国外机动车排放模型综述研究

王燕军，王鸣宇，吉喆，黄志辉，彭頔，解淑霞，梁占彬

(中国环境科学研究院/国家环境保护机动车污染控制与模拟国家重点实验室，北京 100012)

机动车排放作为大气污染的重要来源，早在二十世纪五六十年代就引起了国际上发达国家和地区(如美国、原欧共体等)的重视。但由于机动车量大面广、型号各异、使用环境区别很大，单一机动车的排放差异较大，对单一机动车排放特征的测试无法表征特定使用条件、特定环境下机动车的整体排放水平，故在不同的历史时期，许多国家都开发了不同的机动车排放清单模型来测算机动车的排放量，作为大气空气质量模拟或机动车排放管理的重要依据。

机动车排放模型主要是通过模拟机动车排放特征、代入机动车本身的使用特征进行运算来确定机动车排放量。模型模拟的基本依据仍来自车辆的排放测试，主要通过典型样本在实验室或道路行驶特定的环境温度、燃油蒸气压、一定的劣化率及特定的测试流程下进行排放测试，从而确定单车的基础排放因子。在基础排放因子的基础上，用一定的数学方法根据实际条件下各种影响因素与标准工况的差别对基础排放因子进行修正，从而得到实际运行状况下的排放因子，然后统计一定时期内整体或局部、某种类型机动车的活动水平，测算给定范围内的机动车排放情况。机动车排放模型的开发使得决策者、研究人员不必对各种各样的机动车进行大量的排放测试就可以得到近似精确的排放清单，在排放摸底、政策制定方面具有巨大的优势，因此一些国家在二十世纪很早的时间就开始开发相关模型，并逐步充实完善。

1 典型机动车排放模型

目前国际上机动车排放模型按照选取排放因子、车辆数据等获取的方法不同，可分为平均速度类模型和行驶工况类模型。平均速度模型主要以MOBILE、EMFAC、COPERT、TREMOD等模型为代表，这类模型以平均速度为污染表征参数，通过修正后的排放因子乘以行驶里程得到污染物的排放总量。行驶工况类模型建立在对机动车瞬时行驶状态的刻画上，采用某一测试工况瞬时的速度、加速度等参数，通过一定的数学关系或物理方法耦合行驶工况与微观排放因子，计算中观或微观尺度机动车动态排放或油耗，这类模型如IVE、CMEM、MOVES等。

1.1 平均速度模型

1.1.1MOBILE(MOBILE Source Emission factor)模型

美国环保局(EPA)于1978年开发了公路机动车排放因子模型MOBILE[1]，用于国家、州到地方的空气质量规划制订者估算在用机动车的排放量。MOBILE模型源代码用Fortran语言编写。经过20余年(1978—2006年)的发展，10余次的修订，MOBILE已经发展到了MOBILE 6.2，其模型的计算方法越来越完善，不仅考虑了路型和司机行为对排放的影响，而且油品参数、机动车测试参数、环境参数均有所增加，不但可以计算机动车的各类常规污染物，而且增加了颗粒物(PM)排放因子(基于美国EPA的PART 5模型)、CO2排放因子、非常规有毒空气污染物(HAPs)排放因子的测算等，涵盖了乘用车、卡车、公交、摩托车等不同的车型。MOBILE模型计算所采用的数据主要是通过标准的联邦测试程序以及美国EPA对在用车所进行的测试结果，综合考虑了车辆车型、自重、发动机类型、车辆维修保养情况以及车辆的行驶里程、温度、湿度、燃油等不同客观条件。因此，它的计算结果具有比较好的代表性和可比较性，同时由于其良好的可移植性，在全世界得到了广泛的应用。

MOBILE排放模型的计算思路：首先根据基于联邦测试规程(Federal Test Procedure，FTP)进行的新车排放测试结果获得确定测试单车的基础排放因子 (Basic Emission Factor，BEF)，然后依据不同的经验公式对不同速度下在用车排放与新车排放的差异进行速度校正。同时，根据车辆在实际道路行驶中所处的环境温度、负载、油品等的不同进行环境、油品、负载等修正因子的修正。同时，考虑到新车在行驶一定时间和里程后车辆本身排放情况的劣化，还提出了劣化系数进行在用车排放的修正，如图1所示。

图1 MOBILE排放因子计算方法

1.1.2EMFAC(EMission FACtor)模型

EMFAC模型是美国加州空气资源局(CARB)独立开发的车辆排放模型，于1988年发布，并经过历次改善逐步更新。CARB于2000年5月发布了EMFAC 2000，目前已更新到最新版本EMFAC 2017[2]。除了可以计算常规的机动车污染物[黑炭(HC)、CO、NOx、PM、非甲烷有机气体(NMOG)等]外，还增加了温室气体排放模型(CO2、N2O、CH4等)，更新了公交车的分类，增加了压缩天然气(CNG)车辆排放的测试模块，功能变得更加强大。EMFAC模型的主题框架和计算思路与MOBILE类型是基于Java进行开发的，界面相对友好，可较容易地修正车速、运行、温度等参数。但由于加州车辆排放标准与美国其他州不一致，故该模型外推较为困难。除了加州外，目前我国香港特别行政区改造了该模型(EMFAC-HK)用于我国香港特别行政区机动车排放清单开发。

按照车重和用途等，EMFAC模型中机动车分类如表1所示。模型中燃料类型包括了汽油(包括乙醇汽油)、柴油、天然气等几类，排放水平包括LEVI、ULEVI、LEVII、ULEVII、PZEV、ATPZEV、ZEV等不同类型机动车的排放水平。

EMFAC 2017版提供了三种机动车排放计算方法，一种为缺省模块，允许用户通过简单的机动车保有量输入，利用模型中默认的排放因子、修正因子、活动水平等进行机动车排放宏观测算；第二种是定制模块，允许用户利用EMFAC 2017中提供的模板输入特征型的替代活动水平进行特定模式下的机动车排放量测算；第三种为项目模块，允许用户通过输入特定的车辆排放速率、特定情形下的机动车活动水平等数据进行有目的的机动车排放测算。整个计算流程如图2所示。

表1 EMFAC模型中机动车分类

图2 EMFAC模型计算框架

1.1.3COPERT(COmputer Programme to caculate Emissons from Road Transport)模型

COPERT是由欧洲环保局(EEA)开发的支持欧洲各国进行宏观机动车排放清单开发的基于Windows环境下的排放模型，目前最新版本为COPERT 4[3]。COPERT模型对车型的分类如表2所示，比美国的MOBILE和EMFAC模型要更细致一些，排放阶段根据欧洲法规分为欧Ⅰ前、欧Ⅰ、欧Ⅱ、欧Ⅲ、欧Ⅳ、欧Ⅴ、欧Ⅵ等，可计算的污染物不但包括HC、CO、NOx和PM等常规污染物，还包括有机碳、无机碳、苯、甲基叔丁基醚、1，3-丁二烯、甲醛、乙醛、丙烯醛等非常规污染物。

COPERT模型将机动车排放分为尾气排放、蒸发排放和磨损排放，三类排放源加和得到总的机动车排放，各排放源具体核算的排放内容如表3所示。计算时，具体的输入包括燃料的特性参数[如消耗量、燃料的瑞德蒸气压(RVP)值、组分/含量等]、活动水平数据(分类机动车保有量、每种排放阶段下车队组成、每类型车行驶里程、在每种道路上的行驶里程等)、行驶状况(每种车型、每种道路类型下的平均速度)及其他特性参数(环境参数、平均行驶距离、运行温度变化范围等)，结合程序中内嵌的各类排放系数、冷启动行驶里程比例等，最终计算出机动车排放。

表2 COPERT模型机动车分类

1.1.4TREMOD(TRansport Emission MODel)模型

德国道路交通排放模型主要应用于德国、瑞士、奥地利。该模型第一版始于1990年[4]，最新版为2017年的3.3版。该模型主要基于ACESS软件平台，允许用户选择车队特征、堵塞状况，然后计算综合排放率。排放构成包括热尾气排放、启动排放、蒸发排放。最新版本考虑了坡度、大范围工况对排放的影响。它是德国交通排放计算模型的输入部分，用于计算道路、非道路车辆的排放和燃料消费。

TREMOD模型由海德堡IFEU开发，主要由德国联邦环境署、联邦高速研究院等政府部门，汽车工业协会、石油工业协会等社会组织使用，目前版本为5.2版，无公众版。TREMOD模型中的排放因子由HBEFA模型拟合而来。TREMOD模型分为三大模块：(1)车队模块：之前年份的机动车保有量、新注册量以及保有量存活曲线等；(2)行驶里程模块：按道路类型、交通状况、车辆类型划分的行驶里程；(3)排放模块：按车辆类型、交通状况划分的排放因子。

道路机动车排放量计算方法与MOBILE类似，基于保有量、行驶里程、排放因子获得，公式如下：

E=N×M×EF

(1)

式中，N为机动车保有量(辆)；M为行驶里程(千米)；EF为排放因子(克/千米)。

1.2 行驶工况模型

1.2.1 IVE(International Vehicle Emission)模型

IVE模型是由美国加州大学河畔分校、全球可持续体系研究组织和国际可持续研究中心共同开发并于2003年发布的机动车排放模型[5]。该模型的计算思路采用了机动车宏观模型的测算方法，也是采用基本排放因子并进行各类修正得到各类技术水平机动车的实际排放因子，不同之处在于基本排放因子的获取上。此外，还引入了汽车比功率(Vehicle Specific Power，VSP)和发动机特征强度(Engine Stress，ES)2个参数反映行驶状态对排放率的影响，用于表征机动车瞬态工作状态与排放的关系。VSP一般被定义为瞬态机动车输出功率与机动车质量的比值，是由瞬时速度、加速度、坡道阻力、轮胎阻力和空气阻力共同组成的一个参数，单位为kW/t，计算方法如式(2)所示。

VSP=v{1.1a+9.81[atan(sinβ)]+0.132}+

0.000302v3

(2)

式中，v为车辆行驶速度(m/s)；α为车辆行驶瞬态加速度(m/s2)；β为道路坡度。

无量纲参数ES与机动车瞬时速度和发动机前20s的历史VSP有关，如式(3)所示。

ES=0.08Pave+Rindex

(3)

式(3)中，Pave为机动车前25s到前5s的VSP平均值(kW/t)；0.08为经验系数，单位为t/kW；Rindex为发动机转速指数，是瞬态速度与速度分割常数的商，速度分割常数的取值由v和VSP确定，其取值范围见表4。

IVE模型利用上述的VSP和ES两个参数获取方法将机动车瞬时工作状态分为60个VSP区间，VSP每增加4kW/t为一个区间，每个VSP区间对应不同的排放水平，其排放修正系数也不尽相同，从而建立起机动车瞬时工作状态与排放的对应关系，从而计算机动车在不同行驶工况下的排放因子和排放量。

表4 速度分割常数取值表

1.2.2MOVES(Motor Vehicle Emission Simulator)模型

近些年来，美国EPA发布了新一代排放模型MOVES 模型[6-7]，最新版为2014年发布的MOVES 2014。今后美国EPA将利用MOVES模型取代MOBILE模型作为美国(除加州外)的机动车排放测算法规模型。MOVES模型不但可以进行宏观层面的机动车排放计算，也可以进行区域层面机动车排放计算、可进行替代参数输入的中观层面机动车排放量测算。除此之外，MOVES还可以细致刻画机动车在微观层面的活动特征(如某个道路交叉口或某条道路)，进行微观层面机动车排放量的测算。模型采用的开放性数据库管理系统也使得该模型的适应性较强，因此引起了广泛的关注。

MOVES模型在开发上借鉴了IVE的开发思路，也采用了“车辆比功率”(VSP)的方法来表征除了速度以外机动车的行使特征，VSP代表车辆的牵引功率，归一化为其自身重量，利用机动车的速度、加速度、重量和车辆道路载荷系数(A，B，C)综合进行表征，计算方法如下：

上式中，v为速度(m/s)；a为加速度(m/s2)；m为重量(t)；A为滚动阻力(kW-s/m)；B为旋转阻力(kW-s2/m2)；C为空气阻力(kW-s3/m3)。

对于重型车，MOVES中采用比例牵引功率(STP)代替VSP进行计算，STP代表车辆牵引功率，按照常数缩放以适应现有的MOVES运行模式定义。

MOVES中定义的运行模式(VSP分区)分类如表5所示。其中代表“巡航和加速”的共21种模式(VSP> 0)，代表“滑行”的1种模式(VSP ≤0)，代表空转和减速/制动模式1种[加速度a≤-3.2或者(ai≤-1.6且ai-1≤-1.6且ai-2≤-1.6)]，总共23个分区。

1.2.3HBEFA(HandBook of Emission FActors for road transport)排放因子模型

HBEFA排放因子模型是德国、瑞士机动车排放相关机构(Infras公司)开发完成的[8-9]，计算方法主要基于小客车和重型车排放模型获得(Passenger car and Heavy duty vehicle Emission Model，PHEM)。PHEM原理如下：利用整车台架测试、发动机台架测试、车载排放测试等获取逐秒的排放数据，使用车辆速度、路面坡度、行驶阻力、传动系统损失等计算逐秒的发动机动力，使用传动比和挡位转换模型等计算逐秒的发动机速度，建立发动机动力、发动机速度与排放之间的关系(排放图谱或发动机图谱)；输入车辆特征、运行工况(交通模态)、发动机全负荷曲线等，计算不同车型、不同交通状况下的模拟值，然后基于瞬态修正函数对模拟值进行修正得到排放因子。排放图谱为油耗或排放随发动机动力、发动机速度的变化曲线图，主要通过试验方法确定。

表5 MOVES中的VSP分区

发动机动力模拟主要是基于输入的车辆特征、运行工况计算获得，公式如下。

Pe=PR+PL+PA+PS+Ptransmission+PAuxiliaries

(5)

其中，PR、PL、PA、PS、Ptransmission分别为克服滚动阻力、克服风阻、加速、克服路面坡度、传动系统损失所需的功率，PAuxiliaries为辅助设备损失。

发动机速度模拟基于车辆速度、轴和齿轮传动比、轮胎直径计算获得，公式如下。

其中，v为车辆速度(m/s)；iaxle、igear为传动轴和齿轮传动比；Dwheel为轮胎直径(m)。

挡位转换策略模拟假定驾驶者操作分为三类：快速驾驶者(速度最快)、经济驾驶者(燃油消耗量最低)、平均驾驶者(介于两者之间)。

1.2.4CMEM(Comprehensive Modal Emission Model)模型

CMEM模型为加州大学河畔分校开发的综合模式排放模型[10]。该模型主要用于考察机动车操作变化下的排放情况。CMEM模型通过表征机动车燃烧过程的参数的选取和具有物理意义的计算而得到机动车污染物排放的解析式模型。这些参数包括机动车/技术类型、燃料配送系统、排放控制技术和车龄、机动车质量、发动机排量、空气动力曳力系数等。该模型中的物理基础概念已在IVE模型中得到应用。这些数据由以下几种参数决定：机动车/技术类型、燃料配送系统、排放控制技术和车龄、机动车质量、发动机排量、空气动力曳力系数等。该模型主要用于研究不同机动车工作状态下的排放，其分类方法也与别的排放模型不一样(如表6所示)。该模型的另一独有特征为对后处理装置失效车排放的模拟，可用于预测逐秒尾气排放和燃料消费。其缺点是需要输入大量的基础数据。

表6 CMEM机动车技术分类

CMEM模型运行需要两组输入：(1)输入操作变量；(2)模型参数。在模型中还有四个运行条件：(1)多变的热浸时间启动；(2)理想空燃比运行；(3)富燃；(4)贫燃。热稳定机动车运行包括(2)到(4)状况。通过机动车功率要求与两个功率要求极限来比较，模型能够确定在给定时间内机动车运行的工况。当机动车功率要求超出功率增大极限时，运行工况就从理想空燃转为富燃，运行工况对燃料/空气比、发动机输出排放和催化剂通过分数也有直接影响。模型的输出是机动车尾气管排放和燃料消耗。

2 模型适用性分析

平均速度模型往往被称为宏观测算模型，主要是考虑了新车技术水平、将具有大样本量的新车排放测试结果统计作为基本排放因子，适用平均速度作为机动车在实际道路上行驶的典型特征参数来表征机动车在实际行驶状况下的排放，然后综合考虑行驶里程对排放劣化的影响以及环境温度、负荷率和燃油特征、使用维护情况(I/M制度)等对机动车实际排放的影响，采用系数修正的方法得到综合的排放因子。这种方法直观明确，较为简便，是最早出现的一代宏观层面机动车排放量估算模型，如美国的MOBILE 和EMFAC模型，欧洲的COPERT模型。近些年来，仅采用平均速度作为机动车行驶特征参数的方法、弱化其他参数的影响是否可以准确预测机动车排放成为国际上关注的焦点问题之一。另一方面，用来得到基本排放因子的法规工况与机动车在实际道路上的行驶工况往往差别也较大，法规工作测试结果是否可以作为体现机动车基本排放状况的基本排放因子也在持续研究关注中。尽管有着诸多争论，但由于该类模型数据输入参数较少、计算方便、在宏观层面机动车排放清单估算上具有较强的优势，故仍在广泛应用。

但由于宏观机动车排放模型无法刻画动态过程的机动车排放特征，越来越不太适用于机动车排放精细刻画以及环境管理对机动车排放精细化管理的需求。在几种数学关系类机动车排放模型中，CMEM模型需要用到具体车辆发动机的各种物理参数，更多地适用于指定车队的动态排放刻画，不太适宜道路有不同类型机动车排放的刻画。HBFFA模型则需要根据不同发动机的MAP图确定排放因子，不但需要大量的试验来确定不同发动机在不同转速、不同负载下的排放因子，而且具体发动机信息在交通流车辆结构刻画时也难以获得，在现阶段尚不太适用于我国动态机动车排放模型开发借鉴。IVE模型和MOVES模型中都利用机动车的VSP分布作为机动车排放刻画的一个参数，IVE模型利用发动机负荷(ES)作为机动车排放刻画的另一个参数，而MOVES模型则利用机动车的速度、加速度作为机动车排放刻画的另一个参数。作为交通流中的机动车行为解析时，机动车的速度、加速度容易解析，而发动机的负荷则需要通过车辆的其他参数加以计算获取。二者相比，MOVES模型更方便用于动态过程中机动车排放特征的研究，MOVES模型也成为环境管理部门进行不同尺度机动车排放清单开发的代表性模型。不同机动车排放模型的比较如表7所示。

3 结论与启示

目前国外机动车排放模型研究已由宏观测算模型逐步转向中等尺度、微观尺度机动车排放模型开发，机动车排放清单开发已由宏观静态机动车排放清单开发逐步转向基于交通流和耦合行驶工况的机动车动态排放清单开发。各种机动车模型在排放测算、政策开发评估、微观排放测算等方面适用性不同，能同时进行不同维度机动车排放测算的模型是机动车排放模型发展的方向。

2007—2009年间，在借鉴国际上先进开发思路的基础上，中国环境科学研究院利用多年的中国机动车台架、道路实测结果和机动车活动水平调查数据开发了中国机动车污染排放的宏观测算模型(Chinese Vehicle Emission Model，CVEM)，为生态环境部(原环境保护部)进行机动车污染状况分析与决策提供了工具支撑。由于近些年来我国相关管理部门对机动车排放精细化管控的需要，我国相关科研院所，如中国环境科学研究院、清华大学、北京交通大学、北京交通发展研究院等，也正在积极探索开发适用于我国机动车行驶工况特征、车辆类型和排放等级的机动车瞬态模型，以期能够在更高的时间、空间维度上细致刻画机动车的动态排放过程。

表7 不同机动车排放模型应用比较