使用建模来预测和比较交通管理响应计划，以实时减少尾管排放 – 公路新闻

NEVFMA 是英国第一个全面运作的全县范围预测模型，用于牛津郡的英格兰公路战略道路网络。该模型不仅可以预测交通量，还可以预测排放量，并具有实时的、与交通相关的污染扩散模型。正如 Aimsun 的英国董事总经理 Gav Jackman 所解释的那样，此次交付使用牛津郡县的大型模型，该模型实时连接到 ITS 系统，并使用交通模拟来产生响应，以减少拥堵和有害的交通相关排放。

有关该项目的更多详细信息将在 9 月 15 日至 16 日在诺丁汉举行的 JCT 交通信号研讨会上提供。

该模型是为 Network Emissions/Vehicle Flow Management Adjustment (NEVFMA) 项目交付的，该项目由英格兰公路局资助，由 Aimsun 与 EarthSense、西门子交通和牛津郡议会合作交付。NEVFMA 使用 Aimsun Live 解决方案生成交通和二氧化氮 (NO2) 扩散的短期预测，以帮助交通中心运营商做出最有效的交通管理决策。

2019 年底的初步分析发现，在 57% 的评估天数中，排放量超过了年度法定平均值。在 65% 的评估天数中，系统推荐了与无所作为情景不同的交通管理策略，以使排放恢复正常，在这些情况下，如果选择的策略是部署。

NEVFMA 项目整合了元素以弥合当前一代和下一代交通管理之间的差距。该项目的最终目标是证明连接该技术有助于提高网络理解和决策支持，使交通运营商能够全面平衡他们的道路网络。通过让运营商了解部署哪些交通管理策略，该系统可以帮助提高区域和战略网络的网络容量和空气质量。交付了多项同类创新产品。

这是英国第一个（也是唯一一个）全县范围的实时交通模拟。它将空气质量分散模型与交通模型实时集成，提供了一个新的水平，对道路网络和交通影响的可见性、知识和学习。最初的目的是使用英格兰公路和牛津郡议会 (OCC) 现有的交通管理响应计划，但没有这样的计划。Aimsun 使用 Aimsun Next 的内置排放模型调查、建模并开发了一个交通管理响应计划库。

这个概念

NEVFMA 项目扩展和扩展了传统模拟，重点是通过将监测点的实时分析与模拟相结合获得的短期交通和空气质量预测。它还提供了近乎实时的网络监控；持续的网络流量数据更新了可视化平台，通过关键绩效指标 (KPI) 为流量管理和非经常性情况提供早期警报。解决方案的关键是全面审视当地道路和战略道路网络。

解决方案

Aimsun Live 适用于通过协助回答以下问题来帮助交通管理中心和运营商：

• 当前的交通状况是否存在任何可能表明发生事故的异常情况？
• 下一小时内的交通将如何变化？
• 这项交通管理行动会产生什么影响？
• 我应该启动哪个响应计划？与反应式 MappAir 模型集成的 Aimsun live 提供了显着的额外好处：
  • 我所在的地区是否超过/存在空气质量违规？
  • 哪些类型的主动流量管理可以防止违规？
  • 哪些类型的反应式流量管理可以帮助修复违规行为？
  • 根据平均 NO2，哪些计划在关键指标区域提供最佳结果？交通模型 模拟折中两部分；Aimsun Next 和 Aimsun Live。它们协同工作以模拟和预测高速公路分配行程，例如汽车、货车、卡车和公共汽车。其他交通方式没有代表，例如铁路、自行车或行人。

· Aimsun 下一步

Aimsun 在 Aimsun Next 为牛津郡地区开发、校准和验证了 2019-2020 年的运营交通模型，包括 24 小时的典型日模式和 10 种不同的日类型。限制 Covid-19 传播的限制在项目期间生效，因此开发了一种模式来监控其影响。该模型包括最新的信号时间、公共交通时间表，并在导入的牛津战略模型中添加了细节，例如曲率、车道细节和个体车辆行为。

· Aimsun 直播

Aimsun Live 是一个实时建模平台，使交通运营商能够快速、客观地预测未来的交通状况并评估交通管理策略的影响。实时模拟有可能显着提高交通预测的准确性和相关性，因为它考虑了容量变化和网络效应。在线 Aimsun Live 环境与使用 Aimsun Next 开发的离线道路网络的覆盖范围相匹配。

为了将离线基础模型转变为 Aimsun Live 实时预测和决策支持系统，Aimsun 重用了现有的权威基础设施，包括连接到三个实时数据源，

包括179个交通流量监测站点。模型中交通流的持续更新使用实时数据馈送而不是收集的数据。多个实时源将来自不同组织的数据联合起来——在这种情况下，Cloud Amber Ltd、Vivacity 和英格兰高速公路，并在几分钟内一起模拟真正的动态交通流。

空气质量监测与扩散模型

唯一部署的新 ITS 资产是 18 个新的 Zephyr 空气质量监测站点。EarthSense 使用来自这些的数据，包括集成的 Zephyr，由西门子和其他来源设计并安装在现有的低压站点上，以开发与 Aimsun Live 集成的空气扩散模型

在 EarthSense 通过将 NOx 分配、背景和气象效应应用于预测进行扩散建模之前，Aimsun Live 使用伦敦排放模型预测下一小时网络上的污染物，用于四种替代模型场景。模型中的区域通过 KPI 进行监控，这些 KPI 表明替代情景中的哪个响应计划可以增加或降低当地的二氧化氮污染物。

Aimsun Live 的内置排放模型和先进的细观计算意味着可以在几分钟内在整个网络中预测下一小时混合交通车队的各个路段污染物。

这种速度、适应性和灵活性至关重要，因为 NEVFMA 毫无疑问地证明了排放和交通不是静态的，即使在一天的过程中也是如此：一种解决方案并不适合所有人。每天都是不同的，每个交通场景都需要不同的响应计划。

Microsoft Word – NEVFMA JCT 论文 final.docx

EarthSense 签约使用 MappAir 软件提供空气质量分散模型。首先，从部署的 Zephyrs 记录的污染物数据 (NO2) 通过 EarthSense API 提供给项目团队。使用 API 提供了未来污染 (NO2) 扩散预测。

EarthSense MappAir 模型使用先进的建模技术来生成高分辨率、近实时的污染地图。标准 MappAir 产品针对 NEVFMA 项目进行了更新和优化，以提供以下附加功能：

• 牛津的 10m 分辨率建模输出
• 空气质量和气象预报，使模型能够为未来情景（+15、30、45 和 60 分钟）输出数据
• 高度优化多线程版本，可在指定时间内处理多种场景
• 更新以摄取实时交通数据
• 根据从 Aimsun 收到的数据更新为以反应模式运行
• 污染物输出 - NOX 与 NO2

响应计划生成

OCC 将气候行动视为重中之重，而交通是排放的最大个体。迄今为止，他们已开始实施多项突破性举措以减少牛津的排放，例如连接牛津和引入零排放区。

英格兰高速公路有法律义务改善 A34 上 Botley 以南的 AQMA。NEVFMA 项目的一个关键目标是在该领域进行改进，使其超过 40 μg/m3 NO2 年平均限值。

响应计划旨在处理诸如拥堵或 NEVFMA 超标等事件。在 Aimsun Live 中，通过包含构成整个响应计划的个别策略来制定响应计划。这些政策包括：

• 车道或转弯封闭
• 变速
• 强制转弯或强制路线
• 目的地变更
• 控制计划变更 由于没有根据空气质量数据减少排放的响应计划，因此使用离线 Aimsun Next 模型进行了设计、建模、测试、评估和选择最有希望的计划。那些被选中的人随后被部署在 Aimsun Live 中。

结果

在不同的日子（或时间）选择不同的响应计划的能力显示了动态实时决策支持系统的真正好处。如果响应计划 1 在 50% 的天数中提供 10% 的收益，而响应计划 2 在其他 50% 的天数中提供 10% 的收益，那么如果在预测时同时选择这两者，则年度平均值将看到极好的收益。

这个问题是动态的和流动的，在这个简短的结果分析中，只有 13 区被认为是重点，因为它有英格兰公路的 AQMA。总体而言，正如动态网络所预期的那样，应根据交通、天气和大气条件在不同的日子调用不同的 RP。

总结和结论

网络排放/车辆流量管理调整 (NEVFMA) 是一个 SBRI 概念验证项目，由创新英国代表英格兰公路局授予由 Aimsun 领导的 EarthSense、西门子和 OCC 财团。该项目的地理覆盖范围为牛津郡，感兴趣的区域涵盖了英格兰高速公路的战略道路网络 A34，包括 M40 8 号和 9 号路口。

该项目的目的是整合新兴技术，以全面平衡增强公共空间的战略与旨在提高网络容量（增加车辆流量）的战略，从而在区域和战略网络中提供更好的空气质量。

NEVFMA 项目的目标是：

• 使用建模来估计交通对空气质量的影响，使用地方当局提供的交通数据、排放和扩散模型，并使用安装在车辆和基础设施中的最先进的 AQ 监测设备的地面实况测量对该模型进行基准测试；
• AQ 传感器与高速公路当局使用的标准基础设施（交通灯和路灯）的集成原型；
• 为区域内的空气质量创建短期和中期预测（最多 1 小时），并建立控制中心可以部署和建模其影响的策略，建立公路当局和交通管理中心可以用来评估空气质量有效性的 KPI ——有针对性的干预。
• 证明人工智能可以预测 MOVA 优化。（不是 JCT 研讨会上演讲的这篇论文的一部分）。更多信息可以从作者或西门子的 Gary Bray 处获得。NEVFMA 项目成功实现了这些目标，使地方政府和道路管理部门能够实时平衡战略。A34 的最佳响应计划是响应计划 5，它在覆盖 A34 的区域 3 和 13 中减少了 4% 的氮氧化物排放。Botley Road 表现最好的响应计划是响应计划 6，该计划在覆盖 Botley Road 的区域 9 中减少了 14% 的氮氧化物排放。由于 Covid-19 的持续影响，OCC 高速公路团队无法将开发的测试响应计划编码到 UTMC。为了反击，可以提供的最佳比较测试是在可能的情况下以分析预测和基本事实的形式。根据英格兰公路局对该项目的期望，在这些测试中，通过对 A34 和 Botley 路的交通检测点进行平均来监测 13 区。Zephyr 64 最近，用于空气质量地面实况。

在测试期间，超过了 >40 μg/m3 NO2 的每小时平均阈值：

• 59% 的早晨，
• 55% 的晚上。
  仅此分析就证明了拥有诸如 NEVFMA 之类的主动系统的必要性和价值，该系统可为响应计划提供建议以减轻超出范围。该系统运行良好，对交通状况反应良好，尤其是在早上产生了良好的预测，证明该系统可以提供可靠的短期预测，并且有充分的部署理由，因为每天不同的响应计划可以以不同的方式提供帮助，视交通和气象条件而定。虽然很短，但试用期表明，所有响应计划都是在考虑 2019 年平均条件的情况下生成的，采用正确的响应计划最多可以带来 7-8% 的收益，而错误的响应计划可能会造成 14-15% 的损失——但是对与错完全取决于白天的情况。在 18 天的试验中，

自 4 月份以来，英国交通量随着锁定宽松政策而反弹，对进一步数据进行了分析，并将在夏季为研讨会及时分析进一步数据。

（图片由 Aimsun 提供）