Estimation des émissions de CO2 à haute résolution spatiale et temporelle pour le transport routier de l'arrondissement montréalais de Saint-Laurent
Notice bibliographique
Résumé
La ville de Montréal s’est engagée à réduire ses émissions de GES de moitié sous le niveau de 1990 pour 2030 et vise la carboneutralité à l’horizon 2050. Pour s’y tenir, elle a besoin d’inventaires d’émissions de GES à haute résolution spatiale et temporelle afin de légiférer de manière éclairée et efficace. C’est dans ce cadre qu’intervient le projet de carte carbone de la Chaire de recherche du Canada sur la mesure de l’impact des activités humaines sur les changements climatiques à l’École de technologie supérieure. L’objectif de ce projet est de créer un jumeau numérique de la ville de Montréal où se superposeront des couches représentant les différentes émissions de GES à différents moments. \n \nLe but de cette étude est de fournir des recommandations pour les estimations d’émissions de CO2 de la carte carbone pour le secteur du transport routier dans l’arrondissement de SaintLaurent. Les objectifs sont d’utiliser la modélisation de la circulation dans le logiciel AIMSUN faite à partir de l’enquête origine/destination et de la coupler à des modèles d’estimations d’émissions : les trois modèles environnementaux d’AIMSUN (LEM : London Emissions Model, Panis et al., 2006, et le modèle de consommation de carburant) et MOVES. Ces quatre méthodes d’estimation d’émissions sont comparées et des analyses de sensibilité sont conduites. Afin d’utiliser la modélisation de la circulation avec tous les modèles environnementaux d’AIMSUN, celle-ci a dû être modifiée en passant de l’échelle mésoscopique à microscopique et de la méthode d’affectation des chemins Dynamic User Equilibrium (DUE) à Stochastic Route Choice (SRC). \n \nLes résultats montrent que c’est le changement d’échelle qui a le plus d’impact sur les résultats d’inventaires. Au global, la différence est de + 6 % d’estimation d’émissions pour le microscopique SRC par rapport au mésoscopique DUE. Pour les méthodes d’estimation d’émissions, c’est MOVES qui estime le plus d’émissions de CO2 (+ 2 % par rapport aux modèles microscopique d’AIMSUN, Panis et le modèle de consommation de carburant, et + 16 % par rapport à LEM), mais le modèle de MOVES tient aussi compte de plus de phénomènes d’émissions qui représentent plus de 10 % de l’inventaire final de MOVES (préchauffage moteur, accessoires…). \n \nAprès comparaison des avantages et inconvénients des quatre méthodes, ce sont soit le modèle de consommation de carburant d’AIMSUN, soit MOVES qui seraient recommandés pour la carte carbone. De futures recherches seront alors nécessaires afin d’étudier l’impact de la calibration du modèle de trafic, l’adaptation à Montréal du paramétrage, et l’automatisation du calcul des émissions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».