都市旅客輸送モードの最適化による炭素排出削減

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a multiobjective optimization methodology with LCA for transport modal structure, useful for urban decarbonization research.

🏢実務担当者:Can be used by city planners and transport authorities to evaluate modal shift strategies and design low-carbon transport systems.

🏛政策担当者:Offers evidence for policy interventions promoting public transit and reducing private car usage to meet emission reduction targets.

カーボンニュートラルへの移行には、現在自家用車が主流である都市部の旅客輸送における変革的な経路が必要である。この課題に対処するため、本研究は多目的最適化モデルを開発し、主要な利害関係者のコストをバランスさせながら炭素排出量を最小化する最適なモード構造を決定する。ライフサイクルアセスメントによる炭素排出量の評価から、燃料サイクル運転が従来型内燃機関車両（ICV）、プラグインハイブリッド電気自動車（PHEV）、バッテリー電気自動車（BEV）にわたって主要な排出源であることが明らかになった。中核となる最適化モデルは、単位投資あたりの炭素削減の費用対効果を最大化すること、旅行者のコスト（時間的・金銭的費用を含む）を最小化すること、および事業者のコスト（車両所有、維持、燃料に関する費用を網羅）を最小化することという3つの目的を同時に追求する。モデル枠組みには、低炭素輸送を促進するための当局が負担するコストと、一人当たり炭素強度の上限や需給均衡などの主要な制約条件が組み込まれている。この複雑なモデルを解くために、改良された非優占ソート遺伝的アルゴリズム（NSGA-II）が用いられた。福州市におけるケーススタディにより、モデルの実用的有効性が実証された。最適化された交通構造では、自家用車の利用が4.1%減少し、その減少分は従来型バス（2.8%）、タクシー（0.3%）、配車サービス（1.0%）のシェア増加によって相殺された。この構造再編により、システム全体の炭素排出量は6.7%削減され、旅行者のコストは2.4%減少し、事業者の存続可能性は維持された。政策シナリオ分析により、脱炭素化に向けた構造進化の効果的な経路がさらに特定された。本研究は、カーボンニュートラル目標に整合する効率的な都市交通戦略を設計するための検証済みの枠組みを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The transition toward carbon neutrality requires transformative pathways for urban passenger transport, a sector currently dominated by private vehicles. To address this challenge, this study develops a multiobjective optimization model to determine the optimal modal structure that minimizes carbon emissions while balancing costs for key stakeholders. A life-cycle assessment of carbon emissions revealed that fuel-cycle operations constitute the primary emission source across conventional internal combustion engine vehicles (ICVs), plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs), and battery electric vehicles (BEVs). The core optimization model simultaneously pursues three objectives: maximizing the cost-effectiveness of carbon reduction per unit investment, minimizing travelers’ costs (including time and monetary expenses), and minimizing operators’ costs (covering vehicle ownership, maintenance, and fuel). The model framework incorporates costs borne by authorities for promoting low-carbon transport and key constraints such as per capita carbon intensity limits and supply-demand equilibrium. An improved Nondominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) algorithm was employed to solve this complex model. A case study in Fuzhou City demonstrated the model’s practical effectiveness. The optimized transportation structure showed a 4.1% decrease in private car usage, offset by increases in conventional bus (2.8%), taxi (0.3%), and ride-hailing (1.0%) shares. This restructuring achieved a 6.7% reduction in system carbon emissions and a 2.4% decrease in traveler costs while maintaining operator viability. Policy scenario analysis further identified effective pathways for structural evolution toward decarbonization. The study provides a validated framework for designing efficient urban transport strategies that align with carbon neutrality objectives.

• openalex https://doi.org/10.1061/jtepbs.teeng-9466first seen 2026-06-02 05:00:18 · last seen 2026-06-16 04:53:21