摘要：短时交通流量预测是智能交通系统的重要基础,其精度直接影响到交通控制和诱导的效果。为了提高短时交通流量推算结果的准确性,本文提出一种融合多源数据的短时高速公路交通流量预测方法。采用深圳市42个微波检测器的车辆识别数据以及出租车、公交车及互联网导航获取的浮动车数据,以15分钟为一个时间片构建特征向量。采用非参数回归方法Light GBM,将特征向量输入模型,建立路网基本属性、道路运行状态与交通流量的相关关系,实现对深圳市高速公路短时交通流量的实时预测。并由OD反推,获得车流溯源和车辆轨迹溯源。结果表明,融合多源数据的高速公路短时交通流量预测模型准确率较高,且在不同时段下均具有良好的适用性和稳定性,可为交通管理和规划提供基础数据支持,具有潜在的工程应用价值。

摘要：随着城市的快速发展,城市交通系统也在逐渐扩展和延伸,其复杂程度也在不断提高,为交通系统的治理提出了更高的要求。基于科技的发展及执法需要,各种智能设备例如卡口智能系统,已应用到交通系统中。然而,由卡口智能系统所采集的各种数据依然没有得到十分有效的利用。通过对深圳及泸州两地城区卡口数据的清洗及分析,对不同规模城市、不同时段及日期的车辆常发性出行规律进行了研究。研究发现作为三线城市的泸州,其车辆常发性出行比例较高,道路系统内的流量较为稳定。相比其他时段,工作日高峰期的常发性出行比例更高。文章的分析方法和结论能够为卡口数据的分析利用和不同城市交通系统的差异化调控策略提供支持。

摘要：车辆异常行为是影响道路安全、通畅的主要因素,基于轨迹特征分析判别对于识别车辆异常行为具有重要的现实意义。以多源车辆轨迹数据为基础,挖掘多种异常驾驶行为下的轨迹时空特性,提炼交通违章违法行为的风险特征共性,对驾驶员的安全驾驶行为做出有效评估,为加强车辆动态监管、创新交通安全治理模式提供了有效支撑。

摘要：城市信息模型(CIM)在GIS基础上融合三维物理空间数据、物联网(IoT)数据和出行活动数据于一体,为推进数字化交通规划设计提供了全新思路。以深研云(SuTPC)平台为例,探讨基于CIM平台构建数字化交通规划设计平台的技术路径。以城市交通大数据和三维空间数据为基础底座,整合交通规划设计方案图层与汇报成果,使方案得以立体呈现于一个高聚合的云平台中。SuTPC平台实现了交通规划设计方案可视化表达和汇报,支持多用户视角开展成果协同会商,快速甄别影响敏感区域的交通指标,优化交通规划设计成果的决策流程。深圳、广州等城市重点项目案例的实践表明,该平台可有效提升规划设计人员的成果表达和方案汇报水平、提高交通规划设计方案会商的科学决策效率。

摘要：道路交通碳排放研究存在核算技术方法不成熟、排放因子本地化路径不明确等问题,影响道路交通移动源碳排放核算精度。对此,基于现有研究界定城市道路交通移动源碳排放的核算概念、核算边界及核算对象,归纳介绍因素分解法、排放系数法、全生命周期评价法三种道路交通移动源碳排放核算方法的核算原理及计算模型。针对排放因子标定研究的不足,以深圳市实践为例,阐述本地化排放因子标定校验的技术方法。通过采集深圳市本地化车辆运行工况,与欧洲HBEFA库的典型工况进行匹配识别;同时基于OPCAS车载移动平台校核排放因子的标定精度。最终确定不同车型、道路条件、排放标准情况下的4 500个排放因子,建成深圳市本地化排放因子库。

摘要：城市道路交通移动源排放核算存在车辆行驶工况测定精度低、本地化排放因子不健全、排放扩散研究不充分等问题,导致核算方法系统性和精细化程度难以支撑城市级别的排放核算。对排放因子本地化技术路径及自下而上的道路交通移动源排放核算方法开展研究。融合浮动车、卡口、地磁等多源数据,动态评估道路交通量分布及服务水平,提出道路实时工况测定方法。基于工况特征提取构建本地道路典型工况、匹配HBEFA模型、标定本地化排放因子,并利用车辆尾气追踪与分析系统(OPCAS)进行排放因子修正,形成全面准确的本地化排放因子库。在此基础上,依据排放扩散理论,提出基于地理空间区域网格化和高斯烟羽模型的排放扩散模拟计算方法,将扩散模拟计算结果与监测结果进行对比,结果表明扩散模拟结果能够准确反映接受点附近的排放浓度变化趋势,模拟浓度值变化趋势与监测点实验值的变化趋势基本一致。

摘要：随着机动车保有量不断增加,尾气污染问题日趋严重.为掌握中国深圳市交通排放所带来的路边空气污染状况,探索交通与空气污染之间的关系,设计了典型道路交通排放的路边监测实验,以研究空气污染中的交通排放规律和关键影响因素.实验监测了典型道路的交通流、气象数据和空气污染物质量浓度,通过对比监测点与空气质量监测国家控制点的数据,分析道路移动源对空气质量的影响:当交通流量较小时,路边监测点与空气质量监测国家控制点数据一致;当交通流量(特别是货运量)大时,路边监测点的数据显著高于空气质量监测国家控制点的;通过对NOx和CO的质量浓度与主要影响因素的关联分析,揭示了交通流量和气象对交通排放污染物质量浓度的影响,排放污染物质量浓度整体趋势与总交通量较为一致.结果表明,深圳市各区NOx和CO质量浓度主要受到机动车(尤其是货车)排放的影响,光照强度、风向和风速对污染物的排放扩散有明显作用.

摘要：利用2014-2018年北京市春节前后交通污染监测站的PM 2.5和NO 2浓度数据,采用浓度特征对比、PM 2.5/CO比值等方法,初步评估春节期间烟花禁燃措施和机动车减排的效果,探讨烟花燃放及气象条件对空气质量的影响。结果表明:PM 2.5和NO 2浓度变化特征不同,春节期间PM 2.5平均浓度为103.6μg/m 3,高于非春节期间25.3%;而NO 2平均浓度为53.8μg/m 3,低于非春节期间19.5%,主要受到机动车减排的影响。2014年春节期间PM 2.5浓度最低,2015-2018年PM 2.5浓度呈逐年下降趋势;NO 2浓度无明显年际变化特征。烟花爆竹燃放对PM 2.5浓度影响显著,对NO 2浓度影响较小,除夕期间对PM 2.5浓度的最大贡献值达283.4~704.1μg/m 3。2018年北京市五环内禁燃烟花措施对交通站PM 2.5污染改善明显,PM 2.5浓度较前4年均值下降25.2%,NO 2浓度仅下降2.4%;禁燃对燃放高峰期PM 2.5浓度有明显削峰作用,无有利扩散气象条件下,除夕期间烟花燃放对PM 2.5浓度的最大贡献值仍较前4年下降45.0%。气象条件对春节期间PM 2.5浓度变化的影响作用较NO 2显著,有利扩散气象条件是2014年春节期间PM 2.5污染较非春节期间明显改善的主要原因。

摘要：为了缓解城市交通系统涌现的三大交通问题,适应城市交通发展新常态,抓住城市交通发展新机遇,在分析公交线网供需协同内涵关系基础上,从微观、中观、宏观等3个层次探讨供需协同模型构建,分别从站点分级、线网间协同以及线网宏观评价进行分层设计,并以重庆市主城区作为实例进行验证分析。通过研究提出基于供需协同下的山地组团城市公交线网设计方法,用来指导山地组团城市的公交线网优化设计。

摘要：为了提高交通基础设施信息化和精细化管理水平,设计提出了基于二维码技术和RFID技术结合应用的智慧交通基础设施管理应用框架。其主要工作包括:根据设施类型和空间分布等因素,提出了交通基础设施编码规范,对全市范围内的所有交通基础设施进行统一编码管理;利用二维码技术和RFID技术为单个交通基础设施设立“身份证标签”应用于日常设施管养业务;管理后台整合实时交通大数据,基于设施位置推送实时交通信息;挖掘二维码和RFID反馈设施信息,用于设施运行监控和主动管养。试点方案表明结合二维码与RFID技术的交通基础设施管理,能有效的提高设施管理效率和质量。