交通管理與控制對城市隧道機動車尾氣排放的影響

蔡曉華，何 杰，王 軼，王海峰，杭 文

(1.東南大學 交通學院，江蘇 南京210096;2.東南大學 土木工程學院，江蘇 南京210096)

0 引言

《中國機動車污染防治年報(2010年度)》［1］統計顯示，2009年機動車保有量接近1.7億輛，同比增長9.3%，機動車排放污染對環境的影響日趨嚴重。全國113個環保重點城市中1/3的空氣質量不達標，很多城市尤其是大城市空氣污染已呈現出煤煙型和汽車尾氣復合型污染的特點。

隨著城市機動車保有量的不斷增加、城市交通擁堵問題的日益加劇，城市隧道成為緩解城市交通壓力的有效方法。城市隧道具有不占用耕地、利于水土環境保護、減少道路病害、縮短行駛里程及提高行駛速度等諸多優點，但由于其特殊的構造，使得行駛車輛排放出的尾氣，如 CO2、CO、HC、NOX、PM 等不能及時的擴散、消失。同時，機動車在進入及離開隧道時，駕駛員所處的環境會發生變化，機動車的速度和加速度也會發生一定程度的變化，當隧道內部出現事故時，車輛更是會頻繁的啟停，這都會導致機動車在隧道內的停留時間延長，使機動車尾氣污染物的排放增加［2］。

日益嚴重的機動車尾氣污染問題引起國內外學者的廣泛關注。國外開發了不少機動車尾氣排放模型，如 MOBILE模型、COPERT模型、IVE模型和CMEM模型，分別在宏觀、中觀、微觀這3個層面進行相應的研究［3-4］。國內目前沒有符合國情的機動車尾氣排放模型，只能對國外模型采取參數本地化修訂的方法來進行相應的研究。部分學者提出利用交通控制手段來有效控制機動車尾氣排放及能源消耗的思想，并進行了相關的研究。王煒，等［5］研究了我國交通運輸系統中的能耗、機動車尾氣排放和噪聲問題;張本，等［6］采用微觀交通仿真與IVE排放模型耦合的方法對城市交叉口機動車尾氣排放進行評估，針對在不同信號燈控制條件下和不同類型公交站點布置對交叉口車輛排放的影響進行評估和比較，為改善交叉口機動車排放提供決策依據。總體上來說，國內對于考慮環境因素的交通控制研究仍然還處于起步階段。

1 基于交通狀況的隧道機動車尾氣排放的仿真分析

1.1 基于微觀交通仿真和機動車尾氣排放的聯合仿真計算方法

目前交通問題研究主要在解決緩解交通擁堵上，采取的交通管理控制措施以緩解交通擁堵、疏導交通流、減少旅行時間等為目的，而很少考慮其對減少尾氣排放的作用。交通管理控制措施會改變路網中車輛的行駛工況，進而導致不同的尾氣排放。因此，筆者聯合微觀交通仿真和機動車尾氣排放模型提出機動車尾氣污染仿真計算方法，重點分析比較不同的交通管理控制措施對機動車尾氣排放的影響(圖1)。

圖1 基于微觀交通仿真和機動車尾氣排放的聯合仿真計算方法Fig.1 Co-simulation method based on microscopic traffic simulation and vehicle exhaust emission

該計算方法主要分為實地調查、微觀交通仿真和路網機動車尾氣排放模擬3個部分［7］。實地調查能獲取所研究對象的交通量數據、各個出入口的道路基本信息(車道數、車道寬度和標志標線等)、交通管理控制措施(限速、車型限制、公交專用道、信號配時)等;微觀交通仿真通過實地調查的資料構建路網模型，將經過處理的交通量數據導入該模型中進行仿真，輸出該路網中車輛的每秒運行工況;路網機動車尾氣排放模擬采取與微觀交通仿真耦合的方式獲取模擬所需的車輛運行工況數據，輸出該路網中機動車尾氣的排放值。

通過改變研究對象路網中的交通管理控制措施，分析在不同的交通管理策略下，該路網中的機動車尾氣排放值的變化情況，為減少路網中機動車尾氣的排放，改善交通運行提供一定的科學依據。

1.2 基于VISSIM和CMEM的城市隧道機動車尾氣排放的仿真計算

1.2.1 仿真計算流程

基于上述仿真計算方法，選取城市隧道為研究對象，開展城市隧道機動車尾氣排放仿真計算，具體流程如圖2。

圖2 城市隧道機動車尾氣排放仿真計算流程Fig.2 Simulation process of vehicle exhaust emission within urban tunnel

由于仿真中需要獲取路網中機動車的運行工況，筆者選取VISSIM軟件和CMEM模型作為研究工具，通過車型映射關系的確立，耦合VISSIM和CMEM，模擬城市隧道機動車尾氣排放。同時，通過交通管理策略的改變，分析其對機動車尾氣排放的影響。

1.2.2 車型映射關系的確立

VISSIM和CMEM中車型設置的不同，需確定兩者之間的車型映射關系［8］。對于 VISSIM 和CMEM［9］而言，根據VISSIM模型中已確定的車型，在CMEM模型中找到與之相對應的車輛類型，車輛車型映射關系如表1。

表1 VISSIM模型和CMEM模型之間的車型映射Table 1 Relationship between VISSIM and CMEM vehicle model mapping

2 交通管理控制對九華山隧道機動車尾氣排放的影響

2.1 九華山隧道的交通調查

2.1.1 調查地點及時間

南京市九華山隧道，南起龍蟠中路天工苑，北至新莊立交，下穿北京東路、九華山、南京航海運動學校后進入玄武湖折向西北，沿環湖路至情侶園西側下穿玄武湖東西向隧道敞開段，全長約2.8 km。九華山隧道共有6個進出口(觀測點)，詳見圖3。調查小組于2011年3月在九華山隧道觀測點1、2、3、5進行了為期一個月的交通量調查，調查時間段為早高峰(7:00—9:00)和平峰(14:30—16:30)，共計4個小時。

圖3 九華山隧道走向及觀測點分布Fig.3 The Jiuhuashan tunnel alignment and observed points distribution

2.1.2 調查數據

將交通量調查數據進行整理，獲得各個觀測點的高峰和平峰小時交通量數據，見表2。

表2 各觀測點交通量Table 2 Traffic volume of each observation point /(veh·h－1)

2.2 車型、車速限制對機動車尾氣污染物排放的影響

從3個速度點(60，70，80 km/h)出發，探討九華山隧道中機動車輛在高峰和平峰時段的尾氣污染物(HC、CO和NOX)排放情況，平高峰時段下不同車型、不同車速的3種機動車尾氣污染物的排放因子值如表3［10］。

表3 不同車型、車速下九華山隧道機動車尾氣污染物排放因子值Table 3 Vehicle exhaust emission factor value in Jiuhuashan Tunnel with different models and speeds

(續表3)

2.2.1 車速對機動車尾氣污染物排放的影響

選取高峰時段的Cat 5、平峰時段的Cat 16和高峰時段的Cat 40在60，70，80 km/h時速下機動車尾氣污染物的排放情況進行分析，見圖4。

圖4 3種車型在3種時速下的尾氣污染物排放Fig.4 Three vehicles exhaust emission at three speeds

1)Cat 5車型(小汽車車型)

此類車型，HC的值隨車速的增加而上升，分別為 0.077，0.082，0.085 g/km，增幅為 6.5% 和3.7%;CO的值隨車速的增加有明顯的上升趨勢，分別為 1.43，1.55，1.62 g/km，增幅為 8.4%和 4.5%;NOX的值隨車速的增加而變化不大，基本維持不變，分別為0.15，0.16，0.16 g/km。

2)Cat 16車型(貨車車型)

此類車型，HC的值隨車速的增加而變化不大，基本維持不變，分別為 0.166，0.166，0.176 g/km;CO的值隨車速的增加有明顯的上升趨勢，分別為1.40，1.45，1.61 g/km，增幅為3.6%和11.0%;NOX的值隨車速的增加而變化不大，基本維持不變，分別為 0.37，0.37，0.40 g/km。

3)Cat 40車型(公共汽車車型)

此類車型，HC的值隨車速的增加而下降，分別為 0.573，0.553，0.516 g/km，降幅為 3.5% 和6.7%;CO的值隨車速的增加而下降，分別為1.05，1.02，0.98 g/km，降幅為 2.9% 和 3.9%;NOX隨車速的增加有明顯的下降趨勢，分別為3.8，3.75，3.62 g/km，降幅為 1.3%和 3.5%。

2.2.2 車型對機動車尾氣污染物排放的影響

分別在高峰60，70 km/h和平峰80 km/h下對Cat 5、Cat 16和Cat 40這3種不同車型的尾氣污染物排放情況進行分析，見圖5。

圖5 3類車型的尾氣污染物排放Fig.5 Exhaust pollutant emission of the three vehicles

這3類車型在高峰60，70 km/h和平峰80 km/h下的尾氣污染物的變化趨勢是一致的，車速對不同車型的尾氣污染物排放的影響體現在數量上。就不同車型而言，Cat 40(公共汽車車型)對HC和NOX的排放貢獻比較大，尤其NOX的排放因子值是Cat 5(小汽車車型)的25倍左右;HC的排放因子值是Cat 5(小汽車車型)的7倍左右;對CO排放貢獻比較大主要是Cat 5(小汽車車型)和Cat 16(貨車車型)。

2.3 單雙號限行對機動車尾氣污染物排放的影響

九華山隧道交通量超過3 600 veh/h，高峰時段隧道內交通運行不流暢，采取單雙號限行［11］，探討其對隧道內機動車尾氣污染物排放的影響。2007年8月北京市實施單雙號限行后實測發現停駛的機動車接近50%［12］，同時考慮到單雙號限行會引起很大的社會反響，只針對小汽車進行相應的出行限制，對公共汽車等大容量交通工具不做限制，設定九華山隧道實施單雙號限行后的高峰機動車數、平峰機動車數為實施之前的60%和55%(表4)。通過仿真運行后得到尾氣污染物的排放因子值(表5)。

表4 單雙號限行后九華山隧道高峰及平峰各觀測點機動車預測量Table 4 Vehicle number predict of peak and non-peak at the observation points of the Jiuhuashan Tunnel after odd and even numbers limit

表5 單雙號限行后九華山隧道高峰與平峰機動車尾氣污染物排放因子值Table 5 Peak and non-peak the Jiuhuashan Tunnel motor vehicle exhaust emission factor value after odd and even numbers limit

高峰和平峰時段3類車型的3種機動車尾氣污染物排放值基本一致，由于單雙號限行后兩時段的交通狀況很相似的原因導致。選取現狀高峰60 km/h與限行(高峰)的兩個狀態機動車尾氣污染物排放情況相比較(表6)。采取限行措施后，同等條件下3類車型的機動車尾氣污染物排放因子值顯著下降，對于改善隧道交通環境十分有效。同時采取限行措施后，機動車總量也會有一定的下降，總的機動車尾氣污染物的排放總量也將得到下降。

表6 現狀高峰與限行高峰兩狀態下機動車尾氣污染物排放因子值Table 6 Vehicle exhaust emission factor value at peak time of current situation and limit situation /(g·km－1)

總之，車型限制、車速限制及單雙號的限行對隧道內機動車尾氣的排放產生了很好的抑制效果，考慮到措施的可行性，建議采取組合的方式進行，如高峰時段單雙號限行，分車型車速限制等。

3 結語

基于微觀交通仿真和機動車尾氣排放模型的聯合仿真計算方法的提出為研究城市道路網、交叉口、隧道中機動車尾氣排放提供了科學的手段。筆者以“實地調查+VISSIM仿真+CMEM尾氣排放”的仿真計算思路對城市隧道進行了研究，分析不同交通管理控制手段對城市隧道內機動車尾氣排放的影響。仿真結果表明，該方法能夠較好的模擬城市隧道中機動車的運行及尾氣的排放。下一步擬重點對城市隧道機動車尾氣的擴散進行分析，明確隧道中污染較為嚴重的區域。

［1］ 中華人民共和國環境保護部.中國機動車污染防治年報［R/OL］.北京:2010［2010-11-04］.http://wfs.mep.gov.cn/dq/jdc/zh/201011/P020101110336607260005.ppd.

［2］ 孫巧燕.隧道通風和火災報警系統研究［D］.西安:長安大學，2002.

［3］ 趙佳，閆學東，王江鋒.機動車尾氣排放和擴散研究綜述［J］.公路交通科技，2011，28(增刊1):147-153.

Zhao Jia，Yan Xuedong，Wang Jiangfeng.Review of studies on vehicle emission and diffusion［J］.Journal of Highway and Transportation Research and Development，2011，28(supp1):147-153.

［4］ Smit R，Ntziachristos L，Boulter P.Validation of road vehicle and traffic emission models:A review and meta-analysis［J］.Atmospheric Environment，2010，44:2943-2953.

［5］ 王煒，項喬君，常玉林.城市交通系統能源消耗與環境影響分析方法［M］.北京:科學出版社，2002.

［6］ 張本，商蕾，陳丹.基于微觀交通仿真的城市交叉口機動車尾氣排放評估［J］.交通與計算機，2008，26(4):95-99.

Zhang Ben，Shang Lei，Chen Dan.Evaluation of urban traffic intersection vehicle emission based on microscopic traffic simulation［J］.Computer and Communications，2008，26(4):95-99.

［7］ 商蕾，陸化普.城市微觀交通仿真系統及其應用研究［J］.系統仿真學報，2006，18(1):221-224.

Shang Lei，Lu Huapu.Urban microscopic traffic simulation system and its application［J］.Journal of System Simulation，2006，18(1):221-224.

［8］ 陳琨，于雷.用于交通控制策略評估的微觀交通尾氣模擬與實例分析［J］.交通運輸系統工程與信息，2007，7(1):93-100.

Chen Kun，Yu Lei.Microscopic traffic-emission simulation and case study for evaluation of traffic control strategies［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2007，7(1):93-100.

［9］ 何春玉，王歧東.運用CMEM模型計算北京市機動車排放因子［J］.環境科學研究，2006，19(1):109-112.

He Chunyu，Wang Qidong.Vehicle emission factors determination using CMEM in Beijing［J］.Research of Environmental Sciences，2006，19(1):109-112.

［10］張瀅瀅，陳旭梅，張瀟，等.交通信號控制策略對機動車尾氣排放影響的評價［J］.交通運輸系統工程與信息，2009，9(1):150-155.

Zhang Yingying，Chen Xumei，Zhang Xiao，et al.Assessing effect of traffic signal control strategies on vehicle emission［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2009，9(1):150-155.

［11］汪婷，謝紹東.北京奧運交通限行前后街道機動車污染的模擬［J］.環境科學，2010，31(3):566-572.

Wang Ting，Xie Shaodong.Modeling the vehicle pollution in the urban streets before and during the Beijing Olympic Games traffic control period［J］.Environmental Science，2010，31(3):566-572.

［12］蘇岳龍，姚丹亞，張毅，等.基于單雙號限行措施的北京市交通需求管理策略分析［J］.交通信息與安全，2009，27(3):28-31.

Su Yuelong，Yao Danya，Zhang Yi，et al.A special transportation demand management strategy:odd-even day vehicles prohibition in Beijing［J］.Journal of Transport Information and Safety，2009，27(3):28-31.