應用于公路交通減排的最優(yōu)限速值研究

唐天杰，陸 鍵，張 弛，張文丹，張 毅

（1.江蘇省無錫市公路管理處，江蘇 無錫 214031；2.同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 200092；3.上海市城市建設設計研究總院（集團）有限公司,上海 200125；4.上海市交通港航發(fā)展研究中心，上海 200030；5.上海交通大學海洋工程國家重點實驗室，上海 200240）

目前交通的粗獷型發(fā)展已為全球氣候帶來較大壓力，降低交通排放、走持續(xù)發(fā)展的道路已成為交通發(fā)展的必然選擇。

目前國內(nèi)外關于綠色交通的研究大都是基于交通流特征（自由流、穩(wěn)定流上限、穩(wěn)定流下限、飽和流）、路網(wǎng)規(guī)劃與管理、道路設施、車的性能以及燃油等方面來探討公路的排放。本文選出影響公路交通尾氣排放的關鍵因素——限速來進行具體分析。本文研究的交通尾氣包括：常規(guī)車輛排氣污染物（CO、HC和NOx）。研究首先要建立車輛尾氣的量化排放計算模型，繼而才能確定不同研究因素對于車輛排放的影響。分析國內(nèi)外學者的相關研究發(fā)現(xiàn)，車輛排放計算模型和交通仿真模型的結合是目前應用比較廣泛，且比較適合我國國情的方法。因此，本文的研究依托工具為：基于PEMS-OBEAS-3000（Portable Emission Measurement System）所采集的數(shù)據(jù)和機動車比功率VSP（Vehicle Specific Power）概念所建立的排放計算模型和公路交通仿真模型：VISSIM（Verkehr In St?dten-SIMulationsmodell）。

1 研究綜述

20世紀70年代末，由美國環(huán)保署EPA提出MOBILE（Mobile Source Emissions Factor）模型，是比較早期的交通排放模型，可以預測CO2、CO、 HC、NOx和顆粒物PM（Particulate Matter）等的排放［1］。而EPA開發(fā)的MOVES（Motor Vehicle Emission Simulator）模型，是現(xiàn)今比較成熟的以大量數(shù)據(jù)為基礎的綜合性排放模型［2-4］。20世紀90年代末，加州大學河濱分校的Matthew Barth［5］教授等人也研究開發(fā)了綜合型式的排放模型 CMEM（Comprehensive Modal Emissions Model）。它可以處理以秒為單位的瞬時速度和瞬時加速度下的尾氣排放，能夠與像VISSIM這樣的微觀交通仿真模型結合使用。

車載尾氣檢測系統(tǒng)PEMS廣泛應用于車輛排放的研究，PEMS可以逐秒檢測收集現(xiàn)實世界中行駛車輛的排放物、行駛工況和車速變化等信息［6-7］。由美國CATI公司開發(fā)的MOTANA OEM-2100 系統(tǒng)、SENSORS公司研發(fā)的SEMTECH-DG系統(tǒng)和由日本HORIBA 公司開發(fā)的OBS-2000系統(tǒng)是較為權威和具有代表性的系統(tǒng)［8］。

Jimenez-Palacios［9］指出，車輛的瞬時排放與其輸出功率（例，車輛比功率，單位kw/ton）高度相關。車輛比功率表示機動車發(fā)動機克服空氣動力阻力，輪胎滾動阻力和道路坡度等所需要輸出的功率。VSP可以反映車輛瞬時駕駛模式下逐秒的排放，而其本身則可以通過車輛的瞬時速度、加速度和道路坡度等信息進行計算［10］。

目前，車輛比功率已經(jīng)被廣泛應用在車輛排放的計算和預測上［11］。Christopher［12］等利用車輛比功率開發(fā)模型來研究不同車輛因素、道路條件和交通狀況等對公交車油耗的影響；Silva［13］等建立了基于車輛比功率的燃油消耗模型。

在我國，關于排放計算模型的研究相對較少，目前還沒有建立起普遍適用于中國國情的車輛排放計算模型。王云鵬等［14］利用PEMS得到長春市車輛在不同工況下的排放速率于雷等［15］利用數(shù)學模型描述不同交通狀態(tài)下VSP分布的可能性，該模型可以有效地與交通數(shù)據(jù)或模型相結合，繼而量化分析車輛的燃油消耗和其本身尾氣排放之間的關系。

在道路限速與排放方面，王軼［16］發(fā)現(xiàn)在排放方面，輕型車對CO和HC的排放量貢獻較大，整體排放隨限速值增大而升高。張翊［17］則運用TSIS-CORSIM軟件研究給出城市主干路的合理的限速值范圍。Ahn［18］利用MOBILE和 TRANSIMS得出限速值的具體變化對排放物排放量的減少值。

國內(nèi)外對于限速方面的研究主要集中于限速對于排放的影響，并沒有以減排為目標來獲取公路網(wǎng)的最佳限速值。因此本文通過大規(guī)模檢測數(shù)據(jù)，研究公路網(wǎng)的最佳限速值，以獲得最少的交通尾氣排放（CO，HC和NOx），該研究有利于限速政策的制訂。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)域

文章研究區(qū)域信息如表1所示。

表1 研究區(qū)域信息

2.2 微觀仿真模型

本文使用的版本為VISSIM（4.3版）。PTV-VISSIM由德國的PTV公司研究生產(chǎn)的，它是一種微觀的、基于時間間隔（0.1 s時間為步長）和駕駛行為的仿真建模工具，可以研究不同的交通運行情況。另外，VISSIM可為用戶提供2D或3D圖形化的界面。 VISSIM中模型中關于機動車行駛期間的縱向運動，是采用了Wiedemann于1974年建立的涉及到心理和生理的跟車模型。該模型的基本思路是：車輛的駕駛員根據(jù)其與前面的車輛的距離來調(diào)整自己的車速。

本文根據(jù)無錫市公路局提供的道路幾何線型資料和交叉口信號燈配時信息結合實地觀測的交通流量，利用VISSIM建立了研究對象的仿真路網(wǎng)。最后從車輛記錄的配置參數(shù)中選擇了需要的14個參數(shù)進行輸出。

2.3 基于排放測試的排放模型

2.3.1 車載排放設備

本文案例地區(qū)機動車尾氣的實時實地數(shù)據(jù)采集設備，采用的是國內(nèi)的廈門通創(chuàng)的OBEAS-3000系統(tǒng)。OBEAS-3000便攜式排放測試儀，具有集成化、高精度的特點，是測試實際道路行駛工況下的輕型車、重型車和其他機動車等的有利工具。

在實地測試時，將設備連接完畢，在測試前要首先進行零點標定，同時需要處理數(shù)據(jù)延時情況，并剔除異常數(shù)據(jù)。由此得到可用的車輛行駛中的排放的真實數(shù)據(jù)，進而建立較為精確的機動車排放計算模型，為本文后續(xù)的研究打下基礎。

2.3.2 試驗設計

由于車輛種類眾多，因為需要找到車輛選擇的依據(jù)，根據(jù)無錫市相關政府部門（公路管理處）提供的在類似時間段預檢車輛信息，分析出車重0~10 t的車輛占約80%，10~30 t車輛占約20%，故選取如表2所示的車輛。

表2 試驗車輛基本信息

2.3.3 排放模型和VSP區(qū)間

在1999年，Jimenez-Palacios［9］給出VSP的概念，用以分析車輛排放與駕駛行為間的關系。本文通過VSP將車輛信息和道路信息與機動車尾氣排放建立聯(lián)系，并給VSP分化區(qū)間，將車輛排放與其各個區(qū)間對應起來，建立基于PEMS和VSP的排放計算模型。

為了更好地理解VSP的排放特性，VSP值通常被劃分到不同的區(qū)間，同一個區(qū)間內(nèi)的尾氣排放量取平均值［14］。通過2.3.2排放試驗，共有超過16 000組有效數(shù)據(jù)收集上來，95.3%的數(shù)據(jù)落在［-20，20］的VSP區(qū)間內(nèi)。本文借鑒Frey［19］提出的區(qū)間劃分原則，此原則主要考慮以下3點：各比功率區(qū)間排放分擔率的均衡問題、各區(qū)間排放速率的差異性和將相鄰比功率歸納落在相同或相鄰的區(qū)間內(nèi)。

在VSP的計算公式方面，對于輕型車，研究成果較為廣泛，以美國環(huán)境保護局為代表，對其計算公式中的各個系數(shù)的取值認識都比較一致［20］，取值后簡化為公式（1）；

式中：VSP為比功率；v為瞬時車速；a為瞬時加速度；grade為坡度；m為車重。

對于重型車，由于車輛本身的物理性質(zhì)、燃油等因素，其VSP公式中各種系數(shù)的取值均與輕型車有較大的差異，現(xiàn)在國內(nèi)外并沒有較為權威或者較為統(tǒng)一的重型車的VSP計算公式。國際上，2001年，Andrei對重型車的VSP計算公式進行了相應的參數(shù)標定，并獲得了一定的研究成果［21,22］。而在國內(nèi)，針對我國國情，2011年，王宏圖等人探討了適合我國重型車的比功率計算方法，并針對重型車的車重，將車輛分為不同區(qū)間，每個區(qū)間都有各自對應的計算公式［23］。綜合以上研究，將系數(shù)取值簡化后為公式（2）。

將輕型車的每條有效數(shù)據(jù)的速度和加速度代入公式（1）、將重型車的每條有效數(shù)據(jù)的速度、加速度和車重等代入公式（2），計算每條數(shù)據(jù)所對應的VSP值。對所得到的VSP值統(tǒng)計分析，可看到數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布情況如圖1所示。

圖1 VSP的頻數(shù)分布情況

研究發(fā)現(xiàn)隨著比功率的增加，無論是輕型車還是重型車，其污染物質(zhì)量排放率均呈現(xiàn)出波動上漲的趨勢?；诒裙β?，采用排放分擔率均衡的建模原則，劃分了10個比功率區(qū)間，建立了輕型車和重型車CO、HC和NOx的量化排放模型。輕型車和重型車的VSP的BIN區(qū)間所對應CO、HC和NOx質(zhì)量排放率如表3和表4所示。

表3 輕型車VSP的BIN區(qū)間所對應的尾氣排放率

表4 重型車VSP的BIN區(qū)間所對應的尾氣排放率

3 仿真結果分析

3.1 仿真方案設置

S342限速80 km/h，其相交道路路振胡路、錫陸路限速60 km/h。仿真設置時，設置S342限速50~90 km/h，振胡路、錫陸路限速30~70 km/h， 兩組限速變化間隔均為5 km/h。不同限速對應不同的期望車速，見表5。

3.2 仿真結果

仿真結果如圖2所示。污染氣體隨限速值增加而產(chǎn)生的變化趨勢，即先減后增。且不同污染氣體對應的最低點不同，CO最低點對應80 km/h限速，而HC和NOx的最優(yōu)限速值為75 km/h。

圖2 污染氣體排放量與限速關系

3.3 結果分析

研究通過統(tǒng)計分析不同限速下的汽車尾氣排放量，得出了交通車輛排放污染物與道路限速之間的關系，具體值如表6所示。

表6 主路限速變化對應的污染氣體排放量和行駛里程

首先分析CO的情況，可以看到，仿真時間相同，在限速不斷增加的同時，CO的排放量“先減后增”，而行駛里程則一直增加。原因為在較低的限速情況下，車輛燃油燃燒不充分，氧氣不足或局部低溫而生成較多的中間產(chǎn)物CO。而當限速值不斷提高之后，燃料和空氣混合逐漸均勻，缸體內(nèi)溫度逐漸提升，CO排放量逐漸減少。同時不能忽視的是，限速值的提升使得平均車速提高，車輛加減速活動頻繁，對比限速值為50 km/h和90 km/h的兩個場景，可以看到，加速度大于2 m/s2或小于-2 m/s2的比例分別為2.18%和5.39%，CO總排放量從限速值75 km/h場景開始逐漸增加。限速值從75 km/h提高至80 km/h時，CO排放總量的增速小于行駛里程的，而80 km/h到90 km/h區(qū)間，CO排放總量的增速大于行駛里程的，所以80 km/h成了CO污染物的最佳限速值點。

HC排放主要是由于缸內(nèi)混合氣過濃、過稀或局部混合不均引起燃燒不完全而導致的，造成燃燒不完全的因素大致有混合氣的質(zhì)量、發(fā)動機的運行條件、燃燒室結構參數(shù)及點火與配氣正時等，其產(chǎn)生機理和變化規(guī)律均較為復雜。其中空燃比對HC排放濃度的影響較大。本研究得出的HC排放量與NOx變化情況較為接近，分析如下。

NOx污染物的生成機理也較為復雜，受溫度、氧濃度、發(fā)動機負荷、轉(zhuǎn)速等因素影響。本研究得出的NOx排放量在限速不斷增加的同時，NOx的排放量“先減后增”。首先解釋一下“先減”，為了確保研究的嚴謹性，限速值的下限設置較低，導致最開始排放較大，車速提升之后，燃燒逐漸充分，排放逐漸下降；“后增”則是因為限速控制太弱，車輛速度變化會增大，即加減速增多，而加速度變化是影響汽車排放的關鍵因素，所以會出現(xiàn)拐點。

因此，針對車輛排放，應采用可變限速，即最優(yōu)的限速取值應根據(jù)當?shù)鼐唧w的路況環(huán)境設置；且車輛不同的排放氣體對應的最優(yōu)限速值也不盡相同，需要的時候可以分開逐一對應的去考慮。

4 結論

本文通過結合微觀仿真模型和瞬時排放模型研究了公路限速和交通排放的關系，探討了以減排為目標的最優(yōu)限速值設置。研究結果表明，在研究選定的路段，不同限速值對應不同的排放量，CO，HC和NOx排放最低點分別對應的限速值為80、75、75 km/h。本文為政府工作部門提供了一套以減排為目標來制定限速政策的研究方法，具有實際的操作意義。

［1］Yerramalla A. Vehicular emissions models using MOBILE6. 2 and field data［M］. ProQuest，2007.

［2］Vallamsundar S，Lin J. MOVES versus MOBILE：comparison of greenhouse gas and criterion pollutant em issions［J］.Transportation Research Record：Journal of the Transportation Research Board，2011（2233）：27-35.

［3］黃冠濤，宋國華，于雷，等. 綜合移動源排放模型-MOVES［J］.交通信息與安全，2010，28（4）：49-53.

［4］Koupal J, Michaels H，Cumberworth M，et al. EPA's plan for MOVES：a comprehensive mobile source emissions model［C］∥ In Proceedings of the 12th CRC On-Road Vehicle Emissions Workshop，San Diego，CA. 2002：15-17.

［5］Scora G，Barth M. Comprehensive modal emissions model(CMEM) user's guide，version 3.01［J］. 2006.

［6］Silva C M，F(xiàn)arias T L，F(xiàn)rey H C，et al. Evaluation of numerical models for simulation of real-world hot-stabilized fuel consumption and emissions of gasoline light-duty vehicles［J］.Transportation Research Part D：Transport and Environment，2006，11（5）：377-385.

［7］Cicero-Fernández P，Long J R，Winer A M. Effects of grades and other loads on on-road emissions of hydrocarbons and carbon monoxide［J］. Journal of the Air & Waste Management Association，1997，47（8）：898-904.

［8］莫飛，于雷，宋國華.車載尾氣檢測技術及相關研究綜述［J］.車輛與動力技術，2007（4）：57-62.

［9］Jimenez-Palacios J L. Understanding and quantifying motor vehicle emissions with vehicle specific power and TILDAS remote sensing ［D］. Massachusetts Institute of Technology，1998.

［10］Hao Y，Yu L，Song G，et al. Analysis of Driving Behavior and Emission Characteristics for Diesel Transit Buses Using PEMS' Measurements［C］∥ In Proceedings of the Transportation Research Board 89th Annual Meeting. 2010（10-0563）.

［11］Koupal J，Cumberworth M，Michaels H，et al. Draft design and implementation plan for EPA's multi-scale motor vehicle and equipment emission system（MOVES）［J］. US Environmental Protection Agency，Washington，DC，2002（4）：5.

［12］Frey H C，Rouphail N M，Zhai H，et al. Comparing real-world fuel consumption for diesel-and hydrogen-fueled transit buses and implication for emissions［J］. Transportation Research Part D：Transport and Environment，2007，12（4）： 281-291.

［13］Silva C M，F(xiàn)arias T L，F(xiàn)rey H C，et al. Evaluati on of numerical models for simulation of real-world hot-stabilized fuel consumption and emis sions of gas oline light-duty vehicles［J］. Transportation Research Part D：Transport and Environment，2006，11（5）：377-385.

［14］王云鵬，李世武，郭棟，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城市道路輕型車排放率模型［J］.交通與計算機，2008，25（5）：1-3.

［15］宋國華，于雷.城市快速路上機動車比功率分布特性與模型［J］.交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2010，10（6）：133-140.

［16］王軼，何杰，李旭宏，等.基于VISSIM的九華山隧道交通尾氣污染模擬分析［J］.武漢理工大學學報，2012，34（1）：109-113.

［17］張翊.城市交通網(wǎng)絡環(huán)境影響評價研究［D］.長沙：湖南大學，2006.

［18］Ahn K，Rakha H，Trani A，et al. Estimating vehicle fuel consumption and emissions based on instantaneous speed and acceleration levels［J］. Journal of Transportation Engineering，2002，128（2）：182-190.

［19］Frey H，Rouphail N，Zhai H. Speed-and facility-specific emission estimates for on-road light-duty vehicles on the basis of real-world speed profiles［J］. Transportation Research Record：Journal of the Transportation Research Board，2006（1987）：128-137.

［20］U.S. Environmental Protection Agency（EPA）. Draft Motor Vehicle Emission Simulator（MOVES） 2009 User Guide［EB/OL］. Publication EPA-420-B-09-008. USA EPA，March 2009.

［21］Andrei P. Real world heavy-duty vehicle emissions modeling［D］. West Virginia University, 2001.

［22］Frey H C，Rouphail N M，Zhai H, et al. Comparing real-world fuel consumption for diesel and hydrogen-fueled transit buses and implication for emissions［J］. Transportation Research Part D：Transport and Environment，2007，12（4）：281-291.

［23］王宏圖，于雷，郝艷召，等.重型機動車比功率計算方法研究［J］.安全與環(huán)境工程，2011，18（2）：124-128.