特别论坛(7):交通+环境

正建立中国机动车排放因子基础数据库机动车尾气排放是城市大气污染物排放的重要来源,尾气排放因子是计算尾气排放量的关键指标。排放因子受驾驶行为、道路条件、车况、交通流运行状态等多种因素影响,具有典型的地域特征。中国对机动车尾气排放因子     

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法--以北京市为例

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一,生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施,并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训,利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量,明确生态驾驶培训的节能效果,形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%;对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异,生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。     

面向生态驾驶的智能手机应用的开发与检验

激烈驾驶行为导致的排放在机动车排放中占有较高的比重.本研究尝试开发 并检验一款生态驾驶智能手机应用,以实时提醒驾驶员减少激烈驾驶行为,从而减少机 动车排放.为此,本研究基于Android 手机平台,通过实时监测机动车比功率（Vehicle Specific Power , VSP）的方法,开发出可给予驾驶员实时提醒的手机应用.然后,利用车载 尾气监测系统（Portable Emission Measurement System, PEMS）和全球定位系统（Global Positioning System, GPS）,收集测试车辆在使用生态驾驶智能手机应用前、后的逐秒排放 和速度数据.实测数据显示,在使用该生态驾驶手机应用的情况下,测试车辆的VSP分布 形态发生了改变,导致其排放状况也随之发生变化.测试车辆排放物中的CO,CO2 和NOx 排放量降低,而HC排放则有所升高.     

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车载导航系统（IVNS）能提供实时有效交通信息辅助驾驶人选择最佳路径.为了探讨IVNS的市场渗透率对路网运行效益（交通效益和环境效益两方面）的影响,本文运用宏观动态交通网络模型METANET建立仿真平台,用反馈式动态交通分配模型描述IVNS路径诱导下驾驶人的行为,以总排队时间和总耗费时间作为交通效益评价指标,用反映速度—加速度关系的机动车排放和燃油消耗关系模型——VT-Micro 模型计算机动车排放量和燃油消耗量,并用货币价值量化排放减少带来的直接经济效益(包括大气污染治理费用和燃油消耗节省).对一个算例路网进行仿真,仿真结果表明：IVNS能够有效均衡路网交通,改善路网交通拥挤,尽管使NOx排放增加,却降低了HC、CO排放,减少了燃油消耗,带来了巨大的经济效益.综合考虑IVNS市场渗透率的交通效益和环境效益,建议可将市场渗透率控制在0.2~0.3左右.研究旨在为相关部门设计评价IVNS,优化路网运行效益提供辅助决策依据.     

ETC环境下驾驶行为对车辆排放的影响分析

为分析ETC收费环境下驾驶行为特征对车辆排放量产生的影响,通过对驾驶员基本特性的实际问卷调查分析出ETC收费环境下驾驶员的驾驶行为,得出影响车辆排放的显著驾驶行为因素。根据不同驾驶员驾驶捷达轻型车通过北京西红门ETC收费站上游500m路段实地尾气排放测试,利用车载排放测试系统SEMTECH-DS对车辆进行排放统计,得出驾驶员的行驶速度与车辆尾气排放率之间的关系。结果表明,不同驾驶员在车辆速度控制方面是存在差异性的,而这种差异性是导致车辆尾气排放量不同的主要原因。因此通过规范驾驶员的驾驶行为,培养良好的驾驶习惯,有利于驾驶员能够更为合理地控制车辆的速度和加速度,从而使车辆完成ETC收费的整个过程尾气排放达到最优。     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

路段公交专用道对车辆燃油消耗与污染物排放的影响分析

本文利用微观仿真软件（VISSIM）对研究对象进行微观交通流模拟,并将得到的车辆运行状况数据用数据库方式输出,转换后作为综合模式排放模型（CMEM）计算油耗和排放所需要的输入文件。用该方法以南京市太平北路为研究对象,模拟将该路段的最外侧混行车道改造为公交专用道后对交通流及油耗和排放的影响。模拟结果表明：该设置明显改善了公交车的交通流运行情况,并能够有效减少公交车的燃油消耗及尾气排放;但是对整体路段的总体机动车而言,该设置使得路段平均燃油消耗率及HC、CO和NOx的平均排放因子少量增加。     

不同交通拥堵等级的北京市机动车尾气排放研究

利用DYNASMART交通仿真技术,对北京市五环内五种交通拥堵等级的交通流状况进行仿真和分析,获取机动车尾气数据,得到机动车尾气排放情况与拥堵等级的关系及单位小时机动车尾气排放高点,并提出改善方案。     

出租车驾驶员驾驶行为对油耗的影响及潜力分析

本文基于北京市出租车实际运行数据,研究城市快速路基本路段不同工况、服务水平下驾驶行为对出租车油耗的影响,分析各条件下生态驾驶节能潜力.应用方差分析方法,分析不同条件下驾驶行为对出租车油耗的影响.研究结果表明,出租车在城市快速路基本路段加、减速频繁;随服务水平提高,加速、匀速工况下车辆油耗升高,减速工况下车辆油耗降低;低服务水平下加速工况油耗是车辆油耗的主要来源.考虑各条件下油耗对出租车总油耗的贡献,提出生态驾驶行为节能潜力计算方法.分析结果表明,加速工况下生态驾驶节能潜力最高,出租车在快速路基本路段取生态驾驶行为的综合节能潜力可达 11.18%.     

智能网联汽车协同生态驾驶策略综述

为了跟踪近年来智能网联汽车(CAV)协同生态驾驶策略的研究进展, 分析了车辆、驾驶行为、交通网络和社会这4类因素对CAV能耗的影响程度, 以车辆、基础设施和旅行者为对象对目前CAV生态研究进行分类, 重点分析了信号交叉口生态驶入与离开、生态协同自适应巡航控制、匝道合流区生态协同驾驶、生态协同换道轨迹规划和生态路由5种典型车辆协同生态驾驶应用场景的研究现状。分析结果表明: 相比人类驾驶方式, 在任何交通流量CAV 100%渗透率的条件下和低交通流量CAV部分渗透率的条件下, CAV油耗节省效果显著, 最高可达63%, 而具有部分智能化和网联化等级的CAV油耗可至少节省7%;现有研究较少考虑人机共驾情况下, 驾驶人反应延迟和自动控制器传输延迟导致的轨迹跟踪偏离; 现有研究将车车通信/车路通信假定为理想数据交互过程, 未考虑通信拓扑、传输时延、通信失效与基站切换等因素对CAV生态协同驾驶策略的影响; 现有研究较少探讨多车道、交叉口转向-直行共用车道和U型车道等交通场景, 以及不同智能网联等级CAV与人类驾驶汽车、行人、自行车等共存的混合交通条件下的生态驾驶策略; 受限于自动驾驶技术和基础设施尚未成熟和完善, 真实交通场景下的测试验证工作尚未开展; 车辆控制、车车通信、多车协同、混合交通流场景、半实物仿真测试和真实交通场景测试等方面将是CAV协同生态驾驶策略的进一步发展方向。      

交通节能减排智能化分析技术--北京市实践

基于大数据的智能化监测分析技术为消除城市交通在节能减排领域决策判断的模糊性、解决交通节能减排问题提供机遇。通过分析交通节能减排宏、中、微观工作对智能化监测分析的需求,总结现有统计监测体系存在的问题。提出车辆能耗排放多维感知、高分辨率仿真及多尺度评估、海量数据分析挖掘等交通节能减排智能化分析技术。具体阐述北京市在交通节能减排统计监测体系建设、交通能耗与排放清单编制、交通节能减排规划和政策研究、驾驶行为矫正、节能减排标准研究制定等方面的实践应用效果。最后指出,交通节能减排智能监测体系应构建本地化的模型及关键参数,同时需要法律法规和体制机制的协同保障。     

江苏省省级交通运输节能减排专项资金项目的企业类型分析及管理对策研究

为了规范和加强江苏省交通运输节能减排专项资金的使用、管理和监督,提升行业节能减排监管和服务能力,结合近三年江苏省交通运输节能减排专项资金项目申报情况,首先对交通运输不同类型企业的补助金额及规律进行了分析,其次针对江苏省交通运输能源消耗结构,分析了能源消耗领域的差别,最后通过对江苏省交通运输节能减排专项资金政策引导作用及社会效益的 分析,研究了企业管理对策并提出改进措施。三年来,江苏省省级交通运输节能减排专项资金项目共节约能耗量54 593.736t 标准煤,节约替代燃料量78 642.529t 标准油,取得了较好的社会经济效益和行业内企业示范效果。研究结果表明,加强政府政策引导、规范企业管理制度、确保项目库建设常态化和做好第三方服务对加快江苏省交通运输节能减排工作的进展有重要意义。     

公交车辆节能减排驾驶技术研究

本文通过实测数据分析了南京市公交车运行工况,结合实验所得排放数据,运用碳平衡法计算燃油消耗量。基于工况与油耗数据,分析两者之间的关系,发现加速工况的油耗贡献率最大,因此需要改善公交车辆的加速工况。此外应当选择合理的速度匀速行驶以控制匀速工况下的油耗量。并进一步分析了速度、加速度对油耗量的影响,发现当速度大于25km／h,加速度在0．1m／s^2-0．4m／s^2范围内,减速度在0．1m／s^2-0．1m／s^2左右时油耗量较小。最后根据分析结果,提出绿色驾驶理念下,针对车速及加减速控制的公交车节能减排驾驶技术。     

基于比功率的自动驾驶交通流油耗分析

鉴于油耗与节约能源和车辆尾气排放直接相关，探究自动驾驶车辆对油耗的影响. 以手动驾驶车队与自动驾驶车队为数值仿真对象，在交通震荡环境下设计数值仿真实验. 对车队的车辆数量，车队初始速度，以及自动驾驶车辆的车间通信延时做参数敏感性分析. 基于机动车比功率的油耗评价模型，对仿真结果进行统计；相比于手动驾驶车队，计算自动驾驶车队平均油耗率的降低. 从交通流稳定性角度考察油耗降低与稳定性状态转变之间的内在关联性. 研究结果表明，自动驾驶车辆对油耗的降低幅度与车队初始速度有关，与交通流稳定性之间存在定性的影响关系，交通流的平稳性有利于显著改善车辆油耗降低的幅度. 研究结果可为大规模自动驾驶背景下的油耗控制策略提供理论参考.     

�ۺϽ�ͨ���ܼ���——“��ͨ7+1��̳”��ʮ�˴λ����ʵ

交通“7+1”论坛第十八次会议的主题为“综合交通节能减排”. 在经济快速发展的过程中,交通运输能力扩张与能源约束的矛盾已经十分突出. 综合交通能耗与排放虽然直接体现在运输生产过程当中,但交通能耗与排放的大小,不仅由交通运输生产过程决定,还与综合交通系统的规划、布局、配置、结构等密切相关. 对比了中国交通能耗统计与国际统计指标的差异,按国际口径测算了中国交通整体能耗水平,认为中国目前的交通行业能耗统计数据低估了交通能耗的水平,特别大大低估了交通石油能耗的水平. 研究了不同交通方式的能耗因子,探讨了综合交通系统节能与排放面临的问题,今后的发展趋势,以及需要采取的政策措施.     

交通发展研究与特大城市交通综合治理——“交通7+1论坛”第四十六次会议纪实

交通拥堵、机动车乱停乱放、交通污染排放是城市交通研究中的热点和难点问题.基于大数据的城市交通运行状态分析系统为拥堵点筛查、拥堵原因分析、交通拥堵预报、交通拥堵治理及政策效果分析提供有力支持.制定完善的停车法律才能实现停车问题的根本解决.严格停车执法、规范停车管理、提高停车设施利用效率,实现停车违法行为综合治理.基于OBD能耗计量器具和交通大数据平台,深入分析机动车污染排放形成机理,研究掌握能耗排放感知、能源计量数据质量控制、能耗排放建模等核心技术,建立交通节能减排检测统计平台,提高交通能耗排放数据核算精度,为政府部门提供决策支持.