信号交叉口机动车运行特性对排放的影响

许晓秦，任朝阳，邱兆文

(长安大学，西安 710064)

道路平面交叉口是城市交通网络的重要节点，交叉口处机动车、非机动车、行人最为集中，交通状况比较复杂，常常发生交通拥堵。机动车作为交叉口交通流的重要组成部分，在此状态下行驶时运行工况频繁变化，导致路网运行效率降低，并造成大气污染、噪音污染以及资源浪费[1]。中国环境科学研究院丁焰[2]等进行的汽车污染物排放特性研究指出，机动车运行过程中平均车速的变化对各种污染物的排放量有着直接的影响，道路拥挤，机动车平均行驶速度下降，使得CO、HC污染物排放量增加。因此，疏导交通、提高车速是减少CO、HC排放的有效手段；但与此同时，会造成NOx排放量的增高，空气中NOx浓度超标已经是我国一些大城市普遍的污染现状。Kai Zhang等[3]将机动车在施工区，高峰时间和畅通情况下的排放情况进行对比。尚大伟[4]等对交通拥堵状态下信号交叉口的车辆运行特性进行了研究，从车辆在信号交叉口的到达特性，停车特性，排队与延误情况等方面分析了产生这些车流现象的原因，并针对此提出了改善交通状态的措施，但并没有进一步研究运行特性对机动车排放的影响。

本文在以上研究提供的方法及理论的基础上，将信号交叉口交通拥堵状况下的车辆排放作为研究对象，通过对西安市小寨典型信号交叉口交通及气象数据监测，分析车辆运行模式分布规律，运用高分辨率排放模型MOVES对排放状况进行测算。根据测算结果分析污染物总量变化，各类污染物的变化情况，信号交叉口机动车运行特性对污染物排量的影响。以期更好的为交通管控、交通组织提供理论依据，有效地缓解信号交叉口交通拥堵，提高路网运行效率，减少污染物的排放。

1 研究方法

1.1 MOVES模型

MOVES(Motor Vehicle Emission Simulator)模型[5]是由美国EPA的OTAQ(Office of Transportation and Air Quality)组织开发的集宏观、中观、微观为一体的基于机动车比功率(VSP， Vehicle-Specific Power)原理的机动车尾气排放量化模型。VSP[6]综合考虑了机动车动能和势能的变化，克服车辆滚动阻力及空气阻力做功等。VSP公式如式(1)所示：

(1)

简化后如式(2)所示：

VSP=v(1.1a+0.132)+0.302×10-3v3

(2)

式中，v为车速；a为加速度。

在城市道路交叉口路段，多向交通流在此汇集，车型比较复杂。对于大巴、公交车等重型车辆，由于机动车质量(M)、车辆的风阻系数(CD)、迎风面积(A)等与轻型车存在很大的差异，因此，轻型车VSP计算公式(2)不能用于重型车的VSP计算。2001年，Andrei在研究重型车排放的建模过程中综合考虑了重型车与轻型车在车重、尺寸等方面的差异，将公式(2)针对重型车辆进行了参数标定，从而得到了相应的重型车VSP计算公式(3)，得到了相关学者的认可。

VSP=v(a+0.091 99)+0.169×10-3v3

(3)

通过统计分析VSP变量和与之相对应的排放数据发现，相同VSP所对应的数据离散度很大，难以准确得出两者之间的联系。为了更加准确的研究VSP与机动车排放之间的关系，Frey[7]等提出了VSP聚类方法，将VSP按照一定的间隔划分成不同的Bin区间，以每个VSP Bin下的瞬时排放率的均值作为该区间的机动车排放率。MOVES模型根据VSP和速度的对应关系，将机动车所有的VSP分成了23个Bin，即23个运行工况区间。机动车活动信息分布到不同的运行模式区间上，MOVES给每一个唯一的排放源和运行模式组合分配一个排放率，以计算该运行模式下的排放，然后修正温度、空调状况、燃油等因子，得到总排放率，如式(4)所示。MOVES具有以下特点：基于MySQL关系数据库构建、具有替代燃料和车辆类型、计算排放因子和总排放清单、评估能源消耗、模拟计算多种污染物和各种排放过程。

总排放process, source type=(∑排放速率process, bin×行驶特征Bin)×调整因子process

(4)

式中，process为排放过程，source type为排放源类型；Bin为排放源和工况区间。

1.2 数据调查

2016年5月26日(周二)、31日(周日)的8:00～9:00、12:00～13:00、18:00～19:00 3个时段在小寨十字进行交通量调查、车速调查和气象数据调查, 天气状况均为良好。交通量调查采用人工计数法，车速调查采用追踪法，在长安中路从长安立交出发，向小寨方向的1 000多米范围内开展GPS数据采集实验，储存在电脑上的数据可以导入Google Earth软件，查看试验车辆的行车轨迹以及瞬时速度。气象数据利用便携式气象站获得。

对采集的交通量数据按需求进行处理后，剔除了部分偏差较大的数据。5月26日8:00～9:00、18:00～19:00是上下班高峰期，交通量大，中午明显减少。5月26日的车流量总体高于5月31日，因为5月31日是周末，没有上下班高峰，三个时段交通量变化不大。故本文选取5月26日早高峰进行研究，这时拥堵比较严重，机动车运行工况频繁变化，有利于分析评估。

研究路段小轿车最多，其次是公交，中巴，垃圾车，小货车偶尔有之。小轿车和小货车是汽油车，公交车使用压缩天然气，中巴和垃圾车是柴油车。

将GPS测得的车速数据剔除异常值，进行质量控制后，通过EXCEL软件对原始速度进行转换，然后计算逐秒加速度。

2 机动车运行模式分布

运用运行模式分布测算车辆排放相对于基于平均速度以及行驶周期的测算结果更加详细准确，同时将平均速度或者行驶周期作为交通参数输入MOVES模型后，最终还是要转换为运行模式分布进行计算[8]。因此，本文选择运行模式分布作为本地化的交通参数输入。

根据信号交叉口拥堵状态下机动车运行工况将整个运行过程划分为6个Link，其长度分别为340 m、170 m、30 m、20 m、310 m、170 m，如图1所示。图中，Link1是在道路通畅的情况下的车速变化，Link2是前方有拥堵发生，所以机动车慢慢减速的过程，Link3是因为前方拥堵导致暂时怠速等候，Link6是机动车缓慢向前移动的过程，Link4表示机动车运行到了前方拥堵路段，停车等候，Link5是拥堵缓解，机动车加速通过。

图1 Link划分依据

利用式(2)计算对应的VSP，按照运行模式分布表中的VSP以及对应的瞬时速度区间，分别统计各路段OpMode ID的数量，得到各个路段不同OpMode ID所占的比例，该比例就是拥挤状态下运行模式分布比例。图2给出了部分轻型车在Link1、Link2、Link3的运行模式分布，其他Link和重型车的运行模式分布数据处理方法相同，此处不再赘述。

图2 部分轻型车运行模式(Op Mode)分布

3 排放评估结果与分析

3.1 排放结果

在运用运行模式分布研究交叉口车辆排放的过程中，对模型所需要输入的交通参数(运行模式分布)、车型比例、车龄分布、气象参数(温度、湿度)、燃油等参数按照西安市实际情况进行了本地化修正。但是，由于开发MOVES的宗旨是为美国量身定做的，在进行机动车排放测算的过程中无法将所需要输入的参数全面的本地化。同时，由于美国的I/M制度以及汽车排放标准与中国存在一定的差异，通过对比中美两国现行的轻型车和重型车的排放标准发现，中国的机动车排放标准限值要比美国落后3～5年，因此运用MOVES模型进行测算时，可以通过提前3～5年作为模拟年来缩小由于排放法规的不同带来的排放差异，使测算结果更加接近我国机动车实际排放状况，本文选择2011年作为模拟年。

3.2 结果分析

3.2.1 总量分析

整个研究路段，包括畅通和拥堵情况下，CO排量最大，NOx、HC相对于CO排放量较少，PM10和PM2.5排放量最少。

汽油车排放物中有较多的CO、HC，而颗粒物排放低，NOx排放与柴油车基本相同。柴油车排放的颗粒物和NOx较多，而CO和HC较少，结合表1车型比例和汽油车、柴油车的排放特点，可以解释此路段各种污染物的排放量产生差异的现象。

3.2.2 各种污染物变化

NOx、PM10、PM2.5、HC、CO五种污染物各自的变化情况，可以通过计算各污染物拥堵情况相对于畅通情况下的排量增幅来分析。如图4所示。

图4 各污染物排量增幅

通过分析各污染物排量增幅，可以得出拥堵状况对HC和PM10的影响最大，其次是PM2.5， NOx和CO的影响较小。HC和NOx在阳光作用下发生反应，会产生光化学烟雾，导致能见度下降，PM10和PM2.5直接影响人的呼吸系统健康，CO和NO2浓度达到一定浓度值后，会对人的身体健康造成影响。所以，交通拥堵缓解，首先能够很有效地减少光化学烟雾，其次能够有效减少颗粒物的排放，降低呼吸道疾病的发病率。(注：各类污染物排放量在通畅情况下和拥堵情况下的评估条件是一致的，增幅是一个相对值，可以用来粗略比较各污染物的变化情况)。

3.2.3 各阶段分析

根据图3所示的速度变化趋势，研究发现：

(1) 红灯亮，机动车停车等候时(Link3、Link 4)，各污染物的排放量最大，同时，Link4代表的拥堵路段比Link3路段各污染物排放量大。

(2) Link1是通畅情况，Link5是绿灯初亮拥堵得以缓解后的情况，两者均有加速过程，但是拥堵缓解后，加速阶段各种污染物排放量比通畅情况下的大。

(3) Link6是机动车随车流缓缓前行，此过程交替伴随加速减速，各污染物的排量同通畅情况下的排量差异不大，但高于纯减速过程。

结合速度变化趋势分析上述现象产生的原因：

(1) 机动车怠速等候时，怠速工况下污染物排放浓度较大，同时等待的车辆多、时间长，所以发动机的排气量也比较大，造成污染物排放总量大。Link4路段相比Link3路段排放量大，初步分析，一方面，由于拥堵路段上游等待时间过长，部分车辆短暂熄火；另一方面，由于Link6路段车辆缓慢前行，不按车道行驶，见缝就插，造成车流密度大。

(2) 在道路通畅情况下，车辆加速比较平稳，加速距离较长，排放少。但是绿灯亮后，为了争取时间，车辆加速比较块，加速距离短，排放多。

(3) 机动车随车流移动，加减速都比较突然，且持续时间长，所以排放也比较大。而且，如果车辆不按车道行驶，见缝就插，会导致停车等候车流密度大，排放多。

4 结论

(1) 信号交叉口红灯亮时，会产生暂时拥堵，机动车在此状态下行驶会经历减速、怠速、加速通过这几个过程。减速路段若减速平缓，排量会有所减少；怠速、加速通过两个过程相对通畅路段排量都会增大，怠速状况下排放最大。所以在信号交叉口，驾驶员应提前观察前方路况，增大加减速距离以保持机动车平稳加减速；拥堵情况下，驾驶员要遵守交通秩序，按车道依次停车等候，这样不仅有利于交通快速顺畅，而且会减少车辆在拥堵路段的排放；交管部门要根据路段车流大小改进信号配时，减少机动车怠速时间。

(2) 排放物中，HC、PM10变化程度最大，其次是PM2.5，NOx和CO较小。缓解交通拥堵，首先能够很有效地减少光化学烟雾，其次能够有效减少颗粒物的排放，降低呼吸道疾病的发病率。