编者按

雾霾天困扰了大半个中国。11月1日，中国气象局发布消息说，今年中国平均雾霾日数为1961年以来最多。10月末，中国东北三省PM2.5指数“爆表”，红绿灯分不清颜色。10月初，雾霾袭京，令正在休假的人们大为扫兴。海南多个城市同步出现轻度污染，以环境优良著称的海南岛惊现“雾霾”引发社会高度关注。各界都认为，汽车尾气是雾霾天的最大罪魁祸首，零排放的新能源汽车随之受到更多关注。     

利用财政税收政策控制交通污染

为了控制机动车污染,减轻雾霾对人民群众健康的威胁,亟须利用有效的财政税收政策手段,控制交通污染。首先阐述城市交通与大气污染的关系,用数据说明机动车尾气排放已成为大中城市空气污染的主要来源,且其作为移动污染源,对居民生活造成的影响更为直接。然后通过分析现行机动车税费政策,指出现有政策在重型车调控、成品油税率、车船税以及新能源汽车等方面存在的不足。最后,提出扩大现行汽车消费税征收范围、加大成品油消费税补贴、改革车船税、加大对新能源汽车行业的政策扶持力度等建议,加强对交通污染的控制。     

雾霾环境下如何安全驾驶汽车的思考

雾霾是一种常见的天气现象,尤其是当前工业化社会,雾霾天气出现的概率更是直线上升,这对于安全行车,无疑是一个巨大的挑战。本文将结合雾霾天气产生原因及特性,基于其对交通的危害,讨论雾霾天气汽车安全驾驶要点,希望可以抛砖引玉,为广大驾驶员提供一定参考,提高行车安全。     

单幅雾霾天气交通监控图像去雾处理技术

针对交通视频监控系统在恶劣雾霾天气下获取的图片质量受损,无法正确识别车辆信息的 问题,首先总结了已有图像除雾技术的研究成果,对比分析了全局直方图去雾处理法、同态滤波 去雾处理法、多尺度Retinex(MSR)去雾处理法3 种算法。然后,采用这3 种方法对雾霾交通图片 进行处理,并根据图像纹理特征统计量对处理后的图像效果进行了客观评价。仿真结果表明,3 种算法中,采用多尺度Retinex(MSR)处理法最能提高雾霾图像的质量,能有效地恢复和增强图像 信息,使图像的近景和远景得到均衡。最后,基于Matlab 设计了GUI图像去雾系统,逐一验证了 3 种算法的处理效果,结果表明该系统能够有效地提高交通视频监控系统图像的清晰度,可在一 定程度上优化雾霾天气下的交通图像质量。     

CRH2型动车组受电弓支撑绝缘子雾霾天气检修运用管理

严重雾霾天气屡屡困扰动车组安全运行,防止CRH2型动车组受电弓支撑绝缘子出现闪络故障成为西安铁路局动车组检修运用管理的重要课题.总结受电弓支撑绝缘子在雾霾天气发生闪络故障的规律和原因,制定雾霾天气防止绝缘子闪络的综合控制措施.     

雾霾对居民出行方式选择行为的影响研究

以北京市为例,运用RP/SP组合调查方法向交通出行者发放500份调查问卷,并利用非集计模型理论及方法,建立包括居民个人属性、出行特性以及空气污染程度在内的三因素MNL模型,确定五种不同交通方式对常规地面公交的相对效用,最后得出雾霾天气较正常天气时的全交通方式分担率和转移率。     

基于SEM的雾霾天气对大学生交通出行影响研究

大学生群体是较为特殊的群体，几乎不拥有私家车，多采用公共交通出行，且多为弹性出 行，更易受到雾霾等外部因素的影响。鉴于此，针对大学生群体，研究雾霾天气下影响其出行的关键因素以及雾霾天气对其出行各方面（如出行时间、出行次数等） 的影响及影响程度。在大学 生问卷调查的基础上，运用计划行为理论，建立结构方程模型，研究雾霾天气下大学生出行行为特征。运用AMOS21.0 及SPSS20.0 软件，对结构方程模型进行实证分析及检验拟合。研究结果表明：雾霾天气下，出行者的心理状况和对雾霾天气的敏感程度是影响大学生出行的关键因素；雾霾天气会导致出行者出行行为的改变，其中对出行时间的影响最大，其次是出行次数，对出行方式的影响最小。     

高速公路平直路段雾霾天气下的IDM跟驰模型分析

雾霾等恶劣气候对交通安全带来严重威胁.为分析雾霾天气下驾驶行为规律,利用高逼真度驾驶模拟器,构建了高速公路平直路段雾霾天气场景,开展了自由加速、紧急制动和跟驰试验;基于采集的试验数据利用遗传算法对IDM (Intelligent Driver Model)跟驰模型进行了标定,并与晴天同路段标定参数进行了对比分析.结果显示,雾霾天气下IDM模型中起步加速度和舒适减速度参数并无显著差异,但安全距离、安全车头时距、期望速度等参数比晴天情况显著减小,由此表明雾霾天气下的交通冲突风险显著增大,应加强雾霾天气下的安全管理.     

雾霾情况下路网模型及雾霾对交通路网的影响

雾霾对城市交通路网的影响主要包括交通数据缺失、交通安全和污染物排放三大问题.首先,基于城市交通数据监测系统,增加路网模型中驾驶员对能见度因素的反应特性,建立雾霾情况下交通路网模型,包括车道模型和交叉口模型两部分.然后,建立雾霾情况下交通路网模型评价指标,包括路网交通数据缺失率、交通危险系数和路网车辆污染物排放指标.最后,通过雾霾对路网影响程度和影响区域的仿真,得出如下结果:雾霾程度越严重、影响区域范围越大,交通数据缺失率越高,越不利于交通安全,同时污染物排放越多.