基于MOBILE 6.2模型的武汉市机动车污染物排放特征分析

高 俊，胡 辉，邢 攀，李 钢，谷 威,廖 利

(1．华中科技大学 环境科学与工程学院，武汉 430074；2．武汉市机动车排气污染防治管理中心，武汉430014)

近年来,我国较大范围内均出现过重雾霾污染天气,特别在中大型或特大型城市地区。雾霾不仅严重影响城市区域环境空气质量,导致大气能见度降低[1],还会使诸如呼吸道疾病及其相关疾病的发病率上升,在影响气候的同时给人们身体健康带来巨大隐患[2]。大量的研究显示,机动车尾气排放对城市空气污染产生较大影响,是碳氢化合物(HC)、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)以及颗粒物(PM)等的重要来源[3]。随着机动车保有量的逐年快速增加,机动车尾气已成为大气污染的主要来源之一。不仅如此,机动车尾气中的一次污染物HC和NOx,是形成光化学烟雾的重要前体物,也是细颗粒物(PM2.5)中二次有机气溶胶硝酸盐和有机碳气溶胶的重要前体物。因此,实际运行中机动车污染物排放因子的模拟计算以及机动车的排放污染特征分析一直是国内外研究的热点问题[4-6]。

目前我国还没有统一的宏观机动车尾气排放模型,仅有部分国内大中城市涉及到城市机动车尾气排放分析,而且主要是借鉴使用美国、欧洲等的几种常用的尾气排放模型[7-10]。其中美国环保局(USEPA)在1978年就开发了可以估算地区区域内的机动车的尾气排放,有关交通方面的项目评价以及交通约束对污染物排放的影响研究等的MOBILE模型。经过数十年来的优化使其对模拟估算机动车尾气实际的排放特征更趋于合理和完善,最新版本为2003年优化后的MOBILE 6.2.考虑到我国汽车的排放水平相对比较滞后,而且MOBILE模式的计算参数是可根据自己的需要进行修改,因而现阶段仍适合我国不同地区环境参数差异的应用。目前,有文献报道的关于MOBILE 6.2模型的应用包括北京[11]、西安[12]、杭州[13]、太原[14]等。本研究探讨了将MOBILE 6.2模型应用于武汉市机动车排气污染物的估算分析,结合武汉市自身的车辆运营特征与车辆保有量数据,对该模型的部分重要参数进行本地化的模拟,分别估算分类别分车型的机动车污染物排放因子,对武汉市机动车尾气排放现状进行分析,为武汉市机动车污染控制及减排措施的制定提供理论基础。

1 研究方法

1.1 MOBILE 6.2模型简介

MOBILE 6.2模型实质是在对大量的机动车的关于相关排放污染物的测试数据的累计统计以及回归分析后的经验公式[15],将一些对机动车排放因子结果影响较大的变量设置为模型参数,方便模型的本地化应用。该模型分析所用的原始数据有两类出处:USEPA测试的多种类型的机动车尾气污染物排放结果,以及联邦测试程序(federal test procedure,FTP)中检测的污染物排放数据。在这些污染物数据的检测中,可获取各类别车型机动车尾气排放因子的平均水平,此外,还包括各种参数(如发动机的排量,车辆的载重及自重,环境参数以及维修保养状况等)对机动车尾气排放的影响。结合各种参数,MOBLIE 6.2模型将全部机动车分为28种类型，其中汽油车13类，柴油车11类，公交车3类和摩托车1类。结合武汉市机动车分类别车型的保有量的情况，将这28类车中部分类别进行合并后共分为 LDGV、LDGT1、LDGT2、HDGV、LDDV、LDDT、HDDV、MC等8类(名称来源于MOBLIE 6.2模型,具体对应的车型详见表2),对这8类机动车均考虑平均车速、平均行驶里程、武汉市气象环境参数、油品性质、维护保养状况等各种因素对其尾气污染物排放的影响,最终计算出总体排放特征。对所有的机动车,其基本的计算公式主要包括以下两个:

第一,机动车的基本排放因子与其总行驶里程在特定的条件下应呈线性关系:

Ci,p,n=Ai,p+Bi,p×Yi,n.

(1)

式中：Ci,p,n为基本排放因子,g·km-1;Ai,p为新车排放因子;Bi,p为排放因子劣化率;Yi,n为总行驶里程;i为机动车生产年;p为排气污染物种类;n为核算年。

第二，在得到基本排放水平后,可结合本地化参数充分考虑对前述各因素的优化,得到当地机动车尾气实际排放因子E.

E=SUM(A,V,L,U,F).

(2)

式中：E为当地机动车尾气实际的排放因子;SUM一种综合函数的表述方法;A为机动车车载空调设备优化系数;V为车辆速度优化系数;L为机动车负载优化系数;U为拖车优化系数;F指代包括温度、湿度或热/冷启动等特殊工况等其他可选的优化系数。

通过式(1)和(2)可计算得到不同类别机动车不同车龄分布的实际排放因子,结合各不同类别车辆的车龄分布和累计行驶里程分布情况,经加权平均等数学处理后即可模拟计算各分类别机动排气污染物的综合排放因子。

1.2 武汉市机动车保有量的确定

武汉市机动车保有量数据的来源主要包括两种:环保部认定的公安交管部门数据和国家统计局印发的历年《武汉市统计年鉴》上的数据。对比发现这两类来源的机动车保有量数据除分类别略有不同且交管部门数据略微偏小外其他均大同小异。原因在于计算机动车排气污染物排放总量时环保部提供的污染物排放因子分类中不统计电车、挂车及拖拉机、农用车,认定前两类不排放后两类属非道路移动源。而根据MOBILE 6.2模型在中国的其他城市的应用情况以及武汉市机动车特征,运用该模型计算机动车污染物排放因子时是需要考虑挂车、拖拉机等。因此,本研究所用机动车保有量数据均来源于历年《武汉市统计年鉴》,最新统计年鉴中机动车保有量数据为2014年,故本研究以2014年为基准年。武汉市近十年机动车保有量分车型统计数据如下表1.

表1 武汉市近十年机动车分类型保有量

为方便后续用该模型评价的需要,综合对武汉市各类型车辆实际调查,结合表1武汉市机动车分类型保有量的数据,得出武汉市所有车辆按MOBILE 6.2模型分类的转换核算方法如表2所示。

表2 武汉市机动车按MOBILE 6.2模型计算分类的转换关系

1.3 武汉市机动车分类别排放因子

根据近年来武汉市机动车保有量情况的统计,对MOBILE 6.2模型中各重要的参数进行本地化的修正。参考相关MOBILE 6.2输入参数的敏感性分析文献[16]及其官方的使用指南,选择敏感性较大的参数进行本地化修正。本研究着重分析新车排放因子、劣化率、车龄分布、累计行驶里程情况、平均车速等重要参数的修正结果。主要输入参数分析如下。

1)新车排放因子和劣化率的优化

机动车的新车排放因子和劣化率一定程度上反映了车辆尾气排放控制的技术水平。对这两项参数的优化,除通过常规对比研究地区与美国机动车排放控制水平来修正外,随着车载测试方法(PEMS、遥感等)的应用,还可以通过实测数据来对这两类参数进行具体优化,从而保证该模型计算结果的准确性。参考其他城市相关数据和数据库信息,基于技术类型仍然可以近似得到武汉市分类别车型的新车排放因子和对应于里程的劣化系数。

2)机动车登记分布和里程分布

机动车车龄分布和行驶里程分布反映在用车辆的使用情况,这两个参数的本地化优化主要是通过对获得的武汉市机动车保有量数据和平均行驶里程数据进行数学处理。车辆的年代登记分布(车龄分布)指在用机动车中不同登记年代的车辆所占的比例。其计算公式为:

Vi=Ri/∑Ri,

(3)

Ri=Pi-Pi-1+Ri-n.

(4)

其中,i为年代,Ri为车辆年代登记数,Pi为i年份的机动车保有量,n为机动车淘汰年限。根据对武汉市机动车保有量数据的统计,机动车淘汰年限一般为10年。结合前述表1和历年武汉市统计年鉴关于机动车保有量的详细数据可计算得到2014年武汉市机动车车龄分布情况。

车辆的里程定义为车辆在使用的不同年代行驶的里程数。由于武汉市缺少完整的机动车行驶里程数据,应用国内其他城市有关的研究成果并根据武汉市实际情况,将调研得到的各类型车辆使用年限和行驶里程进行线性回归和对数回归统计处理,得到武汉市机动车不同年份累计行驶里程分布,对累积行驶里程的回归采用组合公式,应用行驶里程分布结果,进一步计算得到武汉市2014年机动车按MOBILE 6.2模型分类的各车型年平均行驶里程如图1所示。

图1 2014年武汉市机动车年平均行驶里程Fig.1 Annual vehicle kilometers in Wuhan in 2014

3)机动车平均运行速度参数的优化

通常,排放因子会随着平均行驶速度而显著改变。因此,MOBILE 6.2模式中速度的输入值将会对计算结果有很大的影响,模式采用速度修正因子来对默认速度(19.6 km·h-1)以外的行驶速度下的排放因子进行修正,结合《2015年武汉市交通报告》中的平均速度信息,将2014年武汉市三环线内道路平均车速定为21.0 km·h-1.

4)城市背景温度包括日城市最高和最低温度。2014年武汉市日平均最低和最高气温分别0 ℃和33 ℃,年平均最低和最高气温分别为12.8 ℃和21.8 ℃,年平均气温约为16.7 ℃.参数输入时转化为华氏温度代入MOBILE 6.2模式进行计算。

5)油料状况优化。按照武汉市油品的实际使用情况,分别输入燃油的冬季和夏季的饱和蒸汽压参数(45 kPa和65 kPa),油料中硫含量为10 mg·kg-1.

1.4 武汉市机动车分类别污染物排放量及分担率

根据前述计算得到的武汉市道路机动车按MOBILE 6.2模型分车型的保有量数据、武汉市机动车各车型年均行驶里程和通过MOBILE 6.2模型确定的各车型关于HC、CO和NOx等3类污染物的平均排放因子,即可求得武汉市道路机动车分车型污染物的排放量以及各污染物的总排放量,计算得到2014年武汉市机动车尾气3种气态污染物总HC(THC),CO,NOx的排放量和分担率。

2 结果与分析

2.1 武汉市机动车按MOBILE 6.2模型分类别的保有量数据

结合表1中武汉市机动车保有量数据和表2的对应转换关系表,可计算出2014年武汉市机动车按MOBILE 6.2模型分车型的保有量,详见图2.结果表明,汽油轿车占比高达75%,柴油车所占比例也超过了12%,此外,摩托车依然有约10%的存在。

图2 2014年武汉市机动车保有量(辆)及其占比Fig.2 Tenure of motor vehicles in Wuhan in 2014

2.2 武汉市机动车分车型排放因子

运用MOBILE 6.2的模型,根据前述对该模型的部分重要参数的本地化修正,代入新车排放因子、劣化率、车辆登记分布、里程分布、平均车速、城市背景温度以及油料状况等,计算得到2014年武汉市各类机动车的排放因子,结果如下图3所示。由图3可知,单车排放因子中,NOx的排放贡献率最大的为重型柴油车,约为汽油轿车的15倍。而对CO的排放量贡献较大的则是重型汽油车,与排放贡献第二高的中型汽油车多出近一倍。本研究中排放因子与北京、西安或太原等地相比,模拟的结果均有一定程度的偏差,但大体趋势基本保持一致,这可能取决于地域差异。

图3 2014年武汉市机动车排放因子Fig.3 Emission factors of motor vehicles in Wuhan in 2014

市机动车各车型年均行驶里程分布和图3各车型关于HC、CO和NOx等3类污染物的平均排放因子,即可求得武汉市2014年道路机动车分车型污染物的排放量以及各污染物的总排放量,结果见下表3.

表3 2014年武汉市机动车分车型排放量

2.3 武汉市机动车分车型排放量与分担率

根据图2武汉市机动车保有量数据、图1武汉由表3可知,2014年武汉市机动车排放的总HC、CO和NOx分别为7.78万t、59.61万t和6.32万t.为进一步评价每一类车型的机动车的污染物贡献情况,根据表3可计算武汉市2014年机动车分车型排放分担率,其结果见图4.由图4可知,按照MOBILE 6.2模型分类的八大类车型中,汽油轿车排放的总HC和CO分别占全部机动车的69.71%和82.86%,是这两类污染物的主要贡献车型。这主要是由于近年来汽油轿车尤其是私家车数量的高速增长。此外,重型柴油车的总HC的排放分担率也达到8.22%,对总碳氢的排放也有不小的贡献。对于NOx的排放,其主要贡献车型为重型柴油车,仅有5.44%的保有量但其排放分担率却高达57.97%,因此严格控制重型柴油车的数量可以对机动车尾气中NOx的排放带来显著减少。同样的由于汽油轿车的总量较大,其NOx排放的分担率也达到31.65%.

图4 2014年武汉市不同车型的污染物排放分担率Fig.4 Emission share on different type of motor vehicles in wohon in 2014

3 结论

运用USEPA开发的MOBILE 6.2模型,综合武汉市环境参数、机动车运营特征以及保有量数据,对该模型中机动车分类、新车排放因子、劣化率、登记分布、里程分布、平均车速等主要参数进行本地化修正,探讨武汉市机动车分车型排放因子及其污染物排放情况。结果表明:

1) 2014年武汉市机动车污染物总HC、CO和NOx分别为7.78万t、59.61万t和6.32万t.3类污染物中总HC的主要排放车型为汽油轿车,其次为重型柴油车、轻型汽油和车重型汽油车,其分担率分别为69.71%,8.22%,5.67%,5.18%.CO的主要贡献车型是汽油轿车,分担率达82.86%.对于NOx的排放,其主要贡献车型为重型柴油车,保有量为5.44%其排放分担率却高达约60%,此外汽油轿车的排放分担率也高达31.65%.

2) 近年来汽油轿车尤其是私家车数量的高速增长,直接影响了总HC和CO的排放加大,严格控制重型柴油车可以对机动车NOx的减排带来积极的效果。

3) 根据模型的敏感参数及计算得到的排放因子,机动车污染物的减排,除淘汰黄标车、控制外来车辆转入和提高新车准入门槛等总量控制外,还可以结合提高油品品质和车辆燃油效率,执行更严格的机动车排放标准,加强汽车环保定期检验、汽车环保检验合格标志发放以及区域限行等管理措施。进而有效地遏制机动车污染物的排放,降低机动车排放对大气环境的影响。

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