รถติดอาจหายไปจากท้องถนนของเราเนื่องจากผู้คนอยู่บ้านในช่วงการระบาดของ COVID-19 แต่เรามั่นใจได้ว่าพวกเขาจะกลับมา นักวิทยาศาสตร์ศึกษาการจราจรและความแออัดมานานหลายทศวรรษ
เรารู้มากเกี่ยวกับการก่อตัวของรถติด การรั่วไหลจากถนนหนึ่งไปยังอีกถนนหนึ่ง และเราจะหยุดไม่ให้เกิดปัญหาและช่วยให้เมืองต่างๆ ฟื้นตัวได้อย่างไร การวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่าการจราจรติดขัดแพร่กระจายไปทั่วเมืองเหมือนโรคภัยไข้เจ็บ ด้วยการใช้ข้อมูลเชิงลึกนี้ เราได้สร้างแบบจำลองอย่างง่ายตาม
แบบจำลองการแพร่ระบาดซึ่งมักจะใช้ในการทำนายการแพร่กระจาย
ของความเจ็บป่วย ซึ่งให้ผลลัพธ์อย่างรวดเร็วและสามารถช่วยให้ผู้ควบคุมการจราจรตอบสนองต่อการจราจรติดขัดได้แบบเรียลไทม์ การศึกษานี้ดำเนินการร่วมกับเพื่อนร่วมงานที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ และมหาวิทยาลัยจอห์น ฮอปกินส์ เผยแพร่ในวารสาร Nature Communicationsวันนี้
คำอธิบายง่าย ๆ ครั้งแรกของการไหลของการจราจรตามการสังเกตได้รับการตีพิมพ์ในปี 1933 โดย Bruce Greenshields นักวิจัยชาวอเมริกัน นี่เป็นเวลาเพียง 25 ปีหลังจากการผลิต Ford Model T รุ่นแรกในปี 1908
Greenshields ใช้กล้องถ่ายภาพยนตร์เพื่อถ่ายภาพติดต่อกันโดยมีช่วงเวลาคงที่เพื่อวัดปริมาณการจราจร ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ได้มีการพัฒนาเทคนิคการรวบรวมข้อมูลและการสร้างแบบจำลองมากมาย
ปัจจุบัน วิธีการวัดและตรวจสอบการจราจรในเมืองที่ทันสมัยที่สุดใช้ข้อมูลตำแหน่งที่ไม่ระบุชื่อจากโทรศัพท์มือถือด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อน ตัวอย่างล่าสุดของแหล่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและเทคนิคการวิเคราะห์คือรายงานการเคลื่อนไหวในชุมชนที่เพิ่งเผยแพร่โดย Google ซึ่งแสดงการเปลี่ยนแปลงของการเดินทางในเมืองต่างๆ ทั่วโลกเนื่องจากการแพร่กระจายของ COVID-19
แบบจำลองที่มีอยู่จำนวนมากอธิบายทราฟฟิกได้ดี แต่ต้องใช้พลังในการคำนวณมากจนยากต่อการใช้งานแบบเรียลไทม์สำหรับการควบคุมทราฟฟิก ในพื้นที่เมืองใหญ่ โมเดลเหล่านี้มักใช้เวลาหลายสิบนาทีหรือหลายชั่วโมงในการทำงาน แม้จะใช้เทคโนโลยีการประมวลผลบนคลาวด์และประสิทธิภาพสูงอื่นๆ
แม้ว่าสิ่งนี้อาจฟังดูไม่ใช่เรื่องใหญ่สำหรับวัตถุประสงค์ในการวาง
แผนการขนส่ง แต่จริง ๆ แล้วเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งสำหรับการใช้งานในทางปฏิบัติสำหรับการดำเนินการและควบคุมการจราจร เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้ นักวิทยาศาสตร์ได้เริ่มค้นหาวิธีที่ง่ายกว่าในการอธิบายและทำนายความแออัดของการจราจรในเมือง
การจราจรติดขัดเป็นโรคติดต่อ
นักวิทยาศาสตร์ใช้แบบจำลองการแพร่ระบาดเพื่ออธิบายการแพร่กระจายของโรคติดเชื้อในประชากร รวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การแพร่กระจายของไวรัสคอมพิวเตอร์หรือโทรศัพท์มือถือผ่านทางอินเทอร์เน็ต และการแพร่กระจายของข่าวสารหรือข้อมูลที่ผิดบนโซเชียลมีเดีย
เราได้แสดงให้เห็นว่าสามารถใช้กรอบการสร้างแบบจำลองที่คล้ายกันเพื่ออธิบายการแพร่กระจายของการจราจรติดขัดในเมืองต่างๆ เรานำสิ่งที่เรียกว่าแบบจำลองที่ไวต่อการติดเชื้อและกู้คืน (SIR) ซึ่งใช้กันทั่วไปในการแพร่ระบาดมาใช้กับการจราจรที่ติดขัดในซิดนีย์ เมลเบิร์น นิวยอร์ก ชิคาโก มอนทรีออล และปารีส
ในแบบจำลองดั้งเดิม นักระบาดวิทยาแบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มคนที่อ่อนแอต่อโรค คนที่ติดเชื้อ และคนที่หาย ในบ้านเรา เราแบ่งเครือข่ายถนนออกเป็นถนนที่ไหลลื่น ถนนที่แออัด และถนนที่ซ่อมแซมแล้ว
เพิ่มเติม: การจราจรมีความซับซ้อน แต่การสร้างแบบจำลองโดยใช้กฎง่ายๆ ที่หลอกลวงสามารถช่วยคลี่คลายสิ่งที่เกิดขึ้นได้
ถนนทุกสายในเครือข่ายจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งเหล่านี้ และสถานะของการจราจรในแต่ละประเภทสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ลิงก์โฟลว์อิสระอาจแออัดและลิงก์แออัดอาจกู้คืนได้เมื่อเวลาผ่านไป
แบบจำลองใหม่ของเราแสดงให้เห็นว่าการแพร่กระจายของความแออัดของการจราจรสามารถระบุลักษณะได้ด้วยมาตรการสากลที่คล้ายกับจำนวนการแพร่พันธุ์พื้นฐาน ซึ่งเรียกว่าR 0ในแบบจำลองการแพร่ระบาด ตัวเลขนี้แสดงถึงความแออัดที่แพร่กระจายไปทั่วเมืองอย่างรวดเร็ว โดยไม่ขึ้นกับโทโพโลยี รูปแบบเมือง และโครงสร้างเครือข่ายของเมือง
เรายืนยันผลลัพธ์เชิงประจักษ์ด้วยข้อมูลการจราจรจาก Google และแบบจำลองคอมพิวเตอร์ของพื้นที่เมืองเมลเบิร์น
การค้นพบใหม่นี้สามารถนำไปใช้ในการควบคุมความแออัดในเมืองแบบปรับตัวและคาดการณ์ได้ แม้ว่าแบบจำลองจะไม่ได้ระบุว่าถนนเส้นใดมีการจราจรคับคั่ง แต่จะให้ข้อมูลโดยรวมเกี่ยวกับเปอร์เซ็นต์ของลิงก์ในเครือข่ายที่มีการจราจรคับคั่ง
ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการพัฒนากลยุทธ์การควบคุมเพื่อลดระยะเวลาที่การจราจรคับคั่งกินเวลานาน หรือเพื่อรักษาจำนวนถนนที่คับคั่งให้ต่ำกว่าเกณฑ์ที่ยอมรับได้
กลยุทธ์การบรรเทาความแออัดที่อาจได้ประโยชน์จากการค้นพบนี้ ได้แก่ การควบคุมการจราจรรอบนอกของใจกลางเมือง การปรับปรุงเวลาของสัญญาณ และการกำจัดคอขวด
