基于ES-VSP分布的交通状态对公交车动态排放的影响

为评估不同交通状态下公交车运行特征和排放水平的差异,现场采集广州市B9、226线路公交车的逐秒GPS数据,以ES-VSP（发动机负荷-机动车比功率）分布表征畅通、轻度拥堵和中度拥堵下的公交车运行特征,结合IVE（international vehicle emission）模型求得公交车平均排放因子并分析其差异.结果表明:①所测公交车的发动机低负荷区中bin11（-1.6 < ES ≤ 3.1,-2.9 kW/t ≤ VSP < 1.2 kW/t）频率范围为50.55%~83.39%,中度拥堵时bin 11频率是畅通时的1.1~1.3倍;② 3种交通状态下公交车的CO、VOC（运行产生的挥发性有机物）、VOC_evap（蒸发产生的挥发性有机物）、NO_x（氮氧化物）和PM（颗粒物）平均排放因子范围分别为7.63~11.40、0.26~0.46、0.68~1.56、0.32~0.51和0.72×10-2~1.28×10-2 g/km;③同种交通状态下,主干路公交车专用道和BRT车道的公交车的大部分污染物平均排放因子低于次干路混行车道、主干路混行车道,中度拥堵时主干路BRT车道的CO、VOC、VOC_evap、NO_x和PM平均排放因子相对其他道路最低,分别为7.66、0.27、0.87、0.32和0.75×10-2 g/km;④次干路混行车道、主干路混行车道的公交车污染物平均排放因子随交通状态愈加拥堵而增大,但畅通时主干路BRT车道的公交车行驶速度、加速度较高,导致CO平均排放因子较高,对应3种交通状态其比例为1.0:0.9:0.8.研究显示,交通状态对公交车运行和排放具有显著影响.      

基于车辆身份检测数据的单车排放轨迹研究

为实现单车层面的动态排放轨迹追踪,基于电警式卡口产生的逐秒过车记录数据建立了车辆排放轨迹计算方法,通过提取动态轨迹中的运行参数及机动车保有量数据库中的技术参数,并结合排放模型计算了2018年5月10日~6月9日安徽宣城市中心城区123条路段上共133,906辆车的44,672,343条轨迹的排放数据.研究结果显示,出租车是CO的重要排放来源且交通兴趣点附近路段排放强度较高;公交车和重型货车是NO_x的重要排放来源,公交车工作日NO_x排放总量达1.3kg,约为重型货车的7.5倍,且路线固定、排放分布随发车班次周期循环;轻型货车排放路线多围绕货运需求且多为昼间行驶,而重型货车多选择凌晨出行;通勤类私家车工作日昼出夜归,路线固定且往返过程各污染物排放量均较稳定.对于全路网,CO、VOCs的高排放强度区域多集中于中心路网,NO_x、PM则多分布于外围路网.