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。
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。
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。
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
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]。
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)
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。
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。
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
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
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重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2018年1期