論文の概要: Estimating On-road Transportation Carbon Emissions from Open Data of
Road Network and Origin-destination Flow Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05153v1
- Date: Wed, 7 Feb 2024 13:51:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 17:44:35.081535
- Title: Estimating On-road Transportation Carbon Emissions from Open Data of
Road Network and Origin-destination Flow Data
- Title（参考訳）: 道路網開放データと原位置流データからの道路交通炭素排出量の推定
- Authors: Jinwei Zeng and Yu Liu and Jingtao Ding and Jian Yuan and Yong Li
- Abstract要約: 我々は、オンロード二酸化炭素排出量推定(HENCE)のための階層的なグラフ学習法を構築した。
2つの大規模な実世界のデータセットの実験では、HENCEの有効性と、R-squared が 0.75 を超え、平均で 9.60% のベースラインを上回っていることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.21501733814205
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accounting for over 20% of the total carbon emissions, the precise estimation
of on-road transportation carbon emissions is crucial for carbon emission
monitoring and efficient mitigation policy formulation. However, existing
estimation methods typically depend on hard-to-collect individual statistics of
vehicle miles traveled to calculate emissions, thereby suffering from high data
collection difficulty. To relieve this issue by utilizing the strong pattern
recognition of artificial intelligence, we incorporate two sources of open data
representative of the transportation demand and capacity factors, the
origin-destination (OD) flow data and the road network data, to build a
hierarchical heterogeneous graph learning method for on-road carbon emission
estimation (HENCE). Specifically, a hierarchical graph consisting of the road
network level, community level, and region level is constructed to model the
multi-scale road network-based connectivity and travel connection between
spatial areas. Heterogeneous graphs consisting of OD links and spatial links
are further built at both the community level and region level to capture the
intrinsic interactions between travel demand and road network accessibility.
Extensive experiments on two large-scale real-world datasets demonstrate
HENCE's effectiveness and superiority with R-squared exceeding 0.75 and
outperforming baselines by 9.60% on average, validating its success in
pioneering the use of artificial intelligence to empower carbon emission
management and sustainability development. The implementation codes are
available at this link: https://github.com/tsinghua-fib-lab/HENCE.
- Abstract（参考訳）: 総炭素排出量の20%以上を占めるため、オンデマンド輸送炭素排出量の正確な推定は、二酸化炭素排出量のモニタリングと効率的な緩和政策の策定に不可欠である。
しかし、既存の推定手法は一般的に、走行距離の個人統計に頼り、排気量を計算し、データ収集の難しさに悩まされる。
人工知能の強力なパターン認識を活用することでこの問題を解消するため,輸送需要とキャパシティ要因を表すオープンデータ,オリジン・デスティネーション(OD)フローデータ,ロードネットワークデータという2つのソースを組み込んで,オンロード炭素排出量推定(HENCE)のための階層的ヘテロジニアスグラフ学習手法を構築した。
具体的には, 道路網レベル, コミュニティレベル, 地域レベルからなる階層グラフを構築し, 広域道路網ベースの接続と空間間の旅行接続をモデル化する。
交通需要と道路網のアクセシビリティーの本質的な相互作用を捉えるため,コミュニティレベルと地域レベルの両方でODリンクと空間リンクからなる不均一グラフを構築した。
2つの大規模な実世界のデータセットに対する大規模な実験は、HENCEの有効性と、R-squaredによる優位性が平均で0.75を超え、ベースラインを9.60%上回ることを示した。
実装コードは、https://github.com/tsinghua-fib-lab/hence。
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