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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
为实现个体车辆出行、排放行为的精细表征与挖掘,基于宣城市中心城区全量个体车辆的出行轨迹、技术参数、排放轨迹等多维交通大数据,以表征个体车辆出行过程的排放信息为主线,设计并构建车辆出行排放知识图谱.研究表明:①知识图谱直观地表征了“车辆-道路-出行-排放”信息的时空关联,可实现个体车辆在不同日期、不同时段、不同路段等多尺度出行特征的精细挖掘.以某辆小型客车为例,检索发现周一、周三出行主要连接的小时实体都为7:00、8:00和17:00,周五、非工作日出行连接的小时实体具有明显的随机性;周一、周三出行所连接的道路实体较少且基本一致,在宣水路、昭亭北路、昭亭南路的出行里程之和占比为63%~68%,周五、非工作日出行连接的道路实体则较为分散.②通过出行信息类、排放信息类实体的关联检索,可实现个体车辆出行排放时空特征的精细辨识和溯源分析.示例车辆的检索结果表明:周一车辆的CO日排放量为1.2g,是周六的2.5倍,同时在早高峰时段(7:00),车辆出行在交通繁忙路段时,伴随低水平车速,排放强度相对较高.  相似文献   

2.
汽车污染已成为中国空气污染的重要来源,而重型柴油货车是汽车大气污染排放的主要贡献者。为揭示重型柴油货车的排放特征,基于高原地区云南省昆明市重型柴油货车GPS点数据,用Python语言提取重型柴油货车在各点轨迹段的平均速度、行驶里程等参数,采用机动车排放模型MOVES,模拟计算研究区域内HC、CO、NOx、PM2.5污染物排放量,并通过ArcGIS进一步分析其时空分布特征。结果表明:2021年1月3日昆明市研究区域内重型柴油货车HC、CO、NOx、PM2.5的排放量分别为11.7423,39.6386,102.2600,0.9192 kg;时间维度,重型柴油货车在2:00和22:00有明显的排放高峰,受路权及运输行业工作时间的影响;空间维度,排放的分布格局呈明显的空间异质性,受政策驱动的影响且与空间位置的布置密切相关,排放主要分布在汕昆高速、昆石高速及支路、立交交叉口处;区域内重型柴油货车小时平均速度、交通量与其小时排放量有密切关系。因此,可以针对重型柴油货车排放较高的时段和地区,采取必要的治理手段,...  相似文献   

3.
车辆尾气排放控制技术和排放标准在近年来得到了快速发展,但非尾气管(non-exhaust)排放却很少涉及.非尾气管排放主要包括车辆制动磨损、轮胎磨损、路面磨损和车辆扬尘,本研究调查了北京典型道路车流量和车辆运行速度等参数,应用欧盟非尾气管排放因子分析车辆制动磨损、轮胎磨损和路面磨损PM10排放.结果显示:不同类型道路的...  相似文献   

4.
机动车尾气排放检测数据的智能化管理探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着我国机动车排放检测方法和技术的不断完善,对检测工作管理及检测数据分析提出了越来越高的要求。应用计算机技术建立机动车排放检测智能化管理系统,实现对机动车排气检测工作及检测数据的管理,已成为我国排放检测管理工作的发展趋势。  相似文献   

5.
基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据表征船舶排放是目前船舶排放空间表征的主流方法,但AIS船舶轨迹点缺失会造成船舶排放量低估和船舶空间分布表征错误,进而影响船舶排放控制区的划分.为改进船舶排放空间表征,本研究以2013年广东省AIS船舶数据为例,采用基于时间和经纬度的三次样条方法对AIS船舶轨迹进行修复,结合动力法计算船舶排放,分析对比AIS轨迹修复前后船舶排放表征的差异,并利用空气质量模型和卫星观测评估AIS轨迹修复对船舶排放表征和广东沿海空气质量模拟的改进效果.结果表明:轨迹修复后广东省海域船舶轨迹点总数由4685773个增至5746664个,船舶NOx排放量增加了0.6%.对于轨迹点与排放缺失集中的粤东海域,轨迹修复后船舶轨迹点数增加了88%,NOx排放量在广东省船舶排放量的占比提升至22%,特别是在粤东重点修复海域NOx排放量增加了2.7倍.原始轨迹在广东省海域较为稀疏,在粤东海域有明显轨迹缺失;轨迹修复后广东省海域船舶轨迹更为密集,粤东海域船舶轨迹得...  相似文献   

6.
我国沿海地区气象环境复杂,跨海桥梁上车辆混杂密集,车流量大、车辆混杂和侧风环境等因素都对跨海桥梁危化品车辆的安全行驶产生了极大的影响,因此跨海桥梁危化品车辆行驶轨迹研究对于加强危化品运输安全管理具有重要的现实意义。针对跨海桥梁危化品运输车辆的轨迹预测问题,利用深度学习方法,建立了一种基于长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制的跨海桥梁危化品车辆行驶轨迹预测模型,该预测模型包括信息输入模块、注意力层和轨迹输出模块,并利用沿海一座跨海大桥上危化品车辆行驶环境实测轨迹数据对预测模型的预测性能进行了分析与验证。结果表明:LSTM能适应长时域的车辆行驶轨迹预测,注意力机制提高了预测模型的训练速度;由于考虑了车辆间交互影响因素,该预测模型具有更高的准确性和计算效率,同时LSTM也减少了预测模型在时域较长情况下车辆行驶轨迹预测的误差。  相似文献   

7.
广东省船舶排放源清单及时空分布特征研究   总被引:9,自引:3,他引:9  
分别采用基于船舶引擎功率和耗油量的排放因子法,估算了广东省地区2010年的船舶排放清单,并选取客货运输吞吐量、航道通航能力因子和港口地理坐标等数据作为权重因子,研究了该地区各类船舶排放的时空分布特征.结果表明,广东省各类船舶在2010年的SO2、NO x、CO、PM10、PM2.5和VOCs排放总量分别为14.6×104t、23.1×104t、3.0×104t、7.9×103t、7.2×103t和9.3×103t.广东省客货运输船舶月排放波动较小;渔业船舶在1月、4月和11月份的排放比例最高.广东省客货运输船舶水域排放集中在西江干线水道和珠江三角洲高等级航道网内,港口排放主要分布在广东省珠江三角洲沿海发达城市地区;渔船港口排放量呈显著的沿海条带状空间分布特征.  相似文献   

8.
机动车污染物排放标准与其检测方法是相辅相成的,不同的机动车检测方法对应不同的机动车排放污染物限值。该文主要对机动车排放检测运行体系中的怠速和简易工况检测方法进行了对比性研究,并对机动车实施常规检测的年检和监督手段的路检进行了对比分析,从而得出:工况法检测对于尾气排放情况的模拟要优于怠速法检测,并可对NOx进行有效控制,所以建议在有条件的地区,应该尽量实施工况法检测:年检和路检的数据有较大的差异,反映出对在用车的监督不力,今后应加强;高排放车辆的贡献率所占的比例与发达国家相比太小,说明机动车总体控制水平较低。  相似文献   

9.
随着全球航空业的不断发展,航空排放控制措施层出不穷,准确计算航空排放量以衡量控制措施的优劣很重要。文章详细阐述了SAGE模型计算航空排放的核心思想,深入分析了SAGE模型的计算模块。通过对SAGE模型计算航空排放的过程分析,设计了飞机飞行全航段的排放计算流程,并完成了系统建设。介绍了该系统的总体设计和主操作界面;利用该系统计算了某些航班的排放量,结果表明计算值与实际值相比误差很小。  相似文献   

10.
分析秸秆焚烧事件引起的空气污染状况,常使用CMAQ、NAQPMS、WRF-CHEM等模型进行空气质量模拟,而污染源排放清单是模拟模型的关键输入.为满足模型清单输入要求,以2014年5月7日四川盆地内发生的一次由油菜秸秆焚烧引起的重污染事件为例,采用排放因子法进行污染物年排放量估算,结合卫星火点数据、土地利用数据对其进行空间特征分析,并使用Bluesky CONSUME模型估算了污染物的烟羽抬升,结合激光雷达获取了气溶胶消光系数以分析其时间特征.结果表明:以2013年为基准年,全年区域内CO、NOx、SO2、PM2.5、PM10及NMVOC(非甲烷挥发性有机化合物)的年排放量分别为5 791.022、193.842、43.268、574.602、1 495.350和1 495.350 t,成都市、德阳市、绵阳市、眉山市、资阳市各污染物排放量占比分别为13.90%、22.39%、31.81%、12.11%、19.79%.各污染物排放量均在地面层呈3个大值中心、2个空值带的分布趋势.采用环境1B卫星和MODIS火点数据结合提取焚烧火点分析发现,5月7日四川盆地内5个城市均存在不同程度的秸秆焚烧情况.经空间分配后发现,此次排放的重点在德阳市及绵阳市南部,污染物排放量最大值出现在德阳市中部,成都市秸秆焚烧火点最少,污染物排放量也最小.受当天大气边界层高度的影响,污染物垂直分布主要集中在35 m以下,并在30 m左右形成污染物极大层.另外,受秸秆焚烧管制影响,在16:00-翌日04:00排放量呈逐渐上升趋势,09:00-16:00排放量较少.研究显示,秸秆焚烧源排放清单与前人研究结果较为一致,排放清单的烟羽抬升结果与气溶胶消光系数的垂直分布较为吻合.   相似文献   

11.
基于城市汽车年检中CO2的过程动态检测数据,对小型汽油客车CO2的排放因子和排放水平信息进行了挖掘,并与文献研究结果进行了对比.结果表明,从城市汽车年检数据中挖掘的CO2排放结果可以作为研究城市机动车碳排放的重要参考依据;合理有效地利用汽车年检数据可以为城市车辆尾气排放的精准分级管控、城市交通运输碳排放达峰的量化分析,以及城市交通源的污染物和CO2协同减排提供重要的数据支撑;从国Ⅰ到国Ⅴ不同排放阶段汽油车的常规污染物CO、NOx和HC的排放水平下降非常明显,而对应的CO2排放水平差异不大;CO2排放因子随累计行驶里程、车龄、基准质量和排量的变化关系反映出,如果需要削减城市汽车碳排放水平,应鼓励使用基准质量小或者排量小的车辆,淘汰高油耗高排放的老旧车辆,鼓励公共绿色出行而降低单车活动水平,增加纯电动车辆优化车队能源结构.  相似文献   

12.
基于环保检测数据,提出“里程-车龄”曲线用以获取满足“车辆类型-燃料种类-排放标准”三级分类的精细化年均行驶里程.使用《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》推荐值、车辆类型均值、“里程-车龄”曲线3种方式获取年均行驶里程并分别建立排放清单,发现年均行驶里程的本地化与精细化可以极大降低行驶里程不确定性对排放清单准确性的影响.采用精细化年均行驶里程,计算得到青岛市2017年机动车CO、VOCs、NOx、PM10、NH3和SO2的排放量分别为7.07,1.14,2.84,0.10,0.08和0.08万t.分析排放构成可知,老旧车淘汰在当前仍可作为青岛市机动车排放治理的有效举措.结合路网信息与交通数据,得到0.01°×0.01°高时空分辨率网格化排放清单.结果表明,青岛市机动车排放分布在不同时段变化明显.以NOx为例,排放的早晚高峰分别出现在8:00与17:00,占到了全天总排放的8.17%和7.53%.同时,排放分布存在着空间异质性,排放从城市中心至边缘呈逐渐降低趋势,沿高速路呈明显带状分布.  相似文献   

13.
宁波市实际道路下汽车排放特征的研究   总被引:4,自引:5,他引:4  
采用一套车载尾气测试系统,对选取的6辆代表性车辆在宁波市实际道路行驶中的瞬时排放进行测试.该车载尾气测试系统可逐秒获取测试车辆在行驶过程中的排放、油耗、速度和位置等参数.根据测试结果,研究计算了6辆测试车辆的排放因子(g·km-1)和油耗(L·100km-1),并分析了汽车行驶特征对排放和油耗的影响.研究结果表明,落后技术(化油器)车辆的CO、HC和NOx分别是新技术(欧Ⅱ)车的7.9、15 5和2.4倍;汽车的CO和HC排放因子和百公里油耗随速度的增加而降低;怠速和变速对汽车排放和油耗有显著影响,变速行驶状态下,汽车CO、HC和NOx排放因子,以及百公里油耗,分别是匀速行驶状态下的1.18~1.61、1.17~1.42、1.08~1.42和1.08~1.24倍.  相似文献   

14.
基于情景分析的杭州市机动车尾气排放控制协同效应研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了研究杭州市机动车尾气排放控制措施对大气污染物和温室气体的协同减排效应,本文以2015年为基准年,估算2020年杭州市机动车常规大气污染物和温室气体排放量,通过设置8种控制措施情景,测算大气污染物和温室气体的减排量,运用弹性系数法和协同效应坐标系法分析了大气污染物和温室气体的协同效应.结果表明,在各种控制情景下,杭州市机动车大气污染物和温室气体排放量均有削减,且具有正向的协同减排效应.单一控制措施中淘汰高排放老旧车对大气污染物和温室气体排放量的减排效果最明显,协同效应突出,淘汰国Ⅲ柴油货车和推广新能源车的减排效果和协同效应次之,这3种措施是杭州市交通领域减少大气污染物排放和应对气候变化综合管理的关键措施.采取综合性措施或者结构性措施,无疑可以最大幅度削减杭州市机动车大气污染物和温室气体排放,为实现杭州市大气环境质量限期达标和碳排放达峰协同"双达"奠定基础.  相似文献   

15.
甲烷排放源逆向轨迹反演模式研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
Cai X  Shao M  Su F 《环境科学》2002,23(5):19-24
基于逆向轨迹计算和单点浓度连续观测资料建立了一个甲烷排放源的反演模式 .经系统调试表明模式具有正确反映边界层物理过程的能力 .在理想条件下 ,模式相当准确地反演出 1 0 0km水平范围内设定的排放源和分布 .用 9天的实际甲烷浓度连续观测资料对北京地区的排放源情况进行个例计算 ,获得主要源块的排放率在0 0 0 66~ 0 0 2 6mg/ (m2 ·s)范围内 ,与区域内的重要排放源 (稻田 )的排放情况相一致 .反演所得源块与区域内的稻田分布亦有一定的空间对应关系  相似文献   

16.
调查统计北京市延庆区机动车类型、车流量、汽车里程、燃油类别等,运用COPERT模型计算了小客车、大客车、小货车、中货车、特大货车的CO、HC、NOx、PM排放因子。基于现场调查和卫星影片解译建立延庆区机动车行驶里程(VKT)数据库,应用ArcGIS建立机动车高分辨率排放清单,以实际车流量信息计算出VKT和对应的各污染物排放量。结果表明:CO、HC、NOx、PM的年排放量分别为1 995.49、478.84、2 466.06、156.65 t/a。小客车对CO和HC排放量的贡献率最大,分别为36%和72%;特大货车对NOx和PM排放量的贡献率最大,分别为54%和49%。污染物高排放量主要分布在城区,原因是城区路网密集,车流量较大。  相似文献   

17.
天津市机动车尾气排放因子研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
通过调查研究天津市机动车车型构成、保有量、车辆行驶状况、气象数据和油品等基础数据,利用COPERT IV模型计算了在国1、国2、国3、国4和国5排放标准下机动车尾气中CO、NO_x、VOC和PM_(2.5)的排放因子.应用车载测试系统在实际道路上对国4柴油货车的排放因子进行了测量,并将模型结果与实测结果进行了比较,研究表明,国4排放标准下,污染物排放实测数据普遍高于模型模拟数据.对于轻型载货柴油车而言,实际道路测量的CO、NO_x、VOC和PM_(2.5)的排放因子分别是模型模拟数据的2.5、4.3、1.9和1.2倍;对于中型载货柴油车而言,以上污染物的实测排放因子分别是模型的1.3、2.1、1.0和1.2倍;对于重型载货柴油车而言,以上污染物的实测排放因子分别是模型的1.7、1.9、1.1和1.2倍.  相似文献   

18.
针对机动车挥发性有机物(VOCs)排放特征研究中缺乏含氧VOCs(OVOCs)覆盖、缺乏最新国Ⅵ排放标准特征识别等问题,本研究选取了涵盖国Ⅰ~国Ⅵ不同排放标准的轻型汽油车和国Ⅲ~国Ⅴ柴油车为研究对象进行底盘测功机测试,采用SUMMA罐和DNPH管采样相结合的方法,探究了不同排放标准下机动车尾气中VOCs排放特征的变化趋...  相似文献   

19.
Real-world vehicle emission factors in Chinese metropolis city--Beijing   总被引:4,自引:0,他引:4  
The dynamometer tests with different driving cycles and the real-world tests are presented. Results indicated the pollutants emission factors and fuel consumption factor with ECE15 EUDC driving cycle usually take the lowest value and with real wodd driving cycle occur the highest value, and different driving cycles will lead to significantly different vehicle emission factors with the same vehicle. Relative to the ECE15 EUDC driving cycle, the increasing rate of pollutant emission factors of CO, NOx and HC are - 0.42--2.99, - 0.32--0.81 and - 0.11--11 with FTP75 testing, 0.11--1.29, - 0.77--0.64 and 0.47--10.50 with Beijing 1997 testing and 0.25--1.83, 0.09--0.75 and - 0.58--1.50 with real wodd testing. Compared to the carburetor vehicles, the retrofit and MPI TWC vehicles‘ pollution emission factors decrease with different degree. The retrofit vehicle (Santana) will reduce 4.44%--58.44% CO, - 4.95%--36.79% NOx, -32.32%--33.89% HC, and -9.39%--14.29% fuel consumption, and especially that the MPI TWC vehicle will decrease CO by 82.48%--91.76%, NOx by 44.87%--92.79%, HC by 90.00%--93.89% and fuel consumption by 5.44%--10.55%. Vehicles can cause pollution at a very high rate when operated in high power modes; however, they may not often operate in these high power modes. In analyzing vehicle emissions, it describes the fraction of time that vehicles operate in various power modes. In Beijing, vehicles spend 90% of their operation in low power modes or decelerating.  相似文献   

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