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iCET发布城市交通研究报告:机动车排放水平被低估


文章来源:中国工业新闻网  发布时间: 2016年9月29日  

    中国工业报记者 司建楠

     第三方智库机构能源与交通创新中心(iCET)近日在京发布了《2016中国乘用车燃料消耗量发展年度报告》、《2016乘用车实际油耗与工况油耗发展年度报告》、《基于ICT的城市交通油耗与排放研究-成都案例》等成果性文件。能源与交通创新中心清洁交通项目官员王雯雯指出,“以成都为例,城市每天的交通出行碳排放大约为17500吨,比传统方法(测试工况下)估算的结果(约11000吨)高出59%。”
   “实际油耗与排放明显差距,说明了建立一套基于实时与实际数据的交通可测量、可报告、可核查(MRV)标准的重要性。”与会专家表示,同时,需要加快实际驾驶排放的车辆型式认证法规的构建,加严车辆油耗及排放审核监管力度,不断提升油耗及排放测试的准确性与可靠性。
    会上,中国环境科学研究院的胡景南博士以“机动车实际油耗与排放监测政策与技术进展”为主题做了发言,介绍了其在该领域展开的工作;英国咨询公司E4Tech的Dave OudeNijeweme 先生分别介绍了与iCET共同开发的“中国城市交通排放计算工具CUTEC”模型,以及介绍了英国在交通实际排放差异方面的内容,也强调了今后全球应对气候变化中交通领域的努力方向。

                    车型实际油耗与综合工况油耗差异逐年增大

    报告指出,我国道路交通正逐渐超越工业成为大中型城市主要空气污染源。据了解,超过80%的乘用车出行,及60%的货运出行发生在城市的中心地区。由于与实际行驶工况脱节,传统交通排放统计方法在结果上有较大的失真度,同时,机动车油耗与排放认证数据往往也存在质疑。大众“检测门”事件及三菱“燃效门”事件使人们意识到车辆实际上路的油耗、排放与模拟工况之间的存在巨大差异。车辆实际油耗与其行驶速度、车龄、机油性能、环境温度、空调制冷以及驾驶员习惯等多个因素相关,因此实际油耗与工况油耗需要区别对待。
    随着大数据、云计算、车联网、ICT(实时信息技术)等信息化技术的普及,数据和技术匮乏的局限逐渐消除, 实时交通的可行性得到验证,iCET开始利用各种数据资源(如APPs、ICT等信息平台)分析城市实际油耗发展情况,为制定更有效的节能减排政策提供依据与建议。
    iCET基于第三方油耗记录软件——小熊油耗APP近60万有效车型样本数据的研究结果表明,车辆实际油耗与综合工况油耗的差异正在逐年增大,即,年份越新的车型,其实际油耗与工况油耗的差异越大。
    2015款车型实际油耗比综合工况油耗要高出27%,这一数据针对2008款车型仅为12%,且自动挡车型平均油耗差异比手动挡车型高出约9%。此外,iCET通过研究对比三个典型工况油耗区间(5.9、6.9、7.9 L/100km)的车型发现,整备质量越大,车型实际油耗与工况油耗差异越大,且对应整备质量段内的车型实际油耗与综合工况油耗比值波动范围也相对较大。以6.9 L/100km油耗区间为例,该类别中约有85%的车型实际油耗不仅高于认证值6.9 L/100km,甚至达不到其整备质量对应的油耗限值水平。基于工况油耗数据,企业平均燃料消耗量在2006-2015年间下降了14%,而基于实际油耗的这一数据只有1.5%,这也意味着从实际油耗的角度出发,机动车的排放水平要远远超出预期。

                          大数据助力城市实时交通排放  

    iCET在美国国家地理学会空气与水保护基金的支持下,通过公私领域合作,与优步成都、西南交通大学共同开展工作,在成都进行了一期试点项目研究,通过整合实时城市交通数据,动态地分析城市交通脉络及实时排放。
    研究发现,应用实时数据计算一次出行的碳排放要比传统的推算结果高出44%(普通路况下)和78%(高峰时段下)。宏观来看,成都每天的交通出行碳排放大约为17500吨,比传统方法(测试工况下)估算的结果(11000吨)高出59%。
    研究同时发现,80%的交通出行具有较高的重合度(起点和终点相同),即这些出行具有拼车的条件。通过进行数据模型的仿真模拟得出,如果通过拼车使车辆运载利用率提高20%,那么成都市整体的交通碳排放可以降低28%;如果利用率可以提高至60%,那么成都的堵车情况将会明显缓解,同时约70%的城市交通碳排放可以被避免。
    王雯雯告诉记者,测试工况与实际工况下的排放差异,表明传统的计算方法不再适用,若要有效地建立城市交通排放治理机制和实现达峰的愿景,需根据实际工况建立科学、客观的移动源MRV排放测量标准,来进行每一次交通出行的排放测量,为每个人精准地提供每次出行所产生的排放影响。
    报告建议,针对城市交通,公私间需要建立数据共享机制,在保障各方数据安全和数据隐私的前提下,实现各方数据系统间的互联互通,并借助“云计算”、“大数据”等新一代的信息化技术来实现公共性数据的跨平台互用,加强整体数据可视度和作业协同性。
    王雯雯表示,未来研究将加入更多实时数据来源,如PEMs/OBD传感器数据、出租车数据、公共交通数据及其他ICT平台数据,及手机移动端、交通管理部门、私家车个人端等数据,即加强公共-私营之间数据合作共享,开发完善系统的实时交通MRV体系。深入了解各环境因素对城市交通动态的影响,研究公共交通、出租车与私家车出行规律,了解人们对日常通勤或运输的要求,为优化城市交通系统提供决策依据。

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