杭州市交通拥堵路网分布特征研究

侯树展，李 燕，毛燕武

(1.浙江省城市治理研究中心，杭州 310002；2. 浙江大学，杭州 310012)

杭州市交通拥堵路网分布特征研究

侯树展1,2，李 燕1，毛燕武1

(1.浙江省城市治理研究中心，杭州 310002；2. 浙江大学，杭州 310012)

通过对杭州市近3年交通拥堵路段分布数据的统计分析，提出以交通拥堵概率作为衡量路段交通拥堵发生频率的指标。按照工作日、节假日、周六日等3类日期分别对杭州交通拥堵路段的分布情况进行了定量描述；以10等阶拥堵概率统计结果为基础，对不同拥堵概率路段占路网的比例及分布位置进行了探讨。提出当前杭州市的交通拥堵特征主要表现为晚比早堵、南比北堵，以时间上的偶发性拥堵和地点上的点拥堵为主，并提出了拥堵概率相对较大的路段、交叉口等的分布范围，可以为后续重点突破、全面疏导地治理杭州市交通拥堵提供决策支持。

杭州；交通拥堵概率；交通监测；分布特征；

0 引 言

杭州市是国内较早开展城市道路交通拥堵监测平台建设和数据发布的城市之一。如何充分利用这些数据资源对道路网的交通拥堵进行有效地评价和分析，制定相应的拥堵治理方案，已成为城市治堵工作的重要课题[1]。已有研究利用监测平台的相关数据在交通拥堵特征[2-3]、交通拥堵指数变化规律[4]等方面取得了一定的研究成果，但是主要集中在交通拥堵宏观分布特点等的定性和一定程度的定量分析上，缺乏对拥堵路段分布特征的深层次定量研究。本文从交通拥堵分布概率的角度，对不同拥堵概率条件下工作日、节假日、周六日等拥堵路段的分布特征进行了定量分析。

1 数据概况

1.1 数据来源

以杭州市交通拥堵指数实时监测平台[5]对外发布的每天早、晚高峰主城区发生交通拥堵的路段和交叉口的统计信息为基础，选择了2012年9月至2015年3月期间路网交通拥堵的分布地点数据作为分析样本，时间跨度共计942天，其中早高峰有效数据924条，数据有效率为98.1%；晚高峰有效数据932条，数据有效率为98.9%，满足数据分析的需要。

1.2 主要衡量指标

在分析过程中，以50m长度作为分析单元将全部监测路网均分为22587个路段，利用交通拥堵概率作为每个路段单元拥堵严重性的衡量指标。

交通拥堵概率是指在一定的数据统计周期内某区域或路段发生交通拥堵的天数与数据统计周期的比值，计算方法如下式所示：

式中，PC为交通拥堵概率，%；X为某路段出现交通拥堵的天数，天；N为统计周期的天数，天。

交通拥堵概率指标从统计学的角度定量描述在统计周期内路段出现交通拥堵的概率，分析城市交通拥堵的空间分布规律，为定向、定点进行交通拥堵治理提供决策支持。

2 交通拥堵的路段分布特点

根据2012年9月1日-2015年3月31日的统计数据，在统计时段内早高峰共有12945个路段曾经发生拥堵，累计占监测路段总长度的57.31%；而晚高峰则有13075个路段曾经发生拥堵，占监测路段总长度的57.90%，略高于早高峰的拥堵比例。

2.1 工作日拥堵路段分布

提取2012年9月1日-2015年3月31日期间所有工作日交通拥堵路段的分布数据，共得到早高峰有效数据630条，晚高峰有效数据634条。图1用拥堵累积分布强度图表示了统计周期内，工作日早、晚高峰交通拥堵路段的分布概况。图中，随着拥堵概率的增大，路段的颜色逐渐加深为红色。通过对比发现：拥堵路段分布南北差异明显，早高峰的大概率拥堵路段主要分布在北部，而晚高峰时则主要分布在南部，如图1中红色路段所示。

a.早高峰 b.晚高峰

对不同拥堵概率按10等阶进行统计分析(如表1)，得到：在拥堵概率≤10%时，早高峰拥堵路段数占路网的比例为34.87%，大于晚高峰的33.18%，说明早高峰的偶发性拥堵比晚高峰多，拥堵路段分布相对分散；在(10,60]、(80,100]拥堵概率区间，晚高峰的拥堵路段数大于早高峰，晚高峰高拥堵概率的路段比例较大，常发性拥堵更为突出，特别是在(80,90]拥堵概率区间内，晚高峰拥堵路段数占路网的比例是早高峰的2.25倍。

表1 工作日早、晚高峰不同拥堵概率路段的比例

2.2 节假日拥堵路段分布

在数据周期范围内，共有节假日74天。从地点分布上来看(如图2)，早高峰大概率拥堵路段少于晚高峰；区域通道(如早高峰的上塘高架、晚高峰的中河高架)、车辆场站、景区周边(如西湖东岸湖滨地区)等地区是节假日交通拥堵的易发路段。

a.早高峰 b.晚高峰

从不同拥堵概率路段占路网的比例来看(如表2)，在拥堵概率≤40%的区间内，早高峰的拥堵路段占路网的比例大于晚高峰；而在拥堵概率>40%区间内，晚高峰的拥堵路段数多于早高峰，晚高峰拥堵更为严重。

表2 节假日早、晚高峰不同拥堵概率路段的比例分布

2.3 周六日拥堵路段分布

在数据统计周期内，共有周六日227天。其中，早高峰数据有效天数220天，晚高峰为224天。总体来看，晚高峰大拥堵概率的路段数明显要多于早高峰，与工作日、节假日的情况一致；从地点分布上来看，西湖东岸湖滨地区、上塘高架(大关路以南段)和中河高架(体育场路以北段)等均是早、晚高峰交通拥堵的常发路段，如图3所示。

a.早高峰 b.晚高峰

如表3所示，在拥堵概率大于10%时，各10等阶拥堵概率分布区间内，晚高峰发生拥堵的路段数占路网的比例均大于早高峰，说明节假日晚高峰的交通拥堵比早高峰要严重得多。

表3 周六日早、晚高峰不同拥堵概率路段的比例分布

2.4 工作日与非工作日拥堵路段分布特征对比

通过对工作日、节假日、周六日等三类日期早、晚高峰期间交通拥堵概率与相应概率路段占拥堵路段比例的关系的分析发现(如图4、图5所示)：发生拥堵的概率与相应路段占拥堵路段总量的比例二者之间的关系曲线在(10,20]区间发生较大转折，在(0,10]拥堵概率区间的路段占拥堵路段的较大部分，比例一般在60%以上，所以偶发性拥堵是交通拥堵发生的主要方式；在拥堵概率(10,20]区间，相应路段占拥堵路段总数的比例迅速下降到10%左右，并随拥堵概率的增大而逐渐减小。

在早高峰，周六日拥堵概率在(0,10]区间的路段占比最大，达到74.33%，节假日其次，且二者比工作日大5个百分点以上，说明周六日、节假日发生偶发性拥堵的路段占拥堵量的比例大于工作日。

图4 工作日与非工作日早高峰拥堵概率与

而在晚高峰，工作日及非工作日拥堵概率在(0,10]区间的路段占拥堵路段的比例有所下降，说明晚高峰的拥堵发生路段相对集中。节假日拥堵概率在(0,10]区间的拥堵路段占比最大，周六日与工作日基本相近。

图5 工作日与非工作日晚高峰拥堵概率与

3 特定拥堵概率条件下的拥堵路段分布

主要对较大拥堵概率路段分别按工作日、节假日、周六日三类日期进行重点分析，为拥堵易发路段的治理提供依据。

3.1 工作日

通过对拥堵概率在(90,100]区间的工作日拥堵路段分布数据的统计分析(如图6)，可以得到拥堵路段的主要分布地点是：

(1)早高峰：上塘路(大关路以南附近段)、上塘路—德胜路交叉口、德胜路—东新路交叉口、上塘路(环城北路以北附近段)、西溪路—紫荆花路交叉口、建国南路—西湖大道(市第三医院及城站周边)、中河南路—望江路交叉口、中河南路(复兴立交周边)、同协路(机场路以北附近段)等。

(2)晚高峰：教工路(文三路以南附近段)、教工路-天目山路交叉口、莫干山路(文一路与文二路之间)、天目山路(莫干山路以西附近段)、中河北路-体育场路交叉口及周边、环城西路—北山街交叉口、庆春路(中河北路以西附近段)、平海路(中河北路以西附近段)、解放路(湖滨周边)、中河北路—西湖大道交叉口、中河北路—河坊街交叉口、建国南路(城站周边)、中河南路—万松岭路交叉口等。

a.早高峰 b.晚高峰

3.2 节假日

通过对节假日拥堵概率在(80,100]范围内的路段进行提取(如图7)，得到：

早高峰的拥堵路段主要是：解放路(湖滨周边)、建国南路(城站周边)。

晚高峰的拥堵路段主要是：北山街(断桥至环城西路段)、中河北路—天水巷交叉口、平海路(龙翔桥周边)、解放路(湖滨周边)、建国南路(城站周边)、中河南路—望江路交叉口、中河南路—万松岭路交叉口等。

a.早高峰 b.晚高峰

3.3 周六日

通过对周六日拥堵概率在(80,100]范围内的路段进行提取，得到拥堵路段主要分布在：

(1)早高峰：大关路—赵伍路交叉口、上塘路—德胜路交叉口、上塘路—环城北路交叉口及周边、解放路(湖滨周边)、平海路(龙翔桥周边)、建国南路—西湖大道交叉口及周边、中河南路—万松岭路交叉口等。

(2)晚高峰：大关路—赵伍路交叉口、上塘路—德胜路交叉口、上塘路—环城北路交叉口及周边、解放路(湖滨周边)、平海路(龙翔桥周边)、建国南路—西湖大道交叉口及周边、中河南路—万松岭路交叉口、中河南路—万松岭隧道交叉口、北山街—保路交叉口、环城西路—凤起路交叉口、延安路—高银街交叉口、中河南路、望江路交叉口、秋涛路—清江路交叉口等。

a.早高峰 b.晚高峰

综合以上对工作日、节假日、周六日拥堵易发路段的分布情况可以发现：拥堵点、段主要发生在两类区域：一是复杂交叉口及其周边区域；二是大型人流集散地及其周边区域，如车站、医院、商场等。

4 结 语

综合以上对杭州市主城区交通拥堵路段分布特点的分析，可以得到以下结论：

(1)晚比早堵。特定拥堵概率条件下晚高峰比早高峰更拥堵。在(0,10]区间，早高峰拥堵路段比例高于晚高峰；而在(10,100]区间，晚高峰则多于早高峰。早高峰拥堵路段相对分散，晚高峰拥堵路段相对集中。

(2)以偶发性拥堵为主。从对拥堵路段分布的统计分析来看，早高峰有65%以上的路段的拥堵概率≤10%；晚高峰有60%以上的路段拥堵概率≤10%。工作日拥堵概率>50%的路段数占拥堵总量的10%左右，而节假日和周六日均<10%。

(3)拥堵形式主要以点拥堵为主，部分路段形成相对较长的线状拥堵。在拥堵概率>10%的10等阶分布图上，拥堵路段主要在交叉口、大型人员集散地等点状分布为主。

杭州市的交通拥堵治理已经进入精细化阶段，对城市交通拥堵分布特征进行定量化分析是交通拥堵治理的前提和基础。本文的定量研究成果将为杭州市交通拥堵治理措施、政策的制定提供决策依据。

[1]乐华．如何借助拥堵指数平台提升道路通行效率[J]．道路交通管理, 2014,(4): 32-33.

[2]梁丽娟, 郑瑾, 裴洪雨, 等．城市交通拥堵现状评价方法与应用—以杭州市为例[C]．第八届中国智能交通年会，2013.

[3]杨莹莹．杭州市道路交通高峰拥堵成因分析与对策研究[J]．城市道桥与防洪, 2012,(7):15-18,28.

[4]凌小静．杭州市城市交通拥堵治理对策思考[C]．城乡治理与规划改革—2014中国城市规划年会，2014.

[5]韩瞡．杭州有了权威发布的交通拥堵指数[N]．杭州日报，2013-03-04(08).

Urban Traffic Congestion Distribution Characteristics of Hangzhou

HOU Shu-zhan1,2,LI Yan1, MAO Yan-wu1

(1．Center for Urban Governance Studies, Hangzhou 310002, China;2．Zhejiang University, Hangzhou 310012, China)

Traffic congestion road data from 2012 to 2015 of Hangzhou was used for statistical analysis. The traffic congestion probability was proposed to indicate the frequency of traffic congestion on the urban streets in the data period. All days of the data were grouped into three categories, such as Workday, Holiday and Weekend. Based on the classification of days, the traffic congestion distribution was analyzed in a quantitative manner. And traffic congestion probability was divided every 10 percent. The rule of correspondence was studied between congestion probability and congestion road sections’length proportion to the highway network length. The main congested road sections were listed by morning peak, evening peak for Workday, Holiday and Weekend. On Hangzhou urban streets, the evening traffic congestion is worse than morning, southern part worse than northern part of the city. And the main congestion always happened occasionally and probably at intersections and other area of population aggregation.

traffic congestion probability; traffic monitoring;distribution characteristics

2014-06-09

侯树展(1983-)，男，山东临沂人，助理研究员，博士，E-mail：576091449@qq.com。

U491.1 ?

A ?

0.3969/j.issn.1671-234X.2015.03.0010

1671-234X(2015)03-0045-07