城市混合交通条件下机动车道路行程时间研究

向怡帆

摘 要：目前我国城市机动化进程刚进入起步阶段，绝大多数城市的非机动车出行量占到出行总量的25%—40%，机非混行现象严重，直接影响到机动车平均出行时耗;因此，考虑到我国大多数城市混合交通的特性，对传统HCM交叉口延误函数进行改进，为混合交通下的交叉口延误时间计算提供思路。

关键词：混合交通;最小二乘法;HCM2010交叉口延误函数

0 引言

“混合交通”是我国大多数城市所具备的交通特征，现如今，各大城市的道路仍然以平面交通为主，而这种交通组织方式特别容易受到混合交通的影响，而使道路出现拥堵、通行效率下降等现象的发生，机动车平均出行时耗明显增加[1]。对于混合交通严重的城市，尤其是城市中心区，由于强大的交通辐射和吸引能力，各类车型都会经过市中心区，混合交通的特征十分明显。然有些道路设置了自行车道、人行道，使人们交通出行更加安全和便捷，但非机动车和行人乱行的现象依然普遍，配置设施依然不完善，这些制约让混合交通流广泛存在于日常交通中。

1 交叉口延误模型改进

HCM2010交叉口延误模型是由美国交通研究委员会提出的，美国城市大部分交叉口组成是机动化的，非机动车所占全车型的比例小，但在我国，以德阳为例的大部分城市中心区，非机动车达到了交叉口流量总数的40%以上，所以混合交通对机动车通过交叉口时所造成的干扰必须要考虑。然而目前在研究交叉口延误时没有考虑非机动车干扰这一影响因素，若使用传统的HCM2010模型计算交叉口延误不能满足我国绝大多数机非混合严重的城市[2]，因此本文在传统的HCM2010模型的基础之上，引入非机动车干扰系数，该值可反映交叉口机非干扰严重程度，改进后的HCM2010模型用以下公式来表示[3]：

公式中，的分别代表干扰系数的影响因素，例如：机非机动车动车占比，交叉口饱和度，限速等等。本文利用实际调查数据，通过回归分析的手段，各影响因素与干扰系数之间的关系，建立经验模型。

2 数据调查与分析

本文对德阳市5个典型交叉口交通情况进行了调查，并对5组数据的交叉口饱和度、非机动车占比进行整理汇总。发现HCM延误计算模型计算的结果具有较大的误差，误差值范围为：17.31—25.98，10个交叉口平均误差为19.43%，且HCM2010模型计算值均比实测值要小。其主要原因是，HCM2010交叉口延误计算模型是由美国交通研究委员会提出的，主要用于美国的城市信号控制交叉口，由于中国城市交通与美国城市交通流特征有所区别，我国城市道路交通组成结构复杂，混合交通现象较多，据统计，2017年年底，德阳市中心城区居民现状的主要交通方式是慢行交通占全方式出行的64.1%，其中以自行车，电动自行车方式出行比例占22.95%。可见混合交通是德阳市道路交通的特点之一。将非机动车干扰系数与交叉口饱和度和交叉口非机动车占比例分别进行相关性分析，发现非机动车占比与非机动车干扰系数相关系数为0.946。分析表明非機动车占比为非机动车干扰系数的主要影响因素。

利用SPSS软件对进行回归分析，得到非机动车干扰系数与非机动车占比、交叉口饱和度之间的函数关系，公式如下：

3 TransCAD路阻函数模型拟合

在交通规划软件TransCAD中，路阻函数采用美国联邦公路局BPR函数，其形式为：

该软件为了能够让模型反映城市实际交通量特征，允许用户通过Optional Input方式，对模型阻滞系数进行修改，使得机动车运行时耗与实际相接近，本文采用最小二乘法对传统路阻函数进行拟合求得阻滞系数，改进后的BPR路阻函数计算出来的混合交通环境下机动车运行时耗更加精确。步骤如下：

①写出表达式：

②求分别对的偏导数：

③利用迭代法根据公式上述求出改进后的阻滞系数，以长江西路—华山南路为例，根据该路段情况，参数取值分别为，L=400m，=60km/h，=1600pcu/h，=90s，=1.06，=0.42，=0.68，=0.37，借助Matlab软件运用最小二乘法对BPR路阻模型进行拟合，求得阻滞系数分别为3.92与1.93。其拟合曲线如图1所示：

4 结论

本文结合城市中心区混合交通的特点，考虑非机动车在路段与路网节点处对机动车行驶过程产生的影响，对传统HCM2010交叉口延误函数进行了修正再将该模型与传统路阻函数模型进行拟合，运用最小二乘法求出阻滞系数，为研究混合交通严重的城市机动车道路行程时间计算提供了科学的依据，使交通预测的结果更加精确。

参考文献：

[1]王建军.严至杰交通调查与分析[S].北京：人民交通出版杜，1994：1-2，71-72.

[2]马文胜.赵国锋大中城市中心区停车现状分析及对策研究[J].辽宁交通科技，2001，25（05）：34-36.

[3]郑远，杜豫川，孙立军.美国联邦公路局路阻函数探讨[J].交通与运输（学术版），2007（01）：24-26.