两种尺度下机动车排放清单及不确定性研究

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1、图书分类号：U.D.C.:工学硕士学位论文两种尺度下机动车排放清单及不确定性研究硕士研究生：马品导师：曹生现教授副导师：刘永红副教授申请学位级别：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：自动化工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：东北电力大学ClassifiedIndex:U.D.C.DissertationfortheMaster’sDegreeofEngineeringAnalysisofvehicleemissioninventoryanditsuncertainundertwoscalesCandidate：

2、MapinSupervisor：Prof.CaoShengxianAssociateSupervisor：AssociateProf.LiuYonghongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlScienceandEngineeringAffiliation：SchoolofAutomaticEngineeringDateofOralExamination：Mar.2015University：NortheastDianliUniversity

3、摘要随着我国经济的高速发展，人民生活质量的提高，机动车数量逐年迅猛发展，从而使得机动车尾气污染已经成为大气环境污染的一个重要部分，给环境治理工作带来巨大挑战。本研究基于省级尺度和城市尺度下，机动车排放清单编制方法论的不同，以广东省和佛山市为研究区域，结合COPERT排放模型，以交管部门提供以及实地问卷调查的数据信息为基础，分别采用年均行驶里程法和源强法计算了各自的机动车排放清单，并从各自不同的角度对清单进行了分析；最后利用蒙特卡罗统计方法对省级尺度和城市尺度的机动车排放不确定性进行了计算和分析。对于广东省机动车排放要素和清单，2

4、006~2012年各车型机动车保有量都处于增长状态，其中珠三角地区轻型客车增长小于非珠三角地区，非珠三角地区摩托车增长速率大于珠三角地区；两个地区的CO、VOC、NOX、PM2.5排放因子都有所下降，并且不同车型对应的不同污染排放排放因子下降情况各有差异；2006~2012年珠三角地区的CO、VOC排放上升比例较慢，对于NOX和PM2.5，珠三角地区增长较快；珠三角地区在CO、VOC最大的贡献车型是轻型客车和重型客车，非珠三角为摩托车和轻型客车，而对于NOX和PM2.5，两个地区的重型客车、重型货车和轻型货车是最主要的贡献车型。

5、本研究利用蒙特卡罗统计方法计算了广东省2012年两个地区的机动车排放清单不确定性。在不确定性范围上，珠三角地区的机动车CO、VOC、NOX、PM2.5排放清单的不确定性范围分别为[-53.62%,7.40%]、[-53.68%,78.98%]、[-66.97%,121.34%]、[-70.96%,131.01%]，非珠三角地区为[-87.85%,232.09%]、[-76.64%,192.91%]、[-54.30%,84.79%]、[-59.25%,89.45%]；在排放不确定性贡献上，两个地区CO、VOC、NOX、PM2.5排

6、放不确定性贡献最大的车型为轻型货车和重型货车。对于城市尺度机动车排放清单，2012年，佛山市机动车CO、VOC、NOX、PM2.5分别排放了192334.59吨、34588.51吨、38527.33吨、1403.01吨。其中CO、VOC最大的车型来源是摩托车和轻型客车，NOX和PM2.5为重型车和公交I车；在排放标准贡献上，国0和国Ⅰ是主要的污染贡献来源；佛山市的主干路和支路为CO、VOC、NOX、PM2.5排放的重要来源，高速路是NOX和PM2.5最主要的来源；佛山市一天内机动车尾气排放量的两个高峰时段为7:00~9:00和1

7、7:00~19:00；在3*3(km)高分辨率的机动车排放特征中，CO和VOC的排放主要分布在城区，NOX和PM2.5分布在城区和国道、高速路上。通过蒙特卡罗模拟，得到2012年佛山市机动车排放清单的不确定性，CO、VOC、NOX、PM2.5排放清单的不确定性范围分别为[-62.58%，74.23%]、[-58.08%，63.85%]、[-55.45%，67.24%]、[-56.16%，66.32%]；其中CO、VOC、NOX、PM2.5排放不确定性贡献最大的道路类型分别是国道、支路、次干路和主干路。关键词：机动车；排放清单；尺

8、度；蒙特卡罗；不确定性分析IIAbstractWiththedevelopmentofchina'srapideconomic,andtheimprovemetofpeople'squalityoflife,thevehiclenumberincreasedfa