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    宜賓市2018年移動源污染物排放清單與空間分布特征

    2021-07-22 05:27:10馬志豪呂恩雨
    關(guān)鍵詞:宜賓市區(qū)縣機(jī)動車

    李 新,馬志豪,何 超,呂恩雨,王 鑫

    (1.河南科技大學(xué) 車輛與交通工程學(xué)院,河南 洛陽 471003;2.宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 宜賓 644000;3.西南林業(yè)大學(xué) 機(jī)械與交通學(xué)院,云南 昆明 650224)

    0 引言

    移動源是指移動式空氣污染源,根據(jù)其移動位置可分為道路移動源(主要包括載客汽車、載貨汽車和摩托車等機(jī)動車)和非道路移動源(主要包括工程機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械、小型通用機(jī)械、船舶、鐵路內(nèi)燃機(jī)車和民航飛機(jī))[1]。中國生態(tài)環(huán)境部公布的2018年中國移動源環(huán)境管理年報顯示,移動源的污染排放已成為中國空氣污染的重要來源[2]。

    移動源排放清單是一項(xiàng)艱巨且復(fù)雜的工作,國外尤其是歐美地區(qū)較早開展了相關(guān)研究,逐漸形成了可參考、標(biāo)準(zhǔn)的、系統(tǒng)的研究方法。文獻(xiàn)[3]運(yùn)用MOVES模型對美國德克薩斯州的機(jī)動車排放污染物進(jìn)行了評估,日排放量變化碳?xì)浠衔?total hydrocarbons,THC)高達(dá)56%,一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOX)、顆粒物(particulate matter,PM)的比例分別為70%、111%和149%。文獻(xiàn)[4]運(yùn)用MOVES模型對美國亞特蘭大的機(jī)動車排放污染物進(jìn)行了評估,在1995—2005年,一氧化碳、氮氧化物和揮發(fā)性有機(jī)化合物(volatile organic compounds,VOC)排放量分別為6.1%、3.3%和6.0%,呈顯著下降趨勢。文獻(xiàn)[5]運(yùn)用MOVES模型和地理信息系統(tǒng)ArcGIS技術(shù),建立了西安市2017年分辨率為1 km×1 km的機(jī)動車污染物排放清單。文獻(xiàn)[6]運(yùn)用MOVES模型對2012年關(guān)中地區(qū)機(jī)動車排放污染物進(jìn)行了評估,PM2.5、PM10、NOX、THC、CO、VOC、NH3和SO2排放量依次為0.41×104t、0.55×104t、8.19×104t、5.24×104t、45.4×104t、4.1×104t、0.1×104t和0.42×104t。

    關(guān)于大氣污染物的時空分布研究較多,例如,文獻(xiàn)[7]依托地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)對伊朗德黑蘭移動源進(jìn)行了高分辨率排放清單空間分布。文獻(xiàn)[8]使用DMSP-OLS衛(wèi)星對阿根廷城市區(qū)間進(jìn)行了空間分布。文獻(xiàn)[9]基于瞬態(tài)快照排放模型并結(jié)合地理信息系統(tǒng),獲得了墨西哥城區(qū)車輛污染排放高分辨率的時空分布。文獻(xiàn)[10]使用自下而上的方法來預(yù)測排放量,并采用空間自相關(guān)分析方法來描述空間特征。文獻(xiàn)[11]采用自下而上的方法,對北京市交通揚(yáng)塵的PM2.5空間分布進(jìn)行了分析。文獻(xiàn)[12]基于實(shí)測校正和本地化的IVE模型,計算了不同區(qū)域機(jī)動車在高速路、主干道、次干道和支路的排放因子,應(yīng)用GIS技術(shù)建立了1 km×1 km的成都市高時空分辨率道路移動源排放清單。

    宜賓市位于四川省中南部,隨著近幾年城市的迅猛發(fā)展,移動源總量急劇增加。目前針對宜賓市移動源污染物排放清單的研究接近空白,本文基于MOVES模型和ArcGIS技術(shù),建立了宜賓市2018年分辨率為2 km×2 km的移動源網(wǎng)格化排放清單。以期為決策者提供可實(shí)施且有效的措施建議,并為今后宜賓市移動源污染物排放的進(jìn)一步研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和理論支持。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域與對象

    本文研究的范圍為宜賓市10個區(qū)縣,分為2個區(qū)域,包括城區(qū)(翠屏區(qū)、敘州區(qū)和南溪區(qū)),郊縣(屏山縣、高縣、珙縣、筠連縣、長寧縣、江安縣、興文縣),研究范圍示意圖如圖1所示。本文建立了宜賓市2018年移動源排放清單,涵蓋THC、CO、NOX、PM2.5、PM10、NH3、SO2和VOC共8種污染物,包括汽車、摩托車及非道路移動源。

    圖1 研究范圍示意圖

    1.2 清單估算

    中國生態(tài)環(huán)境部2015年頒布的《道路機(jī)動車大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》和《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》[13-14](以下統(tǒng)稱《指南》)中明確了污染物排放清單編制的技術(shù)方法、技術(shù)流程等,許多學(xué)者依據(jù)此《指南》進(jìn)行清單編制[15-16]。近年來,實(shí)測法和排放因子法被廣泛用于估算移動源污染排放[17-19]。實(shí)測法由于測試車輛有局限性且代表性不足,因此許多學(xué)者運(yùn)用排放因子法進(jìn)行清單估算[20-24]。本文運(yùn)用排放因子法并依據(jù)《指南》,利用排放模型對移動源排放因子進(jìn)行模擬,綜合考慮多項(xiàng)因素,精確度高,更接近實(shí)際的排放水平。

    機(jī)動車大氣污染物排放量的估算方法見式(1):

    (1)

    其中:EQ為某類污染物排放總量,g;EFi為i型車輛所對應(yīng)的污染物的排放因子,g/km;Pi為研究區(qū)域內(nèi)i型車的車輛保有量,輛;VKTi為i型車的年均行駛里程,km。

    對某一用途非道路移動機(jī)械大氣污染物排放量的計算見式(2):

    E=(Y×EF)×10-6,

    (2)

    其中:E為非道路移動機(jī)械的CO、THC、NOX、PM2.5和PM10排放量, t;Y為燃油消耗量, kg;EF為排放因子, g/km。

    1.2.1 移動源保有量

    本文中機(jī)動車保有量數(shù)據(jù)由宜賓市公安局交警支隊(duì)車輛管理所提供,包括載客汽車(微型客車、小型客車、中型客車和大型客車)、載貨汽車(微型貨車、輕型貨車、中型貨車和重型貨車)、低速汽車、掛車和摩托車;出租車保有量由宜賓市出租車營運(yùn)中心提供;非道路移動機(jī)械保有量數(shù)據(jù)由宜賓市生態(tài)環(huán)境局機(jī)動車排污監(jiān)控中心提供。

    1.2.2 年均行駛里程

    機(jī)動車的平均行駛里程主要通過以下3個渠道獲得:從宜賓市生態(tài)環(huán)境局機(jī)動車排污監(jiān)控中心,調(diào)取全市2018年檢測車輛,獲取有效數(shù)據(jù)每種車型1 000條,包含小型客車、中型客車、大型客車、輕型貨車、中型貨車、重型貨車和掛車;出租車平均行駛里程通過宜賓市出租車運(yùn)營中心實(shí)地調(diào)研獲得;摩托車和低速汽車根據(jù)中國生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《道路機(jī)動車大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》[13]中提供的年均行駛里程參考值,非道路移動機(jī)械根據(jù)300 h/a的使用頻率來計算。

    1.2.3 排放因子本土化修正

    本文采集年檢站的排放實(shí)測數(shù)據(jù),汽油車采用簡易瞬態(tài)工況法,柴油車采用加載減速法,利用采集后的排放實(shí)測數(shù)據(jù)對模型默認(rèn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行本土化,再對MOVES模型其他輸入?yún)?shù)本土化,得到適合模擬宜賓市移動源污染物的MOVES模型,再結(jié)合年檢站排放實(shí)測數(shù)據(jù)和其他相關(guān)研究的結(jié)果對本土化后的MOVES模型準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)本次研究范圍,主要對MOVES模型以下輸入?yún)?shù)進(jìn)行本土化設(shè)置,并通過采用Project層次來輸入本地化數(shù)據(jù)從而計算得出機(jī)動車的排放因子。

    地理信息設(shè)定:本文從影響模型模擬值的地理氣候等方面進(jìn)行相應(yīng)匹配。宜賓位于北緯27°50′~29°16′,東經(jīng)103°36′~105°20′,與美國德克薩斯州的緯度信息相近,屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候,因此在模擬時選擇德克薩斯州的尤瓦爾迪(Uvalde)縣作為宜賓市的模擬地理區(qū)域。

    時間和空間設(shè)定:排放因子測算的時間為2018年11月,選擇工作日的13:00—14:00測算,本文選擇MOVES中“道路類型”的城市限制型道路、城市非限制型道路、郊區(qū)限制型道路和郊區(qū)非限制型道路4類。

    移動源類型:根據(jù)MOVES2014b模型中機(jī)動車分類的標(biāo)準(zhǔn),將宜賓市的移動源劃分為小型客車、中型客車、大型客車、輕型貨車、中型貨車、重型貨車、出租車、低速汽車、摩托車、掛車和非道路移動機(jī)械。

    平均車速分布:利用全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)測速儀,測試車輛共23輛,其中小型客車(私家車3輛,出租車3輛)6輛,樣本量共35 762 s;大型客車(長途客車)15輛,樣本量共13 154 s;重型貨車2輛,樣本量共584 321 s。通過這些數(shù)據(jù)即可計算得到宜賓市不同車型在不同等級道路上的時速分布。

    燃料類型及參數(shù):宜賓市于2015年10月底全面供應(yīng)車用國Ⅴ標(biāo)準(zhǔn)汽柴油,其燃油組分信息2018年1—10月份和11—12月分別依據(jù)車用燃料油國Ⅳ標(biāo)準(zhǔn)以及國Ⅴ標(biāo)準(zhǔn)錄入。

    氣象參數(shù):本次研究選取宜賓市2018年11月氣象站的實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)。

    污染物種類:CO、THC、NOX、PM2.5、PM10、NH3、SO2和VOC。

    其他參數(shù)如I/M(檢測維護(hù))制度,匝道比例等采用MOVES模型的默認(rèn)值。

    1.3 時空分配

    1.3.1 線源分布計算方法

    對于線源道路,只需研究其排放強(qiáng)度就能為面源道路的污染分配提供參照值,采用自下而上層層測算的方法,得到宜賓市線源道路排放的“4個不同”,即不同等級的道路在不同空間中的不同時間緯度下,對于不同污染物的排放強(qiáng)度。以某路段某日某小時的污染物排放強(qiáng)度為例,計算見式(3):

    (3)

    其中:TFik為路段上第i小時的污染物k的排放強(qiáng)度, g/km;EFjk為j型車(共11種)關(guān)于污染物k的基礎(chǔ)排放率;TVj為路段上第i小時的總車流量, 輛/h;VTFij為該路段第i小時j型車的比例。

    1.3.2 面源分布計算方法

    根據(jù)線源分布計算方法可得到所有主要道路的平均排放強(qiáng)度,即標(biāo)準(zhǔn)排放強(qiáng)度,通過計算各等級類型道路的平均排放強(qiáng)度與標(biāo)準(zhǔn)排放強(qiáng)度的比值,得到各等級道路的標(biāo)準(zhǔn)排放強(qiáng)度換算系數(shù)(或作標(biāo)準(zhǔn)道路長度換算系數(shù)),其確定方法見式(4):

    (4)

    其中:k為第k種(共7種)道路類型;Wk為第k種道路的標(biāo)準(zhǔn)排放強(qiáng)度(道路長度)的換算因子;TFk為第k級道路測算得出的實(shí)際排放強(qiáng)度,g/km;TF為標(biāo)準(zhǔn)情況下的排放強(qiáng)度,屬自定義常量,g/km。

    本文通過加和得到每個網(wǎng)格里的總標(biāo)準(zhǔn)道路長度,之后統(tǒng)計出每個網(wǎng)格所有路段的標(biāo)準(zhǔn)道路長度之和,以及所在行政區(qū)域內(nèi)的總標(biāo)準(zhǔn)道路長度之和,以各行政區(qū)年度總排放量為基礎(chǔ),將網(wǎng)格標(biāo)準(zhǔn)道路長度占所在行政區(qū)標(biāo)準(zhǔn)道路長度之比作為網(wǎng)格排放量分配的權(quán)重因子,進(jìn)行空間分配,便可以得到最終各網(wǎng)格的排放強(qiáng)度,計算見式(5):

    (5)

    其中:i為區(qū)域內(nèi)編號為i的區(qū)縣;j為第i個區(qū)縣編號為j的網(wǎng)格;k為第i個區(qū)縣落在第j個網(wǎng)格的第k種(共8種)道路類型;m為第i個區(qū)縣網(wǎng)格總數(shù);EQij是第i個區(qū)縣第j網(wǎng)格排放量,t;EQi為第i區(qū)縣總排放量,t;SLij為第i個區(qū)縣第j網(wǎng)格的標(biāo)準(zhǔn)道路長度,km;Li,j,k為第i個區(qū)縣第j個網(wǎng)格k種道路類型的長度,km;Wk為第k級道路的標(biāo)準(zhǔn)道路長度換算因子。

    通過這種計算方法,便可以得到宜賓市各區(qū)縣內(nèi)每個網(wǎng)格以小時為單位的標(biāo)準(zhǔn)道路長度,然后再根據(jù)已測算的各區(qū)縣各類污染物的年度總排放量,按照“自上而下”的思路進(jìn)行不同時間單位的細(xì)化。以宜賓市某區(qū)縣一天中的小時分配為例,計算見式(6):

    (6)

    其中:EQijh為第h個區(qū)縣編號為j的網(wǎng)格的一天中第i小時的排放量, g;EQd為第h個區(qū)縣編號為j的網(wǎng)格當(dāng)天的排放總量, g;TFik為第i小時第k種(共8種)道路的排放強(qiáng)度, g/km;TFi為第i小時標(biāo)準(zhǔn)道路排放強(qiáng)度,自定義常量, g/km。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 宜賓市移動源污染排放清單

    宜賓市目前已經(jīng)淘汰了汽油車國Ⅰ標(biāo)準(zhǔn)以下車輛以及柴油車國Ⅱ標(biāo)準(zhǔn)以下車輛。根據(jù)宜賓市機(jī)動車污染物排放因子、非道路移動機(jī)械排放系數(shù)、移動源保有量、平均行駛里程及非道路年平均使用頻率,計算得到2018年宜賓市THC、CO、NOX、PM2.5、PM10、NH3、SO2和VOC的年排放量,見表 1。

    表1 2018年宜賓市移動源年排放總量 t

    由表1可知:THC、CO、NOX、PM2.5、PM10、NH3、SO2和VOC的年排放量依次為0.33×104t、3.53×104t、1.29×104t、0.56×103t、0.59×103t、0.16×103t、0.98×102t和1.82×103t。

    除于出租車、低速汽車和非道路移動機(jī)械不在分析范圍之內(nèi),2018年宜賓市不同排放標(biāo)準(zhǔn)機(jī)動車的排放分擔(dān)率如圖 2所示。由圖 2可知:對于國Ⅲ及以下標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)動車,其各項(xiàng)污染物的排放分擔(dān)率占比都遠(yuǎn)高于其保有量占比,而對于國Ⅴ及以上標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)動車,其各項(xiàng)污染物的排放分擔(dān)率占比均遠(yuǎn)低于其保有量占比。國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn)機(jī)動車占比接近一半的機(jī)動車保有量,其NOX、PM2.5和PM10的排放分擔(dān)率僅為16%、13%和13%,主要原因在于國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn)機(jī)動車?yán)锬ν熊囌急群艽?。國Ⅳ?biāo)準(zhǔn)機(jī)動車保有量占比27%,但NOX、PM2.5、PM10、NH3和SO2遠(yuǎn)超其保有量占比,主要原因在于國Ⅳ標(biāo)準(zhǔn)的中重型貨車占比很大。

    圖2 2018年宜賓市不同排放標(biāo)準(zhǔn)機(jī)動車的排放分擔(dān)率

    2.2 宜賓市移動源污染排放時空分布

    2.2.1 時間特征

    以PM2.5的排放強(qiáng)度為例加以分析。宜賓市工作日/非工作日各等級公路PM2.5排放小時變化對比圖如圖 3所示。由圖 3可知:各等級線源道路的PM2.5排放小時變化規(guī)律總體為:高速公路>城市主干道>一級公路>二級公路>三級公路。這主要是因?yàn)橐速e市各區(qū)縣前往宜賓市主城區(qū)較為依賴高速公路。此外,工作日和非工作日的PM2.5排放強(qiáng)度的分布特征存在明顯不同:兩者排放峰值工作日(早晚高峰時段)早于非工作日(上午10:00—11:00、晚高峰),且非工作日居民在白晝時間段出行保持持續(xù)性的、較快的集中出行特征,這與居民節(jié)假日出行習(xí)慣相符。

    (a) 工作日

    2.2.2 空間特征

    通過前文所確定的線源排放強(qiáng)度計算思路,測算了移動源在線源道路上不同時間單位(小時、工作日/非工作日、年)的排放強(qiáng)度,根據(jù)ArcGIS的可視化功能,得到宜賓市移動源線源路段各污染物的空間分布規(guī)律,以PM2.5典型排放污染物為例,移動源在宜賓市總體上主城區(qū)路段的排放強(qiáng)度明顯地大于郊區(qū)縣路段的排放強(qiáng)度。郊區(qū)縣的線源路段構(gòu)成主要由部分高速路段及三級公路組成,市區(qū)范圍的高速路段以及城市主干道、一級公路、二級公路承擔(dān)了主要線源的交通量,車流量較大,且車型組成也相對豐富,因此排放強(qiáng)度也相對較大;在郊區(qū)內(nèi),由于道路等級較低、通行能力弱,摩托車及低速汽車構(gòu)成主要出行車型,因此郊區(qū)內(nèi)道路排放強(qiáng)度比市區(qū)道路小。

    2.2.3 面源時空分布結(jié)果

    通過本文建立的2018年宜賓市移動源污染物的排放清單,并應(yīng)用上述公式對面源道路進(jìn)行空間分配,分辨率為2 km×2 km,以PM2.5為例,宜賓市移動源污染排放呈現(xiàn)出顯著的線性及地域性區(qū)別。因?yàn)椴捎玫氖且詫?shí)際道路為基底的,其分配結(jié)果也比較契合宜賓市的實(shí)際道路網(wǎng)。一般來說,在離城市越遠(yuǎn)的區(qū)域,其主要行駛功能的路網(wǎng)密度一般較小,車輛行駛頻率較低,這些網(wǎng)格的污染物排放量也就相對較小,這些區(qū)域總體上的排放量差異不明顯。在宜賓市各區(qū)縣中,翠屏區(qū)作為主城區(qū),移動源污染物排放量和較高排放量的覆蓋范圍都較高,在中心城區(qū)環(huán)線內(nèi)的網(wǎng)格污染物排放強(qiáng)度明顯高于其他地區(qū)。此外,屏山縣地廣人稀,地形起伏大,路網(wǎng)密度小,移動源的保有量也比較小,因此其范圍內(nèi)污染排放也小于其他區(qū)縣。

    2.2.4 分小時排放量

    通過面源小時排放量計算方法,可得到宜賓市各區(qū)縣移動源24 h的排放量。以PM2.5排放為例,計算出移動源分別在工作日和非工作日的24 h排放量,然后對工作日高峰時段/平峰時段/凌晨時段排放量進(jìn)行空間分布。高峰時段移動源的排放量明顯大于平峰時段和凌晨,呈現(xiàn)出明顯的時間特征,而高速公路在3個時間段中都承擔(dān)著主要的排放量,這可能是因?yàn)榱璩繒r段除高速公路外,其他路段交通量都比較小,高速公路上大型貨車和長途客車較多,且長途出行的車輛受時間變化的影響也比較小,各個時段均有車輛經(jīng)過,而其他類型的道路中長短途車輛混合且主要以短途出行為主,容易受人們作息時間變化的影響。其次,連接宜賓市主城區(qū)周圍的主要干道路網(wǎng)的排放也呈現(xiàn)這種分布,表示夜間城區(qū)居民出行比例高于郊區(qū)。

    3 結(jié)論

    (1)宜賓市2018年移動源污染物THC、CO、NOX、PM2.5、PM10、NH3、SO2和VOC的年排放量依次為0.33×104t、3.53×104t、1.29×104t、0.56×103t、0.59×103t、0.16×103t、0.98×102t和1.82×103t。THC污染源主要是摩托車和出租車;CO污染源主要是摩托車和小型客車;NOX、PM2.5和PM10污染源主要是非道路移動機(jī)械和重型貨車。

    (2)HC和CO主要來自于國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn)移動源,分別占總排放的48.2%和47.2%。NOX、PM2.5、PM10、NH3和SO2則主要來自于國Ⅳ標(biāo)準(zhǔn)移動源,分別占總排放的77.5%、80.6%、80.3%、48.2%和81.0%。

    (3)移動源污染排放呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域性特征,在路網(wǎng)較為密集的區(qū)縣中心地段污染排放較高,翠屏區(qū)最為突出,中心城區(qū)污染排放最為嚴(yán)重,向外延伸,排放強(qiáng)度也逐漸減少。在宜賓市各區(qū)縣中,翠屏區(qū)內(nèi)的移動源污染物排放最為明顯,網(wǎng)格污染物排放強(qiáng)度在宜賓市中心地段很高,屏山縣較其他區(qū)縣污染排放小。

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