Environmental and Energy Implications of Emerging Technologies and Trends in Road Transport
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation investigates the environmental impacts of emerging transportation technologies and trends, including automated vehicles (AVs), electric vehicles, transportation network companies (TNCs), and off-peak delivery (OPD) programs in urban settings. It identifies and quantifies the potential shifts in greenhouse gas (GHG) and air pollutant emissions attributable to these innovations. Revealed travel survey data collected in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) is used in parallel with a mixed integer linear programming (MILP) optimization model to quantify the kilometers traveled associated with various forms of AV deployment. Research results reveal that privately owned automated vehicles (PAVs) could affect public transit ridership and significantly reduce household vehicle ownership, but might increase total vehicle kilometers traveled (VKT) and GHG emissions, underscoring the need for policies that limit unoccupied vehicle travel and encourage shared vehicle use. An analysis of electric shared automated vehicles (SAVs) presents an intricate balance between vehicle ownership and sharing, increased mileage, and GHG emissions. Using another MILP model, the study underlines the significance of eco-charging—optimizing charging schedules to align with low-emission periods of the electricity grid—as a viable strategy for reducing the operational emissions of electric SAVs. However, it cautions that the gains from reduced vehicle ownership and eco-charging might be offset by the additional vehicle mileage, particularly with higher levels of vehicle sharing. A quantification of GHG emissions from TNC operations using comprehensive real-world data, reveals how strategies such as reducing deadheading, promoting vehicle pooling, and accelerating electrification could play a role in limiting the environmental impact of ride-hailing services. Finally, an examination of OPD programs' environmental impacts through regional travel demand simulations in the GTHA, demonstrates that while such initiatives can reduce vehicular hours traveled (VHT), they might inadvertently increase VKT due to changes in freight routing and induced passenger demand, with a varied impact on GHG and air pollutants emissions. By providing a nuanced understanding of the environmental impacts of these emerging technologies and trends, this dissertation offers valuable insights for policymakers and transportation planners aiming to promote sustainable transportation in the face of evolving urban transport dynamics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».