王慧慧,曾維華,吳開亞

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上海市機(jī)動車尾氣排放協(xié)同控制效應(yīng)研究

王慧慧1,曾維華1,吳開亞2*

(1.北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100875；2.復(fù)旦大學(xué)公共管理與公共政策創(chuàng)新基地,上海 200433)

2007~2012年為一個時間序列,通過詳細(xì)調(diào)查上海市機(jī)動車道路交通等基礎(chǔ)資料對機(jī)動車各污染物排放量進(jìn)行測算,并利用協(xié)同控制坐標(biāo)系評價方法,設(shè)計單一措施、結(jié)構(gòu)性措施和綜合性措施等3種機(jī)動車污染減排控制情景.結(jié)果表明:2007~2012年,上海市機(jī)動車污染物年排放量呈遞減趨勢,其中摩托車(MC)、小型汽油客車(LDGV)、重型柴油貨車(HDDT)和大型柴油客車(HDDV)是機(jī)動車污染物主要的排放源,其排放量總和占到機(jī)動車污染物總量的90%以上.按當(dāng)前上海市機(jī)動車保有量增長速度,2018年機(jī)動車尾氣排放的可吸入顆粒物(PM10)增長7%,溫室氣體增長比例為15%~108%,其中二氧化碳(CO2)增長比例達(dá)到45%以上.在各控制情景下污染物和溫室氣體均有不同程度下降,但減排效果有明顯差異.在單一措施控制情景下,淘汰黃標(biāo)車和提高排放標(biāo)準(zhǔn)對兩類污染物的削減效果明顯,削減比例均在20%以上;而結(jié)構(gòu)性控制措施對這兩類污染物的削減尤為明顯,削減比例達(dá)到40%以上且正向協(xié)同效應(yīng)突出.

機(jī)動車；排放因子；溫室氣體；協(xié)同效應(yīng)；上海市

隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快,國內(nèi)機(jī)動車保有量呈現(xiàn)大幅度增加的趨勢.截止到2012年底,全國機(jī)動車保有量達(dá)到2.24億輛,其中汽車1.08億輛,摩托車1.04億輛同比增長16.43%、2.6%,機(jī)動車保有量與1980年相比,增加了近30倍[1].2012年,全國機(jī)動車污染物排放達(dá)4612.1萬t,其中一氧化碳 (CO)3471.7萬t,碳?xì)浠衔?HC)438.2萬t,氮氧化物(NO)640.0萬t,顆粒物(PM)62.2萬t.其中汽車是污染物總量

的主要貢獻(xiàn)者,其排放的NO和PM超過90%,HC和CO超過70%,機(jī)動車尾氣排放已經(jīng)成為我國城市空氣污染的主要來源之一[2].部分國外學(xué)者[3-8]通過使用歐盟環(huán)保署開發(fā)的COPERT模型定量計算城市機(jī)動車污染物的排放;我國研究人員[9-15]分別利用IVE模型或MOBILE模型研究上海、北京、廣州、南京等城市的機(jī)動車尾氣中污染物排放特征,研究結(jié)果表明機(jī)動車污染物是造成城市空氣污染的主要原因.

本文針上海市機(jī)動車污染物排放情況和機(jī)動車污染控制的迫切需求,對近年來的研究成果[16-18]及現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對上海市2007~2012年機(jī)動車污染物排放量進(jìn)行測算,并運(yùn)用協(xié)同控制坐標(biāo)系評價方法,設(shè)計三類機(jī)動車污染減排的控制情景:“單一措施控制情景、結(jié)構(gòu)性措施控制情景、綜合性措施控制情景”,分析在不同的機(jī)動車控制措施情景下各污染物(CO、SO2、NO、PM10、PM2.5)與溫室氣體(CO2、CH4、N2O)的之間協(xié)同效應(yīng),為上海市今后開展機(jī)動車污染減排提供依據(jù).

1 研究方法

1.1 排放量計算

機(jī)動車污染物排放量按照式(1)計算:

式中:為某個城市;為車型;Q為第個城市的機(jī)動車排放量,t;P,j為在城市第車型的機(jī)動車保有量,輛;M為第車型的年平均行駛里程,km; EF,j為在城市第車型的排放因子,g/(km·輛).

表1本研究車型分類說明Table 1 Vehicle classification of the research

機(jī)動車類型采用《中國統(tǒng)計年鑒》[1]的劃分方法,主要考慮大型和小型載客汽車、重型和輕型載貨汽車以及摩托車,車型分類見表1.由上海市實施新車標(biāo)準(zhǔn)計劃獲得上海市分車型按不同排放標(biāo)準(zhǔn)的保有量分配系數(shù)[19-20].

1.2 機(jī)動車年均行駛里程

年均行駛里程是在計算機(jī)動車污染物排放過程中的一個主要參數(shù).通過收集相關(guān)資料,在機(jī)動車環(huán)保定期檢驗中,對車輛行駛里程進(jìn)行調(diào)查和記錄,收集部分汽車的行駛里程數(shù)據(jù),得到其平均年行駛里程,分車型年均行駛里程見表2,從表2可知,各車型年均行駛里程大多隨車齡的增長呈下降趨勢,可知機(jī)動車使用頻率是隨車齡的增加而逐年減少的.

表2 分車型機(jī)動車年均行駛里程(′104km)Table 2 Annual mileage traveled by different types of motor vehicle (′104km)

1.3 排放因子

不同類型機(jī)動車尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)下分車型顆粒物排放因子(表3).分車型排放因子與燃料類型、發(fā)動機(jī)、行駛速度和保養(yǎng)維護(hù)狀況等因素有關(guān).近幾年,我國學(xué)者相繼利用COPERT、MOBILE、IVE、PART5 等模型,獲得了不同車型顆粒物排放因子.在考慮到COPERT模型是主要用來研究不同排放標(biāo)準(zhǔn)體系對模型影響的結(jié)果,而我國當(dāng)前還是采用與歐洲相同的機(jī)動車排放標(biāo)準(zhǔn)和測試工況,因此在研究不同排放標(biāo)準(zhǔn)對排放因子的影響主要還是參考了COPERT模型的計算結(jié)果[21].

表3 機(jī)動車污染物排放因子[g/(km·輛)]Table 3 Emission factors of mobile sources [g/(km·vehicle)]

1.4 協(xié)同效應(yīng)分析方法

1.4.1 協(xié)同控制效應(yīng)坐標(biāo)系 利用協(xié)同控制坐標(biāo)系評價方法,分析在不同機(jī)動車控制措施情景下對大氣污染物與溫室氣體減排之間的協(xié)同程度[22].協(xié)同控制效應(yīng)坐標(biāo)系是指在二維或多維空間坐標(biāo)系中,不同坐標(biāo)表達(dá)某種機(jī)動車污染控制措施對于不同污染物減排和溫室氣體的減排效果,某種機(jī)動車污染控制措施所處的坐標(biāo)系位置,能反映出污染物減排效果及其兩者之間的“協(xié)同”狀況[23].

在圖1中的二維坐標(biāo)系,橫坐標(biāo)表示在某種控制措施情景下對機(jī)動車污染物的減排效果,縱坐標(biāo)表示在該控制措施情景下對溫室氣體減排效果,點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)可以直觀地反映出該措施對大氣污染物和溫室氣體的減排效果.在第一象限中,表明該控制措施能對污染物和溫室氣體同時進(jìn)行減排;在第二象限中,表明該控制措施能減排溫室氣體但會增排污染物;在第三象限中,表明該控制措施能同時增排污染物和溫室氣體;在第四象限中,表明該控制措施能減排污染物但同時會增排溫室氣體.由圖1的第一象限可看出,某一點(diǎn)與原點(diǎn)的連線所形成的夾角(tg)越大,表示這一點(diǎn)所代表的控制措施在對等量的污染物進(jìn)行減排時,對溫室氣體的減排則越好(圖1中,點(diǎn)E協(xié)同效果優(yōu)于點(diǎn)A,并且點(diǎn)A、點(diǎn)E所代表的措施協(xié)同效果均是具有正相關(guān)性的),當(dāng)該連線與橫坐標(biāo)形成夾角相同時,離原點(diǎn)距離越遠(yuǎn)表示該控制措施對污染物和溫室氣體的減排效果越好(圖1中,點(diǎn)N優(yōu)于點(diǎn)M);而在第二象限中,B點(diǎn)所代表的控制措施能減少溫室氣體的排放但同時會增排污染物;第三象限C點(diǎn)所代表的控制措施能同時增加污染物排放和溫室氣體的排放;第四象限D(zhuǎn)點(diǎn)所代表的控制措施對污染物有一定的減排效果但會增排溫室氣體[23-24].

1.4.2 大氣環(huán)境效益經(jīng)濟(jì)指標(biāo) 考慮到各類污染物之間減排量量綱范圍的差異性,使得該減排效果有一定的可比性,對機(jī)動車排放的5種大氣污染物和3種溫室氣體采用經(jīng)濟(jì)指標(biāo)衡量它們之間的減排協(xié)同效應(yīng).我國2003年頒布的《排污費(fèi)征收標(biāo)準(zhǔn)管理辦法》[25],將機(jī)動車排放的五種污染物排放量全部轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)指標(biāo),計算公式為:

式中:為污染物類型;Q為第類污染物的總排放量,萬t/a;K為第類污染物當(dāng)量值;E為污染物當(dāng)量排放應(yīng)征收的單價,計為600元/t[24,26].

根據(jù)IPCC有關(guān)規(guī)定可知溫室氣體CH4和N2O的增溫潛力分別為CO2的21和310倍,通過CH4、N2O和CO2排放量變換成CO2的當(dāng)量排放量,再由CO2所要征收單價將CO2的當(dāng)量排放量轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)[27].

2 結(jié)果分析與討論

2.1 測算結(jié)果

利用公式(1)測算出2007~2012年上海市機(jī)動車各污染物排放量,結(jié)果見圖2.

由圖2可見,2007~2012年期間,上海市機(jī)動車污染物年排放總量呈遞減趨勢,從2007年的56.47萬t下降到2012年的50.79萬t,其中CO、NO、PM10和PM2.5年排放量均呈遞減趨勢;而HC和SO2年排放量呈增長趨勢.說明近幾年上海市機(jī)動車污染物排放情況得到一定的緩解,但污染仍然很嚴(yán)峻.

2.2 上海市分車型污染物排放量變化情況

不同車型的機(jī)動車由于各自的保有量、排放因子、年均行駛里程和運(yùn)營比例等特征參數(shù)的不同,其在污染物排放總量中占的比例也會有顯著的差異.城市分車型排放分擔(dān)率(G,%)是指在所研究區(qū)域內(nèi)不同車型的污染物排放量(Q,)與該污染物的排放總量(Q,)的比值[28].通過計算得出2007~2012年上海市分車型污染物排放量結(jié)果和分車型分擔(dān)率結(jié)果,見圖3、圖4.

由圖3和圖4可看出,在2007~2012年期間, MC、LDGV、HDDT和HDDV是機(jī)動車污染物主要的排放源,其排放量總和占到機(jī)動車污染物總量的90%以上.其中MC、HDDV和HDDT對污染物總量分擔(dān)率逐年下降,而LDGV則呈現(xiàn)出逐年遞增態(tài)勢,2012年分擔(dān)率達(dá)到46.84%.同時由于LDDV、LDDT和LDGT保有量相對較少,因此污染物分擔(dān)率較小,三者之和在4%左右.

2.3 上海市基準(zhǔn)線年污染物排放清單

有關(guān)機(jī)動車排放控制措施效果評估通常是對目標(biāo)年與基準(zhǔn)年之間污染物排放量的變化情況進(jìn)行研究[29-31].本文則是通過引入基準(zhǔn)線年,對基準(zhǔn)線年的無機(jī)動車控制措施與實施了機(jī)動車控制措施的減排效果進(jìn)行對比,比較在這兩種情形下的各污染物和溫室氣體的減排效果[32].以2012年為基準(zhǔn)年,2018年為基準(zhǔn)線年,即先以2012年為基準(zhǔn)年,預(yù)測2018年無控制情景下的排放量,預(yù)測結(jié)果見表4.

表4 2018年上海市機(jī)動車污染物排放量預(yù)測Table 4 Emission inventory for the target year of 2018 in Shanghai

由表4可知,根據(jù)近幾年上海市機(jī)動車保有量增長速度,如不采取任何控制方案,2018 年上海市機(jī)動車污染物排放狀況將更加嚴(yán)峻,其中一次排放的可吸入顆粒物PM10增長7%,同時溫室氣體也將大幅增加,其增長比例為15%~108%,其中CO2增長比例達(dá)到45%以上.因此,由以上分析結(jié)果知,一方面,當(dāng)前上海市正從傳統(tǒng)煤煙型污染,向灰霾和臭氧復(fù)合型大氣污染轉(zhuǎn)變,若按以上增長趨勢,由機(jī)動車引發(fā)的上海市復(fù)合型大氣環(huán)境污染將會越來越嚴(yán)重;另一方面,若按以上增長趨勢,機(jī)動車污染物排放將阻礙上海市2017 年底PM2.5年均濃度比2012年下降20%的目標(biāo);同時也會阻礙上海市實現(xiàn)“十二五”單位生產(chǎn)總值CO2的排放量比2010年下降19%的目標(biāo).

2.4 機(jī)動車污染物控制措施情景

根據(jù)國內(nèi)外機(jī)動車污染控制的主要手段同時結(jié)合上海市實際情況,本文設(shè)計了三類機(jī)動車污染減排的控制情景:包括“單一措施控制情景、結(jié)構(gòu)性措施控制情景、綜合性措施控制情景”,其中在單一措施控制情景中包含了五類具體的控制措施(表5).

表5 機(jī)動車排放控制情景描述Table 5 Descriptions of vehicle emissions control measurement scenarios in 2018 in Shanghai

2.5 各控制措施下對污染物減排的貢獻(xiàn)分析

根據(jù)表5,計算出在各控制情景下的污染物排放量削減比例(表6).由表6可知,上海市機(jī)動車污染物排放量在各控制情景下均有不同程度下降,但在不同控制情景下,不同污染物削減比例差別較大,即控制措施對污染物減排的貢獻(xiàn)差異較大.

表6 各控制措施下污染物的削減比例(%)Table 6 Emissions reduction under different control scenarios compared to the baseline scenario (%)

由表6也可看出,在單一措施控制情景下,淘汰黃標(biāo)車對機(jī)動車污染物削減效果最好,其中對NO、PM10和PM2.5的削減比例均在50%以上,SO2也近14%;而提高排放標(biāo)準(zhǔn)對SO2和CO削減效果比淘汰黃標(biāo)車要好,但對PM2.5就明顯低于淘汰黃標(biāo)車.以上這2類控制措施的削減效果高于其他3類措施主要是由于黃標(biāo)車,這類汽車車齡接近報廢年限,累計行駛里程長,尾氣排放控制技術(shù)落后,排放因子較高,污染物排放量是新車的5至10倍;同時黃標(biāo)車對NO、PM10及PM2.5排放的貢獻(xiàn)也遠(yuǎn)比國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn)以上的汽車高.

淘汰摩托車對CO的削減比例為13.95%,但對其他污染物削減效果不明顯.這不僅與摩托車自身排放特征有關(guān),如一輛摩托車CO的排放量等同于5輛輕型汽油車排放量;同時也與上海市機(jī)動車保有量結(jié)構(gòu)有一定的關(guān)系.表6也表明,公交優(yōu)先策略、提升燃油品質(zhì)對污染物減排也有一定的效果;公交優(yōu)先策略可使大氣污染物排放量下降4%~9%左右,而提升燃油品質(zhì)可使大氣污染物排放量下降在1%~16%左右.

相對于單一控制措施,結(jié)構(gòu)性控制及綜合控制措施的減排效果則更好.其中在結(jié)構(gòu)性控制和綜合性控制情景下,機(jī)動車污染物排放量下降幅度均在56%以上.

2.6 各控制措施下對溫室氣體減排的貢獻(xiàn)分析

根據(jù)IPCC 的規(guī)定:溫室氣體CH4和N2O的增溫潛力分別是CO2的21倍和310倍,通過折算可知CO2當(dāng)量值只占到機(jī)動車直接排放CO2的0.003~0.004和0.007~0.02,為簡化分析過程,只對機(jī)動車CO2的排放量進(jìn)行分析.根據(jù)表5,計算在各控制情景下CO2的排放量,并與基準(zhǔn)線年比較分析,結(jié)果見表7.在單一控制措施下,淘汰黃標(biāo)車及提高排放標(biāo)準(zhǔn)能對CO2的排放量削減22%~ 32%,公交優(yōu)先對CO2減排效果略高于提升燃油品質(zhì)和淘汰摩托車的減排效果.結(jié)構(gòu)性控制措施和綜合性控制措施CO2的削減比例為42%和45%,說明實施這2項控制措施比實施單一控制措施的減排效果要好.

表7 各控制措施下CO2削減比例(%)Table 7 CO2emissions reduction under different control scenarios compared to the baseline scenario (%)

2.7 協(xié)同效應(yīng)分析

通過協(xié)同效應(yīng)坐標(biāo)系法分析在各項機(jī)動車控制措施下對這兩類污染物減排的協(xié)同效應(yīng).首先根據(jù)公式2 分析在各項機(jī)動車排放控制措施下對污染物和溫室氣體減排的協(xié)同控制效應(yīng),如圖5所示.

★淘汰黃標(biāo)車 ■公交優(yōu)先 ▲提升燃油品質(zhì) ▼提高排放標(biāo)準(zhǔn)
☆淘汰摩托車 △結(jié)構(gòu)減排 ▽綜合措施

由圖5知,機(jī)動車控制措施對兩類污染物的協(xié)同效應(yīng)均是正向的.在單一控制措施下,提高排放標(biāo)準(zhǔn)(tg=4.89)、公交優(yōu)先(tg=3)和淘汰摩托車(tg=2.61)這3項控制措施對溫室氣體比對污染物的減排效果要好;而淘汰黃標(biāo)車(tg=0.91)和提升燃油品質(zhì)(tg=0.5)這兩項控制措施對污染物的減排效果比溫室氣體要好.同時從圖5 也可看出,對兩類污染物的減排效果,綜合控制措施(tg=1.16)的協(xié)同性要優(yōu)于結(jié)構(gòu)控制(tg=1.30),且綜合控制措施(tg=1.16)對污染物和溫室氣體減排的協(xié)同性.

NO、PM2.5與溫室氣體三者之間的協(xié)同效應(yīng),因為當(dāng)前NO和PM2.5是我國重點(diǎn)關(guān)注的兩類機(jī)動車污染物.由圖6可知,提高排放標(biāo)準(zhǔn)(tg=7.99)在減排NO和PM2.5與溫室氣體的協(xié)同效應(yīng)最優(yōu),其次減排效果依次減弱是淘汰摩托車(tg=7.84)、公交優(yōu)先(tg=4.20)、淘汰黃標(biāo)車 (tg=1.45),而提升燃油品質(zhì)(tg=1.13)的協(xié)同效果是最差的.綜合以上分析知,實行結(jié)構(gòu)性控制措施將是上海市實現(xiàn)機(jī)動車污染物與溫室氣體減排達(dá)到最優(yōu)的最佳選擇.

綜上所述,根據(jù)國內(nèi)外機(jī)動車污染控制的主要手段同時結(jié)合上海市實際情況,機(jī)動車排放控制可在有目標(biāo)性地提高排放標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,優(yōu)化交通出行方式,大力發(fā)展城市低碳公共交通,同時逐步淘汰黃標(biāo)車和摩托車,但從長遠(yuǎn)形勢來看,提升燃油品質(zhì)也是一種不錯的選擇.

3 結(jié)論

3.1 在2007~2012年期間,上海市機(jī)動車污染物年排放總量呈現(xiàn)遞減趨勢;其中MC、LDGV、HDDT和HDDV是機(jī)動車污染物主要的排放源,四者排放量之和占機(jī)動車污染物排放總量的90%以上.

3.2 根據(jù)近年來上海市機(jī)動車保有量增長速度,若不采取任何控制措施,2018 年上海市機(jī)動車PM10排放量將增長7%,同時溫室氣體也將大幅增加,其中CO2增長比例將達(dá)到在45% 以上,機(jī)動車引發(fā)的上海市復(fù)合型大氣環(huán)境污染將越來越嚴(yán)重,機(jī)動車污染物排放將阻礙上海市2017 年底PM2.5年均濃度比2012年下降20%的目標(biāo).

3.3 在各控制情景下上海市機(jī)動車污染物排放量均有不同程度下降,但在不同控制措施情景下,不同污染物削減比例差別較大.在實施單一控制措施下,對機(jī)動車污染物削減效果最好的是淘汰黃標(biāo)車,而相對于全部單一控制措施,結(jié)構(gòu)性控制和綜合性控制措施對這兩類污染物的削減效果最明顯.

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* 責(zé)任作者, 教授, wuky@fudan.edu.cn

Co-control effects of motor vehicle pollutant emission in Shanghai

WANG Hui-hui1, ZENG Wei-hua1, WU Kai-ya2*

(1.School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China；2.National Innovative Institute for Public Management and Public Policy, Fudan University, Shanghai 200433, China)., 2016,36(5)：1345~1352

Based on the information for the vehicle traffic during 2007-2012 in Shanghai, the pollutant emissions of motor vehicles were calculated. Three scenarios for vehicle pollutant reduction control were designed by applying the co-control evaluation method, which are single measurement, structural measurement and integrated measurement, respectively. The results indicated that the vehicle pollutant emissions from 2007 to 2012 in Shanghai presented a decrease trend. Motorcycle (MC), light-duty gasoline vehicle (LDGV), heavy-duty diesel trucks (HDDT) and heavy-duty diesel vehicle (HDDV) were the major pollution sources, which accounted for more than 90% of the total vehicle emission. According to the growth rate of ownership of motor vehicles in Shanghai currently, the inhalable particulate matter (PM10) emission from vehicle will increase by 7%, and the growth rate of greenhouse gas emission is between 15% and 108%, of which the carbon dioxide (CO2) will increase by 45% in 2018. The pollutants and greenhouse gases would be reduced under three control scenarios, but the effectiveness of emission reductions had obvious differences. Under the single control measurement scenario, eliminating yellow label cars and releasing stringent emission standards would be more effective to reduce vehicle pollutants and greenhouse gases. The reduction rate could be more than 20%. Moreover, under the structural control measurement scenario, vehicle pollutants and greenhouse gases would be more effectively reduced the reduction rate being more than 40%, and the co-control effect would be obviously positive.

motor vehicle；emission factors；greenhouse gas；co-benefit；Shanghai

X823

A

1000-6923(2016)05-1345-08

王慧慧(1989-),男,安徽樅陽人,北京師范大學(xué)博士研究生,主要從事環(huán)境影響評價及環(huán)境規(guī)劃與管理研究.

2015-09-30

國家自然科學(xué)基金(71173047,71573045)