我国乘用车不同环境温度下使用时长概率分布情况研究

李路生　邱慕逵　李言明　罗震　钱晓婷

摘 要：随着全球气候变暖，极端气候问题频发，汽车环境适应性越来越受到消费者的重视。环境温度作为汽车环境适应性的最重要的参数，非常有必要进行更加深入准确的研究。国家气象站点的数据，经过地区乘用车保有量数据加权，用户出行时刻加权，然后经过统计计算得到乘用车不同环境温度下使用时长的概率分布情况。可以很好地指导企业对乘用车的设计和验证，从而以最低的成本，满足消费者的使用要求。

关键词：乘用车 环境温度 概率分布

1 引言

我国南北跨纬度广，各地接受太阳辐射热量的多少不等。根据各地≥10℃积温大小的不同，我国自北而南有寒温带、中温带、暖温带、亚热带、热带等温度带，以及特殊的青藏高寒区，各地的热量条件差异很大。气候环境不仅受地域影响，也受到时域的影响。当地球在一年中不同的时候，处在公转轨道的不同位置时，地球上各个地方受到的太阳光照是不一样的，接收到太阳的热量不同，产生季节的变化和冷热的差异。正是由于我国复杂多变有气候环境，对汽车产品的耐候性提出了严峻的考验。

GJB 4239—2001《装备环境工程通用要求》中，将环境适应性定义为：装备（产品）在其寿命期预计可能遇到的各种环境的作用下能实现其所有预定功能和性能和（或）不被破坏的能力，是装备（产品）的重要质量特性之一。[1]汽车环境适应性试验作为整车试验开发和验证中一个不可缺少的环节，已受到国内外汽车生产厂家的重视。[2]而温度作为气候环境的最重要的组成要素，有必要对汽车的使用环境温度进行深入研究，知己知彼方能百战不殆。本文以乘用车研究目标，对全国乘用车不同环境温度下使用时长进行统计研究。

2 方法路线

想要计算乘用车不同环境温度下使用时长的概率分布情况，需要了解每台乘用车的使用时间和当时的温度。将我国所有乘用车的在不同环境温度下的使用时间相加，得到全国乘用车不同环境温度下使用时长。将全国乘用车不同环境温度下使用时长除以总时长，得到我国乘用车不同环境温度下使用时长的概率分布情况。

但是我们不可能得到每台乘用车的使用时间和当时的温度，那么我们又怎样得到我国乘用车不同环境温度下使用时长的概率分布情况呢？这就是本文需要研究的内容。

按行政区等级划分，可将我国划分为省、市、县、乡、村及车辆个体几个等级，级别越小，需要的数据量就越大，数据的获取难度就越高，统计的准确度就越高。我们研究乘用车在不同环境温度下使用时长的概率分布情况用以指导汽车产品的设计和验证，不需要极致的准确性，考虑到目前能够获取的数据，本文以市级行政划分来进行统计计算。

按照上文的算法，以市级行政划分进行统计计算，需要每市级行政划分的乘用车保有量、环境温度、平均用户出行时刻及用户出行时长。以时间（小时）为坐标轴，计算每个时间点每台车辆的平均出行时长，然后根据乘用车的保有量计算出所用車辆的每个时间点出行时长。最后统计出该地区每个温度下的车辆出行时长。将所有地区的统计结果相加再除以总时长即可得出我国乘用车不同环境温度下使用时长的概率分布情况。

3 数据及其来源

3.1 环境温度数据

环境温度数据来源于国家气象信息中心——中国地面气象站逐小时观测资料。资料包括中国国家级地面站小时值数据，包括气温、气压、相对湿度、水汽压、风、降水量等要素小时观测值。[3]实时数据经过质量控制，各要素数据的实有率超过99.9%，数据的正确率均接近100%。[4]本文研究我国除港澳台以外的31个省2021/6/28～2022/6/27的环境温度数据：

式中：为某站点环境温度逐小时时间历程曲线，t为2021/6/28～2022/6/27逐小时时间。

3.2 汽车保有量情况

受自然、社会、经济和政治等多种因素的影响，从东南沿海向西北内陆人口逐渐稀少，从东南沿海向西北内陆经济发展水平逐渐降低。因此造成和不同地区受人口密度和经济发展水平不同，汽车的保有量也不尽相同。为准确评估乘用车使用的环境温度的概率分布情况，本文对全国356个地级市乘用车保有量情况进行研究。本文保有量数据来源于各省、市统计局发布的统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报数据。地级市汽车保有量数据函数为：

式中：为某地级市汽车保有量数据，全国地级市汽车保有量函数，我国地级行政单位。图1是在2021年各省派出车保有量图。

3.3 出行时刻及平均出行时长

受太阳辐射和地面散热影响，一天内气温高低呈周期性变化，这种变化离地面愈近愈明显。因此中午时气温最高，日出前气温最低。人们日常出行时刻有明显的规律性，存在明显的早、晚高峰，夜晚出行比例较低。因此乘用车使用的环境温度出必考虑人们出行时刻的影响。随着智能网联和大数据技术的发展，可以通过用户网联数据计算出各地区用户的日平均出行时刻和日平均出行时长h。图2为某地区某车型用户出行时刻统计结果。日出行时刻函数为：

式中：为某时刻出行车辆的比例，为时刻出行车辆的比例函数，小时时间。

4 统计算法

4.1 地区环境温度计算

由于全国气象站点多以县级行政单位命名，各地区下辖的县级单位数量各不相同，因此需要按地级行政单位，对各气象站点进行定位。按各省、市统计年鉴数据，全国共有2879个县级行政单位，国家气象科学数据中心数据站点共2167个，按各站点的经纬度进行定位后，定位到各县区的站点有2104个。然后对每个地级行政单位的下辖站点的每个时间点的温度数据进行算术平均值计算：

式中：为某地级行政单位环境温度逐小时时间历程曲线，n为地级行政单位下辖气象站点数量，为第i个站点环境温度逐小时时间历程函数。

4.2 每时刻出行时长

某地区乘用车平均日出行时长为h小时，受人们日常出行时刻的影响，那么平均每台车出行时长的逐小时时间历程曲线可用下式计算：

式中：为某站点平均每台车出行时长的逐小时时间历程曲线，为时间逐小时时间历程函数，的所有值均为常数h。

4.3 地区乘用车不同环境温度下使用时长统计

统计曲线上，每个温度值对应的曲线上所有出行时长的和（统计间隔为1℃）：

式中：为某地区某温度下平均用车时长，n为某地区某温度出現的次数。

将所有温度下的用车时长按温度从小到大排列，得到地区温度时长函数：

式中：为某地区逐温度下用车时长，为某地区逐温度下用车时长函数。

4.4 全国乘用车不同环境温度下使用时长统计

将所有地区的统计结果相加再除以总时长即可我国乘用车不同环境温度下使用时长，可按下式进行计算：

式中：为全国乘用车不同温度下用车时长，为某地区不同温度下用车时长。

4.5 全国乘用车不同环境温度下使用时长概率分布

全国乘用车不同温度下用车时长与全国总的用车时长的比值，即为全国乘用车不同环境温度下使用时长概率分布情况：

式中：为全国乘用车不同温度使用概率。

5 计算结果

按以上算法，得出全国乘用车不同环境温度下使用时长概率分布情况如图3所示。

6 结论

由统计结果可知，我国乘用车不同环境温度下的概况分布为0.3%～99.7%对应的温度为-18℃～36℃，使用环境温度极值为最低至-41℃，最高为46℃。汽车企业在进行汽车设计时要保证产品质量，必须要了解清楚产品所需要面临的使用环境，综合衡量产品成本和质量，进行针对性的设计和验证。因此全国乘用车不同环境温度下使用时长概率分布情况，对汽车产品的设计和试验验证有着非常重大的指导意义。

本文着重探讨了一种全国乘用车不同环境温度下使用时长概率分布情况的数学模型建立方法，由于数据有限，结果仅供参考。可以根据需要，按照全国县、乡、村甚至车辆个体为计算区块，进行更长时间跨度的统计计算，甚至可以为某个车型、某个地区单独进行统计计算，更好的服务于我国汽车产品的质量提升。

研发项目：汽车可靠性试验规范正向开发技术研究。所属领域：汽车试验。

参考文献：

[1]中国人民解放军总装备部. GJB 4239—2001《装备环境工程通用要求》［S］.2001：1.

[2]程源，刘培培，赵林平，等.汽车“三高”环境适应性试验开发和验证［J］．公路与汽运，2016，3：11-13.

[3]中国科学院地理科学与资源研究所.中国气象要素逐日站点观测数据集[EB/OL].（2023.12.01）[2023.12.01].http：//www.igsnrr.ac.cn/.

[4]国家气象科学数据中心.中国地面气象站逐小时观测资料[EB/OL].（2023.12.01）[2023.12.01].http：//data.cma.cn/.