För dagens samhälle är det mycket viktigt att förstå förhållandet mellan människans rörlighetsmönster och utbredningen av de dynamiska särdragen i stadsmiljöer. Även om den senaste tidens framsteg har kastat ljus över den individuella rörlighetens egenskaper, är den roll och betydelse som nya kollektiva mänskliga fenomen spelar över tid och rum fortfarande oklar. I denna artikel visar vi med hjälp av två oberoende dataanalystekniker att trafiken i London är en kombination av sammanflätade kluster, spänner över hela staden och fungerar effektivt som en enda korrelerad enhet. Detta beror på algebraiskt sönderfallande spatio-temporala korrelationer, som liknar de som visas av system nära en kritisk punkt. Vi beskriver dessa korrelationer i termer av Taylors lag för fluktuationer och tolkar dem som det framväxande resultatet av en underliggande rumslig synkronisering. Slutligen, våra resultat utgör det första beviset för ett storskaligt rumsligt mänskligt system som når ett självorganiserat kritiskt tillstånd. Städernas utseende har varit en av de viktigaste katalysatorerna för mänsklig ekonomisk, social och kulturell utveckling. Under de senaste åren har bildandet och den interna dynamiken i stadsmiljöer 1 successivt betraktats som resultatet av mångfacetterade interaktioner mellan ekonomiska, infrastrukturella och sociala faktorer: ett nätverk av nätverk 2 väldigt mycket liknar högstrukturerade biologiska organismer, och även dela liknande sårbarheter 3. I denna analogi identifierar sig transportnäten naturligt med cirkulationssystem och stöder stadsekosystemet genom ökad rörlighet för människor och varor [4] [5] [6]. För att garantera en väl fungerande trafik är det därför oerhört viktigt att kunna beskriva och förutsäga trafikdynamiken i storstäderna på ett korrekt sätt. Under de åttio år sedan Greenshields seminal papper på den grundläggande bild 7, förhållandet mellan trafiktäthet och flöde, har stora språng tagits mot förståelsen av de komplicerade icke-linjära fenomen som föregår och följer bryta ner av fritt flöde ger väg till en mängd olika överbelastade tillstånd: stop-and-go vågor, breda rörliga sylter och förlängda sylter 8, 9. Vid sidan av trafikflödesteorin, effekten av olika resebeteenden och trafikstyrningssystem har studerats i djup 10, till exempel i samband med effekten av pre-travel och realtid reseinformation och rörliga resekrav 11, 12, verklig och upplevd information osäkerhet 13,14 och dess kognitiva kostnader, ojämlikhet bland förare 16 eller olika användarsvar på reseinformation 17. På senare tid har uppmärksamheten flyttats till informationsfeedback-effekterna av avancerade trafikledningssystem 18-20 och de mest lovande (icke-jämviktstilldelning) routingmetoderna baserade på decentraliserad insamling och projektion av realtidsinformation [21] [22] [23], vanligen inspirerade av svärm- eller myrkolonimetoder. Alla dessa metoder fokuserar på att ta fram den bästa strategin för att samla in trafikinformation och prognostiserade trafikförhållanden för att minimera restider. Databaserade studier av stadstrafik på stadsnivå är i stället mindre vanliga, på grund av de inneboende tekniska svårigheterna att registrera och hantera stora mängder trafikdata. Även om denna tendens på senare tid har vänt på grund av ökad tillgång till data för stora stadsområden, är en makroskopisk beskrivning av trafiken i täta komplexa miljöer som moderna världsstäder fortfarande ett öppet problem, vilket motiverar tillvägagångssätt inspirerade av en kombination av trafikflödesteori och statistisk mekanik. Det symboliska exemplet är den aktuella diskussionen om förekomsten och definitionen av ett meningsfullt makroskopiskt fundamentalt diagram (MFD), förhållandet mellan tätortstrafiktäthet och resulterande flöde på stadsnivå. Olika förslag till ett väldefinierat tillståndsutrymme
Inom kort bekräftas det ytterligare i betydelsen komplexa nätverksbaserade experiment att trafikfluktuationer i London korreleras över hela staden REF.
Entangled communities and spatial synchronization lead to criticality in urban traffic
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}