基于MOVES的停靠站公交尾氣排放規律研究

楊晨 鄧建華

摘要：為研究公交車輛在停靠站停靠時尾氣排放的規律，文章通過現場調查公交車停靠過程，使用 MOVES2014a模型對公交停靠過程中尾氣污染物（包括主要三種尾氣污染物CO、NOx、HC）的排放規律進行模擬仿真模擬。發現在停靠過程中，三種排放物中NOx排放量最大，并隨著速度的減小各污染物排放因子不斷增大，尤其在怠速階段公交車尾氣排放量達到最大。在三種運行工況下，怠速工況對公交車尾氣排放影響最大，加速工況下次之，減速工況下最小。

Abstract： In order to study the emission law of bus exhaust during parking， this paper investigates the process of bus parking on the spot， and simulates the emission law of exhaust pollutants （including CO， NOx， HC） in the process of bus parking using MOVES 2014a system. It is found that among the three emissions， NOx emission is the largest in the process of bus parking. As the speed decreases， the emission rate of pollutants increases， especially in the idle stage， the emission of bus exhaust reaches the maximum， and the idle situation caused by repeated car-following will significantly increase the time of the whole parking process， resulting in the increase of bus exhaust emissions. In order to study the emission law of bus exhaust during bus stopping， this paper investigates the process of bus stopping on the spot and simulates the emission law of exhaust pollutants （including CO， NOx， HC） in the process of bus parking by using MOVES2014a model. It is found that among the three emissions， NOx emission is the largest in the process of bus parking.? With the decrease of speed， the emission factors of pollutants increase continuously， especially in the idle stage， the emission of bus exhaust reaches the maximum. Under three operating conditions， idle condition has the greatest impact on bus exhaust emission， acceleration condition next， and deceleration condition least.

關鍵詞：公交停靠站;停靠過程;尾氣排放;MOVES

Key words： bus stop;parking process;exhaust emissions;MOVES

中圖分類號：U467.48? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）17-0241-04

0? 引言

公共交通是我國城市交通的主要發展趨勢，符合綠色交通發展理念。雖然發展公共交通是減少污染物排放的有效措施，但公共交通也存在著排放明顯增多的階段。對于公交車，由于需要到站停車完成接待乘客上下車的任務，此過程公交車的加減速過程以及怠速過程也愈加頻繁，在此階段尾氣排放也更加嚴重。目前，大多數研究是針對公交停靠站處公交排放的影響因素的分析，對公交停靠時整個停靠過程的排放的精確量化研究很少[1]。因此，本文著重于研究公交啟停怠速最為頻繁的階段——停靠階段作為研究對象，主要研究公交停靠過程的污染物排放情況，分析公交停靠過程的運行特征，結合MOVES2014a[2]軟件進行模擬，對公交停靠過程的污染物排放進行預測，為減少公交對城市環境的污染提供必要的依據。

1? 公交停靠過程工況分析

公交車在停靠站停車，上下乘客是公交車整個行駛過程中固有的特點。公交車從進入站臺到離開站臺，經歷了三個狀態：減速進站狀態、怠速停靠狀態、加速出站狀態，且尾氣排放污染物對乘客影響最大、最直接。在這個過程中，公交車的工況（加速、減速、怠速）以及上下客人數導致的停靠時間的長短是影響停靠站處公交排放的最主要因素。

因此，為了分析進出站時公交車行駛工況對公交車尾氣排放的影響，本文首先對實際數據進行了統計，并剔除了多輛公交同時進站時的相關跟車樣本。其次為了排除進站時路徑變化及交通量等因素對公交車運行工況的干擾，本文選取了直接式公交站臺并選取了平峰時段對公交車的進出站規律進行了調查分析，以避免擁堵對整個停靠過程造成影響。

2? 綜合移動源排放模型MOVES

為了掌握機動車排放規律和污染特性，大量學者開展了機動車排放模型的研究，目前常用的機動車排放因子模型有MOVES[3]，MOBILE，IVE，COPERT，CMEM 等。MOVES不同于以往的MOBILE、COPERT等宏觀模型，后者主要是基于機動車行駛周期進行尾氣排放的測算，MOVES則通過劃分不同的排放源bin區間，研究人員可以利用采集的數據計算運行工況分布代入模型運算，是一種基于運行工況的尾氣排放模型。

大量的研究證明了MOVES軟件模擬數據的準確性：Golnaz Ghafghazi[4]等人利用MOVES軟件，運用模型中的link-level模塊對蒙特利爾市進行了尾氣排放預測，并對交通量與尾氣排放的影響進行了相關研究，通過實測數據與模擬數據的對比分析，發現模擬數據與實際數據較為擬合。H.Christopher Frey[5]等人通過PEMS的使用，對小型車實際行駛時尾氣排放量進行了測取，同時運用MOVES設定了與實測相同的運行工況參數，通過對比分析，驗證了MOVES模型中運行工況等因素對尾氣排放預測的重要性和準確性。Sri Harsha Kota[6]等人對道路上車輛行駛產生的尾氣進行了實地檢測，對MOVES模型得到的尾氣排放與MOBILE模型所預測數據進行對比，發現MOVES對尾氣排放的預測結果更加精確，且與實際數據更加切合。因此在缺乏相關實驗設備時，使用MOVES模型來評價和預測車輛尾氣排放，不僅可以擺脫沒有實驗條件的局限性，同時也能獲得較為精確的結論。

在MOVES中，運行工況分布是MOVES的核心參數[7]。運行工況bin是MOVES軟件中基于機動車比功率（VSP）與車輛運行速度結合而得到的數據參數，是衡量車輛運行工況的指標之一，其運行工況bin定義表見表1。MOVES中機動車比功率可根據下式進行計算：

式中：v為車輛運行速度，m/s;為車輛加速度，m/s2。

3? 公交車停靠過程行駛速度采集

本文對蘇州幾個主要干道上的直接式公交站臺進行了調查，通過在高處架設照相機拍攝視頻[8]，獲取公交站臺50m范圍內公交車的整個停靠過程，在進站35m處與出站15m處進行了觀測線的標定，當公交車進入進站觀測線時拍攝開始，離開出站觀測線時拍攝結束。

通過視頻截取軟件，對所拍攝視頻進行逐秒截取。以公交車尾排氣管為參照點，根據所截取照片，畫出tk時刻公交車所處位置L1，并畫出下一幀圖片tk+1時刻公交車所處位置L2，如圖1。

根據圖1所示方法，可求出tk時刻車輛的運行速度，其計算公式如（2）：

經過實際調查，并對數據進行統計分析。因為調查的數據量很大，而分析公交車的減速進站時間只需要有一定的代表性即可，因此沒有把所有的數據進行全部統計，選取了16輛公交車的減速進站樣本及加速樣本進行了相關分析，如圖2、圖5所示。

根據式（2）可求得公交車進入觀測線時的行駛速度。在所調查的樣本中，進入觀測線時，車速最大的為10.67m/s，最小的為7.59m/s。

在全國多個大城市常規公交平均運行速度調查中發現[9]：公交車運行速度較低，目前全國公交車平均時速在20km/h左右;此外，相關研究發現[10]，對于一般封閉式公交專用道上公交車運營車速可達到30-40km/h，非封閉式的公交專用道可達到20km/h以上。因此所設觀測線處公交車速度區間滿足[20km/h，40km/h]的平均運行速度區間，因此在35m處設置觀測線是合理的。

此外，由于公交車停靠（服務）時間的長短主要由上下公交車的人數決定[11-13]，因此，本文通過視頻計時，對進入該停靠站的公共汽車的停車怠速時間進行測定。在所測得的樣本中，停靠時間最短的為3.15s，停靠時間最長的為18.33s。將所有樣本求和取平均值，得到公交車的平均停靠時間為9.35s。

4? 不同運行工況下的排放規律

4.1 減速進站

對于公交車減速進站過程，根據所測得數據，其速度變化形式如圖2。

由圖2可知，公交車從觀測線減速進站至停車所需時間大致為6-7s。因此對于公交車進站減速時，尾氣排放速率主要與進入車站的初速度與減速度有關。對初始速度為7-8m/s、8-9m/s、9-10m/s、10-11m/s的進站減速樣本進行模擬，可得公交車進站減速過程的平均排放因子如圖3。

由圖3可知，在減速過程中，各污染物平均排放因子受初始速度及減速度大小影響較小。三種污染物的平均排放因子變化不大，基本保持在同一水平上。

根據上文介紹，可計算公交減速進站狀態下的VSP值，根據所得減速度值及速度值，計算所測樣本減速狀態下VSP<0。計算結果表明，減速進站過程的主要工況為低速運行，對應bin區間為bin11。因此當公交車為減速狀態時，車輛所處bin區間相同，且當VSP<0時，車輛尾氣排放較為穩定[14]，因此在減速狀態下，車輛尾氣排放因子變化不大。

由此可知，公交進站過程的減速工況對公交車尾氣排放影響較小。

4.2 怠速停靠

公交車在怠速停靠過程中，其運行速度較小，根據MOVES中運行工況定義，當車輛速度0

由圖4可知，車輛在怠速停靠狀態下尾氣排放增長迅速，三種污染物平均排放因子增長均較為明顯，且對于公交車，NOx變化最明顯，增長量最大。

當車輛停車上下客時，停靠時間是導致排放增多的最主要因素。

4.3 加速出站

本文還統計了公交車加速出站15m范圍內的公交車速度變化，對于加速出站的典型樣本進行數據處理分析，得到加速出站時速度變化如圖5。

由圖5可知，公交車加速出站主要分成三種形式：①加速至期望速度;②先加速后勻速再加速;③先加速后減速。對于第二第三種形式，根據視頻拍攝結果，主要是由于前方存在其他社會車輛，駕駛員通過自身駕駛操作進行的勻速跟車或減速行為。因此對于無車干擾下，駕駛員一般以某一加速度加速至期望速度行駛，只是加速度大小有所不同。由于加速出站時初速度為0，因此排放因子只受加速度大小影響。在所測的樣本中，加速度范圍在[0.2m/s2，1.5m/s2]之間，假定公交車期望駕駛速度為30km/h（即8.3m/s），因此確定MOVES模擬方案如表2。

運用MOVES進行模擬，可得各加速度下，公交車加速至期望速度時的平均排放速率如圖6。

由圖6可知，在不同加速度下，公交車尾氣排放速率不同。加速度大小對加速過程中，CO與NOx的平均排放因子影響較大，且隨著加速度的增加，排放因子逐漸增大，且在加速度為1.4m/s2時，排放因子達到最大。

對于高峰時段，由于社會車輛較多、道路擁擠，勢必會造成車輛行駛速度的降低，根據MOVES模擬運行速度與排放因子的關系，可得其變化規律如圖7。

根據圖7可知，車速越低，公交尾氣排放因子越大，因此高峰時段必然會造成公交尾氣排放的增多。

5? 結論與展望

根據上文研究所得結論，公交車的排放因子隨著速度的變化而不斷變化，并在怠速工況下排放因子達到最大。在三種污染物中，NOx排放因子最大。在整個停靠過程的三種工況下，怠速工況對公交車尾氣排放影響最大，加速工況下次之，減速工況下最小。因此針對以上排放規律，可給出相關建議：合理安排各列班車的出發及到站時間，避免或減少多輛車同時到站造成的頻繁加減速及多次怠速情況，通過降低由于跟車造成的怠速時間，可有效降低公交車的尾氣排放。此外車輛在加速出站過程中，應避免急加速情況，以免造成排放增大。對于高峰時段，公交車輛由于同時進站輛數過多，減速、怠速、加速過程也更加頻繁，且高峰時段乘客較多，勢必也會造成停車時間的延長，因此錯峰出行、減少在高峰時段出行的頻率，可顯著降低由于上下客造成的停車延誤，有效減小公交車的尾氣污染。加大新能源汽車的使用也是降低排放的一大措施。

參考文獻：

[1]貢瑋.公交停靠站公交排放預測模型研究[D].東南大學，2017.

[2]黃冠濤，宋國華.綜合移動源排放模型——MOVES[J].交通信息與安全，2010.

[3]黃冠濤，宋國華，于雷，胥耀方.綜合移動源排放模型—MOVES[J].交通信息與安全，2010，28（04）：49-53.

[4]Golnaz Ghafghazi，Marianne Hatzopoulou.Simulating the environment effects of isolated and area-traffic schemes using simulation and microscopic emission modeling.Transportation.2014，41（3）.

[5]H.Christopher Frey，Bin Liu.Comparison of driving schedule project level MOVES emission factor to empirical data.Air and waste management association annual and exhibition 104th.2011.vol.3.

[6]Sri Harsha Kota.Evaluation of on-road vehicle CO and NOx national emission inventories using an urban-scale source-oriented air quality model.Atmospheric environment.2014，85（Mar）.

[7]EPA. Draft Motor Vehicle Emission Simulator（MOVES）2014a： User Guide. Environmental Protection Agency，2013.

[8]袁何洋.基于視頻的車輛速度檢測方法研究[D].大連海事大學， 2013.

[9]全國多個大城市常規公交平均運行速度.https：//www.docin.com/p-1799257149.html.2016.

[10]楊超群.提高城市公交車運行速度的措施[J].城市公共交通，2014，5.

[11]許秀華.公交車在公交停靠站的停靠時間研究[D].北京交通大學，2015.

[12]王鑫.基于GPS數據的公交車停靠時間預測研究[D].重慶大學，2015.

[13]樊曉超，惠英.高頻率發車條件下快速公交停靠時間分布[J].交通與運輸，2013（12）：91-94.

[14]陳秋燕.基于VSP的城市公交動態排放與油耗特征研究[D].東南大學，2012，5.

作者簡介：楊晨（1994-），男，江蘇常熟人，碩士研究生，研究方向為交通規劃與控制;鄧建華（通訊作者）（1972-），男，湖南永興人，副教授，碩士，研究方向為交通仿真。