CN103838971A - 一种城市路网动态交通能耗及排放的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，包括：采集样本车辆的能耗、尾气排放及工况数据；建立VSP-Bin分布率数据库；所述VSP-Bin分布率数据库包括多种道路等级、多种车型、多个速度区间下的VSP-Bin比例；根据尾气排放数据与工况数据，建立排放率数据库；所述排放率数据库包括各VSP-Bin区间对应的汽车尾气中所含污染物的排放速率，所述汽车尾气中所含污染物包括NOx、HC、CO；结合路网的坡度信息及路网动态的交通流量信息计算路段及区域的动态的交通能耗及排放数据。

Description

一种城市路网动态交通能耗及排放的计算方法

技术领域

本发明涉及交通监测领域，特别涉及一种城市路网动态交通能耗及排放的计算方法。

背景技术

近年来，城市机动车保有量的增长、汽车产业的快速发展促进了经济社会的全面进步，但同时也加重了城市大气污染。基于此，人们开始重新审视交通与环境二者的相互关系。早期的路网机动车能耗排放量化研究往往基于机动车综合能耗排放因子、车辆年均行驶里程以及区域机动车保有量三个参数，从宏观层次预测区域路网机动车能耗排放总量，进而分析区域城市交通整体能耗排放污染的变化趋势。这种宏观层次的路网机动车能耗排放量化无法为环境管理者及时发现重污染路段提供指导和参考，因此需要对路网中不同路段的能耗排放进行量化评估，即开展“中观层次的路网机动车能耗排放量化评价研究”。此外对于路网中的同一路段，不同时间下路段上的机动车行驶状态、交通流量以及车型构成也会存在很大不同，即同一路段上的污染物能耗排放存在时变规律，这就需要在路网机动车能耗排放量化中考虑这一动态变化特征，即开展机动车能耗排放动态量化评价研究，这是评价和制定各种交通策略和措施的前提，是对各项措施进行有效评价的主要手段。

交通网络中排放的宏观量化一般均采用车辆行驶里程和单位里程的排放因子的乘积作为基本计算模式，其中车辆行驶里程可以由路段长度和路段上的车流量相乘计算。目前国际上常用的排放模型是基于机动车比功率（Vehicle Specific Power, VSP）分布的机动车排放模型，1999年Jose在其博士论文中提出了基于车辆速度和加速度等因素的VSP概念。VSP能够全面考虑车辆在实际行驶过程中的功率输出情况，能够很好的刻画和描述实际道路上的机动车行为特性，对油耗排放测算具有很好的确定性和可解释性。但VSP模型仅仅提供了一个用于测算油耗、排放的框架，并没有提供计算城市路网交通能耗及排放的详细方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中缺乏计算城市路网交通能耗及排放的详细方法的不足，从而提供一种能够动态计算城市路网交通能耗与排放的方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，包括：

步骤1）、采集样本车辆的能耗、尾气排放及工况数据；其中，所述能耗数据包括汽车发动机逐秒的能耗，所述尾气排放数据包括汽车尾气的排放量以及尾气中各种污染物的排放量，所述工况数据包括逐秒的发动机转速、发动机扭矩、汽车的瞬时速度、汽车所在位置的经纬度；

步骤2）、建立VSP-Bin分布率数据库；所述VSP-Bin分布率数据库包括多种道路等级、多种车型、多个速度区间下的VSP-Bin比例；

步骤3）、根据步骤1）中所采集的尾气排放数据与工况数据，建立排放率数据库；所述排放率数据库包括各VSP-Bin区间对应的汽车尾气中所含污染物的排放速率，所述汽车尾气中所含污染物包括NOx、HC、CO；

步骤4）、结合路网的坡度信息及路网动态的交通流量信息计算路段及区域的动态的交通能耗及排放数据。

上述技术方案中，在所述步骤4）之前还包括有建立城市路网坡度数据库的步骤，所述城市路网坡度数据库包括道路名称、道路等级、行驶方向、坡度值在内的信息；所述路网的坡度信息从该城市路网坡度数据库得到。

上述技术方案中，在所述步骤4）之前还包括有建立机动车流量数据库的步骤，所述机动车流量数据库包括道路所属区域、道路等级、道路名称、时间段、车辆类型及标准车当量数在内的信息；所述路网动态的交通流量信息从该机动车流量数据库得到。

上述技术方案中，所述步骤2）进一步包括：

步骤21）、计算各测试车辆的逐秒VSP值，然后划分VSP区间；其中，

对于轻型车计算各测试车辆的逐秒VSP值采用公式（1）实现：

VSP=v×(a×(1+ε)+g×grade+g×C_R)+0.5ρ×C_D×A×v×(v+v_w)²/m                                           (1)

其中：v表示机动车行驶速度，单位为m/s；v_w表示机动车迎面风速，单位为m/s；a表示机动车加速度，单位为m/s²；ε表示滚动质量系数，代表机动车动力系中转动部分的当量质量，无量纲；g表示重力加速度，一般取值为9.8m/s²；grade表示道路坡度，%，等于坡高与坡长的比值，当道路平坦时一般取0；C_R表示转动阻力系数，无量纲，与路面材料和轮胎类型与压力有关，一般在0.0085-0.016之间；ρ表示环境空气密度，在20°时取值为1.207kg/m³；C_D表示风阻系数，无量纲；A表示车辆最大正面截面面积，单位为m²；m表示车辆质量，单位为吨；

对于重型车计算各测试车辆的逐秒VSP值采用公式（2）实现：

VSP=v*(a+g*grade+g*C_R)+0.5ρ*C_D*A*v³/m         (2)

划分VSP区间采用公式（3）实现：

$\∀:\mathrm{VSP}\∈[n-0.5,n+0.5),\mathrm{VSPBin}=n---\left(3\right);$

步骤22）、针对不同的道路类型，以连续60s为时间周期长对行驶工况数据进行分组，舍弃不足60s的测试数据，然后计算各组数据的平均速度；其中，计算各组数据的平均速度采用如下公式：

$v_{\mathrm{ave}}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{60}{v}_i/60---\left(4\right)$

式中，v_ave表示平均速度，km/h；v_i表示逐秒速度，km/h；

步骤23）、统计相同平均速度下各VSP-Bin的数据量，计算各VSP-Bin的比例；

步骤24）、建立以道路等级、车型、VSP-Bin分布和速度区间为字段的VSP-Bin分布率数据库。

上述技术方案中，所述步骤3）进一步包括：以步骤2）得到的VSP-Bin分布率为基础，分别计算各种车型在快速路、主干路、次干路和支路的不同VSP-Bin下的排放速率；其计算公式为：

ER_i,n=EF_i,n/N_n                           (5)

其中，ER_i,n表示车辆在第n个VSP区间的第i种排放物的排放率，单位为g/s；

EF_i,n表示车辆在第n个VSP区间的第i种排放物的排放总量，单位为g；

N_n表示车辆在第n个VSP区间的总时间，单位为s。

上述技术方案中，所述步骤4）进一步包括：

步骤41）、结合测试所得的路段平均速度，计算该速度下的不同车型机动车的排放因子；

计算排放因子时需根据不同平均速度区间下各VSP区间的排放率及频数分布，最终得到该平均速度区间下的排放因子，计算公式如下所示：

${\mathrm{EF}}_i=\frac{{\mathrm{\Σ}}_j{\mathrm{ER}}_{i,j}\×D_j}{v}\×1000---\left(6\right)$

式中，EF_i表示第i种排放物的排放因子，单位为g/km；

ER_j,i表示排放物i在第j个VSP-Bin内的排放率，单位为g/s；

D_j表示第j个VSP-Bin的频率分布，无单位；

v表示平均速度，单位为km/h；

步骤42）、由机动车流量数据库得到不同区域、不同道路等级、不同时段的车型比例，进而得到某时段某一路段的交通量；其计算公式如下所示：

q_k=Q×C_k                                          （7）

式中，q_k表示第k种车型的流量，单位为辆；Q表示该路段的交通量，单位为辆，一般由REMS检测所得；C_k表示建立机动车流量数据库中第k种车型占总流量的比例，无量纲，本项目中k=1,2,3，分别对应汽油型私家车、CNG型出租车和CNG型公交车三种车型；

步骤43）、基于RTMS提供的交通量信息，结合步骤42）得到的各车型交通量和步骤41）得到路段平均速度下的排放因子，利用公式（8）求得某一路段各污染物的排放强度U_a；其中，排放强度是指单位距离污染物的排放量，单位是g/km；

$U_a={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^3{q}_k\×{\mathrm{EF}}_i---\left(8\right)$

式中，U_a表示路段a的排放强度，单位为g/km；q_k表示第k种车型的流量，单位为辆；EF_i表示第i种排放物的排放因子；

步骤44）、利用公式（9）结合路段的实际长度，最终求得该路段各污染物的排放总量；

W_i,a=U_i,a×l_a                                         （9）

式中，W_i,a表示编号为a的路段i类污染物的排放总量；单位为g；U_i,a表示该路段的排放强度；单位为g/km；l_a表示对应路段的长度，单位km。

本发明的优点在于：

本发明通过在城市路网中选取车辆样本，安装PEMS及CAN总线能耗计量设备，分时段采集机动车能耗、尾气排放情况和机动车行驶工况数据，结合动态的交通流量数据进行扩样计算，得到路段及区域的能耗及排放情况，使得判别结果的准确性得到提升。

附图说明

图1是本发明的城市路网动态交通能耗及排放的计算方法的流程图。

具体实施方式

现结合附图对本发明作进一步的描述。

本发明的计算方法包括如下步骤：首先利用PEMS及CAN总线能耗计量设备得到车辆在行驶过程中的能耗、尾气排放及工况数据，然后对得到的数据进行统计分析，得到基于速度的VSP-Bin分布率数据库和基于VSP-Bin的排放率数据库，获取VSP-Bin区间对应的各种污染物（如NOx、HC、CO）的排放速率，最后结合路网的坡度信息及路网动态的交通流量信息计算路段及区域的动态的交通能耗及排放数据。

下面对本发明方法的各个步骤做进一步的说明。

步骤1）、采集样本车辆的能耗、尾气排放及工况数据。

在本实施例中，检测汽车尾气的排放量可采用应用压差式原理的SEMTECH-EFM尾气流量计实现。在其他实施例中，亦可采用其他类型的尾气流量计。汽车尾气中包含有多种污染物，如NOx、HC、CO等，因此还需要对尾气中各种污染物的排放量进行测量。在本实施例中，可采用美国Sensor公司的SEMTECH-DS汽车尾气分析仪测量多种污染物的排放量，例如，应用不分光红外分析法（NDIR）测量CO的体积浓度，采用SEMTECH-DS汽车尾气分析仪中的氢火焰离子检测器（FID）测量HC的体积浓度，采用不分光紫外分析法（NDUV）测量NOx的体积浓度。由尾气中各污染物的浓度数据和尾气流量数据，可计算得到污染物的瞬态排放和总排放。

车辆的能耗数据及工况数据可采用CAN总线能耗计量设备进行同步测试，所得到的能耗数据包括发动机逐秒的能耗，所述工况数据包括逐秒的发动机转速、发动机扭矩、汽车的瞬时速度、汽车所在位置的经纬度等信息。

通过上述手段得到车辆的能耗、尾气排放及工况数据后，借助精确的时间作为切合点，把机动车尾气排放与行驶路段的真实工况一一对应，可以得到机动车每秒所在的地理位置、行驶工况及其相应的排放情况。

可以根据路段的变化设定车辆工况的相应路段属性，然后按照路段等级将这些数据归类存档，录入数据库。这样即可得到不同等级路段的行驶工况数据及相对应的尾气排放量。

步骤2）、建立城市路网坡度数据库。由于后续步骤中所要计算的VSP参数受道路坡度的影响，因此需根据城市的实际情况建城市路网坡度数据库。该数据库中所含数据的主要包括下列字段：道路名称、道路等级、行驶方向、坡度值。建立该数据库所需要的基础数据可由相关道路管理部门处获得。若在动态计算交通能耗与排放时已有城市路网坡度数据库，或包含有类似数据的数据库，则可省去本步骤。

步骤3）、建立VSP-Bin分布率数据库。VSP即机动车比功率，是指单位质量机动车的瞬时输出功率，单位为kw/t，综合考虑了机动车发动机做功的几种用途，包括动能的变化、势能的变化、克服车辆的滚动摩擦阻力和克服空气阻力。计算公式如下：

VSP=v×(a×(1+ε)+g×grdde+g×C_R)+0.5ρ×C_D×A×v×(v+v_w)²/m                                           (1)

其中：

v表示机动车行驶速度，单位为m/s；

v_w表示机动车迎面风速，单位为m/s；

a表示机动车加速度，单位为m/s²；

ε表示滚动质量系数，代表机动车动力系中转动部分的当量质量，无量纲；

g表示重力加速度，一般取值为9.8m/s²；

grade表示道路坡度，%，等于坡高与坡长的比值，当道路平坦时一般取0；

C_R表示转动阻力系数，无量纲，与路面材料和轮胎类型与压力有关，一般在0.0085-0.016之间；

ρ表示环境空气密度，在20°时取值为1.207kg/m³；

C_D表示风阻系数，无量纲；

A表示车辆最大正面截面面积，单位为m²；

m表示车辆质量，单位为吨。

对于典型的轻型车，系数

取值为0.0005，滚动阻力系数ε为0.1，典型的城市路面C_R为0.0135，忽略迎面风速v_w为0。

重型车的VSP的计算公式与轻型车略微不同，计算公式如下式所示：

VSP=v*(a+g*grade+g/C_R)+0.5ρ*C_D*A*v³/m         (2)

上式中，除由步骤1）得到的速度、加速度及由步骤2）得到的道路坡度外，重型车VSP计算时所要用到的其他参数的建议值可参见表1。

表1

为了更清晰地分析VSP变量与机动车排放的关系，可将VSP按照一定的间隔划分为不同的区间单元（Bin），以每个单元Bin下的排放率的平均值作为排放模型的基础数据。VSP-Bin的划分与机动车排放数据的样本量和分布情况有关，针对不同的数据特性及研究目的可有不同的区间划分方法。在一个实施例中，采用最简单的以1kw/ton（吨）为间隔的VSP划分方法，如公式（3）所示。

$\∀:\mathrm{VSP}\∈[n-0.5,n+0.5),\mathrm{VSPBin}=n---\left(3\right)$

城市机动车尾气排放量化模型中的VSP-Bin分布率数据库是基于不同道路类型、不同平均速度等建立的。故需要对采集得到的排放数据和行驶工况数据进行分组，并计算各组数据的平均速度。平均速度的集成粒度直接关系该平均速度是否能够反映车辆在路网中行驶时的实际运行状况，进一步关系到建立的VSP-Bin分布率数据库是否可用。集成粒度过大不易得到稳定且可靠的VSP分布规律。如超过10min的行驶周期，其平均行程速度下包括太多的运行模式。这也是固定行驶周期不能反映路网实时运行状况的原因。而集成粒度过小会加大计算量，也不利于规律的统计。再考虑到现有路网监测系统中，如RTMS、线圈等一般都是1min、2min或5min更新一次数据，故本实施例中以60s为间隔计算平均速度，这样可以更好的与实时交通数据衔接，用于计算路网的实时排放。计算公式如式（4）所示。

$v_{\mathrm{ave}}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{60}{v}_i/60---\left(4\right)$

式中，v_ave表示平均速度，km/h；v_i表示逐秒速度，km/h。

综上所述，建立VSP-Bin分布率数据库的步骤主要有以下4步：

步骤3-1）、利用公式（1）或（2）分别计算各测试车辆的逐秒VSP值，然后基于式（3）划分VSP区间；

步骤3-2）、针对不同的道路类型，以连续60s为时间周期长对行驶工况数据进行分组，舍弃不足60s的测试数据，然后基于公式（4）计算各组数据的平均速度；

步骤3-3）、统计相同平均速度下各VSP-Bin的数据量，计算各VSP-Bin的比例；

步骤3-4）、建立以道路等级、车型、VSP-Bin分布和速度区间为字段的VSP-Bin分布率数据库。

步骤4）、建立排放率数据库。所述排放率数据库中所保存的数据是各VSP-Bin区间对应的各种污染物（NOx、HC、CO）的排放速率。该数据建立的基础为步骤1）中测试所得排放数据和行驶工况数据。在计算逐秒VSP值并进行VSP-Bin聚类的基础上，分别计算各种车型在快速路、主干路、次干路和支路的不同VSP-Bin下的排放速率，计算公式如（5）所示。

ER_i,n=EF_i,n/N_n                           (5)

其中，ER_i,n表示车辆在第n个VSP区间的第i种排放物的排放率，单位为g/s；

EF_i,n表示车辆在第n个VSP区间的第i种排放物的排放总量，单位为g；

N_n表示车辆在第n个VSP区间的总时间，单位为s。

排放率数据库中所存放数据主要包括以下字段：车型、排放标准、道路类型、VSP-Bin、各污染物（NOx、HC、CO）排放率等。通过本步骤中所建立的排放率数据库及前一步骤所建立的VSP-Bin 分布率数据库，可建立平均速度与机动车尾气排放的各种污染物间的联系。

步骤5）、建立机动车流量数据库。机动车流量数据库包括了在不同时段、不同道路上的不同车型的车辆数。该数据库能够反映交通流中车型比例随时间、空间的变化规律，为交通排放测算、时空差别化节能减排效果分析提供支撑。机动车流量数据库的字段包括：道路所属区域、道路等级、道路名称、时间段、车辆类型及标准车当量数（pcu/h）。可采用本领域技术人员所公知的方法建立机动车流量数据库，此处不再详述。若在动态计算交通能耗与排放时已有机动车流量数据库，或包含有类似数据的数据库，则可省去本步骤。

步骤6）、计算能耗排放数据。该步骤可进一步包括：

步骤6-1）、结合测试所得的路段平均速度，计算该速度下的不同车型机动车的排放因子。

所述排放因子是指车辆行驶单位里程所排放的污染物，单位为g/km。排放因子可以直接反映机动车辆的排放水平，是车辆尾气排放的关键特性。计算排放因子时需根据不同平均速度区间下各VSP区间的排放率及频数分布，最终得到该平均速度区间下的排放因子，计算公式如下所示：

${\mathrm{EF}}_i=\frac{{\mathrm{\Σ}}_j{\mathrm{ER}}_{i,j}\×D_j}{v}\×1000---\left(6\right)$

式中，EF_i表示第i种排放物的排放因子，单位为g/km；

ER_j,i表示排放物i在第j个VSP-Bin内的排放率，单位为g/s；

D_j表示第j个VSP-Bin的频率分布，无单位；

v表示平均速度，单位为km/h。

步骤6-2）、由机动车流量数据库得到不同区域、不同道路等级、不同时段的车型比例，进而得到某时段某一路段的交通量；其计算公式如下所示：

q_k=Q×C_k                                          （7）

式中，q_k表示第k种车型的流量，单位为辆；Q表示该路段的交通量，单位为辆，一般由REMS检测所得；C_k表示建立机动车流量数据库中第k种车型占总流量的比例，无量纲，本项目中k=1,2,3，分别对应汽油型私家车、CNG型出租车和CNG型公交车三种车型。

步骤6-3）、基于RTMS提供的交通量信息，结合步骤6-2）得到的各车型交通量和步骤6-1）得到路段平均速度下的排放因子，利用公式（8）求得某一路段各污染物的排放强度U_a。其中，排放强度是指单位距离污染物的排放量，单位是g/km。

$U_a={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^3{q}_k\×{\mathrm{EF}}_i---\left(8\right)$

式中，U_a表示路段a的排放强度，单位为g/km；q_k表示第k种车型的流量，单位为辆；EF_i表示第i种排放物的排放因子。

步骤6-4）、利用公式（9）结合路段的实际长度，最终求得该路段各污染物的排放总量。

W_i,a=U_i,a×l_a                                         （9）

式中，W_i,a表示编号为a的路段i类污染物的排放总量；单位为g；U_i,a表示该路段的排放强度；单位为g/km；l_a表示对应路段的长度，单位km。

以上步骤有效利用了各种交通流数据，通过速度的变化建立了交通流特征与VSP之间的关系，实现了基于交通流微观变化的尾气量化计算。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，包括：

步骤1）、采集样本车辆的能耗、尾气排放及工况数据；其中，所述能耗数据包括汽车发动机逐秒的能耗，所述尾气排放数据包括汽车尾气的排放量以及尾气中各种污染物的排放量，所述工况数据包括逐秒的发动机转速、发动机扭矩、汽车的瞬时速度、汽车所在位置的经纬度；

步骤2）、建立VSP-Bin分布率数据库；所述VSP-Bin分布率数据库包括多种道路等级、多种车型、多个速度区间下的VSP-Bin比例；

步骤3）、根据步骤1）中所采集的尾气排放数据与工况数据，建立排放率数据库；所述排放率数据库包括各VSP-Bin区间对应的汽车尾气中所含污染物的排放速率，所述汽车尾气中所含污染物包括NOx、HC、CO；

步骤4）、结合路网的坡度信息及路网动态的交通流量信息计算路段及区域的动态的交通能耗及排放数据。

2.根据权利要求1所述的城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，其特征在于，在所述步骤4）之前还包括有建立城市路网坡度数据库的步骤，所述城市路网坡度数据库包括道路名称、道路等级、行驶方向、坡度值在内的信息；所述路网的坡度信息从该城市路网坡度数据库得到。

3.根据权利要求1或2所述的城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，其特征在于，在所述步骤4）之前还包括有建立机动车流量数据库的步骤，所述机动车流量数据库包括道路所属区域、道路等级、道路名称、时间段、车辆类型及标准车当量数在内的信息；所述路网动态的交通流量信息从该机动车流量数据库得到。

4.根据权利要求1或2或3所述的城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，其特征在于，所述步骤2）进一步包括：

步骤21）、计算各测试车辆的逐秒VSP值，然后划分VSP区间；其中，

对于轻型车计算各测试车辆的逐秒VSP值采用公式（1）实现：

VSP=v×(a×(1+ε)+g×grade+g×C_R)+0.5ρ×C_D×A×v×(v+v_w)²/m            (1)

其中：v表示机动车行驶速度，单位为m/s；v_w表示机动车迎面风速，单位为m/s；a表示机动车加速度，单位为m/s²；ε表示滚动质量系数，代表机动车动力系中转动部分的当量质量，无量纲；g表示重力加速度，一般取值为9.8m/s²；grade表示道路坡度，%，等于坡高与坡长的比值，当道路平坦时一般取0；C_R表示转动阻力系数，无量纲，与路面材料和轮胎类型与压力有关，一般在0.0085-0.016之间；ρ表示环境空气密度，在20°时取值为1.207kg/m³；C_D表示风阻系数，无量纲；A表示车辆最大正面截面面积，单位为m²；m表示车辆质量，单位为吨；

对于重型车计算各测试车辆的逐秒VSP值采用公式（2）实现：

VSP=v*(a+g*grade+g*C_R)+0.5ρ*C_D*A*v³/m       (2)

划分VSP区间采用公式（3）实现：

$\∀:\mathrm{VSP}\∈[n-0.5,n+0.5),\mathrm{VSPBin}=n---\left(3\right);$

步骤22）、针对不同的道路类型，以连续60s为时间周期长对行驶工况数据进行分组，舍弃不足60s的测试数据，然后计算各组数据的平均速度；其中，计算各组数据的平均速度采用如下公式：

$v_{\mathrm{ave}}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{60}{v}_i/60---\left(4\right)$

式中，v_ave表示平均速度，km/h；v_i表示逐秒速度，km/h；

步骤23）、统计相同平均速度下各VSP-Bin的数据量，计算各VSP-Bin的比例；

步骤24）、建立以道路等级、车型、VSP-Bin分布和速度区间为字段的VSP-Bin分布率数据库。

5.根据权利要求1或2或3所述的城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，其特征在于，所述步骤3）进一步包括：以步骤2）得到的VSP-Bin分布率为基础，分别计算各种车型在快速路、主干路、次干路和支路的不同VSP-Bin下的排放速率；其计算公式为：

ER_i,n=EF_i,n/N_n              (5)

其中，ER_i,n表示车辆在第n个VSP区间的第i种排放物的排放率，单位为g/s；

EF_i,n表示车辆在第n个VSP区间的第i种排放物的排放总量，单位为g；

N_n表示车辆在第n个VSP区间的总时间，单位为s。

6.根据权利要求1或2或3所述的城市路网动态交通能耗及排放的计算方法，其特征在于，所述步骤4）进一步包括：

步骤41）、结合测试所得的路段平均速度，计算该速度下的不同车型机动车的排放因子；

计算排放因子时需根据不同平均速度区间下各VSP区间的排放率及频数分布，最终得到该平均速度区间下的排放因子，计算公式如下所示：

${\mathrm{EF}}_i=\frac{{\mathrm{\Σ}}_j{\mathrm{ER}}_{i,j}\×D_j}{v}\×1000---\left(6\right)$

式中，EF_i表示第i种排放物的排放因子，单位为g/km；

ER_j,i表示排放物i在第j个VSP-Bin内的排放率，单位为g/s；

D_j表示第j个VSP-Bin的频率分布，无单位；

v表示平均速度，单位为km/h；

步骤42）、由机动车流量数据库得到不同区域、不同道路等级、不同时段的车型比例，进而得到某时段某一路段的交通量；其计算公式如下所示：

q_k=Q×C_k              （7）

式中，q_k表示第k种车型的流量，单位为辆；Q表示该路段的交通量，单位为辆，一般由REMS检测所得；C_k表示建立机动车流量数据库中第k种车型占总流量的比例，无量纲，本项目中k=1,2,3，分别对应汽油型私家车、CNG型出租车和CNG型公交车三种车型；

步骤43）、基于RTMS提供的交通量信息，结合步骤42）得到的各车型交通量和步骤41）得到路段平均速度下的排放因子，利用公式（8）求得某一路段各污染物的排放强度U_a；其中，排放强度是指单位距离污染物的排放量，单位是g/km；

$U_a={\mathrm{\Σ}}_{k=1}^3{q}_k\×{\mathrm{EF}}_i---\left(8\right)$

式中，U_a表示路段a的排放强度，单位为g/km；q_k表示第k种车型的流量，单位为辆；EF_i表示第i种排放物的排放因子；

步骤44）、利用公式（9）结合路段的实际长度，最终求得该路段各污染物的排放总量；

W_i,a=U_i,a×l_a            （9）

式中，W_i,a表示编号为a的路段i类污染物的排放总量；单位为g；U_i,a表示该路段的排放强度；单位为g/km；l_a表示对应路段的长度，单位km。

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