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基于昆明市機(jī)動(dòng)車溫室效應(yīng)污染物排放清單的減排研究

2024-12-20 00:00李熠璇何超
專用汽車 2024年12期

摘要:采用MOVES進(jìn)行本地化調(diào)整,以計(jì)算2021年的昆明高速公路道路移動(dòng)源溫室效應(yīng)污染物排放總量清單,得出了不同車型和排放標(biāo)準(zhǔn)的分擔(dān)比率。結(jié)果顯示,該場(chǎng)景下的CO、NO、CO、CH、BC(黑碳)的排放量分別為13 663.2 t、11.4 t、2 488 004.2 t、76.9 t、18.9 t,總計(jì)CO當(dāng)量為2 532 121.8 t。排放分擔(dān)率在不同車型中差異顯著,小型客車CO、CO和CH較高,均在50%以上,N2O的主要排放源是輕型貨車和小型客車,BC的排放源主要是中型貨車和輕型貨車。時(shí)間分布上,工作日期內(nèi),客車污染物排放呈現(xiàn)出9時(shí)和13時(shí)左右的雙高峰結(jié)構(gòu),而非工作日期內(nèi),污染物排放在14時(shí)至17時(shí)期間持續(xù)較高水平。昆明市主城區(qū)為主要排放核心地帶,污染物呈放射狀擴(kuò)散至周邊地區(qū)。

關(guān)鍵詞:MOVES;排放清單;時(shí)空分布;溫室效應(yīng)氣體

中圖分類號(hào):U469.79 收稿日期:2024-09-22

DOI:10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.12.019

1 前言

機(jī)動(dòng)車排放的CO、CO、CH、NO和BC(黑碳)是導(dǎo)致溫室效應(yīng)的主要成分。國(guó)際能源署(IEA)[1]發(fā)布的《2022年CO排放報(bào)告》指出,2022年交通運(yùn)輸部門的碳排放量增加了2.1%,達(dá)到1.37億t。同時(shí),1990—2021年期間,中國(guó)交通領(lǐng)域的碳排放量從9 400萬t增至約9.6億t,增長(zhǎng)了約10倍。目前,全球機(jī)動(dòng)車已成為溫室氣體排放增長(zhǎng)的主要來源之一,這一趨勢(shì)值得深入研究并采取控制措施。至2021年,交通領(lǐng)域碳排放量約占中國(guó)總碳排量的10%。

近年來,為應(yīng)對(duì)機(jī)動(dòng)車產(chǎn)生的溫室效應(yīng),相關(guān)國(guó)家和地區(qū)制定了政策,國(guó)內(nèi)外學(xué)者也開展了溫室氣體研究。Li等[2]采用交通速度-流量模型結(jié)合MOVES模型,建立了北京市2018年溫室氣體高分辨排放清單;Clairotte等[3]對(duì)歐洲道路溫室氣體排放因子進(jìn)行了傅里葉分析;Wu等[4]運(yùn)用全生命周期評(píng)估方法,分析了京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角三大地區(qū)輕型車輛的能耗和CO?排放,并評(píng)估了未來輕型電動(dòng)車的減排效益;汪晶發(fā)等[5]基于MOVES模型和ArcGIS技術(shù),建立了西安市1 km2分辨率的機(jī)動(dòng)車污染物排放清單。

昆明市地處我國(guó)西南地區(qū),位于云貴高原腹地,該地區(qū)公路(尤其是高速公路)多建于高海拔、低氣壓、陡坡較多等環(huán)境。本文旨在研究發(fā)動(dòng)機(jī)在高海拔地區(qū)燃燒受損條件下的污染物排放,開展針對(duì)高原地區(qū)的溫室效應(yīng)氣體排放研究。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型的選取

傳統(tǒng)的排放因子模型主要是以MOBILE系列為代表的基于平均速度的宏觀模型和由IVE代表的微觀車輛行駛工況為基礎(chǔ)的微觀模型,它們基于固定的排放因子,而MOVES模型的動(dòng)態(tài)模擬可以考慮到多種變化因素(車速、交通、環(huán)境因素等)。此外,MOVES模型的視野立體性更好,可用于微觀、中觀、宏觀3個(gè)層面計(jì)算,利用最新的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和研究成果,分析排放的影響因素,同時(shí)預(yù)測(cè)政策改變帶來的排放影響。基于此,本研究采用MOVES模型在中觀層面可用于計(jì)算昆明市地區(qū)的機(jī)動(dòng)車排放量。

2.2 清單計(jì)算方法

2.3 數(shù)據(jù)來源及模型本地化

本研究數(shù)據(jù)來源于2021年度昆明市交通運(yùn)行統(tǒng)計(jì)報(bào)告和云南交投集團(tuán)(2021)云南省高速公路車流量統(tǒng)計(jì),同時(shí)結(jié)合部分時(shí)段昆明市高速公路真實(shí)的車流量統(tǒng)計(jì)。在“Source Type Population”模塊中定義小型客車、中型客車、大型客車、輕型貨車、中型貨車和重型貨車這6類昆明典型車輛類型,調(diào)整尺寸;汽油車輛和柴油車輛分別按照GB 17930—2016《車用汽油》標(biāo)準(zhǔn)[6]和GB 19147—2016《車用柴油》標(biāo)準(zhǔn)[7]進(jìn)行設(shè)置;道路類型設(shè)定為Rural Restricted Access;根據(jù)昆明地區(qū)的交通狀況將車速標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為avgSpeedBinID7-13,代表中等車速范圍;氣象數(shù)據(jù)根據(jù)月平均氣溫和濕度分別輸入,確保模型能夠準(zhǔn)確反映不同氣候條件下的排放情況。

3 結(jié)果與討論

3.1 車齡及排放標(biāo)準(zhǔn)分析

通常車輛的平均使用壽命約為15年,針對(duì)這一問題,本研究獲取了昆明市2005—2020年間的車輛注冊(cè)數(shù)據(jù),運(yùn)用VEIN模型中的算法推斷車輛的壽命情況,選擇采用威布爾分布曲線來判斷車輛的壽命情況,結(jié)合r語言和不同車型排放標(biāo)準(zhǔn)確定了車輛的壽命存活率結(jié)果,如圖1所示。

通過存活曲線法估算得到各類型車車齡占比(圖2)和不同排放標(biāo)準(zhǔn)機(jī)動(dòng)車占比(表1)。隨著車輛使用年限的增長(zhǎng),小型客車車齡分布基本呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)。新的小型客車占比較高,車齡大的車輛則相對(duì)較少。

3.2 排放因子分析

2021年昆明市高速公路各車型的溫室效應(yīng)氣體排放因子如表2所示??梢钥闯?,作為溫室氣體之一的的CO在機(jī)動(dòng)車排放的污染物中是最高的,而其中重型貨車的CO排放遠(yuǎn)超其他類型車輛,這一差異的主要原因在于重型貨車的能耗和負(fù)載量顯著高于其他車型,因此其燃料消耗和相應(yīng)的CO排放也顯著增加。對(duì)于BC來說,重型貨車的BC排放也是最高,相比之下,輕型汽油車排放的顆粒物中黑碳含量較低,僅為0.0001 g/(km·輛)。此外,CH的排放量重型貨車最高,為0.172 g/(km·輛),而輕型貨車僅為0.003 g/(km·輛),這是由于在高海拔地區(qū)含氧量較低的空氣使重型貨車在負(fù)載時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒更不充分。由于,排放后處理過程不同,不同類型車輛的NO排放差異顯著。CO和NO的排放,中型客車最高,分別為8.289 g/(km·輛)和0.026g/(km·輛),這是由于昆明地區(qū)中型客車的車齡要明顯高于小型客車,排放劣化更為嚴(yán)重。

3.3 溫室氣體排放特征分析

3.3.1 排放分擔(dān)率

根據(jù)模型計(jì)算得到2021年昆明市高速公路機(jī)動(dòng)車溫室氣體排放總量清單(表3),可以看出不同車輛類型、燃料類型和對(duì)應(yīng)的排放標(biāo)準(zhǔn)對(duì)排放分擔(dān)率存在較大影響。

從車型來看,中小型客車CO、CO和CH排放量均占機(jī)動(dòng)車CO、CO、CH總排放量的50%以上,占比較高。同時(shí)小型客車對(duì)溫室氣體排放總量的貢獻(xiàn)相較于其他車型高,分擔(dān)率為54.5%。這是由于在昆明高速路區(qū)域內(nèi),機(jī)動(dòng)車行駛流量中,小型客車交通流量占比較大。輕型貨車和小型客車主要是N2O的主要排放源,重型貨車和輕型貨車主要是BC的排放源。

從燃料類型來看,相對(duì)于柴油車,汽油車對(duì)溫室氣體排放總量(TGHG)的貢獻(xiàn)比例更高,達(dá)到了77%。主要原因同樣是汽油車的交通流占比過大。

從排放標(biāo)準(zhǔn)來看,國(guó)四排放標(biāo)準(zhǔn)車和國(guó)三標(biāo)準(zhǔn)車是昆明市CO、CO、NO、CH、BC污染物的首要和次要貢獻(xiàn)車型,而其中國(guó)四車輛的排放占據(jù)主導(dǎo)地位,對(duì)CO、CH、NO、CO、BC的貢獻(xiàn)率分別為41.27%、44.49%、42.77%、42.69%、44.96%,可見對(duì)國(guó)四車實(shí)施有計(jì)劃的提前淘汰,將有助于削減污染物的排放。

結(jié)果表明,小型客車、汽油車和國(guó)四機(jī)動(dòng)車是昆明市高速公路機(jī)動(dòng)車溫室氣體排放的主要車型,在機(jī)動(dòng)車溫室效應(yīng)污染物減排控制中,需要對(duì)其嚴(yán)管。

3.3.2 時(shí)間分布

本文對(duì)昆明市以CO為例展開分析機(jī)動(dòng)車排放小時(shí)分布,如圖4所示,工作日與非工作日的小時(shí)排放分擔(dān)率變化趨勢(shì)基本一致,同時(shí)研究發(fā)現(xiàn),非工作日中的城市居民在日間時(shí)間段的出行具有較為顯著的連續(xù)性特點(diǎn),這一現(xiàn)象與他們?cè)诠?jié)假日期間的出行模式是相一致的。

由圖4~圖8可知,工作日內(nèi)CO的小時(shí)排放分擔(dān)率變化趨勢(shì)與貨車的小時(shí)排放分擔(dān)率變化趨勢(shì)大致相同。在工作日,各車型交通流量占比中,輕型貨車交通占比最高,小客車次之。由于小客車在工作日主要在城市道路行駛,即使在高速公路上也以短程環(huán)城運(yùn)行為主,這種行駛模式主要受到城市居民日?;顒?dòng)規(guī)律的影響。在工作日,人們的活動(dòng)范圍主要限于城市內(nèi)部,城市內(nèi)的活動(dòng)頻繁度相對(duì)較高,相比城際長(zhǎng)途活動(dòng)更為頻繁。因此,工作日內(nèi)排放污染物的總體小時(shí)分布規(guī)律受到貨車的主導(dǎo)作用,變化趨勢(shì)與輕型貨車和中型貨車的變化趨勢(shì)基本一致。

而非工作日的汽車總體排放污染物時(shí)段分布變化趨勢(shì)與小客車的基本保持一致。小客車交通流量相較于工作日有所增加,在所有車型中占比最大。這主要是因?yàn)樵诜枪ぷ魅眨藗兊幕顒?dòng)范圍不僅限于城市內(nèi)部,大部分人選擇自駕外出旅行、跨城市活動(dòng)等。因此,非工作日的總污染物排放時(shí)段分布變化趨勢(shì)總體與小客車流量相關(guān)性較大,基本保持一致的趨勢(shì)。

3.3.3 空間分布

空間分布利用ArcGIS(10.8.1版),在CGCS2000坐標(biāo)系基準(zhǔn)面上以0.01°×0.01°的水平分辨率將昆明市的高速公路道路網(wǎng)重新網(wǎng)格化為768個(gè)網(wǎng)格(圖9)。獲取總排放量,估計(jì)不同車輛的總排放量以計(jì)算排放強(qiáng)度,模擬網(wǎng)格化排放。

如圖10所示,昆明市的路網(wǎng)密集區(qū)域主要集中在兩個(gè)區(qū)域,其中路網(wǎng)密度最高的是呈貢區(qū)與官渡區(qū)的交匯處,這幾條線路的交匯導(dǎo)致交通量增大。另一個(gè)重點(diǎn)區(qū)域是五華區(qū)。與此同時(shí),高速公路收費(fèi)站和服務(wù)區(qū)的分布也會(huì)影響車輛行駛節(jié)奏和排放。

如圖9~圖10所示,總體上主城區(qū)路段的移動(dòng)源排放強(qiáng)度顯著高于郊區(qū)縣路段。就排放總量而言,西山區(qū)的排放總量最為突出,約占比14.37%,其次為官渡區(qū),最低為宜良,約為4.89%;然而從單個(gè)網(wǎng)格的排放強(qiáng)度來看,單個(gè)網(wǎng)格最高值在官渡區(qū),最低值則在晉寧區(qū);就排放均值而論,均值最高的是官渡區(qū)每網(wǎng)格3 905 t,而最低是晉寧區(qū)每網(wǎng)格2 897 t。總體排放呈現(xiàn)的趨勢(shì)是由城市中心向邊緣擴(kuò)散,市中心排放高,遠(yuǎn)離城市地區(qū)逐漸排放減少。

4 結(jié)語

小型客車是CO、CH和CO的排放分擔(dān)率最高的車型,輕型貨車和小型客車主要是NO的主要排放源,重型貨車和輕型貨車主要是BC的排放源;國(guó)IV排放標(biāo)準(zhǔn)車是排放的主要車型;在時(shí)間分布上,小時(shí)分布上客貨車基本呈現(xiàn)雙高峰結(jié)構(gòu),工作日于9時(shí)和13時(shí)達(dá)到高峰,非工作日于10時(shí)和14時(shí)達(dá)到高峰,14時(shí)高峰后之后處于平穩(wěn)的連續(xù)狀態(tài),再持續(xù)下降。各個(gè)污染物排放特征在空間分布上呈現(xiàn)出一定的一致性,排放量較高的區(qū)域主要集中在昆明市主城區(qū),主城區(qū)位于核心地帶,污染物擴(kuò)散呈放射狀向周邊地區(qū)擴(kuò)散,遠(yuǎn)離市中心的區(qū)域,其承擔(dān)的污染物排放負(fù)擔(dān)逐漸減小。

因此,昆明的減排策略應(yīng)首先聚焦主城區(qū),實(shí)施多層次的交通分流與限行措施,降低高峰期排放量;鼓勵(lì)公共交通與新能源車輛的使用,提升通勤效率和覆蓋率;加速老舊高排放車輛的淘汰更新,嚴(yán)格執(zhí)行尾氣排放檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn),并優(yōu)化城市外圍道路和高速公路的管理,進(jìn)一步減輕市中心的污染負(fù)荷。加強(qiáng)交通網(wǎng)絡(luò)與城市空間的協(xié)調(diào),減少污染物的集中釋放和擴(kuò)散,才能有效提升昆明整體空氣質(zhì)量。

參考文獻(xiàn):

[1]IEA–International Energy Agency[EB].

[2]Li Yanxia,Lv C,Yang N,et al.A study of high temporal-spatial resolution greenhouse gas emissions inventory for on-road vehicles based on traffic speed-flow model:A case of Beijing[J].Journal of Cleaner Production,2020,277:122419.

[3]Clairotte M,Suarez-Bertoa R,Zardini A A,et al.Exhaust emission factors of greenhouse gases(GHGs)from European road vehicles[J].Environmental Sciences Europe,2020,32(1):125.

[4]Wu Y,Yang Z,Lin B,et al.Energy consumption and CO emission impacts of vehicle electrification in three developed regions of China[J].Energy Policy,2012,48:537-550.

[5]汪晶發(fā),宋慧,巴利萌,等.西安市機(jī)動(dòng)車污染物排放清單與空間分布特征[J].環(huán)境污染與防治,2020,42(6):666-671+677.

[6]國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局,國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì).GB 17930—2016車用汽油[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2016.

[7]國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局,國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì).GB 19147—2016車用柴油[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2016.

作者簡(jiǎn)介:

李熠璇,女,1997年生,研究生在讀,研究方向?yàn)槲廴疚锱欧徘鍐巍?/p>

何超(通訊作者),男,1980年生,教授,研究方向?yàn)闄C(jī)動(dòng)車排放控制技術(shù)。