基于数字孪生的数字化交通规划探索与实践

基于数字孪生的数字化交通规划探索与实践

刘永平

天津滨海新区城市规划设计研究院有限公司 天津300000

摘要：随着城市交通需求的不断增长，传统的交通规划方法已经无法满足复杂的交通系统管理要求。数字孪生作为一种新兴的技术手段，为交通规划带来了新的机遇和挑战。数字孪生能够通过模拟和仿真交通系统的运行状态和行为，帮助规划者更好地了解交通系统的特征和问题，并提出有效的改进策略。基于此，本文章对基于数字孪生的数字化交通规划探索与实践进行探讨，以供相关从业人员参考。

关键词：数字孪生；数字化交通规划；实践方式

引言

数字化交通规划作为一种新兴的解决方案，可以通过模拟建立实时的交通数据和模型，以全面了解城市交通系统的运行情况，并进行优化规划。数字孪生作为一种新兴的技术工具，与数字化交通规划具有天然的契合性。通过建立一个与真实世界实体相映射的数字孪生模型，交通规划者可以更加准确地预测交通行为、评估交通政策，以及指导城市可持续发展。

一、数字化交通规划对城市发展的积极影响

（一）提高城市的交通效率

数字化交通规划借助于数字孪生技术，可以对城市的交通状况进行实时监测和模拟，提供准确的交通数据和预测结果，为决策者提供科学的依据。基于这些数据和模拟结果，可以制定精细化的交通管理策略，如交通信号优化、路网规划等，以提高交通运行的效率和流畅度。通过数字化交通规划，城市的交通系统能够更好地适应人口增长、车辆增多等挑战，提供更快速、安全、舒适的出行体验。

（二）促进城市交通的可持续发展

数字化交通规划能够在模拟和评估过程中考虑交通需求和环境因素的平衡，为决策者提供多样化的方案选择。数字化交通规划可以使用智能交通系统、共享出行等新技术和模式，以减少私人车辆的使用，提倡公共交通和非机动出行方式，从而降低交通拥堵、改善空气质量，减少碳排放等，实现城市交通可持续发展的目标。

二、基于数字孪生进行数字化交通规划的实践方式

（一）数据采集与整合

通过建立一个全面的交通数据平台，即交通数据仓库，可以收集和存储各种与交通相关的数据。传感器、智能设备等技术在城市中广泛应用，可以实时监测车辆流量、行程速度、交通信号等。利用智能手机和GPS等设备收集个人出行数据和调查结果。这些采集到的数据被整合到一个统一的数据平台中，并进行存储、处理和分析。通过信息技术和数据科学方法，可以对不同类型的数据进行清洗、加工和转换，以提高数据的质量和可用性。将不同源头的数据集成在一起，形成一个多维的数字孪生模型，包括交通网络、道路设施、交通需求等方面的数据。

（二）模型建立与仿真

在数据采集与整合的基础上，可以利用虚拟现实和建模技术建立数字孪生模型。数字孪生模型是对现实世界中的交通系统进行准确描述和模拟的数学模型。通过将采集到的数据应用于建模工具中，可以构建不同层次和粒度的模型，包括宏观交通流模型、微观交通行为模型等。利用数字孪生模型进行仿真，可以模拟不同场景下交通运行的情况。模型可以根据设定的参数和条件，计算和预测车辆流量、行程时间、交通拥堵等指标，并显示在虚拟现实环境中。通过模拟结果和评估，可以揭示交通系统中存在的瓶颈和潜力，帮助决策者制定优化策略和改进措施。

（三）优化设计与决策支持

利用数字孪生模型，可以对现有信号灯控制方案进行仿真评估，并根据交通需求和交通流密度等变化参数，优化信号灯的时序和相位配时。通过智能化的信号控制，可以减少交通排队长度，提高道路通行能力，缓解交通拥堵，并降低行程时间和延误。利用模型对不同路段的交通流进行仿真，可以评估道路状况和拥堵点，并提出优化建议。基于仿真结果，可以调整道路布局，包括增加或拓宽道路、设置新的转弯处、建立环形交叉口等，以提高交通网络的整体通行能力。也可以通过容量分配的方式，将交通流导向较宽敞的道路，避免瓶颈效应和拥堵的出现。

（四）环境考量与可持续性

数字化交通规划应重视对环境因素的考虑，以实现可持续交通发展。通过数字孪生模型，可以模拟和分析交通系统对环境的影响，如空气质量、噪音污染和碳排放量。在规划过程中，应考虑如何降低这些负面影响，并采取措施优化交通系统。引入可持续出行方式，如公共交通、步行和自行车，以减少汽车出行和交通拥堵。通过数字孪生模拟，可以评估在不同交通模式下的交通状况和环境效益，促进构建更加环保和可持续的交通系统。在城市规划和道路设计中，也可以考虑增加步行和自行车道、推广电动汽车、建设充电设施等，以减少尾气排放和噪音污染。

（五）实施监控与适应性调整

通过数字孪生模型与交通传感器、监控摄像头等设备的连接，可以实时采集交通数据，并将其反馈给数字孪生模型进行分析。模型可以对车辆流量、交通速度、拥堵情况等进行实时监测。这样的监测过程可以帮助决策者及时了解交通状况，包括瓶颈点、拥堵区域、事故发生地等信息。基于实时数据分析和模型的预测能力，决策者可以根据当前交通情况做出相应的调整和改进。在拥堵区域可以及时调整信号灯的配时方案，优化车流的通行效率。在事故发生地可以通过疏导交通、引导绕行等方式减少影响。

三、数字化交通规划的未来发展方向

（一）数据驱动的精细化交通规划

数据采集设备的技术水平将不断提升，数据的准确性和时效性将得到保障。还可以利用机器学习和数据清洗技术，对数据进行精准的修正和过滤，确保数据的质量。除了传统的车辆流量、道路状况等基本数据外，更多类型的交通数据将被纳入数字化交通规划的范畴，如公共交通运营数据、出行调查数据、停车数据等。结合其他领域的数据，如气象数据、人口数据等，进行交叉分析和综合应用，以获取更为全面的交通信息。通过借助大数据算法和建模技术，可以对每个交通参与者进行个体化的规划和管理，如根据出行需求智能优化路径推荐、个性化的出行时间安排等，以提高交通效率和用户出行体验。

（二）智能化和可持续性的融合发展

数字化交通规划将结合智能交通技术，如自适应交通信号灯、智能交通监控和管理系统等，实现动态交通调控。这些技术可以根据实时交通数据，自动优化交通信号、设施和路网规划等，以提供更加高效、便捷和安全的出行环境。以减少环境污染和碳排放为目标，数字化交通规划将推动可持续交通方式的发展，例如提升公共交通的规模和服务质量，推广电动汽车使用，鼓励步行和自行车出行等。在交通规划的过程中，环境因素和生态保护将得到更加重视，例如通过数字孪生模型分析交通系统对生态环境的影响，规划出行路线和设施布局时考虑生态保护因素等。

结束语

总而言之，数字孪生作为一种新兴的技术手段，在数字化交通规划中具有广阔的应用前景。通过建立精确的数字化模型，规划者可以更加全面、准确地评估交通系统的运行状况，并提出相应的改进措施。未来的研究需要进一步完善数字孪生的理论框架和技术手段，以提高数字化交通规划的实际应用效果和效益。政府和相关部门也应加大对数字孪生技术的支持和投入，推动数字化交通规划的发展，为城市的可持续发展做出贡献。

参考文献

[1]顾阳;齐慧;崔浩.数字化让交通更智能[J].大众投资指南,2022,(22):37-38.

[2]王丰.“智慧大脑”筑基城市轨道交通数字化[N].经济参考报,2022-10-27(005).

[3]郑健壮;张嘉旎;邵勇.智能交通系统发展历程与我国数字化转型[J].公路交通技术,2022,38(04):163-171.

[4]王强.面向交通基础设施数字化的关键技术探讨[J].土木建筑工程信息技术,2022,14(04):133-137.

[5]陈发清.数字化技术赋能交通基建[N].深圳商报,2022-06-12(A03).