Es wurde eine Methode zur Berechnung der Kohlenstoffemissionen von Fahrzeugen und zur Zuordnung im Straßennetz basierend auf der "Top-down"-Methode vorgeschlagen. Unter Verwendung von Energieverbrauchsdaten von Fahrzeugen öffentlicher Verkehrsbetriebe und Kohlenstoffemissionsfaktoren wurden Berechnungsmethoden der Kohlenstoffemissionen für batterieelektrische Fahrzeuge (BEV), Plug-in-Hybridfahrzeuge (PHEV) und traditionelle Brennstofffahrzeuge untersucht. Basierend auf hochfrequenten GPS-Daten mit Längen- und Breitengrad sowie Fahrzeuggeschwindigkeit, wobei 15 km/h als Schwellenwert für den Fahrzustand verwendet wird, und unter Verwendung von Fahrkoeffizienten und Zeitstrafkoeffizienten für Hilfsausrüstung wurde das relative Kohlenstoffemissionsstrafegewicht für jeden Trajektorienpunkt bestimmt; die Eigenschaften der Straßenabschnitte wurden mit einem räumlichen Stau-Strafkoeffizienten korrigiert, die Straßenabschnitte des öffentlichen Verkehrsnetzes wurden mit einer verbesserten Kernel-Dichteschätzfunktion bewertet, und durch die Berechnung der normalisierten Gewichte der einzelnen Abschnitte wurde die Gesamtkohlenstoffemission der Fahrzeuge entsprechend den Gewichten auf das öffentliche Verkehrsnetz verteilt und die Kohlenstoffemissionsintensität der einzelnen Abschnitte bestimmt. Die Studie zeigt: Die vorgeschlagene Methode zur Berechnung der Kohlenstoffemissionen von öffentlichen Verkehrsmitteln und zur Netzverteilung ist durch Fallstudien verifizierbar; der Kohlenstoffausstoß der Busfahrzeuge in der Beispielstadt betrug im Jahr 2024 204.300 Tonnen, die Kohlenstoffemissionen pro 100 km der mittelgroßen und großen BEV betrugen jeweils nur 59,10 % bzw. 65,35 % der gleich langen CNG-Fahrzeuge; bei einer Geschwindigkeit unter 15 km/h zeigt das relative Kohlenstoffemissionsstrafegewicht eine nichtlineare, nachlaufende Verteilung; Hoch-Kohlenstoff-Emissionsgebiete konzentrieren sich deutlich auf stark frequentierte, dichte Haltestellen und Netzdichten sowie verkehrsreiche Ampelabschnitte. Die Forschungsergebnisse können die Optimierung des grünen, kohlenstoffarmen öffentlichen Verkehrsnets und die Steuerung lokaler hoch-kohlenstoff-emittierender Straßenabschnitte unterstützen.

städtische Busfahrzeuge;Top-down-Methode;Kohlenstoffemissionsfaktoren;Kern-Dichteschätzung