《Case Studies on Transport Policy》：Scooting Right Along: Gender and Attitudes Toward Shared E-Scooters Among U.S. University Students
编辑推荐：
本文针对尼泊尔加德满都谷地公共交通电动化需求，通过GPS采集3个月真实驾驶数据，结合GIS地形分析，首次构建了包含坡度因子的1200秒加德满都驾驶循环（KDC）。研究发现忽略坡度会导致能耗低估45.85%，所建KDC比国际标准驾驶循环（FTP75/UDDS/ECE R15s）能耗高22-36%，为热带山地城市电动公交的电池容量规划和充电设施布局提供了精准评估工具。
随着全球能源转型加速，电动汽车（EV）作为替代传统内燃机（ICE）车辆的重要选择，在减少温室气体排放方面展现出巨大潜力。然而在尼泊尔这样的山地国家，电动汽车的推广面临特殊挑战——陡峭的地形和独特的交通模式使得国际标准驾驶循环难以准确评估车辆实际能耗。加德满都谷地作为尼泊尔人口最密集的都市区，其公共交通系统正面临电动化转型的关键节点，但缺乏本地化的驾驶行为数据成为政策制定的瓶颈。
为破解这一难题，研究团队开展了一项针对加德满都城市公交的实证研究。通过为期三个月的GPS数据采集，结合开源地理信息系统（GIS）数据，首次构建了融合真实路况的加德满都驾驶循环（Kathmandu Driving Cycle, KDC）。这项发表于《Case Studies on Transport Policy》的研究，不仅揭示了山地城市电动公交的真实能耗规律，更为热带地区发展绿色交通提供了科学范式。
研究采用多技术融合的方法论：利用Teltonika TM2500设备以1Hz频率采集公交车辆运行数据；通过OpenStreetMap（OSM）和航天飞机雷达地形测绘任务（SRTM）数据提取道路坡度；运用马尔可夫链-蒙特卡洛（Markov Chain-Monte Carlo）方法构建驾驶循环；最后通过MATLAB/Simulink搭建能量消耗模型进行验证。特别值得注意的是，研究团队创新性地将道路坡度作为关键变量纳入评估体系，这相较于传统驾驶循环构建方法具有重要突破。
在路线特征分析部分（4.1节），研究发现所选28公里公交线路中71.19%为平坦道路，但仍有15.24%路段具有1-5%坡度，最大坡度达38.74%。这种地形特征直接影响了车辆运行模式——数据预处理（4.2节）显示，车辆速度主要集中在0-10km/h（37.04%）和10-20km/h（35.34%）区间，呈现出典型城市拥堵路况特征。
通过对74,968个运动片段（4.4节）的聚类分析，研究团队成功解析出加德满都公交的驾驶行为图谱：巡航状态占比最高（38.94%），但加速（25.22%）和减速（23.38%）片段合计近半数，这种频繁启停的模式与当地公交随停随走的运营特点高度吻合。特别值得关注的是，怠速时间占比达12.45%，反映出站点候客和交通拥堵对运行效率的显著影响。
在驾驶循环代表性评估（4.5节）中，研究团队创新性地采用18项评估参数进行多维验证。最终筛选出的候选循环CC4在平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）指标上表现最优，分别为10.39%和1.82%。该循环被确定为加德满都驾驶循环（KDC），其速度-加速度概率分布（SAPD）热图显示，当地公交驾驶行为更集中于低加速度区间，呈现出温和的驾驶风格。
最具启示性的发现来自能耗对比分析（4.6节）。当采用包含坡度的KDC进行能耗模拟时，电动公交能耗为0.685kWh/km；而忽略坡度因素会使能耗低估45.85%。与国际标准驾驶循环相比，KDC的能耗高出FTP75循环22.55%、UDDS循环25.5%、ECE R15s循环35.34%。这种显著差异凸显了山地城市特殊地形对电动汽车能耗评估的重要影响。
研究结论明确指出，基于真实驾驶数据构建的本地化驾驶循环对准确评估电动汽车能耗具有不可替代的价值。加德满都驾驶循环（KDC）不仅为尼泊尔制定电动汽车政策提供了科学依据，其方法论更适用于全球具有类似地形特征的发展中城市。该研究启示我们，在推进交通电动化进程中，必须重视本地化数据的采集与应用，避免直接套用国际标准导致的评估偏差。未来研究可扩展至不同季节、海拔区域的多车型验证，逐步建立国家级的交通数据库，为可持续交通系统建设提供更精准的决策支持。
