基于吞吐量的集装箱码头卡车污染扩散研究

作为港口码头货物的主要陆上运输工具和能源消耗设备,集装箱卡车是港口区域大气环境污染的主要来源之一.从港口大气环境安全出发,分析环保部公布排放因子的局限性,综合考虑集装箱卡车保有量、发动机状态、运行工况、燃料使用和道路条件等复杂因素,通过功率法确定集装箱卡车尾气中CO ,SO2和NO2的平均排放因子.以长江某内河港口为案例计算得到该地区2016年全年各类污染的总排放量,并利用灰色预测估计未来10年该港区集装箱吞吐量的变化,与实际数据对比发现,模型精度达到了95% 以上,预测结果良好.借助高斯模型建立港区大气污染物风险扩散模型并计算未来几年集装箱卡车尾气排放对周围居民的影响.结果表明,2016年该地区4月日平均CO的浓度达到250 ug/m3;SO2浓度为57 ug/m3;NO2浓度为1 100 ug/m3.大气污染排放中NO2占比最大,分担率超过80% .各类尾气污染物24 h平均浓度已远超国家标准,港口区域集卡尾气污染对港口周边工作人员健康和港口所在城市大气环境安全威胁极大.      

基于置信规则库的驾驶人愤怒情绪识别模型

针对“路怒症”诱发的攻击性驾驶行为影响交通安全问题,提出一种基于生理与脑电特征的驾驶人愤怒情绪识别模型.招募15 名被试在武汉市区开展限时实车试验.由于所选实验线路为交通繁忙路段,被试易被行人横穿马路、车辆加塞等道路事件诱发愤怒情绪.实验中采用愤怒量表记录被试的愤怒等级,以及采用生物反馈仪与脑电记录仪记录被试的生理和脑电信号.将血容量脉冲、皮肤电导、δ 波百分比与β 波百分比这四项生理与脑电指标作为模型输入,建立基于置信规则库的愤怒情绪识别模型.验证结果表明,该模型的识别精度(82.24%)较BP神经网络、SVM分别提高7.15%、5.02%.研究结果可为开发基于生理和脑电信号的驾驶情绪识别设备提供理论支持.     

基于结构方程模型的疲劳驾驶行为影响因素间量化关系研究

导致疲劳驾驶的影响因素众多,量化相互间的关系是疲劳驾驶行为研究的理论基础.通过实车试验采集了32名驾驶人在疲劳状态下的驾驶行为数据,观测变量包括车速、加速度、车道位置、车头时距、血流量脉冲、皮电、闭眼周期等,并对数据进行了预处理以及利用Bootstrap法对样本容量进行扩充来满足结构方程模型对样本的需求.建立结构方程模型分析了疲劳程度、身体状况和驾驶经验之间的关系以及对疲劳驾驶行为的影响.结果表明,疲劳程度对驾驶行为的影响程度最大,达到0.944;其次是驾驶经验,相关系数为0.447,说明在驾驶过程中驾驶人应时刻注意自身的疲劳状况,因其会直接影响驾驶安全.     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

基于局部路网空间结构特征的无检测器路段交通流预测方法

城市路网中存在大量尚未布设交通检测器的路段，其交通流数据难以获取，不利于开展精准路网管理，为此提出了利用局部路网空间结构特征预测无检测器路段交通流量的方法。基于有检测器路段的海量交通流数据，分析局部路网空间结构特征与路段交通流量之间的相关性；根据路网拓扑关系使用多元线性回归算法估计所有的有检测器交叉口交通流分配权重，并使用多元线性回归算法进一步挖掘局部路网空间结构特征对交通流分配权重的影响；结合空间特征影响度系数、无检测器路段所在的局部路网的空间结构特征及相邻路段的交通流，对无检测器路段进行交通流预测。实验结果表明，路段道路类型、相邻路段数量及相邻路段道路类型这3类局部路网空间结构特征与路段交通流量相关性显著，采用基于空间特征影响度系数对局部路网中只有单个相邻上游和具有多个相邻上游的无检测器路段进行预测，发现其平均误差分别在8%和22%左右。      

基于路网空间拓扑结构的交通流数据填补模型研究

由于传感器故障、状况不稳定或数据传输等问题,交通流数据存在大量丢失的情况,对依靠这些数据进行交通科学决策产生了很大的影响.基于以上问题,提出一种基于空间拓扑结构的交通流数据填补方法,模型通过选取区域的典型道路训练上下游之间相关参数,根据道路类型匹配典型道路,应用典型道路的参数进行交通流数据填补,并利用武汉市实际交通检测器数据进行模型验证.选取武汉市实际道路上2个典型地磁检测器进行数据填补误差分析,不同填补方式下的平均相对误差为52.88%和51.93%,相对于传统的交通流数据填补建模来说,基于空间拓扑结构的填补模型在实际的应用过程中,能够在更大的范围内对丢失的交通流数据进行填补.      

面向新城的土地利用-交通整体规划建模方法

在城市高质量发展的背景下，大量城市新城的规划缺乏新城与主城协同的土地利用与交通系统的一体化规划，造成众多的不协调问题，如新城与主城间交通走廊拥堵和“鬼城”等。因 此，本文基于新城、主城的土地利用与交通系统的交互关系，提出面向新城规划的城市土地利用- 交通整体规划模型建模方法。通过为主城与新城分别构建相应的宏观经济预测模块、社会经济活动空间分配模块和空间开发模块，客观地模拟主城与新城各种社会经济活动的空间分布、相应土地及空间开发、交通基础设施建设和交通需求时变等特征，同时兼顾新城与主城开发过程中的社会经济发展目标及土地空间制约条件，针对新城与主城两者之间的交互关系(如客货运输)对交通需求进行一体化预测，实现新城与主城、土地利用与交通系统的整体规划与协同。本文以武汉市长江新城为研究案例，基于相关数据构建面向新城和主城的 PECAS(Production-ExchangeConsumption-Allocation-System)土地利用与交通整体规划模型，分析并评价了其2015-2035年的土地利用形态及交通系统的平衡性，评价结果验证了本文建模方法的有效性。     

城市高密集人群区域机动车污染物时空分布及健康影响

为了研究城市高密集人群所处环境中SO2,NO2及CO的污染水平及暴露风险,以高校校区为例,采用微型监测仪Cairpol对高校4个监测点(门口、公交站、交叉口及附近餐馆)在早高峰、非高峰、晚高峰3个时期的SO2,NO2及CO气体浓度进行了2周取样.利用统计学方法结合SPSS软件对4个监测点在同一时期的质量浓度变化、同一地点在3个时期的浓度变化及工作日与周末的浓度变化进行污染物时空分析.利用健康风险模型分析SO2,NO2及CO气体质量浓度可能对附近人群产生的健康风险.结果表明,所研究高校校区周边污染状况如下:CO质量浓度最低为0.27 mg/m3,最高为3.54 mg/m3.NO2质量浓度最低为3.44 μg/m3,最高为210 μg/m3.SO2质量浓度最低为19.63 μg/m3,最高为290 μg/m3.公交站、交叉口、餐馆处3处NO2的最高浓度在非工作日晚高峰期超过国家浓度限值,有可能对周边人群产生健康影响.      

基于出租车GPS数据的城市次干道阻抗函数研究

城市道路阻抗函数的合理性、准确性和实时性是进行动态交通诱导的先要条件,也是交通规划领域的经典问题.目前对城市次干路,特别是违法停车影响下道路通行能力下降时的道路动态变化研究较少.以武汉市出租车GPS海量数据为基础,提出了不同道路情景及不同出租车行驶状态下的海量数据筛选策略,建立了出租车行程分析方法.另选用Smats便携式蓝牙和Wi-Fi扫描仪采集数据,针对该设备的工作原理提出了误差数据处理方法,得到真实交通流量和实验数据之间的对应关系.在BPR阻抗函数中引入非法停车条件下的道路通行能力变化规律,由出租车GPS数据和实验采集的道路交通流数据对阻抗函数表达式中的系数进行标定,并对结果进行了对比验证.结果表明,重新标定后BPR函数与真实道路阻抗的平均误差值与未改进的BPR函数相比,由26.1 s降为6.8 s.      

考虑驾驶员性格特性的跟驰模型

引入驾驶员个体行为差异到传统的交通流模型中,建立了反映驾驶员性格的车辆跟驰模型.以概率反映驾驶员性格特性分布,用权重系数表示不同性格驾驶员在操作方面的差异,运用交通调查的方法对模型参数进行了识别.最后,用本文所建立的模型对车队在城市交叉路口的启动过程进行了仿真.仿真结果表明,不同类型的驾驶员在跟驰过程中,速度出现明显的波动,反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.