计算效率的方法，将移动的排放模型与交通仿真器相结合外文翻译资料

计算效率的方法，将移动的排放模型与交通仿真器相结合

摘要

本文研究了将机动车排放模拟器模型(移动)与微观交通仿真器相结合的不同方法，以实现项目级的排放分析。集成方法是基于使用来自交通模拟器的第二乘秒车辆轨迹输出来定义运行移动所需的链路驱动器调度。 这就提出了一个问题，即如何为每个环节定义一个具有代表性的车辆轨迹，因为跟踪单个车辆的排放量在计算上是棘手的。 在本研究中，比较了两种聚合方法和一种抽样方法的准确性，用于定义具有代表性的轨迹。 结果表明，采样方法优于任何一种聚合方法，且仅用5个试样就能及时达到95%以上的精度。

介绍

直到最近，运输界缺乏进行项目级排放分析的工具，以便准确评估交通控制改进(例如，重新计时交通信号)对排放和燃料消耗的影响。高保真、微观排放模型如机动车排放模拟器模型或MOVES2010[1]的发展最终满足了这一关键需求，为详细的项目级排放分析开辟了道路。 2010年，美国环境保护署(EPA)正式发布了一种名为“MOVES2010”的排放模式。自发布以来，已经有一些研究调查了它在评估运输改进、战略和政策对排放的影响方面的作用[2-4]。

根据车辆运行模式的概念，移动估计的排放量是不同的。车辆活动的类型，包括空转、加速、减速和巡航;每一个的。活动自然有不同的相关排放率。因此，移动的排放估算程序的关键步骤是估算车辆在不同的时间所花费的时间百分比。操作模式。这通常被称为操作模式分布，是车辆在运输网络链路上的直接作用。在这方面。值得注意的是移动模型的项目级评估分析单元是网络链接而不是车辆(即模型估计网络中每个链路的排放清单)。

移动为用户提供三种不同的选项来定义链接的车辆活动数据。这些都是:

平均速度和道路类型方法，它利用与给定速度、等级和道路类型相关联的默认驱动周期。

该方法提供了最少的解决方案，因为默认的驱动周期通常不会对项目级的交通改进敏感。

链路驱动计划方法，该方法允许用户为多个车辆的驱动周期的通用车辆代表定义一个第二秒的速度配置文件。在此基础上，移动构建了一个运行模式分布，然后计算链接运行的排放。

模式分配方法，允许用户直接指定链接的操作模式分布(即在给定模式下时间车辆的百分比)。

在连接移动到微观交通仿真模型方面。链路驱动计划方法似乎是最合适的，因为第二乘第二的车辆轨迹可以很容易地从交通模拟器中获得。一些研究报告了他们对移动和交通仿真模型进行整合的经验[2-4]。

然而，挑战来自于移动是基于链路的模型，而不是基于车辆的。因此，用户需要指定平均车辆的轨迹，它应该代表所有车辆在该链路上的驱动周期。如果分析师希望跟踪每一辆车的排放量，当它遍历给定的链接时，唯一的选择是分析师定义“人为”的多个链接，这些链接重叠了兴趣的物理链接，对于每一个“人工”链接，指定车辆的轨迹可以被指定。

这意味着每小时每小时600辆车(vph)的链接，需要创建600个“人工”链接，并以一种车辆的轨迹来提供给每个链接，这一方法对于任何现实的运输网络来说是难以计算的。

目的和范围

作者在过去使用的一个通用的方法与交通仿真器集成时，需要在一个给定的链路上，以每秒一秒的速度计算所有车辆的平均车速。具体来说,对于每一个时间步,所有车辆的速度一定的链接是平均,然后使用和序列的实时速度随着t他“代表”车辆轨迹(注意,这里的平均速度的方法是完全不同完全从移动的“平均速度”在介绍中提到的部分)。然而，这种方法的主要问题是。计算一个链路上所有车辆的每秒平均速度，可能会对速度值产生“平滑效应”。例如，对于平均速度的方法，达到空转是不可能的。状态(平均速度=0)，除非连接上的所有车辆同时停止。

考虑到这一可能的限制，目前的研究首先比较了这种方法的准确性，以更精确的(但计算上的要求)方法为每个车辆轨迹创建单独的人工链接。然后，研究提出并评估两个交替平均和/或抽样方法的准确性。第一种方法是用它们的模式来代替车辆的速度:模式可以更好地表示链路速度的轮廓，因为它描述了车辆的特性，而不是把它们平均起来。第二种方法对个别车辆轨迹进行随机抽样。并计算每辆抽样车辆的排放量，假设该车辆代表一个“人造链接”上的x数量车辆。举个例子，当从600个vph的一个链接中抽取6辆车时，我们会有6个“人工”链接，每个链接的假设容量为100 vph。而来自六个“人工”链接的排放清单将被总结为总计。排放的链接。为了提高准确度，可以重复抽样过程和结果。取平均值。此方法将作为探测车辆的方法被引用。因为聚合/取样方法的准确性可能取决于道路连接的类型(如高速公路链接与一个干线)。本研究对这两种类型的性能进行了评价，利用了art微观仿真模型的状态[5]。

图1a显示了一些车辆穿越1000英尺长的链路的时间空间图。随附的图1b显示了第二秒的速度剖面，这是由于应用了平均速度、模式速度和探测车辆的方法。 可以看到，使用平均速度方法，第二辆车的配置文件永远不会达到零(即完全停止)。同时,概要文件未能捕获车辆速度恒定的时间(即巡航)。另一方面，模式速度的方法设法捕获巡航，但似乎使速度剖面变平，这再次导致不准确。这两种方法都产生了不同于探头车辆方法的速度轮廓。对于探测车辆的计算，一个关键问题是需要多少车辆。取样以达到合理的准确性。

图1所示。

(a)图1a时间空间图上的车辆轨迹图;

(b)由平均、模式和探测车辆方法产生的第二秒速度剖面。

方法学

集成交通和排放模拟框架:移动 参数。

通过使用模型应用程序编程接口(API)，在本研究中开发了一个定制的插件，以生成运行移动所需的第二步的轨迹。与其他方法相比。定制的插件提供了基于用户需求的广泛功能。所有跟踪和完成指定路线的车辆轨迹在模拟结束后被写入到轨迹文件中。然后处理该文件以允许运行移动，以便计算排放量。在评价中，研究的重点是两种污染物。即一氧化碳(CO)和氮氧化物(NOx)，除了能源或燃料消耗。该研究还对两类交通设施进行了评价:(1)高速公路段;和(2)一个路口。走廊(多个链接和多个交叉口)。

均值，模式和抽样方法。

对于平均或模式方法，指定的链接每秒被扫描一次，在第二个链接中所有的车辆都被识别。 然后计算这些车辆的平均(或模式)速度，并用于定义链路驱动计划方法所需的速度轮廓。对于探测车辆的方法，所有车辆的轨迹都由模型插件提取，并写入到轨迹文件中。然后从该文件中随机抽取车辆轨迹，直到达到所需的样车数量。 对于每一个被抽样的车辆，一个与物理道路连接重叠的人工链接，假设和每个人工链接上的体积等于实际链路上的总容量除以抽样车辆的数量(例如，如果总数)。体积为500 vph, 10辆车被采样，每个人工连接将被假定携带50 vph)。 然后计算每个人工链接的排放量，并从所有人工链接中添加结果。为了提高准确性，整个过程被重复了几次，而不同的运行结果是平均的。

为了计算“路面实况”值，所有车辆的轨迹都被认为是前面提到过的，并且假设有许多人为的链接等于该链接的小时量。然后将每个人工链接的排放汇总到“路面实况”的排放清单中，然后将其与从平均值、模式和数据中计算出来的数据进行比较。调查车辆的方法。研究还评估了结果对取样数量的敏感性。车辆和多个模型运行或复制的数量。

干线和高速公路试验台

图2显示了(a)在评价不同的移动和模型方法时考虑的信号通道和(b)高速公路段。 对于干线试验台，已部署了一个经过良好校准的双车道走廊网络，由10个信号交叉口组成，连接了布法罗(UB)的南校区和北校区。 将旋转运动数据收集起来，利用参数估计器将其转化为原始目标需求矩阵，然后在参数模型中实现。此外，还收集了精确的信号时间和相位，并将其编码在模型中，以模拟实际的交通设置。对于不间断的设施，I-290的三车道高速公路段有两组入口匝道和坡道，如图2 (b)所示。

2a) 北南校区干线连接 2b)高速公路测试 基床(I-290)

结论

均值，模式和抽样方法比较

表1比较了均值和模式聚集方法的能耗、NOx和CO排放估计，以及从探测车辆方法到地面实况的估计。 该表还列出了三种方法和地面实况的估计之间的百分比差异，以及每种方法的运行时间;高速公路连接的结果如表1a所示，干线表1b的结果如下。 从表1a中可以看出，在干线试验床的情况下，均值和模式方法都低估了燃料消耗，NOx和CO排放。具体来说，平均聚集法估计约占能源消耗地面真相的59.3%，NOx排放约为67.2%，而CO排放只有约38.5%。与均值法相比，模态法的估计值略接近地面实况，但并不是很多。另一方面，从计算的角度来看，平均或模式方法运行时间仅为计算要求的人工链接方法所需时间的1%。从表1b中可以看出，对于高速公路的连接，模式方法的结果更接近于地面实况。与干线链接的结果相比。事实上，对于能量消耗而言，模态方法的结果几乎与地面真值(即:(108%)，而平均方法仍然低估了燃料消耗，NOx和CO。

表 1. 一个链接研究:均值与模式;对聚合间隔时间的敏感性。干线试验台

表1还比较了与地面实况相比的探测车辆方法对能耗和排放的估计。注释,试样(5)指的是随机抽取5辆车的轨迹。 可以清楚地看到， 与平均或模式方法相比，探测车辆方法似乎提供了更好的估计质量，该方法的估计与所有排放类型和能源消耗的地面真值几乎相同。或者以高速公路连接为例，试样车辆方法对能源消耗和二氧化碳排放

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