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1、摘要：本文通过综述车辆行驶状态和路面服役工况对排放的影响分析，从国内和国外研究视角，总结了现有交通排放预测模型的研究成果和发展方向，并提出适应于我国普通公路的机动车高精排放建模方案，根据检测数据和多工况场景，可构建能够精确测算机动车个体不同类型排放的排放因子模型，并建立梯度下降的多模态参数阈值区间。1车辆行驶状态对排放的致因研究经过多年的发展，目前国内外交通减排正由战略型向战术型进行转化。2002年3月，瑞典政府出台了瑞典可持续发展策略，正式把包括交通节能减排在内的可持续发展战略定为第一国策。英国政府2009年的报告1.OWCarbOnTransport：AGreenerFuture提出了切实
2、可行的低碳交通战略规划。2021年，我国国务院印发的“十四五节能减排综合工作方案中明确指出，推动绿色铁路、绿色公路、绿色港口、绿色航道、绿色机场建设，完善主要污染物排放总量控制制度，组织实施节能减排重点工程，进一步健全节能减排政策机制，主要污染物排放总量持续减少，实现节能降碳减污协同增效、生态环境质量持续改善，确保完成“十四五节能减排目标，为实现碳达峰、碳中和目标奠定坚实基础。交通节能减排的科学决策需要清晰把握机动车的个体排放特征，全面掌握公路网的总体排放发展趋势，准确评价公路网交通排放的主要影响因素，科学测算不同改善措施的潜在减排效果。 车辆微观行驶状态感知 T辆UjF况划分路面微观服役工况
3、识别舒适段、环闻授环、蹄杨藻、城收路所功能性&数分布烷律及数*第IHl标功能性参数企门动识剔不M功他性参政处昨放作用机制机动车排放建模及评估懂度卜降峋揩攻策略多快查分敢对机动乍作败质演揖放本征。区域信息罐联破优化用环反惊e*m* 比响推放的VHujY也确立 路出iI配和h较状态属介的指放机KMmn-Waui比用一计圜獴后I目标与解决问题II路面及行驶曙合下微观排放机理I排放考虑的路况指数级标准面值J一一一一一一精确、量化、预测图1路面工况多样化与行驶状态随机性对排放的影响使用便携式排放测试系统，对十辆乘用车进了模拟驾驶模式下的燃油消耗测试，结果表明，在5070kmh的速度下，单位距离的车辆消耗
4、最佳，且燃油消耗随着加速度的增加显著增加。Frey等使用便携式仪器收集了20辆轻型车行驶400Okm的排放数据，以研究影响车辆排放的关键因素，并评估交通变化的协调性对交通排放的影响，结果表明，交通协调性是影响交通排放的主要因素之一，而导致加速频率变化的交通设计将直接增加交通排放。同时，Frey等将行驶工况分别定义为四类：匀速、加速、减速、怠速，并提出了车辆排放因子的估算方法，使车辆排放变得更加量化，然后进一步确定了每种工况下的车辆平均排放因子，例如车辆排放高时对应的行驶状况与高加速度和高速度时期相吻合，并探讨了给定车辆类型的排放速率随平均速度的变化。估算机动车运行排放是一个复杂的过程，尤其是交
5、通流具有复杂性、随机性等特点，在Frey研究的基础上，相关学者剖析了机动车排放因子分布特征，进一步探究其与车辆运行参数的影响规律。陈长虹等在上海随机选择了7辆重型柴油车作为实验对象，分别在城市主干道、次干道和快速干道上测试了车辆运行工况对交通排放的影响，并给出了不同道路上重型车的工况比例分布和被测试车辆CO、HC、和NOx的平均排放因子,研究表明频繁加减速和过低的车速是加重城市交通排放的元凶之一。在综合交通场景中，机动车排放模型仅能简单估算行驶工况下各种排放因子的排量，且对排放与路面服役状态、路面微观工况之间的研究有一定的局限性。宏观排放方面取得了较多的研究成果，考虑了不同道路条件（纵坡横坡、
6、车道功能划分及线宽等）对汽车排放的影响；微观排放研究主要集中在对车辆工况的划分、行驶状态的随机性对机动车排放速率、排放因子分布特征与比功率的仿真分析等方面。然而，速度和加速度对不同气体排放物（C0、HC、NOx）的影响差异性研究较少，且在研究中考虑交通流组成的相关研究仍处于空白状态，在混合交通流状况下的城市道路中，重型车的排放量在交通流整体排放中的贡献率不容忽视。车辆微观运行工况数据是排放建模的基础数据，但已有研窕基于车辆行驶状态和交通特征条件构建排放模型，在数据采集和场景应用仍存在较大的漏洞和局限。2路面服役工况对排放影响的评价建模国外学者将研究重点放在改善街道条件和质量来减少道路的碳排放量
7、，研究埃及道路服役状况对汽车速度、驾驶行为和碳排放的交互作用，通过在开罗街道对比两条质量相差较大的路上的车辆碳排放，发现街道质量对车辆行驶工况起决定性作用，而车辆行驶工况影响着车辆的碳排放和街道拥堵状况，而拥堵又会导致驾驶员频繁地启停车辆，从而产生更多的二氧化碳。为了研窕道路是如何影响机动车车速进而影响排放的，用路面状况指数(PaVementCe)nditionindex,PCI)方法评估路面状况，选择六个路面状况不同的位置(优良、非常好、良好、一般、较差、非常差)，并计算这些位置的平均车速，并通过mobilevo软件计算六个地点的碳排放量。研究结果表明，与良好的路况相比，在非常恶劣的路况下，
8、车辆速度降低了55%o车辆平均速度的下降会增加所有类型车辆的排放量。与良好路况相比，在非常恶劣的路况下，车辆排放的平均排放量增加了2.49%oWillis等人回顾总结了世界上主要的滚动阻力研究，得出以下结论：当路面滚动阻力系数增加时，车辆油耗显著增加，尤其是在无坡度的路上。道路状况参数中的路面纹理、平整度和粗糙度都与滚动阻力系数有高度相关性。其中粗糙度对滚动阻力系数的影响大小由车速大小决定，而纹理对其的影响则不会受速度作用，纹理越差则会导致滚动阻力系数越大。以香港道路为研究对象，整合路面生命周期评价(Iifecycleassessment,1.CA)和机械经验路面设计指南(mechanisti
9、c-empiricalpavementdesignguide,MEPGD)制定方法框架来评估与路面相关的生命周期燃料消耗量和温室气体(greenhousegas,GHG)排放量，以及开发定量模型，根据路面设计和管理决策估算总寿命周期燃料消耗量和GHG排放量。通过分析香港206个路面设计和管理场景，得出结论，由于道路封闭导致的材料生产、道路使用和拥堵占路面相关能耗和GHG排放量的90%以上，且路面相关能耗的数量和细分取决于交通水平。在交通量大的情况下，路面相关能耗的主要来源是行驶车辆，随着交通水平的降低，主要来源转向了材料生产。在混凝土路面上，维护和修复道路造成的交通延误产生的GHG排放量占总排
10、放量的7.72%30.12%。提出了一种方法，将路面结构和表面条件、汽车和卡车交通、气候条件和动态称重测量数据与计算效率高的PVI(pavement-vehicle-interaction)建模相结合，以执行综合网络规模分析，提供与路面粗糙度和挠度相关的CO2排放量的估计方法。该方法结合了道路全生命周期评估和有效的优化算法，因此可更合理地选择道路维护，引导最短路径来减少碳排放。与交通中断相关的C02排放量在重建项目的道路生命周期中很小。因此,根据不同的项目条件、路面类型、交通量和燃油经济性改善，C02排放量具有很大的不确定性。3交通排放模型综述建立适合我国公路的机动车个体排放模型和通过机动车个
11、体排放获得交通排放预测模型是开展交通排放工作的基本前提。目前，国际上相关研究已经建立了一些机动车排放模型，这对进一步开展道路网整体交通排放预测和评价体系的研究打下了一定的基础。然而，由于车辆运行、交通特征、排放标准等方面的差异，国外模型的参数和模拟结果可能和我国实际情况存在较大误差，对理论和实践的展开带来一定影响。20世纪60年代，ChandIer指出估算地面运输的排放是一个复杂的过程，例如,大多数宏观运输需求和土地使用模型(例如TransCAD,TranPlan和TRANUS)会根据车辆和道路类别产生路段平均速度和行车里程(VMT)o这些值随后用于通过使用标准排放模型(例如美国环境保护署的M
12、C)BI1.E6模型)来估算基于路网的排放。相反，对便携式排放物检测系统的研究表明，排放并不直接与VMT成正比，而是具有偶发性的。根据实测数据对排放气体用速度-加速度进行不同暴次的乘积组合，建立了较优的车辆微观统计模型。指出需考虑车辆行驶过程中的油耗排放原理，进而弥补行驶状态对排放建模的局限。用于交通建模和燃料消耗的机动车排放模型在近十几年已经进行了深入开发，微观排放模型工具包括VISSIMCORSIM和TRANSIMS。同时，排放模型(例如MOVES)的开发可用于估算单车辆的瞬时排放，这些模型可以集成起来，基于个体机动车行驶的车辆瞬时排放估算路网的整体排放趋势。利用机动车排放预测模型来定量计
13、算车辆的排放水平，根据计算原理和适用范围的不同，预测模型有宏观和微观之分。宏观模型主要通过修正排放因子计算排放，如美国的MOBI1.E和欧洲的COPERT等。微观模型通过机动车不同运行特征计算排放，最具有代表性和影响力的微观模型是CMEM。2010年，美国环保署(EPA)开发了新一代的MoVES2010模型，MOVES整合了宏观和微观的排放模型，成为美国(除加州外)的排放预测法定模型。近年来，国内外学者都对MOVES模型进行了深入研究，Nam采用独立于车重的VSP(VehiCIe-SPeCifiCPoWer)变量研发了PhysicaIEmissionRateEstimator(PERE),分析
14、了VSP与油耗、排放的关系，国内学者黄冠涛基于MOVES模型对其结合当地参数进行相关性分析,在此基础上进行秒级实测数据，对比平均速度和运行工况的结果发现，基于运行工况分布测算得到的排放因子与实测结果更为接近，对于油耗、Co2、NOx.CO和HC测算精度较基于平均速度的测算精度最大可分别提高68%、74%、77%、87%和43%。对于模型模SSIM与CMEm、Paramics与CMEm、mobile与Paramics等不同排放模型的组合研究，学者们分别对道路类型和交通状况的排放及油耗进行了预测，并分析了不同道路交通特征的改变对机动车排放的影响。近几年，围绕新兴的MoVES排放模型，学者们探讨了M
15、OVES排放模型和交通仿真模型结合的效果，及其在道路排放预测和分析领域中的应用。在交通排放领域中，除了MOVES排放模型，国内外学者将VlSSlM与交通排放模型相结合，Hirschman等将VlSSIM模型与瞬时排放模型结合，VISSIM能够为交通网络中所有车辆提供必要的瞬时速度数据，通过将模拟速度曲线的PHEM排放计算与来自道路驾驶测量排放进行比较，来评估整体模型的性能。利用VlSSIM仿真模型和CMEM排放模型相结合，研究了增加道路空间可用性或使交通顺畅的道路方案是否导致车辆污染的增加，以评估道路通行能力变化如何影响车辆排放的问题，该研究结果显示了CO、HC、NOx,燃料消耗和C02的排放
16、平衡点。国内研究交通排放的团队以北京交通大学于雷教授研究团队为例：在阐述MoVES基本计算原理和主体框架基础上，该团队探讨了VlSSIM与MOVES相结合进行排放预测的结果准确性,研究了单、双向车道的设计对道路网排放的影响。同济大学的陆键团队近年来,以结合交通仿真模型和排放预测模型对交通排放从不同方面进行了研究，完成了多个相关课题的研究，那雪等综合VlSSlM微观仿真和VSP排放模型分析了不同车道设计对交通排放的影响；张弛等基于OBEAS-3000系统收集的排放数据，用VISSIM仿真软件模拟了道路限速对交通排放的影响；结合VlSSlM与PEMS建立了重型车的排放评价模型，研究了道路坡度对车辆排放的影响。根据对各模型的深入研究，国内外建立了基于行驶工况的MoBI1.E模型和EMFAC模型，但未考虑发动机运行疲劳度
