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    專家 :機動車限行不治本 尾氣對霧霾有多大貢獻 ?

    20151214 07:23
    來源 :

     

    北京霧霾

    霧霾紅色預警

    車主艱難出

    12718時 ,北京市空氣重汙染應急指揮部 ,發布空氣重汙染預警等級由橙色提升為紅色預警 ,這也是北京市首次啟動空氣重汙染紅色預警 。

    對於生活在北京這座城市的人來說 ,霧霾的天氣早已不陌生 ,但進入紅色預警之下的緊急應急模式還是首次 。

    周一傍晚6點多 ,堵在晚高峰返家車流中的人們 ,聽到了北京應急辦發布的信息 ,空氣汙染預警等級從橙色升級為最高等級紅色 。

    星期一下午發的通知 ,星期二馬上就要執行 ,我個人的觀點是 ,這種通知要達到24個小時以上才能作為有效溝通 。而這樣倉促的單雙號限行通知確實給他的生活帶來了諸多不便 。

    由於此次重汙染紅色預警時間超過60個小時 ,北京臨時啟動的機動車單雙號限行 ,疊加以往每周一天的限行製度 ,尾號6被譽為本周最幸運數字 。

    而尾號39的車主則都遭遇三天限行 。謝寧嘉的車位號就是3 ,他在一個星期被限行三天 。這讓他覺得 :北京的公共交通其實還不是特別發達 ,特別是對五環以外的一些地方 ,比如說地鐵 、公交車都比較少 ,所以如果限行的天數太多了 ,這對我們的出行有一定影響 。

    任先生家就住在北京東五環之外 ,由於小區附近公共交通不便 ,開車幾乎是他唯一的出行方式 。而就在過去的幾天 ,因為一場嚴重的霧霾 ,他和幾百萬北京車主一樣 ,經曆了首個紅色預警之下的單雙號限行 。

    另一個問題也隨之而來 :給車主出行帶來不便的限行 ,真的使霧霾得到控製了嗎 ?車主限行之 ,會在治霾中有嗎 ?謝寧嘉的疑問可能會獲得很多人的共鳴 ,他說 :這兩天已經限行了很多車 ,但還是有汙染 ,還有很大霧霾 。所以我們私底下就覺得 ,都不知機動車的尾氣 ,特別是私家車的尾氣對霧霾有多大的貢獻 。

    白說

    這次紅色預警中 ,關於機動車單雙號限行是特別引人關注的 。第一次紅色預警像一場大考試 ,出了很多的題 ,以後還得慢慢地解 。但另一個關鍵是 ,限了機動車 ,起到的作用又有多大呢 ?

    PM2.5密切相關的氮氧化物

    減排13%

    1210日中午12時 ,北京市霧霾紅色預警解除 ,隨著冷空氣的到來 ,周四的北京街頭再現藍天 。而對於付出單雙號限行等代價的市民來說 ,紅色預警措施尤其是機動車限行到底起到了怎樣的效果 ,無疑是他們最為關注的問題 。

    本周四下午 ,北京市環保局公布了紅色預警的初步評估結果,稱減排措施將北京的日平均汙染水平拉低了一個等級 ,由空氣六級嚴重汙染降低到了五級重度汙染水平 。

    在各種減排措施中 ,北京市環境保護監測中心大氣室高級工程師孫峰認為 ,機動車單雙號限行發揮了較為突出的作用 。

    128號限行開始後 ,平均車速尤其是早高峰車速相比7號明顯提高,與PM2.5密切相關的機動車氮氧化物的排放量因此減少了 。

    氮氧化物排放整體下降 ,這個結論也得到中科院大氣物理研究所研究員王躍思的認同 。我們把王躍思搜集到的數據做了如下圖示。

    我們將8號限行前後的兩個時間段進行比較發現 ,限行後隨著車速提高 ,一氧化氮排放比限行前減少了24% 。

    汽車走起來的時候排放的二氧化氮多 。而汽車都堵在路上 ,一氧化氮排的多 。所以這次限行的一個最大優勢就能看出來 ,一氧化氮的幅度下降最大 ,達24% ,也就是說 ,我們的機動車不堵了 ,總量也因此排放得少了 。王躍思解釋道 。

    根據王躍思的研究 ,氮氧化物排放的減少 ,導致空氣中硝酸鹽 、硫酸鹽的大幅減少 ,而這兩種危害人體健康的物質恰恰就是PM2.5細顆粒物的重要組成部分 。

    跟同樣氣象條件相比

    下降了14.6%

    王躍思說 :一旦汽車開過去 ,你沒看見它有什麽汙染 。但是最重要的 ,汽車排放的氮氧化物 ,包括它排放的一些氨氣 ,都會轉化成粒子 ,二次粒子 。汽車總體氮氧化物下降了 ,PM2.5中的硫酸鹽 、硝酸鹽都下降了 。硝酸鹽下降最多 ,下降了70% ,硫酸鹽下降了60% 。跟同樣氣象條件下比 , PM2.5下降了14.6% 。PM10值也下降大約是14% 。

    11月底北京曾發生過一次嚴重霧霾天氣 ,王躍思選擇1128日作為參照對象 ,因為這一天與本次紅色預警的第一天128日的氣象條件和發展階段都十分接近 。

    PM10數值的相對下降 ,可以說這稱得上是本次紅色預警的最重要成果 。

    可是 ,為什麽還有很多霾 ?

    但與PM2.5PM10的顯著下降相比 ,顆粒更小的PM1降幅隻有3.2% 。

    王躍思認為這可能是能見度並未明顯改善的原因 :“PM1是什麽 ?對能見度影響最大的這部分更小的顆粒物 。這次汙染的PM1變化不大 ,所以我們紅色預警也沒看到濃見度有多大好轉 。

    而在這次紅色預警過程中 ,與公眾馬上見藍天 、空氣質量迅速好轉的期待不同 ,預警第二天9號的空氣質量進一步惡化 ,達到了本次霧霾的峰值,部分地區甚至出現爆表現象 。對此 ,王躍思和孫峰都認為 ,短時間減排措施不可能根本扭轉汙染物累積的趨勢 ,紅色預警的作用可能主要體現在控製霧霾加重的速度 。

    孫峰認為 ,這種汙染控製措施 ,第一時間就會得到大幅度的改善不太現實 ,因為其他方麵的條件它本身就是種汙染了 ,而且其他方麵的條件還在進一步惡化 。王躍思說 :紅色預警最大的作用 ,就是把最高值往下降 。你把霧霾從500下降到400 ,或者降到300 ,但老百姓什麽感覺都沒有 。這個汙染的控製源頭減霾不是說停幾輛車 ,或者是停幾個工廠就能做到的 。

    白說

    弄明白霧霾形成的主要原因 ,以便知己知彼 ,仗也好打 。可讓人哭笑不得的是各種說法不統一 ,不僅沒讓人弄清楚原因 ,反而成了更大的糊塗賬 。這邊有人說 ,主要是機動車尾氣 ,那邊馬上發布新說法是供暖燃煤質量差 ,還有天然防護林把風給攔住了等等說法 ,到底哪一個更靠譜 ?哪一個部門或機構公布的更靠譜呢 ?

    王躍思 :

    單雙號限行不可作為常態

    會刺激有車族買第二輛車

    2012年開始 ,王躍思的團隊就在試圖找到灰霾形成的機製 ,並進而為控製灰霾汙染提供科學可行的技術 。而在此次北京紅色預警中 ,王躍思和自己的團隊所監測到的數據 ,也證實霧霾的成分中 ,由機動車導致的部分相對比例和絕對數值 ,與11月底的那次重霧霾相比 ,都出現了大幅下降 。

    周四 ,北京市環保局在評估此次紅色預警措施的初步效果時認為 ,機動車直接排放水平的降低減少了向PM2.5的二次轉化 ,對抑製汙染程度進一步加重起到了積極作用 。

    顯然 ,無論從科學的數據分析還是應急措施的成效總結 ,機動車限行都帶出了一種切中要害的味道 ,這也難怪同樣在霧霾封城的河北 ,限行早已成了一項必要手段 。

    本周 ,河北多達12地市啟動了重汙染預警 ,但招致輿論抨擊的是 ,其中廊坊 、保定和衡水三市 ,僅僅在啟動橙色II級預警時 ,就限定機動車按單雙號出行 。而根據河北省2014年底發布的《重汙染天氣應急預案》規定 ,這是隻有在紅色1級預警時才能對機動車采取的限製措施 。

    對於機動車限行問題 ,王躍思談到 :為什麽要限機動車的出行量 ?因為出行量限製起來比較容易 ,比較好操作 ,但是我本人認為它不是解決我們霧霾長期汙染的一個方向 。業務部門也好 、政府部門也好 ,一定不要把單雙號限行導向為一種常態 ,這是不可取的 。

    如果一旦將單雙號限行變成一種常態 ,王躍思認為 :很多有車族就會想了 ,我是不是再買一輛車 ,我有錢買一輛好的 ,沒有錢就買一輛二手的 ,這樣汙染物就會變得更多了 。而且我們再采取紅色預警 ,再實行單雙號限行措施時 ,就沒有作用了 。

    盡管在王躍思掌握的數據中 ,北京市機動車在重霧霾時的貢獻率能夠達到50%左右 ,他也建議公眾在重汙染天氣盡量少開車 ,因為這畢竟關係到每個人自身的呼吸安全 。但他同時也強調 ,頻繁使用單雙號限行 ,隻會加速汽車保有量的提升 ,而真正降低機動車的排放汙染 ,車輛出行並不是問題的最核心 。

    車 、油 、路

    油的品質當反思

    王躍思認為 ,改進油品質量是更根本的措施 。

    他說 :車油路 ,油是基礎 ,第二要解決路的疏通問題 ,第三才是車 。汽油中我們的烯烴含量很高,太高了 ,外國發達國家可能規定是15% ,我們國家是30% ;多環芳烴方麵 ,發達國家規定20%以下、15%以下 ,我們國家是30% ;發達國家汽油中60%70%是飽和烷烴 ,我們國家隻是30%多 。我們國家的油品質量從標準上應該改進 。

    首次啟動紅色預警的北京 ,在多方的努力和冷空氣的助力下 ,迅速走出了重霧霾,但在簡短享受兩天的陽光後 ,又再度陷入重圍 。

    顯然 ,付出了巨大社會成本的一次紅色預警 ,終歸也隻是一次應急措施 ,而這樣的應急措施出現的次數 ,或許也在驗證著霧霾治理的成效 。

    王躍思說 :別指望發紅色預警 ,明天空氣質量會變成優和良了 ,那是不可能的 。紅色預警汙染物下降了多少 ,起沒起作用 ,我覺得這是一個方麵 。最重要的一個方麵 ,是讓大家痛定思痛 ,想想今後我們的汙染怎麽治理 ,我們的日子怎麽過 。我們這方麵欠賬太多了 ,我們都已經過飽和不知道多少倍,你想僅僅做點什麽單雙號就能解決問題 ,那是解決不了的 ,現在離我們那個預值 ,還差得遠呢 。 

     

     

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