基于可靠性分析的北京市快速路運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)

高愛(ài)霞

(北京警察學(xué)院, 北京 102202)

0 引言

城市快速路系統(tǒng)是城市交通大動(dòng)脈,其容量大、車流速度快,承擔(dān)了大量的交通需求,由于長(zhǎng)時(shí)間處于高負(fù)荷的狀態(tài),導(dǎo)致快速路系統(tǒng)運(yùn)行非常脆弱,特別是在惡劣天氣、交通事故和其他異常事件發(fā)生時(shí),快速路的交通運(yùn)行狀況非常不穩(wěn)定. 行程時(shí)間可靠性作為重要的交通參數(shù),可有效評(píng)價(jià)交通系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性. 對(duì)于交通參與者來(lái)說(shuō),依靠可靠性參數(shù),可幫助出行者選擇合理的出行時(shí)間和路線,提高出行效率. 對(duì)于交通管理者,借助對(duì)路段的可靠性分析,識(shí)別薄弱的道路單元,從而采取相應(yīng)的管理措施,降低交通阻塞發(fā)生的概率.

近年來(lái),許多學(xué)者對(duì)行程時(shí)間可靠性進(jìn)行了研究. Asakura&Kashiwadani[1]提出了考慮路網(wǎng)的出行需求和出行者出行行為的行程時(shí)間可靠性的概念. Asakura[2-3]認(rèn)為行程時(shí)間可靠性是路網(wǎng)容量衰退狀態(tài)下的行程時(shí)間與路網(wǎng)容量沒(méi)發(fā)生衰退狀態(tài)下行程時(shí)間之比的函數(shù). Bell等[4]用靈敏度分析方法,采用路徑流量估計(jì)模型估計(jì)行程時(shí)間可靠度. William H.K.Lam等[5-6]提出計(jì)算行程時(shí)間可靠性的交通流模擬器模型TFS(Traffic Flow Simulator). Yasunori Iida等[7]對(duì)Bell的PFE模型進(jìn)行了改進(jìn),將出行時(shí)間表示為流量的函數(shù),利用Monte Carlo模擬法估計(jì)出行時(shí)間分布,獲得路徑和OD對(duì)行程時(shí)間可靠度. Seungjae Lee等[8]建立了基于行程時(shí)間可靠度的大型交通網(wǎng)絡(luò)分配模型. Hiroshi Inouye[9]根據(jù)SUE均衡分配模型計(jì)算行程時(shí)間可靠度;Hiroshi Wakabayashi[10]建立了在不確定的雨雪天氣下行程時(shí)間可靠度計(jì)算方法. 邵春福等[11-12]針對(duì)路段之間的相互影響模式分析了路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性. 陳琨[13]利用移動(dòng)源數(shù)據(jù),建立了城市路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性評(píng)價(jià)模型與算法. 以上對(duì)于行程時(shí)間可靠性的研究主要集中在出行時(shí)間的隨機(jī)性和路網(wǎng)整體的可靠性方面,對(duì)于大型路網(wǎng)來(lái)說(shuō),其算法復(fù)雜,計(jì)算量巨大,研究成果難以在實(shí)際中應(yīng)用. 行程時(shí)間可靠性作為1個(gè)新的交通參數(shù),2014年正式納入美國(guó)新版道路通行能力手冊(cè)(HCM)第4卷,確定了交通走廊和路徑的可靠性的評(píng)價(jià)指標(biāo)及分析方法,在一定程度上標(biāo)志著行程時(shí)間可靠性參數(shù)研究相對(duì)成熟,可用于實(shí)際道路的可靠性評(píng)價(jià),美國(guó)許多州的交通管理部門將主要道路的可靠性評(píng)估作為擁堵管理,事故預(yù)防和運(yùn)營(yíng)決策的依據(jù)[14].

本文主要借鑒美國(guó)道路通行能力手冊(cè)中的行程時(shí)間可靠性概念及指標(biāo)的描述方法,利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)北京市南四環(huán)快速路高峰時(shí)段的可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià),并分析惡劣天氣對(duì)運(yùn)行可靠性的影響.

1 可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)

交通系統(tǒng)可靠性反映的是路網(wǎng)能提供高質(zhì)量服務(wù)水平的穩(wěn)定性. 早期對(duì)于交通系統(tǒng)可靠性的定義來(lái)源于系統(tǒng)工程中可靠性的相關(guān)內(nèi)容,即在規(guī)定的條件下完成預(yù)定功能的能力,是概率性指標(biāo). 隨著路網(wǎng)可靠性研究的不斷深入,研究者們又提出了反映道路系統(tǒng)隨機(jī)動(dòng)態(tài)特性的指標(biāo)用于評(píng)估可靠性,當(dāng)前用于行程時(shí)間可靠性[15]度量的主要指標(biāo)如下:

1)行程時(shí)間指數(shù)(Travel time index,TTI) 行程時(shí)間指數(shù)是實(shí)際行程時(shí)間與理論自由流行程時(shí)間的比值,見(jiàn)式(1):

(1)

TTI比較的是當(dāng)前交通流與自由流之間的差異,反映了交通系統(tǒng)的通行效率,指數(shù)越高,平均行程時(shí)間越長(zhǎng),道路暢通性越差. 在HCM中,城市道路系統(tǒng)的理論自由流行程時(shí)間指基本行程時(shí)間,采用非高峰時(shí)段85%位車速求得.

2)80%位行程時(shí)間指數(shù)(80th%TTI) 80%位行程時(shí)間指數(shù)是80%位行程時(shí)間與理論自由流行程時(shí)間的比值,見(jiàn)式(2):

(2)

80th%TTI指數(shù)對(duì)道路狀況的變化比較敏感,有利于識(shí)別路網(wǎng)中的薄弱道路單元,促進(jìn)道路的改善和優(yōu)化.

3)計(jì)劃時(shí)間指數(shù)(Planning time index,PTI或95th%TTI). 計(jì)劃時(shí)間指數(shù)是95%位行程時(shí)間與理論自由流行程時(shí)間的比值,也稱為95%位行程時(shí)間指數(shù),見(jiàn)式(3)[6]：

(3)

95%位行程時(shí)間是確保大多數(shù)行程所需的時(shí)間[7]. PTI可用于估算出行者需要多少額外時(shí)間以確保準(zhǔn)時(shí)到達(dá)目的地,以及城市設(shè)施最壞情況下需要的出行時(shí)間. 計(jì)劃時(shí)間指數(shù)越大,出行者延誤的風(fēng)險(xiǎn)就越大.

4)可靠度(Reliability rating) 可靠度是指行程時(shí)間指數(shù)低于規(guī)定的閾值的概率,見(jiàn)式(4):

可靠度=P(TTI

(4)

式中,t0是閾值,它根據(jù)道路與交通的實(shí)際情況確定,近似地認(rèn)為超過(guò)這一臨界值,道路系統(tǒng)變得不穩(wěn)定. HCM中,高速公路的t0為1.33;城市道路的t0為2.50.

此外,行程時(shí)間的半標(biāo)準(zhǔn)差(Semi-standard deviation)和標(biāo)準(zhǔn)差(Standard deviation)也用于可靠性分析,反映的是與自由流狀態(tài)相比,當(dāng)前的交通運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生了多大程度的變化.

2 可靠性分析方法

不同類型的檢測(cè)器收集到的數(shù)據(jù)性質(zhì)不一樣,如利用線圈檢測(cè)器采集的速度是地點(diǎn)車速,而浮動(dòng)車采集的是區(qū)間車速,在運(yùn)用不同類型的數(shù)據(jù)分析可靠性時(shí),需要進(jìn)行速度的換算. 本文介紹利用地點(diǎn)瞬時(shí)車速計(jì)算行程時(shí)間的可靠性,過(guò)程見(jiàn)式(5):

1)計(jì)算車輛行駛里程VMT

VMT(t,d)=V(t,d)×L(d)

(5)

式中,t為數(shù)據(jù)采集的時(shí)間間隔;L為路段d的長(zhǎng)度;V為在時(shí)間間隔t中經(jīng)過(guò)路段d的車輛總數(shù).

2)計(jì)算車輛行程時(shí)間VHT

VHT(t,d)=VMT(t,d)/S(t,d)

(6)

式中,VHT為時(shí)間間隔t內(nèi)路段d上的車輛行程時(shí)間;S為車輛在時(shí)段t內(nèi)的平均速度.

3)計(jì)算路段行程時(shí)間

對(duì)路段行程時(shí)間的波動(dòng)評(píng)估時(shí),須將歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)狀數(shù)據(jù)結(jié)合,計(jì)算平均行程時(shí)間.

(7)

式中,T(t)為路段d的行程時(shí)間;D為研究時(shí)段包含的時(shí)間間隔的數(shù).

4)確定自由流行程時(shí)間VHTFF

自由流車速按如下方式確定:選擇沒(méi)有節(jié)假日的周末,收集早高峰(07:00—09:00)時(shí)段的速度數(shù)據(jù),剔除不合理的數(shù)據(jù)后,取85%位車速的即為自由流車速.然后把自由流速度轉(zhuǎn)換成路段行程時(shí)間,即為自由流狀態(tài)下的行程時(shí)間.

5)計(jì)算時(shí)間間隔內(nèi)t內(nèi)的TTI

(8)

式中,VHT為路段d上時(shí)間間隔t內(nèi)的車輛行程時(shí)間;VHTFF(t,d)為路段d上時(shí)間間隔t內(nèi)的自由流行程時(shí)間.

6)計(jì)算平均TTI

(9)

7)計(jì)算PTI

PTI=95th%TTI(t)

(10)

3 南四環(huán)路可靠性分析

本文選用的數(shù)據(jù)采集時(shí)間從2018年1月1日到12月31日,地點(diǎn)是北京市南四環(huán)路馬家樓到榴鄉(xiāng)橋的雙向20個(gè)路段,單程路線約6 800 m長(zhǎng),其中最長(zhǎng)的路段840 m,最短路段510 m,利用微波傳感器,每 2 min采集1次速度和流量,每天采集720條數(shù)據(jù).

3.1 路段行駛時(shí)間

同一路段不同方向,由于交通需求存在差異,因此行駛時(shí)間不同;同一方向里程相似的路段,行駛時(shí)間也不一樣. 圖1是南四環(huán)早高峰(07:00—09:00)各路段行程時(shí)間. 路段8行程時(shí)間最長(zhǎng),東行方向可達(dá)139 s,西行可達(dá)123 s. 在東行方向行程中,路段6的行程時(shí)間最短,僅為75 s. 西行方向路段9的最短行駛時(shí)間僅為60 s. 路段5雙向行駛時(shí)間的差異最大,說(shuō)明雙向車流不均衡.

圖1 早高峰各路段出行時(shí)間(07:00—09:00)

圖2是晚高峰(17:00—19:00)期間各路段的行駛時(shí)間. 從圖2可觀察到,在晚高峰期間,西行方向的路段5行駛時(shí)間最長(zhǎng),達(dá)127 s,比路段9的最低行駛時(shí)間高出63 s. 東行方向,行駛時(shí)間最高的和最低的路段仍然是路段5和路段9,分別為124 s和62 s,路段5的雙向的行駛時(shí)間幾乎相同.

圖2 晚高峰各路段出行時(shí)間(17:00—19:00)

3.2 季度行程時(shí)間

由于車輛的限行、寒暑假和天氣等因素的影響,一年中不同季度路網(wǎng)中的交通流狀況存在差異. 圖3和圖4是4個(gè)季度不同方向全天24 h南四環(huán)行程時(shí)間分布.

圖3 季度行程時(shí)間(西向東方向)

圖4 季度行程時(shí)間(東向西方向)

圖3是南四環(huán)由西向東方向的行程時(shí)間,由圖可看出行程時(shí)間在1 d中變化很大. 第4季度的平均行程時(shí)間最長(zhǎng),原因可能是冬季有更多惡劣天氣特別是雪、霾天氣,對(duì)車輛出行造成了較大的影響. 第3季度的平均行程時(shí)間最短,由于7月和8月是學(xué)生暑假時(shí)間,在此期間的交通流量相對(duì)較低. 每個(gè)季度都有明顯的早晚高峰時(shí)段,晚高峰比早高峰更擁擠,出行時(shí)間更長(zhǎng),第2季度的出行時(shí)間在晚高峰時(shí)最長(zhǎng),達(dá)到17 min.

圖4由東向西方向4個(gè)季度的行程時(shí)間分布. 早高峰不明顯,晚高峰比較突出,且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng). 不同時(shí)段的出行時(shí)間不同,晚高峰期的行程時(shí)間最長(zhǎng),1季度達(dá)到15 min,4季度晚高峰時(shí)段從15點(diǎn)持續(xù)至20點(diǎn),達(dá)到5 h.

3.3 行程時(shí)間累計(jì)頻率分布

圖5、6分別是不同方向的行程時(shí)間累積頻率分布曲線. 從圖5可看出,西向東方向的第80%位行程時(shí)間約為11 min,第95%位的行程時(shí)間約為14 min. 也就是說(shuō),95%的出行者在14 min能準(zhǔn)時(shí)通過(guò)這條道路對(duì)于西向行程,圖6顯示第80%位的行程時(shí)間約為10 min,95%位的行程時(shí)間約是13 min. 與東行相比,西行的第80%位和第95%位行程時(shí)間均縮短了1 min.

圖5 出行時(shí)間的累計(jì)頻率分布曲線(西向東)

圖6 出行時(shí)間的累計(jì)頻率分布曲線(東向西)

3.4 行程時(shí)間可靠性分析

圖7表明,由西向東方向的TTI和PTI具有近似相同的趨勢(shì). 在早晚高峰時(shí)段,PTI和TTI均較高,晚高峰達(dá)到最大值. 早峰值的PTI和TTI指數(shù)分別為1.58和1.41,晚峰值的PTI和TTI指數(shù)分別為2.39和1.70,晚高峰出行者準(zhǔn)時(shí)到達(dá)目的地的時(shí)間是自由流狀態(tài)下出行時(shí)間的2.39倍.

圖7 全天24 h PTI和TTI(西向東)

圖8 全天24 h PTI和TTI(東向西)

西行方向的PTI和TTI指數(shù)也顯示與東行方向類似的趨勢(shì),PTI和TTI在早、晚高峰時(shí)段仍然很高,PTI和TTI的最高指數(shù)在下午18點(diǎn)的峰值時(shí)段分別為2.28和1.65. 雖然PTI和TTI東行方向的分布與西向不同,但雙向之間最高PTI和TTI的差異分別僅為0.19和0.5.

3.5 惡劣天氣對(duì)行程時(shí)間可靠性的影響

惡劣天氣使得道路的通行能力下降,車速降低,行程時(shí)間延長(zhǎng). 3.3中的PTI和TTI的運(yùn)用的是全年的數(shù)據(jù)(包括惡劣天氣下的數(shù)據(jù)),在本節(jié)中,將刪除惡劣天氣下的數(shù)據(jù),分析非惡劣天氣下的PTI和TTI,從而比較惡劣天氣對(duì)可靠性的影響. 惡劣天氣僅選擇了大霧、中度以上的雨和雪天氣.

從圖9可看出,東行方向的PTI和TTI在早高峰和晚高峰期仍然很高,在晚高峰時(shí)段達(dá)到最高,這與混合天氣條件下的PTI和TTI趨勢(shì)基本相同. 無(wú)惡劣天氣影響的PTI和TTI在早高峰時(shí)段分別為1.49和1.31,與混合條件下的PTI和TTI相比,2個(gè)指數(shù)分別下降了0.09和0.1. 在晚高峰,無(wú)惡劣天氣的PTI和TTI分別為2.01和1.48,與混合條件下的PTI和TTI相比,分別下降0.38和0.22. 很明顯,晚高峰的PTI下降幅度最大.

圖9 無(wú)惡劣天氣影響下的PTI和TTI(西向東)

西行方向早晚高峰無(wú)惡劣天氣的PTI值分別為1.48和2.03,與混合條件下的PTI相比,分別下降了0.12和0.25. 非惡劣天氣TTI值在早高峰和晚高峰分別為1.32和1.47,與混合條件相比下降了0.08和0.18,可明顯看出,惡劣天氣對(duì)出行時(shí)間的可靠性影響很大.

4 結(jié)論

本文基于HCM中行程時(shí)間可靠性指標(biāo)和分析方法,利用實(shí)際數(shù)據(jù),對(duì)北京市南四環(huán)快速路的可靠性進(jìn)行了實(shí)證分析. 結(jié)論如下:①南四環(huán)不同方向不同時(shí)段行程時(shí)間差異較大,早晚高峰時(shí)段的行程時(shí)間比較長(zhǎng),早上8點(diǎn)和晚上18點(diǎn)最擁堵;②晚高峰比早高峰更擁擠、持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng),晚高峰的平均時(shí)長(zhǎng)東行方向接近3 h,西行方向接近5 h;③晚高峰最大PTI值為2.39. 也就是說(shuō),保證95%的概率到達(dá)目的地的預(yù)期時(shí)間是理想出行時(shí)間的2.39倍;最高的TTI達(dá)到1.7,這意味著出行者實(shí)際花費(fèi)的時(shí)間是理想出行時(shí)間的1.7倍;④惡劣的天氣對(duì)路網(wǎng)的可靠性有很大的影響. 由于天氣惡劣,行程時(shí)間延長(zhǎng),導(dǎo)致PTI和TTI均有一定程度的增加.