基于IVE模型的重庆市主城区机动车排放清单研究

冯 晓，王婷丽，赵 琦

(1.重庆交通大学 土木建筑学院，重庆 400074 ；2.重庆市环境科学研究院，重庆 401147)

0 引 言

随着我国城市经济的快速发展，城市机动车保有量也越来越多，机动车污染物的排放已经成为城市中大气污染的主要污染源。机动车污染物排放清单的建立是进行机动车污染控制研究的基础和重要依据。目前，我国在机动车污染物的排放方面的研究主要是通过对MOBILE机动车排放模型进行模拟计算来得到机动车排放水平。MOBILE机动车排放模型主要考虑了机动车的行驶里程、机动车车龄分布、在路行驶速度、城市道路条件、城市环境状况以及机动车运行工况等因素对机动车污染物排放的影响，该模型是基于以上因素来计算机动车平均排放系数，具有较强的地域性。但是，MOBILE机动车排放模型是宏观的机动车排放模型，无法满足城市环境污染控制决策对高分辨率决策的需求[1]。

笔者所介绍的IVE机动车排放模型是由国际可持续发展研究中心和加州大学河边分校共同开发的。该模型便于发展中国家进行本地化处理，对我国的情况比较适用。该模型引入机动车比功率VSP这一综合参数，而不是像其他模型使用单一参数来反映车辆运行工况对机动车污染物排放量影响的做法，提高了该模型预测机动车污染物排放量的准确性和可靠性，使得该模型在我国机动车污染物排放问题的研究领域中得到较为广泛的应用[2]。

重庆市是一个由两江夹持的半岛山城，属于亚热带湿润季风气候，其气象环境和地理条件都将对机动车尾气污染物的扩散产生不利的影响，十分容易造成机动车尾气污染物积聚。据资料显示，重庆市已使用MOBILE机动车排放模型进行过重庆市机动车污染物排放的研究，但还未就IVE机动车排放模型进行机动车污染物的排放模拟计算[3-5]。因此，对应用IVE机动车排放模型建立重庆市主城区机动车排放清单是必要的，该模型更能适应重庆市机动车污染物的排放现状。

1 IVE模型概述

IVE模型是在美国环保局的支持下，由加州大学河边分校的工程学院环境研究与技术中心、全国可持续体系研究组织和国际可持续研究中心共同开发的便于发展中国家进行本地化处理的机动车排放模型。该模型不仅可以模拟计算目标区域的空气污染物和温室气体，也可以对目标区域的苯等近10种有毒气体进行估算。IVE模型引入了VSP(Vehicle Specific Power)这一综合参数，并按照不同的值把VSP分为60个Bin，每一个Bin采用不同的修正因子分别进行模拟计算，大大提高了IVE模型预测的准确性和可靠性[6]。

为建立精准的机动车污染物排放清单，IVE机动车排放模型的数据输入单元是由3个数据输入界面构成的，输出单元则由1个数据输出界面构成，其分别为：

1)当地信息界面。用户在当地信息界面需要输入的参数有当地的温度、当地的湿度、当地道路坡度、当地的检查/维修制度、27℃时机动车内空调的开启比例、机动车的燃油品质、车队的行驶特征(包括车辆的行驶距离/行驶时间、车辆的启动次数、车辆的平均速度、机动车比功率分布、热浸时间分布等)等信息。

2)车队技术界面。该界面需要用户提供该城市机动车的机动车技术信息。机动车技术信息主要包括机动车的车型、污染控制技术、机动车的年均行驶里程、机动车发动机排量以及机动车燃油类型等。

3)基础排放因子校正界面。IVE模型包含的基础排放因子是由美国以及发展中国家通过大量的台架测试实验取得的结果来设定的。用户在该界面，可以对模型内的机动车基础排放因子等参数进行修正。

4)计算界面。在该界面内模型能够计算出机动车逐小时、逐日的6种常规污染物(CO，VO，VOCevap，NOx，SOx和PM)，6种有毒污染物(铅、氨气等)，以及3种温室效应气体(CO2，N2O，CH4)的启动、行驶状态下的排放量。

2 重庆市主城区机动车信息调查

本研究以重庆市主城区为研究对象，将重庆市的机动车划分为摩托车、出租车、重型货车、轻型货车、轻型客车和公交车6大类。

2.1 机动车保有量信息

据2002—2011年的统计年鉴显示，近10年的机动车保有量平均增长率为20.7%。到2011年底，重庆机动车保有量达到337.91万辆，同比增速为22.4%，其中汽车保有量就达到130万辆。

2.2 机动车行驶工况测试

机动车比功率分布是机动车行驶工况中最重要的参数。本方案首先将重庆市主城区划分为3个区域，分别为中心城区、商业区、低收入区域，其典型代表区分别为江北区、渝北区、九龙坡区。在每个区域分布选择主干路、次干路、居民路各1条。采用可以逐秒记录车辆速度和高程的车载GPS系统，选取2辆普通轿车对选定的3个区域的9条不同的道路进行测试。测试时间选择在工作日，历时5 d，获取07:00—18:00之间的3个区9条道路上的GPS数据，每条道路测试20 min，然后依次轮换。通过对测试数据进行处理，确定逐时机动车比功率区间分布情况(图1)。

图1 不同道路上的机动车比功率区间分布Fig.1 Interval distribution of vehicle specific power on different types of road

2.3 车队信息调查

2.3.1 车流量分布调查

本方案采用视频设备对所选3个区域的9条道路的交通流量进行采集和分析。在每条道路上选择道路边作为拍摄点进行摄像。

数据采集共进行3 d，均在工作日进行。时间为07:00—18:00，每天的数据采集工作集中在1个区，以小时为单位在3条道路上交替进行，以保证每条道路上的数据采集信息中包含上下班交通高峰时间的数据。采集的车流量信息显示重庆市主城区上下班交通高峰时间的车辆构成为：轻型客车占41.2%，公交车占16.4%；轻型货车占7.3%；重型货车占4.6%；出租车占16.8%；摩托车占13.4%。

2.3.2 技术类型分布信息

通过对选定3个区域内的停车场、公交巴士公司、货运公司的车辆进行实地调查，获得各种车辆的技术类型。需要调查的内容包括车辆的类型、燃料的种类、车辆使用年限、车辆行驶里程、是否带空调、尾气控制技术(是否安装催化装置及催化装置的类型)、检查/维护状况等[7]。

由调查的结果，计算得到了不同类型车队的不同技术类型的分布数据。

2.4 启动信息调查

由于本研究不具备机动车启动状况记录设备，因此参考上海、天津、宁波等地的机动车启动特征数据进行估算[8-9]。估算的启动次数为5.5次。

3 结果和分析

3.1 机动车平均排放因子

通过将上述调查获得的重庆市机动车各类基础数据输入IVE模型，经计算得到了重庆市主城区各类型车辆的平均排放因子如表1。

表1 重庆市主城区排放因子

3.2 年排放总量和各车型分担率

机动车污染物排放量与车流量、排放因子、道路长度等因素密切相关，有几种不同的计算方法，本研究中采用较常用的方法，计算公式如式(1)：

(1)

式中：EQ为机动车污染物的排放量，t；EFv为v类机动车的综合排放系数，g/km；Pv为计算年份v类机动车的保有量，辆；Mv为计算年份v类机动车的年均行驶里程，km。

通过式(1)计算出重庆市主城区的年排放量，并计算出各车型的分担率，如表2。

表2 各车型不同污染物的年排放量及排放分担率

3.3 结果分析

以上调查数据及测算结果表明，轻型客车和摩托车是保有量较大的车型，并且是城市CO，VOC排放的主要来源。

1)重庆市主城区机动车2011年CO，VOC，NOx，PM的平均年排放量分别为594.1，16.9，26.8，1.9 千吨。

2)轻型客车保有量约34.8万辆，其中CO，VOC，NOx，PM的排放量大于其他车型，其分别占总排放量的63.8%，35.7%，49.9%，10.2%，是重庆市主城区机动车CO，VOC，NOx，PM的主要排放来源。汽车尾气中的CO，VOC，NOx主要来源于汽油车，而PM主要来源于柴油车。轻型客车中汽油车大约占75%，柴油车大约占25%，由于轻型客车保有量较大，因此轻型客车的CO，VOC，NOx，PM排放分担率比其他车型的高。

3)摩托车保有量约22.6万辆，其中VOC的排放量占据第1位、PM的排放量仅次于重型货车，其分别占总排放量的56.4%，40.4%，是重庆市主城区机动车VOC，PM的主要排放来源。

4)重型货车保有量约3.8万辆，其中PM的排放量占据第1位，占总排放量的40.5%，是重庆市主城区机动车PM的主要排放来源。由于重型货车中柴油车占比例大，因此汽车尾气中产生的PM排放量相比其他车型较大。

5)出租车保有量约1.3万辆，其中CO，NOx的排放量仅次于轻型客车，其分别占总排放量的13.4%，17.6%，是重庆市主城区机动车CO，NOx的主要排放来源。根据重庆市的“蓝天行动”计划，主城区的出租车已改装为CNG双燃料车，其尾气燃烧的产物主要有CO和NOx等，因此出租车CO和NOx的排放量较大。

因此，应该对重庆市主城区机动车实施有效的控制措施，来缓解其对大气环境的压力。首先，必须控制摩托车、轻型客车和出租车的保有量；其次，需要提高轻型客车、重型货车和出租车的排放控制水平，这是削减CO等污染物排放量的有效途径。

4 结 语

笔者通过调研采集到大量的机动车数据并将数据进行分析归类后输入IVE模型，得到了重庆市主城区的年排放量及不同车型的污染物分担率，建立了重庆市主城区机动车排放清单，为重庆市主城区交通环境治理提供了参考依据。

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