交通可达性与城市经济活动的空间特征分析:以北京市为例

借助开源大数据平台,提出交通可达性及城市经济活动数据采集策略,利用全局常参数和局部变参数回归模型研究北京市六环区域内两者的空间特征.相比于全局模型,局部模型能够较好地刻画交通可达性与城市经济活动间的空间异质性特征.结果表明,私人交通可达性呈现以天安门为中心径向递减的多圈层结构,公共交通呈现轨道交通沿线区域高的特点.交通可达性与经济活动匹配度具有空间非平稳性,空间分离和匹配现象并存.西北部、中部区域空间匹配特征显著,东北部、东部区域次之,西南区域空间分离现象最为严重.丰台及良乡等分离区域,宜重视道路及轨道线网等基础设施建设工作;未来科学城等私人交通匹配,公共交通分离的区域,可考虑修建轨道线路,并增加公交运营服务水平;中关村科学城、北京经济技术开发区等匹配区域,以调整交通运营管理政策为主.

城市道路客货冲突识别模型——以北京市为例

针对城市道路客货混行状态下货运车辆静态限行管理政策与货运时空需求不匹配的问题,建立客货冲突识别模型量化评估混合交通流中货车对客车运行状态的影响。以北京市五环内路网为例,首先根据货车流量占用道路通行能力所表现出的分级特征,划分出不同的场景;然后分别建立基于货车流量、路段速度及道路通行能力的客货冲突识别模型,并将获得的客货冲突指数1~10平均划分为5级;最后针对北京市东五环快速路和新发地区域路网,利用模糊C均值聚类进行道路运行状态判别。实例研究结果表明,东五环客货严重冲突的时段为7:00—9:00和14:00—20:00,处于轻度冲突以上的时段占88%,最高与最低的冲突指数之间相差3倍以上;新发地道路随着等级的降低,客货冲突程度呈逐渐增加的趋势,且各等级道路有区分上下行的客货冲突分布特征。模型对客货冲突的识别结果符合实际客货冲突产生的原理,可以反映出各等级道路客货冲突水平的差异,实现对路段客货冲突水平的动态识别。

北京市2017年典型日机动车动态排放特征研究

为深入了解北京市路网机动车排放特征,采用自主开发的基于交通流的机动车动态排放模型,耦合北京市2017年交通流观测数据,测算了北京市机动车在工作日、非工作日、节假日、重污染日和重大活动日5种典型日工况下,主要路网上1 h时间分辨率、1 km×1 km空间分辨率下的时空分布特征.结果表明:①北京市二环路及以内区域和二三环之间(包括三环路)机动车排放强度较高,分别达到0.050和0.043 t(km^2·d).②北京市机动车NO x排放分布规律性较强,主要分布在东南六环路方向及其联络线,以及东北、西北六环路方向及其联络线上,NO x排放高峰值在05:00出现.③北京市机动车CO排放主要集中在城区五环路及以内区域,CO排放高峰值在18:00出现,五环路及以内区域及其联络线附近均为CO高排放区.④北京市5种典型日中,非工作日机动车排放量最大.研究显示,五环路及以内区域机动车污染控制应以轻型车为主,六环路及以外区域应以重型柴油车为主.

优化城市交通管理:交通道路环境监测信息平台的作用与价值

研究了交通道路环境监测信息平台的作用与价值,探讨其对优化城市交通管理的重要性.通过对平台设计内容和业务流程的分析,展示了其在数据采集、查询分析等方面的功能.国内外研究现状表明该平台具有广泛应用前景,但仍存在数据质量、隐私保护和系统扩展性等挑战.本文提出了改进和建议,旨在为交通管理部门提供有价值的见解和促进城市交通的优化.

基于物联网技术的城市交通环境监测与分析

随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长,城市交通环境监测与分析成为了提高交通运行效率、改善交通环境质量的重要手段。本文以物联网技术为基础,探讨了基于物联网技术的城市交通环境监测与分析方法和应用。通过无线传感器网络、云计算和大数据分析等技术手段,实现对城市交通环境数据的实时、精确、全面的获取和分析,为交通管理决策提供科学依据。文章详细介绍了物联网技术在城市交通环境监测中的应用领域,同时还分析了物联网技术在城市交通环境监测中的优势和挑战,并提出了未来发展的方向和建议。

城市出行无障碍领域的科技应用及对策建议——以北京MaaS(出行即服务)无障碍出行服务为例

当前数字创新已成为促进经济社会发展、改善民生的重要力量,但残疾人群体却往往因身体缺陷难以获得数字化技术带来的福利,逐渐形成了“数字鸿沟”。为打破这一困境,应加强信息无障碍在政策和法律层面的支持,并针对不同残疾人群体面临的主要困境,加强无障碍领域相关科技应用。本文以北京Maa S(出行即服务)无障碍出行服务为例,论述无障碍科技的使用可以在一定程度上助力残疾群体在特定场景(如交通出行)缓解焦虑、提升幸福感,减轻城市不平等并改善信息障碍。此外,本文针对目前无障碍科技的应用的局限性提出了相应的对策建议,旨在推进无障碍智慧城市建设。

针对一体化出行痛点的MaaS服务升级研究——以北京市为例

近年来,MaaS(MobilityasaService,出行即服务)成为交通领域流行的新概念。MaaS追求以人为本,通过提供门到门的出行一体化服务,提升用户的出行体验。基于先前针对用户在体验MaaS时产生的出行痛点的研究不足的问题,本文意在提供明确出行痛点以及相应对策的一般方法,主要包括:确定主要出行场景、基于场景确定出行痛点以及针对痛点的设计方案的基本逻辑与方法。并通过北京MaaS在冬奥期间上线新功能作为案例进行进一步的说明。

汽车排放检验与维护策略优化建议研究

社会经济发展速度不断加快给汽车后市场发展带来了新的机遇。随着我国机动车保有量的增加,机动车排放已经成为大气环境污染的主要来源之一。机动车排放检验和维修治理能有效减少用机动车排放。如何制定有力有效的监管计划、实现精细化管理、以及提升机动车排放检验结果的准确性?如何提升从业人员技术水平,同时形成统一的维修服务标准?如何实现信息的互联互通,建立实时传输的数据平台?上述问题是对所有汽车行业管理者出的一道考题。我们要充分肯定高速发展带来的优势,同时也要结合现存问题,就机动车排放检验和维修进行分析并给出相应优化策略。

统一大市场下基于有为政府与有效市场视角的汽车排放性能维护(维修)制度探析

随着全球经济一体化进程的加快,国际经贸往来的频繁和经济增长的追求,统一大市场的构建越来越被重视。在统一大市场下,各国汽车制造业的竞争愈发激烈,汽车的排放性能维护(维修)制度显得尤为重要。本文从有为政府和有效市场两个视角出发,对汽车排放性能维护制度的现状和问题进行探析,同时提出相应的政策建议,旨在推动统一大市场下汽车排放性能维护制度的进一步完善。

MaaS发展展望与思考

自2014年欧盟ITS大会上首次提出MaaS(Mobility as a Service,出行即服务)的概念之后,MaaS成为交通领域的热议话题,并在17个国家、41个城市得到了推广应用,相关的APP服务达到45个。由于MaaS以数字化的交通供需信息作为关键生产要素,将带来传统交通出行服务、供需组织、出行行为乃至交通治理等方面的深远变革。

基于改进型元胞自动机模型的双车道公路交通冲突分析

根据双向双车道公路的交通特征及其仅能借对向车道完成超车的道路条件,考虑车辆驾驶员的不同性格特点和双车道公路车型复杂的特性,将驾驶员特性与车辆动力性能引入元胞自动机模型,建立了改进型双向双车道元胞自动机模型。通过计算机模拟,分析了流量对称和非对称条件下双车道公路路段上不同车辆到达系数、小车比例、驾驶员比例、道路流向比例等因素对双车道公路交通冲突的影响,得出了车辆到达系数、小车比例、驾驶员比例、道路流向比的量化参数与冲突数的相互关系。结果表明:公路交通冲突次数与车辆到达系数、流向比、小车比例、激进型驾驶员比例都有较强的正相关性,相关分析的拟合优度为0.904;在公路交通冲突的影响因素中,车辆到达系数对冲突数的影响程度最大,其次为小车比例。

基于收费数据的交通运行参数估计方法

为更精准利用收费OD数据获取路网时空交通运行参数,提出一种机器学习预测服务区驶入与收费OD数据增量迭代相结合的计算交通运行状态的方法。首先利用机器学习方法开展服务区驶入预测,通过调查获取23515份问卷数据,利用随机森林模型、支持向量机、朴素贝叶斯模型3种机器学习方法开展训练和预测精度敏感性分析,结果表明进入服务区最小概率阈值P_(t)存在最大峰值,当P_(t)为0.9左右时,总体预测结果精度最高,此外随机森林法在不同类别收费形式和车型中均表现出较为显著的精度优势。然后以短距离出行OD数据为初始值,推测基本路段行程时间,以距离阈值P_(F)的倍数为时间隔,采用由近及远的方式增量计算路网运行状态,先前迭代计算的OD数据权重大于后续迭代的数据,对时空维度上缺失数据的路段状态进行补全。通过设计4组不同的P_(F)值和3个对照组,在大规模省级真实路网环境下对算法有效性开展测试。对道路交通流量和行程速度的分析结果显示,采用随机森林模型,P_(F)值越小误差越小,当P_(F)=5km时误差最小,其中交通流量平均误差为5.46%,速度平均误差为9.84%。与近邻上下游插值法相比,所提方法计算交通流量平均精度提高3.98%,速度平均精度提高4.33%;与平均行程时间法相比,交通流量平均精度提高5.2%,速度平均精度提高5.87%。测试结果显示出较高的精度,表明所提方法具备较好的实用性。