Inequities in Canadian Traffic and Congestion Exposure Under Socioeconomic Pathways
Deze studie ontwikkelt een machine learning-raamwerk om de verkeersvolumes en congestie in heel Canada tot 2100 te projecteren onder vijf sociaaleconomische scenario's, waarbij wordt onthuld dat toekomstige congestie ongelijk verdeeld zal zijn met hardnekkige ongelijkheden die minderheidsgroepen blootstellen aan significant hogere verkeersniveaus dan niet-minderheidsbevolkingen.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Verkeer is meer dan alleen een dagelijkse frustratie; het is een fundamentele kracht die bepaalt hoe mensen toegang hebben tot banen, gezondheidszorg en frisse lucht. Wanneer wegen verstopt raken, werken de gevolgen door naar de buitenwereld, waardoor economieën vertragen en de lucht gevuld wordt met vervuilende stoffen die de menselijke gezondheid schaden. Deze problemen zijn niet gelijkmatig verdeeld. In veel gebieden zijn de mensen die het meest lijden onder verkeersuitstoot en vertragingen vaak zij die de minste macht hebben om hun situatie te veranderen, zoals gezinnen met een laag inkomen of minderheden. Het begrijpen van precies waar en waarom deze verkeerspatronen ontstaan, is moeilijk omdat het wegennetwerk enorm, constant veranderend en vaak slecht in detail in kaart gebracht is. Decennialang hebben planners vertrouwd op enquêtes die slechts een fractie van de bestuurders vastleggen, of op modellen die te grofmazig zijn om de specifieke knelpunten in een enkele buurt te zien. Zonder een helder, hoogresolutie beeld van het hele systeem is het moeilijk om te weten waar nieuwe wegen moeten worden gebouwd, waar het openbaar vervoer moet worden verbeterd, of hoe kwetsbare gemeenschappen beschermd kunnen worden tegen de groeiende last van congestie.
Een team onderzoekers aan de University of British Columbia heeft deze uitdaging aangepakt door een nieuwe manier te ontwikkelen om het verkeer in heel Canada in kaart te brengen, met een blik ver in de toekomst. In plaats van te gokken op basis van beperkte gegevens, hebben zij een computermodel ontwikkeld dat leert van realistische waarnemingen om te voorspellen hoe het verkeer zich zal gedragen op bijna elke belangrijke weg in het land, van de drukke straten van Toronto tot de afgelegen snelwegen van de Yukon. Dit deden zij door een machine learning-systeem te trainen op miljoenen werkelijke verkeersmetingen, waarbij het systeem leerde herkennen welke patronen voertuigen op de weg krijgen. Het systeem houdt rekening met een breed scala aan factoren, waaronder het aantal mensen dat in de buurt woont, waar banen zich bevinden, de vorm van het landschap en zelfs het type weg. Door dit systeem verschillende scenario's te voeden over hoe de Canadese bevolking en economie de komende tachtig jaar kunnen groeien of krimpen, waren de onderzoekers in staat om te simuleren hoe verkeersvolume en congestie zullen evolueren onder verschillende mogelijke toekomsten.
De resultaten onthullen een landschap van verkeer dat diepgaand ongelijk is. Momenteel zijn de overgrote meerderheid van de voertuigen geconcentreerd in stedelijke gebieden, waar ze zich ophopen op grote snelwegen en hoofdwegen. De studie voorspelt dat terwijl sommige wegen hun verkeersniveaus zullen stabiliseren of zelfs zullen zien dalen, andere steeds voller zullen raken, met name langs de belangrijke corridors die de grootste Canadese steden met elkaar verbinden. De ernst van deze congestie hangt zwaar af van welk pad de samenleving bewandelt. In een scenario waarin de ontwikkeling gefragmenteerd is en de economische groei traag verloopt, zou het verkeer in sommige oostelijke provincies kunnen afnemen. In een ander scenario, gedreven door snelle economische expansie en het gebruik van fossiele brandstoffen, zouden de verkeersvolumes drastisch kunnen stijgen, waardoor veel meer wegsegmenten tegen het einde van de eeuw in een file terechtkomen. De simulaties laten zien dat deze veranderingen niet overal tegelijkertijd zullen plaatsvinden; in plaats daarvan zullen de zwaarste effecten worden gevoeld in specifieke stedelijke corridors, terwijl landelijke verbindingswegen relatief vrij kunnen blijven stromen.
Misschien wel de meest opvallende bevinding betreft de vraag wie de last draagt van dit verkeer. De onderzoekers berekenden hoeveel verkeer elke persoon ervaart simpelweg door in de buurt van een weg te wonen, waarbij zij een bufferzone gebruikten die de afstand vertegenwoordigt waar de luchtvervuiling door voertuigen een aanzienlijk gezondheidsrisico blijft vormen. Zij ontdekten dat deze blootstelling niet gelijk wordt gedeeld. Zowel in steden als in dorpen worden geracialiseerde minderheidsgroepen geconfronteerd met aanzienlijk hogere niveaus van verkeersexpositie dan de niet-minderheidsbevolking. Zo ervaren Arabische en West-Aziatische populaties in niet-stedelijke gebieden bijna twee keer zoveel verkeersexpositie als hun buren. In stedelijke centra wordt de categorie "Andere Minderheid" geconfronteerd met een kwart meer blootstelling dan niet-minderheden. Deze ongelijkheden blijven bestaan, zelfs wanneer de onderzoekers rekening hielden met inkomensniveaus en opleidingsniveau, wat suggereert dat de plek waar mensen wonen sterk verbonden is met hun ras en etniciteit, waardoor zij in dichtere nabijheid van het lawaai en de dampen van zwaar verkeer worden geplaatst.
De studie identificeerde ook de specifieke factoren die het verkeersvolume aanjagen, wat aanwijzingen geeft voor het beheer ervan. In steden is het aantal mensen dat binnen een korte afstand woont, de grootste voorspeller van hoeveel auto's er op de weg zullen zijn. In landelijke gebieden is echter de locatie van een weg ten opzichte van de noord-zuid populatiegradiënt belangrijker dan de directe bevolkingsdichtheid. Werkgelegenheidsniveaus spelen ook een grote rol, met name voor de hoofdwegen die steden met elkaar verbinden. De onderzoekers merkten op dat hoewel sommige van deze drijfveren, zoals bevolkingsgroei, moeilijk te controleren zijn, andere, zoals de toegankelijkheid van het openbaar vervoer en de rijsnelheden, door beleid kunnen worden beïnvloed. Door exact aan te wijzen welke wegen en welke gemeenschappen in de toekomst waarschijnlijk te maken krijgen met ernstige congestie, biedt dit werk een gedetailleerde kaart voor planners. Het suggereert dat om een eerder en duurzamer transportsysteem op te bouwen, interventies niet alleen gericht moeten zijn op de drukste snelwegen, maar specifief op de wijken waar kwetsbare populaties nu al de hoogste prijs betalen voor de afhankelijkheid van auto's in het land.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.