[发明专利]基于自下而上的城市机动车排放清单编制技术方法及系统

说明书

本发明提供的一种基于自下而上的城市机动车排放清单编制技术方法，包括：获取城市道路数据和车辆数据；根据城市道路数据对城市道路进行空间网格划分与切割，得到每个网格下的每条道路长度数据；车流量的时空预测；根据车辆缺失情况对无车流量道路进行缺失值分配处理，得到所有道路的车流量数据并完成道路与车流量的匹配；将网格源排放量数据信息以netCDF‑I/O API格式文件输出排放清单。本发明还提供了应用所述方法的系统，结合了实时的道路网交通流量信息和自下而上的排放量算法对机动车污染排放量进行空间分配，大大提高了机动车排放源清单的精度，实时反映实际道路交通的排放情况，且输出的netCDF‑I/O API格式文件可用于空气质量模型的输入，以此提高了空气质量预测的精度。

技术领域

本发明涉及机动车环保技术领域，更具体的，涉及一种基于自下而上的城市机动车排放清单编制技术方法，还涉及一种基于自下而上的城市机动车排放清单编制系统。

背景技术

当今时代，人们的生活水平不断提高，人对于空气质量的要求也越来越高。机动车尾气排放作为大气污染的来源之一，一直受到人们的重视。而之前在机动车排放清单的研究中，大多数学者都是采用了自上而下的排放清单编制技术方法，根据机动车保有量并结合车辆的年均行驶里程进行排放量计算，该方法需求数据少，数据容易获取，操作简便，虽然能估算出区域内的排放总量，但无法反映实际道路交通的排放情况。

发明内容

本发明为克服现有在机动车排放清单的研究中采用自上而下的排放清单编制技术方法，存在无法反映实际道路交通的排放情况的技术缺陷，提供一种基于自下而上的城市机动车排放清单编制技术方法。

本发明还提供一种基于自下而上的城市机动车排放清单编制系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于自下而上的城市机动车排放清单编制技术方法，包括以下步骤：

S1：获取城市道路数据和车辆数据；

S2：根据城市道路数据对城市道路进行空间网格划分与切割，获取每个网格下的每条道路长度数据；

S3：车流量的时空预测；

S4：根据车辆缺失情况对无车流量道路进行缺失值处理，得到所有道路的车流量数据并完成道路与车流量的匹配；

S5：将网格源排放量数据信息以netCDF-I/O API格式文件输出排放清单。

上述方案中，若道路上的车流量并未缺失，则直接跳过步骤S3执行道路与车流量的匹配。

其中，在所述步骤S1中，所述城市道路数据包括GIS边界图数据、GIS路网图数据和道路属性数据；所述车辆数据包括车流量数据和排放因子数据。

上述方案中，所述GIS边界图数据、GIS路网图数据均体现为shp格式文件。

其中，在所述步骤S2中，结合GIS边界图数据、GIS路网图数据对城市道路进行空间网格划分与切割，并对切割得到的每个网格进行标记，获取每个网格下的每条道路长度数据。

其中，在所述步骤S3中，对车流量数据进行时间和空间上的预测操作，在时间维度上，对无车流量道路进行缺失值处理，在空间维度上，根据道路属性数据及车流量数据识别对无车流量的道路进行识别，构建BP神经网络并将已有车流量的道路特征作为输入项，输出对应道路的车流量数据，预测无车流量道路的车辆缺失情况。

其中，所述的道路特征包括道路类型、车道数和路面宽度。

其中，在所述步骤S4中，根据预处理后的城市道路数据和车辆数据，进行网格源、区域源及线源的排放量计算，其中：

网格源的计算公式具体为：