成都及其周边地区轻型载客汽车行驶里程调查与分析

陈军辉，陈 琳，钱 骏，张凯山，李 媛，第宝锋

(1.四川省环境保护科学研究院，成都 610041;2.四川大学建筑与环境学院，成都 610065)

近年来，机动车尾气排放已成为空气污染的重要来源［1］。准确地预测机动车的尾气排放清单，是政府采取防控措施，减少排放，改善空气质量的重要数据依据［2，3］。机动车尾气排放清单主要是通过排放因子 (克/公里)［4～6］，活动水平 (一般为年均行驶里程表征，公里/年)［7］及机动车保有量三者的乘积计算得到［8～10］。然而，不同城市或地区，由于机动车的保有量、行驶里程、技术分布、行驶工况等是不尽相同的［2］，其估算得到的排放清单也不尽相同。因此，为了提高清单估算的准确度，对本地机动车的基础数据进行相应统计是十分必要的。

本文的研究目的是通过实际调查和统计分析，确定成都及其周边地区轻型载客汽车的平均活动水平及规律，并比较不同地区间的差异。

1 方法

1.1 问卷设计及实际调查

为了获得轻型机动车的活动水平，本研究设计问卷并在实地进行调查。问卷设计的内容主要包括:车辆类型、总质量、载客人数、燃油种类、初次登记注册日期、里程表示数 (km)(累计行驶里程)、使用性质、里程表是否更换过或损坏过、调查日期等。

本研究的调查地点选在各市车辆管理所的机动车检测中心。这是因为有检测中心工作人员的协助，受访车主更愿意配合。

1.2 调查数据的统计分析

1.2.1 数据后处理及质量控制

数据后处理及质量控制的主要目的是确保调查得到的数据准确可靠以便于后续的统计分析。数据后处理主要剔除调查数据中存在的异常或错误值，例如，里程表由于更换或损坏数值异常、年均行驶里程 (调查日期减去登记注册日期即为车龄，累计行驶里程除以车龄即为车辆年行驶里程)过大或过小、初次登记注册日期缺失等。

年均行驶里程过大的原因之一是调查员将里程表上显示的小数位误认为了整数位。如，有2年使用年限的汽车，其调查得到的里程表示数为381543km，显然其年均行驶里程为190772km/年，除出租车以外，其它轻型载客汽车几乎是不可能的。针对这种错误，本研究的处理方法是将此里程表示数除以10。

年均行驶里程过小的原因可能是里程表被更换过或已损坏，以及调查过程中车主没有告知实情。针对更换过里程表或里程表已损坏的车辆的调查数据一律采用剔除。

对于其他的过大或过小的数据，如数值超出或小于均值3倍以上的数据，本文视为异常值并做剔除处理。

对于初次登记注册日期缺失主要是由于车主不愿意配合或者问卷没有调查完全，其处理方法也是采用剔除。

由于出租车的活动水平远大于其它轻型载客汽车的活动水平，以及本次调查中出租车的调查数据有限，因此本文所讨论的轻型载客汽车不包括出租车。

1.2.2 行驶里程统计分析

(1)调查样本数量分析

调查样本数量分析的目的主要是考察样本数量是否达到样本统计的要求，即样本量是否足够。判断的标准是:以年均行驶里程 (km/年)为统计量，当调查样本数 (n)的年均行驶里程的标准偏差 (σn)趋于总体标准偏差 (σ，可视为一个常数)时，此样本数量可视为达到统计要求［11］，即当

n的数值。

具体的做法是:给定任何样本数 (n=2，3，…)，从所有的调查样本中随机抽取相应数量的样本并计算该样本数的年行驶里程标准偏差 (σn)，当σn和σn-1的相对误差在5%以内时，可以认为σn-1→σn→σ，这时n值即为最小的样本量。当实际调查的有效样本数量超过这个最小样本量时，可认为调查样本数量满足要求。这个最小样本量也可作为参考值用于后续的其他城市或地区的实际调查。以减少人力、物力的损耗。

(2)行驶里程分布规律

行驶里程分布规律的研究主要考察车辆累计行驶里程或年均行驶里程随车龄 (使用年限)的变化情况，其分布规律可以为机动车管理以及政策措施的制定提供数据依据。

(3)地区间显著性差异分析

地区间显著性差异分析主要是考察不同地区间轻型客车的平均行驶里程是否存在显著性差异。本文分析以年均行驶里程为统计量，采用两独立样本K-S 检验［12］、F 检验和 t检验［13］分别考察不同城市的轻型客车的年均行驶里程的累积分布、方差、均值等是否存在显著性差异。检验结果以P值表示［14］。一般来讲，当P值＜0.05时，两检验样本存在显著性差异，反之则不存在显著性差异。

其中，K-S检验考察的是样本中的不同行驶里程的组成比例是否存在不同;F检验考察的是不同城市对行驶里程的估算是否有显著性影响;而t检验考察的是不同城市间平均行驶里程是否存在着显著性差异。

本研究的所有分析均在SPSS软件［14］下完成。

2 结果与讨论

本文按上述的方法调研和分析成都及其周边地区轻型客车的行驶里程的情况。

2.1 行驶里程调查情况

本研究设计问卷并在成都、德阳、绵阳、眉山和资阳5个城市展开实际调查。在剔除样本中的异常值后，5个城市调查得到的有效样本分别为380辆、361辆、243辆、288辆和198辆。车辆行驶 里程的调查结果如表1所示。

表1 成都及其周边地区轻型客车年均行驶里程统计结果Tab.1 Results of light-duty passenger cars′vehicle activities of Chengdu and surrounding cities

由表1可以看出，轻型载客汽车的年均行驶里程在1.5～2.0万 km/年。其中，绵阳的平均值均显著高于除资阳外的其它3个地区。成都的标准偏差和变化系数是最小的，资阳的变化系数稍高于其它地区，这说明成都的轻型载客汽车的年活动水平的差异程度相对周边地区的小，而资阳的差异程度最大。这可能是由于周边地区对机动车的营运管理稍差于成都，存在一部分非营运性质的车辆用于营运使用而导致有些车辆的行驶里程偏高。5个地区轻型载客汽车的年行驶里程的最小值保持在0.1～0.2 万 km/年以内，最大值在5.2 ～6.5 万 km/年的范围内。总的来说，这些地区轻型载客汽车的年行驶里程分布较宽。

2.2 行驶里程统计分析结果

运用统计学方法对5个地区轻型载客汽车调查样本数量是否满足要求、行驶里程随车龄的分布规律、地区间是否存在显著性差异等进行分析，详细结果如下。

图1 成都及其周边地区轻型载客汽车年均行驶里程的标准偏差与样本数量的关系Fig.1 Relationship between sample size and standard deviation of annual vehicle mileage traveled of light-duty passenger cars of Chengdu and surrounding cities

2.2.1 调查样本数量分析结果

图1显示轻型客车年均行驶里程的标准偏差和其对应样本量的关系。当样本数量大约为200辆时，5个城市的年均行驶里程的标准偏差基本趋于稳定，即增加调研车辆的数量对减少总体车辆行驶里程的标准偏差的贡献不大。这也是未来开展其他城市调研的车辆所需的最小样本量。本次调研的有效车辆数量范围在198～380辆之间，基本满足最小样本值的要求。

2.2.2 行驶里程分布规律结果

本研究分别统计了5个地区不同车龄的轻型载客汽车的累计行驶里程和年均行驶里程。结果发现，5个地区共同的大致趋势是随车龄的增加，活动水平有所降低，尤其是车龄超过10年的车辆。但不同地区间也表现出了各自的特点，如成都的轻型载客汽车的年均活动水平随车龄呈递减的相关性好于周边其它4个地区，这说明在周边地区使用年限较长的车辆仍有较大的使用频率。各个城市累计行驶里程和年均行驶里程随车龄变化的统计结果如表2所示。

图2 成都及其周边地区轻型客车年均行驶里程随车龄的分布规律Fig.2 Relationship between durable years and annual vehicle mileage traveled of light-duty passenger cars of Chengdu and surrounding cities

表2 成都及其周边地区轻型客车行驶里程随车龄的分布Tab.2 Relationship between durable years and annual vehicle mileage traveled of light-duty passenger cars of Chengdu and surrounding cities

图3 成都及其周边地区轻型客车累计行驶里程随车龄的分布规律Fig.3 Relationship between durable years and cumulative vehicle mileage traveled of light-duty passenger cars of Chengdu and surrounding cities

如表2所示，由于调研的车辆大部分为非营运车辆，而非营运车辆按规定［15］需要每两年检验一次。因此，偶数年的车辆数比奇数年的车辆数要大。这些奇数年的车辆大都为营运车辆。同时，大多数的调研车辆的车龄都集中在10年及以下。

由图2可以看出，虽然不同的城市，其车辆的年平均行驶里程随着年龄的增长而有所不同，即使是同一城市，其车辆的年平均行驶里程每年也呈现一定的变化性，但总的说来，各个城市轻型客车年均行驶里程随车龄增长而有所递减。值得一提的是，绵阳市的车辆的变化规律较其他城市呈现更多的波动性，特别是车龄为3、5、16时，其平均行驶里程偏高。这一方面可能是调研车辆中有较多的营运车辆，另外一方面可能是该年龄段的样本数量较小造成的。

由图3可以看出，各个地区轻型客车累计行驶里程虽年龄的增长而递增。且前10年的递增率相对稳定，各个城市间的差异不大。但10年之后，各个城市则出现一些比较明显的变化。有些城市增长变缓，如成都，而有些城市增长加剧，如绵阳。究其原因，这可能是由于轻型载客汽车复杂的使用性质造成的。例如，在现实中，轻型载客汽车有非营运性的、有营运的、非营运而当营运使用的等，这些都将造成行驶里程的不同。由于营运性质的轻型载客汽车的样本量较少，本文没有将二者分开比较。

2.2.3 地区间显著性差异分析结果

为了评价不同城市间的轻型车辆在行驶里程上是否存在着显著差异，本研究对这些城市的调查数据进行两独立样本K-S检验、F检验、和t检验。检验结果如表3所示。

表3 成都及其周边地区轻型载客汽车年均行驶里程的K-S检验、F检验、t检验的P值Tab.3 K-S test，F test and t-test of annual vehicle mileage traveled of light-duty passenger cars of Chengdu and surrounding cities

通过K-S检验可以看出，在所调研的轻型载客汽车不同行驶里程的样本组成比例上，成都与德阳、绵阳、眉山的情况有显著不同 (P值均小于0.05)，而与资阳的情况差异不明显 (P值大于0.05);德阳与眉山、资阳的情况类似，但却与绵阳的情况有显著不同;绵阳与眉山、资阳的情况有显著不同;眉山与资阳的情况类似。这说明参与调研的车辆在行驶里程大小的组成上存在着城市间的差异性。

通过F检验可以看出，在年行驶里程变化性的来源上，成都与德阳、眉山相比，年行驶里程的变化主要是由于车龄的不同，城市间的差异不明显(P值大于0.05)，但与绵阳、资阳相比，城市间的差异是比较明显的 (P值小于0.05);其他城市间相比，由于样本及数量的差异，呈现出一些比较复杂的情况。例如，德阳与绵阳、资阳相比，城市间差异较大，而与眉山无显著性差异;绵阳与资阳之间无显著性差异;眉山与资阳之间有显著性差异。总的看来，年行驶里程的变化是受不同城市区域影响的。因此，对于年行驶里程的估算，区域不同城市区域是必要的。

通过t检验可以看出，在轻型载客汽车的年平均行驶里程方面，成都与周边德阳、绵阳、眉山的情况明显不同 (P值小于0.05)，但却与资阳无显著性差异;其他城市之间的对比情况比较复杂，如德阳与绵阳、资阳的情况不同，而与德阳与眉山无显著性差异;绵阳与眉山的情况不同，而与资阳无显著性差异;眉山与资阳的情况明显不同等等。这主要是由于各个城市车辆调查样本的差异性以及样本数量的不同造成的。

上述的3种检验结果表明，轻型载客汽车在行驶里程方面总体上是存在着城市间差异的。

3 结论

3.1 成都及其周边地区轻型载客汽车调研的样本量是满足要求的。

3.2 成都和周边地区的轻型载客汽车的年平均里程均在2.0万km以内。各个城市间略有差异，但相差得绝对值不大。

3.3 成都及其周边地区轻型载客汽车年均行驶里程随车龄递减。成都的递减速率较大，而周边地区的递减速率较小。

3.4 成都与其周边地区轻型载客汽车的行驶里程存在较大差异;周边地区间也存在较大差异。这说明轻型载客汽车要得到准确的活动水平结果，需要对不同地区分别调研和统计分析。

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