基于速度统计分布的城市货运通道优化

摘要：随着电子商务的快速发展，物流配送量迅速增长，大量货运车辆频繁进出中心城区，这一趋势加剧了中心城区交通拥堵的情况。与此同时，由于货运需求与交通发展的矛盾，导致城市货运交通的发展遇到重重阻碍。本文以南京市为例，从宏观和微观角度，利用速度统计分布对城市货运通道进行优化，为物流节点的建立提供理论基础。

关键词：交通运输；速度统计分布；區域交通状态

1引言

城市货运交通是城市交通运输过程中必不可缺的一部分，也是城市社会、经济赖以生存和发展的基本条件之一，与人民生活息息相关。良好的城市货运交通系统可以增加资源的有效利用性，增强货运的可达性。但不断增长的货运车辆数量给中心城区交通带来了巨大压力，也带来了环境持续恶化等问题。针对以上情况，国内学者对城市货运状态进行了不同的研究：用GPS采集的车辆平均行驶速度作为衡量交通状态的指标，从车流量、速度、占有率识别交通拥堵等方面进行了研究。

2南京市货运现状研究

2.1货运需求分析

南京市货物需求呈现出外省输入型特征，因而需要合理解决外埠货车进城运输的问题，合理构建运输模式，提高货物运输配送的能力。

2.2南京市货运基础设施现状及分析

2.2.1主要货运通道现状

公路运输是交通运输的一个重要组成部分，是各个城市发展的基础，具有便捷、灵活，通达性好的特点。城市快速路与高速公路共同形成“井字三环、轴向放射、组团快联”的路网格局。主城形成“经六纬十”的主干路网布局。其主要城市物流货运通道公路布局如图2所示：

2.2.2主要物流基地空间分布

根据对南京市主要物流节点布局进行分析，了解节点规模、地理位置、交通环境、运营状况等信息，可得到主要物流节点具有以下特征：

（1）城市主城个圈层物流节点布局不均衡；（2）物流节点呈现南北均衡分布的整体布局；（3）物流节点与城市主要交通干道联系紧密。

2.3研究区域

南京市主城区包括城市商业中心和城市社交活动聚集的区域，并且具有路网密度高，商业发达、行政文化水平高，交通流量大等特点。研究货运现状的地区和道路，如表1所示。

3基于速度统计分布的城市货运通道优化

3.1数据的来源

本文数据的来源主要是APP中的道路信息，并利用Excel（图3）对调查的路段区间车速进行处理。同时，在OpenStreetMap地图（如图4）上选择相关道路节点。

3.2分析方法

采用两种角度对城市货运通道进行优化研究，包括从宏观角度对区域交通状态进行分析和从微观角度对交通数据进行探究：

3.2.1宏观角度分析区域交通状态

对区域交通状态进行分析的主要指标是区间平均速度。

区间平均速度的估计值即每隔T时间内浮动车的区间平均速度的均值：式中：v-浮动车i的平均速度：n-时间间隔T内道路区间L上有采样数据的浮动车数量。

3.2.2微观角度探究区域交通数据

结合区域区间车速频数、利用均值方差分析，并使用偏度系数和正态分布对区域交通数据进行检验分析：

（1）区域区间车速频数：用依次排列的频数来代表某种特征数出现的次数，也表示各组标志值对全体标志值所起的作用。本文通过分路段分地区，对鼓楼区、玄武区、秦淮区三个区的区间车速进行频数分布的分析。

（2）数据分布特征分析：基本的数据分布特征包括三种：数据分布的集中趋势、离散趋势及偏态与峰度偏度，本文在进行数据分布特征分析时，选取平均数、方差作为集中趋势、离散趋势。同时，为了准确地测定分布的偏斜程度和进行比较分析，常见的是计算偏度系数。它是以标准差为度量单位计量的众数与算术平均数的离差：

式中：SK为无量纲系数，通常取值在[-3，+3]，绝对值越大，表示倾斜度越大，反之，倾斜度越小。

（3）正态分布检验：从不同时间分布的角度对各个区域进行正态分布检验，以此确定样本与理论的正态分布没有明显的差异。本文在进行正态分布检验时，结合数据分布特征的三个方面，先利用偏态系数进行初步分析，判断是否服从正态分布，最后用Q-Q图进行验证。

4分析结果

4.1宏观角度分析区域交通状态

本文对区域内的区间车速进行了整体分析，同时对主要进城通道的区间车速进行了分方向、分空间的分析：

（1）区域区间车速：由式1计算可得（下表2），平均车速最大的地区为秦淮区，得出整体交通状况最好的区域为秦淮区。

（2）主要进城通道区间车速空间分布：长江隧道的运行状况相比和燕路，长江大桥，玄武大道，中山东路较好。

（3）主要进城通道区间车速时间变化：长江隧道、和燕路、长江大桥、玄武大道、中山东路这些主要进城通道，随着时间的变化，不同时刻，不同方向的速度也不相同，其中长江大桥、玄武大道东西方向车流速度随时间变化明显，且集中在早晚高峰，故货运车可通过长江大桥，玄武大道进城，但应避开早晚高峰时间段。

4.2微观角度探究区域交通数据

（1）区域区间车速频数：对鼓楼区，玄武区，秦淮区的区域车速按等距分组的方法进行统计，整体交通状况最好的区域为秦淮区，在30-40km/h之间的统计频数超过1500，在40-50km/h之间的统计频数达到2500，故秦淮区有更多的通行发放机会。

（2）数据分布特征分析：本文在这里使用误差棒图来表示数据的不确定度的大小，误差棒是以被测量的算术平均值为中点，在测量值大小的方向上画出的一个线段，表示被测量以某一概率落在棒上。

秦淮区以较大的确定度落在速度较高的车速段里，但是秦淮区在选定的区间范围内波动较大，玄武区和鼓楼区在时间段内变化较为平缓，但样本的确定度较秦淮区略低。

5结语

本文通过宏观和微观两个角度，基于速度统计分布对城市货运通道进行优化，结合区域区间车速频数、利用均值方差分析，并使用偏度系数和正态分布对区域交通数据进行检验分析，安排货车进入中心城区，建立起交通状态的分析体系。通过实例，验证了速度统计分布对城市货运通道优化的有效性，未来将对为南京市主城区货运组织的设计及模式的优化进行进一步优化。