[发明专利]基于居民出行调查的城市家庭交通尾气排放量预测方法

权利要求书

1.一种基于居民出行调查的家庭交通尾气排放预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：

(1)从居民出行调查中提取家庭基本信息数据和家庭成员出行数据；

(2)利用ArcGIS软件获取步骤1)中出行起讫交通小区间的最短路径长度，并计算出行平均速度；

(3)计算不同出行方式在不同速度区间的交通尾气排放系数；

(4)计算城市家庭交通尾气排放总量；

(5)建立城市家庭交通尾气排放总量与家庭基本信息数据的线性回归模型；

(6)根据家庭基本信息对城市家庭交通尾气排放总量进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于居民出行调查的家庭交通尾气排放预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

从居民出行调查的家庭基本信息表中获取家庭信息数据，包括常住人口数、工作人口数、暂住人口数、0-6岁儿童数、自行车数、电动车数、摩托车数、小汽车数、私有小汽车停车泊位数、家庭年总收入、住房类型、离家最近公交站台和离家最近地铁站台；

从居民出行调查的居民出行调查表中获取每个家庭成员当日有交通尾气排放的出行数据，即出行方式为公交车、出租、轻骑摩托、驾驶小汽车、乘坐小汽车和单位车的出行记录，所要提取的数据包括出发地点交通小区、到达地点交通小区、出发时间、到达时间和出行方式。

3.根据权利要求1所述的基于居民出行调查的家庭交通尾气排放预测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：在ArcGIS软件中导入城市交通小区文件和城市路网文件，计算各个起讫交通小区间的出行距离L，再通过出发时间和到达时间之差算得出行时长t，利用出行距离L与出行时长t的比值算得平均出行速度v；其中，

当起讫交通小区为相同交通小区时，出行距离L取该交通小区的等效半径长度；当起讫交通小区为不同交通小区时，出行距离L取由ArcGIS软件中的最短路径分析求得的两个交通小区形心间的最短路径长度。

4.根据权利要求1所述的基于居民出行调查的家庭交通尾气排放预测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：

(31)根据《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》，利用式(1)计算交通尾气排放系数EF_i,k：

式中，EF_i,k为该城市i类能源类型机动车在不同速度区间k的某污染物排放系数，不同能源类型的机动车包括柴油公交车、其他能源类型公交车、汽油出租车、柴油出租车、其他能源类型出租车、汽油轻骑摩托、汽油微型/小型客车、其他能源类型微型/小型客车；BEF_i为i类能源类型机动车某污染物的综合基准排放系数，为该城市的环境修正因子，γ_k为速度区间k的平均速度修正因子，λ_i为i类能源类型机动车的劣化修正因子，θ_i为i类能源类型机动车的其他使用条件修正因子；

(32)利用式(2)计算该城市出行方式j在速度区间k的交通尾气排放系数MEF_j,k：

式中，c_i为该城市i类能源类型机动车在调查年份的保有量，n为单人单次出行交通尾气排放调整系数，根据出行方式的不同设置不同的值。

5.根据权利要求4所述的基于居民出行调查的家庭交通尾气排放预测方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：根据每位家庭成员每次有排放出行的出行平均速度v确定速度区间k，根据出行方式j和出行距离L利用式(3)计算该次出行的交通尾气排放量：

E_j,k＝MEF_j,k×L式(3)

最后计算家庭一日出行中的交通尾气总排放量。

6.根据权利要求1所述的基于居民出行调查的家庭交通尾气排放预测方法，其特征在于，所述步骤(5)包括：从家庭基本信息的常住人口数、工作人口数、暂住人口数、0-6岁儿童数、自行车数、电动车数、摩托车数、小汽车数、私有小汽车停车泊位数、家庭年总收入、住房类型、离家最近公交站台和离家最近地铁站台中选出与交通尾气排放量线性相关的变量，再利用逐步回归分析建立多个线性关系模型，选择拟合优度R²最大的模型作为最优线性回归模型。