基于指数模型的城市路网交通拥堵评判方法研究

李丹丹，王建强

(兰州交通大学交通运输学院，甘肃 兰州 730070)



基于指数模型的城市路网交通拥堵评判方法研究

李丹丹，王建强

(兰州交通大学交通运输学院，甘肃 兰州 730070)

城市路网交通拥堵评判方法研究一直是拥堵评判技术领域内的重点、难点问题之一。交通拥堵指数模型能够把复杂的城市路网交通运行状况进行简单化、透明化，并能应用到其他城市或区域路网评判体系研究中。文章提出了基于交通拥堵指数模型的一般性交通拥堵评判方法，介绍了该模型各评判指标的计算过程。并以兰州市七里河区和城关区的路网交通为例，对该模型的实用性进行验证，最终得出两城区整体交通拥堵规律及指数变化趋势，说明了该评判方法的可行性和有效性。

城市交通；路网拥堵评判；指数模型；Matlab

0 引言

近年来，交通拥堵成为热门话题，关于交通拥堵评判方法的研究也成为交通领域内的热点。国外开展了大量拥堵评判方法的研究工作，其中美国较系统地开展了交通拥堵评判体系研究及其应用，以德克萨斯交通研究所为代表开发

出了道路交通拥堵指数RCI、出行率指数和出行延误等指标，且RCI的使用最为广泛，其他部分国家也相继研究出各具特色的评判指标，伊朗[1]的研究人员参考HCM手册建立适合未来发展中国家使用的拥堵指数体系。国内拥堵评判体系的建立理论依据还不完善，没有对拥堵评判方法做出专门的研究。梁丽娟[2]等人借助杭州市相关交通流数据，构建交通拥堵评价指标体系，从区域和道路层面上评价交通拥堵的一系列特征；姚运梅[3]提出运用动态交通仿真技术对我国大型客运站路网交通进行仿真评价；祝付玲[4]在综合评价方法的基础上提出了“先状态分类后趋势分析”的拥堵评价方法等在交通拥堵评判的应用上都得到了肯定；高艺[5]提出基于一次拥堵的交通拥堵综合评判模型，把拥堵形成和消散的过程为评判对象，体现了拥堵评判的集中化思想，并结合北京浮动车数据对该模型进行了验证。而对于兰州这样的西部城市的道路拥堵研究还没有受到重视，缺乏对城市路网交通运行状况的简单描述及整体掌握，所以本文针对西部地区的道路拥堵评判进行简单研究，建立完善的、专业的拥堵评判体系以全面描述道路交通拥堵状况，为及时开展拥堵救急方案提供依据。

本文源于北京交通发展研究中心开发的交通拥堵指数[6，7]应用系统和上海市道路交通拥堵指数系统，该系统已全面投入使用，为政府全面实时掌握路网交通运行状况提供依据，并为交通部门提供大量的数据保障。本文针对此模型进行分析，对平均行程速度这一重要指标的获取进行改进，并对各评判指标的计算过程进行描述，以便确定该模型的精确性和可行性。

本研究的目标在于通过利用指数模型对城市路网交通拥堵评判技术进行深入研究，以期望能够量化路网拥堵的潜在规律，传递当前区域交通运行状况，以此引起人们对兰州市交通拥堵治理问题的重视以及说明指数模型引入拥堵评判领域研究中的重要性。

1 交通拥堵指数模型描述

从可行性、可持续发展的角度出发，把对影响城市路网交通运行状况的主观因素和客观因素综合考虑，创建交通拥堵指数模型。模型中涉及到了平均行程速度、交通量、严重拥堵里程比例等[7]多个评判指标，各评判指标之间通过计算公式相互联系，这些指标能够反映路网内交通运行特性及规律，以使模型能够体现不同评判范围内路网的交通拥堵情况，且重点分析严重拥堵路段的交通状况。

1.1 指数取值

交通拥堵指数取值区间对应的路网交通拥堵级别如表1所示。

表1 指数范围表

本研究针对平均行程速度这一重要指标的数据获取作出改进。对于各等级道路的路段平均速度数据的获取，采用路段里程、小时交通量和行程时间[9]进行计算得到，而不是通过出租车定位系统传回的数据进行统计分析得到，以此说明因为天气变差而使行程速度降低、路段交通流增多所造成的交通拥堵和天气良好情况下的交通流增多造成的交通拥堵两者情况的不同，使得交通拥堵指数更加准确。

1.2 指数计算过程

本文将城市道路分为四种类型：快速路、主干路、次干路及支路。

(1)平均行程速度的计算。根据分析路段的平均行程速度[6，10]，定义各等级道路上的严重拥堵路段上的速度标准：快速路为20 km/h；主干路为15 km/h；次干路和支路都为10 km/h。

(1)

式中：v——路段的平均行程速度，单位：km/h；

l——路段里程，单位：km；

m——路段的小时交通量，单位：辆/h；

ti——第i辆车通过路段的行程时间，单位：h。

(2)严重拥堵路段里程比例。根据道路等级计算各道路类型严重拥堵路段所占的里程比[7]，计算公式如下：

(2)

式中：Lj——第j等级道路严重拥堵路段里程，单位：km；

LQj——评判范围内第j等级道路里程，单位：km；

Q——第j级道路严重拥堵路段里程比例，单位：%。

(3)道路网严重拥堵里程比例。其中各等级道路在整个道路网中的综合权重为VMT。

(3)

式中：RQ——道路网严重拥堵里程比例，单位：%；

VMT——为第j等级道路的车辆行驶总里程权重；

n——道路等级的数量，n等于4。

(4)交通拥堵指数。道路网严重拥堵里程比例RQ与道路网交通拥堵指数[6-8]TPI的关系式为：

(4)

2 模型应用实例

对兰州市七里河区和城关区的交通流数据开展调研并进行分析，评判路网拥堵程度。其中不同区域之间因为经济发展状况不同，人口分布不同，道路基础设施的建设情况不同，它们之间的交通拥堵指数不存在可比性[6]。本文通过对两个区在工作日期间的道路交通进行分析，统计估计一天中部分小时交通拥堵指数的变化情况，来以此说明路网交通具体拥堵程度。选取七里河区和城关区的部分主次干道作为实例研究对象，其路网结构如图1～2所示。

本研究以1h为时间单位，各等级道路路段以0.5km为一个单位统计交通量等数据，然后用Matlab计算各路段的平均行程速度，判断出路网中各个道路的交通拥堵等级，并得出各等级道路中严重拥堵路段里程比例。最后，计算出路网交通拥堵指数的值。

图1 七里河区主要干道路网结构图

图2 城关区主要干道路网结构图

2.1 七里河区路网交通拥堵状况分析

统计兰州市七里河区部分路网中各等级道路的里程：快速路总里程LQ1为3.6km；主干路总里程LQ2为20.7km；次干路总里程LQ3为19.1km；支路总里程LQ4为56.4km；确定该区的道路综合权重VMT。在工作日期间，在道路高峰时段和全天平均的VMT值如表2所示。因晚高峰17：00～18：00时间段内的交通拥堵状况比较明显，故把这个时间段的交通拥堵指数的计算过程进行演示。

表2 七里河区工作日VMT值表

首先对通过该路段的车辆进行分类，按照车牌分为小型车、中型车、大型车，分别记录三种车型的相关数据。

(1)快速路某路段交通流数据见表3：

表3 快速路数据表

(2)主干路某路段交通流数据见表4：

表4 主干路数据表

(3)次干路某路段交通流数据见表5：

表5 次干路数据表

(4)支路某路段交通流数据见表6：

表6 支路数据表

统计得出各等级道路上的严重拥堵里程数据见表7：

表7 各等级道路严重拥堵里程表

最后得出交通拥堵指数TPI=7.682 8。

通过计算，统计得出一天中部分小时交通拥堵指数变化曲线如图3所示：

图3 七里河区交通拥堵指数变化曲线图

从指数的变化曲线可以看出七里河区的1：00～22：00时间段内小时交通拥堵指数的具体数值变化情况。早高峰时间段的交通拥堵指数明显增大，路网交通处于轻度拥堵状况，晚高峰时间段的交通拥堵指数变化最为明显，路网交通达到中度拥堵级别。其他时间段的小时交通拥堵指数变化不明显，路网交通基本畅通。

2.2 城关区路网交通拥堵状况分析

以黄河为界线，把城关区分成了两大部分，在相同时间内，分别计算其道路交通拥堵指数。其中城关区工作日期间的车辆行驶里程权重如表8所示。

表8 城关区工作日VMT值表

通过参考兰州地图算出城关区黄河以南区域的路网里程：快速路总里程LQ1为7.15km；主干路总里程LQ2为19.4km；次干路总里程LQ3为80.97km；支路总里程LQ4为65.13km。

通过计算，统计得出一天中部分小时交通拥堵指数变化曲线如图4所示：

图4 城关区黄河以南路网交通拥堵指数变化曲线图

如图显示的指数变化曲线中，数值变化幅度明显，从6：00～20：00这段时间内路网交通基本都处于拥堵状况，且早晚高峰时间段内路网交通处于中度拥堵级别，尤其晚高峰时期，路网总体接近于严重拥堵等级，即路网中处于拥堵的路段占很大比例。

同样的对于城关区黄河以北的区域路网里程：快速路总里程LQ1为3.2km；主干路总里程LQ2为6.06km；次干路总里程LQ3为18.51km；支路总里程LQ4为15.5km。

则一天中部分小时交通拥堵指数变化曲线如图5所示：

图5 城关区黄河以北路网交通拥堵指数变化曲线图

城关区黄河以北的路网交通总体来讲基本畅通，很少有拥堵的情况。小时交通拥堵指数数值变化平缓，路网交通基本稳定。

3 结语

本文借助交通拥堵指数模型，构建出基于路网层面的交通拥堵评判方法体系，对路网交通运行状况进行全面分析，为治理拥堵提供依据。兰州市作为西部地区崛起的城市，道路交通拥堵治理问题目前还没有得到广泛关注，本文对其路网交通进行分析，说明在研究路网交通拥堵评判中能参考此模型。目前，拥堵评判方法的研究主要成就还是理论部分占绝对地位，在后续的研究中，希望采集更多的交通流数据来验证指数模型的合理性，为尽早投入实际应用打下基础。

[1]Bindra，SP.HighwayCongestionIndexforaDevelopingCountry[J].SCIENTIAIRANICA.Modeling，2007，14(1)：1-10.

[2]梁丽娟，郑 瑾.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优秀论文集，2013.

[3]姚运梅.大型客运站站区交通疏解车流拥堵仿真评价方法研究[D].北京：北京交通大学，2011.

[4]祝付玲.城市道路交通拥堵评价指标体系研究[D].南京：东南大学，2006.

[5]高 艺.基于一次拥堵的城市交通拥堵综合评价方法研究[D].北京：北京交通大学，2011.

[6]北京交通发展研究中心，北京四通智能交通系统集成有限公司，北京交通大学.交通拥堵评价[R].北京，2007.

[7]郭继孚，刘梦涵，等.北京市交通拥堵宏观评价指标体系开发及其应用[C].第三届中国智能交通年会论文集，2007.

[8]贾珊珊，李 娟.城市道路系统的综合评价的量化方法——交通指数[J].中国水运，2007，8(7)：137-138.

[9]郭泽斌，李振龙.城市道路拥堵程度评判方法研究[J].交通标准化，2013(11)：62-65.

[10]王 炜，过秀成.交通工程学[M].南京：东南大学出版社，2000.

Studies on Traffic Congestion Evaluation Method of Urban Road Network Based on the Index Model

LI Dan-dan，WANG Jian-qiang

(School of Traffic and Transportation，Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou，Gansu，730070)

Study on traffic congestion evaluation methods of urban road network has always been one of the focuses and difficulties in congestion evaluation technology field.Traffic congestion index model is able to make the complex urban road network traffic operation conditions simplistic and transparent，and can use it in the study of road network evaluation system in other cities or regions.This article pres-ented an general traffic congestion evaluation method based on traffic congestion index model，and described the calculation process of various evaluation indexes in this model.Moreover，with the road network traffic of Qilihe District and Chengguan District in Lanzhou City as the example，it verified the usefulness of this model，and finally obtained the overall traffic congestion rules and index changing trends of these two districts，which illustrated the feasibility and effectiveness of this evaluation method.

Urban transportation；Road network congestion evaluation；Index model；Matlab

李丹丹(1991—)，女，研究生，研究方向：城市交通规划与管理；

王建强(1980—)，男，博士，研究方向：城市路网交通规划与管理。

教育部人文社会科学研究青年基金项目(项目编号：12YJC63020 0)；甘肃省自然科学基金项目(项目编号：145RJZA190)

U491.1+

A

10.13282/j.cnki.wccst.2015.01.015

1673-4874(2015)01-0069-05

2014-12-09