考虑空驶距离的出租汽车空气污染排放模型

王 健，池利兵,2，胡晓伟

(1.哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，黑龙江哈尔滨150090；2.中国城市规划设计研究院，北京100037)

0 引言

作为城市客运交通系统的组成部分，出租汽车在方便乘客出行、促进城市客运交通健康发展方面发挥了重要作用。然而，由于出租汽车24 h运营并长时间占用城市道路，加大了城市空气环境污染和道路交通压力，且平均每名乘客每公里污染物排放量远高于公共汽车和地铁[1]，更加重了整个城市的社会成本，进而影响城市空气环境质量和公众身体健康。

在出租汽车空气污染排放研究方面，文献[2]认为出行距离是出租汽车空气污染排放和能源消耗的主要因素，其他因素包括乘客数量、车辆使用年限、燃油类型、行驶速度等。文献[3]综述了近年来有关出租汽车、地铁和公共汽车排放PM，CO，NO2，VOC等空气污染物的研究。文献[4]针对广州市的研究发现，出租汽车CO排放浓度为23.7 ppm，远高于地铁3.1 ppm和公共汽车8.6 ppm。文献[5]采用神经网络模型对广州市远程遥感采集的877组出租汽车排放数据进行处理，识别出租汽车空气污染排放总量包含CO，CO2，HC和NOX。文献[6]在文献[2]和文献[7]研究基础上，基于哈尔滨市出租汽车运营数据并考虑空驶率的影响，构建了出租汽车污染排放模型。文献[8]基于上海市2012年出租汽车轨迹数据构建交叉口尾气排放模型，并进行试验性应用。文献[9]对出租汽车污染排放因子估算模型和排放量预测模型进行综述。

在已有研究中，文献[6]提出将出租汽车运营状态划分为载客状态和空驶状态分别计算空气污染情况，然而其根据历史数据统计得到的出租汽车日均行驶里程和空驶率进行计算，准确性降低。本文结合出租汽车GPS数据的统计和处理结果，借鉴已有研究成果，构建考虑空驶距离的出租汽车空气污染排放模型。

1 出租汽车GPS数据处理

1.1 数据筛选

本文获取2011年4月18日(星期一)至26日(星期二)深圳市13 798辆出租汽车共计204 h的GPS数据，经过数据清洗、数据滤波，共筛选3 198辆出租汽车作为分析对象。出租汽车GPS数据筛选过程如图1所示。

1.2 出租汽车空驶和载客状态识别

表1给出深圳市某出租汽车GPS轨迹数据示例，可以发现当出租汽车驾驶人在某地点等待乘客上车时，驾驶人将短时停车(如编号4的记录)等候乘客；当驾驶人等待乘客下车时，也需要短时停车(如编号28的记录)。因此，本文选择出租汽车状态的变化点作为判断乘客上下车的依据。当同一出租汽车的GPS数据集中，上一条GPS数据中状态为“0”，而下一条为“1”时，代表出租汽车有乘客上车，此时出租汽车的GPS位置被提取作为“载客点”，假设此时刻此位置发生了空载出租汽车载到乘客事件。反之，当出租汽车状态从“1”变为“0”时，代表有乘客下车，此时为乘客“下车点”，假设此时刻此位置发生了载客出租汽车乘客下车事件。

1.3 出租汽车GPS数据推导行驶距离

基于出租汽车GPS数据，可以获取出租汽车在路网运行的经纬度、时间、速度等信息，结合深圳市GIS地图可计算车辆的行程速度、载客距离、空驶距离等信息。这些信息能够较为准确地反映出租汽车在路网中的行驶特性，因此出租汽车GPS数据亦适用于分析城市客运出租汽车的空气污染排放。

本文采用如下公式[10-11]计算两点之间的距离：

图1 出租汽车GPS数据筛选过程Fig.1 Process of taxi GPS data filtering

式中：D为两点间在地球表面的距离/km；R为地球半径/km，采用地球平均半径，取值为6 371.004 km；latδ，longδ分别为δ点的经度和纬度。

出租汽车某次载客或者空驶的距离由一系列GPS定位点连接而成，将匹配后的GPS定位点在GIS路网上行驶路径距离累加即可得到出租汽车的行驶距离。将某出租汽车在一日内的所有载客里程和空驶里程求和可得到日行驶里程，对采集到的2011年4月18—26日的日行驶里程数据进行平均，即可得到每辆出租汽车的日均行驶里程。

表1 某出租汽车GPS轨迹数据示例Tab.1 Ataxi's GPS trajectory data

2 出租汽车空气污染排放模型构建

2.1 传统的出租汽车空气污染排放模型

传统的出租汽车空气污染排放模型包括三种，分别为基于车辆行驶里程、车辆油耗和出租汽车载客率的计算模型[6]。

1）基于车辆行驶里程的排放模型。

基于出租汽车行驶距离和排放因子进行计算：

式中：Qj为空气污染物j平均日排放量/(kg∙d-1)；A为出租汽车总量，本文统计数量为3 198辆；EFj为空气污染物j的排放因子/(g∙km-1)；VKT为每辆出租汽车的日均行驶距离/(km·d-1)；j=1，2，3分别为出租汽车排放空气污染物NOX，HC和CO。

2）基于车辆油耗的排放模型。

基于排放因子乘以出租汽车百公里耗油量(或称燃油经济性)进行计算：

式中，Ej为空气污染物j的排放因子/(g∙l-1)；C为出租汽车百公里耗油量/(km∙l-1)，数值为11 km∙l-1。

3）基于出租汽车载客率的排放模型。

文献[2]构建的模型考虑了平均载客率：

2.2 考虑空驶距离的出租汽车空气污染排放模型

根据出租汽车GPS数据，通过获取到的每辆出租汽车的日均载客次数和行驶轨迹，可以得到出租汽车日均载客里程、日均空驶里程，结合传统的3个模型构建新模型进行分析。

1）改进模型1。

根据模型1构建考虑出租汽车空驶距离的新模型为

式中：EFo,j为载客状态下空气污染物 j的排放因子/(g∙km-1)；VKTo为每辆出租汽车的日均载客里程/(km∙d-1)；EFv,j为空驶状态下空气污染物 j的排放因子/(g∙km-1)； VKTv为每辆出租汽车的日均空驶里程/(km∙d-1)。其中，VKTo+VKTv=VKT.

2）改进模型2。

根据模型2构建考虑出租汽车空驶距离的新模型为

式中：Eo,j为载客状态下空气污染物 j的排放因子/(g∙l-1)；Ev,j为空驶状态下空气污染物 j的排放因子/(g∙l-1)。

3）改进模型3。

根据模型3构建考虑出租汽车空驶距离的新模型为

3 空气污染排放量计算

对式(5)中的 EFo,j和EFv,j取值，本文参考文献[12]，将其上限值作为出租汽车载客状态的空气污染排放因子EFo,j，下限值作为空驶状态的空气污染排放因子EFv,j。对式(6)中的 Eo,j和 Ev,j取值则参考文献[13]，将其上限值作为载客状态的空气污染排放因子Eo,j，下限值作为空驶状态的空气污染排放因子Ev,j。根据文献[14]可得到式(7)中的值，而则参考文献[6]取载客状态的0.6进行计算。具体的出租汽车空气污染排放因子如表2所示。

结合表2和公式(5)，(6)，(7)，基于GPS数据可计算得到深圳市3 198辆出租汽车日均空气污染排放总量(见表3)。由于出租汽车空气污染排放因子选自不同研究，且其计量单位不统一，因此三类模型的计算结果并不一致，但均为19 700～23 650 kg∙d-1，差别不大。可以看出，空驶过程中三类模型对应的出租汽车空气污染物排放量占污染排放总量的比例分别为25.4%，34.2%和18.9%。因此，出租汽车空驶过程中排放的空气污染应引起交通管理者和研究人员的注意。为进一步校核模型的准确度，未来需开展出租汽车实际排放调查，并构建相关的统计模型，从而得到更为精确的出租汽车空气污染排放因子和污染物排放量。

4 结论

中国的机动车排放正从国III向国IV、国V转变，迫切需要研究机动车减排的技术手段和交通管理措施，因此有必要对占城市交通量较大比例的出租汽车污染排放进行研究。由出租汽车空气污染排放模型可知，排放因子、行驶距离、燃油经济性等是影响出租汽车空气污染排放量的主要因素，因此，可从这三方面入手制定出租汽车减排策略。例如在排放因子方面，可以引入液化石油气(Liquefied Petroleum Gas,LPG)汽车、混合电动车(Hybrid-electric Vehicles,HEVs)[15]、电动汽车等；在行驶距离方面，可以通过电话叫车、打车软件、设置出租汽车停靠站等方式，有效减少出租汽车空驶距离；在燃油经济性方面，需要对出租汽车进行定期维修和养护、定期检查及更换空气滤清器、减少怠速行驶等。

表2 出租汽车空气污染排放因子Tab.2 Taxicab emission factor

表3 出租汽车日均空气污染排放总量Tab.3 Average daily emissions of taxies kg∙d-1

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