基于手机信令定位数据的居民出行时空 分布特征提取方法

为了得到可靠的居民出行时空分布特征,并为城市交通规划提供准确的出行现状数据,基 于手机信令定位数据设计了提取居民出行时空分布特征的方法。通过对重复冗余的手机数据进行 处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的交通区域、划分交通小区、定义出行识别、 建立OD矩阵及绘制出行期望线等出行数据挖掘,得到了居民的出行时空分布特征。为了验证设 计方法的可行性,以北京市的手机信令定位数据为例,提取出北京市居民的出行时空分布特征, 并将所得的结果与北京市第4 次综合交通调查的数据进行对比得出：两者的出行时间分布特征平 均偏差为0.78%,早晚高峰进出城方向比例的偏差为0.1,全市的出行发生量与吸引量的平均偏差 均小于3%。     

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。