楊 陽(yáng)，張 濤

(太原科技大學(xué) 交通與物流學(xué)院，山西 太原 030024)

行駛工況是車(chē)輛進(jìn)行底盤(pán)測(cè)功機(jī)試驗(yàn)時(shí)用來(lái)遵循的駕駛操作，通常用速度-時(shí)間曲線(xiàn)表示.行駛工況作為車(chē)輛排放和燃料消耗評(píng)估的重要指標(biāo)，尤其針對(duì)新型節(jié)能環(huán)保類(lèi)車(chē)輛，例如混合動(dòng)力汽車(chē)(HEV)和電動(dòng)汽車(chē)[1].行駛工況也用于測(cè)試車(chē)輛排放因子，并根據(jù)節(jié)能減排排放標(biāo)準(zhǔn)對(duì)新的發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)進(jìn)行評(píng)估.在應(yīng)用范圍方面，行駛工況分標(biāo)準(zhǔn)行駛工況和非標(biāo)準(zhǔn)行駛工況2種.標(biāo)準(zhǔn)行駛工況(也稱(chēng)為法定行駛工況)，如美國(guó)的聯(lián)邦測(cè)試工況(FTP-75)，歐洲的新歐洲行駛工況NEDC(new European driving cycle)主要作為政府及相關(guān)管理部門(mén)強(qiáng)制使用的發(fā)動(dòng)機(jī)排放認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)工況.相反，非標(biāo)準(zhǔn)行駛工況(也稱(chēng)為非法定行駛工況)，如不同城市開(kāi)發(fā)的本地行駛工況主要用于車(chē)輛使用過(guò)程中的排放評(píng)估和污染控制，以及研究人員對(duì)車(chē)輛的排放生命周期分析[2].

目前，世界范圍內(nèi)輕型車(chē)新車(chē)排放認(rèn)證工況主要分為3類(lèi)：美國(guó)的聯(lián)邦測(cè)試工況(FTP-75)、歐洲的新歐洲行駛工況(NEDC)和日本的行駛工況(JC08)[3].NEDC幾十年來(lái)一直被視為中國(guó)輕型車(chē)新車(chē)排放認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工況，但是由于其怠速和勻速模式比例較高、加減速平穩(wěn)、測(cè)試時(shí)間短，并且包含大量重復(fù)工況，因此被質(zhì)疑不能代表實(shí)際的行駛狀態(tài).自2017年以來(lái)，NEDC正逐漸被WLTP(全球輕型車(chē)測(cè)試工況)所取代，目前中國(guó)也正在進(jìn)行全國(guó)范圍內(nèi)國(guó)Ⅺ標(biāo)準(zhǔn)的普及.雖然WLTP的建立是基于道路實(shí)際數(shù)據(jù)的采集并且能夠比NEDC更好地反映道路行駛狀態(tài)，但是仍然不足以代表不同地區(qū)或城市的實(shí)際道路行駛條件.不同城市的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和地理特征的差異決定了城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況的本地化特性.對(duì)于行駛工況的研究，特別是當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)行駛工況已經(jīng)不能很好地代表道路實(shí)際行駛條件時(shí)，僅局限于某些標(biāo)準(zhǔn)行駛工況是不合適的.因此，針對(duì)城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況的本地化特性研究引起了越來(lái)越多研究者的關(guān)注.

筆者分析近年來(lái)構(gòu)建的典型本地行駛工況，總結(jié)本地行駛工況的構(gòu)建方法，并以南京市為例，利用歷年數(shù)據(jù)構(gòu)建不同年份南京本地行駛工況并進(jìn)行對(duì)比分析，同時(shí)將南京本地行駛工況與國(guó)內(nèi)其他城市進(jìn)行參數(shù)比較，從時(shí)間和空間維度對(duì)城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況的本地化特性進(jìn)行分析.

1 國(guó)內(nèi)外城市本地行駛工況

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在開(kāi)發(fā)某些地區(qū)或城市的本地行駛工況方面進(jìn)行了大量有價(jià)值的研究，表1列出了近年來(lái)新開(kāi)發(fā)的典型城市本地行駛工況.

表1 近年來(lái)新開(kāi)發(fā)的典型城市本地行駛工況

表1中，文獻(xiàn)[5]采用追車(chē)和車(chē)載試驗(yàn)結(jié)合的方法，文獻(xiàn)[6]采用仿真法，文獻(xiàn)[14]采用追車(chē)法，其他文獻(xiàn)采用車(chē)載試驗(yàn)的方法采集數(shù)據(jù).每種新構(gòu)建的本地行駛工況因其不同的構(gòu)建方法、研究區(qū)域和車(chē)輛類(lèi)型而具有獨(dú)特性.即使對(duì)于同一城市，針對(duì)不同車(chē)輛類(lèi)型也會(huì)開(kāi)發(fā)出不同的行駛工況.例如，K.S.NESAMANI等[16]開(kāi)發(fā)了印度欽奈公交車(chē)的行駛工況，而N.H.ARUN等[11]則開(kāi)發(fā)了該城市的乘用車(chē)和摩托車(chē)的行駛工況.文獻(xiàn)[2,5,10]將所開(kāi)發(fā)的行駛工況與標(biāo)準(zhǔn)行駛工況進(jìn)行了比較，文獻(xiàn)[4,6-8,11-13,15]則將所開(kāi)發(fā)的行駛工況與其他城市地區(qū)的本地行駛工況進(jìn)行了比較.行駛工況特征參數(shù)之間的顯著差異強(qiáng)調(diào)了城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況本地化特性研究的必要性.然而，很少有文獻(xiàn)能夠系統(tǒng)地從時(shí)間和空間維度對(duì)本地行駛工況進(jìn)行對(duì)比分析.本研究選擇南京作為研究對(duì)象，分別利用2009年和2017年的道路采集數(shù)據(jù)進(jìn)行乘用車(chē)行駛工況的構(gòu)建，相同的數(shù)據(jù)采集方法和行駛工況構(gòu)建方法使不同時(shí)期的本地行駛工況對(duì)比更加合理.

2 本地行駛工況構(gòu)建方法

本地行駛工況的建立主要包括路線(xiàn)選擇、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和工況構(gòu)建.

2.1 路線(xiàn)選擇及數(shù)據(jù)采集

路線(xiàn)選擇是行駛工況構(gòu)建過(guò)程中雖主觀但又比較關(guān)鍵的步驟，根據(jù)對(duì)當(dāng)?shù)亟煌顩r的了解，考慮道路等級(jí)和交通流量特征等因素[6,9].選擇代表研究區(qū)域的典型行駛條件的路線(xiàn)，路線(xiàn)應(yīng)包括城市所有道路類(lèi)型(快速道路、主干路、次干路和支路).

數(shù)據(jù)采集法通常分為追車(chē)法和車(chē)載試驗(yàn)法2種.文獻(xiàn)[13]將GPS歸類(lèi)為第3種方法，而文獻(xiàn)[10-11]則將GPS歸類(lèi)為車(chē)載試驗(yàn)法.文獻(xiàn)[5]將追車(chē)法和車(chē)載試驗(yàn)組合作為第3種方法.目前還沒(méi)有統(tǒng)一和明確的數(shù)據(jù)采集方法分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn).為了更好地理解分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，筆者重新對(duì)這些方法進(jìn)行定義歸類(lèi).

第1種方法，即追車(chē)法，試驗(yàn)車(chē)輛隨機(jī)選擇目標(biāo)車(chē)輛追蹤，如果目標(biāo)車(chē)輛駛出研究區(qū)域，則改換另一輛車(chē)追蹤.由于南京市區(qū)道路交通流中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)車(chē)輛插隊(duì)或變換車(chē)道現(xiàn)象，特別是在交通擁堵的情況下，目標(biāo)車(chē)輛難以順利追隨.追車(chē)法的測(cè)試路線(xiàn)具有一定的隨機(jī)性，需要足夠大的樣本來(lái)覆蓋所有類(lèi)型的道路.

第2種方法命名為車(chē)載試驗(yàn)法是不合適的，因?yàn)樗袛?shù)據(jù)采集方法都需要裝有設(shè)備的車(chē)輛.根據(jù)測(cè)試車(chē)輛在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的特點(diǎn)，將其命名為自主行駛法.因?yàn)樵谠囼?yàn)過(guò)程中測(cè)試車(chē)輛處于個(gè)人出行目的的正常使用中，且沒(méi)有空間和時(shí)間限制，因此該方法可以獲取道路上的實(shí)際行駛數(shù)據(jù)，但是需要大量樣本來(lái)確保數(shù)據(jù)的代表性.

第3種方法，即平均交通流法，具有操作簡(jiǎn)便、主動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn).測(cè)試路線(xiàn)和時(shí)間需要提前規(guī)劃，測(cè)試車(chē)輛由指定的對(duì)路況熟悉且經(jīng)驗(yàn)豐富的司機(jī)駕駛.在測(cè)試過(guò)程中，裝有設(shè)備的車(chē)輛應(yīng)保持與道路交通流一致.

2.2 數(shù)據(jù)處理

構(gòu)建本地行駛工況主要有2種方法：① 由隨機(jī)選擇的短行程(見(jiàn)圖1)形成的行駛工況；② 基于模型的方法，通過(guò)對(duì)短行程進(jìn)行分析和處理，使其工況特征參數(shù)接近現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)[17].目前第2種方法應(yīng)用比較多，大多數(shù)城市通過(guò)主成分分析法和聚類(lèi)分析法相結(jié)合，提取短行程組合形成與道路行駛工況相接近的城市本地行駛工況.

圖1 短行程和運(yùn)動(dòng)段的定義

通過(guò)道路試驗(yàn)獲得速度-時(shí)間數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后確定每個(gè)采樣點(diǎn)的行駛模式，主要分為加速(當(dāng)采樣點(diǎn)的加速度大于0.14 m·s-2時(shí)，計(jì)為加速點(diǎn))、減速(當(dāng)采樣點(diǎn)的加速度小于-0.14 m·s-2時(shí)，計(jì)為減速點(diǎn))、勻速(當(dāng)采樣點(diǎn)的加速度絕對(duì)值小于或等于0.14 m·s-2，且速度大于或等于1 km·h-1時(shí)，計(jì)為勻速點(diǎn))和怠速(當(dāng)采樣點(diǎn)的加速度絕對(duì)值小于0.14 m·s-2，且速度小于1 km·h-1時(shí)，計(jì)為怠速點(diǎn))4種狀態(tài)[3].

2.3 工況構(gòu)建

通常用特征參數(shù)來(lái)描述短行程的特征并作為評(píng)估對(duì)比的標(biāo)準(zhǔn).特征參數(shù)的個(gè)數(shù)并沒(méi)有明確的限制，各個(gè)短行程的特征參數(shù)通過(guò)SPSS等軟件計(jì)算，選取與試驗(yàn)獲得的實(shí)際道路行駛數(shù)據(jù)的平均誤差最小的短行程組合作為本地行駛工況.本地行駛工況的構(gòu)建過(guò)程如圖2所示.

圖2 構(gòu)建本地行駛工況流程圖

3 本地行駛工況的時(shí)間特性

根據(jù)本地行駛工況構(gòu)建步驟，分別構(gòu)建2009年和2017年南京本地行駛工況.試驗(yàn)車(chē)輛選用輕型汽油車(chē)，采用平均交通流法，測(cè)試路線(xiàn)如圖3所示.

圖3 2009年和2017年測(cè)試路線(xiàn)

測(cè)試時(shí)間包含工作日和周末的高峰時(shí)段和非高峰時(shí)段，每條路段往返2次以上.從獲取的有效數(shù)據(jù)中提取短行程，18個(gè)特征參數(shù)用來(lái)描述短行程的行駛特征，參數(shù)描述如下：vmax為最大速度，km·h-1，表示短行程中采樣點(diǎn)速度最大值；vm為平均速度，km·h-1，表示短行程全部采樣點(diǎn)速度之和除以全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)；vmr為平均行駛速度，km·h-1，表示短行程全部采樣點(diǎn)速度之和除以非怠速采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)；a1max為最大加速度，m·s-2，表示短行程中采樣點(diǎn)加速度最大值；a2min為減速時(shí)最小加速度，m·s-2，表示短行程中采樣點(diǎn)加速度最小值；a1為平均加速度，m·s-2，表示整個(gè)短行程的平均加速度；a2為減速時(shí)的平均加速度，m·s-2，表示整個(gè)短行程減速時(shí)的平均加速度；L為行駛距離，km，表示整個(gè)短行程的運(yùn)行里程；t為短行程行駛時(shí)間，s；Pa為加速比例，%，表示加速采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例；Pd為減速比例，%，表示減速采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例；Pc為勻速比例，%，表示勻速采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例；Pi為怠速比例，%，表示怠速采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例；P0為速度大于0 km·h-1，小于等于20 km·h-1的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占短行程全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，%；P20為速度大于20 km·h-1，小于等于40 km·h-1的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占短行程全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，%；P40為速度大于40 km·h-1，小于等于60 km·h-1的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占短行程全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，%；P60為速度大于60 km·h-1，小于等于80 km·h-1的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占短行程全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，%；P80為速度大于80 km·h-1的采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占短行程全部采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，%.

通過(guò)主成分分析和聚類(lèi)分析法將原始數(shù)據(jù)中的短行程分為3類(lèi)，具體數(shù)據(jù)處理方法參考文獻(xiàn)[17].最終構(gòu)建2009年和2017年南京本地乘用車(chē)行駛工況原始數(shù)據(jù)、組合行駛工況的特征參數(shù)平均值及相對(duì)誤差如表2所示.其中：A1、A2、A3分別為2009年車(chē)輛在南京低、中、高速區(qū)行駛的工況；B1、B2、B3分別為2017年車(chē)輛在南京低、中、高速區(qū)行駛的工況.從表2可以看出，2009年和2017年組合的行駛工況與原始數(shù)據(jù)特征參數(shù)的平均相對(duì)誤差均小于11.00%，表明該工況構(gòu)建方法的可行性.

表2 2009年和2017年南京本地乘用車(chē)行駛工況原始數(shù)據(jù)、組合行駛工況的特征參數(shù)平均值及相對(duì)誤差

表3分別列出了低速區(qū)、中速區(qū)和高速區(qū)南京2009年和2017年本地行駛工況的幾個(gè)典型特征參數(shù)平均值.從表3可以看出，車(chē)輛的平均速度vm在低速區(qū)最低，怠速比例Pi最大值出現(xiàn)在低速區(qū)，說(shuō)明低速區(qū)的車(chē)速經(jīng)常會(huì)被中斷.隨著車(chē)輛保有量的增多，與2009年相比，2017年低速區(qū)vm從14.01 km·h-1降至12.88 km·h-1，中速區(qū)vm從30.68 km·h-1降至26.88 km·h-1.此外，低速區(qū)a1和a2分別在8年內(nèi)從2.73 m·s-2減少到1.47 m·s-2、從2.83 m·s-2減少到1.56 m·s-2，這很大部分是因?yàn)榻?jīng)常占用支路和次干道的違法占道現(xiàn)象得到了有效的整改.雖然2017年行駛工況中速區(qū)vm相對(duì)于2009年略有下降，但在2009年至2017年間，a1和a2均減少了約50%，這主要是得益于南京市主干道路網(wǎng)交通信號(hào)的優(yōu)化.與低速和中速不同，高速的vm得到了顯著改善，從2009年的48.36 km·h-1提高到2017年的57.40 km·h-1.高速區(qū)的城市快速道路網(wǎng)于2009年初步形成，很多地方建設(shè)不完善仍需要進(jìn)一步加強(qiáng)和改進(jìn)，因此無(wú)法順利疏散來(lái)自市中心的大量交通流，從而城市快速道路有時(shí)會(huì)發(fā)生交通擁堵.而在8年后的2017年，南京市城市快速道路網(wǎng)已經(jīng)全部建成和完善，可以迅速有效地疏散市內(nèi)道路交通流，這也是2017年高速區(qū)道路狀況有所改善的原因(2017年P(guān)c達(dá)到53.78%).

表3 南京本地行駛工況典型特征參數(shù)平均值

根據(jù)2009—2017年的南京統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，南京市乘用車(chē)擁有量已經(jīng)連續(xù)8年以超過(guò)10%的速度持續(xù)增長(zhǎng)，然而道路駕駛條件并沒(méi)有以同樣的速度惡化.根據(jù)2015年中國(guó)主要城市交通分析報(bào)告顯示，南京在1年內(nèi)交通擁堵指數(shù)排名下降了20位，位居第26位，優(yōu)于濟(jì)南、哈爾濱、杭州等省會(huì)城市.南京市道路行駛條件的改善很大程度上是由于城市對(duì)便捷、快速、環(huán)保的公共交通和智能交通系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的大力投資已初見(jiàn)成效.

總之，2009年和2017年南京市本地行駛工況之間的特征參數(shù)存在顯著差異，將會(huì)導(dǎo)致利用不同年份行駛工況得到的車(chē)輛尾氣排放因子的差異也較大.因此，在與其他城市比較行駛工況的特征參數(shù)時(shí)，有必要考慮行駛工況所建立的年份.對(duì)于城市而言，為了獲得比較準(zhǔn)確的車(chē)輛排放預(yù)測(cè)，需要每隔幾年對(duì)用于在底盤(pán)測(cè)功機(jī)上模擬的本地行駛工況進(jìn)行更新.

4 本地行駛工況的空間特性

為了深入對(duì)南京市本地行駛工況特性的了解，選擇了包括北京、上海、天津和寧波4個(gè)城市行駛工況的典型特征參數(shù)進(jìn)行比較[18].表4列出了國(guó)內(nèi)不同城市乘用車(chē)行駛工況的典型特征參數(shù)平均值.

表4 不同城市行駛工況典型特征參數(shù)平均值

通過(guò)對(duì)比可以看出，南京市乘用車(chē)行駛工況的特征參數(shù)與其他城市的特征參數(shù)有很大區(qū)別：南京市的vm為30.73 km·h-1，平均速度相對(duì)高于其他城市.a1和a2可以反映一個(gè)地區(qū)駕駛員行為的激進(jìn)程度，從數(shù)據(jù)上看南京市的a1和a2比天津市以外的其他城市都低，尤其低于北京和上海，可以得出南京市道路車(chē)輛的駕駛行為較為溫和.此外，南京市行駛工況具有較低的Pa，加速模式的時(shí)間比例最低，這表明南京市道路上的司機(jī)不會(huì)頻繁改變車(chē)速，可見(jiàn)道路行駛狀況較好.根據(jù)分析結(jié)果可知，Pc的最大值(30.00%)出現(xiàn)在南京市，說(shuō)明道路車(chē)輛勻速行駛的比例較大，反映南京較好的道路路況.同時(shí)南京市Pi(20.00%)也較大，道路車(chē)輛怠速行駛的比例較大，這表明在南京市道路上車(chē)輛在交叉口等待的時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，一定程度增大了道路車(chē)輛污染物排放[18].總之，通過(guò)觀察南京市和國(guó)內(nèi)其他城市在本地乘用車(chē)行駛工況的特征參數(shù)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)明顯的差異，即使同一國(guó)家的不同城市，道路上的行駛特征也不相同，不同的行駛工況會(huì)導(dǎo)致測(cè)試出不同的排放因子.因此，對(duì)于不同的城市，使用相同的道路行駛工況來(lái)預(yù)測(cè)排放因子可能會(huì)得到與實(shí)際排放誤差較大的結(jié)果.

5 結(jié) 論

1)構(gòu)建不同年份同一城市的本地行駛工況并進(jìn)行對(duì)比，典型特征參數(shù)的差異表明:在進(jìn)行城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況本地化特性研究時(shí),考慮數(shù)據(jù)收集年份的重要性，為了獲得與道路實(shí)際排放相符的排放因子，城市本地行駛工況有必要根據(jù)道路交通發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行定期更新.

2)國(guó)內(nèi)不同城市道路本地行駛工況的特征參數(shù)差異也表明了城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況本地化特性研究的必要性，不同城市因地理特征、交通規(guī)劃和設(shè)施等差異都會(huì)導(dǎo)致道路車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)的不同，因此會(huì)導(dǎo)致測(cè)得不同的排放因子.

3)城市道路機(jī)動(dòng)車(chē)行駛工況本地化特性研究有利于獲取更精確的道路實(shí)際車(chē)輛排放因子，有利于進(jìn)行車(chē)輛生命周期排放特性研究，為道路機(jī)動(dòng)車(chē)排放量化提供理論基礎(chǔ).在構(gòu)建本地行駛工況時(shí)利用保有量比例最多的汽油乘用車(chē)采集數(shù)據(jù)，但在道路路網(wǎng)中不同類(lèi)型的車(chē)輛行駛工況差異較大，因此需要在后期研究中考慮不同車(chē)型，例如新能源汽車(chē)和新概念汽車(chē)等，通過(guò)研究具有城市特性的道路行駛工況進(jìn)行更精確的道路車(chē)輛污染物排放量化.