高速路瓶颈扰动特性及传播规律研究

马浩

（1.北方工业大学土木工程学院，北京 100144；2.招商新智科技有限公司，北京 100070）

0 引言

道路上突然变狭窄的路段，就是道路瓶颈。道路瓶颈是导致交通拥堵的主要原因，也往往是交通事故的高发、常发区域[1]。在高速公路路段上，时常由于人因、车辆、道路环境、天气状况等原因在空间上形成相对固定的瓶颈节点，对正常运行的交通流产生干扰，严重制约着高速公路安全和畅通方面的发展。瓶颈节点的出现会使高速路的交通运行产生不良影响，甚至引发道路拥堵或交通事故。

孟祥海等以四车道高速路为例，研究快车道占用区段的交通流特性规律[2]。张明亮等结合西安市二环快速路实例研究集结波对交通冲突的影响及减速车道长度的关系[3]。胡雁宾等运用VISSIM 对突发事件的影响范围进行验证研究[4]。任作武等以呼集高速为例研究重载车在瓶颈路段的集结消散规律[5]。长安大学的张文婷、张顺利等对高速路交通事故的影响传播机理和影响路径进行了研究[6，7]。当前对高速路瓶颈的研究聚焦于事故、拥堵等典型场景，缺乏对瓶颈问题的系统梳理，对各类型瓶颈的差异特质研究不足。基于此，本文将充分研究分析各类高速路瓶颈的本质特性和干扰传播规律。见表1。

表1 高速路瓶颈分类

1 瓶颈干扰特性

1.1 偶发事件类瓶颈

偶发事件类瓶颈对车流运行状态的干扰具有突然性和不确定性，本质是由于突发的交通事件对车道空间造成压缩占用，导致车流中车辆减速、变换车道等行为激增，从而出现车流紊乱现象。

若遇到偶发事件类瓶颈出现，上游临近的车辆驾驶员需要采取紧急应对措施。大部分成熟的老司机会遵循“让速不让路”的原则采取紧急刹车制动操作，待低速或停驻后，通过观察其他车道车流情况，择机通过变换车道驶离该区域；而对于驾驶经验不够丰富的驾驶员而言，遇到偶发事件类瓶颈时应对会比较匆忙，通常会下意识采取猛打方向盘变道躲避的操作，这样会与其他行车道的行驶车辆产生严重的交织冲突，严重时甚至会干扰整个断面全部车道的正常通行，产生交通拥堵或次生事故。无论是减速还是主动或被动变换车道，都会产生明显的惯性干扰，影响司乘人员的驾驶感受。

1.2 计划类瓶颈

计划类瓶颈通常是在管理部门策划审批后产生，如养护施工、交通管制等，一般会提前向公众发布公告，驾驶员通行该路段有一定的思想准备，而且在管制或施工路段临近位置，会配套设置相应的提示标识，车流靠近该路段会提前发现提示信息，驾驶员一般会明确地采取提前减速、提前主动变换车道等措施。此类瓶颈对于车道的占用界限比较清晰，包括起讫点、围挡、警示装置等，除断路施工或封路管制的特殊情况，一般此类瓶颈都不会完全阻断行车道通行。

1.3 异常气象类瓶颈

高速公路地形环复杂，穿越山地、河流等极为普遍，易受到风、雷、雨、雪、雾等异常天气的影响，形成不同程度、类型的异常气象类瓶颈。我国由于天气原因造成的高速路瓶颈极其常见，尤其是在北部山区、南方邻水地区等，经常因异常天气导致高速公路通行受阻或事故等发生。总体来看，异常天气类瓶颈对于高速公路交通流运行的干扰，主要是因异常天气会引起路面湿滑程度和能见度改变，导致驾驶员为了行车安全而降低行车速度；同时因团雾、冰坡等发生的区域性很强，因此驾驶员的降速会集中在一段区域发生，临近该区域的车辆增多时，低速或减速的车辆就会增多形成集结拥堵。

1.4 道路结构类瓶颈

道路结构类瓶颈形成的本质原因是由于道路结构、线形等问题，导致车道变窄，影响车流的正常行驶，对上游车辆产生交通波冲击。如浙江甬台温高速三都岭段，因路隧衔接造成瓶颈，临近车辆须经过“三改二”汇流才能通过，由于该路段车辆换道交织严重，上游极易出现拥堵。

2 瓶颈干扰的量化分析

2.1 瓶颈路段剩余通行能力

道路通行能力影响因素众多，包括道路条件、交通组成、可通行车道数量等，在研究高速路瓶颈问题过程中，实际通行能力应该为各影响因子综合修正后的剩余通行能力，可使用以下公式计算：

式（1）中：Cf——剩余通行能力；

C——设计通行能力；

fHV——基于大车比例的修正系数；

fB——基于车道占用/变少的修正系数；

flw——基于车道宽度的修正系数；

α、β、γ——权重参数。

2.1.1 基于大车比例的修正系数

根据《道路通行能力手册》（HCM2010）和《公路工程设计标准》（JTG B01—2014），可得出如下基于大车比例的修正系数[8]：

式（2）中：fHV——基于大车比例的修正系数；

Pi——中型车及以上车型交通量占比；

Zi——中型车及以上车辆折算系数。

2.1.2 基于车道占用/变少的修正系数

占道行为对于通行能力的影响，并不是简单的只是减小占用数（总车道数）的部分，《道路通行能力手册》（HCM2010）针对不同占道情况对道路通行能力影响给出了详细的通行能力折减系数[9]，如表2所示。

表2 基于车道占用/变少的修正系数对应表

在可通行车道数变少情况下，与“占道对于通行能力的影响”等同，对于通行能力的影响系数采用相同标准即可。

2.1.3 基于车道宽度的修正系数

我国高速公路单车道标准宽度为3.75m，但随着各地高速公路交通量的逐渐增多，较多地区开展重点路段的应急车道改造工程，造成实际车道宽度＜3.75m。高速公路施工作业也会对行车道进行重新渠化，通过锥桶、信标等方式将车道进行压缩，多数情况是通过调整每条车道的宽度而保证可通行车道数量。周荣贵等人通过总结分析，给出了车道宽度对于通行能力修正系数对应关系[10]，如表3所示。

表3 基于车道宽度的修正系数对应表

2.2 瓶颈路段的安全车速

瓶颈路段的安全车速是指，能够保证在驾驶员发现瓶颈后采取制动措施且车辆不与瓶颈点发生碰撞或激烈冲突的最大行驶速度。国内学者李长城[11]等通过将机动车刹车距离、驾驶员反应距离、停车后安全距离、安全行车间距关联整合，得出了一种最大安全车速的计算方法。本文结合高速公路瓶颈问题特性，对该方法进行如下修正，包括调整驾驶员反应时间参数、增加道路纵坡坡度参数、更新设计停车视距参数等，得到了一种适用于高速路瓶颈问题的最大安全车速计算方法：

式（3）中：D——停车视距，可用能见度替换；

v——安全行车速度；

μ——摩擦系数；

i——道路纵坡度。

2.3 瓶颈路段的车流密度

在瓶颈传播范围研究过程中，需对瓶颈段的交通密度进行预测取值，因此需要选取适用于高速公路特性的交通流模型进行密度预测。陈大山等通过对比研究提出Van aerde 模型的结构简单容易标定，具有良好的通用性和适应性[12]。张寸保等在分别使用Greenshields 模型、Pipes 微观模 型和Van aerde 模 型对高速公路真实数据进行拟合后，发现Van aerde 模型克服了其他模型的局限和不足，更适用于描述我国高速公路交通流特性[13]。罗例东等在应用Van aerde 模型进行高速公路异常事件影响范围预测研究的过程中取得了较好的效果[14]。由于该研究所使用的实例数据主要来源于甬台温高速公路，通过对上述各模型进行数据拟合，验证得出Van aerde 模型更适合研究高速路瓶颈问题。

3 瓶颈干扰传播模型

基于上述对于高速路瓶颈特性及传播规律的定性定量分析，本文提出一种适用于高速公路各类瓶颈情况下的干扰传播模型，通过将该模型与软件系统结合，可以在瓶颈出现后快速计算出瓶颈干扰传播范围，为运营管理者进行瓶颈问题处置应对提供决策支撑。瓶颈干扰传播模型的算法设计流程为：第一步，通过视频事件检测、雷达、人工巡检、接报等方式监测并发现瓶颈，确定瓶颈区段的位置、输入瓶颈的特征信息。第二步，通过瓶颈区段的路侧雷达、视频等设备，及时获取上游路段的实测数据，主要包括上游路段的交通流量和交通密度。第三步，辨识瓶颈类型。第四步，计算该瓶颈状况下的剩余道路通行能力。第五步，基于管理单位需求，筛选瓶颈区段的速度值，并通过标定后的Van aerde 模型，计算出瓶颈区段的车流密度值。第六步，将第二步至第五步得出的各值输入到车流波模型中，计算出瓶颈干扰传播速度。第七步，基于该路段对于瓶颈发现时间、指挥中心响应时间、救援到达时间等经验值，预测瓶颈传播时间。第八步，基于瓶颈干扰传播速度至和传播时间值，输出该瓶颈的干扰传播范围的预测值。运营管理者便可根据该预测值，确定在瓶颈上游进行管控处置措施的最佳位置。

4 结语

通过对各类高速路瓶颈的干扰规律特性的分析研究，挖掘出瓶颈对于通行能力、速度等量化影响指标，最终提出了一种适用于各类高速公路瓶颈的干扰传播模型，可直接应用于高速公路运营管理中，为路方对于瓶颈状况下的交通流管控策略提供理论支撑。未来应继续围绕瓶颈状况下波速传播时间进行研究，通过对于瓶颈发现时间、路方应急响应时间、救援处置力量到达现场时间等研究，辅助路方进行瓶颈事件处置时可以指定出最佳的管控方案，包括处置措施、介入时间、管控距离等，有助于提高管控方案的精准性和高效性，进一步提升高速公路的通行效率和安全水平。