基于COPERT模型的城市道路交通能耗排放分析

孙志超,李梦月,姚 岢,樊清清

(广东省交通运输规划研究中心,广东 广州 510101)

机动车尾气排放是城市大气污染的重要来源。根据广州市大气污染物源排放清单研究结果,移动源是全市NOX最大的排放源,其中道路移动源的NOX排放量占一半以上,且呈现逐年快速递增态势[1]。机动车数量的不断增长带来了城市道路交通拥堵、尾气污染等问题,城市交通产生的能耗排放也越来越受到关注,交通运输行业已成为实现碳排放达峰和空气质量达标的关键领域。因此,对城市道路机动车产生的能耗排放开展研究分析对交通运输领域节能环保工作具有重要意义。

国内开展城市道路机动车能耗排放的研究较多,如王宏图[2]应用交通流数据,研究分析了交通流车型预估方法和中观层次的机动车尾气排放模型,提出了基于不同路段建立中观路网排放清单的方法;吴希[3]应用排放模型及交通仿真模型对清远市主城区城市道路网机动车排放进行了预估研究;李笑语等[4]基于实时交通数据研究分析了南京市主次干道机动车排放特征;李荔等[5]将动态交通流数据等实际行驶状况数据应用于排放清单的编制,研究分析了江苏省机动车时空排放特征与分担率。因此,应用道路实际流量及特征信息等交通大数据进行能耗排放计算是目前相关领域的主要研究方向。在对比常用的排放计算模型相关研究成果的基础上,分析应用COPERT模型进行城市道路交通能耗排放的计算方法,并通过获取广州市城市主干道的流量数据进行能耗、CO2及污染物排放实例计算,研究结果能够为道路交通相关政策措施的制定及节能减排量化评估提供数据和方法参考。

1 估算模型及方法

1.1 能耗排放模型工具对比

交通能耗排放研究有宏观、中观、微观层面的模型及方法。宏观、中观层面主要面向国家或城市,实现对交通能耗排放量测算和发展趋势分析,微观层面主要面向特定的交通路段、交叉口,更为全面考虑车辆运行状态对能耗排放的影响,侧重于实现路段能耗排放时空变化、交通方案评价等[6]。能耗排放模型从宏观、中观发展到微观层面,能耗排放影响参数从平均速度转变为机动车行驶工况。目前国内外应用比较广泛的,如MOBILE、COPERT模型适用于宏观、中观层面的研究,以平均速度为表征参数;基于机动车比功率VSP分布的排放模型如IVE和MOVES,考虑了机动车在道路上的实际运行工况,能用于微观尺度的研究,但这类模型应用时对交通数据的要求较高,需要结合实际工况调查实验[7]。

COPERT模型由欧洲环境署EEA开发,经过改进目前最新版本为COPERT 5[8]。该模型对车型的分类比较详细,并且能够计算的污染物种类较多,车型划分上能兼容我国目前和未来一段时间内的机动车排放控制标准。因此,研究选用COPERT 5分析城市道路交通污染物排放因子及能耗排放量。

1.2 能耗排放量计算方法

在城市交通的燃料及能源消耗数据难以获取的情形下,采用“自下而上”的方法作为交通能耗排放核算的技术方法,计算的主要思路是利用交通运行活动特征和机动车排放因子计算城市道路交通的总能耗排放量,如图1所示。

图1 “自下而上”城市道路交通能耗排放计算方法

计算过程主要分为以下3个步骤:

首先计算单个路段单类车型的交通能耗排放量,计算公式为

Eij=VKTi×αij×EF(λj,ρi),

(1)

其中:Eij代表i路段第j类车型的交通能耗排放量;VKTi代表i路段的自然车行驶里程;αij代表第j类车型占路段所有自然车的比例;EF(λj,ρi)代表第j类车在路段i当前运行状况下的燃料消耗或排放因子。

其次,计算单个路段所有车型的交通能耗排放量,计算公式为

(2)

其中:Ei代表路段i所有自然车的交通能耗排放量;Eij代表路段i第j类车型的交通能耗排放量。

最后计算路网中所有车型的交通能耗排放量,计算公式为

(3)

其中:E代表道路网中所有自然车的交通能耗排放量;Ei代表路段i所有自然车的交通能耗排放量。

2 能耗排放量计算及特征分析

2.1 参数本地化

为计算能耗及排放因子,首先需要对模型输入的参数进行本地化处理。COPERT模型所需要输入的参数包括车辆数、车队组成、车型、车辆行驶里程、年平均行驶里程、累计行驶里程、平均运行速度、平均出行距离、负载、坡度、气象信息和燃油品质等。

(1) COPERT模型将道路类型分为高速路、城市道路及乡村道路3种,研究主要以城市道路为对象。

(2) 通过道路监测数据获得交通流量、交通流车队构成和路段平均车速等数据,并与车管部门的机动车注册数据关联,获得不同排放标准等级车辆的比例构成。

(3) 根据广州市城市交通发展年报等资料获取城市出行特征信息,结合停车场、公交公司、出租车公司、货运公司车辆情况的实地调查,获得不同类型车辆行驶里程分布、年平均行驶里程、累计行驶里程、负载等特征数据。

(4) 根据统计资料获得气象、燃油数据信息;道路坡度的取值参考已有研究结论,选用道路坡度为0具有一定合理性[9]。

2.2 计算结果与讨论

(1) 车型与排放标准特征 获取2020年广州市机动车统计数据及典型城市主干道广州大道的实时监测数据,得到广州市机动车车型和排放标准构成,如图2所示。按车型划分,小型客车数量占比最高,达82.42%,其次是轻型货车,占比为10.29%;按排放标准划分,国4车型占主要比例,达47%,国3和国5车型占比分别为28.43%、23.14%。

图2 主干道车型及排放标准构成

(2) 交通量特征 广州大道是位于广州市南北中轴线的一条重要的主干道,是广州市南北向的一条交通大动脉,是中心区的一条常发拥堵路段。为缓解广州大道的交通压力,近年来广州市持续推进新建行人过街天桥、实施快捷化改造工程等措施为广州大道提速。广州大道北段工作日和非工作日的交通量及速度的逐时变化如图3所示。工作日白天时段的流量变化较平稳,早晚高峰时段交通量略有增长;非工作日晚高峰特征明显,且持续时间长;工作日全天路段交通量约3.7万,非工作日全天交通量约4.5万,工作日及非工作日全天平均车速约为37 km/h。

图3 主干道交通量及平均速度时变图

(3) 排放因子特征 应用COPERT 5计算车辆燃料消耗及排放因子,平均行驶车速、排放标准、燃料含硫率、车辆负载等因素在较大程度上影响着燃料消耗及排放因子的本地化结果。因此,在对整个路网的能耗排放进行分析时,应依据城市道路交通运行特征计算确定不同车型、不同道路交通运行状态下的燃料消耗及排放因子,主要包括以下几种类型:

① 车辆燃油类型:汽油、柴油、天然气;

② 车辆排放标准:国1、国2、国3、国4、国5;

③ 车型:微型客车、小型客车、中型客车、大型客车、公交车、出租车、微型货车、轻型货车、中型货车、重型货车;

④ 道路交通运行状态:按道路速度变化特征划分为畅通、缓行、拥堵3个等级,划分标准如表1所列。

表1 路段交通运行等级划分

⑤ 能源消耗及尾气排放物:FC、CO2、NOX、CO、PM2.5、PM10、VOC。

以小汽车为例,3种交通运行状态下的燃料消耗、CO2排放及CO、NOX、VOC、PM2.5、PM10污染物排放因子的计算结果如表2～4所列。国4、国5车型的燃料消耗及CO2排放因子基本一致,略高于国3排放标准。不同道路交通运行等级下,畅通状态的燃料消耗及各类排放因子要明显低于缓行及拥堵状态,拥堵状态CO、NOX、VOC、PM2.5、PM105种污染物排放因子是畅通运行状态下的2～3倍。

表2 畅通运行状态的燃料消耗及排放因子

表3 缓行状态的燃料消耗及排放因子

表4 拥堵运行状态的燃料消耗及排放因子

(4)能耗及排放特征 广州大道北段工作日全天能耗量约32 t标准煤,CO2排放量约66 t,非工作日全天能耗量约28 t标准煤,CO2排放量达78 t,高出工作日18%。5类大气污染物排放以CO为主,占比超过50%;工作日和非工作日CO、VOC排放量的差距较明显,主要原因是工作日和非工作日道路小型客车数量的差异;工作日能耗及排放变化呈现明显早晚“双峰”特征,非工作日能耗及排放呈现明显的晚高峰特征,如图4、图5所示。

图4 能耗及CO2排放逐时变化

图5 工作日和非工作日5种污染物排放逐时变化

工作日及非工作日分车型的能耗及排放量占比基本一致。按车型分析能耗及排放量特征,能耗、CO2及CO、PM、VOC排放以小型客车为主,工作日小型客车能耗及CO2排放占比达60%以上,PM排放小型客车的分担率接近50%,CO及VOC排放小型客车分担率为80%以上;NOX排放以大型客车、中轻型货车分担率最高,工作日占比分别为32%、38%,如图6所示。按排放标准分析能耗及排放量特征,以国3、国4车型占主导,占比为80%左右,如图7所示。

图6 工作日和非工作日分车型排放分担率

图7 工作日和非工作日分排放标准排放分担率

3 结语

应用COPERT 5及广州大道北段的全天实测交通量数据对广州市城市主干道的能耗及排放进行分析,根据道路交通运行速度特征划分畅通、缓行及拥堵3种不同道路交通运行状态,结果表明畅通状态下燃料消耗及排放因子低于缓行和拥堵状态,拥堵状态5种污染物排放因子是畅通运行状态的2～3倍。通过对该路段24小时逐时能耗排放计算,分析能耗、CO2及5种污染物排放量及分担率特征,结果表明工作日能耗及排放变化呈现明显早晚“双峰”特征,非工作日能耗及排放呈现明显的晚高峰特征;通过各车型贡献率结果,有助于城市交通管理部门在节能降碳及不同污染物减排方面实施有针对性的政策措施,如对节约能耗、CO2及CO、PM、VOC减排侧重于小型客车需求管理、高效优质公共交通系统发展等方面政策措施为主,NOX减排则考虑以大型客车、中轻型货车的新能源应用、集约共享货运物流配送体系构建等方面的政策措施为主。