温州瓯江路桃花岛路段车辆交通流统计分析

赵江涛 陈乐甜 裴文昭 林亨

摘  要：在新一轮“碳达峰，碳中和”的战略目标面前，基于城市道路车辆行驶特征的调研有助于推动城市绿色高效交通的发展。该研究选取温州沿江瓯江路桃花岛路段作为研究对象，基于摄像采集的方式观察统计选定路线上的车辆流的变化情况，从道路不同车型占比、车辆行驶速度、车道换道率等方面进行数据统计分析。结果表明，观测路段小轿车车型的行驶速度呈现出一定的时间蛰伏特征，而货车车型相对规律，保持稳定的速度在路段上行驶。同时，车道平均密度与车道换道率有一定的正相关性。

关键词：交通流特征；城区道路；统计分析；车道换道率；摄像采集

中图分类号：C913.32      文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2024）19-0155-05

Abstract： In front of the new strategic goal of "carbon peak， carbon neutralization"， the research based on the driving characteristics of urban road vehicles will help to promote the development of urban green and efficient transportation. In this study， the Taohua Island section of Oujiang Road in Wenzhou is selected as the research object， and the changes of vehicle flow on the selected route are observed and counted based on camera collection. The data are statistically analyzed from the aspects of the proportion of different types of vehicles， vehicle speed， lane change rate and so on. The results show that the driving speed of the car model in the observed road section shows a certain time dormant characteristic， while the truck model keeps the relatively stable speed on the road section. At the same time， there is a certain positive correlation between the average lane density and the lane change rate.

Keywords： traffic flow characteristics; urban roads; statistical analysis; lane change rate; camera collection

作为浙南闽北赣东区域的中心城市，温州近年来在积极推动“5+5”产业集群迭代发展方面取得了显著进展，人们的生活品质得到了显著提升。根据温州市统计局的结果，截至2022年末，温州机动车保有量达到305.6万辆，其中私人汽车保有量达到252.4万辆[1]。产业的急剧扩张和人口的持续增长让城市人口流动性的需求不断增长，伴随产生的交通拥堵、环境污染和交通事故等问题，对城市交通体系提出严峻的挑战。

致力于城市交通体系科学建设和改善城市交通出行的质量，不同学者围绕城市路网交通运行特征、人员出行驾驶行为和交通信号处理等方面进行研究。景超[2]通过讨论人车交通流规模特性、人车交通流速度特性、人车交通流延误特性等因素，建立了韦布尔分布模型来研究行人过街特性。王芳等[3]综合分析重庆市20个互统立交节点的内环高速公路的交通路况，从日均车流、车形组成、车辆速度等方面对公交车客运舒适性进行分析。I?toka等[4]基于调研城市中小学放学后儿童过马路的速度参数，根据神经网络和多线性回归开发了2个儿童穿越路口模型。陈旸等[5]通过视频摄像技术调研了马鞍山市部分无信号控制路段下的行人和车辆通行速度，为城市交通管理部门对混合交通流的改善优化提供参考。王海鲲等[6]通过实地调查上海城区快速路、主干道和次干道等典型道路上的机动车行驶特征和交通状况，指出较差的行车条件和频繁加速或怠速将造成较高的碳排放。李林波等[7]分别从定性和定量2个方面对现场调查的路段车速、交通量指标进行拥堵状态分析，指出车型是影响交通拥堵的重要因素之一。

在新一轮的“碳达峰，碳中和”的战略目标面前，基于城市道路车辆行驶特征的调研有助于推动城市绿色高效交通的发展。基于此，本研究选取温州沿江瓯江路桃花岛路段作为研究对象，基于摄像采集的方式观察统计选定路线上的车辆流的变化情况，从道路不同车辆占比、车辆行驶速度、车道流量等方面进行数据分析，为城市道路交通管理和道路基础设施建设提供相应的分析依据。

1  车道交通流数据采集与提取

1.1  数据采集的方案

本次调查选取了温州城区典型的单向双车道路段，为瓯江路桃花岛路段，如图1所示。瓯江路桃花岛路段，北侧毗邻瓯江，南侧坐拥桃花岛体育休闲公园，附近还有中小学校舍和小区居民楼，人员出行具有方式多样且流动频繁的特点。同时作为连接温州城区东西走向的重要交通路段，其交通流量大，车辆变道复杂。为观察统计该该典型城区路段的交通特征，在回避风雨天气干扰的基础上，分别选择工作日和非工作日的早、晚高峰时段各0.5 h（7：00—7：30，17：30—18：00）进行数据采集分析。

为保证道路交通流统计的精准，利用测距轮在桃花岛体育休闲公园东路口向西250 m左右位置向西量测50 m作为调研路段，路段西侧距离新田路交叉口约有350 m，路段示意图如图2所示。通过无人机悬停在量测路段的上空，调整云台确保无人机摄像范围能够覆盖目标路段，同时，在测量路段的出入口分别架设数码相机用于辅助记录道路车辆的进出情况。本次调研和研究所用的设备信息情况汇总于表1。

1.2  数据提取和分类

将无人机和数码相机采集的视频数据导入到计算机中，通过视频剪辑软件对视频数据进行分段和编号处理，处理流程如图3所示。根据分段视频可以分别读取第i辆车进入和离开观测路段的时间t1，i和t2，i，则车辆在观测路段的车辆平均速度、车道平均流量、车道平均密度可以通过式（1）—式（3）进行表示[8]。根据GB/T 3730.1—2022《汽车、挂车及汽车列车的术语和定义 第1部分：类型》的分类标准，对视频采集的车辆类型进行识别，并依据我国新能源车牌的颜色标识对传统燃油车和新能源汽车进行分类。

式中：L为观测路段的距离，本观测路段为50 m；N为观测时段内的车辆数；T为观测时段长度。

2  交通特征统计分析

2.1  不同时间段的车型统计特征

图4分别给出了观测路段在工作日和非工作日的早、晚高峰时间段车辆的统计情况。对于工作日和非工作日不同时间段统计结果来看，晚高峰期间通过观测，路段的车辆均要多于早高峰时间段，说明该路段在晚高峰期间面临更大的交通压力；同时，不同车道上车辆的通行状况有所不同，小轿车、SUV、客车以及货车等均更偏好于车道2上行驶，在车道2上通过的数量要多于车道1上的数量。通过观测发现，在车道2的右侧设有2.7 m宽非机动车道，相比车道1左侧的分隔栅栏而言，车道2具有更宽的通行车道和更广的驾驶视野，这使得车辆在行驶过程中通常会借用非机动车道获得更好的驾驶条件。此外，观测路段在非工作日的通行车辆总数要少于工作日，说明非工作日观测路段的通行环境优于工作日，且SUV车型和客车车型在早高峰期间的数量下降为0，从侧面也说明人们在非工作日减少了早起出行。

目前，温州为打造国内重要新能源汽车产业集群和推广应用示范城市制定了支持新能源汽车产业发展及推广应用若干政策措施，大力推广新能源汽车应用。从观测路段的统计结果来看，在工作日和非工作日分别有173辆和127辆新能源车通过，占通行车辆总数的23.16%和21.97%，说明新能源车型已经在温州交通方式中已经形成一定的数量规模。图5进一步给出观测路段新能源车型统计特征图。通过观测可以发现，新能源的小轿车和SUV车型因为占有补贴政策的优势，在新能源总车型中占有9成多的比例，而新能源货车和客车车型的比例相对较低，说明仍存在较大的发展空间。当地政府可以通过不断加大混合动力公交车和新能源公交车的投入，来提升新能源客车在交通出行占比中的份额。

2.2  不同车型的速度统计特征

进一步分析道路交通流的状况，图6和图7分别给出小轿车和货车车型通行观测路段的统计特征。对于小轿车而言，大部分车辆通过观测路段的平均速度在5～10 m/s（18～36 km/h），能维持36 km/h以上平均速度通过观测路段的车辆分别占工作日和非工作日小轿车车型总车辆的19.50%和25.32%，同时工作日的晚高峰时间段还有12辆小轿车的平均速度在0～5 m/s（0～18 km/h），而非工作日没有平均车速小于18 km/h的通行车辆，这说明非工作日该路段的通行路况要优于工作日。此外，分析每个速度区间的平均车速发现，非工作日小轿车的平均车速要高于工作日小轿车的平均速度，并且通行车辆在低速通过观测路段时呈现较大的速度差异，但随着车辆行驶速度的增加逐步趋于一致，符合实际道路对车辆限行的规定。

通常而言，货车由于载重量大，制动性能差而有更高的速度限制要求。通过图7可以发现，大部分货车的平均速度在5～10 m/s（18～36 km/h），且工作日和非工作日货车车型能超过36 km/h以上平均速度，通过观测路段的占货车车型总车辆的9.10%和10.17%，其占比是要低于小轿车车型的，从侧面说明车道上通行速度较快的小轿车会受到通行速度较慢的货车等的阻碍，而会采取制动降低通行的平均速度。同时，观测路段通行的货车数量在工作日和非工作日基本保持稳定，并没有呈现出较明显的时间蛰伏特点。此外，分析每个速度区间的平均车速发现，货车车型的平均速度变化同小轿车车型具有相似性，得益于非工作车辆通行总量的减少，其货车的平均车速要高于工作日货车的平均速度。

2.3  观测路段车辆换道统计特征

为了能保持较快的通行速度，行驶车辆在单向双车道路段往往会根据自身驾驶条件而采取是否换道。车辆换道是可以提高车道的利用率，但频繁地换道也会诱发干扰原车道后车的正常行驶或造成交通事故[9]。通过分析观测路段车道换道场景可以发现，图8（a）场景中洒水车后的小轿车为了超过前置的慢车而采取换道的策略，相比图8（b）中的货车后的小轿车换道来说，图8（b）场景中目标车道后车的速度受到此次换道的影响，进而影响了其后的车辆行驶速度。可见，在车道上当车辆换道时对当前时刻车道密度大的车道影响会更加明显。

为进一步分析观测路段车辆换道的统计特征，分别计算不同早、晚高峰时间段下整个车道的车辆换道率、车道平均密度和车道平均流量，如图9所示。可以发现，车道平均密度与车道换道率有一定的正相关性，对于车道平均密度大的时间段，其通常也具有相对高的车辆换道率，说明受行车环境的影响，驾驶人员会在较高车辆密度的情况下选择通过换道来提升自己的车辆行驶速度。同时，分析车道平均流量可以发现，车道的平均流量将在车道平均密度较小时随着换道率的上升而有所提高。这也说明，在车道车辆密度不高的情况下，换道是有助于车道流量的提升，而一旦车道密度上升之后，通过车辆换道提升车道流量的效果不明显。

3  结束语

本文以温州城区瓯江路桃花岛路段为观测路段，基于摄像采集的方式观察统计车辆通行的变化情况，从车道上不同车辆占比、车辆行驶速度、车辆换道率等方面进行数据分析，得到相关结果如下。

1）观测路段在非工作日的通行车辆总数要少于工作日，非工作日观测路段的通行环境优于工作日；且由于非机动车道的存在，车辆在行驶过程中会优先选择靠近非机动车道的车道上行驶以获得更好的驾驶条件。

2）观测路段小轿车车型的行驶速度呈现出一定的时间蛰伏特征，非工作日小轿车的平均车速要高于工作日小轿车的平均速度，晚高峰的车辆要多于早高峰道路车辆；而货车车型相对规律保持稳定的速度在路段上行驶，车道上通行速度较快的小轿车会受到通行速度较慢的货车等的阻碍，从而会采取制动降低通行的平均速度。

3）车道平均密度与车道换道率有一定的正相关性；在车道车辆密度不高的情况下换道是有助于车道流量的提升，而一旦车道密度上升之后，通过车辆换道提升车道流量的效果不明显。

参考文献：

[1] 温州市统计局.2022年温州市国民经济和社会发展统计公报[Z].年度公报，2022.

[2] 景超.行人过街交通特性研究[D].长春：吉林大学，2007.

[3] 王芳，矫成武，狄胜德，等.重庆内环快速路交通环境对公交客运安全性影响研究[J].南京工程学院学报（自然科学版），2011，9（1）：61-67.

[4] I?TOKA O I， DELUKA-TIBLJA? A， ?URDONJA S， et al. Development of models for children-pedestrian crossing speed at signalized crosswalks[J]. Sustainability， 2021，13（2）：777.

[5] 陈旸，万超，王璐.无信号路口交通流数据的视频采集与统计分析[J].科技创新与应用，2022，12（11）：76-79.

[6] 王海鲲，陈长虹，黄成，等.上海市城区典型道路行驶特征研究[J].交通环保，2005，26（3）：35-39.

[7] 李林波，吴兵，潘弘，等.城市道路路段拥挤交通流特性研究[J].山东交通学院学报，2010，18（1）：13-16.

[8] 林亨，方华建，吴冬雁.基于动态安全距离的CACC车辆混合交通流模型[J].北京交通大学学报，2022，46（6）：36-42.

[9] 何嘉琪，薛文伟，林亨.基于智能信息反馈技术的双车道交通流数值模拟[J].智能城市，2021，7（23）：9-11.