车辆驾驶行为与人们的日常出行密切相关，所产生的尾气排放也成为空气污染的重要来源。当前全球范围内的车辆减排研究，多从政府机构、监管部门、汽车生产商等角度讨论车辆减排管控措施及预期效果。然而，驾驶员作为驾驶行为的执行者与驾驶排放的责任者，其日常驾驶行为的细微差异及演化趋势可能在宏观层面产生巨大的环境影响。如何从驾驶员角度评估驾驶行为特性及其演化规律对于车辆排放的长期影响效应，对于车辆减排至关重要。

　　浙江大学陈喜群教授领导的团队，以微观驾驶行为为研究对象，提出了标准化驾驶激进性指数，并以此对驾驶员的跟驰行为进行分类及预测。通过分析我国车辆的微观轨迹数据，估计车辆保有量、排放国标代际占比、电动化程度等指标，实现了 2013 至 2050 年间全国范围内激进驾驶行为产生的额外交通排放的估计与预测。研究结果表明，相比于温和驾驶行为，激进驾驶行为将额外产生约 4 亿吨二氧化碳排放。该研究反映出改善驾驶员日常驾驶行为的重要性，给出一种从驾驶员角度实现交通减排的可行方法。

　　这项最新研究成果以“Future reductions of China’s transport emissions impacted by changing driving behaviour”（）为题在线发表于 Nature Sustainability，被选为期刊亮点论文，并通过研究简报形式同步发表（）。2023 年 8 月 3 日，该成果被《自然》遴选为当期全球科学文献中的四项研究亮点之一，并进行了专题报道，从评估驾驶行为激进性程度、量化驾驶行为的环境影响及呼吁驾驶员采取更温和的驾驶行为等方面，充分肯定了该成果的研究价值与推广意义（）。

　　要了解中国的驾驶员行为变化，首先量化驾驶员驾驶行为的激进程度，然后根据不同的激进程度对驾驶行为进行分类。作者扩展了 Laval-Leclercq（L-L）模型的跟驰概念，提出标准化驾驶员激进指数（SDAI）来量化驾驶员跟驰行为的激进程度。SDAI 的定义是在典型跟驰响应阶段（L-L 模型中的非平衡期）内，基于局部交通波/行程时间比的加减速过程强度。较大的 SDAI 值意味着较大的局部交通波/行程时间比，即驾驶员采用了更激进的跟驰行为，比如更用力踩油门和刹车。基于 Jenks 自然断点聚类方法对驾驶员的激进程度进一步分类，并根据方差适配度（GVF）将驾驶员的激进程度分为三类。

　　根据需要划分的三类驾驶行为，作者遵循经典的驾驶员行为定义，在典型汽车跟驰响应阶段将驾驶员激进程度特征分为三类：冷静、中立和激进。根据定义，冷静的驾驶员对当前的驾驶策略的变化更为温和。相反，激进的驾驶员倾向于更加急躁的驾驶行为，即更容易突然刹车和快速加速。

　　此外，基于真实的车辆跟驰轨迹，使用本地化 MOVES 排放模型对 2018 年轨迹数据集进行处理，分析了其 SDAI 与典型车辆跟驰响应阶段中车辆排放之间的相关性。基于输出的二氧化碳和四种主要污染物（CO、HC、NOx 和 PM）的排放情况，并采用高阶修正项标准化了不同类型前车驾驶员带来的额外排放影响，发现相关系数（R2）十分接近 1，结果显示 SDAI 与排放之间存在线性关系，这可以作为分析驾驶行为引起的排放的理论基础。

　　车辆保有量和驾驶风格分布对于理解驾驶行为的变化至关重要。作者从《中国移动源环境管理年报》收集了 2013 年至 2021 年的全国和省级车辆保有量统计数据以及中国车辆排放标准，并估计了从 2022 年至 2050 年中国排放标准下的年度车辆销售量、电动汽车销售比例、车辆存活率、保有量、平均车龄和车辆数量。值得注意的是，中国政府计划到 2035 年将电动汽车销售比例提高到 100%，因此将 2023 年的中国车辆排放标准 VIb 定义为最后一代。预计从 2013 年至 2050 年间，平均车辆寿命（50% 存活率）将从 11.5 年增加到 19.9 年。根据预测，到 2050 年底，车辆拥有量将达到 5.41 亿辆（人均 0.39 辆，其中 93.3% 为电动汽车），年销量为 2560 万辆，平均车龄为 10.2 年。

　　根据真实车辆跟驰轨迹、车辆年龄分布、车辆排放标准和相应车辆数量对平均单次车辆跟驰响应的二氧化碳和其他重要污染物排放进行估计。其中主要污染物（CO、HC、NOx 和 PM）呈快速下降趋势，而二氧化碳排放量下降却较为缓慢。这主要是由于二氧化碳的排放取决于行驶过程中的燃油燃烧成本，而与车辆引擎或汽油净化技术的进步关系较小。同时还对到 2050 年，以 SDAI 为基础的驾驶员比例和数量进行估计。其中激进型驾驶员数量相对增加，并将于 2050 年达到 1.589 亿（总驾驶员数的 29.4%），中性型驾驶员数量迅速增加，并将于 2050 年达到 2.780 亿（总驾驶员数的 51.4%），而冷静型驾驶员数量保持几乎不变，将于 2050 年达到 1.043 亿（总驾驶员数的 19.3%）。

　　不同驾驶激进程度和行为可能导致全国范围内的显著排放差异。为了研究驾驶激进程度对额外排放的影响程度，作者以由冷静型驾驶员驾驶的车辆的排放作为基准（实际执行的实际的合理跟驰操作），将额外排放定义为实际排放减去基准排放。由于研究的驾驶行为常常出现在拥堵或饱和交通流条件下，通过在拥堵和饱和交通流条件下对轨迹进行采样，对每辆车每分钟跟驰相应的频数分布进行建模。然后估计了中国高速公路和城市道路的拥堵里程和拥堵时间，并将其与之前的频数分布相乘，估计每辆车每天的总跟驰相应次数。通过进一步将该频数与 CO2和其他主要污染物的额外单次跟驰相应排放量相乘，可以预测每年驾驶行为引起的总额外排放量。预测结果表明，从 2013 年到 2050 年累积的额外排放量可达到 4.005 亿吨二氧化碳、150 万吨一氧化碳、6.91 万吨氮氧化物、2.24 万吨碳氢化合物和 3.3 千吨颗粒物。累积的额外二氧化碳排放量范围为 312.9 至 463.1 亿吨，年度峰值将出现在 2028 年，达到 1870 万吨。主要污染物排放的年度峰值将出现在 2025 或 2026 年。

　　将预测的总污染物和二氧化碳排放量除以中国的车辆保有量，得出了中国每辆车每年在跟驰阶段的平均额外污染物和二氧化碳排放量。每辆车每年的额外二氧化碳排放峰值估计在 2026 年出现，达到 141.8 公斤。每辆车每年的额外主要污染物排放量主要在 2021 年之后逐渐减少。虽然子图中的总排放量显示出不同的趋势，但由于可以预防的污染比例从 26% 增加到 46%，平均排放量逐渐接近了激进型驾驶员的水平也就不足为奇了。因此，从现有和预测的车辆排放趋势来看，可以得出结论，在未来几十年内，中国的激进驾驶风格将持续增加，这可能会影响到在车辆完全电动化之前的车辆减排。

　　作者从驾驶行为的角度分析了车辆排放情况，并深入了解到日常被忽视的驾驶行为对国家车辆排放有着重大影响。研究结果表明，跟驰响应行为导致了额外的 4.05 亿吨 CO2 排放，以及从 2013 年到 2050 年期间 3.0×103 到 1.5×106 吨其他主要空气污染物排放，比如 CO、NOx、HC 和 PM。消除这些由于激进驾驶引起的 CO2 排放的成本可能超过数千亿美元，比如实施 CO2 直接捕获（每吨 CO2 几百至一千美元）或开发车辆节能技术（每吨 CO2 几百美元）。此外，额外的百万吨空气污染物排放将导致重大的与健康相关的损害费用。这进一步强调了迫切需要立即采取措施引导驾驶员采取更好的驾驶行为和减少驾驶攻击性的需要。

　　该研究是基于对中国的观察，但所提出的研究意义可以在全球范围内扩展。印度、巴西和南非等发展中国家也面临着车辆保有量和道路建设不平衡增长的问题，这可能导致更多交通拥堵里程、加剧驾驶员的激进程度，并在未来产生大量道路排放。尽管存在诸如车辆排放监测或车辆电动化等技术解决方案，但更好的交通规划和控制策略可以帮助降低交通拥堵，提高驾驶员心理舒适度，从而保持驾驶者角度的可持续性。总之，该研究结果揭示了日常行为对排放产生的重要影响。它表明需要更大范围的全球优先级和协调政策来控制驾驶风格及由此引起的额外排放。这将为地球和人口健康带来巨大益处。

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