基于模型的城市公交車輛NOx排放研究進展

馬榮, 寇業威, 何超, 劉學淵, 李加強

(1. 西南林業大學機械與交通學院, 昆明 650224;2. 云南省山地農村生態環境演變與污染治理重點實驗室, 昆明 650224;3. 云南省高校高原山區機動車環保與安全重點實驗室, 昆明 650224)

近年來,隨著城市經濟的快速發展,機動車帶來的交通排放急劇上升,已成為城市大氣污染的重要來源之一[1-2]。其中的NOx排放因其強致病性受到廣泛關注,各地區一直以來都在積極推進公交優先的理念以減輕城市大氣污染壓力。立足公交優先理念,把公共交通擺在城市交通發展的首要位置,才能從根本上緩解交通擁堵、尾氣污染等矛盾[3]。例如,采用合理的公交優先政策,保障公交運營的主體地位,從而帶來可觀的節能減排效益;同時控制交通基礎設施減少延誤,通過幫助公交車在運營時獲得路權,起到減少排放的作用;或在未來通過智能交通技術,建立公交優先系統來緩解交通擁堵問題,與此同時減少尾氣排放總量。

在公交車輛減排效益的研究中,往往涉及時間跨度長、空間尺度大等問題,并且城市交通環境復雜多變,影響因素眾多,導致數據量龐大,傳統的實驗和數值統計已無法快速有效地分析和預測,因而利用仿真模型的預測研究方法成為了當前研究的重要手段。以現有仿真模型為基礎,現從公交車輛、公交專用道、公交站臺3個主要視角進行對比分析,歸納并提出當前及今后公交車輛NOx排放模型應用的主要研究方向及展望。

1 現有仿真預測模型

1.1 交通仿真模型

探究城市公交尾氣排放需要借助交通仿真模型對路網運行情況進行模擬。交通仿真模型按精確度可分為宏觀、中觀以及微觀模型。微觀仿真模型能對實體運動進行細致的描述,并對路網實際交通狀況進行精確的預測,包括車輛產生模型、車輛跟馳模型、車道變化模型以及交叉口模型,其中最具代表性的車輛跟馳模型是基于微觀的駕駛行為,描述了在限制超車的單行道上行駛車隊中相鄰兩車的相互作用[4]。目前國外學者已根據交通仿真模型推出VISSIM、PARAMICS、GETRAM等交通仿真軟件, VISSIM作為功能最齊全的交通仿真軟件之一,能分析車道類型、交通組成以及交通信號控制等條件下的交通運行狀況,具有評價和優化交通網絡等功能,是分析交通問題的有效工具。

1.2 尾氣排放模型

尾氣排放模型是在大量排放實驗的基礎上,研發用于量化尾氣的排放特征,按照模型的應用層次也可分為宏觀、中觀和微觀模型,如表1所示。宏觀模型是以平均速度為基礎,一般用于預測地區的尾氣排放。微觀模型是以車輛瞬時速度為基礎,一般用于中觀或者微觀的交通方案評價。宏觀排放模型主要有MOBILE、EMFAC、COPERT以及IVE。MOBILE和EMFAC是基于平均速度的宏觀排放模型;COPERT則是基于地區內燃料銷售的統計資料來計算區域內污染物的總和;IVE則是在計算排放率時采用功率聚類法來預測區域排放。微觀排放模型主要有CMEM和MOVES。CMEM是計算輕型車尾氣排放的微觀模型,其原理是通過油耗和空燃比獲取機動車污染物排放量。MOVES在各個層面上的適用性拓寬了其在交通策略評價上的應用,為利用交通手段進行減排提供了有效的評價工具。

表1 排放模型對比Table 1 Comparison of emission models

1.3 模型的本土化與集成

由于中國尚未研發出適合本土地區的微觀排放模型,因此在建模前需先對現有的排放模型進行本土化設置。本土化設置即將模型的參數包括氣象信息、燃油類型等進行修正,使其能夠正確反映中國車輛的運行工況和排放特征。MOVES模型的數據庫管理系統具有開放性,其設置參數幾乎涵蓋了與污染物有關的各種因素,Ahsan等[6]以宏觀層面研究了總長975 km的公交路段排放,以微觀層面研究不同車型和道路類型的公交排放,可見MOVES模型因其對不同區域有較強的適應性往往成為排放研究的首選,其運行結構如圖1所示。

對于中觀和宏觀的排放研究,有較高精確度的CMEM模型以及對發展中國家適用性較高的IVE模型同樣受到學者們的青睞,楊鵬史等[8]利用GPS數據公交車運行特征,并結合IVE模型列出該公交線路內污染物的排放清單,并對不同的影響因素進行分析,從而得出其規律性。

在運用排放模型預測尾氣排放時需要交通數據,如果要進行全面的交通調查,往往會因為資源、人力等問題無法開展,而交通仿真模型可以在有一定數據的基礎上對研究區域進行仿真,因此將交通和排放模型集成搭建仿真平臺,不僅可以預測研究區域內的排放量,還可以分析交通設施對排放量的影響,為交通管理者優化交通情況提供理論上的參考依據。搭建仿真平臺的過程是將交通模型作為排放模型的輸入數據進行輸出數據的轉換,目前運用最多的組合是VISSIM-MOVES仿真平臺,以車輛比功率(vehicle specific power,VSP)公式作為耦合點,將VISSIM輸出的速度與加速度通過VSP公式轉化為BIN區間輸入MOVES模型,得到在VISSIM模擬下的尾氣排放,詳細流程如圖2所示。聯合仿真平臺一般用于觀測車輛在行駛軌跡中產生的排放,也可以與其他模型聯合仿真得到區域內機動車尾氣的分布特性。

圖2 聯合仿真流程[7]Fig.2 Joint simulation process[7]

2 公交車輛模型減排效益評價

2.1 公交車機械模型研究

以降低柴油公交尾氣污染為目的的公交車輛機械排放性能模型(表2)主要有兩類。

表2 機械性能的公交模型特征Table 2 Bus model properties of mechanical performance

(1)使用高品質生物柴油混合燃料。MOVES模型適用于中微觀層次,文獻[9-10]以模型內的綜合因子測算方法為基礎,劃分速度區間后建模分析,發現公交NOx的減排率在行駛里程至8×104km時達到峰值后將明顯降低,整體呈下降趨勢。

(2)加裝柴油機顆粒過濾器或使用助燃劑。文獻[11-12]以ESC十三工況試驗建模以評估改裝發動機對尾氣排放的影響,表明助燃劑的使用對揮發性有機物的減排率效果最佳,雖導致NOx的排放略有上升,但影響較小。

以探究新能源公交車的減排效果為目的的公交車輛機械性能排放模型分為3類。

(1)針對天然氣公交車,文獻[13-16]選取適用于中觀層次的COPERT模型,表明替換柴油能源使各類常規污染物均降低,但在NOx排放上有最顯著的減排效益;在路況差、高峰時段的主干道,NOx的排放大幅降低。根據徐龍等[17]搭建的速度-能耗模型表示天然氣公交車的平均速度在10～60 km/h變化時能耗強度相差最高,可作為減排效果最佳的速度參考范圍。

(2)生命周期模型作為適用于評價未來潛力的預測模型,文獻[18-19]針對純電動公交車,應用其模擬不同情景下的尾氣排放,運行時間需滿3年方可起到真正的減排效果,運行里程需滿百公里后的減排效果才達到質變,每百公里可實現60%的減排。

(3)文獻[20-21]針對油電混合公交車同樣應用生命周期評價模型,發現油電混合公交車運行工況主要分布在中小轉速和中小扭矩區,降低怠速工況比例,使減少NOx排放,但在空調運行期間,因節能技術滯后,其減排潛力遠低于天然氣公交車。

2.2 公交車交通模型研究

關于交通層面的公交模型,首先從公交車的運行狀況(表3)入手,以量化行駛特征為目標,宜使用以機動車比功率為基礎建立的速度-排放模型,文獻[22-23]表明公交車在運行過程中NOx和PM的排放量均隨著加速度的增加而降低,但快速行駛會引起柴油公交車的瞬時高排放,可見良好的交通環境是影響排放的重要因素。惡劣的交通環境通常發生在復雜的交織區域,根據反向傳播神經網絡建立交通延誤與排放相關的模型,文獻[24-25]的研究表明在交叉口所導致的交通延誤和過多的停車次數對公交排放的影響最大,該結論在Hu等[26]的研究中得到進一步驗證,提出適用于研究混行交通流的門控循環單元的混合模型,表明擁堵的交通環境導致公交車NOx的額外排放,其本質是由惡劣的行駛狀態所帶來的怠速工況所引起的。賈興利等[27]針對地勢較高的區域,分析不同坡差的速度曲線,基于MOVES模型得到排放量,表明坡差代數值與NOx排放成正比,且當坡差為定值時,前坡坡度對運行狀況和排放的影響較小。

表3 交通層面的公交模型特征Table 3 Properties of bus model for traffic performance

公交車內外部條件同樣會對排放造成影響。研究中涉及多個影響因素的,可建立TBEM排放模型進行綜合分析,Wei等[28]研究表明污染物類型與公交車的外部條件有關,其中車型是NOx和PM的影響因素,尺寸則是CO2的影響因素。此外,作為內部條件的乘客負荷對NOx排放的影響最為顯著,尤其在低速行駛期間,過高的乘客負荷會導致NOx的額外排放,為進一步探究乘客負荷所帶來的影響,文獻[29-31]研發了適用于有效量化某一特定影響因素的CDN微觀仿真模型,對其進行靈敏度分析表明當乘客占有率達到擁擠狀態時,人均減排率隨著乘客負荷的增加而大幅度下降,燃料消耗率隨著速度和加速度的增加呈現明顯的上升趨勢。

積極的工作狀態和情緒可促進良好的駕駛行為[32],進而節省燃料的消耗,但交通運行策略在影響了駕駛行為后對排放造成了不同程度的影響。文獻[33-34]以MOVES模型進行微觀仿真發現限行措施使公交車怠速運行時間占比降低,運行速度提高,因此NOx的排放速率呈現下降的趨勢,然而限行措施影響了社會車輛的運行,導致其長時間處于低速行駛狀態,將消耗更多燃料,進而提高NOx排放量。關于平靜區域內公交車的排放情況,通常使用COPERT等中觀層面的仿真模型進行分析,文獻[35-37]的研究表明將減排標準與油改電措施并行后的減排效果最佳,尤其在減速帶內產生的高濃度NOx排放得到有效的緩解。

3 公交專用道模型排放效益評價

3.1 公交專用道交通效益評價

公交專用道在交通層面主要是以提升運營效率為目的,為交管部門進行規劃設置提供更為有效的科學依據,根據評價體系指標建模(表4)分為以下3類。

表4 交通層面的公交專用道效益評價Table 4 Benefit evaluation of bus lanes at traffic level

(1)對社會車輛的影響。公交專用道的設置壓縮了社會車輛的道路資源,為保證公交優先而且不影響社會車輛運行,宋現敏等[38]運用HCM2010延誤公式建立時間模型以提升道路資源的時空利用率,降低社會車輛對道路資源需求沖突;邵春福等[39]在此基礎上建立了適用于交通預測的Logit模型,在公交專用道上配備高承載率(high occupancy vehicle,HOV)型車道的交通組織優化方案,可降低普通車道的負荷度,同時提高公交專用道利用率。范馨月[40]搭建適用于綜合分析各類交通因素的特征選擇模型,將公交車與社會車輛的運行效率建立聯系,得到混行影響最小路段,為專用道選址提供參考。

(2)對交通延誤的影響。交叉口的通行能力會因為不同類型的公交專用道所產生不同程度的交通延誤,根據HCM2000延誤公式改進的飽和流量計算模型,文獻[41-43]研究表明路側式公交專用道會使進口道中右轉車道的通行能力有所降低,但隨著公交分擔率的增加,延誤逐漸減小。蔣誠等[44]在專用道基礎上提出借道系統,可由社會車輛借用通行,運用Lingo模型驗證其共享優化率,表明該措施并未影響公交優先,同時降低交叉口整體延誤。

(3)對出行時間的影響。孫文霞等[45]以出行時間最小值為目標函數,建立適用于交通出行量(origin-destination,OD)需求預測的雙層規劃模型,尋求在開放時段內最優的專用道布局。文獻[46-47]先運用雙層優化算法以出行時間為目標建模,產生路徑選擇以滿足出行者隨時空變化的出行需求,進而運用動態聚合網絡模型,考慮動態交通的情況下分配所有網絡用戶的總出行時間,以最佳路徑選取公交專用道位置,Muratt等[48]在此基礎上進一步研究,發現以出行時間為主要指標的公交專用道設置,很大程度上取決于當地居民出行的需求水平和公交路線的規劃。

3.2 公交專用道排放效益評價

公交專用道內產生的污染物在不同時段和路段所呈現的排放特性有明顯的差異[49],通過分析污染物的影響因素,以研究方向建模(表5)將公交專用道排放效益評價分為3類。

表5 排放層面的公交專用道效益評價Table 5 Benefit evaluation of bus lanes at emission level

(1)交通設施。VISSIM交通仿真模型適用于研究交通組織方案下的排放特性,文獻[7,50]運用其比較不同專用道類型對公交車NOx排放總量的影響,同時公交專用道的設置對早晚高峰的NOx排放有顯著的減排效益,文獻[51-52]在此基礎上,設計公交專用道的同時合理分配道路資源,采用信號配時策略,輸入MOVES模型進行檢驗后顯示合適的組合方案能夠進一步降低排放。

(2)影響范圍。以實測數據建模通常選用適配度高的MOVES模型,將GPS系統與MOVES結合,搭建基于VSP的快速公交系統(bus rapid transit,BRT)線路排放速率模型來估算公交專用道實施后所產生的尾氣污染對周邊區域的影響范圍,文獻[53-54]表示公交車在經過密集區域時NOx的排放量依然呈現較高濃度,但在公交專用道運行時隨著平均速度的增加,空轉運行的比例降低,排放因子緩慢下降至最小值,可見專用道設置可緩解擁堵區域內高濃度的尾氣污染。樊清清[55]探究了時間范圍內的排放,表明專用道的設置使公交車和社會車在早晚高峰期內NOx減排最顯著。劉夢淼[56]建立了用于評價具有多個輸入和輸出的決策單元相對有效性的DEA模型,在排放基礎上輸入綜合交通參數,表明現行專用道路側開口數過多導致減排效益差,提出增大專用道內的站間距等改進措施。

(3)排放特征。VSP可實時反映路況車載排放,因此多用于排放特征分析,文獻[57-58]以VSP區間定義公交車的運行狀態,分析公交車在專用道運營時產生瞬時高排放集中在VSP≥10 kW/t區間,表明高加速或快速行駛是其主要原因,Lai等[59]在此基礎上以VSP結合IVE排放模型,表明VSP增加使排放率升高,高VSP對NOx排放貢獻率最大,對此在高峰時段應給予公交車更多路權,合理設置專用道的位置,優化運行工況。楊鵬史等[8]以ES-VSP模型表征不同的擁堵狀態,表明主干路混行車道的排放因子隨擁堵狀況而增大,處于中度擁堵時,公交專用道內NOx排放因子相對最低,表明交通狀態對公交運行和排放有顯著影響。

4 公交站臺排放模型預測評價

4.1 排放過程的建模分析

公交站臺內存在排隊長等問題使其缺乏服務效率,其中在接送乘客時所需時間的不確定性是產生排放的主要因素[60],因此,以優化站臺為目標建模(表6)分為3類。

表6 污染物排放過程的建模分析Table 6 Modeling and analysis of pollutant discharge process

(1)站臺位置。VISSIM適用于與排放模型聯合仿真,模擬交通場景,Yu等[61]基于實測數據建立上述3類優化場景,以CMEM模型預測表明站臺位置對NOx排放影響最大。文獻[62-63]研究位于交叉口的公交站臺,將排放模型PERE和交通模型VISSIM搭建仿真平臺,表明高流量下將站臺設在出口道可減少交通延誤,中低流量下設在進口道可減少停車次數,均可起到NOx減排作用。Pan等[64]提出公交站臺影響區(bus stop influence zone,BSIZ),建立以研究空間適應性為適用條件的GWR模型,輸入影響因素將BSIZ與公交排放建立聯系,表明站點與交叉口距離對NOx排放影響最為顯著,Hao等[65]以GBDT模型提出發展中城市應合理規劃公交覆蓋率,站臺過高的鄰近性使尾氣濃度驟升。

(3)站臺長度。復合線源排放模型CLSE可具體量化暴露水平,適用于預測不同行駛條件下的排放速率,Yu等[69]用其捕獲公交車在站臺內停車和啟動時準確的排放分布,表明公交車在加速時間段內排放量有驟長的趨勢,可見加速距離對NOx排放至關重要,因此在設計停車線時應給予與公交站臺一定的距離,以降低其因延誤產生的排放,保證公交車的正常加速行駛,文獻[70-71]在此基礎上運用VISSIM模型進一步驗證停車線至站臺距離與平均延誤呈反比,提出延誤曲線來設計站臺長度。黃文峰等[72]以社會車平均速度和公交靠站時間為自變量預測排放因子,表明平均速度在40 km/h以上時排放因子將出現明顯惡化,提出對站臺長度改進措施,緩解進出站急加速或急減速產生NOx額外排放。

4.2 擴散范圍的建模分析

公交站臺會積累高濃度的污染物形成擴散范圍,對此運用擴散模型(表7)來分析擴散范圍的影響因素分為以下4點。

表7 污染物擴散范圍的建模分析Table 7 Modeling and analysis of pollutant diffusion range

(1)風速風向。風作用下污染物的擴散運動具有流動性,宜選用組分輸運模型,Moore等[73-74]運用方差分析法建模研究站臺內NOx濃度和風速的相關性,面向道路的公交站臺因其形狀形成封閉空間導致站臺內污染物濃度過高,背向道路的公交站臺會隨著風速的大小以公交站臺為中心擴散。為進一步真實反映擴散的湍流物理特性,王省身[75]在此基礎上以k-ε湍流模型探究風向對污染物擴散范圍的影響,表明對迎風側站臺而言,尾氣在車尾處聚集后順利擴散,幾乎不影響站內區域,而站臺位于背風側時,污染物濃度隨著站臺與建筑物的間距而變化。

(2)氣象因素。研究接觸污染物的行為和特征,宜采用暴露風險評估模型,通過GFAAF分析收集到的灰塵樣本,并結合污染物暴露水平計算公式建模分析,文獻[76-77]表示在霧霾天氣下NOx的暴露水平超標,尤其陰雨天污染物在氣候的影響下產生了較大的擴散,對居民的出行以及居家生活都造成嚴重的影響,石江偉[78]將擴散濃度與溫度、濕度建立相關系數,表明污染物擴散濃度和溫度呈明顯負相關,與濕度呈一定正相關。

(3)交通流量。平均分布偏差法以不同的平均分布偏差值(mean distribution deviation,MDD)值建立模型,適用于繪制公交車在不同區域的NOx排放熱圖,表現排放差異性,Wang等[79]研究發現位于交叉口的公交站臺在短時間內暴露了更高水平的尾氣污染,原因在于交叉口內較大的車流量使站臺內污染物長期處于高濃度水平,加之空氣交換較慢,導致污染物被困在站臺內無法擴散,而且交叉口上游會產生更多排放,主要原因在于機動車在上游進口道需要停車等候,對公交車而言如果站臺設置在上游路段,則會因為交通延誤和進站導致污染物排放。文獻[80-81]以交通量為參數建立微觀預測模型,表明站臺內存在兩輛以上的公交車怠速?？繒r,因車體的阻擋作用導致乘客暴露在NOx高濃度水平。

(4)站臺設計。神經網絡預測模型適用于解決同時考慮多因素和限制條件下的信息處理問題。徐磊等[82]搭建MIV-BP神經網絡模型,表明直線式站臺的污染物擴散濃度較港灣式更為嚴重,因此在公交線路多的路段應設置港灣式站臺,同時站臺的廣告擋板應優先使用透明的鋼化玻璃材質或改為半封閉式,減小污染物對乘客的傷害。

5 結論與展望

5.1 結論

將公交運行的三大主體:公交車輛、公交專用道、公交站臺進行了分類討論,對其相關的仿真模型的應用及當前研究進展作出歸納總結,得出如下結論。

(1)對公交車輛單一車型的模型研究中,主要關注不同的燃料特性、發動機性能等,其在交通環境中的特定工況研究,對傳統內燃機公交車的NOx減排策略和新能源公交車輛的運用等提供了重要的研究依據。在優化目標一致的前提下,結合交通環境、乘客負荷以及交通運行策略等因素的多變量研究模型是今后的主要研究方向。當前,關于公交車機械模型的研究較為全面,研究方向以新能源公交為主,符合發展清潔能源的大趨勢,但與交通模型研究結合時未能充分考慮兼容性,如選擇動力能源時應考慮到成本問題以及未來的減排潛力。

(2)中外學者對公交專用道進行了大量的建模和仿真研究,公交專用道的設置和運行使公交車的運行狀況得到較大的改善。仿真模型結合算法的運用可進一步提升公交車的時效性和服務水平,同時減少了因頻繁怠速和減速導致的額外NOx排放,成為研究排放效益的重要手段。當前,關于公交專用道運行效益評價主要停留在交通層面,但排放層面的評價未成體系,且運用的排放模型較為單一,研究方法主要通過比功率分析,缺乏創新性。

(3)公交車在站臺內的?？亢偷∷贍顟B是導致其NOx排放增加的主要因素,站臺內的NOx濃度相較于其他區域有更高的暴露水平,擴散模型可以研究不同道路交通狀況和氣候條件等因素下的污染擴散范圍和影響,對交通設施的改進等提出理論依據,可結合微觀排放模型,優化設計站臺、道路等,確保接送乘客的效率提高并降低排放。當前,關于站臺排放過程的研究較為全面,優化目標多樣,但現有微觀模型對公交進出站的仿真效果普遍較差,擬合度低;擴散過程的研究較為欠缺,且擴散模型為考慮各類影響因素需要二次開發,仿真難度高。

5.2 展望

本文研究所列舉的模型,將各類影響因素與公交排放建立起具體聯系,為今后的研究提供借鑒?；诖?對于未來在該領域的研究有以下幾點展望。

(1)研究公交車運行狀況,因微觀排放模型的仿真擬合度高而常作為首選。但由于中國目前尚未開發出適合預測本土排放的微觀模型,在使用發達國家的排放模型時,若缺少部分的基礎數據,需要連接模型自帶的數據庫進行仿真,以MOVES模型為例,數據庫中的燃油信息、機動車類型分布及檢測與維護(inspect/maintenance,I/M)制度等與中國存在較大的差異?？梢?開發適合中國本土特征,能以行駛工況為參數的微觀排放模型將是中國在該領域研究的重點和難點。

(2)現有的公交系統往往存在服務效率低、舒適度差等特點,隨著大數據時代的到來,車輛協同駕駛技術、5G通信技術、云計算技術等新興科技應運而生,將使公交系統朝智能化和信息化發展,為不同出行需求提供有具特色的定制公交服務,從而緩解公交車因惡劣的交通環境所帶來的污染物排放。可見探尋智慧公交系統規劃設計與運營管理的新方法,實現中國交通強國的戰略計劃是未來城市公交發展的長遠目標。