基于耦合模型的交通组织方案对公交车NOx排放影响分析.pdf

为论证交通组织方案对 NOx减排有明显的效果,根据实际公交线路,分别运用 VISSIM 交通仿真模型和 Webster 信号配时模型优化交通组织方案,再通过尾气排放模型 MOVES 与 VISSIM 进行联合仿真得出排放因子,分析不同类型的交通组织方案对公交车 NOx排放特性的影响。结果表明:交通组织方案提升了公交车在高峰期的服务水平,对缓解交通拥堵有明显的效果,并且在工作日早晚高峰时对 NOx的减排效果尤为显著;在交通设计方案中运用路中式专用道,因其独立性强和不易受社会车辆干扰等优点,在降低交通延误、提升运行速度以及减少 NOx排放等方面对比其他方案最具优越性;信号配时优化对缓解交叉口 NOx的排放起到主要作用,直接降低了怠速工况所占的比例,进而减少恶劣工况所带来的额外排放。关键词 耦合模型;城市公交;NOx排放;公交专用道;交叉口中图法分类号 U467.1;文献标志码 AAnalysis of NOxEmission Impact of Traffic OrganizationScheme Based on Coupled ModelKOU Ye-wei1,2,MA Rong1,3,HE Chao1,2,LIU Xue-yuan1,2,LI Jia-qiang1,2(1.School of Machinery and Transportation,Southwest Forestry University,Kunming 650224,China;2.Key Laboratory of Vehicle Environmental Protection and Safety in Plateau Mountain Area of Yunnan Province Colleges,Kunming 650224,China;3.Key Laboratory of Eco-environmental Evolution and Pollution Control in Mountainous Rural Areas of Yunnan Province,Kunming 650224,China)Abstract In order to demonstrate the obvious effect of traffic organization optimization on NOxemission reduction,a section of busline was selected.The traffic organization scheme was designed by VISSIM traffic simulation model and Webster signal timing model re-spectively.The emission factors were obtained by joint simulation of MOVES and VISSIM,and the influence of different traffic organiza-tion schemes on NOxemission characteristics of bus was analyzed.The results show that the service level of buses in peak period is im-proved by the traffic organization scheme,has obvious effect on relieving traffic congestion,and especially remarkable effect on reducingNOxemission during peak hours in the morning and evening of working day.In the traffic design scheme,the use of middle of road buslane is superior to other schemes in terms of reducing traffic delay,increasing operation speed and reducing NOxemissions,because of itsindependence and freedom from interference from social vehicles.Signal timing optimization plays a major role in mitigating NOxemis-sions at intersections,directly reducing the proportion of idle conditions,thus reducing additional emissions caused by adverse conditions.Keywords coupling model;city bus;NOxemission;bus lanes;intersection 近年来,随着城市经济的快速发展,机动车带来的交通排放急剧上升,已成为城市大气污染的重要污染源之一1,其中的 NOx排放因其强致病性受到广泛关注。城市公交的运行区域主要由路段和交叉口组成,在路段内产生的 NOx排放会随着交通流产生扩散,对当地居民造成间接影响2;而交叉口作为交通环境复杂的交织区域聚集效应明显,周围人群暴露在较高浓度 NOx下的概率增高3-4。对此需要立足公交优先理念,把公共交通摆在城市交通发展的首要位置,才能从根本上缓解交通拥堵、尾气污染等矛盾5-7。积极推进公交优先理念以减轻 NOx的污染排投稿网址:放。以路段排放为研究目标,具体表现在设置公交专用道以保障公交运营的主体地位,从而带来可观的节 能 减 排 效 益。成 宇 飞8将 交 通 仿 真 模 型VISSIM与尾气排放模型 MOVES 搭建仿真平台,比较分析不同的公交专用道设置方案的污染物排放量,得出以路中式专用道为主体的设置方案减排效果最好。Shan 等9将全球定位系统(global positio-ning system,GPS)与 MOVES 结合,搭建基于车辆比功率(vehicle specific power,VSP)的快速公交系统(bus rapid transit,BRT)线路排放速率模型,发现在公交专用道运行时随着平均速度的增加,空转运行的比例降低,排放因子缓慢下降到最小值,可见公交专用道的设置缓解了交通拥堵区域内高浓度的尾气污染;以交叉口排放为研究目标,主要通过交通信号配时优化来减少公交车延误,缓解因恶劣工况所带来的额外排放。巴兴强等10将 VISSIM 和MOVES 进行联合仿真,选取信号控制交叉口对其组织优化后的污染物特征进行分析,得出每种组织措施对排放的影响。蒋诚等11在设有公交专用道的交叉口提出借道系统,并基于 Lingo 软件分析公交优先策略下借道系统的综合效益。基于此,将现有模型进行耦合,综合考虑公交专用道和交叉口信号配时,对其进行组合来设计不同的交通组织方案,从微观层面精确量化不同的交通组织方案对公交车 NOx的排放影响,以此揭示公交车 NOx减排效益与交通组织方案存在直接联系,同时也为交通管理者优化交通状况提供理论上的参考依据。1 研究方法与模型为探究对路段进行交通组织优化后公交车的NOx排放特性,以昆明市双龙广场站至华昌路口站的公交线路为研究对象,该线路途经市中心这类交通密集区域,有利于对交通流量大的路段进行公交专用道设置,并对涉及的交叉口进行信号配时优化设计,比较不同组合方案的排放数据,从而得到最优的交通组织方案,以减少城市公交车 NOx的排放。该路段所涉及的公交车参数如表 1 所示。表 1 公交车辆参数Table 1 Bus vehicle parameters公交车总里程/km额定功率/kW燃油种类站台数44 路12.1178柴油1958 路12.3186柴油2475 路16.8166柴油2980 路10.8170柴油1789 路12.4182柴油22111 路21.4218柴油401.1 研究思路实施公交优先战略,以缓解交通拥堵、提高出行质量以及降低 NOx排放,主要考虑两个方面:路权保障,即通过设置公交专用道保障公交的路权与社会车辆区分开来;交叉口信号控制,即针对公交运行特点进行信号配时优化,提高道路交叉口的使用效率,减少交叉口延误,保证公交车在交叉口的通行能力。1.1.1 公交专用道介绍公交专用道是城市普通公共交通向轨道交通过渡的重要方式。根据专用道在道路断面中可能设置的方位可将其分为以下 3 类:路中式、路侧式以及次路侧式,路侧式和路中式公交专用道如图 1、图 2所示。但由于设置不当等原因,出现了交叉口运行冲突,路段中易受社会车辆干扰,被社会车辆违规占用,公交专用道使用率不高等问题,考虑到公交专用道对交通状况带来的影响,在设置时需要满足以下的多数条件方可考虑设置公交专用道:道路必须具有双向四车道及以上的条件,但最好在双向六车道及以上的道路上设置公交专用道;公交专用道的实施应优先考虑客流量大的地段;道路高峰小时单向公交车辆数达到 90 100 辆;社会车辆占总车流量的比例不会因车道不足而导致社会车辆出现饱和度过大甚至堵车的现象;路段公交车的行驶速度低于 18 km/h。图 1 路侧式公交专用道Fig.1 Side-by-side bus lanes图 2 路中式公交专用道Fig.2 Middle of road bus lane22501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址:1.1.2 交叉口信号控制交叉口信号控制是指以交通信号模型为基础,通过合理利用交通信号灯控制路口信号灯的灯色变化,对道路上运行的车辆和行人的通行权进行时空分配,以达到减少交通拥挤、保证道路交通通畅有序和减少发生交通事故等目的。交叉口信号配时参数包括信号周期时长、绿信比、有效绿灯时间以及相位差等12。1.2 模型介绍设计的交通组织方案共涉及 3 个模型:一是对道路实际运行情况进行仿真的 VISSIM 模型;二是量化尾气排放特征的 MOVES 模型;三是对交叉口信号配时进行优化的 Webster 模型。1.2.1 VISSIM 仿真模型VISSIM 模型能分析车道类型、交通组成以及交通信号控制等条件下的路网运行状况,具有分析、评价和优化交通网络等功能,是分析交通问题的有效工具13。为保证 VISSIM 仿真情况与实际交通运行状况能达到较好的拟合度,根据相关仪器收集到的实测数据对 VISSIM 内动态的仿真特性参数进行设置,包括期望速度分布、期望加速度以及发车频率等,再对路网内涉及的静态仿真特性参数,包括最短车距、车道宽度等进行设置,保证路网内不同车型所处的交通环境相同14。相关的仿真特性参数如表2 所示。表 2 VISSIM 仿真参数Table 2 VISSIM Simulation parameters参数数值参数数值期望速度分布/(km h-1)(20.0,30.0)公交发车频率/(辆 min-1)15.0期望加速度/(m s-2)(1.0,3.0)最短车距/m0.5期望减速度/(m s-2)(-0.5,-1.0)车道宽度/m3.51.2.2 MOVES 排放模型MOVES 模型由美国环保局研发,能够在宏观、中观和微观层次上预测各种车型的排放,尤其在微观层面上可以计算特定地点的尾气排放,MOVES 加强车辆行驶模式和尾气排放之间的关联,在微观层面上的仿真拓宽了模型在交通策略评价上的应用,为利用交通手段来改善环境提供有效的评价工具。MOVES 模型具有开放性的数据库管理系统,使其对于不同区域有较强的适应性,因此运用于我国微观排放的研究需要进行本土化设置,即将模型的参数及边界条件进行修正,使其能够正确反映中国车辆的运行工况及排放特征,涉及的参数包括:气象信息、燃油类型、车龄分布、道路类型分布及排放标准等15。1.2.3 Webster 配时模型Webster 配时法模型是以车辆延误时间最小为目标来计算信号配时的一种方法,其核心内容是对车辆延误和最佳周期时长的计算,而这里的周期时长是建立在车辆延误的计算基础之上。Webster 配时模型原理清晰且适用性广,是目前交通信号控制中较为常用的计算方式。其计算步骤主要是先求得各相位的流量比,再计算相位损失时间,进而计算周期长度,最后得到各相位的绿灯时间。2 实例分析2.1 研究路段的选取和建立所获取的排放数据均来自车辆排气监测平台,该平台可以直接逐秒测量总线的 NOx排放浓度,还可以通过 GPS 系统实时定位来反映公交线路全天的实际运行情况。NOx排放数据的收集时间为6:0022:00,包括工作日和非工作日。现以 80 路公交线路为例,该公交线路全长约为 10.8 km,从昆明站开始到西客运站结束,一共途经 17 个站台。其中该公交线路各时段的排放量如图 3 所示。选取的实际路段以 3 个相邻站台为节点,分别是双龙广场站-双龙桥站-华昌路口站,3 个站点组成的路段为 2 km,其交通情况均符合专用道设置条件,具有较高的研究价值。研究时段分别取最具代表性的早高峰(6:009:00)和晚高峰(17:0020:00),拟定为公交专用道的使用时间。实地调查路段的各项静态数据包括:道路几何条件(车道宽度、车道数和路段长度等)、交通管制措施(信号配时和信号相位)、公交数据(发车频率、站台位置和站台形式等);动态数据包括:公交车的实时车速和NOx排放浓度。其中研究对象内路段和交叉口的NOx排放因子如表 3 所示。图 3 80 路公交全时段的 NOx排放量Fig.3 NOxEmissions during full time of 80-way bus325012023,23(24)寇业威,等:基于耦合模型的交通组织方案对公交车 NOx排放影响分析投稿网址:表 3 路段 NOx排放数据Table 3 NOxemission data for section路段交叉口排放因子/(g km-1)环城南路-南坝路环城南路-海埂路路段排放因子/(g km-1)双龙广场-双龙桥双龙桥-华昌路口早高峰11.5213.6718.6310.23晚高峰13.6315.4621.3214.212.2 VISSIM 与 MOVES 模型联合仿真2.2.1 模型耦合的原理机动车比功率 VSP 相较于传统的速度与加速度,将车辆的瞬时行驶状态与机动车的排放、能耗以及道路坡度间建立起更为密切的联系,已成为机动车尾气量化模型的重要参数16。模型耦合的原理就是运用简化后的重型柴油车 VSP 计算公式为VSP=v(a+0.091 99)+0.169 10-3v3(1)式(1)中:VSP 为车辆比功率,kW/t;a 为机动车的加速度,m/s2;v 为机动车的速度,m/s。首先根据 VISSIM 的评价文件输出仿真路网内机动车逐秒的 a 和 v,根据简化后的 VSP 计算公式得到机动车的瞬时 VSP 值。其次 MOVES 在进行微观层面的排放模拟时,以运行工况数据来代表路段的综合排放过程,可以最精确地还原匀速、加速、怠速和减速等运行工况,为此 MOVES 以排放源 BIN 作为输入数据来表示运行工况分布参数,并通过 VSP 值与其对应的瞬时速度共同定义排放源 BIN 区间,区间分布详情如表 4 所示(制动条件下 BIN 为0;怠速条件下 BIN 为1,速度为0 v800bin11bin210 3bin12bin223 6bin13bin236 9bin14bin249 12bin15bin2512 bin1612 18bin27bin3718 24bin28bin3824 30bin29bin3930 bin30bin406 12bin356bin332.2.2 耦合模型的建立通过上述原理,VISSIM 作为交通仿真模型,以VSP 值作为耦合点将其输出数据进行转化,作为MOVES 的输入数据进行排放计算,具体流程如图 4图 4 联合仿真流程Fig.4 Joint simulation process所示。通过采集实际路网信息和交通流信息建立路网,并对路网进行检查及校验。VISSIM 仿真路网可对车辆的实时数据进行输出,根据车辆运行数据与 MOVES 的运行区间定义对车辆运行数据进行处理,得到 MOVES 排放计算模块需要的输入数据,即运行工况分布(OP Mode)。根据大量实验数据,MOVES 中对每个 VSPbin 区间都有默认的排放速率,通过计算从而得到车辆的排放清单。2.3 交通流模拟2.3.1 交叉口信号配时优化对表 3 的两个交叉口运用 Webster 模型进行信号配时,现以环城南路南坝路为例,对其信号配时的具体流程进行阐述。首先在晚高峰期间对该交叉口进行交通流量调查,并通过折算系数将不同车型的交通量进行统一,得到的交通流量数据如表 5所示。其中,由于该交叉口右转方向的交通量不受信号控制,因此未列出右转交通量。根据城市道路交叉口规划规范(GB506472011),各进口道的基本饱和流量 Sb如表 6 所示。结合本文案例,取直行和左转进口道修正系数为0.8,直行进口道基本饱和流量 Sbt=1 650 pcu/h,左转进口道基本饱和流量 Sbl=1 550 pcu/h。可得直行车道进口饱和流量 St=1 650 0.8=1 320 pcu/h,左转车道进口饱和流量 Sl=1 550 0.8=1 240 pcu/h。表 5 晚高峰交叉口流量Table 5 Flow at late peak intersection进口道折算后的车流量/(pcu h-1)左转车流直行车流东进口7921 187西进口7021 053南进口644429北进口47831942501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址: 交叉口流量参数如表 7 所示,并计算最大流量比:y1=max(0.21,0.19)=0.21;y2=max(0.30,0.27)=0.30;y3=max(0.17,0.13)=0.17;y4=max(0.11,0.08)=0.11。表 6 交叉口饱和流量Table 6 Saturated flow at intersection车道基本饱和流量/(pcu h-1)直行车道 Sbt1 550-1 650-1 750左转车道 Sbl1 450-1 550-1 650右转车道 Sbr1 350-1 450-1 550表 7 交叉口流量参数Table 7 Flow parameters at intersections进口道转向车道数量进口道饱和流率/(pcu h-1)小时交通量/(pcu h-1)流量比yi东进口左33 7207920.21直33 9601 1870.30西进口左33 7207020.19直33 9601 0530.27南进口左33 7206440.17直33 9604290.11北进口左33 7204780.13直33 9603190.08经实地调查,该交叉口相位数 n 为 2,各相位损失时间 l 为 10 s,黄灯时长 A 为 3 s,不设全红时间R。根据 Webster 模型求解配时参数,具体计算过程如表 8 所示。按照等饱和度原则分配绿灯时间,求得各相位的绿灯时长和绿信比,计算结果如表 9 所示。2.3.2 组合优化方案目前,研究路段涉及的两个交叉口均以通过Webster 模型进行信号配时优化,应用 VISSIM 模型对现状路段进行公交专用道改造。对此设置 3 种不同的仿真情景:未设置公交专用道且未进行信号配时的现状路段,简称为现状;设置路侧式专用道并进行信号配时,简称为组合 1;设置路中式专用道并进行信号配时,简称为组合 2。对以上 3 种情景通过 VISSIM 进行仿真后得到相关的交通数据如表 10 所示。2.4 NOx排放模拟通过模型仿真流程,现将 VISSIM 模拟的3 种情景所对应的速度和加速度代入式(1)计算瞬时 VSP值,并结合表 5 归纳整个运行过程中不同 BIN 区间所占的比例,输入 MOVES 模型分别得到 3 种情景下早晚高峰内路段和交叉口 NOx的排放因子,将实测数据与无设置交通组织方案情景下的模拟值进行对比,以验证其仿真的精确度,其中交叉口排放因子在 早 晚 高 峰 的 相 对 误 差 分 别 为 10.88%和11.01%,路段排放因子在早晚高峰的相对误差分别为9.71%和10.15%,均控制在约10%,可见仿真效果良好。具体仿真数据如表 11 所示。表 8 配时参数的计算公式Table 8 Calculation formula of timing parameters配时参数计算公式总流量比 YY=4i=1yi=0.79总损失时间 LL=nl+AR=20 s最佳信号周期时长 C0C0=1.5L+51-Y=166 s绿灯有效时间 GeGe=C0-L=146 s各相位绿灯时长 geigei=GeyiY各相位绿信比 ii=geiC0 注:Y 为总流量比;L 为总损失时间,s;C0为最佳信号周期时长,s;gei为各相位绿灯时长,s;i为绿信比;n 为信号相位数;l 为信号相位损失时间;A 为黄灯时间;R 为全红时间;yi为第 i 相位的流量比。表 9 Webster 信号配时结果Table 9 Timing result of Webster signal交叉口第一相位第二相位第三相位第四相位最大流量比 yi0.300.210.110.17绿灯时长 gei55392032绿信比 i0.330.230.120.193 结果与讨论3.1 交通流的影响分析交通组织方案对交通流的影响主要从社会车辆和公交车辆进行分类,以平均交通延误、平均停车时间和平均次数作为交通评价指标,对组合 1和组合 2 相较于现状的各项评价指标变化率进行对比分析。表 10 VISSIM 交通仿真数据Table 10 Traffic simulation data of VISSIM车型平均速度/(km h-1)现状组合 1组合 2平均交通延误/(s veh-1)现状组合 1组合 2平均停车时间/(s veh-1)现状组合 1组合 2平均停车次数现状组合 1组合 2公交车辆25.830.633.489.183.878.867.961.559.73.802.892.67社会车辆36.935.334.190.599.2101.483.494.896.23.844.334.50525012023,23(24)寇业威,等:基于耦合模型的交通组织方案对公交车 NOx排放影响分析投稿网址:表 11 MOVES 排放仿真数据Table 11 Emission simulation data of MOVES情景交叉口排放因子/(g km-1)早高峰晚高峰路段排放因子/(g km-1)早高峰晚高峰实测值12.6814.6213.5917.05无设置11.3013.0112.2715.32组合 19.6810.4211.8614.55组合 29.029.7311.1413.743.1.1 公交车交通流的影响设置前后公交车辆各项评价指标如图 5 所示。总体而言,进行公交专用道设置和交叉口信号配时优化后,公交运行状况得到明显改善,平均速度均有所提升,对应的交通评价指标值也均有降低。其中 组 合 1 相 较 于 现 状 的 平 均 速 度 提 升18.6%,而组合 2 的平均速度则提升 29.5%;组合 1在平均交通延误、平均停车时间以及平均停车次数分别降低 6%、9.4%和 24%,组合 2 则分别降低11.6%、12.1%和 29%。可见,组合 2 中路中式专用道的设置与其他车道存在严格的物理隔离,运行时独立性强,不受社会车辆的横向干扰,再对信号配时进行优化后,公交车的通行能力和服务质量相较于现状有明显的提升,相较于组合 1 设置效果更显著。图 5 公交车辆的交通指标变化率Fig.5 Change rate of bus traffic indicators3.1.2 社会车交通流的影响设置前后社会车辆各项评价指标如图 6 所示。虽然设置专用道保证了公交车的运行,但是压缩了社会车辆的道路资源,导致其运行状况受到一定程度的干扰,因此平均速度有所降低,且对应的交通评价指标值也均有升高。其中组合 1 相较于现状的平均速度降低 4.3%,而组合 2 的平均速度则降低7.6%;组合 1 在平均交通延误、平均停车时间以及平均停车次数分别升高 9.6%、13.7%和 12.8%,组图 6 社会车辆的交通指标变化率Fig.6 Change rate of social vehicle traffic index合2 则分别升高12%、15.3%和17%。显然,组合1中路侧式专用道的设置占用道路资源较少,可充分利用路边已建成的公交站台,对社会车平均速度的影响较小;虽然进行信号配时优化,但该路段的右转交通流不受信号灯控制,因此组合 2 中路中式专用道的设置对交叉口左转交通流的干扰更为明显,各项评价指标均高于组合 1。3.2 NOx排放特性交通条件的设置对 NOx排放特性的分析主要从路段排放和交叉口排放分类,以排放因子作为评价指标,针对不同区域的特点,对组合 1 和组合 2 相较于现状进行对比分析。3.2.1 路段 NOx排放特性交通组织方案设置前后,早高峰期间路段内公交车 NOx的排放因子如图 7 所示。根据表 11 的数据结合图7,组合1 和组合2 在早高峰期内 NOx排放因子分别降低了 3.3%和 9.2%,可见在进行交通优图 7 早高峰 NOx排放因子的变化Fig.7 Changes in NOxemission factors at early peak62501科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(24)投稿网址:化方案后,路段内 NOx的排放整体呈现下降趋势。其中,在 7:008:00 时间段内交通优化方案对 NOx的减排效果最为显著,组合 1 和组合 2 的 NOx排放因子分别降低了 4.1%和 12.2%,可见该时段作为当地居民上班出行的集中时段,交通优化方案帮助缓解交通拥堵的同时,还有效地提升了减排效益,反之在其他时段由于交通量相对较低,减排效果也随之降低。相较于组合 1 的设置方案,组合 2 中的路中式公交专用道不易受到社会车辆的横向干扰,减少了交通堵塞和车流交织等情况,使其运行状态更加顺畅,因此减排效果更好。晚高峰期间路段内公交车 NOx的排放因子如图 8所示。根据表 11 的数据结合图 8,组合 1 和组合 2 在晚高峰期内 NOx排放因子分别降低了 5%和10.3%,可见相较于早高峰,交通组织方案对晚高峰路段内 NOx的减排效果更显著。其中,在 17:3018:30 时间段内交通优化方案对 NOx的减排效果最好,组合 1 和组合 2 的 NOx排放因子分别降低了7.6%和 16.4%,由于该时段是当地居民下班返程的高峰期,交通量的剧增造成恶劣的交通环境,因此施行交通优化方案缓解了交通负荷并更好地促进了 NOx减排,进而随着交通拥堵的缓解,机动车因道路环境产生的恶劣工况降低,减排效果也随之降低。相较于组合 1 的设置方案,组合 2 中的路中式公交专用道依然是更具减排效益,尤其晚高峰的交通量高于早高峰使其减排效果更明显。图 8 晚高峰 NOx排放因子的变化Fig.8 Changes in NOxemission factors at night peak3.2.2 交叉口 NOx排放特性根据表 11 数据所示,交通优化方案对交叉口内NOx排放起到了明显的减排作用,早高峰期间组合 1和组合 2 的 NOx排放因子分别降低了 14.3%和20.2%,而晚高峰期间组合 1 和组合 2 的 NOx排放因子则分别降低了 19.9%和 25.2%。考虑到交叉口作为交通环境复杂的交织区域,公交车在经过交叉口时往往会因为信号控制发生运行状况的改变,进而产生加速、减速、匀速以及怠速等工况,其中的恶劣工况便是公交车在交叉口产生 NOx的主要原因。对此为进一步量化公交车在交叉口 NOx的排放特性,引入 MOVES 模型中的 BIN 区间来表征公交车在交叉口的运行工况分布,如图 9 所示。由图 9 可知,信号配时优化作为影响公交车在交叉口运行状况的直接因素,制动状态的 BIN 0 所占的比例略微减少,而主要导致 NOx排放的怠速状态,其区间 BIN 1 所占的比例则大幅度降低,其次剩余大部分 BIN 区间均有不同程度的增幅,说明公交车在交叉口中的匀速和加速工况分布均有所上升,运行状况得到明显的改善,进而有效降低了 NOx的排放;专用道类型作为影响公交车在交叉口运行状况的间接因素,对比组合 1 和组合 2 发现,路中式专用道在降低怠速工况分布,提升匀速和加速工况分布上均优于路侧式专用道,主要原因是路侧式专用道容易受到右转交通流的干扰,而且该交叉口的右转交通不受信号控制,因此运行状况易受影响,进而图 9 信号配时前后 BIN 区间分布变化Fig.9 Distribution change of signal timing to BIN interval725012023,23(24)寇业威,等:基于耦合模型的交通组织方案对公交车 NOx排放影响分析投稿网址:导致减排效果相对较差;对比研究路段所涉及的两个交叉口发现,位于商圈的环城南路-南坝路交叉口在进行交通组织方案优化后,BIN 1 所占比例下降的幅度要大于环城南路-海埂路交叉口,加速工况的分布比例更是有明显上升,可见在交通人流量大的区域,信号配时优化对改善公交车运行状况,减少在交叉口的交通延误,进而降低 NOx排放有更为显著的效果。4 结论通过搭建联合仿真平台,将交通模型和排放模型进行耦合,为改善城市路段的交通拥堵和缓解NOx排放,设计了以优化公交车运行状况为目标的交通组织方案,并利用仿真平台进一步论证交通组织的优化与 NOx减排有较强的相关性,得出如下主要结论。(1)交通组织方案的设置在降低公交车延误的同时还提升运行速度,虽然影响到社会车辆的运行状况,但考虑到公交车在高峰期的人均道路占用率远低于小汽车,因此交通组织优化方案在降低交通负荷方面有明显的效果;其中组合 2 在公交车的评价指标中均优于组合 1,在社会车的评价指标中劣于组合 1,但综合两者的指标变化率,组合 2 对改善交通拥堵的效果更显著。(2)公交车在高峰期内 NOx的排放主要集中在居民 上 下 班 的 时 段(7:008:00 和 17:0018:00),且该时段内交通组织方案的设置对 NOx有最优的减排效果,但随着交通量的降低和交通拥堵的缓解,该方案的减排效益也随之下降;其中组合 2中的路中式专用道因其独立性强,不易受到社会车辆的横向干扰,保障了运行的通畅性,因此减排效果相较于组合 1 更明显。(3)交通组织方案中的信号配时优化,对公交车经过交叉口时 NOx的减排起到了关键作用,因为信号配时优化降低了怠速工况的比例,并使匀速和加速工况的分布比例上升,改善运行状况后减少了因恶劣工况所带来的额外排放;其中组合 1中的路侧式专用道容易被不受信号灯控制的右转交通流干扰,会产生更多延误和停车次数进而产生额外的 NOx排放,因此其减排效果相对组合 2较差。参考文献1 Pan Y J,Chen S Y,Li T Z,et al.Exploring spatial variation of thebus stop influ-ence zone with multi-source data:a case study inZhenjiang,ChinaJ.Journal of Transport Geography,2017,76:166-177.2 Hao Z S,Peng Y.Comparing nonlinear and threshold effects of busstop proximity on transit use and carbon emissions in developing cit-iesJ.Journal of Land,2022,12:28-30.3 Chen X M,Han X M,Yu L,et al.Does operation schedulingmake a difference:tapping the potential of optimized design forskipping-stop strategy in reducing bus emissionsJ.Sustainability,2017,9(10):1737-1738.4 徐磊,张学连,肖琼,等.基于 MIV-BP 神经网络的公交场站污染物暴露水平测评J.科学技术与工程,2020,20(30):12664-12671.Xu Lei,Zhang Xuelian,Xiao Qiong,et al.Assessment of pollutantexposure 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