新陈代谢模型滑动指标检验及其在道路交通噪声预测中的应用

定义了灰色新陈代谢模型的滑动指标,实现了对新陈代谢模型各项精度指标及其稳定性的动态检验。对长春市1995年～2006年城市道路交通干线噪声监测的数据运用灰色系统理论,分别建立了3种预测模型,并对这3种模型的各项滑动指标、一步预测滚动指标分别进行了检验。     

应用OSPM模型计算太原市交通大气污染时空分布

文章以太原市机动车排放的实际数据结合气象因素与街道构造,采用OSPM模型计算了2008年太原市夏季（7月）与冬季（12月）车流量高峰期街道内的一次NOx与CO的小时浓度,验证了适用性,并使用模型对太原市55条主干道进行了扩散模拟计算,结果表明：OSPM模型可以较好地模拟太原市NOx与CO的扩散;太原市冬季交通大气污染物浓度要明显高于夏季;从空间分布上来看,污染物浓度基本与车流量分布一致;对比国家大气二级环境质量标准来看,太原市主干道NOx超标较为严重,夏季达到了83.64%,冬季达到了98.18%;夏季CO浓度计算结果全部在二级标准限值内,冬季超标率为16.36%。     

城区交通干线空气污染负荷核算的研究

现代的交通工具机动车给人们的生活、工作带来极大的方便,是不可否认的,但却给人们生活、工作的城区空气环境造成很大的压力,甚至污染,尤其是其所排放的尾气中的NOX在城区交通干线空气的污染负荷都在日益加剧,为使城区交通可持续发展,需进行有效的预防和控制。     

城市街道峡谷内污染物扩散分布的数值模拟

采用通过实测分析得到的机动车综合排放因子表达式,实现了交通流性态参数与CFD仿真系统的联接,在此基础上模拟了不同车流量和平均车速组合下城市斜顶建筑物街道峡谷内机动车排放污染物(一氧化碳)的扩散分布。结果表明:(1)在自由来流风速一定时,峡谷内的一氧化碳浓度随平均车速的提高而降低(保持车流量不变),随车流量的增加而升高(保持平均车速不变);(2)联接交通流性态参数与CFD仿真系统而开展数值模拟,可为基于环境容量和道路交通容量双约束条件下的交通配流过程提供不同交通流分配方案下的大气环境质量评价信息。     

Improving the safety of distracted pedestrians with in-ground flashing lights. A railway crossing field study

Introduction: Current signage at intersections is designed for attentive pedestrians who are looking ahead. Such signage may not be sufficient when distracted by smartphones. Illuminated in-ground LED lights at crossings are an innovative solution to alert distracted pedestrians. Method: We conducted a field study at a railway crossing equipped with in-ground lights to assess whether distracted pedestrians (N = 34, Mean age 33.6 ± 8.6 years) could detect these lights and how this impacted on their visual scanning and crossing behaviour. This involved a 2 × 3 repeated measures design exploring the impact of the presence (treatment) or absence (control) of in-ground lights (treatment) at a crossing, and a distractor task presented through a mobile device (none, visual, and audio) on eye movements recorded using an eye tracker, and verbal reporting of when participants detected the lights. Results: Participants engaged in the distraction tasks as evidenced by their accuracy and reaction times in all conditions. With both the audio and visual distraction tasks, participants looked at the in-ground LEDs and detected their activation as accurately as when not distracted (95%). While most participants detected the lights at their activation, visual distraction resulted in 10% of the detections occurring as participants entered the rail corridor, suggesting effectiveness in gaining pedestrians’ attention. Further, participants were significantly less likely to check for trains when visually distracted (70%), a 10% reduction compared to the no or audio distractor conditions (80% and 78% respectively). The introduction of the in-ground lights resulted in appropriate scanning of the rail tracks (77% and 78% for the visual and auditory distractor tasks respectively) similar to that of non-distracted participants for the crossing without lights (80%). Conclusions: Our findings indicate that illuminated in-ground lights could be useful in attracting the attention of distracted pedestrians at railway level crossings, and possibly at other road intersections. Practical Applications: Illuminated in-ground lights can be installed at rail and road intersections with known pedestrian distraction as a countermeasure. Further research is necessary to understand their long-term effects.     

基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测*

为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2 467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络（TAN）构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。     

基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法研究*

为弥补事故分析法在道路危险品运输事故致因研究方面的缺失,解决传统事故分析方法分析结果不全面、防控措施不具体且针对性较差的问题,引入半定量功能共振事故模型（FRAM）,通过定量化功能上下游耦合变异性,阐述事故发生机理同时,找到系统关键功能和关键链路,制定防控措施重点监控。结果表明:基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法能够更快、更准确地找出事故发生的关键功能和关键链路,制定针对性防控措施,有效提高道路危险品运输系统安全性。研究结果可为道路事故分析提供参考。     

基于ARIMA和XGBoost组合模型的交通事故预测

近年来交通事故及其损失严重影响社会经济的发展和人民生活的提高,交通事故预测可以为交通事故预防提供数据支持。基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和极端梯度提升(XGBoost)模型,构建时间序列组合预测模型,对交通事故相关指标进行趋势预测。根据交通事故的特点,选定"事故起数""受伤人数""死亡人数"及"损失"4个指标。首先,根据自相关、偏自相关图确定ARIMA模型参数,根据AIC(赤池信息准则)值确定最终模型;然后,对4个指标的ARIMA模型预测结果的残差构建残差序列,对其进行XGBoost建模,得出修正后的残差预测值;最后,根据残差预测值和ARIMA模型预测值得出组合模型最终的预测值。实例结果表明,4项指标的混合预测模型的预测精度均优于单一的ARIMA模型和Holt-winters模型,其中以"受伤人数"和"死亡人数"的模型改善效果最为显著,"受伤人数"指标的平均绝对百分比误差降低了5.431 7个百分点,"死亡人数"指标的平均绝对百分比误差降低了3.625 9个百分点。     

北京市交通扬尘对大气环境质量的影响

利用中尺度气象模式ARPS与空气质量模式Models-3/CMAQ的耦合模式,模拟2002年4个季节代表月份(1月、4月、8月和10月)北京市PM10浓度的时空分布.与监测数据对比分析表明,该耦合模式有很好的可靠性.设计了2种污染源情景方案,分析了北京市2002年4个季节代表月份交通扬尘对市区大气PM10的影响.结果表明,在4个代表月中,交通扬尘对北京市PM10的逐时贡献率波动较大,最高可达33%,最低为3%;交通扬尘对北京市大气PM10影响显著,4个月平均贡献率分别为16.73%、12.92%、18.56%和18.17%,平均贡献浓度分别为27.61 μg/m3、32.80 μg/m3、25.20 μg/m3和24.40 μg/m3.此外,依据模拟结果,结合交通扬尘污染特征与治理现状,提出了北京市交通扬尘的初步治理方案.     

驾驶员道路安全感评价虚拟现实技术研究

针对公路线形、交通环境与驾驶员的协调性实时检测的定量化评价方法问题,围绕虚拟现实技术和驾驶员道路安全感认知评价,在对210国道西万三级路典型路段建模生成三维模型的基础上,组织53名驾驶人员在虚拟仿真实验室中对虚拟三级路进行现场认知评价试验.采用模糊统计的方法对评价试验得到的795组数据进行分析处理,建立虚拟三级路安全性认知因素的模糊评价隶属函数.采用计算虚拟和实测道路模糊评价隶属函数的贴近度的方法,与基于实际道路的三级路安全性认知因素的模糊评价隶属函数对比,证明虚拟现实技术在驾驶员道路安全感认知评价研究中的可行性.