黃文峰 楊鵬史 丁 卉 趙永明 鐘 慧 劉永紅▲

（1.中山大學(xué)智能工程學(xué)院 廣州510006；2.中山大學(xué)廣東省交通環(huán)境智能監(jiān)測與治理工程技術(shù)研究中心 廣州510006；3.中山大學(xué)廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廣州510006）

0 引 言

公共交通系統(tǒng)的建設(shè)有利于提高交通運(yùn)輸效率[1]、緩解交通擁堵[2-3]、降低人均排放能耗[4]，而城市客車作為1種建設(shè)成本較低、易于運(yùn)營的交通工具，在公共交通系統(tǒng)中扮演著的重要角色。但由于城市客車多屬于重型車且具有較高運(yùn)行頻次[5]，其尾氣污染物排放在車隊(duì)中有較高的排放貢獻(xiàn)，特別是NOx污染物[6-7]。因此，城市客車污染能耗問題已成為交通環(huán)境領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

影響城市客車排放能耗的因素大致可以分為以下3種：城市客車自身運(yùn)行參數(shù)（速度[8]、加速度、機(jī)動車比功率）[9-10]、城市客車運(yùn)行條件（排放標(biāo)準(zhǔn)、能源類型、載客人數(shù)等）、外部交通系統(tǒng)（社會車輛車速、公交優(yōu)先方式、運(yùn)行區(qū)域等）。

城市客車自身運(yùn)行參數(shù)與排放因子的關(guān)系研究屬于城市客車基礎(chǔ)排放特征的研究，是城市客車排放預(yù)測模型開發(fā)的基礎(chǔ)，已有較多研究成果。

在城市客車運(yùn)行條件方面，YU等[11]則通過車載排放測試研究了乘客載重在不同速度區(qū)間和加速度區(qū)間下對公交車排放的影響。Pan等[12]將LNG客車的排放特性與其他2種燃料（混合燃料、柴油）客車進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)3種燃料客車的排放特性存在顯著差異。

在外部交通系統(tǒng)方面，多數(shù)研究多采用交通模型仿真數(shù)據(jù)或?qū)崪y城市客車逐秒運(yùn)行數(shù)據(jù)，對城市客車尾氣排放的外部影響因素進(jìn)行分析。Alam和Hatzopoulou[13-14]研究交通擁堵、道路坡度、信號優(yōu)先和公交站選址這4個(gè)影響因素單個(gè)作用或綜合作用對排放因子的影響。Shan等[15]研究發(fā)現(xiàn)在嚴(yán)重交通擁堵的情況下，公交專用道具有減排效益。Yu等[16]通過加速度和速度定義了停車影響區(qū)，并比較了不同運(yùn)行工況和站點(diǎn)類型下的公共汽車排放量。Li等[17]根據(jù)距離定義了站點(diǎn)影響區(qū)，并比較了遠(yuǎn)郊站點(diǎn)和近郊站點(diǎn)的公共汽車排放量。Wang等[18]和Pan等[19]研究均表明路段和站點(diǎn)區(qū)域或交叉口區(qū)域之間公交車排放量具有顯著差異；Pan等[19]研究結(jié)論還指出不同區(qū)域內(nèi)速度、加速度、載客量、坡度等因素對于公交車CO2排放的影響強(qiáng)度是不同。

在交通系統(tǒng)中，社會車輛運(yùn)行速度反映道路車流整體運(yùn)行狀態(tài)，公交靠站時(shí)間則反映站點(diǎn)的客流量情況和站點(diǎn)設(shè)計(jì)水平等。這2個(gè)因素都反映了交通系統(tǒng)的活躍程度，研究其對公交車排放能耗影響的定量研究具有重要意義。過去的研究中對于社會車輛運(yùn)行狀態(tài)的描述多為“擁堵”“暢通”，缺乏細(xì)致地揭示社會車輛運(yùn)行速度的變化會為城市客車排放能耗帶來多少漲幅或降幅。此外，對于公交站點(diǎn)影響的研究，尚未有學(xué)者將靠站時(shí)間作為定量分析的指標(biāo)。

因此，筆者以天然氣和純電動這2類新能源公交車為研究對象，采集實(shí)測公交車逐秒運(yùn)行數(shù)據(jù)及靠站時(shí)間數(shù)據(jù)，基于楊鵬史等[20]的公交車運(yùn)行工況預(yù)測模型和排放預(yù)測模型構(gòu)建方法，定量分析不同運(yùn)行區(qū)域（道路、路段、站點(diǎn)）下社會車輛速度和靠站時(shí)間這2個(gè)影響因素與公交車排放能耗之間的影響關(guān)系。研究其影響機(jī)理對于準(zhǔn)確梳理交通系統(tǒng)內(nèi)各要素之間的聯(lián)系、優(yōu)化城市客車的運(yùn)行狀態(tài)、降低排放能耗具有指導(dǎo)作用。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 主要數(shù)據(jù)源

本研究所采集的數(shù)據(jù)主要包括公交車運(yùn)行數(shù)據(jù)和社會車輛平均速度。公交車運(yùn)行數(shù)據(jù)來自5條運(yùn)行于廣州市中心城區(qū)的公交車線路（見圖1），其信息包括公交車逐秒GPS數(shù)據(jù)、公交車進(jìn)出站時(shí)刻數(shù)據(jù)，采集時(shí)間為2015年10月—12月，采集時(shí)段覆蓋工作日與非工作日的全部公交車運(yùn)營時(shí)段，最終共采集到有效公交車數(shù)據(jù)約75萬余條。社會車輛平均速度來自高德交通信息發(fā)布平臺（http://tp.amap.com/），通過該平臺獲取公交車行駛路線對應(yīng)道路的社會車輛平均速度數(shù)據(jù)。

圖1 廣州市公交車GPS采集實(shí)驗(yàn)線路Fig.1 Experimental bus lines for collecting GPS data in Guangzhou

1.2 數(shù)據(jù)處理與模型方法

本研究參考Li等[17]和陳峻等[21]研究中對公交車運(yùn)行區(qū)域的劃分原則，分別提取出道路區(qū)域（以路名為劃分依據(jù)）、路段區(qū)域（不受交叉口、站點(diǎn)影響的理想?yún)^(qū)域）、站點(diǎn)區(qū)域的GPS樣本，各運(yùn)行區(qū)域下公交車GPS樣本數(shù)量分別為484/177/174個(gè)。

對于公交車運(yùn)行工況，選取公交車平均速度和運(yùn)行模式分布2個(gè)參數(shù)進(jìn)行表征。其中，平均速度反映1段行程下公交車的整體運(yùn)行狀態(tài)；運(yùn)行模式（bin）由機(jī) 動車比功率（Vehicle specific power，VSP）和速度共同定義，可反映車輛的瞬態(tài)速度、加速度水平；運(yùn)行模式分布則是1段行程下不同運(yùn)行區(qū)間的占比，可表征1段行程下公交車的微觀運(yùn)行狀態(tài)。

對每個(gè)逐秒GPS樣本，匹配對應(yīng)時(shí)段和對應(yīng)路段上的社會車輛平均速度及靠站時(shí)間（其中路段區(qū)域樣本無需匹配靠站時(shí)間），并參考He等[22]和Zhang等[23]的運(yùn)行模式劃分方法，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)樣本運(yùn)行模式分布。該方法將運(yùn)行模式劃分為18個(gè)bin，其中，bin0和bin1分別為剎車、怠速模式，bin11～bin18為低速區(qū)間運(yùn)行模式，bin21～bin28為中速區(qū)間運(yùn)行模式，bin第1個(gè)編號越大代表速度越高，bin第2個(gè)編號越大代表加速和負(fù)載越高。最終形成統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 不同運(yùn)行區(qū)域下公交車GPS樣本示例Tab.1 Result of buses'GPS samples at different locations

以天然氣和純電動公交車為研究對象，采用局部加權(quán)線性回歸法（locally weighted liner regression，LWLR）建立不同運(yùn)行區(qū)域下的公交車運(yùn)行工況預(yù)測模型及排放能耗預(yù)測模型，具體建模方法與楊鵬史等[20]的研究方法相同。本研究模型可實(shí)現(xiàn)基于社會車輛平均速度、靠站時(shí)間這2個(gè)參數(shù)預(yù)測不同運(yùn)行區(qū)域下公交車平均速度和運(yùn)行模式分布，進(jìn)而獲得不同運(yùn)行工況下的公交車排放因子和耗電因子。

對于模型評估，采用平均相對誤差（mean absolute percentage error,MAPE）這個(gè)指標(biāo)從以下2個(gè)方面驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性：①對比公交車平均速度的模擬值與真實(shí)值之間的平均相對誤差；②對比基于模擬運(yùn)行模式分布計(jì)算得到排放及耗電因子與基于真實(shí)運(yùn)行模式分布計(jì)算得到的排放及耗電因子之間的平均相對誤差。

式中：m為樣本數(shù)；y(i)為真實(shí)值；為模擬值；MAPE為平均相對誤差，%。

本研究模型在不同運(yùn)行區(qū)域下的公交車平均速度及運(yùn)行工況模擬平均相對誤差見表2。不同區(qū)域下的公交車平均速度誤差不超過20%。不同區(qū)域下的公交車排放因子預(yù)測效果優(yōu)于耗電因子，這是因?yàn)榧冸妱庸卉嚨暮碾姽β试诓煌\(yùn)行模式下差異較大，以致總體的平均耗電因子對運(yùn)行模式分布更加敏感。

表2 不同運(yùn)行區(qū)域下公交車平均速度及運(yùn)行工況模擬平均相對誤差Tab.2 MAPE of the predicted average speed of buses and predicted operating mode distributions at different locations%

1.3 量化分析的情境設(shè)置

1.3.1 基于運(yùn)行工況模型的情境設(shè)置

情景設(shè)置包括基準(zhǔn)情景確定和影響因素分級。

在基準(zhǔn)情景確定方面，根據(jù)不同區(qū)域的原始樣本計(jì)算出各區(qū)域下的社會車輛速度平均值、靠站時(shí)間平均值作為各區(qū)域的基準(zhǔn)情景，并由運(yùn)行工況預(yù)測模型得到基準(zhǔn)情景下的公交車速度和排放、耗電因子。在影響因素分級方面，結(jié)合社會車輛速度和靠站時(shí)間的數(shù)據(jù)分布范圍和樣本數(shù)量，設(shè)置影響因素的分級，見圖2。

圖2 基于運(yùn)行工況模型的情境設(shè)置Fig.2 Situations based on the model of operating conditions

1.3.2 相對平均速度、相對排放因子和相對耗電因子計(jì)算公式

在定量分析中，為了消除量綱和數(shù)量級對于比較分析的影響，采用結(jié)合基準(zhǔn)情景換算得到其相對速度、相對排放/耗電因子進(jìn)行分析。

式中：vbus.base為基準(zhǔn)情景下的公交車平均速度，km/h；EFbus，base為基準(zhǔn)情景下的平均排放因子，g/km；ECbus，base為基準(zhǔn)情景下的平均耗電因子，kWh/km；為第l個(gè)待預(yù)測樣本的公交車平均速度，km/h；為第l個(gè)待預(yù)測樣本的公交車排放因子，g/km；為第l個(gè)待預(yù)測樣本的公交車耗電因子，kWh/km；，和分別為第l個(gè)待預(yù)測樣本的公交車相對平均速度、相對排放因子、相對耗電因子。

2 結(jié)果與分析

社會車輛速度和靠站時(shí)間反映了交通系統(tǒng)的活躍狀態(tài)，在不同運(yùn)行區(qū)域（道路、路段、站點(diǎn)）下，其對公交車排放能耗的影響機(jī)理不同。因此，運(yùn)用公交車運(yùn)行工況預(yù)測模型對這2個(gè)因素進(jìn)行定量影響研究。

2.1 道路區(qū)域下的排放能耗定量影響分析

2.1.1 公交車運(yùn)行狀態(tài)變化

基于基準(zhǔn)情景換算得到77類道路區(qū)域情景下公交車相對速度見圖3。

由圖3可見：在社會車輛速度為20 km/h和總靠站時(shí)間為150 s的最差條件下，公交車相對速度僅為0.66；在社會車輛速度為50 km/h和總靠站時(shí)間為0 s的最優(yōu)條件下，公交車相對速度可達(dá)1.87。

圖3 道路區(qū)域下社會車輛速度、靠站時(shí)間對公交車相對速度的影響Fig.3 Relative bus speed influenced by the speed on the road and dwell time in road areas

社會車輛速度和靠站時(shí)間對道路區(qū)域下公交車的影響并非互相獨(dú)立的。隨著靠站時(shí)間增大，社會車輛速度對公交車速度的影響程度逐漸減弱（見表3）；隨著社會車輛速度增大，靠站時(shí)間對公交車速度的影響程度逐漸增強(qiáng)，見表4。以上結(jié)果表明：在道路區(qū)域下，社會車輛速度和靠站時(shí)間均對公交車的運(yùn)行速度有影響，其中的任何1個(gè)因素的極端惡化均會明顯限制公交車的運(yùn)行。此外，多數(shù)情況下，社會車輛速度對公交車運(yùn)行的影響程度明顯高于靠站時(shí)間。

表3 不同靠站時(shí)間下，社會車輛速度的變化對道路區(qū)域下公交車運(yùn)行速度的影響分析Tab.3 Effect of the speed on the road on the bus speed under different dwell time in road areas

表4 不同社會車輛速度下，靠站時(shí)間的變化對道路區(qū)域下公交車運(yùn)行速度的影響分析Tab.4 Effect of the dwell time on the bus speed under different speeds on the road in road areas

圖4為道路區(qū)域下社會車輛速度、總靠站時(shí)間對公交車運(yùn)行工況的影響。由圖4可見：道路區(qū)域公交車平均速度在25 km/h及以上時(shí)，其中速區(qū)間運(yùn)行模式（bin21～bin28）分布占比出現(xiàn)明顯增長，公交車平均速度每增加5 km/h，中速區(qū)間運(yùn)行模式占比平均增加11%；而公交車平均速度在20 km/h及以下時(shí)，公交車平均速度每增加5 km/h，中速區(qū)間運(yùn)行模式占比平均僅增加3%。

圖4 道路區(qū)域下社會車輛速度、總靠站時(shí)間對公交車運(yùn)行工況的影響Fig.4 Bus operating mode distributions influenced by the speed on the road and dwell time in road areas

2.1.2 相對排放、耗電因子變化

基于基準(zhǔn)情景換算得到77類道路區(qū)域情景的天然氣公交車相對排放因子和純電動公交車相對耗電因子見圖5。其中，各氣態(tài)污染物在不同情景下的變化規(guī)律較相近。隨著靠站時(shí)間增大，社會車輛速度對公交車排放能耗的影響程度逐漸減弱，見表5；隨著社會車輛速度的增大，靠站時(shí)間對公交車排放能耗的影響程度逐漸增強(qiáng)，見表6。

表5 不同靠站時(shí)間下，社會車輛速度的變化對道路區(qū)域下公交車排放能耗的影響分析Tab.5 The effect of road speed on bus emissions and electricity consumptions under different dwell time in road areas

表6 不同社會車輛速度下，靠站時(shí)間的變化對道路區(qū)域下公交車排放能耗的影響分析Tab.6 Effect of dwell time on bus emissions and electricity consumptions under different speeds on the road

如圖5（d）所示，在0～60 s的總靠站時(shí)間范圍內(nèi)且社會車輛速度超過40 km/h時(shí)，相對耗電因子隨社會車輛速度增加而減小的趨勢逐漸變緩，甚至呈現(xiàn)輕微的先減后增趨勢。在此良好交通系統(tǒng)條件下，公交車平均速度可達(dá)25 km/h以上，但公交車頻繁啟停的特點(diǎn)導(dǎo)致公交車司機(jī)為達(dá)到較高行駛速度而存在更多大幅加速操作，使得該情境下公交車平均速度每增加5 km/h，中速高VSP區(qū)間占比增加約7%。中速高VSP區(qū)間占比的明顯增加及高VSP區(qū)間下純電動公交車的瞬時(shí)耗電功率較高，造成良好交通條件下公交車整體耗電因子水平反而呈現(xiàn)輕微增長。

圖5 道路區(qū)域下社會車輛速度、總靠站時(shí)間對公交車相對排放、耗電因子的影響Fig.5 Relative bus emission factors and electricity consumption factor influenced by the speed on the road and the dwell time in road areas

綜上，社會車輛速度和靠站時(shí)間對道路區(qū)域的公交車排放、耗電因子均同樣有影響，且社會車輛速度的影響程度明顯更高。當(dāng)交通系統(tǒng)中的社會車輛速度小于40 km/h時(shí)，提高社會車輛速度有利于降低公交車排放能耗；而當(dāng)交通系統(tǒng)中的社會車輛速度大于40 km/h時(shí)，縮短靠站時(shí)間比提高社會車輛速度更有利于降低公交車排放能耗。相較氣態(tài)污染物相對排放因子，相對耗電因子在不同情景下的變化幅度稍小。

2.2 站點(diǎn)區(qū)域下的排放能耗定量影響分析

2.2.1 公交車運(yùn)行狀態(tài)變化

基于基準(zhǔn)情景換算得到49類站點(diǎn)區(qū)域情景的公交車相對速度見圖6。

由圖6可見，在社會車輛速度為20 km/h和靠站時(shí)間為35 s的最差條件下，公交車相對速度僅為0.74；在社會車輛速度為50 km/h和靠站時(shí)間為0 s的最優(yōu)條件下，公交車相對速度可以達(dá)到1.50。

圖6 站點(diǎn)區(qū)域下社會車輛速度、靠站時(shí)間對公交車相對速度的影響Fig.6 Relative bus speed influenced by the speed on the road and the dwell time in bus-stop areas

一方面,隨著靠站時(shí)間增大，社會車輛速度對公交車速度的影響程度逐漸減弱（見表7）；另一方面，隨著社會車輛速度增大，靠站時(shí)間對公交車速度的影響程度逐漸增強(qiáng)（見表8）。以上結(jié)論表明，在站點(diǎn)區(qū)域下，社會車輛速度和靠站時(shí)間均對公交車的運(yùn)行速度有影響。與道路區(qū)域不同，站點(diǎn)區(qū)域下靠站時(shí)間對公交車運(yùn)行的影響程度稍高于社會車輛速度的影響。

表7 不同靠站時(shí)間下，社會車輛速度的變化對站點(diǎn)區(qū)域下公交車運(yùn)行速度的影響分析Tab.7 Effect of the speed on the road on the bus speed under different dwell time in bus-stop areas

表8 不同社會車輛速度下，靠站時(shí)間的變化對站點(diǎn)區(qū)域下公交車運(yùn)行速度的影響分析Tab.8 Effect of the dwell time on the bus speed under different speeds on the road in bus-stop areas

圖7為站點(diǎn)區(qū)域下社會車輛速度、總靠站時(shí)間對公交車運(yùn)行工況的影響。由圖7可見：站點(diǎn)區(qū)域公交車平均速度在20 km/h及以上時(shí)，其中速區(qū)間運(yùn)行模式分布占比出現(xiàn)明顯增長，公交車平均速度每增加5 km/h，中速區(qū)間運(yùn)行模式占比平均增加12%；而公交車平均速度在20 km/h及以下時(shí)，公交車平均速度每增加5 km/h，中速區(qū)間運(yùn)行模式占比僅平均增加1%。

圖7 站點(diǎn)區(qū)域下社會車輛速度、總靠站時(shí)間對公交車運(yùn)行工況的影響Fig.7 Bus operating-mode distributions influenced by the speed on the road and the dwell time in bus stop areas

2.2.2 相對排放、耗電因子變化

基于基準(zhǔn)情景換算得到49類站點(diǎn)區(qū)域情景的天然氣公交車相對排放因子和純電動公交車相對耗電因子見圖8。各氣態(tài)污染物在不同情景下的變化規(guī)律較相似。隨著靠站時(shí)間的增加，社會車輛速度對公交車排放能耗的影響程度逐漸減弱，見表9；隨著社會車輛速度的增加，靠站時(shí)間對公交車排放能耗的影響程度逐漸增強(qiáng)，見表10。

表9 不同靠站時(shí)間下，社會車輛速度的變化對站點(diǎn)區(qū)域下公交車排放能耗的影響分析Tab.9 Effect of the speed on the road on bus emissions and electricity consumptions under different dwell time in bus-stop areas

表10 不同社會車輛速度下，總靠站時(shí)間的變化對站點(diǎn)區(qū)域下公交車排放能耗的影響分析Tab.10 Effect of the dwell time on bus emissions and electricity consumptions under different speeds on the road in bus-stop areas

見圖8（d），在0～5 s的靠站時(shí)間范圍內(nèi)且社會車輛速度超過30 km/h時(shí)，相對耗電因子隨社會車輛速度增加呈明顯的先減后增趨勢。在此交通系統(tǒng)條件下，站點(diǎn)區(qū)域公交車平均速度達(dá)18～23 km/h，同樣因?yàn)楣卉囁緳C(jī)為達(dá)到更高的行駛速度而存在更多加速操作，使得該情境下公交車平均速度每增加5 km/h，中速高VSP區(qū)間占比增加約4%。公交車的中速高VSP區(qū)間所占頻率的明顯增加及高VSP區(qū)間下較高的瞬時(shí)耗電功率，造成良好交通條件下公交車整體耗電因子水平的波動變化。

圖8 站點(diǎn)區(qū)域下社會車輛速度、靠站時(shí)間對公交車相對排放、耗電因子的影響Fig.8 Relative bus emission factors and electricity consumption factor influenced by the speed on the road and the dwell time in bus-stop areas

綜上，社會車輛速度和靠站時(shí)間對站點(diǎn)區(qū)域的公交車排放、耗電因子均同樣有影響，且靠站時(shí)間的影響程度更高。相較氣態(tài)污染物相對排放因子，相對耗電因子在不同情景下的變化幅度稍小。

因此在客流量大、公交線路較多的站點(diǎn)，可以考慮設(shè)置分站點(diǎn)，合理分配客流及優(yōu)化公交車進(jìn)出站路線，減少由于多輛公交車同時(shí)靠站導(dǎo)致的多次停車現(xiàn)象。設(shè)置公交車分站點(diǎn)不僅有利于提高公交車運(yùn)行效率及減排節(jié)能，也有利于減少候車乘客受公交車尾氣污染暴露的嚴(yán)重程度，保護(hù)乘客出行健康。

2.3 路段區(qū)域下的排放能耗定量影響分析

2.3.1 公交車運(yùn)行狀態(tài)變化

基于基準(zhǔn)情景換算得到7類路段區(qū)域情景的公交車相對速度見圖9。由圖9可見：當(dāng)社會車輛速度為20～50 km/h時(shí)公交車相對速度的變化范圍為0.63～1.29。平均情況下，社會車輛速度每增加5 km/h，公交車相對平均速度增加0.11。

圖9 路段區(qū)域下社會車輛速度對公交車相對速度的影響Fig.9 Relative bus speed influenced by the speed on the road in sections

圖10為路段區(qū)域下社會車輛速度對公交車運(yùn)行工況的影響。由圖10可見，路段區(qū)域公交車平均速度在20 km/h及以上時(shí)，其中速區(qū)間運(yùn)行模式分布占比出現(xiàn)明顯增長，公交車平均速度每增加5 km/h，中速區(qū)間運(yùn)行模式占比平均增加12%；而公交車平均速度在20 km/h及以下時(shí)，公交車平均速度每增加5 km/h，中速區(qū)間運(yùn)行模式占比僅平均增加1%。

圖10 路段區(qū)域下社會車輛速度對公交車運(yùn)行工況的影響Fig.10 Bus operating-mode distributions influenced by the speed on the road in sections

2.3.2 相對排放、耗電因子變化

基于基準(zhǔn)情景換算得到7類路段區(qū)域情景的天然氣公交車相對排放因子和純電動公交車相對耗電因子見圖11。各氣態(tài)污染物在不同社會車輛速度下的變化趨勢和幅度十分接近，平均情況下，社會車輛速度每增加5 km/h，NOx、THC和CO相對排放因子分別減少0.13，0.13，0.12。

圖11 路段區(qū)域下社會車輛速度對公交車相對排放、耗電因子的影響Fig.11 Relative bus-emission factors and electricity consumption factor influenced by the speed on the road in sections

純電動公交車的相對耗電因子隨社會車輛速度的變化呈先減后增趨勢：當(dāng)社會車輛速度小于40 km/h時(shí)，平均情況下社會車輛速度每增加5 km/h，相對耗電因子減少0.12；當(dāng)社會車輛速度大于40 km/h時(shí)，平均情況下社會車輛速度每增加5 km/h，相對耗電因子的增長幅度明顯，為0.17。

當(dāng)社會車輛平均速度在40 km/h以上時(shí)，公交車平均速度達(dá)35 km/h以上，公交車中速高VSP區(qū)間占比顯著增加，公交車平均速度每增加5 km/h，中速高VSP區(qū)間占比增加約12%，該增加幅度比道路區(qū)域、站點(diǎn)區(qū)域更加顯著，也導(dǎo)致其相對耗電因子在良好交通條件下出現(xiàn)更明顯的惡化。

3 結(jié)束語

1）在道路區(qū)域，當(dāng)交通系統(tǒng)中的社會車輛速度小于40 km/h時(shí)，提高社會車輛速度有利于降低公交車排放能耗；而當(dāng)交通系統(tǒng)中的社會車輛速度大于40 km/h時(shí)，縮短靠站時(shí)間比提高社會車輛速度更有利于降低公交車排放能耗。

2）在站點(diǎn)區(qū)域，靠站時(shí)間對公交車運(yùn)行和能耗排放的影響高于社會車輛速度的影響，因此在該運(yùn)行區(qū)域下，優(yōu)化靠站時(shí)間可為公交車減排節(jié)能帶來更明顯的效果，特別是在客流量較大、公交線路較多的站點(diǎn)，通過合理設(shè)計(jì)公交站臺、規(guī)范乘客上下車等措施，縮短公交車的靠站時(shí)間，可進(jìn)一步有效減少公交車的排放能耗。

3）在路段區(qū)域，當(dāng)社會車輛平均速度在40 km/h以上時(shí)，公交車相對耗電因子出現(xiàn)更明顯的惡化，該惡化程度比道路區(qū)域、站點(diǎn)區(qū)域更加顯著。因此，建議公交車司機(jī)在通暢道路上行駛時(shí)，盡量減少急加速、急減速的操作，以平穩(wěn)的加速度進(jìn)行速度提升，有利于降低公交車排放能耗水平。

由于公交車頻繁啟停的運(yùn)行特點(diǎn)，其在通暢道路上行駛時(shí)出現(xiàn)較多高加速工況，所以當(dāng)社會車輛速度大于40 km/h時(shí)，優(yōu)化社會車輛速度難以進(jìn)一步明顯降低公交車的排放能耗，甚至可能導(dǎo)致整體耗電因子水平輕微增長。因此，提升公交車運(yùn)行效率并非總能降低公交車排放能耗，要實(shí)現(xiàn)二者的綜合效益最大化，應(yīng)將二者放在1個(gè)現(xiàn)實(shí)且復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境中進(jìn)行綜合評價(jià)和協(xié)同控制。