不同道路條件對城市路段交通流特征的影響研究

王 茹， 翁劍成， 喬國梁

(1.交通工程北京市重點實驗室(北京工業(yè)大學(xué))， 北京 100124；2.國家智能交通系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心(交通運輸部公路科學(xué)研究院)， 北京 100088)

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不同道路條件對城市路段交通流特征的影響研究

王 茹1， 翁劍成1， 喬國梁2

(1.交通工程北京市重點實驗室(北京工業(yè)大學(xué))， 北京 100124；2.國家智能交通系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心(交通運輸部公路科學(xué)研究院)， 北京 100088)

以北京市快速路和主干路作為研究對象，基于微波檢測器和視頻檢測器數(shù)據(jù)，研究城市路段交通流特征的影響因素. 論文利用非線性回歸的方法確定路段的通行能力和臨界速度值，并采用獨立樣本T檢驗的方法評估交通設(shè)施屬性、道路平縱線形、車道數(shù)量以及道路出入口4個因素對交通流參數(shù)產(chǎn)生的影響. 研究結(jié)果表明，城市道路受到間斷流設(shè)施影響、線形復(fù)雜化、車道減少以及出入口車流干擾等因素的影響，城市基本路段的自由流速度、通行能力及臨界速度均有不同程度的降低. 其中間斷流設(shè)施對交通流特征參數(shù)的影響最為明顯，間斷流設(shè)施相對于連續(xù)流設(shè)施自由流速度減少了39.8%，通行能力折減了64.29%. 車道數(shù)對自由流速度的影響次之，單向4車道比單向3車道路段自由流速度增加了16.81%，通行能力增加了14.29%.

交通流特性； 影響因素； 道路條件； 通行能力； 自由流速度

交通流自由流速度受道路與交通條件的影響，包括車道寬度與側(cè)向凈空、車道數(shù)量、立交間距、平面與縱斷面線形、限速、照明條件以及天氣條件等. 此外，自由流速度還與車輛的動力性能和駕駛員的駕駛特性有關(guān). 自由流速度是道路設(shè)施所能提供的運行條件的一種體現(xiàn)，是道路通行能力和服務(wù)水平分析的基礎(chǔ)[1-3].

國內(nèi)外相關(guān)研究分析了道路線形對交通流自由流速度和通行能力的影響. 劉江[4]認(rèn)為雙車道公路的通行能力影響因素眾多，平縱線形是影響雙車道公路通行能力的主要因素. 趙杏梅[5]通過研究小客車自由流速度在不同道路線形條件下的變化規(guī)律來分析道路線形對通行能力產(chǎn)生的影響. McLean[6]曾對丘陵區(qū)雙車道公路上的車輛自由流速度進(jìn)行過研究，他認(rèn)為交通量在300 veh/h下的小客車區(qū)間平均速度可以作為小客車的自由流速度，并建立小客車自由流速度與平面曲度B和縱向梯度H之間的關(guān)系模型.

在出入口對交通流的影響研究方面，建則池[7]認(rèn)為出入口是影響道路運行速度的一個重要因素，認(rèn)為出入口間距與運行速度下降比例密切相關(guān)，進(jìn)而通過對車輛經(jīng)過出入口時的時間延誤進(jìn)行計算，得到了出入口密度與運行速度之間的具體關(guān)系.

綜上所述，現(xiàn)有研究未建立起城市路段交通流影響因素體系，僅單純從一個角度分析道路、交通條件對自由流速度的影響. 本文基于微波檢測器和視頻檢測器數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地研究分析了不同類型影響因素對路段交通流特征的影響，通過非線性回歸的方法和T檢驗的方法評估了各因素對交通流參數(shù)產(chǎn)生的影響，并得出了特征參數(shù)在各影響因素下的折減值.

1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

1.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集

城市快速路和主干路作為城市路網(wǎng)的重要組成部分，承擔(dān)著連接城市各主要分區(qū)和滿足大量出行需求的重要職能. 兩者交通流組成、交通干擾因素以及交通參與者駕駛習(xí)慣均不同，故其交通流變化呈現(xiàn)不同的特征. 論文分別選擇快速路和主干路作為研究對象，定量分析其交通流在不同類型影響因素下的特性.

本研究利用北京市快速路側(cè)安裝的微波檢測器采集道路交通流數(shù)據(jù)，通過發(fā)射微波實現(xiàn)對路段雙向所有車道連續(xù)24 h的監(jiān)測，每隔2 min采集1次交通流信息，包括流量、平均車速以及時間占有率等數(shù)據(jù). 為避免研究結(jié)果的偶然性和局限性，選取北京市多個基礎(chǔ)條件不同的快速路段，路段基本信息見表1.

表1 研究選取快速路基本信息表

與快速路相比，城市主干路屬于典型的間斷流設(shè)施，其限速更低，通行能力受到交叉口信號控制和路段出入口等因素的影響和制約. 研究選取的主干路路段為北京懷柔城區(qū)貫穿南北的主干道(迎賓路)，雙向四車道，限制車速為40 km/h. 迎賓路側(cè)安裝有懸臂式視頻監(jiān)控設(shè)備，通過對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行交通流信息提取和處理，分析不利天氣對主干路交通流的影響.

圖1 北京市區(qū)快速路段和氣象監(jiān)測站的位置關(guān)系圖

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在數(shù)據(jù)處理和分析之前，需明確選取的交通流特征參數(shù)，并確定數(shù)據(jù)分析周期. 通過比較不同分析周期對應(yīng)的速度數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差值，得到以10 min作為分析周期，可以兼顧數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性. 考慮到對道路服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量的評估，研究以道路通行能力(最大流率)、自由流速度和臨界速度作為分析路段交通流特征的主要參數(shù).

交通數(shù)據(jù)的預(yù)處理按照“數(shù)據(jù)篩選—數(shù)據(jù)修復(fù)—數(shù)據(jù)合并”流程進(jìn)行. 數(shù)據(jù)篩選針對單車道交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行，包含交通流基本規(guī)律判別和參數(shù)閾值篩選2個步驟. 以3個參數(shù)關(guān)系為依據(jù)篩選出明顯不合邏輯的數(shù)據(jù)組合，再根據(jù)不同級別道路的限制車速和基本通行能力值以及相關(guān)閾值計算方法，得到參數(shù)的可接受取值范圍如表2，剔除掉取值范圍之外的數(shù)據(jù). 由于原始數(shù)據(jù)采集周期較短，連續(xù)數(shù)據(jù)差異較小，研究決定利用相鄰時段有效數(shù)據(jù)的平均值作為缺失數(shù)據(jù)的替代值.

表2 交通流參數(shù)取值范圍

圖2 速度- 流率散點圖

研究以10 min作為分析周期，需將2 min單車道的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，獲得10 min的單向斷面流率、速度和占有率數(shù)據(jù).

1)斷面流率. 對連續(xù)5個周期的單向各車道流量求和，再乘以車道數(shù)即可得到該斷面的10 min當(dāng)量流率值.

2)平均速度. 首先對2 min周期的單向各車道速度進(jìn)行加權(quán)求和，權(quán)重系數(shù)為本周期各車道流量和斷面流量的比值，計算得到2 min周期的斷面平均車速；再對連續(xù)5個周期的斷面平均車速求均值，即可得到該斷面的10 min平均車速.

3)平均占有率. 首先對2 min周期的單向各車道占有率求均值，獲得斷面平均占有率；再對連續(xù)5個周期的斷面平均占有率求均值，即可得到該斷面的10 min平均占有率.

2 路段交通流影響因素分析

城市道路交通流特性的主要影響因素包括交通設(shè)施的種類、道路平縱線形、道路橫斷面設(shè)計以及道路出入口等，這些因素對道路容量和服務(wù)水平均會產(chǎn)生不同程度的影響.

2.1 連續(xù)流設(shè)施和間斷流設(shè)施

研究分別選取快速路和主干路作為典型連續(xù)流和間斷流交通設(shè)施，分析不同類型設(shè)施交通流特性的差異性. 圖2為快速路和主干路的速度- 流率散點圖.

從圖2中可看出，快速路在較低流量(2 000～4 000 veh/h)、較高速度(60～80 km/h)狀態(tài)下的數(shù)據(jù)分布相對集中，對應(yīng)著路段的穩(wěn)定流狀態(tài)，隨著流量的增加，速度逐漸減小并變得離散，當(dāng)流量達(dá)到7 000 veh/h附近時不再增長，此時速度分布區(qū)間最大，表明路段車流處于擁堵與非擁堵的臨界狀態(tài)，交通流較不穩(wěn)定. 主干路速度- 流率散點表現(xiàn)為負(fù)線性相關(guān)關(guān)系，隨著路段車流量的增加，車輛速度逐漸減小，流率最大值出現(xiàn)在1 500 veh/h附近. 主干路在多數(shù)時段均處于較低流量的穩(wěn)定流狀態(tài)，車輛間距較大，整個路段并未接近或達(dá)到飽和狀態(tài).

2.2 道路線形

研究選取不同平縱線形組合的快速路，通過分析其交通流變化特征，檢驗平縱線形的不同是否會引起道路交通流特性的差異. 圖3為2個不同線形組合的道路在晴天條件下的速度- 流率散點圖，圖3(a)為縱坡不變的直線線形路段，圖3(b)為凸形曲線線形路段.

圖3 速度- 流率散點圖

圖4 速度- 流率散點圖

相比直線路段，凸形曲線路段的交通流呈現(xiàn)出兩端密集、中間稀疏的分布特征. 較低流量、較高速度的狀態(tài)代表路段車輛處于自由流行駛狀態(tài)，此時道路運行車輛較少，服務(wù)水平較高；較高流量、較低速度的狀態(tài)代表路段處于穩(wěn)定流的較差部分，此時交通量的少量增加即有可能導(dǎo)致不穩(wěn)定流的出現(xiàn).

駕駛員在經(jīng)過該路段時由于受平面轉(zhuǎn)彎和縱坡的影響而視距減小，為保證行車安全會自覺放慢車速，當(dāng)路段車流由少逐漸變多時，視距不足會引發(fā)駕駛員更大的不安，從而選擇降低車速并保持更大的安全車距，導(dǎo)致飽和流率顯著降低.

2.3 車道數(shù)量

研究選取單向3車道和4車道的快速路分析其交通流變化特征. 圖4為2個車道數(shù)量不同的道路在晴天條件下的速度- 流率散點圖，圖4(a)為單向3車道路段，圖4(b)為單向4車道路段.

單向3車道路段流量很小時，對應(yīng)自由流速度約為75 km/h，隨著流量的增加，速度逐漸減小. 當(dāng)流量超過4 000 veh/h時，道路容量趨于飽和，道路交通流進(jìn)入不穩(wěn)定流狀態(tài)，此時交通量的小幅增加即有可能引起交通流的紊亂甚至是強制流現(xiàn)象.

單向4車道路段流量很小時，對應(yīng)自由流速度約為90 km/h，隨著流量的增加，速度逐漸減小. 交通量最密集的區(qū)域為4 000～6 000 veh/h之間，流量超過6 000 veh/h的散點較少. 速度- 流量圖中并未出現(xiàn)明顯的臨界狀態(tài)，因此可以推測該路段的通行能力基本可以滿足日常交通需求，路段多數(shù)時段處于較高的服務(wù)水平.

2.4 道路出入口

研究選取快速路基本路段和主路入口(合流影響區(qū))路段，分析其交通流變化特征. 圖5為快速路基本路段和合流影響區(qū)路段在晴天條件下的速度- 流率散點圖，圖5(a)為快速路基本路段，圖5(b)為合流影響區(qū)路段.

圖5 速度- 流率散點圖

相比快速路基本路段，合流影響區(qū)路段的車流受到匝道駛?cè)胲嚵鞯母蓴_，其最大流率明顯降低. 在匯入?yún)^(qū)中，由匝道駛來的車輛試著在相鄰的主線車道上尋找交通流中可利用的間隙，主線最右側(cè)車道的車輛最先受到影響，其中部分車輛選擇變換車道以盡快駛離影響區(qū)，如此導(dǎo)致影響作用進(jìn)一步向內(nèi)側(cè)車道擴散，原先主路交通的穩(wěn)定流狀態(tài)因此被打破. 當(dāng)主路流量較大時交通流的這種影響變化表現(xiàn)得更為明顯.

3 路段交通流特征參數(shù)折減分析

研究分別選取快速路和主干路作為典型連續(xù)流和間斷流交通設(shè)施，選取直線路段和凸形曲線路段、選取單向3車道和單向4車道的快速路以及選速路基本路段和主路入口(合流影響區(qū))路段作為研究對象，定量分析各影響因素對交通流特征參數(shù)的影響程度，驗證各因素是否會對道路交通流變化產(chǎn)生顯著影響.

3.1 影響因素顯著性分析

研究選取快速路在23:00—24:00時段的速度數(shù)據(jù)作為自由流速度樣本，選取主干路單車道流量低于200 veh/h，速度不小于20 km/h的速度作為自由流速度樣本. 分別計算各影響因素下自由流速度樣本的均值及折減百分比，結(jié)果如表3.

利用獨立樣本T檢驗的方法，進(jìn)一步檢驗不同影響因素條件下自由流速度分布是否具有顯著差異. 檢驗結(jié)果如表4.

從樣本的方差齊性檢驗結(jié)果中可知，不同的交通設(shè)施屬性和不同的道路平縱線形條件下，F(xiàn)統(tǒng)計量的sig值0.001<0.05，表明在0.05的顯著性水平下，這2個影響因素下道路自由流速度的方差不同，即自由流速度的離散性具有明顯差別. 不同的車道數(shù)量和道路出入口條件下，F(xiàn)統(tǒng)計量的sig值大于0.05，表明這2種影響因素不會影響車流速度的穩(wěn)定性.

基于自由流速度的獨立樣本T檢驗結(jié)果可知，T統(tǒng)計量的sig值均小于0.05，表明交通設(shè)施屬性、道路平縱線形、車道數(shù)量以及道路出入口等因素對路段自由流速度均產(chǎn)生顯著影響.

3.2 交通流參數(shù)折減分析

通過分析自由流速度數(shù)據(jù)檢驗各影響因素的顯著性，進(jìn)一步分析通行能力和臨界速度在各影響因素下的折減情況. Greenshields模型常用于分析連續(xù)流交通設(shè)施的通行能力，利用快速路交通流數(shù)據(jù)對速度- 流量模型進(jìn)行標(biāo)定，以獲得路段的通行能力. 模型形式如式(1)，式中Q表示流量，V表示速度，Vf表示自由流速度，Kj表示阻塞密度，a和b為模型待定的系數(shù).

表3 自由流速度樣本統(tǒng)計量

表4 自由流速度的獨立樣本T檢驗結(jié)果

(1)

基于快速路速度和流量數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行非線性回歸，得到模型式(2)，擬合度為0.72. 對流量函數(shù)求極值，即得到快速路通行能力等于6 400 veh/h，單車道飽和流率為2 100 veh/h相應(yīng)的臨界速度為42 km/h.

Q=-3.64V2+304.4V

(2)

將主干路的流率數(shù)據(jù)作降序排列，取其前面5%的算數(shù)平均值作為最大流率，計算結(jié)果為1 500 veh/h，單車道最大流率為750 veh/h，對應(yīng)的車流速度為20 km/h. 顯然，快速路的單車道容量和對應(yīng)車輛行駛速度均明顯高于主干路，連續(xù)流設(shè)施具有更大的通行能力并能提供更高的服務(wù)質(zhì)量.

利用同樣的方法對模型(1)進(jìn)行標(biāo)定，獲得不同線形組合類型，車道數(shù)量以及道路出入口類型的快速路段的通行能力和臨界速度值. 具體參數(shù)值及折減情況如圖6、圖7所示.

圖6 影響因素下臨界速度變化

圖7 影響因素下通行能力變化

由3.1的分析可知，主干路自由流速度相對于快速路折減了39.8%，表明連續(xù)流交通設(shè)施能提供給駕駛員更高的服務(wù)水平和更好的駕駛體驗. 相同流量條件下凸形曲線路段的自由流速度相對直線路段折減15.81%，表明受到道路轉(zhuǎn)彎以及凸形豎曲線的影響，駕駛員視距減小，導(dǎo)致自由流速度和道路服務(wù)水平的降低. 相同流量條件下單向4車道路段自由流速度比單向3車道路段增加了16.81%，表明車道數(shù)量的增加使駕駛自由度提高了，駕駛員在保證安全的前提下可以選擇更大的車速行駛. 相同流量條件下合流影響區(qū)路段的自由流速度略低于基本路段，折減了3.97%，表明當(dāng)?shù)缆奋囕v很少時，主路車輛可以選擇靠內(nèi)側(cè)車道行駛，并保持略小于基本路段的自由流車速，基本不受路段入口車輛的干擾.

由圖3可知，快速路的單車道容量和車輛臨界速度均明顯高于主干路，相比間斷流設(shè)施，連續(xù)流設(shè)施具有更大的通行能力并能提供更高的服務(wù)質(zhì)量. 道路線形設(shè)計、車道數(shù)量、合流影響區(qū)對通行能力和臨界速度均產(chǎn)生不同程度的影響.

4 結(jié)論

研究從交通設(shè)施屬性、道路平縱線形、車道數(shù)量以及道路出入口4個方面驗證各因素是否會對道路交通流變化產(chǎn)生顯著性影響. 通過模型回歸的方式計算獲得路段通行能力和臨界速度，并采用獨立樣本T檢驗的方法對比分析單因素不同條件影響下路段自由流速度的差異性，結(jié)果表明，4個因素對道路交通流均產(chǎn)生不同程度的顯著性影響.

通過對各影響因素下路段交通流特征參數(shù)的影響分析可以得到，主干路相對于快速路自由流速度折減了39.8%，通行能力折減了64.29%. 凸形曲線路段相對直線路段自由流速度折減15.81%，通行能力折減了19.05%. 單向4車道路段相比單向3車道路段自由流速度增加了16.81%，通行能力增加了14.29%. 合流影響區(qū)路段的自由流速度略低于基本路段，折減了3.97%，通行能力減少了33.33%.

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Research on Traffic Flow Characteristic Parameters of Urban Road Sections Based on Different Road Conditions

WANG Ru1, WENG Jian-cheng1, QIAO Guo-liang2

(1.Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering (Beijing University of Technology), Beijing 100124, China;2.The National Center of ITS Engineering and Technology, Research Institute of Highway, MOT, Beijing 100088, China)

Taking Beijing expressways and arterial roads as the main objects, this paper analyzed the influence of factors on the urban road traffic flow characteristics using fixed detector data(speed, flow, and occupancy) as well as video data.Based on Greenshields models,this paper developed a nonlinear regression model to estimate the capacity and speed at capacity.The independent-samples T-test was applied to prove that the difference of transport facility type, roadway alignment design, number of lanes and section location resulted in different influence on traffic flow parameters. The results showed that traffic flow parameters were reduced in different degrees by complicated road alignment, less lanes and traffic interference.The interrupted traffic flow on urban arterials was the most significant influence factor, and free-flow speed dropped 39.8%, the roadway capacity reduced 64.29%compared to the uninterrupted flow facilities. The number of lanes also had the influence on the traffic flow; for example, the free-flow speed of four-lane roadways was 16.81% higher than that of three-lane roadways, and the road capacity increased 14.29% when three-lane roadways were converted into four-lane roadways.

traffic flow characteristics; influence factor; road conditions; road capacity; free-flow speed

10.13986/j.cnki.jote.2015.01.002

2014- 10- 20.

國家科技重大專項2013年度“核高基”項目資助(2013ZX01045- 003- 002).

王 茹(1990—)，女，在讀碩士研究學(xué)生，研究方向為交通規(guī)劃與管理. E-mail：wangru0827@126.com.

U 491.1

A

1008-2522(2015)01-08-07