王亞朝，邊 揚，張 璇

(北京工業(yè)大學 北京工業(yè)大學交通工程北京市重點實驗室，北京 100124)

0 引言

隨著城鎮(zhèn)化進程不斷發(fā)展，居民的生活水平逐漸提高，導致機動車保有量逐年提高，而由此導致的交通擁堵問題卻沒有得到有效緩解.擁堵點段由最初的偶發(fā)性擁堵逐漸向常發(fā)性擁堵轉(zhuǎn)變，嚴重影響了居民的出行效率和生活質(zhì)量.常發(fā)性擁堵點段具有3個基本特征：產(chǎn)生位置的固定性、形成時間的穩(wěn)定性和反復出現(xiàn).常發(fā)性擁堵點段成為擁堵類型中最為常見的形式，因此識別常發(fā)性擁堵點段及其擁堵特征對于緩解交通擁堵具有重要現(xiàn)實意義.

目前各國對擁堵點段的判定都有各自的規(guī)范體系，國內(nèi)不同省份的規(guī)定也不盡相同.Kesting等[1]通過經(jīng)過路段的車輛來收集道路交通信息，并通過這些交通流數(shù)據(jù)來判定上下游的交通擁堵程度；Thianniwet等[2]使用指數(shù)平滑技術提取浮動車輛的移動模式，以進行路段交通擁堵評估；沈敬偉等[3]以GPS浮動車數(shù)據(jù)為基礎，研究了武漢市交通信息的時空變化規(guī)律；Dowling[4-5]提出了1種全新的常發(fā)性擁堵評價方法，基于交通流基本理論和通行能力來計算擁堵導致的延誤；向濤濤[6]利用元胞自動機建立了主干路偶發(fā)性交通擁堵的判別；張國燕等[7]通過采集到的浮動車數(shù)據(jù)和路網(wǎng)交通擁堵指數(shù)構(gòu)建了常發(fā)性擁堵路段的判別方法；何巍楠[8]依據(jù)浮動車數(shù)據(jù)，建立了基于三級指標的常發(fā)性擁堵路段的判定方法.陳宏飛[9]利用微博數(shù)據(jù)判定了交通擁堵的路段，在此基礎上研究了擁堵路段的空間分布規(guī)律.

現(xiàn)有研究針對常發(fā)擁堵評價的研究比較少，對常發(fā)性擁堵分析的定量判定沒有統(tǒng)一標準，且不能準確描述常發(fā)性擁堵路段的分布規(guī)律.張國燕等[7]建立的常發(fā)性擁堵點段判別方法是基于掌握全路網(wǎng)不同等級的道路比例的情況下，這在有些情況下并不容易實現(xiàn)，因此需建立1個簡單且能實際反映道路運行狀況的評價方法.本文主要根據(jù)單一路段的擁堵程度和擁堵發(fā)生的頻率來識別常發(fā)性擁堵點段，并對常發(fā)性擁堵點段的波動特征進行了分析，在這個過程中主要采用浮動車所收集的數(shù)據(jù).

1 浮動車數(shù)據(jù)采集

浮動車技術也被稱作“探測車”，作為當下國際智能交通系統(tǒng)(ITS)中采用的用以收集道路交通信息的先進手段今天已經(jīng)非常成熟并得到廣泛應用.其采集數(shù)據(jù)的基本原理是：根據(jù)車輛上裝載的GPS系統(tǒng)，就可以記錄車輛行駛過程中所處的實時位置.行駛方向和行車速度等基本信息，應用地理信息系統(tǒng)領域的相關內(nèi)容，經(jīng)過路徑匹配等相關計算和處理，就可以使浮動車的速度和城市路網(wǎng)關聯(lián)起來，直觀地得到路段上車輛的行駛速度和車輛的通行時間，進而得到道路的運行狀況.國外目前比較成熟且得到較好推廣的浮動車信息采集技術有德國的XFCD、日本的JARI和英國的FVD等[8].

圖1 浮動車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

截止到2015年年底北京共有可以用于浮動車的出租車約6.7萬輛，總共占北京市機動車總量的1.3%.由于出租車在運營過程中沒有固定的線路，時間上屬于24 h不間斷運行，因此在時空上可以覆蓋北京市不同等級的道路，因此由出租車所產(chǎn)生的浮動車數(shù)據(jù)可以滿足常發(fā)性擁堵點段的識別.浮動車數(shù)據(jù)根據(jù)不同的用途可以選擇不同粒度大小的數(shù)據(jù)形態(tài)，本文擬采用5 min間隔的浮動車數(shù)據(jù).

2 常發(fā)性擁堵點段的判別標準

常發(fā)性擁堵點段是發(fā)生在固定的位置，且在相對固定的時間段內(nèi)的交通擁堵.常發(fā)性擁堵點段在形成到消散過程中具有形成時間快、擁堵持續(xù)時間長、傳播速度快、影響程度大等顯著特征.因此識別常發(fā)性擁堵點段是緩解常發(fā)性擁堵改善交通運行狀況的前提.

基于常發(fā)性擁堵點段擁堵特性，根據(jù)現(xiàn)在公眾都比較認可的城市道路交通擁堵的判別方法來劃分單一路段的交通運行狀況，科學地量化道路交通擁堵情況，采用兩重指標作為北京市常發(fā)性擁堵路段時空分布判別的技術基礎，建立基于擁堵強度和擁堵頻率的判別方法.首先根據(jù)物理交叉路段判定該路段所處的擁堵等級，其次判定路段在該擁堵等級下的發(fā)生頻率.

交通擁堵強度指標：用于表征評價路段上車輛的擁堵程度，同時可以刻畫出行者的出行效率.對于常發(fā)性擁堵路段的判別，需要單一路段的擁堵判別標準，根據(jù)浮動車上傳的數(shù)據(jù)以及北京用于評價道路運行狀況的《城市道路交通運行評價指標體系》(表1)中對于不同等級道路擁堵等級的劃分，評價單一路段的交通擁堵度.通過浮動車上傳的數(shù)據(jù)，判定各等級道路所處的擁堵等級.本研究主要判定處于第5擁堵等級的路段，即處于嚴重擁堵等級的單一路段.

表1 基于路段平均行程速度的各道路類型擁堵等級劃分

擁堵頻率指標：用于描述該路段在城市路網(wǎng)中發(fā)生擁堵的頻率.發(fā)生頻率高的路段從側(cè)面可以反映該路段在路網(wǎng)中承擔的交通作用更高.根據(jù)發(fā)生頻率的不同，可以將點段劃分為周、月或年常發(fā)擁堵路段.本文主要研究周常發(fā)擁堵路段，周常發(fā)性擁堵路段指在任意一周的5個工作日內(nèi)，至少有γ天屬于日擁堵路段.日擁堵路段指高峰時段內(nèi)，1 h(含)以上處于第5級平均區(qū)間速度的路段，按早晚高峰分別統(tǒng)計.γ根據(jù)不同情況有不同的取值，對于周常發(fā)性擁堵點段定義γ等于4.其判定流程見圖2.

圖2 常發(fā)性擁堵點段判別流程

綜上常發(fā)性擁堵點段的判別過程主要有：

1)路段擁堵程度判定1 d擁堵路段：高峰時段內(nèi)，1 h以上處于第5擁堵等級平均區(qū)間速度的路段；

2)擁堵發(fā)生頻率判定：在一周的5個工作日內(nèi)，至少有4 d為日擁堵路段，按早晚高峰分別統(tǒng)計.

按照該判定準則判定2015年7月13—17日這1周的周常發(fā)性擁堵路段，經(jīng)過篩選判定，結(jié)果如圖3、4所示.

圖3 早高峰周常性擁堵點段

以上只統(tǒng)計了快速路和主干道2種不同等級的道路，從圖3、4可以看出早高峰的常發(fā)性擁堵路段分布區(qū)域偏南，晚高峰的常發(fā)性擁堵路段分布偏北.

3 常發(fā)性擁堵路段時間狀態(tài)特征分析

經(jīng)研究常發(fā)性擁堵路段在每天擁堵的變化過程中速度的波動情況具有相似性.本文選取北京市東三環(huán)南路進行驗證分析(7月13—17日這1周，東三環(huán)南路南向北方向在早高峰為常發(fā)性擁堵點段，在這周中γ等于5).

由圖5可以看出常發(fā)性擁堵點段速度的波動特征呈現(xiàn)出高度的相似特征，在圖4中這幾條曲線的基本走勢、曲線拐點、波動情況都比較一致.這里采用相關性分析來分析常發(fā)性擁堵點段速度波動的相關程度，相關性分析是指對兩個或多個有序向量，研究其對應元素變化特征的相似性.皮爾遜相關系數(shù)(下文簡稱為R系數(shù))被定義為兩個向量的協(xié)方差和標準差的乘積之比，如式(1)所示.

圖4 晚高峰周常發(fā)性擁堵點段

圖5 東三環(huán)南路速度波動曲線

(1)

顯然，R取值在[-1 1]之間，R的絕對值越接近1，表示兩者之間的相關程度就越高，當相關系數(shù)為1時表示絕對正相關，反之如果相關系數(shù)為0則表示兩者沒有相關性，當相關系數(shù)的絕對值大于0.8時表示變量具有高度相關性.從表2可以看出，任意兩者之間的R值都大于0.9，表明同一常發(fā)性擁堵點段在不同日期具有高度相關性.

表2 東三環(huán)南路相關系數(shù)

通過分析其他快速路或主干路常發(fā)性擁堵點段的相關程度，結(jié)果顯示其余常發(fā)性擁堵點段也都具有高度相關性，限于篇幅，在這里就不再贅述.

3.1 常發(fā)性擁堵點斷擁堵形成過程特征分析

由圖5及以上的相關性分析可以看出常發(fā)性擁堵點段在擁堵形成過程中速度波動特征非常相似，以下將從數(shù)據(jù)的角度闡述這種相似性.馮星宇等[10]在基于速度特性的城市常發(fā)性交通擁堵研究中將擁堵的形成過程分為不同類型.通過對常發(fā)性擁堵點段的統(tǒng)計分析，快速路的常發(fā)性擁堵點段在早高峰的擁堵形成過程中屬于“崩塌式”[10]，如圖5所示，這里主要分析這種“崩塌”過程中速度和各種狀態(tài)對應時間點的變化情況.

3.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移時刻

通過分析1個周的常發(fā)性擁堵路段內(nèi)的10條快速路段50組數(shù)據(jù)的波動性，在早高峰階段當交通運行狀態(tài)由暢通狀態(tài)轉(zhuǎn)移到輕度擁堵狀態(tài)時速度便不會發(fā)生逆轉(zhuǎn)，設時序圖中第n點的速度為vn，如果滿足vn+1<50 km/h，vn+2<50 km/h，vn+3<50 km/h，vn≥50 km/h；則vn為狀態(tài)轉(zhuǎn)移速度，所對應的時刻為狀態(tài)轉(zhuǎn)移時刻.其中vn+1為第n+1點速度，vn+2為第n+2點速度，vn+3為第n+3點速度.

在經(jīng)歷狀態(tài)轉(zhuǎn)移時刻之后，車輛速度進入快速下降階段(圖6)，研究以20 min速度差作為速度強度變化量(Δv)，具體計算公式為Δv=vn-vn+4.由表3可見在20 min的時間段內(nèi)，速度強度的變化量(下降)Δv介于17～32 km/h.標準差反映出同一路段不同日期速度強度變化波動較小，每天相似度較高.

圖6 依據(jù)速度特性的交通流狀態(tài)劃分

表3 常發(fā)性擁堵點段速度強度變化量

3.3 嚴重擁堵時刻

車輛速度經(jīng)過快速下降階段后步入緩慢下降階段直至嚴重擁堵階段(圖5中的狀態(tài)C)，為避免速度的不穩(wěn)定性，認為當速度下降到嚴重擁堵階段且之后連續(xù)3個時間序列的速度都在屬于嚴重擁堵范疇.用符號表示為：vl≤20 km/h，vl+1≤20 km/h，vl+2≤20 km/h，vl+3≤20 km/h，vl-1≤20 km/h.定義所對應的時刻為嚴重擁堵時刻，經(jīng)過對同一路段不同日期嚴重擁堵時刻出現(xiàn)的時刻統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，每天嚴重擁堵發(fā)生的時間也都相對固定，無太大偏差.

表4 不同路段嚴重擁堵時刻

從常發(fā)性擁堵點段的嚴重擁堵時刻可以看出進入嚴重擁堵狀態(tài)的時間集中在07:00—07:30，部分點段發(fā)生在06:30—07:00.通過以上研究得出常發(fā)性擁堵點段具有類似的波動特性，在具體時間點上，如，狀態(tài)轉(zhuǎn)移時刻、嚴重擁堵時刻和速度的快速下降階段都表現(xiàn)出高度吻合.另外，從快速下降階段和嚴重擁堵時刻可以看出快速路常發(fā)性擁堵點段具有形成時間短、產(chǎn)生時間早的特點，對于快速路常發(fā)性擁堵點段的預防應在快速下降階段進行干預，避免擁堵的產(chǎn)生.

圖7 東三環(huán)南路時間分布特征

4 結(jié)束語

根據(jù)浮動車數(shù)據(jù)從擁堵嚴重程度和擁堵發(fā)生頻率2個判斷指標，提出了一種簡單實用的常發(fā)性擁堵路段的判別方法，通過與相關部門所發(fā)布的路況信息相對比，結(jié)果表明根據(jù)該判定方法所判定的常發(fā)性擁堵路段具有較高的準確性.根據(jù)相關性分析，從常發(fā)性擁堵點段的波動特性、狀態(tài)轉(zhuǎn)移時刻、嚴重擁堵時刻、迅速下降階段等幾個關鍵節(jié)點刻畫了常發(fā)性擁堵點段具有相似性.以上研究為有關相關部門預防或解決常發(fā)性擁堵點段提供了數(shù)據(jù)支持，有利于緩解交通擁堵現(xiàn)狀.