裴玉龍，張展展

(東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

隨著城市化進(jìn)程的加快，道路交通擁堵已成為世界各國普遍存在的“城市病”。城市交通擁堵評(píng)價(jià)是緩解城市交通擁堵必不可少的工具，也是交通管理決策與居民出行路線選擇的重要依據(jù)。因此，采取合適的城市交通擁堵評(píng)價(jià)方法，全面、準(zhǔn)確地反映城市交通擁堵狀況至關(guān)重要。

為評(píng)價(jià)城市交通擁堵，國內(nèi)外許多學(xué)者都對(duì)此進(jìn)行了研究。Nilanchal Patel[1]等提出了包括擁堵指標(biāo)值、行人出行和路面狀況等的量化交通擁堵程度的計(jì)算公式；Gleb Beliakov[2]等基于聚合和擴(kuò)散函數(shù)計(jì)算加權(quán)擁堵指數(shù)，構(gòu)建了以交通量為評(píng)價(jià)指標(biāo)的交通擁堵程度評(píng)價(jià)模型；李澤鈞[3]等基于擁堵時(shí)空特征構(gòu)建了區(qū)域擁堵評(píng)價(jià)模型；熊勵(lì)[4]等從流體、結(jié)構(gòu)、空間、情境及社會(huì)性要素等五方面構(gòu)建了交通擁堵評(píng)價(jià)模型；李曉璐[5]以車速、流量、占有率提出了判別城市道路交通狀態(tài)的算法。國內(nèi)外眾多機(jī)構(gòu)也對(duì)交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了研究。日本、歐洲、美國聯(lián)邦公路管理局[6]等分別用DC(擁堵度)、INRIX index指標(biāo)、每百萬車千米出行總延誤(CSI)進(jìn)行擁堵評(píng)價(jià)；北京市質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局[7-8]等選取道路交通運(yùn)行指數(shù)、道路交通擁堵率、擁堵里程比例、擁堵持續(xù)時(shí)間、常發(fā)擁堵路段數(shù)和行程時(shí)間可靠性指數(shù)等指標(biāo)對(duì)北京市道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)；高德地圖交通大數(shù)據(jù)、百度地圖等地圖導(dǎo)航類應(yīng)用軟件運(yùn)營公司也構(gòu)建了不同的城市交通擁堵綜合評(píng)價(jià)體系。

綜上所述，國內(nèi)外對(duì)交通擁堵評(píng)價(jià)的研究已經(jīng)取得了豐富的研究成果，但交通擁堵評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究多側(cè)重于反映交通擁堵狀態(tài)，對(duì)交通擁堵趨勢(shì)在擁堵評(píng)價(jià)中的研究不夠重視。借鑒已有研究，本文將行程時(shí)間比變化率、飽和度變化率、擁堵里程比變化率及擁堵持續(xù)時(shí)間變化率等作為城市交通擁堵趨勢(shì)表征指標(biāo)，并提出交通擁堵演變趨向指數(shù)(ETI)概念，為交通擁堵評(píng)價(jià)提供新維度。

1 ETI的概念及表征指標(biāo)分析

1.1 交通擁堵態(tài)勢(shì)內(nèi)涵

為更加客觀地刻畫交通擁堵演變機(jī)理，全面分析、評(píng)價(jià)城市交通擁堵，需對(duì)交通擁堵相關(guān)概念進(jìn)行進(jìn)一步界定。針對(duì)交通擁堵在道路上的客觀體現(xiàn)，提出擁堵段(沿路段延伸擠壓道路空間的擁堵形態(tài))和擁堵域(多個(gè)擁堵段相互交錯(cuò)蔓延而產(chǎn)生的輻射范圍)兩個(gè)概念。交通擁堵可拓展為交通擁堵狀態(tài)和交通擁堵趨勢(shì)兩個(gè)方面，統(tǒng)稱為交通擁堵態(tài)勢(shì)。交通擁堵狀態(tài)是指在某一特定時(shí)刻，擁堵段或擁堵域所表現(xiàn)出的交通運(yùn)行狀況，反映的是交通擁堵嚴(yán)重程度和影響結(jié)果；交通擁堵趨勢(shì)則是指隨時(shí)間的推移，擁堵段或擁堵域的演變趨向和演變程度，反映的是交通擁堵伴隨的影響深度和動(dòng)向量度。交通擁堵狀態(tài)與趨勢(shì)聯(lián)系緊密，二者互為依托。從時(shí)間角度看，擁堵趨勢(shì)可定性認(rèn)為是擁堵狀態(tài)的變化程度，即擁堵演變趨向是擁堵嚴(yán)重程度的變化范圍；從空間角度，擁堵趨勢(shì)可定性認(rèn)為是擁堵狀態(tài)的變化方向，即擁堵的演變規(guī)律是影響范圍的連續(xù)變化過程。交通擁堵是交通擁堵狀態(tài)和交通擁堵趨勢(shì)的共同作用效果，因此，交通擁堵評(píng)價(jià)應(yīng)包含交通擁堵趨勢(shì)的評(píng)價(jià)。

1.2 ETI定義

目前，國內(nèi)外有關(guān)交通擁堵趨勢(shì)的研究[9-12]主要側(cè)重于對(duì)交通擁堵的預(yù)測(cè)，應(yīng)用于交通擁堵評(píng)價(jià)的具體擁堵趨勢(shì)表征指標(biāo)較少。如圖1所示，在擁堵產(chǎn)生、擴(kuò)散、消散、結(jié)束的過程中，當(dāng)交通運(yùn)行狀態(tài)相同時(shí)，其伴隨的擁堵趨勢(shì)大小不同，方向也不同。擁堵趨勢(shì)的變化過程反映了交通擁堵的形成機(jī)理、演變規(guī)律，最終以擁堵狀態(tài)的變化呈現(xiàn)。ETI是對(duì)交通擁堵趨勢(shì)的定量評(píng)價(jià)指數(shù)，綜合反映道路交通運(yùn)行演變趨向的概念性指數(shù)值。

圖1 交通擁堵狀態(tài)隨時(shí)間變化特性

1.3 ETI表征指標(biāo)選取

本文采用交叉法和指標(biāo)屬性法[13]，借鑒已有研究[14-17]，按照整體完備性原則、客觀性原則、可操作性原則、可比性原則、映射原則等從時(shí)間和空間維度，應(yīng)用交通擁堵狀態(tài)特性指標(biāo)表征交通擁堵趨勢(shì)，盡可能全面地構(gòu)建交通擁堵趨勢(shì)的表征指標(biāo)(見表1)。

表1 交通擁堵趨勢(shì)表征指標(biāo)初選

為全面、系統(tǒng)、科學(xué)地量化道路交通擁堵的變化程度，根據(jù)交通擁堵趨勢(shì)與交通擁堵狀態(tài)的邏輯關(guān)系、ETI的定義，需對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行聚類分析和相關(guān)性檢驗(yàn)。多因素篩選定量方法，目前大致可分為系統(tǒng)聚類法、因子分析法和模糊聚類法等幾類。模糊聚類法充分考慮了人類對(duì)事物的認(rèn)知、判斷的不精確性和事物本身內(nèi)在的復(fù)雜性和不確定性，較之傳統(tǒng)的因子分析法和系統(tǒng)聚類法，具有更大的優(yōu)越性。本研究采用模糊聚類法對(duì)表征指標(biāo)進(jìn)行定量分析篩選，聚類分析結(jié)果如表2所示。

表2 交通擁堵趨勢(shì)表征指標(biāo)聚類分析結(jié)果

最終選取行程時(shí)間比變化率、飽和度變化率、擁堵持續(xù)時(shí)間變化率、擁堵里程比變化率4個(gè)指標(biāo)作為交通擁堵趨勢(shì)的評(píng)估指標(biāo)。

2 交通擁堵演變趨向指數(shù)模型構(gòu)建

2.1 CRITIC法確定指標(biāo)權(quán)重

為降低評(píng)價(jià)結(jié)果的主觀性，本文采用CRITIC(criteria importance through intercrieria correlation)法確定交通擁堵趨勢(shì)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重。CRITIC法是一種比熵權(quán)法和標(biāo)準(zhǔn)離差法更好的客觀賦權(quán)法，它是基于評(píng)估指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度和指標(biāo)之間的沖突性來綜合衡量評(píng)估指標(biāo)的客觀權(quán)重?？紤]指標(biāo)變異性大小的同時(shí)兼顧指標(biāo)之間的相關(guān)性，并非數(shù)字越大就越重要，完全利用數(shù)據(jù)自身的客觀屬性進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)。對(duì)CRITIC法而言，在標(biāo)準(zhǔn)差一定時(shí)，指標(biāo)間沖突性越小，權(quán)重也越?。粵_突性越大，權(quán)重也越大。另外，當(dāng)兩個(gè)指標(biāo)間的正相關(guān)程度越大時(shí)(相關(guān)系數(shù)越接近1)，沖突性越小，表明這兩個(gè)指標(biāo)在評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣上反映的信息相似性較大。假設(shè)有n個(gè)待評(píng)價(jià)路段，每個(gè)路段有p個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，形成原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為

(1)

式中：xnp為第n個(gè)路段第p項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值。

(2)

轉(zhuǎn)換公式為

(3)

2)指標(biāo)變異性

(4)

式中：Sj為第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)差越大表示該指標(biāo)反映的信息越多，指標(biāo)本身的評(píng)價(jià)強(qiáng)度也越大。

3)指標(biāo)沖突性

(5)

式中：rij為評(píng)價(jià)指標(biāo)i和j之間的相關(guān)系數(shù)。

4)信息量

(6)

Cj越大，表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所包含的信息量越大，該指標(biāo)在整個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的作用也越大，為其分配的權(quán)重就越多。

5)客觀權(quán)重。第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重Wj為

(7)

2.2 構(gòu)造ETI加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣

利用CRITIC法得到的權(quán)重向量W與矩陣A的列向量相乘，獲得加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣

(8)

進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到矩陣

2.3 TOPSIS法計(jì)算交通擁堵演變趨向指數(shù)

優(yōu)劣解距離(technique for order of preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)法通過最接近理想解且最遠(yuǎn)離負(fù)理想解來確定最優(yōu)選擇。在對(duì)交通擁堵趨勢(shì)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)時(shí)，ETI的數(shù)值可用待評(píng)價(jià)路段各指標(biāo)數(shù)值與正理想解的接近度來表示，數(shù)值越大，表示該路段交通擁堵演變趨向越明顯。

正理想解集

D+=Bmax=max{bi1,bi2,…,bip}.

(10)

負(fù)理想解集

D-=Bmin=min{bi1,bi2,…,bip}.

(11)

待評(píng)價(jià)路段與正理想解的距離尺度為L(zhǎng)+，待評(píng)價(jià)路段與負(fù)理想解的距離尺度為L(zhǎng)-

(12)

(13)

各評(píng)價(jià)路段的交通擁堵演變趨向指數(shù)計(jì)算式為

(14)

式中：Ei在0～1間取值，Ei越貼近1，說明待評(píng)價(jià)路段越接近理想解；Ei越貼近0，說明待評(píng)價(jià)路段越遠(yuǎn)離理想解。

對(duì)待評(píng)價(jià)路段Ei進(jìn)行排序可知路段交通擁堵演變趨向的指數(shù)越高，交通擁堵演變趨向越明顯。

3 案例分析

3.1 數(shù)據(jù)收集與處理

根據(jù)哈爾濱市主要道路擁堵情況[18]，在早07:00—08:00對(duì)哈爾濱市交通擁堵主干路黃河路、化工路、紅旗大街進(jìn)行交通調(diào)查，結(jié)合已有的車載GPS等數(shù)據(jù)，以15min為統(tǒng)計(jì)間隔處理相關(guān)數(shù)據(jù)，得到3條待評(píng)價(jià)道路的交通擁堵趨勢(shì)表征指標(biāo)情況，如表3所示。

表3 待評(píng)價(jià)道路交通擁堵變化情況 %/min

將表3的指標(biāo)結(jié)果表示為數(shù)學(xué)矩陣，并建立以下特征矩陣

根據(jù)式(3)進(jìn)行無量綱化處理得到?jīng)Q策矩陣為

3.2 CRITIC法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)造評(píng)價(jià)矩陣

根據(jù)式(4)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差Sj，結(jié)合指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)rij，按照式(5)計(jì)算Rj，結(jié)果為

Sj=(0.02,0,0.50,0.16)，

Rj=(5.45,2.56,2.26,2.27).

根據(jù)式(6)、式(7)分別計(jì)算指標(biāo)信息量Cj和指標(biāo)權(quán)重Wj，結(jié)果為

Cj=(0.089,0.005,1.133,0.361)，

Wj=(0.056,0.003,0.714,0.227).

由式(8)、式(9)可得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為

3.3 TOPSIS法計(jì)算排序

由式(10)、式(11)可知，計(jì)算待評(píng)價(jià)路段交通擁堵趨勢(shì)正理想解集D+和負(fù)理想解集D-，結(jié)果為

D+=(0.78,0.95,0.87,0.79)，

D-=(0.14,0.07,0,0.10).

根據(jù)式(12)—式(14)可得到3條待評(píng)價(jià)路段各指標(biāo)與正理想解、負(fù)理想解的距離，以及與理想解的貼近度，即交通擁堵演變趨向指數(shù)。對(duì)3條路段的交通擁堵演變趨向指數(shù)進(jìn)行排序，結(jié)果如表4所示。

表4 3條主干路交通擁堵演變趨向指數(shù)及排序

由表4可知，在調(diào)查日早8:00時(shí)的3條路段中：路段3，即紅旗大街交通擁堵演變趨向最明顯，結(jié)合道路交通擁堵狀態(tài)分析，紅旗大街交通狀況由中度擁堵轉(zhuǎn)變?yōu)檩p度擁堵的趨向最強(qiáng)；路段1，即黃河路交通狀況由中度擁堵轉(zhuǎn)變?yōu)檩p度擁堵的趨向最弱。由于3條主干路擁堵狀態(tài)相同，由交通擁堵演變趨向指數(shù)可判斷3條主干路中紅旗大街交通擁堵情況最好。

4 結(jié) 語

從擁堵狀態(tài)與擁堵趨勢(shì)兩方面將交通擁堵定義為交通擁堵態(tài)勢(shì)，針對(duì)交通擁堵評(píng)價(jià)中關(guān)于擁堵趨勢(shì)評(píng)價(jià)體現(xiàn)不足的問題，首次提出交通擁堵演變趨向指數(shù)概念。以行程時(shí)間比變化率、飽和度變化率、擁堵里程比變化率及擁堵持續(xù)時(shí)間變化率作為交通擁堵趨勢(shì)的表征指標(biāo)，運(yùn)用CRITIC法與TOPSIS法構(gòu)建交通擁堵演變趨向指數(shù)模型，并對(duì)哈爾濱3條主干路進(jìn)行交通擁堵趨勢(shì)評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)擁堵里程比變化率和擁堵持續(xù)時(shí)間變化率對(duì)交通擁堵趨勢(shì)的影響最大，飽和度變化率對(duì)交通擁堵趨勢(shì)的影響最小。該指數(shù)模型為交通擁堵評(píng)價(jià)提供了新維度，并為居民交通出行提供了有效參考信息。