基于低碳视角的城市配送车辆出行链建模与仿真研究
发布时间：2021-11-14 05:15
城市配送是一项支撑城市生产生活的基础性活动。近年来,随着中国城市化进程的快速推进,城市配送行业的规模不断扩大,影响也越来越显著。然而城市配送在给人们带来极大便利的同时,也带来了诸多负面问题,例如加剧交通拥堵、尾气排放等。城市配送的出行特征及其对环境的影响问题亟待研究。本文以出行链为研究手段,从低碳视角下对城市配送车辆出行行为及其碳排放影响进行了建模和分析。首先,本文在分析城市配送车辆GPS数据的基础上,根据出行链理论提出城市配送车辆出行链的识别技术,按照经停点、配送中心及客户、出行端点、出行链四个识别步骤逐步从车辆GPS数据中提取配送车辆出行链信息。在此基础上,本文还提出了配送车辆出行链特征的识别技术,包括时间特征、空间特征以及运行特征三种类型。其次,本文在对碳排放理论进行梳理的基础上提出城市配送车辆出行链碳排放的计算模型,包括从微观角度分析的基于GPS数据的碳排放计算模型以及从宏观角度分析的基于出行链特征的碳排放计算模型,并且利用一个算例对两个模型进行计算分析,验证了模型的一致性。然后,本文构建了城市配送车辆出行链特征对碳排放影响的情景仿真模型,分别对基准情景、车速情景、车辆类型情景...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
碳排放量与道路坡度关系
图 5-2 出行链链长与平均碳排放量关系图又根据出行链性质，出行链链长与客户数、出行链长度具有如下关系：客户数 出行链链长 1Equation Chapter (Next) Section 1(出行链长度 单次出行平均长度 出行链链长 (可以看出客户数、出行链长度都与出行链链长线性相关，因此客户数与碳排放以及出行链长度与碳排放的关系都具有线性相关关系。利用出行链平均碳排放量除以对应的客户数即可得到出行链链长与客户平均的关系，如图 5-3 所示。可以看出，在其他条件不变的情况下，出行链链长越平均碳排放量越小，最后趋于一个稳定值。
图 5-2 出行链链长与平均碳排放量关系图又根据出行链性质，出行链链长与客户数、出行链长度具有如下关系：客户数 出行链链长 1Equation Chapter (Next) Section 1(出行链长度 单次出行平均长度 出行链链长 (可以看出客户数、出行链长度都与出行链链长线性相关，因此客户数与碳排放以及出行链长度与碳排放的关系都具有线性相关关系。利用出行链平均碳排放量除以对应的客户数即可得到出行链链长与客户平均的关系，如图 5-3 所示。可以看出，在其他条件不变的情况下，出行链链长越平均碳排放量越小，最后趋于一个稳定值。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环经济的新能源汽车产业发展思考[J]. 于志娇. 中国国际财经(中英文). 2018(04)
[2]商务部等五部门联合发布《城乡高效配送专项行动计划（2017-2020年）》[J]. 物流技术与应用. 2018(01)
[3]快递行业最后一公里问题的现状与模式创新[J]. 潘玉焕,马思玮,回增赫,黄子钦. 中国商论. 2017(22)
[4]机动车污染物排放量分析——《中国机动车环境管理年报（2017）》第Ⅱ部分[J]. 黄志辉,郝春晓,王军方,谢琼. 环境保护. 2017(13)
[5]京杭广深首要大气污染源是什么?[J]. 环境经济. 2015(08)
[6]城市物流配送系统低碳化博弈研究[J]. 杨建华,郭继东,马书刚. 软科学. 2014(07)
[7]低碳经济视角下物流“最后一公里”配送问题研究[J]. 范军,路应金. 铁道运输与经济. 2013(10)
[8]低碳经济下B2C电子商务企业物流配送研究[J]. 喻珊,杜志平. 物流技术. 2011(11)
[9]发展绿色交通 推动低碳转型[J]. 熊焰. 交通建设与管理. 2010(04)
[10]基于情景分析法的中国低碳经济研究框架与问题探索[J]. 付加锋,刘小敏. 资源科学. 2010(02)
博士论文
[1]综合交通信息下通勤出行链重构机理研究[D]. 赵丹.北京交通大学 2013
[2]基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 张治华.华东师范大学 2010
硕士论文
[1]考虑碳排放和时间窗的取送一体化配送路径优化方法研究[D]. 谢世安.北京交通大学 2017
[2]考虑碳排放的时变路网多车型城市配送路径优化研究[D]. 张煜璐.浙江工商大学 2017
[3]低碳约束下的多车场集配一体化车辆路径问题研究[D]. 王开利.重庆交通大学 2016
[4]电动汽车充放电对电网系统的影响研究[D]. 夏成龙.电子科技大学 2016
[5]考虑碳排放因素的车辆路径优化建模研究[D]. 谭柏川.重庆交通大学 2015
[6]基于出行链的公共交通出行需求预测研究[D]. 贾佃精.哈尔滨工业大学 2015
[7]城市配送系统的碳足迹研究[D]. 白晓莉.长安大学 2014
[8]低碳约束下的B2C企业配送路径优化问题研究[D]. 潘斌斌.重庆交通大学 2012
[9]基于出行链的自行车出行方式选择实证研究[D]. 江国俊.北京交通大学 2012
[10]基于出行链的城市货运交通分配模型及应用研究[D]. 张怀容.西南交通大学 2012
本文编号：3494029
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
碳排放量与道路坡度关系
图 5-2 出行链链长与平均碳排放量关系图又根据出行链性质，出行链链长与客户数、出行链长度具有如下关系：客户数 出行链链长 1Equation Chapter (Next) Section 1(出行链长度 单次出行平均长度 出行链链长 (可以看出客户数、出行链长度都与出行链链长线性相关，因此客户数与碳排放以及出行链长度与碳排放的关系都具有线性相关关系。利用出行链平均碳排放量除以对应的客户数即可得到出行链链长与客户平均的关系，如图 5-3 所示。可以看出，在其他条件不变的情况下，出行链链长越平均碳排放量越小，最后趋于一个稳定值。
图 5-2 出行链链长与平均碳排放量关系图又根据出行链性质，出行链链长与客户数、出行链长度具有如下关系：客户数 出行链链长 1Equation Chapter (Next) Section 1(出行链长度 单次出行平均长度 出行链链长 (可以看出客户数、出行链长度都与出行链链长线性相关，因此客户数与碳排放以及出行链长度与碳排放的关系都具有线性相关关系。利用出行链平均碳排放量除以对应的客户数即可得到出行链链长与客户平均的关系，如图 5-3 所示。可以看出，在其他条件不变的情况下，出行链链长越平均碳排放量越小，最后趋于一个稳定值。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于循环经济的新能源汽车产业发展思考[J]. 于志娇. 中国国际财经(中英文). 2018(04)
[2]商务部等五部门联合发布《城乡高效配送专项行动计划（2017-2020年）》[J]. 物流技术与应用. 2018(01)
[3]快递行业最后一公里问题的现状与模式创新[J]. 潘玉焕,马思玮,回增赫,黄子钦. 中国商论. 2017(22)
[4]机动车污染物排放量分析——《中国机动车环境管理年报（2017）》第Ⅱ部分[J]. 黄志辉,郝春晓,王军方,谢琼. 环境保护. 2017(13)
[5]京杭广深首要大气污染源是什么?[J]. 环境经济. 2015(08)
[6]城市物流配送系统低碳化博弈研究[J]. 杨建华,郭继东,马书刚. 软科学. 2014(07)
[7]低碳经济视角下物流“最后一公里”配送问题研究[J]. 范军,路应金. 铁道运输与经济. 2013(10)
[8]低碳经济下B2C电子商务企业物流配送研究[J]. 喻珊,杜志平. 物流技术. 2011(11)
[9]发展绿色交通 推动低碳转型[J]. 熊焰. 交通建设与管理. 2010(04)
[10]基于情景分析法的中国低碳经济研究框架与问题探索[J]. 付加锋,刘小敏. 资源科学. 2010(02)
博士论文
[1]综合交通信息下通勤出行链重构机理研究[D]. 赵丹.北京交通大学 2013
[2]基于GPS轨迹的出行信息提取研究[D]. 张治华.华东师范大学 2010
硕士论文
[1]考虑碳排放和时间窗的取送一体化配送路径优化方法研究[D]. 谢世安.北京交通大学 2017
[2]考虑碳排放的时变路网多车型城市配送路径优化研究[D]. 张煜璐.浙江工商大学 2017
[3]低碳约束下的多车场集配一体化车辆路径问题研究[D]. 王开利.重庆交通大学 2016
[4]电动汽车充放电对电网系统的影响研究[D]. 夏成龙.电子科技大学 2016
[5]考虑碳排放因素的车辆路径优化建模研究[D]. 谭柏川.重庆交通大学 2015
[6]基于出行链的公共交通出行需求预测研究[D]. 贾佃精.哈尔滨工业大学 2015
[7]城市配送系统的碳足迹研究[D]. 白晓莉.长安大学 2014
[8]低碳约束下的B2C企业配送路径优化问题研究[D]. 潘斌斌.重庆交通大学 2012
[9]基于出行链的自行车出行方式选择实证研究[D]. 江国俊.北京交通大学 2012
[10]基于出行链的城市货运交通分配模型及应用研究[D]. 张怀容.西南交通大学 2012
本文编号：3494029
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