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轻型车辆排放因子的数据库建模
摘要 在Artemis项目的框架中，轻型车辆的大气污染物的排放模型已经得到更新和极大的改善。这次改进基于一个广泛、明确的测量试验，对超过150辆汽车的监管以及非监管污染物进行大约3500次实验。这些由一些欧洲实验室进行的测量实验，其结果被收录在这个特制的Artemis LVEM数据库中，这些数据将作为未来欧洲试验数据的开放式资源。
轻型车辆的Artemis模型包括一系列补充的子模型。基础模型根据每一种轻型车辆的行驶状态计算出其热排放。它提供5种可选择的模型：一个主模型（离散模型）考虑交通状况，为每一种状况提供一种排放因子；一个简化模型（连续模型）建立在同一个数据上，根据车辆平均速率作为行驶状态；一个连续模型，所谓的动态学模型，考虑到一些有限的聚合动态参数；以及两个瞬态模型，考虑一些在瞬时速率的瞬态参数。
这些模型需要输入可变复杂度的运动学数据，因此适用于多个不同的范围，从国际排放评估到计算当地交通管制的影响因素。他们与模型考虑到的几个参数影响相关，例如冷起动、使用附加设备（空调）、行驶的英里数、环境温度和湿度、道路坡度和车辆载荷，甚至是蒸发量。这些建模方法和他们基于的数据或者模型，到模型本身都会被提及。
关键词 排放因子，乘用车，轻型汽车，模型，详细目录，欧洲，监管及非监管排放物，冷起动，附加设备，行驶英里数，温度，湿度，坡度，载荷，交通状况，动态，瞬态
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2 排放数据库
这个数据库应用源于Artemis轻型车辆排放模型，包含了现有的欧洲排放数据、在MEET或Copert或是之后的应用中已经收集的数据和由不同团队做的汽车测试项目得出的数据结果。最后全部数据包含在所谓的Artemis LVEM数据库中，这个数据库旨在收集所有的欧洲排放测试数据。
2.1 特定的测量方法
Artemis项目中大约完成了3000次试验（同一台车辆，同一个道路工况）来提高排放数据库与Artemis里面排放设计模型的质量。在每一次的试验中考虑的排放物都有所不同。以上以及车辆试验、试验条件包括道路工况会在下文提及。
2.1.1 涉及到的排放物
受监管的排放物（CO，CO2，HC，NOZ，柴油车的PM物）都会系统地在每次测试中测量。
此外还有5个实验室来测量大部分的非监管的排放物，着重于烃物质。各个实验室或在表格1中各个排放物小组会对这些化合物进行量化并描述，详细在附录1。总共测量了169种非监管的排放物。
表格1 各实验室测量的非监管排放物数量
|
非监管排放物小组 |
Empa |
IM |
Inrets |
KTI |
VTT |
总计 |
||
|
ULCO |
US |
USTL |
||||||
|
非挥发性有机化合物 |
1 |
1 |
2 |
|||||
|
饱和烷烃 |
35 |
15 |
41 |
1 |
3 |
50 |
||
|
不饱和烷烃与炔烃 |
24 |
3 |
19 |
5 |
28 |
|||
|
单环芳香烃 |
25 |
2 |
32 |
4 |
5 |
39 |
||
|
轻多环芳香烃 |
1 |
6 |
3 |
6 |
1 |
8 |
||
|
重多环芳香烃 |
20 |
10 |
1 |
22 |
||||
|
羰基化合物（醛和酮） |
13 |
12 |
16 |
1 |
20 |
|||
|
总计 |
98 |
58 |
96 |
16 |
16 |
9 |
13 |
169 |
实验室和排放物小组对非监管排放物的取样流程和分析方法详细在附录2。
EMPA与VTT进行联合测量。EMPA应用化学离子质量光谱测定法对甲烷、苯、甲苯、二甲苯和乙烷基甲苯进行测定，VTT应用傅立叶红外光谱对N2O、NO/NO2、NH3和甲醛进行测定。
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2.4 Artemis轻型车辆排放测量数据库（Artemis LVEM数据库）
这个项目除了排放测量活动，也建立一个数据库来收集这些数据和其他欧洲地区测量的数据。
2.4.1 对象
Artemis项目通过增大排放因子数据库，特别是有关非监管排放物、近年来的乘用车和轻型汽车的数据，来提高乘用车与轻型汽车的排放因子。
在这个框架里，Artemis数据库主要是收集所有在欧洲地区关于乘用车与轻型汽车的排放循环的测量数据。而这些从在台架或在道路试验测量中导出的数据，都是遵循一个时间周期的集成来完成的，这个称为行驶循环或子循环。它允许Artemis人员使用一样的内部和外部数据，通过不同的参数，来设计不同的乘用车与轻型车的排放因子。在结论处会提到。
为了可以让Artemis人员和其他在运输方式排放方面研究小组可以使用，这个数据必须包括测量的排放数据还有所有用于解释说明的排放参数，只要这些数据或参数是可获得的。
数据库的最后一个目的是可以让未来新的排放测试更容易增补到里面来。
2.4.2 建立
数据库的设计关联到一个排放因子是如何测量的：一个排放因子来自汽车进行道路试验或台架试验，跟随着一个行驶循环，产生的排放废气里。因此要解释一个排放因子我们需要知道汽车特性与测试的特点，也就是行驶循环特性与台架特性。数据库的设计基于3个主项和2个副项。3个主项是：
- 通过在车辆试验得到的103个排放参数来定义一部车辆，例如试验实验室、制造、模型、登记年份，发动机规格，燃油质量等。
- 通过车辆和道路循环定义还有47个测试的其他参数来定义一个试验，例如测试日期、测试进程中的技术细节、测功机的设置参数等。
- 最后需要定义一个排放数据，通过前两个定义、排放因子自身和它的排放单元。
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3.排放建模
3.1 大体形态
主要形态不同于MEET/Copert和HBEFA方法，在于考虑了动态参数：虽然MEET/Copert的连续模型中行程平均速率在Samaras and Ntziachristos有详细记载，不过通过HBEFA的离散交通状况是基于连续建模方法的。
在这里介绍一个新的方法可以整合不同实验室的排放测量数据以及集成方法。此外还有涉及到的排放物和排放单元。
3.1.1 排放模型形态
一些初步的研究觉得最好将在乘用车排放数据中需要解释的参数在三个统计方法中比较。三种方法分别为线性变量识别、线性回归和非线性回归：Box-Cox模型。最后一个方法更适合采用。
最后对照着MEET/Copert或HBEFA方法，Artemis轻型车辆模型改进了不少，除了在第二章提及到考虑到的新排放物，还用不同方法去考虑热和冷起动子模型的行驶状况。
排放模型是三个子模型的总和：
排放=热排放 冷起动排放 蒸发量
这些模型和子模型认为一个输出参数，汽车的技术特性，特别是使用的燃油和排放标准，详见影响特性的详细分析。
热排放
热排放=fK(动态参数、车辆载荷、道路坡度)·fM(英里数)·
fT(环境温度)·fH(环境湿度)·fA(附属机构)
对于乘用车，4个并行模型应该将动态参数考虑在内（其次是车辆载荷和道路坡度）：
fK(动态参数、车辆载荷、道路坡度)=fK I PC(连续动态、车辆载荷、道路坡度)
fK(动态参数、车辆载荷、道路坡度)=fK A PC(平均动态)·fL(车辆载荷、道路坡度)
fK(动态参数、车辆载荷、道路坡度)=fK TS PC(交通状况)·fL(车辆载荷、道路坡度)
fK(动态参数、车辆载荷、道路坡度)=fK V PC(平均速率)·fL(车辆载荷、道路坡度)
对于轻型车辆建议用一个单独的模型：
fK(动态参数、车辆载荷、道路坡度)=fK LDV(平均速率、车辆载荷)
fK I PC(连续动态参数、车辆载荷、道路坡度)是一个连续模型，有两个并行模型：EMPA模型和PHEM模型。
fK A PC(平均动态参数)就是所谓的动态回归模型。
针对动态学，连续模型和动态学模型是最好的方法，不过需要相当复杂的动态数据，通过速率曲线或是一些平均参数。
fK TS PC(交通状况)是所谓的交通状况模型。是精确简单针对动态学的主要方法。
fK V PC(平均)就是平均速率模型。它可与Copert相比但在精度方面比交通状况模型逊色。
fL(车辆载荷，道路坡度)模拟车辆载荷与道路坡度的影响。
fK LDV(平均速率，车辆载荷)是考虑到动态学与车辆载荷的轻型车辆模型。
冷起动排放
第一种模型模拟每次起动的额外排放。针对车辆，提出两个模型：
冷起动排放=fCOLD2(行驶统计参数，环境温度)，或
冷起动排放=fCOLD3(平均速率，环境温度，季节，时间)
fCOLD2(行驶统计参数，环境温度)是第二种冷起动模型，用非常复杂但是精确的方法来考虑行驶统计参数。
fCOLD3(平均速率，环境温度，季节，时间)是第三种冷起动模型，基于聚合了的第二种模型所以应用起来更简单。
蒸发量
蒸发量=运转损失 热浸排放 实时日间排放
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3.2 瞬态模型
基本上有两种类型的排放和燃油消耗量模型：一种基于袋测量而另一种则基于瞬态测量。袋测量过程主要是设计排气管的所有排放物进入一个定容样品系统，这个系统用新鲜空气冲淡排放物，然后一个代表性的样品放进袋里。袋子的分析为每个排放物给出单一的整体图像，代表着这一次行驶循环产生的排放量。
而在瞬态排放模型，用高精度时间频率（每秒1到10次）采集排放物和其他汽车相关的参数（例如行驶速度、 发动机运转速率等）。当整合了行驶循环，瞬态排放数据应等价于袋测量的结果。
基于袋评估的排放模型为行驶模式得出的结果与其使用袋测量结果相近。如果行驶状态改变，新的测量与相对应的行驶模式必须展示出来。为了解释各种额外的影响，例如负载、坡度或换挡策略，基于袋测量的模型包括校正功能。但是，这些校正功能基于的仅仅是一些车辆的少量测量，这或许对排放状态并没有代表性。而且，这些校正因子（例如当车辆在满载状态上坡）的组
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