1 引言(Introduction)

随着我国城市化和工业化进程的深入推进, 城市空气污染问题日益突出.中国机动车环境管理年报(2018)指出移动源是我国空气污染的重要来源, 对城市PM_2.5本地源贡献10%~50%以上, 其中占机动车保有量5.4%的柴油货车排放的NO_x和PM占全部机动车排放的53.2%和74.7%, 是研究者和政策制定者重点关注的对象.

机动车的活动水平指一定时间和范围内与排放相关的活动量(生态环境部, 2014), 如启动次数、速度、里程和油耗等.活动水平是了解机动车活动特征的重要数据, 也是计算排放清单的重要参数(Song et al., 2018; 宋晓伟等, 2020).张意等(2018)对天津市典型道路的车流进行连续观测, 指出集疏港公路夜间货车比例较白天急剧升高, 外地货车占货车车流量的58.5%, 刘登国等(2012)对上海市道路机动车活动水平和排放进行了研究, 指出活动水平的详细调查有助于精确计算道路排放清单以及识别主要排放源和影响因素.过去获取机动车活动水平通常需要开展实地调研、跟车采集或者参考类似城市的活动水平信息(Jing et al., 2016; Gong et al., 2017), 这类方式费时、费力且数据量小、代表性差.近来, 由于硬件设备技术进步及时空分辨率要求的提高, 通过车载设备和遥感设备获取实际活动水平的方式越来越受重视, 如：Liu等(2018)利用浮动车数据计算佛山市各区域全类型道路的车流速度, 李笑语等(2017)利用无线射频技术获取南京市主次干道实时车流量、车速和车队构成等信息, 为建立当地高时空分辨率排放清单提供了重要基础数据.

唐山市是我国典型重工业城市, 拥有唐山港京唐港区和曹妃甸港区, 公路货物运输量大且增长迅猛(唐山市统计局, 2018), 冬季空气污染严重.目前针对唐山空气污染的研究主要集中于工业源排放(Ren et al., 2011; Yang et al., 2019)、污染传输特征(Zhang et al., 2019)和颗粒物组分分析(Zhang et al., 2018)等, 对柴油货车等交通源的研究较少, 本研究利用唐山市2043辆柴油货车的车载诊断系统和道路遥感监测数据, 对唐山市柴油货车的活动水平以及春节和重污染应急时期的措施影响进行大数据分析, 旨在为唐山市交通管理和政府决策提供依据, 并可为当地建立高分辨率排放清单提供数据支持.

2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 数据

本研究收集唐山市2043辆柴油货车的车载诊断系统监测数据, 数据采集时间为2019-02-01—2019-03-31, 定位数据共147680844条, 运行参数数据共121488103条.车载诊断系统监测数据项较多, 表 1仅列出本研究使用数据项及相应的采集周期.根据车辆注册登记信息依据《GA 802—2014机动车类型术语和定义》(2014)将车辆分为轻型、中型和重型3种车型, 具体数据见表 2.

道路遥感监测系统通常配备视频识别设备用于识别通过车辆的车牌信息, 通过匹配唐山市机动车注册数据库可获知通过本地车辆的车型、燃料类型、排放阶段等基本信息.本研究收集唐山市364省道(由东向西)、曹妃甸港区通岛路(由南向北)和唐曹路(由南向北)的遥感监测数据, 点位分布见图 1, 两条港区道路为曹妃甸港区出港主要通道, 364省道监测点用于监测京唐港区出港车流.

本研究使用的唐山市重污染预警起止时间来自唐山市人民政府发布的《唐山市重污染应急响应通知》, 研究期间唐山市人民政府发布的应急响应时间见表 3.

唐山路网数据来自OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org), 基于该路网提供的道路等级和道路名称信息, 划分为高速公路(motorway)、国道(trunk)、主干道(primary)、次干道(secondary)、支路(tertiary)和其他, 道路分布见图 1.

2.2 研究方法 2.2.1 启动特征分析方法

车辆在启动阶段特别是环境温度较低时由于发动机燃烧条件差、后处理装置效率低下等原因造成排放突增(Weilenmann et al., 2005; 张立雄等, 2016), 包括IVE、MOVES等机动车排放估算模型都将车辆启动排放纳入计算.以往获取车辆启动次数需要耗费大量人力和时间, 《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》(2014)也未将车辆启动排放纳入考虑, 使得部分研究者在计算城市机动车排放清单时忽略车辆的启动排放或者使用非本地化的启动参数, 导致总排放的低估(Shahbazi et al., 2016; Zhou et al., 2019).本研究利用柴油货车的转速数据, 识别车辆的启动和熄火行为, 转速为0时为熄火, 将转速降为0之前的最后一个采集时刻作为熄火时间, 将转速由0升高的第一个采集时刻作为启动时间, 将熄火后至再一次启动的时间差作为热浸时间.

2.2.2 行驶特征计算方法

行驶里程、速度和油耗是计算车辆排放清单的重要参数, 通过柴油货车的注册时间和累积里程, 计算柴油货车的年均行驶里程, 公式见式(1).

(1)

式中, VKT为柴油货车的年均行驶里程(km·a^-1)；CKT为最后一次记录的累计里程(km)；day为注册登记至最后一次记录之间的天数(d).

根据车辆定位数据对柴油货车的行驶特征进一步细化.以每个采集周期起点的位置代表单个周期车辆所处的位置, 通过对道路建立缓冲区匹配车辆位置与路网, 通过上述方式将每个采集周期的行驶里程和平均速度分配至唐山市内外、中心城区内外以及不同道路.

利用车载诊断系统记录的总油耗数据与行驶里程的比值计算百公里油耗, 公式见式(1).

(2)

式中, VFCH为柴油货车实际百公里油耗(L/100 km)；VFC_start和VFC_end分别为研究开始和结束时的总油耗(L)；CKT_start和CKT_end分别为研究开始和结束时的累积里程(m).

2.2.3 春节和重污染应急措施的影响分析

唐山市重污染应急响应期间实行移动源限行措施(符合相关要求的车辆除外), 其中Ⅰ级响应期间, 中心城区全天禁止大型货车上路行驶, 中心城区及环路以外3 km范围内柴油车辆停止使用, 港口及重点运输企业禁止运输车辆进出港区和厂区；Ⅱ级响应期间, 中心城区每天7:00—20:00禁止大型货车上路行驶, 港口及重点运输企业禁止运输车辆进出港区和厂区.为量化春节对柴油货车运行的影响和重污染预警期间管控措施的实施效果, 将2019-02-24以后非重污染预警时段定义为日常时期, 通过对比不同类型柴油货车在不同时期的日均行驶里程、日均行驶车辆数和道路车流量的差异量化春节和管控措施的影响程度.

3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 柴油货车启动特征

针对研究的2043辆柴油货车, 共记录1213749次启动行为, 其中轻、中和重型柴油货车日均分别启动4.7、4.3和10.8次.图 2展示了3种车型各时刻启动次数的分布, 轻型与中型柴油货车启动次数分布相似, 全天的启动高峰在早8:00至下午16:00, 分别占全天启动次数的66.8%和65.6%, 这一结果与其他城市机动车的启动测试结果较接近(刘欢等, 2008; Wang et al., 2008).重型柴油货车启动次数分布较轻型和中型车明显不同, 高峰时段启动次数与低谷时段差值相对较小, 重型柴油货车往往多人共同驾驶, 存在“人歇车不歇”的现象, 相比于轻、中型车由于较长的使用时间和多样的使用方式导致较多的启动次数.

热浸时间对车辆的启动排放有重要影响, 对3种柴油货车的热浸时间进行统计和整理, 结果见表 4.监测的柴油货车热浸时间小于15 min的比例最高, 占总数的47.1%~59.1%.轻型、中型和重型柴油货车冷启动(>6 h)比例分别为10.9%、12.0%和2.5%.柴油货车短暂熄火(< 15min)的次数较多, 约为总熄火次数的一半, 由于启动时排放较多的污染物, 因此, 车辆的后处理系统应对车辆启动时的运行效率作必要的优化以降低启动排放.

3.2 柴油货车行驶特征

唐山市柴油货车年均行驶里程和百公里油耗如表 5所示, 总体表现为重型>中型>轻型, 重型货车常用于大宗原材料和产成品运输, 运输距离较长, 且排量大、载重高、超载超限普遍, 导致年均行驶里程和百公里油耗较高.中型和轻型货车则多用于城际和市内的小宗货物运输, 特别是轻型柴油货车, 常以短途运输和配送为主、排量小、载重有限, 行驶里程和油耗偏小.3种类型柴油货车年均行驶里程均高于指南推荐值(生态环境部, 2014), 分别是指南推荐值的1.7、1.8和1.2倍.同一车型车辆年均行驶里程和百公里油耗差异较大, 可能是由于部分新购车辆的记录时间较短, 使计算结果存在一定偏差.此外, 车辆实际行驶范围可能位于矿山、工厂内部或道路上, 不同的使用需求导致行驶里程的差异, 特别是位于矿山的重型自卸货车, 恶劣的路况和极大的载重导致较高的燃油消耗, 造成重型柴油货车百公里油耗的标准偏差偏大.

轻型、中型和重型柴油货车在唐山市内行驶里程占总行驶里程的比例分别为61.4%、41.4%和79.6%, 在非中心区域平均行驶里程分别占唐山市内总里程的91.8%、85.6%和99.2%, 总体上柴油货车主要在唐山市内的非中心区域运行, 中型柴油货车由于采集数据量较少, 个别车辆数据对结果影响较大, 若以中位数计, 市内行驶里程则高于市外.车辆在市内不同类型道路的行驶里程如表 6所示, 中心城区内3类柴油货车在主干道的行驶里程均最高；在非中心区域, 轻型柴油货车主要在高速公路行驶, 重型柴油货车在主干道的行驶里程最高, 占非中心区域行驶总里程的42.8%, 由于成本和道路密度的原因, 选择高速公路行驶的里程最少, 仅占4.8%.

图 3为监测期间3类柴油货车在唐山市内不同区域不同道路各时刻的平均速度.中型柴油货车由于数据量较少, 各时刻平均速度变化较大.轻型柴油货车在高速公路行驶速度最高, 非中心区域内各时刻速度较中心城区更加平稳.重型柴油货车在不同道路的平均行驶速度差异明显, 中心城区内各时刻的平均速度较非中心区域波动更大, 国道行驶速度最高；非中心区域内重型柴油货车平均行驶速度由高到低依次为高速公路(58.1 km·h^-1)、主干道(45.0 km·h^-1)、次干道(38.3 km·h^-1)、国道(37.9 km·h^-1)、支路(34.3 km·h^-1)和其他道路(17.7 km·h^-1).

3.3 车队构成

遥感监测点位于出港主要道路, 共监测注册地为唐山、河北省非唐山、省外和未识别车辆次占比分别为60.9%、12.3%、25.6%和1.2%, 通过遥感点位的车辆中本地车占主导, 非河北省车辆占比较高.本地车辆中除占比2.5%的未识别车次外, 识别车队分布见图 4.曹妃甸港区车流量和车队构成与364省道接近, 重型货车、小型客车和轻型货车是本地车流中的主要类型, 重型货车主要以柴油和天然气为主, 小型客车主要以汽油车为主, 重型柴油货车分别占曹妃甸港区和364省道遥感点位本地车流的39.1%和38.5%.研究期间国Ⅰ和国Ⅱ重型柴油货车各有3辆次和281辆次, 国Ⅲ至国Ⅴ阶段的重型柴油货车分别占23.0%、44.6%和32.2%, 可见国Ⅳ及以上车辆接近重型货车通过量的80%, 但仍存在少量高排放车辆上路行驶, 国Ⅲ及以前车辆由于技术水平低, 污染物排放量较大.

从小时车流量的变化看(图 5), 遥感点位车流量变化特征相似, 总体表现为白天(7:00—20:00)高、夜间(21:00—8:00)低, 曹妃甸港区和364省道重型柴油货车小时最高车流量均出现在17:00.柴油货车全天流量较其他类型车辆更稳定, 夜间由于总体车流量减小, 重型柴油货车的比例相对升高, 平均为59.7%, 白天平均占比31.0%, 夜间占比约为白天的2倍.

3.4 春节期间和管控措施影响分析

监测的柴油货车能够一定程度上代表唐山市柴油货车的实际活动水平.研究期间包括春节以及4次重污染应急时段, 图 6绘制了监测车辆每日在中心城区及非中心区域的行驶里程及行驶车辆数变化.春节前后, 监测车辆在唐山市的行驶里程明显下降, 在春节当天降至最低, 随后逐渐回升.非春节影响时期, 轻型和重型柴油货车每日在唐山市内的行驶车辆数和里程较稳定, 中型柴油货车由于监测车辆数较少, 每日变动较大.3类货车在非中心区域的行驶里程和行驶车辆数均远高于中心区域.

如表 7所示, 比较了春节和重污染应急管控期间研究车辆的活动水平与日常的差异, 春节期间监测车辆在唐山市中心城区和非中心区域内的活动水平较日常大幅下降, 中型柴油货车下降最为明显, 重型柴油货车日均行驶里程较日常则分别下降72.9%和60.8%.重型柴油货车在春节期间行驶的车辆数在3类车型中缩减最大, 在中心和非中心区域较日常分别下降70.2%和73.7%.

对于轻型柴油货车, 在重污染Ⅰ级响应及延长期间, 中心城区和非中心区域日均行驶里程和行驶车辆数均比日常阶段上升, 重污染Ⅱ级时中心城区日均行驶里程则下降12.8%.根据当地重污染天气应急响应通知, 重污染预警期间对移动源的管控主要针对中心城区行驶的大型货车(即本研究中的重型和中型柴油货车), 导致一部分由重型货车承担的运输需求转移至轻型货车, 此外, 对轻型柴油货车的管控效果较差也可能导致轻型柴油货车在重污染时期活动水平不降反升.对中型柴油货车, 重污染Ⅰ级延长阶段中心城区在行驶车辆数下降32.1%的情况下, 日均行驶里程较日常上升30.5%, 重污染Ⅱ级阶段日均行驶里程和行驶车辆数较日常大幅下降, 由于监测车辆数较少可能导致结果存在较大不确定性.对重型柴油货车, 在重污染应急响应期间, 非中心区域日均行驶里程较日常明显下降, 重污染Ⅰ级、Ⅰ级延长及Ⅱ级期间分别下降4.2%、21.3%和4.3%, 行驶车辆数也呈现相应的下降趋势.唐山市重点企业主要分布在非中心区域, 在重污染应急响应期间通过禁止运输车辆进出厂区, 在一定程度上降低了重型柴油货车在非中心区域的使用强度.随着重污染预警等级的提高, 非中心区域重型柴油货车日均行驶里程总体逐步降低, 进一步验证了管控措施的实施效果.在中心城区, 重污染Ⅱ级响应时重型柴油货车日均行驶里程和行驶车辆数明显下降, 但在重污染Ⅰ级及延长期间日均行驶里程不降反升, 此结果一方面是由于春节后运输需求猛增导致, 另一方面中心城区监测的重型柴油货车数量较少, 并且在中心城区的行驶里程占唐山市日均行驶里程的1%以内, 导致少数车辆的变化引起统计结果的较大改变, 结果一定程度上反映出中心城区对重型柴油货车的管控措施有待进一步完善.

根据道路遥感对本地货车的监测结果, 柴油货车占76.5%, 是本地货车的主要类型.如图 7所示, 春节期间和重污染Ⅰ级延长阶段3个遥感点位本地柴油货车日均车流量较日常分别下降82.0%和35.8%, 呈明显下降趋势.重污染Ⅰ级和Ⅱ级应急阶段, 本地柴油货车日均流量较日常上升1.4%~7.5%, 预警期间遥感监测车流量上升, 一方面与春节后港口和企业运输需求扩增有关；另一方面根据唐山市重污染期间移动源应急管控措施, 国Ⅳ及以下货运车辆无法进出厂区和港区, 满足要求的国Ⅴ车辆可正常行驶, 措施实施将导致通过车辆中国Ⅴ排放阶段车辆占比上升, 实际观测结果显示, 3次重污染预警期间本地柴油货车通过量中国Ⅴ占比为29.1%~31.8%, 与日常监测结果(31.8%)无明显差别, 国Ⅳ及以下排放阶段车辆仍是柴油货车的主要部分, 调研结果表明遥感点位通过的货运车辆主要来自港区, 显示出港区对重污染预警期间柴油货车的管控有待强化.此外, 可能存在一部分车辆在重污染预警期间进入港区, 由于无法进入港区内部企业而折返回的情况, 可能导致对重污染预警期间出港货车流量的高估.总之, 柴油货车流量在重污染Ⅰ级和Ⅱ级响应时不降反升, 对管控期间的污染物减排存在不利影响, 不同管控时期货车流量变化趋势不一致反映出管控措施的实施需要进一步完善以达到减排目标.

4 结论(Conclusions)

1) 唐山市轻、中和重型柴油货车日均启动4.7、4.3和10.8次·d^-1, 年均行驶里程分别为(5.2±3.6)×10⁴、(6.3±4.2)×10⁴和(8.9±4.5)×10⁴ km·a^-1, 百公里油耗分别为(14.9±2.7)、(16.5±1.8)和(57.3±24.2) L·100 km^-1.本地柴油货车主要在唐山市内的非中心区域行驶.重要出港通道车流量中, 本地车辆占60%以上, 主要通过车型为重型货车, 其中国Ⅲ至国Ⅴ阶段的重型柴油货车分别占本地重型柴油货车流量的23.0%、44.6%和32.2%.白天车流量高于夜间, 但夜间重型柴油货车占比约为白天的2倍.

2) 春节期间柴油货车日均行驶里程和行驶车辆数下降明显, 本地柴油货车日均流量下降80%以上.重污染应急期间, 重型柴油货车在非中心区域的活动水平明显下降, 显示出非中心区域重型柴油车的管控措施取得良好效果.3类柴油货车在中心城区活动水平均出现不降反升的现象, 可能与春节后运输需求猛增以及运输需求由重型车向轻型车转移有关, 表明需完善重污染期间中心城区的柴油货车管控措施.重污染Ⅰ级和Ⅱ级应急期间港区柴油货车流量不降反升, 国Ⅳ及以下车辆仍是柴油货车的主要部分, 建议适度加强重污染期间港区柴油货车管控.