面向城市的DPSIR-5S1T交通擁堵評(píng)價(jià)模型研究——以合肥市為例

汪傳雷，吳雯宇，吳海輝，秦 浩，劉蘭鳳

(1.安徽大學(xué) 商學(xué)院，合肥 230601；2.安徽大學(xué) 物流與供應(yīng)鏈研究中心，合肥 230601)

據(jù)《中國主要城市交通分析報(bào)告》，2017年我國重點(diǎn)城市交通擁堵狀況下降2.45%，但是全國仍然有26%的城市在通勤高峰處于擁堵狀態(tài)，擁堵延時(shí)指數(shù)大于1的城市占全國城市比重維持在半數(shù)以上，達(dá)到55%[1]。城市公共道路交通擁堵問題已經(jīng)引起社會(huì)范圍內(nèi)的普遍關(guān)注，政府也積極出臺(tái)《城市公共交通規(guī)劃編制指南》(交運(yùn)發(fā)[2014]236號(hào))、《城市公共交通“十三五”規(guī)劃綱要》(交運(yùn)發(fā)[2016]126號(hào))等一系列政策，優(yōu)化城市交通結(jié)構(gòu)布局、提高公共交通供給效率和質(zhì)量、促進(jìn)城市公共交通有序發(fā)展，進(jìn)而緩解城市交通擁堵。但是，交通供需矛盾及人、車、路之間沖突導(dǎo)致城市交通擁堵問題難以得到根本解決，部分城市擁堵情況仍然嚴(yán)峻，如2017年濟(jì)南高峰擁堵延時(shí)指數(shù)為2.067、成都實(shí)施尾號(hào)限行政策后高峰擁堵程度僅下降0.9%等。如何評(píng)價(jià)一個(gè)城市交通擁堵狀況?城市交通擁堵主要受到哪些因素影響?如何治理城市交通擁堵?這些問題關(guān)系提升城市公共交通服務(wù)能力和水平，以更高效的服務(wù)使居民有更多的獲得感和幸福感。

結(jié)合DPSIR模型和5S要素模型，考慮時(shí)間要素T，構(gòu)建基于DPSIR-5S1T的城市交通擁堵評(píng)價(jià)模型，選擇合肥市易發(fā)生擁堵的四個(gè)交通路口收集數(shù)據(jù)，利用熵值法計(jì)算權(quán)重，根據(jù)權(quán)重結(jié)果分析各項(xiàng)指標(biāo)因素對(duì)路口交通狀況影響程度并提出治堵對(duì)策。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)交通擁堵成因及治理

城市公共道路交通擁堵造成的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和安全方面損失是世界各國共同面臨并亟待解決的難題，國內(nèi)外學(xué)者就城市交通擁堵成因及解決交通擁堵策略進(jìn)行考量：首先，構(gòu)建模型并結(jié)合數(shù)學(xué)方法分析擁堵問題。Johansson(2006)結(jié)合前人擁堵成本模型，論證通勤者給其他通勤車輛帶來的燃油損耗和磨損成本增加[2]；程琳和王煒(2006)把交通擁堵產(chǎn)生原因歸結(jié)為路段交通量超過路段容量，若交通流量不斷增加，擁堵地點(diǎn)會(huì)持續(xù)延伸，最終導(dǎo)致路段交通運(yùn)行癱瘓[3]；趙紅軍和馮蘇葦(2015)考慮環(huán)境代價(jià)構(gòu)建交通擁堵收費(fèi)模型，論證擁堵收費(fèi)緩解交通擁堵有效性[4]。其次，運(yùn)用博弈論對(duì)交通擁堵展開研究。Levionson(2005)將非合作博弈理論應(yīng)用于交通擁堵問題，認(rèn)為擁堵收費(fèi)可以將出行成本最小化[5]；曾鸚和李軍(2013)使用合作博弈理論分析交通擁堵網(wǎng)絡(luò)問題，驗(yàn)證交通擁堵收費(fèi)合理性的同時(shí)提高城市道路資源配置效率[6]。最后，建立指標(biāo)體系結(jié)合大數(shù)據(jù)研究擁堵治理。王妍穎和黃宇(2016)借鑒德州擁堵評(píng)價(jià)體系中TTI、PTI和延誤指標(biāo)Delay，結(jié)合北京環(huán)路交通監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立北京交通擁堵指標(biāo)體系，描述北京道路交通擁堵特征[7]；王卉彤、劉傳明、趙浚竹(2018)將高德地圖計(jì)算的擁堵延時(shí)指數(shù)作為城市擁堵影響指標(biāo)，從供給和需求兩個(gè)角度分析職住分離對(duì)城市交通擁堵影響機(jī)制[8]。

通勤者出行過程中對(duì)路徑的選擇受到具體道路情景影響：路口周邊停車場數(shù)量、公交車站數(shù)量、是否有大型商圈、政府公共服務(wù)中心數(shù)量等。已有研究主要從城市道路分布狀態(tài)、路段交通量、公共交通體系和擁堵網(wǎng)絡(luò)等宏觀層面對(duì)交通擁堵產(chǎn)生原因和表現(xiàn)形態(tài)進(jìn)行分析，或者從微觀視角如單中心城市規(guī)模、出行成本、城市道路資源配置效率和職住平衡等對(duì)具體城市具體路段交通狀況進(jìn)行測度。但是，綜合考慮城市交通系統(tǒng)內(nèi)外部影響要素如交通設(shè)施空間和結(jié)構(gòu)布局、交通情景、出行者特征，以及交通時(shí)間情景，構(gòu)建交通擁堵評(píng)價(jià)模型尚不多見。

(二)DPSIR模型和5S要素模型及其應(yīng)用

DPSIR模型是OECD在1993年結(jié)合PSR和DSR模型提出的廣泛應(yīng)用于描述和分析環(huán)境問題的評(píng)價(jià)模型[9]，分為驅(qū)動(dòng)力要素(Driving Force)、壓力要素(Pressure)、狀態(tài)要素(State)、影響要素(Impact)和響應(yīng)要素(Response)五個(gè)相互作用的評(píng)價(jià)指標(biāo)[10]。驅(qū)動(dòng)力要素是由于各種內(nèi)外動(dòng)力改變對(duì)交通擁堵產(chǎn)生影響，一般與社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長和人類活動(dòng)相關(guān)。壓力要素通過人類活動(dòng)、社會(huì)生產(chǎn)關(guān)系和其他消費(fèi)方式影響交通狀態(tài)，是促使擁堵發(fā)生變化的直接因素，也是驅(qū)動(dòng)力要素表現(xiàn)形式。狀態(tài)要素是在交通供需矛盾、驅(qū)動(dòng)力要素和影響要素共同作用下交通擁堵的表現(xiàn)方式。影響要素是由交通擁堵給居民乃至整個(gè)社會(huì)帶來的正面或負(fù)面影響。響應(yīng)要素是應(yīng)對(duì)與交通擁堵相關(guān)的驅(qū)動(dòng)力、壓力和影響要素，社會(huì)、政府、保險(xiǎn)公司、交通管理者以及通勤者等采取的對(duì)策。張兵和鄧衛(wèi)(2011)利用DPSIR模型打造經(jīng)濟(jì)圈網(wǎng)絡(luò)交通評(píng)價(jià)體系[11]；金丹和董曉(2018)結(jié)合DPSIR模型構(gòu)建徐州市綠色交通發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用AHP-熵值法分析評(píng)價(jià)綠色交通發(fā)展水平[12]；范厚明、徐振林和張銳(2018)利用DPSIR模型構(gòu)建城市低碳交通評(píng)價(jià)體系及論述各指標(biāo)相互關(guān)系，以此為低碳交通發(fā)展提供依據(jù)[13]。

5S模型是Edward教授1999年根據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)原理從全局角度研究事件要素構(gòu)成和各要素之間關(guān)系的模型[14]，包括流體要素(Streams)、結(jié)構(gòu)要素(Structures)、空間要素(Spaces)、情境要素(Scenarios)和社會(huì)要素(Societies)。流體要素描述通勤者、機(jī)動(dòng)車輛和交通設(shè)施之間相互關(guān)系或影響?？臻g要素通過數(shù)量、矢量和度量等方式提供信息，描述交通設(shè)施空間布局。結(jié)構(gòu)要素描述交通硬件設(shè)施狀態(tài)和特征。情景要素根據(jù)現(xiàn)時(shí)場景為通勤者提供查詢和瀏覽等信息服務(wù)。社會(huì)要素在交通系統(tǒng)中承擔(dān)著不同服務(wù)功能和角色。熊勵(lì)、薛珊和張蕓(2013)將5S模型與大數(shù)據(jù)背景下智慧交通結(jié)合，構(gòu)建城市交通用戶行為模型[15]；熊勵(lì)、楊淑芬和張蕓(2018)以大數(shù)據(jù)為背景，構(gòu)建基于5S的城市擁堵理論模型，以徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為工具，結(jié)合上海市三大擁堵路段交通數(shù)據(jù)預(yù)測交通狀況，進(jìn)而提出改善城市交通建議[16]。

雖然學(xué)者分別運(yùn)用DPSIR和5S模型對(duì)交通擁堵進(jìn)行分析，但是缺少二者結(jié)合研究交通擁堵評(píng)價(jià)。針對(duì)上述問題，從通勤者、交通車輛、道路狀況等城市交通構(gòu)成要素出發(fā)，運(yùn)用DPSIR模型和5S要素理論結(jié)合時(shí)間要素T構(gòu)建面向城市的DPSIR-5S1T城市公共道路交通擁堵評(píng)價(jià)模型，結(jié)合合肥市典型性的四個(gè)擁堵路口交通數(shù)據(jù)，利用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重，并結(jié)合定量模型提出對(duì)策建議。

二、基于熵值法的DPSIR-5S1T交通擁堵評(píng)價(jià)模型

(一)城市交通擁堵評(píng)價(jià)要素

利用DPSIR模型與5S模型中各要素相互作用關(guān)系，結(jié)合描述交通擁堵情景的時(shí)間要素T，包括出行時(shí)間是否為早晚高峰和出行時(shí)刻等，構(gòu)建DPSIR-5S1T模型，其中：DPSIR對(duì)應(yīng)要素構(gòu)成外部要素，5S和T構(gòu)成內(nèi)部要素，外部要素變動(dòng)影響內(nèi)部要素。城市交通擁堵受到包括但不限于社會(huì)發(fā)展、人類活動(dòng)、交通流量、交通設(shè)施建設(shè)等諸多因素影響，梳理與交通擁堵相關(guān)要素，歸納DPSIR-5S1T模型要素特征，如表1所示。

表1 DPSIR-5S1T交通擁堵評(píng)價(jià)模型要素

政策如《城市公共交通“十三五”規(guī)劃綱要》(交運(yùn)發(fā)[2016]126號(hào))《關(guān)于保障城市軌道交通安全運(yùn)行的意見》(國辦發(fā)[2018]13號(hào))、《國務(wù)院關(guān)于城市優(yōu)先發(fā)展公共交通的指導(dǎo)意見》(交運(yùn)發(fā)[2018]368號(hào))等。

隨著城市化程度加深，人類活動(dòng)在城市空間中份額逐漸提升，加大工作與生活之間場所距離，人們職住分離狀況加劇。當(dāng)城市居民職住分離程度嚴(yán)重時(shí)，通勤者會(huì)頻繁地使用機(jī)動(dòng)車并延長出行時(shí)間，導(dǎo)致交通擁堵；居民通勤及城市物流配送距離和次數(shù)增加導(dǎo)致機(jī)動(dòng)車數(shù)量和流量增長對(duì)交通供給造成壓力，如物流服務(wù)水平要求優(yōu)化城市交通設(shè)施布局。一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平?jīng)Q定常駐人口和流動(dòng)人口數(shù)量，進(jìn)而決定居民日常出行所需交通設(shè)施和工具數(shù)量，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平越高，居民出行方式、出行頻率對(duì)交通需求越迫切，矛盾疊加可能加劇交通擁堵。同時(shí)，政策變化會(huì)影響城市一段時(shí)期交通布局和建設(shè)，進(jìn)而對(duì)交通擁堵產(chǎn)生影響。

道路交通擁堵給居民生活造成一系列負(fù)面影響，如降低行車速度、增加通勤者出行時(shí)間和油耗、增加交通事故發(fā)生頻率等，進(jìn)而加劇擁堵嚴(yán)重程度，甚至威脅到通勤者人身安全。交通參與者和管理者考量緩解城市公共道路交通擁堵對(duì)策，突破傳統(tǒng)交通擁堵解決方案運(yùn)行中的狀態(tài)極限，提高通勤者出行舒適度、便捷度和安全性等。

(二)基于DPSIR-5S1T的交通擁堵評(píng)價(jià)模型

綜合分析交通擁堵影響因素，利用DPSIR-5S1T模型中各要素關(guān)系，構(gòu)建基于DPSIR-5S1T模型的交通擁堵評(píng)價(jià)模型框架，如圖1所示。

圖1 基于DPSIR-5S1T模型的交通擁堵評(píng)價(jià)模型

(三)熵值法計(jì)算機(jī)理及步驟

熵值法可用于計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)離散程度，判斷指標(biāo)影響事件程度，測量系統(tǒng)混亂程度或事件隨機(jī)性。使用熵值法確定權(quán)重包括以下步驟：

第一，原始數(shù)據(jù)歸一化處理。設(shè)n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)矩陣為：X=(xij)n*m，同質(zhì)化后數(shù)據(jù)矩陣為：A=(aij)n*m。

第二，標(biāo)準(zhǔn)化處理統(tǒng)一指標(biāo)單位，將指標(biāo)絕對(duì)值轉(zhuǎn)換為相對(duì)值：

正向指標(biāo)：X’ij=

(1)

負(fù)向指標(biāo)：X’ij=

(2)

其中x’ij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值(i=1，2…，n；j=1，2…，m)。

第三，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象占該指標(biāo)比重：

(3)

第四，計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)熵值：

(4)

其中k=1/ln(n)>0，所以ej≥0

第五，計(jì)算信息熵冗余度：dj=1-ej

(5)

(6)

第七，計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象綜合得分：

(7)

選取DPSIR-5S1T交通擁堵評(píng)價(jià)模型內(nèi)部六個(gè)可量化要素作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中社會(huì)要素“是否商圈或大型辦公區(qū)”，表示區(qū)域人流量和車流量較多，即商業(yè)發(fā)達(dá)或者辦公集中區(qū)域，用0和1數(shù)值量化，0代表不是商圈或大型辦公區(qū)，1代表是商圈或大型辦公區(qū)。計(jì)算指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)值越大，表示對(duì)交通擁堵影響越大，即該指標(biāo)變動(dòng)會(huì)給交通擁堵帶來較大變化。

三、合肥市DPSIR-5S1T交通擁堵案例分析

(一)合肥市交通概況

查閱合肥市地圖、安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒、合肥交通運(yùn)輸局官網(wǎng)、合肥市公交集團(tuán)有限公司官方網(wǎng)站等，梳理合肥市交通基本情況如下：合肥繞城高速將四區(qū)及肥東縣囊括在內(nèi)并貫通京臺(tái)高速、滬陜高速、蕪合高速、蚌合高速；機(jī)場高速銜接滬陜高速、合肥繞城高速、市內(nèi)長江西路和方興大道。合肥市公共交通擁有200條公交線路：162條常規(guī)線路、5條BRT線路、25條特色服務(wù)線、8條機(jī)場線路；南北向一號(hào)線和東西向二號(hào)線2條地鐵已通車，沿途歷經(jīng)47個(gè)站點(diǎn)和1個(gè)換乘中心，以及在建3、4、5號(hào)線；全市路網(wǎng)結(jié)構(gòu)由放射狀的高架系統(tǒng)與一環(huán)二環(huán)路之間無縫銜接，徽州大道和金寨路高架貫穿南北，長江路與繁華大道連接?xùn)|西方向。合肥擁有新橋國際機(jī)場，合肥站、合肥南站等四個(gè)火車站以及合肥汽車站、明光路汽車站等多個(gè)汽車站。截止2018年5月，合肥市機(jī)動(dòng)車保有量已經(jīng)超過200萬量[17]，達(dá)到全國各大城市中等水平。2017年首次進(jìn)駐全國擁堵城市top7，交通擁堵里程比例和常發(fā)擁堵道路比例2項(xiàng)描述擁堵指標(biāo)進(jìn)入全國前30名，平均行程時(shí)間排名第四(53.16分鐘)，嚴(yán)重影響人們的獲得感和幸福感，緩解乃至消除交通擁堵愈發(fā)迫切。

(二)數(shù)據(jù)來源

根據(jù)合肥交通運(yùn)輸管理處公布的相關(guān)道路信息以及實(shí)地調(diào)研合肥市擁堵道路具體狀況，選擇合肥市十大擁堵路段中具有代表性的4個(gè)路口收集數(shù)據(jù)。首先是位于最擁堵老城區(qū)三孝口的長江中路與金寨路交口，新華書店、城隍廟步行街、安農(nóng)大、合肥師范學(xué)院、杏花公園等人群積聚場所均分布于周邊，擁堵狀況嚴(yán)峻；其次是進(jìn)出市區(qū)、政務(wù)區(qū)和濱湖新區(qū)的重要交通樞紐繁華大道與金寨南路交口，周邊有包括安醫(yī)大二附院、安徽國際會(huì)展中心、徽?qǐng)@等人流量和物流量較大場所；再次是位于合肥南站正北方的祁門路與廬州大道交口，周邊有科大南區(qū)、建工技師學(xué)院等高校，以及給路口帶來階段性人車流量(高鐵出發(fā)前乘客大量涌入、高鐵到達(dá)后乘客大量涌出)的合肥南站；最后是位于天鵝湖附近的集賢路與習(xí)友路交口，合肥大劇院、政務(wù)雙子大樓、安徽廣電中心等合肥市標(biāo)志性建筑物分布與此。

構(gòu)建指標(biāo)體系必須遵循科學(xué)有效性、簡明重要性、時(shí)效性和獨(dú)立性原則[18]，考量《中華人民共和國道路交通安全法》和道路擁堵影響因素研究[19-21]，結(jié)合實(shí)際交通狀況，從影響城市交通人流量和車流量較大的要素入手，通過合肥市政府信息公開網(wǎng)收集路口平均通行速度(km/h)、停車場和酒店數(shù)量(個(gè))、公交站點(diǎn)與地鐵口和高架數(shù)量(個(gè))、小區(qū)數(shù)量(個(gè))、是否商圈或大型辦公區(qū)(是/否)、平均通過路口時(shí)間(秒)數(shù)據(jù)。為保障數(shù)據(jù)一致性、可信度、合理性、有效性，選取2018年5月1日—2018年5月30日路口一千米以內(nèi)(含一千米)數(shù)據(jù)平均值作為交通擁堵影響因素分析對(duì)象。原始數(shù)據(jù)來源于實(shí)地調(diào)研且結(jié)合微信城市熱力圖等交通軟件對(duì)區(qū)域進(jìn)行衛(wèi)星地圖觀測：停車場和酒店數(shù)量、公交站點(diǎn)與地鐵口和高架數(shù)量、小區(qū)數(shù)量、是否商圈或大型辦公區(qū)是四個(gè)短期內(nèi)數(shù)量不變的指標(biāo)。每天變化的指標(biāo)是平均通行速度和平均通過路口時(shí)間，則借助高德地圖《中國主要城市交通分析報(bào)告》搜集并計(jì)算，通過路口時(shí)間=路口長度/平均通行速度。利用上述方法收集30天數(shù)據(jù)并加以匯總，得到圖2和圖3、表2。

圖2 四個(gè)路口路段平均通行速度原始數(shù)據(jù)

圖3 四個(gè)路口平均通過路口時(shí)間原始數(shù)據(jù)

路段平均通行速度公交站點(diǎn)與地鐵口和高架數(shù)量停車場和酒店數(shù)量小區(qū)數(shù)量是否商圈或大型辦公區(qū)平均通過路口時(shí)間 金寨路與長江中路交口24.12216224116.27 繁華大道與金寨南路交口25.4416342113 祁門路與廬州大道交口30.8521351703.5 集賢路與習(xí)友路交口32.8411352007.2 總計(jì)112.896916682229.97

(三)計(jì)算結(jié)果分析

運(yùn)用上述熵值法計(jì)算影響因素權(quán)重，結(jié)果如表3。

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)熵值、信息熵冗余度和各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

將DPSIR模型與5S要素和時(shí)間要素T結(jié)合應(yīng)用于交通擁堵分析，構(gòu)建依托熵值法的DPSIR-5S1T交通擁堵評(píng)價(jià)模型，對(duì)合肥市四個(gè)交叉路口數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)并進(jìn)行以下分析，計(jì)算四個(gè)路口綜合得分，即擁堵程度排名，如圖4。

圖4 四個(gè)路口綜合得分

由上圖可見，金寨路與長江中路交口在四個(gè)路口中綜合得分最高(7.73)，擁堵程度最嚴(yán)重，其次是繁華大道與金寨南路交口(3.48)和祁門路與廬州大道交口(3.11)，集賢路與習(xí)友路交口(2.11)擁堵程度最小。

進(jìn)一步確定時(shí)段如早晚高峰時(shí)刻交通擁堵狀況，統(tǒng)計(jì)擁堵程度最高的金寨路與長江中路交口在5月1日(路段平均通行速度最低，為20.13km/h，即30天內(nèi)擁堵最嚴(yán)重)凌晨5點(diǎn)到夜間23點(diǎn)的擁堵延時(shí)指數(shù)，即交通擁堵狀態(tài)下車輛的通過時(shí)間與交通順暢狀態(tài)下車輛通過時(shí)間比值，分析不同時(shí)間段交通狀態(tài)，如圖5。

圖5 金寨路與長江中路交口5月1日擁堵延時(shí)指數(shù)變化

根據(jù)表3、圖4和5，發(fā)現(xiàn)：

第一，“是否商圈或大型辦公區(qū)”所占權(quán)重最大，為68.79%，對(duì)交通擁堵影響程度最大。商業(yè)綜合體等是人們進(jìn)行社交或商業(yè)活動(dòng)的場所，也是城市主要繁華場所之一，辦公、餐飲、游玩、娛樂、購物、健身、零售和批發(fā)等服務(wù)業(yè)吸引大量除工作外交通出行的人車流量，尤其是晚高峰和節(jié)假日，若商業(yè)綜合體停車場設(shè)施不足和不便，增加通勤者停車時(shí)間和機(jī)動(dòng)車占道可能性，同時(shí)商業(yè)綜合體進(jìn)出口瓶頸也會(huì)增加交通擁堵。

第二，“停車場和酒店數(shù)量”及“公交站點(diǎn)與地鐵口和高架數(shù)量”權(quán)重占比基本相同，分別為3.71%和3.04%。一方面，停車場老舊且出入口設(shè)計(jì)不合理，非智能停車場難以做到車牌識(shí)別或藍(lán)牙遠(yuǎn)距離讀卡，進(jìn)出停車場取卡交費(fèi)過程浪費(fèi)時(shí)間，導(dǎo)致利用率低且停車?yán)щy；酒店和賓館所處路段往往匯集人車流量，增加停車設(shè)施需求，加劇道路交通壓力。另一方面，公交站點(diǎn)與地鐵口和高架出入口，匯集人流和車流出入，特別是到站時(shí)間人流量大。而“小區(qū)數(shù)量”是6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重最小的，僅0.76%，可見小區(qū)居民日常通勤雖然可能造成交通擁堵，但是小區(qū)一旦成熟則配套設(shè)施和停車場較完善，可以滿足日常生活，影響交通不大。

第三，“平均通過路口時(shí)間”指標(biāo)權(quán)重為22.92%，但是“路段平均通行速度”權(quán)重僅為0.78%，對(duì)城市道路交通擁堵影響程度很小。雖然每條道路、每個(gè)路口均設(shè)置限制行駛最高速度，但是隨著擁堵情況日益嚴(yán)重以及配備紅綠燈，路口行車速度普遍低于車道限速。通過路口時(shí)間與通勤者自身通過路口方式及特征存在關(guān)聯(lián)，時(shí)間越長，擁堵越嚴(yán)重，且插隊(duì)、隨意掉頭、亂闖紅綠燈等行為會(huì)增加擁堵時(shí)長；而遵守交通規(guī)則、按照指示燈和交警指揮前進(jìn)則會(huì)緩解擁堵。

第四，特定路段擁堵狀況存在差異。全天來看，從上午7：00到晚上21：00均處于擁堵狀態(tài)；上午7：00-10：00擁堵延時(shí)指數(shù)存在一個(gè)上升下降過程，早高峰7：30-9：00擁堵狀況明顯，特別是8：00達(dá)到區(qū)間擁堵延時(shí)指數(shù)峰值2.1，絕大部分單位上班時(shí)間集中于9：00之前，通勤密度較集中；中午11：00-15：00上班族利用午休時(shí)間外出吃飯或者辦事，無論自駕車或者乘出租車網(wǎng)約車均會(huì)增加車流量，擁堵延時(shí)指數(shù)存在一個(gè)上升再下降的過程，12：00達(dá)到區(qū)間峰值1.8；下午17：00到晚上21：00是車流量高峰，處于擁堵狀態(tài)，特別是20：00達(dá)到全天擁堵延時(shí)指數(shù)峰值2.5，下午到晚上嚴(yán)重?fù)矶鲁掷m(xù)時(shí)間長。

四、結(jié)論與對(duì)策

構(gòu)建DPSIR-5S1T模型從驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、影響、響應(yīng)方面結(jié)合流體、結(jié)構(gòu)、空間、社會(huì)、時(shí)間等系統(tǒng)評(píng)價(jià)交通擁堵，運(yùn)用熵值法基于合肥市交通擁堵狀況確定指標(biāo)權(quán)重：“是否商圈或大型辦公區(qū)”權(quán)重最大、“平均通過路口時(shí)間”權(quán)重次之、“停車場和酒店數(shù)量”及“公交站點(diǎn)與地鐵口和高架數(shù)量”權(quán)重接近分列第三和第四、“路段平均通行速度”權(quán)重較小排名第五、“小區(qū)數(shù)量”權(quán)重最小，據(jù)此分析城市交通路口擁堵差異性。

第一，加快商圈去中心化，配套建設(shè)高質(zhì)量交通服務(wù)設(shè)施建設(shè)。大型商圈的高度集中，引發(fā)城市外圍區(qū)域進(jìn)入主城區(qū)的較遠(yuǎn)距離交通出行，大大增加日常通勤交通數(shù)量。因此，應(yīng)加強(qiáng)規(guī)劃統(tǒng)籌，優(yōu)化商圈、地鐵、高架布局，吸引企業(yè)落戶非商圈密集區(qū)發(fā)展，分散車流和人流，同時(shí)協(xié)調(diào)安排公共交通站點(diǎn)，提高公共交通服務(wù)質(zhì)量，增加軌道交通與公交、共享單車銜接，利用新一代信息技術(shù)，加強(qiáng)商圈道路和路口交通智能化監(jiān)控和管理，降低和避免不合理開發(fā)行為給城市道路交通造成的弊端。

第二，引導(dǎo)公共服務(wù)車輛合理規(guī)劃作業(yè)時(shí)間，實(shí)行錯(cuò)峰出行。合理安排灑水車、掃地車、垃圾車、城市配送車輛等活動(dòng)時(shí)間，有條件實(shí)施物流車輛在晚上21點(diǎn)到次日6點(diǎn)進(jìn)行作業(yè)，降低出行高峰和擁堵延時(shí)指數(shù)高值交通壓力。同時(shí)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)搭建完善共享智慧交通控制平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)收集和分析進(jìn)而統(tǒng)一交通指揮調(diào)度，依托移動(dòng)大數(shù)據(jù)打造ITS智慧交通鏈，降低貨車與掛車行駛和停車過程對(duì)城市交通造成的壓力。

第三，融合現(xiàn)代科技技術(shù)與交通規(guī)劃，平衡通勤者工作生活距離。借助出行軟件減少信息不對(duì)稱，節(jié)約路途時(shí)間，增加出行效率；利用GPS/BDS、GIS、云計(jì)算、車聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星遙感等現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)技術(shù)完善交通設(shè)計(jì)、優(yōu)化道路資源配置，減少車輛排隊(duì)等待時(shí)間；依托云計(jì)算+區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享，破除“信息孤島”現(xiàn)象，適度集中生活、工作與商業(yè)區(qū)，降低職住分離對(duì)交通擁堵造成的壓力。

第四，提升政府及其交通運(yùn)輸部門服務(wù)能力，落實(shí)用心服務(wù)職能。結(jié)合交通布局引導(dǎo)城市發(fā)展，完善交通設(shè)施建設(shè)，規(guī)劃公交車專用車道和交通點(diǎn)，加大智能停車場覆蓋范圍，提倡共享單車和分時(shí)租賃等創(chuàng)新交通模式，提高道路運(yùn)輸和通行效率，適度分散需求和補(bǔ)充供給，調(diào)節(jié)交通供需不均，保障交通綠色暢通。

第五，提高通勤者文明交通意識(shí)，實(shí)現(xiàn)道路暢通運(yùn)行?！叭恕笔墙煌ɑ顒?dòng)主體，通勤過程隨意更換車道、無視交通信號(hào)燈、道路違規(guī)占道等不文明交通行為，極易造成擁堵。因此，廣泛開展文明交通教育，避免行人和機(jī)動(dòng)車違法占道，實(shí)現(xiàn)機(jī)動(dòng)車文明駕駛；引導(dǎo)調(diào)控通勤者理性規(guī)劃和選擇出行時(shí)間及方式，避開早晚高峰出行。

第六，發(fā)揮交通管理人員主觀能動(dòng)性，積極推進(jìn)各方面監(jiān)管工作實(shí)施。在借助通勤者自身約束和社會(huì)制約解決擁堵的同時(shí)，應(yīng)強(qiáng)化交通管理人員引領(lǐng)監(jiān)督作用，充分發(fā)揮獎(jiǎng)罰兩個(gè)方面的激勵(lì)作用，尤其是針對(duì)可能帶來巨大人車流量的公園、博物館、美術(shù)館、名人館、政府辦公區(qū)、政府服務(wù)中心等做好交通預(yù)案，保證城市交通系統(tǒng)合理有序運(yùn)行。