城市機(jī)動(dòng)車污染物排放的遙感測(cè)試及模型研究.pdf

1、大氣污染是我國城市面臨的主要環(huán)境問題之一。隨著我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速增長和城市化進(jìn)程的逐步加快，我國機(jī)動(dòng)車保有量大幅增加，機(jī)動(dòng)車污染已成為我國城市大氣污染的主要來源，控制我國日趨嚴(yán)重的機(jī)動(dòng)車污染己刻不容緩。準(zhǔn)確的掌握城市機(jī)動(dòng)車污染物排放特征和排放趨勢(shì)是對(duì)在用車污染物排放進(jìn)行有效控制的前提；而建立準(zhǔn)確的機(jī)動(dòng)車排放清單則是制定有效的機(jī)動(dòng)車排放控制政策、準(zhǔn)確模擬城市污染物濃度分布和研究機(jī)動(dòng)車污染對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量和人體健康影響的基礎(chǔ)。但是，目前在我國

2、對(duì)城市機(jī)動(dòng)車排放特征的深入研究還非常缺乏，機(jī)動(dòng)車的排放因子和排放清單的計(jì)算也還存在著很大的不確定性。 從有效控制在用車排放的角度出發(fā)，本論文首次在國內(nèi)采用道路遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)開展了系統(tǒng)深入的城市汽油車車隊(duì)排放特征研究。確定了我國城市汽油車車隊(duì)污染物排放的統(tǒng)計(jì)概率分布；分析了不同登記年代車輛的排放特征；從車隊(duì)總體排放的角度確定了機(jī)動(dòng)車尾氣排放CO，HC和NO之間的相關(guān)關(guān)系，為從整體上有效的控制城市汽油車排放提供了科學(xué)依據(jù)。

3、 從準(zhǔn)確量化機(jī)動(dòng)車排放的角度出發(fā)，本論文提出了采用基于道路遙感實(shí)測(cè)的燃料消耗法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的基于行駛里程的排放清單用于我國宏觀機(jī)動(dòng)車排放清單的研究；首次采用道路遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)基于行駛工況的IVE模型進(jìn)行了評(píng)估和修正，并將修正后的IVE模型與GIS相結(jié)合應(yīng)用于建立我國城市機(jī)動(dòng)車高時(shí)空分辨率的中觀排放清單，基本解決了傳統(tǒng)的基于平均速度的排放模型應(yīng)用于中觀排放清單無法達(dá)到所需準(zhǔn)確度的問題和IVE模型基本排放因子本地化的問題。 從準(zhǔn)確量化

4、機(jī)動(dòng)車排放對(duì)城市大氣質(zhì)量影響的角度出發(fā)，本論文在城市機(jī)動(dòng)車中觀排放清單的基礎(chǔ)上，采用AERMOD模型對(duì)機(jī)動(dòng)車和其它污染源造成的污染物濃度分布進(jìn)行了模擬，得到了機(jī)動(dòng)車濃度貢獻(xiàn)率的空間分布情況，并據(jù)此分析了機(jī)動(dòng)車排放對(duì)城市大氣質(zhì)量造成的影響。 本論文的研究內(nèi)容和所取得的成果和結(jié)論如下： (1)道路上實(shí)際運(yùn)行的汽油車隊(duì)，CO，HC和NO的排放呈偏態(tài)分布，其中HC和NO的排放濃度服從Gamma分布，CO的排放濃度服從指數(shù)分布

5、；20％的高排放車輛對(duì)整個(gè)機(jī)動(dòng)車排放的貢獻(xiàn)率達(dá)到60％以上，因此在我國將污染物排放最高的20％的車輛作為高排放車輛進(jìn)行重點(diǎn)控制能夠取得更明顯的效果。 (2)年代較新的車隊(duì)中的高排放車輛是整個(gè)車隊(duì)排放的最大貢獻(xiàn)者。杭州市2000-2004年登記的車輛中，高排放車輛貢獻(xiàn)了46.55％N CO，30.44％的He和38.44％的NO。每個(gè)登記年中最清潔的40％的車輛對(duì)總體排放的貢獻(xiàn)則微乎其微。因此，如果年代較新的車隊(duì)中的高污染車輛能

6、夠被及時(shí)地檢測(cè)出來并得到有效維護(hù)，城市車隊(duì)的整體排放狀況會(huì)大大好轉(zhuǎn)。 (3)對(duì)車輛總體而言，NO和CO、He在不同的濃度范圍內(nèi)存在明顯的相關(guān)關(guān)系。20％高排放車輛的交疊分析顯示，He和NO的高排放車輛存在相當(dāng)部分的重疊(51.2％)，因此在常規(guī)I/M項(xiàng)目中，嚴(yán)格控制20％HC高排放車輛，能夠?qū)O排放的控制能夠起到一定的作用。 (4)杭州市汽油車的CO、HC和NO的平均排放因子分別為193.07±15.63，9.51

7、±2.40和3.68±0.31 g/l。車隊(duì)CO的高排放因子說明杭州汽油車的排放狀況很差，而車隊(duì)NO的低排放因子是車輛在富燃狀態(tài)下行駛的結(jié)果，并不能說明汽油車NO的排放得到了很好的控制。建立了基于燃油消耗的杭州市2005年汽油車的污染物排放清單，CO、HC和NO<,x>的年排放量分別為182，013±16，936、9107±2255和5050±480噸?；谌剂舷牡呐欧徘鍐闻c傳統(tǒng)排放清單相比具有方法簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確度高、更能反映車輛實(shí)際運(yùn)行

8、情況下的排放和能夠給出不確性范圍的諸多優(yōu)點(diǎn)，更適用于尚缺乏能力開發(fā)本地機(jī)動(dòng)車排放計(jì)算機(jī)模型和TDMs模型的發(fā)展中國家和地區(qū)。 (5)采用遙感監(jiān)測(cè)對(duì)IVE模型的評(píng)估結(jié)果表明：WE模型對(duì)各個(gè)技術(shù)水平下機(jī)動(dòng)車HC排放因子的計(jì)算與遙感測(cè)試結(jié)果都較為接近； WE模型低估了CO的排放，其計(jì)算的各個(gè)技術(shù)水平下的排放因子比相應(yīng)的遙感測(cè)試結(jié)果低了12～50％；而WE模型高估了NO<,x>的排放，其計(jì)算的各個(gè)技術(shù)水平下的排放因子是相應(yīng)的遙感測(cè)試結(jié)

9、果的1.5～3.5倍。提出了采用道路遙感測(cè)試數(shù)據(jù)修正IVE模型基本排放因子的方法，驗(yàn)證結(jié)果表明，修正后的WE模型模擬效果明顯改善。 (6)應(yīng)用修正后的WE模型建立了杭州市主城區(qū)2004年機(jī)動(dòng)車的中觀排放清單。結(jié)果顯示：杭州市機(jī)動(dòng)車全年CO排放量約23萬噸；HC年排放1.5萬噸；NO<,x>年排放2.5萬噸；PM<,10>年排放在0.05萬噸左右。機(jī)動(dòng)車CO、NO<,x>和PM<,10>的排放量分擔(dān)率分別為84.16％，41.4

10、9％和2％。乘用車對(duì)CO和HC的貢獻(xiàn)最大，而NO<,x>和PM<,10>的最大貢獻(xiàn)車型則分別為：重型卡車和公交車。機(jī)動(dòng)車污染物的排放量日變化和季節(jié)變化十分明顯。機(jī)動(dòng)車污染物排放強(qiáng)度的空間分布整體上呈現(xiàn)由城市中心向城市邊緣擴(kuò)展的遞減趨勢(shì)。不同污染物的排放強(qiáng)度分布不同：CO和HC的排放量集中于城市中心，而機(jī)動(dòng)車NO<,x>和PM<,10>的排放量分布則較為分散。 (7)采用AERMOD大氣污染擴(kuò)散模型，對(duì)CO，HC，NO<,x>和

11、PM<,10>濃度的時(shí)空分布情況進(jìn)行了模擬，并確定了流動(dòng)源對(duì)污染物濃度的分擔(dān)率。結(jié)果顯示：機(jī)動(dòng)車排放的CO、HC、NO<,x>和PM<,10>的濃度空間分布表現(xiàn)出明顯的地域特征，4種污染物的濃度隨區(qū)域以郊區(qū)向市中心的推移，均呈現(xiàn)明顯的遞增趨勢(shì)。機(jī)動(dòng)車CO濃度分擔(dān)率的空間分布比較均勻且分擔(dān)率很高(79％)。說明機(jī)動(dòng)車是杭州市主城區(qū)CO最主要的排放源，控制機(jī)動(dòng)車CO的排放是減輕城市CO污染的最有效手段。機(jī)動(dòng)車NO<,x>的濃度分擔(dān)率相對(duì)偏低