李巖，曾明哲，朱才華，汪帆，鄧亞娟

(長(zhǎng)安大學(xué)，運(yùn)輸工程學(xué)院，西安 710064)

0 引言

高速公路匝道影響區(qū)域內(nèi)車輛換道及減速行為比例高，易致使主線車流運(yùn)行紊亂，從而易引發(fā)安全事故。準(zhǔn)確識(shí)別匝道的影響范圍，尤其是核心影響范圍，可為高速公路匝道影響區(qū)的道路設(shè)計(jì)及管控措施優(yōu)化[1]提供依據(jù)。主線各車道在不同的服務(wù)水平下，由于車輛間相互制約程度不同，受匝道的影響也存在差異。匝道對(duì)主線車流的影響不僅體現(xiàn)在合流車流并入主線、分流車流駛出主線等[2-3]，還包括主線直行車流因駛?cè)牒婉偝鲕嚵鞫扇『献骰蝾A(yù)期行為[4]，如預(yù)換道及減速避讓行為等。上述駕駛行為均可由交通流整體運(yùn)行速度的變化體現(xiàn)，因此分析高速公路主線速度波動(dòng)特性可識(shí)別匝道對(duì)主線的影響范圍[5]。

道路密度是匝道影響范圍的重要作用指標(biāo)[6]，其值越高，主線受匝道的影響越顯著，且最外側(cè)車道受影響程度一般大于次外側(cè)車道[7]。但在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析中也發(fā)現(xiàn)，有次外側(cè)車道受匝道影響更嚴(yán)重的現(xiàn)象[6,8]。因此，需根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)定量標(biāo)定合分流匝道對(duì)主線車流的影響。

美國(guó)道路通行能力手冊(cè)(Highway Capacity Manual,HCM)給出的匝道影響范圍是460 m(1500 ft)[9]，但HCM中未詳細(xì)討論合流、分流匝道對(duì)高速公路主線道路影響的區(qū)別[10]，所有匝道的影響范圍均標(biāo)定為460 m，而高速公路合流區(qū)與分流區(qū)的運(yùn)行狀態(tài)顯然存在著差異[11]。匝道對(duì)主線的影響狀況可通過VISSIM等交通仿真軟件模擬獲取的密度變化來定量描述，進(jìn)而判斷各類型匝道對(duì)主線上、下游的影響范圍。結(jié)果表明，影響范圍隨加減速車道長(zhǎng)度變化而變化，合分流匝道的影響范圍達(dá)到1000～2000 m[7]。但VISSIM 等軟件在模擬高速公路匝道及其影響區(qū)時(shí)會(huì)高估車輛換道頻數(shù)，且模擬車流在合流匝道上游預(yù)定位置換道，無法描述真實(shí)換道行為[12]。因此，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)是最直接、最準(zhǔn)確的分析匝道影響范圍的數(shù)據(jù)源。速度指標(biāo)的波動(dòng)情況也可描述車流受影響的狀態(tài)[5]，常用的指標(biāo)有速度方差及速度變異系數(shù)等。但在實(shí)例研究中發(fā)現(xiàn)，上述指標(biāo)對(duì)于匝道影響區(qū)和非影響區(qū)的速度波動(dòng)描述差異不夠顯著，對(duì)于部分路段兩個(gè)指標(biāo)會(huì)得出不同的結(jié)論，或與實(shí)際情況存在偏差[6]。通過整合荷蘭不同匝道影響區(qū)范圍內(nèi)的主線線圈檢測(cè)器數(shù)據(jù)，以車道流量比來量化匝道的影響，發(fā)現(xiàn)匝道影響范圍為：合流上游200 m，下游900 m，分流上游1000 m，下游超出600 m[6]，但該研究中選取檢測(cè)器數(shù)量較少，無法精確識(shí)別匝道的核心影響范圍。對(duì)荷蘭14 個(gè)地點(diǎn)的軌跡數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，通過車輛換道頻次等指標(biāo)可得到合流匝道的湍流水平上升始于匝道上游25～100 m，終于匝道下游475～575 m；在分流匝道，湍流水平上升始于匝道上游400～600 m，止于匝道下游200～375 m[8]，但不論是車道流量比分析，還是換道位置分析，都只考慮了匝道區(qū)域內(nèi)車道換道行為，忽略了主線車流受匝道影響的減速行為。另有，KONDYLI 等[13]的研究提及合流匝道對(duì)主線的影響范圍是上游110 m，下游260 m，但未展示該結(jié)論的實(shí)際分析過程。

綜上所述，高速公路匝道影響范圍內(nèi)不同車道受影響程度的差異性有待深入分析。當(dāng)前實(shí)證研究主要是從換道行為角度分析匝道影響，忽略了主線受影響車流的減速讓行行為。車輛軌跡數(shù)據(jù)非全樣本數(shù)據(jù)，無法反映整體車流運(yùn)行特征。傳統(tǒng)的速度方差/變異系數(shù)等指標(biāo)不能穩(wěn)定的描述車流波動(dòng)狀態(tài)。因此，本文采用設(shè)置在高速公路主線匝道影響區(qū)范圍內(nèi)的多個(gè)相似線圈的海量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，基于密度排序的速度數(shù)據(jù)序列構(gòu)建改進(jìn)加權(quán)排列熵模型，從而建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的高速公路匝道影響范圍識(shí)別方法，以獲取各服務(wù)水平下主線外側(cè)車道受合分流匝道影響的差異性；合流匝道對(duì)主線上、下游的核心/一般影響范圍，以及分流匝道對(duì)主線上游的核心/一般影響范圍。

1 數(shù)據(jù)描述

考慮到主線內(nèi)側(cè)車道受匝道影響較小，所以主要分析高速公路主線最外側(cè)和次外側(cè)車道的數(shù)據(jù)特征。主線車流在經(jīng)過分流匝道后，主線流量降低，且無強(qiáng)制換道需求，分流匝道對(duì)下游主線無影響[14]。因此本文選取設(shè)置最普遍的平行式合流匝道上游和下游主線，以及直接式分流匝道上游主線的環(huán)形線圈檢測(cè)器數(shù)據(jù)，以服務(wù)水平為數(shù)據(jù)分類指標(biāo)，分別對(duì)交通流特征受到分合流車流影響在空間范圍內(nèi)展現(xiàn)的變化特性進(jìn)行分析。

當(dāng)高速公路及匝道的幾何設(shè)計(jì)(如道路線型、車道數(shù)、合分流角度等)、交通流特性(如限速、車型、流量-密度-速度特性等)及駕駛行為模式相似時(shí)，可聯(lián)合多個(gè)不同位置的線圈檢測(cè)器數(shù)據(jù)來研究指定情況的交通流特征[6]。例如從多個(gè)具有相同幾何設(shè)計(jì)的合流匝道，分別選取設(shè)置在匝道上游10，30，50，100 m等位置的檢測(cè)器，即可通過組合所選擇的檢測(cè)器數(shù)據(jù)分析合流匝道上游的連續(xù)性車流特征。在平原微丘區(qū)，從京昆高速(G5，太原到晉中介休段)和二廣高速(G55，朔州懷仁到山陰段及太原陽曲段)中選取99個(gè)匝道影響范圍內(nèi)的主線線圈檢測(cè)器數(shù)據(jù)，可反映主線不同位置受合、分流匝道的影響狀況。京昆高速和二廣高速所采用檢測(cè)器日間平均大車比例分別為27.5%和24.3%。

為滿足道路設(shè)計(jì)和交通流特征相似性要求，檢測(cè)器的選取遵循以下原則：

(1)主線車道數(shù)為3，保證車流有足夠的換道選擇；主線道路線型平直，限速為120 km·h-1。

(2)加減速車道長(zhǎng)度相近，且都為單車道匝道，合分流角度在15o以內(nèi)。

(3)檢測(cè)器距所研究匝道外的其他鄰近匝道的距離大于研究預(yù)定的匝道可能影響范圍。

匝道可能影響范圍由匝道上、下游2 km 內(nèi)的主線線圈車流速度波動(dòng)數(shù)據(jù)與基本路段數(shù)據(jù)對(duì)比獲取。結(jié)合文獻(xiàn)[6,8,9,13]的結(jié)論確定可能影響范圍如下：合流上游影響在400 m內(nèi)，合流下游、分流上游影響范圍在1000 m內(nèi)。

為驗(yàn)證所選檢測(cè)器數(shù)據(jù)間的可比性，以50 m分區(qū)，對(duì)含3個(gè)及以上檢測(cè)器數(shù)據(jù)的13個(gè)分區(qū)分服務(wù)水平進(jìn)行Kruskal-Wallis(K-W)檢驗(yàn)，以判定該分區(qū)內(nèi)各檢測(cè)器數(shù)據(jù)的分布是否存在顯著差異。對(duì)存在顯著差異的分區(qū)內(nèi)各檢測(cè)器可相互檢驗(yàn)，以篩查異常檢測(cè)器數(shù)據(jù)。13個(gè)分區(qū)分服務(wù)水平的K-W檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。將檢測(cè)器數(shù)量不足3個(gè)的分區(qū)數(shù)據(jù)與最近鄰檢測(cè)器組合后，再進(jìn)行K-W檢驗(yàn)，結(jié)果均通過檢驗(yàn)。經(jīng)K-W檢驗(yàn)后共剔除18個(gè)檢測(cè)器的數(shù)據(jù)。最終選擇合流點(diǎn)上游檢測(cè)器27 個(gè)，合流點(diǎn)下游檢測(cè)器31個(gè)，分流點(diǎn)上游檢測(cè)器41個(gè)，檢測(cè)器位置分布如圖1所示。采用數(shù)據(jù)為所選擇檢測(cè)器2019年1月1日～12月31日7:00-19:00不包括惡劣天氣情況的5 min間隔數(shù)據(jù)，包含流量、速度和占有率信息。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析及清洗，根據(jù)閾值法對(duì)異常數(shù)據(jù)及非100%實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，根據(jù)交通數(shù)據(jù)時(shí)空分布特性對(duì)可能異常數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)，并完成樣本空間平均車速及標(biāo)準(zhǔn)交通量換算等預(yù)處理工作。

圖1 所選擇的檢測(cè)器分布Fig.1 Distribution of selected detector locations

表1 K-W檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 Results of K-W test

2 匝道影響量化方法

2.1 速度波動(dòng)特性指標(biāo)

與高速公路基本路段車流相比，匝道影響區(qū)內(nèi)的車流速度波動(dòng)幅度存在顯著差異。因此車速波動(dòng)特性可有效分析主線車流受匝道駛?cè)?駛出車流的影響程度，得出駕駛員換道、減速的集中區(qū)域，從而識(shí)別出匝道的核心/一般影響范圍。

2.1.1 速度排列熵

將各服務(wù)水平下的樣本按密度由小到大的順序排序，由此形成速度數(shù)據(jù)序列。速度隨密度上升而形成的波動(dòng)趨勢(shì)復(fù)雜不定，其規(guī)律性信息隱含在速度數(shù)據(jù)序列中，而相空間重構(gòu)能從速度數(shù)據(jù)序列中恢復(fù)并提取有效的規(guī)律性信息，繼而提高相關(guān)模型對(duì)交通流狀態(tài)描述的準(zhǔn)確度。排列熵(Permutation Entropy,PE)[15]對(duì)微弱變化敏感，計(jì)算簡(jiǎn)單、魯棒性好且抗噪能力強(qiáng)，因此通過相空間重構(gòu)計(jì)算速度排列熵來度量速度數(shù)據(jù)序列的波動(dòng)復(fù)雜性。數(shù)據(jù)序列越規(guī)則、越穩(wěn)定，對(duì)應(yīng)的熵值越小。由于速度排列熵的計(jì)算要求各樣本的數(shù)據(jù)量相等，所以樣本數(shù)量較多的數(shù)據(jù)集依密度應(yīng)用等差抽樣方法獲取數(shù)據(jù)樣本。

相空間重構(gòu)方法通過嵌入維數(shù)和延遲指數(shù)將速度序列從低維映射到高維度空間。定義v(i),i=1,2,…,N為長(zhǎng)度為N的速度數(shù)據(jù)序列。采用空間重構(gòu)方法對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，得到重構(gòu)矩陣為

式中：d為嵌入的維數(shù)；τ為延遲指數(shù)，d,τ采用CC 法[16]求解；K為重構(gòu)后得到的d維子序列總數(shù)，為重構(gòu)后第k個(gè)速度子序列，其中。

分別對(duì)所有子序列進(jìn)行排序，并統(tǒng)計(jì)各子序列V(k)的下標(biāo)索引序列LV(k)e，共有J種排列。然后統(tǒng)計(jì)下標(biāo)索引序列Le出現(xiàn)的次數(shù)，計(jì)算每下標(biāo)排序方式出現(xiàn)的概率P，記為，則

式中：H為V(k)的符號(hào)排列為L(zhǎng)e方式的數(shù)目。

由此，各重構(gòu)子序列的排列熵為

2.1.2 改進(jìn)加權(quán)速度排列熵

排列熵在計(jì)算過程中只對(duì)相空間重構(gòu)子序列的數(shù)值排列方式進(jìn)行概率計(jì)算，即只考慮元素的排列位置，忽略了序列中元素自身的數(shù)值特征。例如當(dāng)兩個(gè)數(shù)據(jù)序列具有相同的排列結(jié)構(gòu)但元素值不同時(shí)，兩個(gè)數(shù)據(jù)序列的排列熵可能是相同的，然而這兩個(gè)數(shù)據(jù)序列在數(shù)值上的大小可能存在較大差異。為改善此缺陷，采用加權(quán)的思想改進(jìn)排列熵，在計(jì)算數(shù)據(jù)序列排列模式的同時(shí)考慮序列的元素值，比原排列熵更能反映速度數(shù)據(jù)序列的動(dòng)態(tài)特性。排列熵權(quán)計(jì)算公式為

因此，改進(jìn)加權(quán)排列熵(Improved Weighted Speed Permutation Entropy,IWSPE)的每一種排列出現(xiàn)的概率為

式中：ωLj為符號(hào)序列為L(zhǎng)j的重構(gòu)子序列的權(quán)重和；ω為所有重構(gòu)子序列的權(quán)重和。

則改進(jìn)加權(quán)速度排列熵的計(jì)算公式為

速度數(shù)據(jù)序列依密度進(jìn)行排序，經(jīng)相空間重構(gòu)后繼而計(jì)算IWSPE，同時(shí)考慮了速度數(shù)值波動(dòng)和速度-密度變化規(guī)律波動(dòng)性，IWSPE 越大，速度數(shù)據(jù)序列越復(fù)雜，即速度波動(dòng)幅度越大。能穩(wěn)定地反映主線車流的波動(dòng)狀態(tài)，從而準(zhǔn)確分析識(shí)別匝道對(duì)主線的影響范圍。

2.2 影響閾值

影響閾值是判定主線車流是否受到匝道影響的速度波動(dòng)幅度分界值。采用譜聚類法[17]對(duì)速度波動(dòng)指標(biāo)IWSPE 進(jìn)行聚類，得高、低兩類波動(dòng)指標(biāo)，高波動(dòng)指標(biāo)表明，該區(qū)域受匝道影響顯著，反之亦然。判別各服務(wù)水平下高、低波動(dòng)指標(biāo)的分界線在整體中所占百分比位，依此確定影響閾值。速度波動(dòng)指標(biāo)IWSPE 高于影響閾值，則判定該區(qū)域?yàn)轱@著受影響范圍。

3 分析結(jié)果

3.1 影響閾值確定

統(tǒng)計(jì)譜聚類所獲取的高、低指標(biāo)分界線的結(jié)果如表2所示。由累積分布統(tǒng)計(jì)可知，合分流匝道主線速度波動(dòng)指標(biāo)的分界線基本分布在70%～80%，平均百分位為74.3%，考慮統(tǒng)計(jì)學(xué)中常以四分位值為特征值，因此確定75位為影響閾值，即速度波動(dòng)指標(biāo)IWSPE 高于75 位的部分判定為顯著影響區(qū)域。

表2 指標(biāo)譜聚類結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析Table 2 Statistical analysis of spectrum clustering results of selected indicators

3.2 主線車流波動(dòng)狀態(tài)

3.2.1 不同服務(wù)水平下主線受匝道影響狀況

根據(jù)圖2 中IWSPE 指標(biāo)箱體形態(tài)及75 位趨勢(shì)線的分析易知，相鄰服務(wù)水平間主線車流的速度波動(dòng)幅度呈明顯遞增趨勢(shì)，平均漲幅為20%。如圖2(a)所示，僅在合流上游區(qū)域F級(jí)服務(wù)水平下，合流上游最外側(cè)及次外側(cè)車道車流的75位IWSPE比E級(jí)服務(wù)水平下降了11%?？紤]在合流下游及分流上游區(qū)域多為強(qiáng)制性換道，車流紊亂程度在F級(jí)服務(wù)水平時(shí)仍會(huì)增加。而對(duì)于合流匝道上游，車輛換道行為多為期望性行為，在F 級(jí)服務(wù)水平下，可用安全換道間隙較少，此時(shí)在合流區(qū)上游的駕駛員出于安全考量不再會(huì)因駛近合流匝道而采取換道避讓行為，IWSPE呈下降趨勢(shì)。

3.2.2 主線不同車道受匝道影響狀況

分析圖2中75位指標(biāo)趨勢(shì)線可知，A級(jí)服務(wù)水平下，合/分流車流有足夠的間隙駛?cè)?駛出高速公路主線，因此匝道車流對(duì)主線車流的影響較小，主線外側(cè)兩車道速度波動(dòng)幅度基本一致。隨著道路密度增加，匝道對(duì)主線各車道影響的差異性開始呈現(xiàn)。

由圖2(a)和圖2(b)中的75位指標(biāo)趨勢(shì)線可知，合流匝道主線最外側(cè)車道比次外側(cè)車道受影響程度更高，符合最外側(cè)車道車流直接與合流車流作用的情況。速度波動(dòng)差異在B 級(jí)服務(wù)水平下最為顯著，匝道對(duì)上游及下游主線最外側(cè)車道的影響程度分別比次外側(cè)車道高31%、69%。但在D級(jí)服務(wù)水平下，合流上游最外側(cè)車道速度波動(dòng)指標(biāo)IWSPE比次外側(cè)車道低13%。D級(jí)服務(wù)水平下，車流開始從穩(wěn)定流轉(zhuǎn)向非穩(wěn)定流，其同時(shí)具備自由性和波動(dòng)性。因合流上游車流駕駛行為多由駕駛員主觀預(yù)先判定，造成了D級(jí)服務(wù)水平次外側(cè)車道受匝道影響程度大于最外側(cè)車道的情況。

圖2 匝道周邊主線車速波動(dòng)狀態(tài)Fig.2 Speed fluctuation status of mainline traffic around ramp

圖2(c)中75位指標(biāo)趨勢(shì)線表明，在A～C級(jí)服務(wù)水平下，分流匝道上游主線最外側(cè)車道速度波動(dòng)指標(biāo)IWSPE 分別比次外側(cè)車道高6%，18%，29%，即此時(shí)最外側(cè)車道受分流匝道影響更嚴(yán)重；而在D～F級(jí)服務(wù)水平下呈現(xiàn)相反特征，最外側(cè)車道速度波動(dòng)幅度比次外側(cè)車道低10%～13%?？紤]在服務(wù)水平A～C 下，車流運(yùn)行相對(duì)通暢，直行與分流車流能合理利用道路資源通過分流點(diǎn)，此時(shí)主線車流換道行為以內(nèi)側(cè)分流車流向外換道為主，因此外側(cè)車道受影響更嚴(yán)重。而當(dāng)達(dá)到D～F級(jí)服務(wù)水平時(shí)，直行與分流車流在分流點(diǎn)前的沖突概率增大，外側(cè)車道直行車流會(huì)預(yù)先向內(nèi)換道，以規(guī)避與分流車流在分流點(diǎn)前的潛在沖突，此時(shí)次外側(cè)車道不僅受內(nèi)側(cè)分流車流向外換道的影響，還受外側(cè)直行車流向內(nèi)側(cè)換道的影響，致使次外側(cè)車道比最外側(cè)車道速度波動(dòng)幅度更大。

3.3 影響范圍分析

采用局部加權(quán)回歸方法(Locally Weighted Scatterplot Smoothing,LOWESS)[18]擬合散點(diǎn)圖以表征其變化趨勢(shì)，影響閾值如圖3 和圖4 中橫線所示。綜合判定散點(diǎn)及擬合曲線中大于影響閾值的區(qū)域，可獲取匝道對(duì)主線的影響范圍。

3.3.1 合流匝道

分析圖3合流匝道上、下游主線外側(cè)兩車道速度波動(dòng)狀況，結(jié)果如表3所示。A、B 級(jí)服務(wù)水平下，車流多選擇在接近合流點(diǎn)的位置換道，核心影響范圍保持在100 m以內(nèi)。隨密度增加，核心影響范圍逐漸擴(kuò)到上游160 m，表明更多車輛選擇在合流點(diǎn)更上游處向內(nèi)側(cè)換道，因此也造成上游300 m處次外側(cè)車道的車流程度高于最外側(cè)車道。

圖3 合流匝道附近主線外側(cè)車道的指標(biāo)分布情況Fig.3 Variations of selected indicators at outer mainline around merge ramp

合流匝道下游主線受影響的核心區(qū)域在合流點(diǎn)下游100 m內(nèi)，駕駛員多在此路段完成合流。合流點(diǎn)下游100～200 m 范圍內(nèi)車流運(yùn)行狀態(tài)較為穩(wěn)定，該區(qū)段為加速車道漸變段終點(diǎn)。此段道路中，非擁擠狀態(tài)下合流車流已完成換道，會(huì)傾向于保持車速行駛，而擁堵狀態(tài)下，合流車流與直行車流速度差異不大。在合流點(diǎn)下游200～250 m 范圍內(nèi)的車速波動(dòng)幅度明顯增大，此處多為合流車流進(jìn)行二次變道至內(nèi)側(cè)期望車道。合流點(diǎn)下游500～550 m范圍內(nèi)的次外側(cè)車道車速波動(dòng)表明，有車輛會(huì)在此區(qū)段完成車道二次變換。

3.3.2 分流匝道

分流匝道上游主線外側(cè)兩車道速度波動(dòng)狀況分別如圖4和表3所示。分流匝道對(duì)主線車流的影響情況與分流標(biāo)志的設(shè)置有關(guān)[19]。同時(shí)，分流車流換道行為自主性強(qiáng)，換道位置分布較廣。我國(guó)高速公路在減速車道漸變段起點(diǎn)上游2000，1000，500 m處會(huì)設(shè)立分流預(yù)告標(biāo)志，擬分流駕駛員在看到各分流標(biāo)志后會(huì)準(zhǔn)備并完成換道駛出操作。分流駕駛員在1000 m分流預(yù)告標(biāo)志后，會(huì)開始換道行為，造成速度波動(dòng)增大。此現(xiàn)象在高密度時(shí)更明顯，E級(jí)服務(wù)水平的分流點(diǎn)在上游800～850 m 附近指標(biāo)波動(dòng)比A級(jí)高200%～300%。

圖4 分流匝道上游主線外側(cè)車道的指標(biāo)分布Fig.4 Variations of selected indicators at outer mainline around diverge ramp upstream

表3所示結(jié)果表明，分流匝道對(duì)上游主線的影響范圍為分流點(diǎn)至上游850 m范圍內(nèi)，其中分流點(diǎn)上游780～850 m、450～550 m、100～300 m 為核心影響范圍。分流點(diǎn)上游100 m內(nèi)車流運(yùn)行相對(duì)平穩(wěn)，此時(shí)分流車流基本已完成換道至目標(biāo)車道，并等待駛出匝道。

表3 匝道影響范圍內(nèi)主線車流速度波動(dòng)分析Table 3 Analysis of mainline speed fluctuation within influence area of ramp(m)

本文匝道影響范圍的研究方法及結(jié)果與現(xiàn)有研究對(duì)比如表4所示。

表4 匝道影響范圍與現(xiàn)有研究對(duì)比Table 4 Comparisons of research to determine ramp influence areas

4 結(jié)論

(1)基于速度數(shù)據(jù)序列構(gòu)建改進(jìn)加權(quán)排列熵模型，建立了一種定量描述匝道對(duì)主線各車道影響范圍及程度的方法。利用多點(diǎn)聯(lián)合線圈檢測(cè)器數(shù)據(jù)，可獲取各服務(wù)水平下主線不同車道受匝道影響狀態(tài)，識(shí)別匝道影響范圍。

(2)隨密度的提升，主線車流受匝道的影響逐漸增大，僅在F 級(jí)服務(wù)水平，合流匝道對(duì)上游主線車流的影響程度有所下降。相比次外側(cè)車道，合流匝道對(duì)最外側(cè)車道的影響更嚴(yán)重；分流匝道在A～C級(jí)服務(wù)水平時(shí)對(duì)最外側(cè)車道的影響更嚴(yán)重，在D～F級(jí)服務(wù)水平時(shí)對(duì)次外側(cè)車道影響更嚴(yán)重。在B/C級(jí)服務(wù)水平下，主線外側(cè)兩車道車流受匝道影響的差異最為顯著。

(3)平行式合流匝道對(duì)主線的影響范圍為合流點(diǎn)上游350 m 至下游550 m。其中合流點(diǎn)上游160 m 至下游100 m 和下游180～270 m 為核心影響范圍。直接式分流匝道對(duì)主線影響范圍為分流點(diǎn)至上游850 m，其中750～850 m、450～600 m、100～300 m為核心影響范圍。

(4)本文方法暫未考慮天氣等因素影響，后續(xù)研究可綜合考慮各因素的影響情況。受所分析樣本數(shù)據(jù)的影響，本文得出的匝道影響范圍僅適用于平原微丘區(qū)的常規(guī)匝道，對(duì)于山區(qū)高速的匝道或特殊類型匝道的影響范圍仍需進(jìn)一步收集數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證識(shí)別。