VSP分布准确性：OVM与Fritzsche模型对比

本文主要探讨了车辆跟驰模型在预测交通排放时VSP（Vehicle Speed Profile, 车辆速度分布）的准确性。作者费文鹏和宋国华，以及合作研究者于雷，针对当前交通仿真模型在排放估算中的精度提升困境，特别关注了跟驰模型这一关键组成部分。他们选择了五个常见的跟驰模型，包括最优速度模型（OVM）、广义力模型（GFM）、全速度差模型（FVDM）、Wiedemann模型和Fritzsche模型，对这些模型在生成VSP分布方面的表现进行了深入对比。 OVM和GFM模型在模拟VSP分布时与实际测量值存在显著偏差，导致排放估计的误差相对较大。这表明传统的模型标定方法可能无法有效提升这些模型的精度。相比之下，FVDM模型考虑了正速度差变量，其产生的VSP分布与实测数据更为接近，显示出了更好的排放预测能力。 Wiedemann模型的结果则显示出较高的VSP峰值估计和激进驾驶行为的过度预测，这意味着其可能过于夸大某些极端驾驶情况。而Fritzsche模型的VSP分布与实际测量结果更加吻合，显示出更稳健的性能。 此外，研究发现VSP分布与特定速度下的加速度分布有较强的关联性。因此，改进模型在特定速度下的加速度分布精度，对于提高VSP分布的准确性至关重要，进而也有助于提升基于跟驰模型的交通排放估算精度。这项工作不仅深化了对车辆跟驰行为的理解，也为交通工程和环境保护提供了更精确的工具。 本文的研究成果发表在《中国科技论文在线》上，并得到了高等学校博士学科点专项科研基金和国家自然科学基金项目的资助，体现了作者们在城市交通规划与管理、交通能耗与排放领域的前沿研究。通讯作者宋国华教授的邮箱供读者查询，以便进一步交流和获取更多信息。