世界の都市間バスのアイドリングのリアルタイムデータ

Основные понятия

都市間バスのアイドリングは環境への影響が大きく、そのデータを収集し、効果的な対策を講じることが重要である。

Аннотация

世界中の都市間バスフリートから毎日約20万回以上のアイドリングイベントを検出するシステムが提案されている。これにより、環境への影響や健康被害を軽減するために運用上の意思決定やフリート管理が可能になる。エコロジカルストレス、経済的非効率性、医学的有害な健康結果などが頻繁かつ繰り返し起こるこの望ましくない運転行動から生じており、それらは深刻な問題である。また、各地域ごとに異なるエンジン種類や使用燃料によっても排出される汚染物質が異なり、それらは健康リスクを引き起こす可能性がある。さらに、都市間バスのアイドリング音は聴覚障害を引き起こす可能性もあり、そのレベルは永久的な聴力損失をもたらすほど高い。これまでの研究では地域や国内フリートに限定された歴史情報に焦点を当てており、国際的な規模でインターフリート現象をリアルタイムで包括的に測定しているものは少ない。提案されたシステムはGTFS Realtimeソースからライブ車両位置情報を収集し、それらを共通の取込方法で統合する可能性を提供している。

Статистика

アメリカ合衆国では公共交通機関全体のうち96%以上がディーゼルエンジンであり、他の燃料タイプは4%未満であった。
1台の都市間バスが1時間あたり0.5ガロン（1.9 L）のディーゼル燃料を消費し、約11.1ポンド（5 kg）のCO2相当GHG、2.7 g のVOC、2.7 g のTHC、37.4 g のCO、61.1 g のNOx などを排出する。
都市間バスフリート全体では平均して9時間中40%程度がアイドリングしており、これはエコロジカルストレスや医学的有害健康結果といった問題を引き起こしている。

Цитаты

"Urban transit bus idling is a contributor to ecological stress, economic inefficiency, and medically hazardous health outcomes due to emissions."
"The global accumulation of this frequent pattern of undesirable driving behavior is enormous."
"A single idling urban transit bus can consume 0.5 gal (1.9 L) of diesel fuel per hour, emitting approximately 11.1 lbs (5 kg) of CO2 equivalent GHG, 2.7 g of VOC, 2.7 g of THC, 37.4 g of CO, 61.1 g of NOx, 1.2 g of PM10, and 1.1 g of PM2.5."

Ключевые выводы из

Global Geolocated Realtime Data of Interfleet Urban Transit Bus Idling

by Nicholas Kun... в arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03489.pdf

Дополнительные вопросы

今後このシステムが普及した場合、都市間バスフリート全体へ与える影響はどう変わるか？

このシステムが普及することで、都市間バスフリート全体に多岐に渡る影響が生まれるでしょう。まず第一に、エコロジカルな観点から見て、排出される有害物質の削減や環境負荷の軽減が期待されます。エンジンアイドリングの削減は大気汚染や地球温暖化などの環境問題に対処する一助となります。経済的側面では、燃料消費量の低下や運行効率の向上によってコスト削減が可能となります。また、交通混雑解消や公共交通機関全体のサービス向上も期待されます。

今後このシステム導入によって得られたデータから見えてくる新たな課題や問題点は何だろうか？

新たな課題や問題点として考えられるものはいくつかあります。まず第一にプライバシー保護の問題です。個々人または特定団体を特定する可能性がある位置情報データを取り扱う際には十分な配慮が必要です。さらに、データセキュリティ面でも万全を期す必要があります。また、収集したデータを活用する際に適切な法的枠組みや倫理規範も重要です。

都市間バス以外でも同様にアプローチすべき交通手段や産業分野は存在するだろうか？

このようなアプローチは都市間バスだけでなく他の公共交通機関でも有益です。例えば列車や地下鉄路線でも同様のシステムを導入し、運行時の最適化や省エネルギー化を図ることが考えられます。さらに自動車業界では長距離トラック運送会社も同様の取り組みで燃料効率改善を目指すことでCO2排出量削減等へ寄与します。