我國乘用車不同環境溫度下使用時長概率分布情況研究

李路生　邱慕逵　李言明　羅震　錢曉婷

摘 要：隨著全球氣候變暖，極端氣候問題頻發，汽車環境適應性越來越受到消費者的重視。環境溫度作為汽車環境適應性的最重要的參數，非常有必要進行更加深入準確的研究。國家氣象站點的數據，經過地區乘用車保有量數據加權，用戶出行時刻加權，然后經過統計計算得到乘用車不同環境溫度下使用時長的概率分布情況?？梢院芎玫刂笇髽I對乘用車的設計和驗證，從而以最低的成本，滿足消費者的使用要求。

關鍵詞：乘用車 環境溫度 概率分布

1 引言

我國南北跨緯度廣，各地接受太陽輻射熱量的多少不等。根據各地≥10℃積溫大小的不同，我國自北而南有寒溫帶、中溫帶、暖溫帶、亞熱帶、熱帶等溫度帶，以及特殊的青藏高寒區，各地的熱量條件差異很大。氣候環境不僅受地域影響，也受到時域的影響。當地球在一年中不同的時候，處在公轉軌道的不同位置時，地球上各個地方受到的太陽光照是不一樣的，接收到太陽的熱量不同，產生季節的變化和冷熱的差異。正是由于我國復雜多變有氣候環境，對汽車產品的耐候性提出了嚴峻的考驗。

GJB 4239—2001《裝備環境工程通用要求》中，將環境適應性定義為：裝備（產品）在其壽命期預計可能遇到的各種環境的作用下能實現其所有預定功能和性能和（或）不被破壞的能力，是裝備（產品）的重要質量特性之一。[1]汽車環境適應性試驗作為整車試驗開發和驗證中一個不可缺少的環節，已受到國內外汽車生產廠家的重視。[2]而溫度作為氣候環境的最重要的組成要素，有必要對汽車的使用環境溫度進行深入研究，知己知彼方能百戰不殆。本文以乘用車研究目標，對全國乘用車不同環境溫度下使用時長進行統計研究。

2 方法路線

想要計算乘用車不同環境溫度下使用時長的概率分布情況，需要了解每臺乘用車的使用時間和當時的溫度。將我國所有乘用車的在不同環境溫度下的使用時間相加，得到全國乘用車不同環境溫度下使用時長。將全國乘用車不同環境溫度下使用時長除以總時長，得到我國乘用車不同環境溫度下使用時長的概率分布情況。

但是我們不可能得到每臺乘用車的使用時間和當時的溫度，那么我們又怎樣得到我國乘用車不同環境溫度下使用時長的概率分布情況呢？這就是本文需要研究的內容。

按行政區等級劃分，可將我國劃分為省、市、縣、鄉、村及車輛個體幾個等級，級別越小，需要的數據量就越大，數據的獲取難度就越高，統計的準確度就越高。我們研究乘用車在不同環境溫度下使用時長的概率分布情況用以指導汽車產品的設計和驗證，不需要極致的準確性，考慮到目前能夠獲取的數據，本文以市級行政劃分來進行統計計算。

按照上文的算法，以市級行政劃分進行統計計算，需要每市級行政劃分的乘用車保有量、環境溫度、平均用戶出行時刻及用戶出行時長。以時間（小時）為坐標軸，計算每個時間點每臺車輛的平均出行時長，然后根據乘用車的保有量計算出所用車輛的每個時間點出行時長。最后統計出該地區每個溫度下的車輛出行時長。將所有地區的統計結果相加再除以總時長即可得出我國乘用車不同環境溫度下使用時長的概率分布情況。

3 數據及其來源

3.1 環境溫度數據

環境溫度數據來源于國家氣象信息中心——中國地面氣象站逐小時觀測資料。資料包括中國國家級地面站小時值數據，包括氣溫、氣壓、相對濕度、水汽壓、風、降水量等要素小時觀測值。[3]實時數據經過質量控制，各要素數據的實有率超過99.9%，數據的正確率均接近100%。[4]本文研究我國除港澳臺以外的31個省2021/6/28～2022/6/27的環境溫度數據：

式中：為某站點環境溫度逐小時時間歷程曲線，t為2021/6/28～2022/6/27逐小時時間。

3.2 汽車保有量情況

受自然、社會、經濟和政治等多種因素的影響，從東南沿海向西北內陸人口逐漸稀少，從東南沿海向西北內陸經濟發展水平逐漸降低。因此造成和不同地區受人口密度和經濟發展水平不同，汽車的保有量也不盡相同。為準確評估乘用車使用的環境溫度的概率分布情況，本文對全國356個地級市乘用車保有量情況進行研究。本文保有量數據來源于各省、市統計局發布的統計年鑒和國民經濟和社會發展統計公報數據。地級市汽車保有量數據函數為：

式中：為某地級市汽車保有量數據，全國地級市汽車保有量函數，我國地級行政單位。圖1是在2021年各省派出車保有量圖。

3.3 出行時刻及平均出行時長

受太陽輻射和地面散熱影響，一天內氣溫高低呈周期性變化，這種變化離地面愈近愈明顯。因此中午時氣溫最高，日出前氣溫最低。人們日常出行時刻有明顯的規律性，存在明顯的早、晚高峰，夜晚出行比例較低。因此乘用車使用的環境溫度出必考慮人們出行時刻的影響。隨著智能網聯和大數據技術的發展，可以通過用戶網聯數據計算出各地區用戶的日平均出行時刻和日平均出行時長h。圖2為某地區某車型用戶出行時刻統計結果。日出行時刻函數為：

式中：為某時刻出行車輛的比例，為時刻出行車輛的比例函數，小時時間。

4 統計算法

4.1 地區環境溫度計算

由于全國氣象站點多以縣級行政單位命名，各地區下轄的縣級單位數量各不相同，因此需要按地級行政單位，對各氣象站點進行定位。按各省、市統計年鑒數據，全國共有2879個縣級行政單位，國家氣象科學數據中心數據站點共2167個，按各站點的經緯度進行定位后，定位到各縣區的站點有2104個。然后對每個地級行政單位的下轄站點的每個時間點的溫度數據進行算術平均值計算：

式中：為某地級行政單位環境溫度逐小時時間歷程曲線，n為地級行政單位下轄氣象站點數量，為第i個站點環境溫度逐小時時間歷程函數。

4.2 每時刻出行時長

某地區乘用車平均日出行時長為h小時，受人們日常出行時刻的影響，那么平均每臺車出行時長的逐小時時間歷程曲線可用下式計算：

式中：為某站點平均每臺車出行時長的逐小時時間歷程曲線，為時間逐小時時間歷程函數，的所有值均為常數h。

4.3 地區乘用車不同環境溫度下使用時長統計

統計曲線上，每個溫度值對應的曲線上所有出行時長的和（統計間隔為1℃）：

式中：為某地區某溫度下平均用車時長，n為某地區某溫度出現的次數。

將所有溫度下的用車時長按溫度從小到大排列，得到地區溫度時長函數：

式中：為某地區逐溫度下用車時長，為某地區逐溫度下用車時長函數。

4.4 全國乘用車不同環境溫度下使用時長統計

將所有地區的統計結果相加再除以總時長即可我國乘用車不同環境溫度下使用時長，可按下式進行計算：

式中：為全國乘用車不同溫度下用車時長，為某地區不同溫度下用車時長。

4.5 全國乘用車不同環境溫度下使用時長概率分布

全國乘用車不同溫度下用車時長與全國總的用車時長的比值，即為全國乘用車不同環境溫度下使用時長概率分布情況：

式中：為全國乘用車不同溫度使用概率。

5 計算結果

按以上算法，得出全國乘用車不同環境溫度下使用時長概率分布情況如圖3所示。

6 結論

由統計結果可知，我國乘用車不同環境溫度下的概況分布為0.3%～99.7%對應的溫度為-18℃～36℃，使用環境溫度極值為最低至-41℃，最高為46℃。汽車企業在進行汽車設計時要保證產品質量，必須要了解清楚產品所需要面臨的使用環境，綜合衡量產品成本和質量，進行針對性的設計和驗證。因此全國乘用車不同環境溫度下使用時長概率分布情況，對汽車產品的設計和試驗驗證有著非常重大的指導意義。

本文著重探討了一種全國乘用車不同環境溫度下使用時長概率分布情況的數學模型建立方法，由于數據有限，結果僅供參考?？梢愿鶕枰?，按照全國縣、鄉、村甚至車輛個體為計算區塊，進行更長時間跨度的統計計算，甚至可以為某個車型、某個地區單獨進行統計計算，更好的服務于我國汽車產品的質量提升。

研發項目：汽車可靠性試驗規范正向開發技術研究。所屬領域：汽車試驗。

參考文獻：

[1]中國人民解放軍總裝備部. GJB 4239—2001《裝備環境工程通用要求》［S］.2001：1.

[2]程源，劉培培，趙林平，等.汽車“三高”環境適應性試驗開發和驗證［J］．公路與汽運，2016，3：11-13.

[3]中國科學院地理科學與資源研究所.中國氣象要素逐日站點觀測數據集[EB/OL].（2023.12.01）[2023.12.01].http：//www.igsnrr.ac.cn/.

[4]國家氣象科學數據中心.中國地面氣象站逐小時觀測資料[EB/OL].（2023.12.01）[2023.12.01].http：//data.cma.cn/.