王忠宇 孫洪運 葛穎恩 吳 兵

（1.上海海事大學交通運輸學院 上海 201306；2.山東理工大學管理學院 山東 淄博 255012；3.同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室 上海 201804）

0 引 言

目前，運動會、博覽會、文藝演出、商業(yè)促銷等大型活動越來越多在各類城市舉辦。據(jù)統(tǒng)計，上海市1個月舉辦演唱會約20場、音樂會30余場、體育比賽4場、展會近10 場；南京市平均每星期舉辦大型活動1～2 次[1]。頻繁舉辦的大型活動誘增交通量與日常交通疊加，給城市路網(wǎng)帶來了巨大壓力，勢必造成交通擁堵。

美國聯(lián)邦公路局（FHWA）對于計劃性特殊事件（planned special events）的明確定義開啟了大型活動交通運行和管理的研究[2]，國內(nèi)對于大型活動期間的交通研究則是從籌備和舉辦“九運會”開始的[3-4]。Dhahri[5]利用大容量公交系統(tǒng)解決大型活動的交通疏散問題。Sattayhatewa 等[6]分析了大型體育賽事交通數(shù)據(jù)，基于非集聚理論建立了停車選擇模型。Karlaftis 等[7-8]建立了大型活動交通決策支持系統(tǒng)和輔助公交優(yōu)化模型，應(yīng)用于雅典奧運會。劉小明等[9]針對北京奧運會，提出了奧運交通規(guī)劃的理論與方法。楊東援[10]為上海世博會交通規(guī)劃提出了“轉(zhuǎn)、平、散”的戰(zhàn)略方針。馬小毅[11]從建設(shè)和組織2 個層次研究廣州亞運會交通規(guī)劃，預(yù)測了道路運行狀況和場館可達性。上述研究側(cè)重于超大規(guī)模、影響大的大型活動，在宏觀的戰(zhàn)略政策、規(guī)劃建設(shè)等方面開展研究，策略的系統(tǒng)性和不同層面的協(xié)同性稍顯不足。此外，并非所有活動交通問題的解決都需從宏觀著手，活動引發(fā)擁堵也不是都有必要和可能通過設(shè)施的規(guī)劃建設(shè)來對策。交通管控往往是有效且成本較小的手段。

Gilmore等[12]針對亞特蘭大奧運會，開發(fā)了協(xié)調(diào)控制信號系統(tǒng)，利用Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化交通流，處理大區(qū)域的交通疏散。Yang[13]設(shè)計了大型活動大流量交通控制信號配時方案，可使交通運行更高效。Lassacher等[14]針對足球賽產(chǎn)生交通擁堵的疏散問題，提出了一系列交通管控策略。陳茜等[15]提出了基于滾動周期的大型活動消散干道模糊控制優(yōu)化方法，調(diào)整主路綠燈時間以實現(xiàn)路段總延誤最小的目標。蔣賢才等[16]針對大型活動等情況造成的交叉口流量不對稱，提出了信號周期動態(tài)相位方案的生成規(guī)則，以綜合交通效益最大為目標建立了控制參數(shù)優(yōu)化模型。對于大型活動交通管控的現(xiàn)有研究很多是經(jīng)驗總結(jié)，不夠全面、系統(tǒng)。隨著新技術(shù)、新資料的出現(xiàn)，大型活動期間道路交通擁堵的精細化管控理論將日益受到重視。

筆者在分析大型活動期間城市道路交通擁堵演化特征的基礎(chǔ)上，解析交通需求與道路時空資源的耦合關(guān)系，研究以精細化管控為導(dǎo)向的、具有針對性的干線協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)方法并構(gòu)建數(shù)學模型。模型瞄準緩解大型活動期間道路交通擁堵的惡化趨勢，提升交通流的有序性，進而提升路網(wǎng)運行效率，在現(xiàn)有交通設(shè)施條件下優(yōu)化存量、改善活動參與者和居民出行品質(zhì)。

1 大型活動期間道路交通擁堵演化特征

大型活動期間交通需求、交通流特征與日常不同[1，17]，極易發(fā)生擁堵，其演化特征也具有獨特性，主要表現(xiàn)如下。

1）擁堵自核心向周邊發(fā)散。大型活動誘增交通流明顯的“多源單匯”特征導(dǎo)致交通擁堵自活動地點（擁堵核心）逐漸向周邊路網(wǎng)放射，越靠近核心的路段擁堵越嚴重；隨著各向擴散，擁堵逐漸緩解直至消散。大型活動期間的交通擁堵往往表現(xiàn)為以活動地點為核心的局域路網(wǎng)擁堵（包含各等級道路的全路網(wǎng)或主要集散道路構(gòu)成的骨架路網(wǎng)），擁堵路網(wǎng)大小與活動規(guī)模和性質(zhì)、路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)等有關(guān)，一般有較為明顯的邊界。圖1為根據(jù)2010年上海世博會期間道路交通檢測數(shù)據(jù)繪制的路網(wǎng)擁堵情況。

圖1 2010年上海世博會期間路網(wǎng)交通擁堵情況Fig.1 Road network congestion conditions during Expo 2010 in Shanghai

2）擁堵沿一定方向漸進式傳播。大型活動誘增交通量高峰像波一樣隨時間沿道路由活動地點向外逐漸擴散，不同路段在不同時段漸次出現(xiàn)高峰，導(dǎo)致?lián)矶卵剡@一方向漸進式傳播，即由核心沿離（到）場方向放射，下游較上游具有時間遲滯性。這不同于日常整條道路幾乎同時擁堵，呈現(xiàn)出時空上的漸進性、波動性，與誘增交通的臨時性、時空集中性有關(guān)。擁堵往往隨著到（離）場高峰來得快、散得也快，且呈波浪狀演進。圖2為2013年11月9日上海體育場某演唱會散場期間離場的內(nèi)環(huán)高架路外線東安路→楓林路方向2相鄰檢測器以20 s為間隔的平均速度檢測數(shù)據(jù)。下游擁堵（速度波動曲線的低谷）明顯稍滯后于上游，且低谷值總是略大于上游，即擁堵程度有所減緩，這表明擁堵沿離場方向漸進式傳播，且逐漸趨于消散。

3）擁堵方向性明顯。大型活動誘增交通流明顯的“多源單匯”特征使得進（散）場交通方向不均衡系數(shù)很大，必然導(dǎo)致?lián)矶旅黠@的方向性。圖3 為前述演唱會期間內(nèi)環(huán)高架路東安路-楓林路雙向平均速度數(shù)據(jù)（外線為離場、內(nèi)線為到場）。19：30開場前，到場方向速度明顯降低，且低于離場方向，擁堵較為嚴重；過程中雙向速度相差不大；22：30結(jié)束后，離場方向速度降低明顯，且低于到場方向，擁堵嚴重，方向性較進場更為顯著。這種擁堵方向性具有臨時性，往往在離（到）場高峰后短時即告結(jié)束。

圖2 某演唱會散場期間離場方向道路速度波動情況Fig.2 The fluctuating of speed on leaving direction after the ending of a vocal concert

圖3 某演唱會期間周邊路段雙向平均速度Fig.3 Average speed of the surrounding road segment during a vocal concert

2 干線協(xié)調(diào)控制方法及模型

大型活動期間擁堵多沿主要集散干道漸進式傳播而表現(xiàn)為線型，緩解擁堵應(yīng)考慮干線協(xié)調(diào)控制。同時，為對策表現(xiàn)為面狀（局域網(wǎng)絡(luò)）的擁堵，需進行交通控制小區(qū)邊界交叉口截流-卸載控制，也有賴干線協(xié)調(diào)控制輔助[18]。為此，利用綠波和紅波理念進行干線交通資源時空調(diào)配，協(xié)調(diào)各交叉口信號相位以使交通流按照預(yù)期效率（盡量快或慢）通過路段。

2.1 基本思路

干線綠波信號協(xié)調(diào)控制通過設(shè)置合適的相位差，使得車輛盡量能夠不停車或少停車通過整條干道，近年來相關(guān)學者的研究都是對MAXBAND 與MULTIBAND 這2 種經(jīng)典模型的改進[19-21]。為緩解道路交通瓶頸處擁堵，國內(nèi)學者提出了紅波信號協(xié)調(diào)控制思想[22-23]，通過調(diào)節(jié)相位差，使得車輛在各交叉口連續(xù)停車，增加其到達瓶頸交叉口的時間，從而將流量均分在上游各交叉口，這些研究剛剛起步，尚缺乏對適應(yīng)場景等問題的深入探討。

針對大型活動擁堵條件下交通需求與道路時空資源的耦合關(guān)系，筆者提出“上游紅波”“下游綠波”的干線協(xié)調(diào)控制思想，以決策交叉口為終（起）點上（下）溯，建立上（下）游流向的信號紅（綠）波帶，緩解該條件下的交通擁堵。由于大型活動誘發(fā)線擁堵往往是單向的，可實施單向協(xié)調(diào)，相比雙向協(xié)調(diào)不僅最優(yōu)方案求解大幅簡化而且效率也有顯著提升。干線協(xié)調(diào)控制的框架見圖4。

圖4 基于紅波和綠波理念的干線協(xié)調(diào)控制框架Fig.4 The framework of arterial coordinated control based on red wave and green wave

式中：CIC為相關(guān)相位關(guān)鍵飽和度；vC為該相位關(guān)鍵車道組實際交通需求流率，pcu/h；sC為關(guān)鍵車道組飽和流率，pcu/h；gC為該相位有效綠燈時間，s；C為周期長度，s。

2.2 控制模型

2.2.1 策略啟動

輔助局域網(wǎng)絡(luò)擁堵疏解時，決策交叉口為受控邊界交叉口（截流或卸載交叉口）。疏解線擁堵時，決策交叉口為干線中擁堵程度最高的瓶頸交叉口，按相關(guān)相位關(guān)鍵飽和度、排隊占比評價，見式（1）～（2）。

式中：OQ為相關(guān)相位的排隊占比；Qm為該相位車輛最大排隊長度，m；L為車輛運動方向最大可容納排隊長度，m。

大型活動干線協(xié)調(diào)以3～5 個連續(xù)交叉口為宜，過少難以達到預(yù)期控制效果，過多則加大了協(xié)調(diào)聯(lián)動設(shè)計的難度，也對本來采用的常態(tài)控制方案造成不利影響，增加策略實施成本[24-25]。

2.2.2 紅波和綠波協(xié)調(diào)控制

控制方案設(shè)計基本參數(shù)包括周期時長、綠信比和相位差。為使各交叉口信號取得協(xié)調(diào)，周期時長必須統(tǒng)一，按單點定時信號配時方法分別計算，取最大者作為公共周期時長。各交叉口綠信比根據(jù)各向流量比分別確定，不一定相同。筆者重點采用圖解法研究協(xié)調(diào)控制的關(guān)鍵參數(shù)——相位差，即干線協(xié)調(diào)相位的時差，以精細化調(diào)節(jié)大型活動擁堵條件下交通需求的時空分布。

1）紅波協(xié)調(diào)控制。假設(shè)協(xié)調(diào)段通行車速為u，公共周期時長為C，任意交叉口N協(xié)調(diào)相位紅燈時長為rN，相鄰上游交叉口M和交叉口N間距為LMN。為M和N之間的相位差，利用時間-距離圖分2種情況討論。

圖6 紅波協(xié)調(diào)控制原理圖（情況二）Fig.6 Schematic diagram for red wave coordinated control(case 2)

參照上1個交叉口協(xié)調(diào)相位時刻，下1個交叉口為紅燈時（見圖6 中交叉口A 和B，C 和D 的情形），滿足式（4）的條件。

相位差按式（5）計算。

參照上一交叉口協(xié)調(diào)相位時刻，下一交叉口為綠燈時（交叉口B和C的情形），滿足式（6）的條件。

相位差按式（7）計算。

2）綠波協(xié)調(diào)控制

類似地，定義任意交叉口N協(xié)調(diào)相位綠燈時長為gN，相鄰交叉口M和N之間的相位差利用圖7的時間-距離圖可計算得到。

圖7 綠波協(xié)調(diào)控制原理圖Fig.7 Schematic diagram for green wave coordinated control

相位差按式（8）計算。

3 案例分析

3.1 紅波協(xié)調(diào)控制

選取上海市主干路共和新路的保德路-臨汾路路段，進行交通數(shù)據(jù)和信號控制方案的采集，并建立仿真模型見圖8。

圖8 紅波協(xié)調(diào)控制試驗路段Vissim仿真模型Fig.8 Vissim model for test road segment of red wave coordinated control

試驗路段包含3個交叉口，信號配時方案見表1。

試驗?zāi)M上海馬戲城（位于共和新路，本試驗路段以南約4 km）舉辦某大型活動散場期間誘增交通疊加到背景交通上，導(dǎo)致線擁堵，共和新路-保德路為瓶頸交叉口，交通狀況趨于惡化。根據(jù)活動期間人工調(diào)查和相關(guān)經(jīng)驗，設(shè)定大型活動疊加到試驗路段的由南向北的交通量為300 pcu/h。

依據(jù)本文模型，對3 個交叉口進行協(xié)調(diào)控制配時計算。由于處于較為擁堵狀態(tài)，因此路段通行車速u取為25 km/h。試驗路段紅波協(xié)調(diào)控制配時方案見表2。

表1 紅波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口現(xiàn)狀配時方案Tab.1 The existing signal timing plans of intersections in test road segment of red wave coordinated control

表2 紅波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口協(xié)調(diào)配時方案Tab.2 The coordinated signal timing plans of intersections in test road segment of red wave coordinated control

在Vissim軟件中分別對現(xiàn)狀和紅波協(xié)調(diào)控制2種方案進行仿真，每次仿真時間為3 900 s，其中前300 s 仿真預(yù)熱時段，采集后3 600 s 的數(shù)據(jù)。對比分析2種方案下各交叉口由南向北方向的平均排隊長度和車輛通過流量，見圖9～10。

圖9 紅波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口現(xiàn)狀和協(xié)調(diào)2方案下平均排隊長度對比Fig.9 Comparison of average queue lengths under existing and red wave coordinated control in test road segment

圖10 紅波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口現(xiàn)狀和協(xié)調(diào)2方案下車輛通過流量對比Fig.10 Comparison of through traffic volume under existing and red wave coordinated control in test road segment

從圖9可見：實施紅波協(xié)調(diào)控制，瓶頸交叉口由南向北方向的平均排隊長度明顯減小，降幅為72%；共和新路-汾西路交叉口由南向北方向的平均排隊長度減小43%；而共和新路-臨汾路交叉口排隊長度則有所增大，增加比例為32%，這主要是因為將瓶頸交叉口的交通壓力分擔到上游，共和新路-臨汾路交叉口作為上游最后1個紅波受控交叉口承擔了較大的壓力。本案例中，共和新路-臨汾路交叉口在實施紅波協(xié)調(diào)控制后，交通狀況尚可接受，故將其作為上游最后1 個受控交叉口是合適的；如由于紅波協(xié)調(diào)控制導(dǎo)致其交通狀況顯著惡化，則應(yīng)繼續(xù)沿路徑上溯，直到協(xié)調(diào)控制不顯著導(dǎo)致交通狀況惡化的那個交叉口為止。

從圖10 可見：實施紅波協(xié)調(diào)控制，瓶頸交叉口由南向北方向的車輛通過流量明顯增大，增長19%，另外2 個交叉口車輛通過流量也各增長9%，4%，這主要是因為實施協(xié)調(diào)控制，增加了整個路段交通流的有序性，從而有效緩解了線擁堵。

3.2 綠波協(xié)調(diào)控制

選取北京市主干路復(fù)興門外大街的三里河路-南禮士路路段，進行交通數(shù)據(jù)和信號控制方案的采集，并建立如圖11的仿真模型。

圖11 綠波協(xié)調(diào)控制試驗路段Vissim仿真模型Fig.11 Vissim model for test road segment of green wave coordinated control

試驗路段包含3個交叉口，信號配時方案見表3。

試驗?zāi)M五棵松體育館（位于復(fù)興門外大街，本試驗路段以西約5 km）舉辦某大型活動散場期間誘增交通疊加到背景交通上，導(dǎo)致線擁堵，復(fù)興門外大街-三里河路為瓶頸交叉口，交通狀況趨于惡化。根據(jù)活動期間人工調(diào)查和相關(guān)經(jīng)驗，設(shè)定大型活動疊加到試驗路段的由西向東的交通量為500 pcu/h。

表3 綠波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口現(xiàn)狀配時方案Tab.3 The existing signal timing plans of intersections in test road segment of green wave coordinated control

依據(jù)本文模型，對3個交叉口進行協(xié)調(diào)控制的配時計算。結(jié)合現(xiàn)場調(diào)研，路段連續(xù)通行車速u取為40 km/h。試驗路段綠波協(xié)調(diào)控制配時方案見表4。

表4 綠波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口協(xié)調(diào)配時方案Tab.4 The coordinated signal timing plans of intersections in test road segment of green wave coordinated control

在Vissim軟件中進行與3.1類似仿真，對比分析2 種方案下各交叉口由西向東方向的平均排隊長度和車輛通過流量，見圖12～13。

圖12 綠波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口現(xiàn)狀和協(xié)調(diào)2種方案下平均排隊長度對比Fig.12 Comparison of average queue lengths under existing and green wave coordinated control in test road segment

圖13 綠波協(xié)調(diào)控制試驗路段交叉口現(xiàn)狀和協(xié)調(diào)2方案下車輛通過流量對比Fig.13 Comparison of through traffic volume under existing and green wave coordinated control in test road segment

從圖12 可以看出：實施綠波協(xié)調(diào)控制，瓶頸交叉口由西向東方向的平均排隊長度明顯減小，降幅為70%；而下游2交叉口排隊長度則有所增大，增加比例分別為13%和77%，這主要是因為將瓶頸交叉口的交通壓力轉(zhuǎn)移到下游。本案例中，2交叉口在實施綠波協(xié)調(diào)控制后，交通狀況仍較好，故不必繼續(xù)下溯；否則，應(yīng)繼續(xù)沿路徑下溯，直到協(xié)調(diào)控制不顯著導(dǎo)致交通狀況惡化的那個交叉口為止。

從圖13 可見：實施綠波協(xié)調(diào)控制，瓶頸交叉口由西向東方向的車輛通過流量明顯增大，增長22%，另外2 個交叉口車輛通過流量也各增長11%，17%，這主要是因為實施協(xié)調(diào)控制，增加了整個路段交通流不停車通過交叉口的可能，從而有效緩解了線擁堵。

3.3 討論

針對本文提出的緩解大型活動擁堵的城市干線協(xié)調(diào)控制方法及其案例分析結(jié)果，在此對相關(guān)問題進行一些探討。

1）本文方法適合于協(xié)調(diào)干線各交叉口擁堵程度不同的情況，能夠充分發(fā)揮調(diào)節(jié)大型活動擁堵條件下交通需求的時空分布、均分交通壓力的效果。當干線全線擁堵時，則很難發(fā)揮預(yù)期效果，應(yīng)考慮利用分流思想通過交通誘導(dǎo)手段來疏解擁堵。

2）本文方法特別適應(yīng)大型活動期間干線單向擁堵情況，紅波、綠波只需單向協(xié)調(diào)。如發(fā)生雙向擁堵，將增加計算和求解的難度，導(dǎo)致協(xié)調(diào)控制帶寬減小。

3）案例分析中，分別對綠波和紅波協(xié)調(diào)控制進行了分析，既適用于輔助局域網(wǎng)絡(luò)擁堵疏解也適用于偶發(fā)性線擁堵。當疏解偶發(fā)性線擁堵時，對瓶頸交叉口同時采取上游紅波、下游綠波的控制策略，往往可以收到“疊加效應(yīng)”。

4 結(jié)束語

本文針對城市大型活動期間普遍存在的線擁堵，提出基于紅波和綠波理念的干線協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)方法，對決策交叉口采取“上游紅波”“下游綠波”的控制策略，并重點研究了關(guān)鍵參數(shù)——相位差的計算方法。分別選取城市真實路段進行了仿真測試，驗證了協(xié)調(diào)控制的效果，結(jié)果表明：策略的實施發(fā)揮了調(diào)節(jié)大型活動擁堵條件下交通需求的時空分布、交通壓力均分的作用，瓶頸交叉口的擁堵得到有效緩解，整個干線交通流的有序性得到增強。

需要注意的是，當大型活動期間發(fā)生干線全線擁堵的情況時，本文方法很難發(fā)揮預(yù)期效果。同時，當發(fā)生干線雙向擁堵時，將增加本文方法計算和求解的難度，也會導(dǎo)致協(xié)調(diào)控制帶寬的減小。

本文方法在現(xiàn)有交通設(shè)施條件下，協(xié)調(diào)優(yōu)化道路交通系統(tǒng)的時空要素，在限制增量的前提下優(yōu)化存量，以提升路網(wǎng)運行效率，有效改善活動參與者和居民出行品質(zhì)，是對現(xiàn)有非常態(tài)交通管理和控制研究的有益補充。下一步研究中將結(jié)合大量實測數(shù)據(jù)深入分析方法在不同情況下的適用性。