重庆市城市道路信号交叉口机动车交通特性研究

吴波，王春萱，李木子

（1重庆市建设委员会 重庆 400014 2重庆交通大学 重庆 400074）

重庆市城市道路信号交叉口机动车交通特性研究

吴波1，王春萱1，李木子2

（1重庆市建设委员会 重庆 400014 2重庆交通大学 重庆 400074）

在城市道路网中，平面交叉口是城市道路通行能力和交通安全的瓶颈。由于社会经济、文化背景、道路环境等的不同，不同地区的交通活动表现出不同的行为特征。本文采用视频技术和人工观测技术，研究了重庆市机动车在市政道路信号平面交叉口时的交通特征，为交叉口立体空间设计和信号配时优化提供了基础数据。

信号交叉口；机动车；车头时距；交通特征

1 引言

截至2007年，重庆市机动车拥有量已达到141万辆，并以年均18%的速度增长。相对于机动车拥有量的快速增长，道路基础设施的建设与交通管理相对滞后，交通需求与交通供给之间产生尖锐矛盾，道路拥挤现象突出。重庆主城区多数信号平面交叉口都存在通行能力不足的情况，特别是在早晚高峰期，平面交叉口处交通堵塞严重，是交通安全事故的高发地点。因此，为了实现平面交叉口的信号优化，最大限度地取得既有交叉口的最大利用效率，有必要对信号交叉口的机动车交通特征、行人交通特征以及交通冲突特征进行研究。

本文主要立足于重庆市主城区信号交叉口，采用视频技术和人工观测技术，研究了机动车在道路信号平面交叉口时的交通特征。

2 城市道路平面交叉口交通特征点分析

在城市道路网中，平面交叉口是城市道路通行能力和交通安全的瓶颈。交通流进入交叉口时，由于车辆行驶方向不同而产生分流，车辆在分流时，驾驶员往往先要减速观察行进方向的交通情况，并判断分流的可能性，从而影响了车辆进入交叉口的通畅性。分流方向越多，干扰就越严重；交通流从出口道路引出时要产生合流，车辆需减速缓行，同时对交通产生干扰。另外，来自不同方向的直行、左转交通流在交叉口内交叉，形成冲突点；车辆通过冲突点时有相互挤、碰、冲撞的可能。冲突点越多，对交通安全及道路通行能力的影响越大。从产生冲突点的交通状态分析可知，冲突点对交通的干扰和引发交通事故的可能性比分流点和合流点都大。

平面交叉口的冲突点随着相交道路数量的增加而急剧增加（如表1），严重影响平面交叉口交通顺畅性和安全性。因此，可采用立交、交通渠化、物理隔离等措施在空间上减少交通冲突，提高交叉口的通行能力和交通安全性。

表1 信号控制交叉口冲突点数目

3 平面交叉口机动车交通特性分析

3.1 信号交叉口机动车的车头时距

3.1.1 车头时距的测量方法

车头时距是指前后两辆车通过车行道上某一点的时间差。一般以两车的(前)保险杠通过该点的时间差来度量。车辆进入引道后，如果为红灯信号，则要在停车线前排队等候(如图1)，一旦绿灯开始显示，则排队车辆顺次驶过停车线。以停车线为基准，可以观测到车辆驶过停车线的车头时距。第一个车头时距定义为绿灯显示开始时间到第一辆车(前)保险杠驶过停车线所经历的时间，第二个车头时距定义为第二辆车与第一辆车的(前)保险杠越过停车线的时间差，以此类推，可观测到其它车头时距。

图1 信号交叉口进口道车辆排队示意图

由于进行数据采集的路口大部分都划分了机动车左转专用车道，故在此分别对直行专用车道和左转专用车道的车头时距进行调查和分析。

3.1.2 机动车道排队车头时距

在早晚高峰时对重庆市信号交叉口机动车车道的车头时距进行观测，得到不同的数值，然后进行统计分析，见表2。

表2 信号交叉口机动车车头时距统计表

由表2可以看出，早高峰机动车车头时距置信度为99%的置信区间为2.49～3.01，即车头时距主要为3；晚高峰机动车车头时距置信度为99%的置信区间为2.59～3.16，即车头时距主要为3。早高峰时机动车的车头时距最大值为9.98，最小值为0.86；晚高峰时机动车的车头时距为10.63，最小值为0.93。说明两峰期的车头时距差别不大，两峰期车头时距数值的变化范围都比较大，但从置信度分别为95%和99%的置信区间和图2、图3可以看出N值的集中度较好。

图2 早高峰时机动车车头时距直方图

图3 晚高峰时机动车车头时距直方图

通过对某个典型信号交叉口机动车车头时距进行统计，得到机动车交通流在信号交叉口车头时距的变化情况，如图4所示。

图4 某信号交叉口平均排队车头时距折线图

从图4可以看出，信号交叉口排队车头时距具有以下特点：排队车辆中前三辆车的车头时距分布比较分散。这是由于第一辆车的驾驶员必须注意信号显示转换为绿灯，并对此做出反应，加速通过路口；此外，车辆停车位置也是影响车头时距分散的原因之一。队列中的第二辆车，除了在第一辆车开始起动的同时，可部分地出现反应时间和加速时间外，与第一辆车经历的过程相似；第二辆车通过停车线速度比第一辆车速度要快，因为增加了一辆车的空间长度用于加速，它的车头时距仍然较长；第三辆和第四辆车以同样的过程通过交叉口，每一辆车的车头时距都比前一辆短些。一般经过五、六辆(根据观测地点不同结果有所差异)车后，车辆运行速度趋于稳定。观测表明，第一辆车的车头时距相对第二和第三辆车的车头时距较小，这是由于第一辆车离停车线较近，并且对反应时间估计充分的原因。但其分布的离散程度较大，也反应了驾驶员对信号反应的差异。饱和车头时距是随着不同的地点而存在着一定的差异，对具体信号交叉口，应通过实际观测确定饱和车头时距。

3.3.3 车辆组成对车头时距的影响

目前，城市道路上运行的车辆，大体上可划分为两种类型：小型车(两轴小客车或微型车)、大型车(两轴卡车及大客车)。在混合车流中，大型车对整个车道车头时距的影响主要有两个方面：一是自身影响：车身长，行驶速度低、加速性能小，致使这些车辆通过交叉口时间要比小型车长；二是大型车对小型车产生阻滞作用，并由此导致整个车道饱和流量下降。当车队仅由小型车组成时，车头时距的波动范围较小，而当车队中混入大型车时，平均车头时距与大型车的比例有关。根据观测发现小型车尾随小型车的车头时距较小，一般为2.58秒，这是由于小型车车身较短，车辆机动性能较好的原因；大型车尾随大型车的车头时距比小型车尾随小型车的车头时距相对要大得多，车头时距为3.58秒。如表3所示。

表3 不同车辆组成情况下的车头时距

4 摩托车的交通特性研究

在重庆市城市道路中摩托车和汽车混合行驶，而且摩托车占有一定的比例。摩托车车流与汽车车流在道路上行驶的行为和特征上存在较大差异。摩托车体积较小，运行灵活，可以随意在机动车车道中穿行。摩托车车流行驶状态与汽车车流的运行状态存在很大区别，因此，我们需要对它进行研究。

4.1 摩托车到达方式

当交叉口为红灯信号，摩托车从上游道路驶入信号交叉口进口道。当驾驶员看到红灯信号时,开始减速慢行，经调查分析，其开始减速分布区域如图5所示。90%以上的摩托车在离停车线100m以内开始减速。摩托车一般多集中在道路右侧车道行驶，在接近停车线以后才开始根据行驶方向要求转换车道。

当摩托车减速后，在接近停车线时开始采取制动停车措施。图6是红灯时段摩托车在停车线前开始制动时离停车线的距离分布。由图6可以看出，将近90%摩托车制动在30m以内，其中42%的摩托车在极慢的速度下才开始采取停车操作，这部分摩托车在已经停车等待的汽车边利用剩余道路空间向前钻行，并不与汽车一样在停车线前线性地排队等待。

图5 红灯时段摩托车减速距离分布

图6 红灯时段摩托车制动距离分布

4.2 摩托车通过停车线的特征

根据调查观测发现,摩托车在绿灯信号前2～4s开始启动，车辆由停车线后的堆积状态转化为疏散状态。至绿灯始亮4～8s之后，摩托车流开始呈现为较稳定的疏散状态。一般在绿灯亮后2～4s左右存在一个车流小高峰。同一车道宽度下，转弯车道的饱和流量与直行车道一致。在观测中还发现车道数与摩托车的疏散形态没有太大的关系，但车道宽度对摩托车的疏散率有直接的影响。

5 结论

通过对重庆市信号交叉口机动车交通流特性的研究，以及对大量交叉口的实际观测，可以看出交叉口渠化对交叉口的通行能力的影响很大。左转专用车道是否设置左转弯待行区，会影响到左转弯车辆的启动损失。若左转车道设置有左转弯待转区，则可缩短左转头车等待对向直行尾车通过的时间，减少启动损失。是否设置左、右转专用车道，对机动车车头时距的影响很大。如果交叉口不设置左、右转专用车道，左、右转车辆和直行车混行，致使彼此间互相干扰，不仅车头时距比较大而且相互间的冲突也很大，延误增加、通行能力较低。在交叉口机动车组成中摩托车含量相对较大的地区，需充分考虑摩托车在信号交叉口的停等特性，可设置摩托车专用停等区，降低摩托车对汽车的干扰。

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责任编辑：余咏梅

参考

最环保、经济的楼房拆除法

最近，在日本东京的市中心，施工人员正在对一栋20层大楼实施拆除。与传统的大楼解体工程从最高一层开始自上而下进行拆除的方法相反，此次作业采用了一种独特的从一楼开始解体的施工技术。

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这项拆除新技术的最大优点是，拆除时的粉尘可减少三成，因而有利于城市的环境保护。由于在低处作业，粉尘的飘散面积和噪声的扩散面积也都大大减小。此外，工效提高了，施工人员减少了。工期也可缩短一半左右，而且比起高处作业来也更为安全。为进一步减少作业中的粉尘和噪声，技术人员正探索在大楼地下实施拆除的可能：只要大楼有地下室，作业就完全可以在地下进行，由此，既脏又乱的作业现场就被巧妙地隐蔽起来。

Traffic Characteristics Research of Motor Vehicle atSignalized Intersections in Chongqingng

In urban road network,the intersections are bottlenecks of capacity and traffic safety.Because of the differentsocio-economic,culturalbackgrounds,road environment,the transportactivities showed differentbehavioral characteristics in different regions.In this paper,we used video technology and artificialobservation techniques to study the traffic characteristics of motor vehicle at Signalized Intersections in Chongqing,which can provide basic date for three-dimensionaldesign and signalmatching of intersections.

signalized intersections;headway;motor vehicle;traffic characteristics

TU 984.191

：A

：1671-9107（2010）02-0001-04

重庆市建设科技项目（城科字2007第82号）

10.3969／j.issn.1671-9107.2010.2.001

2009-12-25

吴波（1963-），男，硕士，重庆市建委总工程师。王春萱（1976-），男，大学本科，工程师。