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IVE机动车排放模型应用研究 总被引:25,自引:6,他引:25
对IVE模型进行了系统分析和介绍,以北京市为研究对象给出了模型的主要输入参数的确定方法和思路,运用IVE模型对北京市不同车型车队的排放进行计算。结果显示:公交车和卡车的排放因子明显较高,特别是颗粒物排放因子,分别为普通轻型车的14和44倍。北京市机动车的CO、VOC、NOx和PM的平均日排放总量分别为2767.4、182.5、353.8和7.1t。对于CO和VOC,普通轻型车的分担率分别为42.0%和34.7%;对于NOx和PM而言,卡车的贡献率最高,分别达到66.3%和83.0%。此外,比较了IVE模型与MOBILE6模型的方法和计算结果,讨论了IVE模型在我国的主要应用优势。 相似文献
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宁波市实际道路下汽车排放特征的研究 总被引:4,自引:5,他引:4
采用一套车载尾气测试系统,对选取的6辆代表性车辆在宁波市实际道路行驶中的瞬时排放进行测试.该车载尾气测试系统可逐秒获取测试车辆在行驶过程中的排放、油耗、速度和位置等参数.根据测试结果,研究计算了6辆测试车辆的排放因子(g·km-1)和油耗(L·100km-1),并分析了汽车行驶特征对排放和油耗的影响.研究结果表明,落后技术(化油器)车辆的CO、HC和NOx分别是新技术(欧Ⅱ)车的7.9、15 5和2.4倍;汽车的CO和HC排放因子和百公里油耗随速度的增加而降低;怠速和变速对汽车排放和油耗有显著影响,变速行驶状态下,汽车CO、HC和NOx排放因子,以及百公里油耗,分别是匀速行驶状态下的1.18~1.61、1.17~1.42、1.08~1.42和1.08~1.24倍. 相似文献
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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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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. 相似文献
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