基于交通指数的机动车污染物排放分析方法研究 ——以北京为例

为了科学有效地支持城市化机动化进程中交通治污治堵一体化工作,研究建立了交通指数与基于车辆比功率(vehicle specific power,VSP)的机动车污染物排放相关联的分析方法,通过分析交通指数与微观车辆行程速度分布的一致性规律,利用海量逐秒运行工况数据和车辆排放特征数据,建立了机动车辆在实际道路上运行速度与排放强度之间的关系,并以北京市为例,研究发现交通指数与小客车氮氧化物排放强度在道路类型、工作日周末、上下午等因素下具有明显的正相关关系,影响程度由大到小分别是道路类型、工作日周末、上下午.     

车载质量排放率测试系统开发与试验研究

为了准确地测量交通流中单车污染物排放量,分析机动车在实时交通流的排放特征及影响因素,评价机动车排放及确定减排措施,开发了一种可以测量实际道路机动车瞬时质量排放率的车载排放测试系统。系统由发动机的燃油消耗量、尾气排放参数(HC,CO,NOX,CO2)、过剩空气系数等参数和被测车辆录入电脑的相关信息融合计算,得到瞬态的质量排放率。试验结果表明,仪器具有较高的精度。     

长沙市机动车污染分析及治理对策

对1996～1997年机动车尾气监测有效数据进行了统计分析,估算出1998年长沙市各类型车辆年排污总量及机动车排放尾气中的CO、NOx对大气污染的分担率,并对今后的机动车尾气治理工作提出了几点建议.     

应用居民出行状况估算北京市机动车污染排放量

通过调查获取北京市各交通方式分担率、人均出行距离等居民出行参数,并由此确定机动车总行驶里程并估算出北京市各种机动车污染物年排放总量.结果表明：公交车、私家车和出租车的满载率分别为0.44,0.25和0.375,人均出行距离分别为8.5,24.0和10.0 km/人/次.北京市机动车（轿车和公交车）尾气HC、CO、NOx污染总量达106.57万t,其中私家车占污染排放总量的85.3%,出租车占12.4%,公交车占2.3%.     

基于最小二乘滤波-肖维勒准则的光伏异常功率数据清洗及预测应用

光伏功率数据受天气情况影响难免存在异常使得多步预测难以达到理想的准确率.为克服这些缺陷,利用最小二乘滤波能准确识别数据时间序列突变的优点,建立了基于最小二乘滤波-肖维勒准则的光伏功率异常数据识别模型.将修正后的吉林省两座光伏电站功率数据应用于傅里叶分解-秩次集对分析模型进行超短期预测,仿真结果表明,与肖维勒准则相比,最小二乘滤波-肖维勒准则模型具有识别准确率高、适用性良好等优点,且修正后的数据运用于超短期预测也具有较高的预测精度.     

机动车尾气防治平台设计

针对我国机动车尾气防治平台研究缺失的问题,以西安国际化大都市建设为背景,以西安市机动车尾气排放现状为依据,系统阐述了机动车尾气防治的必要性,剖析了机动车尾气防治平台的设计需求,设计了机动车尾气防治平台.该平台由数据采集模块、数据分析与处理模块、决策支持模块三个模块组成,具体包括路(抽)检及超标车辆维护治理跟踪、机动车排气污染防治对外信息发布等13个子系统.实践表明该平台具有很强的兼容性、可扩展性与可操作性,可为城市机动车尾气治理提供科学合理的理论框架和参考依据.     

国Ⅳ柴油公交车在实际道路上的排放特征

应用车载式尾气排放测试设备对北京国Ⅳ排放标准的柴油公交车在实际道路上的尾气排放特征进行实测研究,测试时间为10 645 s,行驶里程达51.3 km,共获得10 645组有效数据,测试数据能反映车辆在实际道路上的排放特征.车辆在实际道路上尾气排放NOx、CO、总碳氢化合物(total carbureted hydrogen,THC)和颗粒物(particulate matter,PM)的排放因子分别为(11.02±1.46)、(1.44±0.12)、(0.038±0.01)和(0.053±0.03)g/km.车辆的油耗、排放状况与车辆的行驶状态等因素有密切关系:车速越快,加速度越大,油耗速率越高;NOx排放随工况点分布与油耗速率的分布趋势基本相似;CO排放速率在低速和减速工况下较低,车速超过30 km/h及加速区域排放升高;THC高排放主要集中在车速低于30 km/h的加速区域。     

机动车车头时距分布的韦布尔修正模型

为了更好地描述机动车到达规律,基于韦布尔分布函数建立了描述机动车车头时距分布的韦布尔修正模型。利用长春市典型路段的调查数据对比分析了韦布尔模型、负指数模型、移位负指数模型与韦布尔修正模型对车头时距分布的拟合效果,进一步分析了韦布尔模型与韦布尔修正模型中的拟合参数。结果表明:韦布尔模型与韦布尔修正模型的拟合结果明显优于负指数模型与移位负指数模型;韦布尔修正模型比韦布尔模型更具有普适性,其拟合结果更优。研究成果可以为认识机动车到达规律提供理论工具与方法,为城市交通信号方案设计与优化奠定理论基础。     

城市信号交叉口机动车尾气扩散特性研究

为了精确地模拟机动车尾气污染物在城市道路信号交叉口附近区域的扩散规律,通过在杭州市实际道路交叉口的实验调研,对CAL3QHC交叉口线源扩散模型的源强计算方法进行了改进.考虑机动车在交叉口排队后的加速过程对车辆尾气污染物排放的影响,将车辆在交叉口的行驶排放作为一条分段线源处理,并设计各分段的源强计算方法.并将监测点处的CO污染物质量浓度模拟值与实际检测值进行对比,结果表明:模型改进前在高峰和平峰时段的平均模拟误差分别为14.6%和10.6%,改进后分别为7.3%和6.2%;改进后的排放源强计算方法更加接近城市交叉口机动车尾气排放的真实状况;在高峰时段,改进效果更加明显.     

类比法在公路大气环境影响预测中的应用

通过类比法与扩散模型法预测公路大气环境影响的对比分析,对类比法在公路机动车排气污染方面的应用进行了深入研究,采用工程特征、污染物排放特征、环境特征相似的原型公路监测值的类比修正结果作为新建公路机动车尾气环境空气影响的预测值。计算实例表明:类比法预测结果误差小于扩散模型计算结果,类比预测结果更接近于验证结果。     

青岛市机动车污染物道路动态分布规律研究

针对青岛市道路特点及机动车污染物排放的现状,本文根据移动线源排放源强理论,建立了机动车污染物的排放预测模型。通过采集典型线源道路香港中路的车流量和车速数据,结合相应的风速、风向、机动车排放因子等参数,模拟计算了机动车在预测点处污染物排放的质量浓度。计算结果表明,机动车污染物的排放浓度随着风速的增加呈下降趋势,而机动车CO和HC的排放量随着车速的增加,下降比较明显。该研究为青岛市机动车尾气污染提出了相应的控制措施。     

基于向量误差修正模型的短时交通参数预测

为了进一步提高短时交通参数预测的精度,针对交通参数之间存在的内在相关性,在对各交通参数时间序列进行平稳性检验、协整检验的基础上,构建了一种适应于短时交通参数预测的多变量时间序列模型-向量误差修正模型,并对模型的稳定性进行了检验。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行了实验验证和对比分析。实验结果表明,所构建的向量误差修正模型具有较好的预测效果,能够进一步降低短时交通参数预测的误差。     

基于车牌识别数据的行驶轨迹重构和排放测算

随着特大城市的发展,柴油车等高排放车辆成为城市的主要移动污染源之一,对大气环境质量控制造成越来越大的压力.基于道路交通车辆的车牌自动识别数据集,从识别断面的车辆通过时空数据推算车辆的行驶轨迹,获取城市级别高排放车辆的热点行驶路径、出行特征及活动规律,为制定车辆减排政策(如高排放车辆的管控及低排放区划定等)提供定量方法和科学依据.提出基于地图应用程序开发接口(application programming interfaces,API)导航的车辆行驶轨迹重构方法,较为真实地还原车辆行驶路径,并结合移动源排放测算(motor vehicle emission simulator,MOVES)模型对行驶车辆的多种污染物排放进行估算.以中国深圳市运行的柴油车为研究对象,分析验证该方法的可行性及可靠性.结果表明,该方法可完整重构柴油车在深圳市的运行轨迹,并实现对排放的估算,为机动车污染物减排提供辅助决策支持.     

建成环境的机动车尾气减排潜力评估及控污分区调控研究——以天津市中心城区为例

基于天津市中心城区的人口数据、POI兴趣点数据、路网数据、公交站点数据以及主要污染物浓度数据,运用SPSS进行Pearson相关性分析,探索建成环境与机动车尾气之间的耦合关系.基于二者之间的Pearson相关系数,运用层次分析法构建减排潜力评价体系,得出建成环境的减排潜力分区.对比建成环境的综合减排潜力分区与机动车尾气质量浓度的空间分布,得出天津市中心城区的大气控污分区,分为低污低潜区、高污高潜区、高污低潜区以及低污高潜区,同时提出相应优化策略.     

基于卡尔曼滤波的地表移动变形预测

针对传统卡尔曼滤波模型在地表变形预测中依赖于噪声和数学模型而导致的运行发散问题,提出了一种基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的建筑地表移动变形预测分析方法.提出的自适应卡尔曼滤波主要是通过适当的估算和修正系统模型的不确定参数以及噪声的统计特性,来弥补滤波过程中噪声方差的不足.建立了自适应卡尔曼滤波的数学模型,并在Matlab软件上对地表移动变形预测进行了仿真分析,其结果验证了所提卡尔曼滤波方法在地表移动变形预测应用中的可行性,表明该方法有效提高了实时预测的可靠性和预测精度.     

18m公交车实际道路排放研究

传统的实验室测试法不能完全反映车辆实际道路排放情况,故此采用车载排放测试的方法来研究实际道路行驶时机动车的排放.通过OBS系统测试18 m公交车的行驶工况,分析该公交车的实际道路排放因子.根据试验结果分析在怠速、减速、匀速和加速等工况下各排放物平均质量排放率的分布情况.     

基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理

以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制. 根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩. 与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测步长200步之内的预测准确度比指数函数高. 根据纵向动力学公式,可以由预测获得的需求转矩序列计算获得预测的车速序列;采用线性化处理的方法,将具有非线性特性的车辆模型转化成线性时变模型,采用线性时变模型预测控制算法进行求解;将基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法和基于规则的控制算法、工况已知的模型预测控制算法进行对比. 对比结果表明：基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法与基于规则的控制算法相比,在NEDC、UDDS和WLTC这3个标准工况下的燃油经济性均有所提高,但是与工况已知时的计算结果相比有提升的空间.     

基于分批试验的工业球磨机粒级分布预测模型

针对具有强非线性、时滞和工况变化特点的球磨机出口矿浆粒级分布预测问题,提出一种基于分批试验结论的粒级质量平衡改进模型.根据某些粒级的矿料不符合一阶破碎动力学的分批试验结论改进了破碎率模型;考虑工况影响,建立了模型参数和工况变量间的最小二乘支持向量机(LSSVM)关系模型,由现场工况确定模型参数.仿真结果表明,该模型预测精度较高,可满足实际生产要求.     

基于正交试验的信号交叉口机动车排放影响因素分析

为考虑温湿度、坡度、中型车比例、公交车比例、交通需求5种因素对小汽车、中型车、公交车的NO_x、CO、HC排放的影响,设计正交试验方案,利用VISSIM软件获得每种试验方案对应的交通流量、速度等数据,结合MOVES模型得到每一路段不同车型不同污染物的排放量和排放因子.采用方差分析和极差分析处理正交试验结果,对坡度与排放因子进行回归分析,还比较了进口道与非进口道上、不同排放阶段下所得排放因子的差异.结果显示,温湿度、坡度、中型车比例、公交车比例、交通需求对机动车排放量有显著影响;当交通流处于非拥挤状态时,随着下坡坡度的减小或上坡坡度的增加,各车型各污染物的排放因子均增加;机动车排放因子及其随坡度的变化率在进口道上均为在非进口道上的1.5～6.5倍;国四、国五、国六阶段的机动车排放因子相比国三阶段分别降低约27.5%、38.8%、54.9%.研究成果表明,温湿度、坡度、交通流组成、交通需求、是否处于进口道以及排放阶段都对各类机动车各种污染物的排放有重要影响.     

银川市机动车温室气体减排技术研究

以机动车排放为主的污染物已成为银川市空气污染的重要来源,消减机动车温室气体排放总量,可以有效助推银川市大气污染防治计划总体目标按时完成。利用优化模型对银川市环境容量进行了测算,其中SO_2总容量为23.75万t,NOx总容量为20.90万t,TSP总容量为79.53万t,可为银川市制定污染物减排措施提供理论依据;结合银川市机动车温室气体排放特征和现状,预测在2020年前后,由机动车排放的氮氧化物将突破其环境容量限值;从规划管理节能和技术节能两方面出发,针对性地提出了银川市机动车温室气体减排控制对策。