机动车排放模型的应用及其适用性比较

运用模型估算城市机动车排放因子及排放总量,是机动车污染控制研究的一个重要方向。目前,在模型使用方面,国内主要借用MOBILE等国外较为成熟的模型,这在我国排放因子计算方面缺乏数据积累、基础研究薄弱情况下不失为一种选择。然而,这些模型一般根据不同的需要开发,在数据积累等方面具有较强的地域性,难免会与国内实际情况不符。国内现有研究更多集中于对利用模型得到的排放因子进行分析,对模型适用性的研究鲜有涉及。本文从MOBILE,IVE,EMFAC,CMEM,COPERT模型在国内应用的实际情况出发,从模型类型,地域性,数据库的完整性、模型的可移植性和参数可获性这几个方面,比较了这几个有代表性的机动车排放模型在国内的适用程度,指出了在不同地区情况和不同阶段,模型不同的适用范围。     

基于CALINE4模型的城市机动车尾气CO扩散模拟研究——以太原市快速道滨河东路为例

采用MOBILE6.2模型,在收集太原市机动车保有量、车况、气象等数据的基础上,得到太原市机动车污染排放因子.以太原市快速道滨河东路为例,采用CALINE4模型对滨河东路机动车尾气CO的扩散进行模拟计算.同时分别在冬季和夏季进行了车流量统计和CO监测分析,比较模型模拟结果与实际监测浓度之间的差异,探讨模型的适用性和准确性.研究结果表明:MOBILE6.2及CALINE4模型能够很好地应用于太原市快速路机动车尾气CO的扩散模拟,对于其他城市类似地形的街道机动车污染模拟也有一定的参考价值.     

太原市机动车CO排放与控制对策研究

介绍了太原市机动车保有量的现状。运用MOBILE6．2模型对太原市机动车CO排放因子和排放量进行了估算分析,通过预测2015年机动车排放CO的浓度,对太原市机动车CO排放与控制提出了针对性的对策。     

基于模型的交叉路口公交站台NOx排放特性

为计算交叉口的NOx排放量与排放因子的变化,并分析交叉口机动车尾气排放的规律,通过将MOVES（机动车废气模拟系统）排放模型与VISSIM交通仿真模型相结合的方法研究了NOx尾气排放特性,以及仿真分析交叉路口不同类型公交站台对机动车尾气排放排放情况的影响。结果表明：新型交叉路口比传统交叉路口NOx降低0.27g。公交车在交叉口上游港湾式、下游港湾式与下游拓宽港湾式NOx实测数据是模型数据据的1.14、1.28和1.24倍,在模拟实验中,NOx污染物在下游相同区域排放量降低15.07%,排放因子降低14.67%。可见通过交通模型对研究实际交叉路口公交站台NOx排放特性有实际意义。     

基于MOBILE 6.2模型的武汉市机动车污染物排放特征分析

结合武汉市环境参数以及机动车保有量情况,将MOBILE 6.2模型用于武汉市机动车污染物排放特征的本地化研究,计算得到不同车型的排放因子,并核算出武汉市机动车分车型的污染物排放量和分担率。结果表明,2014年武汉市机动车污染物总HC、CO和NO_x分别为7.78万t、59.61万t和6.32万t.八类车型中汽油轿车排放的总HC和CO分别占总量的69.71%和82.86%,是这两类污染物的主要贡献车型。这主要是由于近年来汽油轿车尤其是私家车数量的高速增长。对于NO_x的排放,其主要贡献车型为重型柴油车,仅有5.44%的保有量但其排放分担率却高达约60%,因此严格控制重型柴油车可以有效减少机动车污染物NO_x的排放。同样的由于汽油轿车的总量较大,其NO_x排放的分担率也达到31.65%.     

烟台移动污染源对大气环境质量影响分析

分析了烟台市机动车尾气污染对大气环境的影响.结合市区2条主要干线北马路和南大街的车流量、交通状况和机动车运行状况,分析主要污染物NOx和CO的排放情况;在对烟台市机动车保有量调查的基础上,利用MOBILE排放因子模型预测2010年烟台市机动车尾气排放量.结果表明:烟台市2010年VOC排放量约8.8万t、PM10排放量约1.58万t、NOx排放量约4.7万t,分别比2006年增加约40.9％、20.9％和58％,必须采取科学有效的措施治理和预防机动车尾气对大气环境的影响.     

城市次干道路段机动车污染物排放因子的测定

选择上海市路网某典型次干道上的两点进行机动车污染排放因子测试，获得了城市次干道上机动车排放污染物浓度、交通参数、气象参数等实测数据．根据观测点处不同的气象条件，选用不同的大气扩散模型进行反推，得出机动车排放源强及平均排放因子，并在此基础上应用多元回归方法进行计算，获得了8大类机动车各种排放污染物的单车排放因子。     

中国不同排放标准机动车排放因子的确定

应用机动车污染物排放因子模型COPERT, 在考虑行驶工况、油品质量、以及环境温度等影响机动车污染物排放因子的因素的基础上, 计算得到包括汽油乘用车、柴油乘用车、LPG 乘用车、汽油混合动力乘用车、汽油轻型货车、柴油轻型货车、汽油重型货车、柴油重型货车、柴油公交车、CNG 公交车、生物柴油公交车 以及摩托车等不同车型在实施欧0, 欧 Ⅰ, 欧Ⅱ, 欧Ⅲ, 欧Ⅳ, 欧Ⅴ和欧Ⅵ等不同阶段机动车排放标准情况下的 CO, CO₂, NO_x, PM₂ NMVOC, SO₂, N₂O, CH₄ 和NH₃ 排放因子。计算结果为估算中国近年和未来机动车污染排放清单, 提高机动车污染控制的决策和管理水平, 以及评估机动车污染控制政策和措施的实施绩效提供了科学依据和数据支持。     

城市道路机动车不同速度等效排污模型研究

为了向决策者提供科学有效的机动车污染控制措施,分析机动车污染的关键影响因素及机动车污染物排放规律的特征,并据此建立机动车污染排放模型,模拟城市区域或者主要道路的污染物排放.通过对机动车污染物排放量的等效性问题的研究,揭示实际路网机动车污染物排放与机动车不同速度的对应关系,建立机动车污染排放的数学模型,在有效控制机动车污染物排放量的基础上进行交通规划.     

基于MOBILE6.2的机动车气态污染物排放量与分担率研究

通过对太原市机动车运营特征的分析,采用修正的MOBILE6.2模式,对主要参数进行本地化修正,计算了太原市机动车排放的气态污染物排放因子,并确定了太原市分车型污染物的排放总量和分车型的排放分担率.结果表明,2011年太原市机动车CO、HC和NOx的总排放量分别为42.44×104 t、3.93×104 t和4.71×101 t.分析得出,轻型客车是主要的排放源,分别占(质量分数)82.50％、76.61％和45.40％,其原因是由于轻型客车27.5％的年增长率以及较高的排放因子共同造成的;重型车是NOx排放的第二大排放源,占NOx总排放量的36.47％.以上两种车型是太原市机动车排放污染控制的重点.     

Spatial distribution of black carbon emissions in China

Based on the official statistics, locally measured emission factors, and the vehicular emission factor model most suitable for China, we developed a black carbon (BC) emission inventory for 2008 in China and at a spatial resolution of 0.5°×0.5°. In 2008, the total BC emissions in China were 1604.94 Gg. Industry and the residential sector were the dominant contributors, estimated at 695.03 Gg and 636.02 Gg of BC, respectively. Together, these two source types contributed 82.9% of the total emissions. Emissions from transportation were 194.63 Gg, accounting for 12.1% of the total. Since emission contributions from different sectors showed significant spatial diversity among the 31 administrative districts, we divided the districts into four categories: industry contribution district, residential contribution district, industry and residential contribution district, and transportation contribution district. As for energy consumption, coal and biofuel contributed 51.0% and 32.2%, respectively, of the total emissions. Spatially, BC emissions in China were unevenly distributed, higher in the east and lower in the west, corresponding to regional economic development and rural population density. High emission districts, covering 5.7% of the territory, contributed 41.2% of the total emissions. Shanxi, Hebei, Shandong, Henan, and Sichuan were the largest contributors to national BC emissions.     

中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM(1,1)模型的实证研究

采用STIRPAT模型全面地对影响中国2000—2011年碳排放的因素进行分析,并利用灰色模型GM(1,1)预测了中国2012—2020年碳排放量.研究结果显示:城镇化率、经济增长、产业结构、能源价格、人口、能源结构和外贸强度对碳排放量有一定的促进作用,技术进步对碳排放量具有较强的抑制作用;其中对中国碳排放量增加影响较大的因素是人口和产业结构;根据GM(1,1)预测模型的结果,可以看出未来的减排压力还很大.因此,治理碳排放的政策应该综合考虑人口、产业结构和技术进步等影响因素.     

基于模型的城市公交车辆NOx排放研究进展

公交优先的理念及公交专用道等设施的发展对NOx等污染物的减排有重要意义,基于车辆、道路、交通等因素的仿真模型成为研究公交车辆污染排放的最有效工具。本文以城市公交车辆NOx排放为研究对象,围绕公交车辆、公交专用道、公交站台三个方面对当前研究领域应用的主要排放模型进行了整理,得出如下结论：当前仿真模型的发展要求需要适合本地区特点的微观模型和多种模型及算法的组合,使仿真过程和结果精准化；大量模型研究为揭示公交车辆单车排放特性提供了重要依据,耦合多要素的模型研究是当前仿真分析的主要方向；公交专用道的设置有利于改善公交车辆的工况并减少排放,相关模型的研究可进一步优化排放效益；扩散模型和微观模型等大量用于站台、道路等的优化设计,确保接送乘客的效率提高并减少NOx污染。     

应用燃气汽车对北京市机动车排放的影响

北京市可用的燃气汽车已达4.9万辆。为评估其影响和为下一步制定政策提供依据,应用修正的M OB ILE 5和PART 5模型估算汽、柴油车的排放系数,并结合国内外测试数据估算燃气汽车的排放系数,进一步计算应用燃气汽车前后的排放量。结果表明,应用单燃料压缩天然气(CNG)车替代柴油公交车的措施最有效,单车削减尾气颗粒物和NOx排放的比例达91%和59%,2003年削减总量约为91 t和1.5 k t,占出租车和公交车使用燃气时排放削减总量的91%和88%;但HC和CO排放增加。今后应加强CNG公交车的维护保养,在发展液化石油气(LPG)汽车时应选用单燃料车。     

农业活动的污染物排放及其大气环境效应研究进展

农业活动是一个重要的大气污染物排放源。随着我国工业污染物减排措施的不断加强以及我国农业现代化发展进程的加快,农业活动的污染物排放对大气环境的影响将日益突出。文章综述了农业活动排放大气污染物的基本形式和影响大气复合污染的主要机理,分析了农业活动的污染物排放及其大气环境效应模拟研究现状,并提出了面临的主要问题：(1)农业排放源估算和排放源清单制定的不确定性;(2)PM2.5与农业排放各前体物之间呈高度非线性关系;和(3)现有空气质量模式对PM2.5浓度及其化学组分预报准确性不够。     

我国城镇化进程中低碳转型的研究

近年来城镇化的快速推进对于我国的经济发展起着十分重要的作用,但是随着城镇化进程的加快也产生了一些负面效应。基于2001～2012年我国各省市面板数据,利用改进的STIRPAT模型对我国碳排放量影响因素进行了实证分析,分析表明;总体上,我国城镇化对碳排放有正向作用,但城镇化对碳排放的影响存在区域差异性。同时,能源强度对碳排放的影响不太显著,产业结构对碳排放的影响也存在区域差异,政府政策支持对碳排放起反向作用。     

利用小样本调查数据调整北京市车里程累积率

由于MOBILE中的交通参数缺省值反映的是美国车辆的行驶特征,因此必须利用我国的交通参数来校正MOBILE中的缺省值以提高尾气的计算精度.本文论述了一种基于小样本调查数据来调整MOBILE中车里程累积率参数的算法,对原有算法进行了简化,并根据我国车型分类,对北京市的交通参数进行了调整.结果表明应用调整的车里程累积率计算尾气排放因子同利用MOBILE6的缺省值来计算有显著的区别,VOC的误差是40.23%,CO的误差是30.42%,NOx的误差是17.53%.     

低碳约束下中、蒙、俄3国能源效率评价

 作为“一带一路”沿线主要国家，中、蒙、俄3国共同组成中蒙俄经济走廊带。以中、蒙、俄能源效率为主要研究内容，利用2000-2014年3国能源和环境数据，考察3国能源利用和环境状况，运用结合窗口模型的超效率DEA（data envelopment analysis）模型测算包含碳排放约束的三国全要素能源效率，并回归分析其影响因素。能源效率研究结果表明，中国的能源消耗和CO₂排放量均大于俄罗斯和蒙古国；中、蒙两国能源消费与CO₂排放关系密切；2004-2009年俄罗斯的单要素和全要素能源效率均高于中国和蒙古国，而2010-2014年中国的单要素和全要素能源效率均高于俄罗斯和蒙古国。造成能效差异的主要原因为：经济发展、能源贸易增加对能源效率的提高有积极作用，煤炭等高耗能能源的投入及工业在产业中占比的增加对能源效率产生负向影响。