ارزیابی سیاستهای کاهش انتشار دیاکسیدکربن در بخش حملونقل شهری تهران با استفاده از رویکرد پویایی سیستم
محورهای موضوعی : مدیریت
زهرا آذرنوش
1
,
سینا فرد مرادی نیا
2
,
بابک گلچین
3
,
رسول جانی
4
1 - گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تبریز، تبریز، ایران
2 - گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تبریز، تبریز، ایران
3 - گروه مهندسی عمران،دانشگاه محقق اردبیلی،اردبیل،ایران
4 - گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تبریز، تبریز، ایران
کلید واژه: پویاییشناسی سیستمها, انتشار دیاکسیدکربن, الکتریکیسازی حملونقل, ارزیابی سیاستها, قیمتگذاری سوخت.,
چکیده مقاله :
بخش حملونقل جادهای به عنوان محوریترین بخش تحرک در کلانشهرها، نقش تعیینکنندهای در تشدید آلودگی هوای محلی و افزایش انتشار گازهای گلخانهای، بهویژه دیاکسید کربن، ایفا میکند. پیچیدگی ذاتی سیستم حملونقل شهری، با وجود متغیرهای فراوان و حلقههای بازخورد غیرخطی، مدلسازی و ارزیابی سیاستهای مدیریتی آن را با استفاده از روشهای مرسوم با دشواری مواجه ساخته است. این پژوهش با هدف شبیهسازی و تحلیل روند مصرف انرژی و انتشار دیاکسیدکربن در بخش حملونقل درونشهری تهران طراحی گردید. برای غلبه بر پیچیدگیهای سیستم، یک مدل پویاییشناسی سیستمها در بازه زمانی 2011 تا 2033 با بهرهگیری از نرمافزار ونسیم توسعه داده شد. شبیهسازی و ارزیابی سناریوهای مختلف نشان داد که جایگزینی ناوگان تاکسیرانی با خودروهای برقی، منجر به کاهش 3.5 درصد انتشار دیاکسیدکربن میشود. همچنین اعمال سیاستهای افزایش قیمت بنزین به نصف قیمت فوب و افزایش تا سطح قیمت فوب، به ترتیب منجر به کاهش ۹% و ۱۴% در میزان انتشار دیاکسیدکربن تا سال 2033 خواهد شد. یافتهها به وضوح تمایز کارایی سیاستهای بخشی را نشان میدهند و مؤید آن است که الکتریکیسازی ناوگان عمومی در مقایسه با بخش شخصی، از نظر زیستمحیطی مؤثرتر و از نظر اقتصادی نیز به صرفهتر میباشد. این مدل میتواند به عنوان چارچوبی برای آزمون سناریوهای دیگر و پشتیبانی از تصمیمگیریهای کلان در جهت توسعه حملونقل پایدار شهری مورد استفاده قرار گیرد.
Road transportation, as the most pivotal component of mobility in metropolitan areas, plays a determining role in intensifying local air pollution and increasing the emission of greenhouse gases, particularly carbon dioxide. The inherent complexity of the urban transportation system, with its numerous variables and non-linear feedback loops, makes modeling and evaluating its management policies using conventional methods difficult.
This study was designed to simulate and analyze the trends of energy consumption and carbon dioxide emissions in the intra-city transportation sector of Tehran. To overcome the system's complexities, a System Dynamics model was developed for the 2011-2033 period using Vensim software. The simulation and evaluation of various scenarios revealed that replacing the taxi fleet with electric vehicles leads to a 3.5% reduction in CO₂ emissions. Furthermore, implementing policies to increase gasoline prices to half the FOB price and to the full FOB price level would result in reductions of 9% and 14% in CO₂ emissions by 2033, respectively.
The findings clearly demonstrate the varying effectiveness of sectoral policies and confirm that the electrification of the public fleet (e.g., taxis) is both more environmentally effective and more economically efficient compared to the private sector. This model can serve as a framework for testing other scenarios and supporting macro-level decision-making for the development of sustainable urban transportation.
# قاسمی، م.، و میرزاخانی، م. (۱۳۹۸). مدلسازی پویایی سیستم تقاضای انرژی در ایران. فصلنامه پژوهشهای اقتصاد انرژی، ۹(۳) میرشی، س.، عنایتی، آ.، و فراز حسینی، و .(1391). بررسی تاثیر الگوی رانندگی بر میزان آلایندگی تولیدی توسط خودروها در
شهر تهران، دوازدهمین کنفرانس بین المللی مهندسی حمل و نقل و ترافیک. تهران- ایران
وزارت نفت جمهوری اسلامی ایران. (1399-1402). ترازنامه انرژی ایران1399-1420تهران: وزارت نفت Avetisyan, M., & Wilson, W. W. (2025). Transport emissions, carbon taxes, and modal choice. Research in Transportation Economics, 110, 101542. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2025.101542
Creutzig, F., Jochem, P., Edelenbosch, O. Y., Mattauch, L., Vuuren, D. P. v., McCollum, D., & Minx, J. (2015). Transport: A roadblock to climate change mitigation? Science, 350(6263), 911-912. https://doi.org/10.1126/science.aac8033
Chen, L., & Ma, R. (2024).Clean energy syngery with electric vehicels: Insights into carbnfootprint. Energy Strategy Reviews, 53,101394
Das, B., Bhave, P. V., Puppala, S. P., Adhikari, S., Sainju, S., Mool, E., & Byanju, R. M. (2022). Emission factors and emission inventory of diesel vehicles in Nepal. Science of The Total Environment, 812, 152539. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.152539
DU, H., Chen, B., Southworth, F., & Wang, Y. (2019). What drivers Co2 emissions from the transport sector? Energy, 175, 195-204. https://doi.org/ 10.1016/j.energy.2019.03.052
Flues, F., & Thomas, A. (2015). The distributional effects of energy taxes.
Foster, A. J. (1971). World Dynamics Cambridge, MA: Wright-Allen Press.
Groute, M., Wililams, l., Preston, J., & kemp, S. (2018). A parctical model for predicting road traffic Co2 emissions using inductive loop detector data. Transportation research Part D: Transport and Environmental, 63, 809-825. . https://doi.org/ 10.1016/j.trd.2018.06.026
Ha, J., Lee, S., & Ko, J. (2020). Unraveling the impact of travel time, cost, and transit burdens on commute mode choice for different income and age groups. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 141, 147-166.
Jing, Q.-L., Liu, H.-Z., Yu, W.-Q., & He, X. (2022). The impact of public transportation on carbon emissions—from the perspective of energy consumption. Sustainability, 14(10), 6248.
Kakouei, A., Vatani, A., & Idris, A. K. B. (2012). An estimation of traffic related CO2emissions from motor vehicles in the capital city of, Iran. Iranian journal of environmental health science & engineering, 9(1), 13.
Li, Y., Du, Q., Lu, X., Wu, J., & Han, X.(2019). Relationship between the development and Co2 emissions of transport sector in china. Transportation research Part D: Transport and Environmental,74,1-14. https://doi.org/10.1016/j.trd.2019.07.011
Maddah, M., & Jafari, A. (2019). Factor Affecting Air Pollution Created in the Transportation Sector of Iranian Provinces. Jouranl of Environmental Studies, 45(1), 77-86. https://doi.org/10.22059/jes.2019.263277.1007714
Mansouri Daneshvar, M .R. Ebrahimi, M. & Nejadsoleymani, H. (2019). An overview of climate change in iran: facts and statistics. Environmental System ReSearch, 8(1),1-10. https://doi.org/10.1186/s40068-019-0135-3
Santos, G. (2017). Road Transport and Co2 emissions: What are the challenges? Transport Policy, 59, 71-74. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.06.007
Sterman, J.D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling Fora Complex World, Irwin McGraw-Hill, New York,
Tehran city statistics, Tehran Information and Communication Technology Organization. Tehran: Organization Publishing; 2006, .2009 and 2016. (in Farsi)
Wang, Y., Lucey, B. M., Vigne, S. A., & Yarovaya, L. (2022). The effects of central bank digital currencies news on financial markets. Technological Forecasting and Social Change, 180, 121715. . https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121715
Yousefi-Sahzabi, A., Sasaki, K., Yousefi, H., & Sugi, Y. (2011). Co2 Emission and economic growth of iran. Mitigation and Adaptaton Strategies for Global Change, 16(1), 63-82. https://doi.org/10.1007/s11027-010-9252-z
