王彬，徐向東，李志斌

（舟山市公安局交通警察支隊，浙江 舟山 316021）

0 引言

機動車保有量的快速增長，以浙江省舟山市為例，2015 年至2017 年3 年期間，舟山市小型汽車保有量增長33.8%，小型汽車覆蓋率由4.3 人/輛上升至3.2人/輛。機動車的普及雖然極大便利了市民出行，但有限的道路交通資源逐漸難以支撐日益增長的交通需求；加之我國老舊城市改造進程缺乏頂層設(shè)計，導(dǎo)致很多城市功能區(qū)設(shè)計分布不合理，存在明顯交通潮汐現(xiàn)象，道路資源與交通需求出現(xiàn)嚴重不匹配情況。同時，跨區(qū)交通通行效率也受到了極大的限制與降低。近年來，各地交通管理部門持續(xù)加大交通緩堵力度，通過增加道路密度、增設(shè)潮汐車道、加強科技強警手段等方法，均取得了良好效果。但是由于城區(qū)路網(wǎng)結(jié)構(gòu)限制和交警部門治理手段單一等問題，高峰交通擁堵問題很難得到有效治理[1-2]。因此，根據(jù)不同城市的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和交通流特征制定適合的交通緩堵治理策略具有重要的社會和推廣意義。

本文針對城市交通存在的問題進行了研究，立足實際、放眼全局、盤活有限道路資源，提出了適用于中小城市子城區(qū)多路徑區(qū)域協(xié)調(diào)控制策略和跨區(qū)潮汐交通流控制方法，并對該控制策略與方法進行了長時間的應(yīng)用實踐，通過優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)對比，該策略方法能夠有效緩解高峰交通擁堵，市民交通安全暢通出行得到了很大提升。

1 控制策略與方法研究

本文主要針對具備以下特點的中小型城市：機動車保有量高、城區(qū)路網(wǎng)密集、信號控制交叉口覆蓋率高、各子城區(qū)之間潮汐車流現(xiàn)象較明顯[3-4]。具體為：（1）高峰時期擁堵嚴重，潮汐現(xiàn)象對應(yīng)高峰時期部分關(guān)鍵道路車流量激增，潮汐方向車道排隊長，非潮汐方向車輛較少。（2）平峰出行成本高，密集的城市路網(wǎng)伴隨著較高的信號控制覆蓋率，若無良好的區(qū)域性信號協(xié)調(diào)，易造成車輛通達性差、停車次數(shù)多、行程時間長、出行成本高。

精細化潮汐車流控制策略：潮汐車流現(xiàn)象依據(jù)城市車流的時空分布特點分解為宏觀潮汐與微觀潮汐。宏觀潮汐現(xiàn)象指，城市主干道雙向車流在早高峰與晚高峰時期發(fā)生完全相反的不均衡分布現(xiàn)象。微觀潮汐現(xiàn)象主要指，車流在高峰時期（早高峰或晚高峰）進出某一具體區(qū)域或交叉口的車流，隨時間的變化而發(fā)生的車流不均衡分布現(xiàn)象[5-6]。

本文依據(jù)車輛方向分布系數(shù)判定潮汐交通流：

根據(jù)潮汐車流變化可采用“精細化時段劃分+潮汐化干線協(xié)調(diào)”控制策略，將高峰劃分為多個時段，并在不同時段按照潮汐車流的變化，設(shè)置不通流向的綠波協(xié)調(diào)控制策略，緩解高峰時期交叉口擁堵。

多路徑交通分配與區(qū)域協(xié)調(diào)結(jié)合：在道路密集的路網(wǎng)，出行者傾向于選擇最合適（成本最低、體驗最佳）的道路通行，稱之為最短路因素，但由于交通網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性與交通狀況的隨機性，出行者在選擇出行路線時往往帶有不確定性，稱之為隨機因素。兩種因素影響著出行者的路徑?jīng)Q策，兩種因素所處的主次地位取決于可供選擇的出行路線的路權(quán)差（行駛時間或費用差）。各出行線路被選用的概率可采用Logit 型的路徑選擇模型計算。

式中，P(r，s，k)——OD 量T(r，s)在第k條出行路線上的分配概率；t(k)——第k條出行路線的平均路權(quán)（行程時間）——各出行路線的平均路權(quán)（行駛時間）；θ——分配參數(shù)，一般取3.00 ～3.50；m——有效出行線路條數(shù)。

本方法根據(jù)路Logit 模型計算路網(wǎng)道路使用概率，依據(jù)概率大小對道路進行權(quán)重劃分，進而依據(jù)權(quán)重設(shè)置區(qū)域綠波協(xié)調(diào)控制策略和方案[7-8]。

2 案例應(yīng)用分析

2.1 案例背景

舟山市為浙江省東部地級市，常住人口116 萬，機動車保有量較高（3.2 人/輛）。交通流出行主要集中于定海區(qū)、普陀區(qū)、行政區(qū)及本島北部白泉等地。本案例主要是針對舟山行政區(qū)域內(nèi)部及行政區(qū)與其他區(qū)域間交通流，采用所述控制策略與方法進行實際應(yīng)用解決擁堵問題。

2.1.1 潮汐特性分析

（1）宏觀潮汐現(xiàn)象分析。行政區(qū)內(nèi)有多個交通出發(fā)點與交通吸引點，高峰時段作為出行起點，車流自區(qū)內(nèi)各居民小區(qū)出發(fā)經(jīng)過行政區(qū)內(nèi)部道路，再由G329 國道（快速路）、海天大道（跨區(qū)主干道）等道路，向定海區(qū)、普陀區(qū)及舟山北等區(qū)域分散；同時，行政區(qū)作為交通吸引點，吸引著來其他區(qū)域車輛經(jīng)上述道路進入行政區(qū)。

（2）微觀潮汐現(xiàn)象分析。行政區(qū)早晚高峰駛?cè)肱c駛出車輛達到區(qū)內(nèi)主要交叉口存在一定時空差異。千島路尤為突出，千島路與翁山路早高峰7:00 ～7:50主要交通流為周圍小區(qū)出行車輛，交通流主要集中在東西直行；7:50 ～8:50 東西直行車輛消散，來自定海、舟山北、普陀等區(qū)域車輛經(jīng)G329 國道南下至千島路，交通流主要集中改為北口左轉(zhuǎn)與北口直行。

2.1.2 路網(wǎng)結(jié)構(gòu)分析

行政區(qū)整體呈網(wǎng)格狀，早晚高峰道路交通飽和度較高?？v向道路由西向東道路依次為高云路、臨長路、金島路、千島路、體育路、怡島路、港島路、紅茅山路、綠島路等；橫向道路由南向北依次為海宇道、定沈路、翁山路、桃灣路、新城大道等。

2.1.3 主要存在問題

（1）區(qū)內(nèi)交通信號控制精細優(yōu)化程度低，交通高峰時段時空潮汐車流導(dǎo)致高峰時期路段車輛擁堵與通行資源浪費。

（2）平峰時期信號配時未能結(jié)合路網(wǎng)特征與出行需求，制定設(shè)計區(qū)域協(xié)調(diào)控制策略，導(dǎo)致區(qū)內(nèi)停車次數(shù)多、行程時間長，出行體驗感差。

2.2 優(yōu)化設(shè)計

2.2.1 精細化潮汐交通流控制

通過采用交通流分布系數(shù)方法對主要路口的潮汐現(xiàn)象進行分析研判，自動劃分交通信號控制交通時段，提出潮汐車流整體協(xié)調(diào)控制策略。

表1 行政區(qū)重點路口潮汐交通流分析表

通過計算千島路與（定沈路、翁山路、新城大道）、新城大道與（臨長路、港島路）、翁山路與體育路等主要交叉口的高峰時段車流分布系數(shù)KD，KD值均大于0.7。因此，上述路口均存在潮汐現(xiàn)象，需要根據(jù)交通流分布情況重新進行時段精確劃分與微觀控制方案調(diào)整。

2.2.2 多路徑交通分配與區(qū)域協(xié)調(diào)結(jié)合

（1）多路徑權(quán)重判斷。依據(jù)Logit 模型計算上述道路使用概率和道路權(quán)重，并根據(jù)權(quán)重設(shè)置區(qū)域綠波協(xié)調(diào)控制策略。

（2）區(qū)域協(xié)調(diào)控制。由計算結(jié)果可知，權(quán)重較高的道路為千島路、海天大道、G329 國道、新城大道、定沈路。根據(jù)工程經(jīng)驗對權(quán)重超過3.5 的道路劃分為主要道路，并對道路實施綠波協(xié)調(diào)控制，保證主要道路的暢通。共設(shè)計“四橫一縱”5 條綠波道路，提升區(qū)域整體出行效率，減少出行成本。

表2 行政區(qū)主要路口道路權(quán)重分析表

2.2.3 優(yōu)化效果分析

（1）高峰擁堵改善。將“精細化時段劃分+潮汐化干線協(xié)調(diào)”方案應(yīng)用于舟山市行政區(qū)及周邊道路后，該區(qū)高峰時期瓶頸路口排隊長度與擁堵程度有了較大改善。

（2）平峰通行效率提升。區(qū)域主要道路協(xié)調(diào)控制方案下發(fā)后，主要道路行程時間與停車次數(shù)大幅降低，區(qū)內(nèi)通行效率有較大提升，節(jié)省了居民出行時間。

3 結(jié)語

本文針對我國中小城市的跨區(qū)交通高峰擁堵，平峰子城區(qū)通行效率低、出行成本高等問題，提出了精細化潮汐交通流配時與多路徑區(qū)域協(xié)調(diào)控制方法，并將該方法應(yīng)用于舟山市行政區(qū)及其周邊道路，并取得了良好的應(yīng)用效果。