楊晨 鄧建華

摘要：為研究公交車輛在?？空就？繒r(shí)尾氣排放的規(guī)律，文章通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查公交車?？窟^程，使用 MOVES2014a模型對(duì)公交?？窟^程中尾氣污染物（包括主要三種尾氣污染物CO、NOx、HC）的排放規(guī)律進(jìn)行模擬仿真模擬。發(fā)現(xiàn)在?？窟^程中，三種排放物中NOx排放量最大，并隨著速度的減小各污染物排放因子不斷增大，尤其在怠速階段公交車尾氣排放量達(dá)到最大。在三種運(yùn)行工況下，怠速工況對(duì)公交車尾氣排放影響最大，加速工況下次之，減速工況下最小。

Abstract： In order to study the emission law of bus exhaust during parking， this paper investigates the process of bus parking on the spot， and simulates the emission law of exhaust pollutants （including CO， NOx， HC） in the process of bus parking using MOVES 2014a system. It is found that among the three emissions， NOx emission is the largest in the process of bus parking. As the speed decreases， the emission rate of pollutants increases， especially in the idle stage， the emission of bus exhaust reaches the maximum， and the idle situation caused by repeated car-following will significantly increase the time of the whole parking process， resulting in the increase of bus exhaust emissions. In order to study the emission law of bus exhaust during bus stopping， this paper investigates the process of bus stopping on the spot and simulates the emission law of exhaust pollutants （including CO， NOx， HC） in the process of bus parking by using MOVES2014a model. It is found that among the three emissions， NOx emission is the largest in the process of bus parking.? With the decrease of speed， the emission factors of pollutants increase continuously， especially in the idle stage， the emission of bus exhaust reaches the maximum. Under three operating conditions， idle condition has the greatest impact on bus exhaust emission， acceleration condition next， and deceleration condition least.

關(guān)鍵詞：公交?？空?停靠過程;尾氣排放;MOVES

Key words： bus stop;parking process;exhaust emissions;MOVES

中圖分類號(hào)：U467.48? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2019）17-0241-04

0? 引言

公共交通是我國(guó)城市交通的主要發(fā)展趨勢(shì)，符合綠色交通發(fā)展理念。雖然發(fā)展公共交通是減少污染物排放的有效措施，但公共交通也存在著排放明顯增多的階段。對(duì)于公交車，由于需要到站停車完成接待乘客上下車的任務(wù)，此過程公交車的加減速過程以及怠速過程也愈加頻繁，在此階段尾氣排放也更加嚴(yán)重。目前，大多數(shù)研究是針對(duì)公交?？空咎幑慌欧诺挠绊懸蛩氐姆治?，對(duì)公交停靠時(shí)整個(gè)?？窟^程的排放的精確量化研究很少[1]。因此，本文著重于研究公交啟停怠速最為頻繁的階段——?？侩A段作為研究對(duì)象，主要研究公交?？窟^程的污染物排放情況，分析公交?？窟^程的運(yùn)行特征，結(jié)合MOVES2014a[2]軟件進(jìn)行模擬，對(duì)公交?？窟^程的污染物排放進(jìn)行預(yù)測(cè)，為減少公交對(duì)城市環(huán)境的污染提供必要的依據(jù)。

1? 公交?？窟^程工況分析

公交車在?？空就＼嚕舷鲁丝褪枪卉囌麄€(gè)行駛過程中固有的特點(diǎn)。公交車從進(jìn)入站臺(tái)到離開站臺(tái)，經(jīng)歷了三個(gè)狀態(tài)：減速進(jìn)站狀態(tài)、怠速?？繝顟B(tài)、加速出站狀態(tài)，且尾氣排放污染物對(duì)乘客影響最大、最直接。在這個(gè)過程中，公交車的工況（加速、減速、怠速）以及上下客人數(shù)導(dǎo)致的?？繒r(shí)間的長(zhǎng)短是影響?？空咎幑慌欧诺淖钪饕蛩?。

因此，為了分析進(jìn)出站時(shí)公交車行駛工況對(duì)公交車尾氣排放的影響，本文首先對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，并剔除了多輛公交同時(shí)進(jìn)站時(shí)的相關(guān)跟車樣本。其次為了排除進(jìn)站時(shí)路徑變化及交通量等因素對(duì)公交車運(yùn)行工況的干擾，本文選取了直接式公交站臺(tái)并選取了平峰時(shí)段對(duì)公交車的進(jìn)出站規(guī)律進(jìn)行了調(diào)查分析，以避免擁堵對(duì)整個(gè)停靠過程造成影響。

2? 綜合移動(dòng)源排放模型MOVES

為了掌握機(jī)動(dòng)車排放規(guī)律和污染特性，大量學(xué)者開展了機(jī)動(dòng)車排放模型的研究，目前常用的機(jī)動(dòng)車排放因子模型有MOVES[3]，MOBILE，IVE，COPERT，CMEM 等。MOVES不同于以往的MOBILE、COPERT等宏觀模型，后者主要是基于機(jī)動(dòng)車行駛周期進(jìn)行尾氣排放的測(cè)算，MOVES則通過劃分不同的排放源bin區(qū)間，研究人員可以利用采集的數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)行工況分布代入模型運(yùn)算，是一種基于運(yùn)行工況的尾氣排放模型。

大量的研究證明了MOVES軟件模擬數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性：Golnaz Ghafghazi[4]等人利用MOVES軟件，運(yùn)用模型中的link-level模塊對(duì)蒙特利爾市進(jìn)行了尾氣排放預(yù)測(cè)，并對(duì)交通量與尾氣排放的影響進(jìn)行了相關(guān)研究，通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)模擬數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)較為擬合。H.Christopher Frey[5]等人通過PEMS的使用，對(duì)小型車實(shí)際行駛時(shí)尾氣排放量進(jìn)行了測(cè)取，同時(shí)運(yùn)用MOVES設(shè)定了與實(shí)測(cè)相同的運(yùn)行工況參數(shù)，通過對(duì)比分析，驗(yàn)證了MOVES模型中運(yùn)行工況等因素對(duì)尾氣排放預(yù)測(cè)的重要性和準(zhǔn)確性。Sri Harsha Kota[6]等人對(duì)道路上車輛行駛產(chǎn)生的尾氣進(jìn)行了實(shí)地檢測(cè)，對(duì)MOVES模型得到的尾氣排放與MOBILE模型所預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)MOVES對(duì)尾氣排放的預(yù)測(cè)結(jié)果更加精確，且與實(shí)際數(shù)據(jù)更加切合。因此在缺乏相關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)備時(shí)，使用MOVES模型來評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)車輛尾氣排放，不僅可以擺脫沒有實(shí)驗(yàn)條件的局限性，同時(shí)也能獲得較為精確的結(jié)論。

在MOVES中，運(yùn)行工況分布是MOVES的核心參數(shù)[7]。運(yùn)行工況bin是MOVES軟件中基于機(jī)動(dòng)車比功率（VSP）與車輛運(yùn)行速度結(jié)合而得到的數(shù)據(jù)參數(shù)，是衡量車輛運(yùn)行工況的指標(biāo)之一，其運(yùn)行工況bin定義表見表1。MOVES中機(jī)動(dòng)車比功率可根據(jù)下式進(jìn)行計(jì)算：

式中：v為車輛運(yùn)行速度，m/s;為車輛加速度，m/s2。

3? 公交車?？窟^程行駛速度采集

本文對(duì)蘇州幾個(gè)主要干道上的直接式公交站臺(tái)進(jìn)行了調(diào)查，通過在高處架設(shè)照相機(jī)拍攝視頻[8]，獲取公交站臺(tái)50m范圍內(nèi)公交車的整個(gè)?？窟^程，在進(jìn)站35m處與出站15m處進(jìn)行了觀測(cè)線的標(biāo)定，當(dāng)公交車進(jìn)入進(jìn)站觀測(cè)線時(shí)拍攝開始，離開出站觀測(cè)線時(shí)拍攝結(jié)束。

通過視頻截取軟件，對(duì)所拍攝視頻進(jìn)行逐秒截取。以公交車尾排氣管為參照點(diǎn)，根據(jù)所截取照片，畫出tk時(shí)刻公交車所處位置L1，并畫出下一幀圖片tk+1時(shí)刻公交車所處位置L2，如圖1。

根據(jù)圖1所示方法，可求出tk時(shí)刻車輛的運(yùn)行速度，其計(jì)算公式如（2）：

經(jīng)過實(shí)際調(diào)查，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。因?yàn)檎{(diào)查的數(shù)據(jù)量很大，而分析公交車的減速進(jìn)站時(shí)間只需要有一定的代表性即可，因此沒有把所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行全部統(tǒng)計(jì)，選取了16輛公交車的減速進(jìn)站樣本及加速樣本進(jìn)行了相關(guān)分析，如圖2、圖5所示。

根據(jù)式（2）可求得公交車進(jìn)入觀測(cè)線時(shí)的行駛速度。在所調(diào)查的樣本中，進(jìn)入觀測(cè)線時(shí)，車速最大的為10.67m/s，最小的為7.59m/s。

在全國(guó)多個(gè)大城市常規(guī)公交平均運(yùn)行速度調(diào)查中發(fā)現(xiàn)[9]：公交車運(yùn)行速度較低，目前全國(guó)公交車平均時(shí)速在20km/h左右;此外，相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)[10]，對(duì)于一般封閉式公交專用道上公交車運(yùn)營(yíng)車速可達(dá)到30-40km/h，非封閉式的公交專用道可達(dá)到20km/h以上。因此所設(shè)觀測(cè)線處公交車速度區(qū)間滿足[20km/h，40km/h]的平均運(yùn)行速度區(qū)間，因此在35m處設(shè)置觀測(cè)線是合理的。

此外，由于公交車停靠（服務(wù)）時(shí)間的長(zhǎng)短主要由上下公交車的人數(shù)決定[11-13]，因此，本文通過視頻計(jì)時(shí)，對(duì)進(jìn)入該停靠站的公共汽車的停車怠速時(shí)間進(jìn)行測(cè)定。在所測(cè)得的樣本中，?？繒r(shí)間最短的為3.15s，?？繒r(shí)間最長(zhǎng)的為18.33s。將所有樣本求和取平均值，得到公交車的平均?？繒r(shí)間為9.35s。

4? 不同運(yùn)行工況下的排放規(guī)律

4.1 減速進(jìn)站

對(duì)于公交車減速進(jìn)站過程，根據(jù)所測(cè)得數(shù)據(jù)，其速度變化形式如圖2。

由圖2可知，公交車從觀測(cè)線減速進(jìn)站至停車所需時(shí)間大致為6-7s。因此對(duì)于公交車進(jìn)站減速時(shí)，尾氣排放速率主要與進(jìn)入車站的初速度與減速度有關(guān)。對(duì)初始速度為7-8m/s、8-9m/s、9-10m/s、10-11m/s的進(jìn)站減速樣本進(jìn)行模擬，可得公交車進(jìn)站減速過程的平均排放因子如圖3。

由圖3可知，在減速過程中，各污染物平均排放因子受初始速度及減速度大小影響較小。三種污染物的平均排放因子變化不大，基本保持在同一水平上。

根據(jù)上文介紹，可計(jì)算公交減速進(jìn)站狀態(tài)下的VSP值，根據(jù)所得減速度值及速度值，計(jì)算所測(cè)樣本減速狀態(tài)下VSP<0。計(jì)算結(jié)果表明，減速進(jìn)站過程的主要工況為低速運(yùn)行，對(duì)應(yīng)bin區(qū)間為bin11。因此當(dāng)公交車為減速狀態(tài)時(shí)，車輛所處bin區(qū)間相同，且當(dāng)VSP<0時(shí)，車輛尾氣排放較為穩(wěn)定[14]，因此在減速狀態(tài)下，車輛尾氣排放因子變化不大。

由此可知，公交進(jìn)站過程的減速工況對(duì)公交車尾氣排放影響較小。

4.2 怠速?？?/p>

公交車在怠速?？窟^程中，其運(yùn)行速度較小，根據(jù)MOVES中運(yùn)行工況定義，當(dāng)車輛速度0

由圖4可知，車輛在怠速?？繝顟B(tài)下尾氣排放增長(zhǎng)迅速，三種污染物平均排放因子增長(zhǎng)均較為明顯，且對(duì)于公交車，NOx變化最明顯，增長(zhǎng)量最大。

當(dāng)車輛停車上下客時(shí)，?？繒r(shí)間是導(dǎo)致排放增多的最主要因素。

4.3 加速出站

本文還統(tǒng)計(jì)了公交車加速出站15m范圍內(nèi)的公交車速度變化，對(duì)于加速出站的典型樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，得到加速出站時(shí)速度變化如圖5。

由圖5可知，公交車加速出站主要分成三種形式：①加速至期望速度;②先加速后勻速再加速;③先加速后減速。對(duì)于第二第三種形式，根據(jù)視頻拍攝結(jié)果，主要是由于前方存在其他社會(huì)車輛，駕駛員通過自身駕駛操作進(jìn)行的勻速跟車或減速行為。因此對(duì)于無車干擾下，駕駛員一般以某一加速度加速至期望速度行駛，只是加速度大小有所不同。由于加速出站時(shí)初速度為0，因此排放因子只受加速度大小影響。在所測(cè)的樣本中，加速度范圍在[0.2m/s2，1.5m/s2]之間，假定公交車期望駕駛速度為30km/h（即8.3m/s），因此確定MOVES模擬方案如表2。

運(yùn)用MOVES進(jìn)行模擬，可得各加速度下，公交車加速至期望速度時(shí)的平均排放速率如圖6。

由圖6可知，在不同加速度下，公交車尾氣排放速率不同。加速度大小對(duì)加速過程中，CO與NOx的平均排放因子影響較大，且隨著加速度的增加，排放因子逐漸增大，且在加速度為1.4m/s2時(shí)，排放因子達(dá)到最大。

對(duì)于高峰時(shí)段，由于社會(huì)車輛較多、道路擁擠，勢(shì)必會(huì)造成車輛行駛速度的降低，根據(jù)MOVES模擬運(yùn)行速度與排放因子的關(guān)系，可得其變化規(guī)律如圖7。

根據(jù)圖7可知，車速越低，公交尾氣排放因子越大，因此高峰時(shí)段必然會(huì)造成公交尾氣排放的增多。

5? 結(jié)論與展望

根據(jù)上文研究所得結(jié)論，公交車的排放因子隨著速度的變化而不斷變化，并在怠速工況下排放因子達(dá)到最大。在三種污染物中，NOx排放因子最大。在整個(gè)?？窟^程的三種工況下，怠速工況對(duì)公交車尾氣排放影響最大，加速工況下次之，減速工況下最小。因此針對(duì)以上排放規(guī)律，可給出相關(guān)建議：合理安排各列班車的出發(fā)及到站時(shí)間，避免或減少多輛車同時(shí)到站造成的頻繁加減速及多次怠速情況，通過降低由于跟車造成的怠速時(shí)間，可有效降低公交車的尾氣排放。此外車輛在加速出站過程中，應(yīng)避免急加速情況，以免造成排放增大。對(duì)于高峰時(shí)段，公交車輛由于同時(shí)進(jìn)站輛數(shù)過多，減速、怠速、加速過程也更加頻繁，且高峰時(shí)段乘客較多，勢(shì)必也會(huì)造成停車時(shí)間的延長(zhǎng)，因此錯(cuò)峰出行、減少在高峰時(shí)段出行的頻率，可顯著降低由于上下客造成的停車延誤，有效減小公交車的尾氣污染。加大新能源汽車的使用也是降低排放的一大措施。

參考文獻(xiàn)：

[1]貢瑋.公交?？空竟慌欧蓬A(yù)測(cè)模型研究[D].東南大學(xué)，2017.

[2]黃冠濤，宋國(guó)華.綜合移動(dòng)源排放模型——MOVES[J].交通信息與安全，2010.

[3]黃冠濤，宋國(guó)華，于雷，胥耀方.綜合移動(dòng)源排放模型—MOVES[J].交通信息與安全，2010，28（04）：49-53.

[4]Golnaz Ghafghazi，Marianne Hatzopoulou.Simulating the environment effects of isolated and area-traffic schemes using simulation and microscopic emission modeling.Transportation.2014，41（3）.

[5]H.Christopher Frey，Bin Liu.Comparison of driving schedule project level MOVES emission factor to empirical data.Air and waste management association annual and exhibition 104th.2011.vol.3.

[6]Sri Harsha Kota.Evaluation of on-road vehicle CO and NOx national emission inventories using an urban-scale source-oriented air quality model.Atmospheric environment.2014，85（Mar）.

[7]EPA. Draft Motor Vehicle Emission Simulator（MOVES）2014a： User Guide. Environmental Protection Agency，2013.

[8]袁何洋.基于視頻的車輛速度檢測(cè)方法研究[D].大連海事大學(xué)， 2013.

[9]全國(guó)多個(gè)大城市常規(guī)公交平均運(yùn)行速度.https：//www.docin.com/p-1799257149.html.2016.

[10]楊超群.提高城市公交車運(yùn)行速度的措施[J].城市公共交通，2014，5.

[11]許秀華.公交車在公交停靠站的?？繒r(shí)間研究[D].北京交通大學(xué)，2015.

[12]王鑫.基于GPS數(shù)據(jù)的公交車?？繒r(shí)間預(yù)測(cè)研究[D].重慶大學(xué)，2015.

[13]樊曉超，惠英.高頻率發(fā)車條件下快速公交停靠時(shí)間分布[J].交通與運(yùn)輸，2013（12）：91-94.

[14]陳秋燕.基于VSP的城市公交動(dòng)態(tài)排放與油耗特征研究[D].東南大學(xué)，2012，5.

作者簡(jiǎn)介：楊晨（1994-），男，江蘇常熟人，碩士研究生，研究方向?yàn)榻煌ㄒ?guī)劃與控制;鄧建華（通訊作者）（1972-），男，湖南永興人，副教授，碩士，研究方向?yàn)榻煌ǚ抡妗?/p>