每到端午、中秋、国庆等小长假，我国各地便开启了人山人海模式，尤其是在出城和回城的路上，交通堵塞成为不可避免的问题。
有些旅客甚至堵出了经验，出门自带锅碗瓢盆和娱乐设备，索性在路上做起了饭，玩起了羽毛球，没有带设备也不要紧，抓紧时间斗个舞。
2010年8月，由于G110高速公路部分路段施工，北京市高速公路堵车长达100公里，持续拥堵12天。
堵车不仅给我们的出行造成不便，而且还会造成经济损失。根据美国一家研究机构2018年的一项研究显示，交通堵塞每年给法国经济造成59亿欧元损失，不仅如此，交通堵塞是空气污染的重要来源。
那么，堵车是如何形成的？为什么在没有前方出事故的情况下，交通依然会堵塞呢？能不能避免堵车？科学能解决这个问题吗？
在交通道路拥挤的情况下，当一个驾驶者改变车道或者突然刹车时，跟随其他的车辆也必须刹车，这波制动会逐渐蔓延。
如果第一辆车的速度降低了10%，那么第十辆车的速度就至少降低20%，才能保持安全制动距离。在这种情况下，以至于几公里后，将不可避免地会产生交通堵塞，这种现象被称为"蝴蝶效应"或"毛皮虫效应"：因为初始的一个小原因而在链条末端引起更大的锁链反应。
虽然第一批减速的车辆只受到插队的轻微影响，并能迅速恢复正常行驶速度，但这也会对后方的车辆造成影响，后方车辆需要一段时间才能摆脱这种情况，这就是手风琴效应。
在现实中，我们好像总会觉得别人的队伍要比自己这边快，或许只是侥幸心理，让我们变到另一条车道，但可能会导致交通堵塞。
车道变化只是可以无缘无故造成交通堵塞的一个例子，其他的还有掉头、红绿灯、收费站等等，都可以引起交通阻塞。
为了研究车辆抢道引起的堵塞问bian题，科学家使用流体力学模型或颗粒介质的物理模型研究堵车，这些简化的物理模型可以使用相同的方程来模拟一个先验的不同现象。
科学家可以将汽车的流动想象成液体流过管道，或球滚过管道。如果其中一个球在管道的某个点减速，它会影响后面的所有球体，这些扰动会向后传播，就像波浪一样，这就是汽车交通堵塞时发生的事情。
那么，这种减速是如何形成、传播以及放大的呢？我们必须从物理模型转向数学模型。在数学模型中，车辆的允许速度，车道可以容纳汽车的最大数量，以及交通堵塞蔓延的速度这些参数都是固定的。
最后科学家得出结论：我们人类的直觉认为堵车就是道路上的车流量过于密集导致的，但是与直觉相反，车速和交通密度几乎对交通堵塞没有影响，反而是一些极小的扰动会对整个系统产生影响。
堵车现象的关键因素是交通初始流动性、驾驶员应激反应以及其他随机干扰，这种干扰可能是一个紧张的新手司机，一个急转弯，甚至是一只动物。
在节假日期间，交通拥堵不可避免。高速公路每小时只能通过一定数量的车辆，超出一定的吞吐量，车辆的流动性会降低，甚至完全停止。既然如此，那我们能预测交通堵塞吗？
不能，实时和大规模的交通流通可视化以目前的技术不可能完成。
在物理模型中，颗粒受物理定律约束，运动相当"稳定"，然而人类的行为不可预测。正如某部电影里所说的：让人类永远保持理智是不可能的!
因此，为了调节道路车流量，决策者想出了各种方案预防堵车。例如，安装红绿灯控制车辆流动方向，修建新的道路减缓城市交通堵塞！
但是堵车问题并没得如此轻松地得到解决，科学证明高速公路甚至可以降低城市的平均交通速度，这是同名数学家提出的"布雷斯悖论"。
如果城市修建了一条新道路——A道路，在这条道路上车辆行驶速度明显快于现有的车道（B道路和C道路），那么所有的司机都会选择A解决方案，于是A道路又形成交通堵塞，最终导致车辆在新道路上行驶的时间比旧道路的时间更长。
这个理论已经得到证实。1990年，纽约市关闭多余的第42街，曼哈顿的交通变得更加畅通。而在韩国首尔，新修的高速公路并没有改善整体交通状况。这是因为人类的行为通常是自私的，而且经常受到个人利益和集体利益的冲突。因此，避免交通堵塞的科学建议应该是：
增加安全距离，以避免过早制动导致交通拥挤时显著减速；
降低整体速度，同时保持相对恒定的速度；
不随意改变车道，保持正常驾驶。
正如我们所见，交通堵塞与道路上车辆的密度过高有关。然而在生物界，我们经常可以看到大规模的蚁群移动并没有出现这个问题，为什么具有高级智商的人类无法做到像蚂蚁那样呢？
在蚁群流动时，当蚂蚁密度增加，虽然流量增加，但蚂蚁的运动速度恒定，如果密度过高，它们会等待，让其他蚂蚁首先通过，蚂蚁这种有条不紊的智能系统，是千万年来不断适应自然选择的结果，它们就像一个高度集群的机器在运行。
而反观人类，见缝插针已是常态。当然，另一方面是车辆必须遵循交通规则，例如无论交通情况如何，都必须在红灯处停车，这在一定程度上造成了堵车现象。
也许在未来，当自动驾驶成为常态时，利用蚁群运动原理设计出的人类智能交通系统，自动驾驶将智能选择道路，根据交通情况优化行驶路线和时间，使交通更加均匀，减少人为评估错误，才能解决这个困扰人类近百年的城市现代化问题。
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