排序方式: 共有45条查询结果,搜索用时 78 毫秒
31.
区县尺度机动车高分辨率排放清单建立方法及应用 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种基于现场调查和卫片解译建立区县尺度机动车行驶里程(VKT)数据库和尾气排放高分辨率排放清单的方法,以北京市通州区为例进行了应用和排放特征分析.分别使用登记注册车辆信息(保有量方法)和实际车流量信息(车流量方法)计算出VKT和对应的各污染物排放量.结果表明,基于保有量方法计算得到的行驶里程比基于车流量方法的结果低约37%,应用实际车流量的计算方法与实际状况更接近.基于保有量的方法低估了小型载客汽车、大型载客汽车和中型载货汽车的行驶里程,高估了轻型载货汽车、重型载货汽车、低速载货汽车和摩托车的行驶里程.基于保有量的计算方法低估了小客车的尾气污染物排放量,低估比例约为51%.对于大客车、轻型载货汽车和中型载货汽车,2种方法计算的排放量差别较小.基于保有量的计算方法高估了重型载货汽车、低速载货汽车和摩托车的排放量的尾气排放量,高估比例分别约为41%、30%、30%. 相似文献
32.
污染源排放清单及时空分布特征对大气污染管理至关重要,受数据采集量较大等因素的影响,应用自下而上的方法基于实际交通流信息计算机动车排放清单及分析空间分布特征具有一定困难,因此开展机动车自上而下的排放清单并进行空间分配模型及评估研究。该研究以北京城区为例,应用4种机动车排放的分配模型进行空间分布模拟,基于Hellinger距离参数对模拟数据和参考数据进行对比分析,对机动车排放的空间分配精度进行评估。结果表明:依据城市化面积比例、人口密度、主干路密度和城市化面积比例与主干道密度相结合的空间分配模型的模拟结果与参考数据之间的Hellinger距离分别为0.25、0.23、0.18和0.16,依据主干路密度的分配模型空间分配精度相对较高。 相似文献
33.
调查统计了北京市机动车的汽车类型、环境情况、汽车里程、燃油类别等,运用COPERTⅣ模式计算了机动车NH_3排放因子,通过调查研究和模型模拟的方法得到了北京道路网的车型组成和车流量,利用Arc GIS软件构建NH_3排放清单,分析其空间排放情况。结果显示:国Ⅱ标准下汽油和LPG载客轻型车以及汽油载货车的NH_3排放因子较高,而柴油车NH_3的排放因子较低而且几乎不受各类排放标准影响。西部和北部地区道路较为稀疏,氨气排放量较低,高速路各个进京口和城区道路车流量大,氨气排放量较高。 相似文献
34.
道路交通扬尘排放因子测量系统研发及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
道路交通扬尘排放是城市大气环境颗粒物(PM_(10)和PM_(2.5))的主要来源之一,对其排放测量研究是进行排放清单建立、环境影响分析和制定控制方案的依据.本研究设计了一种道路交通扬尘排放因子测量系统,通过测量行驶中车辆尾羽不同位置的颗粒物浓度,应用浓度剖面积分的方法计算单车行驶过程中扬尘PM_(10)排放量.在北京市典型道路测量了小汽车和大客车在不同车速下的交通扬尘颗粒物排放因子,结果显示,车辆尾羽的颗粒物浓度特征呈明显的"层状"分布,距离路面越近浓度越高,在车辆行驶方向中心浓度最高,向两侧浓度逐渐降低,车速越快浓度越高.在试验车速范围内,排放因子与车速呈幂函数关系,幂指数为2.7~2.8.排放因子与积尘负荷呈幂函数关系,幂指数为0.85.不同路段或同一路段的不同区域排放因子空间变异性较大,应用排放因子测量系统进行实测的结果更加准确可靠. 相似文献
35.
APEC会议期间北京市交通扬尘控制效果研究 总被引:8,自引:3,他引:5
为了评估APEC会议期间严格的交通扬尘控制措施的效果,选取北京地区不同类型道路,在会议之前和会议期间分别采集40个道路积尘负荷样品,并调研了道路车流量及车型比例等机动车活动水平变化.采用AP-42方法计算不同类型道路PM10排放因子和排放强度,基于Arc GIS平台应用自下而上的方法建立了排放清单,分析交通扬尘PM10排放的空间分布特征,评估APEC会议期间北京市道路交通扬尘控制效果.结果表明:APEC会议期间北京市日均车流量减少12%,快速路、主干道、次干道、支路、郊区道路的积尘负荷分别下降31%、58%、73%、54%和46%,PM10排放因子分别下降63%、67%、86%、63%和40%,排放强度分别下降73%、71%、87%、78%和49%.在空间分布上,城区道路交通扬尘PM10排放量减少77%,郊区道路减少49%. 相似文献
36.
风速对人为扬尘源PM10排放浓度和强度的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
人为扬尘源排放模型很少考虑风速对排放的影响,为了解人为扬尘源排放浓度及排放强度与风速的关系,以施工扬尘和道路扬尘为典型人为扬尘源,通过现场实测研究了风速对扬尘源附近大气环境中扬尘排放浓度、排放强度的影响.结果表明,扬尘源附近大气环境中因扬尘造成的PM10(可吸入颗粒物)排放浓度随风速的增加先降后升,本研究中最低浓度值所对应的2.2 m高度处的风速v(cmin)为1.0~2.0 m/s;扬尘排放强度随风速的增加逐渐升高,风速v(cmin)时,排放强度随风速增加增幅较小,风速超过v(cmin)后,排放强度迅速增大.将人为扬尘分为机械力扬尘和风蚀扬尘,进行了机制探讨,理论结果与现场观测结果是吻合的. 相似文献
37.
基于车载移动监测系统,对丰台区各类型道路、不同季节典型道路的积尘负荷特征进行分析.探讨不同环线区域内的道路车流量、积尘负荷、扬尘排放量的变化规律及原因,并运用ArcGIS软件得到道路扬尘积尘负荷和排放量的空间分布图.结果表明,各类型道路的积尘负荷均值和道路扬尘排放因子的大小顺序都为支路 > 次干道 > 主干道 > 快速路.车流量对道路扬尘积尘负荷和排放强度的影响呈反向关系.PM2.5、PM10和TSP的年排放量分别为1824、7539、39274 t·a-1.从PM2.5的年排放空间分布上来说,三环内网格排放量较大,其次是三环至四环,六环外的单位面积道路扬尘排放量最小.不同环线区域内的单位面积车流量和排放量大小顺序为三环内 > 三环至四环 > 四环至五环 > 五环至六环 > 六环外.而三环内、三环至四环、四环至五环、五环至六环、六环外的年均积尘负荷分别为0.67、0.73、0.76、0.80、0.79 g·m-2. 相似文献
38.
道路扬尘排放因子建立方法与应用 总被引:1,自引:1,他引:0
排放因子是分析污染源排放特征和建立排放清单的基础数据,本研究对典型道路进行积尘负荷采样和实验室筛分分析,通过再悬浮系统和颗粒物粒径谱仪对道路扬尘粒径分布和粒径乘数进行测量,调查道路车型构成并计算车重,以北京市通州区为例应用模型法建立本地化的道路扬尘PM2.5排放因子.结果表明,不同类型道路的扬尘颗粒物粒径分布在<2.5 μm范围内的质量比例较为接近,道路扬尘中PM2.5与PM10比值在0.28~0.32之间;不同类型道路的PM2.5粒度乘数在0.18~0.20 g·(km·辆)-1之间,高速路、国道、省道、县道和乡道的PM2.5排放因子分别为0.06、0.14、0.31、0.30和0.39 g·(km·辆)-1.积尘负荷采样、再悬浮粒径分布测量和排放因子模型计算,是道路扬尘排放因子本地化的可行方法.在建立道路扬尘排放因子过程中,粒径乘数可以应用默认值,由于不同类型道路的积尘负荷差异较大,需要分道路类型或按车流量级别进行积尘负荷采样分析,对排放因子进行本地化. 相似文献
39.
为建立一种自下而上的交通扬尘PM2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段. 相似文献
40.
以北京平原地区铺装道路为研究对象,利用车载移动监测系统于2019年四季选择4个周期开展了道路尘负荷监测,分析数值分布及对大气环境影响.结果表明,道路频率在不同道路尘负荷范围内呈极显著的幂律分布,4个周期道路尘负荷小提琴图形状相似,存在部分道路数值显著高于其它道路.差道路与最清洁道路数值可相差100倍以上.各季节至少25%的道路数值在0.37 g·m-2以内,至少50%的道路数值在0.64 g·m-2以内,至少75%的道路数值在1.25 g·m-2以内.核心区、中心城区、郊区、通州区道路尘负荷依次增大,且均呈现春季最高秋季最低的特征,城六区冬季高于夏季,郊区夏季高于冬季.核心区整体较低,通州区北部高值较多.道路尘负荷越高的道路类型,数据离散程度也越大.随着道路扬尘管控力度的加大,不同类型道路的尘负荷差距减小.道路扬尘排放量核心区占全市3%,中心城区占23%,郊区占74%(其中通州区13%).排放强度为核心区、中心城区、环路、国道等交通活动密集的区域高,而这些区域或道路的尘负荷低.典型道路PM2.5影响距离主要在下风向1 km范围内,日均最大影响浓度为18.08~237.9 μg·m-3,且排放源强越大,影响浓度越高. 相似文献