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.     

基于PEMS的MOBILE与COPERT排放模型对比研究

为研究符合我国国情的机动车尾气排放宏观模型,本文首先系统地介绍了MOBILE与COPERT模型的算法原理、特点及应用;然后描述了车载尾气检测设备（PEMS）的数据采集及分析方法,并利用车载尾气设备检测的实测数据对两模型进行了参数校正;最后从排放因子和道路等级角度将两模型输出的预测值与实测值进行了对比分析. 结果表明,在测试车辆总行驶周期内以及各道路等级下,COPERT模型的NOx、HC和CO排放因子预测值较MOBILE模型的预测结果与实测值更为接近;在测试车辆总行驶周期内,前者误差比后者分别小19.2%、40.8%和22.0%. 最后得出结论:在预测中国机动车尾气排放时,COPERT模型较MOBILE模型更为适用.     

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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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。     

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.     

基于工况分布的轻型车速度排放修正因子的建立方法

速度排放修正因子(Speed Correction Factors,SCF)是评估速度变化对车辆排放影响的重要参数.然而,传统的SCF建立方法耗时长、成本较高,且获取的SCF分辨率较低.为了得到高分辨率的SCF,基于北京市大量的实测工况数据和排放率数据,提出了北京市轻型车SCF的建立方法.首先,对采集的工况数据进行60 s短行程划分及2 km/h行程速度的聚类;在此基础上,建立不同道路类型和速度区间下的比功率分布(Vehicle Specific Power,VSP);然后,结合排放率和建立的VSP分布,建立不同道路类型、排放标准的各污染物的SCF.经过分析,得出相比传统的SCF建立方法,本文提出的方法更能反映车辆的实际行驶特征、且获得的SCF的速度分辨率更高.     

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。     

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。     

考虑地域差异的柴油汽车排放清单建立方法研究

柴油汽车排放是目前城市大气污染的重要组成部分,如何结合区域差异建立柴油汽车排放清单是制定相关减排政策的基础工作.首先按照使用用途将柴油汽车划分为7种车型,选择国Ⅲ 、国Ⅳ、国Ⅴ共3种排放标准的车辆得到基础排放因子;具体分析不同区域的柴油汽车排放相关影响因素及修正权值,包含环境参数、车速分布、载重系数及劣化系数;结合修正参数建立柴油汽车综合排放因子计算公式及城市柴油汽车排放清单计算模型,以淄博市为例完成了城市柴油汽车排放清单的建立.研究结论表明,本文提出的柴油汽车排放清单建立方法,适用于结合不同城市的环境特征、车辆特征和道路特征定量评价柴油汽车污染排放状况,并为制定具体的柴油汽车污染物排放控制政策奠定基础.     

电动汽车行驶里程与电池SOC 相关性分析与建模

为解决电动汽车驾驶员里程焦虑问题,并为车辆行驶里程预测提供重要依据,本文提出一种基于数据驱动的方法来探讨电动汽车行驶里程和电池SOC之间的关系.首先对采集的原始数据进行删除、插值和平均处理,再对电动汽车行驶里程和电池SOC进行相关性分析并建立模型,利用递推最小二乘法对模型参数进行辨识.利用北京市运营物流电动车的数据对建立的模型及参数辨识结果进行验证.实验结果表明,本文采用的基于数据驱动预测行驶里程的方法是可行的,所建立的行驶里程与电池SOC模型具有较高的准确度.     

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为解决电动汽车驾驶员里程焦虑问题,并为车辆行驶里程预测提供重要依据,本文提出一种基于数据驱动的方法来探讨电动汽车行驶里程和电池SOC之间的关系。首先对采集的原始数据进行删除、插值和平均处理,再对电动汽车行驶里程和电池SOC进行相关性分析并建立模型,利用递推最小二乘法对模型参数进行辨识。利用北京市运营物流电动车的数据对建立的模型及参数辨识结果进行验证。实验结果表明,本文采用的基于数据驱动预测行驶里程的方法是可行的,所建立的行驶里程与电池SOC模型具有较高的准确度。     

小汽车外部污染成本研究

通过研究并量化小汽车使用的外部污染成本,对于提高所有道路交通使用者的公平性,促进交通系统的可持续发展具有重要意义.首先总结分析了评估小汽车外部污染的现有模型;然后以影响路径法为理论基础,建立了小汽车外部污染健康成本测算方法.结合北京地区小汽车保有量、排放因子、年平均行驶里程等指标,计算了北京地区小汽车HC,CO,NOx,PM10,SO2等污染物的年排放量,并运用医疗费用法和支付意愿法测算了2009年北京市小汽车排放的健康成本.结果显示,2009年北京市小汽车污染导致的健康总成本为6.48亿元,占GDP总量的0.055％,占小汽车使用成本的1.84％.     

保养因素对在用汽油车排放影响的研究

通过对累计行驶里程1～6万km的在用汽油车排放检测数据进行统计、调查、分析超标特征、实验验证后,表明日常保养对在用汽油车的排放有明显影响,应重视与尾气排放相关系统及部件的保养。     

交通路网中重型柴油车油耗和排放多层次分析

利用车载尾气检测系统（PEMS）进行北京市交通路网中重型柴油车实时油耗、排放和行驶数据收集,并从微观、中观和宏观三个层次对动态交通网络中的油耗和排放规律及其影响因素进行深入分析. 行驶特征分析表明：重型柴油车在低、中速状态下行驶时间最长;在中速状态下行驶里程最长;同时匀速工况下的行驶时间和里程所占比例最高. 油耗和排放分析表明：重型柴油车（国III）平均油耗水平为18.6L／100km,NOx和PM污染水平分别为4.63g／km和0.087g／km. 其中在微观层次,高速和高加速是引起车辆瞬时高油耗和排放的主要原因;在中观层次,怠速和低速行驶是造成单位距离高油耗和排放的主要原因;在宏观层次,行驶里程是总油耗和排放评估的一个重要影响参数.