左转车道设计对交通排放的影响研究

唐天杰，邹刚涛，陆 键，张 毅，张文丹

（1.江苏省无锡市公路管理处，江苏 无锡 214031；2.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海 200092；3.上海交通大学海洋工程国家重点实验室，上海 200240；4.上海港航交通科技发展有限公司，上海 200030）

左转车道设计对交通排放的影响研究

唐天杰1，邹刚涛1，陆 键2，张 毅3，张文丹4

（1.江苏省无锡市公路管理处，江苏 无锡 214031；2.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海 200092；3.上海交通大学海洋工程国家重点实验室，上海 200240；4.上海港航交通科技发展有限公司，上海 200030）

文章结合基于VSP（Vehicle Specific Power）的交通排放模型和交通仿真模型VISSIM，对左转车道设计对交通运行和交通尾气排放（CO、HC和NOX）的影响进行研究。结果表明，单纯的设计左转车道虽然提高了左转车流所拥有的通行能力，但是不仅不能降低车均延误和平均停车次数，而且还会导致CO、HC和NOX3种气体的尾气排放量升高，建议对于左转车道应设置左转专用信号相位或进行停车线提前设计。

交叉口设计；左转车道；交通排放；交通仿真

1 概述

随着全球环境问题、能源问题的日益突出，如何进行可持续的、低污染的发展，越来越受到人们的关注。交通行业不仅是城市发展的重要环节之一，也是空气污染和能源消耗的主要领域之一。截至2014年底，我国公路总里程已达446.39万km，如何建设可持续、低污染的公路将是未来交通发展的非常重要的研究课题。

目前，交通仿真模型与排放预测模型相结合对道路排放进行测算与评价是主流研究方法。通过采用VISSIM与CMEM、PARAMICS等交通仿真软件，结合CMEM、MOBILE、PARAMICS等排放模型，国外学者们对不同类型道路上、不同交通状况的机动车排放及油耗进行了预测［1-4］，并分析了不同道路交通特征改变对机动车排放的影响［5-6］。通过采用VISSIM与CMEM、PERE等仿真软件，结合基于VSP变量的尾气排放模型等的结合，国内学者分析了线控、公交专用道设置、信号管控策略等对交通排放的影响［7-11］。张本等建立了包含IVE的城市微观交通仿真模型，实现了微观交通流的模拟和车队碳排放的计算［12］。此外，很多有关绿色交通的研究涉及到道路设计因素，例如平曲线、道路坡度、交叉口和道路材质的设计等，希望通过改进道路设计的方法来减少交通排放［13-15］ 。

公路网的结构组成可分为路段和交叉口两个部分，而交叉口往往是公路网的交通瓶颈所在。车辆在路段上行驶通常处于相对平稳的状态，临近交叉口之后，车辆的变道行为、跟驰行为和转向行为等速度波动较大的驾驶行为，均受到交叉口的影响，而速度的变化往往会导致较高的尾气排放。因此，本文选取公路交叉口进口道的左转车道设计进行研究，采用交通仿真软件VISSIM与基于VSP（Vehicle Specific Power）的排放模型相结合的研究方法，研究左转车道设计对交通流运行情况和交通尾气排放的影响。

2 基于VSP的排放计算方法

VSP（Vehicle Specific Power）即比功率，是衡量汽车动力性能的一个综合指标。比功率VSP的概念最早是由Jiménez-Palacios提出的，它可以在车辆的瞬时行驶情况与其相应的尾气排放情况之间建立有效的联系。上海交通大学交通研究中心利用车载检测设备OBEAS-3000进行了实地的交通尾气排放采集，基于VSP的概念，分别获得了轻型车和重型车的不同VSP对应区间的CO、HC和NOX3种尾气的排放率表。本文的排放计算基于这一研究成果，通过交通仿真软件VISSIM获得交通仿真路网中所有机动车的每秒钟的速度、加速度以及车重；基于以上数据，进行基于VSP的排放计算，进而获得交通仿真过程中各个车辆以及整个路网的交通排放情况。

基于VSP的排放计算具体可分为3个步骤：

（1）VSP的计算

交通仿真软件VISSIM运行之后，会输出交通仿真路网中所有机动车的每秒钟的速度、加速度以及车重。对于轻型车，将车辆每秒钟的速度和加速度带入轻型车VSP计算公式（1）中，可以得到每辆轻型车每秒钟的VSP值。对于重型车，将车辆每秒钟的速度、加速度和车重带入重型车VSP计算公式（2）中，可以得到每辆重型车每秒钟的VSP值。

式中：v为行驶速度；a为行驶加速度；m为机动车的质量。

（2）排放率的确定

由于相同的VSP值可能对应不同的尾气排放量，为了更好地对机动车的排放情况进行分析和预测降低数据的离散型，对VSP进行BIN区间划分，对于每一个BIN区间，将其内的所有VSP值所对应的瞬时排放率取平均值，作为该BIN区间对应的排放率。

对各个区间的频数进行统计，VSP值落在区间［-25，25］内的数据量占总体的90.31%。为了更准确地量化基于VSP的排放率，结合实际排放数据情况，本文在区间［-25，25］内，选取1 kW/t为步长进行VSP的BIN区间的划分，在区间［-25，25］外，对VSP的BIN区间进行粗略划分。对每个VSP的BIN区间的所有数据的排放率进行处理，求得对应的CO、HC和NOX3种气体的平均排放率，从而得到VSP的各个BIN区间所对应的排放率。排放率乘以时间得到尾气排放量。

（3）交通排放量的确定

将第2步中已经得到的每辆车每秒钟的尾气排放量相加，即为每辆车在仿真时间内的尾气排放量；将所有车辆的尾气排放量相加，即得到仿真时间内该路网的总体尾气排放量。

3 左转车道对排放影响的仿真分析

3.1 场景设计

本文选用十字型信号交叉口以及其上游和下游的部分路段，利用VISSIM仿真软件进行交通仿真平台的搭建。仿真方案的具体设计如下：东西方向为主要道路，双向6车道，南北方向为次要道路，双向4车道；交叉口的上游和下游各覆盖500 m的路段区域，采用最普遍的两相位信号配时方案，东西向主要道路获得绿灯时间28 s，南北向次要道路获得绿灯时间27 s，两相位分别配有3 s的黄灯时间，无全红时间；主要道路东西方向的交通流均设置为800 pcu/h，次要道路南北方向的交通流均设置为200 pcu/h；对应排放计算的车型，交通流组成分成轻型车和重型车两类，轻型车占总体的70%，重型车占总体的30%；轻型车的期望自由流车速设置为70 km/h，重型车的期望自由流车速设置为60 km/h，期望速度的分布采用仿真软件中的默认分布设置；东西南北4个方向的进口道的交通流转向情况一致，直行车辆占总体的60%，左转和右转车辆分别占总体的20%；设置仿真开始的600 s为启动时间，只输出600～3 600 s仿真时间的数据作为分析使用。

左转车道的设计可分为左转专用车道（即不拓宽，将道路最内侧的车道设计为左转车道）和左转拓宽车道（即在进口道处拓宽，将拓宽车道设计为左转车道）2类，本文将分别对左转车道的2种情况进行分析。为了便于分析，仅对东西方向的主要道路的进口道左转车道设计进行调整，各场景中的信号配时、交通流等其他输入信息均保持一致。具体的场景设计如表1所示。

表1 左转车道仿真场景设计

3.2 仿真输出与排放计算

研究过程中共考量5个指标，其中，车均延误、平均停车次数用于评价交通运行情况，CO、HC和NOX3种尾气的排放量用于评价交通排放情况。经计算，各个场景中所有车辆的5项指标如表2所示。

场景L中将一条直左车道变成一条左转专用车道之后，其各向指标均高于基准场景B，场景LB中增加一条左转拓宽车道之后，其除了平均停车次数之外的各向指标均低于基准场景B。为了进一步探究左转车道对交通运行和尾气排放的影响，对各个场景中的左转车流的车均延误、平均停车次数以及CO、HC和NOX3种气体的尾气排放量这5项指标进一步进行分析。

3.3 左转车流的排放影响分析

各个场景中左转车辆的车均延误、平均停车次数以及CO、HC和NOX3种尾气排放的总量如表3所示。

在场景L中，车均延误升高了5.37%，平均停车次数升高了9.71%；CO排放量升高了85.55%，HC排放量升高了21.88%，NOX排放量升高了8.12%。

在场景LB中，车均延误升高了8.75%，平均停车次数升高了26.72%；CO排放量升高了84.53%，HC排放量升高了21.24%，NOX排放量升高了7.33%。

场景L中的左转专用车道和场景LB中的左转拓宽车道，都升高了左转车道的通行能力。但是，左转车辆的通行效率（对应于车均延误）和行驶平顺性（对应于平均停车次数）并没有因此而提高，尤其是平均停车次数这个指标，在场景L中升高9.71%，在场景LB中升高26.72%。

表2 左转车道场景中所有车辆的5项指标

表 3 左转车道场景中左转车辆的5项指标

对比场景L和场景LB的5项指标发现，场景LB中的车均延误和平均停车次数相对较高，但是其CO、HC和NOX3种尾气排放的总量却相对较低。场景LB中的车均延误和平均停车次数相较于场景B当中更高一些，但是，由于左转车辆处于等待的时间相对较长，速度波动反而相对较小，因此，其CO、HC和 NOX3种尾气排放的总量反而相对少一些。

左转车辆在交叉口内运行时主要受到交叉口的信号配时方案和对向的直行车流的影响。由于交叉口的信号配时在本文中始终保持不变，可以推断，对向的直行车流是导致左转车辆通行效率和行驶平顺性下降的主要原因。由于左转专用车道和左转拓宽车道的存在，左转车辆可以在绿灯启亮之初便通过停车线驶入交叉口，但是由于转弯车辆需要给直行车辆让行，左转车辆需要等到对向的直行车辆通过之后才能继续通行。而绿灯启亮之初，对向直行车流车队前部的车辆是相对连续通过的。所以，对于大部分的左转车辆而言，需要在交叉口内进行二次停车等待给对向直行车辆让行。在基准场景B中，当左转车辆与直行车辆共用一条直左车道时，由于左转车辆需要与直行车辆排在一条车队之中，当绿灯启亮之后，左转车辆排队进入交叉口时，有可能对向的直行车流已经通过或者碰到对向直行车流车队后部的空隙，这样的情况就降低了左转车辆在交叉口内二次停车的概率。因此，在场景L和场景LB中，虽然左转车道给以了左转车辆更大的通行能力，但是却也增加了左转车辆在交叉口内二次停车的概率，导致车均延误和平均停车次数不仅没有减小，反而相对提升了。相对应的，场景L和场景LB中，左转车辆CO、HC和NOX3种尾气排放的总量也随着通行效率和行驶平顺性的下降而提升了。

4 左转车道的设计建议

通过场景B、L和LB的研究发现，单纯的设计左转车道虽然提高了左转车流所拥有的通行能力，但是不仅不能降低车均延误和平均停车次数，反而还会导致CO、HC和NOX3种气体的尾气排放量的升高。左转车流在交叉口内部的运行情况相对直行和右转车流要复杂很多，单纯地提高通行能力或者降低延误和停车次数，均不能保证尾气排放的降低。

为此本文建议如下：根据实际的交通流情况，合理进行左转车道的设计。如果需要设计左转专用车道或左转拓宽车道，则务必配合设计左转专用信号相位，如果不能设计左转专用信号相位，则至少要对左转车道进行合理的停车线提前的设计，保证左转车流在交叉口内的运行情况尽量简单，从而达到减少尾气排放的效果。如果无法设计左转专用信号相位，或者无法对左转车道进行停车线提前设计，则从交通运行和交通减排两方面考虑，不管道路资源如何充足，均不应设计左转车道。

5 结语

本文以交通尾气排放为切入点，在总结和分析了国内外相关研究的基础之上，以公路设计因素中的左转车道设计与交通尾气排放的关系为主要内容进行了研究。通过交通仿真模型VISSIM与基于VSP的交通排放模型的结合应用，探究了左转车道的设计对交通运行和交通排放的影响。研究发现，单纯的设计左转车道虽然提高了左转车流所拥有的通行能力，但是不仅不能降低车均延误和平均停车次数，而且还会导致CO、HC和NOX3种气体的尾气排放量升高。因此，从交通运行和排放的角度来讲，对于左转车道的设计，左转专用信号相位或停车线提前的配合设计是十分必要的。

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Effects of Left-Turn Lane Design on Traffic Emissions

Tang Tianjie1, Zou Gangtao1, Lu Jian2, Zhang Yi3, Zhang Wendan4
（1. Wuxi Highway Administration Office, Wuxi 214031, China; 2. Key Laborary of Road and Traffic Engineering of Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 200092, China; 3. The State Key Laboratory of Ocean Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China; 4. Shanghai Transport & Port Research Center, Shanghai 200030, China）

Based on the application of VPS-based traffic emission model and traffic simulation model VISSIM, the effects of leftturn lane design on traffic operation and traffic emissions (CO、HC and NOX) are analyzed. The results find that the left-turn lane setting might enhance the left-turn traffic capacity but resulted in the increase of traffic delay, average number of stops and the emissions of CO, HC and NOX. From the aspect of traffic operation and emissions, this paper emphasizes the necessity of left-turn signal phase or advanced stop line for left-turn lane set.

intersection design; left-turn lane; traffic emissions; traffic simulation

U491.9 U491.2+22

A

1672-9889（2016）05-0064-04

2016-01-17）

国家自然科学基金（项目编号：51078232，51308336）， 江苏省交通运输科学计划（项目编号：12N11），山西省交通运输厅科学计划（项目编号：2012-1-15）

唐天杰（1984-），男，江苏无锡人，高级工程师，主要从事智能交通和交通管理工作。