澳门机动车排放清单

建立机动车排放清单是实行机动车污染控制的基础。通过对澳门机动车保有量及其构成、车辆登记分布和累积里程分布的调查分析,获得了澳门机动车基本的运营特征参数。采用修正的MOBILE5模式和PART5模式,计算了澳门机动车排放的气态污染物和颗粒污染物的排放系数,并确定了澳门机动车污染物的排放总量和分车型的排放分担率。1999年澳门机动车CO,NOx,HC,PM10和PM2.5的总排放量分别为15852t,2416t,2449t,141t和128t。研究结果表明,控制摩托车和汽油轿车可以有效削减HC和CO的排放;而对于NOx和颗粒物,公共汽车和重型柴油车应是主要的控制车型。     

基于MOVES2014a的海口市机动车污染物排放特征及分担率研究

采用美国环保署最新的MOVES2014a模型并对其进行本地化修正,获得了海口市机动车尾气排放因子,结合2015年海口市机动车的保有量、车型构成和年均行驶里程数据,计算了海口市不同车型、不同燃料类型和不同国标机动车的污染物排放总量和排放分担率.研究结果表明:2015年海口市机动车的HC,CO,NO_X和PM排放量分别是5 675 t,46 014 t,9 232 t和1 006 t;轻型汽油客车是HC和CO的主要贡献车型,其贡献率分别占44.3%和72.2%;柴油车的NO_X和PM排放分担率分别为57.1%和85.6%,是其保有量占比的4.9倍和7.0倍;保有量占比仅为11.7%的国Ⅰ及国Ⅰ前机动车,其HC,CO,NO_X和PM排放分担率分别达到46.4%,46.9%,42.7%和54.9%.     

应用居民出行状况估算北京市机动车污染排放量

通过调查获取北京市各交通方式分担率、人均出行距离等居民出行参数,并由此确定机动车总行驶里程并估算出北京市各种机动车污染物年排放总量.结果表明:公交车、私家车和出租车的满载率分别为0.44,0.25和0.375,人均出行距离分别为8.5,24.0和10.0 km/人/次.北京市机动车(轿车和公交车)尾气HC、CO、NOx污染总量达106.57万t,其中私家车占污染排放总量的85.3%,出租车占12.4%,公交车占2.3%.     

合肥市机动车尾气排放特征及分担率的研究

针对机动车尾气污染愈发严重的现象,文章通过计算合肥市机动车尾气排放清单,得到合肥市机动车的排放特征以及不同车型的尾气分担率。结果显示:小型客车、大型货车以及大型客车是机动车尾气CO、NOx、HC的主要贡献源;小型客车在CO与HC的分担率分别达到了59.5%和53.8%;重型货车对于NOx的分担率为54.4%。为解决合肥市机动车尾气污染问题,通过设置提高排放标准(high oil replacement,HOR)、淘汰黄标车(eliminating substandard vehicles,ESV)与发展公共交通(public transport priority,PTP)3种控制情景,结果表明,在2020年,对比基准情景(business as usual,BAU),HOR情景的消减率最佳,3种污染物CO、NOx、HC的消减率分别达到了28.8%、33.1%、26.3%。     

重庆市主城区机动车污染分担率研究

利用机动车污染物排放量及其分担率计算公式,根据"重庆工况"下测试所得的重庆市机动车排放因子,计算出了重庆主城区分车型机动车污染排放量及其分担率.结果表明,2007年重庆主城区道路机动车年排放CO、NOx、HC的污染分担率分别为80.0%、50.4%和54.3%,并且经过分析得出不同车型排放的主要污染物也有所不同,针对具体车型宜采用不同的尾气控制方法,本研究可以对重庆市城区机动车的污染控制工作提供科学数据和理论基础.     

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.     

佛山市禅城区机动车排放污染分担率研究

在深入调查佛山市禅城区固定源污染状况以及机动车保有量、道路建设状况的基础上,对2002年机动车污染物排放总量分担率、不同车型污染物排放量分担率和道路污染物浓度分担率进行了全面研究,分析量化机动车尾气排放对大气环境污染的影响。     

汽油机燃用乙醇汽油的试验研究

在国内外已有的研究基础上,基于我国国情和现有的使用情况,选用摩托丰汽油机和电喷机,测试乙醇汽油对这两种汽油机的排放、动力性和油耗的影响．试验结果表明：与无铅汽油相比,能明显降低发动机CO和HC的排放,对NO_x排放影响变化趋势并不单一,但是从整体情况来看,NO_x排放又有所降低;电喷机燃用乙醇汽油随乙醇量增大,尾气排放的三种主要污染物有明显下降;摩托车汽油机燃用乙醇汽油总油耗率高于普通无铅汽油3%～5%左右。     

小型非道路柴油机稳态和瞬态排放特性分析

为了使非道路用柴油机达到GB 20891—2014《非道路移动机械用柴油机排气污染物排放限值及测量方法(中国第三、四阶段)》中第四阶段排放限值的要求,按照稳态循环(NRSC)和瞬态循环(NRTC)规定的工况,对一台非道路用自然吸气柴油机进行测试研究。引入分担率的概念,分析NRSC试验时柴油机各工况下CO、NO_x、HC排放对整机排放的影响;研究NRTC试验时冷启动循环和热启动循环排放特性的差异和CO、NO_x、HC的瞬时排放曲线。结果表明:NRSC试验下,污染物在2 400 r/min下100%负荷时排放分担率均超过18%,是控制污染物的关键工况;NRTC试验下,相对于NRTC试验热启动循环,冷启动循环的颗粒物(PM)、CO比排放量分别为0.25 g/(kW·h)和3.36 g/(kW·h),高于热启动循环的0.23 g/(kW·h)和2.28 g/(kW·h),而NO_x+HC的比排放量为6.67 g/(kW·h),略低于热启动循环的6.88 g/(kW·h)。CO瞬时排放峰值基本对应转矩峰值、转矩谷值及转速峰值;NO_x瞬时排放峰值基本对应转矩峰值;HC的瞬时排放相对CO、NO_x变化更平稳。该研究可为降低非道路用柴油机稳态和瞬态排放提供参考。     

河北省道路交通部门节能减排情景分析

基于COPERT模型,对河北省道路交通部门的能源消耗、CO_2排放和4种大气污染物排放(CO,NO_x,PM2.5和SO_2)进行计算,探讨提高机动车排放标准政策和总量控制政策在2015—2030年的减排潜力.研究结果表明,提高机动车标准政策对NO_x、PM 2.5和SO_2的减排效果显著,相比于基准情景,在2030年对3种污染物实现减排效果分别为74.20%、43.33%和80.17%.而机动车总量控制政策则对节约能耗与减少CO_2和CO排放效果明显,相比与基准情景,在2030年实现节能37.96%、CO_2减排37.84%和CO减排35.81%.建议应尽快实行统一的机动车排放标准政策,并将适当的小客车总量控制措施纳入未来政策的制定中.     

不同品牌车型的污染物排放水平研究

机动车尾气是大气中一氧化碳（CO）,碳氢化合物（HC）,氮氧化物（NOX）和臭氧（O3）等空气污染物的主要来源。本文通过对不同品牌机动车进行尾气现状监测基础上,对所排放的CO、HC两种主要污染物进行数据采集、分析和比对,找出不同品牌车型尾气排放特性,对控制机动车尾气污染,改善环境空气质量有重要的理论和现实意义。     

甲醇燃料汽车的排放特性研究

研究满足国Ⅲ排放标准的汽油轿车燃烧工业甲醇后的常规和非常规污染物排放特性.采用热脱附-气相色谱/质谱联用技术和高效液相色谱法对汽油和工业甲醇燃料的非常规污染物排放进行定量及定性研究.研究结果表明:甲醇轿车的常规污染物CO,THC(总碳氢化合物)和NOx排放低于汽油轿车;非常规排放污染物中,甲醇汽车的醛酮尾气排放高于汽油轿车,其甲醛的排放量约是汽油车的6倍,而其挥发性有机物(VOCs)排放的总量只有汽油车的1/2左右.     

排放因子法构建机动车多环芳烃污染清单——以江苏省为例

基于江苏省2009年—2014年不同类型机动车保有量统计数据,采用不同车型排放因子法构建江苏省不同年际汽车尾气多环芳烃排放清单。结果表明:汽车尾气多环芳烃排放总量分别为138.97 t、167.27 t、194.65 t、215.55 t、239.24 t和274.04 t,呈现出逐年增加的趋势。其中,重型货车、轻型和小型汽车对多环芳烃的贡献比例在逐年增大,而中型、大型客车及中型货车对城市PAHs的贡献率在逐年减小。重型货车对2-3环多环芳烃的贡献比例是最大的。中型和大型客车对4-6环多环芳烃的贡献比例最小。     

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。     

基于双隐含层GA-BP神经网络的重型柴油车排放预测

为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system, PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back propagation,BP)神经网络的基础上,引入Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化网络的权值与阈值;以车辆比功率(vehicle specific power,VSP)为输入,搭建CO、NO_x排放预测模型,并用试验数据对模型进行训练、验证。结果表明,CO、NO_x的预测结果与样本数据之间的皮尔逊相关系数分别为0.855 3、0.851 2,线性高度相关;在整体误差水平上,CO、NO_x排放因子的相对误差分别为2.61%、6.71%。该方法对车辆CO、NO_x的瞬时排放和整体排放特性的预测准确性较好,具有一定的理论意义和工程应用价值。     

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.     

基于比功率与发动机功率的重型柴油车实际道路排特性

重型柴油车在实际道路上的污染物排放备受关注。利用便携式排放测试系统(PEMS)收集了重型柴油货车OBD数据和排放数据;引入重型车比功率(VSP)和发动机功率分别研究了其对柴油车排放的影响及二者间的关系。结果表明,96%以上行驶处于VSP区间[-10,10]k W·t~(-1),CO、NOx排放随VSP增大先升高后降低; CO_2排放随VSP增大而增大。CO、NO_x排放随发动机功率增大先升高后降低; CO_2排放随发动机功率增大而增大。VSP大于0且发动机功率小于55 k W时CO排放因子较高; VSP大于0且发动机功率小于55 k W时NO_x排放因子较高;随着VSP与发动机功率逐渐增大时CO_2的排放因子逐渐增大。该研究成果为重型柴油汽车的排放控制提供了一定的技术参考。     

浅谈新形势下厦门机动车尾气环保管理

<正>近年来厦门市机动车快速增长,机动车保有量已从2000年的19万辆,迅速增长到如今的159万辆(如图1)。根据2017年《厦门大气污染物源排放清单》解析,厦门大气污染物中NO_X与CO占比较高,机动车尾气成为了大气中NO_X的主要贡献来源。为强化尾气治理,从2015年开始,厦门市生态环境局率先建设起福建省唯一的机动车环保     

冬季低温地区道路移动源大气污染物排放清单

研究了冬季低温地区道路移动源排放清单及污染特征.以长春市为例，基于测试和“道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南”，建立了2016年全年的道路移动源大气污染物排放清单，利用ArcGIS进行空间分配，并基于IVE模型分析典型车辆启动排放贡献率.结果表明，长春市道路移动源CO，HC，NO_○x，PM_2.5和PM₁₀年排放量分别为13.17，2.90，4.09，0.22，0.24万t;小型客车和重型货车分别为CO，HC和NO_○x，PM₁₀的主要来源;启动阶段，长春市典型车辆冬季启动贡献率高于上海市;另外，道路移动源排放强度呈现出由城市中心向边缘递减的趋势.     

厦门市机动车一氧化碳排放特征分析

机动车保有量迅速增长,车辆排放大量尾气对环境及人体造成严重影响。以厦门为例,运用国内外研究成果,结合排放因子、机动车年平均行驶里程和机动车保有量,计算机动车CO排放量。由计算结果可知:机动车CO排放量在总体上呈下降趋势,但其减少速度与机动车保有量增长速度相比较为缓慢;相同车型在不同排放标准下,国Ⅲ标准车辆排放CO占比最高,为35%,其次是国Ⅱ标准车辆,约25%;相同排放标准下,轻型客车排放量最高,超过46%,其次是轻型货车,约34%;根据预测,在受控情况下,机动车CO排放量大幅下降。