李振宇，廖 凱，崔占偉，劉 洋

(交通運(yùn)輸部科學(xué)研究院，城市公共交通智能化交通運(yùn)輸行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029)

0 引言

城市交通擁堵通常是指在城市道路上行駛的車輛數(shù)超過(guò)道路的實(shí)際容量時(shí)，車輛緩慢行駛的交通現(xiàn)象.交通擁堵已成為城市發(fā)展過(guò)程中既不可避免，又難以治理的一種“城市病”.交通擁堵會(huì)產(chǎn)生諸多危害，主要包括：浪費(fèi)大量的時(shí)間和人力，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失；低速行駛和頻繁的起步停車，增加能源消耗、碳排放和污染物排放等[1].據(jù)有關(guān)部門測(cè)算，中國(guó)小汽車的碳排放占城市交通碳排放的80%以上[2].中國(guó)機(jī)動(dòng)化水平仍比較低，2017年，中國(guó)千人汽車保有量為156輛，同年美國(guó)為834輛，日本為715輛，世界平均為173輛[3].汽車產(chǎn)業(yè)仍是中國(guó)經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)之一，未來(lái)小汽車仍會(huì)有很大的市場(chǎng)空間，快速發(fā)展的同時(shí)也會(huì)造成城市交通擁堵更加嚴(yán)重，城市交通碳排放也會(huì)隨之快速增長(zhǎng).

國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞城市交通擁堵和碳排放評(píng)估方面開展了大量研究.李賓[4]根據(jù)城市道路交叉口交通實(shí)況的調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算出在交通擁堵時(shí)段的碳排放量，評(píng)估了交通擁堵造成的碳排放效應(yīng).鄒剛濤[5]通過(guò)改進(jìn)Kaya公式，基于居民出行特征分析，測(cè)算了不同發(fā)展模式下的城市客運(yùn)碳排放量.Matthew Bart[6]利用車輛運(yùn)行檢測(cè)技術(shù)、車輛活動(dòng)數(shù)據(jù)等，提出了排放評(píng)估模型，評(píng)估了速度管理等策略在碳減排方面的作用.賴承鉞[7]基于COPERT 4模型，通過(guò)對(duì)機(jī)動(dòng)車車輛構(gòu)成、行駛工況、環(huán)境溫度等數(shù)據(jù)的調(diào)研，計(jì)算出成都市機(jī)動(dòng)車尾氣的排放因子、主要污染物排放量等.程穎[8]基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的交通流仿真模型、視頻檢測(cè)方法的車隊(duì)結(jié)構(gòu)分析和排放因子修正關(guān)系，提出了城市交通NOx排放高分辨率分析方法和模型，并開展了案例實(shí)證.王志高[9]針對(duì)公交優(yōu)先政策實(shí)施，用情景分析方法分析了對(duì)碳排放削減量的影響.可以看出：宏觀研究中分類較粗，排放因子單一，評(píng)估結(jié)果的精度較低；微觀研究中，范圍和規(guī)模有限，評(píng)估成本很高；中觀方面的評(píng)估研究較少.本文從影響城市交通碳排放的關(guān)鍵因素著手，建立較詳細(xì)的排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)，提出中觀層面城市交通緩堵減排效益的評(píng)估方法和模型，既能實(shí)現(xiàn)碳排放評(píng)估，又能盡量通過(guò)分類和集聚的方法實(shí)現(xiàn)總量評(píng)估.

1 影響因素分析及排放因子測(cè)試

影響城市交通碳排放的主要因素包括車型(車齡、排量、排放標(biāo)準(zhǔn)等)、行駛速度、出行距離、技術(shù)水平、排放因子、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)等，研究確定城市交通緩堵減排效益的評(píng)估方法和模型，需要在考慮數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，統(tǒng)籌考慮這些相關(guān)因素.

1.1 交通擁堵等級(jí)劃分

針對(duì)交通擁堵劃分，全國(guó)尚沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，參照北京市地方標(biāo)準(zhǔn)《城市道路交通運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》[10]，城市道路分為快速路、主干路、次干路和支路，交通運(yùn)行狀況分為嚴(yán)重?fù)矶?、中度擁堵、輕度擁堵、基本暢通和暢通5個(gè)等級(jí)，如表1所示.不同道路類型交通擁堵對(duì)應(yīng)的平均行程速度閾值不同：快速路，平均行程速度小于等于50 km/h，即為擁堵(輕度、中度和嚴(yán)重?fù)矶?；主干路，速度小于等于30 km/h為擁堵.如此分類，為開展城市交通緩堵減排效益評(píng)估奠定了重要基礎(chǔ).

表 1 交通擁堵等級(jí)與車輛速度、道路類型之間的關(guān)系Table 1 Relationship among division of traffic congestion,speed and road type

1.2 車型分類

車型是影響小汽車碳排放的主要因素之一，為提高評(píng)估精度，根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)排量、排放標(biāo)準(zhǔn)等對(duì)車型進(jìn)行細(xì)分.按照發(fā)動(dòng)機(jī)排量分為：小型排量汽車(排量小于等于1.4 L)、中型排量汽車(排量為(1.4,2.0]L)、大型排量汽車(排量大于2.0 L).按照排放標(biāo)準(zhǔn)分為：國(guó)I、國(guó)II、國(guó)III、國(guó)IV和國(guó)V.一般來(lái)講，小汽車的碳排放與排量成正比，排量越大，油耗越高，碳排放就越大.

1.3 確定碳排放因子

采用典型行駛工況法和車速排放實(shí)測(cè)法的綜合結(jié)果，通過(guò)PHEM模型模擬確定不同道路類型和不同服務(wù)水平下的碳排放因子.

(1)確定典型行駛工況.

車輛行駛工況是針對(duì)某一類型車輛，在特定道路交通環(huán)境下，描述車輛行駛特征的速度—時(shí)間關(guān)系曲線.選擇平均行程速度，行駛過(guò)程中停車時(shí)間比例和相對(duì)正負(fù)加速度這3個(gè)參數(shù)值作為描述工況單元的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)[8].通過(guò)實(shí)際觀測(cè)，獲得不同道路類型下車輛加減速、怠速和勻速行駛的時(shí)間比例，根據(jù)道路類型和交通狀況進(jìn)行聚類分析，利用最小二乘法找出最有代表性的工況單元，即為該道路類型和交通狀態(tài)下的典型運(yùn)行工況.

(2)開展排放測(cè)試.

安裝OBD設(shè)備對(duì)成都市615輛小汽車采集了車輛逐秒行駛數(shù)據(jù)，包括燃油消耗、碳排放、HC排放等，采集時(shí)間為2017年6月，數(shù)據(jù)量超過(guò)20萬(wàn)條，覆蓋成都市80%道路范圍，采集內(nèi)容包括經(jīng)緯度、日期、時(shí)間、速度、加速度等，分析確定不同道路類型、交通狀態(tài)下的典型運(yùn)行數(shù)據(jù).

綜合現(xiàn)有排放因子和實(shí)際排放測(cè)試數(shù)據(jù)，使用PHEM模型，考慮車輛的速度工況、道路坡度等相關(guān)因素，計(jì)算發(fā)動(dòng)機(jī)功率、速度與能耗和碳排放的相互關(guān)系，建立各種車型對(duì)應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)圖譜，初步得出典型工況對(duì)應(yīng)的排放因子.綜合上述車速與碳排放的測(cè)試數(shù)據(jù)，得出最終的小汽車碳排放因子，建立城市交通碳排放因子數(shù)據(jù)庫(kù).如，以汽油為燃料的中型排量汽車的碳排放因子如圖1所示.

圖1 不同道路類型和道路服務(wù)水平等級(jí)下的碳排放因子Fig.1 CO2emission factors under different road types and road service levels

2 評(píng)估方法研究與建模

ASIF方法由Schipper于1999年提出，是一種基于運(yùn)輸活動(dòng)的交通碳排放評(píng)估方法.城市交通碳排放與行駛里程、車輛保有量、燃料類型、燃油經(jīng)濟(jì)性和碳排放因子有關(guān)，故交通碳排放核算方法[11-12]為

式中：i為交通方式；j為燃料類型；t為時(shí)間(h)；Qt為總碳排放量(t)；di,j,t為行駛里程(km)；Si,j,t為車輛保有量(輛)；Ei,j,t為平均燃油經(jīng)濟(jì)性(L/100 km)；Fi,j,t為碳排放因子(g/km).

考慮交通總體運(yùn)行情況，城市交通碳排放總量計(jì)算公式為

式中：Qd為擁堵狀態(tài)時(shí)的碳排放量(t)；Qc為暢通狀態(tài)時(shí)的碳排放量(t).

在開展城市交通緩堵減排效益評(píng)估分析時(shí)，考慮行駛速度、平均行駛距離等活動(dòng)水平和排放類型等實(shí)際情況，對(duì)式(1)進(jìn)行改進(jìn)，得到更實(shí)用的估算模型為

式中：m為不同的擁堵等級(jí)；n為不同的道路類型；Ki,m,n為暢通、擁堵交通的車公里數(shù)(km)；Fi,m,n為不同方式不同擁堵等級(jí)的碳排放因子(g/km).

假設(shè)通過(guò)實(shí)施單雙號(hào)限行等各種緩堵措施后，車輛的運(yùn)行速度明顯上升，行駛效率提高，在同等車流量下碳排放量減少，與擁堵時(shí)的碳排放量比較，計(jì)算緩解城市交通擁堵的碳減排效益為

式中：δQ為緩堵后的碳減排效益(%)；Qz為擁堵轉(zhuǎn)化為暢通后的碳排放量(t).

3 案例分析

為緩解中心城區(qū)交通擁堵，均衡城區(qū)交通流量，成都市先后采取區(qū)域尾號(hào)限行，道路提速，建立多乘員車輛專用車道等重大措施，多數(shù)道路的通行效率均有提高，效果良好[13].

3.1 數(shù)據(jù)采集和分析

(1)收集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù).

2017年，成都城區(qū)范圍小汽車保有量為126.2萬(wàn)輛，隨著小汽車車齡升高，小汽車保有量呈總體下降趨勢(shì)，在車輛結(jié)構(gòu)中，排量為1.4～2.0 L的車輛占主體，如圖2所示.城區(qū)內(nèi)快速路、主干路、次干路和支路的長(zhǎng)度占比分別為4%、26%、15%和55%.據(jù)調(diào)查，成都城區(qū)范圍小汽車的年均行駛里程為1.2萬(wàn)km[14].

圖2 成都市不同排量的小汽車保有量隨車齡分布情況Fig.2 Distribution of car ownership with vehicle age and different displacement in Chengdu

(2)開展抽樣調(diào)查.

基于城市人口、車輛保有量等主要指標(biāo)，確定成都市7座以下非運(yùn)營(yíng)小型車輛調(diào)查采集樣本為2 000輛.利用全市5個(gè)機(jī)動(dòng)車檢測(cè)站的數(shù)據(jù)，采集不同排量小汽車在城區(qū)范圍內(nèi)的年行駛里程，在各道路類型中各選取8個(gè)典型監(jiān)測(cè)點(diǎn)，確定小汽車在不同道路類型中不同道路服務(wù)水平的行駛里程占比，再向全市城市道路進(jìn)行擴(kuò)樣.2017年，成都快速路、主干路、次干路和支路全年承擔(dān)的車流量比例為11%、48%、21%和20%.

3.2 計(jì)算結(jié)果

(1)車流量計(jì)算.

基于調(diào)查數(shù)據(jù)，分析得出成都市小汽車在不同道路類型中不同服務(wù)水平下的車流量比例，如圖3所示.2017年成都市交通運(yùn)行狀況一般，暢通和基本暢通的車流量占51.8%；快速路、主干路和次干路的交通運(yùn)行狀況良好，暢通和基本暢通的車流量占比介于53.4%～63.7%；支路的運(yùn)行狀況不佳，輕度擁堵和中度擁堵的車流量占比高達(dá)98.2%.小汽車在主干路的行駛比例最高，為53.6%，超過(guò)50%以上[14].

(2)碳排放量計(jì)算.

通過(guò)計(jì)算，2017年成都城市交通的碳排放量為494.96萬(wàn)t，快速路、主干道、次干道、支路的碳排放量占比分別為15.5%、53.6%、15.2%和15.7%，其中，主干道上的碳排放量最高.所有道路類型中，暢通道路(包括暢通和基本暢通)的碳排放占比為51.8%，擁堵道路(包括輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶?的碳排放占比為48.2%，如圖4所示.

圖3 成都市不同道路類型和交通擁堵等級(jí)中車流量比例Fig.3 VKT of different road types and division of traffic congestion in Chengdu

圖4 成都城市交通的碳排放總量Fig.4 CO2emissions of urban transport in Chengdu

(3)碳減排效益評(píng)估.

積極實(shí)施公交優(yōu)先、交通需求管理、道路空間調(diào)整等治堵緩堵措施，現(xiàn)設(shè)定4種發(fā)展情景，即情景1～4，具體設(shè)定如下：

情景1，所有輕度擁堵全部轉(zhuǎn)為基本暢通，所有中度擁堵全部轉(zhuǎn)化為輕度擁堵，所有嚴(yán)重?fù)矶氯哭D(zhuǎn)化為中度擁堵，其他保持不變；情景2，50%的輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶罗D(zhuǎn)化為基本暢通，其他保持不變；情景3，所有輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶罗D(zhuǎn)化為基本暢通，其他保持不變；情景4，所有輕度擁堵、中度擁堵和嚴(yán)重?fù)矶氯哭D(zhuǎn)化為基本暢通，基本暢通轉(zhuǎn)化為暢通.

通過(guò)模型運(yùn)算，結(jié)果顯示，與2017年城市交通碳排放量相比，4種發(fā)展情景取得的碳減排效益介于9.5%～22.1%，成效顯著，如圖5所示.隨著交通擁堵的逐漸好轉(zhuǎn)，將取得顯著的碳減排效益.在情景1中，由于成都的輕度擁堵占比很高，當(dāng)其轉(zhuǎn)化為基本暢通后，同樣也取得了顯著的碳減排效益.

反之，若任由小汽車發(fā)展，交通擁堵持續(xù)惡化，碳排放繼續(xù)增加.基于此，設(shè)置3種發(fā)展情景：輕度惡化、中度惡化和重度惡化情景，表示各種情景中不同擁堵水平逐級(jí)惡化的程度比例分別為10%、30%和50%，擁堵程度加劇，分析其碳排放變化.通過(guò)模型運(yùn)算，與2017年城市交通碳排放量相比，在3種發(fā)展情景中，成都市交通碳排放量將分別增加11.9萬(wàn)t、35.6萬(wàn)t，59.3萬(wàn)t，分別占總排放量的2.4%、7.2%和12.1%.充分說(shuō)明，交通擁堵的持續(xù)惡化將造成更多的碳排放.

圖5 4種不同情景下的城市交通碳減排效益Fig.5 Benefits of CO2emission reduction in urban transport under four different scenarios

4 結(jié)論

城市交通緩堵減排效益評(píng)估是城市政府緩堵保暢工作的重要組成部分.本文建立了一個(gè)體系性的城市交通碳排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)，改進(jìn)碳排放評(píng)估方法并建立城市交通緩堵減排效益評(píng)估模型，案例證明了其可行性.加強(qiáng)交通大數(shù)據(jù)在城市交通緩堵減排效益評(píng)估中的應(yīng)用是未來(lái)的發(fā)展方向.通過(guò)利用網(wǎng)約車等大數(shù)據(jù)，可以取代小汽車出行調(diào)查確定車流量的傳統(tǒng)方法，不僅可以降低調(diào)查成本，提高評(píng)估精度，還能實(shí)現(xiàn)展示城市交通碳排放的時(shí)空特征分布、動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)等，使評(píng)估結(jié)果更加直觀、準(zhǔn)確，進(jìn)一步提升使用價(jià)值，為找出適合不同城市的治堵緩堵策略提供重要的決策依據(jù).