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基于高时空辨识度实时数据的重庆二环内外区域车流特征差异分析

     

摘要

高时空辨识度的车流时空分布特征是研究区域机动车排放的重要基础,通过射频识别技术和车辆注册登记数据获得重庆市二环区域每10 min的车流量以及车辆技术特征信息,对比分析内环以内及以外区域的分车型、分道路类型、分排放标准和燃料类型的车流量时空变化特征. 结果表明:①重庆市内环以内区域日均流量为1. 8×104辆,约为内环以外区域的1. 8倍. ②内环以内区域小型客车、公交车、出租车的日均流量分别为内环以外区域的1. 7、2. 1和2. 5倍,而重型货车的日均流量为内环以外区域的54. 8%. ③2 个区域车辆的主要燃料类型为汽油、天然气、柴油、新能源,占比分别为 71. 7%~73. 7%、15. 1%~21. 4%、5. 5%~9. 6%、1. 3%~1. 5%. ④2个区域车辆的排放标准分布基本一致,主要排放标准为国Ⅳ(约占76. 5%),国Ⅴ约占11. 4%,国Ⅲ约占9. 0%,国Ⅱ、国Ⅰ和国Ⅰ前的占比之和约为3. 1%. ⑤2个区域的小时总流量变化特征呈" M"型分布,早高峰时段为08:00—10:00,晚高峰时段为16:00—18:00. ⑥2个区域小型客车、公交车的小时流量变化特征均与总流量变化特征基本一致,但出租车、轻型货车和重型货车在08:00仍保持明显的上升趋势,直到14:00才缓慢下降. ⑦内环以内区域高速路、快速路、县道的高峰时段流量明显较高,分别为内环以外区域的5. 5、2. 5、6. 2倍;而内环以外区域国道的高峰时段流量相对较高,约为内环以内区域的1. 8倍. 研究显示,重庆市二环内外区域的车流量和车辆技术特征信息的时空分布存在较大差异,建议完善城市实际道路车流的时空监测网络,为机动车排放清单的编制提供更好的数据支撑.

著录项

  • 来源
    《环境科学研究》|2021年第7期|1602-1611|共10页
  • 作者单位

    重庆市机动车排气污染管理中心 重庆 400020;

    中山大学智能工程学院 广东 广州 510006;

    广东省交通环境智能监测与治理工程技术研究中心 广东 广州 510275;

    广东省智能交通系统重点实验室 广东 广州 510275;

    中山大学智能工程学院 广东 广州 510006;

    广东省交通环境智能监测与治理工程技术研究中心 广东 广州 510275;

    广东省智能交通系统重点实验室 广东 广州 510275;

    重庆市机动车排气污染管理中心 重庆 400020;

    中山大学智能工程学院 广东 广州 510006;

    广东省交通环境智能监测与治理工程技术研究中心 广东 广州 510275;

    广东省智能交通系统重点实验室 广东 广州 510275;

    中山大学智能工程学院 广东 广州 510006;

    广东省交通环境智能监测与治理工程技术研究中心 广东 广州 510275;

    广东省智能交通系统重点实验室 广东 广州 510275;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 大气污染及其防治;
  • 关键词

    车流量; 技术特征; 时空特征; 重庆市; 射频识别技术;

  • 入库时间 2022-08-20 07:40:33

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