城市交通的快速发展带来的能源与环境问题愈发严重,城市公交车是城市交通的重要组成部分,本文的研究意义在于使用公交车行驶工况大数据建立公交车排放清单并进行排放预测研究,可为城市机动车中长期污染物控制提供重要的数据基础,为节能减排政策的制定提供重要的参考依据。本文以海口市城市公交车为研究对象,利用统计学方法处理原始数据,构建出海口市公交车行驶工况图。基于IVE模型建立了城市公交车排放清单,并借助车载排放系统测试完成了排放清单的校准工作,以此为基础预测了三种不同排放情景下的排放趋势。本文主要研究内容如下:(1)通过车辆数据记录仪采集公交车行驶源数据,提取出包含一系列特征参数的运动学片段,利用主成分分析及四种不同的聚类方法,构建出四种不同的行驶工况图。经相关性系数验证:两步聚类、K-均值聚类、粒子群优化聚类、SOM聚类算法均能够较好地反映海口公交车实际行驶工况,其中通过SOM聚类算法所构建的行驶工况参数最接近实验数据。由行驶工况可知,海口公交车行驶车速显著高于一线城市,匀速占比25.8%,高于其他城市;怠速占比17.2%,低于其他城市。(2)在海口市公交车工况数据的基础上,通过调研获取计算排放清单所需的车队技术水平分布、油品参数、环境参数等其他输入参数,利用本地化的IVE模型计算2017年度海口市公交车排放清单,通过车载排放系统测试对模型计算结果进行验证校准工作。校准后的海口公交车VOCs、NOx、CO和PM的年排放总量分别为1252t、1071t、33404t、26t。(3)排放趋势的预测设定了三种不同情景:基准情景、提高排放标准情景、提高排放标准并使用电动客车迭代情景。利用灰色预测模型计算了三种情景下的各类车型保有量,结合校准后的排放因子实现不同情景下排放趋势的预测。结果表明:提高排放标准情景相较于基准情境,预计在2025年VOCs、NOx、CO和PM分别减排36.6%、34.8%、36.7%、64.4%。提高排放标准并使用电动客车迭代情景相较于基准情境,VOCs、NOx、CO 和 PM 分别减排 38.0%、40.4%、37.4%、73.3%。