Evaluating Emission Reduction Policies along an Urban Arterial Highway Using the AIMSUN Model
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of cities and the increasing traffic congestion have made vehicle emissions worse, especially in developing countries. Governments worldwide are now relying on regulations and policies to manage and reduce these emissions effectively. This change in approach towards emission control is also happening in developing nations. In this study, the effects of these policy measures are quantified using a calibrated integrated traffic and emission model (AIMSUN), and two hypothetical scenarios were analyzed: one scenario is where electric vehicles (EVs) replace traditional internal combustion EVs (ICEVs) in the study area and another scenario is assuming strict implementation of Euro 4/IV emission standards. The results showed that shifting towards a higher proportion of EVs leads to significant reductions in emissions but requires increased battery consumption, highlighting the trade‐off between reducing emissions and higher energy demand. Implementing Euro 4/IV standards could considerably reduce emissions, especially from motorcycles and trucks. It suggests that focusing on these categories with a phased implementation approach could bring significant environmental benefits. Policymakers in developing countries should adopt a rounded approach instead of implementing strict policies. It is crucial for them to carefully weigh the pros and cons of policy instruments before making any decisions. This study shows how traffic micro‐simulation modeling coupled with emission models can be used in evidence‐based decision‐making.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».