陈春安, 陈立扬, 周晨静
(1.广州市交通规划研究院有限公司, 广州 510030;2.广州市城市建设开发有限公司, 广州 510623;3.广州大学 土木工程学院, 广州 510006)
城市道路有限空间资源与私家车需求不断增长是产生城市交通拥堵问题的致因,优先发展大容量公共交通是畅通城市的必要手段. 由此“公交优先”战略是我国大体量、高密度人口城市解决交通问题的核心策略,其中公交专用道保障公交具有专用路权,是实现大容量交通快速通行的路权保障[1],也是实现城市韧性交通高通量要求的重要举措[2]. 公交专用道建设也是我国“公交都市”建设评价指标的重要内容,我国多数城市均出台公交专用道设置标准要求[3-4],规范了公交专用道的铺设方法. 以广州市为例截止2023年底建设公交专用道约620 km,起到了良好的通勤服务功能. 如何保证公交专用道实际运行效果是公交专用道系统设计的关键内容之一,朱琳等[5]应用仿真技术从公交专用道布设形式上分析其通行效率,陈炯迪等[6]应用微观仿真工具从信号控制优化的角度研究信号交叉口公交车道效率提升方法,YE 等[7]应用微观仿真技术从公交专用道里程长度角度分析公交专用道与社会车辆交互影响,林坤[8]等应用微观仿真技术从交通流饱和状态的角度分析公交专用道的运营效率,同样俞山川[9]提出构建完善的稽查与违规占用惩罚体系. 其中,从管理上设置稽查系统与违规占用公交专用道的惩罚体系是较为直观有效的路权保障方法. 存在实际问题是公交专用道稽查系统通常借用通道上立交桥、公交站等设施布设稽查摄像头,难以实现稽查全覆盖. 由此,通勤高峰期间,社会车辆行驶车道(简称“社会车车道”)较为拥堵条件下,会有部分私家车借用公交专用道,并在下一稽查点位前再次汇入社会车辆运行车道的情形. 本文以该类行为对道路整体通行效率造成影响为出发点,应用微观仿真技术设计仿真实验开展具体研究工作.
微观交通仿真技术是公交专用道效率测评与设置考量的常用分析技术,本次研究采用Vissim仿真平台开展整体实验设计.
在社会车车道服务水平等级较高、畅通运行条件下,由于管理法规的制约社会车辆并不会占用公交专用道. 但是在社会车道运行速度低于期望车速、车道高负荷运行、出现排队现象时,部分社会车辆将会在稽查盲区占用公交专用道. 由此,本研究选取常见单向3车道快速路为模拟场景,其中最左侧1条车道为公交专用道,右侧2条车道为社会车车道;实验基本交通条件为快速路期望车速为80 km/h,社会车车道交通需求1 800 pcu/h(饱和度为0.9),且出现低速瓶颈区(运行速度为30 km/h)而造成交通拥堵;实验考查内容为一定占比数量的社会车辆借用公交专用道,并在1 km后稽查点位置前再次汇入社会车车道,以社会车车道单位时间内疏导完成的交通流量为指标衡量借用公交车道车辆对整体社会车运行的影响.
按照上述实验设计思路,本研究实验场景示意图如图1所示. 该场景中有1 km长度路段为车辆正常行驶路段,车辆通行需求量记为Q,在这1 km前有一定比例(记为α)的社会车辆驶入公交专用道,并在稽查抓拍区前固定位置汇出公交专用道驶入社会车车道. 需要记录社会车车道单位时间内能疏导的交通流量(记为Δq)作为α比例借用公交专用道车辆产生影响的度量指标.
图1 实验场景示意图
微观仿真实验平台中车辆运动通常包括自由运动、跟驰运动、换道运动3种驾驶行为类型,各类驾驶行为模型参数有效标定是应用微观仿真平台的前提. 周晨静等[10-13]基于最大程度减少微观仿真参数标定数量以减少标定结果不确定性的思想,围绕微观交通仿真模型参数标定开展系列研究工作,证实“对微观仿真模型参数进行全局与局部分类,工程实测确定全局参数,智能寻优确定局部参数”方法的有效性. 针对Vissim仿真平台其自由运动、跟驰运动与换道运动行为参数达20余个,在本次研究中借鉴以往研究成果[11-12],设置车辆期望加速度变化曲线如图2所示、车辆期望减速度曲线如图3所示,同时设置车辆跟驰与换道行为参数如表1所示.
表1 微观驾驶行为参数选取表
图2 车辆期望加速度变化曲线设置
图3 车辆期望减速度变化曲线设置
在交通流条件设置上,具体为设置社会车车道断面流量Q为3 600 pcu/h,车辆期望车速为80 km/h;社会车辆运行1.2 km后遇到一个长度为50 m的限速瓶颈区,车流运行速度降低至30 km/h;公交专用道中公交车发车频率为1辆/10 min公交车辆,公交车期望车速亦为80 km/h;设置Q*α辆社会车辆借用公交专用道,并在稽查抓取区前固定位置并道,重新回到社会车车道,其中α取值分别为0%、1%、2%、3%、4%、5%、6%、7%、8%、9%、10% 11个水平;在瓶颈段结束位置设置数据检测器,以60 s为单元统计疏导交通流量. 由此. 分析不同公交专用道借用车辆数量条件下,社会车车道疏导交通辆的变化.
每次仿真实验仿真运行3 900 s,每组交通流参数分别选取5个随机种子开展实验,共开展11×5=55组仿真实验,各组实验结果取均值得到11组仿真实验结果如表2所示.
表2 仿真实验结果表
通过以上仿真实验得到不同数量社会车辆借用公交专用道通行条件下的社会车车道疏导车流的变化数据,具体数据如图4所示. 分析图中数据趋势可得出不同借道车流比例下最大释放流量具有一定差异,且当借道车流比例高于一定阈值时,影响程度有减弱的趋势.
图4 仿真结果示意图
为细化分析,选取第60、1 260、2 400、3 600 s 4个时间节点分析不同借道数量下的社会车车道疏导能力曲线如图5所示,图中纵坐标记录的是不同时间内的累积疏导交通流量变化趋势. 由于不同时间疏导交通量的量级存在差异,为更好揭示借道车辆对整体交通流的影响,本次研究以10%比例的借道车辆疏导交通量作为基数,每一时段其他比例条件下疏导交通流与之做除法运算,得到结果如图 6所示.
图5 公交专用道借用车辆不同比例下社会车车道疏导交通流变化趋势图
从图6分析可知借用公交专用道社会车辆数量从小到大变化时,社会车辆车道疏导交通流呈现 2个阶段的变化,第1个阶段是随着借用公交专用道社会车数量的增加,社会车辆车道疏导交通流能力降低,说明个体车辆借用公交专用道通行在获得个体通行效益提升,但会对社会车总体车流带来负面影响;第2个阶段是随着借用公交专用道车辆数量进一步增加,社会车辆车道疏导能力趋于稳定,源于不论是借道社会车辆还是正常通行社会车辆均处于饱和状态,车流疏导能力均较小.
图6 公交专用道借用车辆不同比例下社会车车道疏导交通流比率变化趋势
研究进一步将所有时段数据比值化处理(以10%借用公交专用道流量条件下的疏导交通量为底数,其他做除法运算),并取每一个时段的均值作为不同借用公交专用道车流比例下社会车辆车道疏导交通流相对能力,结果如图7所示. 由图可看出借用公交专用道车辆数越多对社会车辆整体通行越不利. 在本次实验中4%是1个转折点,意味着小于4%比例条件下,单体车辆借用公交专用道能带来个体效益的提升,虽然对整体车流有一定负面影响;但当公交专用道借用车流过高时个体效益也将不再存在.
图7 不同借道比例下的社会车整体疏导相对能力
公交专用道一直是社会争论的焦点,社会车辆借用公交专用道通行,快速实现通行功能,不再占用社会车辆车道资源,是公交专用道资源共享的基础. 但是通过本次实验研究可得出,社会车辆车道交通流的饱和状态是影响借道车辆能否回归的重要制约,需要综合考量. 个体车辆借用公交专用道实现个人利益的最优,但该类车辆会对社会车整体车流通行带来负面影响,甚至加快、加重交通拥堵情形. 在本次实验条件下,如果有4%比例的社会车车道交通需求借道通行,将对整体车流产生较大负面影响. 由于时间和精力,本研究并未前面开展不同流量需求下的研究工作,未来可用仿真方法进一步探讨.