基于时空消耗的共享汽车拥堵治理效用研究

刘 向，洪 林，王 宁，王建春

（1.同济大学 交通运输工程学院，上海 201804；2.山东科技大学 交通学院，山东，青岛 266590；3.同济大学 汽车学院，上海 201804）

共享电动汽车出行是在共享汽车出行的基础上，使用电动汽车替代传统燃油车的一种更加低碳的出行方式,是一种介于公共交通和私人交通之间的创新出行模式，既强调私家车的便捷，又强调车辆使用权的共享。目前，关于共享汽车已有大量研究，研究发现共享汽车的出现减少了城市居民私家车的平均拥有量，降低了私家车的使用率和用户的出行成本，还能够减少温室气体的排放[1]。此外，调查发现共享汽车用户会更多地使用公共交通[2]，从而减少了停车需求[3]以及行车公里数（Vehicle Kilometers of Travel，VKT）[4]。但也有分析认为共享汽车降低了用车门槛，在大幅提高汽车使用便捷性的同时，也导致一部分选择公共交通出行的用户转移到选择共享汽车出行，从而增加了机动车的出行次数和城市VKT，最终导致城市交通拥堵更加严重。

当前，针对共享汽车的研究还包括共享汽车的运营和发展模式研究、共享汽车的用户接受度调查、共享汽车的使用意愿以及共享汽车的用户效益分析，但关于共享汽车对城市交通拥堵治理的作用却鲜有研究。本研究以时空消耗理论为基础计算路网容量，通过比较共享电动汽车出行相对于传统出行方式带来的出行时空消耗的变化，探究共享电动汽车对路网容量的影响，从而定量研究共享电动汽车对城市交通拥堵治理的效用，最终实现共享电动汽车出行的精细化管理。

1 路网容量计算

1.1 时空消耗理论下的路网容量计算

时空消耗理论将交通系统当作一个具有时空属性的容器[5]，通常将时空消耗解释为交通个体在一定时间内占有的空间或者在一定空间内占有的时间，为了探究共享电动汽车对城市交通拥堵治理的效用，本研究基于时空消耗理论来计算路网容量。

图1 出行时空消耗示意图

图1为截取的某一段路网，该段路网的长度为L，宽度为W，在给定的时间段T内，这段路网所能提供的时空资源可以表示为：

记第1辆车在出行时间为t的一次出行过程中的时空消耗为Cs，则有：

根据路网容量的定义，结合式（1）和式（2），路网容量的计算公式为：

1.2 基于跟驰模型的路网容量计算修正

为计算某一出行方式的时空消耗，通常用瞬时动态净空面积（跟车行驶时所必需的车头间距与横向安全宽度的乘积）与平均出行时间的乘积来表示。车头间距包括车身长度和瞬时动态安全车距，瞬时动态安全车距是根据车辆跟驰过程计算的。

以小汽车Ci为例，结合跟驰模型对路网容量的计算进行修正。车辆跟驰运动示意图如图2所示，在跟驰行驶过程中，当发现前车突然停止，驾驶员做出反应后立即制动，直到车辆停止运动。此时与前车仍需保持一定的安全距离，则该段距离记为车辆跟驰过程中的瞬时动态净空安全车距。因此，在计算瞬时动态安全车距时，需要考虑交通路网中共享电动汽车的行驶速度，不同行驶速度条件下，前后车之间需要保持的瞬时动态安全车距也不相同。图中，记第i辆车Ci的瞬时动态安全车距为Ls：

式中：d为车辆制动停止后与前车保持的安全车距；Lb为车辆的制动距离。假设车辆在制动过程中的初始速度为v0，根据车辆的制动原理，制动距离Lb为：

式中：t为驾驶员的反应时间；a为车辆的制动减速度。因此，车Ci的瞬时动态安全车距Ls为：

车Ci的车身长度为L，则车头间距Li为：

因此，结合跟驰模型，修正后的路网容量计算公式为：

图2 车辆跟驰运动示意图

2 数据获取与分析处理

2.1 共享电动汽车对其它出行方式的替代率

共享电动汽车的出现增加了用户的出行选择，对城市交通系统中已有的出行方式也带来了一定影响。为了探究共享电动汽车对已有出行方式的影响，通过问卷调查的方式获得了共享电动汽车对已有出行方式的替代率。为保证调查结果的准确性和可靠性，问卷将城市居民日常出行方式分为8种：①步行；②自行车、共享单车；③电动自行车；④公交车；⑤网约车（如滴滴、优步、非出租车）、出租车；⑥地铁；⑦私家车；⑧共享电动汽车。

充分考虑距离因素对替代率的影响[6]，将用户出行距离划分为5 km以内、5～10 km、10～20 km、20～50 km、50 km以上5个距离区域，然后创建出行场景让用户进行第二次选择，从而计算共享电动汽车对已有出行方式的替代率。考虑到交通方式的选择与出行时间、当前交通状态等因素有很大关系，设计问卷时假定在该出行场景中，用户选择不同出行方式无需考虑出行时间和当前交通状态。通过对回收的问卷数据进行分析，得出共享电动汽车在不同出行距离区域对传统出行方式的替代率，具体结果见表1。

2.2 EVCARD数据处理

2.2.1 数据预处理

本研究所采用的数据为上海市EVCARD分时租赁汽车（共享电动汽车）公司提供的出行数据，数据提供的具体信息种类及描述见表2。由于EVCARD提供的出行数据中存在无效出行数据，所以需要进行数据清洗，剔除无效出行数据。

表1 共享电动汽车出行对已有出行方式的替代率 单位： %

表2 EVCARD出行数据信息介绍

2.2.2 数据分析

根据上海市EVCARD提供的出行数据，计算上海市交通系统中共享电动汽车的出行时空消耗。在计算共享电动汽车出行的时空消耗时，需获取共享电动汽车的出行时间、出行速度和闲置时间3个参数的值。随机选取上海市100辆EVCARD一周内的出行数据来计算相关参数的值。

以上海市交通路网中任意一辆EVCAERD的出行数据为例进行3个参数的分析，其它车辆的出行数据分析同此理。将该车标记为A车，根据A车的出行数据分别计算VA，TtA，TfA三个参数的值。车辆速度由EVCARD出行数据表直接记录并提供，更新周期为60 s，计算A车在某一时间区间内的出行速度VA：

式中：vi为每次采集的车辆行驶速度值；n为A车在该出行时间区域内的速度值更新次数。同理，车辆的当前状态信息显示为停止、行驶和充电3种状态，可以根据车辆的状态用算数平均法计算车辆的平均出行时间TtA和平均闲置时间TfA，计算过程中不考虑车辆故障原因。计算A车在某一时间区间内的平均出行时间TtA和平均闲置时间TfA的值，如式（10）和式（11）所示。

考虑到数据量较大，数据处理是通过Python编程实现，输入为经过预处理的EVCARD共享电动汽车一个月的出行数据，包括车辆的采集时间Tc、速度Vc、SOC和车辆当前状态S，具体算法流程如图3所示。

图3 数据分析及参数计算

3 建立共享汽车交通治理效用模型

3.1 不同出行方式的时空消耗

根据时空消耗理论，不同出行方式的出行时空消耗为：

式中：Si为出行方式车头间距；Wi为出行方式占用的车道宽度；Ti为出行时间。不同出行方式下出行时空消耗的具体计算公式见表3。

表3 不同出行方式的出行时空消耗

表3中，小汽车的车长为5 m，公交车车长为12 m，车道宽为3.5 m；地铁车长为19.8 m，车道宽为2.8 m；自行车车长为1.5 m，电动自行车车长为2 m，车道宽度为1.2 m；步行人行道为1 m，所需的安全距离取1 m。其中，考虑到实际情况，选择公交和地铁出行方式来计算人均出行的时空消耗。

3.2 停车时空消耗

停车位资源作为交通资源的一部分，与城市交通拥堵有着密切的联系。共享电动汽车能提高停车位的周转率，为了更精细化地研究共享电动汽车对城市交通拥堵的影响，将停车位的时空消耗作为城市总出行消耗的一部分，停车位的时空消耗可以表示为停车位的面积与停车时间的乘积，其公式为：

式中：Ap为出行所使用的交通工具的停车位面积；Tp为停车时间。不同交通工具的停车位面积见表4。

表4 不同交通工具的停车位面积

3.3 共享汽车交通治理效用模型的建立

在本研究中，出行时空消耗就是所有出行个体使用不同交通方式所占用的城市交通资源的动态净空面积与占用时间乘积的总和。基于时空消耗理论，联合跟驰模型，通过计算共享电动汽车的出现所带来的城市出行时空消耗的变化，来计算路网容量的变化，最终探究共享电动汽车对交通拥堵治理的效用，模型的整体框架如图4所示。

图4 出行时空消耗模型的整体框架

在某一出行场景下，计算用户选择传统出行方式时的出行时空消耗，如式（14）所示。

式中：Ai为选择第i种出行方式的瞬时动态净空面积；T为通过第i种出行方式所耗费的时间。在相同的出行场景下，计算用户选择共享电动汽车出行方式的出行时空消耗，如图（15）所示。

因此，共享电动汽车这种出行方式带来的出行时空消耗的变化可以表示为：

式中：β为共享电动汽车带来的时空消耗变化。根据路网容量定义，当β＞0时，表示共享电动汽车出行时减少了出行时空消耗，增加了路网容量，缓解了城市交通拥堵；当β＜0时，表示共享电动汽车出行时增加了出行时空消耗，减少了路网容量，加剧了城市交通拥堵。

4 实例分析

根据上海市EVCARD分时租赁汽车的出行数据进行实例分析。由出行数据分析得出共享电动汽车不同出行距离的比率，如图5所示，结合表1可以确定上海市共享电动汽车对传统出行方式的实际替代率。

为计算共享电动汽车在不同出行距离时对交通拥堵治理的效用，通过计算不同出行距离区域内共享电动汽车出行的时空消耗，以及被替代的传统出行方式的出行总时空消耗，从而获得β值，结果如图6所示。

图5 不同出行距离的共享电动汽车出行比率

图6 共享电动汽车不同出行距离时的β值

在出行距离小于5 km时，共享电动汽车出行增加了出行总时空消耗，加剧了交通拥堵；当出行距离超过5 km时，共享电动汽车会不同程度地缓解交通拥堵，其中，在出行距离为10～20 km时，共享电动汽车对缓解城市交通拥堵的效用最明显。

计算共享电动汽车在工作日、非工作日、工作日早通勤、工作日晚通勤时间，以及一整周这5个时间区域内共享电动汽车带来的出行时空消耗的变化量，从而探究共享电动汽车在每一个时间区域内出行对城市交通治理的具体效果，计算方法见表4。

根据表4对上海市共享电动汽车出行数据进行分析，计算出上述5个时间区域内共享电动汽车带来的出行时空消耗的变化量，计算结果如图7所示。

图7中的纵轴代表出行时空消耗。由图7a可知，工作日共享电动汽车对城市交通拥堵治理作用效果明显的时段集中在12:00～16:00之间；由图7b可知，非工作日共享电动汽车对城市交通拥堵治理作用效果明显的时段从4:00一直持续到23:00，相较于工作日，缓解拥堵的时间更长；由图7e可知，相较于非工作日，工作日共享电动汽车对城市交通拥堵治理的作用明显；对比图7a和b可知，相较于工作日，非工作日共享电动汽车带来的城市出行时空消耗的变化比较平稳，早晚通勤时间段对出行时空消耗的变化影响较小；对比图7a～d可知，工作日早晚通勤时段内共享电动汽车出行减少了城市出行时空消耗，但相较于工作日的非通勤时间，共享电动汽车在早晚通勤时间段内对交通拥堵治理的效果不是很明显。

表4 共享电动汽车带来的出行时空消耗变化量计算方法

图7 不同出行时间内共享电动汽车出行减少的时空消耗变化

5 结论

本研究以时空消耗理论为基础计算路网容量，建立了出行总时空消耗模型来研究共享电动汽车对城市交通拥堵治理的作用。通过上海市EVCARD出行数据对出行总时空消耗模型进行实例分析，其结果如下：

（1）在出行距离小于5 km时，共享电动汽车替代了一部分步行、自行车和公共交通出行的用户，增加了1.78×108单位的出行总时空消耗，加剧了城市交通拥堵；在出行距离为10～20 km时，共享电动汽车减少了6.42×108单位的出行总时空消耗，对交通拥堵治理的作用最明显。

（2）在一周内，工作日私家车出行会长时间闲置，占用大量的停车位资源，而共享车的闲置时间较短，对停车位资源的需求较少，因此，共享电动汽车在工作日对交通拥堵治理的作用较非工作日更加明显；在工作日通勤时段内，由于共享电动汽车的需求较为集中，其出行形式类似于私家车和出租车，对城市交通拥堵治理的作用不明显；非工作日，出行时间更为离散，共享电动汽车出行对交通拥堵治理的作用效果在通勤时段较其它出行时段变化不大。

综上所述，共享电动汽车对交通拥堵治理的效果在不同的出行时段内，以及不同出行距离内都会发生变化，短途出行使用共享电动汽车会增加拥堵，但综合考虑来看，共享电动汽车对交通拥堵治理具有积极的效用。