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出版者:

作者:郭云开

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2007-9

价格:31.00元

装帧:

isbn号码:9787114068201

丛书系列:

图书标签:

• 交通地理信息系统
• GIS
• 交通规划
• 地理信息技术
• 智能交通
• 空间数据
• 地图学
• 交通工程
• 城市规划
• 遥感技术

交通规划与智能运输系统概论 本书导读： 本书旨在为读者构建一个关于现代交通规划理论、技术与实践的全面认知框架。我们深入探讨了交通系统作为复杂动态系统的本质，并重点聚焦于如何运用先进的信息技术手段，特别是地理信息系统（GIS）和相关数据分析方法，来优化交通网络的效率、安全性和可持续性。 第一部分：现代交通系统的基础理论与挑战 第一章：交通系统概述与演化 本章首先界定了交通系统的基本构成要素，包括基础设施（道路、轨道、港口、机场）、交通工具（车辆、船舶、航空器）以及运行控制系统。我们追溯了人类交通方式的演进历史，从古典的马车运输到蒸汽动力，再到内燃机时代的爆发式增长，最终引向当前以数据驱动和绿色能源为特征的新阶段。 重点讨论了交通系统的核心属性：连通性、可达性、容量和可靠性。同时，本书将当代交通系统面临的主要挑战进行了详尽的梳理，包括：城市拥堵的固化、交通安全问题的严峻性、环境影响（碳排放与噪音）、以及基础设施老化的应对策略。通过引入系统动力学视角，我们分析了交通需求生成、分配与路由的内在循环机制。 第二章：交通需求分析与预测 交通规划的基石在于准确理解和预测交通需求。本章详细阐述了传统的“四个步骤模型”（即行程生成、目的选择、交通分配、时距分配）的理论基础、数据采集方法与模型校准过程。 随后，我们转向更精细化的需求分析。讨论了基于活动（Activity-Based）的交通模型（ABM）相对于传统模型的优势，特别是其在模拟个体出行决策、反映社会经济因素影响方面的能力。内容涵盖了出行链的构建、微观行为模拟的数学原理，以及如何整合社会人口学、土地利用模式等多元数据源来提高预测精度。此外，本章也深入探讨了非通勤出行（如货运、旅游出行）的需求特征及其建模差异。 第三章：交通流理论与路网设计 交通流理论是理解交通运行状态的关键。本章从微观、中观和宏观三个层面剖析了交通流现象。 微观层面： 聚焦于单车道或多车道上车辆间的相互作用，详细介绍了车头时距、车头时距、跟车模型（如 Greenshield 模型、Gipps 模型等）的数学表达与应用场景。 中观层面： 探讨了车队特性、换道行为的建模，以及路段的服务水平（Level of Service, LOS）评价标准。 宏观层面： 阐述了 Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 波动模型、宏观交通动力学模型（如 Aw-Okalani 模型），用于描述整个路网尺度的交通拥堵传播与消散过程。 在路网设计方面，本书分析了路网结构的拓扑特性（如网格、树状、辐射状结构）对交通效率的影响，并引入了可靠性分析的概念，评估极端事件下路网的鲁棒性。 第二部分：智能交通系统（ITS）的核心技术与应用 第四章：交通数据采集与传感技术 现代交通系统的智能化高度依赖于实时、准确的数据流。本章系统地介绍了交通数据采集的各种技术手段，从传统的线圈检测器、倾角传感器、视频检测到新兴的非接触式技术。 详细内容包括： 1. 自动车辆定位与跟踪技术（AVL/GPS）： 精度、功耗与数据传输协议。 2. 浮动车数据（Floating Car Data, FCD）： 商业数据源的获取、清洗与数据密度对分析结果的影响。 3. 感知融合技术： 如何整合雷达、激光雷达（LiDAR）和高精度地图数据，构建三维交通环境模型。 4. 数据处理与质量控制： 针对交通数据中常见的缺失值、异常值和时间同步问题，介绍必要的预处理算法。 第五章：交通控制与优化 本章聚焦于如何利用实时信息对交通流进行主动干预和管理。 信号控制优化： 从经典的 Webster 优化方法到动态、自适应信号控制系统（如 SCOOT, SCATS）。重点介绍基于实时检测数据、利用强化学习或预测模型进行周期、相位差优化的前沿技术。 匝道控制与流量平衡： 针对高速公路网络，阐述如何通过匝道仪表控制来限制进入主线的流量，以维持干线的服务水平，并讨论最优控流率的计算方法。 应急与事件管理： 讨论交通事件（如事故、施工）的快速检测、信息发布以及应急车道分配策略。 第六章：面向未来的出行服务 本书的后半部分着眼于技术变革如何重塑出行模式。 自动驾驶汽车（CAV）对交通流的影响： 深入分析 CAV 介入后，可能带来的排队长度缩短、车头时距减小、路口通行能力提升的潜力。同时，讨论了人车混流环境下的安全挑战与控制策略。 共享出行与按需服务（MaaS）： 分析网约车、共享单车、动态拼车服务如何改变个体出行选择，以及如何通过定价机制和补贴策略引导用户行为，实现区域交通负荷的均衡化。 基础设施的数字化与协同： 探讨车路协同（V2X）技术如何赋能更精细化的交通管理，包括：基于实时信息的路径诱导、交叉口碰撞预警以及提升行人安全的技术应用。 第七章：可持续交通与交通规划的未来方向 本章将技术应用置于更广阔的社会和环境背景下进行审视。 交通减排与能源转型： 评估电动汽车（EV）的普及对城市空气质量和电网负荷的影响，以及如何通过优化充电基础设施布局来支持绿色交通转型。 韧性交通规划： 探讨如何为气候变化、自然灾害或大规模网络故障（如网络攻击）设计具有高恢复能力的交通网络。 数据伦理与隐私保护： 在利用大量个人出行数据进行规划和控制的同时，如何确保数据匿名化、防止滥用，是本章关注的重要议题。 结语： 本书期望读者不仅掌握交通系统分析的传统工具，更能理解信息技术与交通工程的深度融合趋势，从而为建设高效、安全、绿色的未来城市交通体系奠定坚实的理论与实践基础。

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读完这本书，我有一种感觉，仿佛被拉出了一个只关注“车在哪儿”的二维平面，被带入了“车为什么在那儿，以及它将去哪儿”的三维时空维度。作者的笔触极其细腻，尤其是在描述数据采集与预处理那一章时，那种近乎“工匠精神”的严谨让人印象深刻。他没有把数据质量的提升仅仅归结为更先进的传感器，而是深入分析了不同数据源在空间分辨率、时间戳同步性以及语义一致性上存在的系统性偏差，并提出了基于贝叶斯框架的融合策略。这部分内容对于我们这些实际从事交通数据治理的人来说，简直是醍醐灌顶。很多时候，我们总以为数据导入软件就能自动解决问题，这本书却像一位经验丰富的老师傅，手把手地教你如何分辨原料的真伪和优劣。更让我欣赏的是，它将传统的运筹学优化方法，如设施选址和路径规划，置于地理信息系统的空间约束和情境背景之下进行再审视。它强调的不是算出一个最优解，而是如何在不确定性和时变性中找到一个“足够好”且“易于部署”的方案。这与当前城市规划实践中追求的快速迭代和适应性管理思路高度契合，展现了极强的应用价值。

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这本书的叙事风格，与我以往接触的那些偏重计算机科学或纯粹工程学的技术手册大相径庭。它更像是一部融合了社会科学洞察的“技术哲学”著作。开篇对于“空间性”在交通中的核心地位的论述，就奠定了一种宏大而深刻的基调。作者似乎在不断追问：我们所构建的交通模型，是否真的捕捉到了人类出行的社会、经济和心理动机？书中对于“出行诱发”效应（Trip Generation）和“空间相互作用”的讨论，并非仅仅停留在数学公式的推导，而是穿插了大量关于土地利用变化与交通需求相互作用的案例分析。我尤其喜欢作者对“可达性”概念的重新界定，他不再将其局限于简单的网络距离，而是引入了时间成本、心理障碍以及信息可得性等非量化因素，并探讨了如何在GIS环境中对这些模糊集进行建模。这种跨学科的视野，极大地拓宽了我对交通信息系统设计边界的想象。对于希望从单一技术操作者转型为系统架构师的人来说，这本书提供的思维工具，远比具体的软件操作指南来得珍贵。

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对于我这个长期关注城市可持续发展和绿色交通的读者来说，《交通地理信息系统》中最让我感到振奋的是它对“负面外部性”的空间化处理。以往我们讨论污染和能耗，往往是统计数据和时间序列分析，缺乏直观的空间关联。这本书巧妙地利用GIS的叠加分析和缓冲区技术，将交通噪声、空气污染物排放热点与敏感人群（如学校、医院）的空间分布进行精确匹配。这种“空间正义”的视角，使得交通规划不再仅仅是提高通行效率的工程问题，而上升到了社会公平和环境健康的高度。作者详细介绍了如何通过空间分析来评估不同交通政策（如公交优先、慢行道建设）在改善特定区域环境质量方面的潜在效果，并提供了量化的评估指标。这种以人为本、以环境为中心的系统构建思路，是当前交通规划领域最急需的理论支撑。它不再是孤立地展示数据，而是将数据转化为具有明确伦理和政策含义的“空间叙事”，极大地增强了规划成果的说服力。

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我不得不说，这本书在处理复杂系统建模方面的勇气和深度是令人敬佩的。它并没有回避交通系统固有的非线性和涌现性特征，而是直接将这些复杂性纳入了信息系统的设计考量。例如，在讨论交通拥堵预测模型时，作者没有满足于ARIMA或简单的神经网络，而是着重介绍了基于Agent的仿真（ABM）如何通过个体决策的迭代，来模拟宏观拥堵模式的出现。虽然ABM的计算成本和模型验证难度极高，但书中清晰地展示了如何利用地理信息平台来“可视化”和“解释”这些复杂的交互过程，这对于提升模型的可信度和决策者的接受度至关重要。此外，书中对“网络鲁棒性”和“应急响应”部分的论述也极具前瞻性。它不仅仅是教你如何识别关键节点，更重要的是，它提供了一套信息系统层面的冗余设计和快速重构策略，以应对突发事件对现有网络结构的冲击。这本书的难度不低，需要读者有一定的数学和计算机基础，但对于渴望理解交通系统深层运行机制的专业人士来说，这是非常值得投入时间的深度学习材料。

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这本《交通地理信息系统》着实让我眼前一亮，尤其是在它对传统交通规划方法论的颠覆上。我一直觉得，现在的交通研究总是在数据和模型之间疲于奔命，缺乏一个真正将空间信息与动态需求紧密结合的宏观视角。这本书的厉害之处就在于，它没有沉溺于过多的技术细节——那些在各种标准手册里都能找到的GIS操作——而是将重点放在了如何用地理信息科学的思维去重构我们对交通流的理解。比如，书中探讨的“时空耦合分析”部分，通过引入非线性动力学模型来模拟城市交通网络的自组织现象，这个角度非常新颖。它不像某些教材那样，只是罗列了点位、线要素和面要素的数据库构建方法，而是深入剖析了如何利用多源异构数据，比如移动通信数据和传感器数据，来构建一个能够实时反映路网负荷和出行OD变化的“数字孪生”系统。我特别欣赏作者在案例分析中，对不同尺度下（从微观路口到宏观城市群）信息系统响应机制的比较。这种跨尺度的分析能力，使得读者在阅读时能清晰地感受到，地理信息技术不仅仅是绘图工具，更是理解和优化复杂交通系统的强大认知框架。唯一让我有些遗憾的是，对于新兴的自动驾驶和车路协同技术背景下的信息架构，探讨得略显保守，但瑕不掩瑜，它为理解这些未来系统打下了坚实的理论基础。

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