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        基于城市在建區(qū)的道路交通組織方案比選研究

        2023-09-27 08:17:40姜安培吳???/span>李昱瑾
        交通工程 2023年5期
        關鍵詞:行路二次開發(fā)路網

        姜安培,吳???李昱瑾

        (北京市市政工程設計研究總院有限公司,北京 100082)

        0 引言

        城市在建區(qū)的交通組織方案與道路建設時序緊密相關.一方面,階段性路網是規(guī)劃路網的組成部分,優(yōu)先建設的道路應盡量按照規(guī)劃實施,避免建成通車后再次改造,造成重復性投資和乘車習慣變化;另一方面,基于階段性路網的交通組織方案也要滿足近期居民出行需求,保證交通運行效率.因此,結合建設時序探討合理的道路交通組織方案是城市道路建設決策的重要依據之一.

        宏觀交通仿真作為道路交通組織方案比選的重要量化手段,可實現方案場景的簡化和模擬[1],而仿真運用于多個方案的比選時,需要反復調整網絡模型、計算交通阻抗和分布特征.在對多個方案進行比較時,往往采取人工調整模型的方法,即根據提出的多個交通組織方案分別搭建模型,依次運行仿真并比較各模型的運行結果[2-3];或者首先針對某個方案搭建模型,仿真運行結束后再根據結果制定方案并調整模型[4-5].

        在簡化仿真參數輸入和運行方面,基于內置的GISDK函數開發(fā)外部或Add-ins程序,實現與TransCAD的動態(tài)數據傳輸和交互,提高參數設置和評價結果輸出效率[6-7];針對“四階段法”仿真流程,利用二次開發(fā)和批處理模式將需求預測過程集成,輸入模型后自動開始仿真,減少人工操作流程[8];通過搭建模塊化交通仿真系統(tǒng),實現一次性輸入多個仿真場景并控制逐個運行[9].既有研究實現了交通仿真過程在部分階段的輸入輸出自動化,但對于多個方案仍需要人工調整模型,且外部控制仿真過程的靈活性有待提升.

        在基于仿真結果優(yōu)選方案方面,路網飽和度是宏觀交通仿真常采用的評價指標[10],通常針對具體路段的飽和度情況判別不同方案優(yōu)劣,能分析出重點路段飽和度差異[11];對于路網整體運行狀態(tài),根據等級和流量提出路網平均飽和度指標,運用懲罰因子對擁堵路段重點描述[12-13].既有研究實現了對路網整體運行狀態(tài)評價,但對于不同路段飽和度的分布和差異化考慮有待提升.

        基于此,針對城市在建區(qū)的道路交通組織方案比選問題,通過GISDK二次開發(fā)集成方案輸入和仿真運行模塊,構建基于道路等級、路段里程和交通流量的路網飽和度均值及方差模型,簡化仿真輸入和輸出過程,提升方案比選科學性.

        1 方案比選方法

        運用交通仿真對多個道路交通組織方案比選評估,實質上是對不同方案對應場景的運行狀況進行比較.以常規(guī)仿真建模流程為基礎,通過二次開發(fā)由外部控制方案輸入、仿真運行和評價指標計算等過程,提升仿真應用在工程實踐中的靈活性.

        1.1 方案輸入

        將仿真場景拆解為基礎場景模型和具體方案兩部分,為避免在建區(qū)道路網的二次改造,基于規(guī)劃路網構建基礎場景模型,針對具體方案修改基礎模型,從而得到具體仿真方案場景.

        圖1 方案輸入流程

        為簡化方案輸入流程,基于基礎場景模型,通過基礎信息表導出、依據方案修改信息表、方案信息表導入3個步驟實現方案輸入過程,導入和導出的信息表通過仿真軟件的二次開發(fā)對選定字段和對應數據進行格式匹配,實現對基礎場景模型中數據的替換.之后將方案信息表與基礎場景進行融合,得到不同的方案模型.

        1.2 仿真運行

        經典的宏觀交通模型四階段法過程包括交通生成、交通分布、方式劃分和交通分配,通過二次開發(fā)將4個段過程集成封裝,實現輸入基礎路網和交通小區(qū)等信息后,一鍵調用.其中,交通仿真運行過程中涉及的參數和方法由外部輸入變量進行控制.

        1.3 指標評價

        根據仿真運行結果量化結果輸出,采用路段飽和度(V/C)作為評價指標,由于道路交通方案比選的結果作用于區(qū)域內整個道路網,所以應考慮將平均飽和度作為道路網的評價指標,并針對路段長度進行加權平均,見式(1):

        外保溫復合墻冷橋現象的存在,必然會給建筑物的使用帶來很多不利的影響。本文在研究分析過程中,主要是針對外保溫復合墻冷橋現象進行了分析,并結合冷橋現象的成因,進行相應規(guī)避舉措的提出。通過本文分析,希望能夠為更多建筑工程師進行外保溫復合墻的合理設計以及選材提供一些資料參考。

        (1)

        式中,a為路網平均飽和度;vi為路段i的交通量;ci為路段i的通行能力;li為路段i的長度.

        對道路網運行狀態(tài)開展評價時,各等級道路的重要程度不同,需要分別對城市快速路、主干路、次干路和支路的平均飽和度進行計算,通過賦予不同權重計算得到整個路網的平均飽和度.對式(1)修正如下,見式(2)(3):

        (2)

        (3)

        式中,ak為道路等級k的路網平均飽和度;θk為道路等級k的權重,根據式(4)(5)確定:

        (4)

        (5)

        權重θk與路段長度加權后的通行流量成正比,所有等級道路的權重之和為1.

        除路網平均飽和度外,考慮不同路段的飽和度分布情況,分別計算不同等級道路的飽和度方差,并根據權重θk加權求和,得到路網飽和度方差.見式(6)(7):

        (6)

        (7)

        2 算法流程

        運用宏觀交通仿真軟件,基于常規(guī)建模方法搭建路網和交通小區(qū)生成基礎場景模型,將不同方案融入基礎場景模型中,實現模型自動調整和仿真逐階運行的過程.

        然后通過二次開發(fā)設計方案比選算法,將需求預測四階段功能集成,針對輸入的多個方案分別調整模型并開展仿真模擬,完成各個方案的仿真后輸出指標對比結果.基礎場景模型、模型參數和方法、不同比選方案均由外部輸入變量進行控制.

        圖2 方案比選算法流程圖

        3 案例分析

        TransCAD是常用的宏觀仿真軟件[14],內置GISDK模塊能便捷地支持軟件二次開發(fā),實現通過指令擴展和定制TransCAD中的功能.采用Python語言編程調用GISDK函數,控制TransCAD 8.0的方案場景模型生成及仿真運行過程,并根據仿真結果計算評價指標,所設計的算法在Inter Core i7-6700 3.4 GHz處理器和8 GB主存儲器的聯想ThinkCentre M910T個人電腦上運行.

        3.1 背景概述

        北京某在建區(qū)規(guī)劃為金融商務區(qū),現狀作為東西向的主通道處于斷頭狀態(tài),當前利用外圍導行路采取單向逆時針交通組織.近期隨著區(qū)域內部企業(yè)陸續(xù)入駐辦公,局部道路交通壓力逐漸增加,基于此對該區(qū)域外圍導行路的交通組織方案開展研究.

        圖3 北京某在建區(qū)建成地塊及路網情況

        3.2 方案輸入

        結合區(qū)域規(guī)劃條件構建基礎場景模型,提出外圍導行路的不同交通組織方案:導行路單向逆時針交通組織、導行路雙向交通組織.基于現狀和近期2種不同需求條件,通過調用宏觀交通仿真軟件分別對2個方案運行情況開展分析.

        交通模型參數依據交通調查結果進行配置,其中交通生成平衡方法選擇“以出行吸引量為基準”,交通分布重力模型方法選擇“冪函數”,交通分配方法選擇“隨機用戶均衡”.由Python控制GISDK函數導出基礎場景模型的交通小區(qū)信息表和路網信息表,通過修改信息表中小區(qū)的產生和吸引量、路段的方向和通行能力,控制不同方案的輸入.

        根據需求分析,現狀該在建區(qū)內部約3萬人,近期將增長到4萬人,其中機動車分擔率達32%,過境交通占比83.5%,對外交通占比15.7%,內部出行占比0.8%.根據測算,內部交通小區(qū)的現狀高峰小時出行總需求約為10 500人次/h,近期高峰小時出行總需求約為14 100人次/h,在信息表中通過調整各交通小區(qū)的產生和吸引量進行修改.

        針對外圍導行路設計2個不同的交通組織方案,方案1導行路單向逆時針交通組織,將信息表中導行路路段的通行方向字段調整為1或-1,通行能力字段根據通行方向,調整為0或原通行能力的2倍;麗澤路斷頭段,令其通行能力字段調整為0;方案2導行路雙向交通組織將信息表中導行路路段通行方向字段調整為0,通行能力字段調整為原能力;麗澤路斷頭段,另其通行能力字段調整為0.此外由于近期三路居路將建成,現狀方案的北側導行路路由采用既有的“S彎”,近期方案北側導行路路由則將轉移至三路居路上.

        圖4 多場景下的交通組織方案示意圖

        將以上4個方案信息表作為輸入條件,由GISDK函數結合基礎場景模型生成相應方案模型,依照算法流程自動開展仿真運行及路網指標計算.

        3.3 結果分析

        根據模型運行結果,不同階段對應方案的路網飽和度指標如表1所示.

        表1 路網飽和度指標表

        整體來看,主干路由于交通流量大,因此其權重指標所占比值較大,基本在80%~90%;隨著近期交通需求增大,主干路的指標權重相比現狀減小,說明當負荷度趨于飽和狀態(tài)時,部分車流會轉移至較低等級道路上,避免擁堵.

        從均值指標來看,與現狀相比,近期2個方案的指標均由0.7以下上升到0.7以上,尤其是方案1的飽和度比現狀場景增加了11.5%,說明外圍導行路采取單向交通組織時,對需求變化的敏感性更為突出.

        從方差指標來看,現狀和近期2個場景的方案2都要比方案1要小50%以上,說明外圍導行路采取雙向交通組織,路網整體運行狀況會更加均衡.

        3.4 方案比選

        根據路網飽和度指標對相同場景下的道路交通組織方案進行比選,不同階段對應方案的路網運行狀態(tài)如圖5所示.

        圖5 多場景下的路網運行狀態(tài)對比圖

        現狀場景下,區(qū)域內部交通需求相對較小,過境交通和對外交通車流交織尚不嚴重,導行路單向逆時針交通組織可保證過境車流快速通過,使得方案1的路網平均飽和度指標要小于方案2,同時2個方案的方差指標差距在可接受范圍內,因此現狀場景優(yōu)選方案1的交通組織形式.

        近期場景隨著交通需求增大,導行路承擔的過境交通受到進入區(qū)域內部車流影響增加,而且北側導行路的路由“拉直”,方案1中導行路向西連接的南北向道路需要承擔由北向南的原有自身車流、導行路由東向西的過境車流、由東側進入區(qū)域內部的對外車流,導致該路段發(fā)生交通擁堵.方案2導行路雙向交通組織,在模型分配趨于平衡后,過境車流基本從北側導行路通行,進入區(qū)域內部的車流多數從南側導行路通行,在緩解過境和對外車流交織壓力的同時,也減少車輛由東向西進入該區(qū)域的繞行距離.方案2的路網平均飽和度指標和方差指標均小于方案1,因此近期場景優(yōu)選方案2的交通組織形式.

        4 結束語

        道路交通組織方案在城市建設過程中應根據不同階段的需求適時調整;與道路單向交通組織相比,雙向交通組織對于交通需求變化的魯棒性更高;在過境交通需求遠大于區(qū)域對外需求時,上下行分離的交通組織方案能有效提升路網整體的運行效率.

        本文基于宏觀交通仿真軟件二次開發(fā),構建多方案比選算法,實現外部控制交通仿真的輸入輸出,提高方案決策的質量和效率.該方法可拓展應用于不同交通方式結構、不同性質用地布局等政策性分析,將交通小區(qū)層面的生成量或分布矩陣作為GISDK函數的模型調整對象來實現.

        當前方法以規(guī)劃條件作為基礎場景模型輸入,主要針對階段性建設方案比選問題,但尚無法實現對規(guī)劃方案本身進行調整和優(yōu)化,比如無法對規(guī)劃路網之外的道路進行交通組織方案分析,這也是下一步需要研究的內容.

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