趙秀云　王健

摘 要

高架路作為現(xiàn)代有效的立體交通體系，是城市發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物。采用VISSIM交通仿真軟件對調查數(shù)據(jù)進行分析，通過分析仿真計算的結果找出造成高架路交通擁堵的主要原因，隨后在平峰時段和高峰時段，分別提出不同的調控方案對交通擁堵情況進行緩解，并對其進行仿真模擬計算，驗證調控措施對改善交通擁堵現(xiàn)象的有效性，為解決高架路交通擁堵提出對策和相應的建議。

關鍵詞

交通仿真;高架路;擁堵

中圖分類號： U491 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457 . 2020 . 06 . 84

1 交通數(shù)據(jù)采集

主要對高架主路、出入口匝道、匝道與地面道路連接區(qū)的交通流進行實際調查采集。調查的時段分為平峰時段和高峰時段，在大量的調查數(shù)據(jù)中選擇15：30-16：30作為平峰時段，17：30-18：30作為高峰時段，對其進行數(shù)據(jù)分析和仿真模擬，高峰時段的選擇依據(jù)是該時段內道路的交通流接近飽和，結果的可靠性相對較高。數(shù)據(jù)在采集過程中主要采用的是人工采集的方式，每5分鐘統(tǒng)計一次，主要對主路、入口和出口的交通量進行采集，為了節(jié)約時間減少意外傷害，主要針對小汽車和大車兩種車型進行采集。

2 交通擁堵原因分析

2.1 平峰時段交通擁堵原因分析

（1）流量。入口匝道處的交通流量相對波動較大，造成該現(xiàn)象的主要原因在于高架橋上主路外側車道的行車流量和該處的行駛車輛相互影響。

（2）速度。入口匝道處車輛的行駛速度也存在和上述交通流量一樣的變化規(guī)律，道路內側不僅行駛速度高于外側道路，而且內側道路的交通流量也比外側道路的高。

（3）密度。高架橋主路的內側車道和外側車道在密度分布上存在著一定的差距，內側車道密度的波動相對較小，分布在20veh/km至30veh/km之間，外側車道密度的波動相對較大，分布在20veh/km至50veh/km之間，最大值為52veh/km;內側車道的服務水平為C級，而外側車道的服務水平為E級。

（4）排隊長度。高架主路的車流排隊現(xiàn)象呈現(xiàn)周期性變化，此種變化與入口匝道交通流量的周期性變化是相吻合的，在對高架橋交通擁堵治理時，有必要對駛入車輛的交通流量進行控制。

2.2 高峰時段交通擁堵原因分析

（1）流量。入口匝道處的交通流量相對波動較大，造成該現(xiàn)象的主要原因在于高架橋上主路外側車道的行車流量和該處的行駛車輛相互影響。高架橋主路外側道路上的行車流量隨著入口匝道處的流量的波動而發(fā)生變化。如果入口匝道處的車流量相對較大，會導致高架橋主路外側道路上的車流量相對減小;相反情況下，會導致高架橋主路外側道路上的車流量相對增大。

（2）速度。高架橋主路上外側車道的行車速度呈現(xiàn)周期性的變化，主路外側車道的行車速度比內側車道的行車速度低，內側車道行車速度一般為15km/h至30km/h，外側車道行車速度一般為5km/h至25km/h。

（3）密度。高架橋上主路道路的外側車道密度比內側車道密度較高，外側車道密度一般在80veh/km至100veh/km之間，波動相對較小;內側車道密度一般在60veh/km至100veh/km之間，波動相對較大，特別是在31分鐘到49分鐘之間的時間段內，波動更為頻繁。經(jīng)判斷分析，該時段，內側車道的服務水平為E級，外側車道的服務水平為F級。

（4）排隊長度。車輛排隊現(xiàn)象非常嚴重，其長度在40veh-110veh，并且波動非常明顯，最大值為115veh。并且排隊長度的變化具有一定的周期性，主要受入口匝道上游的交叉口信號控制的影響。當駛入車輛的交通數(shù)量增大時，交織區(qū)域內的行駛車輛相互之間的干擾顯著，就會產(chǎn)生排隊增長，出現(xiàn)交通擁堵的現(xiàn)象，相反，就不會出現(xiàn)較多的排隊車輛。

3 交通擁堵控制策略

3.1 平峰時刻控制策略

在平峰時段，交織區(qū)出現(xiàn)交通擁堵的現(xiàn)象具有一定的偶然性，車輛的排隊長度是驟然增加的。主要是因為入口匝道駛入的車輛數(shù)量偶然增大造成的，因此，需對其進行控制?？刂七^程中應用的主要工作原理是檢測高架橋上游和高架橋上游的占有率，用高架橋的通行能力作為條件進行約束，并借助信號燈的控制對入口處駛入的車輛交通流量進行控制。

3.2 高峰時刻控制策略

對于高峰時刻而言，高架橋上的交通擁堵現(xiàn)象非常嚴重，接近于交通癱瘓，對其進行控制主要時通過對入口匝道進行定時調節(jié)，具體的調節(jié)措施取決于高架與入口銜接處上游流量、銜接處下游道路通行能力、駛入流量三者之間的關系，當上游流量和下游通行能力相同時，就會出現(xiàn)高架擁堵的現(xiàn)象，此時可以采取停止車輛駛入高架的手段對擁堵現(xiàn)象進行緩解。通過上一節(jié)的研究發(fā)現(xiàn)，在高峰時段，應將高架橋的入口匝道臨時關閉。通過調查發(fā)現(xiàn)研究對象的高峰時段一般集中在7：00-9：00和17：00-20：00。

4 控制改善方案評價

4.1 平峰時刻改善效果

4.1.1 交織區(qū)密度

采取控制措施以后，高架橋主路的內側車道和外側車道在密度分布波動相對平緩，內側車道的密度一般在20veh/km左右，外側車道的密度為20veh/km-30veh/km之間，最大值為31veh/km?？梢耘袛喑鰞葌溶嚨赖姆账浇咏贐級，外側車道的服務水平為C級?？梢钥闯霾扇∪肟谠训栏袘刂拼胧┖螅缆返姆账接辛嗣黠@的提高，尤其是外側車道，提升了2個等級，進而說明采取該控制措施對于提高平峰時段高架橋交織區(qū)的道路服務水平有效果。

4.1.2 主路最大排隊長度

采取控制措施以后，幾乎不會出現(xiàn)排隊現(xiàn)象了，而排隊長度的最大值也減小到2veh。通過對該時段，控制前后高架主路停車次數(shù)的對比可以得出，采取入口匝道感應控制措施可以有效地減少行駛車輛的停車次數(shù)。由此可見，該控制措施能夠有效地緩解高架橋上主路行駛車輛的排隊現(xiàn)象。

4.2 高峰時刻改善效果

4.2.1 交織區(qū)密度

采取對入口匝道進行關閉的控制措施后，內側車道和外側車道的密度波動都相對較小，內側車道的密度在40veh/km左右，外側車道的密度為40veh/km至60veh/km之間，最大值為58veh/km。此時，內側車道的服務水平接近于D級，外側車道的服務水平為E級。可以看出采取對入口匝道進行關閉的控制措施后，道路的服務水平有了一定的提高，進而說明采取該控制措施對于提高高峰時段高架橋交織區(qū)的道路服務水平有效果。

4.2.2 主路最大排隊長度

采取入口匝道關閉控制措施以后，車輛排隊長度大大地減小了，其數(shù)值在0veh-10veh左右，最大值為11veh，多個時間段內沒有出現(xiàn)排隊現(xiàn)象。通過對該時段，控制前后高架主路停車次數(shù)的對比可以得出，采取入口匝道關閉控制措施可以有效地減少行駛車輛的停車次數(shù)。由此可見，該控制措施能夠有效地緩解高架橋上主路行駛車輛的排隊現(xiàn)象。

5 結束語

通過以上分析可以看出，采取入口匝道感應控制措施對于平峰時段的道路擁堵現(xiàn)象能夠有效地緩解，采取入口匝道暫時關閉控制措施對于高峰時段的道路擁堵現(xiàn)象也能夠起到緩解的效果。由此可見，此次研究過程中，采取的控制措施對于緩解高架橋的交通擁堵現(xiàn)象是有效果的。為后續(xù)開展高架橋擁堵治理的研究分析提供了一種新的思路。

參考文獻

[1]徐大偉，裴玉龍，慈玉生.快速路交織區(qū)交通流特征分析[J].中國科技論文在線， 2006.

[2]薛行健，宋睿.城市快速路匝道合流區(qū)與基本路段交通流特征對比[J].重慶交通大學學報，2011.

[3]鐘連德，李秀文，榮建，任福田等.城市快速路基本路段通行能力的確定[J].北京工業(yè)大學學報，2006.

[4]邵長橋，周潔，榮建.道路通行能力不確定性分析方法研究[J].武漢理工大學學報， 2009.