張曉陽(yáng)，徐 韜，張宜華，張 磊

(重慶市市政設(shè)計(jì)研究院，重慶400020)

0 引言

各大城市開始把以限行為主導(dǎo)的交通需求管理(TDM)作為交通緩堵主要措施，重慶市以牛角沱嘉陵江大橋半幅封閉施工為契機(jī)，對(duì)主城區(qū)尾號(hào)限行進(jìn)行首次嘗試和探索，本文以重慶尾號(hào)限行方案設(shè)計(jì)及方案必選和實(shí)施后評(píng)估為重點(diǎn)，為國(guó)內(nèi)其余城市特別是山地城市尾號(hào)限行提供部分參考.

楊忠振等[1]通過(guò)計(jì)算尾號(hào)出行OD矩陣，建立了尾號(hào)限行方案優(yōu)化模型，提高了路網(wǎng)通行效率；宋儷婧等[2]通過(guò)對(duì)常規(guī)期間和奧運(yùn)期間出租車運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)奧運(yùn)限行期間出租車運(yùn)行速度和載客率均有所提升；李春艷等[3]通過(guò)分析北京奧運(yùn)期間限行前后居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)居民總體出行率、私人機(jī)動(dòng)車出行強(qiáng)度均有所下降；汪偉峰等[4]、劉小明等[5]對(duì)北京奧運(yùn)限行前后空氣質(zhì)量、交通運(yùn)行進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)汽車限行對(duì)交通運(yùn)行及空氣改善均有提升效果；何玲等[6]從效益分析層面對(duì)蘭州尾號(hào)限行成本進(jìn)行了研究；許功虎等[7]以成都為研究對(duì)象，對(duì)成都限行前后空氣質(zhì)量進(jìn)行了跟蹤分析，發(fā)現(xiàn)汽車限行對(duì)改善空氣質(zhì)量有一定效果.上述學(xué)者從不同方面對(duì)尾號(hào)限行實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)估，充分肯定了尾號(hào)限行的有效性.

現(xiàn)階段尾號(hào)限行研究主要集中在兩方面，一是尾號(hào)限行前方案設(shè)計(jì)與優(yōu)化，但多停留在模型研究層面，僅以模型數(shù)據(jù)評(píng)估模型，缺乏統(tǒng)一規(guī)范的設(shè)計(jì)流程；二是尾號(hào)限行方案評(píng)估，尚缺乏統(tǒng)一的評(píng)估指標(biāo)體系，并且多個(gè)指標(biāo)難以進(jìn)行綜合量化分析.因此，本文依托重慶主城區(qū)交通大數(shù)據(jù)，制定了詳實(shí)的尾號(hào)限行設(shè)計(jì)流程，根據(jù)主城區(qū)運(yùn)行現(xiàn)狀初步制定限行方案，利用宏觀模型對(duì)各方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，并將模型優(yōu)化方案與最終落地實(shí)施方案進(jìn)行評(píng)估，為重慶常態(tài)化限行提供決策依據(jù).

1 問題描述

合理的城市尾號(hào)限行方案流程應(yīng)如下：

Step1 明確限行目的.

Step2 明確限行路段.

Step3 明確限行時(shí)段.

Step4 明確限制尾號(hào).

Step5 明確限制車型.

Step6 宏觀模型評(píng)估.

Step7 實(shí)施后評(píng)估.

Step8 方案反饋修正.

2 模型建模

2.1 方式劃分模型

方式劃分模型為

式中：Pijkst為小區(qū)i與小區(qū)j之間時(shí)段t分類s第k種出行方式的分擔(dān)率；Vijkst為小區(qū)i與小區(qū)j之間時(shí)段t分類s第k種出行方式的效用.

本文方式劃分模型將出行總量劃分為步行出行與非步行出行兩類，其中非步行出行分為非機(jī)動(dòng)車(自行車、電動(dòng)自行車)、摩托車、小汽車、出租車及公共交通5種，同時(shí)將公共交通細(xì)分為常規(guī)公交和軌道交通.擁車類型分為有車(CA)、無(wú)車(NC)兩類，不同出行目的分為HBW(基家工作)、HBSC(基家上學(xué))、HBSH(基家購(gòu)物)、HBO(基家其他)、NHB(非基家出行)5類，地帶分為地帶1(出行起訖點(diǎn)均在內(nèi)環(huán)以內(nèi))、地帶2(除去地帶1的所有出行)2類，結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 機(jī)動(dòng)化交通方式劃分流程圖Fig.1 Flow chart of motorized traffic mode division

交通方式劃分階段的核心是確定各交通方式的效用Vijkst，各種出行方式效用函數(shù)模型為

式中：βijst為小區(qū)i與小區(qū)j之間時(shí)段t分類s的待定系數(shù)；GCijkst為小區(qū)i與小區(qū)j之間時(shí)段t分類s第k種出行方式的阻抗，ASCijkst為小區(qū)i與小區(qū)j之間時(shí)段t分類s第k種出行方式的常數(shù)項(xiàng).

出行阻抗模型為

式中：GC為綜合成本(min)；Time為出行時(shí)間(min)；Fare為出行費(fèi)用(元)；VOT為時(shí)間價(jià)值(元/h).

基本阻抗可以分為個(gè)體交通出行阻抗和公共交通出行阻抗.個(gè)體交通包括步行、非機(jī)動(dòng)車(自行車、電動(dòng)車)、摩托車、出租車、私家車等，個(gè)體出行阻抗為

式中：GCi為第i出行方式綜合成本；Timei為第i出行方式行程時(shí)間；Petro為燃油等能燃油(燃?xì)?費(fèi)用；Toll為道路收費(fèi)費(fèi)用；Parking為基于交通分區(qū)和車輛類型的停車費(fèi)用；Fare′為票價(jià).

公共交通出行阻抗為

式中：TWalk、TIVT、TIWait、TXWait、TBoard、Penalty分別為步行時(shí)間、車內(nèi)時(shí)間、換乘候車時(shí)間、換乘時(shí)間、上下車時(shí)間、換乘懲罰；Fare″為公交票價(jià).

2.2 路網(wǎng)運(yùn)行評(píng)價(jià)模型

本文評(píng)價(jià)模型包括路網(wǎng)運(yùn)行車速、擁堵里程、改善路段數(shù)量、節(jié)點(diǎn)改善數(shù)量、流量均衡、實(shí)施難度等6項(xiàng)指標(biāo)，指標(biāo)得分向量為F=F(α1,α2,α3,α4,α5,α6)，權(quán)值向量為λ=λ(α1,α2,α3,α4,α5,α6)，則最終評(píng)價(jià)總分D為

(1)路網(wǎng)運(yùn)行車速特征值.

路網(wǎng)運(yùn)行車速特征值反映路網(wǎng)整體運(yùn)行變化情況，本文表示方案實(shí)施后與現(xiàn)狀交通車速環(huán)比值，模型為

(2)擁堵里程特征值.

擁堵里程特征值反映路網(wǎng)前后擁堵里程增減情況，模型為

式中：L為擁堵里程特征值；Lm為模型擁堵里程；Lx為現(xiàn)狀擁堵里程.

(3)路段改善特征值.

路段改善特征值反映限行前后目標(biāo)路段的交通運(yùn)行整體情況，實(shí)質(zhì)是統(tǒng)計(jì)路段中限行后車速提升超過(guò)10%的路段數(shù)量，判斷模型為

式中：N為路段改善特征值；Vim為路段i的模型車速；Vix為路段i的現(xiàn)狀車速，i∈(1,2,…,n)，n為所需統(tǒng)計(jì)路段數(shù)量.

(4)節(jié)點(diǎn)改善數(shù)量特征值.

節(jié)點(diǎn)改善數(shù)量特征值反映限行前后路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的整體運(yùn)行情況，實(shí)質(zhì)是統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)中限行后節(jié)點(diǎn)擁堵時(shí)長(zhǎng)減少超過(guò)10%的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，判斷模型為

式中：M為節(jié)點(diǎn)改善數(shù)量特征值；Tim為節(jié)點(diǎn)i的模型擁堵時(shí)長(zhǎng)；Tix為路段i的現(xiàn)狀擁堵時(shí)長(zhǎng)，i∈(1,2,…,m)，m為所需統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)數(shù)量.

(5)流量均衡特征值.

流量均衡特征值反映統(tǒng)計(jì)路段的通行能力使用情況，富余過(guò)大則存在資源浪費(fèi)，缺口過(guò)大則加重?fù)矶?，理想狀態(tài)是實(shí)際流量與通行能力差值為0，其模型為

式中：Q為流量均衡特征值；Qm為模型中統(tǒng)計(jì)路段的交通通行能力；Qx為模型中統(tǒng)計(jì)路段的實(shí)際流量總和.

(6)實(shí)施難度.

交管部門是限行執(zhí)行單位，因此實(shí)施難度以交管部門意見為準(zhǔn).

由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)缺乏統(tǒng)一尺度，因此根據(jù)各指標(biāo)數(shù)值分為A～E等5級(jí)，如表1所示.

為確保評(píng)估的適應(yīng)性，具體得分標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)實(shí)際運(yùn)行進(jìn)行修正，本文利用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，其網(wǎng)絡(luò)如圖2所示.

圖2 評(píng)價(jià)模型網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Evaluation model network

共收集60份重慶市各部門及行業(yè)專家的指標(biāo)重要性調(diào)查問卷，其中有效問卷57份，結(jié)果表明，各指標(biāo)按重要性排序依次為路網(wǎng)運(yùn)行車速、實(shí)施難度、路段改善、節(jié)點(diǎn)改善、擁堵里程、流量均衡，則判斷矩陣A為

在判斷矩陣A一致性檢驗(yàn)后，利用Matlab計(jì)算出其權(quán)值向量為

3 算例分析

3.1 限行方案制定

本文限行方案利用了重慶交通大數(shù)據(jù)(重慶市主城區(qū)道路交通運(yùn)行監(jiān)測(cè)平臺(tái))，該平臺(tái)由重慶市城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)牽頭、重慶市市政設(shè)計(jì)研究院研發(fā)，平臺(tái)在集成浮動(dòng)車、RFID、流量卡口、兩客一危、移動(dòng)手機(jī)信令等多源交通運(yùn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析處理程序，以路段運(yùn)行車速為基礎(chǔ)指標(biāo)，建立了交通擁堵指數(shù)評(píng)價(jià)體系，同時(shí)建立了主城區(qū)宏觀模型，可對(duì)城市交通基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目進(jìn)行交通影響專業(yè)評(píng)估.

數(shù)據(jù)顯示重慶跨嘉陵江102萬(wàn)pcu/日，跨長(zhǎng)江約82萬(wàn)pcu/日，跨江總量約184萬(wàn)pcu/日，扣除二次過(guò)江重復(fù)量，跨江總量為152萬(wàn)pcu/日，約占小汽車出行總量的56%，區(qū)域道路限行存在實(shí)施難度大、缺乏精準(zhǔn)性、設(shè)施投入大等缺點(diǎn)，同時(shí)考慮牛角沱嘉陵江大橋維修施工的需要(日均產(chǎn)生6萬(wàn)輛轉(zhuǎn)移交通量)，因此最終方案確定為橋梁限行.

主城區(qū)早高峰平均運(yùn)行車速為35.5 km/h，晚高峰為34.6 km/h，對(duì)早高峰或晚高峰車速低于30 km/h的橋梁進(jìn)行限；橋梁日均擁堵時(shí)長(zhǎng)3.5 h，對(duì)全天擁堵時(shí)長(zhǎng)大于4 h的橋梁進(jìn)行限行.經(jīng)過(guò)初步篩選后，為了減少限行措施實(shí)施阻力，由小及大逐步擴(kuò)大限行范圍，最終確定為方案1(3橋尾號(hào))，方案2(6橋尾號(hào))，方案3(11橋尾號(hào))等3個(gè)方案.

限制時(shí)段根據(jù)橋梁平均路段擁堵強(qiáng)度進(jìn)行標(biāo)定，選擇路段平均擁堵強(qiáng)度大于2的時(shí)段(即速度為自由流車速50%)，最終限制時(shí)段為7:00-22:00；限制尾號(hào)為尾號(hào)輪換限行，星期一～星期五分別限行尾號(hào)1和6，2和7，3和8，4和9及字母為尾號(hào)，5和0；限制車型與北京、成都限行車型基本一致.

表2 橋梁尾號(hào)限行匯總表Table 2 Summary of limit of bridge tail number

3.2 方案評(píng)價(jià)

各方案路段流量分配及道路服務(wù)水平如圖3～圖8所示.

2017年內(nèi)環(huán)以內(nèi)高峰車速為22.5 km/h，擁堵里程193 km，由于方案為橋梁限行，故改善路段統(tǒng)計(jì)對(duì)象為主城區(qū)19座橋梁34個(gè)方向，各評(píng)價(jià)指標(biāo)得分等級(jí)如表3所示.

圖3 方案1模型流量分配圖Fig.3 Scheme 1 model flow distribution diagram

圖4 方案1模型道路服務(wù)水平圖Fig.4 Scheme 1 model road service level

根據(jù)模型各指標(biāo)數(shù)值，結(jié)合表1和表2，統(tǒng)計(jì)出各方案各指標(biāo)具體得分，根據(jù)式(7)計(jì)算出評(píng)價(jià)總分，如表5所示.

圖5 方案2模型流量分配圖Fig.5 Scheme 2 model flow distribution diagram

圖6 方案2模型道路服務(wù)水平圖Fig.6 Scheme 2 model road service level map

圖7 方案3模型流量分配圖Fig.7 Scheme 3 model flow distribution diagram

圖8 方案3模型道路服務(wù)水平圖Fig.8 Scheme 3 model road service level

表3 各評(píng)價(jià)指標(biāo)得分等級(jí)對(duì)照表Table 3 Comparison table of scores for each evaluation index

表4 各方案指標(biāo)明細(xì)及評(píng)價(jià)Table 4 Detail and evaluation of the indicators

從表5可知，隨著橋梁限行數(shù)量的增加，運(yùn)行車速、擁堵里程、改善路段數(shù)量、節(jié)點(diǎn)改善數(shù)量等指標(biāo)得分呈上升趨勢(shì)，但流量均衡與實(shí)施難度指標(biāo)得分呈下降趨勢(shì)，重慶尾號(hào)限行方案研究到正式實(shí)施僅1個(gè)月，方案經(jīng)過(guò)了反復(fù)論證，以至相關(guān)配套交通設(shè)施無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行安裝，因此交通部門對(duì)各方案實(shí)施難度進(jìn)行了綜合考量，最終根據(jù)評(píng)價(jià)總分，選擇了方案1進(jìn)行實(shí)施.

表5 各方案指標(biāo)分值匯總表Table 5 Summary of the indexes of each program

方案1實(shí)施后，在經(jīng)歷限行第1周調(diào)整期后，選擇了第2周穩(wěn)定數(shù)據(jù)作為方案檢驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)，模型運(yùn)行車速相對(duì)誤差為2.9%，擁堵里程相對(duì)誤差為5.2%，預(yù)測(cè)精度較高.

表6 模型相對(duì)誤差表Table 6 Model relative error table

4 結(jié)論

交管部門根據(jù)評(píng)價(jià)總分選擇了方案1作為實(shí)施方案，已于2018年4月23日正式實(shí)施，限行實(shí)施后，實(shí)際運(yùn)行車速和擁堵里程分別為23.8 km/h、171 km，模型相對(duì)誤差分別為2.9%、5.2%，預(yù)測(cè)精度較高，為其他城市尾號(hào)限行提供了一定參考，與此同時(shí)，限行方案制定和評(píng)估仍存在一定的局限性：

(1)交管部門在限行方案實(shí)施時(shí)，增加了大量的其他的交通管制措施，如局部路段限流等，模型中未予以考慮，一定程度上增加了模型誤差.

(2)從交通運(yùn)行效果來(lái)看，方案3顯然優(yōu)于方案1，本次未采納方案3主要是由于施工時(shí)間緊，短期內(nèi)無(wú)法完善相關(guān)配套設(shè)施，致使無(wú)法實(shí)施該方案，亦是很大的遺憾.

(3)由于采用Transcad建立的宏觀模型作為評(píng)價(jià)依據(jù)，因此評(píng)價(jià)指標(biāo)受限于軟件輸出，如未考慮限行對(duì)公共交通沖擊等，評(píng)價(jià)指標(biāo)有進(jìn)一步優(yōu)化的必要.