《交通需求管理理论与方法》获“第四届钱学森城市学金奖”提名奖

<正>2014年10月26日,"中国城市学年会·2014"与"第四届钱学森城市学金奖"颁奖会在杭州召开。同济大学晏克非教授的专著《交通需求管理理论与方法》荣获中国"第四届钱学森城市学金奖"提名奖。"城市交通问题"是钱学森院士生前倡导的城市学系统科学研究的主要方向。本届钱学森城市学金奖参评作品(专著、论文、研究成果报告等)共有369篇(部),包括由杭州国际城市学研究中心推荐的晏克非教授的专著《交通需求管理理论与方法》。经过初选、初评和组     

深圳市交通需求管理政策的法治思考

深圳市制定和实施了若干小汽车交通需求管理政策,完善相关政策的法制保障成为政策实施的关键问题。首先结合深圳市交通需求管理实践经验,梳理小汽车增量调控、停车收费政策的制定与实施情况。指出交通需求管理政策的制定与实施面临经济杠杆存在法理争议、行政手段法律依据不足和程序合法性存疑等法治障碍。进而提出在国家层面构建交通管理法治体系、在地方层面完善法律法规以及规范交通需求管理政策出台程序等完善路径。     

考虑公务出行的拥挤收费效果研究

针对公务出行与非公务出行的差异性,分析了公务出行对拥挤收费的影响,提出了公务出行外部成本内部化措施,建立了内部化措施前后的拥挤收费模型。算例比较表明:在最优收费策略下,从路网总成本、社会福利、总出行量以及公共交通分担量方面,内部化后拥挤收费效果总是优于内部化前;二者的差距随着时间价值参数的增大而减小,随着公务出行所占比重的增大而增大,随着弹性灵敏参数的增大而增大。研究表明在时间价值越小,公务出行比重越大,以及弹性需求灵敏参数越大的条件下,内部化措施对于改善拥挤收费的效果就越明显。     

基于CNS性能的飞行间隔安全评估

为了有效地确定自由飞行下航空器之间的安全间隔,论文研究了基于通信、导航、监视性能的安全飞行问题.通过分别对所需通信性能、所需导航性能和所需监视性能进行分析,结合概率论相关知识建立了航空器之间的碰撞风险模型,并对不同飞行速度和飞行间隔情况下的碰撞风险进行了计算分析.结果表明两机水平间隔越大,碰撞概率越小;两机连线的飞行速度分量越大,所需的最小安全间隔越大.     

特大城市交通出行预测:中国面临的挑战与机遇

作为城市交通规划的一个重要组成部分,城市交通出行预测的发展已经走过了60年。最初的研究工作于20世纪50年代在北美展开,随后延伸到欧洲、澳大利亚、新西兰和南美洲以及中国等发展中国家。作为一个相对成熟的领域,交通规划依然包含着许多新的研究方向,同时专业人员在正确合理的使用商业软件方面还有一定的困难。中国正在经历高速的城市化进程,这意味着对道路、公交系统,机场以及城际间高速公路建设有大量的投资。合理的投资决策需要对未来中国交通拥挤的都市进行出行预测。为了更好的了解中国交通出行预测的发展现状,笔者和几个大城市的交通规划部门以及大学的相关院系进行了探讨和交流。此文的初衷是记录下从会谈中所获得的有普遍意义的发现与印象,以及提供给参加讨论者的意见。     

关于城市公交发展模式的讨论

快速公交与轨道交通的建设费用快速公交的建设费用约为轨道交通的1/10,这主要因为快速公交可利用现有道路条件,而轨道交通往往需要新辟路权;轨道交通车辆比快速公交车辆贵许多,但轨道交通车辆运营年限是快速公交车辆的几倍,二者只是一次投资与分期付款的区别。一些大城市的现有     

交通拥挤收费应用实施的研究

交通拥挤收费不仅能缓解交通拥挤,还能通过收费使交通基础设施获得建设维护的部分资金,其合理性和必要性已经得到充分的论证,然而对于实施的一些基本问题,认识的还很不充分,也就对拥挤收费的实施造成了一些基本障碍。从交通拥挤收费实施的基本原则出发,对收费的基本方式、收费实施的影响因素和实施的策略等方面进行了研究,认识到交通拥挤收费不仅仅是一个技术性的问题,更是一个牵涉到政治、经济、文化和民众心理的问题,因此在实施的过程中必须考虑到收费的公平性、效益性和可持续性。在此基础上,对于目前我国一些城市实施交通拥挤收费的措施提出了一些中肯建议。     

集聚经济视角下轨道交通投资对城市系统均衡的影响

随着城镇化进程加快,城市规模增加所带来的集聚效应和交通拥堵等负外部性之间的矛盾越来越突出,优化城市交通基础设施建设是缓解该矛盾的重要举措。本文同时考虑了集聚经济和交通拥挤两种外部性,构建并求解了一个两区域城市空间结构模型,分三种情况探究了轨道交通的投资引入和道路容量的优化对城市规模和城市空间结构均衡的影响。结果表明,轨道交通的投资引入能够增加城市人口规模和社会福利,使城市结构更加紧凑。但是,随着集聚经济水平的提高,城市规划者应逐步完善公交配套设施,以降低公交拥挤成本,提高公交出行分担率;还应制定相应的福利政策,避免由于个体效用下降而导致人口流出。     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.