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        面向城市的DPSIR-5S1T交通擁堵評價模型研究——以合肥市為例

        2019-06-03 05:11:28汪傳雷吳雯宇吳海輝劉蘭鳳
        關(guān)鍵詞:要素交通指標

        汪傳雷,吳雯宇,吳海輝,秦 浩,劉蘭鳳

        (1.安徽大學 商學院,合肥 230601;2.安徽大學 物流與供應鏈研究中心,合肥 230601)

        據(jù)《中國主要城市交通分析報告》,2017年我國重點城市交通擁堵狀況下降2.45%,但是全國仍然有26%的城市在通勤高峰處于擁堵狀態(tài),擁堵延時指數(shù)大于1的城市占全國城市比重維持在半數(shù)以上,達到55%[1]。城市公共道路交通擁堵問題已經(jīng)引起社會范圍內(nèi)的普遍關(guān)注,政府也積極出臺《城市公共交通規(guī)劃編制指南》(交運發(fā)[2014]236號)、《城市公共交通“十三五”規(guī)劃綱要》(交運發(fā)[2016]126號)等一系列政策,優(yōu)化城市交通結(jié)構(gòu)布局、提高公共交通供給效率和質(zhì)量、促進城市公共交通有序發(fā)展,進而緩解城市交通擁堵。但是,交通供需矛盾及人、車、路之間沖突導致城市交通擁堵問題難以得到根本解決,部分城市擁堵情況仍然嚴峻,如2017年濟南高峰擁堵延時指數(shù)為2.067、成都實施尾號限行政策后高峰擁堵程度僅下降0.9%等。如何評價一個城市交通擁堵狀況?城市交通擁堵主要受到哪些因素影響?如何治理城市交通擁堵?這些問題關(guān)系提升城市公共交通服務能力和水平,以更高效的服務使居民有更多的獲得感和幸福感。

        結(jié)合DPSIR模型和5S要素模型,考慮時間要素T,構(gòu)建基于DPSIR-5S1T的城市交通擁堵評價模型,選擇合肥市易發(fā)生擁堵的四個交通路口收集數(shù)據(jù),利用熵值法計算權(quán)重,根據(jù)權(quán)重結(jié)果分析各項指標因素對路口交通狀況影響程度并提出治堵對策。

        一、文獻綜述

        (一)交通擁堵成因及治理

        城市公共道路交通擁堵造成的生態(tài)、經(jīng)濟和安全方面損失是世界各國共同面臨并亟待解決的難題,國內(nèi)外學者就城市交通擁堵成因及解決交通擁堵策略進行考量:首先,構(gòu)建模型并結(jié)合數(shù)學方法分析擁堵問題。Johansson(2006)結(jié)合前人擁堵成本模型,論證通勤者給其他通勤車輛帶來的燃油損耗和磨損成本增加[2];程琳和王煒(2006)把交通擁堵產(chǎn)生原因歸結(jié)為路段交通量超過路段容量,若交通流量不斷增加,擁堵地點會持續(xù)延伸,最終導致路段交通運行癱瘓[3];趙紅軍和馮蘇葦(2015)考慮環(huán)境代價構(gòu)建交通擁堵收費模型,論證擁堵收費緩解交通擁堵有效性[4]。其次,運用博弈論對交通擁堵展開研究。Levionson(2005)將非合作博弈理論應用于交通擁堵問題,認為擁堵收費可以將出行成本最小化[5];曾鸚和李軍(2013)使用合作博弈理論分析交通擁堵網(wǎng)絡(luò)問題,驗證交通擁堵收費合理性的同時提高城市道路資源配置效率[6]。最后,建立指標體系結(jié)合大數(shù)據(jù)研究擁堵治理。王妍穎和黃宇(2016)借鑒德州擁堵評價體系中TTI、PTI和延誤指標Delay,結(jié)合北京環(huán)路交通監(jiān)測數(shù)據(jù),建立北京交通擁堵指標體系,描述北京道路交通擁堵特征[7];王卉彤、劉傳明、趙浚竹(2018)將高德地圖計算的擁堵延時指數(shù)作為城市擁堵影響指標,從供給和需求兩個角度分析職住分離對城市交通擁堵影響機制[8]。

        通勤者出行過程中對路徑的選擇受到具體道路情景影響:路口周邊停車場數(shù)量、公交車站數(shù)量、是否有大型商圈、政府公共服務中心數(shù)量等。已有研究主要從城市道路分布狀態(tài)、路段交通量、公共交通體系和擁堵網(wǎng)絡(luò)等宏觀層面對交通擁堵產(chǎn)生原因和表現(xiàn)形態(tài)進行分析,或者從微觀視角如單中心城市規(guī)模、出行成本、城市道路資源配置效率和職住平衡等對具體城市具體路段交通狀況進行測度。但是,綜合考慮城市交通系統(tǒng)內(nèi)外部影響要素如交通設(shè)施空間和結(jié)構(gòu)布局、交通情景、出行者特征,以及交通時間情景,構(gòu)建交通擁堵評價模型尚不多見。

        (二)DPSIR模型和5S要素模型及其應用

        DPSIR模型是OECD在1993年結(jié)合PSR和DSR模型提出的廣泛應用于描述和分析環(huán)境問題的評價模型[9],分為驅(qū)動力要素(Driving Force)、壓力要素(Pressure)、狀態(tài)要素(State)、影響要素(Impact)和響應要素(Response)五個相互作用的評價指標[10]。驅(qū)動力要素是由于各種內(nèi)外動力改變對交通擁堵產(chǎn)生影響,一般與社會發(fā)展、經(jīng)濟增長和人類活動相關(guān)。壓力要素通過人類活動、社會生產(chǎn)關(guān)系和其他消費方式影響交通狀態(tài),是促使擁堵發(fā)生變化的直接因素,也是驅(qū)動力要素表現(xiàn)形式。狀態(tài)要素是在交通供需矛盾、驅(qū)動力要素和影響要素共同作用下交通擁堵的表現(xiàn)方式。影響要素是由交通擁堵給居民乃至整個社會帶來的正面或負面影響。響應要素是應對與交通擁堵相關(guān)的驅(qū)動力、壓力和影響要素,社會、政府、保險公司、交通管理者以及通勤者等采取的對策。張兵和鄧衛(wèi)(2011)利用DPSIR模型打造經(jīng)濟圈網(wǎng)絡(luò)交通評價體系[11];金丹和董曉(2018)結(jié)合DPSIR模型構(gòu)建徐州市綠色交通發(fā)展評價指標體系,利用AHP-熵值法分析評價綠色交通發(fā)展水平[12];范厚明、徐振林和張銳(2018)利用DPSIR模型構(gòu)建城市低碳交通評價體系及論述各指標相互關(guān)系,以此為低碳交通發(fā)展提供依據(jù)[13]。

        5S模型是Edward教授1999年根據(jù)計算機科學原理從全局角度研究事件要素構(gòu)成和各要素之間關(guān)系的模型[14],包括流體要素(Streams)、結(jié)構(gòu)要素(Structures)、空間要素(Spaces)、情境要素(Scenarios)和社會要素(Societies)。流體要素描述通勤者、機動車輛和交通設(shè)施之間相互關(guān)系或影響??臻g要素通過數(shù)量、矢量和度量等方式提供信息,描述交通設(shè)施空間布局。結(jié)構(gòu)要素描述交通硬件設(shè)施狀態(tài)和特征。情景要素根據(jù)現(xiàn)時場景為通勤者提供查詢和瀏覽等信息服務。社會要素在交通系統(tǒng)中承擔著不同服務功能和角色。熊勵、薛珊和張蕓(2013)將5S模型與大數(shù)據(jù)背景下智慧交通結(jié)合,構(gòu)建城市交通用戶行為模型[15];熊勵、楊淑芬和張蕓(2018)以大數(shù)據(jù)為背景,構(gòu)建基于5S的城市擁堵理論模型,以徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為工具,結(jié)合上海市三大擁堵路段交通數(shù)據(jù)預測交通狀況,進而提出改善城市交通建議[16]。

        雖然學者分別運用DPSIR和5S模型對交通擁堵進行分析,但是缺少二者結(jié)合研究交通擁堵評價。針對上述問題,從通勤者、交通車輛、道路狀況等城市交通構(gòu)成要素出發(fā),運用DPSIR模型和5S要素理論結(jié)合時間要素T構(gòu)建面向城市的DPSIR-5S1T城市公共道路交通擁堵評價模型,結(jié)合合肥市典型性的四個擁堵路口交通數(shù)據(jù),利用熵值法確定指標權(quán)重,并結(jié)合定量模型提出對策建議。

        二、基于熵值法的DPSIR-5S1T交通擁堵評價模型

        (一)城市交通擁堵評價要素

        利用DPSIR模型與5S模型中各要素相互作用關(guān)系,結(jié)合描述交通擁堵情景的時間要素T,包括出行時間是否為早晚高峰和出行時刻等,構(gòu)建DPSIR-5S1T模型,其中:DPSIR對應要素構(gòu)成外部要素,5S和T構(gòu)成內(nèi)部要素,外部要素變動影響內(nèi)部要素。城市交通擁堵受到包括但不限于社會發(fā)展、人類活動、交通流量、交通設(shè)施建設(shè)等諸多因素影響,梳理與交通擁堵相關(guān)要素,歸納DPSIR-5S1T模型要素特征,如表1所示。

        表1 DPSIR-5S1T交通擁堵評價模型要素

        政策如《城市公共交通“十三五”規(guī)劃綱要》(交運發(fā)[2016]126號)《關(guān)于保障城市軌道交通安全運行的意見》(國辦發(fā)[2018]13號)、《國務院關(guān)于城市優(yōu)先發(fā)展公共交通的指導意見》(交運發(fā)[2018]368號)等。

        隨著城市化程度加深,人類活動在城市空間中份額逐漸提升,加大工作與生活之間場所距離,人們職住分離狀況加劇。當城市居民職住分離程度嚴重時,通勤者會頻繁地使用機動車并延長出行時間,導致交通擁堵;居民通勤及城市物流配送距離和次數(shù)增加導致機動車數(shù)量和流量增長對交通供給造成壓力,如物流服務水平要求優(yōu)化城市交通設(shè)施布局。一個地區(qū)經(jīng)濟社會水平?jīng)Q定常駐人口和流動人口數(shù)量,進而決定居民日常出行所需交通設(shè)施和工具數(shù)量,經(jīng)濟社會發(fā)展水平越高,居民出行方式、出行頻率對交通需求越迫切,矛盾疊加可能加劇交通擁堵。同時,政策變化會影響城市一段時期交通布局和建設(shè),進而對交通擁堵產(chǎn)生影響。

        道路交通擁堵給居民生活造成一系列負面影響,如降低行車速度、增加通勤者出行時間和油耗、增加交通事故發(fā)生頻率等,進而加劇擁堵嚴重程度,甚至威脅到通勤者人身安全。交通參與者和管理者考量緩解城市公共道路交通擁堵對策,突破傳統(tǒng)交通擁堵解決方案運行中的狀態(tài)極限,提高通勤者出行舒適度、便捷度和安全性等。

        (二)基于DPSIR-5S1T的交通擁堵評價模型

        綜合分析交通擁堵影響因素,利用DPSIR-5S1T模型中各要素關(guān)系,構(gòu)建基于DPSIR-5S1T模型的交通擁堵評價模型框架,如圖1所示。

        圖1 基于DPSIR-5S1T模型的交通擁堵評價模型

        (三)熵值法計算機理及步驟

        熵值法可用于計算評價指標離散程度,判斷指標影響事件程度,測量系統(tǒng)混亂程度或事件隨機性。使用熵值法確定權(quán)重包括以下步驟:

        第一,原始數(shù)據(jù)歸一化處理。設(shè)n個評價對象m個評價指標原始數(shù)據(jù)矩陣為:X=(xij)n*m,同質(zhì)化后數(shù)據(jù)矩陣為:A=(aij)n*m。

        第二,標準化處理統(tǒng)一指標單位,將指標絕對值轉(zhuǎn)換為相對值:

        正向指標:X’ij=

        (1)

        負向指標:X’ij=

        (2)

        其中x’ij為第i個評價對象的第j個評價指標數(shù)值(i=1,2…,n;j=1,2…,m)。

        第三,計算第j項指標下第i個評價對象占該指標比重:

        (3)

        第四,計算第j個指標熵值:

        (4)

        其中k=1/ln(n)>0,所以ej≥0

        第五,計算信息熵冗余度:dj=1-ej

        (5)

        (6)

        第七,計算各評價對象綜合得分:

        (7)

        選取DPSIR-5S1T交通擁堵評價模型內(nèi)部六個可量化要素作為評價指標,其中社會要素“是否商圈或大型辦公區(qū)”,表示區(qū)域人流量和車流量較多,即商業(yè)發(fā)達或者辦公集中區(qū)域,用0和1數(shù)值量化,0代表不是商圈或大型辦公區(qū),1代表是商圈或大型辦公區(qū)。計算指標權(quán)重數(shù)值越大,表示對交通擁堵影響越大,即該指標變動會給交通擁堵帶來較大變化。

        三、合肥市DPSIR-5S1T交通擁堵案例分析

        (一)合肥市交通概況

        查閱合肥市地圖、安徽省統(tǒng)計年鑒、合肥交通運輸局官網(wǎng)、合肥市公交集團有限公司官方網(wǎng)站等,梳理合肥市交通基本情況如下:合肥繞城高速將四區(qū)及肥東縣囊括在內(nèi)并貫通京臺高速、滬陜高速、蕪合高速、蚌合高速;機場高速銜接滬陜高速、合肥繞城高速、市內(nèi)長江西路和方興大道。合肥市公共交通擁有200條公交線路:162條常規(guī)線路、5條BRT線路、25條特色服務線、8條機場線路;南北向一號線和東西向二號線2條地鐵已通車,沿途歷經(jīng)47個站點和1個換乘中心,以及在建3、4、5號線;全市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)由放射狀的高架系統(tǒng)與一環(huán)二環(huán)路之間無縫銜接,徽州大道和金寨路高架貫穿南北,長江路與繁華大道連接東西方向。合肥擁有新橋國際機場,合肥站、合肥南站等四個火車站以及合肥汽車站、明光路汽車站等多個汽車站。截止2018年5月,合肥市機動車保有量已經(jīng)超過200萬量[17],達到全國各大城市中等水平。2017年首次進駐全國擁堵城市top7,交通擁堵里程比例和常發(fā)擁堵道路比例2項描述擁堵指標進入全國前30名,平均行程時間排名第四(53.16分鐘),嚴重影響人們的獲得感和幸福感,緩解乃至消除交通擁堵愈發(fā)迫切。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        根據(jù)合肥交通運輸管理處公布的相關(guān)道路信息以及實地調(diào)研合肥市擁堵道路具體狀況,選擇合肥市十大擁堵路段中具有代表性的4個路口收集數(shù)據(jù)。首先是位于最擁堵老城區(qū)三孝口的長江中路與金寨路交口,新華書店、城隍廟步行街、安農(nóng)大、合肥師范學院、杏花公園等人群積聚場所均分布于周邊,擁堵狀況嚴峻;其次是進出市區(qū)、政務區(qū)和濱湖新區(qū)的重要交通樞紐繁華大道與金寨南路交口,周邊有包括安醫(yī)大二附院、安徽國際會展中心、徽園等人流量和物流量較大場所;再次是位于合肥南站正北方的祁門路與廬州大道交口,周邊有科大南區(qū)、建工技師學院等高校,以及給路口帶來階段性人車流量(高鐵出發(fā)前乘客大量涌入、高鐵到達后乘客大量涌出)的合肥南站;最后是位于天鵝湖附近的集賢路與習友路交口,合肥大劇院、政務雙子大樓、安徽廣電中心等合肥市標志性建筑物分布與此。

        構(gòu)建指標體系必須遵循科學有效性、簡明重要性、時效性和獨立性原則[18],考量《中華人民共和國道路交通安全法》和道路擁堵影響因素研究[19-21],結(jié)合實際交通狀況,從影響城市交通人流量和車流量較大的要素入手,通過合肥市政府信息公開網(wǎng)收集路口平均通行速度(km/h)、停車場和酒店數(shù)量(個)、公交站點與地鐵口和高架數(shù)量(個)、小區(qū)數(shù)量(個)、是否商圈或大型辦公區(qū)(是/否)、平均通過路口時間(秒)數(shù)據(jù)。為保障數(shù)據(jù)一致性、可信度、合理性、有效性,選取2018年5月1日—2018年5月30日路口一千米以內(nèi)(含一千米)數(shù)據(jù)平均值作為交通擁堵影響因素分析對象。原始數(shù)據(jù)來源于實地調(diào)研且結(jié)合微信城市熱力圖等交通軟件對區(qū)域進行衛(wèi)星地圖觀測:停車場和酒店數(shù)量、公交站點與地鐵口和高架數(shù)量、小區(qū)數(shù)量、是否商圈或大型辦公區(qū)是四個短期內(nèi)數(shù)量不變的指標。每天變化的指標是平均通行速度和平均通過路口時間,則借助高德地圖《中國主要城市交通分析報告》搜集并計算,通過路口時間=路口長度/平均通行速度。利用上述方法收集30天數(shù)據(jù)并加以匯總,得到圖2和圖3、表2。

        圖2 四個路口路段平均通行速度原始數(shù)據(jù)

        圖3 四個路口平均通過路口時間原始數(shù)據(jù)

        路段平均通行速度公交站點與地鐵口和高架數(shù)量停車場和酒店數(shù)量小區(qū)數(shù)量是否商圈或大型辦公區(qū)平均通過路口時間 金寨路與長江中路交口24.12216224116.27 繁華大道與金寨南路交口25.4416342113 祁門路與廬州大道交口30.8521351703.5 集賢路與習友路交口32.8411352007.2 總計112.896916682229.97

        (三)計算結(jié)果分析

        運用上述熵值法計算影響因素權(quán)重,結(jié)果如表3。

        表3 評價指標熵值、信息熵冗余度和各評價指標權(quán)重

        將DPSIR模型與5S要素和時間要素T結(jié)合應用于交通擁堵分析,構(gòu)建依托熵值法的DPSIR-5S1T交通擁堵評價模型,對合肥市四個交叉路口數(shù)據(jù)評價并進行以下分析,計算四個路口綜合得分,即擁堵程度排名,如圖4。

        圖4 四個路口綜合得分

        由上圖可見,金寨路與長江中路交口在四個路口中綜合得分最高(7.73),擁堵程度最嚴重,其次是繁華大道與金寨南路交口(3.48)和祁門路與廬州大道交口(3.11),集賢路與習友路交口(2.11)擁堵程度最小。

        進一步確定時段如早晚高峰時刻交通擁堵狀況,統(tǒng)計擁堵程度最高的金寨路與長江中路交口在5月1日(路段平均通行速度最低,為20.13km/h,即30天內(nèi)擁堵最嚴重)凌晨5點到夜間23點的擁堵延時指數(shù),即交通擁堵狀態(tài)下車輛的通過時間與交通順暢狀態(tài)下車輛通過時間比值,分析不同時間段交通狀態(tài),如圖5。

        圖5 金寨路與長江中路交口5月1日擁堵延時指數(shù)變化

        根據(jù)表3、圖4和5,發(fā)現(xiàn):

        第一,“是否商圈或大型辦公區(qū)”所占權(quán)重最大,為68.79%,對交通擁堵影響程度最大。商業(yè)綜合體等是人們進行社交或商業(yè)活動的場所,也是城市主要繁華場所之一,辦公、餐飲、游玩、娛樂、購物、健身、零售和批發(fā)等服務業(yè)吸引大量除工作外交通出行的人車流量,尤其是晚高峰和節(jié)假日,若商業(yè)綜合體停車場設(shè)施不足和不便,增加通勤者停車時間和機動車占道可能性,同時商業(yè)綜合體進出口瓶頸也會增加交通擁堵。

        第二,“停車場和酒店數(shù)量”及“公交站點與地鐵口和高架數(shù)量”權(quán)重占比基本相同,分別為3.71%和3.04%。一方面,停車場老舊且出入口設(shè)計不合理,非智能停車場難以做到車牌識別或藍牙遠距離讀卡,進出停車場取卡交費過程浪費時間,導致利用率低且停車困難;酒店和賓館所處路段往往匯集人車流量,增加停車設(shè)施需求,加劇道路交通壓力。另一方面,公交站點與地鐵口和高架出入口,匯集人流和車流出入,特別是到站時間人流量大。而“小區(qū)數(shù)量”是6個評價指標權(quán)重最小的,僅0.76%,可見小區(qū)居民日常通勤雖然可能造成交通擁堵,但是小區(qū)一旦成熟則配套設(shè)施和停車場較完善,可以滿足日常生活,影響交通不大。

        第三,“平均通過路口時間”指標權(quán)重為22.92%,但是“路段平均通行速度”權(quán)重僅為0.78%,對城市道路交通擁堵影響程度很小。雖然每條道路、每個路口均設(shè)置限制行駛最高速度,但是隨著擁堵情況日益嚴重以及配備紅綠燈,路口行車速度普遍低于車道限速。通過路口時間與通勤者自身通過路口方式及特征存在關(guān)聯(lián),時間越長,擁堵越嚴重,且插隊、隨意掉頭、亂闖紅綠燈等行為會增加擁堵時長;而遵守交通規(guī)則、按照指示燈和交警指揮前進則會緩解擁堵。

        第四,特定路段擁堵狀況存在差異。全天來看,從上午7:00到晚上21:00均處于擁堵狀態(tài);上午7:00-10:00擁堵延時指數(shù)存在一個上升下降過程,早高峰7:30-9:00擁堵狀況明顯,特別是8:00達到區(qū)間擁堵延時指數(shù)峰值2.1,絕大部分單位上班時間集中于9:00之前,通勤密度較集中;中午11:00-15:00上班族利用午休時間外出吃飯或者辦事,無論自駕車或者乘出租車網(wǎng)約車均會增加車流量,擁堵延時指數(shù)存在一個上升再下降的過程,12:00達到區(qū)間峰值1.8;下午17:00到晚上21:00是車流量高峰,處于擁堵狀態(tài),特別是20:00達到全天擁堵延時指數(shù)峰值2.5,下午到晚上嚴重擁堵持續(xù)時間長。

        四、結(jié)論與對策

        構(gòu)建DPSIR-5S1T模型從驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響、響應方面結(jié)合流體、結(jié)構(gòu)、空間、社會、時間等系統(tǒng)評價交通擁堵,運用熵值法基于合肥市交通擁堵狀況確定指標權(quán)重:“是否商圈或大型辦公區(qū)”權(quán)重最大、“平均通過路口時間”權(quán)重次之、“停車場和酒店數(shù)量”及“公交站點與地鐵口和高架數(shù)量”權(quán)重接近分列第三和第四、“路段平均通行速度”權(quán)重較小排名第五、“小區(qū)數(shù)量”權(quán)重最小,據(jù)此分析城市交通路口擁堵差異性。

        第一,加快商圈去中心化,配套建設(shè)高質(zhì)量交通服務設(shè)施建設(shè)。大型商圈的高度集中,引發(fā)城市外圍區(qū)域進入主城區(qū)的較遠距離交通出行,大大增加日常通勤交通數(shù)量。因此,應加強規(guī)劃統(tǒng)籌,優(yōu)化商圈、地鐵、高架布局,吸引企業(yè)落戶非商圈密集區(qū)發(fā)展,分散車流和人流,同時協(xié)調(diào)安排公共交通站點,提高公共交通服務質(zhì)量,增加軌道交通與公交、共享單車銜接,利用新一代信息技術(shù),加強商圈道路和路口交通智能化監(jiān)控和管理,降低和避免不合理開發(fā)行為給城市道路交通造成的弊端。

        第二,引導公共服務車輛合理規(guī)劃作業(yè)時間,實行錯峰出行。合理安排灑水車、掃地車、垃圾車、城市配送車輛等活動時間,有條件實施物流車輛在晚上21點到次日6點進行作業(yè),降低出行高峰和擁堵延時指數(shù)高值交通壓力。同時,運用物聯(lián)網(wǎng)搭建完善共享智慧交通控制平臺,通過數(shù)據(jù)動態(tài)收集和分析進而統(tǒng)一交通指揮調(diào)度,依托移動大數(shù)據(jù)打造ITS智慧交通鏈,降低貨車與掛車行駛和停車過程對城市交通造成的壓力。

        第三,融合現(xiàn)代科技技術(shù)與交通規(guī)劃,平衡通勤者工作生活距離。借助出行軟件減少信息不對稱,節(jié)約路途時間,增加出行效率;利用GPS/BDS、GIS、云計算、車聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星遙感等現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)技術(shù)完善交通設(shè)計、優(yōu)化道路資源配置,減少車輛排隊等待時間;依托云計算+區(qū)塊鏈實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和共享,破除“信息孤島”現(xiàn)象,適度集中生活、工作與商業(yè)區(qū),降低職住分離對交通擁堵造成的壓力。

        第四,提升政府及其交通運輸部門服務能力,落實用心服務職能。結(jié)合交通布局引導城市發(fā)展,完善交通設(shè)施建設(shè),規(guī)劃公交車專用車道和交通點,加大智能停車場覆蓋范圍,提倡共享單車和分時租賃等創(chuàng)新交通模式,提高道路運輸和通行效率,適度分散需求和補充供給,調(diào)節(jié)交通供需不均,保障交通綠色暢通。

        第五,提高通勤者文明交通意識,實現(xiàn)道路暢通運行?!叭恕笔墙煌ɑ顒又黧w,通勤過程隨意更換車道、無視交通信號燈、道路違規(guī)占道等不文明交通行為,極易造成擁堵。因此,廣泛開展文明交通教育,避免行人和機動車違法占道,實現(xiàn)機動車文明駕駛;引導調(diào)控通勤者理性規(guī)劃和選擇出行時間及方式,避開早晚高峰出行。

        第六,發(fā)揮交通管理人員主觀能動性,積極推進各方面監(jiān)管工作實施。在借助通勤者自身約束和社會制約解決擁堵的同時,應強化交通管理人員引領(lǐng)監(jiān)督作用,充分發(fā)揮獎罰兩個方面的激勵作用,尤其是針對可能帶來巨大人車流量的公園、博物館、美術(shù)館、名人館、政府辦公區(qū)、政府服務中心等做好交通預案,保證城市交通系統(tǒng)合理有序運行。

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