收稿日期：2024-03-07

作者簡介：房雨宵（2002—），男，本科，研究方向：交通運輸。

摘要 隨著城市化的快速發(fā)展，城市交通擁堵問題日益突出，如何進行科學(xué)合理的道路規(guī)劃和有效治理交通擁堵成為城市發(fā)展的重要課題。文章以青島市市南區(qū)為例，從人文視角出發(fā)，研究了城市道路規(guī)劃與交通擁堵治理的關(guān)系。通過對城市交通發(fā)展歷程和現(xiàn)狀的分析，揭示了影響交通擁堵現(xiàn)象的內(nèi)源本質(zhì)。在保留原有道路的基礎(chǔ)上，提出了一種新的規(guī)劃方案，并利用MATLAB對其進行模擬仿真實驗。通過以人為本的視角探討城市道路規(guī)劃和交通擁堵治理的關(guān)系，為解決城市交通擁堵問題提供了新的思路和方法。

關(guān)鍵詞 城市交通；道路規(guī)劃；交通擁堵；交通流量

中圖分類號 D631.5文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2024）11-0033-04

0 引言

城市是一個大型的人類聚居地。隨著城市化進程的加速，城市交通擁堵問題日益突出。人們對于城市道路規(guī)劃、交通治理的關(guān)注與需求愈發(fā)迫切。青島市市南區(qū)作為繁華地段，交通擁堵問題備受關(guān)注。該文將從人文視角出發(fā)，分析其交通擁堵成因，探討青島市市南區(qū)的道路規(guī)劃與交通擁堵治理，并給出優(yōu)化調(diào)整解決方案，旨在為解決城市交通難題提供新思路與策略。

1 城市交通擁堵研究現(xiàn)狀

隨著城市化的快速推進，在人口數(shù)量不斷增加、土地資源總量不變的情況下，城市發(fā)展出現(xiàn)了土地利用需求大于供給的現(xiàn)象，一系列“城市病”隨之出現(xiàn)。在城市交通方面最顯著的表現(xiàn)為道路擁堵問題的日益嚴重。為切實緩解城市道路擁堵問題，韋敬楠[1]從道路交通供需平衡視角入手，以城市道路交通需求指標為參數(shù)，將城市擁堵劃分為輕度失衡、中度失衡、重度失衡三類。張可可[2]等提出基于評價—預(yù)測—判定—管控的全過程模型。選取流量、速度和時間延誤三個參數(shù)，制定了交通運行狀態(tài)綜合評價體系。徐淑賢[3]等從城市空間布局入手，綜合分析城市區(qū)塊職能，以推動城市空間布局均衡化作為緩解交通擁堵的方法。劉婕[4]等基于國內(nèi)擁堵較為嚴重的城市及其目前的治理方案，以調(diào)控出行需求與提高路網(wǎng)承載能力作為改良方向。

2 國內(nèi)外常見城市道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)

影響城市道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的因素分為自然因素和社會因素。自然因素有地形地勢、氣候、河流等；社會因素涉及經(jīng)濟、社會、文化等。不同城市間的自然和社會因素均存在著一定的差異，這些差異使得各地的城市道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)存在著一定的不同，形成了各自的風(fēng)格。

通過對國內(nèi)外常見城市道路網(wǎng)的分析，可以得到以下結(jié)論：

（1）道路網(wǎng)的形成是一個長期過程，但一經(jīng)確定就很難大幅度地改變。

一個城市道路網(wǎng)的形成過程是與城市發(fā)展同步的，道路網(wǎng)的建設(shè)是百年大計，其在主要道路完工后，后續(xù)建設(shè)基本多為在此基礎(chǔ)上的增添與改良，基本不會出現(xiàn)大幅改變。即使遭遇毀滅性的破壞，其重建也多以原先道路網(wǎng)為模本。

（2）地區(qū)文化等人文因素是道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)形成的影響因素之一。

地區(qū)間人文因素的差異，在一定程度上會影響其路網(wǎng)的整體布局。

（3）相同情況下，方格狀道路網(wǎng)與放射狀道路網(wǎng)互有利弊。

土地利用率層面，在同樣的面積內(nèi)，方格狀道路網(wǎng)由于其所劃分出來的是較為規(guī)整的四邊形或多邊形區(qū)域，可供進行區(qū)域內(nèi)建筑物修建的面積較大；放射狀道路網(wǎng)劃分出的是不規(guī)則的區(qū)域，存在過窄等不適合進行建設(shè)的土地，整體上方格狀道路網(wǎng)土地利用率高于放射狀道路網(wǎng)。

通行效率層面，相同的起點與終點，放射狀道路網(wǎng)是直接的點對點的線段式連接，而方格狀道路網(wǎng)是基于第三點或更多的點并以其為中間點進行兩段式或多段式的連接。在單純的空間幾何路程上，放射狀道路網(wǎng)明顯優(yōu)于方格狀道路網(wǎng)，同時，方格狀道路網(wǎng)在交叉路口處還會出現(xiàn)等候交通信號燈乃至交通擁堵等情況，進一步降低了其通行效率。

3 市南區(qū)交通現(xiàn)狀及其存在問題的解決方案

3.1 市南區(qū)交通現(xiàn)狀

市南區(qū)作為青島老城區(qū)，與其他城市老城區(qū)相似，存在著較為嚴重的交通擁堵問題。受自然地形的限制，市南區(qū)中西部老城區(qū)的路網(wǎng)采用自由式布局方式，道路相對狹窄，寬度一般為12～20 m。根據(jù)調(diào)查，區(qū)內(nèi)現(xiàn)有道路242條，道路長度為106.28 km，路網(wǎng)密度為8.85 km/km2。由于區(qū)內(nèi)地形坡度較大，道路縱坡較高，故畸形路口較多。

截至目前，青島市機動車保有量約365.4萬輛，其中多為家用汽車，總體上機動車保有量仍以較快速度在增長。同時，由于青島作為旅游城市，存在大量外地來青車輛，因此，青島的機動車輸入源可視作無限大，隨著旅游業(yè)的逐步復(fù)蘇，此情況對市南區(qū)道路網(wǎng)存在潛在沖擊。對市南區(qū)較為老舊的道路網(wǎng)存在著較大的壓力。

3.2 現(xiàn)行已有解決方案的局限性

根據(jù)《市南區(qū)城市更新專項規(guī)劃》，青島關(guān)于交通方面的城市更新實施策略可概括為“交通引領(lǐng)發(fā)展，建設(shè)步行友好城區(qū)”。

目前市南區(qū)的規(guī)劃方案，未來將會在較為完好地保留原有城區(qū)風(fēng)貌的情況下，采取現(xiàn)代化的交通系統(tǒng)以期滿足日益增大的交通壓力，在原有的基礎(chǔ)上融合新的交通方式，繼而實現(xiàn)“舊路新貌”。該建設(shè)工程可視作老城區(qū)保護性改造的典型案例。

目前我國城市對老城區(qū)道路網(wǎng)改造的通行方法有兩種：拓寬原有道路和增加公共交通。

從拓寬原有道路方法的角度來看，由于市南區(qū)的建成歷史較早，其道路周邊分布大量歷史文物古跡建筑，為道路拓寬預(yù)留空間較少。同時大型施工設(shè)備施工時產(chǎn)生的振動會對周邊文物建筑產(chǎn)生不可逆的損壞[5]。該方法只可在市南區(qū)部分地段施行，大規(guī)模推廣難度較大，不具備普適價值。

增加公共交通方面，市南區(qū)的公共交通目前仍以道路公交為主。但由于其道路流量限額，單純增加公交線路以及發(fā)車密度，只會增加其交通擁堵問題。目前市南區(qū)公交運行效率亟待提升。由于先前公共交通主要依賴公交，導(dǎo)致出現(xiàn)線路多、流量大，線路重復(fù)系數(shù)較高等問題，出現(xiàn)車道容量已近飽和，公交車與其他車輛“搶道”的情況。以香港路為例，其高峰時段平均運營速度僅12.8 km/h，受通道寬度制約，公交車輛難以超車，公交“列車化”現(xiàn)象嚴重，運輸效率低下。

以廣西路青島站段為例，該路段交通流源包含青島站進出客流源、棧橋景區(qū)客流源、地鐵青島站客流源、鐵路青島站廣西路②公交站源。人流量、車流量均存在較不規(guī)則的高峰期。整體上存在較大的交通擁堵隱患。

為緩解周邊道路交通壓力。目前該路段車道劃分為采取上行單車道，為公交專用道，下行三車道，均為公交與社會車輛混用道，其中最右側(cè)車道同時為鐵路青島站廣西路②公交站停車道。

如表1所示，為某日該路段12：00—18：00內(nèi)車流量統(tǒng)計。

表1 某日廣西路青島站段12：00—18：00內(nèi)車流量

/輛

時間 上行

公交車數(shù) 下行

公交車數(shù) 下行

社會車輛數(shù)

12：00—13：00 20 47 198

13：00—14：00 24 45 175

14：00—15：00 23 35 158

15：00—16：00 26 38 147

16：00—17：00 25 40 188

17：00—18：00 24 57 225

據(jù)表1可知，由于公交車定時發(fā)車，不同時間段內(nèi)上下行公交車數(shù)變化幅度較小，但社會車輛數(shù)變化幅度較大。結(jié)合區(qū)位分析可知該路段車輛多為通勤車輛，變化幅度與時間有較大的關(guān)聯(lián)。

3.3 優(yōu)化調(diào)整解決方案

關(guān)于市南區(qū)交通擁堵的問題，在綜合考慮可行性與預(yù)期效果的情況下，該文給出的建議如下：

（1）依據(jù)“窄馬路、密路網(wǎng)”的城市道路布局理念，合理利用城市交通信號控制系統(tǒng)對原有道路網(wǎng)進行二次規(guī)劃。

“窄馬路、密路網(wǎng)”所構(gòu)建的是一種街區(qū)小型化、集約化的城市布局。城市交通信號控制系統(tǒng)采用合理的交通信號配時可以減少車輛停車等待次數(shù)，降低車輛延誤，縮短旅行時間，而合理的信號配時則會起到反作用，導(dǎo)致時間浪費和能源的額外消耗[6]。二次規(guī)劃是充分利用現(xiàn)有的道路網(wǎng)，采取道路“再設(shè)計”，輔以健全的交通管理系統(tǒng)，優(yōu)化交通信號[7]，從而提高交通管理運行效率和水平的方法，以期緩解交通擁堵問題。

市南區(qū)原有道路網(wǎng)在早期建設(shè)中便設(shè)立了諸多的中心點。在對市南區(qū)道路的二次規(guī)劃中可充分利用這些原有的中心點，將其再次視作街區(qū)的中心，周邊道路則構(gòu)成該街區(qū)的道路網(wǎng)。最終將市南區(qū)原有的道路網(wǎng)分割成多個“小路網(wǎng)”，各“小路網(wǎng)”共同構(gòu)成“大路網(wǎng)”，做到路網(wǎng)的區(qū)劃式管理。

（2）提升交通運作的智能化水平，提高動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整能力，車道“潮汐化”變動。

包括青島在內(nèi)，絕大部分城市的交通信號仍采用較為原始的被動響應(yīng)式控制。傳統(tǒng)信號控制系統(tǒng)都只是關(guān)注控制方法和控制策略的優(yōu)化，而對于交通狀態(tài)參數(shù)變化并沒有充分考慮。[8]在交通信號方面使用自適應(yīng)控制方式，可實現(xiàn)路段運行的動態(tài)化、靈活化調(diào)整，以提升路網(wǎng)整體的運行效率。

在公交運行方面，目前主要存在公交“列車化”現(xiàn)象，公交系統(tǒng)投入運力與時段需求、道路壓力不匹配。引入自適應(yīng)控制系統(tǒng)后，可通過系統(tǒng)所反饋依據(jù)的實時情況，依據(jù)各時段需求靈活調(diào)配車輛，動態(tài)調(diào)整發(fā)車間隔。必要時可采取“甩站”等措施減少車輛停站時間，提升公交系統(tǒng)整體運行效率。

在車道方向上，可根據(jù)節(jié)點路段的實際情況，靈活調(diào)整各支路行駛方向以及支路內(nèi)各車道的行駛方向。實現(xiàn)道路方向的“潮汐化”動態(tài)調(diào)整。

3.4 可行性論證

對于所提出的建議，將市南區(qū)的道路網(wǎng)簡化為網(wǎng)絡(luò)模型，就目標問題視作最短路和最大流問題，運用Dijkstra算法和Ford-Fulkerson標號算法進行可行性論證。

狄克斯特拉算法（Dijkstra）是由荷蘭計算機科學(xué)家狄克斯特拉于1959年提出的，是從一個頂點到其余各頂點的最短路徑算法，解決的是有權(quán)圖中最短路徑問題[9]。

最短路徑問題的線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型為：

（1）

式中，xij——選擇弧（i， j）的狀態(tài)變量，選擇?。╥， j）時xij=1，不選擇弧（i， j）時xij=0；cij——?。╥， j）的距離，得到最短路問題的網(wǎng)絡(luò)模型。

Ford-Fulkerson算法（FFA）是一種貪婪算法，用于計算流網(wǎng)絡(luò)中的最大流量。由L. R. Ford， Jr。和D. R. Fulkerson于1956年出版[10]。

最大流問題的線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型為：

（2）

式中，cij——弧（i， j）的容量； fij——?。╥， j）的流量。容量是?。╥， j）單位時間內(nèi)的最大通過能力，流量是?。╥， j）單位時間內(nèi)的實際通過量。fmm～fkm——弧中反向流計算時減去。fim——中間點輸入量；fmj——中間點輸出量，中間點輸入量和與輸出量和應(yīng)相同。

將A視作起點，F(xiàn)為終點，A至F有著多條路徑可供選擇。從A開始，依次代入各路段的路長cij與流量fij。經(jīng)迭代計算后，在去除其他客觀因素的前提下，該道路網(wǎng)絡(luò)最短路徑為A—E—F，最短路徑為min Z=8，最大流為max v=16。

假設(shè)在不考慮其他客觀因素的影響下，E至F方向在某一時段T區(qū)間內(nèi)流量趨于飽和，存在擁堵問題，F(xiàn)至C1至A方向區(qū)間流量較少。引入自適應(yīng)控制方式后，采取臨時交通管控，將E—F段設(shè)置為單行道，只允許F至E方向行駛，E—F段更新為F至E單向??；將C1—F段設(shè)置為單行道，只允許C1至F方向行駛，C1—F段更新為C1至A單向弧。設(shè)置完成后其網(wǎng)絡(luò)模型圖如圖1與圖2所示，相應(yīng)道路路長不變，容量變?yōu)樵袃杀丁?/p>

圖1 網(wǎng)絡(luò)模型圖路長F 圖2 網(wǎng)絡(luò)模型圖容量 D

運用最短路問題Dijkstra算法和最大流問題Ford-Fulkerson標號算法可得到，該情況下最短路徑為A—C1—F和A—C2—F，最短路徑為10，最大流為21。

從該理想化模型可知，該路段最大流與最短路徑僅與A—E—F段和A—C1/C2—F段有關(guān)。設(shè)A—E段長度與允許流量為a，E—C2段長度與允許流量為b，得理想最短路徑與最大流變化率函數(shù)。

采用MATLAB進行仿真實驗分析，得出關(guān)于上述兩個網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)學(xué)模型的圖像，同時隨機生成20組（a，b）正數(shù)組，帶入兩個模型進行驗證，如圖3～4所示，其運算結(jié)果如表2所示。

綜上，在?F及最短路徑增加率較小的情況下，?D及最大流量可獲得較大增加。模擬實驗結(jié)果符合預(yù)期要求。

圖3 ΔD函數(shù)圖像

圖4 ΔF函數(shù)圖像

表2 函數(shù)隨機運算結(jié)果

序號 ?F ?D 序號 ?F ?D

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 0.358 2

0.499 6

0.490 1

0.114 1

0.266 5

0.345 4

0.496 9

0.384 7

0.394 1

0.492 2 0.114 1

0.265 5

0.214 1

0.228 6

0.294 9

0.321 1

0.278 7

0.296 3

0.235 0

0.321 1 11

12

13

14

15

16

17

18

19

20 0.194 9

0.499 7

0.479 5

0.197 7

0.944 6

0.570 9

0.442 7

0.496 3

0.850 9

0.499 8 0.071 6

0.278 7

0.337 5

0.071 6

0.696 3

0.452 6

0.131 5

0.293 8

0.623 8

0.423 8

4 總結(jié)

基于“窄馬路、密路網(wǎng)”的布局理念，該文提出了一個交通疏導(dǎo)方案——盡可能保留城市原貌。這種混合型道路網(wǎng)結(jié)合了方格狀和放射狀道路網(wǎng)的特點，為未來的城市道路網(wǎng)設(shè)計提供了新思路。能夠更好地協(xié)調(diào)“人”與“地”之間的矛盾，最大限度地緩解交通擁堵問題。在未來的城市交通規(guī)劃和改良中，應(yīng)更多考慮設(shè)計成果對社會環(huán)境和自然環(huán)境的影響，并以人們對美好生活的需求為出發(fā)點，利用現(xiàn)狀和歷史的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，通過合理的設(shè)計和優(yōu)化，實現(xiàn)人文和自然的有機融合，逐步解決由于人地矛盾而產(chǎn)生的問題，最終實現(xiàn)城市交通、經(jīng)濟和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻

[1]韋敬楠. 我國城市交通擁堵程度及影響因素分析——基于道路交通供需平衡的視角[J]. 遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）， 2023（2）： 36-40.

[2]張可可， 韓春陽， 周京， 等. 精準管控下的城市交通擁堵狀態(tài)研判與建模[J]. 交通科學(xué)與工程， 2022（3）： 113-120.

[3]徐淑賢， 劉天亮， 王婷， 等. 空間一般均衡視角下的城市交通管理研究：現(xiàn)狀與趨勢[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息， 2023（3）： 6-19.

[4]劉婕， 聶祥波. 我國部分城市交通擁堵治理現(xiàn)狀研究及對策分析[J]. 時代汽車， 2023（13）： 181-183.

[5]張智林. 簡析老城區(qū)道路改造工程的交通微循環(huán)實踐思考——以漳州市大同路、大通北路改造為例[J]. 福建建材， 2020（2）： 23-24.

[6]申亮. 交通信號控制自適應(yīng)模型及相位同步方法研究[D]. 大連：大連理工大學(xué)， 2013.

[7]李鳳坤， 張永. 基于交通流量自適應(yīng)控制的路口子系統(tǒng)[J]. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用， 2021（12）： 109-115.

[8]袁二明， 李瑩， 李彪. 基于交通擁堵預(yù)測的交通網(wǎng)絡(luò)最短路問題的研究[J]. 中國管理學(xué)， 2013（S1）： 43-45.

[9]劉小玲， 李輝， 郭治國. 基于狄克斯特拉算法的車間動態(tài)生產(chǎn)能力評估與實現(xiàn)[J]. 微計算機信息， 2006（12）： 96-98.

[10]Backman S， Huynh T. Transfinite Ford-Fulkerson on a Finite Network[J]. Computer Science， 2015.