程 穎，張佳樂，張少君，郭繼孚，張 達

(1.北京工業(yè)大學城市交通學院，北京100124；2.北京交通發(fā)展研究院，北京100073；3.清華大學a.環(huán)境學院，b.能源環(huán)境經(jīng)濟研究所，北京100084)

0 引 言

隨著我國機動化進程的加速發(fā)展，交通部門產(chǎn)生的能源消耗和污染排放日益增大，已經(jīng)成為大城市生態(tài)環(huán)境保護工作的重點領(lǐng)域.在交通部門內(nèi)部，駕駛強度和能耗排放強度較大的大型貨運車輛是政策管控的重點.2017年，全國貨車排放氮氧化物363.9萬t，顆粒物38.0萬t，排放量分別占機動車排放總量的68.3%、77.9%[1].

自2000年起，我國借鑒國際先進經(jīng)驗，制定了旨在降低交通部門能源消耗和污染排放的多項政策，包括制定和實施各類燃油質(zhì)量、燃油消耗和尾氣排放等標準，大力推廣公共交通系統(tǒng)，智能交通管理和新能源車等先進措施及技術(shù).隨著政策被嚴格執(zhí)行，其節(jié)能減排潛力逐步減小.因此，減少不良駕駛行為，提升駕駛效率的生態(tài)駕駛逐漸受到關(guān)注.

“生態(tài)駕駛”(Eco Driving)是指在駕駛過程中避免急加速、急減速、空踩油門及長時間怠速等不經(jīng)濟、不環(huán)保駕駛行為的駕駛汽車方式.生態(tài)駕駛不僅具有降低車輛排放的環(huán)境效益，還能有效地節(jié)約車輛使用成本(包括燃料成本和車輛維護成本)，提高行車舒適性和安全性，是實現(xiàn)道路運輸節(jié)能減排經(jīng)濟、現(xiàn)實、見效明顯的重要措施.研究生態(tài)駕駛方法并推廣應用于實際駕駛中，對交通行業(yè)節(jié)能減排具有重要意義.

國內(nèi)外關(guān)于生態(tài)駕駛的推廣政策、駕駛特征判別等研究已經(jīng)開始涌現(xiàn).如Barkenbus[2]介紹了各類與生態(tài)駕駛相關(guān)網(wǎng)站和資料，提及美國、歐洲、日本等各國政府開展的生態(tài)駕駛推廣項目.Ericsson[3]和Beusen[4]等建議在生態(tài)駕駛評估中引入加速度、減速度、速度、換擋特征、滑行距離、發(fā)動機平均轉(zhuǎn)速、油門/剎車踏板作用距離等指標.付銳等[5]對國內(nèi)外生態(tài)駕駛相關(guān)研究做了綜述，指出駕駛?cè)藗€體特征、外界刺激信息、道路狀況、車輛自身特征和行駛參數(shù)等是生態(tài)駕駛的可能影響因素.

受限于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和實驗條件，關(guān)于生態(tài)駕駛節(jié)油潛力的相關(guān)研究大多通過駕駛培訓、對比實驗的方法進行，針對個體駕駛員的具體駕駛行為和駕駛行為改進潛力評估尚不多見.因此，本文通過采集典型大型貨運車輛微觀駕駛工況數(shù)據(jù)，分析刻畫大型貨運車輛駕駛行為特征；建立面板數(shù)據(jù)固定效應回歸模型，診斷顯著影響大型貨車油耗的不良駕駛行為，并根據(jù)模型結(jié)果評價大型貨車生態(tài)駕駛行為的節(jié)油潛力.

1 數(shù)據(jù)獲取與分析

1.1 數(shù)據(jù)收集方法

采用車輛遠程在線監(jiān)控技術(shù)(On-Board Diagnostic,OBD)系統(tǒng)，進行貨車實時駕駛信息采集.本文共采集北京市199輛大型貨車在2018年5月28～31日期間的經(jīng)緯度定位信息，速度、時間、瞬時油耗、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)向等微觀運行參數(shù)；數(shù)據(jù)采集間隔為1 s，原始數(shù)據(jù)量達到每天200萬條.

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)清洗

為防止部分監(jiān)測異常數(shù)據(jù)對后續(xù)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生影響，基于一般大型貨車時速規(guī)定和燃油速率經(jīng)驗，只保留速度在[0，200)km/h 的數(shù)據(jù)，并刪除燃油速率大于100 L/h的不合理數(shù)據(jù).

每一秒的油耗都受上一秒的影響，僅分析瞬時油耗并不能充分反映駕駛行為對油耗的影響.因此，取30 min為研究時間段，將每輛大型貨車的數(shù)據(jù)按時間分組，計算每輛大型貨車在研究時間段內(nèi)的燃油均值和行駛里程.獲得每輛車在研究時段內(nèi)的平均百公里油耗，用來反映大型貨車在不同駕駛情況下的燃油經(jīng)濟性.

式中：L為研究時間段的平均百公里油耗(L/100 km)；為研究時間段的平均瞬時油耗(L/h)；S為研究時間段的行駛里程(km).

由于部分車輛在研究時間段內(nèi)幾乎完全處于怠速狀態(tài)，通過上述方法計算出的百公里油耗遠大于其他車輛.因此，為防止車輛在某個研究時間段內(nèi)怠速狀態(tài)時間過長，刪去平均速度小于20 km/h的研究時間段.

1.2.2 不良駕駛行為及判定方法

根據(jù)國內(nèi)外研究結(jié)果[6-7]，認為急加速、過急加速、急減速、過急減速和超長怠速是可能影響大型貨車百公里油耗的不良駕駛行為，故本文相應提出這5種不良駕駛行為的判定方法.

首先，通過某一秒與前兩秒的速度差除以時間得到該秒的加速度.當速度、轉(zhuǎn)速不為0時，選取加速度的99分位數(shù)和99.5分位數(shù)為急加速和過急加速的識別閾值，1 分位數(shù)和0.5 分位數(shù)為急減速和過急減速的識別閾值.通過對加速度做描述性統(tǒng)計，確定急加速、過急加速、急減速和過急減速的識別閾值分別為4.957，6.097，-6.093，-7.848 m/s2.當某一秒的加速度大于急減速、過急加速的識別閾值或小于急減速、過急減速的識別閾值時，認為是一次急減速、過急加速或急減速、過急減速事件，事件時間為1 s.分別統(tǒng)計每輛大型貨車在每個研究時間段內(nèi)每種不良駕駛行為的總時間.

怠速是指發(fā)動機處于空轉(zhuǎn)的一種工作狀態(tài).當車輛處于怠速工況時，燃油消耗主要用于維持發(fā)動機轉(zhuǎn)動，可能導致油耗增高.根據(jù)《汽車駕駛節(jié)能操作規(guī)范》，停車超過60 s 時，應將發(fā)動機熄火[8].因此，認為發(fā)動機轉(zhuǎn)速不為0、車速為0且持續(xù)60 s以上的狀態(tài)為超長怠速狀態(tài).統(tǒng)計每輛大型貨車在每個研究時間段內(nèi)處于超長怠速狀態(tài)的總時長.

1.3 描述性統(tǒng)計

對可能影響大型貨車油耗的不良駕駛行為進行判定及定量評估后，對5種不良駕駛行為進行描述性統(tǒng)計，獲得199輛大型貨車4 d內(nèi)2 745個有效研究時間段，結(jié)果如表1所示.其中，油耗均值為25.98 L/(100 km)，超長怠速時間均值為151.24 s，平均速度為49.74 km/h，每個研究時間段內(nèi)急加速和過急加速行為的時間均值為12.31 s 和12.16 s，急減速和過急減速事件的時間均值為12.46 s 和12.76 s，各項指標5%，25%、50%、75%和95%分位數(shù)的值如表1所示.

表1 描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics

圖1為時刻與油耗的關(guān)系.可以看出，1 d內(nèi)大型貨車百公里油耗較穩(wěn)定，凌晨01:00-04:00 的油耗均值略高于其他時間.

圖1 大型貨車油耗隨時刻變化Fig.1 Fuel consumption change by time for sample large freight vehicles

平均速度、急加速時間、過急加速時間、急減速時間、過急減速時間和超長怠速時間分別對百公里油耗做散點圖，結(jié)果如圖2所示.

由圖2可以看出，超長怠速等不良駕駛行為與油耗有一定相關(guān)關(guān)系，但還需要通過模型進一步定量描述.

2 模型方法

為定量評估超長怠速、急加速、過急減速、急減速和過急減速等不良駕駛行為對百公里油耗的影響，考慮車輛和駕駛時刻的不同，建立面板數(shù)據(jù)固定效應回歸模型，即

式中：yit為司機i在t時段的油耗；Xit為可能引起油耗增加的不良駕駛行為(包括超長怠速時間、急加速時間、過急加速時間、急減速時間、過急減速時間)；δt為時刻固定效應；σk(it)為車輛固定效應；β為回歸系數(shù)；εit為誤差項.

基于上述回歸模型可以識別出，統(tǒng)計上顯著增加油耗，即對應回歸系數(shù)β顯著大于0的不良駕駛行為.為更準確地了解各種不良駕駛行為對油耗的影響，嘗試多種回歸模型，選擇3 個擬合效果較好的模型(m1,m2和m3)用于分析，結(jié)果如表2所示.其中，m1只考慮平均速度和平均速度的平方對百公里油耗的影響，m2考慮超長怠速行為對百公里油耗的影響，m3綜合考慮超長怠速、急減速、過急減速、急減速和過急減速對百公里油耗的影響.

圖2 駕駛行為與油耗散點圖Fig.2 Scatter diagrams of driving behavior and fuel consumption

模型回歸結(jié)果可以看出，超長怠速時間和過急減速對百公里油耗有顯著性影響且系數(shù)為正，這說明過長的怠速時間及過急減速行為是顯著增加油耗的不良駕駛行為.

雖然發(fā)現(xiàn)，急加速駕駛行為對油耗有顯著的下降影響(急加速可能會避免等候交通信號燈過程中的怠速)，但由于急加速行為可能造成潛在的安全隱患，在結(jié)果中對其不作詳細討論或推薦.

3 節(jié)油潛力計算

模型回歸結(jié)果顯示，超長怠速和過急減速行為會顯著增加油耗.假設(shè)超長怠速和過急減速行為反映了部分司機以往形成的、可以減少的不良駕駛習慣，通過理想效果下的生態(tài)駕駛培訓可以完全避免.因此，利用式(3)定量評估減少超長怠速和過急減速時間的理論節(jié)油潛力.在實際駕駛過程中，由于部分司機駕駛行為改變困難及駕駛環(huán)境的變化，完全達到這一理論節(jié)油潛力有一定困難.然而，估算這一理論節(jié)油潛力仍有較強的現(xiàn)實意義，因為其反映了某一司機不良駕駛習慣增加油耗的程度，對于相關(guān)績效評價和培訓設(shè)計具有參考價值.

式中：β為超長怠速或過急減速的回歸模型系數(shù)；Xit為第i輛車在t時間的超長怠速時間或過急減速時間.

表2 回歸模型結(jié)果Table 2 Results of model regression

通過計算得出，減少超長怠速時間的平均節(jié)油潛力為2.6%，減少過急減速時間的平均節(jié)油潛力為3.8%，這說明如果貨車司機完全避免以上不良駕駛行為可以減少6.4%的油耗.圖3為節(jié)油潛力的頻率分布直方圖.

圖3 節(jié)油潛力的頻率分布直方圖Fig.3 Frequency histogram of fuel-saving potential

4 結(jié) 論

本文分析了北京市199輛大型貨車4 d逐秒詳細駕駛行為數(shù)據(jù)，以定量方法判定并描述了急加速、急減速、超長怠速等不良駕駛行為；通過建立面板數(shù)據(jù)固定效應回歸模型，考慮時刻和車輛的固定效應，評估了5 種不良駕駛行為對油耗的影響.研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，超長怠速和過急減速是造成大型貨車油耗增加的重要因素.超長怠速時間和過急減速對大型貨車燃油消耗的貢獻達2.6%和3.8%，說明推廣避免超長怠速和過急減速的生態(tài)駕駛在我國有很大的節(jié)能減排空間.以北京市為例，當前北京市所有貨車的年均柴油消耗量大約為52萬t，如果所有貨車司機都能避免超長怠速和過急減速的不良駕駛行為，北京市每年的柴油消耗量將減少3.3萬t.

因此，建議有關(guān)部門重視推廣生態(tài)駕駛行為.可以通過增加生態(tài)駕駛技能與效果方面的培訓課程，制定生態(tài)駕駛的相關(guān)規(guī)范，督促貨車司機樹立減少超長怠速和過急減速行為等不良駕駛行為的生態(tài)駕駛意識.