【科技日?qǐng)?bào)】網(wǎng)約車加重?fù)矶拢⒎俏ㄒ弧罢鎯础?/h3>
發(fā)布日期：2019-05-22 供稿：科技日?qǐng)?bào) 編輯：吳楠 審核：王征 閱讀次數(shù)：
原文標(biāo)題：網(wǎng)約車加重?fù)矶?，但并非唯一“真兇?/span>
原文鏈接：http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2019-05/22/content_421691.htm?div=-1
網(wǎng)約車,，讓城市交通更擁堵,。
與打車軟件的設(shè)計(jì)初衷背道而馳，一項(xiàng)新研究表明,，2010年至2016年,，導(dǎo)致美國(guó)舊金山交通擁擠的罪魁禍?zhǔn)资荱ber和Lyft這兩家網(wǎng)約車公司的汽車。另一項(xiàng)針對(duì)紐約交通狀況的調(diào)查也給出了相同的結(jié)果,。也就是說(shuō),，多項(xiàng)計(jì)算機(jī)模擬研究表明，網(wǎng)約車增加了交通負(fù)擔(dān),。
這項(xiàng)研究的原理是什么,？其結(jié)論是否可信？如果研究可信,，網(wǎng)約車帶來(lái)的交通堵塞問(wèn)題該如何解決,？
研究顯示網(wǎng)約車給交通“添堵”
北京理工大學(xué)軟件學(xué)院副教授閆懷志告訴科技日?qǐng)?bào)記者，這項(xiàng)研究的原理是,，研究人員在目標(biāo)城市內(nèi),，利用計(jì)算機(jī)軟件程序向Uber與Lyft的API（應(yīng)用程序接口）發(fā)出請(qǐng)求，在設(shè)定區(qū)域內(nèi),，獲取到相關(guān)車輛的抽樣數(shù)據(jù),，而后利用數(shù)據(jù)模型推演路況變化情況。
閆懷志認(rèn)為,，該研究設(shè)計(jì)具有一定合理性,。該研究使用一個(gè)計(jì)算機(jī)模型模擬了移除Uber和Lyft車輛后的交通速度。這種方法雖未必能完全反映真實(shí)的路況變化,，但也能說(shuō)明一定問(wèn)題,。
“用計(jì)算機(jī)模型預(yù)測(cè)交通狀況，需要考察出行者多個(gè)維度的數(shù)據(jù),，如出行總量,、出行目的地、出行方式等,。而此研究?jī)H憑網(wǎng)約車抽樣數(shù)據(jù),，研究維度存在一定局限。而且擁堵的產(chǎn)生原因是多方面的,，汽車出行量過(guò)大,、道路通行能力不足等，都可能導(dǎo)致交通擁堵,?！北本┕I(yè)大學(xué)城市交通學(xué)院院長(zhǎng)陳艷艷在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)說(shuō)。
打車軟件流行增加汽車出行量
“事實(shí)上,，在中國(guó),，打車軟件對(duì)城市交通造成了很大的沖擊,。”閆懷志告訴科技日?qǐng)?bào)記者,，傳統(tǒng)出租車通常是人等車,，而共享乘車大大加劇了車等人情況的出現(xiàn)。加之某些網(wǎng)約車為圖方便的違停,，使得原本已擁擠的路況雪上加霜,，甚至對(duì)公共交通也造成了很大影響。而且,，選擇這種個(gè)性化出行方式，還會(huì)導(dǎo)致更多車輛在路上行駛,，使原本已十分緊張的通行環(huán)境更加惡化,。
陳艷艷也認(rèn)為，網(wǎng)約車的普及增加了道路車輛出行的總量,?！霸诰W(wǎng)約車出現(xiàn)之前，一些人出行時(shí)更傾向于選擇公共交通,。但隨著打車軟件的流行,，選擇小汽車出行的人數(shù)增多。尤其在打車軟件剛出現(xiàn)時(shí),，為培養(yǎng)用戶使用習(xí)慣,，網(wǎng)約車價(jià)格非常便宜，吸引了大批用戶,。加上網(wǎng)約車出行自由,、便利，日益成為一種流行的出行選擇,?！彼f(shuō)。
另外,，網(wǎng)約車也刺激了一部分人的出行需求,。“以往喜歡宅在家的人,，在享受了網(wǎng)約車的便利后,，漸漸走出家門(mén)，參與更多的休閑娛樂(lè)活動(dòng),?！标惼G艷說(shuō)，從理論上講,，在載客率不變的情況下,，選擇小汽車出行的人數(shù)增加,，會(huì)導(dǎo)致小汽車出行量的增加，更易造成交通擁堵,。
僅靠模型預(yù)測(cè)或有失偏頗
不過(guò),，僅憑一項(xiàng)研究就認(rèn)定，網(wǎng)約車是致堵“元兇”,，顯然是不全面的,。閆懷志說(shuō)，一方面,，Uber與Lyft平臺(tái)出于商業(yè)和隱私等考慮,，不愿意提供真實(shí)數(shù)據(jù)，使得研究者只能退而求次,，使用抽樣模擬的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真分析,，在數(shù)據(jù)源的可信性方面先天存在不足。另一方面,，這種理想化的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)先入為主地將Uber和Lyft平臺(tái)設(shè)定為城市交通擁堵的主要考察因素,，忽略了可能影響交通的其他重要因素。正因如此,，這項(xiàng)研究的結(jié)論遭到了Uber和Lyft的質(zhì)疑,。
陳艷艷也認(rèn)為，僅靠模型預(yù)測(cè)交通狀況未必完全可信,。不同城市的交通狀況不同,。對(duì)交通壓力較大的城市來(lái)說(shuō)，網(wǎng)約車的流行或會(huì)加重道路負(fù)擔(dān),，但在道路容量相對(duì)比較大的城市,，可能就沒(méi)有顯著影響?！八圆荒芎?jiǎn)單地說(shuō),，網(wǎng)約車就一定會(huì)加劇交通擁堵?！彼f(shuō),。
相比網(wǎng)約車，陳艷艷認(rèn)為,，私家車若過(guò)度使用,，更易導(dǎo)致交通擁堵。她建議,，市民應(yīng)多選集約化的公共交通方式出行,，同時(shí)相關(guān)部門(mén)也應(yīng)對(duì)網(wǎng)約車平臺(tái)加強(qiáng)監(jiān)管，使這種新業(yè)態(tài)走上規(guī)范發(fā)展之路,?！爱?dāng)網(wǎng)約車價(jià)格回歸合理后,，民眾選擇網(wǎng)約車的意愿就不會(huì)像之前那樣強(qiáng)烈?！彼f(shuō),。
“另外，在交通擁堵嚴(yán)重的城市,，可在擁擠區(qū)域?qū)嵤┻m當(dāng)提高停車費(fèi),、鼓勵(lì)合乘等措施。在技術(shù)上,，可通過(guò)交通誘導(dǎo)或優(yōu)化信號(hào)控制等方法來(lái)緩解道路擁堵?tīng)顩r,。”陳艷艷表示,。
分享到：
