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        濟(jì)南市高精度機(jī)動車碳排放清單研究*

        2023-12-01 07:16:32王天旻馮海霞魏代梅李永昌崔紀(jì)鵬寧二偉
        環(huán)境污染與防治 2023年10期
        關(guān)鍵詞:路長濟(jì)南市網(wǎng)格化

        王天旻 馮海霞 魏代梅 李永昌 崔紀(jì)鵬 寧二偉

        (1.山東省交通規(guī)劃設(shè)計院集團(tuán)有限公司,山東 濟(jì)南250101;2.山東交通學(xué)院交通與物流工程學(xué)院,山東 濟(jì)南250357)

        機(jī)動車排放已經(jīng)成為我國交通節(jié)能減排的關(guān)鍵要素,機(jī)動車碳排放清單是研究碳排放問題的基礎(chǔ),高精度是排放清單的發(fā)展的方向。機(jī)動車碳排放清單指機(jī)動車排放源在一定的時間跨度和空間區(qū)域內(nèi)向大氣環(huán)境排放的CO2的量的集合。除了排放總量之外,機(jī)動車排放清單還應(yīng)當(dāng)包括機(jī)動車排放時間和空間的具體分布信息。網(wǎng)格化的排放清單是研究機(jī)動車排放的時空分異特征和排放強(qiáng)度規(guī)律的基礎(chǔ),是運行空氣質(zhì)量模型,從而制定空氣質(zhì)量目標(biāo)的基礎(chǔ),更是應(yīng)對氣候變化、制定公共政策、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展評估的基礎(chǔ)[1-2]。排放清單的時空分配是獲取網(wǎng)格化排放清單的必要過程,時空分配是指對機(jī)。

        排放清單技術(shù)是當(dāng)前世界范圍內(nèi)區(qū)域空氣質(zhì)量改善的核心支撐技術(shù),國內(nèi)外學(xué)者們分別基于宏觀、中觀、微觀尺度的機(jī)動車排放模型,如MOBILE、COPERT、IVE、MOVES 等,開展了不同區(qū)域的機(jī)動車排放清單研究。目前機(jī)動車排放清單的估算方法主要包括“自下而上”和“自上而下”。“自下而上”方法基于路網(wǎng)的實際流量、車型等調(diào)查數(shù)據(jù),該類排放清單的時空分辨率高且不確定性較小,但數(shù)據(jù)收集的工作大,尤其是用于估算城市規(guī)?;蚋笠?guī)模的排放清單時,需要的數(shù)據(jù)量巨大,且獲得相應(yīng)的交通數(shù)據(jù)較困難。交通大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展,大數(shù)據(jù)平臺的支撐,使基于路段、交通流量核算的“自下而上”的機(jī)動車高精度的實時排放清單構(gòu)建成為可能。一些學(xué)者基于路段的“自下而上”的方法構(gòu)建計算了不同區(qū)域的高分辨率的機(jī)動車排放清單[5-9]?!白陨隙隆狈椒ɑ诤暧^交通需求數(shù)據(jù)和交通運行數(shù)據(jù)計算排放總量,再根據(jù)一定的方法對排放總量進(jìn)行向下的空間和時間分配,空間分辨率一般低于“自下而上”方法。目前重要的國際大型清單研究計劃中,道路排放清單的研究都是重要的組成部分。美國的NEI和INTEX-B、歐盟的CORINAIR 和EDGAR、南美洲的PAPILA 以及清華大學(xué)開發(fā)的中國多尺度排放清單模型(MEIC)中,移動源排放清單是重要的組成部分,也均屬于網(wǎng)格化的排放清單,空間分辨率為0.01°×0.01°至1°×1°[10-12]。

        目前仍主要采用與排放強(qiáng)度相關(guān)的表征參數(shù)確定分配因子,從而進(jìn)行排放清單的空間分配??紤]的表征參數(shù)有路網(wǎng)、流量、人口密度、經(jīng)濟(jì)水平、交通興趣點(POI)等,采用空間插值、等級權(quán)重、比例分配、參數(shù)替代等較簡單的空間分配方法實現(xiàn)。以道路等級、權(quán)重為表征參數(shù)構(gòu)建分配模型是較常用的一種空間分配方法[13-14],人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)等社會經(jīng)濟(jì)因子也是機(jī)動車排放清單空間分配模型的常用表征參數(shù)。如FAMELI等[15]將人口作為排放的空間特征參數(shù),對希臘和大雅典區(qū)2006—2010年間道路交通排放的CO2等進(jìn)行了空間分配,并對其空間特征進(jìn)行了研究。CAI等[16]以GDP數(shù)據(jù)作為分配依據(jù),對中國道路車輛的揮發(fā)性物質(zhì)排放總量進(jìn)行空間分配。基于地理信息系統(tǒng)(GIS)工具,將人口密度、路網(wǎng)分布、土地利用、流量等因子結(jié)合,構(gòu)建分配因子的方法成為研究的熱點[17-18]。交通流量是道路排放的主要影響因素,但實時且全面的道路流量獲取較困難,實際應(yīng)用中常以路網(wǎng)長度結(jié)合不同等級道路的權(quán)重設(shè)置方法代替。鄭君瑜等[19]提出了一種基于交通流量與道路系統(tǒng)結(jié)合的標(biāo)準(zhǔn)路長的空間分配方法。王堃等[20]在標(biāo)準(zhǔn)路長方法的基礎(chǔ)上,提出了基于交通POI計算調(diào)解系數(shù)的空間分配方法。

        目前機(jī)動車的空間分配方法中鮮有考慮對車輛瞬時工況影響較大的坡度因素,且對影響因素之間的關(guān)聯(lián)分析及耦合影響分析不足。因此,本研究擬選擇影響機(jī)動車排放的主要因子,在對影響因子進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上,采用主成分分析方法,提取關(guān)鍵主成分,構(gòu)建多因子綜合的空間分配方法,以獲取網(wǎng)格化的高精度的機(jī)動車碳排放清單。

        1 研究數(shù)據(jù)

        1.1 研究區(qū)域

        選擇濟(jì)南市作為實驗區(qū),濟(jì)南市是山東省省會,屬于暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),是環(huán)渤海地區(qū)南翼的中心城市,下轄10 個區(qū)、2 個縣。濟(jì)南市250 m分辨率的數(shù)字高程模型(DEM)見圖1。全市機(jī)動車保有量超過300萬輛,交通擁堵較嚴(yán)重。2016、2018年濟(jì)南市通勤高峰擁堵排名第一。

        圖1 研究區(qū)DEM

        1.2 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

        交通類數(shù)據(jù)包括機(jī)動車、路網(wǎng)數(shù)據(jù)。機(jī)動車數(shù)據(jù)包括2021年濟(jì)南市機(jī)動車保有量、機(jī)動車年檢情況、車輛行駛里程、車輛類型、油品、排放系數(shù)等;路網(wǎng)數(shù)據(jù)包括道路類型、道路等級、長度、車道、設(shè)計流量等。自然經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)包括1 km×1 km 分辨率的GDP、人口密度數(shù)據(jù),250 m 分辨率的DEM 數(shù)據(jù)等。

        將研究區(qū)劃分成1 km×1 km 的網(wǎng)格,基于研究區(qū)的DEM 數(shù)據(jù),利用ArcGIS提取研究區(qū)1 km×1 km 分辨率的標(biāo)準(zhǔn)路長、GDP、交通POI、人口密度、坡度等數(shù)據(jù),并根據(jù)網(wǎng)格一一對應(yīng)。

        2 研究方法

        2.1 機(jī)動車排放清單

        采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》推薦的方法2,即基于分部門、分燃料品種、分設(shè)備的燃料消耗量等活動水平數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的排放因子等參數(shù),通過逐層累加綜合計算得到總排放量。計算公式見式(1):

        式中:ECO2為機(jī)動車碳排放總量,kg;s為燃料類型,包括汽油、柴油、天然氣、液化氣等;t為機(jī)動車類型,包括小型載客汽車、中型載客汽車等,分類標(biāo)準(zhǔn)參考《道路車輛大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》;k為排放標(biāo)準(zhǔn),覆蓋國一至國六;F s,t,k為使用s型燃料執(zhí)行k標(biāo)準(zhǔn)的t型機(jī)動車碳排放因子,kg/TJ;A s,t,k為使用s型燃料執(zhí)行k標(biāo)準(zhǔn)的t型機(jī)動車的燃料消耗量,TJ。

        因燃料消耗量目前不屬于公開數(shù)據(jù),故采用《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》中推薦的交通油耗計算方法估算燃料消耗量,見式(2):

        A s,t,k=P s,t,k V s,t,kO s,t,k

        (2)

        式中:P s,t,k為使用s型燃料執(zhí)行k標(biāo)準(zhǔn)的t型機(jī)動車保有量;V s,t,k為使用s型燃料執(zhí)行k標(biāo)準(zhǔn)的t型機(jī)動車年均行駛里程,km;O s,t,k為使用s型燃料執(zhí)行k標(biāo)準(zhǔn)的t型機(jī)動車單位里程燃料消耗量,TJ/km。

        濟(jì)南市2021年機(jī)動車保有量為325.96 萬輛。年均行駛里程參考了生態(tài)環(huán)境部發(fā)布的《道路車輛大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》中的推薦值。各車型燃料消耗數(shù)據(jù),采用了《乘用車燃料消耗量限值》(GB 19578—2021)、《重型商用車輛燃料消耗量限值》(GB 30510—2018)、《輕型商用車輛燃料消耗量限值》(GB 20977—2015)等標(biāo)準(zhǔn)中的最低值。

        根據(jù)式(1)和式(2)可得,濟(jì)南市2021年機(jī)動車碳排放總量為1 259.9萬t。

        2.2 空間分配模型

        結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)路長,提出了一種基于主成分調(diào)解系數(shù)的多因子空間分配模型,以濟(jì)南市為例,模型構(gòu)建過程如下:

        首先,根據(jù)相關(guān)研究確定對機(jī)動車排放影響較大的標(biāo)準(zhǔn)路長、人口密度、GDP、交通POI、坡度等因子為空間分配模型的特征參數(shù),確定標(biāo)準(zhǔn)路長為基準(zhǔn)因子,其計算公式如下:

        式中:L i為網(wǎng)格i內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)路長,km;b為道路類型,分為高速、一級、二級、三級、四級公路共5個等級(根據(jù)公路等級的設(shè)計流量和城市道路特征,本研究將城市道路的快速路、主干路、次干路、支路分別與一級公路、二級公路、三級公路及四級公路進(jìn)行了等同劃分);a為網(wǎng)格中的道路編號;L a,b為屬于b類且編號a的道路長度,km;C b為b類道路的標(biāo)準(zhǔn)長度換算因子。

        然后,對影響機(jī)動車排放4個影響因子(標(biāo)準(zhǔn)路長除外)進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)人口密度、GDP、交通POI這3 個影響因子之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性(見表1)。

        表1 相關(guān)系數(shù)矩陣

        采用主成分分析法,對人口密度、GDP、交通POI、坡度4個影響因子進(jìn)行主成分提取,獲得各主成分的特征值、貢獻(xiàn)率(見表2)。

        表2 各主成分的特征值和貢獻(xiàn)率

        從表2 可知,前兩個主成分的貢獻(xiàn)率超過85%,故選擇前兩個主成分根據(jù)式(4)至式(6)構(gòu)建綜合調(diào)解系數(shù):

        p1=0.388x1+0.381x2+0.326x3+0.019x4

        (5)

        分別為歸一化后的人口密度、GDP、交通POI、坡度數(shù)據(jù)。

        以標(biāo)準(zhǔn)路長為基準(zhǔn),構(gòu)建基于主成分綜合調(diào)解系數(shù)的多因子空間分配模型(見式(7))。

        式中:E i為網(wǎng)格i內(nèi)機(jī)動車的碳排放量,t;W i為網(wǎng)格i的分配權(quán)重。

        3 結(jié)果與討論

        3.1 濟(jì)南市機(jī)動車碳排放的空間分配結(jié)果

        基于構(gòu)建的主成分綜合調(diào)解系數(shù)的多因子空間分配模型,將2021年濟(jì)南市1 259.9萬t的機(jī)動車碳排放分配至1 km×1 km 的空間里,得到網(wǎng)格化的高精度機(jī)動車碳排放清單(見圖2(a)),并基于標(biāo)準(zhǔn)路長的空間分配方法也得到了網(wǎng)格化排放清單(見圖2(b))。基于空間分配模型與基于標(biāo)準(zhǔn)路長的分配結(jié)果趨勢類似,但前者高排放區(qū)的數(shù)值更高,低排放區(qū)更低,對碳排放量的響應(yīng)更敏感,因此后文采用基于空間分配模型的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步探討。歷下區(qū)等濟(jì)南中心城區(qū)是高排放的熱點區(qū)域,高速公路與一級公路形成高排放的線狀地帶,中等排放區(qū)主要集中于二級公路附近,低排放區(qū)則集中于三、四級公路附近。以青銀高速(G20)為例,其單個網(wǎng)格碳排放量最低為0.18萬t,最高達(dá)到4.30萬t,而在等級較低的四級公路鄉(xiāng)道A62,其碳排放量最高僅為0.06萬t。

        選擇排放量最高和最低的10個網(wǎng)格進(jìn)行分析(見圖3),機(jī)動車年排放量最高的10個網(wǎng)格的碳排放量從高到低依次為:46 511.73、45 518.43、39 939.87、37 046.10、35 430.42、34 668.23、34 408.98、32 255.80、31 636.18、30 752.53 t,這些網(wǎng)格基本都在高等級道路相交處附近,如:歷下區(qū)的兩個網(wǎng)格位于經(jīng)十路和二環(huán)東高架路交叉口處;槐蔭區(qū)的網(wǎng)格位于濟(jì)南繞城高速與經(jīng)十西路的交叉口處;歷城區(qū)的兩個網(wǎng)格分別在濟(jì)南繞城高速與濟(jì)廣高速、繞城高速與青銀高速交匯處。排放量最低的10個網(wǎng)格的碳排放量從高到低依次為:66.34、57.69、55.15、49.00、42.59、30.99、28.48、22.00、8.56、6.14 t。這些網(wǎng)格位于各個行政區(qū)邊緣,為人口、GDP、路網(wǎng)密度較低的區(qū)域。排放最低的網(wǎng)格只有3個位于DEM較高的山區(qū)。低排放量的網(wǎng)格大多位于低山丘陵區(qū),一是本研究的機(jī)動車排放清單的空間分配中沒有考慮標(biāo)準(zhǔn)路長為0的網(wǎng)格,二是本研究構(gòu)建的空間分配模型考慮了坡度的影響,使得坡度較大的地區(qū)的分配結(jié)果更符合實際情況??梢?本研究提出的基于主成分調(diào)解系數(shù)的多因子空間分配模型提高了網(wǎng)格化排放清單的空間分辨率和分配結(jié)果的精度。

        3.2 討 論

        本研究只考慮了機(jī)動車的碳排放,但機(jī)動車尾氣排放的污染物種類很多,包括氣態(tài)污染物和可吸入顆粒物,這些污染物也可以適用本研究構(gòu)建的空間分配方法進(jìn)行排放清單構(gòu)建。

        圖2 網(wǎng)格化的濟(jì)南市機(jī)動車碳排放清單

        圖3 排放量最高與最低的網(wǎng)格

        目前,空間分配模型選的影響因素比較單一,本研究選擇了對機(jī)動車的碳排放影響較大的交通POI、人口密度、GDP、坡度等影響因子,其中,人口、GDP、路網(wǎng)密度3個影響因素具有強(qiáng)相關(guān)性?,F(xiàn)有的機(jī)動車排放空間分配模型中鮮有考慮坡度因子,但坡度對海拔較高地區(qū)的車輛瞬時排放影響較大;坡度和其他3個影響因子的相關(guān)性雖然都很弱,但坡度是第2主成分的主貢獻(xiàn)因子。機(jī)動車排放的影響因子眾多,未來研究可以考慮其他影響因子。本研究構(gòu)建的濟(jì)南市機(jī)動車排放清單采用的是“自上而下”的方法,未來可與“自下而上”方法構(gòu)建的排放清單進(jìn)行對比驗證。

        此外,臺架法、便攜式機(jī)動車排放測試系統(tǒng)(PEMS)、隧道法等方法都是基于單車或者車隊研究其排放情況,與1 km×1 km 網(wǎng)格內(nèi)的機(jī)動車碳排放有一定的差距;目前空氣質(zhì)量監(jiān)測站監(jiān)測的空氣質(zhì)量參數(shù)主要為CO、碳?xì)浠衔?HC)、NO2、SO2、細(xì)顆粒物(PM2.5)和可吸入顆粒物(PM10),不包括CO2,這也造成了對機(jī)動車碳排放空間分配方法結(jié)果的驗證困難。

        4 結(jié) 語

        針對目前機(jī)動車排放清單的空間分配方法研究中存在的問題,構(gòu)建了基于主成分綜合調(diào)解系數(shù)的多因子空間分配模型,并基于此獲取了濟(jì)南市1 km×1 km 的高精度網(wǎng)格化機(jī)動車碳排放清單,將坡度因子引入了空間分配模型,使得坡度較大的地區(qū)的分配結(jié)果更符合實際情況,研究發(fā)現(xiàn),濟(jì)南市機(jī)動車高排放區(qū)集中于各區(qū)縣的中心城區(qū)和高等級道路附近。

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