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J-GLOBAL ID:202002240615719681   整理番号:20A0498956

静的交通モデルからの排出量の推定:問題と解決策【JST・京大機械翻訳】

Estimating Emissions from Static Traffic Models: Problems and Solutions
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0581A  ISSN: 0197-6729  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)
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大都市域において,車両交通排出量の推定は,一般的に,静的交通機関(STA)モデルのような輸送計画モデルの出力に基づいている。しかし,このようなモデルは,戦略的な文脈で使用されており,交通条件の変化に関するいくつかの重要な単純化を意味し,それらの出力は時間的に激しく集約されている。さらに,待ち行列spバックのような動的な交通流現象を捉えることができず,混雑の不正確なモデリングをもたらす。混雑が増加した放出速度と強く相関するので,STAを用いることは信頼できない放出推定に導く可能性がある。本論文の最初の目的は,STAモデルが放出推定に導入する誤差を同定することである。次に,誤差のタイプと性質を考慮して,著者らの目的はポテンシャル解を提案することである。著者らの発見によると,主な誤差は,混雑のレベルと位置を正確にモデル化することのSTA不能性に関連している。この理由のために,準動的ネットワーク負荷によるSTA出力の後処理を提案し評価した。次に,事例研究として,ShockolmにおけるHBEFA排出係数と19km長の高速道路セグメントを用いて,提案した手法を評価した。総排出量に関しては,単純な静的ケースと比較して,その差はそれほど重要ではないが,ポストプロセッサは排出物の空間分布に関してより良く機能する。交通排出の位置特定効果を考慮すると,後者は分散,大気質,および曝露モデリングのような放出モデリングの応用において実質的な改善をもたらす可能性がある。Copyright 2020 Nikolaos Tsanakas et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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