基于MOVES的微觀層次交通排放評(píng)價(jià).pdf

1、城市機(jī)動(dòng)車保有量的日益增加導(dǎo)致了愈發(fā)嚴(yán)重的環(huán)境污染問題。為應(yīng)對(duì)機(jī)動(dòng)車保有量增長(zhǎng)帶來的環(huán)境問題，我國(guó)制定了一系列交通策略以降低車輛尾氣排放。如何精確量化機(jī)動(dòng)車尾氣排放是對(duì)交通政策減排效果進(jìn)行有效評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。而利用機(jī)動(dòng)車尾氣排放模型進(jìn)行機(jī)動(dòng)車尾氣排放測(cè)算時(shí)而臨的一個(gè)重要問題是交通狀態(tài)的準(zhǔn)確刻畫。然而，現(xiàn)有機(jī)動(dòng)車尾氣排放模型在交通狀態(tài)參數(shù)的有效獲取及準(zhǔn)確刻畫方面存在嚴(yán)重不足。
　　 在此背景下，本文基于美國(guó)環(huán)保署開發(fā)的新一代排放模型M

2、OVES，提出了道路微觀層次交通狀態(tài)參數(shù)的獲取方法，并改進(jìn)了微觀層次排放量化方法。具體研究工作如下：
　　 第一，針對(duì)國(guó)內(nèi)外機(jī)動(dòng)車尾氣量化評(píng)價(jià)模型展開研究綜述。對(duì)比分析了當(dāng)前國(guó)際主流尾氣排放模型的結(jié)構(gòu)、原理及發(fā)展趨勢(shì)，基于排放計(jì)算結(jié)果的精確性、計(jì)算層次的綜合性等優(yōu)點(diǎn)確定MOVES作為本文研究的目標(biāo)模型。然后，從與動(dòng)態(tài)交通參數(shù)相結(jié)合的角度確定MOVES模型的微觀層次作為本文研究的對(duì)象。
　　 第二，針對(duì)MOVES模型微觀層

3、次進(jìn)行本地參數(shù)的敏感性分析，分析表明排放測(cè)算結(jié)果對(duì)于速度參數(shù)和車齡參數(shù)的敏感性較大。
　　 第三，對(duì)MOVES模型中三種速度參數(shù)-平均速度、行駛周期和運(yùn)行工況(VSP)分布在排放計(jì)算過程中的區(qū)別與聯(lián)系進(jìn)行了探討。并對(duì)比分析了快速路路段和非快速路路段運(yùn)行工況，結(jié)果表明利用VSP分布能夠比其它兩個(gè)參數(shù)更為確切地描述機(jī)動(dòng)車的運(yùn)行特征。
　　 第四，本文分別提出了平均速度、行駛周期和運(yùn)行工況分布等重要交通參數(shù)在有GPS和無GPS

4、設(shè)備條件下的獲取方法，以及其它參數(shù)的獲取方法。在此基礎(chǔ)上，展開了基于逐秒實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、基于平均速度和基于運(yùn)行工況分布的交通排放因子的對(duì)比分析。分析發(fā)現(xiàn)：基于運(yùn)行工況分布測(cè)算得到的排放因子與實(shí)測(cè)結(jié)果更為接近，對(duì)于油耗、CO2、NOx、CO和HC測(cè)算精度較基于平均速度的測(cè)算精度最大可分別提高68％、74％、77％、87％和43％。
　　 最后，本文利用所提出的交通參數(shù)獲取方法，選取電子收費(fèi)措施進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用。通過對(duì)比分析機(jī)動(dòng)車通過ETC和