近日,約克大學(xué)大氣化學(xué)實(shí)驗(yàn)室David C. Carslaw教授團(tuán)隊(duì)在環(huán)境科學(xué)頂級(jí)期刊Environmental Science & Technology上發(fā)表了題為“An Ambient Measurement Technique for Vehicle Emission Quantification and Concentration Source Apportionment”的研究論文。作者開發(fā)了一種新的技術(shù)來精確測量和量化路過車輛的尾氣排放,并確定不同類型車輛對大氣中氨(NH3)和氮氧化物(NOx)濃度的貢獻(xiàn)。該研究論文將HT8700的應(yīng)用推上了一個(gè)新的高度。
氨(NH3)是大氣中最關(guān)鍵的堿性氣體之一。人類的農(nóng)業(yè)和交通活動(dòng),尤其是施用合成肥料后伴隨的氨揮發(fā),以及交通汽車尾氣的排放,構(gòu)成了人為城市氨排放的主要來源,同時(shí)也是農(nóng)田養(yǎng)分流失的一個(gè)重要途徑。這些氮(N)負(fù)荷對于生態(tài)系統(tǒng)而言,是作為初級(jí)生產(chǎn)力的營養(yǎng)輸入,但過量的氮排放也會(huì)引發(fā)一系列環(huán)境和公共衛(wèi)生問題,包括生物多樣性的減少、水體富營養(yǎng)化以及霧霾等空氣污染問題。
HT8700大氣氨激光開路分析儀是海爾欣·昕甬智測基于量子級(jí)聯(lián)激光技術(shù),自主研發(fā)、設(shè)計(jì) 、生產(chǎn)的開路分析儀,具有低功耗(太陽能供電)、高精度(亞ppbv級(jí))、快響應(yīng)(10Hz)等特點(diǎn),特別適合于地面氨排放和大氣氨沉降通量的渦動(dòng)相關(guān)法高頻自動(dòng)連續(xù)監(jiān)測。
圖1. HT8700大氣氨本底激光開路分析儀
第一作者:Naomi J. Farren
通訊作者:David C. Carslaw
通訊單位:University of York
論文DOI:10.1021/acs.est.4c07907
得益于HT8700測量氨氣的高靈敏和高頻特性,研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種名為“羽流回歸”的新技術(shù),該技術(shù)利用位于路邊的快速響應(yīng)儀器測量過往車輛的排氣羽流。這種方法用于生成按車輛類型高度細(xì)分的車輛排放信息,與傳統(tǒng)的車輛排放遙感相比表現(xiàn)良好。此外,該技術(shù)還提供了按車輛類型對環(huán)境濃度來源進(jìn)行分配的有價(jià)值新信息。這項(xiàng)技術(shù)靈活,能夠考慮廣泛的空氣污染物,并可部署在道路環(huán)境監(jiān)測點(diǎn)。新方法被用來量化氨(NH3)和氮氧化物(NOx)的排放和濃度來源分配。
主要結(jié)果
表1. 按車輛類型、燃料類型和歐標(biāo)等級(jí)分組的平均NH3和NOx燃油特定排放因子
圖2. 遙感(RS)和平臺(tái)采樣(PS)測量得到的NOx燃油特定排放因子(g kg–1燃料)的平均值比較。誤差條表示平均值的95%置信區(qū)間。
圖3. 使用羽流回歸方法確定的NOx/CO2和NH3/CO2排放比率。車輛按車輛類型、燃料類型和歐標(biāo)等級(jí)分組。* 表示已經(jīng)進(jìn)行過實(shí)際駕駛排放測試(RDE)的車輛。插圖顯示了按里程分組的汽油車NOx/CO2與NH3/CO2排放比率,通過合并歐標(biāo)4至6的數(shù)據(jù)并按里程四分位數(shù)劃分得出。
圖4. 使用羽流回歸方法確定的不同車輛群體的單車路邊NO2增量濃度。百分比顯示了每種車輛類型對總路邊NO2增量的貢獻(xiàn)。* 表示已經(jīng)進(jìn)行過實(shí)際駕駛排放測試(RDE)的車輛。
研究結(jié)論
1. 柴油車輛(包括使用NH3選擇性催化還原系統(tǒng)以減少NOx排放的車輛)對NH3的排放通??刂频煤芎谩?/span>
2. 家用汽油乘用車,竟然是NH3排放的主要貢獻(xiàn)者,且隨著車輛行駛里程的增加,NH3排放量增加。
3. 汽油車輛的平均燃料特定NH3排放因子在0.3到1.2克/公斤之間,而柴油車輛的排放因子保持在0.06克/公斤以下,最新的監(jiān)管規(guī)定下的Euro VI公交車除外(0.5克/公斤)。
4. 該技術(shù)靈活,能夠適應(yīng)多種空氣污染物的測量,并可以部署在道路旁的環(huán)境監(jiān)測點(diǎn)。
原文鏈接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.4c07907
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