不同道路条件对城市路段交通流特征的影响研究

王 茹， 翁剑成， 乔国梁

(1.交通工程北京市重点实验室(北京工业大学)， 北京 100124；2.国家智能交通系统工程技术研究中心(交通运输部公路科学研究院)， 北京 100088)



不同道路条件对城市路段交通流特征的影响研究

王 茹1， 翁剑成1， 乔国梁2

(1.交通工程北京市重点实验室(北京工业大学)， 北京 100124；2.国家智能交通系统工程技术研究中心(交通运输部公路科学研究院)， 北京 100088)

以北京市快速路和主干路作为研究对象，基于微波检测器和视频检测器数据，研究城市路段交通流特征的影响因素. 论文利用非线性回归的方法确定路段的通行能力和临界速度值，并采用独立样本T检验的方法评估交通设施属性、道路平纵线形、车道数量以及道路出入口4个因素对交通流参数产生的影响. 研究结果表明，城市道路受到间断流设施影响、线形复杂化、车道减少以及出入口车流干扰等因素的影响，城市基本路段的自由流速度、通行能力及临界速度均有不同程度的降低. 其中间断流设施对交通流特征参数的影响最为明显，间断流设施相对于连续流设施自由流速度减少了39.8%，通行能力折减了64.29%. 车道数对自由流速度的影响次之，单向4车道比单向3车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； 影响因素； 道路条件； 通行能力； 自由流速度

交通流自由流速度受道路与交通条件的影响，包括车道宽度与侧向净空、车道数量、立交间距、平面与纵断面线形、限速、照明条件以及天气条件等. 此外，自由流速度还与车辆的动力性能和驾驶员的驾驶特性有关. 自由流速度是道路设施所能提供的运行条件的一种体现，是道路通行能力和服务水平分析的基础[1-3].

国内外相关研究分析了道路线形对交通流自由流速度和通行能力的影响. 刘江[4]认为双车道公路的通行能力影响因素众多，平纵线形是影响双车道公路通行能力的主要因素. 赵杏梅[5]通过研究小客车自由流速度在不同道路线形条件下的变化规律来分析道路线形对通行能力产生的影响. McLean[6]曾对丘陵区双车道公路上的车辆自由流速度进行过研究，他认为交通量在300 veh/h下的小客车区间平均速度可以作为小客车的自由流速度，并建立小客车自由流速度与平面曲度B和纵向梯度H之间的关系模型.

在出入口对交通流的影响研究方面，建则池[7]认为出入口是影响道路运行速度的一个重要因素，认为出入口间距与运行速度下降比例密切相关，进而通过对车辆经过出入口时的时间延误进行计算，得到了出入口密度与运行速度之间的具体关系.

综上所述，现有研究未建立起城市路段交通流影响因素体系，仅单纯从一个角度分析道路、交通条件对自由流速度的影响. 本文基于微波检测器和视频检测器数据，系统地研究分析了不同类型影响因素对路段交通流特征的影响，通过非线性回归的方法和T检验的方法评估了各因素对交通流参数产生的影响，并得出了特征参数在各影响因素下的折减值.

1 数据采集及预处理

1.1 基础数据采集

城市快速路和主干路作为城市路网的重要组成部分，承担着连接城市各主要分区和满足大量出行需求的重要职能. 两者交通流组成、交通干扰因素以及交通参与者驾驶习惯均不同，故其交通流变化呈现不同的特征. 论文分别选择快速路和主干路作为研究对象，定量分析其交通流在不同类型影响因素下的特性.

本研究利用北京市快速路侧安装的微波检测器采集道路交通流数据，通过发射微波实现对路段双向所有车道连续24 h的监测，每隔2 min采集1次交通流信息，包括流量、平均车速以及时间占有率等数据. 为避免研究结果的偶然性和局限性，选取北京市多个基础条件不同的快速路段，路段基本信息见表1.

表1 研究选取快速路基本信息表

与快速路相比，城市主干路属于典型的间断流设施，其限速更低，通行能力受到交叉口信号控制和路段出入口等因素的影响和制约. 研究选取的主干路路段为北京怀柔城区贯穿南北的主干道(迎宾路)，双向四车道，限制车速为40 km/h. 迎宾路侧安装有悬臂式视频监控设备，通过对视频数据进行交通流信息提取和处理，分析不利天气对主干路交通流的影响.

图1 北京市区快速路段和气象监测站的位置关系图

1.2 数据预处理

在数据处理和分析之前，需明确选取的交通流特征参数，并确定数据分析周期. 通过比较不同分析周期对应的速度数据标准偏差值，得到以10 min作为分析周期，可以兼顾数据质量和完整性. 考虑到对道路服务水平和服务质量的评估，研究以道路通行能力(最大流率)、自由流速度和临界速度作为分析路段交通流特征的主要参数.

交通数据的预处理按照“数据筛选—数据修复—数据合并”流程进行. 数据筛选针对单车道交通流数据进行，包含交通流基本规律判别和参数阈值筛选2个步骤. 以3个参数关系为依据筛选出明显不合逻辑的数据组合，再根据不同级别道路的限制车速和基本通行能力值以及相关阈值计算方法，得到参数的可接受取值范围如表2，剔除掉取值范围之外的数据. 由于原始数据采集周期较短，连续数据差异较小，研究决定利用相邻时段有效数据的平均值作为缺失数据的替代值.

表2 交通流参数取值范围

图2 速度- 流率散点图

研究以10 min作为分析周期，需将2 min单车道的交通流数据进行合并处理，获得10 min的单向断面流率、速度和占有率数据.

1)断面流率. 对连续5个周期的单向各车道流量求和，再乘以车道数即可得到该断面的10 min当量流率值.

2)平均速度. 首先对2 min周期的单向各车道速度进行加权求和，权重系数为本周期各车道流量和断面流量的比值，计算得到2 min周期的断面平均车速；再对连续5个周期的断面平均车速求均值，即可得到该断面的10 min平均车速.

3)平均占有率. 首先对2 min周期的单向各车道占有率求均值，获得断面平均占有率；再对连续5个周期的断面平均占有率求均值，即可得到该断面的10 min平均占有率.

2 路段交通流影响因素分析

城市道路交通流特性的主要影响因素包括交通设施的种类、道路平纵线形、道路横断面设计以及道路出入口等，这些因素对道路容量和服务水平均会产生不同程度的影响.

2.1 连续流设施和间断流设施

研究分别选取快速路和主干路作为典型连续流和间断流交通设施，分析不同类型设施交通流特性的差异性. 图2为快速路和主干路的速度- 流率散点图.

从图2中可看出，快速路在较低流量(2 000～4 000 veh/h)、较高速度(60～80 km/h)状态下的数据分布相对集中，对应着路段的稳定流状态，随着流量的增加，速度逐渐减小并变得离散，当流量达到7 000 veh/h附近时不再增长，此时速度分布区间最大，表明路段车流处于拥堵与非拥堵的临界状态，交通流较不稳定. 主干路速度- 流率散点表现为负线性相关关系，随着路段车流量的增加，车辆速度逐渐减小，流率最大值出现在1 500 veh/h附近. 主干路在多数时段均处于较低流量的稳定流状态，车辆间距较大，整个路段并未接近或达到饱和状态.

2.2 道路线形

研究选取不同平纵线形组合的快速路，通过分析其交通流变化特征，检验平纵线形的不同是否会引起道路交通流特性的差异. 图3为2个不同线形组合的道路在晴天条件下的速度- 流率散点图，图3(a)为纵坡不变的直线线形路段，图3(b)为凸形曲线线形路段.

图3 速度- 流率散点图

图4 速度- 流率散点图

相比直线路段，凸形曲线路段的交通流呈现出两端密集、中间稀疏的分布特征. 较低流量、较高速度的状态代表路段车辆处于自由流行驶状态，此时道路运行车辆较少，服务水平较高；较高流量、较低速度的状态代表路段处于稳定流的较差部分，此时交通量的少量增加即有可能导致不稳定流的出现.

驾驶员在经过该路段时由于受平面转弯和纵坡的影响而视距减小，为保证行车安全会自觉放慢车速，当路段车流由少逐渐变多时，视距不足会引发驾驶员更大的不安，从而选择降低车速并保持更大的安全车距，导致饱和流率显著降低.

2.3 车道数量

研究选取单向3车道和4车道的快速路分析其交通流变化特征. 图4为2个车道数量不同的道路在晴天条件下的速度- 流率散点图，图4(a)为单向3车道路段，图4(b)为单向4车道路段.

单向3车道路段流量很小时，对应自由流速度约为75 km/h，随着流量的增加，速度逐渐减小. 当流量超过4 000 veh/h时，道路容量趋于饱和，道路交通流进入不稳定流状态，此时交通量的小幅增加即有可能引起交通流的紊乱甚至是强制流现象.

单向4车道路段流量很小时，对应自由流速度约为90 km/h，随着流量的增加，速度逐渐减小. 交通量最密集的区域为4 000～6 000 veh/h之间，流量超过6 000 veh/h的散点较少. 速度- 流量图中并未出现明显的临界状态，因此可以推测该路段的通行能力基本可以满足日常交通需求，路段多数时段处于较高的服务水平.

2.4 道路出入口

研究选取快速路基本路段和主路入口(合流影响区)路段，分析其交通流变化特征. 图5为快速路基本路段和合流影响区路段在晴天条件下的速度- 流率散点图，图5(a)为快速路基本路段，图5(b)为合流影响区路段.

图5 速度- 流率散点图

相比快速路基本路段，合流影响区路段的车流受到匝道驶入车流的干扰，其最大流率明显降低. 在汇入区中，由匝道驶来的车辆试着在相邻的主线车道上寻找交通流中可利用的间隙，主线最右侧车道的车辆最先受到影响，其中部分车辆选择变换车道以尽快驶离影响区，如此导致影响作用进一步向内侧车道扩散，原先主路交通的稳定流状态因此被打破. 当主路流量较大时交通流的这种影响变化表现得更为明显.

3 路段交通流特征参数折减分析

研究分别选取快速路和主干路作为典型连续流和间断流交通设施，选取直线路段和凸形曲线路段、选取单向3车道和单向4车道的快速路以及选速路基本路段和主路入口(合流影响区)路段作为研究对象，定量分析各影响因素对交通流特征参数的影响程度，验证各因素是否会对道路交通流变化产生显著影响.

3.1 影响因素显著性分析

研究选取快速路在23:00—24:00时段的速度数据作为自由流速度样本，选取主干路单车道流量低于200 veh/h，速度不小于20 km/h的速度作为自由流速度样本. 分别计算各影响因素下自由流速度样本的均值及折减百分比，结果如表3.

利用独立样本T检验的方法，进一步检验不同影响因素条件下自由流速度分布是否具有显著差异. 检验结果如表4.

从样本的方差齐性检验结果中可知，不同的交通设施属性和不同的道路平纵线形条件下，F统计量的sig值0.001<0.05，表明在0.05的显著性水平下，这2个影响因素下道路自由流速度的方差不同，即自由流速度的离散性具有明显差别. 不同的车道数量和道路出入口条件下，F统计量的sig值大于0.05，表明这2种影响因素不会影响车流速度的稳定性.

基于自由流速度的独立样本T检验结果可知，T统计量的sig值均小于0.05，表明交通设施属性、道路平纵线形、车道数量以及道路出入口等因素对路段自由流速度均产生显著影响.

3.2 交通流参数折减分析

通过分析自由流速度数据检验各影响因素的显著性，进一步分析通行能力和临界速度在各影响因素下的折减情况. Greenshields模型常用于分析连续流交通设施的通行能力，利用快速路交通流数据对速度- 流量模型进行标定，以获得路段的通行能力. 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为模型待定的系数.

表3 自由流速度样本统计量

表4 自由流速度的独立样本T检验结果

(1)

基于快速路速度和流量数据对模型进行非线性回归，得到模型式(2)，拟合度为0.72. 对流量函数求极值，即得到快速路通行能力等于6 400 veh/h，单车道饱和流率为2 100 veh/h相应的临界速度为42 km/h.

Q=-3.64V2+304.4V

(2)

将主干路的流率数据作降序排列，取其前面5%的算数平均值作为最大流率，计算结果为1 500 veh/h，单车道最大流率为750 veh/h，对应的车流速度为20 km/h. 显然，快速路的单车道容量和对应车辆行驶速度均明显高于主干路，连续流设施具有更大的通行能力并能提供更高的服务质量.

利用同样的方法对模型(1)进行标定，获得不同线形组合类型，车道数量以及道路出入口类型的快速路段的通行能力和临界速度值. 具体参数值及折减情况如图6、图7所示.

图6 影响因素下临界速度变化

图7 影响因素下通行能力变化

由3.1的分析可知，主干路自由流速度相对于快速路折减了39.8%，表明连续流交通设施能提供给驾驶员更高的服务水平和更好的驾驶体验. 相同流量条件下凸形曲线路段的自由流速度相对直线路段折减15.81%，表明受到道路转弯以及凸形竖曲线的影响，驾驶员视距减小，导致自由流速度和道路服务水平的降低. 相同流量条件下单向4车道路段自由流速度比单向3车道路段增加了16.81%，表明车道数量的增加使驾驶自由度提高了，驾驶员在保证安全的前提下可以选择更大的车速行驶. 相同流量条件下合流影响区路段的自由流速度略低于基本路段，折减了3.97%，表明当道路车辆很少时，主路车辆可以选择靠内侧车道行驶，并保持略小于基本路段的自由流车速，基本不受路段入口车辆的干扰.

由图3可知，快速路的单车道容量和车辆临界速度均明显高于主干路，相比间断流设施，连续流设施具有更大的通行能力并能提供更高的服务质量. 道路线形设计、车道数量、合流影响区对通行能力和临界速度均产生不同程度的影响.

4 结论

研究从交通设施属性、道路平纵线形、车道数量以及道路出入口4个方面验证各因素是否会对道路交通流变化产生显著性影响. 通过模型回归的方式计算获得路段通行能力和临界速度，并采用独立样本T检验的方法对比分析单因素不同条件影响下路段自由流速度的差异性，结果表明，4个因素对道路交通流均产生不同程度的显著性影响.

通过对各影响因素下路段交通流特征参数的影响分析可以得到，主干路相对于快速路自由流速度折减了39.8%，通行能力折减了64.29%. 凸形曲线路段相对直线路段自由流速度折减15.81%，通行能力折减了19.05%. 单向4车道路段相比单向3车道路段自由流速度增加了16.81%，通行能力增加了14.29%. 合流影响区路段的自由流速度略低于基本路段，折减了3.97%，通行能力减少了33.33%.

[1] 佐佐木纲, 饭田恭敬. 交通工程学[M]. 邵春福, 杨海, 史其信, 等. 译. 北京: 人民交通出版社, 1994: 117.

[2] 李晶, 徐广勇, 刘丽. 双车道自由流车速分析[J]. 辽宁省交通高等专科学校学报, 2003, 5(4): 6-7, 22.

[3] Navarro Marco E, Rouphail Nagui M. Analysis of alternative service measures for freeway facilities[C]∥Transportation Research Circular E-C018: 4th International Symposium on Highway Capacity, 2000: 73-83.

[4] 刘江. 山区双车道公路通行能力研究[D]. 北京: 北京工业大学, 2006: 73.

[5] 赵杏梅. 双车道公路自由流速度及其影响因素分析[J]. 内蒙古公路与运输, 2002(1): 5-7.

[6] McLean J R. Two-lane highways traffic operations-theory and practice [M]. New York: Gordon and Breach Science Publishers, 1989: 239- 241.

[7] 建则池, 辛利. 双车道公路出入口对运行速度的影响研究[J]. 技术与市场, 2011, 18(8): 38-39.

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.

国家科技重大专项2013年度“核高基”项目资助(2013ZX01045- 003- 002).

王 茹(1990—)，女，在读硕士研究学生，研究方向为交通规划与管理. E-mail：wangru0827@126.com.

U 491.1

A

1008-2522(2015)01-08-07