基于实测排放因子的中国上海高时空分辨率车辆氨排放清单

《Atmospheric Pollution Research》：High spatiotemporal resolution vehicular ammonia emission inventory in Shanghai, China based on measured emission factor

本研究基于道路移动监测估算乘用车氨排放因子为35.8±9.4 mg·km?1，构建高时空分辨率（1km×1km，月度）的上海地区车辆氨排放清单。结果显示，2021年上海车辆氨排放达2697.8吨，其中41.8%来自城市区域，82.9%居民居住在氨排放超农业源的城区，冬季尤为显著。该成果修正了前期低估问题，为城市空气质量治理及PM2.5源解析提供科学依据。

　　

李仁强|王珊珊|顾传奇|周斌

中国上海市复旦大学环境科学与工程学院，空气质量与环境卫生重点实验室

摘要

氨（NH₃）是细颗粒物（PM_2.5）的主要前体，进一步影响人类健康。虽然农业来源被认为是氨排放的主要来源，但车辆排放仍然起着重要作用。然而，特别是在人口密集的城市地区，车辆氨排放的时空分布特征仍然有限。在这项研究中，我们基于道路移动测量数据估算了乘用车（PC）的排放因子，并为上海建立了高空间分辨率（1公里×1公里）和时间分辨率（每月）的车辆氨排放清单。研究表明，乘用车的氨排放因子为35.8 ± 9.4毫克/公里，2021年上海的车辆氨排放总量达到2697.8吨。这些发现表明，以往对车辆氨排放的估计可能偏低。此外，大约82.9%的居民居住在车辆氨排放量超过农业来源排放量的地区，这一比例在冬季更高。本研究强调了城市车辆氨排放的重要性——尤其是在人口密集地区——并为改善区域空气质量和完善PM_2.5来源分配策略提供了坚实的科学基础，这可能对特大城市（特别是在人口密集地区）产生更显著的影响。

引言

作为大气中主要的无机碱性气体和氮循环的关键组成部分，氨可以与硫酸和硝酸反应形成二次无机气溶胶（SIA）（Du等人，2023年；Walters等人，2020年）。过量的氨沉积会导致生态问题，如水体富营养化、土壤酸化和生物多样性丧失（Pu等人，2023年；Wen等人，2023年）。尽管农业来源是中国氨排放的主要贡献者，但在城市地区，非农业来源的贡献日益显著。特别是，车辆排放已成为城市地区氨排放的重要来源（Chang等人，2016b年；Chang等人，2019年；Sun等人，2017年）。

车辆氨排放主要来自装有三元催化器（TWC）的汽油车和装有选择性催化还原（SCR）系统的柴油车（Liu等人，2021年；Lyu等人，2023年）。对于轻型汽油车，氨排放主要归因于TWC中的催化过程（Liu等人，2021年）。TWC中发生的复杂反应主要由其活性催化组分驱动。催化剂失活后，氨主要作为NO_x还原的副产物形成，其形成在富氧操作条件下会进一步增强，并受催化剂配方和老化状态的影响（Liu等人，2021年；Zheng等人，2025年）。对于柴油车，氨排放主要来自SCR操作过程中的氨泄漏，这取决于尿素投加策略、SCR转化特性以及下游氨泄漏催化剂（ASC）的性能（Yue等人，2022年；Wang等人，2024年；Zhang等人，2022年）。此外，先前的研究表明，经过长期使用后，后处理装置的催化剂会老化。这种老化会增加污染物排放并削弱排放控制的稳定性（Zheng等人，2025年；Liu等人，2021年）。

氮同位素分析和移动测量表明，车辆排放源对上海城市地区的环境氨浓度有显著贡献（Chang等人，2019年）。由于SO₂和NO_x等PM_2.5前体通常位于人口密集的城市地区，车辆氨排放可能对空气质量和人类健康造成更大的影响。作为特大城市，上海的行政面积为6,340.5平方公里，居民人口为2,490万，GDP为6,085亿美元，人均车辆拥有量为0.2辆。上海的交通网络与人口密集地区紧密相连。此外，与SO₂和NO_x等污染物相比，非农业部门的氨排放（尤其是来自车辆的排放）尚未得到充分监管（Farren等人，2021年；Gu等人，2023年；Wang等人，2023年）。因此，有必要建立高分辨率的车辆氨排放清单以探索其排放特征。

自下而上的氨排放清单的准确性在很大程度上取决于排放因子（EFs）（Gu等人，2023年）。尽管已在不同地区建立了车辆氨排放清单（Chen等人，2021年；Sun等人，2019年；Yu等人，2020年；Zhu等人，2023年），但由于缺乏本地测量的排放因子，仍存在显著不确定性。以往的研究主要通过底盘测功机测试（Huang等人，2018年）和隧道测量（Chang等人，2016b年；Liu等人，2014年）来推导排放因子。虽然这些研究方法提供了有关车辆氨排放特征的宝贵见解，但它们在真实驾驶条件下的适用性受到车辆技术、驾驶行为和环境条件等复杂因素的影响（Farren等人，2021年；Li等人，2021年；Liu等人，2014年）。近年来，基于差分光学吸收光谱（DOAS）的道路移动监测技术已被用于测量车辆氨排放（Dai等人，2024年）。

在这项研究中，我们基于道路移动测量数据估算了乘用车的排放因子，并为2021年的上海建立了高空间分辨率（1公里×1公里）和时间分辨率（每月）的车辆氨排放清单。然后，我们评估了车辆氨排放的时空分布，并量化了它们在不同人口密度地区对总氨排放的相对贡献。最后，通过与其他研究的排放量比较和不确定性分析对车辆排放清单进行了评估。

计算方法

2021年上海的车辆氨排放清单计算如下：$$其中E是总车辆氨排放量（吨）；VP_j,m表示车辆类型j（乘用车（PC）、轻型车辆（LCV）、重型卡车（HDT）和公交车（BUS）的数量及其排放标准m（中国II、中国III、中国IV、中国V和中国VI（中国VI标准包括两个阶段：中国VI-a和中国VI-b））；VKT_j表示车辆行驶的公里数

2021年上海不同车辆类型和排放标准的车辆氨排放因子

图1显示了不同车辆类型和排放标准的车辆氨排放因子。根据道路移动测量数据，中国III–中国VI标准的乘用车氨排放因子为35.8 ± 9.4毫克/公里。这一氨排放因子在COPERT模型模拟范围内，但高于底盘测功机测试（29.2 ± 24.1毫克/公里；Huang等人，2018年）和隧道测量（28 ± 5毫克/公里；Chang等人，2016b年）得出的结果。

结论

在这项研究中，我们基于道路移动测量数据估算了乘用车（PC）的排放因子，并为上海建立了高空间分辨率（1公里×1公里）和时间分辨率（每月）的车辆氨排放清单。研究发现，乘用车的排放因子为35.8 ± 9.4毫克/公里。2021年，上海的车辆氨排放总量达到2,697.8吨，其中41.8%来自城市地区。值得注意的是，大约82.9%的居民居住在车辆氨排放量较高的地区

作者贡献声明

周斌：撰写 – 审稿与编辑，资源整理。李仁强：撰写 – 初稿撰写，软件开发，数据分析。王珊珊：撰写 – 审稿与编辑，项目监督，资金筹集，概念构思。顾传奇：数据收集与整理

未引用参考文献

Chen和Hoek，2020年；全国人民代表大会，2003年；Huang等人，2015年；上海统计局，2021年；Sun等人，2021年。

数据可用性声明

数据可应要求提供。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本研究由上海市自然科学基金（23ZR1406300）资助，并得到了国家自然科学基金中德 mobility 计划（编号M-0509）的财政支持。