通过环境影响评估，对印度尼西亚东部Krian-Legundi码头的收费公路的CO，CO2，CH4和N2O排放量进行预估外文翻译资料

 2022-11-28 15:16:18

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通过环境影响评估，对印度尼西亚东部Krian-Legundi码头的收费公路的CO，CO2，CH4和N2O排放量进行预估

Mohammad Razif 和 Irwan Bagyo Santoso

摘要： 对印度尼西亚东部的Krian-Legundi码头进行环境影响评估研究是从2014年开始的，研究具有可行性且通过环境许可。从环评研究可以得知，操作阶段中有一个缺陷：在探索车辆排放量的时候他们使用了这条道路。本研究的目的是采用具有可行性的交通预测数据研究更详细的预测CO、CO2、CH4和N2O排放。预测产生的客运车辆单位（PCU）/天。根据PCU /天的值，可以由PCU /小时的价值乘以车辆排放因子和燃料的车辆消费以及使用道路长度的计算，预测CO，CO2，CH4和N2O的排放总量。由Krian-Legundi码头收费公路2048年的回归结果，预测自2014年起，CO的总排放量=-425 325times;年，CO2总排放量=- 4254 2353times;年；CH4总排放量= -0.693 0.383times;年；N2O总排放量= -0.140 0.0777times;年。

关键词：收费公路，排放，CO，CO2，CH4，NO2

1.引言

对印度尼西亚东部的Krian-Legundi码头进行环境影响评估研究是从2014年开始的，研究具有可行性且通过环境许可。操作阶段中的缺陷之一是：在探索车辆排放量的时候他们使用了这条道路。Krian-Legundi码头收费公路，位于东爪哇，设计为29.2公里，旨在促进Tanjung Perak海湾与东爪哇省西部的连通，以及能够降低Surabaya-Gempol收费公路的负荷。Surabaya-Gempol收费公路通常用来连通Tanjung Perak海湾与东爪哇省东部。本研究的目的是利用交通数据预测，深入预测评估CO，CO2，CH4和N2O的排放。这种方法新引入单位——客运车辆单位（PCU）/天。

2.文献综述

基于2014年Krian-Legundi码头收费公路的预可行性研究，得到交通预测数据的日平均值和年平均值。预测数据的细节如表1所示。

Laksono 和 Damayanti创建了一个公式去计算总排放量。公式里考虑的影响因素有总车流量，排放因子，道路长度和车辆的燃料消耗。公式如下：Q = Ni times;FEitimes; L times; KI，其中：Q =排放总量（克/小时），Ni =总车流量（PCU /小时），FEi=车辆排放因子（克/升），L =道路长度（公里），KI =车辆油耗（升/ 100公里）。排放因子值基于燃料和车辆类型，详见表2。汽油车和柴油车的能源消耗详见表3.

3.研究方法

本研究的方法是利用交通数据预测，计算每天的客运车辆（PCU）。基于此数据，可以运用Laksono 和 Damayanti创建的公式求解，预估Krian-Legundi码头收费公路的CO，CO2，CH4和N2O的排放量。

4.结果与分析

根据能源与资源部公布结果，用于交通运输的汽油与柴油消耗比为4:3。而环境影响评估（EIA）的研究没有显示汽油或柴油车辆的详细百分比。因此，排放量计算中将汽油车与柴油车的比例近似假设为4:3。根据表3数据，根据表3数据，PCU/小时可以与PCU/天进行转换。因此，表4至表7中的总排放量估算结果，可以通过累加4/7的汽油车总排放量（4/7）Q汽和3/7的柴油车总排放量（3/7）Q柴得到。

之后，可以利用表4智表7的数据，利用Minitab 16得到回归线和回归方程，结果如图1至图4所示。

从图1的结果，CO总排放量结果为回归方程为CO总排放量= 425 235times;年。Minitab结果细节如图2所示。

从图3的结果，CO2总排放量结果为回归方程为CO2总排放量= -4254 2353 times;年。Minitab结果细节如图4所示。

从图5的结果，CH4总排放量结果为回归方程为CH4总排放量= -0.693 0.383times;年。Minitab结果细节如图6所示。

从图7的结果，N2O总排放量结果为回归方程为N2O总排放量= -0.140 0.0777times;年。Minitab结果细节如图8所示。

这一观察结果为吨级，它是相当大的。但是，它可以与其他研究结果进行比较。Ratanavaraha和Jomnonkwao预测到2030年的CO2排放，最大值是通过曲线回归（三次曲线）为2亿2533万吨，最小值是通过对数线性回归为9168万吨。Rodriacute;guez等认为碎片化和高度结构化城市的二氧化氮和PM10浓度较高，人口密集的城市SO2浓度更高。Ccedil;aprazet 等人认为三种空气污染物中，SO2与因心血管疾病，呼吸系统疾病造成的死亡和总死亡率相关性最高。研究表明，短时间死亡率暴露于空气污染中与2007-2012年心血管，呼吸和总非意外死亡率的增加密切相关。Su等人认为，所有七个城市，部分潜在暴露于污染中的人口数与巷道密度呈正相关，并在较小程度上，与人口密度正相关。Mustapa和Bekhet的研究结果表明，取消燃油价格补贴可能会导致减少652 千吨燃料消耗，二氧化碳排放量可降低6.55%，这将使马来西亚在2020年达成目标。Su等人认为最终回归模型分别解释了81%，86%和85%的NO, NO2 和 NO X浓度的变化原因，交叉验证分析表明预测精度为87%-91%。

Yazdiet等人估计CO平均排放因子范围是在4至12克/公里，可吸入颗粒物为0.1至0.2克/公里，这取决于交通条件和这些排放因子在实际工作条件下的速度变化。

5.结论

根据研究结果，得出若干结论：

  1. 由Krian-Legundi码头收费公路2048年的线性回归结果，预测车辆的CO排放量为11578.35吨/小时，CO总排放量= 425 235times;年。
  2. 由Krian-Legundi码头收费公路2048年的线性回归结果，预测车辆的CO2排放量为115771.72吨/小时，CO2总排放量=-4254 2353 times;年。
  3. 由Krian-Legundi码头收费公路2048年的线性回归结果，预测车辆的CH4排放量为18.87吨/小时，CH4总排放量= -0.693 0.383times;年。
  4. 由Krian-Legundi码头收费公路2048年的线性回归结果，预测车辆的N2O排放量为3.82吨/小时，N2O总排放量= -0.140 0.0777times;年。

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