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從駕駛失誤到交通堵塞

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交通研究員兼擁堵專家Michael Schreckenberg教授(杜伊斯堡-埃森大學)談到了交通惡化的主要原因之一。他的工作為如何改善未來交通提供了重要的見解。
Andreas Neemann, 七月 04, 2019
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Andreas Neemann 于 2001 年撰寫了第一篇采埃孚文章,其內容是關于 6HP 變速器的。從那時起,這位汽車作家就一直在眾多面向內部和外部讀者的出版物上發表作品,充分展示出他對于集團日益龐雜的各方面主題的滿腔熱情。

Schreckenberg教授,到底是什么導致了交通擁堵?
在州際公路上,60%-70%的情況下原因非常簡單,因為路上有太多的車輛。同一方向的車輛太多了。這迅速導致交通放緩,以每小時10至30公里的速度流動。直到個別道路使用者突然剎車,或者突然換車道,迫使其他司機踩剎車,一切才完全停止。一波擁塞形成,在每小時15公里的交通流的相反方向延伸。在某些情況下,這種擁塞波甚至可以延伸到州級公路的出口匝道。
那么,人為失誤是每次堵車的主要原因嗎?
在上面描述的過度擁塞中,情況確實如此。30%到40%的交通堵塞都有特定的原因,比如交通事故或道路施工造成的車道狹窄。在其中,個人駕駛行為也會導致交通堵塞,但程度不同。比如司機如何熟練應用“拉鏈并線”——左右兩側的車輛交替合并到開放車道。同樣的情況也適用于由天氣條件(比如霧或大雨造成的能見度差)導致的2%交通堵塞。

(德國)州際公路是否越來越容易擁堵?
是的,但這并不令人驚訝。德國的州際公路總長約為13 000公里,在德國公路網中所占比例相當小。但這些道路集中了大約三分之一的道路交通。
作為一名擁堵研究人員,您會利用哪些數據?
我們可以訪問每分鐘更新一次的數字交通數據。我們還利用了所謂的浮動汽車數據。這是我們通過與導航系統制造商合作獲得的關于車輛移動的匿名數據。在獨立的測試場地上進行分析時,我們使用GPS設備自行收集移動和位置數據。
“企業必須大力投資公共交通,以減少交通堵塞。”
— Michael Schreckenberg教授

如何處理原始數據?
我們開發統計模型,以便更好地理解擁塞現象,并在理想情況下能夠生成預測。你可以說我們開發了關于擁塞的理論,然后在實踐中進行測試。我們也利用所獲得的見解為政治家、行業協會和行業提供建議。
您的工作中也涉及市區的交通堵塞嗎?
由于城市交通中存在著大量的巧合和相互作用,因此很難用模擬和理論模型的形式來描述城市交通。這方面的具體例子包括十字路口、靜止交通、車輛換車道以及其他道路使用者,如騎自行車者和行人。

交通擁堵對國民經濟造成的經濟損失有多大?
我們假設交通堵塞有四公里長,且兩條車道上的堵塞已經存在了四個小時,基于該假設制作了樣本計算。該交通堵塞的平均速度是10公里/小時,而不是80公里/小時。我們假設了與工作相關的通勤在道路交通中的平均比例,這個數字包括交通公司和員工。然后我們計算了僅由這次交通堵塞造成的延誤對經濟的總體影響,得出的數字在5萬至10萬歐元之間。如果你把這個數字推算到德國每年的交通擁堵總量,每年造成的損失約為800億歐元。交通擁堵造成的額外環境污染還沒有計算在內。
80 交通擁堵對德國經濟造成的年度經濟損失約為數十億歐元。

我們如何來減少交通堵塞的數量?
唯一能有所幫助的是減少車輛數量,或者至少不要進一步增加車輛數量。如果有其它交通工具,這個方法是可行的。特別是公共交通可能成為這方面的解決方案。公司需要在這方面大量投資。此外,現有的運輸工具沒有充分聯網。
交通智能聯網的挑戰在哪里?
說到自主駕駛,我看到了混合交通中的一個問題,因為自主駕駛車輛將會與有人類駕駛員的車輛一起行駛。由于自動駕駛汽車的行為是防御性的,估計表明交通流量將下降20%。在汽車數量幾乎完全由自動駕駛汽車組成后,這種情況就會改變。在早期階段,我不會期待自動駕駛會出現任何奇跡。
我們如何來緩解城市擁堵?
在這方面,我也認為大力發展本地公共交通是最好的出路。一些城市已經開始免費提供本地公共交通。多式聯運交通模式,特別是涉及從私人乘用車向通勤用S-Bahn市郊列車服務切換的模式能夠成功,在很大程度上取決于是否有停車換乘的停車場。但很多城市中心仍然缺乏這種停車空間。

理論物理學家Michael Schreckenberg教授
對交通擁堵進行了研究。1992年他與人合著的Nagel-Schreckenberg模型是最常被引用的交通模擬科學論文。他的研究所研究各種各樣的交通工具,包括乘用車、軌道交通工具、機場的地面交通工具,甚至節日游行隊伍。

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采埃孚通過一項倡議關注人的出行方式,展示可在何處改進以及如何改進。

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