Through an aviation emissions estimation tool that is both publicly-accessible and comprehensive, researchers, planners, and community advocates can help shape a more sustainable and equitable U.S. air transportation system. To this end, we develop an open-source, data-driven methodology to calculate the system-wide emissions of the U.S. domestic civil aviation industry. This process utilizes and integrates six different public datasets provided by the Bureau of Transportation Statistics (BTS), the Federal Aviation Agency (FAA), EUROCONTROL, and the International Civil Aviation Organization (ICAO). At the individual flight level, our approach examines the specific aircraft type, equipped engine, and time in stage of flight to produce a more granular estimate than competing approaches. Enabled by our methodology, we then calculate system-wide emissions, considering four different greenhouse gases (CO2, NOx, CO, HC) during the Landing, Take-off (LTO) and Climb, Cruise, and Descent (CCD) flight cycles. Our results elucidate that emissions on a particular route can vary significantly due to aircraft and engine choice, and that emission rates differ significantly from airline to airline. We also find that CO2 alone is not a sufficient proxy for emissions, as NOx, when converted to its CO2-equivalency, exceeds CO2 during both LTO and CCD.


翻译:研究者、规划者和社区倡导者可以通过一个公开和综合的航空排放估计工具,帮助形成一个更可持续和公平的美国空运系统。为此,我们开发了一个开放源码、数据驱动的方法,用以计算美国国内民航业全系统的排放量。这一过程利用并整合了运输统计局、联邦航空局、欧洲航空局和国际民用航空组织(民航组织)提供的六套不同的公共数据集。在单次飞行一级,我们的方法是审查特定飞机类型、设备引擎和飞行阶段的时间,以得出比相互竞争的方法更为颗粒的估计数。我们利用这一方法,然后计算全系统的排放量,同时考虑到四种不同的温室气体(CO2、NOx、CO、HC),在着陆、起飞(LTO)和爬行、越野和潜行(CCD)飞行周期期间提供的数据。我们的结果表明,由于飞机和发动机的选择,特定航线的排放量可能有很大差异,而且从航空公司到航空公司的排放率也有很大差异。我们发现,根据我们的方法,我们计算出全系统的排放量,根据我们计算,在着陆、起飞(CO2)期间,CO2的二氧化碳排放量没有超过CO2的替代值。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月27日
Inference on the Best Policies with Many Covariates
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月23日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员