Reducing Transportation Greenhouse Gas Emissions Through the Development of Policies Targeting High-Emitting Trips
Notice bibliographique
Résumé
Traffic emission inventories have been under development for decades, often relying on data from traffic assignment models, ranging from macroscopic models generating average link speeds, to more detailed microscopic models with instantaneous speed profiles. Policy testing within such frameworks has often focused on identifying changes in total emissions, or in emissions aggregated at a zonal or street level. Emissions from specific trips or trajectories are seldom analyzed, although reductions in greenhouse gas (GHG) emissions can be achieved more efficiently when targeting high emitters. In this paper, we propose a different approach to reducing transportation GHG emissions, by catering policies to specific trips based on their emission burden. We focus on the City of Toronto downtown. Using second-by-second speed data for entire trajectories, GHGs (in CO 2eq ) and nitrogen oxides (NO x ) emissions were estimated. We observe that the destinations attracting the highest trip emissions tend to be in the hospital and financial districts. Trips originating and ending in the downtown area are responsible for a small share of total emissions, although they have high emission intensity. Removing trips with high total emissions and high emission intensity led to significant reductions in CO 2eq and NO x emissions, whereas removing shorter trips, did not have a significant influence on total emissions nor emission intensities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».