VISSIM仿真技術(shù)在高架路擁堵治理中的應(yīng)用

趙秀云　王健

摘 要

高架路作為現(xiàn)代有效的立體交通體系，是城市發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物。采用VISSIM交通仿真軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析，通過分析仿真計算的結(jié)果找出造成高架路交通擁堵的主要原因，隨后在平峰時段和高峰時段，分別提出不同的調(diào)控方案對交通擁堵情況進行緩解，并對其進行仿真模擬計算，驗證調(diào)控措施對改善交通擁堵現(xiàn)象的有效性，為解決高架路交通擁堵提出對策和相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞

交通仿真;高架路;擁堵

中圖分類號： U491 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457 . 2020 . 06 . 84

1 交通數(shù)據(jù)采集

主要對高架主路、出入口匝道、匝道與地面道路連接區(qū)的交通流進行實際調(diào)查采集。調(diào)查的時段分為平峰時段和高峰時段，在大量的調(diào)查數(shù)據(jù)中選擇15：30-16：30作為平峰時段，17：30-18：30作為高峰時段，對其進行數(shù)據(jù)分析和仿真模擬，高峰時段的選擇依據(jù)是該時段內(nèi)道路的交通流接近飽和，結(jié)果的可靠性相對較高。數(shù)據(jù)在采集過程中主要采用的是人工采集的方式，每5分鐘統(tǒng)計一次，主要對主路、入口和出口的交通量進行采集，為了節(jié)約時間減少意外傷害，主要針對小汽車和大車兩種車型進行采集。

2 交通擁堵原因分析

2.1 平峰時段交通擁堵原因分析

（1）流量。入口匝道處的交通流量相對波動較大，造成該現(xiàn)象的主要原因在于高架橋上主路外側(cè)車道的行車流量和該處的行駛車輛相互影響。

（2）速度。入口匝道處車輛的行駛速度也存在和上述交通流量一樣的變化規(guī)律，道路內(nèi)側(cè)不僅行駛速度高于外側(cè)道路，而且內(nèi)側(cè)道路的交通流量也比外側(cè)道路的高。

（3）密度。高架橋主路的內(nèi)側(cè)車道和外側(cè)車道在密度分布上存在著一定的差距，內(nèi)側(cè)車道密度的波動相對較小，分布在20veh/km至30veh/km之間，外側(cè)車道密度的波動相對較大，分布在20veh/km至50veh/km之間，最大值為52veh/km;內(nèi)側(cè)車道的服務(wù)水平為C級，而外側(cè)車道的服務(wù)水平為E級。

（4）排隊長度。高架主路的車流排隊現(xiàn)象呈現(xiàn)周期性變化，此種變化與入口匝道交通流量的周期性變化是相吻合的，在對高架橋交通擁堵治理時，有必要對駛?cè)胲囕v的交通流量進行控制。

2.2 高峰時段交通擁堵原因分析

（1）流量。入口匝道處的交通流量相對波動較大，造成該現(xiàn)象的主要原因在于高架橋上主路外側(cè)車道的行車流量和該處的行駛車輛相互影響。高架橋主路外側(cè)道路上的行車流量隨著入口匝道處的流量的波動而發(fā)生變化。如果入口匝道處的車流量相對較大，會導(dǎo)致高架橋主路外側(cè)道路上的車流量相對減小;相反情況下，會導(dǎo)致高架橋主路外側(cè)道路上的車流量相對增大。

（2）速度。高架橋主路上外側(cè)車道的行車速度呈現(xiàn)周期性的變化，主路外側(cè)車道的行車速度比內(nèi)側(cè)車道的行車速度低，內(nèi)側(cè)車道行車速度一般為15km/h至30km/h，外側(cè)車道行車速度一般為5km/h至25km/h。

（3）密度。高架橋上主路道路的外側(cè)車道密度比內(nèi)側(cè)車道密度較高，外側(cè)車道密度一般在80veh/km至100veh/km之間，波動相對較小;內(nèi)側(cè)車道密度一般在60veh/km至100veh/km之間，波動相對較大，特別是在31分鐘到49分鐘之間的時間段內(nèi)，波動更為頻繁。經(jīng)判斷分析，該時段，內(nèi)側(cè)車道的服務(wù)水平為E級，外側(cè)車道的服務(wù)水平為F級。

（4）排隊長度。車輛排隊現(xiàn)象非常嚴重，其長度在40veh-110veh，并且波動非常明顯，最大值為115veh。并且排隊長度的變化具有一定的周期性，主要受入口匝道上游的交叉口信號控制的影響。當(dāng)駛?cè)胲囕v的交通數(shù)量增大時，交織區(qū)域內(nèi)的行駛車輛相互之間的干擾顯著，就會產(chǎn)生排隊增長，出現(xiàn)交通擁堵的現(xiàn)象，相反，就不會出現(xiàn)較多的排隊車輛。

3 交通擁堵控制策略

3.1 平峰時刻控制策略

在平峰時段，交織區(qū)出現(xiàn)交通擁堵的現(xiàn)象具有一定的偶然性，車輛的排隊長度是驟然增加的。主要是因為入口匝道駛?cè)氲能囕v數(shù)量偶然增大造成的，因此，需對其進行控制?？刂七^程中應(yīng)用的主要工作原理是檢測高架橋上游和高架橋上游的占有率，用高架橋的通行能力作為條件進行約束，并借助信號燈的控制對入口處駛?cè)氲能囕v交通流量進行控制。

3.2 高峰時刻控制策略

對于高峰時刻而言，高架橋上的交通擁堵現(xiàn)象非常嚴重，接近于交通癱瘓，對其進行控制主要時通過對入口匝道進行定時調(diào)節(jié)，具體的調(diào)節(jié)措施取決于高架與入口銜接處上游流量、銜接處下游道路通行能力、駛?cè)肓髁咳咧g的關(guān)系，當(dāng)上游流量和下游通行能力相同時，就會出現(xiàn)高架擁堵的現(xiàn)象，此時可以采取停止車輛駛?cè)敫呒艿氖侄螌矶卢F(xiàn)象進行緩解。通過上一節(jié)的研究發(fā)現(xiàn)，在高峰時段，應(yīng)將高架橋的入口匝道臨時關(guān)閉。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)研究對象的高峰時段一般集中在7：00-9：00和17：00-20：00。

4 控制改善方案評價

4.1 平峰時刻改善效果

4.1.1 交織區(qū)密度

采取控制措施以后，高架橋主路的內(nèi)側(cè)車道和外側(cè)車道在密度分布波動相對平緩，內(nèi)側(cè)車道的密度一般在20veh/km左右，外側(cè)車道的密度為20veh/km-30veh/km之間，最大值為31veh/km。可以判斷出內(nèi)側(cè)車道的服務(wù)水平接近于B級，外側(cè)車道的服務(wù)水平為C級?？梢钥闯霾扇∪肟谠训栏袘?yīng)控制措施后，道路的服務(wù)水平有了明顯的提高，尤其是外側(cè)車道，提升了2個等級，進而說明采取該控制措施對于提高平峰時段高架橋交織區(qū)的道路服務(wù)水平有效果。

4.1.2 主路最大排隊長度

采取控制措施以后，幾乎不會出現(xiàn)排隊現(xiàn)象了，而排隊長度的最大值也減小到2veh。通過對該時段，控制前后高架主路停車次數(shù)的對比可以得出，采取入口匝道感應(yīng)控制措施可以有效地減少行駛車輛的停車次數(shù)。由此可見，該控制措施能夠有效地緩解高架橋上主路行駛車輛的排隊現(xiàn)象。

4.2 高峰時刻改善效果

4.2.1 交織區(qū)密度

采取對入口匝道進行關(guān)閉的控制措施后，內(nèi)側(cè)車道和外側(cè)車道的密度波動都相對較小，內(nèi)側(cè)車道的密度在40veh/km左右，外側(cè)車道的密度為40veh/km至60veh/km之間，最大值為58veh/km。此時，內(nèi)側(cè)車道的服務(wù)水平接近于D級，外側(cè)車道的服務(wù)水平為E級?？梢钥闯霾扇θ肟谠训肋M行關(guān)閉的控制措施后，道路的服務(wù)水平有了一定的提高，進而說明采取該控制措施對于提高高峰時段高架橋交織區(qū)的道路服務(wù)水平有效果。

4.2.2 主路最大排隊長度

采取入口匝道關(guān)閉控制措施以后，車輛排隊長度大大地減小了，其數(shù)值在0veh-10veh左右，最大值為11veh，多個時間段內(nèi)沒有出現(xiàn)排隊現(xiàn)象。通過對該時段，控制前后高架主路停車次數(shù)的對比可以得出，采取入口匝道關(guān)閉控制措施可以有效地減少行駛車輛的停車次數(shù)。由此可見，該控制措施能夠有效地緩解高架橋上主路行駛車輛的排隊現(xiàn)象。

5 結(jié)束語

通過以上分析可以看出，采取入口匝道感應(yīng)控制措施對于平峰時段的道路擁堵現(xiàn)象能夠有效地緩解，采取入口匝道暫時關(guān)閉控制措施對于高峰時段的道路擁堵現(xiàn)象也能夠起到緩解的效果。由此可見，此次研究過程中，采取的控制措施對于緩解高架橋的交通擁堵現(xiàn)象是有效果的。為后續(xù)開展高架橋擁堵治理的研究分析提供了一種新的思路。

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