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基于多燃料类型出租车轨迹匹配的居民出行CO_(2)排放时空特征挖掘
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作者 焦萍 马宁远 +4 位作者 赵剑楠 方歆杰 刘赛 白洁 耿新瑞 《黑龙江交通科技》 2024年第7期147-155,共9页
作为公共交通出行的重要补充,出租车运营产生的燃料消耗和CO_(2)排放模式与城市居民的出行足迹相一致。在公共交通电气化的背景下,精准计算多种燃料类型出租车出行的CO_(2)排放量并挖掘其在城市不同区域的时空特征,对了解城市居民出行CO... 作为公共交通出行的重要补充,出租车运营产生的燃料消耗和CO_(2)排放模式与城市居民的出行足迹相一致。在公共交通电气化的背景下,精准计算多种燃料类型出租车出行的CO_(2)排放量并挖掘其在城市不同区域的时空特征,对了解城市居民出行CO_(2)排放的空间特征与实现城市CO_(2)减排具有重要的现实意义。运用兰州市出租车运行轨迹数据,通过隐马尔可夫模型轨迹匹配实现居民出租车出行轨迹与路径的精准识别,使用COPERT模型计算了汽油、CNG、油气混动三种燃料类型出租车的CO_(2)排放量,并在不同时空尺度对居民出行CO_(2)排放的时空特征进行分析。研究结果发现:由于电气化进程中汽油车数量的减少,在三种燃料类型出租车CO_(2)排放量中,油气混动车最高,CNG车次之,汽油车的CO_(2)排放量最低,工作日早晚高峰时段CO_(2)排放量高于非工作日,而凌晨时段CO_(2)排放量较低。CO_(2)排放热点主要集中在交通枢纽、商圈和住宅区附近,且以兰州市各城市中心区为原点沿带状向城市外围递减,这些区域的高排放量反映了城市居民的出行需求和活动模式。研究结论可作为多燃料类型出租车温室气体排放的精准测算与城市公共交通减排路径的研究基础,同时也对居民出行碳排放的时空特征挖掘和推动城市交通低碳出行提供依据。 展开更多
关键词 交通工程 城市交通CO_(2)排放测算 出租车轨迹匹配 时空特征 隐马尔可夫模型 COPERT模型
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