染三维仿真模拟研究

基于三维的对流一扩散方程,采用50 m× 50 m× 20 m的高分辨率网格对广州市机动车排放污染扩散的宏观分布状况进行了数值模拟研究,应用有限体积法数值求解上述方程.模拟过程综合考虑了广州市的路网结构、交通流和路网线源排放强度等因素,进行了均匀风速的简单气象条件试算.结果表明,机动车排放污染物浓度随交通流量而变化,随高度增加而下降,上风向污染物浓度大于下风向,模拟结果与实际污染情况具有较好的一致性.     

成都市餐饮源大气污染物排放清单研究

为全面、准确地获得成都市餐饮源大气污染物排放清单,针对成都市社会餐饮、家庭餐饮和食堂餐饮分别选择监测对象进行细颗粒物(PM2.5)、非甲烷总烃(NMHCs)、油烟、氮氧化物(NOx)、SO2和CO 6种大气污染物排放浓度监测.分别按照用油量、就餐人次和灶头风量3种核算依据计算了6种大气污染物的排放因子,并计算成都市餐饮...     

基于国Ⅵ标准的重型柴油车气态污染物排放控制技术

基于车载尾气检测设备(portable emission measurement system, PEMS), 研究了国Ⅵ重型车气态污染物的排放特征; 基于单位燃油消耗排放因子、单位行驶里程排放因子、单位时间排放因子, 分析了NO_x、HC、CO污染物随路况的变化规律。实验结果表明, NO_x、HC、CO气态污染物较国Ⅴ重型柴油车下降幅度较大, 3种气态污染物分别下降88%、98%、62.7%。采用功基窗口法对数据进行整理分析, NO_x测量结果为460 mg·(kWh)^-1, CO测量结果为192 mg·(kWh)^-1, HC测量结果为37.5 mg·(kWh)^-1, 该重型柴油车可以满足国Ⅵ车载法规的要求。研究结果可为国Ⅵ重型车排放标准制定及其在环境污染控制领域的应用提供参考。     

青岛市私家车排放清单及其分布特征

为掌握青岛市私家车排放尾气污染现状,利用路网数据和实时交通信息,结合实地调研数据和排放因子,编制主城区私家车污染物排放清单。结果表明:(1)在2017年10—12月的工作日,青岛市主城区的私家车CO、碳氢化合物(HC)、NO_x、PM_(2.5)日排放量分别为17.18、9.36、11.77、8.51t/d。(2)在时间分布上,污染物排放呈现"双峰"特点。早高峰排放量峰值高、高峰持续时间相对较短,晚高峰的峰值略低、高峰持续时间相对较长,高峰期污染物排放量占40%以上。(3)污染物排放主要集中在城区多个商圈的结合处,道路交叉口排放量较高。同时,并不是路网密度越大,空间排放分布值越高。     

机动车尾气VOCs排放特征及减排措施研究

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。