中国公路线源污染物排放强度的计算方法

在全国范围内选取的三座公路隧道内,通过大量采样和分析过往隧道机动车排气产生的污染物浓度和在实验室底盘测功机上模拟测试中国代表性机动力单车污染物排放特性相结合,研究确定出中国机动车在公路行驶状况下CO,NOx和HC的排放因子。根据实测数据用线性优化的方法求得了分类机动力（轻型车,中型车,重型车和摩托车）污染物排放因子,提出了公路线源机动车CO,NOx和HC排放强度的计算方法及其各参数的取值。用某高速公路两侧实测的NOx浓度,气象条件和交通量对建立的公路线源机动车污染物排放强度公式验证分析,表明有良好的可靠性。     

基于测试数据的公交车分时段排放物排放速率估算方法

通过数据融合的方法,利用交通管理系统产生的公交车运行数据和尾气排放试验产生的测试数据,以细分的速度区间作为融合通道计算出公交车对应HC、CO、NOx排放物的分时段排放速率(g/s)和全天排放总量,并对数据融合的原理以及适用性、代表性、融合通道的选择等问题进行了讨论。提供了可以与车流量结合,对机动车排放的时空分布进行估算的一种方法。     

浅析汽车的排放污染控制与实施

汽车保有量的增长,其污染物排放总量增加.全球因燃烧矿物燃料产生的一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)和氮氧化物(NOx)的排放量,几乎50%来自汽油机和柴油机.我国2003年机动车碳氢化合物(HC)、一氧化碳(CO)和氮氧化物(NOx)的排放量是1995年相应污染物排放总量的2.51、2.05和3.01倍. 现今,上海公交行业拥有城市公交车18000余辆,除少量的CNG燃料车外,97%是汽、柴油车,每天排放的尾气污染占据着城市污染相当大的比重.严格控制汽车尾气排放,净化城市大气环境,显得势在必行.如何在城市公交和环境保护间赢得一个平衡点?那就是高排放标准的制定和实施.     

柴油公交车燃用不同替代燃料的排放特性

采用OBS-2200车载排放检测系统,分析了柴油公交车实际道路工况的气态排放特性.使用的燃料分别为纯柴油、天然气制油(GTL)与生物柴油,道路工况主要包括市区主干道、次干道和快速路.分析结果表明:公交车燃用各类燃料的CO、HC、NOx和CO2的道路瞬时质量排放率均与瞬态车速变化有良好的跟随特性.公交车燃用各种替代燃料的气态污染物质量排放率随车速增加总体呈上升趋势,其中HC和CO2的质量排放率随车速增大,基本呈线性增加趋势,CO和NOx的质量排放率在中低车速区域随车速上升呈现增加趋势,而在高车速区域有所降低.与主干道、次干道相比,公交车在快速路上燃用各种燃料的气态污染物的排放因子都是最低的.与纯柴油相比,不论是质量排放率还是排放因子,生物柴油和GTL柴油的CO和HC排放都有所下降,且生物柴油的降幅更大一些.从全路况范围来看,纯生物柴油的CO和HC排放最低,纯生物柴油的NOx排放要高于柴油.全路况下,纯天然气制油、体积比为20％天然气制油、体积比为20％生物柴油的CO2排放要低于纯柴油,但纯生物柴油的CO2排放要高一些.     

基于PEMS的MOBILE与COPERT排放模型对比研究

为研究符合我国国情的机动车尾气排放宏观模型,本文首先系统地介绍了MOBILE与COPERT模型的算法原理、特点及应用;然后描述了车载尾气检测设备（PEMS）的数据采集及分析方法,并利用车载尾气设备检测的实测数据对两模型进行了参数校正;最后从排放因子和道路等级角度将两模型输出的预测值与实测值进行了对比分析. 结果表明,在测试车辆总行驶周期内以及各道路等级下,COPERT模型的NOx、HC和CO排放因子预测值较MOBILE模型的预测结果与实测值更为接近;在测试车辆总行驶周期内,前者误差比后者分别小19.2%、40.8%和22.0%. 最后得出结论:在预测中国机动车尾气排放时,COPERT模型较MOBILE模型更为适用.     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

交叉口运行模式分布模型及排放测算

针对路网中可大规模采集的流量、速度数据,结合主流排放模型广泛应用的VSP参 数,提出了面向排放测算的交叉口运行模式模型,为动态评估路网中的交叉口排放提供了测 算依据.通过对交叉口区域的运行模式分布特征分析,提取交叉口运行模式关键特征参数,建 立基于粒子群聚类算法的交叉口运行模式分布模型.通过本模型和MOVES模型计算交叉口 排放,本模型预测HC、CO、NOx 污染物的误差分别为6.08%、0.80%、4.18%,而MOVES模型的 预测误差分别为38.67%、28.87%、12.22%.     

行车速度对北京市机动车排放因子的影响

为方便交通管理部门及时、准确地了解路网排放情况,采用MOBILE6.2排放模型对北京市机动车的综合排放因子进行了测算。根据北京市气象、地理数据,以及北京市机动车的种类分布、车龄分布、里程分布和累积里程等确定模型所需参数,应用模型计算不同速度下北京市机动车的HC、VOC、CO、NOx、PM综合排放因子。模拟北京市机动车高峰、平峰使用工况,采集单车道路实测排放因子数据,通过实测排放因子修正MOBILE6.2模型参数。修正后模型的排放因子与行车速度之间的关系更接近北京市的实际排放情况。     

路段公交专用道对车辆燃油消耗与污染物排放的影响分析

本文利用微观仿真软件（VISSIM）对研究对象进行微观交通流模拟,并将得到的车辆运行状况数据用数据库方式输出,转换后作为综合模式排放模型（CMEM）计算油耗和排放所需要的输入文件。用该方法以南京市太平北路为研究对象,模拟将该路段的最外侧混行车道改造为公交专用道后对交通流及油耗和排放的影响。模拟结果表明：该设置明显改善了公交车的交通流运行情况,并能够有效减少公交车的燃油消耗及尾气排放;但是对整体路段的总体机动车而言,该设置使得路段平均燃油消耗率及HC、CO和NOx的平均排放因子少量增加。     

基于交通流-HBEFA因子的典型路段排放特性研究 ——以深圳市为例

为了探究不同车辆排放对道路空气污染的贡献,以深圳市为例,基于道路运输排放因子手册(Handbook on Emission Factors for Road Transport,HBEFA)求取深圳本地化排放因子,结合深圳市典型道路实测交通流数据,计算该路段每小时CO,NOx平均排放因子和排放强度,以及不同车型机动车对路段CO,NOx的贡献率,并利用加利福尼亚线源扩散模型(California Line Sources Dispersion Model,CALINE4)对道路交通的污染排放进行模拟验证.结果表明:路段CO,NOx每小时单车排放因子分别为(1.04±0.71)g/km和(2.95±2.41)g/km,排放强度分别为(2664.27±1626.20)g/(km·h)和(7017.85±3382.99)g/(km·h),NOx排放强度日夜变化显著;大型货车约占总交通量的41％,其CO,NOx排放因子分别是小型客车的3～9倍和17～24倍,CO,NOx的路段贡献率分别是77.3％和92.9％;大型货车CO,NOx排放标准每提高10％或大型货车占比减少10％,该道路的CO,NOx排放分别减少约7.7％和9.3％.因此,提高大型货车排放标准、降低大型货车比例或是减少道路交通污染的有效途径.     

基于轨迹数据的网约车排放时空特征分析

网约车逐渐成为城市中重要的交通方式之一,由于网约车出行特征与其他交通方式显著不同,其环境影响仍有待深入研究。为揭示网约车的排放特征,基于成都市网约车GPS轨迹数据,采用大数据分析方法得到网约车在各轨迹段的平均速度、行驶里程等参数,然后应用机动车排放模型COPERT实现对研究区域内网约车CO、HC、NOx和CO2排放的量化,并进一步分析其时空分布特征。结果显示：2016年11月18日成都市研究区域内网约车CO、NOx、HC、CO2的排放量分别为151,41.5,8.93,125497.6 kg;网约车排放的高峰时段发生在 9:00-10:00、14:00-15:00 和 17:00-18:00;网约车高排放区域主要分布于二环高架路、二环路、蜀都大道附近,其中部分路段交叉口的排放最为突出;区域平均速度可显著影响该区域网约车平均排放因子。因此,政府相关部门可针对网约车高排放时段和地区,采取交通需求管理及车辆限速控制等治理手段,以减少中心城区的交通排放。研究成果可为网约车环境影响评估提供科学方法,为城市网约车管理的相关政策制定提供决策依据。     

燃用生物柴油增压柴油机的性能和排放

为了在柴油发动机上优化生物柴油的应用,利用发动机台架试验,对比分析了不同掺混比生物柴油对增压直喷柴油机排放、燃料经济性和动力性的影响,在不同转速和负荷下,研究了发动机的碳烟、NOx、CO与HC排放及有效能量消耗率和功率。试验结果表明:与柴油相比,燃用B10、B20、B30、B50、B80和B100生物柴油的发动机碳烟排放平均降低了34.69%,NOx排放平均增加了25.01%,HC排放平均降低了33.05%,CO排放在满负荷下平均增加了11.13%;虽然有效燃料消耗率有所增大,但有效能量消耗率平均降低了2.18%;功率平均增加了5.34%;生物柴油碳烟排放降低的百分比较NOx排放增加的百分比分别提高了7.01%、15.37%、14.17%、10.45%、6.73%和4.39%,因此,B20掺混比最佳。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

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利用车载尾气排放检测系统（PEMS）对捷达轻型车在高速公路人工收费（MTC）和电子收费（ETC）两种方式下的大量尾气排放数据进行了收集和比较。分析结果表明ETC能降低所有污染物的排放,但NOx的降幅却远低于HC和CO的降幅。应用车辆比功率（VSP）模型方法进行了深入的排放预测研究,研究发现[-2, 2]是收费站尾气排放预测的重要VSP区间。对[-2, 2]进行VSP区间细分后,排放预测的准确度得到了提高。对车辆速度、VSP、NOx累积排放的全面分析解释了NOx降幅低于其他污染物的原因。最后对利用排队长度的排放预测模型进行了研究,发现该模型不适用于MTC方式下的NOx排放预测。     

航空发动机污染物排放量估算方法

借助发动机性能模型,研究了发动机性能退化对氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)、未燃碳氢化合物(UHC)与碳烟颗粒(Soot)排放的影响,提出了基于飞行参数与发动机性能模型的污染物排放总量估算方法。利用ICAO排放数据拟合得到发动机地面状态下的参考排放指数,利用相对法模型得到飞行状态下的排放指数,根据航班飞行参数和发动机性能模型估算航班污染物排放总量。研究结果表明:性能退化对污染物的排放指数影响较大,仅考虑进对燃油消耗量的影响,性能退化对NOx排放总量的影响较小,但会引起CO、UHC与Soot排放总量的上升。执行中短途航班的双发民航飞机的NOx排放总量最高约为100kg,其次为CO,约为20kg,而UHC和Soot的排放总量较低,小于1kg。老化发动机的CO、UHC与Soot的排放总量增加约为10%,而NOx排放总量增加约为2%。     

基于ASM（稳态工况法）在用汽油车NOx排放特性研究

环境保护是当前汽车发展的最重要的问题之一,ASM的实行有利于减少汽车对大气的污染,特别是对NOx排放的严格监控。文章选取近10万辆车测试结果进行研究,研究表明汽油车的NOx不合格率高于HC和CO,特别是10年以上的车NOx排放不合格率高达36％;汽油车NOx排放随着车龄的增加而增加,且7年以上开始快速增加;汽车排量对NOx排放影响较小,而不同品牌的车NOx排放相差可能较为明显;测试过程中测试工况对排放的影响较小。     

Optimal Total Vehicle Pollutants Emission Quantity Based on Link Traffic Capacity Constraints

With the growing of vehicles ownership, the vehicular exhaust emissions have become major sources of air pollution in cities. In this paper, the pollutants, carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NO_x), and hydrocarbon (HC) are considered as evaluation factors. On the basis of the relation between the emission factors and vehicle's velocity and the relation amongst three parameters (Volume, Speed, and Density) of traffic flow, we have designed a model. This calculates the total quantity of pollutants emission from vehicles based on speed, proportion of vehicle types, and traffic volume. Using the theory of nonlinear programming, we have formed an optimal model in which the link capacity is one main constraint and the minimum of the total quantity of pollutants emission is the goal and designed its algorithm solution. The aim of our research is to find a method to control the quantity of traffic pollutants emission through adjusting and controlling the composition of vehicle types, and then the traffic volume and vehicle's running speed indirectly. Finally, the feasibility of the model is justified through a practical example.