基于IVE模型的重慶市主城區機動車排放清單研究

馮 曉，王婷麗，趙 琦

(1.重慶交通大學 土木建筑學院，重慶 400074 ；2.重慶市環境科學研究院，重慶 401147)

0 引 言

隨著我國城市經濟的快速發展，城市機動車保有量也越來越多，機動車污染物的排放已經成為城市中大氣污染的主要污染源。機動車污染物排放清單的建立是進行機動車污染控制研究的基礎和重要依據。目前，我國在機動車污染物的排放方面的研究主要是通過對MOBILE機動車排放模型進行模擬計算來得到機動車排放水平。MOBILE機動車排放模型主要考慮了機動車的行駛里程、機動車車齡分布、在路行駛速度、城市道路條件、城市環境狀況以及機動車運行工況等因素對機動車污染物排放的影響，該模型是基于以上因素來計算機動車平均排放系數，具有較強的地域性。但是，MOBILE機動車排放模型是宏觀的機動車排放模型，無法滿足城市環境污染控制決策對高分辨率決策的需求[1]。

筆者所介紹的IVE機動車排放模型是由國際可持續發展研究中心和加州大學河邊分校共同開發的。該模型便于發展中國家進行本地化處理，對我國的情況比較適用。該模型引入機動車比功率VSP這一綜合參數，而不是像其他模型使用單一參數來反映車輛運行工況對機動車污染物排放量影響的做法，提高了該模型預測機動車污染物排放量的準確性和可靠性，使得該模型在我國機動車污染物排放問題的研究領域中得到較為廣泛的應用[2]。

重慶市是一個由兩江夾持的半島山城，屬于亞熱帶濕潤季風氣候，其氣象環境和地理條件都將對機動車尾氣污染物的擴散產生不利的影響，十分容易造成機動車尾氣污染物積聚。據資料顯示，重慶市已使用MOBILE機動車排放模型進行過重慶市機動車污染物排放的研究，但還未就IVE機動車排放模型進行機動車污染物的排放模擬計算[3-5]。因此，對應用IVE機動車排放模型建立重慶市主城區機動車排放清單是必要的，該模型更能適應重慶市機動車污染物的排放現狀。

1 IVE模型概述

IVE模型是在美國環保局的支持下，由加州大學河邊分校的工程學院環境研究與技術中心、全國可持續體系研究組織和國際可持續研究中心共同開發的便于發展中國家進行本地化處理的機動車排放模型。該模型不僅可以模擬計算目標區域的空氣污染物和溫室氣體，也可以對目標區域的苯等近10種有毒氣體進行估算。IVE模型引入了VSP(Vehicle Specific Power)這一綜合參數，并按照不同的值把VSP分為60個Bin，每一個Bin采用不同的修正因子分別進行模擬計算，大大提高了IVE模型預測的準確性和可靠性[6]。

為建立精準的機動車污染物排放清單，IVE機動車排放模型的數據輸入單元是由3個數據輸入界面構成的，輸出單元則由1個數據輸出界面構成，其分別為：

1)當地信息界面。用戶在當地信息界面需要輸入的參數有當地的溫度、當地的濕度、當地道路坡度、當地的檢查/維修制度、27℃時機動車內空調的開啟比例、機動車的燃油品質、車隊的行駛特征(包括車輛的行駛距離/行駛時間、車輛的啟動次數、車輛的平均速度、機動車比功率分布、熱浸時間分布等)等信息。

2)車隊技術界面。該界面需要用戶提供該城市機動車的機動車技術信息。機動車技術信息主要包括機動車的車型、污染控制技術、機動車的年均行駛里程、機動車發動機排量以及機動車燃油類型等。

3)基礎排放因子校正界面。IVE模型包含的基礎排放因子是由美國以及發展中國家通過大量的臺架測試實驗取得的結果來設定的。用戶在該界面，可以對模型內的機動車基礎排放因子等參數進行修正。

4)計算界面。在該界面內模型能夠計算出機動車逐小時、逐日的6種常規污染物(CO，VO，VOCevap，NOx，SOx和PM)，6種有毒污染物(鉛、氨氣等)，以及3種溫室效應氣體(CO2，N2O，CH4)的啟動、行駛狀態下的排放量。

2 重慶市主城區機動車信息調查

本研究以重慶市主城區為研究對象，將重慶市的機動車劃分為摩托車、出租車、重型貨車、輕型貨車、輕型客車和公交車6大類。

2.1 機動車保有量信息

據2002—2011年的統計年鑒顯示，近10年的機動車保有量平均增長率為20.7%。到2011年底，重慶機動車保有量達到337.91萬輛，同比增速為22.4%，其中汽車保有量就達到130萬輛。

2.2 機動車行駛工況測試

機動車比功率分布是機動車行駛工況中最重要的參數。本方案首先將重慶市主城區劃分為3個區域，分別為中心城區、商業區、低收入區域，其典型代表區分別為江北區、渝北區、九龍坡區。在每個區域分布選擇主干路、次干路、居民路各1條。采用可以逐秒記錄車輛速度和高程的車載GPS系統，選取2輛普通轎車對選定的3個區域的9條不同的道路進行測試。測試時間選擇在工作日，歷時5 d，獲取07:00—18:00之間的3個區9條道路上的GPS數據，每條道路測試20 min，然后依次輪換。通過對測試數據進行處理，確定逐時機動車比功率區間分布情況(圖1)。

圖1 不同道路上的機動車比功率區間分布Fig.1 Interval distribution of vehicle specific power on different types of road

2.3 車隊信息調查

2.3.1 車流量分布調查

本方案采用視頻設備對所選3個區域的9條道路的交通流量進行采集和分析。在每條道路上選擇道路邊作為拍攝點進行攝像。

數據采集共進行3 d，均在工作日進行。時間為07:00—18:00，每天的數據采集工作集中在1個區，以小時為單位在3條道路上交替進行，以保證每條道路上的數據采集信息中包含上下班交通高峰時間的數據。采集的車流量信息顯示重慶市主城區上下班交通高峰時間的車輛構成為：輕型客車占41.2%，公交車占16.4%；輕型貨車占7.3%；重型貨車占4.6%；出租車占16.8%；摩托車占13.4%。

2.3.2 技術類型分布信息

通過對選定3個區域內的停車場、公交巴士公司、貨運公司的車輛進行實地調查，獲得各種車輛的技術類型。需要調查的內容包括車輛的類型、燃料的種類、車輛使用年限、車輛行駛里程、是否帶空調、尾氣控制技術(是否安裝催化裝置及催化裝置的類型)、檢查/維護狀況等[7]。

由調查的結果，計算得到了不同類型車隊的不同技術類型的分布數據。

2.4 啟動信息調查

由于本研究不具備機動車啟動狀況記錄設備，因此參考上海、天津、寧波等地的機動車啟動特征數據進行估算[8-9]。估算的啟動次數為5.5次。

3 結果和分析

3.1 機動車平均排放因子

通過將上述調查獲得的重慶市機動車各類基礎數據輸入IVE模型，經計算得到了重慶市主城區各類型車輛的平均排放因子如表1。

表1 重慶市主城區排放因子

3.2 年排放總量和各車型分擔率

機動車污染物排放量與車流量、排放因子、道路長度等因素密切相關，有幾種不同的計算方法，本研究中采用較常用的方法，計算公式如式(1)：

(1)

式中：EQ為機動車污染物的排放量，t；EFv為v類機動車的綜合排放系數，g/km；Pv為計算年份v類機動車的保有量，輛；Mv為計算年份v類機動車的年均行駛里程，km。

通過式(1)計算出重慶市主城區的年排放量，并計算出各車型的分擔率，如表2。

表2 各車型不同污染物的年排放量及排放分擔率

3.3 結果分析

以上調查數據及測算結果表明，輕型客車和摩托車是保有量較大的車型，并且是城市CO，VOC排放的主要來源。

1)重慶市主城區機動車2011年CO，VOC，NOx，PM的平均年排放量分別為594.1，16.9，26.8，1.9 千噸。

2)輕型客車保有量約34.8萬輛，其中CO，VOC，NOx，PM的排放量大于其他車型，其分別占總排放量的63.8%，35.7%，49.9%，10.2%，是重慶市主城區機動車CO，VOC，NOx，PM的主要排放來源。汽車尾氣中的CO，VOC，NOx主要來源于汽油車，而PM主要來源于柴油車。輕型客車中汽油車大約占75%，柴油車大約占25%，由于輕型客車保有量較大，因此輕型客車的CO，VOC，NOx，PM排放分擔率比其他車型的高。

3)摩托車保有量約22.6萬輛，其中VOC的排放量占據第1位、PM的排放量僅次于重型貨車，其分別占總排放量的56.4%，40.4%，是重慶市主城區機動車VOC，PM的主要排放來源。

4)重型貨車保有量約3.8萬輛，其中PM的排放量占據第1位，占總排放量的40.5%，是重慶市主城區機動車PM的主要排放來源。由于重型貨車中柴油車占比例大，因此汽車尾氣中產生的PM排放量相比其他車型較大。

5)出租車保有量約1.3萬輛，其中CO，NOx的排放量僅次于輕型客車，其分別占總排放量的13.4%，17.6%，是重慶市主城區機動車CO，NOx的主要排放來源。根據重慶市的“藍天行動”計劃，主城區的出租車已改裝為CNG雙燃料車，其尾氣燃燒的產物主要有CO和NOx等，因此出租車CO和NOx的排放量較大。

因此，應該對重慶市主城區機動車實施有效的控制措施，來緩解其對大氣環境的壓力。首先，必須控制摩托車、輕型客車和出租車的保有量；其次，需要提高輕型客車、重型貨車和出租車的排放控制水平，這是削減CO等污染物排放量的有效途徑。

4 結 語

筆者通過調研采集到大量的機動車數據并將數據進行分析歸類后輸入IVE模型，得到了重慶市主城區的年排放量及不同車型的污染物分擔率，建立了重慶市主城區機動車排放清單，為重慶市主城區交通環境治理提供了參考依據。

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