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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]同济大学建筑与城市规划学院
出 处:《城市规划学刊》2024年第4期120-122,共3页Urban Planning Forum
摘 要:基于智能卡数据的城市公共交通系统碳足迹时空分析1研究概要全球气候变化日益严重,减少碳排放成为一个紧迫的全球性问题。城市公共交通系统(UPTS)作为城市交通的重要组成部分,在减少碳排放中将发挥关键作用。然而,UPTS碳足迹分析相对缺乏。本研究基于北京的智能卡数据,对新冠疫情期间UPTS碳足迹进行时空分析。碳足迹计算的核心是估算乘客的出行轨迹和城市轨道交通及地面公交的乘客量,研究构建了一个创新的多层城市轨道网络模型,通过交通分配模型计算乘客量和乘客的出行轨迹。此外,研究利用广义相加模型(GAM)分析了地面公交和轨道交通碳足迹之间的相关关系,并进行UPTS碳足迹的统计分析。UPTS碳足迹的时空分析结果显示,节假日期间的碳排放量显著低于工作日,且高峰时段的排放量约占UPTS每日总排放量的一半,不同地区的碳足迹分布存在显著差异。此外,研究揭示了地面公交和轨道交通碳足迹之间的正相关关系。统计分析反映了疫情期间不同日期碳足迹分布的不同模式。
关 键 词:地面公交 时空分析 市政基础设施 总排放量 全球性问题 碳足迹 城市轨道交通 城市交通
分 类 号:TU984[建筑科学—城市规划与设计]
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