城市客运出租车空气污染测算方法与减排策略研究

发布时间：2020-06-30 00:54

【摘要】：作为城市客运交通系统的关键组成部分,出租车为乘客提供了一种全天候、便捷、舒适的直达服务。出租车运营过程中频繁地启动、加减速和长时间低速行驶,给城市带来了一系列外部效应,损害了城市的整体环境以及居民的身心健康。如何减少出租车的空气污染排放,改善环境空气质量,对治理城市交通污染和缓解交通拥挤具有重要的理论和实践意义。本文以城市出租车的污染排放测算方法及减排策略作为研究对象,从系统工程、交通工程学、环境科学、管理学的角度进行建模分析和深入探讨。基于深圳市2011年4月出租车连续204小时的GPS数据,综合采用数理统计的方法,对出租车GPS数据进行预处理和数据挖掘。采用统计分布中的均数中心、中位数中心、标准差椭圆和标准距离偏差等获得了深圳市客运出租车的行驶速度、日均行驶里程和空驶里程、出租车乘客的需求分布以及乘客上下客的时空分布规律等,为后文研究出租车空气污染排放和制定减排策略提供数据支撑。在获得客运出租车的基础运营数据后,基于已有的出租车空气污染排放模型,构建考虑空驶距离的出租车空气污染排放模型,并结合深圳市的相关数据量化了空驶状态在出租车空气污染排放总量中的比例。考虑出租车的运行速度、行驶里程和机动车比功率VSP(Vehicle Specific Power),构建城市出租车交通能耗和空气污染排放的测试方法和模型,这是本文研究的核心之一。将VSP分布作为联系出租车排放率和GPS数据源的变量,结合出租车的日均行驶里程等数据,量化深圳市出租车的空气污染排放总量。在客运出租车污染减排的技术层面,结合出租车停靠站的设置方式和出租车的GPS数据获得的乘客上客热点时空分布,探讨设置出租车停靠站在出租车污染减排方面的效果。通过对比使用打车软件前后出租车运营企业的统计数据,获得出租车运行的平均行驶里程、空驶里程变化情况,深入分析了使用打车软件的污染减排效果。针对寻客时间较长的出租车驾驶员,分析基于出租车经验行驶路径下的污染减排和搜索时间的效果。对比了三种方法在出租车污染减排方面的影响程度。在客运出租车污染减排的管理层面,分析和预测了深圳市未来出租车保有量的基础上,考虑了出租车空气污染的减排目标,讨论了无资金约束下出租车更新优化过程,构建了有资金约束下的出租车更新优化模型,综合考虑了出租车的购置成本、补贴、尾气排放等因素,为出租车企业及政府管理部门提供出租车辆的管理优化方案。在客运出租车污染减排的政策层面,为解决城市交通拥挤及碳排放问题,在考虑碳排放税的前提下,构建拥挤收费双层规划模型,上层模型目标是整个路网系统的居民总出行成本最小;下层模型则以各个路段交通量最优为目标。利用基于步长加速法和惩罚函数法的直接搜索算法和Matlab软件对所建模型进行求解。算例分析表明合理地征收城市客运交通碳排放税和拥挤费用,可以有效减少城市出租车的碳排放量。本文通过研究城市客运出租车与环境空气质量改善问题,对于提高城市出租车运营效率、降低污染排放和改善空气质量具有重要意义,并可以为我国城市客运出租车管理、运营和节能减排提供参考和依据。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U492.434;X734.2
【图文】：

章 基于GPS数据的城市客运出租车交通参数分析车GPS数据是开展出租车乘客需求时空分布分析、出租车空气污染排中排放和消散研究的基础。本章研究的主要内容是如何利用数据挖掘论方法，对出租车GPS数据进行预处理、数据挖掘、以及与GIS地图的到出租车乘客的上下客的时空分布规律以及出租车交通关键参数，为出租车空气污染测算模型的构建、空气污染减排策略的提出及效果评据支撑。租车GPS数据来源及分析采用的数据来源为经济特区-深圳市，市区面积1996.85kmP2P，2014年常077.89万人。进入21世纪以来，深圳市出租车数量从2000年的8505辆增4年底的16275辆P[98]P，相比2000年数量规模增加了91.4%。7000

2.4 深圳市出租车GPS数据分析结果2.4.1 深圳市出租车乘客需求分析根据出租车的 GPS 轨迹可以来判断乘客的上客点和下客点。图 2-3 为深圳市出租车上客点和下客点的统计图，其中紫色的点代表乘客的上客点，绿色的点代表乘客的下客点。每一个点都可以简化为一个向量( , , , ,)i i i i ilat long v t θ ，代表着该点所在的经度、纬度、瞬时速度、时间和方向。图 2-3 深圳市出租车上客点和下客点的统计图Fig. 2-3 Statistical figure of taxi vehilce’s pick-up points and drop-off points in Shenzhen图 2-4 统计了深圳市 3198 辆出租车在 2011 年 4 月 18 日至 4 月 26 日，每

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本文编号：2734614