面向城市重大突发事件交通态势评估与应急通道组织方法研究

本项目面向重大突发事件应急处理中的人员和物资疏散/救援的紧急交通组织方案制定和交通管理问题，以交通系统复杂性分析、群决策理论和综合评价技术为基础，研究城市范围内、重大突发事件下应急交通需求生成、态势评估、应急通道组织以及各种人群反应对应急交通组织方案的影响等内容。.项目研究从构建态势评估的分层指标体系、探索其构建方法入手，拟解决多源非完备欠一致数据融合、基于非完备信息的动态递阶态势评估、多源多需应急通道组织等核心科学问题，属于本重大研究计划提出的应急决策理论研究范畴。.研究方案突出了问题驱动、重点突出、学科交叉等特点，申请人将在非常态、严重、紧迫约束条件下复杂网络化交通系统状态分析与演化规律、基于顶层指标的数据驱动分析技术等方面发展已有理论，并用以指导应急交通指挥系统建设。

随着工业化、城镇化的进展，当前城市社会已处于高风险状态，非常规突发事件越来越频繁地发生，并对人民的生活产生重大影响。作为城市生命线之一的交通系统，是城市应急管理重要组成部分。.项目以“面向城市重大突发事件的交通态势评估与应急通道组织方法研究”为题，重点围绕由于突发事件造成的交通需求突变或道路资源突变两类情形，以应急交通组织与管理为核心问题，从应急交通需求、态势评估、应急通道组织以及人群反应对交通组织方案的影响等方面开展研究。所取得的成果有：.（1）针对“情景-应对”型突发事件缺少预警信息、先验知识和处理经验等特点，提出一种“Pull（指标体系引导的态势评估）+Push（实时数据驱动的态势滚动预测）”交通态势评估方法，兼有科学性和工程性；.（2）建立交通突发事件的案例数据库，改进城市交通管理基础数据设计；.（3）研究车路协同大数据环境下的实时基础交通数据采集处理问题，基于车路、车车间时空关联属性设计了有效的车辆轨迹数据感知和融合方法，通过仿真验证，并已运用于现场试验；.（4）根据构建的交通态势评估指标体系，研究非常规突发事件应用场景下多源、非完备数据的准确度标准与检验方法，包括基于线圈检测的异常数据筛选和缺失补偿、多源异构数据分层特点与融合、海量交通数据压缩归档等；.（5）研究表征事件持续时间和影响范围等交通态势要素的估计算法，提出了基于交通机理模型交通事件响应时间分析、基于非比例风险模型的交通事件清理时间分析、交通信号应急优化调整策略等，成果被国际期刊录用；.（6）构建了模糊综合评价与基于Bayes态势评估的非完备信息的重大事件全过程、动态交通态势评估方法和原型系统；.（7）针对“情景-应对”型问题特点，设计由态势评估结果和事件信息感知、应急资源范围确定、资源分配方案计算、应急交通需求判断、最优应急路径及交通组织措施输出组成的一种递进、迭代应急交通组织决策流程，并研究了路径行程时间动态估计、多源多需应急资源规划问题模型和解法、应急时间约束下交通组织策略的自动生成等模型或算法，基于GoogleMaps开发了北京市应急交通管理原型系统进行验证，从而实现了应急资源管理与交通组织的有机结合；.（8）形成了基于群体心理学的安全交通行为辨识与风险抑制研究思路。.项目落实了学部指导，按预定计划开展，基本达到预定指标，与人群行为相关研究及与集成升华的连接还在继续进行。