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        基于HBEFA的城市交通溫室氣體排放模型
        ——以北京本地化建模為例

        2014-07-18 11:55:07何巍楠劉瑩孫勝陽程穎
        關(guān)鍵詞:車型交通道路

        何巍楠,劉瑩,孫勝陽,程穎

        (北京市交通行業(yè)節(jié)能減排中心,北京100073)

        基于HBEFA的城市交通溫室氣體排放模型
        ——以北京本地化建模為例

        何巍楠*,劉瑩,孫勝陽,程穎

        (北京市交通行業(yè)節(jié)能減排中心,北京100073)

        交通溫室氣體排放和空氣污染越來越受到國內(nèi)各城市的廣泛關(guān)注.控制溫室氣體排放和污染物排放的關(guān)鍵是找到排放的源頭并進(jìn)行科學(xué)量化,從而制定有針對性的政策措施.鑒于我國目前還沒有發(fā)布全國性的交通排放評估方法,本文基于歐洲道路排放因子模型并結(jié)合北京實(shí)際的道路交通運(yùn)行工況和車輛結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),采用自下而上的建模方法,利用車型分類、交通狀態(tài)、工況單元和活動(dòng)水平進(jìn)行模型的數(shù)據(jù)劃分,使用平均速度(V)、行駛過程中停車時(shí)間比例(SP)和相對正加速度(RPA)三個(gè)特征值作為描述工況單元的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù),借用計(jì)算機(jī)仿真構(gòu)建了本地化的交通排放因子庫,并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了基于交通活動(dòng)水平的交通排放測算模型.該模型不僅能夠建立北京市的交通能源消耗、溫室氣體排放和污染物排清單,而且能夠與宏觀交通模型無縫銜接,評估不同的交通政策對交通減排的潛在影響.

        城市交通;排放模型;溫室氣體排放;碳排放因子

        1 引言

        交通領(lǐng)域在城市碳排放貢獻(xiàn)率中已經(jīng)占據(jù)了重要的地位,美國紐約、英國倫敦、日本東京等國際大都市中,交通領(lǐng)域溫室氣體排放都將近四分之一的比例[1].中國目前正面臨人口、機(jī)動(dòng)車快速增長背景下前所未有的挑戰(zhàn).我國政府高度重視氣候變化問題,“十二五”規(guī)劃綱要中,明確到2015年單位GDP能源消耗降低16%、單位GDP二氧化碳排放降低17%的約束性指標(biāo)[2].為達(dá)到目標(biāo),政府給各省市及各部門都下達(dá)了具體的減排指標(biāo),交通部門也面臨相應(yīng)挑戰(zhàn),決策者需要了解哪些政策或措施將會(huì)帶來節(jié)能減排效果.

        控制溫室氣體排放或者污染物排放的關(guān)鍵是要找到排放的源頭,這是量化、評估或者監(jiān)測工作的第一步.為避免錯(cuò)誤估計(jì)排放,需建立一個(gè)基于可靠數(shù)據(jù)的排放量化評估方法.本文開發(fā)了一種基于歐洲道路交通排放因子模型(HBEFA)技術(shù)思路的交通排放模型(CCEM).通過高精準(zhǔn)的GPS設(shè)備采集上千小時(shí)的實(shí)際道路運(yùn)行數(shù)據(jù),利用平均速度、相關(guān)正加速度、停車時(shí)間百分比三個(gè)參數(shù)描述工況單元,通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法找到代表道路交通狀態(tài)的典型運(yùn)行工況,運(yùn)用交通模型、調(diào)查和運(yùn)行監(jiān)測等方式獲得對應(yīng)交通狀態(tài)的交通活動(dòng)水平數(shù)據(jù),從而測算并評估排放總量.

        2 歐洲道路交通排放因子模型

        根據(jù)不同的使用需求與功能范疇,排放評價(jià)模型分為宏觀(地區(qū))、中觀(道路)、微觀(逐秒)三個(gè)層次,如圖1所示.中觀、微觀模型能夠更加細(xì)致地反映交通活動(dòng)狀態(tài)的變化,時(shí)空分辨率高,具有更強(qiáng)的政策敏感性,其中美國環(huán)保局開發(fā)的基于車輛比功率的排放模型MOBILE和MOVES[3],以及歐盟使用的COPERT[4]和基于PHEM模型的HBEFA排放因子模型[5]在國際上具有廣泛的應(yīng)用. MOBILE模型基于標(biāo)準(zhǔn)典型工況計(jì)算排放,與實(shí)際值相差較大,MOVES用于評估溫室氣體和污染物排放時(shí)具有更高的評估質(zhì)量,但是數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高,獲取難度大[6].而HBEFA模型能為道路交通中所有車輛類別生成一個(gè)可靠和統(tǒng)一的“實(shí)際”排放因子數(shù)據(jù)庫,可以獲得對交通敏感且較準(zhǔn)確的排放結(jié)果.

        圖1 排放評價(jià)模型的分類與組成Fig.1 Classification and composition of emission model

        HBEFA模型的思路是在同一種車型下,實(shí)際道路工況數(shù)據(jù)將會(huì)被工況的關(guān)鍵影響因素如道路等級、運(yùn)行狀況、運(yùn)行速度等進(jìn)行分類,模型通過三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)(平均速度、行駛過程中停車時(shí)間的比例和相對正加速度)找到具體分類下的典型代表工況,并通過排放模擬仿真模型(PHEM模型)[7]獲得典型工況所反映的排放情況.PHEM模型可以直接根據(jù)測試給出結(jié)合已知的車輛的速度工況和道路坡度,行駛阻力和傳動(dòng)系統(tǒng)損失獲得發(fā)動(dòng)機(jī)功率,從而計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)功率、速度以及能耗排放的相互關(guān)系,建立某種車型對應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)圖譜.HBEFA模型已經(jīng)擁有1990年以來歐洲主要城市的各類車型在典型工況下的排放因子數(shù)據(jù),使用HBEFA模型僅需要建立城市實(shí)際道路交通運(yùn)行的典型工況,并通過PHEM模型計(jì)算獲得典型工況對應(yīng)的排放因子.我國目前尚未發(fā)布全國性的交通領(lǐng)域溫室氣體排放評估方法,引入國外模型的首要條件是確保滿足本地化的實(shí)際情況.計(jì)算溫室氣體排放,對于中國和歐洲的同類型車輛,其燃油經(jīng)濟(jì)性基本相同,排放標(biāo)準(zhǔn)也較為一致,因此碳排放因子也相同,能夠利用HBEFA模型進(jìn)行本地化工作.

        3 CCEM模型建模方法

        3.1 模型計(jì)算思路

        測算交通溫室氣體排放有兩種基本方法:自上而下法和自下而上法.自上而下法利用區(qū)域燃料總消耗量與燃料的排放因子得到區(qū)域碳排放量.自下而上法是基于交通活動(dòng)水平、對應(yīng)的燃料消耗強(qiáng)度和燃料的排放因子計(jì)算排放量,根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和精細(xì)度分為多種級別[8],CCEM模型運(yùn)用自下而上法計(jì)算機(jī)動(dòng)車運(yùn)行過程的排放量,它能夠充分量化交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀況對能源消耗和碳排放的影響,但需要交通活動(dòng)數(shù)據(jù)、車隊(duì)構(gòu)成和與之相對應(yīng)的能源消耗強(qiáng)度等數(shù)據(jù).計(jì)算公式為

        式中TCE為碳排放量,g;FCi為第i種燃油的總消耗量,L;CEFi為第i種燃油的碳排放系數(shù),g/L; VKTi,j,k,l為第i種燃料的j類車型在道路等級k、交通狀態(tài)l下的總行駛里程數(shù),km;FCFi,j,k,l為第i種燃料的j類車型在道路等級k、交通狀態(tài)l下的能耗因子,L/km.

        3.2 模型數(shù)據(jù)的劃分原則

        CCEM模型運(yùn)用前需要明確交通活動(dòng)水平及排放因子的分類原則.

        (1)車型分類.

        車型分類的關(guān)鍵因素是燃料消耗強(qiáng)度,它是指特定類型的車輛行駛單位公里所需要的燃料.現(xiàn)有車型按照品牌、排量、車齡、排放標(biāo)準(zhǔn)、燃油類型等分類下具有成千上萬種,借鑒國際經(jīng)驗(yàn)聚類分析,本模型將輕型車按照四個(gè)維度,即車齡(1—15年)、發(fā)動(dòng)機(jī)排量(<=1.0 L,1.0-1.4 L,1.4-2.0 L和> 2.0 L)、燃料類型(汽油、柴油等)和排放標(biāo)準(zhǔn)(國0,國1,國2等)進(jìn)行劃分.

        (2)交通狀態(tài).

        目前GB 50220-1995將城市道路劃分為快速路、主干路、次干路和支路4級,根據(jù)各道路等級下實(shí)際情況進(jìn)行交通服務(wù)水平的劃分.北京市依據(jù)DB11/T 785—2011利用不同道路等級路段的運(yùn)行速度將道路交通運(yùn)行水平劃分為暢通、基本暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶挛鍌€(gè)等級,如表1所示.

        表1 不同道路等級下交通狀態(tài)的劃分Table 1 Division of level of service different road type

        (3)工況單元與典型單元.

        模型將車輛在不同道路等級下具有相同交通狀態(tài)的連續(xù)逐秒GPS運(yùn)行數(shù)據(jù)稱為工況單元,車輛在道路的行駛狀況可用一些特征參數(shù)來反映其運(yùn)行特征.通過對運(yùn)行特征的調(diào)查和解析,從工況單元中分析并建立能夠表征不同道路類型和交通狀態(tài)下的典型單元,又稱典型運(yùn)行工況,反映車輛的行駛速度—時(shí)間歷程,并作為車輛能源消耗和排放測算的分析單元.

        (4)交通活動(dòng)水平.

        交通系統(tǒng)燃料消耗和排放與交通活動(dòng)水平,即車輛行駛里程(VKT)成正相關(guān).VKT數(shù)據(jù)可從城市交通調(diào)查,交通流量反推、車輛年行駛里程,以及交通需求預(yù)測模型測算中獲得.北京交通的VKT數(shù)據(jù)是由交通需求預(yù)測模型測算,通過模型模擬出行者的出行時(shí)間分布、出行目的地、交通方式和交通路徑選擇,集計(jì)獲得路段上車輛(小汽車、公交車或大巴等)的流量數(shù)據(jù).

        3.3 典型運(yùn)行工況的建立過程

        工況單元可用一些統(tǒng)計(jì)參數(shù)來描述其總體運(yùn)動(dòng)特征,如旅行時(shí)間,行駛距離,平均速度、最大加速度等.本研究采用平均速度(V)、行駛過程中停車時(shí)間的比例(SP)和相對正加速度(RPA)三個(gè)特征值作為描述工況單元的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù).其計(jì)算公式如下:

        式中D為總行駛距離,m;T為總旅行時(shí)間,s;vt為t秒時(shí)的點(diǎn)速度,m/s;α+t為t秒時(shí)正加速度,m/s2.

        行駛過程中停車時(shí)間的比例(SP)主要考慮到在中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶聽顩r中的怠速運(yùn)行,怠速狀態(tài)下的燃料消耗和排放占較大比例;相對正加速度(RPA)主要考慮在一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)循環(huán)中車輛發(fā)動(dòng)機(jī)加速運(yùn)行對燃料消耗和排放的影響.通過計(jì)算工況單元的三個(gè)特征參數(shù),根據(jù)道路類型和交通狀態(tài)進(jìn)行聚類分析,利用最小二乘法找出最有代表性的工況單元,即為該道路類型和交通狀態(tài)下的典型運(yùn)行工況.

        3.4 排放因子獲取原理

        已有研究表明,車輛的燃料消耗與發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速和運(yùn)行功率有關(guān).在歐洲HBEFA模型3.1版本中PHEM模型也用于計(jì)算小汽車和輕型車的排放因子,因此可以通過實(shí)際觀測,建立發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速、運(yùn)行功率以及燃料消耗三者的動(dòng)態(tài)關(guān)系. PHEM模型可基于發(fā)動(dòng)機(jī)排放圖表模擬不同行駛工況、不同的車輛載荷、不同的車輛特征(重量、大小、空氣阻力等),模擬燃油、CO2以及污染物排放的高精確度消耗量.建立本地化的車輛碳排放因子庫,如圖2所示,其基本步驟如下:

        (a)選取車型對象,進(jìn)行逐秒運(yùn)行狀態(tài)的能耗排放數(shù)據(jù)采集,通過交通排放因子模型構(gòu)建車型的排放因子數(shù)據(jù)庫.

        (b)選取車型對象,采集足夠多的覆蓋城市各類運(yùn)行狀況工況數(shù)據(jù),分析確定不同道路等級、交通狀態(tài)下的典型運(yùn)行工況數(shù)據(jù).

        (c)使用實(shí)際排放測試數(shù)據(jù)和典型運(yùn)行工況構(gòu)建PHEM模型數(shù)據(jù)庫.

        (d)將逐秒能耗數(shù)據(jù)換算成為能耗因子(或直接(e)步驟).

        (e)根據(jù)PHEM模型或能耗排放換算系數(shù)獲得排放因子.

        圖2 排放因子的產(chǎn)生過程Fig.2 Generation of emission factors

        3.5 交通活動(dòng)水平的劃分

        VKT數(shù)據(jù)與排放因子在結(jié)構(gòu)上要求具有一致性,需要按照車型、道路類型、交通狀態(tài)對VKT進(jìn)行劃分.各車型的VKT計(jì)算如下:

        式中Vi為某一車型(按照燃油類型、排量、車齡、排放標(biāo)準(zhǔn)等分類)的車輛總數(shù),輛;Di為某一車型的年均行駛里程,km.

        獲得各車型的VKT數(shù)據(jù)有兩種方式:一種是通過交通管理部門的車輛年檢數(shù)據(jù)庫,另一種則是通過對城市道路車輛實(shí)際調(diào)查獲得.獲得不同道路類型和交通狀態(tài)下的VKT數(shù)據(jù),需結(jié)合交通流量等交通監(jiān)測類數(shù)據(jù).目前國內(nèi)許多城市都擁有市域宏觀交通模型.交通模型能夠輸出各路段不同時(shí)段的交通流量數(shù)據(jù),計(jì)算出路段速度和VKT數(shù)據(jù),此外,利用車牌識別技術(shù)能夠獲得道路車型流量數(shù)據(jù),但是此類數(shù)據(jù)不易獲得,另一種簡易方式是通過街坊問卷形式獲取.

        4 北京市本地化的溫室氣體排放模型的建立

        4.1 實(shí)際道路運(yùn)行工況的采集與分析

        以北京市城區(qū)道路輕型車為主要對象,采用高精度車載GPS模塊(Columbus V-900)記錄出租車和私人小汽車車輛逐秒的行駛軌跡,包括經(jīng)緯度和點(diǎn)速度.要求覆蓋城區(qū)各類型道路,數(shù)據(jù)采集總樣本量為1 200 h,如圖3所示.

        圖3 實(shí)際工況采集分布情況Fig.3 The distribution of real world GPS data

        GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下三步:①刪除重復(fù)值;②插值補(bǔ)齊5秒以內(nèi)缺失數(shù)據(jù);③判斷5秒以外缺失數(shù)據(jù)是否為丟失數(shù)據(jù),若為丟失數(shù)據(jù)則在計(jì)算特征參數(shù)時(shí)標(biāo)記前后時(shí)間,若為設(shè)備關(guān)閉,則定義為工況單元的新起點(diǎn)時(shí)間.利用GIS地圖匹配算法將GPS數(shù)據(jù)匹配車輛行駛軌跡所在的道路類型.將數(shù)據(jù)按照道路等級、交通狀態(tài)劃分出數(shù)個(gè)獨(dú)立的工況單元,作為進(jìn)一步分析基礎(chǔ).劃分過程中,交通狀態(tài)的劃分將利用移動(dòng)平均法計(jì)算移動(dòng)平均速度,對比一段時(shí)間時(shí)期內(nèi)的范圍變化來判定工況單元的劃分點(diǎn).如圖4所示,為主干路某路段的單元工況劃分結(jié)果.

        圖4 實(shí)際工況采集分布情況Fig.4 The distribution of real world GPS data

        為了減少短時(shí)間內(nèi)運(yùn)行變化帶來的誤差影響,僅保留總時(shí)間大于150 s的工況單元,分別計(jì)算并統(tǒng)計(jì)V、SP和RPA的三個(gè)參數(shù).獲得不同道路等級、不同交通狀態(tài)下所有單元的特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)情況.參數(shù)值較為集中,快速路和主干路的RPA與交通狀態(tài)有明顯的相關(guān)性,如圖5所示,嚴(yán)重?fù)矶聽顩r下,RPA的范圍約為0.16-0.19 m/s2,而暢通狀況下RPA的值約為0.08-0.11 m/s2.

        圖5 快速路、主干路的RPA統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Fig.5 RPA on expressway and major arterial

        4.2 典型運(yùn)行工況確定

        鑒于不同道路類型和交通狀態(tài)下,頻率最高的V、SP和RPA的三個(gè)參數(shù)值高度相似,在每種道路類型和交通狀態(tài)下,選取20個(gè)相似工況單元樣本進(jìn)行深入分析,作為典型運(yùn)行工況的“候選工況”.將樣本參數(shù)與歐洲典型工況、HBEFA3.1和3.2版本典型運(yùn)行工況進(jìn)行對比分析,如圖6所示,通過形象化觀測對比,結(jié)合最小二乘法確定與HBEFA典型運(yùn)行工況狀態(tài)最接近的樣本.為了剔除最小二乘法中三類參數(shù)量級范圍間的差異,對參數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換:

        式中x——某類道路類型和交通狀態(tài)下工況單元樣本V、SP和RPA三個(gè)參數(shù)的實(shí)際值;

        μ——工況單元樣本V、SP和RPA三個(gè)參數(shù)的平均值;

        σ——對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差.

        圖6 工況參數(shù)對比Fig.6 Parameter of cycle unit comparison

        確定典型運(yùn)行工況的選取規(guī)則包括以下幾方面:

        (1)速度時(shí)間曲線必須合理;

        (2)PHEM模型下的燃油消耗和排放合理;

        (3)道路等級、交通狀態(tài)趨勢變化需與V、SP、RPA參數(shù)變化一致,如交通狀態(tài)趨向擁堵,平均速度應(yīng)逐漸降低.

        最終獲得不同道路等級、交通狀態(tài)下的典型運(yùn)行工況,以及碳排放因子,如圖7所示.

        圖7 典型運(yùn)行工況與碳排放因子Fig.7 Typical driving cells of 5 LOS on expressway and GHG emission factors

        4.3 VKT的劃分

        北京早在1992年就開發(fā)了BTPS市區(qū)模型[9],目前使用PTV宏觀模型軟件Visum構(gòu)建的基于活動(dòng)鏈的市區(qū)模型,能輸出市區(qū)范圍內(nèi)高峰和平峰小時(shí)路段車型流量數(shù)據(jù).CMEM模型構(gòu)建過程中,對市區(qū)近2 000位司機(jī)進(jìn)行街坊調(diào)查,并在年度小樣本調(diào)查中針對1 000戶居民進(jìn)行問卷調(diào)查,獲得不同排放標(biāo)準(zhǔn)、車齡、排量分類下各車型的年均行駛里程數(shù)據(jù),通過結(jié)合交管部門的車型保有量結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)能推算各車型VKT,如圖8為排放標(biāo)準(zhǔn)和排量下的VKT總量分布情況,其中,排放標(biāo)準(zhǔn)為國四、排量1.4-2.0 L的車輛為車輛總行駛里程的主要貢獻(xiàn)車輛,都占VKT總量的60%左右.

        圖8 排放標(biāo)準(zhǔn)和排量下的VKT分布情況圖Fig.8 Total VKT group by emission standard and engine size

        北京交通發(fā)展研究中心目前已建成以浮動(dòng)車數(shù)據(jù)和交通流動(dòng)態(tài)檢測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的北京路網(wǎng)運(yùn)行評價(jià)分析平臺[10],能夠監(jiān)測6.6萬輛在運(yùn)營出租車每15分鐘間隔的路段行程速度,按照地標(biāo)要求能夠聚類獲得路網(wǎng)交通狀態(tài),可以作為不同交通狀態(tài)劃分的依據(jù),以2010年為例,主干路暢通、基本暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶路謩e占比6.6%、37%、55.6%、0.8%和0%,快速路暢通、基本暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶路謩e占比0%、0.7%、13.3%、85.1%和0.8%.但由于本地化交通排放模型更新還未完成,VKT劃分最終結(jié)果,以及排放評估效果還需等待驗(yàn)證.

        5 研究結(jié)論

        在借鑒國際已有交通排放模型,尤其是歐洲HBEFA交通排放模型的基礎(chǔ)上,CCEM模型建立了符合中國道路交通運(yùn)行狀況的燃料消耗量與碳排放測算模型.使用國際上通用的基于車輛總行駛里程與排放因子計(jì)算總排放量的思路,結(jié)合本地交通領(lǐng)域已有交通模型、道路交通運(yùn)行指數(shù)等可靠交通參數(shù),增強(qiáng)了模型對于實(shí)際交通運(yùn)行的敏感性,能夠應(yīng)用于評估交通政策措施下的節(jié)能減排效果.它適用于進(jìn)行基準(zhǔn)年與未來年的交通排放情景對比.但是由于HBEFA模型的排放因子是基于PHEM仿真模型計(jì)算,中歐車載催化轉(zhuǎn)換器的性能不同,污染物的排放可能會(huì)有差異,因此污染物排放因子的精確性需要進(jìn)一步論證.

        [1]北京交通發(fā)展研究中心.探尋北京交通—世界城市交通科學(xué)發(fā)展之路[R],2012.[Beijing Transportation Research Center.Exploration for Beijing traffic:the de?velopment of urban traffic scientific[R].2012.]

        [2]國家發(fā)展與改革委員會(huì).中國應(yīng)對氣候變化的政策與行動(dòng)[EB],2012.[The National Development and Re?form Commission,the People[EB],2012.]

        [3]Fujita E M,Campbell D E,Zielinska B,et al.Compari?sonoftheMOVES2010a,MOBILE6.2,andEM?FAC2007 mobile source emission models with on-road traffic tunnel and remote sensing measurements[J].Jour?nal of the Air&Waste Management Association,2012, 62(1).

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        [10]何巍楠,基于浮動(dòng)車數(shù)據(jù)的城市常發(fā)性交通擁堵時(shí)空分布特征研究[D].北京交通大學(xué),2012.[HE W N. Spatial-temporal distribution characteristics of urban re?current traffic congestion based on floating car data[D]. Beijing Jiaotong University,2012.]

        Greenhouse Gas Emissions Model for Urban Transportation Based on HBEFA——The Case of Beijing Localization Model

        HE Wei-nan,LIU Yi,SUN Sheng-yang,CHENG Ying
        (Beijing Transport Energy&Environment Center,Beijing 100073,China)

        ract:Transport emissions of greenhouse gases and air pollution have attracted extensive attention of cities in China.To identify the source of emissions and scientific quantitative description is the key to control greenhouse gas emissions and pollutants,which will develop targeted policies and measures.China,at the moment,has not published a nationally accepted tool to assess emissions in the urban transport sector.This paper is based on technical ideas of handbook of road emission factors in Europe and combining the reality driving cycle of Beijing road and vehicle structure data,using bottom-up modeling method,dividing by the vehicle classification,traffic situation,driving cycle unit and traffic activity data,and using the average speed (V),stop time percentage(SP)and relative positive acceleration(RPA)three characteristic values as described driving cycle unit statistical characteristic parameter.Using computer simulation technology to build the localization traffic emission factor,and on this basis to develop the traffic emission measurement model based on traffic activity data.The model not only can establish the list of Beijing traffic energy consumption, greenhouse gas emissions and pollutants,and able to seamlessly link with macroscopic traffic model,evaluation of different transportation policy impact on the traffic emission reduction potential.

        rds:urban traffic;emission modeling;greenhouse gas emissions;carbon emission factors

        1009-6744(2014)04-0222-08

        U491

        A

        2013-12-19

        2014-02-19錄用日期:2014-03-10

        何巍楠(1987-),男,湖南郴州人,工程師,碩士. *

        heweinan@bjjtw.gov.cn

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