低碳导向下城市交通系统协同机制与优化方法：基于行为的视角

Under the double pressures of meeting travel demands induced by the rapid development of social economy and reducing carbon emissions required by the environmental protection, an efficient and low-carbon urban transportation system can be achieved by coordinating the behaviors in both system level and individual level. This project, from the systematic perspective, aims to reveal the evolutionary law of coordination behavior among transport, social economy and environment, and indentify the low-carbon path and objectives at different stages of urban transport development. Meanwhile from the individual perspective, this project aims to explore forming principle of the participant low-carbon awareness and its impacting mechanism on transport behavior, and subsequently build up the individual decision-making models for vehicle ownership, travel mode choice, and route choice under low-carbon policy and awareness. Based on above expected outcomes, a multi-agent simulation platform used for policy and strategy design and optimization, will be built with the consideration of heterogeneous and adaptive individuals under low-carbon policy and information guidance strategy. Therefore, by considering human awareness and behavior, the urban transport optimization theory and methodology can be completed and extended to provide the theoretical basis for the decision-makings of low-carbon policies for urban transportation systems.

城市交通面临着满足社会经济快速发展所引发的需求增长以及低碳排放的双重压力，而交通系统高效、低碳化运行最终需要通过系统之间的协调行为和交通参与者的行为才能实现。本项申请试图从系统和个体两个方面寻找城市交通低碳化的行为特征，发现意识和行为对低碳交通的作用规律：系统层面上，探索交通系统与社会-经济-环境系统协同演化行为的规律，识别城市交通系统的低碳发展路径，明确其阶段性低碳目标；个体层面上，研究交通参与者低碳意识的形成机理及其对交通行为的影响机制，建立低碳政策及低碳意识双重作用下的个体车辆拥有、出行选择、路径选择的个体决策模型。在此基础上，建立基于异质性、适应性多智能体的城市交通低碳政策和信息诱导策略的仿真平台，研究政策和策略的设计和优化方法,从意识和行为的视角，完善城市交通系统优化理论和方法，为制定城市交通系统低碳化政策和策略提供理论依据。

城市交通系统面临外部系统的多种复杂需求，一方面社会经济要求交通高效增长，另一方面环境又要求交通降低排放。传统追求高效的交通管理观念不能满足兼顾高效与低碳的新要求，为实现新要求需要协调交通系统与个体参与者的行为和目标。因此，本研究从个体行为视角出发，在低碳框架下开展城市交通系统协同机制与优化方法研究。首先，构建了区域低碳发展的综合评价标体系，用系统动力学分析了城市交通系统与社会、经济和环境系统的协调演化机理和规律，识别城市系统低碳发展结构演化路径。以污染物NOx为切入点，定量分析了低碳导向下城市交通承载力，为后续城市交通系统中的供给侧提供了约束。其次，在同时考虑城市交通系统的通行效率和低碳两个目标的情况下，通过数据建模、元胞自动机仿真等方法建立了路网和路段路口的交通流模型，再结合排放模型，研究了不同交通状况下的能耗与碳排放关系。再次，通过实证方法，研究了个体低碳意识形成、车辆保有和出行方式选择的影响因素和决策模型，发现个体主观规范尽管对低碳意识，如选择新能源汽车和低碳出行方式有积极影响，但相较于意识，政府政策更有利于促使个体选择新能源汽车和低碳出行方式。以机动车限行政策为例，研究了出行者在该政策作用下的行为反应与交通结构演化。然后，研究了低碳信息对个体行为和路网交通量分布的影响机理。在路径选择模型中考虑多属性决策准则研究了个体出行和路径选择行为，利用实验室实验方法和行为学分析了个体出行者对不同交通信息的响应模式，构建了社会交互和社会学习影响下的出行者日变路径选择模型，将将驾驶员的微观驾驶行为引入跟车模型和元胞自动机模型来重现交通流扰动幅度呈“凹增长”的现象。最后，在以上四项理论研究基础上，将建模→仿真→优化→评价方法体系进行集成，构建了基于个体异质性和适应行为的城市交通绿色低碳管理政策与信息诱导策略设计、优化、模拟的试验平台，为交通政策制定者和管理者提供政策模拟和决策支持工具。