利用社会经济指标、智能交通系统与城市模拟器加速零排放汽车普及并减少行驶里程
计算机与社会
2025-12-17 v2 人工智能
摘要
全球道路上交通运输占温室气体(GHG)排放的15%，并导致估计385,000人因PM2.5过早死亡。城市在实现IPCC目标方面发挥关键作用，产生了全球75%的能源相关GHG排放。在德克萨斯州休斯顿，道路上交通运输占气候行动计划(CAP)基准排放的48%。为了在2050年实现净零排放，CAP目标是从2014年基准减少70%的排放，并由30%的可再生能源抵消。这一目标具有挑战性，因为休斯顿密度低且依赖汽车，89%的道路上排放来自汽车和小型卡车，且公共交通使用有限。社会经济差异进一步制约了零排放汽车(ZEV)的普及。策略侧重于通过改善公共交通和城市规划来扩大ZEV的获取途径，并将行驶里程(VMT)减少20%。本文介绍了建立道路上排放基准的方法，并评估利用社会经济指标和智能交通系统(ITS)来加速ZEV普及和减少VMT的政策。智能停车、交通激励、安全数据系统和ZEV车队管理支持改善出行方式划分和系统可靠性。分析了政策选项并确定了潜在行动。为了支持评估，在Unity 3D中开发了一个模拟环境，使城市出行的动态建模和政策场景的可视化成为可能。旨在实现2050年排放目标的汽车依赖型城市可以从所讨论的指标、度量和技术中受益。
引用
@article{arxiv.2512.11870,
title = {Using Socio-economic Indicators, Smart Transit Systems, and Urban Simulator to Accelerate ZEV Adoption and Reduce VMT},
author = {Mulham Fawakherji and Bruce Race and Driss Benhaddou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11870},
year = {2025}
}