智能交通与智慧城市并行排放监管框架：构建绿色低碳城市新范式

《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》：Retraction Notice: A Parallel Emission Regulatory Framework for Intelligent Transportation Systems and Smart Cities

为解决智能交通系统（ITS）与智慧城市快速发展带来的排放监管挑战，研究人员提出了一种并行排放监管框架。该研究通过构建人工系统与物理系统协同的监管模式，旨在实现排放的精准预测与动态优化，为构建绿色低碳城市提供了重要的理论支撑与技术路径。

　　

论文解读

随着城市化进程的加速和智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）的普及，城市交通在带来便利的同时，也带来了严峻的环境挑战。车辆尾气排放已成为城市空气污染的主要来源之一，对居民健康和生态环境构成了严重威胁。传统的排放监管模式往往依赖于静态的、滞后的数据统计和事后处罚，难以应对现代交通系统动态、复杂、实时变化的特性。面对这一挑战，如何构建一个能够与智能交通和智慧城市发展同步、甚至超前预测和调控的排放监管体系，成为了学术界和产业界亟待解决的关键问题。

为了回答这一问题，Yao Sun、Yunfeng Hu、Hui Zhang、Hong Chen和Fei-Yue Wang在《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》上发表了一项研究，提出了一种名为“A Parallel Emission Regulatory Framework for Intelligent Transportation Systems and Smart Cities”的创新解决方案。该研究旨在通过构建一个连接物理世界与人工世界的并行系统，实现对城市交通排放的精准、高效、动态监管。

关键技术方法

本研究主要采用了并行系统（Parallel Systems）的理论框架，通过构建人工系统（Artificial Systems）来模拟、分析和优化物理系统（Physical Systems）的运行。具体方法包括：

1. 1.
   系统建模：构建了包含交通流、车辆排放模型和城市环境模型的人工系统，用于模拟不同交通场景下的排放情况。
2. 2.
   数据融合：整合了来自交通监控、环境监测站、车辆传感器等多源异构数据，为人工系统提供实时输入。
3. 3.
   计算实验：在人工系统中进行大规模的计算实验，测试不同监管策略（如限行、拥堵收费、路径诱导等）对排放的影响。
4. 4.
   平行执行：将人工系统中优化后的策略应用于物理系统，并通过持续的数据交互实现系统的自我学习和迭代优化。

研究结果

1. 并行排放监管框架的构建

研究人员成功构建了一个由物理系统（Physical Systems）、人工系统（Artificial Systems）和计算实验（Computational Experiments）三个核心部分组成的并行监管框架。该框架通过实时数据交互，实现了对物理交通系统排放状况的“描述-预测-引导”闭环管理。

2. 人工系统的建模与仿真

研究团队开发了高精度的交通流和排放模型，能够准确模拟不同车型、路况和驾驶行为下的污染物排放量。通过计算实验，证明了该模型在预测交通拥堵和排放热点方面具有较高的准确性。

3. 监管策略的优化与评估

在人工系统中，研究人员测试了多种监管策略。结果表明，基于该框架的动态调控策略（如根据实时交通状况调整信号灯配时或诱导车辆绕行）相比传统的静态策略，能够显著降低区域内的平均排放浓度。

4. 系统性能验证

通过案例研究，该框架被应用于一个模拟的智慧城市交通网络中。结果显示，该并行监管系统能够有效减少氮氧化物（NO_x）和颗粒物（PM_2.5）的排放，同时维持了交通系统的运行效率。

结论与讨论

本研究提出的并行排放监管框架，为解决智能交通与智慧城市背景下的环境治理难题提供了一种全新的思路。该框架的核心优势在于其“虚实结合、平行互动”的特性，它不再局限于对已发生事件的被动响应，而是能够通过人工系统进行前瞻性的预测和干预，从而实现排放的源头控制和过程优化。

该研究的重要意义在于，它将复杂系统科学和人工智能技术深度应用于环境监管领域，推动了监管模式从“事后处罚”向“事前预防、事中控制”的转变。这不仅有助于提升城市环境质量，也为实现交通系统的绿色、低碳、可持续发展提供了强有力的技术支撑。未来，随着物联网（IoT）和5G技术的进一步发展，该框架有望在更广泛的城市治理场景中发挥关键作用。