幽灵堵塞

+ 查看更多

       例如，靠近事故点的交通堵塞可能会随着时间的推移不断地恶化或缓解。堵塞可能会慢慢向上移动，或出现一系列移动的堵塞波，以至于车流反复地进入和脱离堵塞状态。我们可以根据主要公路和路口的车流，为这些不同的交通状态绘制出一副“地图”，即相位图。计算机模型中所预测的所有交通状态都已在实际交通中被确认。不同的交通状态间往往有着尖锐的边界，这些边界是在交通流量密度的各个阈值处形成。这验证了复杂社会系统的另一个共性特征：即使支配海量作用体互动的基本规则不变，系统也在不同情况下也会呈现不同的行为模式。

       此外，这些模式之间的切换是突变而非渐变的。了解社会复杂性的挑战很大一部分在于描绘出可能行为的分布，这可以帮助我们理解为什么改变基本规则（如限速）在某些情况下可能产生很大的影响，而在其他情况下却没有——这是取决于是否接近了不同模式之间的边界。这一点也许可以让我们避免徒劳地在一个不稳定的条件下设计一种特定的交通行为模式。这些计算机模型的价值不仅仅在于它们能帮助我们预测在一组特定的条件下会发生什么，而且可以给我们提供一个全局的视图，以预测可能出现的结果。

图3 交通相位图

       其中，正方形的右图是一个“交通相位图”的例子，展现了不同的交通流量模式中主路和支路的交通密度。等值线图展示了一些交通模式代表性的流动方式，其中高点值表示交通拥挤。（来源：Dirk Helbing，苏黎世联邦理工学院）

       除了传统设计交通流的方法，如设置车道、超车限制、局部开通或关闭道路，现在已经有新技术能够有效的改变车辆相互作用的基本规律。汽车制造商正在开发驾驶辅助系统，使驾驶自动化，这不仅能减轻驾驶者的负担，并且能同时提高驾驶安全性和可靠性。比如，雷达和激光传感器可以检测到其他车辆或障碍物的距离来避免碰撞，在车辆偏移车道时提醒驾驶者，帮助变换车道，并且可以在驾驶者不刹车的情况下平稳地下坡。这种系统带来了许多改进，例如能使刹车更加平稳，可以帮助避免发生可引发堵塞的车流波动。据估计，只要有五分之一的车辆配有驾驶辅助系统，使车辆能对交通流量的变化做出最佳反应，那么一些高流量交通所形成的堵塞就能“消失”。在这里，新的信息和通信技术不仅可以帮助我们了解和预测复杂的社会动态，而且还能使其向更理想的状态转变。

图4 ACC（自适应巡航控制）如何改善交通

       ACC是一个自动驾驶系统，能够根据当前交通情况优化车辆的加速和减速。在交通密度设定为高峰期密度的计算机模拟中，没有ACC时（左上），堵塞（橙色及黄色）在高速公路入口处不断加重并且向反方向扩散。随着配有ACC车辆数量的增加，堵塞范围不断收缩。当有四分之一的车辆配有ACC时（右下），堵塞完全消失。（来源：Dirk Helbing，苏黎世联邦理工学院）

参考文献：（英）菲利普•鲍尔著,韩昊英译,赖世刚校.社会为何如此复杂：用新科学应对二十一世纪的挑战.北京：科学出版社,2015.

本文作者在原书的基础上，重新撰写了文字。

作者简介：韩昊英目前为浙江大学城乡规划学和公共管理学的教授、博士生导师，学术背景为建筑学、城乡规划学和公共管理学，曾在清华大学、日本东京大学、韩国首尔国立大学和加拿大多伦多大学攻读学位或访学研究。韩昊英从小生活在城市，热爱城市的历史和文化，喜欢观察和体验多样的城市生活。

插图作者简介：吕思琪（个人网站：www.siqilyu.com）在浙江大学和多伦多大学分别获得园林专业本科学位和景观建筑学专业硕士学位，目前为图形设计师。业务范围包括插图设计、插画设计、商标设计以及产品形象设计。