交通管理与控制对城市隧道机动车尾气排放的影响

蔡晓华，何 杰，王 轶，王海峰，杭 文

(1.东南大学 交通学院，江苏 南京210096;2.东南大学 土木工程学院，江苏 南京210096)

0 引言

《中国机动车污染防治年报(2010年度)》［1］统计显示，2009年机动车保有量接近1.7亿辆，同比增长9.3%，机动车排放污染对环境的影响日趋严重。全国113个环保重点城市中1/3的空气质量不达标，很多城市尤其是大城市空气污染已呈现出煤烟型和汽车尾气复合型污染的特点。

随着城市机动车保有量的不断增加、城市交通拥堵问题的日益加剧，城市隧道成为缓解城市交通压力的有效方法。城市隧道具有不占用耕地、利于水土环境保护、减少道路病害、缩短行驶里程及提高行驶速度等诸多优点，但由于其特殊的构造，使得行驶车辆排放出的尾气，如 CO2、CO、HC、NOX、PM 等不能及时的扩散、消失。同时，机动车在进入及离开隧道时，驾驶员所处的环境会发生变化，机动车的速度和加速度也会发生一定程度的变化，当隧道内部出现事故时，车辆更是会频繁的启停，这都会导致机动车在隧道内的停留时间延长，使机动车尾气污染物的排放增加［2］。

日益严重的机动车尾气污染问题引起国内外学者的广泛关注。国外开发了不少机动车尾气排放模型，如 MOBILE模型、COPERT模型、IVE模型和CMEM模型，分别在宏观、中观、微观这3个层面进行相应的研究［3-4］。国内目前没有符合国情的机动车尾气排放模型，只能对国外模型采取参数本地化修订的方法来进行相应的研究。部分学者提出利用交通控制手段来有效控制机动车尾气排放及能源消耗的思想，并进行了相关的研究。王炜，等［5］研究了我国交通运输系统中的能耗、机动车尾气排放和噪声问题;张本，等［6］采用微观交通仿真与IVE排放模型耦合的方法对城市交叉口机动车尾气排放进行评估，针对在不同信号灯控制条件下和不同类型公交站点布置对交叉口车辆排放的影响进行评估和比较，为改善交叉口机动车排放提供决策依据。总体上来说，国内对于考虑环境因素的交通控制研究仍然还处于起步阶段。

1 基于交通状况的隧道机动车尾气排放的仿真分析

1.1 基于微观交通仿真和机动车尾气排放的联合仿真计算方法

目前交通问题研究主要在解决缓解交通拥堵上，采取的交通管理控制措施以缓解交通拥堵、疏导交通流、减少旅行时间等为目的，而很少考虑其对减少尾气排放的作用。交通管理控制措施会改变路网中车辆的行驶工况，进而导致不同的尾气排放。因此，笔者联合微观交通仿真和机动车尾气排放模型提出机动车尾气污染仿真计算方法，重点分析比较不同的交通管理控制措施对机动车尾气排放的影响(图1)。

图1 基于微观交通仿真和机动车尾气排放的联合仿真计算方法Fig.1 Co-simulation method based on microscopic traffic simulation and vehicle exhaust emission

该计算方法主要分为实地调查、微观交通仿真和路网机动车尾气排放模拟3个部分［7］。实地调查能获取所研究对象的交通量数据、各个出入口的道路基本信息(车道数、车道宽度和标志标线等)、交通管理控制措施(限速、车型限制、公交专用道、信号配时)等;微观交通仿真通过实地调查的资料构建路网模型，将经过处理的交通量数据导入该模型中进行仿真，输出该路网中车辆的每秒运行工况;路网机动车尾气排放模拟采取与微观交通仿真耦合的方式获取模拟所需的车辆运行工况数据，输出该路网中机动车尾气的排放值。

通过改变研究对象路网中的交通管理控制措施，分析在不同的交通管理策略下，该路网中的机动车尾气排放值的变化情况，为减少路网中机动车尾气的排放，改善交通运行提供一定的科学依据。

1.2 基于VISSIM和CMEM的城市隧道机动车尾气排放的仿真计算

1.2.1 仿真计算流程

基于上述仿真计算方法，选取城市隧道为研究对象，开展城市隧道机动车尾气排放仿真计算，具体流程如图2。

图2 城市隧道机动车尾气排放仿真计算流程Fig.2 Simulation process of vehicle exhaust emission within urban tunnel

由于仿真中需要获取路网中机动车的运行工况，笔者选取VISSIM软件和CMEM模型作为研究工具，通过车型映射关系的确立，耦合VISSIM和CMEM，模拟城市隧道机动车尾气排放。同时，通过交通管理策略的改变，分析其对机动车尾气排放的影响。

1.2.2 车型映射关系的确立

VISSIM和CMEM中车型设置的不同，需确定两者之间的车型映射关系［8］。对于 VISSIM 和CMEM［9］而言，根据VISSIM模型中已确定的车型，在CMEM模型中找到与之相对应的车辆类型，车辆车型映射关系如表1。

表1 VISSIM模型和CMEM模型之间的车型映射Table 1 Relationship between VISSIM and CMEM vehicle model mapping

2 交通管理控制对九华山隧道机动车尾气排放的影响

2.1 九华山隧道的交通调查

2.1.1 调查地点及时间

南京市九华山隧道，南起龙蟠中路天工苑，北至新庄立交，下穿北京东路、九华山、南京航海运动学校后进入玄武湖折向西北，沿环湖路至情侣园西侧下穿玄武湖东西向隧道敞开段，全长约2.8 km。九华山隧道共有6个进出口(观测点)，详见图3。调查小组于2011年3月在九华山隧道观测点1、2、3、5进行了为期一个月的交通量调查，调查时间段为早高峰(7:00—9:00)和平峰(14:30—16:30)，共计4个小时。

图3 九华山隧道走向及观测点分布Fig.3 The Jiuhuashan tunnel alignment and observed points distribution

2.1.2 调查数据

将交通量调查数据进行整理，获得各个观测点的高峰和平峰小时交通量数据，见表2。

表2 各观测点交通量Table 2 Traffic volume of each observation point /(veh·h－1)

2.2 车型、车速限制对机动车尾气污染物排放的影响

从3个速度点(60，70，80 km/h)出发，探讨九华山隧道中机动车辆在高峰和平峰时段的尾气污染物(HC、CO和NOX)排放情况，平高峰时段下不同车型、不同车速的3种机动车尾气污染物的排放因子值如表3［10］。

表3 不同车型、车速下九华山隧道机动车尾气污染物排放因子值Table 3 Vehicle exhaust emission factor value in Jiuhuashan Tunnel with different models and speeds

(续表3)

2.2.1 车速对机动车尾气污染物排放的影响

选取高峰时段的Cat 5、平峰时段的Cat 16和高峰时段的Cat 40在60，70，80 km/h时速下机动车尾气污染物的排放情况进行分析，见图4。

图4 3种车型在3种时速下的尾气污染物排放Fig.4 Three vehicles exhaust emission at three speeds

1)Cat 5车型(小汽车车型)

此类车型，HC的值随车速的增加而上升，分别为 0.077，0.082，0.085 g/km，增幅为 6.5% 和3.7%;CO的值随车速的增加有明显的上升趋势，分别为 1.43，1.55，1.62 g/km，增幅为 8.4%和 4.5%;NOX的值随车速的增加而变化不大，基本维持不变，分别为0.15，0.16，0.16 g/km。

2)Cat 16车型(货车车型)

此类车型，HC的值随车速的增加而变化不大，基本维持不变，分别为 0.166，0.166，0.176 g/km;CO的值随车速的增加有明显的上升趋势，分别为1.40，1.45，1.61 g/km，增幅为3.6%和11.0%;NOX的值随车速的增加而变化不大，基本维持不变，分别为 0.37，0.37，0.40 g/km。

3)Cat 40车型(公共汽车车型)

此类车型，HC的值随车速的增加而下降，分别为 0.573，0.553，0.516 g/km，降幅为 3.5% 和6.7%;CO的值随车速的增加而下降，分别为1.05，1.02，0.98 g/km，降幅为 2.9% 和 3.9%;NOX随车速的增加有明显的下降趋势，分别为3.8，3.75，3.62 g/km，降幅为 1.3%和 3.5%。

2.2.2 车型对机动车尾气污染物排放的影响

分别在高峰60，70 km/h和平峰80 km/h下对Cat 5、Cat 16和Cat 40这3种不同车型的尾气污染物排放情况进行分析，见图5。

图5 3类车型的尾气污染物排放Fig.5 Exhaust pollutant emission of the three vehicles

这3类车型在高峰60，70 km/h和平峰80 km/h下的尾气污染物的变化趋势是一致的，车速对不同车型的尾气污染物排放的影响体现在数量上。就不同车型而言，Cat 40(公共汽车车型)对HC和NOX的排放贡献比较大，尤其NOX的排放因子值是Cat 5(小汽车车型)的25倍左右;HC的排放因子值是Cat 5(小汽车车型)的7倍左右;对CO排放贡献比较大主要是Cat 5(小汽车车型)和Cat 16(货车车型)。

2.3 单双号限行对机动车尾气污染物排放的影响

九华山隧道交通量超过3 600 veh/h，高峰时段隧道内交通运行不流畅，采取单双号限行［11］，探讨其对隧道内机动车尾气污染物排放的影响。2007年8月北京市实施单双号限行后实测发现停驶的机动车接近50%［12］，同时考虑到单双号限行会引起很大的社会反响，只针对小汽车进行相应的出行限制，对公共汽车等大容量交通工具不做限制，设定九华山隧道实施单双号限行后的高峰机动车数、平峰机动车数为实施之前的60%和55%(表4)。通过仿真运行后得到尾气污染物的排放因子值(表5)。

表4 单双号限行后九华山隧道高峰及平峰各观测点机动车预测量Table 4 Vehicle number predict of peak and non-peak at the observation points of the Jiuhuashan Tunnel after odd and even numbers limit

表5 单双号限行后九华山隧道高峰与平峰机动车尾气污染物排放因子值Table 5 Peak and non-peak the Jiuhuashan Tunnel motor vehicle exhaust emission factor value after odd and even numbers limit

高峰和平峰时段3类车型的3种机动车尾气污染物排放值基本一致，由于单双号限行后两时段的交通状况很相似的原因导致。选取现状高峰60 km/h与限行(高峰)的两个状态机动车尾气污染物排放情况相比较(表6)。采取限行措施后，同等条件下3类车型的机动车尾气污染物排放因子值显著下降，对于改善隧道交通环境十分有效。同时采取限行措施后，机动车总量也会有一定的下降，总的机动车尾气污染物的排放总量也将得到下降。

表6 现状高峰与限行高峰两状态下机动车尾气污染物排放因子值Table 6 Vehicle exhaust emission factor value at peak time of current situation and limit situation /(g·km－1)

总之，车型限制、车速限制及单双号的限行对隧道内机动车尾气的排放产生了很好的抑制效果，考虑到措施的可行性，建议采取组合的方式进行，如高峰时段单双号限行，分车型车速限制等。

3 结语

基于微观交通仿真和机动车尾气排放模型的联合仿真计算方法的提出为研究城市道路网、交叉口、隧道中机动车尾气排放提供了科学的手段。笔者以“实地调查+VISSIM仿真+CMEM尾气排放”的仿真计算思路对城市隧道进行了研究，分析不同交通管理控制手段对城市隧道内机动车尾气排放的影响。仿真结果表明，该方法能够较好的模拟城市隧道中机动车的运行及尾气的排放。下一步拟重点对城市隧道机动车尾气的扩散进行分析，明确隧道中污染较为严重的区域。

［1］ 中华人民共和国环境保护部.中国机动车污染防治年报［R/OL］.北京:2010［2010-11-04］.http://wfs.mep.gov.cn/dq/jdc/zh/201011/P020101110336607260005.ppd.

［2］ 孙巧燕.隧道通风和火灾报警系统研究［D］.西安:长安大学，2002.

［3］ 赵佳，闫学东，王江锋.机动车尾气排放和扩散研究综述［J］.公路交通科技，2011，28(增刊1):147-153.

Zhao Jia，Yan Xuedong，Wang Jiangfeng.Review of studies on vehicle emission and diffusion［J］.Journal of Highway and Transportation Research and Development，2011，28(supp1):147-153.

［4］ Smit R，Ntziachristos L，Boulter P.Validation of road vehicle and traffic emission models:A review and meta-analysis［J］.Atmospheric Environment，2010，44:2943-2953.

［5］ 王炜，项乔君，常玉林.城市交通系统能源消耗与环境影响分析方法［M］.北京:科学出版社，2002.

［6］ 张本，商蕾，陈丹.基于微观交通仿真的城市交叉口机动车尾气排放评估［J］.交通与计算机，2008，26(4):95-99.

Zhang Ben，Shang Lei，Chen Dan.Evaluation of urban traffic intersection vehicle emission based on microscopic traffic simulation［J］.Computer and Communications，2008，26(4):95-99.

［7］ 商蕾，陆化普.城市微观交通仿真系统及其应用研究［J］.系统仿真学报，2006，18(1):221-224.

Shang Lei，Lu Huapu.Urban microscopic traffic simulation system and its application［J］.Journal of System Simulation，2006，18(1):221-224.

［8］ 陈琨，于雷.用于交通控制策略评估的微观交通尾气模拟与实例分析［J］.交通运输系统工程与信息，2007，7(1):93-100.

Chen Kun，Yu Lei.Microscopic traffic-emission simulation and case study for evaluation of traffic control strategies［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2007，7(1):93-100.

［9］ 何春玉，王歧东.运用CMEM模型计算北京市机动车排放因子［J］.环境科学研究，2006，19(1):109-112.

He Chunyu，Wang Qidong.Vehicle emission factors determination using CMEM in Beijing［J］.Research of Environmental Sciences，2006，19(1):109-112.

［10］张滢滢，陈旭梅，张潇，等.交通信号控制策略对机动车尾气排放影响的评价［J］.交通运输系统工程与信息，2009，9(1):150-155.

Zhang Yingying，Chen Xumei，Zhang Xiao，et al.Assessing effect of traffic signal control strategies on vehicle emission［J］.Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2009，9(1):150-155.

［11］汪婷，谢绍东.北京奥运交通限行前后街道机动车污染的模拟［J］.环境科学，2010，31(3):566-572.

Wang Ting，Xie Shaodong.Modeling the vehicle pollution in the urban streets before and during the Beijing Olympic Games traffic control period［J］.Environmental Science，2010，31(3):566-572.

［12］苏岳龙，姚丹亚，张毅，等.基于单双号限行措施的北京市交通需求管理策略分析［J］.交通信息与安全，2009，27(3):28-31.

Su Yuelong，Yao Danya，Zhang Yi，et al.A special transportation demand management strategy:odd-even day vehicles prohibition in Beijing［J］.Journal of Transport Information and Safety，2009，27(3):28-31.