城市交通模型集锦——北京：四层次综合交通模型体系

本篇汇编了7个具有代表性城市的交通模型系统建设示例,包括北京、昆明、南京、深圳、杭州、广州和宁波。由于篇幅有限,主要从城市交通模型的发展历程、模型架构、模型特点、模型应用、目前存在的主要问题及未来研发动态等方面进行了概述。通过这些示例介绍,以期使读者对不同城市的交通模型系统建设有所初识,同时亦有所获取,以更好地推动具有中国特色的城市交通模型系统建设。     

深圳：一体化的城市交通模型

1发展历程 深圳市根据实际工作需要,引进多种不同层次交通软件,发挥各自特色,建立了相对独立的宏观、中观和微观交通模型。1994年引进TRIPS软件开展罗湖中心区交通研究,建立起基于TRIPS的特区道路宏观交通模型。1998年结合CTS／RDS项目,并参考香港CTS／RDS交通模型,完善了宏观交通模型,将基于TRIPS平台的模型系统整体移植到EMME／2的平台中,     

面向交通需求管理的模型评估技术研究

为全面、精细、精准量化评估分析交通需求管理政策实施对城市综合交通运行状态的影响,研究面向主动需求管理的交通模型评估技术.首先,系统性分析需求管理评估分析模型的研究现状,总结需求管理评估分析的重难点;其次,研究面向主动需求管理的交通模型构建方法与技术细节,构建层次化、综合性的评估指标体系;最后,以深圳市道路交通拥堵收费为例,利用EMME/2构建交通需求管理模型,多层次、多维度量化评估分析需求管理政策实施对于居民出行选择及出行服务质量的影响.     

大数据环境下的城市交通综合评估技术

伴随城市蔓延、轨道交通成网、用地开发等发展条件,大城市综合交通环境日益复杂。如何拓展评估边界、深化评估技术、提升评估频率和延伸评估视角成为传统城市交通评估技术体系面临的四个关键问题。首先介绍交通领域大数据的组成、特征及应用情况。通过深度挖掘交通运行产生的多源异构数据,建立集统计、关联、预测于一体的交通大数据分析平台和专题评估子系统,形成面向多层次、多领域应用需求的一体化综合交通模型体系。最后,基于深圳市的应用实践情况,阐述城市交通综合评估技术从城市到区域、从宏观到微观、从静态到动态、从土地到环境的转变。     

城市机动车能耗排放核算平台建设——以深圳市为例

量化分析机动车能耗、排放及分布特征,是源头建立城市交通排放清单、科学制定交通环境政策的关键支撑技术。国家层面缺少统一的核算方法和因子库,地方层面数据基础薄弱、协调共享困难,是制约相关研究的主要障碍。针对机动车能耗以及尾气排放,采用HBEFA理论方法,研究本地化排放因子和自下而上的精细化核算模型。建立跨部门开放共享的协作模式,按照数据-模型-应用的功能架构,以整合利用交通-环境多元数据为突破口,开发建设深圳市机动车能耗排放核算平台,为政府决策支持、商业活动策划、市民出行引导等提供交通环境影响分析的专业工具。     

动态交通信息应用实践——以深圳市为例

交通规划研究需要大量的交通数据支持,传统交通数据通过人工问卷和调查获得,特点是调查周期长、成本高、数据质量难以控制.随着信息化快速发展,结合智能交通采集的动态交通数据将是未来交通规划决策支持的重要领域.根据动态交通信息在深圳的轨道客流预测、常规公交模型、道路运行评估、主动交通管理等领域的应用实践,表明动态交通信息引入,将有效提高交通规划决策水平.      

区域交通模型建设思考——以广东省综合交通模型为例

中国区域交通一体化迫切需要开展区域交通模型研究,而传统交通模型建模方法在数据基础、调查方法上的不适用性造成区域交通模型的研究多停留于理论层面.打破传统的交通建模基础数据需求,明确多层次空间模型体系,依托高速公路联网收费数据,铁路、水运、航空等监测数据构建广东省综合交通模型.阐述在有限基础数据的背景下广东省综合交通模型框架、路网设置特点、交通分区方法、出行频次模型、目的地选择模型、区域货运模型等建模的关键技术方法.     

交互式城市交通仿真平台设计与开发

针对现有交通仿真模型在开发、更新和应用等方面存在的问题,结合深圳市城市交通仿真系统(SUTSS)的开发,提出了交互式城市交通仿真平台开发的目标和功能要求,详细论述了深圳市交通仿真平台开发的体系结构和仿真流程的实现方法.交互式交通仿真平台由规划设计人员与模型测试人员结合项目共同完成测试分析工作,加强了规划设计人员和模型测试人员的协作,加快了模型基础数据的更新,提高了模型工作效率.