在当前“双碳”战略背景下,交通运输行业作为能源消耗和污染排放大户,必须要为达成这一目标做出贡献。车辆能耗是在人-车-路综合作用下的结果,因此,降低能耗可以从车辆、道路以及驾驶员这三个角度出发,但是受限于传统节油技术几乎到达节油潜力极限、短期内难以改观的城市拥堵现状以及某些高寒地区较慢的新能源汽车市场渗透率,从驾驶员的角度出发,改善驾驶行为是一种在短期内实现节能减排的可行办法。公共交通运输作为交通运输行业的重要组成部分,在公交营运企业中推广生态驾驶技术不仅会取得良好的社会效益,而且将会降低营运企业的能源支出成本,产生显著的经济效益。本文基于纯电动公交车实际运行数据,考虑交通状态、环境温度以及载客量对于能耗的影响,提出了一种以能耗为单一评价指标的公交车驾驶员驾驶行为经济性评价方法以量化评估驾驶员的生态驾驶水平,并通过分析驾驶行为参数,识别驾驶员的不良驾驶行为并指导改进驾驶行为。评价和分析结果一方面可以反馈给驾驶员以帮助生态驾驶行为养成和节能效果的长期维持,另一方面可以反馈给营运企业作为激励机制的评估依据。具体而言,在提出的驾驶行为经济性评价方法的大框架下,本文分别分析了交通状态、环境温度以及载客量对于能耗的影响,并在分析结果的基础上,排除了这三个因素对于评价结果的影响,建立了驾驶行为经济性评价方法。本文主要工作包括:首先,提出了一种基于低频数据的交通状态识别方法。针对数据低频性,提出采用样条插值对车速数据进行插补以恢复部分车辆速度和加速度信息;考虑公交车运行的特殊性,提出基于站点划分短行程以避免由于乘客上下车时间不确定导致的交通状态的误判;通过对比高频数据和插值后数据的特征参数的一致性,确定平均车速、减速比例和怠速比例作为描述短行程交通状态的特征参数,并基于K-means聚类进行交通状态划分,最终结果表明上述三个特征参数在较好地区分交通状态的同时,很好地区分了由于交通状态不同所导致的能耗差异。第二,分析了环境温度对于车辆能耗的影响。从环境温度对于电池性能和空调附件的影响这两个方面出发,将温度划分为四个温度区间(-∞,-10℃]、(-10℃,0℃]、(0℃,26℃]、（26℃,+∞）,并基于Mann-Whitney秩和检验证明了不同温度区间的能耗差异显著性。提出的划分温度区间方法,既可避免以温度值作为样本划分标准所导致的同一温度值下样本数量不足的问题,也可以保证在同一温度区间内,温度对于能耗的影响程度是相近的。其次,探索了由于载客量变化所导致的行车能耗的时变特性。公交车在运行过程中载客量变化具有较为明显的规律性,因此为分析载客量对于能耗的影响,首次提出了公交车能耗时变特性的概念。基于历史数据统计分析了工作日和节假日不同时间段由于载客量变化所导致的能耗水平差异,并分别基于高斯函数和多项式函数刻画了由于载客量所导致的行车能耗的时变特性。最后,在上述工作基础上,提出一种生态驾驶评分方法,长春市19辆4路公交车一年的出行能耗被转化为了生态驾驶得分。结果显示,所提出的驾驶行为经济性评价方法很好地区分了不同驾驶水平的驾驶员,此评分办法的分数高低仅依赖于驾驶员的经济驾驶水平,而不会受到外界因素的影响,并且驾驶行为参数的分析结果可以作为针对不同驾驶员的个性化指导意见的依据,以帮助驾驶员改进不良驾驶行为,提高经济驾驶能力。本文以车辆大数据为数据基础,以对于公交车能耗具有显著影响的交通状态、环境温度以及载客量这三个主要因素为研究对象,量化分析交通状态、环境温度以及载客量对于公交车行车能耗的影响,实现了上述因素对于能耗影响的解耦分析,并建立了合理的生态驾驶评分方法。本文的研究工作为在大数据背景下实现生态驾驶的推广和应用奠定了基础,同时也为探索车辆大数据新的应用价值以及应用开发新模式提供了思路。