鲍海曦

（长安大学，陕西 西安 710064）

引言

我国经济持续快速发展，能源消耗已经位居世界第一位。能源短缺和环境恶化成为了我国经济发展的阻碍。为了实现可持续发展，我国连续颁布了《环境保护法》、《节约能源法》和《可再生能源法》。我国明确了节能减排目标：到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放量要做到比 2005年下降40%～45%，确立了我国中长期节能减排的工作目标。石油是世界五大一次能源中消费量最大的能源，交通运输是石油消耗的重要载体和主要行业。近年来我国汽车保有量急速增长，年产销量均突破2800万辆。截止到2016年底，我国民用汽车保有量已经多达1.9亿辆，增长12.8%[1]。到2020年，我国汽车保有量将超过 2亿辆。与此用时，石油消费总量也将达到 4.5～6.1亿吨，其中机动车消耗的石油总量将达到60%。

CO2、SF6、CH4、N2O、HFCS、PFCS 都属于受管制的（即被国际标准关注的）温室气体[2]。CO2是温室气体最重要的组分，其过度排放是造成气候变化和全球变暖的根本原因。《2006年IPCC国家温室气体清单指南》给出了温室气体的估算方法及各种燃料的碳排放系数。人们通过统计道路交通运输行业中各种能源（燃料）的总的消耗量，进而可以得到总的碳排放量，最终得到碳排放清单[2]。因此，能耗统计是计算交通运输行业碳排放量、制定碳排放清单的重要基础支撑。经国家统计局批准，交通运输部在2010年制定了“交通运输能耗统计监测报表制度”，并在一些省份城市进行了试点工作。

1 客车油耗统计检验方法

本研究主要考虑以柴油机为动力源的道路客车。车辆实际油耗受到多种因素的显著影响。客车百公里油耗的影响因素主要有：交通条件因素（平均车速、怠速停车时间、交通拥堵状况、频繁起停次数等）、地理环境因素（如坡度、路面类型等路况条件）、驾驶人因素（驾驶习惯，如行驶中的档位选择、换档点的选择、油门的剧烈程度、车速的高低等）、气候因素（风速、雨雪天气等）、使用因素（空调等）、车辆条件因素（车龄等）[3-14]。

1.1 客车标准单耗的确定方法

客车一般以整车长度进行分类。本文收集各长度客车产品公告公布的油耗，形成新车公告油耗“大数据”；利用不同回归模型建立客车标准单耗随客车长度的拟合规律，计算不同特征客车长度的标准单耗。客车标准百公里单耗用于检验数据上下限的有效性。

1.2 客车油耗有效性数据下限的确定方法

确定客车油耗有效性数据范围（上下限值）是本研究的主要内容。限值的确定方法应该符合科学、实用、简明等原则。一般来说车辆油耗随着使用年限的增加而增加，公告的百公里油耗较低。对采集的公告新车油耗“大数据”，研究各特征质量下新车公告油耗分布规律，能耗出现频次与总样本数比值＜5%约束下的最高百公里油耗为该长度客车有效性数据下限。

1.3 营运货车油耗统计数据有效性阈值上限的确定方法

研究各特征长度下客车标准油耗的分布特性，并确定各特征长度客车实际油耗的阈值范围，为能耗数据填报提供数据有效性检验，为能耗统计监测工作提供技术支持。客车特征长度分别为6m、7m、8m、9m、10m、11m、12m。

表1 客车能耗统计数据校验阈值下限确定方法

制定确定阈值上限的方法与约束条件的依据如下：1）逻辑层 1，车龄越长，车龄技术条件越差，油耗越高，越接近阈值上限；2）逻辑层2，运输公司统计油耗里程达60000公里以上的，车辆运行2万公里后磨合完毕且技术状态稳定，进入逻辑层 3-1，实验员只需在当前车龄下（车辆技术条件相对最差）实测能耗 1次，否则进入逻辑层 3-2，实验员在当前车龄下实测能耗2次，且为保障数据有效性，累计测试里程至少在1000公里以上。

表2 客车能耗统计数据校验阈值上限确定方法

2 客车油耗随长度的拟合规律及标准单耗的确定

本文收集了6302个客车公告综合工况油耗数据，拟从大数据角度进行油耗随客车长度的回归分析，提高拟合规律可靠性。分别用对数回归、乘幂回归、指数回归和多项式回归进行分析，结果如图1所示。

图1 不同回归方法客车油耗与长度拟合规律及可靠性

表3为全批次客车单耗拟合规律R平方值及拟合规律可靠性。可以看出，随回归阶数的增加，多项式回归R平方值逐渐增加，但是最高为0.8081。在所有回归分析中，对数回归R平方值最低，但其可靠性为好；乘幂回归R平方值最高，可靠性为好。因此，选择乘幂回归作为客车单耗拟合方程。全批次客车长度各异，选择乘幂回归计算其标准单耗值，作为特征长度客车单耗的确定参考依据，计算结果如表4所示。

表3 全批次客车单耗拟合规律R平方值及拟合规律可靠性

表4 特征长度客车标准单耗值

3 特征长度客车油耗数据有效性限值

本文仅以6米客车数据作为例子，研究得到其油耗数据有效性上下限值，其它长度客车限值确定方法类似。因此，在本文中，其它长度客车直接给出上下限值的数据列表结果。

3.1 6米柴油客车公告油耗分布特性及数据有效性下限

图2 6米客车油耗分布情况

图3 12米客车油耗分布情况

图2和图3分别为6米、12米客车综合工况油耗分布与等速工况油耗分布，下文以6米客车举例说明。可以看出：百公里油耗10.5L/100km出现101次，为最大频次。标准油耗（新车公告综合工况油耗）实际范围为7.4L/100km—14.2 L/100km，测试车辆共计675辆，最低油耗为7.4L/100km，最高油耗为14.2L/100km。百公里油耗小于等于9.3L/100km的车辆共30辆，占总样本数的4.44%，分别是：7.4L/100km的1辆、8.5L/100km的1辆、8.9L/100km的3辆、9L/100km的5辆、9.1L/100km的5辆、9.2L/100km的6辆、9.3L/100km的9辆。百公里油耗小于9L/100km的车辆共5辆，占总样本数的0.74%，分别是：7.4L/100km的1辆、8.5L/100km的1辆、8.9L/100km的3辆。7.4L/100km和8.5L/100km各1辆，可以看做测试误差。百公里油耗小于等于9.3L/100km的视为无效数据，阈值下限为9.4L/100km，理由如下：第一，实际道路条件油耗必然高于标准油耗；第二，7.4L/100km和8.5L/100km频次低且油耗范围过大。因此，阈值下限为9.4L/100km。

3.2 6米柴油客车数据有效性上限

6米柴油客车数据有效性下限是依据公告新车油耗，通过一定的逻辑依据计算得到。客车的用途广泛，既有城市公交，又有城际或长途客运。因此，上限的确定需要依据公交、客运两方面来确定道路实验设计，得到两个基于用途分类的客车数据有效性上限。

表5 6米客车实际道路油耗实验结果

表5为6米客车实际道路油耗实验结果。第一，针对道路客运车辆，华夏AC6608KJZ营运5年，公司有油耗记录（178850公里从新车开始计算，共计消耗柴油 22916L，百公里油耗12.81L/100km，油耗低的原因可能是初期车辆技术条件好，车况、道路条件好），实验员跟车 178km，实测油耗1次，百公里油耗为16.29L/100km；合客HK6600K1营运6年，公司没有油耗记录，实验员跟车3300km，实测油耗2次，479公里测试条件为山区路线（考虑道路条件对油耗影响，坡度阻力大），夏天全程空调（考虑空调负载），百公里油耗为 18.58L/100km，3300 km的百公里油耗为 16.94L/100km，所属类型为道路客运，因此，6米柴油客车（道路客运）能耗统计数据校验有效性阈值为 8.8，范围为{9.4L,18.2L}；第二，针对公交车辆，城市交通拥堵是造成公交车辆能耗较高的主要原因，安通CHG6602EKB1营运6年，公司有油耗记录（23679公里，共计消耗柴油 4339L，百公里油耗18.32L/100km，油耗明显高于6米道路客运车辆，主要原因是交通拥堵造成起停次数频繁、车速低），实验员跟车178km，实测油耗1次，夏天全程空调（考虑空调负载），百公里油耗为 19.07L/100km，所属类型为城市公交，因此，6米柴油客车（城市公交）能耗统计数据校验有效性阈值为9.7，范围为{9.4L，19.1L}。还可以看出，对公交车辆，城市交通工况对油耗的影响显著性明显高于车龄等其它因素。

其它车型均采用此种方法，计算结果如表6所示。

表6 道路客运与公交客车标准单耗、数据有效性限值及阈值范围

4 结论

能耗统计是道路交通运输行业的基础性工作，对实现绿色交通发展具有重大意义。客车油耗统计是交通运输业能耗统计的重要组成之一。检验道路运输企业客车实际油耗填报数据的有效性是一项较为困难的工作。本文以新车公告油耗大数据为基础，采用不同回归方法得到了百公里油耗随客车长度的拟合规律，其中乘幂回归拟合规律具有较好的可靠性；依据乘幂回归拟合方程，计算并得到不同客车长度对应的标准单耗值。

以出现频次与总样本数比值＜5%条件下的最高油耗为该特征长度客车油耗统计数据有效性的下限。选择达到特定年限及行驶里程的车辆，在特定测试条件下，对比实测油耗与公司记录油耗单耗，取最大值作为阈值上限。6米客车的标准单耗为11.05L/100km；6米客车（公交）阈值范围分别为9.4 L/100km～19.1 L/100km，6米客车（客运）阈值范围分别为9.4 L/100km ～ 18.2 L/1zz00km。与6米客车方法类似，可以得到各个特征长度客车两种用途车辆的有效性阈值范围。企业填报数据折算百公里油耗在对应特征长度客车油耗统计有效性上下限范围内的为有效填报数据，否则为无效数据。本文研究结果对客车油耗统计数据有效性检验、交通运输节能减排具有重要意义。

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