The goal of this study is to evaluate potential air-quality applications of global positioning system (GPS) data from trucks in the Houston–Galveston Area Council’s (H-GAC) Drayage Loan Program (DLP), along with data collection using portable activity measurement systems (PAMS). PAMS data were collected at 1 Hz frequency from 39 heavy-duty trucks. Of these, 31 were diesel-powered DLP participant trucks operating in the Houston area and the remainder were local CNG trucks. The DLP participant trucks were also being tracked by H-GAC via GPS. PAMS and GPS data were used for data analyses to provide insight into idling events, truck activity (vehicle miles traveled and speeds), and geospatial analysis of trip origins and destinations. Finally, the GPS and PAMS datasets for the DLP participant trucks were used to analyze differences between GPS and PAMS data for vehicle idling and activity. The data analyses were conducted using an integrated data analytics tool (Microsoft Power BI), which allowed for data integration, analysis, dashboarding, and mapping on a single platform. The study results show that 91% of DLP participant truck activities occur during the day, with low average speeds largely from extensive idling. The data analytics system developed in this study can be used to identify, implement, and measure performance of idling reduction strategies for a specific region and operation type. For example, the data can be used to investigate whether a battery–electric air conditioning system is effective for the operation of a target fleet.

这项研究的目的是评估休斯敦-加尔维斯顿地区委员会（H-GAC）的拖欠贷款计划（DLP）中卡车的全球定位系统（GPS）数据的潜在空气质量应用，以及使用便携式活动测量的数据收集系统（PAMS）。从39辆重型卡车以1 Hz的频率收集了PAMS数据。其中，有31辆是在休斯敦地区运营的柴油动力DLP参与卡车，其余为当地的CNG卡车。H-GAC还通过GPS跟踪了DLP参与卡车。PAMS和GPS数据用于数据分析，以深入了解怠速事件，卡车活动（行驶的车辆英里数和速度）以及行程起点和终点的地理空间分析。最后，DLP参与卡车的GPS和PAMS数据集用于分析GPS和PAMS数据之间的差异，用于车辆空转和活动。使用集成的数据分析工具（Microsoft Power BI）进行数据分析，该工具允许在单个平台上进行数据集成，分析，仪表板和映射。研究结果表明，白天有91％的DLP参与卡车活动发生，平均速度偏低主要是由于空转造成的。这项研究中开发的数据分析系统可用于识别，实施和衡量针对特定区域和运营类型的空转减少策略的性能。例如，该数据可用于调查电池电动空调系统对于目标机队的运行是否有效。使用集成的数据分析工具（Microsoft Power BI）进行数据分析，该工具允许在单个平台上进行数据集成，分析，仪表板和映射。研究结果表明，白天有91％的DLP参与卡车活动发生，平均速度偏低主要是由于空转造成的。本研究中开发的数据分析系统可用于识别，实施和衡量针对特定区域和运营类型的怠速减少策略的性能。例如，该数据可用于调查电池-电动空调系统对于目标车队的运行是否有效。使用集成的数据分析工具（Microsoft Power BI）进行数据分析，该工具允许在单个平台上进行数据集成，分析，仪表板和映射。研究结果表明，白天有91％的DLP参与卡车活动发生，平均速度偏低主要是由于空转造成的。这项研究中开发的数据分析系统可用于识别，实施和衡量针对特定区域和运营类型的空转减少策略的性能。例如，该数据可用于调查电池电动空调系统对于目标机队的运行是否有效。研究结果表明，白天有91％的DLP参与卡车活动发生，平均速度偏低主要是由于空转造成的。本研究中开发的数据分析系统可用于识别，实施和衡量针对特定区域和运营类型的怠速减少策略的性能。例如，该数据可用于调查电池电动空调系统对于目标机队的运行是否有效。研究结果表明，白天有91％的DLP参与卡车活动发生，平均速度偏低主要是由于空转造成的。本研究中开发的数据分析系统可用于识别，实施和衡量针对特定区域和运营类型的怠速减少策略的性能。例如，该数据可用于调查电池电动空调系统对于目标机队的运行是否有效。