交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)
——北京市實踐

劉 瑩，劉宇環(huán)，徐 龍，谷 巖

(1.北京工業(yè)大學(xué)，北京100124；2.北京市交通行業(yè)節(jié)能減排中心，北京100073)

交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)
——北京市實踐

劉 瑩1,2，劉宇環(huán)2，徐 龍2，谷 巖2

(1.北京工業(yè)大學(xué)，北京100124；2.北京市交通行業(yè)節(jié)能減排中心，北京100073)

基于大數(shù)據(jù)的智能化監(jiān)測分析技術(shù)為消除城市交通在節(jié)能減排領(lǐng)域決策判斷的模糊性、解決交通節(jié)能減排問題提供機遇。通過分析交通節(jié)能減排宏、中、微觀工作對智能化監(jiān)測分析的需求，總結(jié)現(xiàn)有統(tǒng)計監(jiān)測體系存在的問題。提出車輛能耗排放多維感知、高分辨率仿真及多尺度評估、海量數(shù)據(jù)分析挖掘等交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)。具體闡述北京市在交通節(jié)能減排統(tǒng)計監(jiān)測體系建設(shè)、交通能耗與排放清單編制、交通節(jié)能減排規(guī)劃和政策研究、駕駛行為矯正、節(jié)能減排標準研究制定等方面的實踐應(yīng)用效果。最后指出，交通節(jié)能減排智能監(jiān)測體系應(yīng)構(gòu)建本地化的模型及關(guān)鍵參數(shù)，同時需要法律法規(guī)和體制機制的協(xié)同保障。

城市交通；節(jié)能減排；智能化；大數(shù)據(jù)；北京市

隨著城鎮(zhèn)化和機動化進程的加速發(fā)展，交通節(jié)能減排已成為城市交通可持續(xù)發(fā)展難題。同時，大數(shù)據(jù)和信息化的迅速發(fā)展，給交通節(jié)能減排帶來機遇和挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時代，通過完善系統(tǒng)的智能化監(jiān)測分析技術(shù)，可以消除城市交通在節(jié)能減排領(lǐng)域決策判斷的模糊性，全面實現(xiàn)交通領(lǐng)域能耗排放特征分析、發(fā)展態(tài)勢判別、調(diào)控效果預(yù)判和評估，為解決交通節(jié)能減排問題提供機遇。

1 交通節(jié)能減排需求分析

節(jié)能減排與交通關(guān)系日益緊密，交通管理部門相繼發(fā)布了以綠色、低碳、節(jié)能為導(dǎo)向的發(fā)展規(guī)劃，同時在中宏觀層面出臺了以節(jié)能減排為導(dǎo)向的政策措施，這些宏、中、微觀的措施都需要科學(xué)、合理的統(tǒng)計監(jiān)測體系的支撐，以得到科學(xué)、準確、精細的結(jié)論[1-2]。具體包括以下幾個層面：1)宏觀需求方面主要包括綠色交通發(fā)展目標制定、交通能耗排放總量與增速控制、綠色導(dǎo)向的交通規(guī)劃與策略等；2)中觀需求方面主要包括車輛能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、排放結(jié)構(gòu)優(yōu)化、車齡結(jié)構(gòu)優(yōu)化、治污治堵一體化政策制定、綠色導(dǎo)向的交通行業(yè)升級轉(zhuǎn)型等；3)微觀需求方面具體表現(xiàn)在駕駛行為矯正、綠色導(dǎo)向的緩堵改造工程建設(shè)等。

一些地區(qū)也在交通領(lǐng)域能耗排放統(tǒng)計監(jiān)測體系及分析等方面開展了探索與嘗試?？傮w來看，以下三方面問題尚未得到有效解決：

1）大數(shù)據(jù)難以服務(wù)于宏觀決策。交通行業(yè)中雖然有很多大數(shù)據(jù)應(yīng)用，但能夠全面、系統(tǒng)反映交通能耗排放水平與強度等特征的宏觀數(shù)據(jù)難以獲得，同時未得到相關(guān)部門認可，難以對宏觀決策提供有效支撐[3]。

2）難以有效服務(wù)治理措施的制定與評估。現(xiàn)有的監(jiān)測體系架構(gòu)更多地注重環(huán)保方面的應(yīng)用，而面向交通治理的影響機理、關(guān)鍵算法、關(guān)鍵參數(shù)的缺失，導(dǎo)致難以有效支撐交通政策措施的制定及效果評估。

3）尚未建立持續(xù)性的本地化數(shù)據(jù)體系。從國外經(jīng)驗看，數(shù)據(jù)真正發(fā)揮作用的前提是需要持續(xù)性，并在真實環(huán)境下獲得。中國尚未建立交通節(jié)能減排本地化真實環(huán)境數(shù)據(jù)持續(xù)采集機制，無法反映本地實際特征。

2 智能化分析技術(shù)路線

根據(jù)交通能耗排放治理決策管理需求及統(tǒng)計監(jiān)測體系技術(shù)的現(xiàn)存問題，本文提出一種交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)，主要包括：車輛能耗排放多維感知技術(shù)，可實現(xiàn)海量高頻的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集、存儲與清理；基于交通能耗排放五層次模型的高分辨率仿真技術(shù)和多尺度評估技術(shù)；海量數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，具有高時效性、高擴展性特征。

2.1 車輛能耗排放多維感知技術(shù)

現(xiàn)階段交通節(jié)能減排相關(guān)數(shù)據(jù)已呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，包括交通運行數(shù)據(jù)、企業(yè)運營統(tǒng)計數(shù)據(jù)、車輛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛時空定位數(shù)據(jù)、車輛微觀工況數(shù)據(jù)、污染物排放因子數(shù)據(jù)、車輛微觀能耗數(shù)據(jù)、實驗測試數(shù)據(jù)、交通調(diào)查數(shù)據(jù)等，但由于數(shù)據(jù)存在來源不同、結(jié)構(gòu)繁雜、粒度多樣、采集目的各異等問題，各類數(shù)據(jù)獨立成為數(shù)據(jù)孤島，不能實現(xiàn)交叉分析進而挖掘更多有效信息[4]。因此，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)歸類和數(shù)據(jù)間的有序關(guān)聯(lián)成為制約交通節(jié)能減排、實現(xiàn)智能化分析的瓶頸。

多維感知技術(shù)以車輛基礎(chǔ)特征為坐標原點，將海量數(shù)據(jù)聚類為網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)模型，能夠整合多維異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)有序關(guān)聯(lián)。通過多維實際數(shù)據(jù)的網(wǎng)狀化模型，實現(xiàn)車輛基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)與能耗排放等數(shù)據(jù)的交叉融合和匹配分析。該結(jié)構(gòu)包括五個維度：

1）能耗維度，車輛運行過程中的能源消耗相關(guān)指標，包括車輛瞬時能耗、累計油耗、車輛行駛里程等維度數(shù)據(jù)；

2）污染物排放維度，表征車輛運行過程中的污染物排放相關(guān)指標，包括不同工況下各車型排放因子、氮氧化物濃度值、尿素液位、SCR(選擇性催化系統(tǒng))工作狀態(tài)、運行里程等；

3）運營特征維度，表征車輛運輸服務(wù)的參數(shù)指標，包括客運量、客運周轉(zhuǎn)量、貨運量、貨運周轉(zhuǎn)量等；

4）運行工況維度，表征車輛運行的參數(shù)和指標，包括運行速度、經(jīng)度、緯度等；

5）使用者維度，表征使用者在駕駛車輛運行過程中操作行為的指標及相關(guān)信息，包括駕駛?cè)诵畔?年齡、性別、駕齡、職業(yè))、百公里急加速和急剎車時間及次數(shù)、變速頻率、加速踏板行程值等。

同時，應(yīng)用和分析大數(shù)據(jù)需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準確性。應(yīng)通過不同維度數(shù)據(jù)校核算法的研究來提高數(shù)據(jù)準確性，同時與實驗等真實數(shù)據(jù)聯(lián)合校正。

2.2 高分辨率仿真技術(shù)和多尺度評估技術(shù)

通過高分辨率仿真技術(shù)和多尺度評估技術(shù)可解決交通節(jié)能減排工作中宏、中、微觀規(guī)劃、預(yù)測、評估等問題[5]。該技術(shù)的核心由五層級模型組成，能滿足不同維度、不同尺度、不同粒度的交通能耗排放核算需求(見表1)。各層次模型的原理和功能如下：

1）基于時間維度的宏觀核算清單模型。將機動車按照車輛自身物理屬性和本地營運管理特征分類，通過各種車型的保有量、排放因子、能耗因子及車輛行駛里程進行能耗排放總量的核算，主要用于不同時間粒度交通能耗排放總量的評估和預(yù)測?？捎糜诮煌芎呐欧趴偭康暮怂恪⑽磥砟杲煌芎呐欧拍繕酥贫胺纸?，能夠為交通管理部門、研究機構(gòu)提供宏觀數(shù)據(jù)支持。

2）基于空間維度的中觀路網(wǎng)評價模型。該模型是對路段交通量和速度變化進行預(yù)測，并預(yù)測每個路段、每小時能耗污染物排放。主要應(yīng)用于交通戰(zhàn)略規(guī)劃情景分析及交通政策措施效果評估。

3）基于實時交通流的路網(wǎng)動態(tài)監(jiān)測模型。能夠?qū)崿F(xiàn)高分辨率仿真，可以仿真城市路網(wǎng)某路段的小時交通量與速度，通過與速度排放因子庫的關(guān)聯(lián)耦合，實現(xiàn)對城市路網(wǎng)動態(tài)能耗和污染排放時空分布的仿真。主要用于路網(wǎng)動態(tài)能耗和排放清單、道路周邊環(huán)境質(zhì)量仿真等。

4）基于時空維度的單車監(jiān)測分析模型。以單車為研究對象，通過車輛多維感知技術(shù)獲取車輛實時運行工況信息，并與各類車型微觀能耗排放因子庫相耦合，獲得單車動態(tài)能耗污染物排放量數(shù)據(jù)。主要用于高能耗排放車輛識別、微觀駕駛行為矯正等。

5）基于區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施能耗排放評估模型。以基礎(chǔ)設(shè)施為研究對象，建立基礎(chǔ)設(shè)施的交通活動主體及活動狀況的能耗排放仿真模型。主要用于基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部環(huán)境評價、環(huán)境治理措施效果評估。

為有效滿足宏、中、微觀交通能耗排放治理決策管理需求，高分辨率仿真技術(shù)和多尺度評估技術(shù)需關(guān)注真實性、辨識度、敏感性、綜合性等方面問題。

表1 高分辨率仿真技術(shù)和多尺度評估技術(shù)結(jié)構(gòu)Tab.1 High resolution simulation technology and multi-level evaluation technology

1）真實性。交通能耗排放治理決策目標是應(yīng)用于實際治理，因此必須保證真實性。由于車聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測和實驗室檢測等技術(shù)相對成熟，獲得的數(shù)據(jù)真實可靠，因此該技術(shù)模型中交通和能耗排放關(guān)鍵參數(shù)均來源于車聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測及實驗室檢測數(shù)據(jù)，能夠反映真實排放水平，有效解決真實性問題。

2）辨識度。由于交通源的移動特性，能耗排放仿真及評估技術(shù)需對不同維度、粒度的交通能耗排放情況進行評估決策，因此需對區(qū)域、路段和單車等多個維度尺度，對年、月、日等多個時間粒度進行排放監(jiān)測，以實現(xiàn)高辨識度的監(jiān)測與評估。

3）敏感性。高分辨率仿真技術(shù)和多尺度評估技術(shù)與交通節(jié)能減排治理工作緊密結(jié)合，需要能夠敏感反映政策實施前后的變化。為達到此目的，模型的關(guān)鍵參數(shù)數(shù)量是傳統(tǒng)模型的5～8倍，面向交通污染治理決策，對宏、中、微觀等多類政策高度敏感，特別是交通緩堵和區(qū)域限行等政策。

4）綜合性。交通節(jié)能減排工作涉及能耗、污染物排放、碳排放等對象，需同時兼顧不同時間粒度、不同對象的核算。該模型集交通各領(lǐng)域、各對象(能耗、污染物排放和碳排放)、各時間粒度(年、月和日)核算模型為一體，多方位支撐管理決策。

2.3 海量數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)

面對大數(shù)據(jù)給交通節(jié)能減排分析工作帶來的機遇和挑戰(zhàn)，需要具備海量數(shù)據(jù)實時采集、傳輸、處理、存儲、分析、應(yīng)用為一體的信息化技術(shù)[6-7]。目前，基于微觀監(jiān)測進行系統(tǒng)評估的工作，例如駕駛行為診斷矯正、車輛減排裝置狀態(tài)監(jiān)測等，對指標計算及分析的實時性要求比較高。此外，交通行業(yè)處于監(jiān)測體系大發(fā)展期，計量監(jiān)測范圍和數(shù)量日益增多，數(shù)據(jù)接入的種類以及數(shù)據(jù)量會進一步提升，進而帶來了系統(tǒng)擴展難題。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)基于MapReduce原理構(gòu)建，可以滿足海量數(shù)據(jù)分析的要求，但時效性遠遠不能滿足本系統(tǒng)中實時性的要求，擴展性也有所欠缺[8]。

為滿足高時效性和高擴展性的需求，交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)還需具備高時效性、高擴展性的海量數(shù)據(jù)分析挖掘能力。結(jié)合節(jié)能減排系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點，本文設(shè)計了以私有云為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，綜合運用流式計算、內(nèi)存實時計算和海量數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)(見圖1)，滿足海量數(shù)據(jù)快速計算、系統(tǒng)擴展等綜合應(yīng)用需求，實現(xiàn)高時效性、高擴展性。依托該項技術(shù)，北京市建立了中國首個交通智能化分析的交通領(lǐng)域節(jié)能減排統(tǒng)計與監(jiān)測平臺。平臺實現(xiàn)了交通節(jié)能減排大數(shù)據(jù)的實時采集、處理、分析與應(yīng)用，同時能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)擴展，為北京市的交通節(jié)能減排工作提供支撐。

該技術(shù)的主要特點包括：

1）高時效性。采用基于流式計算技術(shù)的Spark Streaming組件，實現(xiàn)對接入數(shù)據(jù)的實時清洗和初步計算；針對實時監(jiān)測分析的指標數(shù)據(jù)，建設(shè)基于RDD的實時內(nèi)存計算引擎，避免傳統(tǒng)基于MapReduce方式的大數(shù)據(jù)技術(shù)需要頻繁訪問I/O所帶來的性能問題。對TB級數(shù)據(jù)可以在秒級完成各種監(jiān)測指標的計算和分析，滿足系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)計算的高時效性要求。

2）高擴展性。采用在云計算基礎(chǔ)支撐平臺上搭建大數(shù)據(jù)引擎的架構(gòu)設(shè)計。利用云計算平臺擴展方便、管理維護成本低的優(yōu)點，結(jié)合基于分布式存儲技術(shù)的HDFS組件和基于分布式資源調(diào)度管理的YARN/Mesos組件，實現(xiàn)存儲能力和計算能力的靈活擴展?？蓴U展至數(shù)百臺乃至上千臺服務(wù)器進行分布式存儲和計算，達到EB級存儲及計算能力，有效解決系統(tǒng)的擴展性問題。

3 應(yīng)用案例

基于交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)，北京市率先制定了交通領(lǐng)域節(jié)能減排統(tǒng)計監(jiān)測體系建設(shè)總體規(guī)劃，正著手建立覆蓋能耗、燃油、污染物排放、碳排放，能夠?qū)崿F(xiàn)可分析可追溯、可分解可考核、可預(yù)測可預(yù)警的統(tǒng)計監(jiān)測體系，建成集微觀監(jiān)測、宏觀分析、政策評價及決策支持于一體的可用于多部門的交通領(lǐng)域節(jié)能減排統(tǒng)計與監(jiān)測平臺(見圖2)，為北京市交通節(jié)能減排政策制定、行業(yè)監(jiān)測與管理等提供重要支撐。

3.1 提高能耗及排放清單編制頻率

支持高頻度編制交通行業(yè)能耗清單、排放清單，實現(xiàn)北京市能耗排放的長期監(jiān)測及變化趨勢分析。目前，交通運輸行業(yè)局限于傳統(tǒng)的以企業(yè)為單位、年度統(tǒng)計能耗數(shù)據(jù)，尚無科學(xué)合理的能耗核算方法。該方法的數(shù)據(jù)獲取頻度低，指標數(shù)量少，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以評估。應(yīng)用交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)，北京市交通管理部門分別編制了年度、月度、日度的分能源類型、分行業(yè)等能源消耗量的能耗清單，以及年度、月度、日度分污染物類型、分行業(yè)污染物排放量的排放清單。實現(xiàn)了交通能耗排放的年度、月度總量核算，以及日度監(jiān)測及趨勢分析(見圖3)。

圖1 海量數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Structure of data mining technology

該項應(yīng)用為重大交通政策的制定和效果評估提供了數(shù)據(jù)支撐。例如，北京市APEC會議、中國人民抗日戰(zhàn)爭暨世界反法西斯戰(zhàn)爭勝利70周年紀念日閱兵、霧霾紅色預(yù)警期間，北京市均實行了單雙號限行政策，并利用平臺日度監(jiān)測功能實現(xiàn)了限行效果的評估。

3.2 交通節(jié)能減排規(guī)劃的綜合情景多因素分析

北京市交通管理部門于2013年啟動了《北京市“十三五”交通節(jié)能減排發(fā)展規(guī)劃》的研究編制工作，規(guī)劃研究制定過程中，綜合考慮了車輛結(jié)構(gòu)、行業(yè)車輛總數(shù)、能耗排放強度、行駛里程、需求政策等因素，提出了125種情景。基于交通節(jié)能減排智能化分析體系及其關(guān)鍵技術(shù)，對各種情景進行交叉分析及預(yù)測，得到交通節(jié)能減排相關(guān)指標數(shù)據(jù)(見圖4)。

在數(shù)據(jù)測算的基礎(chǔ)上，北京市還提出“一降雙控三提升”的發(fā)展策略及目標，即實現(xiàn)污染物排放下降，能耗總量和碳排放總量增速得到控制，新清潔能源使用比例大幅提升、資源集約利用水平持續(xù)提升、節(jié)能減排精細化管理水平顯著提升；并提出以綠色管理體系為核心，綠色基礎(chǔ)設(shè)施、綠色運輸裝備工具、綠色運輸體系、綠色交通技術(shù)推廣和綠色行為意識為重點的整套交通運輸節(jié)能減排規(guī)劃，支持政府的宏觀決策。

圖2 北京市交通領(lǐng)域節(jié)能減排統(tǒng)計與監(jiān)測平臺Fig.2 Demonstration of statistical analysis-based and monitoring platform of transportation energy conservation and emission reduction in Beijing

圖3 交通能耗日監(jiān)測分析Fig.3 Daily monitoring and analysis of transportation energy consumption

圖4 交通節(jié)能減排規(guī)劃目標制定分析Fig.4 Target-set of transportation energy conservation and emission reduction

3.3 以環(huán)境為約束條件制定交通管理政策

以生態(tài)文明建設(shè)和治污與治堵一體化為主題、以環(huán)境為約束條件制定交通管理政策，已成為大城市交通節(jié)能減排精細化管理的新思路。為此，利用交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)，實現(xiàn)了基于車輛能耗排放的定量評價。

1）閱兵期間、冬奧會和APEC會議交通綜合措施實施前，依托交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)及平臺進行不同限行措施方案的能耗排放預(yù)測，其結(jié)果直接影響了最終政策方案中的交通綜合措施實施；

2）在擁擠收費政策方案研究中，以2017年五環(huán)內(nèi)交通指數(shù)控制在5.5以內(nèi)為目標，對擁擠收費政策不同收費方案的節(jié)能減排效果進行預(yù)測，支撐政策的出臺；

3）在貨運節(jié)能減排方面，北京市正推進綠色貨運發(fā)展，基于該智能化分析技術(shù)，以“十三五”為時間坐標，對貨運行業(yè)自然發(fā)展和綠色貨運政策干預(yù)兩種情景下污染物排放趨勢進行預(yù)測(見圖5)，同時實現(xiàn)了企業(yè)個體污染物減排量核算，支撐以污染物減排量為依據(jù)的行業(yè)獎勵機制，為重大交通運輸政策的出臺提供依據(jù)。

4）外埠進京貨車管理方面，北京市正研究相應(yīng)政策措施，基于該智能化分析技術(shù)對外埠進京車輛進行監(jiān)測分析(見圖6)。結(jié)果顯示，外埠進京貨車污染物年排放總量2.6萬t，是本地營運貨車的0.86倍；同時實現(xiàn)了道路尺度的外埠進京貨運車輛污染物排放強度核算，支撐北京市外埠貨車調(diào)控政策的制定。

3.4 實現(xiàn)駕駛行為“監(jiān)測—診斷—評估—矯正”體系

國內(nèi)外研究表明駕駛行為具有較大的節(jié)能減排潛力[9-10]。為此，基于平臺實現(xiàn)了“監(jiān)測—診斷—評估—矯正”駕駛行為監(jiān)測分析與評價體系。通過對出租汽車能耗情況進行持續(xù)監(jiān)測，分析得到相同車型的出租汽車最耗油車輛15.53 L·100 km-1，最省油車輛6.55 L·100 km-1，不同駕駛員駕駛同一類型車輛的能耗差異可達2倍。根據(jù)分析結(jié)果設(shè)計一整套培訓(xùn)體系(見圖7)，被初步納入交通行業(yè)駕駛員培訓(xùn)體系；前期培訓(xùn)結(jié)果顯示，培訓(xùn)前后單車百公里能耗降低7%，達到較好的節(jié)油效果。

3.5 編制標準和技術(shù)方法

根據(jù)交通節(jié)能減排智能化分析技術(shù)，北京市交通管理部門研究形成《營運客車能源計量器具功能及數(shù)據(jù)采集規(guī)范》《營運貨車合理用能指南》等地方標準，研發(fā)了能耗排放核算方法、公共交通能耗評價指標體系等技術(shù)方法，并將在京津冀區(qū)域推廣應(yīng)用。

4 結(jié)語

智能化分析技術(shù)能有效推動交通節(jié)能減排工作向精細化方向發(fā)展，同時為其提供直接決策支撐。在交通節(jié)能減排的后續(xù)研究中還應(yīng)關(guān)注以下兩點：

1）由于各國各地城市規(guī)模不一、規(guī)劃各異、路網(wǎng)情況也各不相同，要想建設(shè)能夠服務(wù)本地治理的智能化監(jiān)測體系，必須立足于本地實際，構(gòu)建本地化的模型及關(guān)鍵參數(shù)；

圖5 貨運污染物排放趨勢分析Fig.5 Analysis of freight pollutant emission trend

圖6 外埠進京貨車主要進京通道年污染物排放量Fig.6 Emissions monitor of non-local trucks on main corridors entering Beijing

圖7 駕駛行為培訓(xùn)體系Fig.7 Driving behavior training system

2）交通節(jié)能減排統(tǒng)計監(jiān)測體系建設(shè)實際上是城市的綜合能力建設(shè)，需要信息化建設(shè)、模型技術(shù)、制度標準、理念推廣、法律法規(guī)和體制機制方面的共同努力和協(xié)同發(fā)展，才能有效推進交通節(jié)能減排工作。

[1]曹艷梅，丁冬梅.我國城市交通節(jié)能減排發(fā)展分析及對策研究[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2012(2)：89-91.

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Smart Technology on Energy Conservation and Emission Reduction in Transportation System:A Case Study of Beijing

LiuYing1,2,Liu Yuhuan2,Xu Long2,Gu Yan2
(1.Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.Beijing Transportation Environment&Energy Center,Beijing 100073,China)

A big data mining-based intelligent technology of monitoring and analysis technology offers an opportunity to eliminate the ambiguity in the decision making process as well as solving the issues of energy conservation and emission reduction.By specifying the demand on intelligent monitoring technology at macro,meso,and micro-scale,this paper summarizes the defects of the existing technology and system,and a couple of new technologies,namely,Multidimensional Awareness,SimulationEvaluation,and Data Mining.The paper illustrates the efforts of Beijing in system establishment of monitoring system for transportation energy conservation and emission reduction,development of transportation energy consumption and pollution emission inventory,planning and policy study,driving behavior correction,development of energy conservation and emission reduction standards.Finally,the paper urges to develop model and key parameters of intelligent monitoring system for transportation energy conservation and emission reduction that tailor to different cities.Registration and mechanism support are also necessary.

urban transportation;energy conservation and emission reduction;intelligent;big data;Beijing

2016-05-11

劉瑩(1981—)，女，吉林人，在讀博士研究生，高級工程師，北京市交通行業(yè)節(jié)能減排中心副主任，主要研究方向：交通節(jié)能減排、交通戰(zhàn)略規(guī)劃、交通排放模型。

E-mail:liuying@bjjtw.gov.cn