This paper was inspired by the fact that Real-time Traffic Information Service could play a key role in reducing incomplete combustion time remarkably since it can provide traffic jam information in real-time basis. Emission characteristics of experimental engines were studied with variable travel distances and speed of car in terms of traffic information provided. 12 Km distance road of Susung district in Daegu is taken as an experimental area to examine this new approach. The emission was tested while the driving was done at 8 AM, 3 PM, 6 PM which represents various traffic conditions. The reduced emission has been measured for a travel distance running at different loads (conventional shortest route and Real-time Traffic Information) and various loads (CO, VOC and NOx) are all inventoried and calculated in terms of existing emission factors. The emission has been shown to reduce linearly with travel distance : carbon monoxide (20.56%), VOC (29.21%), NOx(8.86%).
Traffic represents one of the largest sources of primary air pollutants in urban area. As a consequence, numerous abatement strategies are being pursued to decrease the ambient concentration of pollutants. A characteristics of most of the these strategies is a requirement for accurate data on both the quantity and spatial distribution of emissions to air in the form of an atmospheric emission inventory database. In the case of traffic pollution, such an inventory must be compiled using activity statistics and emission factors for vehicle types. The majority of inventories are compiled using passive data from either surveys or transportation models and by their very nature tend to be out-of-date by the time they are compiled. The study of current trends is towards integrating urban traffic control systems and assessments of the environmental effects of motor vehicles. In this study, a model of vehicle emission calculation by using real-time traffic data was studied. Traffic data, which are required on a street-by-street basis, is obtained from induction loops of traffic control system. It is possible that characteristics of hourly air pollutants emission rates is obtained from hourly traffic volume and speed. An emission rates model is allocated with a high resolution space by using geographic information system (GIS). Vehicle emission model was developed with a high resolution spatial, gridded and hourly emission rates.
현재 온실가스 배출량 산정 방법은 온실가스 저감대책 효과 분석이 불가능하며 차량의 이동특성이 반영이 안 된 실정으로 이를 극복할 수 있는 온실가스 배출량 산정 방법의 필요로 본 연구가 시작되었다. 교통수요 분석을 통해 차종, 교통상황에 따른 HBEFA 배출계수로 배출량을 산정하는 방법을 통해 고양시에 적용하여 분석하였다. 본연구의 지자체단위 교통수요 추정방안을 통해 실질적인 교통 이용특성에 맞는 온실가스 배출량이 산출되었다. 온실가스 지자체별 통행요금, 속도제한 등 온실가스 저감 요인들이 교통수요 모형에 반영되어 온실가스 저감 대책에 대한 효과분석 후 환경영향을 줄일 수 있는 방안을 강구하여 온실가스 저감 대책 마련에 효율적으로 이용될 것으로 판단된다.
본 연구는 대구광역시의 주요도로를 대상으로 공간통계기법을 이용하여 도로교통 온실가스 배출량을 신뢰성있게 예측하여 추정된 배출량으로 행정구별에 따라 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 주요도로의 교통량 관측지점에서 실시간으로 조사한 교통량을 이용하여 관측지점에서 발생한 온실가스 배출량을 산정하였다. 둘째, 일반 크리깅(Universal Kriging)기법을 이용하여 공간적 상관성에 의해 미 관측지점의 온실가스 배출량을 신뢰성 있게 추정하기 위해 적합한 베리오그램 모델링을 설정하였다. 이에 교차검증을 통하여 적합한 베리오그램 모델과 크리깅 기법의 타당성을 검증하였다. 셋째, 검증된 크리깅 기법으로 미 관측지점의 도로교통에서 발생한 온실가스 배출량을 예측하여 행정구별로 도로교통 온실가스 배출량을 추정하여 산정하였다. 그 결과, 도로교통 온실가스 배출량을 행정구별로 보면 북구가 약 $291,878,020kgCO_2eq/yr$로 가장 많은 온실가스를 배출하는 것으로 나타났다.
Real-time Traffic Information Service could play a key role in reducing incomplete combustion time remarkably since it can provide traffic information in real-time basis. Emission characteristics of test engines were studied in terms of travel distance and speed. The present study focused on a north district in Daegu, 12 km. The driving for the emission test was done at 8AM, 3PM, 7PM which represents various traffic conditions. The reduced emissions of Greenhouse Gases (GHG) have been measured for a travel distance running at different loads (conventional shortest route and Real-time Traffic Information) and GHG ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$) are all inventoried and calculated in terms of existing emission factors. The emission of GHG has been shown to reduce linearly with travel distance: $CO_2$ (9.15%), $CH_4$ (18.43%), $N_2O$(18.62%).
This study was carried out to investigate the relationship between the traffic signal systmes and the air pollutants emitted by the motor vehicles at Kangnam Intersection. One of the most important measures of effectiveness (MOE) in traffic studies is the delay to vehicles in the system. Delay represents indirect costs to the motorist in terms of time loss and a direct cost in terms of fuel consumption during idling. The results of TRANSYT-7F modeling was correlated among delay, fuel consumption and total travel tiem. Air pollutants emission rate can be calculated by the results of modeling and the Korean type emission factor. As expected the highest emissions, for air pollutants, are observed during the morning rush hours (07 : 00-10 : 00). For better results of modeling, the TRANSYT-7F model needs to modify for the Korean type of traffic model. The results of this study indicate that the variation of air pollutants emission rates were closely related to the traffic signal system.
대기오염 물질배출량 중 도로이동오염원에 의한 배출량은 다른 오염원에 비해 월등히 높은 편이나 관련연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 교통량, 속도 및 기타기상 조건의 실시간 자료와 도로기하구조와 같은 도로특성인자를 반영하여, 대기오염 물질 배출에 도로환경요인이 미치는 영향을 분석하였다. 서울시의 실시간 대기오염 데이터와 교통량, 도로관련 데이터를 수집하여 대기오염 물질별 오염배출량 예측 회귀모형식을 구축하였다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 교통량이 증가할수록 오염물질의 측정량은 증가하며, 속도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 둘째, 풍속, 온도, 습도가 증가할수록 측정량은 감소한다. 셋째, 교차로 형태가 복잡할수록 측정량은 감소한다. 예측모형을 검증하기 위하여 예측치와 실측치 데이터를 비교 분석한 결과 총 7곳의 도로변대기오염 측정망 중 실측치와 예측치가 가장 부합하는 측정망은 청계 4가 측정망인 것으로 나타났다. 본 연구는 실시간 대기오염배출량 데이터와 교통량 데이터, 도로환경 특성데이터를 이용하여 예측모형을 구축하여 현실적인 도로환경요인이 대기질에 미치는 영향을 설명하였다는 데 의의가 있다.
The impact of a considerable increase in traffic volume on the emission and concentrations of air pollutants was investigated at three beaches (Haeundae (HB), Gwanganri (GB), and Songjeong (SB)) in Busan during beach opening period (BOP) in 2011. During the BOP, passenger car was the major vehicle type, followed by taxi, and van. CO was the major contributor of total air pollutant emissions followed by NOx, VOC, and $PM_{10}$. For the temporal variation of the emission of air pollutants during the BOP, it was generally the highest in the afternoon followed by the evening and morning, except for SB. For the spatial variation of their emission, it was the highest at GB followed by SB and HB. The emissions of air pollutants during the BOP were generally higher than those during the Non-BOP, except for HB. In contrast, the significant impact of the traffic volume increase on the concentrations of air pollutants at monitoring sites near the three beaches during the BOP were not found compared to the Non-BOP due to the significant distances between monitoring sites of air pollutants and monitoring sites of traffic volume at the beaches.
The objective of this study was to compare greenhouse gas emissions from road transportation by calculation methods (Tier 1, Teir 2, and Tier 3). Tier 1 based on 2006 IPCC guidelines default emission factor and amount of fuel consumption. The Tier 2 approach is the same as Tier 1 except that country-specific carbon contents of the fuel sold in road transport are used. Tier 2 based on emission factor of guidelines for local government greenhouse gas inventories (Korea Environment Corporation), the fuel consumption per one vehicle, and the registered motor vehicles. The Tier 3 approach requires detailed, country-specific data to generate activity-based emission factors for vehicle subcategories (National Institute of Environmental Research) and may involve national models. Tier 3 calculates emissions by multiplying emission factors by vehicle activity levels (e.g., VKT) for each vehicle subcategory and possible road type. VKT was estimated by using GIS road map and traffic volume of the section. The GHG average emission rate by the Tier 1 was 728,857 $tonCO_2eq$/yr, while Tier 2 and Tier 3 were 864,757 $tonCO_2eq$/yr and 661,710 $tonCO_2eq$/yr, respectively. Tier 3 was underestimated by 10.1 and 20.7 percent for the GHG emission observed by Tier 1 and Tier 2, respectively. Based on this study, we conclude that Tier 2 is reasonable GHG emissions than Tier 1 or Tier 3. But, further study is still needed to accurate GHG emission from Tier 3 method by expanding the traffic survey area and developing the model of local road traffic.
전 세계적으로 대기환경 개선을 위해 대기오염물질 배출이 많은 차량의 진입을 제한하는 "공해차량 운행제한지역(LEZ : Low Emission Zone)" 제도 시행이 확산되고 있다. 국내에서도 2012년부터 서울시 전 지역과 일부 수도권 지역을 대상으로 노후경유차 운행제한을 시행하고 있으며, 특히 2019년 12월부터는 서울 도심인 한양도성 녹색교통지역에 진입하는 자동차 배출가스 5등급 차량의 운행을 제한하고 있다. 이에 본 연구에서는 녹색교통지역 자동차 운행제한 운영현황을 살펴보고, 기·종점통행량(O/D) 자료와 지역별 자동차 배출가스 등급별 자료를 활용하여 추후 운행제한 대상차량 확대시 등급별 교통량을 추정해 보고자 한다. 또한 서울시 25개 자치구에 진입하는 배출가스 등급별 교통량을 추정하여, 추후 자동차 운행제한 대상지역 추가 확대시 효과가 클 것으로 예상되는 대상지역(안)을 제안해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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