A valuation of the environmental performance of vehicles: an analysis and comparison of two methodologies

The European Clean Vehicle Directive was introduced in 2009 to create an obligation on public authorities to take into account the impact of energy consumption, carbon dioxide (CO₂) emissions and pollutant emissions into their purchasing decisions for road transport vehicles. This should stimulate the market for clean and energy-efficient vehicles and improve transport's impact on environment, climate change and energy use. Therefore the so-called ‘Operational Lifetime Cost’ of a vehicle is calculated, divided into the cost for energy consumption, CO₂ and pollutant (nitrous oxide, particulate matter, non-methane hydrocarbons) emissions. In Belgium, a different methodology has been developed to calculate the environmental impact of a vehicle, called ‘Ecoscore’, based on a well-to-wheel approach. More pollutants are included compared to the Clean Vehicle methodology, but also indirect emissions are taken into account. In this paper, both methodologies are compared and used to analyze the environmental performance of passenger cars with different fuel types and from different vehicle segments. Similar rankings between both methodologies are obtained; however, the large impact of energy use (and CO₂ emissions) in the Clean Vehicle methodology disadvantages compressed natural gas cars, as well as diesel cars equipped with particulate filters, compared to the Ecoscore methodology.     

基于新型冠状病毒传播机理的交通出行易感度研究

为科学判断各交通方式出行过程中人群感染病毒的风险概率进而有效控制病毒传播，借助空气传染病模型，根据已发布的新型冠状病毒传播机理，构建了交通出行的病毒易感度评估模型，模型包含对病毒传播有重要影响的通风、载客密度、暴露时间等主要参数。选用各种运输方式中有代表性的运载工具进行不同假设情景下的易感度评估，结果表明，在各种有效防控措施均得以采用的情景下，乘坐交通工具的易感度相比高危情景降低97%以上，相比基准情景降低93%以上。研究可为交通领域的科学防疫、精准施策提供依据。     

点汇聚系统的航空器污染物减排效应与机理

为研究点汇聚系统的环境效益及减排机理，采用考虑气象条件修正后的航空器性能、燃油 流量及污染物计算模型，设计了理想条件下非高峰时刻与实际运行的高峰时刻两种场景，对比分 析了航空器在点汇聚系统与标准进场程序中污染物(即HC、CO、NOX、SOX和PM)的排放情况，并 从飞行时间、燃油消耗与排放指数3个方面分析了点汇聚系统的减排机理、识别了减排关键因素。 研究发现：在非高峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为5.79 kg与7.17 kg， 点汇聚系统较标准进场程序共减少约19.25%污染物排放，对NOX、SOX和PM减排效果显著；在高 峰时刻，点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为290.01 kg与406.69 kg，点汇聚系 统较标准进场程序共减少28.69%污染物排放，其中NOX减排比例最高可达48.32%。结果表明： 无论是非高峰时刻还是高峰时刻，点汇聚系统都具有良好的环境效益，可有效减少污染物的排放 总量，且对NOX减排效果最佳；较短的飞行时间、较低的燃油流量是点汇聚系统体现减排优势的 关键驱动因素。     

Towards data-driven car-following models

Car following models have been studied with many diverse approaches for decades. Nowadays, technological advances have significantly improved our traffic data collection capabilities. Conventional car following models rely on mathematical formulas and are derived from traffic flow theory; a property that often makes them more restrictive. On the other hand, data-driven approaches are more flexible and allow the incorporation of additional information to the model; however, they may not provide as much insight into traffic flow theory as the traditional models. In this research, an innovative methodological framework based on a data-driven approach is proposed for the estimation of car-following models, suitable for incorporation into microscopic traffic simulation models. An existing technique, i.e. locally weighted regression (loess), is defined through an optimization problem and is employed in a novel way. The proposed methodology is demonstrated using data collected from a sequence of instrumented vehicles in Naples, Italy. Gipps’ model, one of the most extensively used car-following models, is calibrated against the same data and used as a reference benchmark. Optimization issues are raised in both cases. The obtained results suggest that data-driven car-following models could be a promising research direction.     

应用第一性原理思维探索未来城市交通变革

第一届宝马未来出行青年实践营活动选取北京市三里屯地区作为研究对象,鼓励国内外青年学者对该地区进行仔细调研、深入研究,提出有针对性的解决方案。参与过程中应用第一性原理思维,对交通系统中的人、车、路和环境的关系进行系统梳理。第一性原理思维本质是通过发现系统的基本规律,突破性地对系统进行改进和变革。基于对三里屯地区现状公共交通、道路运行、出行环境等方面的分析,创新性地提出该地区未来交通系统的优化思路。方案涉及车辆共享、无人驾驶、空间维度、动态调整停车费、出行积分制等方面。结果表明,该思维方式是从底层规律研究问题,更容易得到创新性的解决方法。     

基于客户满意度的货运动车组开行方案研究

高铁货运逐渐兴起,本文对货运动车组开行方案优化进行了研究。针对高铁运输安全、快捷、运输成本较低等特性,提出以货运动车组及客货混编动车组为主,客运动车组捎带运输为补充的开行模式,结合运输需求、线路通过能力等限条件,以运输成本最小和货主满意度最大为目标,建立多目标综合优化模型,运用线性加权组合法,以lingo软件为依托进行求解。通过算例给出具体开行方案,并对同一运输区间各种运输方式的单位成本及用时进行对比分析。结果表明,相对于传统运输方式,高铁货运综合运输成本较低,用时更短,能够兼顾运输企业与货主的双重要求;所建模型优化效果明显,可为未来货运动车组的开行提供参考。     

密闭空间空气净化用滤材检测设备设计研究

随着机动车辆的普及,人们呆在密闭空间即驾乘室以及室内的时间会逐渐拉长,如何有效的控制密闭空间的PM2.5浓度值值得我们去探讨和研究。通过对密闭空间空气净化原理的分析,采用激光粒子计数方法,设计了密闭空间空气净化检验流程及相配套的检测设备,将密闭空间(含室内及驾乘室)大气中的PM2.5含量控制在标准要求的浓度值以内。     

新冠肺炎疫情下对提升交通运输综合执法能力的思考

当前，我国正处于新冠肺炎疫情防控最吃劲的关键时期，同时也是交通运输综合执法改革深入推进的攻坚阶段。面对疫情防控的严峻考验，交通运输综合执法能力的既有短板与疫情防控中暴露出的新问题相互交织，提升交通运输综合执法能力显得十分紧迫而必要。为此，采用文献调查、访谈研究和实证分析等方法，总结了抗击疫情期间的交通运输执法状况，分析了疫情防控对交通运输综合执法能力建设带来的挑战，从完善执法工作机制、提升专业处置能力、严格规范执法行为、创新执法方式方法、强化执法作风建设、建立法律服务体系、强化执法保障等七个方面，就提升交通运输综合执法能力提出了对策建议。     

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系，以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标，构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题，以及优化班列时刻表的子问题，通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点，设计改进策略，使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后，通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率，利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性，制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题，提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法；构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型，并求解；构建保持、先行、避让在内的决策集，提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法，并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11，0.29，0.80 m，预测精度较高；复杂动态环境下，本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.