Estimation of Link–Based Emissions for a Truck Route in the Downtown Halifax, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Air quality degradation due to vehicular emission in urban areas poses a growing threat to human health. The objective of this study is to estimate vehicular emissions of a major truck route in Halifax, Canada and examine alternative policy scenarios for emission reduction. The study proposes a comprehensive emission estimation framework that utilizes information from field surveys and uses a simulation platform, the Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) 2010b. The paper focuses on major air pollutants, including , carbon monoxide (CO), nitrogen oxide (NOx), and particulate matter (PM10 and PM 2.5) that are estimated for the time periods of AM peak, mid day, off peak, PM peak and overnight. In total thirty simulation runs were conducted for the 10.39 km long route to estimate link by link emissions in both directions. The results suggest that emission rates are significantly affected by the traffic volume and time of the day. It is found that total NOx emissions are nearly 8 times higher than PM10 and PM 2.5 emissions and 1.15 times higher than CO emission. Existing truck traffic significantly contributes to the total emission in this busy road segment in the downtown core. Two alternative strategies were tested in order to reduce emission from the route. A ban on all trucks along the route significantly reduces all types of emission, ranging from 70.8% to 95.9% in comparison to the business-as-usual scenario. Limiting trucks at certain time period will reduces CO, NOx, PM10 and PM 2.5 by 34.5%, 28.9%, 26.8% and 26.79% respectively, which can be a reasonable solution in addressing the public concern regarding this truck route running through the Halifax urban core.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».