• 关键词：道路移动源  温室气体  排放清单  MOVES模型  渭南市

• 基金项目：国家重点研发计划项目（No.2017YFC0212206）； 陕西省重点产业创新链（群）研发计划项目（No.2018ZDCXL-SF-02-05）； 陕西省 科技统筹创新工程计划项目（No.2016KTZDSF-02-01）； 陕西省重点研发计划项目（No.2021ZDLSF-05-07）

• 李光华
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064;长安大学旱区地水文与生态效应教育部重点实验室，西安 710064

• 高健
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 邓顺熙
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064;长安大学旱区地水文与生态效应教育部重点实验室，西安 710064

• 孙智钢
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 张帅
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 路珍珍
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 卢攀
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 张雅瑞
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 阿布拉·吐合提
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 李琪琪
• 长安大学水利与环境学院，西安 710064

• 摘要：根据渭南市机动车保有量和抽样调查与观测数据，采用MOVES模型计算了渭南市2017—2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO 4种 温室气体的排放量，分析了机动车车型、燃料和排放标准对温室气体排放量的影响.基于ArcGIS和渭南市道路网信息，建立了高分辨率（1 km× 1 km和1 h×1 h）的温室气体排放清单.结果表明，渭南市2019年道路移动源CO₂、CH₄、N₂O和CO的排放量分别为424.322×10⁴、0.044×10⁴、0.007×10⁴和2.808×10⁴ t，以CO₂当量计，机动车温室气体的总排放量为432.843×10⁴ t. 4种道路移动源温室气体中，CO₂占总温室气体排放量的98.03%.渭南市小型客车对温室气体的贡献率最大，分别排放了43.41%的CO₂、74.78%的N₂O和57.17%的CO.大型客车排放了34.47%的CH₄， 汽油车和天然气汽车是N₂O和CH₄的主要排放源，分别排放了86.76%的N₂O和61.87%的CH₄.渭南市道路移动源温室气体排放强度24 h变化呈“双峰”分布，空间分布呈明显的“线-面”特征，这与道路分布密度高度相关，路网密集的城市中心为机动车温室气体的高排放区.

• Abstract：Based upon the data of vehicle densities and surveys of road sections， MOVES （Motor Vehicle Emission Simulator） model was employed to calculate the emissions of greenhouse gas （GHG） from road mobile sources in Weinan from 2017 to 2019， such as CO₂， CH₄， N₂O and CO. The influences of vehicle category， fuel and emission standards on GHG emissions were characterized. A GHG emission inventory with high temporal （1 h×1 h） and spatial （1 km×1 km） resolution was developed based on ArcGIS software and information of road network in Weinan. The results showed that the emissions of CO₂， CH₄， N₂O and CO from road mobile sources in Weinan in 2019 were 424.322×10⁴， 0.044×10⁴， 0.007×10⁴ and 2.808×10⁴ t， respectively， and the total amount was 4.328 million tons of equivalent carbon dioxide （CO₂e）. Among the four GHG， CO₂ accounted for 98.03% of the total GHG emissions. In Weinan， the contribution of passenger car to GHG emissions was the largest， which accounted for 43.41%， 74.78% and 57.17% of the total CO₂， N₂O and CO emissions， respectively. Large buses emitted 34.47% of CH₄. Gasoline and natural gas vehicular emissions were the dominant sources of N₂O and CH₄， which accounted for 86.76% and 61.87% of total N₂O and CH₄ emissions， respectively. The 24 h variation of GHG emission intensity from road mobile sources in Weinan showed a “bimodal” distribution. The spatial distribution had a remarkable “line-surface” feature that was highly correlated with the road network density. Urban center with dense-road networks were the areas， where higher emission of GHG from vehicles was present.

• Key words：road mobile source  greenhouse gas  emission inventory  MOVES model  Weinan

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