本發(fā)明涉及節(jié)能減排評估方法領(lǐng)域，具體是一種基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法。

背景技術(shù)：

目前，共享出行節(jié)能減排評估通常采用小樣本、小范圍、信息不完備的調(diào)查數(shù)據(jù)，難以提煉有代表性的共享出行人車屬性及時空分布規(guī)律，對準確估計其整體影響產(chǎn)生了很大的制約。同時，現(xiàn)有的共享出行節(jié)能減排評估方法多針對共享出行替代傳統(tǒng)交通方式所產(chǎn)生的直接效果評估，而忽略了由于共享出行方式改變用戶未來購車換車意愿所帶來的產(chǎn)業(yè)相關(guān)的間接效果，評估方法不完整。由于數(shù)據(jù)和方法的局限性大大降低了共享出行效果評估的可靠度，存在對政策制定產(chǎn)生偏差的風險。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是提供一種基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)共享出行節(jié)能減排評估方法和數(shù)據(jù)存在不足的問題。

為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）基于共享出行服務(wù)平臺和汽車企業(yè)平臺，采集數(shù)據(jù)并對應(yīng)建立共享出行訂單數(shù)據(jù)庫和車輛燃料消耗數(shù)據(jù)庫，開展共享出行用戶行為調(diào)查，構(gòu)建共享出行用戶行為選擇數(shù)據(jù)庫；

（2）集成共享出行訂單數(shù)據(jù)庫、車輛燃料消耗數(shù)據(jù)庫和用戶行為選擇數(shù)據(jù)庫，生成共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)；

（3）基于共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)，建立車用燃料生命周期模型、環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型；其中：

車用燃料生命周期模型測算共享出行能耗排放以及不采用共享出行采用替代交通方式能耗排放，評估產(chǎn)生的直接節(jié)能減排效果；

環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型測算共享出行引起的用戶購車換車意愿改變所帶來的汽車生產(chǎn)制造及服務(wù)相關(guān)行業(yè)的能耗和排放變化，評估所產(chǎn)生的間接節(jié)能減排效果；

（4）模擬政府、企業(yè)、居民的行為變化對共享出行節(jié)能減排效果的影響，設(shè)定政企民聯(lián)合減排、政府企業(yè)合作減排、政府居民合作減排、企業(yè)居民合作減排、政府管控、企業(yè)運營、居民行為改變策略，調(diào)整相應(yīng)的政策變量，并重復(fù)執(zhí)行步驟（3）；

（5）分析步驟（4）調(diào)整政策變量后政企民聯(lián)合減排、政府企業(yè)合作減排、政府居民合作減排、企業(yè)居民合作減排、政府管控、企業(yè)運營、居民行為改變策略的節(jié)能減排效果及實施難易程度，明確政府、企業(yè)、居民各自的減排責任和具體措施，提出近期、中期、遠期實現(xiàn)共享出行節(jié)能減排的有效路徑。

所述的基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，其特征在于：所述的步驟（1）中通過共享出行服務(wù)平臺，實時采集共享出行的海量訂單數(shù)據(jù)，建立訂單數(shù)據(jù)庫；借助汽車企業(yè)平臺采集車輛數(shù)據(jù)，建立車輛燃料消耗數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)共享出行訂單的時空分布以及出行車輛的技術(shù)性能指標，將訂單信息和車輛燃料信息智能匹配；步驟（1）中還開展共享出行用戶行為調(diào)查，捕捉用戶的社會經(jīng)濟屬性、替代交通方式、及未來行為意向信息，建立共享出行用戶行為選擇數(shù)據(jù)庫。

所述的基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，其特征在于：所述的步驟（3）中依托共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)構(gòu)建車用燃料生命周期模型，通過車用燃料生命周期模型解析共享出行車輛及替代交通方式所用燃料在開采、運輸、轉(zhuǎn)換、加工、終端使用全生命周期過程中的能耗和排放，并考慮不同服務(wù)類型、有效服務(wù)里程、車輛燃料類型、運行路況、區(qū)域差異關(guān)鍵因素對共享出行能耗和排放的作用測算共享出行能耗排放，考慮傳統(tǒng)交通方式的燃料類型、運行路況、區(qū)域差異關(guān)鍵因素測算不采用共享出行采用替代交通方式的能耗排放，以評估共享出行的直接節(jié)能減排效果。

所述的基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，其特征在于：所述的步驟（3）中依托共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型，測算用戶受共享出行影響而改變未來購車換車意愿所造成的汽車生產(chǎn)制造及服務(wù)等行業(yè)的能耗和排放變化，以評估共享出行的間接節(jié)能減排效果。

所述的基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，其特征在于：所述的步驟（4）中，對政府、企業(yè)、居民的行為進行模擬，將提高電動車占比、推廣使用清潔能源、縮短接單時間、提高共乘人數(shù)、提高拼車成功率、提高共享出行服務(wù)使用率上述政策行為有序組合，形成政企民聯(lián)合減排、政府企業(yè)合作減排、政府居民合作減排、企業(yè)居民合作減排、政府管控、企業(yè)運營、居民行為改變策略。

本發(fā)明構(gòu)建了適用于共享出行分析的用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)，測算共享出行節(jié)能減排效果，建立車用燃料生命周期模型和環(huán)境投入-產(chǎn)出模型，分別評估共享出行的直接和間接節(jié)能減排效果，開展政策效果模擬，形成共享出行節(jié)能減排路徑。

與已有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在：

本發(fā)明基于共享出行海量訂單數(shù)據(jù)、車輛燃料消耗數(shù)據(jù)和共享出行用戶行為數(shù)據(jù)，首次生成了適用于共享出行分析的用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)，能夠更為準確地呈現(xiàn)共享出行的人車屬性及時空分布特征，提高了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的代表性、可靠性和連續(xù)性。提出了綜合評估共享出行節(jié)能減排的方法體系，系統(tǒng)地測算了共享出行的直接和間接節(jié)能減排效果，并通過政策模擬確定了政府、企業(yè)、居民各自的減排責任和有效措施，具有精度高、可操作性強、主體明確等特點，能夠有效支撐政府管理和規(guī)劃及企業(yè)運營決策。

附圖說明

圖1為基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法的流程示意圖。

具體實施方式

如圖1所示，基于大數(shù)據(jù)的共享出行節(jié)能減排評估方法，包括以下步驟：

（1）基于共享出行服務(wù)平臺和汽車企業(yè)平臺，采集數(shù)據(jù)并對應(yīng)建立共享出行訂單數(shù)據(jù)庫和車輛燃料消耗數(shù)據(jù)庫，開展共享出行用戶行為調(diào)查，構(gòu)建共享出行用戶行為選擇數(shù)據(jù)庫；

（2）集成共享出行訂單數(shù)據(jù)庫、車輛燃料消耗數(shù)據(jù)庫和用戶行為選擇數(shù)據(jù)庫，生成共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)；

（3）基于共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)，建立車用燃料生命周期模型、環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型；其中：

車用燃料生命周期模型測算共享出行能耗排放以及不采用共享出行采用替代交通方式能耗排放，評估產(chǎn)生的直接節(jié)能減排效果；

環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型測算共享出行引起的用戶購車換車意愿改變所帶來的汽車生產(chǎn)制造及服務(wù)相關(guān)行業(yè)的能耗和排放變化，評估所產(chǎn)生的間接節(jié)能減排效果；

（4）模擬政府、企業(yè)、居民的行為變化對共享出行節(jié)能減排效果的影響，設(shè)定政企民聯(lián)合減排、政府企業(yè)合作減排、政府居民合作減排、企業(yè)居民合作減排、政府管控、企業(yè)運營、居民行為改變策略，調(diào)整相應(yīng)的政策變量，并重復(fù)執(zhí)行步驟（3）；

（5）分析步驟（4）調(diào)整政策變量后政企民聯(lián)合減排、政府企業(yè)合作減排、政府居民合作減排、企業(yè)居民合作減排、政府管控、企業(yè)運營、居民行為改變策略的節(jié)能減排效果及實施難易程度，明確政府、企業(yè)、居民各自的減排責任和具體措施，提出近期、中期、遠期實現(xiàn)共享出行節(jié)能減排的有效路徑。

步驟（1）中通過共享出行服務(wù)平臺，實時采集共享出行的海量訂單數(shù)據(jù)，建立訂單數(shù)據(jù)庫；借助汽車企業(yè)平臺采集車輛數(shù)據(jù)，建立車輛燃料消耗數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)共享出行訂單的時空分布以及出行車輛的技術(shù)性能指標，將訂單信息和車輛燃料信息智能匹配；步驟（1）中還開展共享出行用戶行為調(diào)查，捕捉用戶的社會經(jīng)濟屬性、替代交通方式、及未來行為意向信息，建立共享出行用戶行為選擇數(shù)據(jù)庫。

步驟（3）中依托共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)構(gòu)建車用燃料生命周期模型，通過車用燃料生命周期模型解析共享出行車輛及替代交通方式所用燃料在開采、運輸、轉(zhuǎn)換、加工、終端使用全生命周期過程中的能耗和排放，并考慮不同服務(wù)類型、有效服務(wù)里程、車輛燃料類型、運行路況、區(qū)域差異關(guān)鍵因素對共享出行能耗和排放的作用測算共享出行能耗排放，考慮傳統(tǒng)交通方式的燃料類型、運行路況、區(qū)域差異關(guān)鍵因素測算不采用共享出行采用替代交通方式的能耗排放，以評估共享出行的直接節(jié)能減排效果。

步驟（3）中依托共享出行用戶-車輛-訂單多維大數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型，測算用戶受共享出行影響而改變未來購車換車意愿所造成的汽車生產(chǎn)制造及服務(wù)等行業(yè)的能耗和排放變化，以評估共享出行的間接節(jié)能減排效果。

步驟（4）中，對政府、企業(yè)、居民的行為進行模擬，將提高電動車占比、推廣使用清潔能源、縮短接單時間、提高共乘人數(shù)、提高拼車成功率、提高共享出行服務(wù)使用率上述政策行為有序組合，形成政企民聯(lián)合減排、政府企業(yè)合作減排、政府居民合作減排、企業(yè)居民合作減排、政府管控、企業(yè)運營、居民行為改變策略。

如圖1所示，構(gòu)建共享出行服務(wù)平臺實時采集用戶和車輛的出行數(shù)據(jù)；共享出行用戶行為調(diào)查的作用是收集用戶的社會經(jīng)濟屬性、交通出行方式以及未來的購車意愿等信息；車用燃料生命周期建模的作用是模擬交通方式所用燃料在開采、運輸、轉(zhuǎn)換、加工、終端使用等全生命周期過程中的能耗和排放。

環(huán)境投入-產(chǎn)出分析模型的作用是描述各行業(yè)之間的投入產(chǎn)出關(guān)系及其產(chǎn)生的環(huán)境影響；替代交通方式能耗排放測算的作用是測算用戶不選擇共享出行情況下，采用其他替代交通方式所產(chǎn)生的能耗和排放；直接節(jié)能減排效果評估的作用是評估共享出行替代傳統(tǒng)交通方式后所產(chǎn)生的車用燃料相關(guān)的能耗和排放變化；間接節(jié)能減排效果評估的作用是評估用戶受共享出行影響而改變未來購車換車意愿所帶來的產(chǎn)業(yè)相關(guān)的能耗和排放變化。

政策效果模擬的作用是模擬提高電動車占比、推廣使用清潔能源、縮短接單時間、提高共乘人數(shù)、提高拼車成功率、提高共享出行服務(wù)使用率等政策行為對共享出行節(jié)能減排效果的影響；政企民聯(lián)合減排的作用是模擬政府、企業(yè)、居民行為共同變化對共享出行節(jié)能減排的影響，此處政府行為包括提高電動車占比和推廣使用清潔能源等，企業(yè)行為包括縮短接單時間、提高共乘人數(shù)、提高拼車成功率等，居民行為包括提高共享出行服務(wù)使用率等；政府企業(yè)合作減排的作用是模擬政府和企業(yè)行為共同變化對共享出行節(jié)能減排的影響；政府居民合作減排的作用是模擬政府和居民行為共同變化對共享出行節(jié)能減排的影響；企業(yè)居民合作減排的作用是模擬企業(yè)和居民行為共同變化對共享出行節(jié)能減排的影響；政府管控的作用是模擬政府行為單獨變化對共享出行節(jié)能減排的影響；企業(yè)運營的作用是模擬企業(yè)行為單獨變化對共享出行節(jié)能減排的影響；居民行為改變的作用是模擬居民行為單獨變化對共享出行節(jié)能減排的影響；共享出行節(jié)能減排路徑的作用是制定近期、中期、遠期實現(xiàn)共享出行節(jié)能減排的有效路徑。