具体描述
本书是国内首部交通影响评价方面的专著，它是在国内外已经开展的大量实践工作基础上，通过专项研究、生产运用和总结提高后向广大读者推出的。包括以下主要内容：首先，从交通影响评价的背景、意义及其要求论述了交通影响评价的工作原理；其次，介绍了国内外的交通影响评价方法，并从项目分析、研究范围与年限及流程的确定、土地利用及道路交通分析、交通调查分析、交通影响评价技术标准、交通量预测、交通设施容量分析以及交通影响分析等方面较全面地阐述了交通影响评价的方法；最后，详细讲述了交通影响评价的六个实例，图文并茂，可供读者参考借鉴。
本书适用于城市规划、交通规划、交通管理部门的管理及设计人员，也可作为大专院校相关专业的教学参考与技术培训教材。
聚焦前沿：智能交通系统的设计与优化 图书名称： 智能交通系统的设计与优化 图书简介 本书深入探讨了当前全球交通领域面临的核心挑战——如何在日益复杂的城市环境中实现高效、安全、可持续的交通流。我们不再将交通视为简单的基础设施问题，而是将其视为一个由数据驱动、高度互联的复杂系统。本书旨在为交通工程师、城市规划师、政策制定者以及相关领域的研究人员提供一套系统的理论框架和前沿的技术应用指南，以应对21世纪智能交通（Intelligent Transportation Systems, ITS）带来的机遇与挑战。 第一部分：智能交通系统的理论基础与架构演进 本部分首先奠定了理解现代交通系统的基础。我们详细梳理了ITS的发展历程，从早期的信息发布系统，逐步过渡到当前基于大数据、云计算和人工智能的实时决策支持系统。 1.1 交通流动力学与建模： 传统宏观、中观和微观交通流模型的局限性在面对非常态交通事件时尤为突出。本书重点介绍了基于个体行为的交通仿真（如基于Agent的仿真）和基于信息的交通流理论，特别是探讨了信息传播速度对交通拥堵形成和消散过程的影响机制。我们分析了如何利用高精度传感器数据对经典流体力学模型进行校正，以提高其在城市路网中的预测精度。 1.2 数据基础设施构建： 智能交通的基石在于数据的采集、融合与管理。本书详细剖析了当前主流的交通感知技术，包括高精度GNSS、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达以及V2X通信协议下的边缘计算能力。特别关注了异构数据源的融合技术，例如如何有效整合固定式传感器数据、浮动车数据（Probe Data）以及众包数据（Crowdsourced Data），建立一个统一、高可靠性的交通状态“数字孪生”平台。 1.3 通信与网络安全： 随着车联网（V2X）的普及，通信的实时性和可靠性成为关键。本书深入讲解了C-V2X（蜂窝车联网）与DSRC（专用短程通信）的技术对比与应用场景，同时，鉴于关键基础设施的特性，我们对交通控制系统面临的网络安全威胁进行了全面的风险评估，并提出了基于零信任架构的安全防御策略，确保数据传输和控制指令的完整性与机密性。 第二部分：先进的交通控制与管理策略 本部分着眼于如何利用智能技术对交通流进行主动干预和优化控制，以提升路网的整体运行效率。 2.1 自适应交通信号控制（ATSC）： ATSC不再是预设的固定配时方案，而是能够实时响应交通需求的动态系统。我们详细介绍了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的信号控制算法。通过构建模拟环境，智能体（Agent）学习如何在复杂的交叉口网络中找到最优的绿信比分配策略，以最小化平均延误和停车次数。书中包含了多个案例研究，对比了传统感应式控制与深度Q网络（DQN）控制在高峰时段的性能差异。 2.2 匝道控制与干线协调： 在高速公路和快速路系统中，匝道控制是平抑交通波、防止主线饱和的关键手段。本书阐述了基于“瓶颈预测”的匝道计量控制模型，该模型通过分析主线瓶颈点前的瞬时车头时距和排队长度，动态调整匝道放行率，确保主线交通流维持在“接近饱和但不超载”的黄金区间。 2.3 需求侧管理（DSM）与激励机制设计： 智能交通不仅仅是硬件和软件的堆砌，更需要通过合理的政策和激励机制来引导出行者行为。本章讨论了基于实时拥堵费率（Congestion Pricing）的动态收费策略，以及如何利用移动支付和出行信息服务（如电子标签和App推送）来引导公众选择公共交通、拼车或错峰出行，从而实现交通需求的均衡分布。 第三部分：面向未来的自动驾驶与协同出行 自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles, AVs）和共享出行（Shared Mobility）正在根本上改变交通参与者的角色和路网的运行模式。 3.1 自动驾驶环境下的交通流特性： 自动驾驶车辆的引入将极大地缩短车头时距，提高通行能力。本书分析了不同渗透率下（Level 2至Level 5）的交通流特性变化，包括队列效应、超车行为的改变，并探讨了在混合交通流中如何安全、高效地整合自动驾驶车辆。重点讨论了自动驾驶车辆如何利用信息共享来避免“幽灵堵塞”（Phantom Jams）。 3.2 车路协同（V2I/V2V）的协同优化： V2X技术是实现高阶自动驾驶和系统级优化的关键。本书详细阐述了协同式自适应巡航（CACC）技术在队列行驶中的能耗和通行能力提升效果，以及路侧单元（RSU）如何通过实时路况信息向车辆提供最优路径和速度建议（Green Light Optimal Speed Advisory, GLOSA）。 3.3 共享出行的系统级集成： 共享电动汽车（SEVs）和自动驾驶出租车（Robotaxis）的规模化将对城市停车资源和供给/需求匹配提出新的挑战。本书提出了基于预测性调度的动态车辆重新部署模型，目标是最小化乘客等待时间，同时优化车辆的空驶里程，确保共享出行服务能够有效补充传统公共交通网络的“最后一公里”连接。 第四部分：可持续性与韧性交通系统 现代交通系统必须具备应对气候变化和突发事件的能力。 4.1 交通能源效率与电动化： 本部分研究了电动汽车（EVs）的大规模应用对城市电网和交通流的影响。我们设计了电网友好的充电基础设施布局模型，并探讨了如何通过智能调度（V2G，车辆到电网）技术，将电动汽车的电池容量整合到能源系统中，实现双向优化。 4.2 交通系统韧性与灾害响应： 韧性（Resilience）指系统在遭受冲击后快速恢复正常运行的能力。本书提出了基于网络拓扑的脆弱性评估方法，并针对自然灾害（如洪水、地震）和人为事件（如大规模事故）设计了快速交通重路由和资源（如应急车辆）优先通行策略，确保关键物资和人员能够迅速到达受灾区域。 总结与展望 《智能交通系统的设计与优化》旨在提供一个全面的蓝图，指导我们从传统交通管理向以数据和智能为核心的未来出行范式转型。本书强调跨学科的融合——将控制论、信息科学、运筹学与交通工程深度结合，为建设一个更加高效、安全、绿色和更具韧性的城市交通未来奠定坚实的理论和实践基础。
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