重庆市黑碳气溶胶特征及影响因素初探

为了解影响重庆市黑碳气溶胶(Black Carbon,BC)污染的主要气象因素及BC的主要来源,对2012年重庆市BC与主要气象因素及燃煤、机动车产生的SO2、NO x进行了相关性分析,并分析了24 h内BC浓度变化与车流量的关系.结果显示,2012年,重庆市BC年日均浓度为(5.9±2.7)μg·m-3,占PM2.5年日均浓度的7.2%,BC小时浓度较大值出现在6:00—10:00及20:00—23:00.气温和相对湿度对BC浓度的影响不大.影响BC浓度的主要气象因素为风速,风速为0.5~1.5 m·s-1时,BC浓度随着风速增大而减小;当风速超过2 m·s-1时,BC浓度随风速增大而增加.BC与SO2、NO x的相关系数分别为0.374和0.542(p0.01),表明重庆市BC与SO2、NO x来源相同,即燃煤和机动车尾气排放,且受机动车排放的影响更大.BC浓度24 h变化与车流量的关系表明,BC浓度日变化除了受到气象条件的影响外,还受机动车尤其是柴油重型车的影响,因此,需重点控制柴油机动车以控制重庆市区BC污染.     

电动与内燃机汽车的动力系统生命周期环境影响对比分析

以国内某两款同一车型的电动与内燃机汽车的动力系统为研究对象,通过生命周期分析软件GaBi建立生命周期评价(LCA)模型,在清单数据分析的基础上,采用CML2001模型对两种动力系统分别进行了定量的生命周期环境影响评价.评价结果表明,电动汽车动力系统的全生命周期综合环境影响比内燃机汽车动力系统高60.15％,并分别通过回收阶段分析、电能结构分析和敏感性分析对这一结果进行了解释:回收阶段中酸化、富营养化和光化学臭氧合成3种环境影响类型的直接排放大于回收得到的环境效益;电动汽车动力系统的环境影响随着火力发电比例的下降而减小,增大水能、风力和核能发电在电力系统中所占比例能有效降低电动汽车对环境的影响;动力系统重量对电动汽车动力系统的环境排放影响最为敏感,电池充电效率次之,制造阶段能耗的敏感度最小.将动力系统使用阶段的环境影响分配到整车,则电动汽车的生命周期环境影响比内燃机汽车低0.14％,且主要环境影响类型是全球变暖、酸化和富营养化.     

重型机动车实际排放特性与影响因素的实测研究

利用美国Sensors公司生产的SEMTECHD车载排放测试仪在上海随机选择了7辆重型柴油车开展实际道路的排放测试,该实验累积测试道路长度为186km,共取得29090个逐秒的有效工况点数据,其中城市主干道12979个,次干道12368个,快速干道3743个.给出了车辆在不同道路上的工况点分布,分析了速度、加速度对燃油消耗、尾气排放的影响.测试结果表明,在选定的城市道路上,车流的平均怠速工况比为17%,加速工况比23.6%,等速工况比为31.0%,减速工况比为28.5%.被测车辆的CO、THC、NOx平均排放因子分别为(4.41±2.46)g·km-1、(1.77±1.17)g·km-1和(6.96±1.93)g·km-1,车辆排放状况因车速、加速度等因素而不同.测试结果基本反映了目前上海道路的交通状况和柴油卡车的排放现状,同时也说明过低的车速和频繁加减速是加重机动车污染的重要原因.     

基于CMAQ空气质量模型研究机动车对济南市空气质量的影响

为研究济南市机动车排气对城市区域空气质量的影响,利用环境空气质量监测站点（简称"1号站点"）和路边机动车尾气监测站点（简称"2号站点"）的在线数据,以及基于4种模拟情景的CMAQ空气质量模型预测数据,研究了济南市城市区域大气污染物质量浓度变化规律及不同机动车车型对6种常规大气污染物的贡献.结果表明:①在采暖季,1号站点ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（CO）、ρ（O₃）和ρ（SO₂）月均值分别为435 μg/m3、702 μg/m3、84.2 μg/m3、6.8 mg/m3、4.5 μg/m3和92 μg/m3.②2015年12月24日（灰霾天）,1号站点ρ（CO）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均明显升高,ρ（SO₂）、ρ（O₃）和ρ（NO₂）均变化不明显.2个监测站点中ρ（NO₂）和ρ（PM₁₀）均呈双峰趋势,2个峰值出现的时间与上、下班高峰期基本一致.除ρ（O₃）和ρ（SO₂）达GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准外,其他污染物均超过GB 3095-2012二级标准限值,采暖季大气污染特征为颗粒物型污染.③机动车对研究区域NO₂和PM₁₀贡献率较大,其中,小型车对CO、NO₂、PM₁₀和PM_2.5贡献率最大,其贡献率分别为85.7%、50.1%、53.4%和52.8%.机动车排放源能降低空气中ρ（O₃）,其总贡献率为-25.5%,其中大型车、中型车、小型车对O₃的贡献率分别为-8.8%、-2.7%和-8.9%.灰霾天下不同机动车车型对空气中污染物质量浓度的总贡献率均比采暖季大.研究显示,济南市采暖季大气污染特征为颗粒物型污染,机动车排放源对空气中NO₂和PM_2.5有较大贡献.      

坦克装甲车辆主动防护系统发展研究

为了对当前国内外坦克装甲车辆主动防护系统的发展进行跟踪研究,阐述了主动防护系统的产生、定义、分类及组成,并详细介绍了"窗帘"、"竞技场"、"战利品"、"速杀"和AMAP-ADS等几种国外典型的主动防护系统,分析了主动防护系统的主要技术、系统发展水平及存在的不足,并对主动防护系统未来发展趋势进行了分析预测。     

SX2190越野汽车运输振动环境研究

为确定某后勤机动装备上车载装备、精密仪器等易损物资运输振动环境,在汽车试验场对SX2190越野汽车进行了运输振动试验。研究表明,车厢不同位置振动加速度峰值有很大差异,最大可相差1g;与国军标比较发现,SX2190运输振动环境要优于以往运输车辆试验环境。试验结果为易损军用物资的减振隔振设计、选型、模拟试验提供了数据基础。     

关于中国在用汽车排污控制的若干问题——柴油车部分

文章结合《车用压燃式发动机和压燃式发动机汽车排气烟度排放限值及测量方法》（GB3847—2005）修订中的重大问题阐述中国在用柴油车排气烟度控制方面的新要求。主要包括：国10以来在用重型柴油车自由加速法的排气烟度限值、国2和国3柴油发动机的排气烟度水平、排放符合GB18352的压燃式轻型在用车的排气烟度限值、制造厂新生产汽车的烟度检验标准、在用柴油车加载减速工况检测法简介、制定加载减速工况法烟度限值的基本原则和方法、供地方参考的排放限值等。     

基于声源成像的发动机模型试车噪声源分析

目的 在发动机试车噪声环境试验中,基于传声器阵列的声源成像测量方法,在近场单点测量之外,提供一种补充测量手段.方法 为验证基于传声器阵列的声源成像方法在发动机工作噪声试验研究中的有效性,通过发动机模型试车试验,设计并搭建传声器阵列,对试验噪声环境进行测量,并详细分析发动机试车中喷流噪声源特征.结果 通过声源成像分析手段获得了模型噪声源在时域和频域中的特征规律.通过声源成像云图中喷流噪声源在各个时刻的形态,能够直观反映出发动机模型工作各时刻状态.喷流噪声源在低频部分的能量比较高,声源主要分布在远离喷口的喷流下游位置处;在高频部分,声源主要分布在喷口附近.在中心频率为2000 Hz的1/3倍频程频段内,声压级最大的声源位置距离喷口最远.结论 通过试验和分析验证了声源成像在发动机模型试车噪声源分析中的可行性.     

中国典型城市机动车排放演变趋势

选择中国12个典型城市建立1990~2009年机动车排放清单,分析各城市机动车排放历史演变趋势.结果显示,1990~2009年,研究各城市CO、VOCs、NOx和PM排放因子分别降低57%~81%、53%~78%、22%~74%和31%~76%.20年间,各城市CO和VOCs排放量总体在2000年后陆续达到增长峰值后开始下降,总量分别增长1.0倍和1.4倍;NOx和PM排放量总体保持持续增长,分别增长3.2倍和3.3倍.各城市汽油车是CO和VOCs排放主要贡献源,LDA-G、MDTB-G和HDTB-G对各城市机动车CO和VOCs排放的贡献和分别为约70%~90%和约50%~85%,其中LDA-G的排放贡献明显提高.LDA-G、MDTB-G、MDTB-D和HDTB-D贡献了80%~90%的NOx排放,其中MDTB-D和HDTB-D的排放贡献率从平均57.8%上升为72.7%.对于PM,MDTB-D和HDTB-D占排放的70%~90%.此外,部分城市摩托车排放的贡献不容忽视.     

基于中国电网结构及一线典型城市车辆出行特征的PHEV二氧化碳排放分析

中国电网火电比例的空间差异与插电式混合动力汽车（PHEV）驱动能源的二元性增加了研究PHEV二氧化碳排放的复杂性.使用上海市50辆PHEV汽车13万km的数据,研究了基于PHEV实际运行数据的二氧化碳排放评估方法,分析了PHEV纯电驱动里程比例及其影响因素,获得了纯电续驶里程、充电频率、电网构成对PHEV二氧化碳排放强度的影响,展望了2020年PHEV技术水平的二氧化碳减排效果.结果表明,我国一线城市PHEV乘用车出行主要集中在50 km以内的范围,占日常出行频次的70%;在2016年全国平均电网结构下,续驶里程超过50 km的PHEV比传统燃油车少排放15%以上的二氧化碳;在高比例可再生能源电网结构的地区,PHEV碳排放可降至100.0 g·km^-1以下,相比平均电网结构下碳排放水平降低幅度在28%以上;在2016年平均电网结构及技术水平下,纯电续驶里程增加（50~100 km）、充电频率增加（0.5~2次·d^-1）对碳排放的改善幅度不明显;与2016年相比,2020年PHEV燃油经济性和电耗水平的改善可降低32%的碳排放.