基于运行模式分布的平面交叉口汽车排放评估

为了高分辨率地评估微观交通区域汽车污染物的排放清单,引入了美国新一代交通排放模型MOVES,并分析了3种交通运行参数的敏感性;以典型平面信号交叉口为研究对象,通过实测及统计分析得到了反映汽车交叉口运行特征的运行模式分布;考虑交叉口信号灯不同方向的配时权重,运用MOVES模型评估了典型平面交叉口的PM2.5和CO排放清单;最后模拟了压缩天然气(CNG)替代常规燃料后交叉口PM2.5、CO的量化减排效益.研究结果表明,基于运行模式分布的排放评估更能反映交叉口汽车运行特征,计算结果更精确;CNG在公交车上推广后,案例中交叉口区域的PM2.5和CO排放清单分别降低66%和5%.

基于遗传算法的运行模式分布模型及排放测算

针对交通系统易于收集到的平均速度,以及排放模型计算所需的运行模式分布参数,建立基于平均速度的运行模式分布模型,并采用遗传算法对模型进行优化.对比所建立模型、MOVES模型中的行驶周期所获取数据与真实数据之间的排放结果差异,发现本模型有82.5%的区间平均排放率预测误差低于MOVES,本模型的最大误差为50.0%,而MOVES模型为304.2%.使用本模型评价了北京市限行前后污染物排放情况,发现限行后二环路高峰小时HC、CO、NO_x总体排放依次减少了9.58%、11.41%、0.49%.与真实值相比,预测值R^2方高于0.700,预测误差大幅度低于MOVES模型预测误差,并实现对交通策略下路网排放的动态评价应用.

信号交叉口机动车运行特性对排放的影响

平面交叉口是城市交通网络的重要节点,机动车在信号交叉口运行时工况频繁变化。为了研究信号交叉口机动车运行特性对排放的影响,在典型信号交叉口开展机动车运行模式分布特征调研;运用高分辨率的排放模型MOVES,评估交叉口不同运行工况下的CO、NOx、HC、PM10、PM2.5污染物的排放量。研究结果表明:机动车在信号交叉口经历减速、怠速、加速等工况,减速路段减速平缓,污染物排量会有所减少,其余怠速、加速通过这几个过程相对通畅路段排量都会增大,怠速时排量最大;五种污染物排放量变化对于交通拥堵的敏感性也不同,HC、PM10影响最大,其次是PM2.5,NOX受影响较小,CO最小。研究结果使公民对信号交叉口的污染物排放有直观的了解,以此来激励公民遵守交通法规,养成良好的驾驶习惯,为缓堵减排贡献自己的一份力量。

基于浮动车数据分析交通状态对轻型车排放的影响

为探讨交通状态对道路轻型车运行工况和尾气排放的影响,收集广州市珠江新城路网中出租车、轻型货车的浮动车数据并计算轻型车的运行工况参数,结合MOVES模型（Motor Vehicle Emission Simulator）和交通流量数据仿真计算轻型车的尾气排放量,分析畅通、拥堵、严重拥堵3种交通状态下轻型车的运行工况、排放速率、尾气排放量的变化与差异.结果表明：在相同道路类型、不同交通状态下,轻型车的运行工况差异较大,其中拥堵和严重拥堵状态下运行模式分布主要集中于怠速、低速运行模式;在相同交通状态下,主干路的运行工况优于次干路,其怠速运行模式所占比例较次干路低15%～20%;畅通状态下,主、次干路轻型车HC、NOx、CO平均单车排放速率分别为2.00、1.87,2.57、2.47,42.59、37.51 mg/s,分别约为拥堵状态下的1.17、1.27、1.35倍,约为严重拥堵状态下的1.30、1.39、1.70倍,而主、次干路PM2.5平均单车排放速率在3种交通状态下均接近,范围在0.050～0.056 mg/s之间;轻型车在严重拥堵状态下单位时间的污染物排放量最高,是畅通状态下的2.22～3.87倍.研究显示,交通状态是影响轻型车动态排放速率及道路总排放的重要因素.