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雙碳背景下城市綠色客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)與優(yōu)化技術(shù)

雙碳背景下城市綠色客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)與優(yōu)化技術(shù)

  • 作者
  • 李昕光 著

本書對(duì)城市低碳客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)及優(yōu)化、多情景城市客運(yùn)交通碳排放量預(yù)測(cè)以及居民低碳出行意向和低碳生態(tài)駕駛策略等方面進(jìn)行了研究。全書分為3篇共6章,主要內(nèi)容包括基于DPSIR的城市低碳客運(yùn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建和考慮參與主體的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化、城市客運(yùn)交通碳排放測(cè)算和基于STIRPAT-SD的多情景客運(yùn)交通碳排放預(yù)測(cè)、考慮出行時(shí)間感知的城市居民低碳出行意向研究和智能網(wǎng)聯(lián)下汽車生態(tài)...


  • ¥78.00

ISBN: 978-7-122-43527-9

版次: 1

出版時(shí)間: 2023-09-01

圖書信息

ISBN:978-7-122-43527-9

語(yǔ)種:漢文

開本:16

出版時(shí)間:2023-09-01

裝幀:平

頁(yè)數(shù):145

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書對(duì)城市低碳客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)及優(yōu)化、多情景城市客運(yùn)交通碳排放量預(yù)測(cè)以及居民低碳出行意向和低碳生態(tài)駕駛策略等方面進(jìn)行了研究。全書分為3篇共6章,主要內(nèi)容包括基于DPSIR的城市低碳客運(yùn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建和考慮參與主體的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化、城市客運(yùn)交通碳排放測(cè)算和基于STIRPAT-SD的多情景客運(yùn)交通碳排放預(yù)測(cè)、考慮出行時(shí)間感知的城市居民低碳出行意向研究和智能網(wǎng)聯(lián)下汽車生態(tài)駕駛策略研究等。
本書可供從事交通運(yùn)輸相關(guān)專業(yè)的科研人員、研究生或者高年級(jí)本科生閱讀。

編輯推薦

城市客運(yùn)交通包括常規(guī)公交車、出租車、私家車、軌道公交等多種交通出行方式,各類出行方式在能源消耗和碳排放等方面存在巨大差異,同時(shí)各有其特點(diǎn)和應(yīng)用范圍,因此,開展城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià)和優(yōu)化工作,對(duì)降低高碳出行方式比例,促進(jìn)城市客運(yùn)低碳發(fā)展具有重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,本書對(duì)城市低碳客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)及優(yōu)化、多情景城市客運(yùn)交通碳排放量預(yù)測(cè)及居民低碳出行意向、低碳生態(tài)駕駛策略等方面進(jìn)行了研究并給出相關(guān)政策建議。 本書可供交通運(yùn)輸、智慧出行、能源環(huán)境領(lǐng)域的政府人員、科研人員、企業(yè)管理人員參考閱讀,也可供交通運(yùn)輸相關(guān)專業(yè)的高等院校師生學(xué)習(xí)。

圖書前言

習(xí)近平總書記明確提出我國(guó)2030年“碳達(dá)峰”與2060年“碳中和”目標(biāo),交通運(yùn)輸部門作為主要的碳減排部門,應(yīng)該積極推動(dòng)城市客運(yùn)交通系統(tǒng)的快速發(fā)展,優(yōu)化城市交通出行結(jié)構(gòu),建設(shè)低碳、高效、節(jié)能的綠色城市交通體系。城市客運(yùn)交通包括常規(guī)公交車、出租車、私家車、軌道公交等多種交通出行方式,各類出行方式在能源消耗和碳排放等方面存在巨大差異,同時(shí)又各有特點(diǎn)和應(yīng)用范圍,因此,開展城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)和優(yōu)化工作,對(duì)降低高碳出行方式比例、促進(jìn)城市客運(yùn)低碳發(fā)展具有重要的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,本書對(duì)城市低碳客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)及優(yōu)化、多情景城市客運(yùn)交通碳排放量預(yù)測(cè)以及居民低碳出行意向和低碳生態(tài)駕駛策略等方面進(jìn)行研究并給出相關(guān)政策建議。
全書分為3篇共6章:第1篇為城市低碳客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)與優(yōu)化,包括基于DPSIR的城市低碳客運(yùn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建和考慮參與主體的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化;第2篇為城市客運(yùn)碳排放量計(jì)算與預(yù)測(cè),包括城市客運(yùn)交通碳排放測(cè)算方法和基于STIRPAT-SD的多情景客運(yùn)交通碳排放預(yù)測(cè)模型;第3篇為城市低碳客運(yùn)交通發(fā)展相關(guān)技術(shù),包括考慮出行時(shí)間感知的城市居民低碳出行意向研究和智能網(wǎng)聯(lián)下汽車生態(tài)駕駛策略研究。
本書由青島理工大學(xué)李昕光撰寫。對(duì)本書稿的完成提供幫助的有詹郡、呂桐、王珅、胡含、孫崇效、于文昌、程鑫、王登澤等,在此,對(duì)這些人員表示感謝。
本書在相關(guān)內(nèi)容研究和出版的過(guò)程中,得到了2023年度青島市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目、2023年度青島理工大學(xué)學(xué)術(shù)著作出版基金和2021年度山東省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目的資助。在此,對(duì)相關(guān)機(jī)構(gòu)表示感謝。
本書參考引用了國(guó)內(nèi)外專家發(fā)表的低碳交通相關(guān)文獻(xiàn)和城市客運(yùn)交通的運(yùn)營(yíng)資料。在此,對(duì)相關(guān)專家和部門表示誠(chéng)摯的感謝。
由于作者水平有限,書中不足之處在所難免,敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

著者
2023年7月

目錄

第1篇 城市低碳客運(yùn)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)與優(yōu)化
第1章 基于DPSIR 的城市低碳客運(yùn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建與實(shí)證分析  002
1.1 引言  002
1.2 基于DPSIR的雙準(zhǔn)則指標(biāo)體系的構(gòu)建  005
1.2.1 模型的概念框架  005
1.2.2 雙準(zhǔn)則指標(biāo)體系的構(gòu)建  006
1.2.3 權(quán)重計(jì)算方法  007
1.3 基于博弈論的組合權(quán)重方法  011
1.4 綜合評(píng)價(jià)法  012
1.5 實(shí)例驗(yàn)證和數(shù)據(jù)來(lái)源  013
1.6 結(jié)果分析和討論  014
1.6.1 指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算結(jié)果  014
1.6.2 歷年綜合值的結(jié)算結(jié)果  018
1.6.3 歷年障礙度值的計(jì)算結(jié)果  018
1.6.4 結(jié)果討論  019
1.7 小結(jié)  022
參考文獻(xiàn)  023

第2章 低碳導(dǎo)向下的城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型  025
2.1 引言  025
2.2 城市客運(yùn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響因素分析  027
2.3 多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建思路  028
2.3.1 模型構(gòu)建原則  028
2.3.2 模型構(gòu)建框架  029
2.4 分主體優(yōu)化目標(biāo)分析  031
2.4.1 乘客方優(yōu)化目標(biāo)  031
2.4.2 運(yùn)營(yíng)方優(yōu)化目標(biāo)  034
2.4.3 建設(shè)方優(yōu)化目標(biāo)  035
2.5 模型約束條件分析  037
2.6 多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型  038
2.7 多目標(biāo)優(yōu)化模型求解方法  041
2.7.1 目標(biāo)函數(shù)去量綱化  041
2.7.2 基于NSGA-Ⅱ的模型求解  042
2.8 低碳導(dǎo)向下青島城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果分析  044
2.8.1 優(yōu)化前后城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)比例分析  044
2.8.2 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值分析  046
2.9 青島市城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)綜合性優(yōu)化策略及建議  048
2.10 小結(jié)  050
參考文獻(xiàn)  051


第2篇 城市客運(yùn)碳排放量計(jì)算與預(yù)測(cè)
第3章 城市低碳客運(yùn)交通碳排放測(cè)算方法  054
3.1 引言  054
3.2 碳排放測(cè)算方法  055
3.3 基于“自上而下”和“自下而上”碳排放測(cè)算模型構(gòu)建  057
3.4 城市綠色客運(yùn)交通碳排放測(cè)算———以青島市為例  060
3.4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源  060
3.4.2 青島市客運(yùn)交通基本情況概述及機(jī)動(dòng)化水平  061
3.5 各交通方式碳排放量測(cè)算分析  063
3.5.1 不同交通方式的人均碳排放因子  064
3.5.2 不同能源類型對(duì)應(yīng)的碳排放強(qiáng)度  066
3.5.3 新能源汽車敏感性分析  068
3.6 碳排放量測(cè)算結(jié)果對(duì)比分析  069
3.7 小結(jié)  070
參考文獻(xiàn)  071

第4章 基于STIRPAT-SD 城市綠色客運(yùn)交通碳排放預(yù)測(cè)模型  074
4.1 引言  074
4.2 擴(kuò)展STIRPAT模型構(gòu)建  075
4.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與檢驗(yàn)  077
4.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源  077
4.3.2 多重共線性檢驗(yàn)  078
4.3.3 實(shí)證結(jié)果與分析  079
4.3.4 嶺回歸參數(shù)估計(jì)  079
4.4 擴(kuò)展STIRPAT模型結(jié)果分析  081
4.5 STRPAT-SD模型建模目標(biāo)與建模前提  083
4.5.1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)簡(jiǎn)介  083
4.5.2 建模目標(biāo)  084
4.5.3 模型邊界  085
4.6 城市綠色客運(yùn)交通碳排放預(yù)測(cè)模型構(gòu)建  085
4.6.1 模型假設(shè)  085
4.6.2 因果回路圖  086
4.6.3 系統(tǒng)流量存圖  087
4.7 城市綠色客運(yùn)交通碳排放情景分析研究  095
4.7.1 模型方程參數(shù)標(biāo)定  095
4.7.2 因素?cái)?shù)量關(guān)系結(jié)構(gòu)方程  095
4.7.3 模型測(cè)試和檢驗(yàn)  101
4.8 城市綠色客運(yùn)交通減排情景分析  102
4.8.1 情景政策設(shè)計(jì)  103
4.8.2 交通減排策略情景模擬分析——單一策略模擬  103
4.8.3 交通減排策略情景模擬分析——組合策略模擬  107
4.9 小結(jié)  111
參考文獻(xiàn)  111


第3篇 城市低碳客運(yùn)交通發(fā)展相關(guān)技術(shù)
第5章 考慮出行時(shí)間感知的城市居民低碳出行意向研究  116
5.1 引言  116
5.2 計(jì)劃行為理論擴(kuò)展模型  117
5.2.1 模型構(gòu)建與研究假設(shè)  117
5.2.2 結(jié)構(gòu)方程模型  118
5.3 研究數(shù)據(jù)獲取與質(zhì)量評(píng)估  119
5.3.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)  119
5.3.2 問(wèn)卷調(diào)查  120
5.3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估  121
5.4 出行者心理特性分析  122
5.5 模型檢驗(yàn)與分析  123
5.5.1 模型檢驗(yàn)  123
5.5.2 模型結(jié)果分析  125
5.6 建議措施  126
5.7 小結(jié)  127
參考文獻(xiàn)  127

第6章 智能網(wǎng)聯(lián)下汽車生態(tài)駕駛策略研究  129
6.1 引言  129
6.2 交叉口場(chǎng)景構(gòu)建  130
6.3 生態(tài)駕駛策略構(gòu)建  131
6.3.1 排隊(duì)車輛跟馳模型  131
6.3.2 目標(biāo)車輛車速誘導(dǎo)生態(tài)駕駛策略  131
6.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析  138
6.4.1 仿真設(shè)置  138
6.4.2 仿真結(jié)果分析  139
6.5 小結(jié)  144
參考文獻(xiàn)  144

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