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J-GLOBAL ID：201702242334694235   整理番号：17A1062491

データ駆動トラック活性モデル出力を用いた高分解能都市規模大型トラック排出目録の開発【Powered by NICT】

Developing high-resolution urban scale heavy-duty truck emission inventory using the data-driven truck activity model output

著者 (3件)： Perugu Harikishan (University of Cincinnati, 735 Engineering Research Center, Cincinnati, OH 45221, United States) ,  Wei Heng (University of Cincinnati, 735 Engineering Research Center, Cincinnati, OH 45221, United States) ,  Yao Zhuo (University of Cincinnati, 735 Engineering Research Center, Cincinnati, OH 45221, United States)
資料名： Atmospheric Environment  (Atmospheric Environment)
巻： 155  ページ： 210-230  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0382D  ISSN： 1352-2310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大気質モデラーはしばしば放出モデルのための車両活動データを推定するための地域旅行需要モデルに依存しているが,ほとんどの現在の旅行需要モデルのにより信頼できる個人旅行活動よりもむしろ商品/サービス特異的旅行活動を出力できるだけである。移動排出モデルの入力トラック関連活性を開発し,最終的にトラック特異的グリッド分けした排出量を生成するためにデータ駆動,空間回帰と出力最適化トラックモデル(予備トラック)の成功した適用を示した。提案された方法論を検証するために,米国におけるシンシナティ大都市圏がケーススタディーの場所として選択した。結果から,トラックマイルは,従来の方法-全体で32%移動提案モデルトラックマイル以下を過小評価する傾向があることを用いて予測された移動したことが分かった。異なるトラックタイプの決定値の係数は0.82~0.97の範囲にあり,0.51の最小モデル適合を示した運動家であった。,従来法から計算した排出インベントリーも,PM_2のNO_x,SO_2で 35%,VOCで 43%,BCについて 43%,OCで 47%, 49%すなわち 37%過小評価された。さらに,提案した方法は,全ての汚染物質のための国家排出インベントリーの~7%以内で予測した。よりトラック活性が期待される本論文で使用したボトムアップ格子方法論は排出を割り当てるグリッドセルにでき,地域土地利用データに対して検証した。最も重要なことは,提案した方法を用いて,トラック型によるグリッド化された排出インベントリー,意思決定者にとって特に興味のあることを分離するために容易で,現在,大気汚染防止のための異なるトラックカテゴリー特異的旅行需要管理戦略を試験するために信頼性のある方法である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 土地利用 ,  アメリカ合衆国 ,  *トラック ,  信頼性 ,  排出量 ,  *都市 ,  汚染物質 ,  事例研究 ,  旅行 ,  最適化
準シソーラス用語： 排出インベントリ ,  過小評価 ,  旅行需要 ,  大気質 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 空間回帰モデリング ,  EPA MOVES ,  路上格子化された放出目録 ,  ボトムアップ放出処理 ,  BC/ECとOC

分類 (1件)： 大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (8件)： データ駆動 ,  トラック ,  活性 ,  モデル出力 ,  高分解能 ,  大型トラック ,  目録 ,  開発