CN105786895A - 道路交叉口的排放量的测算方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种道路交叉口的排放量的测算方法和装置，其中，该方法包括：根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。通过构成道路交叉口的道路中采样车辆的机动车比功率所确定的道路交叉口的影响范围，能够体现车辆对道路交叉口的影响，更接近于道路交叉口的实际影响范围，因此，更有利于准确地测算的道路交叉口的排放量。

Description

道路交叉口的排放量的测算方法和装置

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，尤其涉及一种道路交叉口的排放量的测算方法和装置。

背景技术

随着城市建设和机动车保有量的增长，由机动车排放的污染物如NOx、CO和PM(颗粒物)等的量(以下简称为排放量)不断增大，成为影响城市空气质量的主要因素之一。由于在道路交叉口存在较多的车辆排队、加减速等现象，使得道路交叉口的排放量对空气质量的影响更大。

因此，有必要对道路交叉口的排放量进行测算，并且已提出通过将交叉口的影响范围内所有车辆的瞬时排放量求和来得到交叉口的总排放量的方法。其中，交叉口的影响范围通常是预先确定的固定数值。例如，取各道路从交叉口向外延伸300m的区域作为交叉口的影响范围。然而，该假定的影响范围可能与实际的影响范围相差较大，从而导致基于此测算出的排放量的准确度较低。

发明内容

技术问题

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，如何准确地测算道路交叉口的排放量。

解决方案

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种道路交叉口的排放量的测算方法，包括：

根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；

基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。

在一种可能的实现方式中，该方法中，根据构成道路交叉口的各道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围，包括：

按行驶方向将构成所述道路交叉口的至少两条道路划分为多个路段；

根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段；以及

将各所述路段中构成所述道路交叉口的出口段或入口段，确定为所述道路交叉口的影响范围。

在一种可能的实现方式中，该方法中，根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段，包括：

根据采样车辆通过目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按平均速度区间对采样车辆的行驶数据进行分类，并根据属于同一类的行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率计算该类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率；以及

根据每类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率的突变点，确定所述目标路段的出口段、入口段和中段。

在一种可能的实现方式中，该方法中，基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量，包括：

建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型；

基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，并将各所述区域的排放量的总和确定为所述道路交叉口的排放量。

在一种可能的实现方式中，该方法中，建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型，包括：

根据采样车辆通过目标区域所在的目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按设定条件对所述采样车辆的行驶数据进行分类，其中所述设定条件包括平均速度区间、路段特征、时间特征中的至少一种；

根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，计算该类采样车辆在所述目标路段上的排放率；

根据该类采样车辆在所述目标路段上的排放率和平均速度，建立该类采样车辆在所述目标路段上的排放因子模型，并确定该类采样车辆在所述目标区域上的排放因子模型。

在一种可能的实现方式中，该方法中，基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，包括：

采用式计算所述道路交叉口的影响范围内的目标区域z的排放量，

其中，W_z ⁱ表示所述目标区域z的排放量；Lⁱ表示所述目标区域z所在的目标路段i的长度；Qⁱ表示通过所述目标路段i的采样车辆的数量；表示所述目标路段i上第n类采样车辆的比例；EF_n,v,z表示所述第n类采样车辆在平均速度为v时且在目标区域z的排放因子；c_n表示所述第n类采样车辆的折算系数。

为了解决上述问题，本发明实施例还提供一种道路交叉口的排放量的测算装置，包括：

影响范围确定模块，用于根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；

排放量计算模块，与所述影响范围确定模块连接，用于基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。

在一种可能的实现方式中，所述影响范围确定模块包括：

划分单元，用于按行驶方向将构成所述道路交叉口的至少两条道路划分为多个路段；

分段单元，与所述划分单元连接，用于根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段；以及

整合单元，与所述分段单元连接，用于将各所述路段中构成所述道路交叉口的出口段或入口段，确定为所述道路交叉口的影响范围。

在一种可能的实现方式中，所述分段单元被配置为：

根据采样车辆通过目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按平均速度区间对所述采样车辆的行驶数据进行分类，并根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率计算该类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率；以及

根据每类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率的突变点，确定所述目标路段的出口段、入口段和中段。

在一种可能的实现方式中，所述排放量计算模块包括：

模型建立单元，与所述影响范围确定模块连接，用于建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型；

排放量计算单元，与所述模型建立单元连接，用于基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，并将各所述区域的排放量的总和确定为所述道路交叉口的排放量。

在一种可能的实现方式中，所述模型建立单元被配置为：

根据采样车辆通过目标区域所在的目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按设定条件对所述采样车辆的行驶数据进行分类，其中所述设定条件包括平均速度区间、路段特征、时间特征中的至少一种；

根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量计算该类采样车辆在所述目标路段上的排放率；

根据该类采样车辆在所述目标路段上的排放率和平均速度，建立该类采样车辆在所述目标路段上的排放因子模型，并确定该类采样车辆在所述目标区域上的排放因子模型。

在一种可能的实现方式中，所述排放量计算单元被配置为：采用式计算所述道路交叉口的影响范围内的目标区域z的排放量，

其中，W_z ⁱ表示所述目标区域z的排放量；Lⁱ表示所述目标区域z所在的目标路段i的长度；Qⁱ表示通过所述目标路段i的采样车辆的数量；表示所述目标路段i上第n类采样车辆的比例；EF_n,v,z表示所述第n类采样车辆在平均速度为v时且在目标区域z的排放因子；c_n表示所述第n类采样车辆的折算系数。

有益效果

本发明实施例通过构成道路交叉口的道路中采样车辆的机动车比功率所确定的道路交叉口的影响范围，能够体现车辆对道路交叉口的影响，更接近于道路交叉口的实际影响范围，因此，更有利于准确地测算的道路交叉口的排放量。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。

图1为本发明一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法的流程图；

图2为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法的流程图；

图3为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中确定道路交叉口的影响范围的流程图；

图4为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中道路划分的示意图；

图5为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中瞬时机动车比功率曲线的示意图；

图6为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中路段划分的示意图；

图7为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中道路交叉口整合的示意图；

图8为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中确定目标区域的排放因子模型的流程图；

图9为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法中瞬时速度与排放率的关系示意图；

图10为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法的流程图；

图11为本发明一实施例的道路交叉口的排放量的测算装置的结构示意图；

图12为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算装置的结构示意图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。

实施例1

图1为本发明一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法的流程图。如图1所示，该方法主要可以包括以下步骤：

步骤101、根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；

步骤102、基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。

其中，机动车比功率(VehicleSpecificPower，VSP)是指发动机每牵引单位重量所输出的功率，单位为千瓦/吨。VSP可以用来表征车辆的动力性能，通常，VSP越大，车辆的动力性能越好。

通过构成道路交叉口的道路中采样车辆的VSP所确定的道路交叉口的影响范围，能够体现车辆对道路交叉口的影响，更接近于道路交叉口的实际影响范围，因此，更有利于准确地测算的道路交叉口的排放量。

实施例2

图2为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法的流程图。图2中标号与图1相同的步骤具有相同的功能，为简明起见，省略对这些步骤的详细说明。

如图2所示，与上述实施例的主要区别在于，该方法的步骤101可以具体为根据构成道路交叉口的各道路中多个采样车辆的VSP曲线，划分道路交叉口的影响范围。

步骤102具体可以包括：

步骤202、建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型。

步骤203、基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量。

步骤204、将各所述区域的排放量的总和确定为该道路交叉口的排放量。

进一步地，如图3所示，步骤101中确定道路交叉口的影响范围的具体过程可以包括：

步骤301、按行驶方向将构成所述道路交叉口的至少两条道路划分为多个路段。

如图4所示，可以将某一条道路利用交叉线41(交叉口的虚线)、道路边界42(道路边缘的实线)和道路中心线43(道路中间的实线)，将构成道路交叉口的道路划分为多个路段。本发明实施例中所选取的每个路段为单向行驶的路段，如图4中斜线区域表示一个路段44。其中，进入路段的车流主要来自左转、直行、右转和掉头(左边交叉口的箭头)，而离开路段的车流主要去向左转、直行、右转和掉头(右边交叉口的箭线)。因此车辆通过路段的全过程即为进入图4所示斜线区域直到离开斜线区域的过程。在道路交叉口的出口处和入口处，不同流向的车流会受到信号灯、停车让行标志等管理措施的影响，因此在该部分车辆的行驶工况与路段中段可能存在较大差异。

步骤302、根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段，具体可以包括：

步骤3021、根据采样车辆通过目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率。其中，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度，举例而言，瞬时速度可以是车辆的逐秒速度，瞬时加速度可以是车辆的逐秒加速度，这种情况下，瞬时机动车比功率可以是车辆的逐秒瞬时机动车比功率。

具体而言，利用在实际道路中采集的各采样车辆的瞬时行驶工况数据(简称行驶数据)，可以计算各采样车辆的瞬时VSP。其中，行驶工况是指指某一车辆在特定的环境条件下的车辆运行的状况，通常行驶工况可以按瞬时速度和瞬时加速度分为加速工况、减速工况、匀速工况和怠速工况等。

瞬时VSP的计算公式可以如下式1。

$\mathrm{VSP}=v\·(a\·(1+\mathrm{\ϵ})+g\·s+g\·C_R)+\frac{1}{2}{\mathrm{\ρ}}_a\frac{C_D\·A}{m}{(v+v_w)}^2$ 式1，

其中，VSP为瞬时机动车比功率(kW/t，千瓦/吨)，m为机动车质量(t，吨)，v为机动车的瞬时速度(m/s，米/秒)，a为机动车的瞬时加速度(m/s²，米/平方秒)，ε为无量纲的质量因子，g为重力加速度(m/s²)，C_R为车轮旋转阻力系数(无量纲)，C_D为空气动力学阻力系数(无量纲)，A为机动车的前沿面积(m³，立方米)，ρ_a为空气密度(kg/m³，千克/立方米)，v_w为机动车的顶风风速(m/s)，s为梯度(无量纲)。

对于不同的车型，带入相关的变量可以得到瞬时VSP的简化计算公式如下，其中，式1-1为小型车和中型车的瞬时VSP，式1-2为大型车的瞬时VSP。

VSP＝v·(1.1·a+0.132)+0.000302×v³式1-1；

VSP＝v·(a+0.09199)+0.000169×v³式1-2。

在式1-1和式1-2中，v和a分别表示车辆瞬时速度和瞬时加速度，单位分别为m/s和m/s²。

步骤3022、按平均速度区间对采样车辆的行驶数据进行分类，并根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率计算该类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率。

在本实施例中，可以利用浮动车等采集的大量的瞬时行驶工况数据，计算采样车辆的平均速度。其中，浮动车通常是指安装了车载全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)的定位装置并且行驶在道路上的车辆。具体而言，可以将某一采样车辆通过某路段全过程的瞬时行驶工况数据作为一个样本数据，将各采样车辆的样本数据按路段进行分类，如图4所示，样本数据中可以包括不同流向进入该路段、通过该路段和从不同方向流出该路段的车辆的各种行驶情况。

根据样本数据，可得到采样车辆在路段i的瞬时速度和瞬时加速度。将某一路段的多个样本按照平均速度区间进行划分，比如以5km/h为间隔进行划分，可得到的速度区间为[0,5)，[5,10)，[10,15)等。同理，也可以按照其他间隔划分出速度区间。

然后，可以按划分的平均速度区间，可以绘制该路段在各位置点的平均VSP变化曲线。将经过所述目标路段且平均速度处于设定的平均速度区间的车辆作为计算VSP的采样车辆，其中，可以采用下式3划分平均速度区间。

式3，

式3中j表示平均速度区间的编号，为正整数；S表示平均速度区间间隔，本实施例以间隔S＝5km/h为例划分平均速度区间，当然，间隔也可以选择其他的数值。

如图5所示，为在平均速度区间j内的各样本数据在路段i各位置点的VSP变化曲线，每个条VSP变化曲线对应一个采样车辆的样本数据。

如图6所示，设路段i在平均速度区间j内的有个样本数据，即有个VSP变化曲线，第条变化曲线是路段长度L_i的函数，可以参见式1、式1-1或式1-2的瞬时VSP来计算组成曲线的每个点。然后，对各条瞬时VSP变化曲线求取平均，可以得到路段i在平均速度区间j的各位置点的平均VSP变化曲线G_i(L_i)，如下式4。

$G_i\left(L_i\right)=\frac{\underset{k_j^k=1}{\overset{K_j^i}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{k_j^i}\left(L_i\right)}{K_j^i}$ 式4，

式4中，G_i(L_i)表示平均VSP变化曲线，该曲线能够反映一般情况下在平均速度区间j内通过路段i的采样车辆的VSP变化情况。

步骤3023、根据每类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率的突变点，确定所述目标路段的出口段、入口段和中段。

由于通常车辆在道路交叉口的出口段和入口段的加减速情况相比路段中段有较大不同，因此这几个部分的VSP变化情况也有所不同。基于此，以平均VSP变化曲线中的突变点作为划分节点，如图6所示，可以将路段分为三个主要部分，即出口段中段和入口段对于某一路段，每个平均速度区间所包括的采样车辆可能不同，因此，每个平均速度区间对应一种路段的区间划分，不同平均速度区间对应的路段的区间划分结果可能不同。

步骤303、将各所述路段中构成所述道路交叉口的出口段或入口段，确定为所述道路交叉口的影响范围。

将各路段相邻的道路交叉口的入口段和出口段进行整合，可以划分出道路交叉口的各个区域，以图7所示的四路交叉口为例，该道路交叉口由两条道路交叉构成，并且两条道路可以划分为8个路段，一个路段的入口段或出口段为该道路交叉口的影响范围的一个区域，路段A1、B1、C1、D1的入口段(斜线和箭头示出)组成该道路交叉口的影响范围的部分区域，路段A2、B2、C2、D2的出口段(斜线和箭头示出)组成该道路交叉口的影响范围的部分区域。

在一种可能的实现方式中，如图8所示，上述的步骤202中，建立道路交叉口的影响范围内的各区域的排放因子模型的具体步骤可以包括：

步骤401、根据采样车辆通过目标区域所在的目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度。

具体而言，基于浮动车采集到的每秒的行驶速度，可计算出浮动车每秒的加速度，再结合各辆车的配置信息(包括车重、迎风面积、发动机排量等)，利用下式5的VT-Micro微观排放模型计算每辆车每秒的瞬时排放量。

$e=\left\{\begin{array}{cc}\underset{d=0}{\overset{n_1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_d\&times;{\mathrm{VSP}}^d& a>0\\ \underset{d=0}{\overset{n_2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_d\&times;{\mathrm{VSP}}^d& a<0\\ \underset{d=0}{\overset{n_3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{c}_d\&times;{\mathrm{VSP}}^d& a=0,v>0\\ \stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{ecr}}& a=0,v=0\end{array}\right.$ 式5，

其中，v和a分别表示车辆的瞬时速度和瞬时加速度。d表示VSP的幂次方数，为非负整数，a_d、b_d、c_d分别表示对应VSP指数项的模型系数，n₁、n₂和n₃分别表示加速工况、减速工况和匀速工况下各项的系数，表示怠速工况下的排放率，其中，a_d、b_d、c_d、n₁、n₂、n₃以及均可以根据经验值得到，不同的排放物的上述参数的数值可能不同。

步骤402、按设定条件对采样车辆进行分类，其中所述设定条件包括平均速度区间、路段特征、时间特征中的至少一种。

以一定的间隔(例如5km/h)按平均速度区间(假设分为M个区间)，对步骤401计算得到的样本数据的瞬时排放量进行分类，可得M类样本数据。对这M类样本数据再按路段特征(如道路标识、道路等级以及路段划分等)进行划分(假设分为N条道路)，可将样本数据分为M*N类。举例而言，如下表1所示，每个样本数据sample代表某个采样车辆在某个时刻的微观行驶数据，例如包括车辆在该时刻的速度、加速度和排放量。

表1

	路段1	路段2	……	路段n
					平均速度区间1	sample1,sample2,…	……		……
平均速度区间2	sample3,sample4,…	……		……
					平均速度区间3	sample5,sample6,…	……		……
……	……	……		……
					平均速度区间m	……	……		samplei,samplej,…

此外，由于道路交叉口的排放在不同时间(如季节、周天、小时)会呈现不同的变化，因此也可以将按平均速度区间分类后采样车辆的数据再按时间特征进行划分，如按周天进行划分，将周一的数据分为一类，周二的数据分为另一类，然后分别建立每一类的排放因子模型。

其中，时间特征的划分可以是等长的，如1～3月划分为一类，4～6月划分为另一类；也可以是不等长的，如周一划分为一类，周二至四划分为一类。此外，时间特征的划分的方式可以人为定义，也可以采用聚类、模式提取等算法进行划分。此外，也可以同时考虑平均速度区间、路段特征、时间特征的因素对采样车辆的数据进行划分。

步骤403、根据每一类采样车辆的样本数据，分别建立目标路段的排放因子模型。具体地，可以先根据属于同一类的采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，计算该类采样车辆在所述目标路段上的排放率；然后，根据该类采样车辆在所述目标路段上的排放率和平均速度，建立该类采样车辆在所述目标路段上的排放因子模型。

举例而言，对于步骤402得到的M*N类采样车辆的数据，分别计算该类采样车辆的平均速度v，以及该类采样车辆的每秒平均排放量(即排放率)e，建立回归模型可得到该类采样车辆的平均速度与排放率的模型，即如下式6。

e_n＝f(v_n)式6，

其中v_n代表第n类采样车辆在路段i的平均速度，e_n代表该类采样车辆在路段i的排放率，排放率通常是指单辆车在单位时间内排放的污染物量，一般以g/s为单位，通常受到瞬时速度、瞬时加速度等因素的影响。

以图9为例，每个点代表某类采样车辆的样本数据(e,v)，例如，每个采样车辆在该路段的瞬时排放率与瞬时速度，然后对这些样本数据进行拟合，可以得到第n类采样车辆在路段i的平均速度与平均排放率的模型，例如，e_n＝f(v_n)＝0.0098v_n ²-0.891v_n+83.043。

进一步地，第n类采样车辆在路段i的关于在平均速度v_n的排放因子模型由下式7可得：

${\mathrm{EF}}_{n,v}=\frac{e_n}{v_n}=\frac{f\left(v_n\right)}{v_n}$ 式7，

例如，将上述f(v_n)的示例代入式7可得，

步骤404、确定该类采样车辆在目标区域的排放因子模型。具体而言，可以根据上述以划分的目标路段的入口段、中段和出口段，确定该类采样车辆在目标路段的入口段、中段和出口段的瞬时排放量，以及上述已确定的该目标路段的排放因子模型，确定该类采样车辆在目标区域的排放因子模型。

根据步骤201计算得到的道路交叉口的划分结果，可以将某条路段i上的行驶数据分为三部分：入口段、中段和出口段。分别计算在这三部分的各采样车辆的排放量之和：EV1、EV2和EV3。并且，这三部分区域的长度分别为L1、L2和L3。可分别计算该路段i入口段和出口段的排放因子系数α、β，如下式7-1和式7-2。

$\mathrm{\&alpha;}=\frac{\mathrm{EV}1/L1}{(\mathrm{EV}1+\mathrm{EV}2+\mathrm{EV}3)/(L1+L2+L3)}$ 式7-1；

$\mathrm{\&beta;}=\frac{\mathrm{EV}3/L3}{(\mathrm{EV}1+\mathrm{EV}2+\mathrm{EV}3)/(L1+L2+L3)}$ 式7-2。

进一步地，该路段i的入口段和出口段的排放因子模型可以采用下式7-3和式7-4计算得到：

EF′_n,v＝α·EF_n,v式7-3，

EF″_n,v＝β·EF_n,v式7-4，

其中，EF′_n代表路段i的入口段的排放因子，EF″_n代表路段i的出口段的排放因子。假设路段i的入口段属于所要确定的道路交叉口的一段目标区域，则该道路交叉口的目标区域z的排放因子模型为EF_n,v,z＝EF′_n,v＝α·EF_n,v，假设路段i的出口段属于所要确定的道路交叉口的一段目标区域，则该道路交叉口的目标区域z的排放因子模型为EF_n,v,z＝EF″_n,v＝β·EF_n,v。

在一种可能的实现方式中，步骤203基于目标区域的排放因子模型确定目标区域的排放量模型的具体过程包括：

在已知经过目标路段i的所有采样车辆的平均速度和交通量的情况下，可以采用下式8计算道路交叉口的目标区域z的排放量：

${W_z}^i=L^i\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}\frac{Q^i{q}_n^i{\mathrm{EF}}_{n,v,z}}{c_n}$ 式8，

式8中，W_z ⁱ表示归属于目标路段i的道路交叉口的目标区域z的排放量(g，克)；Lⁱ表示路段i的长度(km，千米)；Qⁱ表示路段i的交通量(pcu，交通量)，即通过路段i的采样车辆的数量；表示路段i上第n类采样车辆的比例，无量纲；EF_n,v,z表示第n类采样车辆在平均速度为v时且在目标区域z排放因子(g/km)；c_n表示第n类采样车辆的车辆折算系数，无量纲。

在一种可能的实现方式中，步骤204基于目标区域的排放量模型计算目标区域的排放量，从而计算道路交叉口的总排放量，具体过程包括：

以四路交叉口为例，图7中斜线区域为该道路交叉口的各入口段(所属路段分别为A1、B1、C1和D1)和出口段(所属路段分别为A2、B2、C2和D2)。因此，在获得经过该道路交叉口的各路段的各采样车辆平均速度的情况下，各路段的出口段和入口段的排放量可以分别确定，进而可以根据多个路段整合计算得到该道路交叉口的总排放量，例如，式9为按照平均速度区间和路段对采样车辆进行分类后，计算的道路交叉口的总排放量。

$W_{\mathrm{junc}}=W_{3,j_{A1}}^{A1}+W_{3,j_{B1}}^{B1}+W_{3,j_{C1}}^{C1}+W_{3,j_{D1}}^{D1}+W_{1,j_{B2}}^{B2}+W_{1,j_{C2}}^{C2}+W_{1,j_{D2}}^{D2}$ 式9，

式9中，W_junc表示道路交叉口的总排放量；以j_A1为例，该变量表示该道路交叉口的区域A1所处的平均速度区间；以和为例，这两个变量分别表示路段A1的入口段3在平均速度区间j_A1时的排放量和路段A2的出口段1在平均速度区间j_A2时的排放量。

实施例3

图10为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算方法的流程图。如图10所示，该方法主要可以包括以下步骤：

步骤500、基础数据采集。采集建模所需数据，包括路网结构和采样车辆的瞬时行驶工况数据(瞬时速度、瞬时加速度等)。

某辆采样车辆的逐秒行驶参数如下表2所示。

表2

时间(秒)	速度(km/h)	加速度(m/s2)
			1	26.30	0.08
2	26.60	0.08
			3	26.90	0.08
4	27.20	0.08
			5	27.50	0.11
……	……	……

步骤501、基于VSP曲线，划分道路交叉口的影响范围。

以中小型车为例，对车辆的逐秒行驶数据，采用公式1-1，即对VSP＝v·(1.1·a+0.132)+0.000302·v³分别计算车辆每秒的VSP。

以某条路段为例，分别计算行驶在该路段某一位置的各车辆的VSP，如下表3所示：

表3

样本数据点	VSP	经度	纬度
				1	6.7	116.294714	39.832631
2	5.8	116.293436	39.833456
				3	5.2	116.294547	39.833587
…	…	…	…

根据该表可绘制如图5所示的该路段的各VSP曲线。

将路段i的各样本数据按VSP和坐标绘制VSP变化曲线，并求取曲线的平均值，同时求解平均VSP曲线的斜率，以斜率最大的点作为分界点(即突变点)将路段i划分为如图6所示的各部分。

通过对VSP曲线进行划分，可计算该路段在平均速度区间为25-30km/h时的长度，如下表4所示。

表4

步骤502、利用微观排放模型计算每个采样车辆的瞬时排放量。

关于某一种排放物(通常是污染物)，利用其对应的微观排放模型式5，基于车辆每秒的速度和加速度，可计算每辆车的逐秒排放量。本发明实施例中的瞬时排放量，可以是某一种污染物的排放量，也可以是多种污染物的排放量总和，具体可以根据应用的需要灵活选择。

以某采样车辆为例，其所排放的各类污染物每秒排放量如下表5所示：

表5

时间(秒)	CO每秒排放(g)	NO每秒排放(g)	……
				1	0.36	0.07	……
2	0.4	0.09	……
				3	0.34	0.07	……
4	0.35	0.08	……
				5	0.42	0.07	……
……	……	……	……

步骤503、计算道路交叉口的各目标区域的排放因子模型。

将采样车辆的瞬时行驶数据按速度区间进行分类，利用式6、式7等，可计算路段i在每个平均速度下的各污染物的排放因子。例如，在平均速度为20km/h时路段i中各污染物的排放因子如下表6第二列所示：

表6

此外，根据类似表5的各个采样车辆的每秒排放量，在结合表6的路段排放因子，可以计算出该路段的出口段的排放因子系数为1.32，入口段的排放因子系数为1.17，因此，该路段的出口段和入口段的排放因子如上表第三、四列所示。

步骤504、计算道路交叉口的交通排放量，所需数据包括路段长度、路段平均速度、交通量、车型比例等。

以某条路段为例，该路段的长度、及其在某个时刻的平均速度、交通量和车型比例如下表7所示。

表7

路段长度	1.36km
		平均速度	20km/h
交通量	2000
		车型比例	大型车：5％小型车：95％

以四叉路口为例，可以利用式8分别计算道路交叉口在每个路段的目标区域的排放量，然后在利用式9求和可得整个道路交叉口的影响范围内的排放量，如下表8。

表8

本发明实施例通过采样车辆(如浮动车)的VSP曲线，能够确定道路交叉口的范围，并基于微观行驶参数建立道路交叉口的各目标区域的排放因子模型，从而可以保证模型的精度；在动态计算时只需输入中观交通参数(如各路段的平均速度)即可准确计算该道路交叉口的排放量。由于无需获得每个道路交叉口的交通流量及其他运行工况，仅用浮动车等采集的路段交通流量及平均速度即可计算道路交叉口的排放量，应用时所需的采集的实时数据大量减少，计算效率高，适用性好。

实施例4

图11为本发明一实施例的道路交叉口的排放量的测算装置的结构示意图。如图11所示，该装置主要可以包括：

影响范围确定模块61，用于根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；

排放量计算模块63，与所述影响范围确定模块61连接，用于基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。

本实施例的道路交叉口的排放量的测算装置可以执行上述实施例的道路交叉口的排放量的测算方法，通过构成道路交叉口的道路中采样车辆的机动车比功率所确定的道路交叉口的影响范围，能够体现车辆对道路交叉口的影响，更接近于道路交叉口的实际影响范围，因此，更有利于准确地测算的道路交叉口的排放量。

实施例5

图12为本发明另一实施例的道路交叉口的排放量的测算装置的结构示意图。图12中标号与图11相同的组件具有相同的功能，为简明起见，省略对这些组件的详细说明。

如图12所示，与上述实施例的主要区别在于，该装置的影响范围确定模块61可以包括：

划分单元71，用于按行驶方向将构成所述道路交叉口的至少两条道路划分为多个路段；

分段单元73，与所述划分单元71连接，用于根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段；以及

整合单元75，与所述分段单元73连接，用于将各所述路段中构成所述道路交叉口的出口段或入口段，确定为所述道路交叉口的影响范围。

在一种可能的实现方式中，所述分段单元73被配置为：

根据采样车辆通过目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按平均速度区间对所述采样车辆的行驶数据进行分类，并根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率计算该类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率；以及

根据每类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率的突变点，确定所述目标路段的出口段、入口段和中段。

具体地，划分单元71、分段单元73和整合单元75确定道路交叉口的影响范围的具体过程可以参见上述实施例的图3～图7及其相关描述。

在一种可能的实现方式中，所述排放量计算模块63包括：

模型建立单元77，与所述影响范围确定模块61连接，用于建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型；

排放量计算单元79，与所述模型建立单元77连接，用于基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，并将各所述区域的排放量的总和确定为所述道路交叉口的排放量。

在一种可能的实现方式中，所述模型建立单元77被配置为：

根据采样车辆通过目标区域所在的目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按设定条件对所述采样车辆的行驶数据进行分类，其中所述设定条件包括平均速度区间、路段特征、时间特征中的至少一种；

根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量计算该类采样车辆在所述目标路段上的排放率；

根据该类采样车辆在所述目标路段上的排放率和平均速度，建立该类采样车辆在所述目标路段上的排放因子模型，并确定该类采样车辆在所述目标区域上的排放因子模型。

具体地，模型建立单元77建立道路交叉口的影响范围内的各区域的排放因子模型的具体过程可以参见上述实施例的图8、图9及其相关描述。

在一种可能的实现方式中，所述排放量计算单元79被配置为：采用式计算所述道路交叉口的影响范围内的目标区域z的排放量，

其中，W_z ⁱ表示所述目标区域z的排放量；Lⁱ表示所述目标区域z所在的目标路段i的长度；Qⁱ表示通过所述目标路段i的采样车辆的数量；表示所述目标路段i上第n类采样车辆的比例；EF_n,v,z表示所述第n类采样车辆在平均速度为v时且在目标区域z的排放因子；c_n表示所述第n类采样车辆的折算系数。

具体地，排放量计算单元79计算道路交叉口的排放量具体过程可以参见上述实施例的式8、式9及其相关描述。

本发明实施例通过采样车辆的VSP曲线，能够确定道路交叉口的范围，并基于微观行驶参数建立交叉口的各目标区域的排放因子模型，从而可以保证模型的精度；在动态计算时只需输入中观交通参数即可准确计算该道路交叉口的排放量。由于无需获得每个道路交叉口的交通流量及其他运行工况，仅用浮动车等采集的路段交通流量及平均速度即可计算道路交叉口的排放量，应用时所需的采集的实时数据大量减少，计算效率高，适用性好。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种道路交叉口的排放量的测算方法，其特征在于，包括：

根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；

基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据构成道路交叉口的各道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围，包括：

按行驶方向将构成所述道路交叉口的至少两条道路划分为多个路段；

根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段；以及

将各所述路段中构成所述道路交叉口的出口段或入口段，确定为所述道路交叉口的影响范围。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段，包括：

根据采样车辆通过目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按平均速度区间对采样车辆的行驶数据进行分类，并根据属于同一类的行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率计算该类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率；以及

根据每类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率的突变点，确定所述目标路段的出口段、入口段和中段。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量，包括：

建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型；

基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，并将各所述区域的排放量的总和确定为所述道路交叉口的排放量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型，包括：

根据采样车辆通过目标区域所在的目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按设定条件对所述采样车辆的行驶数据进行分类，其中所述设定条件包括平均速度区间、路段特征、时间特征中的至少一种；

根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，计算该类采样车辆在所述目标路段上的排放率；

根据该类采样车辆在所述目标路段上的排放率和平均速度，建立该类采样车辆在所述目标路段上的排放因子模型，并确定该类采样车辆在所述目标区域上的排放因子模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，包括：

采用式计算所述道路交叉口的影响范围内的目标区域z的排放量，

其中，W_z ⁱ表示所述目标区域z的排放量；Lⁱ表示所述目标区域z所在的目标路段i的长度；Qⁱ表示通过所述目标路段i的采样车辆的数量；表示所述目标路段i上第n类采样车辆的比例；EF_n,v,z表示所述第n类采样车辆在平均速度为v时且在目标区域z的排放因子；c_n表示所述第n类采样车辆的折算系数。

7.一种道路交叉口的排放量的测算装置，其特征在于，包括：

影响范围确定模块，用于根据构成道路交叉口的至少两条道路中采样车辆的机动车比功率，确定所述道路交叉口的影响范围；

排放量计算模块，与所述影响范围确定模块连接，用于基于所确定的所述影响范围，计算所述道路交叉口的排放量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述影响范围确定模块包括：

划分单元，用于按行驶方向将构成所述道路交叉口的至少两条道路划分为多个路段；

分段单元，与所述划分单元连接，用于根据各所述路段中采样车辆的平均机动车比功率，确定各所述路段的入口段、中段和出口段；以及

整合单元，与所述分段单元连接，用于将各所述路段中构成所述道路交叉口的出口段或入口段，确定为所述道路交叉口的影响范围。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分段单元被配置为：

根据采样车辆通过目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按平均速度区间对所述采样车辆的行驶数据进行分类，并根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时机动车比功率计算该类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率；以及

根据每类采样车辆在所述目标路段上的平均机动车比功率的突变点，确定所述目标路段的出口段、入口段和中段。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的装置，其特征在于，所述排放量计算模块包括：

模型建立单元，与所述影响范围确定模块连接，用于建立所述影响范围内的各区域的排放因子模型；

排放量计算单元，与所述模型建立单元连接，用于基于所述排放因子模型计算各所述区域的排放量，并将各所述区域的排放量的总和确定为所述道路交叉口的排放量。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述模型建立单元被配置为：

根据采样车辆通过目标区域所在的目标路段时的行驶数据，计算所述采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量，所述行驶数据包括瞬时速度和瞬时加速度；

按设定条件对所述采样车辆的行驶数据进行分类，其中所述设定条件包括平均速度区间、路段特征、时间特征中的至少一种；

根据属于同一类行驶数据的采样车辆在所述目标路段上的瞬时排放量计算该类采样车辆在所述目标路段上的排放率；

根据该类采样车辆在所述目标路段上的排放率和平均速度，建立该类采样车辆在所述目标路段上的排放因子模型，并确定该类采样车辆在所述目标区域上的排放因子模型。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述排放量计算单元被配置为：采用式计算所述道路交叉口的影响范围内的目标区域z的排放量，

其中，W_z ⁱ表示所述目标区域z的排放量；Lⁱ表示所述目标区域z所在的目标路段i的长度；Qⁱ表示通过所述目标路段i的采样车辆的数量；表示所述目标路段i上第n类采样车辆的比例；EF_n,v,z表示所述第n类采样车辆在平均速度为v时且在目标区域z的排放因子；c_n表示所述第n类采样车辆的折算系数。