智能交通系統對車輛燃料消耗和排放建模的影響

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智能交通系統對車輛燃料消耗和排放建模的影響

溫室氣體引起的氣候變化產生了新機動車尾氣排放標準，這也引起了對滿足這些新標準的汽車技術的需要。車輛燃料消耗和排放建模已經成為發展和評估這些技術的一種有效工具，幫助預測汽車的總耗油量和排放量，并且補充了交通仿真模型。介紹了汽車燃料消耗和排放模型的當前狀態及其對智能交通系統測試的環境影響，并且評價了交通網絡的改進措施。

提出了智能交通系統相關模型，表明當前模型所體現出的汽車燃料消耗和排放趨勢能夠與數據的變化趨勢很好地吻合。它還表明，微觀模型是汽車燃料消耗和排放模型中最準確的模型類型，宏觀模型對汽車總排放量估算是最有幫助的。此外，研究表明，介觀模型和經驗模型解決了準確性和簡單性之間的矛盾，非常適合于評估智能交通系統測試的環境影響和交通網絡的改進辦法。雖然統計模型已經被發現需要重新校準每個數據集，而且不易在數據集中插入空白數據和在數據集界限內進行外推數據，但統計模型還是相對容易建立，而且其結果的不確定性可以進行量化。研究表明，智能交通系統對車輛燃料消耗和排放率具有顯著的影響,運輸模型、冷起動排放超標建模策略和熱穩定排放模型之間具有一定的關系。

運輸模型為冷起動排放超標模型提供輸入，熱穩定排放模型為總排放評估模型提供輸入。文中所提出的模型都不能完全體現出智能交通系統應用的效應，比如實時控制和交通管理操作。此外，美國的AIMSUN和PARAMICS模型的校準和驗證在不久的將來可以應用于智能交通系統中。

Waleed Fariset et al. SAE 2013-01-9094.

編譯：王維