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路网排放测算方法综述
胥耀方 / 重庆交通大学交通运输学院
【摘 要】如何准确地量化分析交通措施所产生的环境效益,从而评价和对比各种措施的减排效果,为相关部门提供决策支持,是有效管理和改善路网交通排放状态的基本平台和必要步骤. 本文针对路网中易于获取的平均速度参数,综述了国内外利用平均速度测算路网排放的各类方法.
【关键词】平均速度；排放因子；行驶周期；VSP
平均速度是交通领域的传统参数,该参数在交通数据采集系统或交通规划软件中非常容易获取.平均速度可以通过以下方法关联排放：平均速度关联排放因子；平均速度关联行驶周期；平均速度关联VSP 分布.
一、平均速度关联排放因子
(一)国外情况综述
该方法以COPERT 模型为代表,曾一度成为交通路网中排放效益评估的主流方法.Bigazzi[1] 等人以波特兰一段800 米的高速公路为实例,基于平均速度对应排放因子的方法,分析了不同拥堵状态下的排放状况.其研究结果发现,拥堵时期,排放量增加的原因是流量的增加,而非排放因子的变化.
(二)国内情况综述
在国内,李铁柱等人[2] 采用了国外的排放因子与平均车速间所具有的函数关系[3],并以此为依据计算城市道路路段环境交通容量；宋国华[4] 等人基于北京市实测数据,对MOBILE 模型中速度与排放进行修正,得到北京市速度与各污染物排放间的关系式；唐嘉平等人[5],李莉等人[6] 通过平均车速和车流量,计算机动车的排放强度,并分别开发了北京市和上海市的机动车排放GIS 系统；Wang 等人[7] 以MOBILE5B 为基础,利用中国实测数据获取不同平均速度下的修正因子,并对应由交通普查获取的速度区间分布率,计算了北京奥运会期间的污染物的排放.
(三)方法评述
该方法获取平均速度后,利用如下公式计算排放量：
E 等于 EF(v) * T*i * Li (2-15)
其中,E 为路网中的总排放量,g；v 为机动车平均速度,km/h；EF(v) 为排放随速度v 的函数,g/km；Ti 表示路段 i 上的车流量,pcu；Li 为路段 i 的长度,km.其中,Ti、Li、v 均可由交通规划模型获取.
从公式中不难发现,排放因子仅仅只是与平均速度相关的函数,无法刻画交通策略引起的瞬时速度和加速度改变对排放的影响,因而不适用于细致的交通政策评价.
二、平均速度关联行驶周期
(一)基本概念
该方法是指,平均速度首先关联行驶周期,再由其所对应的行驶周期,计算排放因子或是VSP 分布率.行驶周期（DrivingCycle）指的是一段车速随时间的变化历程,模拟了一定地区范围内的车辆驾驶状态.建立行驶周期的目的在于统一本地区车辆的行驶状态,便于排放数据的对比与检验.因此,行驶周期的主要参数,如平均速度、平均加减速等应和所在地区的实际交通状况尽量接近.
行驶周期的建立方法根据区域范围层面而不同.国家层面的行驶周期的目的在于统一全国测试标准,因而采用人工建立的方法,即人为创建速度和加速度模式；而城市及道路层面的行驶周期,目的在于反映道路的运行状况,通常使用实测拟合的建立方法,即根据比较指标,从已测得的大量实际行驶速度中提炼出一段速度变化曲线,使得这段曲线能反映实测数据的特点.常见比较指标如表1.
(二)国外情况综述
很多发达国家均建立了自己的标准行驶周期,如美国,日本,欧洲等.使用行驶周期关联排放的方法以MOBILE 和MOVES 模型为代表.MOBILE 中,使用平均速度对应行驶周期,再通过台架测试模拟该行驶周期运行状态,从而获取排放值,作为该平均速度下的排放因子.而MOVES 模型中的运行模式计算是对这一方法进行的延续,其通过平均速度对应行驶周期后,计算该行驶周期的运行模式（VSP 与瞬时速度）分布,作为路段运行模式特征的表现.
(三)国内情况综述
我国目前采用ECE 15 ＋ EUDC 周期作为国家标准行驶周期.为了更加准确地反映各城市的驾驶行为特征,不少城市均开始开发自己的行驶周期,例如国外的悉尼、墨尔本、佩斯、雅典等城市,在我国,刘希玲等人建立了我国北京、天津、上海、大连、广州五个城市的行驶周期[9]；王岐东等人[10] 对北京、重庆、长春、成都、吉林、绵阳、九台、梓潼八个不同等级城市的机动车行驶周期进行了研究；裴文文等人[11] 针对北京市不同等级道路,分别建立了行驶周期.
(四)方法评述
但是,其行驶周期的开发过程以排放测算为目标,并不能很好地反映交通路网的动态变化,与此同时,采用行驶周期推算运行模式分布,还存在时间长度上的矛盾,即行驶周期的时间长度通常为1500 秒,一方面,由于取时过短,难于完全包含该路网多变条件下平均速度所对应的运行模式状态,另一方面,又因为平均速度所覆盖的时间范围过长,增加了该段运行模式产生变化的可能性,从而导致其结果稳定性不佳.
三、平均速度关联VSP 分布
(一)国外情况综述
针对行驶周期计算VSP 分布无法兼顾路网状态多样性及运行模式分布稳定性的问题,一些学者开始研究平均速度与VSP 分布的直接关系.Lents 等人[12] 收集了实时交通数据并发现奈落比,圣利亚哥,圣保罗三个城市有着相似的VSP 分布.Frey 等人[13] 对不同道路上,13 组平均速度在30-40km/h 区间的数据分析发现,各组VSP 分布类似.但以上学者对运行模式分布的研究仅仅局限在定性探讨,其研究结果无法直接用于模型计算.
(二)国内情况综述
Song[14] 等人针对平均速度和VSP 运行模式的关系进行了定量研究,其具体方法为：首先按一定时间集成粒度划分时间片段,计算各片段平均速度与VSP 分布；接着,将平均速度划分区间,最后将各平均速度区间内,所有时间片段的VSP 分布进行叠加,用以表征该平均速度下的VSP 分布状态.该研究发现不同平均速度下,VSP 分布呈现正态分布,且均值随平均速度的增大而增大.
(三)方法评述
此项研究揭示了平均速度与VSP 运行模式分布的关系.在该研究方法中,因变量平均速度来源于交通规划模型和交通数据收集系统,获取手段非常容易.同时,VSP 分布的叠加不受时间长度限制,可将多次同类测试的时间段叠加,且其计算结果不会增加计算复杂性.因此,能通过将短时间集成粒度下的VSP 分布叠加,实现反映路网的多变状态的同时,克服了行驶周期时间中平均速度包含时间长,运行模式分布不稳定的问题.因此,该研究对联系交通模型和排放模型进行排放测算起到了转折性意义.
但是,随着排放模型的进一步细化,VSP 已不再是联系交通与排放的唯一运行模式参数.即使在相同的VSP 区间,排放速率也可能产生一定差异.为此,MOVES 模型和IVE 模型分别加入瞬时速度和ES 参数,进一步细化运行模式参数,以达到较高的预测精度.由于ES 参数需要将前25 秒的速度作为计算依据,极大地增加了路网数据采集的难度,本文将选择瞬时速度与VSP 组合,作为运行模式的描述参数,并研究平均速度与运行模式参数分布的关系,实现交通网络排放测算.
方法论文范文结:
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