为系统分析人类活动对交通环境的影响,科学评估智慧交通发展水平,并准确识别城市交通运输行业在智慧化转型过程中的影响因素,基于DPSIR(drivers pressures state impact response)模型构建智慧交通发展评价指标体系,评估北京市2013—202...为系统分析人类活动对交通环境的影响,科学评估智慧交通发展水平,并准确识别城市交通运输行业在智慧化转型过程中的影响因素,基于DPSIR(drivers pressures state impact response)模型构建智慧交通发展评价指标体系,评估北京市2013—2022年智慧交通发展水平的动态变化,识别影响城市智慧交通发展的限制性因素。研究结果显示,1)2013—2022年北京市智慧交通综合发展水平持续上升,呈现整体改善趋势;2)北京市智慧交通驱动力和响应子系统的发展程度整体呈下降趋势,压力、状态和影响子系统的发展程度整体呈上升趋势;3)2013—2018年,影响北京市智慧交通发展的主要因素为路口电子警察安装数、高峰时段市民平均出行时耗等,2019—2022年,交通运输网络建设密度、人口密度、汽车社会公共停车泊位数成为主要因素。为此,提出加强智慧交通自身造血能力、提升供给侧水平以及推动城市交通向智能低碳转型等建议,以针对北京市智慧交通治理的短板因素进行改进。展开更多
文摘为系统分析人类活动对交通环境的影响,科学评估智慧交通发展水平,并准确识别城市交通运输行业在智慧化转型过程中的影响因素,基于DPSIR(drivers pressures state impact response)模型构建智慧交通发展评价指标体系,评估北京市2013—2022年智慧交通发展水平的动态变化,识别影响城市智慧交通发展的限制性因素。研究结果显示,1)2013—2022年北京市智慧交通综合发展水平持续上升,呈现整体改善趋势;2)北京市智慧交通驱动力和响应子系统的发展程度整体呈下降趋势,压力、状态和影响子系统的发展程度整体呈上升趋势;3)2013—2018年,影响北京市智慧交通发展的主要因素为路口电子警察安装数、高峰时段市民平均出行时耗等,2019—2022年,交通运输网络建设密度、人口密度、汽车社会公共停车泊位数成为主要因素。为此,提出加强智慧交通自身造血能力、提升供给侧水平以及推动城市交通向智能低碳转型等建议,以针对北京市智慧交通治理的短板因素进行改进。
