颗粒污染物主要由非挥发性颗粒物(PM_nvol)，挥发性硫酸盐颗粒物(PM_vol-FSC)，挥发性有机颗粒物(PM_{vol-FuelOrganics})和挥发性滑油生成有机颗粒物(PM_vol-oil)组成，而非挥发性颗粒物的主要组分是黑碳气溶胶^[16]。由于尚未开展挥发性滑油生成有机颗粒物排放量的计算研究，故主要针对其他3种颗粒物进行估算。当航空发动机随环境气温变化时，其性能参数也会发生改变，尤其是对发动机燃烧室主燃区温度的影响，进而影响燃烧。本研究在形成氧化法的基础上，从能量平衡的角度对发动机主燃区温度T_fl进行计算，对形成氧化方法进行改进。利用改进方法，评估航空发动机在各个航班季节下的LTO循环颗粒物排放特征趋势，其计算流程如图1所示。

非挥发性颗粒物的主要成分是黑碳气溶胶。根据ICAO推荐的一阶近似方法，基于排放指数数据库中4个飞行阶段的烟度值来计算黑碳浓度。然而，在实际运行中，由于航班延误、空中管制等诸多因素影响，各飞行阶段的时间往往与排放数据库推荐值不符，不同时刻的推力值是实时变化的，与排放数据库推荐的按不同飞行阶段固定推力的估算方法有较大区别，因而会对整个LTO循环中颗粒物排放估算造成较大影响。本研究采用基于黑碳形成和氧化过程的形成氧化方法。在此方法的基础上从能量平衡过程对主燃区温度进行计算，并提出改进的形成氧化方法。该方法在满足适航规章要求的前提下，充分考虑了环境温度、压力等参数，以及燃油燃烧程度对黑碳排放的影响。

黑碳排放指数EI_BC(单位mg·kg⁻¹)是由黑碳质量浓度C_BC(单位mg·m⁻³)与涡扇发动机每千克航空煤油的废气容积流量Q_Mixed(单位m³·kg⁻¹)相乘所得到的，具体计算方法及公式参考文献[15]。该计算方法中，实时黑碳浓度会受到燃油流量m_f(单位kg·s⁻¹)、空气燃油比(air fuel ratio，AFR，后简称“空燃比”)及主燃区温度T_fl(单位K)的影响。其中，燃油流量m_f及空燃比可通过QAR数据直接获取，但主燃区温度T_fl目前受材料限制，无法直接得到。原方法为将燃烧反应物和产物的绝对焓值进行线性拟合得到式(1)，即可计算主燃区温度。

然而，在航空发动机实际运行过程中，燃油的燃烧效率约为96%^[17]，无法完全燃烧，故该方法可能过高估算了主燃区温度，进而低估了颗粒物的排放量。主燃区温度T_fl与燃料种类、燃烧方法、燃烧室入口总温、传热条件等诸多因素有关，主要取决于燃烧过程的热平衡。从航空煤油燃烧过程出发，该过程是位于燃烧室内进行的定压加热过程，不发生高温热分解现象，由能量平衡关系可得到主燃区温度T_fl的关系式(式(2))。

式中：Q₁为燃料的化学能，J；Q₂为空气带入的物理热，J；Q₃为燃料带入的物理热，J。具体计算见式(3)～式(5)。

式中：m_air为空气流量，kg；T₃为燃烧室入口气温，K；T_f为航空煤油温度，K；C_p1和C_p2，J·(kg·K)⁻¹，分别为空气和航空煤油的定压比热容。改进的形成氧化方法可根据能量平衡方程对发动机主燃区温度进行计算，并考虑飞机实际运行中参与燃烧的因素，包括空气温度、燃油温度、航空煤油的热值等。环境气温直接影响了燃烧过程中空气、燃油的物理热，进而影响了主燃区温度，对黑碳的形成造成了直接影响。改进方法考虑了参与燃烧的物质的物理热，物理热中涵盖了环境气温参数，能更准确地计算非挥发性颗粒物排放指数EI_BC，且适用于目前所有使用传统燃料的航空发动机。

挥发性硫酸盐颗粒物主要由燃料硫转化而成。SO₂通过氧化作用变成SO₃，随后在火焰羽流中发生水合作用变为硫酸盐颗粒物，其排放指数不随功率设定值变化而变化，而是由燃料含硫量(fuel sulfur content，FSC)及SO₂到SO₃的转换率(ε)计算得到。具体计算过程参见文献[6]，计算公式见式(6)。

式中：MW_out=96，MW_Sulphur=32，FSC=0.068%，ε=2.4%。燃料含硫量FSC、SO₂向SO₃的转换率ε可能存在差异。据最新测量值，ICAO建议将FSC、ε分别设为0.068%、2.4%。

挥发性有机颗粒物排放指数是将ICAO发动机排放数据库所列的发动机碳氢化合物排放指数与其比率值(δ)相乘得到(式(7)。

式中：δ为按不同飞行阶段的恒定比率数值。对应状态下的数值为慢车6.17 mg·g⁻¹、起飞115 mg·g⁻¹、爬升76 mg·g⁻¹、进近56.25 mg·g⁻¹。

根据ICAO推荐方法计算挥发性硫酸盐颗粒物和挥发性有机颗粒物排放指数，再结合QAR数据中燃油流量及运行时间计算排放总量。

颗粒污染物排放量主要由燃油流量、不同阶段飞行时间以及排放指数的乘积决定。航空器LTO循环包括：滑行/地面慢车(Taxi)、起飞(Take-off)、爬升(Climb)和进近(Approach) 4个阶段。定义为从地面到大气层边界面3 000英尺高度内的空间。在该高度下，发动机颗粒污染物的排放与扩散会直接影响机场周边空气质量。一个标准的起降循环如图2所示。

LTO循环E_mi由各个飞行阶段的不同时刻下燃油流量Q_fmi及排放指数EI_BC相乘之后累加得到，如式(8)所示。

式中：E_mi为各阶段不同种类颗粒物的排放总量；n为各阶段的时间帧数；Q_fi和T_i分别为各时间帧的燃油流量和工作时间。在计算时，各个飞行阶段的排放指数计算方法不同，故要对飞行阶段进行划分，为确定各个飞行阶段的不同运行时间，需对QAR数据按不同的时间帧进行飞行阶段划分。本研究结合QAR数据中的低压转子转速(N₁)、高压转子转速(N₂)、飞行高度(H)、油门杆解算器角度(TRA)等参数对LTO阶段中慢车、起飞、爬升、进近4个阶段进行准确划分，各时间帧数下的飞行参数值都可在QAR数据中得到。

为验证本研究所建立的改进主燃区温度计算的形成氧化计算模型可实时准确地计算航空发动机LTO循环颗粒物排放，选取B777、A320、 A321、A330、B738(装配GE90、V2500、V2522、PW4000、CFM56发动机)飞机左发、右发(左发、右发是搭载于飞机两侧的航空发动机)的大量QAR数据，计算不同机型冬春航季及夏秋航季LTO循环各阶段的颗粒物排放指数，从而定量分析不同航季下不同型号航空器颗粒污染物排放量变化。

目前，我国民航系统每年都要进行2次航班计划调整。每年3月最后1个完整周的星期日至10月最后1个完整周的星期六，执行夏秋季航班计划；10月最后1个完整周的星期日至第二年3月最后1个完整周的星期六，执行冬春季航班计划^[18]。本研究基准年为2017—2018航季年，共计369 d。其中，包括夏秋航季共计216 d，冬春航季共计153 d。一方面，这是考虑到旅游业的淡旺季、人群出行的周期性。根据航季的不同，各航空公司将参照执行的航班收益情况，在新航季里对现有航班进行调整。另一方面，根据我国实际情况，春夏和秋冬之间全国天气、气压均有较大差异，飞行标准亦有不同。在此基础上，根据QAR数据中的飞行日期，把该年中QAR数据分为夏秋季航班QAR数据以及春冬季航班QAR数据，以对不同航季下民航飞机颗粒物排放变化进行定量分析。

选取交付后稳定飞行的发动机历史QAR数据。根据该数据，发现少数时刻由于监测探头损伤，数据记录错误等因素影响，会造成监测数据出现异常值。为保证计算精度，需要对原始数据进行异常值筛选。选取拉依达准则法(3δ准则)判别法对异常值进行处理。拉依达准则法是一种剔除异常值的方法。该方法利用标准偏差按一定概率确定一个区间，并认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。根据全航段的QAR数据，按QAR中的低压转子转速N₁、飞行高度H等飞行参数，划分为滑行、起飞、爬升、进近4个阶段。分别对4个阶段进行等精度测量，独立得到X₁、X₂......，X_n。X为算术平均值，若某个测量值X_b的剩余误差V_b(1<=b<=n)，满足式(9)，则认为X_b是含有粗大误差值的坏值，应予剔除。

式中：σ为标准偏差。由于滑行阶段飞行状态较平稳，故对滑行阶段选取数据值在(μ-σ)～(μ+σ)的数据；而起飞、爬升、进近阶段飞行参数变化较大，选取数据值于(μ-3σ)～(μ+3σ)内的数据。

另外，影响单次航班LTO循环颗粒物排放指数的因素较多，直接相关的有起飞重量、发动机性能衰退、减退力起飞等。为定量分析不同航季下颗粒污染物的排放变化，还需对QAR数据进行筛选。本研究选取了起飞重量相近，以全推力起飞的QAR数据，同时选取飞行航段内发动机EGTM较高且发动机出厂日期较新的发动机数据。这是由于此时发动机的性能状态较好^[19]，可忽略性能衰退对颗粒污染物排放造成的影响。

首先，以目前推力最大、燃油消耗率较高的GE90型发动机为例，该发动机搭载于B777飞机上，选取其2017—2018年多个不同架次航班的QAR数据来计算颗粒物排放指数。所选取QAR数据中，平均环境气温最低为−10℃，最高为38.4℃，基本满足我国北方地区一年内气候的温度变化区间，计算结果见图3。

在滑行阶段，飞机的飞行状态平稳，发动机各性能参数稳定。故单架次中，PM_nvol排放指数相对稳定，同一温度下不同滑行时间的PM_nvol排放指数波动幅度不大，偶有起伏。但随着该年内环境气温不断变化，PM_nvol排放指数从约40 mg·kg⁻¹降至33 mg·kg⁻¹，可明显发现不同环境气温下，PM_nvol排放指数差异显著。冬春季航班PM_nvol排放指数较高、夏秋季航班PM_nvol排放指数较低，相差约17.5%。

在起飞与爬升阶段，夏秋季较冬春季的PM_nvol也分别下降了41.18%、22.2%。在起飞阶段PM_nvol排放指数从221 mg·kg⁻¹左右下降到130 mg·kg⁻¹。爬升阶段则是从约81 mg·kg⁻¹降至63 g·kg⁻¹。就单次航班而言，在起飞时PM_nvol排放指数相较滑行阶段升高了5倍，但持续时间较短；在爬升过程中受发动机推力增加、燃油流量增大的影响，故PM_nvol排放指数增大。

同样，在进近阶段，夏秋季较冬春季PM_nvol排放指数下降了23.08%，从约78 mg·kg⁻¹降至60 mg·kg⁻¹。值得注意的是，单次航班中进近过程的PM_nvol排放指数先是缓慢下降，在到达一定高度后，排放指数会突然增大。这可能是受飞机控制系统的影响，由于此时飞机仍未落地，但受到了较大空气阻力，从而增加燃油流量以提供更大的推力，从而使PM_nvol排放指数升高。

为充分反映民航飞机在不同航季下颗粒物排放特性，以A320、A330、A321、B738这 4种主流机型的QAR数据，计算其夏秋、冬春航季内颗粒物排放指数。由于部分机型在进近阶段的排放指数差异略小，为更直观分析其排放水平，根据排放指数做进近阶段趋势线(见图4)。其中，35~17 ℃的数据为夏秋航季内PM_nvol排放指数变化，13~(-6 ℃)的数据为冬春航季内PM_nvol排放指数变化。

目前，主流机型PM_nvol排放指数均呈现出冬春季高、夏秋季低的趋势，但各机型间排放指数及变化幅度存在差异。其中，对于功率相近的A320飞机与B738飞机而言，以冬季时滑行阶段为例，虽然其额定推力、燃油消耗率相近，但两种飞机的PM_nvol排放指数却分别为95.4、40.2 mg·kg⁻¹，相差了约2倍，起飞阶段甚至相差3~4倍； A330飞机PM_nvol排放指数较搭载GE90的B777飞机排放指数略小，但变化趋势相近；进近阶段发动机燃油流量、空气流量波动大，使A330、B738飞机PM_nvol排放指数变化幅度也增大。为得出其在不同航季下排放指数水平，做进近阶段各机型PM_nvol排放指数趋势线，根据此趋势线及各机型LTO循环的PM_nvol排放指数线，可发现主流机型在冬春季PM_nvol排放指数较高，而夏秋季PM_nvol排放指数较低。为得到各机型在不同航季下整个LTO循环的PM_nvol排放指数变化情况，本研究按不同航班季节划分后取PM_nvol平均排放指数$ \overline {\rm{EI}}$，结果见图5。PM_nvol平均排放指数从高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季航班。各机型间排放指数不同，呈下降趋势。

对于5种机型LTO循环各阶段平均排放指数，除A321飞机在进近阶段有所差异外，其余均呈现夏季高、冬季低的航季变化趋势。其中，起飞和爬升阶段变化最为显著，滑行及进近阶段略缓。A320机型起飞阶段PM_nvol排放指数下降最大，从381 mg·kg⁻¹降至268 mg·kg⁻¹，降幅为29.7%。B738机型在在滑行阶段降幅最小，仅下降了5 mg·kg⁻¹。结合PM_nvol形成和氧化过程分析其原因，其生成是由燃烧不完全所致，当外界气温升高，参与燃烧的空气、燃油的物理热也提高，使燃烧更完全，进而使PM_nvol排放指数降低。然而，PM_nvol排放指数的降低并不意味着颗粒物排放量的减少，还需考虑航空发动机的燃油消耗率。

根据ICAO给定模型计算挥发性硫酸盐颗粒物PM_vol-FSC排放指数。挥发性有机颗粒物PM_{vol-FuelOrganics}同样是燃料未完全燃烧的产物，故采用ICAO针对各型号发动机的推荐测量参数^[20](见表1)。

前文对现行航班季节进行了划分，根据1.2节中PM_nvol排放指数改进计算方法，及1.3、1.4节中ICAO推荐的PM_vol-FSC与PM_{vol-FuelOrganics}排放指数计算方法，在此基础上结合QAR数据中燃油流量，对各机型LTO循环总颗粒污染物排放量进行计算，得出颗粒物排放总量，结果如图6所示。

对于A320、A321、B738等常见机型，单次航班LTO循环颗粒物排放量随着气温的升高而增大，分别增加了15.3、13.8、13.4 g，涨幅为18.6%、21.3%、17.7%。这种变化与2.3节中PM_nvol排放指数的变化相反。这是由于颗粒物排放量由排放指数、燃油流量、运行时间3个因素决定(式(8))。对非挥发性颗粒物PM_nvol而言，排放指数在气温升高时下降，但航空发动机燃油流量却会增大。这是受到航空发动机共同工作原理影响，当气温升高时需增加燃油流量以保证发动机推力；另外，燃油流量的增加也会使得硫酸盐颗粒物PM_vol-FSC及有机颗粒物PM_{vol-FuelOrganics}排放量升高。综上所述，A320、A321、B738几种机型的飞机夏季单次LTO循环颗粒物排放量较高。

而对于推力较大的B777及A330飞机，在不同航季下单次LTO循环颗粒物排放差异相对略小，总体趋势与A320等常见机型相反，呈现出冬季高，夏季略低的趋势，分别降低了4.1、6.2 g。这类航空发动机的冬季及夏季燃油消耗率差异较小，对非挥发性颗粒物PM_nvol而言，虽然其夏季排放指数较冬季降幅较大，约为22%，但由于燃油消耗率差异不大，使得总排放量仅下降了约3.8%。上述变化趋势与文献[21-22]中，新郑国际机场及华北地区典型机场制定的排放清单关于A320、A321、B738等主要机型的颗粒物排放时间分布趋势相近。

不同季节下，我国南北方气温差异较大，东西部地区气温差异性也较大，因而民航飞机LTO循环颗粒污染物排放的动态特征也可能会呈现很大差别。本研究以北京首都国际机场一典型日起降航班为研究对象，该日共起降航班1 690架次^[23]，接近机场日起降平均值，各机型占比如见图7。

根据机型占比情况，结合本研究针对PM_nvol改进形成氧化方法及ICAO对PM_vol-FSC与PM_{vol-FuelOrganics}推荐计算方法，计算主要机型(占比80%以上)夏秋季航班及冬春季航班颗粒污染物排放总量，并对日均排放量进行对比，结果见图8。

在不同航季，民航飞机的LTO循环颗粒污染物排放差异显著。主要机型(如A320、A321、B738)在夏秋航季单次LTO循环颗粒物排量高。另外，由于夏秋航季持续时间也较长，导致其夏秋航季比冬春航季总排放量分别增加了1.6、1.7、3.7 t；对于B777、A330等大推力机型而言，虽然其在不同航季下单次LTO循环颗粒物排量差异不大，但夏秋航季运行时间较长，也使得该类机型在夏秋季总排放量高于冬春航季，约为0.5、1.6 t。这些主要机型夏秋航季、冬春航季总排放量分别为26.7、17.4 t。这与韩博等^[24]对京津冀机场群排放清单的研究结果相近，这也从计算结果方面验证了本研究对PM_nvol改进计算方法的准确性。

为进一步研究不同航季民航飞机颗粒物排放的差异，计算了夏秋航季、冬春航季颗粒物日均排放量，主要机型A320、A321、B738的日均排放量差异显著，分别增加了3.1、3.8、9.7 kg。根据日均排放量及PM_nvol排放指数变化趋势，尽管PM_nvol排放指数存在冬春季高、夏秋季低的趋势，但夏秋航季环境气温较高，航空发动机为保持推力则需增加燃油流量，燃油流量的增加不仅影响了PM_nvol排放量，更直接导致PM_vol-FSC与PM_{vol-FuelOrganics}总排放量显著上升；对B777、A330等大推力机型则略有差异。这类机型在不同航季下的燃油流量差异较小，而由于冬春季的PM_nvol排放指数略高，使得这类机型在冬春航季的日均排放量较夏秋航季及单次LTO循环排放量略高。

本研究中的不确定因素主要来自3个方面：一是在计算核心机黑碳浓度C_BC时，假定燃烧室内燃烧过程无传热损失且为定压过程，而实际传热效率为96%～98%，从而使得计算得到的主燃区温度比实际温度偏高，黑碳浓度C_BC略低；二是在对废气容积流量计算时，涵道比BRP选取的是ICAO排放数据库推荐值，与飞机运行中的实时值有差距，因而存在一定误差；三是挥发性硫酸盐颗粒物及挥发性有机颗粒物的排放指数来自ICAO推荐的标准值，该标准值为固定实验条件的数据，而实际运行中会随发动机实际推力、老化等其他条件影响而改变。

1)结合飞机实际飞行数据，提出并利用改进的形成氧化方法，可更准确地估算核心机黑碳浓度C_BC，从而改进民航飞机LTO循环颗粒污染物排放计算模型。针对飞机LTO循环阶段，定量分析了B777、A320、A321、A330、B738飞机不同航季颗粒污染物排放指数及排放量变化趋势，建立的模型较好地呈现了不同航季下颗粒污染物排放变化趋势。

2)航空发动机在不同航季下LTO循环颗粒污染物排放量不同。对于A320、A321、B738等主流机型，在飞机发动机性能不发生退化、且起飞时采用全推力起飞的前提下，PM_vol-FSC与PM_{vol-FuelOrganics}排放指数不发生变化，冬春航季PM_nvol排放指数较夏秋航季升高。这是因为夏秋航季气温高，在燃烧时空气、燃油的物理热较高，燃烧更完全，从而降低了PM_nvol排放指数，从生成机理上减少了PM_nvol的产生。但由于夏秋航季飞机燃油消耗率较高，最终导致夏秋航季单次LTO循环颗粒物排放量较冬春航季分别升高了18.6%、21.3%、17.7%。对于B777、A330等推力较大机型而言，不同航季燃油消耗率变化较小，冬春航季PM_nvol排放指数略高，夏秋航季、冬春航季单次LTO循环颗粒物排放量差异不大，降幅仅为约3%。

3)以北京首都国际机场为例，B777、A320、A321、A330、B738飞机夏秋航季较冬春航季排放量增加了0.5、1.6、1.7、1.6、3.7 t。其中，B738在不同航季下的日均排放差异最显著，约为9.7 kg。对实际运行条件下航空发动机颗粒污染物排放量的计算可真实有效地评估不同航季颗粒污染物排放的变化，为后续航空发动机实际运行过程中颗粒污染物排放监测提供参考。