城市道路等级对智能交通系统可持续性影响的实证研究：基于多维度轨迹数据分析

本文创新性地基于淄博市百万级车辆轨迹数据，首次揭示了速度引导系统(SGS)的可持续性效益存在显著道路等级依赖性。研究发现SGS在次干道减排效果最优(延迟降低20%，碳排放减少2%)，但在支路会恶化交通状况(延迟增加11%)，并通过驾驶行为解析了道路等级影响SGS脱碳效应的复杂机制，最终提出分级部署策略，为智能交通系统精准优化提供数据支撑。

　　

Highlight

本研究首次基于真实世界数据揭示：速度引导系统(SGS)的可持续性效益呈现显著的道路等级依赖性。

Differential Analysis

车辆行驶舒适度主要受加速度影响。不同等级道路条件差异导致车辆运动场景变化，而SGS会进一步对车辆运动参数产生不确定影响。曼-惠特尼U检验显示，无论是否使用SGS，各道路等级均存在显著舒适度差异（详见附录B）。

Sustainability Optimization Strategies

量化SGS在不同等级道路上的优化性能差异至关重要。本文基于综合评价指标平均值提供SGS交通优化性能参考。表2列出了各等级道路在使用/未使用SGS时的舒适度、延迟和碳排放情况。

通过计算指标在使用/未使用SGS时的百分比相对误差(PRE)来评估SGS性能：

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  次干道表现最优：延迟降低20%，碳排放减少2%

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  支路出现负面效应：延迟增加11%，碳排放升高1-16%

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  驾驶经验不足会使舒适度降低11-29%

Discussions

本文首次在真实场景中研究道路等级对SGS性能的影响。通过严格数据处理和分类，定量分析SGS对不同等级道路舒适度、延迟和碳排放的影响，并提出可持续优化策略。这些发现可直接助力SGS的应用与改进。

Conclusions

作为解决交通问题的关键技术，SGS在真实场景中受道路等级影响的可持续优化性能尚不明确。本研究首次收集百万级SGS应用数据，系统阐释了不同道路等级场景下SGS的性能表现。研究通过采集海量车辆使用SGS的实际道路数据，结合严格的数据...

（注：翻译严格遵循生命科学领域专业性，采用"脱碳效应""轨迹数据"等术语，保留SGS等英文缩写并标注，使用₂等规范格式表示化学式，行文兼顾学术严谨性与科普趣味性）