本文選題：機動車 + 排放因子��； 參考：《合肥工業(yè)大學》2015年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著社會經濟的高速發(fā)展和居民生活水平的提高,城市機動車保有量快速增長,機動車污染物排放已成為眾多城市大氣污染的主要來源。針對地區(qū)機動車污染物排放特征開展控制研究,合理制定地區(qū)機動車污染控制措施已迫在眉睫。本文以上海市機動車污染物排放量研究為目標,借鑒國內外機動車污染相關研究經驗,通過詳細調查上海市機動車道路交通等基礎資料,利用機動車排放因子與機動車活動水平數據的乘積得到上海市機動車各污染物排放量,同時對上海市未來幾年的機動車污染物排放量進行了預測。計算結果表明：(1)2007-2012年間,上海市機動車污染物年排放量呈遞減趨勢,從2007年的56.47萬t下降到2012年的50.79萬t,說明近幾年該地區(qū)機動車污染物排放情況得到一定的緩解,但污染仍然很嚴峻；同時由機動車污染物排放的車型分擔率結果可知MC、LDGV、 HDDT和HDDV是機動車污染物主要的排放源,其排放量總和占到機動車污染物總量的90%以上。(2)采用一元線性回歸模型的構造與檢驗原理,通過對2007-2012年上海市機動車保有量、機動車污染物排放總量以及各污染物排放量數據的分析,建立起上海市機動車保有量與機動車污染物排放總量之間的一元線性回歸預測模型Yi=71.703-0.06X,,相關系數R=0.958。而后,利用該預測模型分析得到2013-2018年上海市機動車污染物排放總量以及6種污染物排放量的預測值。其次通過現有資料與數據,以2007-2012年為一個時間序列,采用灰色關聯法對上海市大氣環(huán)境影響因素進行分析知,大氣中各污染物濃度受眾多因素的影響,其中機動車排放是造成空氣污染物濃度升高的主要原因。同時選取七個經濟指標作為上海市代表性經濟變量,通過主成分分析法提取出的主成分作為經濟代表性因素,再通過多元線性回歸方法建立多元線性回歸方程：Y=102.81+0.408X1+7.107X2,根據該方程的系數可知：經濟因素對汽車保有量的影響最大,其次是汽車產量對汽車保有量的影響。由此我們得出經濟因素是影響汽車保有量變化的最重要因素。最后根據國內外實施機動車污染控制手段結合上海市實際情況,運用協同控制坐標系評價方法,設計了三類機動車污染減排的控制情景：“單個措施控制方案、結構性調整控制方案、綜合控制方案”,分析在不同的機動車控制措施情景下各污染物與溫室氣體的之間協同效應,為上海市今后開展機動車污染減排提供理論依據。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of social economy and the improvement of residents' living standard, the number of urban motor vehicles has increased rapidly, and the emission of motor vehicle pollutants has become the main source of air pollution in many cities. It is urgent to study the emission characteristics of regional motor vehicle pollutants and make reasonable measures to control regional vehicle pollution. This paper aims at the study of the emission of motor vehicle pollutants in Shanghai, draws on the relevant research experience of motor vehicle pollution at home and abroad, and through the detailed investigation of the basic data of motor vehicle road traffic in Shanghai, By using the product of motor vehicle emission factor and motor vehicle activity level data, the emission of motor vehicle pollutants in Shanghai is obtained, and the emission of motor vehicle pollutants in Shanghai in the next few years is forecasted. The calculated results show that the annual emission of motor vehicle pollutants in Shanghai decreased from 564700 tons in 2007 to 507900 tons in 2012 from 2007 to 2012, indicating that the emission of motor vehicle pollutants in this area has been alleviated in recent years. However, the pollution is still very serious. At the same time, the results of the vehicle model share rate of vehicle pollutant emission show that MCG, HDDT and HDDV are the main emission sources of motor vehicle pollutants. The total amount of its emissions accounts for more than 90% of the total amount of motor vehicle pollutants.) based on the principle of the construction and inspection of a linear regression model for the construction and inspection of motor vehicle ownership in Shanghai from 2007 to 2012, Based on the analysis of the total emission of motor vehicle pollutants and the emission data of various pollutants, a linear regression prediction model was established for predicting the relationship between vehicle ownership and total emission of motor vehicle pollutants in Shanghai, with a correlation coefficient of 0.958 and 71.703-0.06Xn. Then, the forecast values of total motor vehicle pollutant emission and six kinds of pollutants emissions from 2013 to 2018 in Shanghai were obtained by using the forecasting model. Secondly, based on the existing data and data, taking 2007-2012 as a time series and using the grey correlation method to analyze the influence factors of atmospheric environment in Shanghai, we know that the concentration of pollutants in the atmosphere is affected by many factors. Motor vehicle emission is the main cause of the increase of air pollutant concentration. At the same time, seven economic indicators are selected as the representative economic variables of Shanghai, and the principal components extracted by principal component analysis are taken as representative economic factors. The multivariate linear regression equation is established by the method of multivariate linear regression. According to the coefficient of the equation, the economic factors have the greatest influence on the vehicle ownership, and the next is the effect of the automobile output on the automobile ownership. From this, we draw the conclusion that economic factors are the most important factors affecting the change of vehicle ownership. Finally, according to the implementation of motor vehicle pollution control methods at home and abroad combined with the actual situation in Shanghai, using the evaluation method of coordinated control coordinate system, three control scenarios of vehicle pollution reduction are designed: "single measure control scheme," Structural Adjustment Control Scheme, Comprehensive Control Scheme, this paper analyzes the synergistic effect between pollutants and greenhouse gases under different vehicle control measures, and provides a theoretical basis for the future development of motor vehicle pollution emission reduction in Shanghai.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：X734.2

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本文編號：1932378