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Bi-level optimization of carbon emission pricing for urban road traffic and environmental impacts

都市道路交通と環境影響に対する炭素排出価格の二段階最適化 (AI 翻訳)

Yingke Yang, Zhiyun Zou, Congjian Liu, Yongjia Wang, Zehao Jiang, Qixuan Cui

Transportation Safety and Environment📚 査読済 / ジャーナル2026-04-17#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.1093/tse/tdag009
原典: https://doi.org/10.1093/tse/tdag009

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、交通渋滞料金と排出削減を統合した二段階最適化モデル（ERCM）を提案。ガソリン車と電気自動車の排出係数をMOVESと電力変換モデルで別途推定し、中国東莞市で検証した結果、全都市でCO₂排出量3.01%、課金区域内で13.06%の削減効果を確認。理論と実証の両面から都市交通管理者に示唆を与える。

English

This study proposes a bi-level emission reduction congestion pricing model (ERCM) that integrates traffic pricing with environmental outcomes. Using MOVES-based gasoline emission factors and a power-energy conversion model for electric vehicles, a case study in Dongguan, China shows total CO₂ reduction of 3.01% citywide and 13.06% within the pricing zone. It provides theoretical and empirical support for urban traffic managers in designing effective carbon pricing strategies.

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

本論文は中国の都市を対象とするが、日本でも都市部での渋滞課金やカーボンプライシングの検討が進む中、料金設定と交通・環境の相互作用をモデル化する手法は参考になる。特にSSBJやTCFDに関連する運輸部門の排出削減策として、実務的な示唆を提供する。

In the global GX context

This paper contributes to the global discourse on carbon pricing in the transportation sector by modeling the endogenous relationship between pricing strategies, traffic flow, and emission factors. The bi-level optimization framework and calibration of electric vehicle emissions are relevant for cities worldwide considering congestion pricing for climate mitigation.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel bi-level optimization model integrating congestion pricing with vehicle-specific emission factors, offering a methodological contribution for transport-environment modeling.

🏢実務担当者:Urban traffic managers can use the ERCM framework and findings to estimate emission reductions from congestion pricing strategies in their own cities.

🏛政策担当者:Offers empirical evidence on the effectiveness of congestion pricing for carbon reduction, supporting policy design for urban transport decarbonization.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 運輸部門からの炭素排出削減は、地球規模の気候変動の激化に伴い、ますます重要になっている。混雑課金戦略は、排出削減策として広く注目を集めている。しかし、課金は交通状況と環境成果の両方に影響を及ぼし、それがひいてはそのような課金戦略の有効性に影響を与える。これらの内生的な相互作用を捉え、効果的な課金戦略設計を導き出すために、本研究では、課金戦略、道路網の運用状況、および車両排出係数の間の内生的関係を考慮した、二段階計画法による排出削減混雑課金モデル（ERCM）を提案する。上位レベルモデルは、排出削減課金戦略を最適化する交通管理者を表し、下位レベルモデルは道路利用者を表し、排出削減料金を組み込んだ混雑課金ベースの利用者均衡モデル（CSUEM）を確立する。異なる車両の動力源を区別するために、ガソリン排出係数はMotor Vehicle Emission Simulator（MOVES）ベースの速度ビンを用いて較正され、電気自動車の係数は電力-エネルギー変換モデルを用いて推定された。中国・東莞で実施されたケーススタディでは、様々な混雑課金戦略の炭素削減効果が評価された。結果は、課金なしのシナリオと比較して、提案された課金スキームが、混雑課金実証地域内において、市全体で総CO₂排出量を3.01%、課金ゾーン内で13.06%それぞれ削減したことを示している。本研究は、都市交通管理者が効果的な炭素排出削減課金戦略を策定するための理論的基盤と実証的証拠の両方を提供するものである。

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）

Abstract Limiting carbon emissions from the transportation sector has become increasingly critical due to the intensification of global climate change. Congestion pricing strategy has received widespread attention as a measure to reduce emissions. However, the pricing affects both traffic conditions and environmental outcomes, which in turn influences the effectiveness of such pricing strategies. To capture these endogenous interactions and derive effective pricing strategy designs, this study proposes a bi-level programming emission reduction congestion pricing model (ERCM), considering the endogenous relationship between pricing strategies, road network operating conditions and vehicle emission factors. The upper-level model represents traffic managers optimizing emission reduction pricing strategies, while the lower-level model represents road users and establishes a congestion-pricing-based user equilibrium model (CSUEM) that incorporates emission reduction charges. In order to distinguish the power sources of different vehicles, gasoline emission factors were calibrated using Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) -based speed bins, while electric vehicle factors were estimated via a power-energy conversion model. A case study conducted in Dongguan, China, evaluated the carbon reduction effects of various congestion pricing strategies. The results indicate that, compared to a no-pricing scenario, the proposed pricing scheme reduced total CO₂ emissions by 3.01% across the city and by 13.06% within the pricing zone, respectively, within the congestion pricing demonstration area. This study provides both a theoretical foundation and empirical evidence for urban traffic managers to formulate effective carbon emission reduction pricing strategies.

🔗 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。