尾气排放科学研究预测不用水晶球

文/交通运输部科学研究院助理研究员 孙志超

北京交通大学交通运输学院教授 邵春福

尾气排放科学研究预测不用水晶球

文/交通运输部科学研究院助理研究员 孙志超

北京交通大学交通运输学院教授 邵春福

据统计，我国大城市空气污染物中，70%以上的一氧化碳、40%以上的氮氧化物和80%以上的碳氢化物来自汽车尾气，这已经成为危害城市居民生活中的主要污染源之一。因此，有效地控制和降低车辆尾气排放是改善城市空气和提高居民的生活环境质量、保证国民经济可持续发展和全面实现小康社会的战略问题。

空气质量的控制策略须建立在对污染物特性的准确把握的基础上。目前，对于机动车尾气排放的研究仍然处于起步阶段，还没有一套系统的、基于交通规划的汽车尾气排放水平的预测研究方法可被广泛应用。现有研究主要是基于对机动车个体状况的考虑，通常以一个城市或某个区域为单位，通过图表分析，得出该研究区域的平均排放水平。然而，这些研究方法只考虑了某区域的机动车平均排放水平，对于尾气排放相对严重地带的环境治理不能做到有的放矢，建立一套准确、完善的汽车尾气排放污染物量化体系迫在眉睫。

汽车尾气排放预测方法的建立

交通模型和尾气模型的结合有两个关键的结合参数，车组分布和车辆行驶参数。车组可以是一辆特定的机动车，也可以是若干不同车型的组合。使用适当的车辆分类目录能使交通模型和汽车尾气模型的车列分布参数有效结合；对于微观交通尾气模型，最主要的车辆行驶参数是每辆车每秒的速度、加速度、位置，其次是如空调设备、前后车距等参数。

通过输入、输出的结合，尾气模型和交通模型能够建立统一标准、彼此评价。如通过尾气模型可以评价交通措施的有效性，利用交通模型分析尾气排放状况。

交通规划及汽车尾气排放模块

对于一个城市交通网络中的具体路段，汽车尾气排放的预测必须建立在准确的道路交通量数据的基础上。因此，数据的采集关系到预测结果的准确性和预测的实际意义。

机动车类型是影响机动车尾气排放水平高低的一个重要因素，在数据的采集过程中，各出行相关数据须按照机动车的类型分类统计。

利用交通流分配模型分配交通需求，从而得到交通网络中的每个研究车型在每个具体路段上的交通量、平均车速等相关分配数据。

汽车尾气排放评价模型分为宏观、中观和微观三种。宏观模型用于评价广域排放总量，例如，全国、省、市层面的宏观规划。中观模型用于评价狭域排放总量，侧重于评价交通改善情况。尽管这种分析也包含在微观分析中，但在交通规划实施效果评价以及相应预算分析中，仍然建立中观的联系和分析。微观模型则是对特定交通走廊和交叉口排放评价，适用于交通的改善情况和工程水平的评价。根据本文的研究目的，这里选择中观尾气排放模型进行评价。

选择的尾气排放模型应该满足的条件包括：其输入数据为通过交通规划可以得到的具体路段交通服务水平的相关数据；此模型能够通过对上述数据的分析计算得出车辆的尾气排放因子。

图1 道路网络图

平均行程车速与汽车尾气排放关系的建立

由交通规划模块可以得到每个路段上按车型分布的交通量，从而可以得到每个路段上的平均车速v(km/h)。此平均车速即可以作为尾气排放预测模块中的输入参数之一，利用选定的排放预测模型即可得到三种主要污染物在每个路段上分车型的排放因子EF（g/km）。由此可计算出每个路段的平均排放水平。

以北京市区三环路及其以内的城市快速路和城市主干道作为研究对象，对得出的机动车尾气排放预测方法的可行性进行实现及验证。在TransCAD环境下建立路网图。范围是北京市三环以内的区域，包括了城市快速路和城市主干道，如图1所示。

对象路网含有99个节点，147条路段。交通的发生与吸引小区的建立基于分车型的机动车OD交通量调查得到。小区间的发生与吸引交通量采用某年北京市城市交通综合调查数据。

不同类型的机动车在自重、发动机类型、采用的净化技术等方面都存在差异,导致排放出的污染物总量有差别。为了准确计算不同类型机动车污染物排放总量,必须按照不同排放特性对机动车类型测定每一类车的尾气排放因子。

按照公安部机动车分类标准，北京市三环以内机动车有如下几类：

大型客车、中型客车、小型客车、微型客车

重型货车、中型货车、轻型货车、微型货车

考虑到尾气排放模型拓展性，对以上的机动车类型进行了再次分类如下：

表1 机动车分类

根据MOBILE的分类标准，将中型客车计入HDGV（即大型客车），将中型货车计入HDDV（即大型货车）。

如上所述，OD交通量中数据为相应的客车、货车OD交通量的叠加，即数据为各车型的交通量。作为交通流分配结果，主要有道路的通行能力，AB、BA方向的交通量、走行时间和AB、BA方向的平均车速。

汽车尾气排放因子的确定

汽车尾气排放因子的确定需要选择合适的尾气排放评价模型。这里采用了USEPA的MOBILE6.0模型。

将通过TransCAD得到的分配交通流数据作为决定排放因子大小的参数（其他参数采用MOBILE默认值），从而可以得到具体路段上分车型的排放因子。

表2和表3分别表示了北三环中路、德胜门东大街（城市快速路）和新街口南大街及西四北大街（城市主干路）的交通量及其分车型的排放因子情况。

表2 各条道路长度及交通量

表3 三种主要污染物日平均排放水平(kg/24h)

本文使用USEPA的MOBILE6.0模型软件，最终可以从输出文件中得到所需排放因子如下表（g/mile）,如表3所示。

根据该年北京城市交通综合调查数据提供的北京市道路机动车高峰小时交通量中的车型组成，得到研究路段上分车型的交通量，对以上数据进行处理，并汇总可得上述四条路段三种主要污染物的日平均排放水平如表3(kg/24h)。

交通规划模型和汽车尾气模型的输入、输出参数的结合，仍是目前各国的交通领域的专家正在研究的重要课题，并可能为交通措施的有效性评估提供一种新的方法，也将为汽车尾气排放的预测提供一种新思路。

机动车尾气的排放因子不仅仅与车型和平均车速有着密切联系，而且还决定于其他车辆参数及环境参数。比如：发动机的排量、车辆的载重和自重、环境温度、湿度、气压、维修/保养计划、车辆使用频率、车辆使用工况以及道路条件、使用的燃料类型等等各种因素。因此尚需要在交通规划模块和汽车尾气排放预测模块的结合上开展进一步深入研究。另外，本研究采用的MOBILE模型所需的数据源除了平均行程车速以外，其他全部是USEPA的数据，此数据较难适用于中国的具体情况。因此，根据中国的实际情况，亟需开发建立一套为决策过程服务的机动车排放计算模型,以为城市机动车污染控制策略的建立提供科学依据。