基于模糊综合评价的HOV车道综合效益分析

王 瑜,李 勇

(1.四川交通职业技术学院，四川 成都 611130;2.中铁二院工程集团有限责任公司，四川 成都 610036)

0 引言

高容量车辆(High Occupancy Vehicle， HOV)车道最初在美国兴起，相继在加拿大、澳大利亚、英国等欧美发达国家广泛采用。通过设置通行规则，有效提高道路使用效率，缓解交通拥堵[1]。2014年5月，HOV车道正式进入我国，无锡市首次设置HOV车道，允许3人及以上车辆通行。2015年7月，济南市试点开通HOV车道，允许2人及以上乘员车辆、特种车辆在早晚高峰使用。随后，成都市、大连市等均在具备设置条件的相应路段(一般为城市主干道或快速路)开通HOV车道，规定在工作日的早晚高峰使用。

国内外学者对于HOV车道的设置可行性、理论模型、设置方案、效益评价等进行了广泛的研究。Huang等[2]考虑单独驾车、合乘和地铁出行方式，改进了既有的交通流均衡模型，并从经济学角度分析了模型结果。 Kwon等[3]采用交通量检测器收集数据，对HOV车道运行效果进行了全面分析评价。李春燕等[4]从宏观和微观层面分析了美国HOV车道的设置类型和运行方式，分析了在我国的适用性和可行性，并提出实用性建议。户佐安等[5]通过分析HOV车道设置的影响因素，建立了路段的出行总效用模型，对比分析了方案实施前后的总效用差值。

目前，国内外大部分研究成果主要集中于HOV车道的可行性分析和理论模型建立，缺乏对HOV车道的实证分析。鉴于此，从社会经济、交通效率、环境保护、出行满意度4个方面建立HOV车道的综合效益评价指标体系，以成都市为例，对HOV车道的综合效益进行评价。

1 HOV车道评价指标体系的构建

HOV车道通过提高小汽车载客量，鼓励合乘出行，减少道路车流量，提高道路资源利用率，解决交通拥堵和环境污染问题。为综合性评价HOV车道的运行效果，从社会经济、交通效率、环境保护、出行满意度4个方面构建评价指标体系，见图1。

图1 综合效益评价指标体系Fig.1 Comprehensive benefit evaluation indicator system

以下对HOV车道的综合效益评价指标体系各项指标进行定义。

1.1 居民平均出行费用

居民平均出行费用以出行时间成本和燃油消耗成本为主，二者具有不同的当量，用时间价值和能源价值进行转换，其计算公式为：

(1)

式中，U1为居民平均出行费用；T为平均出行时间；ε为时间价值参数,ε=45元/h；U2为单位车辆燃油消耗量；n为乘客数量；θ为能源价值参数,θ=8元/L。

1.2 单位车辆燃油消耗

单位车辆燃油消耗是居民出行成本的重要构成部分，与车辆运行速度有关，其计算公式为：

U2=T2×FC(V),

(2)

式中，T2为路段的车均行程时间;FC(V)为车辆每小时油耗模型。

根据相关研究，高峰时期车辆每小时油耗与车辆行驶速度的回归模型为[6]：

(3)

式中T1为路段平均车速。

1.3 路段平均行程车速

路段平均行程车速是指在一定时间内通过路段观测点的车速平均值，其计算公式为：

(4)

式中，T1为平均车速;N为统计时段里的观测车数;Vi为第i辆车的瞬时车速。

1.4 路段车均行程时间

路段的车均行程时间是指在统计期内通过路段所需时间的平均值, 计算公式为：

(5)

式中，T2为路段的车均行程时间；n为统计期数；ti为统计时段车辆在该路段行程时间。

1.5 道路饱和度

道路饱和度用以衡量道路车流量和通行能力是否均衡，反映道路拥挤度，计算公式为[7]：

T3=q/C，

(6)

式中，T3为道路饱和度；q为路段最大车流量；C为该路段通行能力。

C=C0×γ，

(7)

式中，C0为道路理论通行能力；γ为折减系数。

1.6 车道均衡系数

车道均衡系数用来衡量各个车道利用率是否存在不均衡，计算公式为[8]：

(8)

式中，T4为车道均衡系数；q1为HOV车道的车流数；q2为普通车道的车流数；S为车道数。

1.7 单位车辆污染物平均排放浓度

机动车尾气排放污染物平均浓度是重要的环境影响指标之一。通过回归分析得到机动车尾气排放量与速度的计算模型为[9]：

E1=-27.156×lnT1+138.941，

(9)

式中E1为单位车辆污染物排放量。

1.8 车道交通噪声超标率

以HOV车道两侧白天平均噪声不大于70 dB、夜间噪声不大于55 dB为标准，车道交通噪声超标率的计算公式为[10]：

(10)

式中，E2为噪声超标率；L0为噪声超标里程；L为HOV车道的设计里程。

1.9 公众接受度

公众接受度作为定性指标，通过问卷调查的形式，将定性指标定量化，得到公众接受度指标值S1。

1.10 服务可靠性

为衡量HOV车道的服务可靠性，引入无量纲路段行程时间变异系数，反映HOV车道运行过程的均衡性、稳定性。当变异系数为0时，数据服从均匀分布，无波动；当变异系数越大时，波动性越大继而稳定性越差。

(11)

式中，S2为道路运行时间变异系数；σT为道路运行时间标准差；ΔT为道路运行时间平均值。

2 HOV车道模糊综合评价模型的建立

采用模糊综合评价法对HOV车道进行综合效益评价。一是使用熵权法确定指标权重，熵权法通过数据之间的差异来确定指标的权重，较为客观地反映某项指标在指标体系中的重要性。二是以模糊数学为基础，应用模糊合成原理，综合多个因素对被评价对象进行模糊综合评价[10]。

2.1 熵权法确定指标权重

2.1.1设m个评价指标对n个评估对象进行评估，构建判断矩阵P[11]

(12)

式中，pij为第i个评价指标对第j个评估对象的值。

对pij进行标准化处理得到：

(13)

式中tij为pij标准化后的指标数据。

2.1.2定义第i项指标的熵值

(14)

(15)

式中，di为第i项指标的熵值；hij为第i个评价指标对第j个评估对象的特征比重值，当hij时，令lnhij。

2.1.3计算熵权

(16)

式中Wi为第i项指标的权重。

2.2 构建评价指标的隶属度函数

将HOV车道运行效益划分为优秀、良好、一般、较差、差5大类，并分别用P1，P2，P3，P4，P5表示，则得到判断集P={P1,P2,P3,P4,P5}。根据评价路段的道路等级情况，结合《城市道路交通运行评价指标体系》(DB11/T 785—2011)对相关指标的规定，作为判断依据，确立HOV车道运行效益评价的隶属度评价值[12]，如表1所示。

表1 评价指标的隶属度Tab.1 Membership degrees of evaluation indicators

HOV车道运行效益水平没有明确的分界线，存在一定的模糊性。因梯形隶属度函数具有平缓稳定的特性，故将其作为隶属度函数，结合表2数据，建立以下各隶属度函数[13-15]。

居民平均出行费用为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

2.2.2单位车辆燃油消耗的隶属度函数

居民平均出行费用为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

2.2.3路段平均行程车速的隶属度函数

路段平均行程车速为定量指标，最优评价结果为最大值，定义为正指标，其隶属度函数为：

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

纳入标准：①年龄18岁及以上的近视和散光患者；②球镜度＞-6.00 D，柱镜度＜ 2.00 D；③屈光度数稳定2年以上，每年变化＜0.5 D；④角膜地形图检查正常；⑤软性角膜接触镜停戴1～2周，硬性角膜接触镜停戴3～4周，角膜塑形镜停戴3个月以上。

2.2.4路段车均行程时间的隶属度函数

路段车均行程时间为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

2.2.5道路饱和度的隶属度函数

道路饱和度为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(37)

(38)

(39)

(40)

(41)

2.2.6道路均衡系数的隶属度函数

道路均衡系数为定量指标，最优评价结果为最大值，定义为正指标，其隶属度函数为：

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

2.2.7单位车辆污染物平均排放浓度隶属度函数

单位车辆污染物平均排放浓度为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(47)

(48)

(49)

(50)

(51)

2.2.8交通噪声超标率的隶属度函数

交通噪声超标率为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(52)

(53)

(54)

(55)

(56)

2.2.9公众接受度的隶属度函数

公众接受度为定性指标，将其定量化，最优评价结果为最大值，定义为正指标，其隶属度函数为：

(57)

(58)

(59)

(60)

(61)

2.2.10服务可靠性的隶属度函数

服务可靠性为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(62)

(63)

(64)

(65)

(66)

2.3 构建模糊综合评价模型

2.3.1单因素判断

根据上述构建的评价指标隶属度函数，结合路段运行数据，对各指标进行单因素独立影响评判，得到评判矩阵F[16-17]。

(67)

2.3.2综合评价

将评价指标的权重向量W与评判矩阵F进行模糊运算，得到综合评价集V[18]。

V=W×F=[ν1,ν2,ν3,ν4,ν5]。

(68)

2.3.3确定评价结果

将结果量化，采用加权平均法计算最终评价结果[19]。令判断集{P1,P2,P3,P4,P5}={1，2，3，4，5}，则：

(69)

式中R为最终评价值。

3 成都HOV车道的综合效益评价

从2017年1月起，成都市在3处路段设立HOV车道。一是科华南路由南向北方向(以下简称路段a)；二是天府大道南一、二段由南向北方向(以下简称路段b)；三是自2018年12月，剑南大道南段(以下简称路段c)。通过现场交通调查，将评价路段早晚高峰交通运行数据统计，见表2、表3。

表2 各路段早高峰交通运行数据Tab.2 Traffic operation data of each section in morning rush hour

表3 各路段晚高峰交通运行数据Tab.3 Traffic operation data of each section in evening rush hour

同时，通过对周边区域居民出行使用HOV车道的满意度进行问卷调查，获得有效统计结果，见表4。

表4 路段HOV车道的满意度(单位: %)Tab.4 Satisfaction degree of HOV lane in section (unit: %)

结合表2～表4的基础数据，通过前述的指标计算公式，得到3处路段HOV车道的早、晚高峰指标值, 如表5～表7所示。

表5 路段a的HOV车道指标值Tab.5 Indicators of HOV lane in section a

表6 路段b的HOV车道指标值Tab.6 Indicators of HOV lane in section b

3.1 模糊综合评价

3.1.1熵权法确定权重

根据前述方法，结合表5～表7路段指标数据，计算评价指标的权重。

表7 路段c的HOV车道指标值Tab.7 Indicators of HOV lane in section c

W=[0.29 0.1 0.19 0.13 0.07 0.06 0.07 0.01 0.05 0.03]。

由此看出，居民平均出行费用、行程车速、行程时间、车辆油耗是影响路段运行效益的重要因素。

3.1.2隶属度函数计算

3.1.3综合评价

3.1.4确定评价结果

运用上述过程，同样计算路段b、路段c的HOV车道早晚高峰综合评价结果，得到：

3.2 成都HOV车道综合效益评价结果分析

R作为最终评价值，R的数值越小，代表综合运行效益越优秀。根据前文计算的HOV路段综合评价指数，对评价结果进行分析，见表8。

表8 HOV车道的综合效益评价值Tab.8 Comprehensive benefit evaluation value of HOV lane

3.2.1结果分析

(1)由表8所示，总体上运行情况良好，且早高峰优于晚高峰。成都HOV车道从社会经济、交通效率、环境保护、出行满意度4个方面总体评价结果为一般及良好，且早高峰运行情况均优于晚高峰。

(2)路段b的HOV车道运行效益最优。具体来看，路段b道路整体较为通畅，道路饱和度在50%左右，交通运行状态良好，车流速度基本能达到70 km/h 及以上，各项指标均处于较优的状态，出行者满意度较高。

(3)路段c的HOV车道运行效益较差。具体来看，路段c道路资源有限，交通出行需求较大，道路饱和度较高，且部分路段有施工现场，影响道路交通效率。同时道路监管较难，部分单乘员车辆进入HOV车道行驶，影响了综合运行效益。该路段HOV车道设置区间较短，难以体现优势。

(4)路段a的HOV车道运行效益稳定。路段a的HOV车道运行情况较为稳定，HOV车道优势逐渐突出，综合运行效益评价为良好。

3.2.2对比分析

运用同样的方法，计算3个路段普通车道的运行效益，结果见表9。

表9 路段的运行效益评价值

(1)路段b的普通车道运行效益与HOV车道相比差别不大，目前设置必要性不强，可进一步预测未来交通量分析该路段设置HOV车道的可行性。

(2)路段c的HOV车道处于运行初期，普通车道拥挤度加剧。路段c的HOV车道方案运行时间较短，普通车道数量减少，HOV车道优势未突出，难以改变居民的出行习惯，反而加剧了普通车道的拥挤度。随着方案推进，HOV车道优势和特权效益会更突出，道路运行效益会逐渐产生变化。

(3)从改善交通效率来看，路段a的HOV车道运行效率提高了60%～80%，路段c的HOV车道运行效率提高了55%左右，路段a的改善效果相比其他路段更突出。

4 结论

HOV车道在运行初期运行效率优势不突出，公众接受度较低，普通车道数减少反而加剧拥堵；随着方案的推进，HOV车道带来的特权效益和运行优势日益突出，会逐渐改变居民出行习惯。成都市已实施HOV车道的运行情况表明，从社会经济、交通效率、环境影响、出行满意度来综合衡量HOV车道运行效益，路段a、路段b均为良好，路段c为一般。同时，对比同路段HOV车道和普通车道，路段a、路段c的HOV车道综合效益优于普通车道，改善效果明显；路段b的HOV车道和普通车道综合效益区别不大，设置必要性不强。

部分路段的HOV车道改善效果不佳，存在以下原因：(1)道路条件不足，运行环境不好，出行需求较大，道路本身处于超饱和运行状态；(2)部分路段HOV车道的设置方案不太合理；(3)HOV车道方案的运行时间短，居民对HOV车道了解程度不高，难以改变出行习惯；(4)监管较难，部分单乘员车辆违规行驶HOV车道，影响了运行效率。

针对实施过程中存在的问题，提出以下建议：

(1)改进既有HOV车道运行方案。

路段b普通车道和HOV车道的运行效益区别不大，设置必要性不强，应满足设置HOV车道的基本条件为2人以上车辆占比总流量的30%以上。该路段目前HOV车道设置地点居民出行量较少，可考虑调整现有HOV车道设置的位置。现行方案的设置区间长度为5 km，相对较短，难以体现HOV车道的优势，从而改变居民出行方式，可考虑增加HOV车道的区间长度。

路段c的HOV车道运行效益不理想，应对多乘员数量(现行2人及以上适用)进行调整，当HOV车道平均载客为1.4人/veh以上时，HOV车道的准入标准应调整为3人/veh及以上的标准，同时考虑路段c道路资源有限等情况，可考虑不单独设置HOV车道、与其他专用道共用等方式。

(2)加强HOV车道的宣传，让居民了解HOV车道的出行优势，提高公众接受度。

(3)加强道路监管，提高违法违规成本，保障HOV车道能够有效实施。

(4)规范合乘行为、建立信息共享。

制订相应法律法规来规范居民的合乘行为，保障合乘出行者的合法权益，营造良好的合乘环境。同时，构建居民出行需求共享平台，以有效促进资源的合理分配，提高居民合乘出行便利性。