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IRCおよびIndo-HCM法を用いた交通渋滞分析とカーボンフットプリント評価

TRAFFIC CONGESTION ANALYSIS AND CARBON FOOTPRINT ASSESSMENT USING IRC AND INDO-HCM METHODS (原題)

SA Jadhav, Sujata Magar, Rajvardhan Patil

International Journal of Drug Delivery Technology📚 査読済 / ジャーナル2026-06-29#その他Origin: Global対象セクター: transport
DOI: 10.25258/ijddt.16.59s.102
原典: https://doi.org/10.25258/ijddt.16.59s.102
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、インド・プネーのカラディ交差点を対象に、IRCとIndo-HCMの2つの方法論を用いて交通渋滞とカーボンフットプリントを分析した。朝と夕方のピーク時に交通量データを収集し、V/C比とLOSを評価した結果、Indo-HCMがより現実的な混雑状況を示した。排出量は朝の969.57 kg/hから夕方の976.02 kg/hで、特にバスや大型車両が主要な排出源であることが明らかになった。

English

This study analyzes traffic congestion and carbon footprint at Kharadi Junction, Pune, using IRC and Indo-HCM methods. Traffic volume data during peak hours showed higher congestion under Indo-HCM (V/C ratio up to 1.22, LOS E-F) compared to IRC (LOS A-C). Total emissions were ~970-976 kg/hr, with buses and heavy vehicles as major contributors. The findings highlight the need for traffic management strategies to reduce congestion and environmental impact.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では、都市部の交通渋滞と排出削減が課題となっている。本研究が用いたIndo-HCMのような地域特性を反映した評価手法は、日本の交差点設計や排出量算定に参考となる可能性がある。

In the global GX context

This paper provides a practical comparison of traffic congestion assessment methods and associated carbon emissions, which is relevant to global efforts to reduce transport-related GHG emissions. The use of two different standards highlights methodological differences that can affect policy recommendations and infrastructure investments.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methodological comparison of IRC and Indo-HCM for traffic and emissions assessment.

🏢実務担当者:Identification of emission hotspots from heavy vehicles and potential signal optimization strategies.

🏛政策担当者:Evidence for prioritizing bus and HCV emission reduction measures and capacity enhancements.

📄 抄録(日本語訳)

本研究は、IRC 106-1990およびIndo-HCM手法を用いて、プネーのカラディ交差点における交通渋滞とカーボンフットプリントの包括的分析を提示する。交通量データは朝と夕方のピーク時間帯に収集され、観測交通量はそれぞれ5862台(8752.9 PCU)および6064台(8989.9 PCU)であった。交通性能を評価するため、交通量対容量(V/C)比とサービス水準(LOS)を評価した。IRCに基づく分析では、V/C比が0.48から0.76(LOS A–C)の範囲で中程度の交通状況を示したのに対し、Indo-HCMの結果では、V/C比が最大1.22に達し、LOS E–Fに相当するより深刻な状況を示し、混在交通条件下での過飽和と不安定な交通流が浮き彫りになった。カーボンフットプリント評価は車種別排出係数を用いて実施され、総排出量は約969.57 kg/hr(朝)および976.02 kg/hr(夕方)であることが明らかになった。大型車両、特にバス(約288 kg/hr)とHCV(約236 kg/hr)が排出量の主要な貢献者として特定された。本研究は、Indo-HCMがIRC基準と比較して都市部の交通挙動のより現実的な評価を提供することを実証している。これらの知見は、信号最適化、容量拡大、持続可能な交通ソリューションなどの効果的な交通管理戦略の必要性を強調し、渋滞と環境影響を低減するものである。

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。

📄 Abstract(原文)

This study presents a comprehensive analysis of traffic congestion and carbon footprint at Kharadi Junction, Pune, using IRC 106-1990 and Indo-HCM methodologies. Traffic volume data was collected during morning and evening peak hours, with observed volumes of 5862 vehicles (8752.9 PCU) and 6064 vehicles (8989.9 PCU) respectively. The Volumeto-Capacity (V/C) ratio and Level of Service (LOS) were evaluated to assess traffic performance. The IRC-based analysis indicated moderate traffic conditions with V/C ratios ranging from 0.48 to 0.76 (LOS A–C), whereas Indo-HCM results showed more critical conditions with V/C ratios up to 1.22, corresponding to LOS E–F, highlighting oversaturation and unstable flow due to mixed traffic conditions. Carbon footprint assessment was carried out using vehicle-wise emission factors, revealing total emissions of approximately 969.57 kg/hr (morning) and 976.02 kg/hr (evening). Heavy vehicles, particularly buses (≈288 kg/hr) and HCVs (≈236 kg/hr), were identified as the major contributors to emissions. The study demonstrates that Indo-HCM provides a more realistic evaluation of urban traffic behavior compared to IRC standards. The findings emphasize the need for effective traffic management strategies such as signal optimization, capacity enhancement, and sustainable transport solutions to reduce congestion and environmental impact.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。