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伯明翰大学的研究人员说，路由应用程序(例如Google Maps或诺基亚的Here平台)可以提供一种经济高效的实时计算排放热点的方法。

当驾驶员使用GPS技术计划和导航路线时，这些应用程序会定期捕获详细信息。根据皇家气象学会杂志Weather发布的最新研究，这些数据对于需要更好地了解繁忙道路上的交通流量的研究人员和计划人员而言是无价的。

道路运输中的当前排放数据是通过国家大气排放清单从许多不同来源整理而来的，并将其输入到年度报告中以证明符合排放目标。这些传统的空气质量模型中的许多模型都基于这样的假设，即交通以合法的速度限制自由流动，而在许多地区，交通流量会一天天变化。这些模型还忽略了可能是一天中特定时间的排放热点的单个道路或交叉路口的细粒度细节。

尽管在设计新的道路布局或交通改善方案时，城市规划人员可能会获得更详细的信息，但它需要顾问进行昂贵的建模。

研究人员认为，利用路由应用程序中的众包数据可以为高层建模和本地化建模提供低成本，高效的替代方案。

海伦·皮尔斯(Helen Pearce)博士 伯明翰大学地理，地球与环境科学学院的研究员领导了这项研究。她说：“有关空气质量管理的许多指导方针和政策都是基于每小时的时间快照以及一年中典型一天的平均流量。困难在于，在该时间段内，流量会发生巨大变化，并且因此，为了做出切实可行的决策，我们需要能够访问和利用这一更细粒度的细节。”

团队建议的方法在伯明翰繁忙的市中心的道路上进行了测试。通过地图提供商的API(应用程序编程接口)获得了行驶一系列道路的时间信息。从概念上讲，这类似于个人用于计算旅程时间的方法，但是使用API​​，研究人员能够在一天中的多个时间获取多条道路的信息。

在成功进行了初步研究之后，研究小组扩大了试验范围，将伯明翰市中心的920条主要道路连接纳入其中，并按小时间隔提取有关这些道路的信息。研究人员发现，他们能够清楚地证明典型工作日，周末之间交通流量的变化，以及特定社交事件的影响。

然后，可以使用包括Defra的速度相关排放函数数据库和交通运输部流量统计数据在内的各种来源的组合来计算速度相关排放。这些信息还有助于研究人员考虑汽油和柴油发动机之间的相对差异。

该研究的通讯作者龚兆亚博士说：“我们的方法可以提供对现实世界中车辆行为的重要见解。” “随着我们开始看到越来越多的电动和混合动力汽车，排放情况开始变得更加复杂，因为废气排放将会减少，但是我们仍然会看到刹车，轮胎和路面磨损的污染，所有这些都会发生变化。很大程度上取决于车辆的速度，因此这类数据对于开发精确的排放模型至关重要。”