Cristian Poliziani | Ling Jin | Xiaodan Xu | Yuhan Wang | Haitam Laarabi | James Butler | Carlos Guirado | Nazanin Rezaei | Zachary A. Needell | Tom Wenzel | C. Anna Spurlock
美国加利福尼亚州伯克利市劳伦斯伯克利国家实验室
摘要
交通干预措施为减少交通对环境的不利影响提供了机会。然而，对车辆活动、排放、空气质量以及健康结果的影响往往是在孤立的环境中评估的，并且主要关注总体效应。目前的做法缺乏一个可扩展的、开源的、模块化的工具，能够高效地模拟个人和车辆的出行情况以及区域交通系统所带来的环境影响（尤其是高分辨率下的影响）。本文介绍了一个新开发的综合评估框架，该框架基于高分辨率的基于代理的交通模型，用于区域交通模拟、排放建模、污染物暴露和健康评估。该综合模型在旧金山湾区的四种交通干预情景（设卡区、远程办公、步行/自行车激励措施和免费公共交通）中进行了验证，展示了这些干预措施在空间和人口分布上的不同影响程度和模式。该工具可以扩展到其他地区，并应用于各种政策制定，以支持可持续、高效和有效的交通规划。
章节摘录
引言
在美国，空气污染是导致过早死亡的主要因素之一，也是第12大死亡风险因素，2019年造成了超过60,000人死亡（Murray等人，2020年）。此外，这些健康风险在各个社区、城市和地区之间的分布并不均匀，大约19%的美国人口居住在日均车辆流量超过25,000辆的道路附近，因此面临更高的健康风险（Rowangould，2013年）。
与交通相关的空气污染
相对于现有文献的创新之处
旅行和交通干预措施（Bigazzi和Rouleau，2017年），如对主动交通和公共交通的投资（Dill和Carr，2003年；Wang等人，2024年）、减少出行次数的策略（Herzog等人，2006年；Nelson等人，2007年）、生态驾驶和生态路线规划（Barth和Boriboonsomsin，2009年；Mei等人，2024年；Wu等人，2025年）、缓解交通拥堵的策略（Brown等人，2015年），以及避免城市发展碎片化和无序扩张等措施，都为减少交通对环境的影响提供了机会。方法论
图1展示了影响评估的顺序流程，该流程将中尺度的基于代理的交通模型BEAM CORE与车辆排放建模、空气质量建模和公共卫生评估相结合。具体而言，该方法包括：1）为基线和干预情景定义并运行BEAM CORE，以空间分辨的方式生成不同车辆类型和排放过程下的车辆活动数据；2）从CARB获取排放因子数据。
演示与讨论
随后将基于代理的交通模拟、排放建模、空气质量建模和健康评估相结合的综合评估框架应用于四种交通干预情景。模拟年份统一设定为2018年，以便观察变化是由出行活动而非车辆组成引起的。后续分析旨在深入探讨这些干预措施在质量、健康和出行便利性方面的潜在影响和/或益处。
结论与未来方向
本文介绍了一个基于高分辨率基于代理的交通模型BEAM CORE的新开发综合评估框架。这一新工具使研究人员和政策制定者能够进行综合的区域交通模拟、排放建模、污染物暴露和健康评估。通过将BEAM CORE与先进的EMFAC排放建模模型相结合，并使用InMAP/ISRM对排放变化进行空间解析，实现了这些功能。
作者贡献
作者对本文的贡献如下：首席研究员：CAS；概念构思和研究设计：LJ、XX、CP；手稿撰写：LJ、CP、XX、TW；数据采集：XX、CP、LJ、YW、JB；软件开发、数据分析与可视化：CP、LJ、ZN、HL；方法讨论与手稿编辑：所有合作者共同完成。所有作者均审阅并批准了最终版本的手稿。
未引用的参考文献
Hatzopoulou和Miller，2010年
CRediT作者贡献声明
Cristian Poliziani：写作——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件开发、方法论设计、数据整理、形式化分析。
Ling Jin：写作——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件开发、资源协调、项目管理、方法论设计、数据整理、概念构思。
Xiaodan Xu：写作——审阅与编辑、初稿撰写、验证、软件开发、方法论设计。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本文及所描述的工作得到了美国能源部（DOE）车辆技术办公室（VTO）的支持，具体通过“加速交通研究系统与建模”（SMART）移动性实验室联盟实施，该联盟属于“能源高效移动系统”（EEMS）计划的一部分。部分工作由劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员在合同编号DE-AC02-05CH11231的框架下完成。James Butler得到了加州大学-国家实验室的支持。
