面向应急交通疏散的驾驶行为异质性建模及决策支持方法研究

This project will focus on the large-scale emergency traffic evacuation issue for emergency response with studies of driving behavior heterogeneity and emergency decision based on big data analysis, questionnaire survey, simulation experiment and simulation calculation. Research contents include: (1) modeling of driving behavior diversity based on traffic big data, (2) analysis of the characteristics and regularity of driving behavior heterogeneity; (3) decision support method for emergency evacuation with “data-computing” hybrid-driven process. There are two key study issues in this project, one is identifying the characteristics and regularity of driving behavior heterogeneity in sudden onset disasters, and the other is building "data -computing" hybrid-driven decision support method. The results of this project may help in providing scientific guidance for improving management capacity of emergency traffic evacuation in sudden onset disasters and designing of urban traffic system.

本项目聚焦突发灾害应对中的大规模应急交通疏散问题，结合大数据分析、问卷调查、模拟实验、仿真计算等方法，对驾驶行为异质性和应急交通疏散决策进行研究，具体研究内容包括：（1）基于交通大数据的驾驶行为多样化建模；（2）不同个体间的驾驶行为异质性特征与规律分析；（3）基于“数据-计算”混合驱动的应急交通疏散决策支持方法。项目研究致力于解决突发灾害下的驾驶行为异质性特征与规律识别以及基于“数据-计算”混合驱动的决策支持方法构建两大关键科学问题。通过项目研究，挖掘个体间驾驶行为异质性特征与规律，揭示驾驶行为异质性对应急交通疏散过程的影响机制，构建“数据-计算”混合驱动的应急交通疏散决策支持方法，为提升突发灾害下的应急交通疏散管理能力及城市交通系统规划设计提供更加科学的指导。

本项目针对突发灾害应对中的大规模应急交通疏散这一问题，紧密围绕申请书拟定的进度和计划，以挖掘个体间驾驶行为异质性特征规律和构建应急交通疏散决策支持方法为主要研究方向，建立了关于突发灾害下的驾驶行为异质性特征评估模型以及数据-计算混合驱动的基本理论方法。这一年来，各个研究方向的工作按照原计划开展，并进行了适当的扩展和丰富：首先，项目组对城市历史交通大数据进行深入挖掘，采用交通大数据构建道路的系统状态网络，挖掘道路的通行能力、交通状态稳定性和发展趋势，从而对交通状态进行评估。进一步的，对城市大型活动客流分布特征及客流规模影响因素进行探索与分析。其次，本项目通过严谨丰富的模拟驾驶实验结合多评估指标的一系列问卷调查，对不同个体在应急状态下的驾驶行为异质性特征与规律进行了提取归纳，构建了微观层面的突发灾害下的个体驾驶行为模型。最后，基于交通疏散仿真系统结合交通大数据及实验获取的驾驶行为数据，项目充分考察个体行为与宏观决策之间的博弈与融合，持续优化总体决策方案，分析了数据-计算方法对不确定系统仿真计算的有效性与应用前景。研究发现当处于利他任务情境时，驾驶人的风险感知能力越强，则其驾驶效能会提高。同时，驾驶的安全性也会相应的提升。与利己任务情境相比，利他任务情境会使驾驶人员提高行车平均加速度，代表驾驶效能的提高。在任务情境对驾驶行为的影响机制中，人格特质中的稳定性具有调节作用。稳定性高的被试在实施救助任务时对情绪的控制能力较强、更为理性，此类被试在驾车营救他人逃离灾区时倾向于更加安全的行驶。项目研究结果为复杂突发事件的预测预警提供新的思路与经验证据，同时可帮助管理者在突发灾害下大规模疏散应对活动中制定高效的策略方案，为应急疏散安全管理提供更加科学的指导。