Modeling daily dynamics of speed and fuel consumption for urban delivery means

Abstract

Road transport is one of the most important elements of the functioning of a modern city. Maneuverability, mobility, speed of delivery of goods and other criteria have provided him with a special and leading place in urban logistics. However, along with the benefits of a developed transport network for society, its progress is accompanied by negative consequences for the environment and the population of the city. High rates of growth in the number of cars, especially in large cities, cause an increase in emissions of harmful products into the atmosphere, which, accordingly, negatively affects the health of the population. Consequently, the problem of environmental pollution in large cities from harmful emissions from vehicles requires an urgent solution.

The increase in emissions of harmful substances is affected by an increase in the consumption of fuel materials due to a decrease in speed because of an increase in traffic density in the city. The frequency, duration, prevalence of congestion is increasing along with the urbanization of the population and the increase in the number of cars in cities. The dense development of the central historical districts of the city exacerbates the problem of unhindered passage of individual, public and freight vehicles. In addition, a decrease in the speed of city traffic affects the speed of delivery of goods, correspondence, etc., which negatively affects the speed of business processes, and ultimately worsens the level of logistics services for customers.

The purpose of this study is to analyze the current situation in terms of the dynamics of the average speed of the city’s traffic flow by hours of the day and to obtain a mathematical model of the dependence of the speed of movement on the consumption of fuel materials for various environmentally friendly means of urban delivery (car, motorcycle, bicycle and pedestrian courier).

The research was carried out in two stages. At the first, the study of the dependence of the average speed of movement in the city on the time of day (for all means of city delivery) was carried out. At the second stage, the study of the dependence of the average consumption of fuel materials in the city (which, accordingly, is a function of the speed of movement) on the time of day for motorized urban delivery vehicles was done. In the course of the study, at each stage, an equation of the trend lines was obtained with a sufficient approximation accuracy.

In conclusion, the study proposes an algorithm for determining the average speed and average amount of fuel consumption when delivering small consignments in an urban environment using four urban logistics means – a car, a motorcycle, a bicycle, and a pedestrian courier (with the possibility of using public transport). The proposed algorithm can be applied in any delivery conditions in the city.

Keywords

urban logistics, urban congestion, traffic speed, vehicle emissions, dynamics of traffic speed in a city, average fuel consumption, trend line equation

Анотація

Автомобільний транспорт є одним з найважливіших елементів функціонування сучасного великого міста. Маневреність, мобільність, швидкість доставки вантажів та інші критерії забезпечили йому особливе та лідируюче місце у міській логістиці. Проте, разом з перевагами, що забезпечує суспільству розвинута транспортна мережа, її прогрес супроводжується негативними наслідками для навколишнього природного середовища та населення міста. Високі темпи росту кількості автомобілів, особливо у великих містах, зумовлюють зростання викидів шкідливих продуктів в атмосферу, що відповідно негативно впливає на стан здоров’я населення. Отже, проблема забруднення довкілля великих міст від шкідливих викидів автотранспорту вимагає невідкладного вирішення.

На збільшення викидів шкідливих речовин впливає збільшення витрат паливних матеріалів за рахунок зниження швидкості через зростання щільності руху в місті. Частота, тривалість, розповсюдженість вуличних заторів зростають разом з урбанізацією населення та збільшенням кількості автомобілів у містах. Щільна забудова центральних історичних районів міста загострюють проблему безперешкодного проїзду індивідуального, громадського та вантажного автотранспорту. Крім того, зниження швидкості міського руху впливає на швидкість доставки вантажів, кореспонденції тощо, а це негативно позначається на швидкості бізнес-процесів, а у кінцевому рахунку погіршує рівень логістичного сервісу для клієнтів.

Метою даного дослідження є аналіз існуючої ситуації щодо динаміки середньої швидкості транспортного потоку міста за годинами доби та отримання математичної моделі залежності швидкості руху від витрат паливних матеріалів для різних екологічно дружніх засобів міської доставки (легковий автомобіль, мотоцикл, велосипед і пішохідний кур’єр).

Дослідження проводилося у два етапи. На першому проводилося вивчення залежності середньої швидкості руху містом від часу доби (для всіх засобів міської доставки). На другому – вивчення залежності середньої витрати паливних матеріалів у місті (які, відповідно, є функцією швидкості руху) від часу доби для моторизованих засобів міської доставки. Під час дослідження на кожному етапі отримано рівняння ліній тренду з достатньою точністю апроксимації.

На заключення у дослідженні запропоновано алгоритм визначення середньої швидкості та середньої кількості витрат паливних матеріалів під час доставки невеликих партій у міському середовищі за допомогою чотирьох засобів міської логістики – легкового автомобіля, мотоцикла, велосипеда та пішого кур’єра (з можливістю використання громадського транспорту). Запропонований алгоритм може бути застосовний у будь-яких умовах доставки містом.

Ключові слова

міська логістика, міські затори, швидкість руху, викиди автомобільного транспорту, динаміка швидкості руху в місті, середні витрати палива, рівняння лінії тренду

Back to Table of Contents No 9 (2021)

Savchenko L.V.   PhD of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of Logistics Department of National Aviation University (Ukraine)

• ORCID – 0000-0003-3581-6942
• Researcher ID –  Q-5323-2018
• Scopus author id:  57208225385

Semeriahina M.M.  Senior Lecturer of Logistics Department, National Aviation University (Ukraine)

• ORCID – 0000-0001-7490-6874
• Researcher ID –  S-7158-2018
• Scopus author id: –

Shevchenko I.V. PhD of Economic Sciences, Associate Professor of higher mathematics department of the National Aviation University (Ukraine)

• ORCID – 0000-0001-7910-0490
• Researcher ID –
• Scopus author id: –

1. 1. Shaughnessy, W.J., Venigalla, M.M., Trump, D. (2015). Health effects of ambient levels of respirable particulate matter (PM) on healthy, young-adult population. Atmos. Environ. URL: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.10.039.
   2. Lejri, D., Can, A., Schiper, N., Leclercq, L. (2018). Accounting for traffic speed dynamics when calculating COPERT and PHEM pollutant emissions at the urban scale. Transportation research part D: Transport and Environment, 63, pp. 588-603. URL: https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.023.
   3. Christodoulou, A. and Christidis, P. (2020). Measuring congestion in European cities, Publications Office of the European Union, Luxembourg. URL: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC118448.
   4. Traffic Index 2020. Full ranking. URL: https://www.tomtom.com/en_gb/traffic-index/ranking.
   5. Anagnostopoulos, K., Marotta, A., Pavlovic, J., Codrea, C. and Hodgson, I., editor(s), Zacharof, N., Fontaras, G., Ciuffo, B. and Tsiakmakis, S. (2016). Review of in use factors affecting the fuel consumption and CO2 emissions of passenger cars, Publications Office of the European Union, Luxembourg, URL: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC100150.
   6. Ma, H., Xie, H.,Huang, D., Xiong, S. (2015). Effects of driving style on the fuel consumption of city buses under different  road  conditions and vehicle masses. Transp. Res. Part D Transp. Environ. 41, 205–216. URL: https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.10.003.
   7. Qu, L., Li, M., Chen, D., Lu, K., Jin, T., Xu, X. (2015). Multivariate analysis between driving condition and vehicle emission for light duty gasoline vehicles during rush hours. Atmos. Environ. 110, 103–110. URL: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.03.038.
   8. COPERT. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/COPERT.
   9. Al-Momani, M., Badran, O. (2007). Experimental investigation of factors affecting vehicle fuel consumption. URL: https://www.researchgate.net/publication/242474187_Experimental_ investigation_of_factors_affecting_vehicle_fuel_consumption.
   10. Laflamme, E.M., Ossenbruggen, P.J. (2017). Effect of time-of-day and day-of-the-week on congestion duration and breakdown: A case study at a bottleneck in Salem, NH, Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), V. 4, Is. 1, pp. 31-40. URL: https://doi.org/10.1016/j.jtte.2016.08.004.
   11. Hallenbeck, M.F., Ishimaru, J.M., Nee, J. (2003). Measurement of Recurring Versus Non-Recurring Congestion: Technical Report. WA-RD 568.1. Washington State Department of Transportation, Seattle. URL: https://www.wsdot.wa.gov/research/reports/fullreports/568.1.pdf.
   12. Mazzenga, N.J., Demetsky, M.J. (2009). Investigation of Solutions to Recurring Congestion on Freeways. Virginia Transportation Research Council, Charlottesville. URL: https://trid.trb.org/view/887792.
   13. Nasir, M. K., Noor, R. Md, Kalam, M. A., Masum, B. M. (2014). Reduction of Fuel Consumption and Exhaust Pollutant Using Intelligent Transport Systems. The Scientific World Journal, Article ID 836375. URL: https://doi.org/10.1155/2014/836375.
   14. Ehmke J.F., Mattfeld, D. (2012). Vehicle Routing for Attended Home Delivery in City Logistics. Social and Behavioral Sciences 39: 622–632. URL: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.03.135.
   15. Christodoulou, A., Christidis, P. (2020). Measuring congestion in European cities, Publications Office of the European Union, Luxembourg, URL: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC118448.
   16. Баркар, D. (2021). 9 днів у заторах: дороги Києва перевантажені у кілька разів. URL: https://www.radiosvoboda.org/a/zatory-kyiv-transport-optymizatsiya/31282821.html.
   17. Rhodes S. S., Berndt M., Bingham P., Bryan J., Cherrett T. J., Plumeau P., Weisbrod R. (2012). NCFRP REPORT 14. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Guidebook for Understanding Urban Goods Movement. Washington, DC: The National Academies Press. URL: https://doi.org/10.17226/14648.
   18. Comi, A., Savchenko, L. (2021). Last-mile delivering: Analysis of environment-friendly transport. Sustainable Cities and Society, Volume 74, 103213. URL: https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103213.