据物理学家组织网近日报道，美国圣母大学的科研人员设计出了一种简单高效的道路运输网络交通状况预测模型。相关论文最近发表于自然杂志子刊《自然通讯》上。

　　这一模型建立在类似描述电流回路的物理学原理基础上。不过，在选择目的地和到达目的地路线方面，它同样考虑到了“人”这一不受控因素。对目的地的选择引入了菲立波·斯密尼、玛尔塔·冈萨雷斯和其他人早前提出的模型，该模型考虑到了人们的出行原因。那项研究还结合了人们选择出行线路时的成本考虑模型，比如说人们更愿意选择一条耗时短的跨州道路，而不是开上一条耗时长的近道。

　　该论文的共同作者之一、圣母大学物理学教授佐尔坦·托罗兹凯伊说：“当我们在路上时，我们倾向于考虑时间成本而非距离成本。大部分人，或者说至少大部分美国人，都更为计较自己在路上花的时间。这很正常，我们的工作只是将这一倾向进行了量化。”

　　科研人员将他们设计的模型用在了美国的高速公路网上，该网络包括174753条公路段和 137267个交叉点。将模型的预测与实际观察到的交通数据进行比对后发现，若模型假定人们会选择更为省时的线路，其预测结果比之前提出的模型都要准确得多；但如果这一模型假定人们会选择更短线路，它的预测准确度会下降，这证明人们出行更看重的是“省时”。

　　“不过，与我们可以精准预知所有电流流向的电子电路不同，由于运输网络中存在‘人’这一维度，预测运输网的交通情况要难得多。”但这一模型做到了。“它建立在正确原理的基础上，这一原理真实地描绘了人类的出行行为。”托罗兹凯伊说，“其本质即为判定何者重要。因此，即使网络中的某些部分因自然灾害或核事件瘫痪，这一模型依然有效，并依然能够预测网络中其他部分所受影响的情况。”