邵長(zhǎng)橋，楊喬喬

(北京工業(yè)大學(xué) 城市交通學(xué)院，北京100124)

隨著我國(guó)城市化進(jìn)程加快，城市機(jī)動(dòng)車保有量迅速增加，交通擁堵、停車?yán)щy等矛盾越發(fā)突出。可預(yù)見，在今后相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，城市路側(cè)停車方式將會(huì)繼續(xù)保持。通行能力作為道路規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)的重要指標(biāo)，往往只考慮了車道寬度、車道數(shù)、交叉口控制方式及自行車的影響折減[1]，沒有考慮實(shí)際運(yùn)行中諸如路側(cè)停車、公交停靠站等對(duì)通行能力的影響，導(dǎo)致計(jì)算通行能力與實(shí)際通行能力不符。

針對(duì)路側(cè)停車對(duì)路段通行能力的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[2]指出：在對(duì)城市道路進(jìn)行通行能力分析時(shí)，需對(duì)路側(cè)停車影響進(jìn)行充分考慮，并對(duì)通行能力值進(jìn)行修正；F．PREVOST[3]將路側(cè)停車分為居住區(qū)長(zhǎng)時(shí)停車和商業(yè)區(qū)短時(shí)停車兩類，建立了路側(cè)停車模型，并給出了路側(cè)停車容量和占有率計(jì)算公式；A．I．PORTILLA等[4]利用M/M/Infinity排隊(duì)模型研究了路側(cè)停車行為和不規(guī)則停放車輛對(duì)通行能力的影響，數(shù)值模擬結(jié)果表明：每小時(shí)路側(cè)停車頻次分別為10、20、30次時(shí)，道路通行能力將分別下降6%、10%、16%，平均行程時(shí)間將增加15%、24%、39%；姜波等[5]分析了路邊停車對(duì)通行能力影響的各種因素，并給出了不同道路條件下通行能力的計(jì)算方法；何雅琴等[6]建立了平行式路邊停車路段通行能力模型，并提出了路邊停車剩余車道數(shù)和車輛進(jìn)、出泊位對(duì)通行能力的修正系數(shù)模型。

上述的研究更多地是側(cè)重于從宏觀特征分析路側(cè)停車對(duì)通行能力的影響，而較少定量研究路側(cè)停車微觀行為對(duì)通行能力影響。筆者擬從停車微觀行為特征著手，基于車輛駛?cè)?、駛出路?cè)停車位對(duì)交通流影響時(shí)間的觀測(cè)數(shù)據(jù)，定量分析了路側(cè)停車對(duì)通行能力的影響。

1 數(shù)據(jù)調(diào)查和分析

1.1 數(shù)據(jù)采集和整理

筆者選取北京市住宅區(qū)、辦公區(qū)和商業(yè)區(qū)的路側(cè)停車位為調(diào)查對(duì)象，調(diào)查時(shí)間選取平峰和高峰各4h，分別為：07∶00—11∶00，15∶00—19∶00。調(diào)查內(nèi)容包括：道路交通環(huán)境和車輛駛?cè)?、駛出?duì)交通流的影響時(shí)間。其中，道路交通環(huán)境包括：道路等級(jí)、車道寬度、車道數(shù)、橫斷面形式、停車位設(shè)置方式和分布方式。影響時(shí)間為車輛進(jìn)出路側(cè)停車位時(shí)對(duì)相鄰車道交通流造成影響的車輛加速和減速時(shí)間，車輛進(jìn)入停車位時(shí)的影響時(shí)間按后退式和前進(jìn)式分別記錄。

1.2 數(shù)據(jù)分析

表1分別給出了住宅區(qū)、辦公區(qū)和商業(yè)區(qū)按性別、停車方式和車輛駛出的影響時(shí)間數(shù)據(jù)分布特征。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)：不同區(qū)域男性和女性，前進(jìn)式停車、后退式停車和車輛駛出的平均影響時(shí)間分別為4.46、9.82、4.55 s。后退式停車對(duì)交通流影響時(shí)間長(zhǎng)短與前進(jìn)式停車相比差距較大。不同區(qū)域人口組成不同，住宅區(qū)人口組成復(fù)雜，駕駛技術(shù)參差不齊，數(shù)據(jù)較分散；而商業(yè)區(qū)多為年輕人，駕駛技術(shù)相差不大，故數(shù)據(jù)比住宅區(qū)集中；辦公區(qū)中年人占據(jù)更多地比例，駕駛?cè)笋{駛技術(shù)成熟，數(shù)據(jù)也更加集中。

表1 車輛進(jìn)、出停車位對(duì)交通流影響時(shí)間分布特征

為檢驗(yàn)駕駛?cè)诵詣e和停車區(qū)域是否對(duì)停車影響時(shí)間有顯著影響，筆者應(yīng)用SPSS軟件分別對(duì)上述兩因素進(jìn)行T檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明：區(qū)域和駕駛?cè)诵詣e對(duì)停車影響時(shí)間無顯著性差異。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：停車方式和停車頻次會(huì)對(duì)影響時(shí)間造成顯著性差異。

1.3 停車頻次對(duì)交通流影響

車輛進(jìn)、出頻率越高對(duì)交通流造成的延誤越大。筆者對(duì)駛?cè)?、駛出路?cè)停車位對(duì)交通流影響時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選取15 min為時(shí)間間隔，分別分析了車輛前進(jìn)式停車、后退式停車和車輛駛出頻率λ(輛/15 min)與影響時(shí)間T的關(guān)系(圖1)。

圖1 停車頻次與影響時(shí)間的散點(diǎn)圖Fig.1 Scatter graphs of statistic relationship between λ and T

圖1(a)為前進(jìn)式停車頻次與停車影響時(shí)間關(guān)系散點(diǎn)。由圖1(a)可知：停車影響時(shí)間隨著停車頻次的增加而增加，但不是線性關(guān)系。應(yīng)用觀測(cè)數(shù)據(jù)，得到前進(jìn)式停車頻率λ1與交通流影響時(shí)間T1的關(guān)系，如式(1)。

T1=5.97lnλ1+4.12

(1)

式中：T1為前進(jìn)式停車影響時(shí)間，s；λ1為15 min內(nèi)前進(jìn)式進(jìn)入停車場(chǎng)頻次，輛/15 min。

可得：擬合優(yōu)度R2=0.85，顯著性水平sig=0.00。

同理，對(duì)后退式停車頻次與停車影響時(shí)間觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析〔圖1(b)〕，如式(2)：

T2=12.98lnλ2+8.64

(2)

式中：T2為后退式停車影響時(shí)間，s；λ2為15 min內(nèi)后退式進(jìn)入停車場(chǎng)頻次，輛/15 min。

可得：擬合優(yōu)度R2=0.93，顯著性水平sig=0.00。

圖1(c)給出了車輛駛出停車頻次與影響時(shí)間散點(diǎn)。應(yīng)用觀測(cè)數(shù)據(jù)，得到車輛駛出頻率λ3與影響時(shí)間T3的關(guān)系，如式(3)：

T3=6.93lnλ3+4.28

(3)

式中：T3為車輛駛出的影響時(shí)間，s；λ3為車輛駛出停車場(chǎng)頻次，輛/15 min。

可得：擬合優(yōu)度R2=0.82，顯著性水平sig=0.00。

客觀條件下，路側(cè)停車不可能只存在一種停車方式或只有車輛駛出。因此需要綜合考慮不同方式的車輛駛?cè)?、駛出，同時(shí)存在車輛同時(shí)進(jìn)、出停車位頻次與對(duì)交通流影響時(shí)間的關(guān)系。對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到多元線性回歸模型，如式(4)：

T=2.32+3.05λ1+6.07λ2+2.93λ3

(4)

式中：T為交通流影響時(shí)間，s。

模型修正可決系數(shù)R2=0.92擬合優(yōu)度較好；模型整體sig值顯著，為sig=0.00；常數(shù)項(xiàng)和3個(gè)自變量系數(shù)顯著性都小于0.05，也十分顯著。表2為模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

表2 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2 路側(cè)停車對(duì)通行能力影響

路側(cè)停車對(duì)道路通行能力影響主要體現(xiàn)在3個(gè)方面：阻滯機(jī)動(dòng)車交通流、降低道路通行能力、增加行車延誤。另外，停放的車輛占用行車空間、阻斷行車視線都會(huì)影響行車速度，導(dǎo)致道路通行能力下降[7]。

2.1 車道寬度和側(cè)向凈空影響

路側(cè)停車會(huì)改變車道寬度，從而導(dǎo)致通行能力變化。城市道路設(shè)計(jì)中，一般取標(biāo)準(zhǔn)車道寬度3.5 m，當(dāng)車道大于和小于該值都會(huì)影響車輛行駛。車道寬度W的變化與通行能力修正系數(shù)α關(guān)系如表3[8]。

表3 車道寬度對(duì)通行能力的修正系數(shù)

路側(cè)停車造成車輛在側(cè)向凈空不足的車道上行駛時(shí)，駕駛?cè)藭?huì)感覺不安全，從而減速，偏離車道線，對(duì)車道通行能力產(chǎn)生不利影響，需要對(duì)通行能力進(jìn)行重新修正。側(cè)向凈空與通行能力修正系數(shù)β關(guān)系如表4[9]。

表4 側(cè)向凈空對(duì)通行能力的修正系數(shù)

2.2 車輛停車行為影響

車輛進(jìn)、出路側(cè)停車場(chǎng)對(duì)交通流影響時(shí)間決定了對(duì)交通流影響程度，反映出對(duì)道路通行能力的影響[10]。通行能力的折減，可用時(shí)間障礙率來表示[11]，如式(5)：

(5)

式中：Rt為時(shí)間障礙率；T為統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)總的影響時(shí)間，s；Td為統(tǒng)計(jì)時(shí)間間隔，s。

2.3 路側(cè)停車對(duì)通行能力影響模型

綜合上述因素，得到路側(cè)停車對(duì)通行能力影響模型，如式(6)：

C=C0αβ(1-Rt)

(6)

式中：C為通行能力，pcu/h；C0相鄰車道的基本通行能力，pcu/h；α為車道寬度對(duì)通行能力的修正系數(shù)；β為側(cè)向凈寬對(duì)通行能力的修正系數(shù)。

將式(4)轉(zhuǎn)化為1 h內(nèi)車輛進(jìn)、出路側(cè)停車場(chǎng)頻率λ與交通流影響時(shí)間T的關(guān)系，并代入式(6)，可求得車輛進(jìn)、出停車位頻率λ與通行能力C的關(guān)系模型，如式(7)：

C=C0αβ[1-(9.28+12.20λ1+24.28λ2+11.72λ3)/3 600]

(7)

式中：λ1、λ2、λ3分別為1 h內(nèi)車輛前進(jìn)式停車、后退式停車、車輛駛出停車場(chǎng)頻率，輛/h。

3 模型分析

為驗(yàn)證模型合理性，通常使用VISSIM軟件對(duì)車輛行為進(jìn)行仿真分析[12-13]。筆者應(yīng)用VISSIM軟件固定每小時(shí)車輛進(jìn)、出頻率，通過不斷輸入流量，可得到路段通過流量的最大趨近值，該值可作為存在路側(cè)停車時(shí)，不同頻率下進(jìn)、出路側(cè)停車場(chǎng)的路段通行能力值。圖2給出了仿真和計(jì)算結(jié)果對(duì)比。

采用平均絕對(duì)百分比誤差比較分析仿真和計(jì)算結(jié)果的差異，如式(8)：

(8)

式中：M為平均絕對(duì)百分比誤差；yi為不同頻率下通行能力計(jì)算結(jié)果；為不同頻率下通行能力仿真結(jié)果；n頻率值。

由圖2可知：路側(cè)停車對(duì)通行能力影響計(jì)算結(jié)果與仿真結(jié)果吻合較好，應(yīng)用式(8)可求出兩者平均絕對(duì)百分比誤差為2%。因此，通過建立車輛進(jìn)、出停車場(chǎng)頻率與交通流影響時(shí)間的關(guān)系來定量分析路側(cè)停車對(duì)路段通行能力影響是合理的。

圖2 仿真結(jié)果與計(jì)算結(jié)果對(duì)比Fig. 2 Comparison between simulation results and calculation results

4 結(jié) 語

筆者在分析借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上，以北京市路側(cè)停車為研究對(duì)象，調(diào)查了不同區(qū)域、不同性別的駕駛員進(jìn)、出路側(cè)停車位時(shí)對(duì)交通流影響時(shí)間的分布特征，通過分析路側(cè)停車在時(shí)間和空間上對(duì)路段通行能力的影響，并建立了路側(cè)停車時(shí)的通行能力理論計(jì)算模型。對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，找出了車輛進(jìn)、出停車位與影響時(shí)間的關(guān)系模型，量化了路側(cè)停車與通行能力關(guān)系的計(jì)算方法，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。

研究結(jié)果為路側(cè)停車規(guī)劃、設(shè)計(jì)和管理及路段通行能力與服務(wù)水平分析提供了一定的理論基礎(chǔ)。不足之處在于，建立的模型只適用于無違章停車、無行人和非機(jī)動(dòng)車影響的理想情況，有一定的局限性，且還需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證

[1] 肖勝．城市道路路段交通管理對(duì)其通行能力影響研究[D]．武漢：華中科技大學(xué)，2008.

XIAO Sheng.TrafficManagementImpactonCapacityofUrbanRoadSections[D].Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2008.

[2] Transportation Research Board.HighwayCapacityManual2000[M].Washington D C: Transportation Research, 2000.

[3] PREVOST F.CurbParking:TheoryandModel[R].California: Institute of Transportation Studies, University of California, 1985.

[4] PORTILLA A I, OREA B A, BERODIA J L, et al. Using M/M/infinityqueuing model in on-street parking maneuvers [J].JournalofTransportationEngineering, 2009,135(8):527-535.

[5] 姜波，葛興.路邊停車對(duì)路段延誤及通行能力的影響研究[J].道路交通與安全，2008，8(3)：20-23.

JIANG Bo, GE Xing. Study on the impact of curbside parking on traffic delay and capacity [J].RoadTrafficandSafety, 2008, 8(3):20- 23.

[6] 何雅琴，李杰.基于路邊停車的路段通行能力研究[J].土木工程與管理學(xué)報(bào)，2012，29(1)：44- 47.

HE Yaqin, LI Jie. Study onroad capacity based on roadside parking[J].JournalofCivilEngineeringandManagement, 2012, 29(1):44-47.

[7] 郭宏偉.城市路內(nèi)停車影響的建模與特性分析[D].北京：北京交通大學(xué)，2011.

GUO Hongwei.ModelingandPropertiesAnalyzingoftheInfluenceofUrbanOn-streetParking[D].Beijing:Beijing Jiaotong University, 2011.

[8] 中國(guó)公路學(xué)會(huì).交通工程手冊(cè)[M].北京：人民交通出版社，1998.

China Highway and Transportation Society.TrafficEngineeringManual[M]. Beijing: China Communications Press, 1998.

[9] 徐吉謙.交通工程總論[M].北京：人民交通出版社，2001.

XU Jiqian.SubjectsTrafficEngineering[M].Beijing:China Communications Press, 2001.

[10] YU J C. Roadway Capacity related to curb parking maneuver [J].JournalofTransportationEngineeringDivision, 1973, 99(3):467- 481.

[11] MEI Zhenyu, CHEN Jun. Modified motor vehicles travel speed models on the basis of curb parking setting under mixed traffic flow[J].MathematicalProblemsinEngineering, 2012, 2012:1- 14.

[12] 李淑慶，謝曉忠，鄔貴東.城市道路兩相位交叉口左轉(zhuǎn)車道通行能力研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2010，29(5)：745-749.

LI Shuqing, XIE Xiaozhong, WU Guidong. Capacity analysis on left-turn lane at two-phase intersection of urban road[J].ChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience), 2010, 29(5): 745-749.

[13] 李淑慶，王志遠(yuǎn).無信號(hào)交叉口支路車道通行能力建模與仿真[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2012，31(6)：1189-1193.

LI Shuqing, WANG Zhiyuan. Lane capacity modeling and simulating of branch road at unsignalized intersection[J].ChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience), 2012, 31(6): 1189-1193.