浅谈中国城市的交通拥堵与环境问题

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1、浅谈中国城市的交通拥堵.停车难及环境问题徐世贤随着中国经济的快速发展,汽车行业空前繁荣,特别是近10年来汽车数量增速惊人。据相关部门统计显示,2014年,仅北京市机动车保有量现已超过530多万辆,还不包括200多万辆外面牌照在京使用的车辆,2015年中国机动车保有量高达2.64亿辆,中国如此庞大的汽车数量,带来石油资源消费的迅速增长,2015年度,中国石油进口量稳居世界排名第一。中国环境随之严重恶化,中国各大城市PM2.5值不断爆表。当你出门时,如果你自己驾车出门,我们会发现更多的时间是堵在路上;

2、这样造成有车族怨声载道:道路不但拥堵不堪,在城市中心找一个停车位太难,即使找到停车位,停车费用更是高得惊人;如果你选择公交出行,不但和有车族同样的感受:道路实在是太堵了,于是他们开始愤愤不平:我们凭什么被你们有车族无助地堵在路上,还要接受你们用车带来的空气污染。据环境权威人介绍:时速在30公里/小时,汽车排了的污染物是60公里以上2~4倍。面对人们对交通拥堵和环境污染的种种不满,我们如何解决交通拥堵问题、停车难和停车贵的问题以及汽车带来的污染三者之间问题,就这三大问题,在这里我想谈谈我个人的一些观

3、点和看法。、解决交通拥堵问题要想解决交通拥堵,首先要了解什么状况才算是交通拥堵?交通拥堵在城市的出现,一般表现为单位时间内路上行驶的车辆数量远超出路面的正常通行量(交通事故产生的交通拥堵除外)。中国汽车数量十分庞大,要想解决这一难题,如果按照目前的一些行政手段,如“单双号限行”.“尾号限行”等,以作为治理城市交通拥堵的办法,事实证明这一办法效果也是暂时的,根本行不通的。我认为最有效的办法是用经济的手段来改变有车族的用车习惯,让他们自觉地减少开车时间;更多的选择公共交通出行。如何改变这些有车族的用车

4、习惯呢?我认为目前最有效的手段是通过“高油价”和“回补率”组合机制。什么叫“高油价”和“回补率”组合机制呢?例如,有车主购买100元的汽油,交通部门在月末时贴补车主40元,回补率等于车主获得的补贴金额40元除以购买汽油总额100元的百分比,即40%。在实际操作中,全国可以实行统一高油价,汽车车主统一去加油站加油,在加油之前,加油站工作人员用扫描仪把汽车的信息(汽车信息磁卡)扫入交通系统之中,加完油后,车主按高油价付款,在月末时,交通系统根据本汽车的“回补率”通过自动运算,结合本汽车行驶的里程.汽车

5、类别等信息,计算出返还给车主的金额,然后自动汇款到车主的银行帐户上。各辆车辆的“回补率”(N)具体要求如下:以区域划分:一是回补率以地区城市为中心,确定其回补率,即C(城);城市越发达回补率越低。例如北京为C0.28,上海为CO.30,厦门为C0.35,二是以所在地区城市回补率为标准。各种车辆根据它的用途等因素参考,本地区城市回补率乘以一定系数K。我们可以推断出,公交车和一些特殊公共服务性车辆的系数K最低,其次是出租车,私人汽车回补率最高。其它车辆以实际情况而定系数K,以北京为例:K(公交车)=1

6、.25;K(私家车)=0.75。以车程划分:每月行驶的车程不同,回补率不同。除公交车和一些特殊公共服务性车辆外,不同用途的车规定每月最高行程。如在规定行程之内参照以区域划分的第二条系数K,如超过此规定部分,降低回补率,甚至不回补;我们再以北京为例:公交车保持不变,在2000公里内,N(私家^)=0.28*系数K0.75,超过2000公里里程部分,N(私家$)=0.28*(系数K)0.75*0.70。以时段划分:时段不同,回补率也不同。我们把一天24小时分为三个时段:高峰时段(7:00-9:00和1

7、6:30-20:00),一般时段(白天其余时间),低谷时段(20:00—第二天早7:00)。除公交车外,其他汽车高峰时段行驶系数H为0・3,—般时段系数H为1,低谷时段行驶的车程系数H为1.3。因此得出,各车辆的回补率的计算公式为:N=C(城)*这就需要在每辆汽车上统一安装一种智能电子里程表,以方便统计不同时段的车程,智能电子里程表平面意示图如下:智能里程表平面示意图102公里高峰时段7:00^9:0016:30^20:00504公里一般时段9:00^16:30212公里低谷时段20:00^07:

8、00速度传感器CC有了这种汽车智能里程表,它可以清楚地记录汽车的各个时段的里程数,从而起到提醒车主;车主为了少花钱,就会尽量选择不在高峰期使用车辆,并且把当月的用车量控制在规定的里程内,否则将要花费更高的油价。它不但可以控制汽油车.柴油车,还可以控制一些新能源汽车,如燃气.酒精为源料的汽车,还会对电动汽车也同样有效。.解决城市交通拥堵,首先解决城市停车难的问题,即:适当多建一些立体停车场。我们采用“高油价”和“回补率”手段,来改变有车族的用车习惯,让有车族减少用车,前提条件要让他们

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