通行條件對公共汽車碳排放的影響

金 輝，楊曉光，滕 靖，馬萬經

(同濟大學交通運輸工程學院，上海201804)

國際公路運輸聯盟(International Road Transport Union,IRU)調查數據顯示，交通擁堵導致車輛停止次數增加，相比暢通交通水平，油耗與碳排放增加300%，進而指出交通暢通是減少CO2排放的前提條件[1]。公共汽車運載量大、整車質量高，通行條件造成的工況變化，尤其是急加速工況將大大增加碳排放量。因此，促進公共汽車交通平穩運行是中國當前發展綠色交通系統亟待解決的問題。

1 工況與碳排放的關系模型

影響公共汽車油耗的因素眾多，包括車輛行駛工況、燃油類型、環境壓力與溫度、發動機燃燒技術以及累計行駛里程與車齡等。行駛工況變化是通行條件的直接作用結果，也是影響碳排放的關鍵因素。本文在公共汽車技術性能及自然環境特征相對穩定的假設下，以行駛工況為媒介，研究公交碳排放與運行條件的關系。

1.1 公共汽車行駛工況

1.1.1 單工況劃分

單工況包括加速、勻速、減速和怠速，分別以加速度大于0.1 m·s-2、絕對值不大于0.1 m·s-2、小于-0.1 m·s-2和速度為0作為判斷條件[2]。各種工況的典型通行條件見表1。

1.1.2 組合工況劃分

公共汽車行駛是連續過程，前一行駛狀態對后一行駛狀態有顯著影響，如前一行駛狀態的加速度、速度以及對應的發動機轉速、節氣門開度、燃燒溫度和缸內廢氣比例及溫度等。單工況劃分不足以體現前工況對后工況的影響，尤其前后片段的單工況類型相同，但速度、加速度有明顯差異，若不加以區分，將導致工況速度與加速度變化區間過寬，無法識別高速和低速工況對公共汽車碳排放的影響。故依據前后工況的速度與加速度形成組合工況劃分方法(見表2)。

1.2 公共汽車行駛工況與碳排放的關系

公共汽車的碳排放水平通過碳排放率和碳排放因子兩個參數進行評價。碳排放率指單位時間內的碳排放量，碳排放因子指單位里程的碳排放量。不同行駛工況對應的碳排放率有顯著差別，其中加速工況的碳排放率最大。減速工況對應的排放率雖然較低，但燃燒惡化導致空氣污染物增加，而且行駛速度較低，對應的排放因子較大。怠速工況對應的行駛速度為零，但是噴油量和燃油量不為零，故排放因子為無窮大；隨怠速時間增加，無效油耗與碳排放增加。

目前，中國的公共汽車仍以傳統柴油發動機為主。柴油動力公共汽車的燃油消耗率和碳排放量可通過公式(1)至(5)進行計算[3-4]。

表1 單工況對應的通行條件Tab.1 Traffic conditions corresponding to the single performance

式中，FR為燃油消耗率/g·s-1；K，K0為發動機摩擦系數；N為發動機轉速/轉·s-1；N0為怠速時發動機轉速/轉·s-1；V為發動機排量/L；P為發動機輸出功率/kW；η為發動機效率，約為0.45；b1≈10-4，C≈0.001 25；Ptract為發動機對外輸出功率/kW；ε為公共汽車傳動系效率；Pacc為公共汽車附件功率/kW；為碳排放量/g·s-1。

2 通行條件對行駛工況的影響

通行條件包括兩類：一類為交通環境因素，包括道路特征、車站設計、管控方案、交通狀態、事故瓶頸等；另一類為車輛負載因素，即載客量，該因素橫向作用于所有工況對應的輸出功率，載客量越大，各種工況下的輸出功率越大，碳排放量越高。

2.1 交通環境

本研究主要針對以下四種交通環境展開分析，以涵蓋基礎設施以及實時交通流兩個方面對公共汽車碳排放的影響[5]。

2.1.1 道路

道路是公交運行的載體。道路線形、坡度、路面質量等因素直接影響公共汽車的運行速度、運行阻力和輸出功率。道路平直、縱曲線緩和，公共汽車易于平穩運行；道路拐彎處，公共汽車須減至安全速度以滿足離心力約束；路面質量不佳、坡度較大或頻繁變化，均會增加公共汽車的運行阻力，增加油耗及碳排放。道路對公共汽車行駛工況的影響具有時空穩定性，并作用于交通流狀態，影響交通擁堵疏散的效率和作用范圍。

2.1.2 交叉口

交叉口(本文提及的交叉口均為信號控制交叉口)是道路網絡的重要節點。其布設位置、平均間距與密度、控制方案以及進出口道的設計均影響公共汽車行駛工況與效率。交叉口同時具有通行、轉向、分流、合流等功能，交通沖突集中，時空資源少于路段，是交通擁堵的常發點。

2.1.3 車站

車站是公共汽車交通區別于社會車輛行駛狀態的重要因素，是有效擴大公交服務范圍并使公交線路交織成網的基礎。同時，車站增加公共汽車的停駛次數和?？垦诱`，加劇工況波動，是公共汽車碳排放優化的重點。

2.1.4 交通擁堵

公共汽車通常與其他社會車輛共享道路通行權，交通流狀態受道路、交叉口以及車站的干擾，交通波動直接影響公共汽車行駛工況。

交通狀態是影響公共汽車行駛工況的重要因素。公共汽車通常運行于非自由交通流環境，尤其在擁堵(含因交通事故導致車行道效率降低或功能喪失而引起的交通擁堵)狀態下，車輛頻繁加速減速、長時間怠速，油耗與碳排放量顯著增加。

上述各類交通環境對公共汽車油耗的影響通常沒有顯著的分隔，如交叉口和車站是交通擁堵的常發點。故將公共汽車(駛出?？空竞?不排隊或者一次排隊經過交叉口時的工況變化歸為交叉口影響，車站附近因公共汽車隊列的頭車阻擋或者乘客上車引發的延誤歸為車站影響，其他工況的變化(包括交通事件)則歸為交通擁堵的影響。因此，在其他條件基本相同且未發生交通事故時，基本可以認定高峰與平峰時段交通環境的主要區別在于交通擁堵的作用時間和影響程度。

表2 組合工況片段劃分Tab.2 Division of combined performance

2.2 載客量

公共汽車行駛中客流變化顯著，主要產生兩個方面的影響：一是增加車站處乘客上下車的延誤，可納入車站對工況(怠速)的影響；二是影響車輛的總質量，導致功率變化。按照15人為1 000 kg的國家安全行車標準，隨客流變化，公共汽車負載將產生數以噸計的差異。因此，運量將對公共汽車的碳排放水平產生一定程度的影響。

3 實驗數據分析

實驗基于上海市公交線路“北安跨線”的早晚高峰運行工況，統計工況變化與通行條件的對應關系，通過公共汽車的燃油消耗率和碳排放量計算公式探尋通行條件對碳排放的影響規律。北安跨線屬于市郊線路，全程近40 km經過近百個交叉口(見圖1)，共設29個車站。

3.1 交通環境對碳排放的影響

基于實際調查獲取的車輛行駛工況，統計不同交通環境的作用時間以及對應的碳排放量，從而分析其對碳排放的影響程度。

3.1.1 交通環境對車輛行駛工況的作用時間

1）交通環境的累計作用時間。

北安跨線全程行駛于瀝青路面，故不區分路面質量對碳排放的影響。由于未獲取道路坡度數據，僅將上海市道路平均坡度納入計算。早晚高峰時段，交通流基本全程處于大范圍擁堵狀態，但調查過程中無交通事件干擾，故交通流的實質影響來自交通擁堵的影響。圖2所示為車站、交叉口、交通擁堵、彎道以及無干擾狀態的累計時間比例。其中，交通擁堵的作用時間最長，達到40%。而彎道的作用時間最短，僅為2%，這一方面與彎道的數量較少有關，另一方面由于公共汽車行駛速度較低，通過彎道時降速幅度小，故假設車輛平穩通過。車站與交叉口的作用時間相近，分別為18%和24%。無干擾平穩運行的狀態約占16%。

2）交通環境對單工況的作用特征。

圖3對比了各種交通干擾作用于公共汽車不同工況的累計時間與平均時間。無干擾狀態的平均作用時間相對最長，超過20 s；但無干擾狀態的累計作用時間相對較短。穩定工況需要相對較長的時空范圍，而在城市交通環境下，工況一旦受到影響，不易恢復。調查顯示，彎道對應的平均作用時間最短，為15 s，但該結果受到調查精度的影響。交通擁堵導致工況變化的累計作用時間顯著長于車站、交叉口的影響，但平均作用時間卻明顯較小，說明交通擁堵時公共汽車頻繁加速、減速；交通擁堵導致的怠速工況累計作用時間比例最高，是高峰時段造成無效碳排放的主要原因。

3）交通環境干擾對應的組合工況作用時間。

不同交通干擾引發的工況變化規律不同，對工況的作用時間亦有顯著區別。其中，長怠速工況的累計作用時間顯著高于高速、經濟速度與短怠速工況(見圖4)。以下對應不同組合工況及其持續時間，分析不同類型交通環境對公共汽車運行工況的影響。

①車站：以低速急加速和怠速緩加速為主，其次短怠速時間較多，其余則為高速緩減速、經濟緩減速、低速緩減速，共計6種工況。減速進站始終屬于緩減速，即駕駛員能提前響應車站刺激，有充分時間減速。公交駐站過程全部為短怠速，出站通常以怠速緩加速離站，然后通過低速急加速提速。

②交叉口：主要包括高速急加速、高速緩加速、高速勻速、經濟勻速、怠速急加速、怠速緩加速、長怠速和短怠速8種工況。高速急加速與高速緩加速工況出現于信號燈由綠轉紅之前的過渡狀態，此時公共汽車為及時通過交叉口，進入高速加速狀態，并在通過交叉口之后，保持高速運行。因此，在一定程度上，無公交優先信號控制的交叉口不利于公共汽車交通減排。

③交通擁堵：主要作用于長怠速工況。交通擁堵導致公共汽車運行車速顯著降低，基本不進入高速區間，以低速與怠速工況為主；交通干擾頻繁，發動機供油不穩定，混合氣燃燒惡化，不僅增加無效油耗與碳排放，而且釋放大量空氣污染物。

④彎道：數據采集量少，代表性較低。

圖1 北安跨線路線布局Fig.1 Layout of Bei'an Line

3.1.2 交通環境干擾的碳排放比例

1）組合工況的碳排放率。

假設減速與怠速過程發動機均不向外輸出功率，僅滿足自身運轉需求，其碳排放率相同。圖5對比了組合工況的碳排放率，其中高速急加速工況的碳排放率最高，達到60 g·s-1；經濟急加速次之，為36.9 g·s-1；高速緩加速約為28g·s-1，經濟緩加速接近20 g·s-1；而高速勻速、低速急加速和經濟勻速的碳排放量相近，均為15 g·s-1左右。由此可推知，急劇加速顯著增加碳排放量，并且高速區間的加速與勻速工況的碳排放量均顯著高于經濟速度區間。低速工況增加公共汽車運行時間，雖然碳排放率較小，但總里程對應的碳排放量高于經濟速度區間的碳排放量。

2）交通環境干擾的累計碳排放比例。

將調查統計數據帶入碳排放量計算公式，獲取與各種交通干擾對應的累計碳排放比例(見圖6)。其中，交通擁堵相關碳排放比例最高，達到36%；其次是交叉口，相關碳排放比例達到33%；無干擾狀態對應的碳排放比例僅為21%；而車站、彎道的影響較小，分別為9%和1%。

圖7以無干擾狀態的碳排放率與碳排放因子為參考對象，計算有交通環境干擾條件下的碳排放率比和碳排放因子比。其中，碳排放率是從時間維度計量單位時間內的碳排放量；碳排放因子是從空間維度計量單位行駛距離內的碳排放量。交通干擾雖然可以減小碳排放率，但碳排放因子顯著提升，尤其交叉口與交通擁堵的碳排放因子分別為無干擾狀態的3.02倍和3.80倍，車站的碳排放因子比則為1.99。此參數表現了各種交通干擾的空間尺度對碳排放量的影響：車站影響的行駛里程每增加0.99%，碳排放量增加1%；交叉口和交通擁堵影響的行駛里程每增加1%，碳排放量分別增加2.02%和2.80%。

圖2 各種交通干擾的作用時間對比Fig.2 Comparison of the impact time for different traffic interferences

圖3 各種交通干擾與單工況的對應關系Fig.3 Relationship between different traffic impacts and single performance

圖4 交通干擾對應的組合工況累計作用時間Fig.4 Accumulated time of combined performance corresponding to different traffic impacts

3.2 運載量對碳排放的影響

前述碳排放量為公共汽車空載條件下的計算結果。被調研公共汽車屬于中型車，假定半載與滿載條件下分別承載30人、60人。則公共汽車的整車質量變化為

式中，m為載客時的總重/t；m0為公共汽車的裝備質量/t；n為載客人數/人。

由于實驗數據未統計上下車人數，在此僅對比公共汽車滿載(60人)、半載(30人)情形下的碳排放水平，其他數據均為空載條件下的碳排放。圖8所示為基于空載的公共汽車排放量，計算半載與滿載條件下不同交通干擾的累計碳排放量比[6]。顯然，隨著客運量的增加，公共汽車的碳排放量增加，并且增加量基本與運載量呈線性關系。雖然客運量增加導致公共汽車的碳排放量增加，但是公共汽車的人均碳排放量減少。

4 結語

本文研究了不同通行條件對公共汽車碳排放的影響，對交通干擾做了詳細的劃分和作用范圍界定，將高峰與平峰時段交通環境的主要區別限定于交通擁堵的影響上。進而在交通干擾作用時間不變的條件下，對比了空載、半載和滿載情形中公共汽車碳排放量的變化規律。

研究結果表明，高峰時段交通擁堵無論在累計作用時間上，還是累計碳排放量上，對公共汽車的碳排放影響均為最大，這與該種干擾下公共汽車的頻繁加速密切相關。因此，交通擁堵不僅造成通行效率降低，同時影響了公共汽車低能耗、低排放的特性，不利于進一步提升公共汽車在城市交通結構中的競爭力。故而應將治理交通擁堵作為公共汽車服務品質優化與提升的關鍵。

交叉口對公共汽車碳排放的影響較大，對應的累計碳排放量僅次于交通擁堵。交叉口范圍內長時間怠速、高速加速等高油耗、高碳排放工況的時間比例較高，這既不利于提升通行效率，又不利于節能減排。因此，基于通行效率與節能減排的多目標優化相比于僅包含通行效率的單目標優化，更適用于交叉口設計與管理。

最后，基于空載、半載與滿載的數值分析表明，公共汽車碳排放量隨著乘客數量的增加，基本呈線性變化，但人均出行碳排放量則隨著乘客數量的增加而顯著降低。因此，公共汽車真正實現其低能耗、低排放的優勢，不僅需要良好匹配的交通環境，更需要廣泛的乘客基礎，保證實現人均層面的低能耗與低排放。

圖5 組合工況的平均碳排放率對比Fig.5 Comparison of average carbon emission rates under different combined performanc

圖6 交通環境干擾的累計碳排放比例Fig.6 Percentage of accumulated carbon emission under different traffic impacts

圖7 不同交通干擾的碳排放率比與碳排放因子比Fig.7 Carbon emission ratio and carbon emission factor ratio under different traffic impacts

圖8 基于空載數據的不同交通干擾的碳排放量比Fig.8 No-load-based carbon emission ratio under different traffic impacts TransientOperating Condition[J].Vehicle Engine,2005(1):8-11.

[1]International Road Transport Union.Traffic Congestion Increases CO2Emissions by 300%[EB/OL].2014[2014-04-06].http://www.iru.org/en_policy_co2_response_flowingtraffic.

[2]黃定華.車輛行駛工況與排放率關系及其數據庫研究[D].長春：吉林大學，2008.Huang Dinghua.Study on Database of Vehicle Driving Cycles and Emission rate relation[D].Changchun:Jilin University,2008.

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[5]宋曉梅，于雷.影響公交運行可靠性的因素分析及改善措施[J].綜合運輸，2009(3)：59-61.

[6]邵利民，常漢寶，安士杰.MWMTBD620柴油機加載過渡工況的性能研究[J].車用發動機，2005(1)：8-11.Shao Limin,Chang Hanbao,An Shijie.Research on the Performance of MWMTBD620 Diesel Engine under Increasing Power