冰雪天氣下的區(qū)域交通狀態(tài)實(shí)時(shí)判別

楊慶芳，張 彪，韓振波，梅 朵

（1.吉林大學(xué) 汽車仿真與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長春 130022；2.吉林大學(xué) 交通學(xué)院，長春 130022；3.天津市河西區(qū)科學(xué)技術(shù)委員會(huì)，天津 300202）

目前，冰雪條件下針對交通的研究主要包括冰雪災(zāi)害對交通流的影響分析［1－4］和冰雪條件下的交通流狀態(tài)劃分［5－6］兩個(gè)方面。而對冰雪條件下的路網(wǎng)交通狀態(tài)的研究較少，本文從冰雪災(zāi)害對路網(wǎng)通行能力的影響分析出發(fā)，針對路段和交叉口分別選取行程速度、占有率和飽和度作為交通狀態(tài)判別指標(biāo)，同時(shí)考慮路段通行能力、路段長度及交叉口疏散能力，提出冰雪條件下的路網(wǎng)區(qū)域交通狀態(tài)判別方法，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)交通狀態(tài)的快速判別。

1 判別參數(shù)的選取

道路交通狀態(tài)判別結(jié)果的有效性與交通流參數(shù)的選取有著直接關(guān)系［7－8］。災(zāi)害條件下交通狀態(tài)判別參數(shù)的選取，要遵守可獲取性、可靠性以及敏感性等原則。當(dāng)發(fā)生冰雪災(zāi)害以后，車輛運(yùn)行速度變低，導(dǎo)致交通流量降低、占有率增加。針對路段交通狀態(tài)判別，考慮部分固定檢測器可能因冰雪災(zāi)害而無法正常工作，本文選用行程速度和占有率這兩種參數(shù)作為判別指標(biāo)，因?yàn)樾谐趟俣饶芨玫胤从陈范紊辖煌鬟\(yùn)行情況，同時(shí)行程速度數(shù)據(jù)可以通過配備GPS裝置的車輛比較方便地獲取，為了消除單一參數(shù)對判別精度產(chǎn)生的不利影響，本文同時(shí)選用占有率這個(gè)參數(shù)。針對交叉口的交通狀態(tài)判別，選取最易獲取的交叉口關(guān)鍵相位飽和度作為判別指標(biāo)。

2 冰雪天氣下通行能力的修正

正常情況下利用式（1）計(jì)算路段理論通行能力 N［9］:

式中:S為車輛1h行駛的距離（m）；L為安全車頭間距，L為駕駛員反應(yīng)時(shí)間內(nèi)車輛行駛距離L1、車輛剎車距離L2、汽車自身長度L3、安全距離L4之和；v為車輛限制速度。

利用式（2）計(jì)算車輛的行駛距離L1:

式中:t為駕駛員反應(yīng)時(shí)間，一般取1s或1.5s，冰雪條件下t的值建議取3s。

汽車制動(dòng)距離L2的計(jì)算公式:

式中:φ為車輪與路面間的摩擦因數(shù)；i為道路縱向坡度。

L3一般取值5～10m，L4一般取值3～5m。

式（1）可改寫成:

由式（4）可知，理論通行能力N是v與φ的函數(shù)。摩擦因數(shù)φ的值越強(qiáng)，L2的值越小，得到的通行能力就越大。當(dāng)發(fā)生冰雪災(zāi)害以后，路面摩擦因數(shù)φ顯著降低［10］，如表1所示。

表1 各種路面狀態(tài)下的摩擦因數(shù)Table 1 Friction coefficient of different road surface

當(dāng)發(fā)生冰雪災(zāi)害以后，便可以根據(jù)v、φ得到不同程度災(zāi)害條件下的路段通行能力。

通過對2012年3月24日長春地區(qū)普降大雪條件下人民大街與繁榮路交叉口7∶00至9∶00連續(xù)兩個(gè)小時(shí)的觀測，得到數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 冰雪天氣下交叉口飽和流率及交通量Table 2 Saturation flow and volume of intersection under snow－ice weather

由表2可得:冰雪條件下的飽和流率和交通流量較正常情況都會(huì)有所下降，近似取交叉口通行能力的折減系數(shù)為0.74，飽和度的折減系數(shù)為0.88。

3 路網(wǎng)交通狀態(tài)自動(dòng)判別

3.1 路段交通狀態(tài)判別

當(dāng)發(fā)生冰雪災(zāi)害以后，要充分考慮車輛的運(yùn)行情況。此時(shí)，影響路段上行駛車輛的因素主要是天氣、道路狀況及其他車輛。路基型檢測器布置在上游交叉口出口處，可以比布置在下游交叉口入口處提前一段時(shí)間反映路段的交通狀況。路段狀態(tài)值利用式（5）計(jì)算:

式中:Vij是冰雪災(zāi)害下路段Lij的最高限速；vij是路段行程速度，當(dāng)vij＞Vij時(shí)，取Vij＝vij；oij是路段的時(shí)間占有率；α是模型參數(shù)，取值范圍（0，1）。行程速度越大，占有率越低，PIij越大，表明交通狀態(tài)越好。

該公式綜合考慮了路段行程速度和占有率兩個(gè)參數(shù)。當(dāng)某一參數(shù)因天氣原因或樣本數(shù)量過少而導(dǎo)致無法正常獲取時(shí)，通過調(diào)整α的值可以實(shí)現(xiàn)不同狀況條件下路段交通狀態(tài)的實(shí)時(shí)判別。

3.2 交叉口交通狀態(tài)判別

城市路網(wǎng)中，交叉口的作用至關(guān)重要，是車輛實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，而且交叉口由不同等級道路相交而成，交叉口包含多個(gè)進(jìn)口道，每個(gè)進(jìn)口道的交通流都會(huì)影響整個(gè)交叉口的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)。受交叉口的實(shí)時(shí)交通狀態(tài)影響，與之相連的上游路段和交叉口交通狀態(tài)都與該交叉口密切相關(guān)。本文在對交叉口的交通狀態(tài)進(jìn)行判別時(shí)，選用交叉口狀態(tài)模型如式（6）所示:

式中:qi是5min內(nèi)關(guān)鍵相位檢測到的交通量；c是交叉口關(guān)鍵相位的飽和流率。

進(jìn)行交叉口飽和度計(jì)算時(shí)，分母采用的是飽和流率，此處的飽和流率是根據(jù)交叉口相位綠燈時(shí)間來計(jì)算的。之所以采用飽和流率是考慮到冰雪這種災(zāi)害條件下，采集到的交通量與常態(tài)下相比肯定有很大的差別，而飽和流率是根據(jù)實(shí)時(shí)交通量推算出來的，這樣可以更好地反映冰雪條件下的實(shí)際交通狀況。

3.3 區(qū)域路網(wǎng)交通狀態(tài)判別

當(dāng)發(fā)生冰雪災(zāi)害以后，針對路網(wǎng)中的路段，考慮道路的等級、路段的通行能力還有路段長度，首先將狀態(tài)判別區(qū)域內(nèi)各等級道路的整體車公里數(shù)作比較，將此值作為主干道、次干道和支路的權(quán)重。然后根據(jù)路段的通行能力dij和路段長度lij，確定路段Lij的綜合權(quán)重為

式中:ak是不同道路等級的權(quán)重；a1代表主干路；a2代表次干路；a3代表支路。

根據(jù)路段的權(quán)重來求交叉口的權(quán)重。在發(fā)生非常態(tài)事件以后，需要重點(diǎn)考慮的是交叉口的疏散能力。因此，以該交叉口為中心，以出口路段為標(biāo)準(zhǔn)對該交叉口的權(quán)重進(jìn)行判斷:

式中:n為與i交叉口相連的交叉口數(shù)目；j為與i交叉口相連的第j個(gè)交叉口。

得到wi和wij以后，利用如下公式求區(qū)域的擁堵度:

4 方法驗(yàn)證

以圖1為例，對冰雪災(zāi)害發(fā)生以后區(qū)域內(nèi)的道路交通狀態(tài)判別算法進(jìn)行驗(yàn)證。

圖1 冰雪災(zāi)害發(fā)生以后區(qū)域路網(wǎng)仿真圖Fig.1 Regional road network simulation under snow－ice weather

仿真路網(wǎng)為某城市中心區(qū)域，包含6條主干道及9個(gè)關(guān)鍵交叉口。以圖中東西方向最下邊那條主干道右側(cè)路段由西向東交通流為例，假定大雪的災(zāi)害級別是重大級，從早上7∶30持續(xù)到上午10∶00。該路段上車輛限速為20km／h，仿真得到的8∶05至9∶00的數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 仿真路網(wǎng)得到的參數(shù)數(shù)據(jù)Table 3 Parameters data got from simulation network

首先計(jì)算大雪發(fā)生后該路段的通行能力。取大雪條件下的限制車速v＝20km／h，大霧條件下t的值取3s，φ值取0.6，i值取0，L3取8m，L4一般取4m。則由式（4）可以得到理論通行能力N的值約為640veh／h。

然后計(jì)算路段的時(shí)間占有率o89。假定小汽車的長度為5m，利用檢測到的路段密度k換算成的路段時(shí)間占有率如表4所示。

表4 路段時(shí)間占有率Table 4 Section time occupancy

將路段行程速度v89和時(shí)間占有率o89代入式（5），可以得到大霧條件下該路段的PI89值，如表5所示。

表5 大霧條件下路段交通狀態(tài)PI89值Table 5 Section traffic status PI89under fog condition

在進(jìn)行閾值確定時(shí)，依據(jù)專家知識，選用限制車速20km／h的0.3倍和0.7倍作為三種交通狀態(tài)的劃分節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將三種交通狀態(tài)下占有率劃分節(jié)點(diǎn)［11］帶入式（5）獲取交通狀態(tài)PI的閾值。驗(yàn)證時(shí)，選用仿真路網(wǎng)中路段平均行程時(shí)間延誤來對判別結(jié)果準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。在仿真的路網(wǎng)中，路段平均行程時(shí)間延誤是較容易得到的數(shù)據(jù)，該路段的路段平均行程時(shí)間延誤如表6所示。入不同的流量值以及設(shè)置不同的種子數(shù)量進(jìn)行了20次同一強(qiáng)度大雪事件下的路網(wǎng)仿真，對通過兩種方法得到的320個(gè)判別結(jié)果的對比分析可知，得到的判別率為90.3%，平均判別時(shí)間為3.9s。

表6 路段平均行程時(shí)間延誤Table 6 Section average travel time delay

根據(jù)本文方法，得到的部分路段及交叉口的交通狀態(tài)值如表7所示。

表7 部分路段及交叉口的交通狀態(tài)值Table 7 Traffic status of some sections and intersections

利用式（7）和式（8）計(jì)算路段和交叉口的權(quán)重，部分結(jié)果如表8所示。

表8 部分交叉口及相鄰路段交通狀態(tài)權(quán)重值Table 8 Traffic status weights of some intersections and adjacent sections

利用式（9）計(jì)算交叉口5、交叉口8以及周圍12條路段組成的區(qū)域交通狀態(tài)值，結(jié)果如表9所示。

表9 大雪條件下區(qū)域交通狀態(tài)值Table 9 Regional traffic state values of heavy snow

通過分析表7中路段及交叉口的交通狀態(tài)值、對比表9中區(qū)域交通狀態(tài)結(jié)果和表10中正常情況下區(qū)域交通狀態(tài)值，我們得到以下結(jié)論:當(dāng)發(fā)生冰雪災(zāi)害以后，大多數(shù)路段和交叉口的擁堵狀況更加嚴(yán)重（路段58、交叉口8等），整個(gè)區(qū)域的交通擁堵惡化，體現(xiàn)了大雪災(zāi)害對道路交通的嚴(yán)重性影響；在整個(gè)研究時(shí)間段內(nèi)，區(qū)域交通狀態(tài)較長時(shí)期處于嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)，變化幅度相對較小，體現(xiàn)了大雪災(zāi)害對道路交通的持續(xù)性影響；同時(shí)，冰雪災(zāi)害發(fā)生以后，常態(tài)下交通擁堵的上下班高峰格局被打破，體現(xiàn)了大雪災(zāi)害對道路交通的隨時(shí)性影響。

表10 正常情況下區(qū)域交通狀態(tài)值Table 10 Regional traffic state values of normal weather

5 結(jié)束語

冰雪災(zāi)害下的道路交通狀態(tài)判別是交通領(lǐng)域研究的難點(diǎn)。本文充分考慮冰雪災(zāi)害對交通的不利影響，在對路段和交叉口的交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)判別的基礎(chǔ)上，考慮道路的等級、路段的通行能力還有路段長度，確定路段和交叉口的交通狀態(tài)權(quán)重，然后對區(qū)域交通狀態(tài)進(jìn)行綜合判別，并利用仿真路網(wǎng)對本文方法進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明，本文所提出的冰雪條件下道路交通狀態(tài)實(shí)時(shí)判別方法在準(zhǔn)確度和預(yù)測時(shí)間方面都有較好的表現(xiàn)，為冰雪條件下交通狀態(tài)研究提供了新的思路。

［1］Datla S，Sharma S.Impact of cold and snow on temporal and spatial variations of highway traffic volumes［J］.Journal of Transport Geography，2008，16（5）:358－372.

［2］Maki P J.Adverse weather traffic signal timing［C］∥Proceedings of the 69th Annual Meeting on the Institute of Transportation Engineers，Las Vegas，Nevada，1999:347－355.

［3］雋海民，裴玉龍，朱從坤.冰雪覆蓋條件下城市道路通行能力分析［J］.哈爾濱建筑大學(xué)學(xué)報(bào)，1998，31（2）:104－108.Juan Hai－min，Pei Yu－long，Zhu Cong－kun.Analysis on the capacity of urban road covered with snow［J］.Journal of Harbin University of Civil Engineering and Architecture，1998，31（2）:104－108.

［4］任園園.冰雪條件下城市道路交通流特性及管理對策研究［D］.長春:吉林大學(xué)交通學(xué)院，2008.Ren Yuan－yuan.Study on the characteristics of traffic stream and management countermeasure at urban road under the condition of snow and ice［D］.Changchun:College of Traffic，Jilin University，2008.

［5］Kerner B S，Rehborn H.Experimental properties of phase transitions in traffic flow［J］.Physical Review Letters，1997，79（20）:4030－4033.

［6］景鵬，孟祥海.基于模糊聚類的冰雪融凍期交通流狀態(tài)分析［J］.東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，35（4）:46－49.Jing Peng，Meng Xiang－h(huán)ai.Traffic flow situation during snow melt period based on fuzzy clustering［J］.Journal of Northeast Forestry University，2007，35（4）:46－49.

［7］姜桂艷.道路交通狀態(tài)判別技術(shù)與應(yīng)用［M］.北京:人民交通出版社，2004.

［8］王偉，楊兆升，李貽武，等.基于信息協(xié)同的子區(qū)交通狀態(tài)加權(quán)計(jì)算與判別方法［J］.吉林大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版，2007，37（3）:524－527.Wang Wei，Yang Zhao－sheng，Li Yi－wu，et al.Weighting calculation and judging method of regional traffic state based on information coordination［J］.Journal Jilin University（Engineering and Technology Edition），2007，37（3）:524－527.

［9］張起森，張亞平.道路通行能力分析［M］.北京:人民交通出版社，2002.

［10］龔雪雪，李志強(qiáng).冰雪災(zāi)害下道路通行能力動(dòng)態(tài)交通分配修正［J］.公路與汽運(yùn)，2010（1）:41－45.Gong Xue－xue，Li Zhi－qiang.Dynamic traffic assignment correction of road capacity in the snow disaster［J］.Highways ＆ Automotive Applications，2010（1）:41－45.

［11］翟雅嶠，翁劍成，榮建，等.多元數(shù)據(jù)融合的區(qū)間車輛速度預(yù)測算法研究［J］.交通信息與安全，2009，27（3）:74－77.Zhai Ya－qiao，Weng Jian－cheng，Rong Jian，et al.A travel speed forecasting algorithm based on multisource data fusion［J］.Journal of Transport Information and Safety，2009，27（3）:74－77.