白 竹，王 瑋

（黑龍江工程學院 汽車與交通工程學院，黑龍江 哈爾濱150050）

近年來，隨著社會經濟的快速發(fā)展，我國機動車保有量已經從1990年的550萬增加到了2011年的2.17億輛（截止6月底）。機動車數量的增加在為人們生活帶來諸多便利的同時，也為大氣環(huán)境帶來了許多負面的外部效應。有研究表明，城市道路中心85%的CO、75%的NOx和50%的HC都來自機動車排放的尾氣[1]。在大多數城市中，機動車污染物排放已經成為大氣環(huán)境污染問題的主要來源[2－3]。因此，為減少車輛運行對環(huán)境造成的負面影響，車輛排放問題的解決迫在眉睫。

在眾多車輛類型中，出租車排放高于其他車輛的排放，受關注程度最高。一方面，由于出租車年均行駛里程高，車輛排放劣化速度較快；另一方面，出租車在交通擁堵地區(qū)行駛的工況比例較大。同時，絕大部分出租車行駛在城市中心人口密度大的地區(qū)，對大氣環(huán)境和城市居民健康帶來了直接的威脅[4]。Jin（2006年）指出，北京市出租車 NOx、CO和HC排放量占機動車總排放量的比例分別是5.1%、11.9%和3.8%。然而，在北京，出租車數量僅占機動車總數量的2.7%[5]。Wang et al（2008年）研究發(fā)現，在上海，出租車運行里程占機動車總運行里程的18.2%，然而，出租車尾氣中CO和NOx的排放量卻分別占總排放量的22.2%和10.4%[6]。Oliver et al（2008年）研究表明，在天津，所有車輛類型中出租車是排放VOC和CO數量較高的車型，排放比例分別是33%和25%[7]。這些研究結果表明，在中國的許多城市中，出租車污染物排放是一個較嚴重的問題，更是一個亟待研究和解決的問題。因此，研究出租車輛的污染物排放問題具有重要的現實意義。

1 研究概況

Stead（1999年）研究了英國出租車使用和排放之間的關系，并采用1989年／1991年國家運行調查數據來計算出租車的污染物排放量。研究結果表明：運行距離是車輛污染物排放的主要影響因素[8]。Stead（1999年）給出了車輛排放模型，即

CO排放量（g／pass）＝

CO排放因子（g／pass·km）×運行里程（km）.

Han and Naeher（2006年）回顧了發(fā)達國家對出租車空氣污染物排放的研究歷程，污染物類別包括PM、CO、NO2、VOCs和PAHs。研究表明，不同的控制方法可以得到不同的研究結果[9]。

Zeng et al（2007年）研究了廣州市出租車污染物排放問題，其中：污染物包括CO、CO2、HC和NOx。運用人工神經網絡方法對877組出租車排放數據進行處理，進而判別出租車的總排放量[10]。

Wang et al（2010年）所研究的車輛排放模型同樣運用了車輛運行里程指標和排放因子指標[11]。

畢曄等（2007年）利用MOBILE 6.2模型計算了2000年、2005年及2008年北京市出租車的排放因子，并且計算了北京市出租車2005年更換部分舊車以及2008年更換全部舊車以后出租車的排放因子及總排放量。研究結果表明，舊車更換以及使用符合排放標準的車型可以使污染物排放量大大降低[4]。

王愛娟等（2010年）利用車載排放測試系統(tǒng)SEMTECH－DS對北京市出租車進行了實際道路排放測試，并基于實驗數據分別分析了出租車行駛速度、加速度以及機動車比功率（VSP）與 HC、CO、NOx和CO2排放的關系。結果表明 HC、CO和NOx的排放率基本隨著出租車行駛速度的增加先增加然后降低，而CO2排放率隨行駛速度的增加而增加；在不同速度區(qū)間內，各種污染物排放因子和排放率均隨著加速度的增加而增加；各污染物的排放率和排放因子均隨VSP增加而增加，且與VSP成一定的正相關關系，利用VSP量化出租車污染物排放更為合理[12]。

2 出租車污染物排放模型

估算在用車排放量的一般方法包括：

1）用車輛行為（如車輛運行里程）乘以排放因子（如CO排放因子，g／km）計算；

2）用百公里油耗（L／100km）乘以排放因子（如CO排放因子，g／L）計算。

模型研究中存在的關鍵問題是模型要能夠用準確的表達方式描述車輛在道路系統(tǒng)中運行的實際排放情況。因此，可以從3個方面對出租車污染物排放模型進行改善，即

1）排放因子指標；

2）各種污染物排放因子的估算模型；

3）出租車污染物排放模型結構。

近年來，有研究人員已經開始使用每乘客每公里排放多少克污染物（單位：g／pass·km）來計算出租車排放問題[13]。目前，排放因子的估算模型也已日漸成熟，而出租車污染物排放的有關模型研究發(fā)展則較慢。

3 排放因子估算模型

3.1 MOBILE模型

MOBILE是由美國環(huán)保局（EPA）于1978年開發(fā)出來的，用于估計實際運行條件下在用機動車HC、CO和NOx平均排放因子的模型。其研究過程一共歷經6代，最新版本是于2002－02發(fā)布的MOBILE6，用來計算1952年～2050年的機動車排放因子。MOBILE模型的程序用FORTRAN語言編寫，基本計算公式都是在對排放測試數據進行長期統(tǒng)計和回歸分析后得到的經驗公式。模型所用的測試數據主要來源于美國環(huán)保局（USEPA）進行的在用車測試以及根據聯邦測試（Federal Test Procedure，FTP）進行的新車排放測試結果。從這些數據的測試分析中得出，在不同時期的排放標準條件下，不同車型行駛不同里程后的平均排放因子，同時還可得到各種參數（如車輛的載重、自重、環(huán)境因素以及維修保養(yǎng)狀況等）對排放的影響。在MOBILE6中對車型分類也進行了擴展，將原有的8種車型擴展至12種。MOBILE模型主要針對交通環(huán)境的面控，是宏觀模型，而且模型主要表達為交通流平均運行速度的函數。目前，MOBILE模型在中國的北京、廣州、南京等城市已經得到了廣泛應用，用來估計機動車排放[4，14－19]。

雖然MOBILE模型得到了廣泛應用，但是它們卻不能合理地反映交通事件、實時交通狀況、具體地點等不同情況下的在用車輛的排放量。尤其是針對當地道路交通狀況、交通流組成、交通流量、駕駛工況和燃料組成等因素發(fā)生變化時，這些模型無法準確地估計它們對當地車輛排放量的影響。此外，這些模型也不能有效地估計交通控制與管理策略在減少車輛排放方面的實施效果[20]。另外，由這些模型計算的排放因子本質上是以美國機動車車型和具體的排放標準為基礎的，而且測試的燃料和車輛運行工況也只是來自于美國。因此，如果模型推廣應用于其他國家，計算得到的總排放量就會存在較大問題，這主要是因為不同國家有著不同的車輛類型、排放標準、燃料組成和不同的車輛運行工況。最后，由于MOBILE模型是應用平均車速來設計排放因子的計算模型，不可避免地會遺漏某些極端的排放情況[21]。

3.2 EMFAC模型

EMFAC模型是由美國加州資源局根據加州嚴格的標準和航空燃料評價法規(guī)，采用與MOBILE模型相似的方法建立的模型。加州空氣資源局（CARB）在1988年發(fā)布了EFMAC7D，后來經過改善依次頒布了EFMAC7F和EFMAC7G，并于2000－05發(fā)布了EFMAC2000。EFMAC模型采用一系列計算機模型（機動車排放清單模型）來預測機動車排放。EFMAC2000和EFMAC7G是EMFAC模型中應用較為廣泛的2個版本。最近的版本是于2002－12頒布的EMFAC2002。與MOBILE模型相似，EMFAC模型也是基于平均速度的排放因子模型，是一種宏觀預測模型[14]。

3.3 IVE 模型

IVE模型是由美國加州大學河邊分校CECERT中心為發(fā)展中國家設計研發(fā)[22]。IVE模型是用Java語言編寫的獨立的計算機程序模型，用來估計從宏觀層次到微觀層次任意地點的機動車排放因子，預測的時間跨度可為2004年～2030年。假定給定車隊、燃料、交通流和擁擠的變化量時，IVE模型能夠用于預測未來的排放因子[23]。模型需要3類輸入變量，分別是：①機動車車隊中發(fā)動機技術和排放控制裝置的分布情況（包括維護情況）；②當地道路上運行的不同類型在用車輛的駕駛行為；③針對當地機動車的車輛排放因子[15]。

該模型的核心算法是基于MOBILE模型，通過對臺架測試數據進行處理，得到基于FTP工況的基礎排放因子。但是，在處理行駛特征這個重要影響因素時，IVE模型采用VSP和發(fā)動機負載（ES）2個參數對非FTP工況下的機動車排放進行模擬[24]。具體處理方法為：根據VSP和ES對排放的關系，把機動車瞬態(tài)行駛狀態(tài)按照VSP和ES劃分為60種，每一種狀態(tài)元對應一個排放水平。通過對比目標工況和FTP工況狀態(tài)元分布，得到目標工況下機動車的排放水平[14]。

世界上許多城市都使用了IVE模型，包括北京和廣州[25－26]。IVE模型的優(yōu)點是將不同的技術和條件都考慮在內。這些技術和條件源自于大多數發(fā)展中國家和不同的車輛運行工況，例如機動車比功率（VSP）和發(fā)動機負載分布，這些對機動車尾氣排放都有著深遠的影響。IVE模型可以使用當地機動車隊分布狀況、車輛運行工況和平均的車輛運行里程（VKT）等指標來完善模型，以便模型能夠與當地狀況接近。此外，當地的檢查／維護（I／M）制度、油料狀況以及氣候條件等影響因素都可以作為輸入變量用來改善模型的預測效果[23]。

3.4 基于機動車比功率的模型

VSP（vehicle specific power）的物理意義是瞬態(tài)機動車輸出功率與機動車質量的比值，最初由美國麻省理工大學Jose Luis Jimenez Palacios于1999年提出，隨后被進一步發(fā)展和應用，并成為美國EPA開發(fā)新一代機動車排放模型MOVES的主要參數之一[14，27]。清華大學環(huán)境科學與工程系利用車載測試系統(tǒng)對北京等9個城市的80余輛輕型車進行測試，并引入VSP和ES的概念建立中國城市的機動車排放因子模型。COPERT模型在歐洲已經得到廣泛地應用。該模型中，車輛駕駛工況可分為城市、鄉(xiāng)村和高速公路，排放因子采用平均車速。模型利用VSP確定不同類型駕駛行為的排放因子，以便產生隨機駕駛工況下的瞬態(tài)排放[28]。

采用VSP作為行駛狀態(tài)參數的優(yōu)勢在于：測試結果可以驗證機動車瞬態(tài)排放對VSP呈現較強的規(guī)律性變化；可以綜合考慮機動車行駛過程中的速度、加速度和道路坡度等變化，其綜合表征性能要優(yōu)于平均速度；并且所需參數獲取相對簡單。實踐證明，與速度或者加速度指標相比，VSP與排放產生的關系更加密切[29]。

4 出租車污染物排放量計算模型

4.1 模型1

模型1假定出租車污染物的排放量與其所處的服務狀態(tài)無關，即出租車在空載和滿載狀態(tài)下同一種污染物的排放量相同，單車排放量只與車輛自身性能和運行里程有關。使用的參數是車輛運行公里數（VKT）和排放因子（EF），模型形式為

式中：Qi表示第i種污染物的日排放量，kg；EFt，i表示當出租車類型為t時，第i種污染物的排放因子，g／km；At表示t類型出租車的數量。當t＝d時表示柴油出租車，當t＝g時表示汽油出租車；VKTt代表t類型出租車的日平均里程數，km；i＝1，2，3，分別為出租車NOx排放量、HC排放量和CO排放量。

4.2 模型2

模型2同樣假定出租車污染物的排放量與其所處的服務狀態(tài)（滿載和空載）無關。該模型利用排放因子（如CO排放因子，g／L）與百公里油耗或者燃油經濟性指標相乘來計算。模型形式為

式中：Et，i表示t類型出租車第i種污染物的排放因子，g／L；Ct表示平均燃油經濟性；Qi、At、VKTt含義與式（1）相同。

4.3 模型3

Stead（1999年）則考慮了平均空載率對污染物排放的影響，也就是說，對于同一種污染物而言，出租車在空載和滿載狀態(tài)下其排放量不同。為綜合表征各種狀態(tài)的一般性規(guī)律，模型3將“平均載客率”指標引入污染物排放模型，詳見式（3）[8]。

式中：EFt，i表示t類型出租車第i種污染物的排放因子，g／pass·km；P表示平均載客率（不包括駕駛員）；Qi、At、VKTt含義與式（1）相同。

4.4 模型4

基于上述模型，Shi An（2011年）做了相應改進，分別給出了出租車載客和空載兩類不同服務狀態(tài)下污染物排放的表達形式。而通常情況下，路網中出租車的服務狀態(tài)都是既包括載客狀態(tài)，又包括空載狀態(tài)，因此，模型構成詳見式（4）[30]。

式中：r表示平均空駛率，文獻選用r＝0.5；μ表示出租車處于空駛狀態(tài)時的轉換因子，假設μ＝0.6；其他參數含義同式（3）。

在采用相同測試數據的基礎上，通過對比模型3和模型4的計算結果，Shi An（2011年）指出：出租車空駛里程是影響出租車排放量產生的關鍵因素之一。

為比較現有模型的預測結果，Shi An（2011年）利用哈爾濱市出租車的實測數據對各種模型進行計算。在此基礎上，表1給出了不同出租車類型不同空氣污染物的排放量預測結果。

5 結束語

出租車出行方式具有靈活的“門到門”等特點，其在城市居民出行中發(fā)揮著重要作用。由于出租車在城市道路中行駛里程較高，污染物排放量較大，對環(huán)境產生的負面影響較大。以出租車污染物排放為研究對象，本文對不同排放因子指標的選取、各種排放因子的估算模型以及排放量的預測模型等進行了研究。

表1 出租車污染物排放量的預測結果[30]

在回顧與總結現有成果的基礎上，本文認為今后出租車污染物排放的研究重點可以從如下兩個方面進行：一方面，改善現有出租車污染物排放因子指標，在排放預測模型中引入能夠反映出租車運行特征的關鍵影響因素，使出租車污染物排放模型能夠更接近現實世界的真實排放水平；另一方面，從出租車市場管理和控制的角度出發(fā)，對出租車價格制度和出租車市場準入制度實施科學管理，實現在滿足現有需求的情況下減少出租車在城市道路中的空駛里程，進而實現減少出租車排放的目標。

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