交通排放强度与道路特征关联分析

为了寻求更加精确的道路车辆排放模型的建立方法,对道路车辆排放关键因素受路段参数的影响进行探索。通过实验方法测算机动车排放因子,并获取路段平均速度、路段平均加速度、路段平均VSP三个动态特征参数,路段长度和道路等级两个路段静态特征参数,通过回归分析的方法量化不同因素与机动车排放因子的关联关系。结果表明:道路特征参数对机动车各类污染物的排放因子均有一定程度的影响,但单一因素对道路排放因子的影响程度有限。     

行车速度对北京市机动车排放因子的影响

为方便交通管理部门及时、准确地了解路网排放情况,采用MOBILE6.2排放模型对北京市机动车的综合排放因子进行了测算。根据北京市气象、地理数据,以及北京市机动车的种类分布、车龄分布、里程分布和累积里程等确定模型所需参数,应用模型计算不同速度下北京市机动车的HC、VOC、CO、NOx、PM综合排放因子。模拟北京市机动车高峰、平峰使用工况,采集单车道路实测排放因子数据,通过实测排放因子修正MOBILE6.2模型参数。修正后模型的排放因子与行车速度之间的关系更接近北京市的实际排放情况。     

基于MOVES的车辆排放因子测试

应用机动车排放模拟器(MOVES)的微观层次对车辆的排放因子进行了数值模拟,采用便携式排放测试系统对试验车辆进行实际道路尾气排放测试,基于测试结果从排放因子角度对MOVES输出的模拟值进行验证。分析结果表明:在城市快速路上,大型货车CO_2、CO、NOx、HC、PM排放因子的模拟值与实测值的比值分别为1.40、0.72、1.01、1.05、1.05;在城市主干道上,大型货车CO、NOx、HC排放因子的模拟值与实测值的比值分别为0.70、1.07、1.07,而CO_2和PM排放因子的模拟值与实测值的比值分别为1.63和2.12;在城市高速路上,小型客车HC排放因子的模拟值与实测值的比值仅为0.34,而CO_2、CO、NOx排放因子的模拟值与实测值接近,其模拟值与实测值的比值分别为1.22、1.05、0.86;在城市主干道上,小型客车CO_2和NOx排放因子的模拟值与实测值接近,其模拟值与实测值的比值分别为1.20和1.10,而CO和HC排放因子的模拟值与实测值的比值分别为2.25和0.53。测试结果在一定程度上反映了MOVES预测车辆排放因子的准确性,表明使用MOVES模拟机动车排放因子时,需要对相应参数进行修正,才能更加真实地反映机动车排放水平。     

重庆市机动车排放污染预测

随着汽车保有量的迅速增加,汽车排放已成为城市空气污染的主要来源.本文通过预测未来重庆市的汽车保有量,并利用MOBILE5模式计算预测年份机动车排放的综合排放因子,由此预测未来重庆市城区机动车的排放总量.     

北京市轻型在用车实际道路排放特征分析

在北京市区典型道路上,使用车载排放测试设备,对四类不同排放标准的轻型在用车排放(包括HC、C0和NOx)进行了测试研究.结果表明:在用车冷启动过程的排放恶劣,与热启动相比,C0高1～3.5倍,HC高3～5倍;与未实施排放标准的车辆相比,国3标准车辆的CO实际排放降低了78%,HC降低了85%,N0x降低了81%;车辆行驶里程每增加1万km,C0,HC和NCx排放因子分别升高约0.43 g/km,0.036 g/km和0.06 g/km.     

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交通尾气排放宏观模型是进行广域尾气排放估测的重要工具,其功能是计算国家和区域范围内的有交通排放产生的排放因子与排放清单。目前,中国尚缺乏自己的宏观尾气排放模型,利用国外模型进行尾气排放估算误差较大。基于国内自己的尾气排放数据,利用国外的部分模型数据作为必要的补充,提出并实现了中国宏观尾气排放模型的建模方法与程序设计。首先,在总结国外机动车尾气排放模型优缺点的基础上,确定基于中国城市交通环境的机动车尾气排放宏观模型的目标、结构和建模方法,并对模型关键模块的数据获取、数据分析以及计算流程进行了详细的研究。其次,利用Visual Basic对模型进行了程序开发。最后,对北京市2008年尾气排放对交通环境的影响进行预测,并将其预测结果与MOBILE预测结果进行对比分析。     

考虑道路属性特征的中观排放模型研究

准确地对机动车排放污染进行量化评估是机动车排放控制策略制定的前提. 为提高模型计算精度,提出低速行驶比例的概念,用于描述车辆在路段上行驶时瞬时速度的分布特征. 在传统的VSP分布排放模型的基础上,纳入更多的中观影响因素,包括路段平均速度、路段长度、道路等级和低速行驶比例,采用多元回归方法构建一种新型的中观排放模型. 经比对,所建排放模型相对于传统VSP分布排放模型精度更高. 所建模型考虑的新增影响因素均较易获得,故可应用于城市大规模交通路网的排放计算,对提高城市路网排放计算精度,辅助机动车排放控制策略制定具有一定意义.     

考虑道路属性特征的中观排放模型研究

准确地对机动车排放污染进行量化评估是机动车排放控制策略制定的前提. 为提高模型计算精度，提出低速行驶比例的概念，用于描述车辆在路段上行驶时瞬时速度的分布特征. 在传统的VSP分布排放模型的基础上，纳入更多的中观影响因素，包括路段平均速度、路段长度、道路等级和低速行驶比例，采用多元回归方法构建一种新型的中观排放模型. 经比对，所建排放模型相对于传统VSP分布排放模型精度更高. 所建模型考虑的新增影响因素均较易获得，故可应用于城市大规模交通路网的排放计算，对提高城市路网排放计算精度，辅助机动车排放控制策略制定具有一定意义.     

城市机动车排放因子的测算与研究

在阐述计算城市机动车排放因子的重要意义的基础上,介绍基本排放因子的计算且通过实例提出简化计算方法,并着重阐述计算城市机动车污染物排放因子的MOBILE模型法和MVEI模型法,对于评估城市空气质量环境质量、制定管理政策、采取适宜的整治措施都有着极为重要的意义.     

利用小样本调查数据调整北京市车里程累积率

由于MOBILE中的交通参数缺省值反映的是美国车辆的行驶特征，因此必须利用我国的交通参数来校正MOBILE中的缺省值以提高尾气的计算精度．本文论述了一种基于小样本调查数据来调整MOBILE中车里程累积率参数的算法，对原有算法进行了简化，并根据我国车型分类，对北京市的交通参数进行了调整．结果表明应用调整的车里程累积率计算尾气排放因子同利用MOBILE6的缺省值来计算有显著的区别，VOC的误差是40．23％，CO的误差是30．42％，NOx的误差是17．53％．     

基于比功率分布的排放因子速度修正误差控制研究

高分辨率的排放因子是进行交通能耗排放测算的重要参数，然而，由于数据采集与质量控 制问题，排放因子速度修正曲线常存在异常波动。为提高排放因子速度修正结果的准确性，本文 分别从比功率分布和排放率两个角度分析排放因子敏感性和区间容许误差，建立机动车工况数 据和PEMS排放数据需求量计算模型。敏感性分析结果表明，个别比功率区间分布误差是造成 排放因子速度修正曲线产生异常波动的重要原因；排放率误差会导致排放因子速度修正结果出 现整体性误差。数值模拟计算结果表明，在95%的置信水平下，平均速度在20~120 km·h-1内，控 制快速路CO2排放因子速度修正误差不超过1%：需采集40 min的排放数据，细化至1 kW·t-1 粒度 下各比功率区间数据需求量差异显著；各平均速度下需采集710 min工况数据，相同误差下，80~ 120 km·h-1 内工况数据需求量更低；为进一步消除曲线的异常波动，需大量增加平均速度为64~ 80 km·h-1 范围内的工况数据量。本文的研究结果对工况和排放数据的采集工作有实际指导意 义，可有效克服曲线异常波动问题，提高排放因子结果可靠性，为节能减排工作提供支持。     

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利用车载尾气排放检测系统（PEMS）对捷达轻型车在高速公路人工收费（MTC）和电子收费（ETC）两种方式下的大量尾气排放数据进行了收集和比较。分析结果表明ETC能降低所有污染物的排放,但NOx的降幅却远低于HC和CO的降幅。应用车辆比功率（VSP）模型方法进行了深入的排放预测研究,研究发现[-2, 2]是收费站尾气排放预测的重要VSP区间。对[-2, 2]进行VSP区间细分后,排放预测的准确度得到了提高。对车辆速度、VSP、NOx累积排放的全面分析解释了NOx降幅低于其他污染物的原因。最后对利用排队长度的排放预测模型进行了研究,发现该模型不适用于MTC方式下的NOx排放预测。     

城市机动车排放因子的测算与研究

在阐述计算城市机动车排放因子的重要意义的基础上,介绍基本排放因子的计算且通过实例提出简化计算方法,并着重阐述计算城市机动车污染物排放因子的MOBII正模型法和MVEI模型法．对于评估城市空气质量环境质量、制定管理政策、采取适宜的整治措施都有着极为重要的意义。     

基于GIS的车辆排放监测辅助分析平台开发

车辆排放监测是掌握车辆实时、动态排放信息及相关影响因素的主要手段。以车载排放测试系统（PEMS）获得的数据为基础,基于ArcGIS Engine平台,研究开发基于GIS的车辆排放监测辅助分析平台。平台可以帮助处理车辆实时的位置、速度、行驶路线、道路状况等状态信息,以及车辆污染物的排放信息,并且可以重复、直观再现上述信息。平台具有文本数据读取、自定义车辆符号显示、车辆轨迹的查询与绘制、车辆最新位置信息提取与定位、专题地图制作与输出、车辆路线数据输出等功能,可以有效帮助研究人员开展车辆排放的相关研究。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

基于HBEFA 的城市交通温室气体排放模型—— 以北京本地化建模为例

交通温室气体排放和空气污染越来越受到国内各城市的广泛关注.控制温室 气体排放和污染物排放的关键是找到排放的源头并进行科学量化,从而制定有针对性的 政策措施.鉴于我国目前还没有发布全国性的交通排放评估方法,本文基于欧洲道路排放 因子模型并结合北京实际的道路交通运行工况和车辆结构数据,采用自下而上的建模方 法,利用车型分类、交通状态、工况单元和活动水平进行模型的数据划分,使用平均速度 （V）、行驶过程中停车时间比例（SP）和相对正加速度（RPA）三个特征值作为描述工况单 元的统计特征参数,借用计算机仿真构建了本地化的交通排放因子库,并在此基础上开 发了基于交通活动水平的交通排放测算模型.该模型不仅能够建立北京市的交通能源消 耗、温室气体排放和污染物排清单,而且能够与宏观交通模型无缝衔接,评估不同的交通 政策对交通减排的潜在影响.     

用于城市交通规划的机动车污染物排放因子

分析了确定排放因子的方法,提出适用于中国城市交通规划的MOBILE模式法参数修正及参数计算方法,根据中国城市实际情况,使用MOBILE模式法参数修正计算排放因子,适用于城市交通规划;给出的南京市现状排放因子可直接用于南京市及附近城市的环境影响评价,平均车速在30－75km/h时CO,NOx和HC的排放因子都相对较小,污染较少。     

城市道路汽车行驶工况构建方法

为了优化汽车行驶性能, 制定了反映中国实际道路行驶状况的测试工况, 以轻型汽车道路实测数据为数据源, 提出了城市道路汽车行驶工况构建方法; 数据采集覆盖主要时段和道路, 剔除了异常数据, 并引入多尺度小波变换对车速降噪; 利用3层小波分解过滤地面扰动的影响, 保留车速关键信息; 基于9种与行驶特性密切相关且具有代表性的特征参数建立汽车运动学片段特征体系; 分别利用主成分分析和自编码器对特征降维处理, 使用K-means++聚类算法确定运动学片段, 并引入Silhouette函数筛选聚类结果以替代人工选择, 确定聚类类别为2类; 以与相应聚类中心的距离为指标, 筛选出各类别中最能反映本类别特性的200个运动学片段, 作为候选运动学片段, 最终以基于最小性能值的评估方法确定代表性运动学片段, 完成了汽车行驶工况的构建, 分别得到主成分分析和自编码器2种降维处理对应的汽车行驶工况曲线。计算结果表明: 以主成分分析和自编码器2种处理方法为基础构建的汽车行驶工况对数据源均体现了较高的代表性与合理性, 基于主成分分析降维最终得到的数据与数据源的相对误差绝对值多数低于10%, 其中平均速度、平均行驶速度、怠速时间比、加速时间比、减速时间比、平均加速度、加速度标准差、平均减速度的相对误差分别为0.75%、5.50%、9.14%、9.80%、9.98%、8.45%、6.17%、7.73%, 仅速度标准差的相对误差较大, 为24.31%, 与自编码器方法得到的结果相比具有更强的综合代表性, 更适合用于汽车行驶工况的构建。