교통정책 의사결정 지원을 위한 대기질 평가 프레임워크 개발
An Air Quality Assessment Framework for Supporting the Decision Making of Transportation Projects and Policies
- 주제(키워드) 대기질 평가 , 녹색교통 , 배출계수 , 배출량 , 이동식 차량활동도 모니터링 장비 , 이동식 배출가스 측정 장비 , Emission Map , 차량비출력 , 공변량 분석 , 다변량 분산분석 , 공간구문론 , 내부존 통행특성 , 내부존 배출량 , 편익이전
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 최기주
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 건설교통공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000011139
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구의 목적은 최근 사회적으로 부각되고 있는 녹색교통의 대기질 개선 효과를 객관적이고 합리적으로 평가하기 위한 대기질 평가 프레임워크와 세부모형을 구축하는데 있다. 이를 위해 교통부문의 대기오염물질 배출특성과 교통계획 시 요구되는 수준의 정보를 제시할 만한 대기질 평가 프레임워크를 정립하고, 다음과 같은 5개의 세부모형을 구축하였다. 첫째, 목표 연도를 고려하는 배출계수 예측모형을 구축하였고, 둘째, PAMS(Portable Activity Monitoring System)를 이용해 수집된 수도권 실주행자료를 바탕으로 차량비출력(VSP)함수식과 PEMS (Portable Emission Monitoring System)로부터 추정된 Emission Map을 응용하여, 도로유형별 배출계수 추정모형을 구축하였다. 셋째, 존기반의 냉간 시동 배출량 추정모형을 구축하고, 넷째, 가구통행실태조사 자료, Space Syntax와 압축도시 지표를 활용한 내부존 배출량 추정모형을 구축하였다. 마지막으로 가치이전기법을 활용하여 각 지역에 적합한 대기오염물질의 사회적 비용 원단위 추정모형을 구축하였다. 연구결과, 2015년과 2030년의 배출계수는 2009년의 배출계수 대비 각각 39%~89%, 5%~75% 수준으로 분석되었다. 한편 도로유형별 배출계수의 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났고, 경기도 국도의 배출계수는 자동차 전용도로에 비해 평균적으로 약 12% 높게 분석되었다. 또한 인구가 밀집되어 있는 서울지역과 수원지역에 대한 대기오염물질의 사회적비용 원단위는 전국 평균치보다 각각 18.68배, 9.56배 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 구축한 대기질 평가 프레임워크와 세부모형을 가상의 수원권 경전철 사업에 종합적으로 적용한 결과, 기존 모형에 의해 추정된 대기질 개선 편익에 비해 약 2.2~5.8배 높은 것으로 분석되었다. 이에 따라 기존모형에 의해 추정된 대기질 개선 편익은 총 편익의 약 5% 수준이었으나, 본 연구에서 구축한 모형을 적용할 경우 총 편익의 약 16% 수준을 차지하며 편익-비용비 (B/C)에도 영향을 미쳐 기존 추정치에 비해 약 0.12 정도 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 교통 계획적 관점으로 접근한 대기질 평가 모형을 구축함으로써, 교통프로젝트 및 정책에 대한 대기질 평가 결과의 객관성 제고에 기여할 것으로 보인다. 특히 최근의 녹색교통정책에 대한 타당성을 판단함에 있어서 보다 신뢰도 있는 결과의 도출에 기여할 것으로 기대된다.
more초록/요약
The goal of this study is to develop an air quality assessment framework with detailed models for evaluating the effects of green transportation on air quality improvements in Korea. An air quality assessment framework developed through this study reflects the emission characteristics of transportation-related air pollutants by developing the following five sub-models. First, the emission factor prediction models with target year's dataset were developed. Second, the emission factor prediction models by various road types were investigated by using PAMS (portable activity monitoring system) dataset in the Seoul metropolitan area. More specifically, these models were estimated using the VSP functions and the emission maps resulted from PEMS (portable emission monitoring system). Third, the zone-based cold starting emission displacement models were estimated by reflecting the characteristics of traffic analysis zones. Fourth, the intra-zonal emission displacement models were also estimated using the household travel survey dataset and index resulted from compact city and Space Syntax. Finally, region-based social cost unit estimation models were estimated by using the value transfer method. The estimated models with target year's dataset reveal that the emission factors in 2015 and 2030 were significantly reduced (39% to 89% in 2015 and 5% to 75% in 2030) when comparing to those in 2009. This study also shows that the differences in the emission factors of each road type are statistically significant-the emission factors of national highway in Gyeonggi Province were 12% higher than those of motorway. In addition, the social cost units estimated in the cities of Seoul and Suwon were 18.68 times and 9.56 times higher than the average social cost unit respectively. This study also evaluated a hypothetical light rail transit (LRT) project implemented in the city of Suwon by using the developed models. The results show that the air quality improvement benefits from the developed models are greater than the estimates from the current models. In addition, the air quality improvement benefits from the developed models account for about 13% of all benefits from the LRT project, while those from the current models only about 5%. This study established an air quality assessment model, which can improve the objectivity of air quality assessment results from various transportation facility investments. Thus, it is highly expected that this study can contribute to providing more reliable results to decision makers when evaluating various green transportation policies and projects.
more목차
제 1 장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 내용 및 방법 4
제3절 연구의 기대효과 7
제 2 장 관련 문헌 고찰 8
제1절 배출현황 검토 8
1. 대기오염물질과 온실가스의 종류 및 특징 8
2. 대기오염물질과 온실가스의 배출현황 12
제2절 관련 이론의 검토 15
1. 배출계수 측정 방법 15
2. 주행패턴 19
3. 차량비출력(VSP) 27
4. 공간구문론(Space Syntax) 29
5. 편익이전(Benefit Transfer) 38
제3절 관련 연구의 고찰 43
1. 배출량 추정 연구 43
2. 배출계수 추정 연구 59
3. 내부존 배출량 추정 연구 69
4. 대기질 개선 편익 추정 연구 71
제4절 연구 동향 및 기존 연구와의 차별성 76
1. 연구 동향 76
2. 시사점 도출 및 기존 연구와의 차별성 79
제 3 장 교통부문의 대기질 평가 프레임워크 및 세부모형의 구상 83
제1절 교통부문의 대기질 평가 프레임워크 구상 83
제2절 세부모형의 구상 86
1. 가변적 배출계수 예측 모형(모형1) 86
2. 도로유형 및 시간대별 배출계수 추정 모형(모형2) 86
3. 내부존 배출량 추정 모형(모형3) 86
4. 존 기반의 냉간 시동 배출량 추정 모형(모형4) 87
5. 시·공간적 특성을 고려한 대기질의 사회적 비용 추정 모형(모형5) 87
제 4 장 교통부문의 배출계수 추정 모형 89
제1절 개요 89
제2절 가변적 배출계수 예측 모형 90
1. 기본 개념 90
2. 자료 수집 및 가공 94
3. 가변적 배출계수의 예측 122
제3절 도로유형 및 시간대별 배출계수 추정 모형 137
1. 기본 개념 137
2. 자료 수집 및 가공 138
3. 도로유형 및 시간대별 연료 소모량 추정 및 차이검증 147
4. 도로유형 및 시간대별 배출계수 추정 모형 164
제4절 차종별 배출계수 차이 검증 170
1. 기본 개념 170
2. 조사 설계 및 자료 수집 170
3. 차종별 가속도의 차이 검증 173
4. 차종별 도로유형간 평균 가속도 비교 177
제 5 장 교통부문의 배출량 추정 모형 179
제1절 개요 179
제2절 내부존 배출량 추정 모형 181
1. 기본 개념 181
2. 자료 수집 및 가공 187
3. 모형구축 결과 193
4. 모형의 정리 210
제3절 존 기반의 냉간 시동 배출량 추정 모형 211
1. 기본 개념 211
2. 정의 및 기존 모형 211
3. 기존 모형의 한계 및 개선 모형 213
제 6 장 시·공간적 특성을 고려한 대기질의 사회적 비용 추정 모형 216
제1절 개요 216
제2절 시간적 특성을 고려한 대기질의 사회적 비용 추정 모형 217
1. 기본 개념 217
2. 추정 절차 및 자료 가공 218
3. 추정 결과 223
4. 시사점 도출 225
제3절 공간적 특성을 고려한 대기질의 사회적 비용 추정 모형 227
1. 기본 개념 227
2. 대기질의 사회적 비용 원단위 특성 검토 및 추정 모형의 구축 228
3. 추정 결과 및 시사점 도출 232
제 7 장 모형의 적용 236
제1절 수원권 경전철 사업에의 적용 236
1. 사업 개요 236
2. 적용 결과 및 시사점 236
제2절 수원권 자전거도로 사업에의 적용 252
1. 사업 개요 252
2. 적용 결과 및 시사점 254
제 8 장 결론 및 향후 연구과제 261
제1절 결론 261
제2절 향후 연구과제 266
참고문헌 268
