景立竹 許金良▲ 韓躍杰 賈興利 劉 江

(1.長安大學(xué)公路學(xué)院 西安 710064；2.中國電建集團(tuán)西北勘測設(shè)計(jì)研究院有限公司 西安 710065)

0 引 言

根據(jù)《“十三五”規(guī)劃綱要》中提出的發(fā)展目標(biāo)，控制和降低二氧化碳排放(以下簡稱碳排放)是我國現(xiàn)階段各行業(yè)的核心工作之一。交通運(yùn)輸行業(yè)作為碳排放的重要來源[1-3]，需進(jìn)一步研究節(jié)能減排的新思路、新技術(shù)、新舉措。目前交通運(yùn)輸行業(yè)的碳排放主要來自機(jī)動(dòng)車尾氣。排除環(huán)境條件、路面條件、車輛荷載條件、燃油類別、燃油品質(zhì)、發(fā)動(dòng)機(jī)性能、駕駛員技術(shù)水平等方面的差別[4-6]，交通狀況，特別是交通流的飽和程度亦是影響車輛油耗及碳排放水平的重要因素[7-8]。傳統(tǒng)的交通流管理、道路改擴(kuò)建決策通常都是以經(jīng)濟(jì)指標(biāo)而非環(huán)境指標(biāo)作為主要依據(jù)，然而對(duì)于一些高等級(jí)公路而言，其飽和程度可能尚未達(dá)到需要限制車流量或?qū)嵤└臄U(kuò)建工程的水平，但由此造成的車輛油耗增加、碳排放水平劇增等問題已不容忽視。如何量化測算不同交通流飽和度條件下的車輛油耗及碳排放水平，進(jìn)而提出以控制和降低碳排放為首要目標(biāo)的高速公路車流量管理策略以及改擴(kuò)建決策思路，成為現(xiàn)階段的研究目標(biāo)之一。

為了明確交通流狀態(tài)對(duì)車輛碳排放水平的影響作用，De Vliegerd等[9]研究了不同等級(jí)道路在擁堵條件下的車輛油耗及碳排放率變化規(guī)律，但并未針對(duì)小交通量條件下的規(guī)律做詳細(xì)分析。Barth等[10]采用拋物線描述了碳排放水平隨車隊(duì)平均行駛速度的變化趨勢，指出當(dāng)平均行駛速度小于72 km/h或大于104 km/h時(shí)車輛碳排放率較高，但是其研究成果并未進(jìn)一步建立速度與碳排量的關(guān)系模型。Panis等[11]、Pasquale等[12]、雷銀輝[13]分別以車輛運(yùn)行的平均速度和瞬時(shí)速度作為自變量，提出了速度-二氧化碳排放量關(guān)系模型，然而，平均速度和瞬時(shí)速度這2個(gè)變量都不能全面表征車輛運(yùn)行狀態(tài)，即使平均速度或瞬時(shí)速度相同，車輛加減速頻率和怠速時(shí)間的不同也會(huì)使污染物排放水平表現(xiàn)出一定差異。靳秋思等[14]利用K-means聚類分析法探究了車輛運(yùn)行工況對(duì)尾氣排放因子的影響情況，但研究對(duì)象僅針對(duì)單個(gè)車輛，其運(yùn)行工況能在一定程度上、卻不能完全反映車輛所處的整體交通環(huán)境。朱建全[15]提出了加速度絕對(duì)值平均值這一概念，用來表征路段范圍內(nèi)所有車輛加減速行為的頻繁程度，間接反映交通流狀態(tài)，進(jìn)而建立了這一參數(shù)與車輛百公里油耗的函數(shù)關(guān)系。然而，考慮到在交通流密度極大和極小的情況下，即駕駛員駕駛的自由度極低和極高的情況下，都有可能存在頻繁加減速的可能性，因此這一概念本身具有一定的不完善性。馮雨芹等[16]以路段交通流飽和度為自變量，建立了適用城市道路的交通流狀態(tài)和燃油消耗水平的相關(guān)關(guān)系，但其在選擇回歸模型時(shí)沒有對(duì)比論證不同模型的擬合優(yōu)異性，最終得出的模型是否為最優(yōu)模型尚不可知；且由于其研究范圍界定為城市道路，所以研究對(duì)象僅為小客車，未涉及載重汽車的碳排放規(guī)律研究。

上述研究存在著車輛運(yùn)行狀態(tài)或交通流狀態(tài)表征指標(biāo)選擇不當(dāng)，研究對(duì)象車型不全面等問題，筆者以變量直觀、易于采集、運(yùn)算簡潔為原則，選用v/C比作為表征道路交通流狀態(tài)的基本指標(biāo)，從相對(duì)宏觀的視角探討交通流整體狀態(tài)對(duì)于小客車和載重汽車2種車型碳排放水平的影響規(guī)律，建立v/C比和碳排量的關(guān)系模型，以便能方便、快速地估算車輛碳排放水平。

1 車輛碳排量核算方法及油耗試驗(yàn)設(shè)計(jì)

建立交通流狀態(tài)與碳排放水平的相關(guān)關(guān)系需要以獲取這2個(gè)指標(biāo)的具體數(shù)值為基礎(chǔ)。對(duì)于碳排量數(shù)據(jù)，最直接的采集方法是在車輛排氣管上加裝尾氣檢測裝置，測定其中的二氧化碳質(zhì)量濃度，然后通過一定的轉(zhuǎn)換計(jì)算，得出碳排放總量。但是這種測試方法對(duì)檢測儀器的技術(shù)水平及外界環(huán)境條件的要求較為苛刻，且測量結(jié)果與燃油是否充分燃燒直接相關(guān)。考慮到這一問題，筆者選擇以更方便測定、且測量精度易于控制的油耗量作為直接觀測量，間接獲得碳排放量數(shù)據(jù)。

1.1 碳排放核算方法

為了直觀地反映各類燃料在燃燒過程中對(duì)溫室效應(yīng)的作用程度，需要采用一定的碳排量核算方法，將燃料消耗量轉(zhuǎn)換成二氧化碳?xì)怏w的排放量。目前國際公認(rèn)的碳排放量核算方法是聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)在《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》中提出的方法(以下簡稱“IPCC碳排放核算方法”)，如式(1)～(2)所示。由于這種計(jì)算方法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)容易獲得且國家覆蓋度較高，能夠有效保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的公平性、透明性和可比性，因此，筆者也采用這種方法核算碳排量。

CEF=NCV×chPF×COF×ρ×K

(1)

CDE=FC×CEF

(2)

式中：CDE為二氧化碳排放量，kg；FC為燃料消耗量，L；CEF為二氧化碳排放因子；NCV為燃料平均低位發(fā)熱量，kJ/kg；PF為燃料潛在碳排放系數(shù)，以單位熱值含碳量表示，t-C/TJ；COF為燃料碳氧化率，%；K為二氧化碳和碳的相對(duì)分子質(zhì)量的比值，即44/12；ρ為燃料密度，kg/L。

參考GB/T 2589—2008《綜合能耗計(jì)算通則》和《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2017》中的數(shù)據(jù)，式(1)、(2)中各項(xiàng)參數(shù)的取值如表1所示。

注：表中所列燃油密度為本文試驗(yàn)車型所使用的燃料對(duì)應(yīng)的密度。

按照公式(1)計(jì)算得出我國公路柴油、汽油的二氧化碳排放因子CEF的數(shù)值分別為2.60和2.19，即車輛每消耗1 L柴油或汽油，就會(huì)產(chǎn)生2.60 kg或2.19 kg二氧化碳?xì)怏w。需要說明的是，在實(shí)際道路交通條件下，有時(shí)會(huì)發(fā)生燃油燃燒不充分的情況，這時(shí)，除了產(chǎn)生二氧化碳，還會(huì)產(chǎn)生少量一氧化碳和非甲烷的揮發(fā)性有機(jī)化合物。根據(jù)《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》，這些氣體是二氧化碳的前體物質(zhì)(precursor)，其中的絕大多數(shù)會(huì)在大氣中被氧化成二氧化碳[17]，因此，IPCC碳排放核算方法基于燃料的總含碳量和碳氧化率來計(jì)算最終生成的二氧化碳總量，對(duì)于一種給定的燃料，可以認(rèn)為其二氧化碳排放因子CEF是一個(gè)固定的數(shù)值。將CEF數(shù)值代入式(2)中，即可在已知燃油消耗量的情況下計(jì)算出碳排放量。然而實(shí)際面臨的問題是，想要采集特定路段內(nèi)所有機(jī)動(dòng)車的油耗數(shù)據(jù)并不容易，但是卻可以很方便地借助交通監(jiān)測設(shè)備獲得v/C比這一直接影響車輛運(yùn)行速度及加減速狀態(tài)，并間接決定車輛燃油消耗水平的變量數(shù)值。為此，筆者將建立基于v/C比的碳排放量預(yù)測模型，以便能在僅有交通流參數(shù)數(shù)據(jù)的條件下方便、快速地估算車輛碳排放水平。為了獲得真實(shí)客觀的數(shù)據(jù)，需要開展實(shí)地油耗測試試驗(yàn)，作為下一步理論研究的基礎(chǔ)。

1.2 車輛油耗試驗(yàn)設(shè)計(jì)

由于不同高速公路路段的車流量有一定差別，為了盡可能獲取多種交通流飽和度數(shù)值對(duì)應(yīng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別于不同時(shí)段在G3001西安繞城高速公路和G65W延西高速西安至銅川段展開實(shí)車油耗試驗(yàn)。試驗(yàn)時(shí)間為2017年10月3—5日以及2017年11月14—16日，前一時(shí)間段為國慶節(jié)假期，測試v/C比較大狀態(tài)下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)；后一時(shí)間段為正常工作日，測試v/C比極小到正常狀態(tài)下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。為保證試驗(yàn)變量單一性，以上試驗(yàn)路段均為雙向6車道高速公路，設(shè)計(jì)速度120 km/h，載重汽車混入率均在18%左右(變化范圍不超過2%)，且起終點(diǎn)都選擇在高速公路基本路段范圍內(nèi)，即不受立體交叉匝道附近合流、分流，以及交織影響的高速公路路段?？紤]到在隧道路段行駛時(shí)，駕駛員的駕駛行為會(huì)受到光線明暗變化、車道數(shù)變化等復(fù)雜因素影響，車輛速度特征和油耗特征也會(huì)區(qū)別于一般路段[18-19]，因此，試驗(yàn)路段內(nèi)不能含有隧道，且距離隧道出入口至少有1 km。此外，為了避免道路平面線形和縱斷面線形影響車輛運(yùn)行速度，所選擇試驗(yàn)路段均滿足平曲線半徑大于2 000 m，縱坡小于2%的條件[20]。試驗(yàn)期間無不良天氣，駕駛員視野清晰，無車禍、緊急停車帶被占用等突發(fā)事件，試驗(yàn)車輛都未使用車內(nèi)空調(diào)。為避免光線條件對(duì)車輛行駛速度的影響，要求本次試驗(yàn)不能在夜間展開。綜上所述，可以認(rèn)為在這樣試驗(yàn)條件下v/C比是引起車輛行駛狀態(tài)改變，進(jìn)而造成油耗量變化的唯一影響因素。

在調(diào)查試驗(yàn)路段車型分布情況的基礎(chǔ)上，綜合考慮我國車型分布現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢，選擇以一汽解放悍威J5M雙排欄板載重汽車及大眾朗逸小轎車作為載重汽車和小客車的代表車型，并選擇駕駛經(jīng)驗(yàn)豐富、無不良駕駛習(xí)慣的駕駛員駕駛代表車型行駛于試驗(yàn)路段。為減小試驗(yàn)誤差，每組v/C比條件下都以3輛載重汽車、3輛小客車同時(shí)開展試驗(yàn)，之后對(duì)3輛車實(shí)測油耗值取平均值，得到該v/C比條件下對(duì)應(yīng)的車輛百公里油耗值。要求同種車型的3輛試驗(yàn)車輛車況相似、載重量相近，同時(shí)要求3名駕駛員性別相同、年齡及駕齡相近、身體條件無明顯差別。試驗(yàn)車輛在行駛過程中要避免彼此跟隨、相互干擾，應(yīng)始終保持隨平均車流做跟車行駛。

采用JDSZ-EP-1-1D型車載柴油油耗計(jì)量儀和日本小野測器公司研發(fā)的型號(hào)為FX-1120的重力式汽油油耗計(jì)分別獲取載重汽車和小客車的燃油消耗量。利用AxleLight RLU 11型路側(cè)激光車輛分型統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)采集交通量數(shù)據(jù)，并根據(jù)JTG B01—2014《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》確定試驗(yàn)路段的通行能力，進(jìn)而計(jì)算v/C比數(shù)值。

2 基于v/C比的車輛碳排放率預(yù)測模型

2.1 數(shù)據(jù)采集

根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理，在置信水平取95%的前提下，當(dāng)試驗(yàn)觀測樣本量達(dá)到43時(shí)即可滿足回歸分析的精度要求。綜合考慮現(xiàn)場試驗(yàn)的目的、性質(zhì)，以及實(shí)際操作的可行性，確定采集50組試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。另外，還需要以試驗(yàn)實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)回歸模型的預(yù)測精度做必要檢驗(yàn)，因此額外采集25組試驗(yàn)數(shù)據(jù)，即共在75組v/C比條件下進(jìn)行了車輛油耗試驗(yàn)。根據(jù)《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》，高速公路服務(wù)水平可依據(jù)v/C比分為6個(gè)等級(jí)。為確保試驗(yàn)數(shù)據(jù)的完整性，要求載重汽車和小客車在每一個(gè)比值區(qū)間內(nèi)都要采集到試驗(yàn)數(shù)據(jù)。對(duì)試驗(yàn)過程中采集到的v/C比由小到大依次排序，取序號(hào)為3的倍數(shù)的數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證，其余序號(hào)的數(shù)據(jù)用于回歸分析。用于回歸分析的50組試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表2和表3。

表2 載重汽車油耗及碳排放率數(shù)據(jù)

表3 小客車油耗及碳排放率數(shù)據(jù)

2.2 模型比選及模型建立

通過觀察試驗(yàn)數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，可以看出2種車型的碳排放率隨v/C比的增大呈現(xiàn)先減小、后增大的趨勢，初步判斷可以采用二次或三次函數(shù)作為擬合函數(shù)。2種函數(shù)的擬合曲線如圖1所示，模型中各參數(shù)的對(duì)比見表4。

圖1 v/C比與車輛碳排放率核算值擬合曲線Fig.1 Fitting curves of v/C ratios and carbon emission rates

車型函數(shù)形式R2FSig.殘差平方和AICBIC載重汽車二次函數(shù)0.961601.929 0.000 202.611 271.564281.212三次函數(shù)0.962419.9070.000 194.890 271.622283.182小客車二次函數(shù)0.940470.5900.000 40.099190.568200.216三次函數(shù)0.942322.1170.000 38.309190.284201.844

對(duì)比2種車型的二次函數(shù)和三次函數(shù)擬合結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，顯著性水平均小于0.05，可以說明在95%置信水平下方程回歸顯著。2種函數(shù)形式的R2，AIC，BIC數(shù)值都相差很小，而二次函數(shù)的F值更大。為了使函數(shù)形式更為簡潔、運(yùn)算更加方便，這里選擇二次函數(shù)作為擬合函數(shù)，得到高速公路基本路段內(nèi)載重汽車和小客車的碳排放率預(yù)測模型為

eCO2(t)=61.783(v/C)2-

54.251(v/C)+79.695

(3)

eCO2(p)=25.465(v/C)2-

23.093(v/C)+22.484

(4)

式中：v/C為高速公路基本路段交通流飽和度，v/C∈[0.15, 1.25]；eCO2(t)為載重汽車碳排放率預(yù)測值，kg/100 km；eCO2(p)為小客車碳排放率預(yù)測值，kg/100 km。

在已知特定路段內(nèi)載重汽車和小客車的數(shù)量及路段長度時(shí)，就可以利用上述模型估算路段內(nèi)所有車輛的總體碳排放水平，計(jì)算方法如式(5)所示。

(5)

式中：ECO2為路段內(nèi)所有車輛的總體碳排放量，kg；V(t)為路段內(nèi)載重汽車的數(shù)量，veh；V(p)為路段內(nèi)小客車的數(shù)量，veh；L為路段長度，km。

2.3 模型驗(yàn)證

首先利用SPSS軟件對(duì)式(3)和式(4)所示回歸模型做殘差分析，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化殘差散點(diǎn)圖見圖2。圖2中所有點(diǎn)均落在(-2, 2)區(qū)間以內(nèi)，因此，可以認(rèn)為用于回歸分析的原始數(shù)據(jù)中無可疑或異常數(shù)據(jù)。且P-P圖(圖3)中標(biāo)準(zhǔn)化殘差在標(biāo)準(zhǔn)線上下小范圍無規(guī)則波動(dòng)，因而可以判斷模型的殘差具有等方差性，服從正態(tài)分布。

至此，已建立的模型滿足各類檢驗(yàn)要求，顯示出較好的擬合效果。

圖2 回歸模型標(biāo)準(zhǔn)化殘差散點(diǎn)圖Fig.2 Scatter diagram of standardized residuals

圖3 回歸分析標(biāo)準(zhǔn)化殘差P-P圖Fig.3 P-P diagram of standardized residuals

圖4 碳排放率預(yù)測模型精確度檢驗(yàn)Fig.4 Accuracy test of carbon emission rate prediction model

3 車輛碳排放率預(yù)測模型分析及應(yīng)用

從碳排放率回歸曲線來看，不論是載重汽車還是小客車，碳排放率最小值并非對(duì)應(yīng)v/C比最小的情況。分析其原因，當(dāng)v/C比很小，即交通流基本處于自由流狀態(tài)時(shí)，車輛行駛速度普遍較高，為了維持發(fā)動(dòng)機(jī)高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，必然需要消耗更多燃油。與此同時(shí)，車輛高速行駛時(shí)所受風(fēng)阻遠(yuǎn)大于低速行駛的狀態(tài)，為克服風(fēng)阻力，需要消耗一定量的燃油[21]。此外，車輛之間相互干擾的減少使得駕駛員能相對(duì)自由地加減速或變道，此類行為的頻繁程度也對(duì)油耗量及碳排放水平有一定影響。當(dāng)v/C比逐漸增大，交通流呈現(xiàn)穩(wěn)定流狀態(tài)，車輛行駛自由度受到一定限制，既沒有頻繁變道的必要，也不會(huì)出現(xiàn)走走停停的情況，大多以較穩(wěn)定的速度隨平均車流做跟馳行駛，此時(shí)的油耗和碳排放水平達(dá)到最低。一旦v/C比繼續(xù)增大，交通流呈現(xiàn)不穩(wěn)定流或強(qiáng)制流狀態(tài)，車輛走走停停，怠速時(shí)間明顯增長，此時(shí)的油耗量和碳排放率就會(huì)顯著增大[22]。

對(duì)碳排放率預(yù)測模型(式(3)和(4))作進(jìn)一步數(shù)學(xué)分析可以得知，當(dāng)高速公路基本路段v/C比分別為0.44和0.45時(shí)，載重汽車、小客車的碳排放率達(dá)到各自的最低水平，即67.8 kg/100 km和17.3 kg/100 km。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，二氧化碳質(zhì)量濃度每增加25%，全球平均氣溫就有可能上升0.5 ℃。有理由推測，對(duì)于高速公路交通運(yùn)輸而言，如果車輛碳排放增長25%，那么對(duì)于溫室效應(yīng)的負(fù)面作用也將有可能達(dá)到一個(gè)較高的水平。因此，這里取最低碳排放率的1.25倍數(shù)值作為載重汽車、小客車臨界碳排放率，即84.7 kg/100 km和21.6 kg/100 km。當(dāng)載重汽車、小客車達(dá)到臨界碳排放率時(shí)，高速公路基本路段的v/C比分別為0.96和0.87。從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，可以以2種車型對(duì)應(yīng)v/C比的臨界數(shù)值的平均值0.45和0.92作為指導(dǎo)高速公路路段交通流控制、路段改擴(kuò)建決策的參考指標(biāo)。根據(jù)王煒在文獻(xiàn)[23]中提出的任意交通流飽和度條件下的車速預(yù)測模型，計(jì)算出v/C比等于0.45和0.92時(shí)，車輛行駛速度分別為96 km/h和69 km/h。也就是說，當(dāng)高速公路基本路段內(nèi)的交通流飽和度能夠使車隊(duì)平均行駛速度維持前者時(shí)，車輛油耗及碳排放水平最低；當(dāng)交通流飽和度較高，發(fā)生一定程度的擁堵，造成行駛速度低于后者時(shí)，車輛碳排放水平將達(dá)到較高水平。

為了實(shí)現(xiàn)低碳公路、綠色交通的發(fā)展目標(biāo)，在早晚通勤高峰、節(jié)假日出行高峰或其他有可能發(fā)生擁堵的時(shí)段，應(yīng)提早考慮利用分流、限流、車速控制或其他交通管制措施限制高速公路基本路段的車流量，避免車流量過大導(dǎo)致v/C比接近或超過有可能對(duì)溫室效應(yīng)產(chǎn)生顯著作用的臨界值。如若一些路段的交通流飽和程度經(jīng)?；蜷L期接近甚至是超過臨界數(shù)值，則建議將其納入改擴(kuò)建計(jì)劃，考慮通過增加車道數(shù)或修建輔道的方式來解決因交通壓力而產(chǎn)生的溫室氣體污染問題。對(duì)于溫室效應(yīng)嚴(yán)重的地區(qū)或有較高環(huán)保要求的特殊情況，還可以考慮將v/C比盡可能地控制在接近0.45的狀態(tài)下，保證車輛碳排放維持在最低或較低水平。需要說明的是，已有研究成果表明，當(dāng)?shù)匦位蚱渌厥鈼l件限制而造成高速公路縱坡較大時(shí)，車輛碳排放水平對(duì)縱坡的敏感性較高[20]，這種情況下，有可能需要對(duì)本文建立的碳排放預(yù)測模型以及上述v/C比臨界數(shù)值做出修正。

4 結(jié)束語

1) 以交通流數(shù)據(jù)采集以及實(shí)車油耗測試試驗(yàn)為基礎(chǔ)，針對(duì)載重汽車和小客車2種車型，建立了以v/C比為自變量的適用于高速公路基本路段的碳排放率預(yù)測模型，驗(yàn)證了模型預(yù)測結(jié)果的精確性。

2) 明確了當(dāng)高速公路基本路段v/C比為0.44和0.45時(shí)，載重汽車和小客車的碳排放率均達(dá)到最低水平，分別為67.8 kg/100 km和17.3 kg/100 km；當(dāng)高速公路基本路段v/C比超過0.96和0.87時(shí)，車輛碳排放水平將有可能對(duì)溫室效應(yīng)產(chǎn)生顯著作用。這些臨界值可以作為指導(dǎo)高速公路路段交通流控制、路段改擴(kuò)建決策的參考指標(biāo)。

3) 本文所建立的碳排放率預(yù)測模型是以高速公路實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，適用于高速公路基本路段環(huán)境下的碳排放率預(yù)測。由于不同等級(jí)公路的設(shè)計(jì)速度、幾何設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、車道數(shù)量、交通組成等都存在差異，因此車輛運(yùn)行狀態(tài)和油耗特征也有可能表現(xiàn)出一定程度的區(qū)別，本文建立的碳排放預(yù)測模型是否適用于其他等級(jí)公路還有待進(jìn)一步驗(yàn)證和研究。