基于浮動車數(shù)據(jù)的大型演出周邊路網(wǎng)排放分析

基于浮動車數(shù)據(jù)的大型演出周邊路網(wǎng)排放分析

基于大型活動的交通仿真模型仿真在大規(guī)?；顒拥钠陂g，大量的人流和車流往往會在很短的時間和較小的空間內(nèi)收集。交通流具有明顯的集中聚集和集中離開特征，交通需求的向心性相對突出。在大規(guī)模活動期間，交通組織的交通組織具有較大的影響力和不確定的特點。因此需要借助于交通仿真模型,為交通工程研究人員描述復(fù)雜道路交通現(xiàn)象提供一種直觀、方便、靈活、有效的交通分析工具。目前針對大型活動的仿真研究主要集中在大型活動期間的交通流疏散、交通管理措施評價等方面,而缺乏從環(huán)境角度對大型活動期間車輛集中聚集造成的尾氣排放污染進行仿真的研究。但是隨著城市交通可持續(xù)發(fā)展理念的倡導(dǎo),公眾對交通環(huán)境的關(guān)注日益廣泛,將交通仿真技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境影響評價已經(jīng)受到越來越多的關(guān)注。而現(xiàn)有的仿真模型中,極少考慮交通車輛對環(huán)境的影響與評價。因此,需要將交通仿真模型與環(huán)境影響評價相結(jié)合,使其在復(fù)現(xiàn)交通流時空變化的基礎(chǔ)上,進行相關(guān)的環(huán)境影響評價。因此,本文以大型活動為背景,將交通仿真模型與尾氣排放量化方法相結(jié)合,基于車輛比功率(VehicleSpecificPower,VSP)和浮動車數(shù)據(jù)的特點,提出了針對路段和區(qū)域路網(wǎng)的綜合排放因子計算方法。將綜合排放因子計算方法與中觀交通仿真模型的數(shù)據(jù)對接,利用便攜式尾氣排放檢測系統(tǒng)(PortableEmissionMeasurementSystem,PEMS)實測數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)分析大型活動發(fā)生前后尾氣排放在時間、空間上的分布規(guī)律。1計算區(qū)域和區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的綜合排放因子的方法1.1非各環(huán)境工況下的vsp/wsf大量的研究成果表明,車輛排放因子與機動車的輸出功率有著密切的關(guān)系,因此VSP在尾氣排放量化模型研究中得到了廣泛的關(guān)注。為了相對準(zhǔn)確地得到路段綜合排放因子,本文也采用基于VSP的建模思路。VSP的定義為單位質(zhì)量機動車的瞬時功率,是發(fā)動機為了克服滾動阻力和空氣阻力,增加機動車動能和勢能所需要輸出的功率。在忽略道路坡度影響的情況下,VSP數(shù)值與速度和加速度有關(guān),單位為kw/t。本文采用Jiménez-Palacios博士論文中簡化后計算輕型車VSP(VehicleSpecificPower)的方法:式中:v為機動車速度(m/s),a為機動車加速度(m/s2)。式(1)忽略了道路坡度的影響,因此適用于計算道路坡度起伏不大路況條件下的輕型車VSP。結(jié)合式(1)的計算方法,利用實測的速度、加速度和尾氣排放數(shù)據(jù)可以得到各VSP下的尾氣排放量(本文中包括:CO、NOx、HC和CO2四種排放物),從而計算得到各VSP下的某類型污染物排放率為:式中:R(VSP=i)為VSP=i的尾氣排放率(g/s);Mj為第j個樣本在VSP=i的尾氣排放率(g/s);n為VSP=i的樣本總量。1.2數(shù)據(jù)的vsp排放率1.2.1實車運行數(shù)據(jù)分析本文的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)為北京交通大學(xué)2003年至2007年在北京市范圍內(nèi)的實測數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)采集設(shè)備為車載尾氣檢測系統(tǒng)OEM-2100,測試方法包括了跟蹤測試法和劃定路線方法,涵蓋了北京市的快速路、主干道、次干道和支路,在時間段上包括了高峰與非高峰,共計64輛輕型車的74萬余條逐秒排放數(shù)據(jù)。1.2.2間化集成的結(jié)果利用公式(1)在計算VSP的基礎(chǔ)上,選取VSP區(qū)間單位為1,對VSP進行了區(qū)間化集成:其中:n取整數(shù)。通過區(qū)間化集成發(fā)現(xiàn),VSP∈[-30,30]的樣本量占了總數(shù)據(jù)量的99.20%(各Bin下的樣本量如圖1所示),從而剔除了樣本量極少的異常數(shù)據(jù)。根據(jù)計算結(jié)果,得到輕型車各VSP-Bin下的排放率如表1所示。1.3def模型的建立機動車排放因子是指一輛機動車運行單位里程或小時或消耗單位燃料所排放的污染物的量,單位為g/km或g/h或g/kg(燃料),同一輛車的排放因子會隨著交通狀況的不同而變化。針對路段的綜合排放因子可以從動、靜態(tài)兩個角度來考慮,從靜態(tài)角度考慮,路段綜合排放因子是路段總排放量與路段長度的比值;但是靜態(tài)的路段綜合排放因子不能反映該路段上的交通運行狀況,掩蓋了道路擁堵對排放的影響,因此本文利用浮動車數(shù)據(jù),從車輛的實際運行狀況出發(fā),提出了基于車輛行駛距離計算路段綜合排放因子DEFlink(Distance-basedEmissionFactor,單位:g/km)的方法:式中:DEFlink為某一路段的綜合排放因子(g/km);fj(VSP=i)為第j輛浮動車在第i個VSP區(qū)間的分布;Rj(VSP=i)為第j輛浮動車在第i個VSP區(qū)間的污染物排放率(g/s);dj(VSP=i)為第j輛浮動車在第i個VSP區(qū)間對應(yīng)時間段內(nèi)的行駛距離(km);m,n—總浮動車數(shù)和最大VSP區(qū)間數(shù)。DEF可以利用分割的時間段數(shù)據(jù),反映車輛排放隨著交通運行而變化的特點,從動態(tài)變化的角度來評價大型活動發(fā)生的一段時間內(nèi)的尾氣排放特征。受浮動車比例的限制,在計算區(qū)域尾氣排放的過程中不可能采集到全部路段上所有車輛逐秒的交通運行數(shù)據(jù),而計算區(qū)域范圍內(nèi)的綜合排放因子時,利用率高的路段對區(qū)域綜合排放因子的貢獻率大,因此可以利用車輛行駛里程(VKT)加權(quán)法對對路段綜合排放因子進行加權(quán),從而得到區(qū)域的綜合排放因子(DEFnetwork):式中:i—路段編號;n—總路段數(shù)。2模擬與分析2.1聯(lián)合1路網(wǎng)仿真模型為檢驗路段和區(qū)域路網(wǎng)綜合排放因子計算方法在刻畫大型活動發(fā)生前后尾氣排放動態(tài)變化的敏感性,本文利用中觀交通仿真模型INTEGRATION構(gòu)建了針對2006年3月31日首都體育館大型演唱會的仿真平臺,并對進場情況進行了模擬。路網(wǎng)范圍北起北三環(huán)、南至阜成路-阜成門外大街、西起西三環(huán)、東至新街口外大街-西二環(huán),如圖2所示。中觀仿真模型INTEGRATION是針對國外交通流特性而開發(fā)的交通仿真系統(tǒng),為了確保仿真模型的有效性,使仿真結(jié)果與所研究路網(wǎng)的交通狀況相吻合,首先對INTEGRATION中針對不同功能路段的自由流速度、最大通行能力下的速度、通行能力和阻塞密度四個參數(shù)進行了標(biāo)定。在此基礎(chǔ)上,考慮演唱會開始的時間為19:30,選取仿真時間為16:30-20:00。INTEGRATION仿真系統(tǒng)的一個特殊功能是可以設(shè)定路網(wǎng)中浮動車的比例,在仿真過程中輸出每一浮動車瞬間的速度和位置。我們在仿真中設(shè)定了5%的浮動車,從而采集這些浮動車在仿真過程中逐秒的速度數(shù)據(jù),用于排放特性的分析。2.2模擬結(jié)果分析2.2.1浮動車加速度自動集成根據(jù)INTEGRATION仿真結(jié)果,共獲得了路網(wǎng)中5%浮動車逐秒速度共計3,204,120條的數(shù)據(jù),首先需要對仿真數(shù)據(jù)進行處理,共包含四個步驟:第一步:數(shù)據(jù)匹配。將INTEGRATION輸出的數(shù)據(jù)與GIS地圖的路段標(biāo)號匹配,從而將數(shù)據(jù)以路段為單位進行分割。第二步:計算分時段、各浮動車的VSP值。分路段進行分車輛編號的集成,根據(jù)本文公式(1)計算得到每輛浮動車的加速度以及VSP值。第三步:剔除異常數(shù)據(jù)及VSP的區(qū)間化集成。根據(jù)第二步的計算結(jié)果,剔除VSP值在[-30,30]范圍以外的異常值,最終得到有效數(shù)據(jù)2,874,853條。第四步:計算排放。在獲得不同VSP區(qū)間下f(VSP)值的基礎(chǔ)上,根據(jù)PEMS實測數(shù)據(jù)計算得到R(VSP),最終利用公式(4)、(5)計算得到路段和路網(wǎng)綜合排放因子DEFlink和DEFnetwork。2.2.2路網(wǎng)排放因子分析方法從道路等級以及首都體育館的位置角度出發(fā),從路網(wǎng)中選擇了主要的道路作為區(qū)域排放以及路段分析的基礎(chǔ),包括全部的快速路、主干路以及與首都體育館相連的次干路,共計15條道路:北三環(huán)、西三環(huán)、西二環(huán)、中關(guān)村南大街、首都體育館南路、車公莊大街、學(xué)院南路、阜成路-阜成門外大街、西直門外大街、紫竹院路、新街口外大街、西直門北大街、三里河路、展覽館路、北禮士路。(1)路網(wǎng)整體排放的時間變化趨勢分析在獲得道路綜合排放因子的基礎(chǔ)上,本文以各道路每15分鐘的VKT為權(quán)重,對各道路進行加權(quán),得到了路網(wǎng)整體排放因子。路網(wǎng)整體排放因子的變化趨勢如圖3所示:從圖3可以看出:CO、HC、NOx和CO2的變化趨勢具有一致性,四種排放物的排放因子在17:15開始出現(xiàn)上升趨勢,這是由北京的晚高峰造成的,屬于日常的交通需求。而在演唱會開始前均出現(xiàn)了明顯的波峰,高峰時段持續(xù)約半個小時,時間段為18:30-19:00。將波峰時段(18:30-18:45)的排放因子均值與16:30-20:00的排放因子均值對比,HC的排放因子增長比例最大,增加了52.43%,其次是CO和CO2,分別增加了40.16%和35.52%,NOx的增長比例最小,但也高達23.59%。路網(wǎng)排放因子僅表示了車輛在路網(wǎng)單位距離的排放量,為了反映路網(wǎng)所有車輛排放量的變化趨勢,本文利用INTEGRATION仿真系統(tǒng),收集了各個時段內(nèi)走完每個路段的車輛數(shù),又進一步分析了路網(wǎng)排放總量隨時間的變化規(guī)律,如圖4所示。圖4和圖3的變化趨勢非常一致,路網(wǎng)排放總量從17:15開始持續(xù)增多,18:30-18:45達到高峰,之后排放量逐漸減少。因此,本文提出的以VKT對路段進行加權(quán)計算路網(wǎng)綜合排放因子的方法不但可以反映排放速率的變化,而且能夠體現(xiàn)路網(wǎng)總排放量的變化趨勢。與排放因子的分析類似,將波峰時段(18:30-18:45)的排放總量與仿真時段均值相比,排放總量的變化程度更為明顯,其中,HC的增加幅度為69.99%,CO、CO2和NOx分別增加了56.51%、51.47%和37.96%。由此可見,大型活動的舉辦,對周邊路網(wǎng)的機動車排放影響非常大,尤其是排放總量。因此,在舉辦大型活動時,應(yīng)綜合考慮交通和環(huán)境因素,進行有效的交通管制或誘導(dǎo),可大幅降低路網(wǎng)的尾氣排放量。(2)不同道路的排放分析為了進一步評價演唱會對周邊路網(wǎng)排放的影響,對15條主要路段進行了時空分布分析,首先對15條道路的每15分鐘排放因子進行了分位數(shù)分析,分別計算得出NOx、HC、CO和CO2四種排放因子的10分位數(shù)、50分位數(shù)和90分位數(shù),作為各等級的閾值。因此,各種排放均選取四個等級,按照道路距離大型活動發(fā)生地點的遠(yuǎn)近順序,得到四種排放因子的時空分布圖,其中:橫軸代表時間,為16:30-20:00,數(shù)據(jù)采集間隔為15分鐘;縱軸代表空間:按照道路自下而上,距離首都體育館由近到遠(yuǎn)(相似距離按照由高等級道路到低等級道路)的順序排列。圖中不同的顏色表示不同的分位數(shù)區(qū)間,黃色帶為50分位數(shù)-90分位數(shù),紅色帶為90分位數(shù)以上。根據(jù)圖5-圖8各種排放的排放因子時空分布圖,從時間角度來看,17:15以后,路網(wǎng)大部分道路的排放因子均在50分位數(shù)以上,呈黃色帶分布,距離首都體育館較遠(yuǎn)距離的阜成路-阜成門外大街、新街口外大街在整個時間段(16:30-20:00)的排放較低,始終位于50分位數(shù)以下;而靠近首都體育館的大部分道路,如紫竹院路、首體南路、車公莊大街、展覽館路、北禮士路和中關(guān)村南大街的排放因子在50分位數(shù)以上持續(xù)的時間最長,黃色帶延長至20:00。說明在大型活動舉辦期間,越靠近大型活動發(fā)生地點的道路受到的影響持續(xù)性越強,因為這些道路不但要承受日常的交通需求,又是到大型活動發(fā)生地點的必經(jīng)之路,因此呈現(xiàn)持續(xù)高排放的時間段?？梢?在大型活動舉辦期間,進行必要的停車誘導(dǎo)、鼓勵停車換乘,是降低大型活動對周邊路網(wǎng)排放影響、進行節(jié)能減排的有效途徑。從空間角度來看,排放強度高(90分位數(shù)以上)的幾條道路為:西三環(huán)、西二環(huán)、西直門北大街、北禮士路、首體南路,其中,北禮士路呈大范圍的高排放時段,主要是因為北禮士路道路等級為次干路,但是交通流量非常大,導(dǎo)致該道路從17:00-19:30的平均速度均在8公里/小時左右,因此其排放因子非常高。首體南路則在演唱會開始前后時間段(18:15-18:30,19:15-19:45)出現(xiàn)了排放因子大于90分位數(shù)的情況,分析其流量和速度的變化,是因為在18:15-18:30時段內(nèi)流量比18:00-18:15增加了3%,而19:15-19:45的流量增加了6%,因此導(dǎo)致速度由原來的20公里/小時左右直接降低至9公里/小時左右,各排放因子也跳躍至90分位數(shù)以上,可見當(dāng)?shù)缆妨髁窟_到一定程度后,當(dāng)流量再度增加會導(dǎo)致排放的大幅增加。而西三環(huán)、西二環(huán)和西直門北街三條道路均在演唱會發(fā)生前的18:45-19:00出現(xiàn)了排放最高峰,都達到了各排放的90分位數(shù)以上,這說明在出行路徑選擇時,人們更愿意選擇高等級的道路出行,因此在大型活動舉辦期間,可在高等級道路上設(shè)置信息顯示牌進行交通誘導(dǎo),以平衡路網(wǎng)內(nèi)各路段的流量。為了進一步分析各條道路受影響的程度,本文利用路網(wǎng)排放分析的結(jié)果,選取各道路18:30-18:45的排放因子(DEF)與16:30-20:00的均值(MEAN)進行了比較,結(jié)果如表3所示:表3的比較結(jié)果表明:受首體演唱會影響,排放因子增大幅度最大的三條路為西二環(huán)、西三環(huán)和西直門北大街,對這三條道路的NOx、HC、CO和CO2四種排放進行橫向比較。其中,將三條道路四種排放因子的均值取1,得到四種排放因子高峰時段排放因子與均值的比較結(jié)果,如圖9所示:從圖9可以看出,對于四種排放因子,其中HC的增大幅度最大,西二環(huán)和西三環(huán)在18:30-18:45時間段的排放因子是平均值的兩倍之多,尤其是西二環(huán),增大了135%。其次是CO2,三條道路的增高比例約70%。這些道路等級比較高,承擔(dān)的日常交通需求量較大,受大型活動產(chǎn)生的疊加交通量的影響,三條道路在18:3