2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本論文的目的是描述城市街道峽谷機動車排放納米顆粒物的特性,并致力于確定城市街道峽谷納米顆粒物的數(shù)濃度和機動車顆粒物的排放因子。 論文的數(shù)據(jù)取自Stockholm市的Hornsgatan交通干道大氣環(huán)境監(jiān)測站和離該街道600m遠處的Rosenlundsgatan城市背景濃度監(jiān)測站,使用資料的數(shù)據(jù)時段為2002年6月~2003年1月。 通過同步測量街道和背景點的顆粒物粒徑分布(粒徑范圍為7~400nm)來確定機動車排放的納米

2、顆粒物對城市街道顆粒物總數(shù)濃度的貢獻。 與街道監(jiān)測點相比,背景點的顆粒物數(shù)濃度明顯減少,而大顆粒占的比重較大。污染物的城市背景濃度變化較小,而且也呈現(xiàn)出與街道濃度相似的輕微變化形式,只是變化幅度要比街道測量值的變化幅度小很多倍。計算得到顆粒物總數(shù)濃度(ToN)、NOx和CO的背景濃度與街道濃度的平均比值分別為0.19、0.17和0.34。 風(fēng)速和風(fēng)向以相同的方式影響ToN、NOx和CO濃度的變化,各種污染物濃度的日變化特

3、征基本上與交通量的日變化特征同步,周六和周日污染物濃度的日變化特征基本一致。 交通源貢獻的顆粒物大部分粒徑都小于50nm,這個粒徑范圍的顆粒物占了總數(shù)濃度的絕大部分,但對體積濃度或質(zhì)量濃度的貢獻確非常小。交通源貢獻的顆粒物數(shù)濃度粒徑分布圖顯示:顆粒物數(shù)濃度的峰值粒徑一直穩(wěn)定在15~25nm之間,不隨時間和重型車比例的變化而變化。 論文使用OSPM模型,采用逆模型法來確定Stockholm市城市典型駕駛工況下車流的顆粒物數(shù)

4、排放因子,得到機動車的平均排放因子為(8.26±0.08)×1014個(km·輛)。將過往街道的車輛分為輕型車(LDV)和重型車(HDV),用多元回歸法確定的輕型車和重型車的顆粒物數(shù)排放因子分別為(5.13±0.38)×1014個/(km·輛)和(93.08±10.14)×1014個/(km·輛)。 平均重型車單車的顆粒物數(shù)排放因子是輕型車單車排放的15~22倍,即重型車單車的顆粒物數(shù)排放因子比輕型車要大一個數(shù)量級。這與Imho

5、f等人得到的“重型車單車平均的顆粒物數(shù)排放因子是輕型車單車排放因子的10~30倍”的結(jié)論相吻合。 把本論文確定的顆粒物數(shù)排放因子與已公開發(fā)表的同類研究確定的顆粒物數(shù)排放因子數(shù)據(jù)進行比較,結(jié)果表明,Homsgatan街道平均車流和輕型車的顆粒物數(shù)排放因子與其他研究得到的值很接近,而重型車的顆粒物數(shù)排放因子比其他研究得到的值略高一些。 盡管不同研究的實驗設(shè)計和具體執(zhí)行過程等都不盡相同,但是確定的顆粒物數(shù)排放因子都處于同量級范

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