從交通流談堵車

新知客:目前國內堵車情況最普遍最嚴重的是哪一個城市呢?

姜銳:據我了解，還是北京的堵車問題最嚴重，尤其在上下班高峰期。

新知客:如果我們要研究堵車問題，應該怎樣來著手呢?

姜銳:堵車問題是一個既簡單又復雜的問題。我們大家都知道堵車的原因在于車太多了，交通工程學上你為交通需求大于交通供給。

緩解堵車問題，可以從兩個方面來著手。一是減少車輛，二是增加交通設施的承載通行能力。

新知客:減少車輛，那我們的汽車工業豈不是很受影響?

姜銳:減少車輛，不是指減少汽車保有量，而是指減少上路車輛，也即減少汽車出行量。

現在政府發展汽車工業，還是鼓勵老百姓買車的，但如果大家買了車，上下班的時間都開車上路，那么可能誰也解決不了堵車問題。

新知客:怎樣減少汽車出行量呢?如果買了車又不上路，那豈不是白買了嗎?

姜銳:減少汽車出行量的一個重要措施是合理的城市規劃，改變不合理的城市布局。但這是非常復雜的一個問題，尤其是對北京、上海這樣的大城市。

在目前已有的城市布局下，為了減少汽車出行量，最重要的方法應該是大力發展公共交通，尤其是公共軌道交通。比如紐約、倫敦、巴黎、東京等，其地鐵、輕軌等軌道交通線都是密如蛛網，人們可以很方便地到達城市的任何一個位置。我在東京生活了一年，了解到從大學教授到公司職員，上下班基本都是搭地鐵。我的科研合作者，東京大學的西成活裕教授，甚至沒有私家車。

新知客:您對北京、上海、廣州幾個城市的堵車治理措施能分別評價一下嗎?

姜銳:在公共交通不到位的情況下，政府不得不出臺強行措施來減少汽車出行量，如北京的尾號限行。在奧運會期間，這一措施減少了近一半的小汽車出行量，當然就不堵車了。現在爭論得比較激烈的擁擠收費措施，如果實行的話，某些程度也會起到減少汽車出行量的作用。有些國家規定特定時段特定區域的小車上除了駕駛員以外，至少還要有一位乘客，也是出于減少汽車出行量的目的。

北京的尾號限行、上海的汽車牌照拍賣，都屬于強行減少汽車出行量的措施，但不應作為緩解堵車的長久之計。

新知客:那還有其他的辦法嗎?

姜銳:緩解堵車問題的第二個方面是增加交通設施的承載通行能力。首先要增加現有交通設施，主要是指新增、拓寬道路及改造路網等，這屬于交通規劃的研究范疇，和城市規劃緊相連。其次是通過科學管理和控制，增大現有設施的通行能力。

我們最常舉的一個例子是，20世紀紐約市擬新修一條通往新澤西的隧道，以緩解交通擁堵。但后來通過更加科學的交通控制，提高了已有隧道的通行能力，從而避免了新隧道的修建。近年來，世界各國都在投入智能運輸系統的研究，其主要目的之一也是期望增大現有設施的通行能力。這方面大家可以看到的一個實例是城市道路信息板，實時顯示道路的擁擠情況，為駕駛員提供信息避開擁擠路段。此外，匝道控制通過在入匝道上設置紅綠燈來控制入匝道流量，從而保證主干道暢通;優化信號控制系統可以增加交叉口的通行能力;可變限速系統可以提高車流穩定性，改善交通安全性;交通事故檢測系統可以及時發現交通事故，從而在第一時間展開擁堵疏散;電子收費實現不停車收費，大大提高收費站的通行能力。這些都是可以在現有條件下實現的解決辦法。

新知客:要治理堵車，有觀點認為應該給予司機更充分的信息和自由選擇，讓司機能知道何處出現嚴重的擁擠，而不是使用各種限制政策。您怎么看?

姜銳:交通流研究者做過計算機仿真實驗，從A到B有2條相同的道路，在A處有一個實時信息板，顯示到達B處的車輛的路上行駛時間。如果所有車輛都按照信息板提供的信息選擇所需時間較少的道路，將造成兩條道路上車流量的巨大波動，從而大大降低通行能力。這個例子說明，我們需給出正確和準確的信息，否則可能適得其反。但提供這樣的信息，是一件非常困難的事情，往往我們提供的信息還不如駕駛員自己的駕駛經驗準確。

新知客:您研究的交通流是一個怎樣的流?和水流一樣嗎?

姜銳:交通流和水流類似也有很多區別。它有這樣幾個特點:當車流很稀疏，即車輛密度很低時，車輛速度很快，但車流量卻很低;隨著車輛密度增加，車輛速度降低，但車流量卻增大;當車輛密度達到某個臨界值附近時，車流量達到最大值。

此后，車輛密度繼續增加時，車輛速度和車流量都會降低;當車輛密度達到最大值時，車輛速度和流量都為零。這一車流量與車輛密度之間的關系在交通流領域被稱為基本圖。我們常見的水流，其密度可以認為是不變的，流量與速度成正比。對于一段給定的管道，水流速度取決于壓力差，壓差越大，速度越大，流量也越大。而對于一段給定的道路，最大車流量卻是不可變的。

新知客:交通流研究對于治理堵車有什么幫助嗎?具體可以怎樣來用?

姜銳:交通流研究車輛運動的基本規律，是交通管理和控制的基礎。具體來說，每提出一個新的管理控制策略，都應該先用交通流模型進行計算機仿真實驗，驗證其效果，然后再進行實地實驗。

新知客:交通流的主要研究數據從哪里來呢?研究方法是怎樣?

姜銳:研究數據主要通過道路上埋設的線圈探測儀獲得，還可以通過錄像、浮動車、GPS、航拍等方式獲得。研究方法主要是建模和仿真，包括使用偏微分方程、常微分方程、元胞自動機等方法。