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基于车流和大气污染物浓度同步增量的机动车平均排放因子估算方法
Estimation of Average Traffic Emission Factor Based on Synchronized Incremental Traffic Flow and Air Pollutant Concentration

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李润奎 1   赵彤 2   李志鹏 1   丁文军 3   崔骁勇 3   许群 4   宋现锋 1 *  
文摘 机动车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源并受到了高度关注.机动车排放因子是反映机动车排放状况的最基本参数,但实测排放因子代价较高、 代表范围有限,基于国外排放模式估算的排放因子又与我国的实际排放状况存在一定差距.本研究首先基于早高峰时段车流量和道路附近大气污染物浓度呈近线性增加、 气象条件和背景污染物浓度相对稳定的特征,将时段内污染物浓度的增加主要归因为车流的增加,从而建立车流和污染物浓度增量之间的关系; 然后采用无限线源高斯扩散模式,反推道路实际行驶机动车的平均排放因子.以北京市一条主干道为例,利用早高峰车流量、 污染物浓度、 气象观测数据,进行了实例研究,并将研究结果同COPERT4排放模型的预测结果进行了对比.本研究和COPERT4排放模型预测的8月一氧化碳平均排放因子分别为2.0 g·km~(-1)和1.2 g·km~(-1),12月分别为5.5 g·km~(-1)和5.2 g·km~(-1).结果表明,本方法估算的机动车排放因子在数值大小及季节变化上均与COPERT4排放模型较为接近.所提方法通过消除背景浓度的干扰,为实时获取车队实际排放因子提供了一种新思路.
其他语种文摘 On-road vehicle emissions have become the main source of urban air pollution and attracted broad attentions. Vehicle emission factor is a basic parameter to reflect the status of vehicle emissions, but the measured emission factor is difficult to obtain, and the simulated emission factor is not localized in China. Based on the synchronized increments of traffic flow and concentration of air pollutants in the morning rush hour period, while meteorological condition and background air pollution concentration retain relatively stable, the relationship between the increase of traffic and the increase of air pollution concentration close to a road is established. Infinite line source Gaussian dispersion model was transformed for the inversion of average vehicle emission factors. A case study was conducted on a main road in Beijing. Traffic flow, meteorological data and carbon monoxide (CO) concentration were collected to estimate average vehicle emission factors of CO. The results were compared with simulated emission factors of COPERT4 model. Results showed that the average emission factors estimated by the proposed approach and COPERT4 in August were 2.0 g·km~(-1) and 1.2 g·km~(-1), respectively, and in December were 5.5 g·km~(-1) and 5.2 g·km~(-1), respectively. The emission factors from the proposed approach and COPERT4 showed close values and similar seasonal trends. The proposed method for average emission factor estimation eliminates the disturbance of background concentrations and potentially provides real-time access to vehicle fleet emission factors.
来源 环境科学 ,2014,35(4):1245-1249 【核心库】
DOI 10.13227/j.hjkx.2014.04.005
关键词 排放因子 ; 机动车 ; 污染物浓度 ; 早高峰 ; 高斯扩散方程 ; 交通环境监测站
地址

1. 中国科学院大学资源与环境学院, 北京, 100049  

2. 中国科学院大学数学科学学院, 北京, 100049  

3. 中国科学院大学生命科学学院, 北京, 100049  

4. 中国医学科学院基础医学研究所, 北京, 100005

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 0250-3301
学科 环境污染及其防治
基金 国家环境保护公益性行业科研专项 ;  中国科学院大学校长基金项目
文献收藏号 CSCD:5102557

参考文献 共 28 共2页

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20.  胡伟. 隧道实验测定南京市机动车PM_(10)排放因子. 环境工程学报,2009,3(10):1852-1855 被引 4 次    
引证文献 2 篇

1 樊守彬 基于实际道路交通流信息的北京市机动车排放特征 环境科学,2015,36(8):2750-2757
被引 29 次

2 陶双成 北京交通限行对城市次干道空气质量的影响 科技导报,2016,34(18):130-136
被引 5 次

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赵彤 0000-0002-7587-3573
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