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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 張學孔 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Syue-Koong Chang | en |
| dc.contributor.author | 張家誠 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Chia-Cheng Chang | en |
| dc.date.accessioned | 2024-03-26T16:23:21Z | - |
| dc.date.available | 2024-03-27 | - |
| dc.date.copyright | 2024-03-26 | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.date.submitted | 2024-03-12 | - |
| dc.identifier.citation | 中華民國交通部(2023),鐵路法,檢自:https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=K0030001。
中華民國交通部(2023),公路法,檢自:https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=K0040001。 中華民國交通部(2023),大眾捷運法,檢自:https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=K0120001。 中國交通運輸部規劃研究院與德國國際合作機構(2022),中國交通運輸行業氣候目標及行動建議,檢自:https://transition-china.org/wp-content/uploads/2022/08/CLIMAT3.pdf。 中華人民共和國中央人民政府(2021),中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要,檢自:https://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm。 王建凱、周奕達與林樺(2020),小客車能效於實際道路測試與法規實驗室測試結果之差異比較研析,中華民國自動機工程學會第二十五屆車輛工程學術研討會論文集。 交通部公路總局(2023),特種車輛的種類,檢自:https://www.thb.gov.tw/cp.aspx?n=10。 交通部統計處(2004),92年臺灣地區計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=68。 交通部統計處(2004),92年臺灣地區遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=71。 交通部統計處(2004),92年臺灣地區機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=70。 交通部統計處(2005),93年臺灣地區自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=83。 交通部統計處(2005),93年臺灣地區汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=73。 交通部統計處(2006),94年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2006),94年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=89。 交通部統計處(2006),94年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=95。 交通部統計處(2006),94年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=97。 交通部統計處(2006),94年臺灣地區機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=96。 交通部統計處(2007),95年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2007),95年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=105。 交通部統計處(2007),95年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=101。 交通部統計處(2008),96年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2008),96年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=121。 交通部統計處(2008),96年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=129。 交通部統計處(2008),96年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=131。 交通部統計處(2008),96年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=130。 交通部統計處(2009),97年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2009),97年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=150。 交通部統計處(2009),97年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=144。 交通部統計處(2010),98年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2010),98年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=163。 交通部統計處(2010),98年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=165。 交通部統計處(2010),98年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=166。 交通部統計處(2010),98年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=167。 交通部統計處(2011),99年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2011),99年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=175。 交通部統計處(2011),99年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=174。 交通部統計處(2012),100年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2012),100年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201207030001。 交通部統計處(2012),100年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201210310001。 交通部統計處(2012),100年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201211300001。 交通部統計處(2012),100年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201211300002。 交通部統計處(2013),101年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2013),101年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201310310001。 交通部統計處(2013),101年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201307010001。 交通部統計處(2014),102年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2014),102年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201407010001。 交通部統計處(2014),102年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201411280002。 交通部統計處(2014),102年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201411280001。 交通部統計處(2015),103年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2015),103年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201509250001。 交通部統計處(2015),103年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201507010001。 交通部統計處(2015),103年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201510050001。 交通部統計處(2016),104年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2016),104年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201607010001。 交通部統計處(2016),104年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201611010001。 交通部統計處(2016),104年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201610310002。 交通部統計處(2017),105年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2017),105年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201710310002。 交通部統計處(2017),105年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201706300001。 交通部統計處(2017),105年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201710310001。 交通部統計處(2018),106年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2018),106年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201806290002。 交通部統計處(2018),106年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201809210002。 交通部統計處(2018),106年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201810300001。 交通部統計處(2019),107年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2019),107年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201910300001。 交通部統計處(2019),107年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201906180001。 交通部統計處(2019),107年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=201909240001。 交通部統計處(2020),108年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2020),108年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202006110001。 交通部統計處(2020),108年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202011040001。 交通部統計處(2020),108年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202010270001。 交通部統計處(2021),109年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2021),109年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202110280001。 交通部統計處(2021),109年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202106250001。 交通部統計處(2021),109年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202110060001。 交通部統計處(2022),110年交通統計要覽,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/statistics501?lang=ch&folderName=ch&id=2051。 交通部統計處(2022),110年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202208080001。 交通部統計處(2022),110年計程車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202210310001。 交通部統計處(2022),110年遊覽車營運狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202210310002。 交通部統計處(2023),111年自用小客車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202310310000。 交通部統計處(2023),111年汽車貨運調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202306270000。 交通部統計處(2023),111年機車使用狀況調查報告,中華民國交通部全球資訊網,檢自:https://www.motc.gov.tw/ch/app/data/view?module=survey&id=56&serno=202310300001。 交通部臺灣鐵路管理局(2009),97年臺灣鐵路統計年報,國營臺灣鐵路股份有限公司,檢自:https://www.railway.gov.tw/tra- tip- web/adr/about- public- info- 3?searchType=2&searchSub=0&searchSub=0&searchSub=0&searchSub=0。 交通部臺灣鐵路管理局(2016),104年臺灣鐵路統計年報,國營臺灣鐵路股份有限公司,檢自:https://www.railway.gov.tw/tra- tip- web/adr/about- public- info- 3?searchType=2&searchSub=0&searchSub=0&searchSub=0&searchSub=0。 交通部臺灣鐵路管理局(2023),111年臺灣鐵路統計年報,國營臺灣鐵路股份有限公司,檢自:https://www.railway.gov.tw/tra- tip- web/adr/about- public- info- 3?searchType=2&searchSub=0&searchSub=0&searchSub=0&searchSub=0。 行政院環境保護署(2010),縣市層級溫室氣體盤查計算指引。 行政院環境保護署(2019),溫室氣體排放係數管理表6.0.4版,檢自:https://ghgregistry.moenv.gov.tw/upload/Tools/%E6%BA%AB%E5%AE%A4%E6%B0%A3%E9%AB%94%E6%8E%92%E6%94%BE%E4%BF%82%E6%95%B8%E7%AE%A1%E7%90%86%E8%A1%A86.0.4%E7%89%88.ods。 行政院環境保護署(2022),溫室氣體盤查與登錄指引,檢自:https://ghgregistry.moenv.gov.tw/upload/Tools/%E6%BA%AB%E5%AE%A4%E6%B0%A3%E9%AB%94%E6%8E%92%E6%94%BE%E9%87%8F%E7%9B%A4%E6%9F%A5%E4%BD%9C%E6%A5%AD%E6%8C%87%E5%BC%95%282022.05%29- final.pdf。 行政院環境保護署(2023),中華民國國家溫室氣體清冊報告,檢自:https://unfccc.saveoursky.org.tw/nir/tw_nir_2022.php。 佘大年(2019),應用貝氏回歸分析改良公車旅行時間推估模式—以臺中市公車為例,國立成功大學交通管理科學系碩士在職專班碩士論文。 呂錫民(2011),我國未來的能源結構,科學發展,2011年8月,464期,頁60-65 李佳玲、曾佩如、朱珮芸、李忠遠與林忠漢(2019),公路運輸柴油消耗及溫室氣體排放量檢核之研析,交通部運輸研究所。 沈楷庭(2023),以愛氏震度分區建立地震誘發山崩潛感羅吉斯回歸模型以及地震後山崩潛感近及時分析,國立中央大學應用地質研究所碩士論文。 林大鈞、陳柏君與王傳賢(2012),國內貨運車隊能耗特性與節能技術應用調查與分析,中華民國運輸學會101年學術論文研討會,中華民國 101 年12 月。 林國顯、蘇振維、張瓊文等人(2007),國家永續發展之城際運輸系統需求模式研究(3/4),交通部運輸研究所。 胡明輝、鄭宗正、陳永勳與曾美境(2006),機車年平均行駛里程調查統計分析,環境保護署、工業技術研究院。 桃園市政府(2016),桃園市發展低碳綠色城市自治條例,檢自:https://law.tycg.gov.tw/LawContent.aspx?id=GL000352&kw=%e6%a1%83%e5%9c%92%e5%b8%82%e7%99%bc%e5%b1%95%e4%bd%8e%e7%a2%b3%e7%b6%a0%e8%89%b2%e5%9f%8e%e5%b8%82%e8%87%aa%e6%b2%bb%e6%a2%9d%e4%be%8b。 桃園市政府(2022),桃園2050淨零路徑,檢自:https://csr.cw.com.tw/article/42446。 高雄市政府環境保護局(2021),高雄市環境保護統計年報,檢自:https://ksepb.kcg.gov.tw/FileUploadCategoryListC005210.aspx?CategoryID=a725d5ed- b81f- 41ac- bbb5- da4093f84171&appname=FileUploadCategoryListC005213。 高雄市政府環境保護局(2022),高雄市因應氣候變遷白皮書,檢自:https://ksepb.kcg.gov.tw/PublicationDetailC004000.aspx?Cond=88825271- 4997- 46aa- 839f- da56e91c2ab4。 國家發展委員會(2022),淨零轉型12項關鍵戰略行動計畫,檢自:https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=6BA5CC3D71A1BF6F。 國家發展委員會(2022),臺灣2050淨零排放路徑及策略總說明,檢自:https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=DEE68AAD8B38BD76。 常詩佳(2023),應用回歸分析技術預測專案程式開發時數—以D公司為例,國立中興大學資訊管理學系碩士學位論文。 張志瑋、葛復光、柴蕙質和吳雨寰(2016),以KAYA恆等式分析我國2025年減碳目標之能源結構策略可行性,臺灣能源期刊,3(3),頁259- 275。 張朝能、黃國修、張學孔等人(2016),公路公共運輸電動客車經營與運作績效調查,交通部運輸研究所。 張學孔與郭瑜堅(2007),都市旅次總成本模式構建之研究,《運輸計劃季刊》,第36卷2期,頁147- 182。 張瓊文、朱珮芸、劉彥聖、游思遠與傅強(2017),地方政府運輸部門CO2排放量估算及趨勢分析,交通部運輸研究所。 曹美慧、余志達、范芷瑄等人(2021),運輸部門溫室氣體減量第二階段策略精進研究,交通部運輸研究所。 莊英正(2022),多元整合出行服務之減碳效益研究,國立臺灣大學土木工程研究所碩士論文。 郭瑾瑋與周裕豐(2020),應用能源工程模型評估運輸電氣化對能源系統影響,《綠色經濟電子期刊》,第6卷,第A24- 41頁。 黃仕斌、郭樂平與周桂蘭(2017),結合誘發型市場擴散的新興技術減碳貢獻評估-以臺灣電動車輛發展為例,科技管理學刊,第22卷,第1期,頁1- 28。 黃新薰、張瓊文、朱珮芸、陳怡妃與蕭為元(2014),地方政府運輸系統CO2排放暨節能減碳估算作業手冊之編定,交通部運輸研究所。 新北市政府(2022),新北市2050淨零路徑暨氣候行動白皮書,檢自:https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=9620。 經濟部(2023),車輛容許耗用能源標準及檢查管理辦法,檢自:https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=J0130009。 經濟部能源署(2022),各車型耗能證明核發月資料,檢自:https://www.moeaea.gov.tw/ecw/populace/content/wfrmStatistics.aspx?type=6&menu_id=1304。 經濟部能源署(2023),電力排碳係數,檢自:https://www.moeaea.gov.tw/ecw/populace/content/ContentDesc.aspx?menu_id=23142。 廖英龍(2023),以機器學習技術建構醫院抽血櫃台等候人數之時間序列多期預測模式,天主教輔仁大學資訊管理學系碩士論文。 臺中市政府(2014),臺中市發展低碳城市自治條例,檢自:https://lawsearch.taichung.gov.tw/GLRSout/index.aspx。 臺中市政府(2022),2050臺中市淨零排碳路徑,臺中市永續低碳生活網,檢自:https://lowcarbon2.greenideas.com.tw/page/news/show.aspx?num=419&kind=17&page=1&lang=TW。 臺北市政府、臺北市永續發展委員會(2021),2021臺北市自願檢視報告,檢自:https://sdg.gov.taipei/link_down。 臺北市政府主計處、臺北市政府民政局(2023),臺北市112- 141年人口推估報告,臺北市政府民政局網站,檢自:https://ca.gov.taipei/cp.aspx?n=59FD0A52EDA3C722。 臺北市政府交通局(2019),中華民國107年臺北市交通統計年報,臺北市政府交通局網站,檢自:https://www.dot.gov.taipei/News.aspx?n=902EA6821196B316&sms=BE0EFDE1C72BF608。 臺北市政府交通局(2020),中華民國108年臺北市交通統計年報,臺北市政府交通局網站,檢自:https://www.dot.gov.taipei/News.aspx?n=902EA6821196B316&sms=BE0EFDE1C72BF608。 臺北市政府交通局(2021),中華民國109年臺北市交通統計年報,臺北市政府交通局網站,檢自:https://www.dot.gov.taipei/News.aspx?n=902EA6821196B316&sms=BE0EFDE1C72BF608。 臺北市政府交通局(2022),中華民國110年臺北市交通統計年報,臺北市政府交通局網站,檢自:https://www.dot.gov.taipei/News.aspx?n=902EA6821196B316&sms=BE0EFDE1C72BF608。 臺北市政府環境保護局(2022),臺北市2050淨零行動白皮書2.0,檢自:https://www.dep.gov.taipei/News_Content.aspx?n=9086C3ED2A4F6A09&sms=9B5E42F97878D232&s=6038D45CF547928D。 臺北市政府環境保護局(2022),臺北市溫室氣體排放量分析,檢自:https://www.dep.gov.taipei/News.aspx?n=9086C3ED2A4F6A09&sms=9B5E42F97878D232。 臺北市議會(2022),臺北市淨零排放管理自治條例,檢自:https://www.tcc.gov.tw/Advanced_Search.aspx?q=undefined。 臺南市政府(2020),2050臺南淨零路徑,檢自:https://www.tainan.gov.tw/news_content.aspx?n=13370&s=7897206. 臺南市政府(2020),臺南市低碳城市自治條例,檢自:http://tainan.carbon.net.tw/A_autonomy.aspx。 環境部(2023),氣候變遷因應法,檢自:https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=O0020098。 鍾志成、林杜寰、孫千山等人(2020),運輸部門溫室氣體減量策略成效研析,交通部運輸研究所。 Aggarwal, P. and Jain, S. (2016), Energy demand and CO2 emissions from urban on-road transport in Delhi: current and future projections under various policy measures, Journal of cleaner production, Vol.128, pp.48- 61. Amer, M., Daim, T. U. & Jetter, A. (2013), A Review of Scenario Planning, Futures, Vol.46, pp.23–40. Arioli, M., Fulton, L. & Lah, O. (2020), Transport strategies for a 1.5° world- A comparison of four countries, Transportation Research Part D : Transport and Environment, Vol. 87, 2020, Article 102526. Brand, C., Tran, M. & Anable, J. (2012), The UK transport carbon model : An integrated life cycle approach to explore low carbon futures, Energy Policy, Vol.41, pp.107- 124. Chen, P., Lu, Y., Wan, Y. & Zhang, A. (2021), Assessing carbon dioxide emissions of high- speed rail: The case of Beijing- Shanghai corridor, Transportation Research Part D : Transport and Environment, Vol. 97, 2021, Article 102949. Department for Energy Security and Net Zero (2023), UK local and regional greenhouse gas emissions estimates for 2005- 2021, 檢自:https://www.gov.uk/government/statistics/uk- local- authority- and- regional- greenhouse- gas- emissions- national- statistics- 2005- to- 2021. Diana, T. (2018), Can machines learn how to forecast taxi- out time? A comparison of predictive models applied to the case of Seattle/Tacoma International Airport, Transportation Research Part E : Logistics and Transportation Review, Vol.119 (2018), pp.149–164. Element Energy (2022), Analysis of a Net Zero 2030 Target for Greater London, 檢自:https://www.london.gov.uk/programmes- and- strategies/environment- and- climate- change/climate- change/zero- carbon- london/pathways- net- zero- carbon- 2030. Fernández, R. Á. (2018), A more realistic approach to electric vehicle contribution to greenhouse gas emissions in the city, Journal of Cleaner Production, Vol.172(2018), pp.949- 959. Government of the Republic of Korea (2020), 2050 Carbon Neutral Strategy of The Republic of Korea, 檢自:https://unfccc.int/sites/default/files/resource/LTS1_RKorea.pdf. Government of the Republic of Korea (2020), Korean New Deal, 檢自:https://english.moef.go.kr/pc/selectTbPressCenterDtl.do?boardCd=N0001&seq=4948. Government of the Republic of Korea (2021), Korean New Deal 2.0, 檢自:https://english.moef.go.kr/pc/selectTbPressCenterDtl.do?boardCd=N0001&seq=5173. Government of the United Kingdom (2020), The Ten Point Plan for a Green Industrial Revolution, 檢自:https://www.gov.uk/government/publications/the- ten- point- plan- for- a- green- industrial- revolution. Greater London Authority (2018), Zero Carbon London: A 1.5°C Compatible Plan, 檢自:https://www.london.gov.uk/programmes- and- strategies/environment- and- climate- change/climate- change/climate- action- plan. Greater London Authority (2022), London Net Zero 2030: An Updated Pathway, 檢自:https://www.london.gov.uk/programmes- and- strategies/environment- and- climate- change/climate- change/zero- carbon- london/pathways- net- zero- carbon- 2030. Greater London Authority (2018), London Environment Strategy, 檢自:https://www.london.gov.uk/programmes- and- strategies/environment- and- climate- change/london- environment- strategy. Greenhouse Gas Inventory and Research Center (2022), 2022년 국가 온실가스 인벤토리(1990- 2020)공표(2022年全國溫室氣體清冊公佈(1990- 2020年)), 檢自:https://www.gir.go.kr/home/board/read.do?pagerOffset=0&maxPageItems=10&maxIndexPages=10&searchKey=&searchValue=&menuId=36&boardId=58&boardMasterId=2&boardCategoryId. Greenhouse Gas Inventory and Research Center (2022), It is estimated that South Korea''s greenhouse gas emissions in 2021 will total 679.6 million tons, 檢自:https://m.me.go.kr/eng/web/board/read.do;jsessionid=675asuEYVsUU41IP2kUC9WHT.mehome1?pagerOffset=0&maxPageItems=10&maxIndexPages=10&searchKey=&searchValue=&menuId=461&orgCd=&boardMasterId=522&boardCategoryId=&boardId=1534860&decorator. Hao, H., Cheng, X., Liu, Z. & Zhao, F. (2017), Electric vehicles for greenhouse gas reduction in China: A cost- effectiveness analysis, Transportation Research Part D : Transport and Environment, Vol. 56, 2017, pp.68- 84. Hickman, R., Saxena, S., Banister, D. & Ashiru, O. (2012), Examining Transport Futures with Scenario Analysis and MCA, Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol.46 (2012), pp.560–575. Intergovernmental Panel on Climate Change (2006), 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, 檢自:https://www.ipcc- nggip.iges.or.jp/public/2006gl/. Intergovernmental Panel on Climate Change (2007), Fourth Assessment Report, 檢自:https://www.ipcc.ch/assessment- report/ar4/. International Energy Agency (2021), An energy sector roadmap to carbon neutrality in China, 檢自:https://www.iea.org/reports/an- energy- sector- roadmap- to- carbon- neutrality- in- china. Kaya, Y. (1995), The role of CO2 removal and disposal, Energy Conversion and Management, 36 (6–9) (1995), pp. 375- 380. Khanna, P., Jain, S., Sharma, P. and Mishra, S. (2011), Impact of increasing mass transit share on energy use and emissions from transport sector for National Capital Territory of Delhi, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Vol.16(1), pp.65- 72. Kosow, H. & Gaßner, R. (2008), Methods of Future and Scenario Analysis: Overview, Assessment, and Selection Criteria, (DIE Studies, 39). Bonn: Deutsches Institut für Entwicklungspolitik gGmbH. Kumar, S. & Bhatnagar, V. (2022), A Review of Regression Models in Machine Learning, Journal of Intelligent Systems and Computing, 3(1), pp.40–47. Lewis, E. B. (1982),Control of body segment differentiation in Drosophila by the bithorax gene complex, Prog Clin Biol Res, 1982. 85 Pt A: pp. 269- 288. Li, P., Zhao, P. & Brand, C. (2018), Future Energy Use and CO2 Emissions of Urban Passenger Transport in China: A Travel Behavior and Urban Form Based Approach, Applied Energy, Vol. 211 (2018), pp.820–842. Lu, I.J., Lin, S. J. & Lewis, C. (2007), Decomposition and Decoupling Effects of Carbon Dioxide Emission from Highway Transportation in Taiwan, Germany, Japan and South Korea, Energy Policy, Vol. 35 (2007), pp. 3226–3235. Mao, Z., Wang, F. & Wang, D. (2022), Attitude and accessibility on transit users’ travel satisfaction: A person- environment fit perspective, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Vol.112 (2022) Article 103467. McGrath, T., Blades, L., Early, J. & Harris, A. (2022), UK battery electric bus operation: Examining battery degradation, carbon emissions and cost, Transportation Research Part D : Transport and Environment, Vol.109, Article 103373. Metz, D. (2012), Demographic determinants of daily travel demand. Transport Policy, Vol.21, pp.20- 25. Ministry of National Development, Ministry of Education, Ministry of Transport, Ministry of Sustainability and the Environment & Ministry of Trade and Industry (2021), Singapore Green Plan 2030, 檢自:https://www.greenplan.gov.sg/. Mott MacDonald (2021), A place- based approach to net zero, 檢自:https://www.mottmac.com/download/file?id=39870&isPreview=True. National Climate Change Secretariat (2022), Singapore Emission Profile, 檢自:https://www.nccs.gov.sg/singapores- climate- action/singapores- climate- targets/singapore- emissions- profile/. National Greenhouse Gas Inventory Report of Japan (2023), Ministry of the Environment, Japan Greenhouse Gas Inventory Office of Japan (GIO), Center for Global Environmental Research (CGER), National Institute for Environmental Studies (NIES), 檢自:https://www.nies.go.jp/gio/en/aboutghg/index.html. New York City Mayor’s Office of Sustainability, Con Edison & National Grid (2021),Pathways to Carbon- Neutral NYC: Modernize, Reimagine, Reach, 檢自:https://www.nyc.gov/assets/sustainability/downloads/pdf/publications/Carbon- Neutral- NYC.pdf. Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) (2023), Economic Outlook, 檢自:https://www.oecd.org/economic- outlook/. Pagliara, F. & Mauriello, F. (2020), Modelling the impact of High Speed Rail on tourists with Geographically Weighted Poisson Regression, Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol.132 (2020), pp.780–790. Rajalaxmi, R. R., Natesan, P., Krishnamoorthy, N. & Ponni, S. (2019), Regression Model for Predicting Engineering Students Academic Performance, International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), Volume 7, Issue- 6S3 April, 2019. San Francisco Department of the Environment(2021), San Francisco’s Climate Action Plan 2021, 檢自:https://www.sfclimateplan.org/. Schipper, L. & Marie- Lilliu, C. (1999), Transportation and CO2 Emissions: Flexing the Link- A Path for the World Bank, 檢自:https://documents.worldbank.org/pt/publication/documents- reports/documentdetail/826921468766156728/transportation- and- co2- emissions- flexing- the- link- a- path- for- the- world- banlk. Seoul Metropolitan Government (2022), 서울시 기후변화대응 종합계획 (2022~2026) (首爾市應對氣候變遷綜合計畫 (2022~2026)) , 檢自:https://mediahub.seoul.go.kr/archives/2003639. Seoul Metropolitan Government 2050 (2021), 서울시 기후행동계획 (2050首爾市氣候行動計畫), 檢自:https://ebook.seoul.go.kr/Viewer/69J1T6C2D9V3. The United States Department of State and the United States Executive Office of the President(2021), The Long- Term Strategy of the United States Pathways to Net- Zero Greenhouse Gas Emissions by 2050, 檢自:https://www.whitehouse.gov/wp- content/uploads/2021/10/US- Long- Term- Strategy.pdf. United Nations Framework Convention on Climate Change (2021), China’s Mid-Century Long- Term Low Greenhouse Gas Emission Development Strategy, 檢自:https://unfccc.int/sites/default/files/resource/China’s%20Mid- Century%20Long- Term%20Low%20Greenhouse%20Gas%20Emission%20Development%20Strategy.pdf. United Nations Framework Convention on Climate Change (2022), China’s Achievements, New Goals and New Measures for Nationally Determined Contributions, 檢自:https://unfccc.int/sites/default/files/NDC/2022- 06/China’s%20Achievements%2C%20New%20Goals%20and%20New%20Measures%20for%20Nationally%20Determined%20Contributions.pdf. United States Environmental Protection Agency (2023), Inventory of U.S. Greenhouse Gas Emissions and Sinks 1990- 2021, 檢自:https://www.epa.gov/ghgemissions/inventory- us- greenhouse- gas- emissions- and- sinks- 1990- 2021. Wang, S., Ji, B., Zhao, J., Liu, W. & Xu, T. (2018), Predicting ship fuel consumption based on LASSO regression, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Vol.65 (2018), pp.817- 824. 국토교통부 (國土交通部) (2021), 육상 및 교통 탄소 중립 로드맵 (土地、基礎建設和交通2050年碳中和路線圖), 檢自:https://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?lcmspage=1&id=95086352. 日本參議院 (1998), 地球温暖化対策の推進に関する法律 (全球暖化對策推進法), 檢自:https://elaws.e- gov.go.jp/document?lawid=410AC0000000117. 東京都環境局(2019), Zero Emission Tokyo Strategy, 檢自:https://www.kankyo.metro.tokyo.lg.jp/en/about_us/zero_emission_tokyo/strategy.html. 東京都環境局(2021), Zero Emission Tokyo 2020 Update & Report, 檢自:https://www.kankyo.metro.tokyo.lg.jp/en/about_us/zero_emission_tokyo/strategy_2020update.html. 經濟產業省 (2020),2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略 (2050年實現碳中和的綠色成長策略),檢自:https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201225012/20201225012.html. 환경부(기후전략과) (環境部氣候戰略科) (2022), 기후위기 대응을 위한 탄소중립ㆍ녹색성장 기본법 (碳中和基本法),檢自:https://www.law.go.kr/%EB%B2%95%EB%A0%B9/%EA%B8%B0%ED%9B%84%EC%9C%84%EA%B8%B0%EB%8C%80%EC%9D%91%EC%9D%84%EC%9C%84%ED%95%9C%ED%83%84%EC%86%8C%EC%A4%91%EB%A6%BD%E3%86%8D%EB%85%B9%EC%83%89%EC%84%B1%EC%9E%A5%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EB%B2%95. | - |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/92510 | - |
| dc.description.abstract | 在極端氣候發生次數逐年增加下,全球開始意識到我們所居住的環境正逐漸改變,而這些改變與人為活動導致大氣中溫室氣體含量上升有著密切關係。為了維持當前適合人類居住的生態環境、避免極端氣候持續發生,國際上已有許多相對應的作為,如聯合國、國際能源組織、氣候組織等都有針對溫室氣體控管提出見解或約束。我國由於地緣政治上的因素,無法直接參與大多數的國際組織,但也積極推出淨零碳排的國家政策。細看我國2020年溫室氣體排放情形,以製造部門(51%)占比最多,其次依序為住商部門(20%)與運輸部門(13%);若根據六個直轄市所公布的數據顯示,運輸部門占比以新北市(24%)最高、臺北市(20%)次之,且長年來看,運輸部門每年排放量雖非最高,但皆占一定比例,故面對國際上減排浪潮,我國從中央至地方針對運輸活動的去碳化是絕對必要的。
我國自2021年蔡英文總統於世界地球日(4月22日)宣示我國將朝向2050年達到淨零而努力起,中央及地方政府陸陸續續公布各自的減排路徑與相關條例,讓臺灣邁向2050淨零排放的道路更為明確。然而,尚未有相關研究探討政策藍圖是否能順利達成預期成效,且運輸部門長期以來依賴化石燃料作為車輛主要能源的狀況若無及時提出有效的策略,將難以降低運輸部門的溫室氣體排放量。因此,在政策推動前期進行政策評估,對於未來策略推動與修正,都具有實質助益。 本研究針對當前淨零進程步調較為快速的臺北市,應用ASIF模式,以情境分析法,針對淨零運輸政策之目標進行評估。研究中首先以「由下而上」的分析方法,估算臺北市2005年至2021年運輸部門溫室氣體排放情形,並將各年度分析結果與臺北市政府環境局以當前「由上而下」的分析結果進行比較,同時建構迴歸模型推估臺北市未來之客貨運輸需求,以當前運輸部門減排策略以及國際城市經驗,進行保守、政策與積極等不同作為之情境分析,應用ASIF模式進行運輸部門溫室氣體排放計算,據以評估臺北市2030年、2040年與2050年所提出之減排目標是否能如期如實達成。 研究結果指出,對於臺北市運輸部門的統計分析,在兩種統計方式之間存在15.73%~41.41%的差異,且差異有逐年減少的趨勢。運輸需求預測模型則是藉歷史資料與人口數、實質國內生產毛額等資料,針對臺北市的客運和貨運需求分別建立迴歸模型,以此作為未來目標年度運輸需求和溫室氣體排放分析的基礎。在預測模型的分析中,發現客運需求的模型相較於貨運需求有著較準確的預測表現。根據對目標年度溫室氣體排放的分析結果顯示,在現有政策情境下,臺北市的運輸部門可望於2030年時將排放量相較於2005年減少40%。然而,對於「2040年相較於2005年,減少65%排放量」的目標,則可能無法達成,存在著些微差距。 本研究於積極情境中,參考國際城市在移轉綠色運輸及限制燃油機動車輛之減排政策,並針對各車種的去碳化比例重新進行評估。分析結果顯示,除了達成2030年及2040年的目標外,積極情境相較於政策情境還有著顯著的改善。對於2050年達到淨零排放的最終目標,積極情境可減少約23%的所需碳匯量。本研究成果可作為國家及相關公私部門,在面對溫室氣體減排及2050淨零目標研議策略與路徑之參考。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | In the face of increasing occurrences of extreme weather events, many countries are becoming increasingly aware of the gradual environmental changes taking place in our world. These changes are closely linked to the rise in greenhouse gas levels in the atmosphere, primarily driven by human activities. To maintain an ecologically suitable environment for human habitation and mitigate the continued occurrence of extreme weather events, many countries and organizations have provided valuable insights and regulations regarding greenhouse gas management.
Taiwan faces challenges in direct participation in international organizations on numerous occasions. However, this does not diminish our government's commitment to achieving net-zero carbon emissions. Particularly, according to statistics from international organizations, Taiwan's emissions are comparable to those of countries like France and Thailand. A closer examination of Taiwan's greenhouse gas emissions in 2020 reveals that the manufacturing sector accounted for the highest proportion at 51%, followed by the residential and commercial sector at 20%, and the transportation sector at 13%. Data published by the six municipalities in Taiwan shows that the transportation sector's contribution is highest in New Taipei City at 24%, followed by Taipei City at 20%. Despite not having the highest annual emission volume, the transportation sector consistently maintains a significant proportion. Given the global trend of emission reduction, it is imperative for Taiwan, from the central government to local authorities, to decarbonize transportation activities in response to international efforts to reduce carbon emissions. Since President Tsai declared on World Earth Day in 2021 that Taiwan would strive towards achieving net-zero emissions by 2050, both central and local governments have progressively unveiled their respective emission reduction pathways and related regulations, making Taiwan's path towards net-zero emissions by 2050 clearer. However, the lack of relevant research assessing whether the policy blueprint can achieve its intended outcomes raises concerns. Furthermore, without promptly implementing effective strategies to address the transportation sector's persistent reliance on fossil fuels as the primary energy source for vehicles, reducing greenhouse gas emissions from this sector will remain challenging. Therefore, conducting policy evaluations in the early stages of implementation is essential to inform future strategy promotion and revisions, offering tangible benefits. This study focuses on Taipei City, where the net-zero progress is relatively rapid, and applies the ASIF model to assess the objectives of net-zero transportation policies through scenario analysis. Initially, employing a "bottom-up" approach, the analysis estimates greenhouse gas emissions from the transportation sector in Taipei City from 2005 to 2021. The results for each year are juxtaposed with the current "top-down" analysis results from the Taipei City Government Department of Environmental Protection. Additionally, a regression model is constructed to project future passenger and freight transportation demand in Taipei City. Scenario analyses, encompassing conservative, policy, and aggressive actions, are conducted based on current emission reduction strategies in the transportation sector and international urban experiences. Subsequently, the ASIF model calculates greenhouse gas emissions from the transportation sector, evaluating the feasibility of meeting the emission reduction targets proposed for Taipei City in 2030, 2040, and 2050. The research findings indicate a disparity of 15.73% to 41.41% in the statistical analysis of Taipei City's transportation sector between two methodologies, showing a diminishing gap over time. The transportation demand prediction model utilizes historical data alongside gross domestic product indicators to develop regression models for both passenger and freight transport demand in Taipei City, serving as the foundation for future analyses of transportation demand and greenhouse gas emissions. Analysis of the prediction model reveals a more accurate performance in predicting passenger demand compared to freight demand. Analysis of annual greenhouse gas emissions targets reveals that under the current policy framework, Taipei City's transportation sector is projected to reduce emissions by 40% by 2030 relative to 2005 levels. However, achieving the goal of a 65% reduction by 2040 compared to 2005 may prove challenging, with minor discrepancies remaining. In the aggressive scenario examined in this study, insights from international cities' initiatives in transitioning to sustainable transportation and limiting emissions from fossil fuel-powered vehicles were incorporated. Additionally, recalibration of decarbonization rates for vehicle categories was undertaken. The results indicate substantial improvements beyond meeting the 2030 and 2040 targets compared to the policy scenario. Furthermore, in pursuit of the ultimate aim of achieving net-zero emissions by 2050, the aggressive scenario could reduce the required carbon offsets by approximately 23%. These research findings can inform national and relevant public and private sector stakeholders in strategizing and navigating pathways towards greenhouse gas emissions reduction and the 2050 net-zero emissions goal. | en |
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| dc.description.tableofcontents | 國立臺灣大學碩士學位論文口試委員會審定書 i
誌謝 ii 摘要 iii ABSTRACT v 目 次 viii 圖 次 xi 表 次 xiv 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 18 1.3 研究範疇 18 1.4 研究內容與流程 19 第二章 文獻回顧與評析 21 2.1 運具行車成本與溫室氣體排放 21 2.2 政策評估與減碳效益 25 2.3 迴歸模型相關文獻 27 2.4 情境分析相關文獻 29 2.5 我國與國際運輸淨零策略 29 2.6 文獻評析 52 第三章 研究方法 54 3.1 臺北市現階段運輸部門溫室氣體統計方式 55 3.2 ASIF架構 58 3.3 迴歸方法 60 第四章 溫室氣體排放分析及運量推估 66 4.1 歷史資料蒐集與整理 66 4.1.1 車輛數 66 4.1.2 行駛里程 72 4.1.3 能源效率 80 4.1.4 軌道運輸能源消耗量 85 4.1.5 市區公車能源消耗量 93 4.1.6 排放係數 96 4.1.7 臺北市運輸需求 99 4.2 各類運具溫室氣體排放情形 109 4.2.1 自用小客車 109 4.2.2 計程車 110 4.2.3 重型機車 111 4.2.4 輕型機車 112 4.2.5 大客車(自用/遊覽車) 113 4.2.6 大貨車 114 4.2.7 小貨車 115 4.2.8 市區公車 116 4.2.9 臺灣鐵路 117 4.2.10 臺北捷運 118 4.2.11 高速鐵路 119 4.3 臺北市運輸部門排放分析 120 4.4 各類運具能源密集度 122 4.5 運輸需求迴歸模型 123 第五章 情境分析 132 5.1 運輸需求迴歸模型 132 5.2 保守情境 137 5.3 政策情境 138 5.4 積極情境 140 5.5 各情境下之排放量分析 142 5.5.1 保守情境 143 5.5.2 政策情境 146 5.5.3 積極情境 149 5.5.4 小結 152 第六章 結論與建議 154 6.1 結論 154 6.2 建議 155 6.2.1 政策建議 155 6.2.2 研究方法與後續研究建議 156 參考資料 158 附錄一、臺北市運輸部門溫室氣體排放分析 179 附錄二、臺北市陸路運具排放係數與能源密集度 185 | - |
| dc.language.iso | zh_TW | - |
| dc.subject | 淨零策略 | zh_TW |
| dc.subject | 陸路運輸 | zh_TW |
| dc.subject | 溫室氣體排放 | zh_TW |
| dc.subject | 迴歸模型 | zh_TW |
| dc.subject | 情境分析 | zh_TW |
| dc.subject | ASIF架構 | zh_TW |
| dc.subject | ASIF Framework | en |
| dc.subject | Net Zero Strategies | en |
| dc.subject | Road Transportation | en |
| dc.subject | Greenhouse Gas Emission | en |
| dc.subject | Regression Model | en |
| dc.subject | Scenario Analysis | en |
| dc.title | 淨零運輸策略成效評估之研究—以臺北市為例 | zh_TW |
| dc.title | Effectiveness Evaluation of Net Zero Transportation Strategies — A Case Study of Taipei City | en |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.date.schoolyear | 112-2 | - |
| dc.description.degree | 碩士 | - |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 蘇雄義;陳榮明;黃新薰 | zh_TW |
| dc.contributor.oralexamcommittee | Shong-Iee Su;Rong-Ming Chen;Xin-Xun Huang | en |
| dc.subject.keyword | 淨零策略,陸路運輸,溫室氣體排放,迴歸模型,情境分析,ASIF架構, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Net Zero Strategies,Road Transportation,Greenhouse Gas Emission,Regression Model,Scenario Analysis,ASIF Framework, | en |
| dc.relation.page | 190 | - |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202400767 | - |
| dc.rights.note | 同意授權(限校園內公開) | - |
| dc.date.accepted | 2024-03-12 | - |
| dc.contributor.author-college | 工學院 | - |
| dc.contributor.author-dept | 土木工程學系 | - |
| 顯示於系所單位: | 土木工程學系 | |
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