基于实时交通流的上海市机动车碳污同源排放清单

为满足交通碳污减排政策多样化、差别化和精细化发展需求,扩大交通排放测算范围、提高测算准确度和时空分辨力,提出了一种基于实时交通流的高时空分辨力机动车碳污同源排放清单构建方法,综合交通模型、IVE模型和相关算法建立了覆盖上海全市的机动车碳污同源排放清单。结果显示,二氧化碳、氮氧化物周排放规律相近,呈现出明显的周末低工作日高的特征;二氧化碳分时变化规律呈现明显的双峰,而氮氧化物受重型车影响,峰值出现在夜间;由于各车型的碳污分担率不同且活动区域不同造成了上海市机动车二氧化碳和氮氧化物排放的空间分布差异明显;碳污同源排放清单中,NOx、PM、CO、VOCs、CO_(2)的月均排放量分别为5160t、440t、1.7×10^(4)t、732t和2.46×10^(6)t;排放分担率表明,NOx、PM等污染物主要来自重货车及大货车排放;CO、VOCs和CO_(2)排放来源以小客车排放占比最高。

济南市高精度机动车碳排放清单研究

为提高机动车排放清单的精度,对清单的空间分配模型进行优化,在模型复杂度与关联因素分析的基础上,对人口密度、国内生产总值(GDP)、交通兴趣点(POI)、坡度等影响因子进行主成分提取,并结合标准路长,提出了基于主成分综合调解系数的多因子空间分配模型,以济南市为例进行验证,结果显示:济南市2021年机动车碳排放总量为1259.9万t;基于构建的空间分配模型,获取了济南市1 km×1 km分辨率的网格化机动车碳排放清单;历下区等济南市中心城区是高排放的热点区域,高速公路与一级公路形成高排放的线状地带。基于空间分配模型与基于标准路长的分配结果相比,高排放区碳排放量更高,低排放区碳排放量更低;前者考虑了坡度,对于地形起伏较大地区的分配结果更合理。基于主成分调解系数的多因子空间分配模型提高了网格化排放清单的空间分辨率和分配结果精度。

东北地区典型城市哈尔滨市机动车排气污染物排放清单研究

以哈尔滨为目标城市,开展了东北地区典型城市机动车排放清单的研究。哈尔滨市机动车排放清单的构建主要基于活动水平数据调研、排放因子模型模拟和机动车排放清单计算模型。建立活动水平数据库所需参数包括机动车的车型、车龄、排放标准、技术分布、行驶工况、燃油类型等。排放因子数据来源于参数本地化的IVE模型的计算。通过构建哈尔滨市2014年的机动车排放清单,计算了分车型、燃料类型和启动运行过程的污染物分担率,并对冬、夏两季及市区和非市区的排放量进行了对比。研究结果表明,轻型客车对CO和VOC排放的贡献最大,重型货车、大型客车以及中小货车对NO_x和颗粒物的排放贡献较大。机动车污染物的排放大部分是在运行过程中产生的,其对CO、VOC、NO_x和颗粒物排放量的分担率分别为67%、85%、99%和97%。冬季各种污染物的排放量均大于夏季。市区CO的排放量远高于非市区,市区单位面积机动车VOC的排放量远远高于非市区部分,而非市区的NO_x和颗粒物量要高于市区。

杭州市机动车NO_x排放清单的建立及其对空气质量的影响

以杭州市主城区为例,对车辆信息(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)进行了调研和测试,并根据IVE模型计算了机动车NOx的排放清单.结果表明,2004年杭州市主城区机动车NOx排放总量为25 100 t,其中,轻型客车、出租车、公交车、重型货车和轻型货车的年排放量分别为5 800,1 100,7 300,9 200和1 700 t.在此基础上,通过AERMOD模型模拟了城市机动车源NOx年均质量浓度以及城市空气中总的NOx年均质量浓度空间分布,得出机动车排放的NOx对总的NOx年均质量浓度的贡献率为40.91%,并对贡献率的空间分布进行了分析.

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.

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PM2.5、PM10、NOx(NO+NO2)、NO、NO2、N2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×104、138.2×104、2884.2×104、2577.8×104、306.4×104、27.9×104、1281.2×104 kg;柴油车是PM2.5、PM10和NOx排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N2O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,PM2.5和NOx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。

成都市机动车NO_x排放清单的建立及其空间分布研究

通过对成都市车辆信息(包括车流量、车辆构成及车辆行驶工况等)进行调研和测试,根据IVE模型得出了机动车NO_x的排放清单。结果表明,2012年成都市机动车NO_x排放总量为76 859.4t。其中,轻型载客车、出租车、重型客车、公交车、摩托车、轻型载货车、重型载货车的年排放量分别为10 796.8t、397.4t、985.9t、6 801.4t、3030.9t、13 081.8t和41 765.2t。在此基础上,利用GIS对成都市机动车排放NO_x总量按不同道路类型进行空间分配,得出机动车排放产生的NO_x总量的空间分布与排放源强分布高度一致。

基于高精度清单的京津冀机动车控污政策研究

为研究京津冀机动车污染控制政策对CO、HC、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)等污染物的减排效果,建立了2014年高精度机动车排放清单,选取过去已经实施,未来规划实施及优化/劣化后的若干政策,设置4类共13种政策情景,与实际清单基准情景进行对比,识别各政策情景的排放变化,并对其中由政府给予补贴的政策进行成本收益核算.结果显示,淘汰低排放标准机动车带来的污染减排效果最好,在天津和河北对CO和HC的排放削减分别为53.19%,49.75%和51.28%,50.87%,达半数及以上;升级机动车发动机和燃油标准也能显著削减排放,在天津和河北对PM_(2.5)、PM_(10)的削减分别为17.01%,17.00%和21.95%,21.93%.政府补贴政策存在明显边际效应特征,排放标准高,重污染车少的北京单位成本的减排收益明显低于天津和河北,.河北和天津在考虑成本因素的基础上,应当逐步采纳北京的高标准减排政策;北京则可在一定条件下,将一部分低效的政府补贴通过合理方式转移支付给天津和河北,以提高政府投入的减排效率.

鄂尔多斯市康巴什大桥交通特征分析及对环境的影响

作为扩展康巴什新区经济“动脉”的重要桥梁,康巴什大桥旨在带动新区经济更快发展,作为连接多地的核心通道,分析交通流量特征十分必要;本文在康巴什交通管理大队指挥中心所提供的智能监测交通流数据的基础上,分析了康巴什大桥交通的时间分布、方向分布和流向分布的特征,并通过建立机动车排放清单识别机动车污染物排放对环境的影响,为实现交通供求均衡和交通系统节能减排提供参考意见。