[发明专利]一种评价道路交通特征对一氧化碳排放浓度影响的方法有效

专利信息
申请号: 201710916400.0 申请日: 2017-09-30
公开(公告)号: CN107832910B 公开(公告)日: 2020-04-24
发明(设计)人: 徐铖铖;赵晶娅;刘攀 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 孟红梅
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 评价 道路交通 特征 一氧化碳 排放 浓度 影响 方法
【权利要求书】:

1.一种评价道路交通特征对一氧化碳(CO)排放浓度影响的方法,其特征在于,该评价方法包括以下步骤:

(1)获取研究区域的交通分析小区信息,利用地理信息系统软件将各交通分析小区在整个研究区域的具体位置可视化,并计算交通分析小区的面积;

(2)获取交通分析小区的人口经济、就业、交通状况和路网特征变量数据;其中人口经济变量包括每个交通分析小区的总人口数,不同年龄段人口数和车辆数;就业变量包括每个交通分析小区不同通勤时间人数和不同年龄段的工作人数;交通状况变量包括每个交通分析小区不同车辆的发生量和吸引量,以及高速公路的年平均日交通量;道路网络特征变量包括每个交通分析小区的高速公路路网密度、城市道路路网密度和公共交通路网密度;

(3)获取研究区域各空气监测站的CO年平均浓度,利用地理信息系统软件将监测站标定到研究区域的具体位置上;

(4)利用空间插值法得到各交通分析小区的CO浓度数据;

(5)获取研究区域除交通外其他主要CO排放来源数据;包括建造业、制造业、电力服务排放的CO数据;

(6)将步骤(2)获取的各变量数据、步骤(4)中交通分析小区CO浓度和步骤(5)中其他主要CO排放来源数据匹配到各交通分析小区;

(7)以步骤(2)获取的变量为解释变量,将解释变量逐个与CO浓度建立线性回归模型,根据显著性水平剔除与CO浓度不相关的变量,并在未被剔除的解释变量之间进行相关性分析,确保相关性强的变量不会同时出现在模型中;其中剔除显著性水平大于0.1的变量,确保相关系数大于0.5的变量不会同时出现在模型;

(8)以每个交通分析小区CO浓度作为因变量,经步骤(7)筛选后变量作为解释变量建立地理加权回归模型,建模时逐一加入解释变量,选择AIC值最小的模型为CO浓度预测模型;

(9)根据步骤(8)得到的CO浓度预测模型评价模型中保留的解释变量对CO浓度的影响。

2.根据权利要求1所述的一种评价道路交通特征对一氧化碳排放浓度影响的方法,其特征在于,步骤(4)中利用克里金空间插值方法,得到每个交通分析小区的CO浓度数据。

3.根据权利要求1所述的一种评价道路交通特征对一氧化碳排放浓度影响的方法,其特征在于,步骤(8)中地理加权回归模型的具体结构为:

其中:yi表示第i个交通分析小区的CO浓度;sim表示交通分析小区i的m类CO排放来源;λim表示m类排放来源的回归系数;M表示其它主要CO排放来源种类数;(ui,vi)表示第i个交通分析小区的空间地理坐标;λim(ui,vi)表示回归系数λim与交通分析小区i的地理位置有关;β0(ui,vi)表示模型的常数项,其值也与交通分析小区i的地理位置有关;K表示模型中解释变量个数;xik表示交通分析小区i的第k个解释变量;βk(ui,vi)表示第k个解释变量在第i个交通分析小区里的回归系数,与交通分析小区i的地理位置有关;εi表示误差。

4.根据权利要求1所述的一种评价道路交通特征对一氧化碳排放浓度影响的方法,其特征在于,步骤(9)中,通过计算出每个解释变量对应的弹性值反映不同解释变量对CO浓度的影响,解释变量弹性值计算公式为:其中,Ek表示第k个解释变量的弹性值,βk表示第k个解释变量的回归系数,xk表示第k个解释变量,Yk表示第k个解释变量对应的因变量值。

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