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【摘 要】本文根据某道路上的两个测试点获得的测试结果，对其数据进行了有力分析，得出机动车污染物的平均排放因子和有效的计算结果。
【关键词】机动车污染物；排放因子；分析；计算
1.引言
汽车在运行过程中，发动机排气中含有的有害成分包括：CO（一氧化碳）、HC（碳氢化合物）、NOX（氮氧化合物）等物质，不但严重污染了大气，恶化了环境，而且直接威胁人们的身体健康。
计算机动车尾气污染排放因子的方法主要分为4种：1）通过机动车台架实验获得排污情况；2）通过排放因子模型，估算机动车的综合排污因子；3）通过公路隧道试验获得车流排污系数；4）直接在路网上选择合适的观测点进行实验，计算推导车流排污因子。本文选用第四种方法，对某次干道进行了污染物排放因子的研究，并与国内外的已有数据进行比较。
2.数据采集及分析
2.1 观测点的分布
在路段两侧对应的位置设两个观测点。在该两观测点采集CO、HC及NOX气样（采样时间为0.5h），观测风速、温度和气压等气象条件，并统计通过该两观测点的地点车速和不同车型的车流量。
2.2 采样及分析方法
污染物CO、HC用双联球将现场空气抽入采气袋中，洗3次，采气500ml，用气象色谱方法进行浓度分析（使用GC112A型气相色谱仪）；污染物NOX用装有盐酸萘乙二胺吸收液的采样管和大气采样器采集，用分光光度计比色法进行浓度分析。观测点处的风速用三杯风速仪测量，用秒表记时法获得车辆地点车速。所采气体样品在6h内分析完，选取时段涵盖高峰时期与非高峰时期。在5d的观测期间HC、NOX污染物有效采样30组，CO污染物有效采样23组。
3.测试结果的统计分析
3.1 观测点处的空气污染浓度
表1给出了采样期间观测点CO、HC、NOX浓度值统计分析结果。在背景时段（23：00～24：00）测量获得的该路段空气污染物浓度值与观测期间测量获得的值相比，前者非常小，故可忽略背景浓度，将观测期间测量获得的浓度值作为实际车辆排放污染物浓度值。
3.2观测点处的交通流性态
在观测期间（每天7：30～8：30，9：00～10：00，11：30～12：30，共5d），累计每天观测期间通过观测点1的机动车为1141.4辆。在观测点1，车辆的平均流量为380.5辆/h，平均地点车速为24.3836km/h，车流密度为15.6048辆/km；在观测点2，车辆平均流量422.6辆/h，平均地点车速为26.9524km/h，车流密度为15.6795辆/km。
3.3 观测点处的气象条件
在观测采样期间，观测点处温度、气压分别为16～28℃、102.1～103.5MPa。该两观测点的风速见表2。由表2可知，两观测点的风速相差不大，平均为0.798m/s.风向变化比较大，在观测点1处以南风和西南风为主，在观测点2处以西南风和西北风为主。
4.平均单车污染物排放因子计算
4.1利用大气扩散模型反推计算实际路段机动车排污源强
由于实验所选观测点两侧较空旷，无高大建筑物及其他障碍物的影响。这些条件符合高斯模式的基本假设，因此，对观测点处机动车路网污染物浓度的计算可使用无限长线源高斯模式。选取的坐标系，是将通过线源下风向任意点P处的垂线设为y轴，线源为x轴，z轴垂直于水平面，向上为正，即为右手坐标系。
对传统无限长线源高斯模式进行反推计算后，可以获得大气扩散模型逆向反演模式的基本公式。风向与线源垂直时
在以上式中，式（1）、（2）适用于风向与线源成大夹角时（θ≥45°）的情况；式（3）、（4）适用于风向与线源成小夹角的情况。其中σz的值随下风向距离、大气稳定度的变化而变化，可选用扩散参数计算得到，也可参见国家标准相应取值计算。
由于实验观测点处的两个源产生影响的效果相似，且在观测期间，通常路段两侧的风向均为吹向观测点处，故忽略两个线源对两观测点的交叉影响，即认为源1只对观测点1产生影响，源2只对观测点2产生影响。
4.2确定机动车平均排放因子
两个观测点处的观测时段中所有机动车组成车组的平均排放因子，可以直接利用下式简单计算得到（共可获得30个平均排放因子数值）
5.排放因子计算结果
5.1平均排放因子
利用式（1）～（4），分别对不同时段观测到的污染物浓度值和相应的大气条件参数进行扩散反推计算，可以得出30组机动车无限长线源的源强数值。再利用式（5），计算30组不同的污染物平均排放因子，并进行统计分析，结果如表3所示。
5.2各类机动车的排放因子
利用式（6），对观测时段的数据进行多元回归分析，得到各类机动车综合排放因子，结果和相应的判定系数见表4。由表4可知，目前，城市交通次干道路段机动车的排放水平表现为大型客车、货车的污染物（主要是CO、HC和NOx3类污染物）排放水平大大高于中、小型車辆的污染物排放水平，而摩托车、助动车的排放因子，除HC与小客车、出租车等接近以外，其他污染物排放因子水平不高。
6.结语
通过对国内外研究结果的比较可知，中国城市交通次干道上的机动车污染物排放因子明显高于欧洲和美国等发达国家的排放水平。同时，基于城市交通次干道的机动车排放因子高于高速公路机动车CO、HC排放因子，但NOX排放因子却偏低。城市隧道机动车污染物排放因子大部分低于城市路网直接测得的数据，而台架实验的污染物排放因子数据明显小于城市隧道与城市路网的结果。该实验数据的结果适用于城市交通次干道路段，车辆运行速度范围在20～30km/h之间。a.在路网中选不同道路等级的路段进行观测试验与数据分析，获得不同速度下排放因子修正值；b.在路网中选适当交叉口进行观测试验与数据分析，获得不同运行工况下排放因子的修正值。
参考文献：
[1] 环境与交通工作组编.交通与环境[M].北京：中国环境科学出版社，2001.7-12；
[2] 钟鸣，范炳全. 城市交通机动车污染控制研究进展[J].上海环境科学，1999，18（2）：65～69；
[3] 邓顺熙，陈洁，李百川.中国城市道路机动车CO、HC和NOX排放因子的测定[J].中国环境科学，2000，20（1）：82～85；
[4] 李伟，等.中国道路机动车10种污染物排放[J].城市环境与城市生态，2003，16（2）：36-38。
【关键词】机动车污染物；排放因子；分析；计算
1.引言
汽车在运行过程中，发动机排气中含有的有害成分包括：CO（一氧化碳）、HC（碳氢化合物）、NOX（氮氧化合物）等物质，不但严重污染了大气，恶化了环境，而且直接威胁人们的身体健康。
计算机动车尾气污染排放因子的方法主要分为4种：1）通过机动车台架实验获得排污情况；2）通过排放因子模型，估算机动车的综合排污因子；3）通过公路隧道试验获得车流排污系数；4）直接在路网上选择合适的观测点进行实验，计算推导车流排污因子。本文选用第四种方法，对某次干道进行了污染物排放因子的研究，并与国内外的已有数据进行比较。
2.数据采集及分析
2.1 观测点的分布
在路段两侧对应的位置设两个观测点。在该两观测点采集CO、HC及NOX气样（采样时间为0.5h），观测风速、温度和气压等气象条件，并统计通过该两观测点的地点车速和不同车型的车流量。
2.2 采样及分析方法
污染物CO、HC用双联球将现场空气抽入采气袋中，洗3次，采气500ml，用气象色谱方法进行浓度分析（使用GC112A型气相色谱仪）；污染物NOX用装有盐酸萘乙二胺吸收液的采样管和大气采样器采集，用分光光度计比色法进行浓度分析。观测点处的风速用三杯风速仪测量，用秒表记时法获得车辆地点车速。所采气体样品在6h内分析完，选取时段涵盖高峰时期与非高峰时期。在5d的观测期间HC、NOX污染物有效采样30组，CO污染物有效采样23组。
3.测试结果的统计分析
3.1 观测点处的空气污染浓度
表1给出了采样期间观测点CO、HC、NOX浓度值统计分析结果。在背景时段（23：00～24：00）测量获得的该路段空气污染物浓度值与观测期间测量获得的值相比，前者非常小，故可忽略背景浓度，将观测期间测量获得的浓度值作为实际车辆排放污染物浓度值。
3.2观测点处的交通流性态
在观测期间（每天7：30～8：30，9：00～10：00，11：30～12：30，共5d），累计每天观测期间通过观测点1的机动车为1141.4辆。在观测点1，车辆的平均流量为380.5辆/h，平均地点车速为24.3836km/h，车流密度为15.6048辆/km；在观测点2，车辆平均流量422.6辆/h，平均地点车速为26.9524km/h，车流密度为15.6795辆/km。
3.3 观测点处的气象条件
在观测采样期间，观测点处温度、气压分别为16～28℃、102.1～103.5MPa。该两观测点的风速见表2。由表2可知，两观测点的风速相差不大，平均为0.798m/s.风向变化比较大，在观测点1处以南风和西南风为主，在观测点2处以西南风和西北风为主。
4.平均单车污染物排放因子计算
4.1利用大气扩散模型反推计算实际路段机动车排污源强
由于实验所选观测点两侧较空旷，无高大建筑物及其他障碍物的影响。这些条件符合高斯模式的基本假设，因此，对观测点处机动车路网污染物浓度的计算可使用无限长线源高斯模式。选取的坐标系，是将通过线源下风向任意点P处的垂线设为y轴，线源为x轴，z轴垂直于水平面，向上为正，即为右手坐标系。
对传统无限长线源高斯模式进行反推计算后，可以获得大气扩散模型逆向反演模式的基本公式。风向与线源垂直时
在以上式中，式（1）、（2）适用于风向与线源成大夹角时（θ≥45°）的情况；式（3）、（4）适用于风向与线源成小夹角的情况。其中σz的值随下风向距离、大气稳定度的变化而变化，可选用扩散参数计算得到，也可参见国家标准相应取值计算。
由于实验观测点处的两个源产生影响的效果相似，且在观测期间，通常路段两侧的风向均为吹向观测点处，故忽略两个线源对两观测点的交叉影响，即认为源1只对观测点1产生影响，源2只对观测点2产生影响。
4.2确定机动车平均排放因子
两个观测点处的观测时段中所有机动车组成车组的平均排放因子，可以直接利用下式简单计算得到（共可获得30个平均排放因子数值）
5.排放因子计算结果
5.1平均排放因子
利用式（1）～（4），分别对不同时段观测到的污染物浓度值和相应的大气条件参数进行扩散反推计算，可以得出30组机动车无限长线源的源强数值。再利用式（5），计算30组不同的污染物平均排放因子，并进行统计分析，结果如表3所示。
5.2各类机动车的排放因子
利用式（6），对观测时段的数据进行多元回归分析，得到各类机动车综合排放因子，结果和相应的判定系数见表4。由表4可知，目前，城市交通次干道路段机动车的排放水平表现为大型客车、货车的污染物（主要是CO、HC和NOx3类污染物）排放水平大大高于中、小型車辆的污染物排放水平，而摩托车、助动车的排放因子，除HC与小客车、出租车等接近以外，其他污染物排放因子水平不高。
6.结语
通过对国内外研究结果的比较可知，中国城市交通次干道上的机动车污染物排放因子明显高于欧洲和美国等发达国家的排放水平。同时，基于城市交通次干道的机动车排放因子高于高速公路机动车CO、HC排放因子，但NOX排放因子却偏低。城市隧道机动车污染物排放因子大部分低于城市路网直接测得的数据，而台架实验的污染物排放因子数据明显小于城市隧道与城市路网的结果。该实验数据的结果适用于城市交通次干道路段，车辆运行速度范围在20～30km/h之间。a.在路网中选不同道路等级的路段进行观测试验与数据分析，获得不同速度下排放因子修正值；b.在路网中选适当交叉口进行观测试验与数据分析，获得不同运行工况下排放因子的修正值。
参考文献：
[1] 环境与交通工作组编.交通与环境[M].北京：中国环境科学出版社，2001.7-12；
[2] 钟鸣，范炳全. 城市交通机动车污染控制研究进展[J].上海环境科学，1999，18（2）：65～69；
[3] 邓顺熙，陈洁，李百川.中国城市道路机动车CO、HC和NOX排放因子的测定[J].中国环境科学，2000，20（1）：82～85；
[4] 李伟，等.中国道路机动车10种污染物排放[J].城市环境与城市生态，2003，16（2）：36-38。