2020, Vol. 37扩展功能
文章信息
- 程大千, 邹庆, 张甦, 陈俊, 周俐峻
- CHENG Da-qian, ZOU Qing, ZHANG Su, CHEN Jun, ZHOU Li-jun
- 机动车污染物排放及扩散的时空分布特征研究——以江苏省高速公路网为例
- Study on Spatial-temporal Distribution Characteristics of Emission and Diffusion of Vehicular Pollutants: A Case Study of Expressway Network in Jiangsu Province
- 公路交通科技, 2020, 37(11): 139-149
- Journal of Highway and Transportation Research and Denelopment, 2020, 37(11): 139-149
- 10.3969/j.issn.1002-0268.2020.11.017
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文章历史
- 收稿日期: 2018-09-19
2. 江苏省交通运输行业能耗排放监测统计中心, 江苏 南京 210017;
3. 江苏省环境监测中心, 江苏 南京 210036
2. Jiangsu Transport Industry Center for Monitoring & Statistics of Energy Consumption & Emission, Nanjing Jiangsu 210017, China;
3. Jiangsu Provincial Environmental Monitoring Center, Nanjing Jiangsu 210036, China
近年来，随着我国高速公路网日趋完善和通行量逐年增长，在促进社会经济发展的同时，机动车尾气排放带来的大气环境污染问题日益突出，已成为高速公路大气环境的主要污染源。基于上述背景，国内外学者重点从机动车污染物排放因子及排放量预测、道路机动车大气污染物扩散模式等方面开展了大量研究。
(1) 机动车污染物排放因子及排放量预测
国内外确定机动车污染物排放因子的方法主要有台架测试法、隧道试验法、道路车载测试法、道路遥感测试法和排放模型法等5大类[1]。其中，针对机动车排放模型法，国外通过建立在广泛机动车排放因子试验的基础上开发了MOBILE，MOVES，ⅣE，COPERT等模型[2]。国内学者针对我国机动车排放水平和道路交通实际情况开展了大量研究工作，邓顺熙等[3-4]通过隧道试验和台架试验，提出了公路线源机动车CO, NOx和HC排放强度的计算方法及其各参数取值；余艳春等[5]根据原国家环保总局的机动车排放因子试验测算结果，推算营运汽车排放因子，并计算出主要特征年的公路营运汽车污染物排放总量呈下降趋势；汪健等[6]研究表明国家机动车排放标准和《公路建设项目环境影响评价规范》(JTG B03—2006)中的推荐值与机动车实际排放存在较大差异；李海萍等[7]和张帆等[8]均采用了2015年原环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》(以下简称《技术指南(试行)》)[9]的机动车排放因子基础数据库，经本地化处理后得到各车型的排放因子，并对京津冀区域国家干线公路机动车大气污染影响及排放空间特征进行了分析研究。此外，王晓宁等[10]在油耗模型基础上提出了机动车污染物排放量计算方法，与规范排放因子法(JTG B03—2006)相比，两者计算误差范围基本在6%以内，但该方法尚未得到广泛应用，目前国内学者主要采用MOVES[11-12]、COPERT[13]、IVE[14]等模型，对城市道路、区域路网机动车污染物排放因子或排放量进行估算与预测。
(2) 道路机动车大气污染物扩散模式
目前，常用于模拟道路机动车大气污染物扩散有CALINE, HIWAY, GM, JEA等模式，其中CALINE-4系列模式具有适应面广、简单易操作、可以精确模拟公路线源污染物浓度等优点[2]，已广泛应用于开阔型城市主干道[15-16]、快速路[17]、高速公路[18-20]等道路类型，且被列为《公路建设项目环境影响评价规范》(JTG B03—2006)中的推荐模式。
综上所述，在《技术指南(试行)》和CALINE-4模式的基础上，结合江苏省高速公路通行数据、机动车尾气检测数据和气象环境数据，对全省高速公路网机动车污染物排放及扩散的时空分布特征进行相关研究分析，为交通运输行业管理部门开展高速公路机动车尾气治理，制定改善高速公路沿线大气环境等相关决策，提供数据基础和理论支撑。
1 相关数据源获取与分析 1.1 数据源获取及概况本研究所涉及的数据源包括江苏省高速公路网及车辆通行数据、江苏省机动车基本信息及尾气检测数据以及江苏省气象条件数据源，具体如下：(1)由江苏省高速公路管理局提供2016年江苏省高速公路网信息以及2017年3月的全省高速公路通行数据，全网538个路段，月均全省通行车辆数据达到4 000多万条；(2)由江苏省环境监测中心提供2017年全省机动车保有量数据及机动车尾气检测数据，全年尾气检测数据约430万条，其中国Ⅲ和国Ⅳ排放标准阶段的车辆占比最高；(3)采用江苏省统计年鉴(2000—2016年)中的“主要城市月平均气温”，以及国家气象信息中心提供的1981—2010年的江苏省地面累年月值[21]。
1.2 相关处理方法与分析 1.2.1 车型分类与排放标准阶段划分研究由于目前高速公路通行车辆数据中未有车辆燃料类型和排放标准阶段的信息，且收费车型分类与《技术指南(试行)》中的车型分类存在一定的差异，故依据车辆载客数或载货量，分别从客货类别、燃料类型和排放标准阶段等3个层次，对高速公路车型分类和《技术指南(试行)》中的车型分类进行了归纳简化，详见表 1。
| 类别 | 客车 | 货车 |
| 客一、货一 | 微型、小型 | 微型 |
| 客二、货二 | 中型 | 轻型 |
| 客三、货三 | 大型 | 中型 |
| 客四、货四 | 大型 | 重型 |
| 货五 | — | 重型 |
参考《中国机动车环境管理年报(2018年)》、2017年全省机动车保有量、2017年江苏省交通运输统计年鉴和江苏运政在线系统中的各类燃料类型车辆的统计结果，本研究仅针对高速公路通行中的汽柴油车辆进行燃料类型占比估算，详见表 2。
| 车辆类型 | 汽油车/% | 柴油车/% | |
| 客车 | 客一 | 100.00 | 0.00 |
| 客二 | 45.00 | 55.00 | |
| 客三 | 12.00 | 88.00 | |
| 客四 | 12.00 | 88.00 | |
| 货车 | 货一 | 99.00 | 1.00 |
| 货二 | 26.00 | 74.00 | |
| 货三 | 3.00 | 97.00 | |
| 货四 | 0.00 | 100.00 | |
| 货五 | 0.00 | 100.00 | |
由于目前获取到的全省高速公路通行数据中未包括车辆的排放标准阶段数据，故结合全国和江苏省机动车保有量中的机动车排放标准阶段占比情况，对全省高速公路各车型的排放标准阶段占比进行估算，详见表 3。
| 燃料类型 | 对应车型类别 | 国Ⅰ | 国Ⅱ | 国Ⅲ | 国Ⅳ | 国Ⅴ |
| 汽油车 | 客一~客四、货一~货三 | 4.00 | 6.00 | 18.50 | 49.00 | 22.50 |
| 柴油车 | 客二~客四，货一~货五 | 0.80 | 1.20 | 50.00 | 42.00 | 6.00 |
1.2.2 机动车污染物检测数据统计分析
根据2017年全省机动车尾气检测结果，按照高速公路车型和汽柴油分类进行统计分析可知，除了部分车型由于检测样本较少之外，其余各车型不同污染物的检测平均值均随着排放标准阶段的提高而呈现显著下降的趋势(如图 1所示)，且与《技术指南(试行)》中的各类污染物综合基准排放系数之间主要呈现为指数关系，其拟合相关系数基本在0.9以上，详见表 4。
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| 图 1 各排放标准阶段的CO, HC, NO和烟度检测均值变化趋势 Fig. 1 Trends of detected means of CO, HC, NO and smoke at each emission standard stage |
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| 车型 | CO | >HC | >NO | >烟度 | ||||||||
| 拟合函数 | 方差 | 拟合函数 | 方差 | 拟合函数 | 方差 | 拟合函数 | 方差 | |||||
| 汽油 | 客一 | y=0.043e3.081 7x | 0.986 8 | y=0.048e3.011 7x | 0.957 9 | y=0.033 2e3.699 3x | 0.958 3 | — | ||||
| 客二 | y=0.046 6e2.870 8x | 0.902 4 | y=0.012 5e3.929 5x | 0.865 0 | y=0.045 5e2.345 3x | 0.764 7 | — | |||||
| 客三 | y=0.184 5e1.624x | 0.987 6 | y=0.141 1e1.595 3x | 0.767 4 | y=0.229 6e1.529 3x | 0.983 3 | — | |||||
| 客四 | y=0.116 5e2.035 8x | 0.970 0 | y=0.146 7e1.920 4x | 0.938 6 | y=0.0.213 4e1.561 9x | 0.926 8 | — | |||||
| 货一 | y=0.051 4e2.205x | 0.819 2 | y=0.022 4e2.932 5x | 0.839 9 | y=0.059 6e1.783 5x | 0.680 7 | — | |||||
| 货二 | y=0.044 1e2.932 2x | 0.948 3 | y=0.011 4e3.937 3x | 0.890 7 | y=0.029 3e2.826 9x | 0.762 8 | — | |||||
| 柴油 | 客二 | — | y=1.848x-0.886 4 | 0.922 1 | ||||||||
| 客三 | — | y=1.932 9x-0.976 2 | 0.956 1 | |||||||||
| 客四 | — | y=1.245 7ln x+1.022 9 | 0.940 9 | |||||||||
| 货二 | — | y=0.032e5.743 2x | 0.932 5 | |||||||||
| 货三 | — | y=0.002e6.0812x | 0.964 9 | |||||||||
| 货四 | — | y=1.294 3x2.419 4 | 0.969 3 | |||||||||
| 货五 | — | y=0.656 8x3.451 7 | 0.812 9 | |||||||||
|
注：(1)汽油车采用ASM5025的稳态加载工况法，其污染物检测种类包括CO，HC和NO，单位分别为%, 10-6和10-6，均为体积分数；柴油车采用自由加速法，其只有排气烟度检测值，单位为m-1。 (2)《技术指南(试行)》中的各类污染物综合基准排放系数的单位为g/km。 (3)各拟合函数中，y和x分别表示各污染物综合基准排放系数和检测平均值的归一化值，即以国Ⅰ或国Ⅱ为基准值1，其余各排放标准阶段与其的比值，其中，汽油车的NO检测值与NOx综合基准排放系数进行拟合，柴油车的排放烟度检测值与PM2.5综合基准排放系数进行拟合[22-23]。 (4)由于部分车型(汽油货三~货五)或排放标准阶段(国Ⅰ和国Ⅱ)的检测样本过少(一般小于150个)，本表暂不对其进行拟合。 |
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此外，基于全省高速公路路网信息和气象数据，可得到路网中通行车辆的平均速度，各路段的平均温度、相对湿度、平均风速及风向频率分布等结果，为选取模型中的平均速度修正因子和环境修正因子奠定基础。
2 江苏省高速公路网机动车污染物排放及扩散模型架构 2.1 模型架构简介本研究基于SQL Server2012，通过路网信息、通行车辆信息、气象环境条件、机动车污染物排放系数等数据库搭建，利用Java(struts2+spring+ibatis，SSI框架)开发机动车污染物排放扩散分布主程序算法，并将上述数据导入百度API开发平台进行时空分布展示等方面对江苏省高速公路机动车污染物排放及扩散模型进行架构，详见图 2。
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| 图 2 江苏省高速公路网机动车污染物排放及扩散模型架构 Fig. 2 Model structure of vehicular pollutant emission and diffusion on Jiangsu expressway network |
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2.2 主要模型及参数选取 2.2.1 高速公路机动车污染物排放测算模型
基于《技术指南(试行)》，结合1.2节分析结果，对全省各时段、各路段的机动车污染物(CO，HC，NOx，PM2.5和PM10)排放量进行了测算，其中机动车尾气排放系数是在各类车型的综合基准排放系数的基础上，分别对环境条件、道路交通状况、车辆劣化情况以及其他使用条件进行修正得到的，暂不考虑机动车蒸发HC排放量和SO2排放，具体公式如下：
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(1) |
式中，EFi, j为i类车在j路段的排放系数; BEFi为i类车的综合基准排放系数; φj为j路段的环境修正因子; γj为j路段的平均速度修正因子; λi为i类车辆的劣化修正因子; θi为i类车辆的其他使用条件(如负载系数、油品质量等)修正因子。
其中，环境修正因子根据气象条件数据分析结果进行选取；根据车辆平均速度，结合现行高速公路行驶最低限速(60 km/h)和Study of Prioritization of Highway Investments and Improving Feasibility Study Methodologies, Pilot Study Report(译作《公路投资优化和改善方法可行性研究方法》)中的“速度-流量”模型，且综合考虑车辆停留沿线服务区时间过长或出现交通拥堵情况下，选取相应的平均速度修正因子；实际油品含硫量排放修正因子取国Ⅴ标准车用汽柴油，其含硫量均不大于10 ppm；柴油车载重系数修正因子按照江苏省交通运输行业能耗排放检测统计中心提供的2017年江苏省营运柴油货车平均实载率的72%进行选取。此外，由于目前难以获取到各通行车辆的购置年份信息，故对劣化修正因子暂不修正。
2.2.2 高速公路网机动车污染物扩散模型根据《公路建设项目环境影响评价规范》(JTG B03—2006)中附录E“环境空气预测模式及参数选择”，即CALINE-4模式，其预测点R的浓度可表示为：
|
(2) |
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(3) |
式中，CPR为各路段线源对预测点R产生的污染物浓度；Q为各路段线源机动车污染物排放源强度；f为扩散因子；σz、σy分别为垂直扩散参数、水平扩散参数；U为近地面风速；z为预测点至地面高度；h为机动车排放烟羽高度；y1、y2分别为各路段线有限源端点的纵坐标(y1＞y2)。
考虑到全省路网中各路段的气象条件和路段方向的差异性，全省累年月均最多风向为静风(C)，分别选择风向与线源垂直(θ=90°)和平行(θ=0°)时的地面浓度扩散模式，取两种情况下的平均值作为机动车污染物扩散(稀释)因子。其中，全省累年3月份的平均风速为2.9 m/s；根据修订的帕斯奎尔分类法，结合全省太阳辐射等级数和地面风速，选取大气稳定度等级为D；拟选定的预测点位置为距离路肩20 m，该预测点的污染物扩散浓度最高且与实测值较为接近[19-20]；预测点至地面高度取2 m，机动车有效排放源高度取0.5 m。经测算，可得到各月份全省路网污染物扩散(稀释)因子，详见表 5。
| 累年月份 | 平均风速/(m·s-1) | 全省路网扩散因子/(辆·m-2) | ||
| 风向与线源垂直(θ=90°) | 风向与线源平行(θ=0°) | 平均值 | ||
| 1月 | 2.4 | 0.140 9 | 0.047 8 | 0.094 4 |
| 2月 | 2.6 | 0.129 9 | 0.047 5 | 0.088 7 |
| 3月 | 2.9 | 0.116 1 | 0.047 5 | 0.081 8 |
| 4月 | 2.8 | 0.120 4 | 0.047 4 | 0.083 9 |
| 5月 | 2.7 | 0.124 9 | 0.047 4 | 0.086 2 |
| 6月 | 2.7 | 0.124 9 | 0.047 4 | 0.086 2 |
| 7月 | 2.5 | 0.135 2 | 0.047 6 | 0.091 4 |
| 8月 | 2.5 | 0.135 2 | 0.047 6 | 0.0914 |
| 9月 | 2.3 | 0.147 2 | 0.048 0 | 0.097 6 |
| 10月 | 2.1 | 0.161 4 | 0.048 9 | 0.105 2 |
| 11月 | 2.2 | 0.154 0 | 0.048 4 | 0.101 2 |
| 12月 | 2.3 | 0.147 2 | 0.048 0 | 0.097 6 |
3 机动车污染物排放及扩散的时空分布特征分析 3.1 全省路网机动车污染物排放的时空分布特征
由表 6和图 3可知，全省路网机动车污染物排放的时空分布特征如下：(1)从排放总量的空间分布来看，全省路网的NOx和CO排放总量最多，其中，北网的CO和HC排放总量小于南网，而NOx，PM2.5和PM10则均大于南网；(2)从机动车污染物排放强度的空间分布来看，南网的各类污染物排放强度均明显低于北网；(3)从各污染物排放的时间分布来看，CO和HC，NOx和PM2.5等两组污染物排放的南网和北网逐时变化趋势基本一致，均呈现双驼峰型，即排放峰值出现在9:00—10:00点和14：00—15:00点；(4)此外，一般晚上20:00至次日4:00期间，北网各类污染物排放量均高于南网，尤其针对NOx和PM2.5，除了6:00—8:00之外，其余时段北网均高于南网。
| 污染物种类 | 北网 | 南网 | 全网 | |||||
| 总量/t | 排放强度/(g·pcu-1) | 总量/t | 排放强度/(g·pcu-1) | 总量/t | 排放强度/(g·pcu-1) | |||
| CO | 146.45 | 19.40 | 161.75 | 11.74 | 308.20 | 14.81 | ||
| HC | 15.07 | 2.01 | 17.58 | 1.27 | 32.65 | 1.57 | ||
| NOx | 167.72 | 20.85 | 144.31 | 10.69 | 312.04 | 14.99 | ||
| PM2.5 | 7.14 | 0.88 | 6.05 | 0.45 | 13.19 | 0.63 | ||
| PM10 | 7.92 | 0.98 | 6.71 | 0.50 | 14.64 | 0.70 | ||
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| 图 3 江苏省高速公路网日均逐时各类污染物排放量分布 Fig. 3 Distribution of daily average vehicular pollutant emissions on Jiangsu expressway network 注：北网和南网数值见左侧纵坐标，全网数值见右侧纵坐标。 |
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造成上述情况的原因：(1)与路网交通流结构有关，北网货车交通量占比高于南网，尤其是全天中重型客货车占比和夜间大重型货车占比，如图 4所示；(2)不同车型对各类污染物排放总量贡献的影响，即客一对CO和HC的排放总量贡献最大，分别为41.26%和44.32%；而货五和货四对NOx和PM2.5排放总量贡献率最大，分别为33.32%和21.00%，以及32.52%和20.50%；(3)不同机动车排放标准阶段对污染物排放分布的影响，针对客一来讲，国Ⅰ~国Ⅲ对CO和HC排放总量的贡献率分别达到73.56%和62.05%，但其车辆总数占比仅为28.50%；而针对货四和货五来讲，国Ⅲ和国Ⅳ排放标准对NOx和PM2.5排放总量贡献率分别达到93.26%和93.43%，其中国Ⅲ贡献率最大，分别达到58.73%和63.25%。由此可见，加快淘汰国Ⅲ及以下排放标准的大重型货车是改善高速公路沿线环境的重要途径之一，也与《打赢蓝天保卫战三年行动计划》(国发〔2018〕22号)中的主要任务相契合。
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| 图 4 江苏省高速公路网日均交通量占比 Fig. 4 Daily average traffic proportion on Jiangsu expressway network |
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3.2 全省路网机动车污染物扩散的时空分布特征
由图 5和图 6可知，全省路网机动车污染物扩散的时空分布特征如下：(1)全省各路段的逐时各类污染物扩散浓度均呈现夜间(晚上22点至次日4点)高于白天的时间分布。(2)除NOx之外，其余在预测点的各路段机动车污染物浓度(CO, PM2.5和PM10)均低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中的小时平均二级浓度限值，即10 mg/m3、75 μg/m3和150 μg/m3。(3)从全省路网逐时NOx浓度时间分布来看，夜间(22:00—4:00)的NOx排放扩散浓度明显高于白天；夜间超过该限值(即250 μg/m3，下同)的占比高达75.2%，在19:00—7:00期间，各路段每小时NOx平均浓度均超过该限值，尤其在凌晨2:00—3:00达到峰值，造成上述原因是由于高速公路夜间的大重型货车占比较高，从而导致该时间段的NOx排放扩散浓度也较高。(4)从全省路网逐时NOx浓度空间分布来看，苏北地区的整体小时NOx平均浓度高于苏南、苏中地区，全天各时段的最大值均出现在“段宅枢纽—新沂东”路段，而最小值主要分布在苏中地区，即“东沟—阜宁主线”、“高港—泰州大桥北主线”和“建湖西—东沟”等路段。
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| 图 5 各路段日均逐时的各类污染物扩散浓度分布 Fig. 5 Distribution of daily average diffusion concentration of vehicular pollutants in each section (“—”:最大值和最小值，“×”:99%值和1%值，“■”:均值，两侧须:5%值和95%值) |
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| 图 6 江苏省高速公路网日均NOx扩散浓度时空分布 Fig. 6 Spatial-temporal distribution of daily average NOx diffusion concentration on Jiangsu expressway network |
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针对NOx小时平均二级浓度限值的超限路段按升序排列可知，当NOx扩散浓度值大于700 μg/m3时，超限路段的扩散浓度呈现急剧增加趋势，其对应为90%分位。对于NOx扩散浓度排序最高的前1%，5%和10%路段，分别取其各类车型结构平均占比，若在目前还未施行国Ⅵ排放标准的情况下，各类车型的排放标准均达到国Ⅴ排放水平，经初步测算上述3类路段在预测点的NOx扩散浓度仍然均大于二级浓度限值，其由于该3类路段中货车占比过高，尤其前1%超限路段中的大重型货车占比高达80%以上，故在引导车辆向低碳环保车型转变的同时，还需要研究制订运输结构调整行动计划(即减少公路货运量，增加铁路货运量，发挥铁路、水路在大宗物资中长距离运输中的骨干作用)，来实现高速公路网沿线的绿色发展。
4 结论(1) 基于《技术指南(试行)》和《公路建设项目环境影响评价规范》(JTG B03—2006)，结合路网信息、通行车辆结构、气象条件等实际参数，提出了江苏省高速公路网机动车污染物排放及扩散情况的计算方法。
(2) 全省路网机动车污染物排放的时空分布特征：1)从空间分布来看，北网的CO和HC排放总量小于南网，NOx、PM2.5和PM10则均大于南网，而北网的各类污染物排放强度均明显高于南网；2)从时间分布来看，主要呈现双驼峰型，即排放峰值出现在9：00—10：00和14：00—15：00。造成上述原因，一是与路网交通流结构有关，北网大重型客货车的占比较高；二是不同车型对各类污染物排放总量贡献的影响，即客一对CO和HC的排放总量贡献率最大，货五和货四则对NOx和PM2.5排放总量贡献率较大；3)不同机动车排放标准阶段对污染物排放分布的影响，国Ⅲ及以下排放标准对CO，NOx和PM2.5排放总量贡献率最大。由此可见，通过加快淘汰国Ⅲ及以下排放标准的大重型货车，适时提前推广机动车国Ⅵ排放标准，严格控制柴油油品等途径，可有效缓解和控制高速公路沿线的大气环境污染，也是落实国家相关政策的具体举措。
(3) 全省路网机动车污染物扩散的时空分布特征：1)除NOx之外，其余在预测点的各路段机动车污染物浓度(CO，PM2.5和PM10)均低于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中的小时平均二级浓度限值，即10 mg/m3，75 μg/m3和150 μg/m3；2)从时间分布来看，各类污染物排放量均呈现“双驼峰”变化趋势，即排放峰值出现在9：00—10：00和14：00—15：00，而全省各路段的逐时各类污染物扩散浓度均呈现夜间(22：00至次日4：00)高于白天的时间分布；夜间NOx扩散浓度超过限值(即250 μg/m3)的路段占比高达75.2%，尤其在凌晨2：00—3：00点达到峰值；3)从空间分布来看，北网的CO和HC排放总量小于南网，NOx，PM2.5和PM10则均大于南网，而北网的各类污染物排放强度均明显高于南网；苏北地区的NOx小时平均浓度高于苏南、苏中地区，全天各时段的最大值均出现在“段宅枢纽-新沂东”路段，而最小值主要分布在苏中地区。
(4) 本研究为交通运输行业管理部门开展高速公路机动车尾气治理，制定改善高速公路沿线大气环境等相关决策(如差异化收费政策)，提供数据支撑和理论基础。在今后研究中，将开展江苏省高速公路重点路段的环境质量监测及统计分析工作，并对外省车辆影响江苏省高速公路路网大气污染物排放及时空分布进行分析。此外，还应考虑到运输结构调整对高速公路沿线大气污染物排放总量削减及其时空分布的影响。
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