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J-GLOBAL ID：202102254947578412   整理番号：21A1689860

乗心地からの排出削減は如何にして排出を減らすか?中国,Chengduにおける時空間解析【JST・京大機械翻訳】

How does ridesplitting reduce emissions from ridesourcing? A spatiotemporal analysis in Chengdu, China

著者 (5件)： Li Wenxiang (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, 516 Jungong Road, Shanghai 200093, PR China) ,  Li Wenxiang (Center for Supernetworks Research, University of Shanghai for Science and Technology, 334 Jungong Road, Shanghai 200093, PR China) ,  Pu Ziyuan (School of Engineering, Monash University, Jalan Lagoon Selatan, 47500 Bandar Sunway, Malaysia) ,  Li Yuanyuan (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, 516 Jungong Road, Shanghai 200093, PR China) ,  Tu Meiting (The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University, 4800 Cao’an Road, Shanghai 201804, PR China)
資料名： Transportation Research. Part D. Transport and Environment  (Transportation Research. Part D. Transport and Environment)
巻： 95  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W1057A  ISSN： 1361-9209  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乗り越しトリップをシェアリングする類似の経路を有するライダーを許す, Rティングは,交通渋滞と大気汚染を低減する有望な輸送技術である。本研究は,中国,成都におけるDidi ChuxingからのGPS軌跡データに基づいて,乗物分割が乗り物からの排出をどのように低減するかを調査することを目的とする。最初に,本研究は,乗物分割からの乗り物km当たりの排出低減を評価するために,規則的な乗り物と乗り越しトリップの両方の排出係数を定量化した。結果は,CO_2,CO,NO_x,およびHCの平均排出減少率が,それぞれ28.7%,32.5%,27.7%,および31.2%であることを示した。次に,排出低減の時空間解析は,乗り物分裂が,高速道路周辺のより多くの放出とピーク時間の間,一般的に減少することを示す。最後に,空間誤差モデルを採用して,乗物分割からの排出減少に及ぼす旅行関連および構築環境変数の影響を分析した。共有ライドの軌道重複率は,乗物分割の環境利益を拡大するための最も重要な決定因子であることが判明した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動度 ,  LIDAR ,  大気汚染 ,  *乗り心地 ,  交通機関 ,  高速道路 ,  トリップ ,  旅行 ,  交通混雑 ,  GPS
準シソーラス用語： 排出係数 ,  決定因子 ,  環境変数 ,  排出量低減 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ライド分割 ,  ライドソーシング ,  共有モビリティ ,  排出削減 ,  時空間パターン ,  空間誤差モデル

分類 (2件)： 大気汚染一般  (SB03010B) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乗心地 ,  排出削減 ,  中国 ,  時空間解析