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关键词：
As(V),解吸,土壤类型,动力学,热力学
发表时间：
2013-02-19 16:51:27
摘要: 针对我国绝大多数城市缺乏机动车相关基础数据的实际国情，探讨一种基础数据共享的可能性，用于城市机动车尾气排放清单的计算．以北京、上海、天津及成都4 个城市为例，通过综合这些城市现有的机动车相关的基础数据( 如机动车保有量，车龄分布，基于驾驶特征的发动机比功率( VSP) ，外界环境等) ，运用模型预测他们的机动车尾气排放并和相应城市已公布的预测值进行比较． 结果表明，这几个城市的尾气排放因子有很强的相似性． 而且，以成都市为例，预测的尾气排放总量与当地环保局公布的数值相比，就NOx和CO 而言分别相差10． 4% 和1. 4%; 但就HC 而言，相差较大，可达52． 6%． 尽管如此，分析表明在缺乏机动车相关的基础数据的条件下，现有的其他城市的基础数据可以用来粗略预测一般城市的机动车尾气排放的总体水平．
近年来，随着中国经济的高速发展和城市机动车的急剧增加，机动车尾气排放已经成为中国空气污染的重要来源( 何春玉等， 2006) ，在一些大城市，如北京、上海等，甚至是主要来源( 申卫国等，2010;蔡皓， 2010) ． 以北京市为例，据估算，每年从机动车排放至大气的NOx，VOC 及CO 分别占总排放的70%、46%、76%( 郝吉明等，2005) ． 所以，准确的预测机动车尾气排放清单，为制定城市环境空气质量政策提供基础数据，意义重大．
目前，城市机动车尾气排放清单一般采用排放因子模型来确定( 霍红等，2006) ，如美国环保局
( USEPA) 的MOBILE6( USEPA， 2001) ，美国加州空气资源局( CARB) 的EMFAC( USCARB， 2003) ，以及欧盟环保署( EEA) 的COPERT( Ntziachristos et al． ，2000) 等． 这些模型之所以称之为排放因子模型，是因为他们都是通过尾气排放因子( g·km － 1 ) ，车辆的行驶公里数( km) 及机动车保有量三者的乘积来计算排放清单的( 毕晔等，2007; 毕索阳等，2010) ． 在发达国家，这些模型还有些共性，但在其他发展中国家由于车辆技术、驾驶工况等因素不同，模型开发时得到的各项校正参数也不尽相同，从而导致模型计算的不精确性． 李伟( 2003) ，祝昌建( 1997) 等利用MOBILE 模型预测了北京、广州等城市的排放因子，结果得出1996 年广州市的尾气排放水平很高，还停留在美国、欧洲20 世纪60、70 年代未控制或初控制时的排放水平，但其准确度有待验证．
IVE( International Vehicle Emission) 模型是另外一个由美国环保局( USEPA) 出资，国际可持续发展研究中心( ISSRC) 和加州大学河畔分校( UCR) 联合开发的主要用于测量发展中国家机动车尾气排放因子的模型( ISSRC，2008) ． 在国外，已有大量关于利用IVE 模型测量城市的排放因子的研究( Lentset al．， 2004; Davis et al． ，2004 ) ，在中国，也有学者开始运用IVE 模型进行排放因子的计算( 王海鲲等，2006; 姚志良等，2006; 叶身赋等，2007; 王景楠等， 2009; 张清宇等，2010) ，但这些研究仅限于一些经济和科研条件较好的城市如北京、上海、天津等，并且研究主要侧重于计算城市单一( 类) 汽车尾气排放，或者将计算值与不同模型的计算值进行比较，但却未曾比较过国内不同城市间的排放因子，也未曾分析过不同城市间机动车基础数据的异同以评价其可否具有共享性，因此，本文将在此基础上展开相关研究．
又由于在中国早期，机动车等移动源的污染一直不是最主要的污染源，因此，对机动车的污染研究和控制起步较晚． 除了少部分有条件的城市和地区正相继开展相关的研究外，大部分的地区还处于初略估算的阶段． 其主要原因是缺乏本地机动车的基础统计数据，例如，各类机动车保有量、年驾驶里程数及平均速度，机动车技术分布，车龄分布以及VSP 分布情况等． 由于历史和责任归属问题等原因，即使这些数据存在，却也没能进行统计，分析等． 由于机动车尾气排放存在极大的变化性( Frey et al． ，2009) ，对于那些尚无条件开展相关研究的城市而言，有一个既经济又相对准确预测排放清单的方法，对于制定保护城市空气质量的环境政策及城市未来的规划发展，有着重大的意义． 这也正是本研究的动力之所在．
本文最主要的研究目的是针对我国绝大多数城市缺乏机动车相关基础数据的实际国情，探讨一种基础数据共享的可能性，用于城市机动车尾气排放清单的计算．
目前，城市机动车尾气排放清单一般采用排放因子模型来确定( 霍红等，2006) ，如美国环保局
( USEPA) 的MOBILE6( USEPA， 2001) ，美国加州空气资源局( CARB) 的EMFAC( USCARB， 2003) ，以及欧盟环保署( EEA) 的COPERT( Ntziachristos et al． ，2000) 等． 这些模型之所以称之为排放因子模型，是因为他们都是通过尾气排放因子( g·km － 1 ) ，车辆的行驶公里数( km) 及机动车保有量三者的乘积来计算排放清单的( 毕晔等，2007; 毕索阳等，2010) ． 在发达国家，这些模型还有些共性，但在其他发展中国家由于车辆技术、驾驶工况等因素不同，模型开发时得到的各项校正参数也不尽相同，从而导致模型计算的不精确性． 李伟( 2003) ，祝昌建( 1997) 等利用MOBILE 模型预测了北京、广州等城市的排放因子，结果得出1996 年广州市的尾气排放水平很高，还停留在美国、欧洲20 世纪60、70 年代未控制或初控制时的排放水平，但其准确度有待验证．
IVE( International Vehicle Emission) 模型是另外一个由美国环保局( USEPA) 出资，国际可持续发展研究中心( ISSRC) 和加州大学河畔分校( UCR) 联合开发的主要用于测量发展中国家机动车尾气排放因子的模型( ISSRC，2008) ． 在国外，已有大量关于利用IVE 模型测量城市的排放因子的研究( Lentset al．， 2004; Davis et al． ，2004 ) ，在中国，也有学者开始运用IVE 模型进行排放因子的计算( 王海鲲等，2006; 姚志良等，2006; 叶身赋等，2007; 王景楠等， 2009; 张清宇等，2010) ，但这些研究仅限于一些经济和科研条件较好的城市如北京、上海、天津等，并且研究主要侧重于计算城市单一( 类) 汽车尾气排放，或者将计算值与不同模型的计算值进行比较，但却未曾比较过国内不同城市间的排放因子，也未曾分析过不同城市间机动车基础数据的异同以评价其可否具有共享性，因此，本文将在此基础上展开相关研究．
又由于在中国早期，机动车等移动源的污染一直不是最主要的污染源，因此，对机动车的污染研究和控制起步较晚． 除了少部分有条件的城市和地区正相继开展相关的研究外，大部分的地区还处于初略估算的阶段． 其主要原因是缺乏本地机动车的基础统计数据，例如，各类机动车保有量、年驾驶里程数及平均速度，机动车技术分布，车龄分布以及VSP 分布情况等． 由于历史和责任归属问题等原因，即使这些数据存在，却也没能进行统计，分析等． 由于机动车尾气排放存在极大的变化性( Frey et al． ，2009) ，对于那些尚无条件开展相关研究的城市而言，有一个既经济又相对准确预测排放清单的方法，对于制定保护城市空气质量的环境政策及城市未来的规划发展，有着重大的意义． 这也正是本研究的动力之所在．
本文最主要的研究目的是针对我国绝大多数城市缺乏机动车相关基础数据的实际国情，探讨一种基础数据共享的可能性，用于城市机动车尾气排放清单的计算．
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