城市路網(wǎng)中觀排放清單的建立研究.pdf

1、隨著機(jī)動(dòng)車保有量日益增長(zhǎng),如何減少城市交通系統(tǒng)中的機(jī)動(dòng)車尾氣排放已成為亟需解決的問(wèn)題。由于我國(guó)還缺乏官方認(rèn)可的機(jī)動(dòng)車尾氣排放模型,眾多研究還局限于通過(guò)研究國(guó)外排放模型來(lái)建立排放清單,從而為評(píng)估區(qū)域機(jī)動(dòng)車排放污染,并制定相應(yīng)有效控制策略提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。目前的研究多停留在區(qū)域排放總量等宏觀層次,而針對(duì)交通管理策略更為敏感的中觀層次的路段排放清單測(cè)算方法還缺乏研究。此外,不同機(jī)動(dòng)車尾氣排放模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果存在差異,導(dǎo)致建立的城市路網(wǎng)中

2、觀排放清單缺乏準(zhǔn)確性和一致性,因此迫切需要對(duì)城市路網(wǎng)中觀排放清單建立方法進(jìn)行系統(tǒng)研究,以盡可能降低城市路網(wǎng)中觀排放清單的不確定性。因此,本文旨在整理分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,選取合適排放模型并確定其中觀參數(shù),從而建立城市交通網(wǎng)絡(luò)中觀層次的機(jī)動(dòng)車排放清單測(cè)算方法。
　　 首先,本文對(duì)國(guó)外研發(fā)較為成熟的機(jī)動(dòng)車排放模型原理及其中觀層次對(duì)應(yīng)參數(shù)設(shè)置進(jìn)行了分析和對(duì)比,利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)定了MOBILE模型和IVE模型應(yīng)用于中觀層次的相關(guān)參數(shù)

3、。其中,針對(duì)MOBILE模型重點(diǎn)標(biāo)定了車輛行駛里程分布參數(shù)集;針對(duì)IVE模型重點(diǎn)標(biāo)定了機(jī)動(dòng)車比功率分布參數(shù)。根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果,詳細(xì)比較了模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值差異,在此基礎(chǔ)上選取IVE模型為城市路網(wǎng)中觀排放模型。研究表明:MOBILE模型預(yù)測(cè)的Nox、HC和CO排放因子與實(shí)測(cè)值平均相對(duì)誤差分別為37.72％、74.04％和29.52％,IVE模型平均相對(duì)誤差分別為6.33％、7.23％和14.72％:在不同道路等級(jí)下,IVE模型的相對(duì)誤差絕

4、對(duì)值明顯低于MOBILE模型。
　　 其次,針對(duì)交通流車型構(gòu)成這一重要中觀參數(shù),本文通過(guò)視頻識(shí)別方法收集了交通流車型構(gòu)成數(shù)據(jù)、交通流數(shù)據(jù)及相關(guān)路段特征。利用決策樹(shù)算法對(duì)道路通行能力、距城中心距離、區(qū)域象限特征、道路類型、車道數(shù)及土地利用類型等影響因素進(jìn)行分析,確定了交通流車型構(gòu)成估算方法,并利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示:該方法對(duì)于輕型汽油車車型比例預(yù)測(cè)精度較高,相對(duì)誤差絕對(duì)值在5％以內(nèi);而對(duì)于其他車型,由于其

5、車型比例的絕對(duì)值較低,預(yù)測(cè)精度下降,但其相對(duì)誤差絕對(duì)值基本在30％以內(nèi)。
　　 最后,應(yīng)用以上研究成果,以北京市快速路網(wǎng)絡(luò)為例進(jìn)行了城市路網(wǎng)中觀排放清單測(cè)算的案例研究。針對(duì)IVE模型所需中觀參數(shù),利用逐秒浮動(dòng)車數(shù)據(jù)確定了不同平均速度下VSP Bin分布,通過(guò)實(shí)地調(diào)研分析了北京市車車輛技術(shù)水平分布,根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)修正了IVE模型基礎(chǔ)排放校正因子。研究表明:北京市快速路網(wǎng)絡(luò)一個(gè)工作日內(nèi)CO、HC和Nox的全部排放分別為131.29噸、