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新型冠狀病毒(COVID-19)疫情對公車空氣污染改善效益影響研究

為了解決機車oil check的問題，作者王勢雄 這樣論述：

公車為受民眾喜愛且經常搭乘的交通工具，推廣大眾運輸工具能夠產生顯著的環境品質改善效益，當搭乘公車的民眾愈多，每人平均的空氣污染排放量愈低，則環境效益愈高。然而，2019年底開始新型冠狀病毒 (COVID-19) 全球肆虐，此次疫情更使得世界各地的公共交通運輸受到了嚴重的影響，大眾運輸客流量的降低使大眾運輸工具所帶來的環境效益產生了一定的影響。為此，本研究檢視臺中市公車之民眾社會行為 (交通方式選擇) 及環境效益 (空氣污染排放)，透過研究結果掌握疫情期間所引起各種公車搭乘變化情況及對污染排放的影響，預做因應以作為未來調整營運模式或決策參考。本研究使用車載排放量測系統 (Potable Emi

ssions Measurement System, PEMS) 進行公車、汽車及機車排氣污染物檢測，建立空氣污染物的實車道路測試排放係數，並進一步計算人均排放係數，最後利用實測數據比較使用不同交通工具疫情前與疫情發生後空氣污染排放變化。研究結果顯示在疫情發生 (2019年12月) 之前，公車搭乘率介於12% ~ 25%之間，且每個月的公車搭乘率皆非常平均。而疫情影響最嚴重的時間分別為2020年3月與2021年5月，此期間公車搭乘率降至最低點，分別降至10%與5%以下，顯示公車搭乘率確實受到疫情影響。值得注意的是部分公車搭乘率在第一次疫情 (2020年3月) 緩解後並沒有明顯提升，推測可能原因

為疫情期間民眾可能減少了戶外的活動或原先搭乘公車外出的民眾轉向私人交通工具，藉以避免與他人接觸，民眾逐漸改變了原有的生活習慣。本研究針對公車、汽車與機車進行實車測試，並將CO、THC、NO、CO2之結果進一步透過假設三種車輛皆為正常載客量的情況下所估算之參考人均污染排放量，公車、汽車及機車CO參考人均排放係數計算之結果分別為24.9、270及143 mg/Pa-km，公車、汽車及機車THC參考人均排放係數分別為0.53、26.7及5.34 mg/Pa-km，公車、汽車及機車NO參考人均排放係數分別為201、27.4及11.6 mg/Pa-km，而公車、汽車及機車CO2參考人均排放係數分別為9,

096、97,605及23,445 mg/Pa-km。分析結果顯示在假設公車搭乘率為100%時，大部分的公車的人均排放係數會低於汽車與機車，而NO排放係數除外，NO的人均排放係數公車最高，其次是機車和汽車。值得一提的是，當公車搭乘率低於100%時，公車的人均污染物排放係數將可能比汽車與機車還要高。台灣受到新冠肺炎疫情的影響使公車搭乘率大幅下降，連帶使得公車人均空氣污染物排放量低於私人交通工具的環境效益降低。在疫情高峰期，本研究分析的公車人均污染排放係數大多高於汽車和機車。根據本研究的結果顯示，若僅考量空氣污染問題，相關單位可以考慮減少公車班次或改變公車路線設計，並採取措施提高公車的搭乘率，以確

保公共交通方式之人均空氣污染物排放量低於私人交通工具。在疫情尚未緩和的背景下，確保在疫情期間採取足夠的預防措施和保持社交距離可能有助於改善公車的搭乘率並減少公車的人均排放量。

考量不同目標之綠色運具旅遊行程規劃 -以澎湖本島為例

為了解決機車oil check的問題，作者蔡松翰 這樣論述：

　　本論文以澎湖本島為例，從事單人旅客旅程規劃與多人綠色運具選擇最佳化，全部僅使用綠色運具(電動機車、電動公車、共享單車與步行)進行低碳環保旅遊，以達到能源消耗、旅程時間與建置成本最小化的目的。研究中以全島32處景點、22處電動機車電池充電站、24處電動機車電池交換站、15條公車路線及各路線站牌為基礎設施，並假設22處共享單車租賃站設置地點於電池充電站附近。　　單人旅程規劃利用基因演算法配合旅行銷售員問題進行最佳化，以電動機車與步行，進行景點順序排程，求解最佳旅遊路線。多人綠色運具選擇利用單人旅程規劃的最佳旅遊路線為基礎，使用三種交通工具與步行的不同組合，包含1. 電動機車、公車與步行，2.

電動機車、共享單車與步行，3. 電動機車、公車、共享單車與步行，分別使用基因演算法與人工蜂群演算法進行綠色運具選擇最佳化，以達到降低能源消耗、旅程時間與建置成本的目的。　　經研究發現，在多人綠色運具選擇的能源消耗最小化中，使用案例1A能源消耗最小化的旅遊路線為基礎，加入電動機車與共享單車為最佳組合，因騎乘共享單車不需消耗能量，對降低能耗有很大幫助。在多人綠色運具選擇的旅程時間最小化中，使用案例1A能源消耗最小化的旅遊路線為基礎，加入電動機車與公車為最佳組合。電動機車與公車每公里能源消耗相近，而搭乘公車需等待時間，因此騎乘機車較節省旅程時間。在多人綠色運具選擇的建置成本最小化中，使用案例1B旅

程時間最小化的旅遊路線為基礎，加入電動機車與公車為最佳組合，並且發現能耗較高時，建置成本降低。