一种新的机动车排放清单的时间分配方法

为提高网格化机动车排放清单的精度,对时间分配模型进行改进和优化。将反应实际交通运行状况的拥堵延时指数与交通流三参数模型相结合,提出了新的基于拥堵延时指数的时间分配模型,并以济南市为验证区进行分析和验证。结果表明:经该文构建的时间分配模型分配后的污染物排放量的月、日、时的变化趋势与监测数据的变化趋势一致;基于新模型分配后的网格化NO2排放清单,采用空气质量模型(CMAQ)模拟的效果得到了显著提升,归一化平均偏差、归一化平均误差分别减少约21.6%和23.7%。该文提出的时间分配模型反应实际的交通流状况,弥补了抽样调查数据的不足,且符合交通流三参数模型,对机动车排放的精准管控、污染治理等都具有重要的参考意义。

济南市高精度机动车排放清单的研究

近年来,我国采取了一系列措施,包括升级机动车排放标准、推行新能源汽车等等,来控制机动车的污染物排放。但机动车的排放总量却没有减少,反而不断增加。针对这一问题,本文以济南市为例,首先计算济南市2021年的机动车污染物的总排放量,并对其分车型、分燃料类型的排放量进行分析,紧接着结合GIS技术和POI兴趣点对其进行分配,之后利用地理加权回归模型对污染物排放的影响因素进行分析。结果显示:重型货车在五种污染物排放中的占比都比较高;污染物排放的空间分布在靠近城市中心时为面源分布,而在非城市中心为线源分布;相比于海拔的影响,路网密度对污染物排放的影响更高。

基于GIS的济南市交通事故成因分析

为了降低交通事故,保障人们的正常生活和人身安全,对交通事故多发区域进行鉴别并对事故成因进行分析是减少事故的关键。以济南市为研究区,以2018年济南市的交通事故数据为基础,采用核密度分析、事故当量结合缓冲区分析、地理加权回归分析等方法,对济南市交通事故的空间特性、成因等进行了研究,并提出了相应的改善措施。研究结果表明:事故发生地点具有明显的聚集性,鉴别出了济南市6个事故多发区域,无道路物理隔离和无路侧防护设施是事故多发的主要原因;车辆数、公路通车里程、GDP、人口等均对区域交通事故数有较大影响,且均与交通事故数呈正相关的关系,其中车辆数的影响最大;构建的基于车辆数和公路通车里程的GWR模型的相关性回归系数高达0.75,可根据模型对各区县的事故多发区域进行及时预警和完善相应的交通设施。研究结果对减少交通事故的发生以及道路交通安全水平的提升具有重要意义。

济南市高精度机动车碳排放清单研究

为提高机动车排放清单的精度,对清单的空间分配模型进行优化,在模型复杂度与关联因素分析的基础上,对人口密度、国内生产总值(GDP)、交通兴趣点(POI)、坡度等影响因子进行主成分提取,并结合标准路长,提出了基于主成分综合调解系数的多因子空间分配模型,以济南市为例进行验证,结果显示:济南市2021年机动车碳排放总量为1259.9万t;基于构建的空间分配模型,获取了济南市1 km×1 km分辨率的网格化机动车碳排放清单;历下区等济南市中心城区是高排放的热点区域,高速公路与一级公路形成高排放的线状地带。基于空间分配模型与基于标准路长的分配结果相比,高排放区碳排放量更高,低排放区碳排放量更低;前者考虑了坡度,对于地形起伏较大地区的分配结果更合理。基于主成分调解系数的多因子空间分配模型提高了网格化排放清单的空间分辨率和分配结果精度。

城市交通运行状况对机动车碳排放的影响研究

为定量分析不同城市交通运行状况对机动车碳排放的影响,利用高德平台提供的拥堵延时指数(Congestion Delay Index,CDI)数据,在分析我国交通拥堵城市时空分布特征以及CDI特征的基础上,通过构建基于速度的CO_(2)排放因子,利用VISSIM模拟不同交通运行状况时的交通量,实现不同交通运行状况下机动车碳排放的估算。结果显示:交通拥堵城市分布具有空间依赖性和聚集性,在长三角经济区和珠三角经济区形成两个高聚集中心;CDI具有明显的周期性(7 d)波动规律,且受天气和人类活动等的影响较大,疫情打破了此规律;城市交通运行状况(CDI)对机动车CO_(2)排放有较大的影响,当交通处于轻度拥堵时(CDI为1.582),交通高峰期我国城市机动车年排放的CO_(2)总量约为0.77亿t,是畅通状态下的4.51倍;当交通保持基本畅通时(CDI为1.35),交通高峰期我国城市机动车CO_(2)年排放总量可减少0.29亿t;当交通达到中度拥堵时(CDI为1.909),交通高峰期我国城市机动车CO_(2)的年排放增加0.22亿t;当处于交通严重拥堵时(CDI达2.394),交通高峰期我国城市机动车CO_(2)的年排放总量可达1.33亿t。改善城市交通运行状况,可大幅度降低机动车的CO_(2)排放量。