CN108052791A - 未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法 - Google Patents

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张龙
胡俊
陈杰
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Abstract

本发明公开了一种基于MOBILE模型的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，以交通年鉴为基准，根据城市的实际机动车辆保有量和行驶里程，估算城市的轻重型车辆和摩托车的行驶比例；根据搜集整理的文献和资料调整各地的燃料雷氏蒸汽压以及燃料的含硫量；利用MICAPS气象数据库获取估算区域的气象场（温度、湿度、云量、地势高度等），调整模型需要的相关的环境参数，利用MOBILE模型估算各地区的机动车排放因子，以及在未来电动汽车不同替代的情景下的机动车排放因子。最后根据估算的排放因子，结合城市的机动车保有量、以及平均行驶里程，估算未来机动车结构调整对交通排放源清单的影响。

Description

未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法
技术领域
本发明属于交通排放技术领域，具体涉及一种未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法。
背景技术
随着中国经济的高速发展以及城市化进程的快速推进，机动车保有量日益增加，尤其是在经济发达的长三角地区，部分城市机动车近乎达到饱和状态，机动车尾气的排放占空气总污染物的比重也不断增加，加剧了空气质量的进一步恶化。虽然目前机动车都装有尾气净化装置，但大多功能单一、价格昂贵，不能从根本上解决尾气排放问题。目前而言，大多数机动车燃料仍旧以汽油和柴油为主，尽管燃油品质已有改善，但这远远不能有效地减少污染物的排放，只有大力推广节能汽车以及电动汽车，才能从根本上减少尾气排放。但使用节能汽车以及电动汽车能多大程度改善江苏地区空气质量，这需要对机动车排放量进行研究。
现阶段对排放源的定量表征方法主要有物料衡算法、排放因子法、实际测量法和模型估算法。物料衡算法需要了解行业的生产技术及每个工艺环节的物料投入和产出量、治理措施的应用情况及去除效率等多方面信息，获取信息的工作量较大，计算繁琐。排放因子法需要进行本地化，而我国尚未建立起能够反映本国排放特征的排放因子库。因此在估算排放量过程中具有较大的不确定性。实际测量法能够比较真实地反映污染源实际排放情况，可以减少对排放源的数据适用性、燃料特性和控制措施有效性等方面的假设。但是，该方法需要采集和分析仪器来支持，且受样本的局地性限制，不能全面反映污染源状况。模型估算法是利用数学统计分析手段对已有的实测数据或者对特定实验所获得的数据进行归纳总结，建立起一套各参数间的数据统计关系模型。它适用于一些排放影响因素较多、排放特征较复杂，难以用简单公式来描述各参数间数学关系的污染源。
发明内容
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，实现估算了未来不同情景下城市机动车的排放因子，从而建立了未来交通的排放源清单。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）根据交通年鉴，搜集整理省内各个城市轻重型机动车和摩托车的保有量和各自平均行驶历程，据此估算不同车型的行驶比例；根据搜集整理的文献资料确定估算区域的燃料参数；
（2）由MICAPS气象资料得到估算地区的气象场，为MOBILE模型提供需要的环境参数；
（3）设计未来机动车结构调整方案，即不同程度的增加电动车、替换轻型车的不同情景；并相应调整机动车行驶比例相关参数；
（4）根据行驶比例、燃料参数、以及对应时间和地点的气象场，利用MOBILE模型估算各个城市在未来不同情景下的排放因子；
（5）利用估算的排放因子，并结合未来不同情景下的机动车相关信息，估算各个城市机动车导致的大气污染物排放量，建立该地区未来的交通排放源清单。
所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：所述燃料参数包括燃料含硫量和燃料雷氏蒸汽压（RVP）、机动车行驶速度（SPD）。
所述估算地区的气象场，包括最高温度（Tmax）、最低温度（Tmin）、相对湿度（RH）、云量（CF）、地势高度。
作为优选方案，所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：机动车结构调整方案包括三种不同的替代情景：1）电动汽车替代10%的轻型车小型载客车；2）电动汽车替代20%的轻型车小型载客车；3）电动汽车替代50%的轻型车小型载客车。
作为优选方案，所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：大气污染物排放量包括氮氧化物NOx排放量、一氧化碳CO排放量和挥发性有机化合物VOC排放量。
进一步的，所述MOBILE模型采用MOBILE6.2模型。
有益效果：本发明提供的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，基于MOBILE模型，依据江苏省13个城市机动车的实际保有量和行驶里程、燃料参数、各城市气象条件等相关信息，设计了未来电动车替代小型车的不同情景，并据此估算了未来不同情景下江苏省13个城市机动车的排放因子，从而建立了未来交通的排放源清单。
附图说明
图1是本发明方法流程图；
图2：估算目前和未来结构调整后的机动车行驶比例；
图3：污染物（CO、VOC、NOx）排放因子（EF）与影响因子燃料雷氏蒸汽压（RVP）、行驶速度（SPD）、最低温度（Tmin）和最高温度（Tmax）之间的依赖关系；
图4：目前和未来三种电动车替代情景下冬季江苏省十三城市CO、NOx和VOC的排放因子；
图5：估算的目前和未来三种电动车替代情景下冬季江苏省十三城市CO、NOx和VOC的排放源清单。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，包括以下步骤：（1）根据江苏省交通年鉴，搜集整理省内13个城市（南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、泰州、南通、盐城、连云港、淮安、宿迁、徐州）的机动车（轻型车、重型车、摩托车）保有量以及各自的平均行驶里程，从而估算在不同城市机动车的行驶比例。以南京和徐州为例（图2），可见南京市目前轻型车行驶比例高达77%，而重型车和摩托车为16%和7%，与之相比，徐州的轻型车比例只有52%，重型车和摩托车的比例相对较高，分别为28%和20%。这些比例将会影响接下来估算的机动车排放因子。另外，机动车一些的详细参数，如燃料雷氏蒸汽压（RVP）和燃料含硫量都会影响估算的排放因子，必须进行本地化处理。
（2）除了机动车的燃料类型，如燃料雷氏蒸汽压和燃料含硫量等，对机动车尾气排放有影响以外，机动车平均行驶速度（SPD），以及气象场，特别是温度和相对湿度通过汽车发动和燃料消耗的作用，从而影响机动车排放。本专利由MICAPS资料获得研究地区的气象条件，包括最低温度（Tmin）、最高温度（Tmax）、相对湿度（RH）、云量（CF）、地势高度等，利用MOBILE6.2来模拟估算不同城市的污染物排放因子。模拟时段选择雾霾较为严重的冬季（1月），图3显示RVP、SPD、以及Tmin 和Tmax 的变化对几种主要机动车污染物(CO、NOx、VOC)排放因子的影响。由图3可见，不同污染物排放与这些因子之间存在很强的依赖关系，CO和VOC排放因子一般随RVP 增加而显著增加，但对NOx的影响不明显。几种污染物一般都是在行驶速度较低时排放因子较强，而当速度增加时排放因子逐渐减小，在大于50km/h时，排放因子的变化不明显。温度对CO排放因子的影响较显著，在温度较低时，由于冷启动导致的CO排放明显大于温度较高时的排放。
（3）由于我国城市化进程的加快，机动车数量急速增加，尾气排放加重了区域的空气污染排放，使得空气质量不断恶化，因此，作为清洁能源的电动汽车的使用和普及将是未来机动车结构调整的方向。本专利我们设计了几种未来江苏省机动车结构调整方案，即不同程度的以电动车替换轻型车的不同情景：1）电动汽车替代10%的轻型车小型载客车；2）电动汽车替代20%的轻型车小型载客车；3）电动汽车替代50%的轻型车小型载客车。在不同情景下，轻重型车的行驶比例将根据（1）进行计算发生变化，由图2可知，在未来的第一和第二种替代情景下，行驶比例的变化都小于4%，在第三种情景下（即替代50%）, 南京的轻型车比例将下降到64%，重型车和摩托车比例上升至24%、12%。这个比例将影响接下来估算的排放因子和排放量。
（4）鉴于搜集整理的机动车相关数据（车辆保有量、平均行驶速度、燃料等）以2012年为基准，因此我们以2012年1月代表目前状况，三个排放情景表示未来不同替代情况，根据（1）~（3）得到的江苏省13个城市目前和未来机动车轻、重、摩托车的行驶比例、燃料情况、气象场、以及车辆保有量、行驶速度等信息，基于MOBILE6.2模型估算13个城市目前和未来不同情景下的排放因子。图4所示为估算的冬季（1月）目前和未来电动车替代不同情景下，江苏省13城市机动车排放的大气污染物CO、VOC和NOx的排放因子及其变化，其中由于轻型车对CO排放的贡献较大，因此CO的排放因子在未来替代情景下，均有一定的降低，而VOC和NOx的排放重型车的贡献相对较大，导致这两个因子则有不同程度的增加，以最大力度的替代方案（50%）为例，在NOx排放因子最高的徐州、连云港、淮安、以及宿迁等地，NOx排放因子升高大约29%左右。
（5）利用（4）估算的排放因子，并结合未来不同情景下的机动车相关信息，估算13城市相应的污染物（NOx,CO, VOC）排放量，建立该地区未来的交通排放源清单。图5给出了未来不同情景下，江苏省13个城市机动车尾气排放的大气污染物排放源清单，可以看出三种污染物的排放量均有不同程度的减小趋势，其中CO的减排力度最大，三种不同情景下CO排放量分别减少了5%、10%、26%。而NOx与VOC减排力度相比CO要小，且这两种污染物的减排比例基本一致，分别为3%、6%、14%。从地域上看，江苏南部比北部减排效果明显。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）根据交通年鉴，搜集整理省内各个城市轻重型机动车和摩托车的保有量和各自平均行驶历程，据此估算不同车型的行驶比例；根据搜集整理的文献资料确定估算区域的燃料参数；
（2）由MICAPS气象资料得到估算地区的气象场，为MOBILE模型提供需要的环境参数；
（3）设计未来机动车结构调整方案，即不同程度的增加电动车、替换轻型车的不同情景；并相应调整机动车行驶比例相关参数；
（4）根据行驶比例、燃料参数、以及对应时间和地点的气象场，利用MOBILE模型估算各个城市在未来不同情景下的排放因子；
（5）利用估算的排放因子，并结合未来不同情景下的机动车相关信息，估算各个城市机动车导致的大气污染物排放量，建立该地区未来的交通排放源清单。
2.根据权利要求1所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：所述燃料参数包括燃料含硫量和燃料雷氏蒸汽压、机动车行驶速度。
3.根据权利要求1所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：所述估算地区的气象场，包括最高温度、最低温度、相对湿度、云量、地势高度。
4.根据权利要求1所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：机动车结构调整方案包括三种不同的替代情景：1）电动汽车替代10%的轻型车小型载客车；2）电动汽车替代20%的轻型车小型载客车；3）电动汽车替代50%的轻型车小型载客车。
5.根据权利要求1所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：大气污染物排放量包括氮氧化物排放量、一氧化碳排放量和挥发性有机化合物排放量。
6.根据权利要求1所述的未来机动车结构调整对交通排放源清单影响的估算方法，其特征在于：所述MOBILE模型采用MOBILE6.2模型。
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