混合均衡行为下考虑空气污染暴露的交通诱导理论与方法研究

The air pollution problem, primarily caused by vehicular tailpipe emissions, has received increasing attentions from general public and transportation operators. In the field of transportation engineering and management, research efforts mostly target the source of emissions, while the impacts of traffic emissions on human (i.e., human exposure) have often been overlooked. Human factors and traffic emissions are closely interrelated. On the one hand, transportation activities lead to air pollution (exposure); on the other hand, travelers are the victims of emissions since they are directly exposed to emissions, and this, in turn, affects travelers’ trip-making behaviors. Such inter-relationship has not been fully studied in the existing literature. This project adopts an integrated emission exposure modeling framework that comprises traffic flow models, emission models, and dispersion models. The analytical approach is used to describe the emission exposure caused by transportation activities. The derived traffic-related emission exposure is considered as a specific type of travel cost in transportation network analysis. We then apply the mixed equilibrium theory and construct a mixed equilibrium problem with considerations of emission exposure. We further analyze the impacts of static and time-dependent traffic guidance on various type of travelers including user equilibrium (UE) players, system optimal (SO) players, and Cournot-Nash (CN) players. Theoretical derivations and numerical examples are provided to explore the existence, uniqueness, and stability of the equilibrium solutions. The research can be considered as a theoretical extension to the existing mixed equilibrium and traffic guidance theory. It also offers a different, human-centric perspective to control and manage traffic-related air pollutions.

以交通活动为主因导致的空气污染问题是近年来百姓关心、交通管理部门迫切需要解决的问题。目前交通工程与管理领域对该问题的研究更多关注源头的交通排放管控，而忽视排放对人造成的影响，即空气污染暴露问题。交通活动造成了空气污染（暴露），而污染暴露又直接影响出行者的出行选择行为，两者的耦合机理尚待研究。本项目拟通过一体化的排放暴露建模，构建包含交通流模型、排放模型与排放扩散模型的排放暴露解析方法，揭示交通与排放暴露的影响机理，并将排放暴露的因素纳入到交通管理与网络优化问题中。项目用较贴近实际出行行为的混合均衡理论，分析静态与动态交通诱导方法对各类出行者和交通系统的影响，建立混合均衡行为下考虑空气污染暴露的交通诱导理论与方法，并结合理论推导与数值实验验证解的存在性与解法的有效性。本研究的顺利实施，是对现有交通诱导理论和混合均衡行为下的交通网络优化理论的补充与发展，也将为空气污染的防治提供新思路。

机动车尾气作为城市空气污染的主要来源之一，已经严重影响到人们的身体健康。目前国内外大多数研究主要关注交通排放的源头管控，极少考虑排放对人造成的影响，即空气污染暴露问题。因此，本项目从治理城市空气污染出发，首先分析了交通排放与暴露的耦合机理，提出了描述交通排放从产生、扩散到最终作用于人的一体化解析模型，为后续的研究提供了支撑。. 然后，从网络分析的角度，分别研究了机动车尾气对出行者和区域非出行者的影响。对于出行者来说，当他们越关心自身的空气污染暴露成本时，总的出行时间、总的污染暴露均减少。并且，随着路网中环境友好型用户比例的提高，系统总的出行时间和总的污染暴露都降低了，这表明在出行成本中考虑空气污染暴露成本有益于整个社会。对于非出行者来说，通过提高他们所在区域的人群敏感参数，可以减少区域周边的交通量，从而使区域内的空气污染暴露保持在较低的水平。该研究表明通过合理的交通管理可以降低区域的空气污染暴露。. 由于路网中的出行者是不受控制的，只能通过诱导的方式来改变他们的出行路径选择。因此，我们选择收费这一市场手段来诱导路网中的出行者。在上述研究的基础上，根据不同的管理目的，设计了3个基于双层规划模型的道路收费方法。研究结果表明道路收费手段可以有效诱导出行者选择合理的出行路径，从而降低系统总排放暴露。在制定道路收费方法时，交通管理者需要合理权衡出行者排放暴露与非出行者排放暴露之间的比重。并且，只需针对关键路段进行收费就能明显改善系统总排放暴露水平。. 另一方面，我们也对早高峰通勤者的空气污染暴露展开了研究。研究基于瓶颈模型，提出了一种具有时间-空间特性的停车收费方法来诱导通勤者选择合理的出发时间和停车位置。研究结果表明该停车方法既能缓解交通拥堵，也能有效降低通勤者的空气污染暴露成本。.本项目的研究成果丰富了城市交通管理和网络优化的理论与方法，也为空气污染的防治提供了新思路。