中国典型城市交通出行特征及未来道路交通演变研究

为建立适合不同城市特点的交通体系,并明确定位汽车在其中承担的作用,文章首先从外部环境和交通工具两大维度出发,建立了表征城市整体交通出行情况的多层级评价体系;并基于一级指标的得分,对选取的9座中国典型城市的交通出行特征进行了聚类分析,确定了城市的不同类型;然后通过多元回归分析,识别了影响城市道路交通的主要因素;最后通过相关因素变化的情景假设,预测了各城市道路交通效率可能的演变情况,并提出了相关政策建议。

北方寒冷地区交通碳排放驱动因素分析

北方地区气候寒冷,交通工具燃油效率低、车内加热需求增加及路面积雪结冰等复杂道路条件导致交通碳排放增加。因此,有必要针对寒冷地区的交通碳排放驱动因素进行分析,识别关键因素,并有针对性地降低碳排放。以典型北方寒冷地区黑龙江省为例,采用Tapio脱钩测度模型及GDIM因素分解法对2006—2021年黑龙江省交通行业碳排放驱动因素展开分析,分解得到8个驱动因素并发现其脱钩状态呈现“强脱钩-扩张负脱钩-强脱钩”,其中交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗促进脱钩,交通行业总产值和总周转量阻碍脱钩;另外交通行业总产值、能源消耗量对碳排放有较强的促进作用,交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗对碳排放有较强的抑制作用。

分形视角下城市非规则道路网近百年演化过程研究

城市道路网在不同时期具有独特的网络结构,然而在近百年历程中如何演变,其过程并不清晰。研究以城市非规则道路网为例,通过历史资料整理提取了南京市鼓楼片区1900年来4个时期道路网,运用分形理论量化表达道路网覆盖均匀度和发育复杂度。结果表明:鼓楼片区非规则路网是由贯通性主干路牵引形成的;其路网相对稀疏,依然有更新和改进的空间;路网覆盖度和连通度近年来趋于平缓,城市应重视干道的功能拓展和“大院制”支路的打通。通过文献史料分析,解释了不同阶段规划思想、社会变革等因素对道路网演变起到的作用,认为历史古城道路网的更新保护应重视起牵引作用的骨架干道,同时重视非机动车和行人的需求,提升其可达性。

交通规划导向的科技赋能交通小区划分方法

文章以手机信令、路网大数据为基础,提出了针对交通规划的科技赋能交通小区划分方法,以路网数据划分聚类单元,利用手机信令数据准确识别聚类单元内居民出行时空分布特征,基于改进耦合空间聚类算法进行聚类,借助现状路网对聚类结果进行修正得到交通小区划分结果。宁波市实例研究表明,科技赋能交通小区划分方法能兼顾居民出行时空特征和城市路网匹配,并能较好保证交通小区的整体连续性,该方法适用性强,可为交通规划的科学制定提供借鉴。

适老化视角下居住型轨道交通站域街道步行适宜性研究

在轨道交通迅速发展、老龄化程度不断提高的当下,老年人使用轨道交通却遇到多种阻碍。轨道站域街道作为老年人使用轨道交通的“最后一公里”,同时也作为城市开发的重点区域,其街道空间品质的提升不容忽视。构建轨道交通站域街道适老化的步行适宜性评价体系,并利用AHP层次分析法分析各指标重要性的差异,选择杭州市9个典型居住型地铁站点,通过城市POI数据及街景数据等,对各站点安全性、舒适度和便捷性及各评价指标进行分析。总体上看,各居住型地铁站域街道的适老化步行适宜性较弱,较多站点在无障碍设施、站点可达性和步行环境等方面存在不足,今后应以“便捷性为主导,安全性为保障,兼顾舒适性”为原则,不断提升轨道交通站域街道步行适宜性,提升城市整体步行环境品质。

“双碳”视角下超大城市交通结构问题及对策研究

超大城市大规模人口承载,催生机动车保有量迅速攀升致交通供需不平衡,造成道路拥堵并引发高碳排放,需要以“双碳”目标重新审视城市交通发展,以更加合理的出行结构促进交通环境改善。本文遵循物质不灭自然逻辑,探究交通运输行为的碳排放时空转移内在机理,运用波及效应分析法从“用前、用中、用后”三阶段对交通运输碳排放进行识别,在碳排放标准煤系数折算法的基础上,对城市交通工具碳排放量进行分类比较,给出更科学、更合理的城市交通碳排放量分类测度方法与思路,以不便指数和成都实例论证提升公共交通分担率是未来城市交通低碳发展的必然选择,聚焦交通结构优化给出五项助力交通减碳举措。

基于GIS的公交换乘网络构建及可达性分析

为了提高公交换乘效率、优化公交系统,基于GIS软件构建公交换乘网络,运用该网络对换乘可达性进行了测度和分析.结合Space-P模型和网络分析法,以拉萨市城关区为研究区域,基于公交线路路径、站点、交叉口等基本信息构建同站换乘子网络.结合公交站点服务范围、步行通道路径、交叉口等信息构建异站换乘子网络.二者协同实现了基于ArcGIS的公交换乘网络构建,并依据该网络对公交线路的乘客在车时间和换乘系数进行测度和分析.结果表明:构建的换乘网络能够对乘客在车时间进行良好的测度,乘客在车时间最大值为68.68 min,最小值为2.00 min,乘客换乘在车时间平均值为29.90 min.该换乘网络能够对换乘系数进行良好的测度,得到有效换乘线路90 300条,换乘系数最大为4条(线路为62条),最小为0条(线路为1 354条).采用可达性度量模型,可实现对公交站点时间可达性和换乘可达性的良好测度和分析.

基于“绿色+智慧”协同的城市轨道交通发展思路研究

随着我国城市轨道交通发展逐步进入存量阶段,前期大规模、高增速的发展模式已不适应高质量发展的要求,为贯彻“双碳目标”“智慧化发展”战略部署,以《中国城市轨道交通绿色城轨发展行动方案》《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》为指导,基于我国42个城市的社会经济、人口、财政收入、运营规模、客流强度、线网规模等指标,计算各指标的相关性,对比不同城市各指标发展的差异。结合现状发展及城市轨道交通高质量发展的迫切需求,构建基于“绿色+智慧”协同发展的城市轨道交通体系框架,从城市发展、综合交通、建设运营、智慧轨道、“绿色+智慧”协同等方面,提出未来城市轨道交通高质量发展的主要方向。

寒区电动公交充电站选址及定容规划研究

寒区低温环境导致电动公交动力电池容量衰减,充电设施服务范围及规划数量受到影响,给电动公交充电站选址及定容规划带来挑战。为提高电动公交充电站的低温适应性,提出针对寒区电动公交充电站的选址算法及定容模型。首先,在选址规划中,构建充电站渐进覆盖服务半径,利用改进近邻传播聚类算法确定充电站选址点,基于算法聚类中心构建充电站Voronoi图划分充电集群。其次,在定容规划中,构建动力电池低温容量衰减模型,确定寒区电动公交的充电需求;基于容量有限的截尾排队论模型建立充电站有效服务强度、拒绝服务率及充电满意度等约束;引入成本权衡系数,以规划年限内全社会成本最小为优化目标,建立寒区充电站定容规划模型,并设计遗传算法进行求解。最后,以哈尔滨市市区电动公交充电站选址定容规划为例进行分析,算例结果得到9个充电站选址点及其充电集群,以及各充电站的充电机配置数量和各项成本。针对环境温度和成本权衡系数进行灵敏度分析,结果表明:寒区低温环境对充电站的充电机配置数量和各项成本有显著影响,合理权衡充电站和电动公交两者利益有助于提高充电服务满意度,降低全社会成本。

面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行仿真研究

城市轨道交通是解决城市交通拥堵问题最强有效的绿色交通方式,其高峰期客流激增且客流时空分布不均,而面向虚拟连挂的城轨列车动态灵活编组和群组追踪运行能有效满足复杂多变的城轨运营需求。本文剖析面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行过程,给出虚拟连挂列车群组最小安全追踪距离计算公式;以单列标准车长的线路路段为一个元胞单元,设计速度及位移更新规则,构建基于元胞自动机的城轨列车群组追踪运行仿真模型;以某市地铁2号线为背景,多角度仿真刻画面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行性能。仿真结果表明:面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行模型能有效缩短列车最小安全追踪间隔时间,城轨线路通过能力较移动闭塞制式提高78.4%;头车延迟引起的后续列车晚点总数量及总晚点时间更小,呈现出更佳的抗干扰性与恢复性能,且宜采用小编组列车实现虚拟连挂;动态混合编组的城轨列车群组追踪运行性能最佳,单一小编组的次之,大编组列车群宜在小编组列车群前面运行;城轨列车群组旅行速度总体上与平均站间距呈正相关;当列车发车间隔大于延迟时间时,平均站间距对列车群组的延迟影响不敏感,相反,则影响较为显著。研究结论能够为面向虚拟连挂的城轨列车群组追踪运行决策提供技术支撑。

考虑互补效应的城市群多模式客运网络鲁棒性

为了分析城市群客运网络对突发事件的应对能力,从多种交通模式互补视角,基于复杂网络理论构建城市群多模式客运网络模型,应用引力模型建立节点失效后网络性能计算的规则,对城市群多模式客运网络的鲁棒性进行测度.引入基于鲁棒性的动态互补强度指标,对客运网络间的互补效应(CE)进行量化.对是否考虑CE时的鲁棒性进行对比,分析CE对鲁棒性的提升程度.以关中平原城市群为例进行实例研究,结果表明,在城市群多模式客运网络中,普铁网应对突发事件时的鲁棒性最强,公路网最弱.无论在何种攻击策略下,考虑CE时,城市群多模式客运网络的鲁棒性均有明显的提升,高铁网、普铁网和公路网的敏感度分别下降了19.1%、29.3%和22.0%.

考虑暴雨灾害动态影响的城市应急车辆救援路径优化研究

近年来,极端天气事件发生频次不断增加,强度不断加大,其中,由暴雨引发的城市内涝导致交通应急事件发生概率进一步增大。为提升暴雨灾害下应急救援响应速度,本文开展应急车辆救援路径优化研究。以通行时间最短为目标,考虑路面积水对车辆通行速度的动态影响,构建应急车辆救援路径优化模型,提出动态最短路径优化算法求解模型。选取上海市长宁区东北部作为研究区域,根据SWMM(Storm Water Management Model)模拟得到的50年一遇暴雨条件下城市道路路面的积水情况,设定应急救援场景,求解应急救援路径。通过本文提出算法求解得到的路径与传统静态最短路径算法求解结果对比可知,通行用时同比减少了25.42%。同时,考虑应急物资储备情况分配应急救援任务,扩展了算法的应用场景,形成可靠和高效的应急响应方案,可为提升暴雨灾害下应急响应效率提供参考。

面向喷染车间的挥发性有机物质量浓度预测方法及应用研究

以喷染车间挥发性有机物为研究对象,对喷染车间挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)质量浓度预测方法进行研究。首先,使用随机森林(Random Forest, RF)算法对影响喷染车间挥发性有机物质量浓度的特征变量进行权重分析。同时,构建基于长短期记忆神经网络(Long-Term and Short-Term Memory Neural Network, LSTM)的挥发性有机物质量浓度预测模型,并在此基础上引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)进行参数优化选择。最后,以浙江省杭州市某汽车喷染车间7月29日—10月28日的数据为样本,将温度、相对湿度、室内大气压、室外大气压作为模型输入变量,并与LSTM模型、随机森林-长短期记忆神经网络(Random Forest-Long Short-Term Memory neural network, RF-LSTM)模型、随机森林-反向传播神经网络(Random Forest-BP neural network, RF-BP)模型进行对比试验。结果显示,基于随机森林-麻雀搜索算法-长短期记忆神经网络(Random Forest-Sparrow Search Algorithm-Long Short-Term Memory neural network, RF-SSA-LSTM)模型的预测效果最佳,平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为2.812 2、3.457 4、0.988。同时,为验证RF-SSA-LSTM模型性能,通过不同时间步长实现对喷染车间VOCs质量浓度预测,结果显示预测误差较小,在可接受范围内。RF-SSA-LSTM预测模型提高了挥发性有机物质量浓度的预测精度,为减少挥发性有机物排放提供科学依据。

考虑动态随机客流的城市轨道交通列车时刻表仿真优化

为更加精准刻画动态随机客流与列车时刻表编制间的复杂匹配过程,综合考虑乘客动态随机到达过程、列车容量限制、车内拥挤度对乘客上下车速率影响、停站时间动态调整和列车运行安全防护等重要运营特征,构建城市轨道交通列车运行离散仿真模型。在此基础上,建立以最小化乘客平均候车时间为目标的随机非线性优化模型,并设计一种基于仿真的有限差分随机逼近算法,用于优化城市轨道交通发车方案。以国内某条线路的实际运营数据为例验证仿真模型及优化方法,结果表明所构建模型及算法具有较好的优化效果和计算效率,优化后的列车实绩运行时刻能更好地适应客流需求的动态随机性,且在不增加发车频次的前提下有效降低乘客平均候车时间,提升城市轨道交通运营管理水平。

交通弱势出行者轨迹预测及安全管控策略

针对骑车人在交通事故中易受伤害的问题,提出一种基于骑车人意图识别的轨迹预测方法.首先,从骑车人角度及车辆角度提取骑车人的多元特征,如运动方向、回头概率、与车辆相对位置等,在十字路口场景下构建动态贝叶斯模型网络,分析了骑车人意图的影响因素,最终得到骑车人意图后验概率.其次,根据意图识别结果,构建了相关交通场景并给出了骑车人运动方程,通过基于粒子滤波方法的骑车人轨迹预测算法,结合运动方程及观测方程,以粒子模拟骑车人未来轨迹集.最后,搭建激光雷达和单目相机为主的数据采集硬件平台,获取与骑车人运动及姿态有关的信息,根据收集的7 358帧数据,计算出骑车人进入十字路口区域的时长,用以对算法进行评价.结果表明:本算法在骑车人过街前0.24~0.54 s可基本识别骑车人的意图,能够预测骑车人未来5.0 s内的轨迹集;算法具有较好的实用性,可以降低骑车人与车辆碰撞事故的发生概率.

轨道交通对交通客流参数的技术效应分析

城市轨道交通与公交车在整个城市居民出行中占据主要地位,地铁的开通运营势必会对沿线公交及整个城市公交客流产生重要影响,进而需要重新进行优化配置公交线路,使其与地铁融合衔接,从而更加方便居民出行。本文以哈尔滨市作为研究对象,基于历年哈尔滨市公交车客流数据,借助MATLAB软件,运用灰色预测GM(1,1)方法,研究哈尔滨市公交车客流增长变化模型,在地铁开通后,公交实际客流与预测客流进行对比,结合常住人口的变化,可以分析地铁开通运营对公交车客流的具体影响,同时为其他城市公交车在地铁开通后的优化配置提供相关建议与借鉴。

基于机器学习的中型城市居民出行方式选择行为研究

为探索中型城市居民出行特征以及不同因素对出行方式选择行为的影响机制,本文以中国某中型城市居民出行数据为例,综合考虑传统离散选择模型和机器学习模型在预测精度和建模合理性上的优劣,以及机器学习模型超参数求解算法的特点和效率,引入变异程序,提出粒子群优化随机森林的中型城市居民出行方式选择预测模型,采用预测准确率、出行方式比例预测绝对误差和期望模拟误差这3项性能指标,量化对比粒子群优化随机森林模型与多种机器学习模型和多项Logit模型统计学上的预测性能差异,利用SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型深入分析个人社会经济属性、出行属性及出行方式属性等相关因素与居民出行方式选择之间的非线性关系。结果表明:粒子群优化随机森林模型整体平均预测准确率最高,为0.856,出行方式比例预测平均绝对误差和期望模拟平均误差最低,分别为0.062和0.306,模型间指标差异在统计学检验下显著;距离对不同出行方式选择的影响最显著,步行和私家车出行对距离敏感性更高,不同距离下,两者选择概率变化超过35%;30岁以下群体不同出行方式选择概率差距大于其他年龄段;性别、是否拥有私家车或公交IC卡等因素显著改变公交车和私家车的选择概率。

外卖配送电动自行车换电柜选址定容实证研究

针对外卖配送电动自行车换电柜布局不合理带来的部分换电柜利用率低与部分换电需求得不到及时满足的供需矛盾问题,本文通过聚类POI(Point of Interest)数据确定外卖配送起止点,并通过仿真模拟外卖骑手配送路径预测外卖配送电动自行车换电需求时空分布,构建换电柜运营商总成本最低和用户满意度最高的多目标换电柜选址定容模型,并以新乡市主城区为例,采用NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)算法得到换电柜选址定容方案。研究结果表明:仿真模拟得出的换电需求时间分布预测值与实际值基本吻合,换电需求在11:00,14:00,17:00和20:00左右急剧增长,且11:00和14:00左右的换电需求量显著高于17:00和20:00左右的换电需求量,外卖骑手配送路径仿真模拟方法在换电需求预测上具有较高的预测精度;换电柜选址方案不能同时满足运营商和用户利益均为最优,用户满意度的提高需以增加运营商总成本为代价;同时,兼顾运营商和用户利益的新乡市主城区外卖配送电动自行车换电柜最佳建设数量为26,其中,容量为11的换电柜11个,容量为22的换电柜8个,容量为33的换电柜7个;新乡市主城区应按照备选点编号15-7-19-17依次新增换电柜至30个,此时,用户满意度最大,若继续增加换电柜建设数量,只会增加运营商总成本。

基于就医活动推断的老年人公交就医可达性研究

为准确评估老年人公交就医出行的实际可达性,本文基于老年卡数据构建公交出行链,提出基于公交出行链的老年人就医活动推断方法,获取老年人的实际就医出行需求和出行时间。引入公交实时到站数据以反映公交实际运营水平对就医可达性的影响,构建面向出行全过程的实际出行成本矩阵,包括等候时间、乘车时间、换乘时间。考虑不同医院服务供给能力差异构建综合服务能力指标,引入分级服务半径和高斯距离衰减函数,提出基于改进两步移动搜索法的老年人公交就医可达性计算方法。以北京市六环内区域为例进行实证分析,结果表明:老年人公交就医可达性整体呈现由中心向外围递减的趋势,在城市外围区域其分布也存在空间异质性,五环路外的东部和西部区域可达性较好,而北部、东北部区域的可达性相对较差;各区域高峰时段的平均可达性均明显低于平峰时段的平均可达性。本文可为提升老年人就医出行可达性和公交系统适老化水平提供支撑。

粤港澳大湾区交通流网络空间结构和边界效应测度

推动港澳与内地交通互联互通和融合发展是粤港澳大湾区高质量发展的重要内容。大湾区由于制度差异对跨境交通产生边界效应,但现有研究中利用真实交通流大数据对边界效应的动态测度研究不足。文章基于粤港澳大湾区高速公路收费数据和跨境交通数据构建大湾区交通流网络,采用复杂网络和边界效应度量方法,研究大湾区交通流网络空间结构及其边界效应的动态变化。结果表明,粤港澳大湾区交通流网络具有独特的广佛、深莞惠“双核心―边缘”结构,疫情后大湾区交通流网络的交通覆盖度和紧密度都有较大提升,港澳车流开始跨越边界向北延伸,粤港澳交通融合加速,形成“两岸互通、全域互联”的空间格局,但整体上香港地区和澳门地区在整体网络的重要性依然较弱。香港地区和内地、澳门地区和内地间的阻碍系数高于内地各县区间的阻碍系数,客车的阻碍系数普遍低于货车的阻碍系数。疫情后全网络的阻碍系数呈现动态下降趋势,边界效应的限制作用降低。文章拓展了交通流网络研究中边界效应的定量研究框架,有助于推动粤港澳大湾区交通融合发展。