Data-Gouv-FR/etude-facteurs-demissions-des-differents-modes-de-transport-routier

该数据集源自欧洲数据库HBEFA v4.1（道路运输排放因子手册），提供不同道路运输方式的排放因子，即污染物排放量（以克/公里为单位），涵盖所有道路车辆类别（包括轿车、轻型商用车、重型车辆和摩托车），每个类别又分为多个子类别，适用于多种交通情况（道路类型、限速和交通饱和度）。提取的数据是聚合排放因子，涉及CO、HC、NOx和颗粒物，按车辆类别（轿车、轻型商用车、重型卡车、长途客车、公交车和摩托车）、燃料类型（汽油、柴油，以及仅用于公交车的天然气）、平均交通条件（城市、农村和法国混合）以及从2020年到2030年的每一年进行汇总。链接至HBEFA及其文档：https://www.hbefa.net/e/index.html。注释或注意事项：提供的聚合排放因子（1）基于由IFSTTAR（现为古斯塔夫·埃菲尔大学）构建的详细前瞻性车辆库存（https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02888899/document），（2）对于轻型车辆，包含了发动机冷启动引起的平均额外排放。如需补充温室气体排放因子数据，可参考Base Carbone®（https://www.bilans-ges.ademe.fr/fr/accueil）。完整的HBEFA v4.1数据库包含许多其他污染物的排放因子，按精细车辆类别、欧标或特定交通情况细分，可在HBEFA网站下载（费用为250欧元或150欧元用于版本更新）。This dataset is derived from the European database HBEFA v4.1 (Handbook of emissions factors for Road Transport), which provides emission factors, i.e., pollutant emissions in g/km for all categories of road vehicles (passenger car, light commercial vehicle, heavy vehicle and motorised two-wheeler), each divided into several sub-categories, for a wide variety of traffic situations (road type, speed limit and associated traffic saturation level). The extracted data are aggregated emission factors of CO, HC, NOx and particles by vehicle category (car, light commercial vehicle, heavy truck, coach, bus and motorised two-wheeler), by fuel (petrol, diesel and CNG only for buses), for average traffic conditions (urban, rural and mixed France) and for each year from 2020 to 2030. Link to HBEFA and its documentation: https://www.hbefa.net/e/index.html. Comment or point of vigilance: the aggregated emission factors provided (1) are based on a detailed prospective vehicle fleet built by IFSTTAR, now Gustave Eiffel University (https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02888899/document) and (2) incorporate for light vehicles average over-emissions induced by cold engine starts. If you want to supplement this data with greenhouse gas emission factors, they are available in the Base Carbone® (https://www.bilans-ges.ademe.fr/fr/accueil). Finally, the complete HBEFA v4.1 database with emission factors for many other pollutants, detailed by fine vehicle categories, Euro standards or specific traffic situations can be downloaded from the HBEFA website (€250 or €150 for a version update).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自欧洲道路运输排放因子手册HBEFA v4.1，聚焦于法国道路运输各类模式的排放因子。通过提取HBEFA中关于CO、HC、NOx及颗粒物的聚合排放数据，结合IFSTTAR（现为古斯塔夫·埃菲尔大学）构建的车辆详细前瞻性编队，并纳入轻型车辆冷启动导致的平均超额排放，最终形成了涵盖2020至2030年、针对不同车辆类别（轿车、轻型商用车、重型卡车、客车、公交车及摩托车）、燃料类型（汽油、柴油及公交专用天然气）以及平均行驶条件（城市、乡村及法国混合路况）的综合性排放因子数据集。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的精细划分与前瞻性视角。它不仅按车辆类型、燃料及年度进行分层，还整合了不同交通场景下的排放表现，使研究者能够获取更具代表性的平均排放因子。值得注意的是，数据集特别针对轻型车辆引入了冷启动引发的额外排放校正，提升了现实情景的模拟精度。此外，该数据与法国官方碳数据库Base Carbone®形成互补，但本身聚焦于传统污染物，为道路交通环境影响评估提供了高时效性（2020-2030年）的基础数据支撑。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用此数据集。加载时需指定配置名称为'fichier'，执行`load_dataset("Data-Gouv-FR/etude-facteurs-demissions-des-differents-modes-de-transport-routier", "fichier")`即可获取训练分割数据。返回的Dataset对象以Parquet格式存储，包含完整的排放因子表格。如需更精细的污染物类别、具体车辆排放标准或特定交通状况下的详细数据，则需直接访问HBEFA官方站点（付费下载）。该工具特别适合环境科学研究、交通政策分析及排放清单编制等应用场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自欧洲排放因子数据库HBEFA v4.1，由法国公共数据平台data.gouv.fr于2021年发布，主要研究人员与机构包括IFSTTAR（现为古斯塔夫·埃菲尔大学）及ADEME等。其核心研究问题聚焦于量化不同道路运输模式（如私家车、轻型商用车、重型车辆及摩托车）的污染物排放因子，涵盖CO、HC、NOx及颗粒物等关键指标，并考虑燃料类型（汽油、柴油、天然气）及交通情景（城市、乡村、混合路况）的差异。数据集提供了2020至2030年间的逐年排放估算，对交通政策制定、环境评估及低碳转型研究具有重要影响，尤其为法国及欧洲的排放清单编制与气候行动提供了基础参考。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于应对道路运输排放因子估算的复杂性，包括车辆技术多样性、行驶工况差异及燃料类型对排放的非线性影响。构建过程中面临的挑战包括：整合欧洲HBEFA数据库的高粒度数据（如Euro标准、车辆细分类别）与法国本地化车辆构成（基于IFSTTAR的预测模型），同时需校正冷启动导致的超额排放。此外，数据覆盖时段为未来十年（2020-2030），需依赖前瞻性车辆队列模拟，增加了不确定性。数据集还受限于仅发布部分污染物（CO、HC、NOx、颗粒物），温室气体排放因子需另行查阅Base Carbone®，且完整HBEFA数据库需付费获取，限制了研究的全面性。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自欧洲交通排放因子手册HBEFA v4.1，专注于量化不同道路运输模式的环境足迹。其经典使用场景在于为各类车辆——包括私家车、轻型商用车、重型货车、客车、公交车及摩托车——提供基于行驶状况的污染物排放因子，涵盖一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化物及颗粒物等关键指标。研究者可依据道路类型、限速及交通饱和程度，评估特定交通情境下的排放强度，从而构建精准的区域交通排放清单。数据还整合了冷启动引发的额外排放，使模拟更贴近实际运行条件，尤其适用于城市交通规划与空气质量管理的交叉领域。

实际应用

在实际应用中，该数据集为政府及环保机构制定交通脱碳战略提供了坚实的数据基石。城市规划者可利用其排放因子评估不同道路设计方案的环境影响，优化拥堵收费或低排放区政策。企业物流部门能据此核算运输车队的碳足迹，辅助绿色供应链的决策优化。此外，数据与法国碳数据库Base Carbone®互补，为企业的全生命周期碳排放报告提供方法论支持，推动了交通行业从传统排放评估向精细化、可量化管理模式的转变。

衍生相关工作

基于该数据集衍生了一系列具有影响力的研究工作。原始数据依托IFSTTAR构建的详尽车辆演变模型，为未来车辆技术渗透率与排放削减潜力的预测奠定了基础。学术界利用HBEFA框架开展了城市交通微环境暴露评估，剖析了行人及骑行者在不同拥堵水平下接触空气污染物的风险。同时，研究者将排放因子整合至宏观交通仿真模型中，量化了电动化转型对道路运输排放峰值的削减效应。这些工作共同拓展了排放因子在健康地理学与可持续交通科学中的交叉应用边界。