主讲人：Randall L. Guensler、范慧颖

邀请人：刘皓冰教授

时间：2026年11月9日（周一）13:30

地点：通达馆103会议室

主讲人简介：

        Randall L. Guensler，美国佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）土木与环境工程学院Guy J. Lookabaugh讲席教授。1985年、1989年和1993年先后获美国加州大学戴维斯分校工学学士、土木与环境工程硕士和土木工程（交通方向）博士学位。1994年加入佐治亚理工学院前，曾在加州空气资源委员会（California Air Resources Board）工作七年。主要研究方向包括交通规划、车辆活动监测、空气质量建模、环境影响评估与环境政策分析，长期致力于开发评估交通政策空气质量影响的监测与建模工具，其团队开发的MOVES-Matrix排放建模系统已完成美国35个以上地区的构建与应用。曾主持由美国联邦公路管理局（FHWA）与佐治亚洲交通厅（GDOT）联合资助的Commute Atlanta价值定价研究项目；1997-2002年任美国交通研究委员会（TRB）交通与空气质量委员会主席，1995-2001年任美国环保署（EPA）移动源技术咨询分委会委员，并多次参与美国国家科学院机动车排放相关委员会与专家组工作。

范慧颖博士，阿尔伯塔大学土木与环境工程系助理教授，获佐治亚理工学院交通系统工程博士学位。其研究聚焦交通网络建模、环境健康与路径规划算法的交叉融合，重点考察出行选择如何影响个体在空气污染和极端天气条件下的暴露水平。她致力于将环境暴露与路线使用适宜性直接纳入路径选择模型和可达性评价体系。针对行动障碍人士在出行过程中面临的现实制约，她的研究旨在构建能够更充分响应个体健康状况与行动能力差异的路径推荐方法。

主讲内容简介：

   过去二十年来，佐治亚理工学院Drive Lab持续开发一套集成化的开源建模工具，用于评估交通系统的能源消耗、污染物排放、下风向污染物浓度，以及最新纳入的人群暴露水平。在每一次系统升级中，团队都充分利用大规模分布式计算的进步，并不断融入先进的统计方法。计算资源可得性与运算速度的提升，使研究分析的尺度不断扩展：从单车到交通走廊，再到次区域、大都市区，直至最近的系统级全生命周期评价。人工智能技术的进步正在推动新分析能力的集成，并加速模型的改进。新型分布式系统能够将这些分析系统无缝集成到交通规划与政策情景分析的影响评估之中。我们即将能够以几乎与规划人员构建未来情景同样快的速度，评估拟建交通项目的影响。本报告将概述Drive Lab为影响评估开发的各类开源建模工具，以及为实现其纵向与横向集成所开展的工作，并探讨模型开发研究团队的组建，以及整合学科专家、数据管理人员、编程专家和分布式计算支持团队并充分赋能其支撑研究工作的重要性。

现有交通可达性模型通常以出行时间作为衡量机会可达程度的核心指标。尽管这一处理方式具有较强的实用性，但对于路线可行性受到环境暴露、健康敏感性或基础设施可用性影响的出行者而言，仅以时间衡量可达性，可能会高估其实际可达水平。对于残障人士、老年人以及慢性病患者，出行时间最短的路线并不一定是最适合其实际使用的路线。本报告提出一种健康导向型导航与可达性分析框架。其核心建模问题在于，如何将环境暴露和路线使用适宜性直接纳入路径选择与可达性评价，而非仅将其作为附加描述变量。报告将介绍一系列相关模型，将环境条件与基础设施属性作为具有时变性、路径依赖性和个体差异性的因素，分别纳入广义出行成本、路线可行性约束和风险表征之中。在此基础上，研究进一步衔接暴露感知型路径规划、多目标备选路径生成以及风险约束型可达性评价等方法。

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