一种新的机动车排放清单的时间分配方法

为提高网格化机动车排放清单的精度,对时间分配模型进行改进和优化。将反应实际交通运行状况的拥堵延时指数与交通流三参数模型相结合,提出了新的基于拥堵延时指数的时间分配模型,并以济南市为验证区进行分析和验证。结果表明:经该文构建的时间分配模型分配后的污染物排放量的月、日、时的变化趋势与监测数据的变化趋势一致;基于新模型分配后的网格化NO2排放清单,采用空气质量模型(CMAQ)模拟的效果得到了显著提升,归一化平均偏差、归一化平均误差分别减少约21.6%和23.7%。该文提出的时间分配模型反应实际的交通流状况,弥补了抽样调查数据的不足,且符合交通流三参数模型,对机动车排放的精准管控、污染治理等都具有重要的参考意义。

数据驱动下的传染病大流行期间大城市交通运行状况研究

新型冠状病毒肺炎是近百年来人类遭遇的影响范围最广的全球性大流行病,探究新冠疫情期间不同城市交通运行状况的演变规律,对当前传染病大流行情境下的交通运行至关重要,并对未来类似情形下的城市交通治理具有借鉴作用。城市交通运行状况可由交通健康指数、拥堵延时指数等数据来表征,因此本文收集疫情放开后十个大城市近一个月的拥堵延时指数、平均车速和交通健康指数等数据,通过相关性分析、线性回归、k-means聚类分析等方法,从多个角度探究城市交通健康指数与拥堵延时指数或平均车速之间的关系,据此采用拥堵延时指数来研究各城市交通运行状况。进而基于拥堵延时指数将研究时段划分为疫情影响期、疫情稳定期、复工复产期、春节影响期这四个阶段。并在早晚高峰、疫情、春节以及跨年夜等多种情境下,从工作日和节假日多方面挖掘各城市在疫情放开影响下交通状况变化的异同点。结果表明,在疫情放开和春节假期等多种复杂因素的影响下,交通健康指数仍能由拥堵延时指数或平均车速线性表征,交通健康指数存在一定程度的冗余,用拥堵延时指数等更易获取的数据就能够描述城市的交通运行状况。此外,疫情消退过程中,工作日早晚高峰出行的不均衡性较小,而节假日早晚高峰出行的不均衡性较大,达到40%。

道路交通拥堵与城市雾霾污染的关系研究

道路拥堵与城市雾霾是机动车行驶带来的两个负溢出效应,大量文献揭示了城市机动车行驶对二者带来的影响,却鲜有文献关注道路拥堵程度与雾霾污染之间的内在联系。这其中的缘由在于,一则道路拥堵程度与雾霾污染之间互为因果,同时有共同的影响因素,由此带来的内生性难题难以有效解决;其次,采用统一标准来测度不同城市道路拥堵程度的数据难以获得。为此利用高德地图(Amap)根据机动车定位导航系统提供的城市拥堵延时的大数据,来捕获各省会城市每日道路交通的拥堵程度,同时运用各城市每日的燃油销售价格、国际市场原油价格以及上一周同一工作日道路的拥堵程度作为工具变量,通过两阶段最小二乘法(2SLS)估计道路拥堵程度对城市雾霾污染的影响。回归结果表明:①以城市燃油价格作为工具变量时,道路拥堵程度每增加1%,会导致省会城市PM2.5、PM10分别增加6.5%和6.7%;②以国际原油价格、上一周同一个工作日拥堵程度作为工具变量,以及改用GMM方法进行估计时,基准回归的结论仍然稳健,城市的治堵举措与治霾举措能够相互协同;③进一步以省会城市新增轨道交通来实现治堵和治霾的例子表明,发展轨道交通来实现治堵与治霾的协同效应,要以有效治堵作为前提,否则减排治霾的协同效果无法实现。

考虑空间异质性的城市建成环境对交通拥堵状态的影响

为揭示城市建成环境对交通拥堵状态影响的空间异质性,以西安中心城区街道为基本研究单元,采用拥堵延时指数表征交通拥堵状态,基于多源数据构建地理加权回归模型进行实证研究.研究表明:①与最小二乘回归模型相比,地理加权回归模型拟合效果显著提升,拟合优度由0.721提高到0.776;②人口密度、企业密度、科教类密度、土地利用混合度、公交站点密度与拥堵延时指数呈正相关,停车位密度、商圈可达性与拥堵延时指数呈负相关,停车位与科教类密度对交通拥堵状态的影响程度高于其他变量;③人口密度、科教类密度、土地利用混合度、停车位密度与商圈可达性对拥堵延时指数的影响呈现明显的空间异质性.

绿色交通视角下车辆类型与交通拥堵关系研究——以合肥市为例

文章从通勤者出行方式入手,构建城市交通拥堵影响因素指标体系,并利用熵值法计算合肥市某路口早中晚不同车辆类型通过数量权重,利用绿色出行指数和拥堵延时指数分析交通拥堵状况。结果表明:非机动车在车辆类型中权重最大,对拥堵影响程度最大;小型汽车绿色出行指数最高,拥堵成本最大;早中晚出行时间段中,晚高峰拥堵延时指数最大,拥堵最严重。基于此,笔者从车辆类型角度提出了治理交通拥堵的具体对策。

交通拥堵对雾霾污染影响的空间效应研究

利用高德大数据平台收集2017年中国99个地级市日交通拥堵延时指数(CDI)作为衡量交通拥堵的指标,采用地理距离衰减矩阵作为空间权重矩阵,构建空间滞后模型,研究交通拥堵对雾霾污染的影响。研究结果表明,中国城市的交通拥堵存在节假日效应与周末效应;交通拥堵存在空间集聚现象,珠三角地区和川渝地区的交通拥堵处于高-高集聚状态,长三角地区处于低-低集聚状态;空间滞后模型回归结果显示,交通拥堵对雾霾污染的影响系数为正,交通拥堵与雾霾污染之间存在倒“U”型曲线关系,说明交通拥堵对城市的环境质量产生了负外部性影响,雾霾污染随着交通拥堵的增加呈现先升后降的趋势。研究交通拥堵对雾霾污染的影响对治理雾霾污染具有重要的意义。

城市交通运行状况对机动车碳排放的影响研究

为定量分析不同城市交通运行状况对机动车碳排放的影响,利用高德平台提供的拥堵延时指数(Congestion Delay Index,CDI)数据,在分析我国交通拥堵城市时空分布特征以及CDI特征的基础上,通过构建基于速度的CO_(2)排放因子,利用VISSIM模拟不同交通运行状况时的交通量,实现不同交通运行状况下机动车碳排放的估算。结果显示:交通拥堵城市分布具有空间依赖性和聚集性,在长三角经济区和珠三角经济区形成两个高聚集中心;CDI具有明显的周期性(7 d)波动规律,且受天气和人类活动等的影响较大,疫情打破了此规律;城市交通运行状况(CDI)对机动车CO_(2)排放有较大的影响,当交通处于轻度拥堵时(CDI为1.582),交通高峰期我国城市机动车年排放的CO_(2)总量约为0.77亿t,是畅通状态下的4.51倍;当交通保持基本畅通时(CDI为1.35),交通高峰期我国城市机动车CO_(2)年排放总量可减少0.29亿t;当交通达到中度拥堵时(CDI为1.909),交通高峰期我国城市机动车CO_(2)的年排放增加0.22亿t;当处于交通严重拥堵时(CDI达2.394),交通高峰期我国城市机动车CO_(2)的年排放总量可达1.33亿t。改善城市交通运行状况,可大幅度降低机动车的CO_(2)排放量。

沈阳市区域集聚行为对商品住宅价格的影响

以沈阳市各区域人类集聚活动为基础,分析了该行为产生的集聚效应对沈阳市商品住宅价格的影响。选取人口、经济、教育和交通等反映集聚效应的研究对象,利用SPSS软件对沈阳市13个区县数据进行线性回归分析,证明沈阳市区域集聚行为对商品住宅价格有显著影响,并分析了其具体影响关系,对未来城市规划发展、用地管理和房地产市场的价格波动起到预测和调控作用。

交通拥堵与雾霾污染：基于职住平衡的新视角

本文引入职住平衡概念,将交通拥堵作为调节变量,对职住平衡影响雾霾污染的理论机制进行深入分析,提出研究假说;并以中国45个城市为研究样本,运用基于海量交通出行数据的高德拥堵延时指数和综合污染指数,采用空间截面模型对研究假说进行验证。研究发现:(1)45个城市的雾霾污染呈现出典型的空间集聚和空间依赖特征。(2)交通拥堵在职住平衡与雾霾污染之间起到调节作用,职住平衡对雾霾污染的偏回归系数为负值,说明职住平衡有助于减少雾霾污染;交通拥堵对雾霾污染的偏回归系数为正值,说明交通拥堵加剧了城市雾霾污染;随着交通拥堵程度的增加,职住平衡的减霾效应逐渐减小。(3)第二产业占比显著地增加了雾霾污染,而经济发展、公共汽车拥有量、外商直接投资有助于减缓雾霾污染。本文结论对职住平衡减少城市雾霾污染提供了有益的政策启示。

基于K-均值聚类算法的城市道路拥堵分级研究

针对不同城市高峰期路网的运行特征,依托高德地图144个城市道路运行数据,利用高峰延时指数和高峰平均运行速度2个指标及与道路拥堵指数相关性,引入了K-均值聚类算法,对各城市道路拥堵程度进行定量分析和等级划分,弥补了以往定性分析的不足。结果表明,在K-均值聚类分析算法分析的基础上,通过这2个指标对交通拥堵进行等级划分。无论是用Pearson相关系数还是用Spearman相关系数,都能得出高峰期道路平均速度与高峰期拥堵延时指数及案例类别号是负相关的,高峰期拥堵延时指数与案例类别号是正相关的。且高峰期道路平均速度与案例号的相关性比高峰拥堵延时与案例类别号的的相关性高,因此按高峰平均车速为指标的分类结果比按高峰拥堵延时指数分类结果要合理。