转自北航新闻网12月11日电（航宣）2023年12月4日，我校黄海军与李大庆团队以“Spatiotemporal dynamics of traffic bottlenecks yields an early signal of heavy congestions”为题，在《Nature Communications》上发表最新研究成果，揭示了城市交通路网拥堵的传播和消散模式，发现了瓶颈的时空动力学特征，从而为治理严重拥堵提供早期预警信号。
图1 拥堵在路网中传播和消散过程的演示
图2 路网中拥堵传播和消散阶段规律的识别
在道路交通网络中，许多拥堵起源于瓶颈的存在与发生。第一个拥堵路段出现后，上游路段往往会相继发生拥堵，按照一定的网络传播机制生长、扩散、衰减，最终消失。理解交通拥堵在网络中的演化规律，对管理和控制交通拥堵十分关键。然而，交通路网拓扑结构的复杂性和扰动（时间、地点、程度）的不确定性导致大规模路网中的拥堵传播和消散规律难以识别，尤其是潜在的大规模拥堵源头难以发现，降低了交通管控工作的实时针对性和有效性。为此，研究团队以北京和深圳的道路交通网络为背景，在动态交通状况数据的基础上，深入挖掘交通拥堵的演化特征，发现：城市交通拥堵的传播或生长时长近似指数分布、而消散时长近似幂律分布，交通拥堵在网络层面具有“易发生、难消散”的特性，消散时间与生长时间的比值平均为1.68~2.05；此外，拥堵在瓶颈处的早期传播速度是一个关键指标，可以用来预判潜在的大规模拥堵。该研究成果为及早规避严重交通拥堵提供指导，为改进交通信号配时系统、实时路径导航系统和其他智能交通系统，提供策略依据。
北京路网有52,000多条路段和27,000多个交叉口，深圳路网有22,000多条路段和12,000多个交叉口，如此超大规模的网络，加上巨量的交通流量和经常发生的交通拥堵，蕴含丰富多样的交通演化过程，适合用于分析交通拥堵的时空动态演化规律。研究团队提取了连续30天的交通数据，追踪了大量瓶颈在交通网络中的生长和消散过程，分析了生长时长和恢复时长的规律，也评估了拥堵子团在工作日、周末和节假日的差异特性。基本的拥堵演化动力学模型为dS(t)/dt=G(t)-R(t)，式中，G(t), R(t)和S(t) 分别为t时刻拥堵的生长速度、消散速度和衡量拥堵的尺度。尺度既可以是拥堵路段的数量，也可以是拥堵路段的长度。
图3 瓶颈识别（将发展为严重拥堵）
该研究工作是在国家自然科学基金项目（71890971/71890970, 72225012, 72288101, 71822101, 71890973/71890970）等支持下进行的。论文第一单位为北京航空航天大学，第一作者是经济管理学院博士生段金肖，第二作者是可靠性与系统工程学院博士生曾冠文，黄海军和李大庆分别为通讯作者和合作者之一。
论文链接：https://link.springer.com/article/10.1038/s41467-023-43591-7
https://doi.org/10.1038/s41467-023-43591-7
（审核：李建伟）
编辑：贾爱平
