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        基于PARAMICS的高速公路交通事件管控方案仿真評價

        2020-09-08 08:32:22郭良久
        交通工程 2020年4期
        關(guān)鍵詞:互通路網(wǎng)車速

        郭良久, 章 玉, 譚 衛(wèi)

        (1.重慶航運交易所, 重慶 400025; 2.綜合交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)重慶市工程研究中心, 重慶 401121;3.重慶市交通運輸綜合行政執(zhí)法總隊, 重慶 401121)

        0 引言

        隨著高速公路網(wǎng)的日趨完善和私家車擁有量的增加,選擇高速公路出行的車輛也呈現(xiàn)大幅增加,高速公路交通量的大幅增加,為交通執(zhí)法和安全管理帶來了壓力,在重大節(jié)假日期間、避暑期間高速公路交通擁堵也成為常態(tài)性問題,部分互通立交節(jié)點擁堵排隊過長,如何采用合理的管控方法提高路網(wǎng)通行能力是要解決的重要問題. 當(dāng)前高速公路交通管理部門在進(jìn)行交通管控或執(zhí)行突發(fā)事件預(yù)案時,交通執(zhí)法管理人員主要依靠經(jīng)驗判斷和制定的突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案流程執(zhí)行,但高速公路網(wǎng)交通流運行特征復(fù)雜,不同事件的影響程度和時空范圍不同,采取的管控措施和條件也不同. 因此,需要對不同情景下的交通管控預(yù)案進(jìn)行科學(xué)評價,分析高速公路交通流的擁堵機(jī)理,以找出最優(yōu)的管控方案,指導(dǎo)一線交通執(zhí)法管理人員在不同情景下快速疏散交通,保證高速公路快速通行.

        相關(guān)學(xué)者基于城市交通仿真對局部某區(qū)域內(nèi)路網(wǎng)的特征影響和交通流的擁堵機(jī)理開展了大量研究,相較于城市交通的開放性,高速公路具有相對封閉性,但交通流特性不同于城市交通. 部分學(xué)者在此領(lǐng)域開展了一些研究,如:徐建閩等[1]針對高速公路交通管控措施的評價問題, 提出基于VISSIM交通仿真軟件的評價方法;陳立新等[2]提出面向高效與節(jié)能的高速公路智慧管控總體框架構(gòu)建與關(guān)鍵技術(shù);姜紫峰等[3]基于不同高速公路入口匝道控制策略進(jìn)行了仿真研究;劉偉銘等[4-5]高速公路發(fā)生交通事故后,采用VISSIM 仿真的方法定量地分析了交通事故對高速公路通行能力造成的影響;李志斌等[7]研究了高速公路可變限速策略下的效果;陳凱賢等[8-9]分別研究了交通事故下限速管控特征和事故影響范圍;范立權(quán)等[10]采用PARAMICS仿真模型進(jìn)行了城市快速出入口控制算法研究;尚鵬[11]研究了惡劣天氣條件下高速公路的風(fēng)險分級管控方法. 總體來看,現(xiàn)有關(guān)于高速公路交通管控方案的仿真研究中,以理論分析方法為主,在大規(guī)模分級分類型的交通實際仿真管控模擬的應(yīng)用較少.

        為摸清高速公路交通運行特征,本文采用微觀仿真的方法,以區(qū)域高速公路網(wǎng)為研究對象建立基于PARAMICS的高速公路交通仿真模型,結(jié)合實際交通運行管控情況設(shè)計管控預(yù)案,對大流量、惡劣天氣和交通事件等3種易發(fā)擁堵場景進(jìn)行仿真,對多管控方案進(jìn)行評價優(yōu)選最佳管控方案,為高速公路在不同事件下采取科學(xué)管制、分流疏導(dǎo)措施、選擇最優(yōu)分流管控措施,指導(dǎo)路網(wǎng)指揮調(diào)度及提高公眾服務(wù)水平提供決策支撐.

        1 仿真模型構(gòu)建

        1.1 區(qū)域路網(wǎng)特征描述

        為反映不同仿真方案下對駕駛行為路徑誘導(dǎo)效果,以重慶至南川區(qū)域高速公路為研究對象,區(qū)域內(nèi)共有8條高速公路,總里程約200 km,區(qū)域內(nèi)高速公路特征如表1所示:研究路網(wǎng)共包括39個互通立交、7個隧道,如圖1所示.

        表1 研究區(qū)域內(nèi)高速公路主要特征

        圖1 仿真研究的區(qū)域高速公路網(wǎng)

        1.2 仿真模型構(gòu)建

        PARAMICS是一款基于微觀的仿真軟件,能以O(shè)D數(shù)據(jù)為基本輸入實現(xiàn)多路徑動態(tài)微觀仿真,能模擬突發(fā)惡劣天氣、突發(fā)事件、大流量、速度管控等不同情景的仿真模型. 為了與真實的仿真情景吻合,仿真路網(wǎng)在構(gòu)建時按照1∶1的仿真比例進(jìn)行建模,首先以衛(wèi)星地圖為背景對每一個路段、互通和關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行描述,在此基礎(chǔ)上基于PARAMICS模型中對路網(wǎng)文件的構(gòu)造原理,將繪制的CAD文件轉(zhuǎn)化為GIS文件后輸入到模型中,對路網(wǎng)進(jìn)行修正和細(xì)化,按照路網(wǎng)的車道屬性、通行能力、車速、車型等對區(qū)域內(nèi)的高速公路網(wǎng)和39個互通進(jìn)行了車道級建模,并根據(jù)路網(wǎng)收費站流量輸入點,劃分為39個小區(qū),如圖2所示. 在構(gòu)建了基礎(chǔ)路網(wǎng)以后,對PARAMICS仿真模型的基本仿真參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置,包括加減速行為、變道行為、車頭時距等.

        圖2 研究構(gòu)建的區(qū)域仿真路網(wǎng)

        1.3 仿真OD獲取

        仿真路網(wǎng)的OD獲取是重要基礎(chǔ)輸入數(shù)據(jù),研究基于重慶市高速公路網(wǎng)的收費數(shù)據(jù),首先獲得全市所有收費站間的OD表,通過TRANSCAD交通流量分配獲取全路網(wǎng)各路段的段面流量,然后基于路段流量采用OD反推技術(shù)獲得研究區(qū)域的39個小區(qū)OD. 其技術(shù)路線如圖3所示.

        圖3 仿真OD獲取思路

        2 大流量情景仿真分析

        2.1 情景設(shè)置和管控方案

        為了模擬大流量情景下的擁堵情況和評價不同方案的管控效果,對構(gòu)建的基本仿真模型進(jìn)行仿真后,通過斷面流量對仿真結(jié)果進(jìn)行比對,并不斷修正仿真參數(shù),直到仿真模型與實際輸出結(jié)果吻合后,進(jìn)行不同方案仿真評價. 將大流量基本情景設(shè)置為區(qū)域內(nèi)高速公路某路段入城方向主線車流量大、路段發(fā)生擁堵,持續(xù)時間約2 h. 對基本情景擁堵情況進(jìn)行分析后,提出如下4種交通管控方案,見表2.

        表2 大流量情景下管控方案

        對4種管控方案進(jìn)行仿真分析,如圖4所示.

        2.2 仿真結(jié)果分析

        從最優(yōu)管控條件與管控方案的角度出發(fā),選取平均車速、平均行程時間、總延誤時間、最大排隊長度作為評價指標(biāo),對仿真路網(wǎng)實施管控措施前后路網(wǎng)擁堵改善情況進(jìn)行分析,如圖5所示.

        圖4 不同管控方案關(guān)鍵互通、路段仿真效果圖

        圖5 大流量情景仿真結(jié)果對比分析

        基本情景下平均車速為86.5 km/h,實施管控方案后,全路網(wǎng)平均車速均有一定程度的降低,其中方案1對平均車速的影響最大,平均車速下降了2.7 km/h. 方案2、方案3和方案4對平均車速的影響較小,分別降低了1.2、0.7、0.4 km/h. 基本情景下仿真路網(wǎng)中的平均行程時間為21.5 min,管控方案實施后全路網(wǎng)均會增加平均行程時間,其中方案1的影響最大,平均行程時間增加了2.6 min. 方案2、方案3和方案4的影響較小,分別增加了1.7、1.5、1.2 min. 基本場景下?lián)矶虑闆r較嚴(yán)重,總延誤時間為106 min,管控方案實施后,總延誤時間均有一定的降低,分別降低了9、24、31、43 min. 基本情景下,仿真路網(wǎng)中最大排隊長度達(dá)到了2.7 km,最大排隊長度分別下降了6 914、12 209、23 209、26 880 m,說明在大流量基本情景下,綜合關(guān)鍵互通節(jié)點分流和上游收費站管控方案的效果,優(yōu)于對上游收費站車輛進(jìn)行管制的方法.

        由以上分析可得出如下結(jié)論:1)從路網(wǎng)的運行效率來看,實施交通管控會降低路網(wǎng)的平均車速、增加路網(wǎng)的延誤時間,對局部大流量交通擁堵的管控應(yīng)謹(jǐn)慎實施;2)從交通管控方案的優(yōu)劣分析,上游收費站管制結(jié)合關(guān)鍵互通誘導(dǎo)分流的管控效果優(yōu)于僅對上游收費站進(jìn)行車輛管制的效果,對上游多個關(guān)鍵互通誘導(dǎo)分流效果優(yōu)于對上游單個關(guān)鍵互通,在實際操作過程中,應(yīng)綜合考慮排隊長度的減少量、排隊長度的忍受度以及繞行距離等因素.

        3 突發(fā)事件情景仿真分析

        3.1 情景設(shè)置和管控方案

        為了模擬突發(fā)事件情景下交通管控的效果,以區(qū)域內(nèi)某特長隧道某車輛突發(fā)交通事故占用一車道為例進(jìn)行分析,在仿真模型中模擬交通事件占道后通過仿真發(fā)現(xiàn)路網(wǎng)交通發(fā)生了嚴(yán)重?fù)矶拢岢鲆韵?種管控方案:①對上游臨近的收費站進(jìn)入隧道方向的車流進(jìn)行管制,并在樞紐互通發(fā)布交通誘導(dǎo)分流信息,相關(guān)車輛繞行至其他互通進(jìn)入;②在上游遠(yuǎn)端樞紐互通和近端的樞紐互通同時進(jìn)行誘導(dǎo)分流,如圖6所示. 對管控前后的仿真車流量進(jìn)行對比分析如圖7所示.

        圖6 突發(fā)事件下交通管控方案示意圖

        圖7 交通管控方案實施前后的仿真效果圖

        3.2 仿真結(jié)果分析

        選取路網(wǎng)的平均車速、平均行程時間、總延誤時間和最大排隊長度4個指標(biāo)對管控方案前后的結(jié)果進(jìn)行分析,如圖8所示.

        圖8 突發(fā)事件情景仿真結(jié)果對比分析

        在實施交通管控方案后,全路網(wǎng)的平均車速均提高,方案2的平均車速要高于方案1,平均行程時間、總延誤時間和最大排隊長度均有所下降,方案2的總延誤時間和最大排隊長度均低于方案1,但在平均行程時間上,方案1的行程時間低于方案2,這是由于實施誘導(dǎo)分流后,增加了車輛的行程時間,但從總體效果來看,方案2要優(yōu)于方案1. 由以上分析可得出如下結(jié)論:當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件占道時,為保證高速公路正常通行,應(yīng)優(yōu)先實施遠(yuǎn)端分流的管制策略,從源頭減少車流量;對于占道時間較長的再采取近端收費站限流的措施.

        4 惡劣天氣情景仿真分析

        為了探討在惡劣天氣情況下高速公路交通流的運行機(jī)理,以及對行車延誤、安全方面的影響. 基本情景設(shè)置為區(qū)域路網(wǎng)天氣正常通行,對比方案設(shè)置為區(qū)域內(nèi)路網(wǎng)發(fā)生大雨、大霧天氣. 對模型進(jìn)行仿真后,結(jié)果分析如圖9所示.

        圖9 惡劣天氣下仿真結(jié)果對比分析

        在基本情景下仿真路網(wǎng)的平均車速為86.5 km/h. 當(dāng)仿真路網(wǎng)發(fā)生惡劣天氣條件后,平均車速下降了3.1 km/h. 基本情景下平均行程時間為21.6 min,惡劣天氣發(fā)生后,仿真路網(wǎng)中的平均行程時間增加了2.8 min. 說明惡劣天氣條件下,對平均行程時間造成了影響. 進(jìn)一步分析時間平均車速的變化如圖10所示.

        圖10 惡劣天氣下時間平均車速變化圖

        在對仿真路網(wǎng)添加惡劣天氣條件后,路網(wǎng)經(jīng)過仿真預(yù)熱后車速達(dá)到最大值86.7 km/h,之后開始逐漸下降,最后速度變?yōu)?6.8 km/h,車速下降了9.9 km/h,說明隨著惡劣天氣的影響,對路網(wǎng)車流的車速影響較大. 針對惡劣天氣情景后,可得到如下結(jié)論:惡劣天氣情景下,會造成仿真路網(wǎng)中平均車速的降低,平均行程時間的增加,管理部門應(yīng)加強(qiáng)惡劣天氣下重點路段的引導(dǎo)、管理、安全措施.

        5 結(jié)論

        本文利用高速公收費數(shù)據(jù),以區(qū)域高速公路交通管控為應(yīng)用場景,建立了基于PARAMICS的仿真模型,對高速公路大流量、惡劣天氣和突發(fā)事件3種情景進(jìn)行了多管控方案的模擬仿真評價,結(jié)果表明:大流量和突發(fā)事件下為盡快疏導(dǎo)交通,采取交通管控方案能提高路網(wǎng)的整體運行效率,在交通管控策略中,應(yīng)優(yōu)先采用遠(yuǎn)端分流措施,從源頭減緩上游行駛的車輛,實現(xiàn)路網(wǎng)交通流均衡;其次對突發(fā)事件影響區(qū)內(nèi)的近端應(yīng)實施限流的管制策略,限流措施包括可對上游1~2個收費站實施管制或限制貨運通行,在交通烣復(fù)后再解除管制;在惡劣天氣情景下,通過仿真發(fā)現(xiàn)會造成路網(wǎng)中平均車速降低、平均行程時間增加. 研究成果可為高速公路交通事件執(zhí)行最優(yōu)管控方案提供參考.

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