TransCAD仿真在城市道路晚高峰现状分析中的应用探讨

文图｜徐燕 王焱 陆兆纳 吴康泓

随着我国城市化水平的不断提高和机动车数量的快速增长，城市道路晚高峰拥堵现象越来越普遍。本文对南通理工学院周边道路的晚高峰车流量进行调查统计，利用TransCAD仿真软件对结果进行分析，评估了道路饱和度，并为下一步车流组织提出了优化措施和建议。

一、车流组织现状

南通理工学院毗邻万达广场、山姆会员店、迪卡侬等大型商业综合体，生活配套设施齐全。公共交通相对便捷，1路、56路、72路、14路在学校附近均设有站点，具体线路和分布状况如图1(a)所示。学校周边道路网较为完善，有芦泾路、黄海路、深南路、永兴路4条主干路，长和路1条次干路，长兴路、永通路、大生路3条支路。为了研究校区附近道路的晚高峰现状，选取芦泾路、黄海路、深南路、永兴路、长和路、长兴路、永通路、大生路的部分路段进行分析，具体如图1(b)所示。

图1 校区周边站点及线路图

永兴路作为重要的南北向通道，深南路作为重要的东西向通道，晚高峰时段大量车流聚集，导致永兴路和深南路的高峰小时车流量激增，容易产生拥堵现象。此外，部分道路交叉口的交通道路也存在引导标识不完善，道路宽度、转弯冲突区（危险区）不能满足交通需求的问题。

二、流量调查统计

为了进一步定量分析区域内的道路现状，选择永兴路、永通路、黄海路、深南路为调查对象，连续10日内16:30-17:30时段进行双向车流量统计。

研究道路主干道的单向道通行能力，按标准800pcu/h计算，次干道按600pcu/h计算，支路按400pcu/h计算。其中黄海路、深南路、永兴路为主干路，永通路为次干路，道路饱和度的调查统计结果如表1所示。结果表明，研究区域内的永兴路和深南路晚高峰期内的道路饱和度显著高于永通路和黄海路。

表1 研究路段的饱和度统计表

路段名 方向 车道数 路段流量（pcu/h）饱和度（V/C）服务水平永通路南到北 1 154 0.39 B北到南 1 124 0.31 B合计 2 278 0.35 B黄海路东到西 2 254 0.31 B西到东 2 257 0.32 B合计 4 511 0.32 B

三、交通模型仿真

TransCAD软件集地理信息系统与交通模型功能于一体，有专门的数据结构记录交通运输网上通行的各种属性，是一种建立交通信息和决策支持系统的理想工具。本文利用TransCAD进行区域内道路的交通仿真。

导入研究路段的实际地图，依次创建小区、路网，通过连杆将小区与道路进行连接，最后输入所需的基础数据包括道路的通行能力、设计速度、通行时间、道路名称等信息。根据实地调查的车流量进行OD（origin-destination）矩阵的反推，得到现状OD，再进行传统的交通四阶段建模，采用多目标均衡分配，得到现状路段流量和饱和度，最终建立路网模型，具体结果如图2所示。

图2 路网模型的现状路段流量及饱和度分布图

通过交通分配绘制出交通现状出行分布图，并对未来出行分布进行预测，表示出各小区质点间的期望线，具体结果如图3所示。对于现状和目标年之后主次干路晚高峰时段负荷强度以及服务水平的对比（具体如表2所示），可以发现研究区域内的道路服务水平虽然未发生明显的降级，但深南路、永通路的道路饱和度变化较为显著。特别是永兴路，单向道路平均饱和度由0.60提升到0.66，相对增幅高达10%，可以预见未来高峰期的拥挤现象可能加剧。

图3 交通出行分布图

表2 区域背景交通量叠加前后的路段饱和度及评价

四、结语

根据上述研究预测，有必要对研究区域内道路的交通流进行科学合理的组织，建议采取以下措施：一是在永兴路和深南路上增设车道，分流地块交通，减轻深南路和永兴路的通行压力；二是对深南路永兴路交叉口的交通组织进行优化，重点考虑辅道衔接及信号灯相序相位，左转专用信号的绿灯时间；三是尝试在深南路上多个交叉口采用绿波信号控制；四是严格控制黄海路与深南路人行过街，远期可考虑设置过街安全岛。