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Enregistrement W7161850603 · doi:10.82308/29189

Capturing the effects of urban drive cycles and passenger ridership on transit bus emissions and investigating the potential of emission reduction strategies

2015· dissertation· en· W7161850603 sur OpenAlexaboutno aff
Ahsan Alam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasContext (archaeology)Transit (satellite)Public transportBus rapid transitReduction (mathematics)EstimationEmission inventory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban transportation is a major contributor to greenhouse gas (GHG) emissions and air pollution. Worldwide, planners and policy makers are consistently encouraging individuals to reduce their reliance on private vehicles while promoting the use of public transit. While transit buses reduce per-passenger emissions of GHG and air pollutants, they generate a large amount of emissions on a vehicle basis especially when they are fuelled by conventional diesel. This research was motivated by the importance of reducing transit bus emissions which can only be achieved after understanding the factors affecting transit bus emissions and exploring the effects of various emission reduction strategies. We started with exploring the emission estimation methods currently embedded within emission inventory models followed by a validation of the most commonly used model in North America, the Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), in a local context by collecting instantaneous bus speed and passenger ridership data across a variety of transit routes (downtown and suburban/highway) and bus types (standard, articulated, old, and new). We observed a lack of transit bus drive cycles in MOVES and significant differences in emissions when MOVES uses it’s embedded drive cycles to estimate emissions. To improve the estimates in MOVES, we then tested the effects of incorporating local drive cycles into the MOVES model by replacing embedded default drive cycles. A significant improvement was observed in emission estimation, showing a reduction of the average estimation error from 23% to 13%. In order to understand how emissions are affected, we analyzed the spatial and temporal variability of transit bus emissions across the island of Montreal and investigated the isolated and combined effects of different factors affecting emissions (including the level of congestion, roadway grade, passenger load, and traffic variability). The level of congestion and higher road grade were found to be the most important factors. The trade-off between total and per-passenger emissions was also analyzed under varying passenger loads. While an increasing passenger load on the bus increases emissions, we observed that the addition of each passenger influences the per-passenger emissions differently, depending on the bus occupancy. The reduction potential of using different fuels including ultra-low sulfur diesel or compressed natural gas; and of transit service operational improvements was also investigated considering a wide combination of congestion, roadway grades, and passenger ridership. We observed that the effectiveness of the improvements could vary considerably depending on the level of congestion. While compressed natural gas could achieve 8-12% GHG reduction in both congested and uncongested networks, other transit improvements such as transit signal priority and queue jumper lanes could achieve an even higher reduction. Finally, a corridor study was conducted to capture the changes in emissions as a result of the implementation of different transit service improvement strategies including smart cards, express bus service, and reserved bus lanes. Our results suggested that a reduction of 40% in GHG emissions could be possible by operating limited-stop express buses on reserved bus lanes compared to regular buses with no reserved lane. This thesis addressed critical gaps in the current knowledge of transit bus emissions in four ways: it evaluated the most commonly used emission inventory model in a local context, it demonstrated a process to embed local drive cycles into the emission model, it quantified the individual and combined effects of different factors on transit bus emissions, and it quantified the emission reduction potential of different transit improvement strategies and alternative fuels, which would be crucial when implementing emission reduction strategies or modifying existing transit facilities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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