基于高时空辨识度实时数据的重庆二环内外区域车流特征差异分析

刘亚飞, 赵永明, 李 丽, 康清蓉, 黄文峰, 刘永红*

1.重庆市机动车排气污染管理中心, 重庆 400020

2.中山大学智能工程学院, 广东 广州 510006

3.广东省交通环境智能监测与治理工程技术研究中心, 广东 广州 510275

4.广东省智能交通系统重点实验室, 广东 广州 510275

近年来，机动车尾气排放已经成为城市空气污染物的主要来源之一[1-4]，建立高分辨率的机动车尾气排放清单对于提出针对性的防控政策、改善空气质量具有重要意义[5-6]. 车流量及其技术特征分布是MOVES、IVE、COPERT等机动车排放模型的重要输入参数[7-9]，传统的机动车排放清单在编制过程中，大多基于机动车注册登记数据库中各技术车辆的保有量占比，使用一个固定的比例数值作为实际道路车流的车辆技术特征构成比例[10-15]，这种做法所使用的数据时空分辨率相对较低，无法反映城市实际道路的车流量及其技术特征构成的时空变化特征[16-18]. 因此，对实际道路车流以及技术特征信息进行详细的调查与监测，获得实际道路车辆的流量和技术特征的时空分布特征，是建立精细化排放清单的重要因素之一[19-20].

国内外已有许多关于道路机动车流量特征的研究，受流量采集条件限制，多数研究采用部分点位、部分时段、部分路段的流量数据代表整体流量特征. 赵静琦等[21]采用人工摄录法获取2016年天津市9条道路在1月、4月、7月、10月的车流量和车型分布信息，每个月的采样时间为2 d，揭示了天津市一年四季5种道路类型的车流量以及车型分布变化特征. 樊守彬等[22]采用模型模拟和现场调查统计的方法，获得北京市2013年城区和郊区典型道路的车流量及车队构成数据，表明北京市城区和郊区的小时车流量呈明显的“双峰”特征，且郊区道路货车的占比相对较高. 李笑语等[23]基于南京市2014年1月、4月、7月、10月 450个RFID站点的监测数据，揭示了城市道路主次干道的日均车流量、车速、车队构成等时空分布特征. 然而，通过比较上述研究道路机动车流量特征的方法，可以发现使用人工调研、模型模拟、个别道路RFID识别方法所获得的车流量和车辆技术特征信息数据存在时间跨度短、数据样本偏少、时间分辨率低、空间覆盖不全等不足，难以准确反映城市尺度的车流量和车辆技术特征信息的时空分布特征.

近年来，重庆市机动车保有量飞速增长，机动车尾气排放对大气环境污染贡献显著增加[24-25]，空气质量在全国排名相对较后[26]. 一方面，重庆市作为典型的山地城市，具有路网密度分布不均、分流性不强的特点[27-28]，两江过境的特殊地形和内环快速路的分布进一步加剧了中心城区桥梁隧道等特殊路段的交通压力，总体上交通流量的时空分布具有一定独特性，精确识别实际道路的交通流量特征成为研究重庆市机动车排放特征以及提供污染防治政策建议的关键所在；另一方面，重庆市作为全国首批RFID试点城市，建成了密集的RFID监测网络，可实现对所有渝籍在网车辆的实时监测，为研究交通流时空分布特征提供了较好的数据条件.

因此，该研究选取重庆市主城区二环区域，通过时空分辨率为10 min、覆盖区域内8种道路类型，共335条道路的RFID监测数据，结合ArcGIS地图信息和重庆市车辆注册信息，匹配实际车流量的技术特征信息，进而精确揭示重庆市主城区内环以内和以外区域的车流量及车辆技术特征信息的时空分布差异，以期为研究重庆机动车排放特征以及明确相应的尾气管控策略提供准确的基础数据和技术支撑.

1 材料与方法

1.1 研究范围

研究范围选取重庆市主城区二环区域(绕城高速以内区域)，占地面积 2 253 km2. 由图1可见：以内环快速为界，二环区域分为内环以内区域(295 km2)和内环以外区域(1 958 km2)，其中内环以内区域汇集大量居民，交通活动频繁，是该市最为重要的政治、经济中心；而内环以外区域设有多个工业园区，拥有多条连接中心城区和周边行政区的放射状道路.

图1 重庆市主城区二环区域

1.2 数据处理

由图2可见，该研究基于重庆市二环区域的839个RFID检测点位(内环以内共613个，内环以外共226个)，获取2018年空气污染较为严重的秋冬季节(10—12月)共335条道路的RFID检测数据. RFID检测数据的时间分辨率为10 min，主要包括道路运行车辆的通过时间、车辆位置和车牌号信息[29]，通过与ArcGIS地图信息和重庆车辆注册数据库(仅含本地车)的相互匹配，补充LinkID、道路名称、道路长度等地理位置信息以及车辆类型、排放标准、燃料种类等技术特征信息.

图2 RFID监测点位分布

该研究结合前期视频拍摄分析发现，重庆市实际道路中95%以上为渝籍车辆，外地车数量极少，基于本地车的技术信息即可较好地反映实际道路的车辆技术特征信息情况；另外，对于没有检测点位的道路，则按道路类型、车道数、限行车速等指标对路网进行聚类分析，利用已有点位路段的数据推演出无检测点位路段的车流量、技术构成信息，进而实现二环区域道路车流量、技术特征信息的全覆盖.

最后，该研究按照道路类型、车辆类型、燃料类型、排放标准等不同指标进行细致全面的分类统计，其中，道路类型分为国道、省道、县道、高速路、快速路、主干道、次干道、支路共8类，车辆类型分为公交车、出租车、重型货车、中型货车、轻型货车、微型货车、重型客车、中型客车、小型客车、微型客车共10类，燃料类型分为汽油、柴油、天然气、新能源(包括纯电和混动)共4类，排放标准分为国Ⅲ前(包括国Ⅱ、国Ⅰ和国Ⅰ前)、国Ⅲ、国Ⅳ、国Ⅴ共4类.

2 结果与讨论

2.1 内环内外区域日均车流量变化特征

2.1.1日均车流量的总体分布情况

表1为二环区域的单路段日均流量分布情况. 由表1可见：内环以内区域占二环区域总面积的13.1%，但其日均流量(1.8×104辆)约为内环以外区域的1.8倍，占二环区域总日均流量的63.8%；另外，内环以内和以外区域工作日的日均总流量高于非工作日的1.1%～2.7%，大部分车型在工作日的日均流量相对较高，只有出租车在非工作日的日均流量高于工作日的4.1%～4.9%. Zhang等[30]在研究南京市交通流量特征时发现，中心城区仅占市区总面积的4%，但其日均流量占全市总流量的32%，这与重庆市二环区域日均流量的空间分布规律基本一致，然而南京市工作日的日均流量高于非工作日的10%，可见重庆市二环区域工作日和非工作日的交通出行差异相对较小.

由表1可见，通过重庆市二环区域覆盖面较广的实时RFID监测数据可以发现，内环以内区域小型客车、公交车、出租车的日均流量分别为内环以外区域的1.7、2.1和2.5倍，而内环以内区域重型货车的日均流量相对较低，约为内环以外区域的54.8%. 二环区域分车型的日均流量空间分布规律与北京市[22]、南京市[30]等城市基本一致，这些城市的路网均为环形放射状，中心区域则是放射状路网的汇聚区域，也是居民日常通勤、进出城区的必经之路，因此客车的流量相对较高；而外围区域则密布工业园区，行政区之间的物流运输相对较为繁忙.

如表1所示，2个区域占比排名前5位的车型均为小型客车、出租车、公交车、轻型货车和重型货车，这5种车型的日均流量之和占日均总流量的98.1%以上. 因此，该研究重点分析这5种车型在不同区域、不同道路类型、不同燃料类型和不同排放标准的日均流量分布差异，并结合这5种车型的小时流量分布，进一步揭示重庆市二环区域的车流量和车辆技术特征信息的时空分布特征.

表1 重庆市二环区域单路段日均流量分布特征

2.1.2不同道路类型的车队构成分布

通过精细的RFID监测数据，能够明确内环以内和以外区域分道路类型、分车型的日均流量分布差异. 图3为2个区域不同道路类型的车型分布结果，可以看出小型客车的日均流量占比最高，为67.1%～84.1%；2个区域不同道路类型的出租车、公交车、轻型货车和重型货车的占比存在明显差异.

图3 重庆市二环区域不同道路类型的车型分布

对于内环以内区域，大部分道路类型的出租车和公交车的日均流量占比均明显较高，如高速路的出租车占比为11.0%，为内环以外区域的13.5倍；次干道的公交车占比为3.6%，为内环以外区域的3.0倍. 这主要是因为该区域为重庆市核心商业区，人口高度集中，同时特殊的山地地形导致该区域路网较为集中，容易在居民出行的交通要道产生较高的交通流量. 而对于内环以外区域，大部分道路类型的货车日均流量占比明显较高，如省道的轻型货车占比为9.0%，为内环以内区域的4.6倍；县道的重型货车占比为16.1%，为内环以内区域的21.5倍，这既与内环以内区域实行的货车限行政策有关，也与内环以外区域设有多个工业园区、货流运输较为频繁有关.

2.1.3不同燃料类型车辆的日均流量分布

图4为2个区域不同燃料类型车辆的单路段日均流量及占比情况. 由图4可见：内环以内区域汽油车的日均流量为1.3×104辆，约为内环以外区域的1.7倍；天然气车的日均流量为3.9×103辆，约为内环以外区域的2.5倍. 2个区域最主要的燃料类型均为汽油(占71.7%～73.7%)，其次是天然气(占15.1%～21.4%)、柴油(占5.5%～9.6%)、新能源(占1.3%～1.5%). 对比成都市实际道路流量的车队结构[31]发现，重庆市汽油车占比低于成都市(93%)，天然气车占比明显高于成都市(不足4%).

图4 重庆市二环区域不同燃料类型的单路段日均车流量及占比情况

由图5可见：2个区域的小型客车、出租车、重型货车分别以汽油车、天然气车、柴油车为主，轻型货车则以柴油车为主，且内环以外区域的柴油轻型货车占比相对较高；另外，该研究揭示了5种重点车型中新能源车的占比，总体上新能源车在二环区域的占比低于2.0%，远低于其他车型，需重点推进汽车新能源化的改造升级，尤其是公交车日均流量较大的内环以内区域，其新能源公交车的占比(4.1%)反而低于内环以外区域(9.3%)，因此需要重点推进该区域公交车新能源化的改造升级.

图5 重庆市二环区域重点车型日均总流量中不同燃料类型车辆占比情况

2.1.4不同排放标准车辆的日均流量分布

图6为2个区域不同排放标准车辆的日均流量及占比情况，可以看出内环以内区域国Ⅳ车的单路段日均流量为1.38×104辆，约为内环以外区域的1.7倍；国Ⅴ车的单路段日均流量为 2 092 辆，约为内环以外区域的1.8倍. 总体上2个区域不同排放标准车辆的日均总流量分布基本一致，日均总流量中占比最高的均为国Ⅳ车(约占76.5%)，其次为国Ⅴ车(约占11.4%)、国Ⅲ车(约占9.0%)、国Ⅲ前车(约占3.1%). 与国内其他大型城市相比，曹杨[32]研究发现深圳市2015年国Ⅴ车占比为17.74%，张意等[33]研究表明天津市2016年国Ⅴ车占比为19.96%，潘玉瑾等[31]研究表明成都市2019年国Ⅴ车占比为13.7%，可见成渝地区高排放标准车辆的占比相对较低.

图6 重庆市二环区域不同排放标准的单路段日均车流量及占比情况

由图7可见，从重点车型的排放标准分布来看，2个区域小型客车、出租车、轻型货车和重型货车的排放标准分布与上述不同排放标准车辆的日均总流量分布基本一致，国Ⅳ车占比最高，为69.5%～88.4%，国Ⅴ车占比较低，低于11.5%；另外，2个区域的低排放标准(国Ⅲ前、国Ⅲ)公交车和重型货车的占比相对较高，为25.6%～38.4%.

图7 重庆市二环区域重点车型日均总流量中不同排放标准车辆占比情况

近年来，重庆市对新注册车辆的排放标准要求逐步加严，分别在2014年、2017年和2019年执行逐步提高的国Ⅳ、国Ⅴ和国Ⅵ排放标准，只有满足排放标准要求的新注册车辆才予以上牌. 然而根据上述分析可以发现，总体上重庆市高排放标准车辆占比较少，车辆排放标准结构的更新提升速度相对较慢，直至2018年国Ⅳ车仍是实际道路中运行的最主要车辆(占比接近80.0%)，推测短期(1～2年之内)国Ⅴ、国Ⅵ车占比会有所升高，但国Ⅳ车依然会是实际道路中运行的最主要车辆，总体的车辆排放标准结构不会发生较大的改变. 因此，重庆市需要严格新车环保达标检验，加速新车国Ⅴ、国Ⅵ排放标准的执行进程，促进车队结构的转型升级；另外，低排放标准车辆是NOx和颗粒物等污染物的重要排放源，政策上应对部分老旧车辆实施限行控制或提前淘汰更新，这对于重庆市臭氧以及PM2.5的协同控制问题至关重要.

2.2 内环内外区域小时车流量变化特征

2.2.1小时流量情况

图8为2个区域单路段小时流量分布结果. 由图8(a)可见，总体上2个区域的小时总流量变化特征较为相似，均呈“M”型分布，早高峰时段为08:00—10:00，晚高峰时段为16:00—18:00. 内环以内和以外区域在早晚高峰时段流量之和分别占全天流量的24.2%和26.3%.

不同区域、不同车型的小时流量变化特征存在差异. 由图8可见，总体上内环以内区域大部分车型全天的小时流量均高于内环以外区域，只有重型货车在06:00—21:00的小时流量低于内环以外区域. 从分车型的小时流量变化来看，小型客车、公交车的小时流量变化特征均与总流量的小时变化特征相似，均呈“M”型分布；而出租车、轻型货车和重型货车的小时流量在08:00仍保持明显的上升趋势，直到14:00才呈缓慢下降的趋势.

由图8(b)可见，内环以内区域出租车在夜间的小时流量变化明显区别于其他车型，在18:00会呈明显的持续上升趋势，到翌日00：00才迅速下降. 对比国内其他大型城市发现，重庆市内环以内区域出租车的夜间需求会出现较为明显的波动情况，其小时流量的变幅明显高于北京市[34]和南京市[35].

图8 重庆市二环区域不同车型的单路段小时流量分布

2.2.2不同道路类型的小时流量分布

由图9可见，总体上2个区域分道路类型的小时流量分布均呈“M”型分布，早高峰时段为08:00—10:00，晚高峰时段为16:00—18:00，与小时总流量分布特征基本一致.

图9 重庆市二环区域不同道路类型的单路段小时流量分布

对于内环以内区域，高速路、快速路和县道的高峰时段流量明显较高，且明显高于区域内其他道路类型，同时也分别是内环以外区域相同道路类型的5.5、2.5和6.2倍，这是因为该区域的高速路、快速路主要负责内环内外区域的货运、客运连通，交通活动频繁，而县道则是居民日常通勤的重要通道，交通出行较为集中. 而内环以外区域国道的高峰时段流量相对较高，为内环以内区域的1.8倍，原因是内环以外区域设有多个工业园区和物流基地，拥有多条连接周边行政区和相邻省份的重要国道(如G210、G212、G213)，交通较为繁忙.

3 结论

a) 重庆市内环以内区域日均总流量为1.8×104辆，约为内环以外区域的1.8倍；同时，2个区域大部分车型在工作日的日均流量相对较高，只有出租车在非工作日的日均流量高出工作日的4.1%～4.9%.

b) 从2个区域不同车辆类型的日均流量来看，内环以内区域小型客车、公交车、出租车的日均流量相对较高，分别为内环以外区域的1.7、2.1和2.5倍；反之，内环以内区域重型货车的日均流量相对较低，约为内环以外区域的54.8%.

c) 从2个区域不同燃料类型车辆的日均流量来看，内环以内区域汽油车、天然气车的日均流量分别为内环以外区域的1.7和2.5倍；从车队结构的燃料类型分布来看，2个区域最主要的燃料类型均为汽油(占71.7%～73.7%)，其次是天然气(占15.1%～21.4%)、柴油(占5.5%～9.6%)、新能源(占1.3%～1.5%).

d) 从2个区域不同排放标准车辆的日均流量来看，内环以内区域国Ⅳ车、国Ⅴ车的日均流量相对较高，分别为内环以外区域的1.7和1.8倍；从车队结构的排放标准分布来看，2个区域车辆的排放标准分布基本一致，最主要为国Ⅳ车辆(76.5%)，其次国Ⅴ车辆(11.4%)、国Ⅲ车辆(9.0%)、国Ⅲ前车辆(3.1%).

e) 2个区域单路段小型客车、公交车的小时流量均呈“M”型变化特征，早高峰时段为08:00—10:00，晚高峰时段为16:00—18:00，这与总流量的变化趋势基本一致；但出租车、轻型货车和重型货车的小时流量在08:00仍保持明显的上升趋势，直到14:00才会缓慢下降.

f) 不同道路类型的早晚高峰时段与区域总流量的高峰时段基本一致，内环以内区域高速路、快速路和县道的高峰时段的车流量明显较高，分别为内环以外区域的5.5、2.5和6.2倍；内环以外区域国道的高峰时段车流量相对较高，为内环以内区域的1.8倍.