基于排放约束的交通流优化演化算法研究

针对我国城市交通及空气质量管理的需要，紧扣以机动车排放为约束进行交通流优化和交通量控制这一问题，依据交通流变化-排放模拟-交通流优化的研究思路，从正向模拟、反向优化两个层面上系统解析交通流与机动车排放的制约关系。通过交通流聚类、分解，寻求城市不同交通状况的能耗、排放变化规律，揭示交通流类型与排放的映射关系，构建基于道路类型的机动车排放对交通流的映射关系库，从而建立正向的交通流对应排放模拟模型。以正向映射为基础，研究探索以机动车排放为约束的交通流优化策略，提出优化技术路线和逐步判据。并运用演化算法，寻求在交通需求、环境约束共同作用下的交通流控制近似最优解，为城市交通流控制和大气污染控制应急提供快速有效的技术方法，供城市规划与决策参考。

交通排放是雾霾的重要原因，源解析显示机动车对于PM2.5贡献超过30%。本研究通过大量的测试、数据分析和数学建模等科学手段，解析城市交通的排放特征，建立了不同因素和排放的定量关联，并耦合多个分量模型，开展基于整个交通系统的以特征污染物排放最小为目标的优化。主要内容和重要结果如下：.通过实验室测试、道路PEMS测试以及文献综述，确立了不同类型车辆在不同行驶工况下的多污染物基础排放因子，首次纳入了蒸发排放，并对以往研究中相对薄弱的柴油货车排放进行了精细化研究。发现从国I到国IV标准，轻型车尾气HC排放降低了97%，但蒸发排放未得到改善，已经超过了国Ⅲ，国IV车尾气排放。重型车的气态污染物和颗粒物排放随排放标准加严得到了明显改善，但氮氧化物控制未取得预期效果，2011年货运车氮氧化物排放已达500万吨，高于环保部估计28%。不同路段工况下最高的排放因子比最低的排放因子分别高73.5%和51.2%。基于上述结果，对轻型车和重型车分别设定了进化目标。.建立二级映射耦合排放模型，发现3 组共30 个微分单元的排放速率，组内呈现快速上升趋势，组间呈现基数缓慢上升、斜率逐渐增大的趋势。此模型的优点是能够在保留较高空间分辨率（细化到路段）的同时，用相对较为简单的数学关系，实现对因子和目标之间的表达，实现了交通流信息与排放的定量关联。为通过演化算法开展反向优化，设计搭建IED系统，实现了以小时为时间尺度、逐路段网格的排放计算，并进一步建立了货运车的区域排放分配方法，这一成果发表在学科顶级期刊ACPD上。.分别对城市规模、街区形态建立了面向排放预测的交通活动模型，与排放模型集成，揭示了城市特征-街区形态—出行方式选择—交通能耗/排放的内在影响机制，为利用城市规模、土地利用规划影响交通排放提供了科学工具。通过多城市基础数据采集，建立了城市静态交通水平、动态交通活动和机动车排放的同步数据库；基于23个小区上千份入户调查，选用多项Logistic模型，研究了四种街区形态居民出行方式选择模型；利用自下而上的方法研预测了不同规模城市居民出行需求、出行距离、出行方式的分配，发现推动公共交通和限制私家车使用可以使得2030年我国交通部门能耗排放降低21%。如果能够优化城市形态和街道设计，则能耗和排放降低的效果可以翻倍。.本研究的排放模型方法被环保部采纳用作机动车排放清单编制指南。