交通擁堵和管理并不是新話題
      1868年英國倫敦出現第一盞交通燈；大約一個世紀之前機動車開始量產。大量出現的機動車革新了陸路交通，也帶來了前所未見的交通大擁堵。實際上，早在古羅馬時代的龐貝城，交通管理就已經出現了。
      近年來，許多不同領域的研究者都投入到解決交通擁堵問題的研究之中，其中包括了數學、物理學和工程方面的專家。他們從不同的角度入手，建立了許多種數學模型，但至今尚未找到公認的建模過程中的首要法則。
      美國密歇根大學安娜堡分校的機械工程專家蓋博·奧羅茲（Gábor orosz）在10月13日的英國《皇家學會自然科學會刊A輯》上發表了一篇綜述，總結了目前主要的交通擁堵模型及它們遇到的挑戰。
      他在文章開頭即引用了普林斯頓高等研究院物理學教授弗里曼·戴森（Freeman Dyson）的故事。那是在1953年，戴森任教于康奈爾大學，他和他的研究生們花費大量精力計算介子-質子散射，得出的結果與著名物理學家費米的實驗結果符合得很好。他就很高興地帶著自己的計算結果去見費米。費米卻問他：“你在計算中用了多少任意參數？”戴森想了一下說：“四個。”費米于是說：“我記得我的朋友約翰·馮·諾依曼過去常常說，有四個參數我就能擬合一頭大象，有五個參數我就能讓象鼻子擺動。”后來物理學的發展的確證明了戴森當年做的是無用功。
      交通擁堵的模型中同樣存在許多參數。奧羅茲想用這個例子說明，目前的研究方式很容易抓住交通上的某些特性，但也同樣很容易遺漏一些必要的特性。《皇家學會自然科學會刊A輯》10月13日這期雜志是“交通擁堵”專刊，其中文章從動力學角度探討交通問題，代表了世界上當前從該角度研究交通擁堵的最高水平。
汽車構成的波浪
      十幾年前，研究人員就提出，本來通暢的道路上會忽然莫名其妙地出現擁堵，而擁堵的傳播是以“激波”的形式進行的。2008年，一組日本物理學家在實驗場上重現了車流中的激波。
      研究人員讓22輛汽車均勻間隔，在一條230米長的單車道環路上行駛，并且告訴司機以30公里的時速駕駛。起初，車輛之間相安無事，行駛通暢。但沒過多久，車輛之間的距離就開始發生變化，一些車“擠壓”在一起，道路上車的密度變得不再均勻。隨著時間的推進，情況變得越來越糟，有幾輛車一度甚至幾乎停了下來。前面的車一旦停下，后面的車也跟隨停下。這種車輛密度的變化沿行駛方向的反方向傳播，形成了所謂的“激波”。
      實驗中可以清楚地看到，一輛車難以察覺的微小變化就能導致一場顯著擁堵。實驗測量出來的激波傳播速度是每小時20千米。
      這個實驗向人們解釋了，為什么開車時遇到擁堵，常常以為前方發生了交通事故，但是當駛離擁堵路段的時候卻發現“什么都沒有發生”。最初可能僅僅是因為某輛車減速或者改道，便形成了向后傳播的激波。隨后即便始作俑者早已絕塵而去，激波卻還在傳播，因而后面的車輛會“莫名其妙地”遭遇堵車。
      有趣的是，系統的研究發現，交通擁堵時車輛一停一走式的“振蕩”的傳播速度接近于一個常數，這個常數大約為每小時21千米，上述實驗的結果與此非常接近。在擁堵向后傳播的過程中，“停-走”振蕩的周期也保持不變。這些現象并不超出科學家的理論預計。
      但令科學家驚訝的是，“停-走”的振幅發生顯著的變化。2008年的一項研究發現，車輛排隊在入口匝道處與主路上的車輛匯流時，振蕩在匝道傳播時其振幅會減小，而在接近出口匝道的地方，振幅則會加大。
      最近發表在英國《皇家學會自然科學會刊A輯》的另一項研究以一組實測數據具體分析了振蕩出現和傳播的過程。
      根據美國佐治亞理工學院城市環境工程學院喬治·拉瓦爾（Jorge Laval）等人的這項研究，車輛在振蕩發生之前很久就開始減速，在他們的數據中，這個“先兆期”持續1分鐘。先兆期過后便進入振蕩期，振蕩以前述的速度逆著車流傳播。當振蕩傳播到大約第20輛車時，車輛便完全停步，這個停步大約持續30秒。
      在減速發生之前，駕駛員處于平靜狀態。而減速發生之后，一些駕駛員的平靜狀態便被打破，這時他們分為兩類，一類是膽小的，一類是激進的。在拉瓦爾等人的統計中，40%的駕駛員變為膽小的，20%的變為激進的，另外40%保持不變。前兩者中的大部分駕駛員只占其一，但也有大約5%的人會在兩種狀態之間變化。
      在膽小者和激進者兩類駕駛員中，前者對振蕩的惡化起了更大的作用。因為當前面的車慢下來的時候，膽小者會選擇“回避”，他們會把車開得更慢，以拉開與前方車輛的距離。這一行為使得后方的車輛進一步減速。激進者則會繼續向前沖，但是好景不長，當他們獲得目標車距的時候，卻發現前方的車并沒有加速，這時被迫把速度降下來。因而，不管是膽小者還是激進者，都會形成一道向后傳播的“減速波”。“一停一走式的駕駛對世界各地的汽車駕駛員來說都是件討厭的事。”拉瓦爾說。僅僅在英國，據估計到2025年，所有駕駛員一年中將會在交通擁堵中累計度過6.56億小時，這相當于75000年。
      在拉瓦爾的這項研究之前，研究者們并不知道振蕩惡化的確切機制，即便他們不考慮車輛改道造成的影響。他們也不明確知道為什么振蕩的周期通常都固定在2分鐘到15分鐘之間。
      車流如何流動
      很多研究者在研究車流時，會套用其他類型的流動，比如液體流、氣體流和顆粒流。于是許多對車流的研究采用的是流體力學的方法。研究者也確實發現，在車流量很大但并不擁堵的道路上，一個很小的事件就會觸發堵塞，比如某個司機突然做了一個轉向動作。這個狀況與流體力學中過冷液體的突然凍結非常相似。
      德國漢堡大學數學學院的因格溫·加瑟（Ingenuin Gasser）教授將目前的研究模型分為三類，分別是微觀、運動和宏觀模型。微觀模型描述的是單個駕駛員的動力學；運動模型是用氣體動力學的方法來考察概率分布；而宏觀模型討論的則是車流密度和速度等宏觀物理量。
      科學家建立這些模型的目的當然是為了理解復雜的車流現象并最終對其做到影響或控制。但在奧羅茲看來，“盡管這些類推可能會幫助科學家獲得對車輛系統的理解，但也越來越明顯地可以看到，車流與牛頓宇宙中的任何流動都不一樣。”
      最明顯的不同之處就在于，車流是會遇到各種指示牌、紅綠燈和交叉路口的。
      開車的人常常會有這樣的經歷：行至十字路口，遇到前方排隊等紅燈的車輛而被迫停下，自己所在的道路上擠滿了車，而交叉的那條道路上卻車輛稀少。
      當然，交叉路口不是一定要有紅綠燈，早在19世紀就有法國建筑師設計出了環島。車輛遇到有環島的交叉路口便不必再等待，而是可以直接并入車流。但是環島有兩個重要的缺點。一方面，它們需要較大的半徑，才能讓車輛以高速匯入；另一方面，由于匯入的車輛優先，環島周圍常常會由于匯入過多的車輛，超出其承載能力，而出現交通擁堵。
     到1960年代，現代環島的出現終于解決了以前環島所存在的問題。現代環島在進入環島的路口處建設一個三角形地帶，這使得車輛開到這里就會被迫減速，這樣一來環島也就不再需要那么大的占地面積。另外在交通規則上，重新規定正在繞行環島的車輛優先，于是大大降低了環路的車流密度。
     加拿大瑞爾森理工大學的研究人員調查了24處改造，他們在今年早些時候發表的論文中指出，在把十字路口改作現代環島之后，撞車的數量總體減少了39%，車禍致傷的數量減少了76%，車禍致死和致殘的數量減少了90%。
      而且這種變化并不是以行駛速度為代價的。在改成現代環島之后，交通造成的時間延誤縮減了75%。盡管車輛需要以低速進入環島，但由于不存在等待和擁堵，車輛是自由流動的，花費的時間反而降低了。
      改進交通管理
      改善交通的方法也正在被從不同的領域提出，這些研究或基于數學上的計算，或基于實驗。
      在設計交通控制算法的時候，三種模型中最有效用的是宏觀模型。今年發表的另一篇論文指出，在高速路上，交通控制的目標應該是讓車輛達到自由流動的狀態，這可以通過控制上下高速路的匝道的車流量以及用信息標志來實現。當然，這首先需要可靠的實測數據，然后是數學計算。目前實測數據是科學家研究交通擁堵時所普遍欠缺的。
      正在發展中的信息技術也可以從微觀層面入手對改善交通提供幫助。已經在汽車上獲得應用的自適應巡航控制系統（ACC），能夠通過雷達測量前方車輛的距離和速度，然后計算出己車需要做出的反應。《皇家學會自然科學會刊A輯》專刊中一項實驗得到了量化的結果：在某些特定條件下，安裝了ACC車的比例增加1%，就會使道路的承載量隨之提高0.3%。
      瑞士聯邦理工學院的一組研究人員今年9月份發表一項研究，質疑了當前的交通燈的運行方式。交通燈在設計時往往體現的是對一天車流量預計值之下設定的“最優”時間周期。但這種設計的問題在于，即便是在最普通的一天里，車流量和車流方向都存在巨大的變化。如果讓太多的車等待太長的時間，便可能出現交通擁堵。
      研究者說，目前的自上而下的控制方式并不是最優的，因為它所設計應對的那種平均狀況在實際中很少出現。他們提出的新想法是，在每個路口實時測量流入和流出的車流量，交通燈依車流量而變，每一個交通燈只與距其最近的燈進行協調，這樣便能夠達到整個系統的流暢。
      生活中常常能夠看到，人群從兩個方向走過一扇小門時，往往是一個方向上的人先過，片刻之后便自動停止，另一個方向的人再通過，如此輪換，就好像門上有一盞交通燈。但實際上那里并不存在指示。當一個方向上人群形成的交通壓力超過另一方向時，轉換便會發生。瑞士聯邦理工學院的研究人員于是想到，何不把這種方式運用到十字路口，讓車流來控制交通燈，而不是相反。
       由此能夠達到的最理想狀態是，一個人開車時一路遇到的都是綠燈。前述一條路上塞滿車，另一條路上車輛稀少的狀況也會大大得到改善。“這非常有趣。這種方法具有適應性，系統是可以做出反應的。”奧羅茲評論說，“事情就應該是這樣。而且這也是我們能從現有系統中做到的最大程度。”