1、环境工程专业毕业论文 精品论文 机动车纳米颗粒物特性及排放因子的研究关键词：纳米颗粒物 排放因子 OSPM 模型 机动车 大气环境监测摘要：本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道600m 远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为2002 年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市
2、街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为 0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，
3、但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单
4、车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。正文内容本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于
5、确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道600m 远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为2002 年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度
6、小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为 0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法
7、来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定
8、的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背
9、景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度
10、的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的
11、轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略
12、高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监
13、测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。
14、交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的
15、颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒
16、物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、N
17、Ox 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下
18、车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗
19、粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年
20、6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六
21、和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.13
22、0.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等
23、都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒
24、占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数
25、浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 I
26、mhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockhol
27、m 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分
28、别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子
29、为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsg
30、atan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和
31、背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡
32、献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.08
33、10.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量
34、级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且
35、也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不
36、随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排
37、放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。本论文的目的是描述城市街道峡谷机动车排放纳米颗粒物的特性，并致力于确定城市街道峡谷纳米颗粒物的数浓度和机动车颗粒物的排放因子。 论文的数据取自 Stockholm 市的 Hornsgatan 交通干道大气环境
38、监测站和离该街道 600m远处的 Rosenlundsgatan 城市背景浓度监测站，使用资料的数据时段为 2002年 6 月2003 年 1 月。 通过同步测量街道和背景点的颗粒物粒径分布(粒径范围为 7400nm)来确定机动车排放的纳米颗粒物对城市街道颗粒物总数浓度的贡献。 与街道监测点相比，背景点的颗粒物数浓度明显减少，而大颗粒占的比重较大。污染物的城市背景浓度变化较小，而且也呈现出与街道浓度相似的轻微变化形式，只是变化幅度要比街道测量值的变化幅度小很多倍。计算得到颗粒物总数浓度(ToN)、NOx 和 CO 的背景浓度与街道浓度的平均比值分别为0.19、0.17 和 0.34。 风速和风
39、向以相同的方式影响 ToN、NOx 和 CO 浓度的变化，各种污染物浓度的日变化特征基本上与交通量的日变化特征同步，周六和周日污染物浓度的日变化特征基本一致。 交通源贡献的颗粒物大部分粒径都小于 50nm，这个粒径范围的颗粒物占了总数浓度的绝大部分，但对体积浓度或质量浓度的贡献确非常小。交通源贡献的颗粒物数浓度粒径分布图显示：颗粒物数浓度的峰值粒径一直稳定在 1525nm 之间，不随时间和重型车比例的变化而变化。 论文使用 OSPM 模型，采用逆模型法来确定 Stockholm 市城市典型驾驶工况下车流的颗粒物数排放因子，得到机动车的平均排放因子为(8.260.08)1014 个(km辆)。将
40、过往街道的车辆分为轻型车(LDV)和重型车(HDV)，用多元回归法确定的轻型车和重型车的颗粒物数排放因子分别为(5.130.38)1014 个/(km辆)和(93.0810.14)1014 个/(km辆)。 平均重型车单车的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放的 1522 倍，即重型车单车的颗粒物数排放因子比轻型车要大一个数量级。这与 Imhof 等人得到的“重型车单车平均的颗粒物数排放因子是轻型车单车排放因子的 1030 倍”的结论相吻合。 把本论文确定的颗粒物数排放因子与已公开发表的同类研究确定的颗粒物数排放因子数据进行比较，结果表明，Homsgatan 街道平均车流和轻型车的颗粒物数排放因子
41、与其他研究得到的值很接近，而重型车的颗粒物数排放因子比其他研究得到的值略高一些。 尽管不同研究的实验设计和具体执行过程等都不尽相同，但是确定的颗粒物数排放因子都处于同量级范围。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒
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