清华大学吴烨团队ES&T：基于移动跟车测试的中国大样本重型车排放特征

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成果简介

近期，清华大学环境学院吴烨教授团队在环境领域著名学术期刊 Environmental Science & Technology 上发表了题为“ Emission Measurements on a Large Sample of Heavy-Duty Diesel Trucks in China by Using Mobile Plume Chasing ”的论文。该研究在中国多个区域开展了大样本重型柴油货车跟车测试，系统评估了重型柴油货车的实际道路氮氧化物（ NO _X ）和黑碳（ BC ）排放水平，揭示了环境温度对重型柴油货车 NOx 排放的影响规律，提高了排放模型对区域和季节差异的表征能力。该成果为重型车排放的精准治理提供了重要的技术和数据支撑。

引言

控制柴油货车污染排放是打赢蓝天保卫战的“重要一役”。多项研究表明，实际道路重型车排放与实验室结果存在显著差异。以往研究大多基于车载测试开展，测试样本量较小，难以实现对细分车型和排放标准的实际道路排放水平的全面刻画和针对行驶条件、环境温度等关键因素影响的定量精准解析。本研究通过研发的兼顾准确性和大样本优势的跟车测试技术，在中国多个重点区域开展了实际道路重型货车排放测试，系统评估了重型货车实际道路的 NO _X 和 BC 排放水平和分布特征，定量解析了环境温度和行驶车速等重要因素的影响规律。

实际道路重型货车排放分布

大样本的跟车测试结果表明，实际道路国三 - 国五重型柴油货车 NO _X 排放并未随标准加严而显著改善。安装 SCR 的国四重型货车 NO _X 平均排放水平与未安装 SCR 的国三车排放水平相当。 2018 年实施“蓝天保卫战三年行动计划”以来，国五重型柴油货车 NOx 排放才有效下降。 BC 排放水平则随着排放标准的加严下降显著，但存在少量的高排放车对车队总排放贡献大，车队前 10% 高排放车样本贡献了 53% 的车队 BC 总排放，若对这部分高排放车进行精准识别和高效监管可以实现显著的减排效益。

重型货车排放的关键影响因素

研究基于梯度提升算法（ GBM ）分析了 影响重型货车 NO _X 排放的各因素重要性。结果表明，环境温度是影响重型车 NO _X 排放的首要因素，甚至超过排放标准的影响。重型货车 NO _X 排放呈现冬高夏低的特征，冬季的 NO _X 排放比夏季平均高出 17% 。与 NO _X 排放的重要性排名不同，排放标准是影响重货 BC 排放的首要因素，其次是行驶速度，行驶速度与 BC 排放水平呈负相关关系。

研究进一步定量解析了 NO _X 和 BC 排放与其重要影响因素之间的关系。各车重段和排放标准的货车 NO _X 排放均随环境温度降低而呈现增加趋势，其中最大总质量在 31 吨以下的国五重货对 NO _X 排放最为敏感，若环境温度从 +35°C 降至 −3°C ，这部分重货 NO _X 排放将增加 137% ；重货 BC 排放随车速降低呈增加趋势，对于 31 吨以下重货，与高速相比，低速行驶的国三 - 国五重货 BC 排放将增加 82%-388% ，对于大于 31 吨的重货，低速工况下排放将增加 150%-349% 。

更新重货 NO _X 排放清单

基于上述大样本的实际道路排放结果，研究更新了中国柴油货车的 NO _X 排放清单。发现以往研究低估了 18% 的 NO _X 年排放量， 2019 年实际道路 48% 的 NO _X 年排放量超过了基于法规限值计算的结果。研究进一步解析了细分季节和区域差异的重型车排放特征，低温敏感性导致我国大部分地区 2019 年冬季 NO _X 排放量比基准温度条件下（ 15 ℃）增加了 9%−29% ，其中东北地区最为突出。这一结果凸显了在季节和区域 NO _X 排放建模与预测中考虑环境温度影响的重要性。

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