城市主干路常发性拥挤扩散规律研究

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1、中国交通研究与探索(2005)一第六声全圉交通运输领域青牟学术奎议论丈善,十^f·+*t~⋯0⋯一㈣口甜i⋯,~tp,,tr‘f一十一倒“⋯日-⋯、一

2、f女’r’铲’∥P曾∥崔●r:●‘膏城市主干路常发性拥挤扩散规律研究·代磊磊,姜桂艳,白竹。赵佳琪,郑祖舵(吉林大学交通学院,吉林长春130025)摘要:常发性拥挤所带来的危害日益显著,给人们的出行带来不便。因此,如何准确预测常发性拥挤的扩散情况就显得尤为重要。通过VISSIM模拟的方法,对常发性拥挤的扩散规律进行了一系列分析,不仅锝出了拥挤扩散时的波动性、延滞性、传递性等特点,还对相邻检测站问的排队车辆数和平均排队长度拥挤指标进

3、行了量化,并对变换后的累计流量曲线(Ⅳ曲线)预测的拥挤持续时间与真实值进行了比较分析,从而验证了该预测方法的有效性。关键词:常发性拥挤;扩散规律;微观仿真;累计流量曲线;排队长度0引言近年来,随着汽车保有量和人们出行次数的增多,常发性拥挤所带来的危害日益显著,不仅给^们的出行带来不便,而且导致资源的浪费和财产损失。常发性拥挤的直接危害是延误增大,行程速度降低,此外,常发性拥挤使得交通事故增多,而交通事故的发生又使常发性拥挤加剧,形成恶性循环。常发性拥挤的产生是由于城市的不断膨胀,居民的居住地和工作地以及商业中心之间的距离不断增大,每天所需的出行距离也相应增加导致。结果匕下班汇集而

4、来的人流和车流在主干路匕产生了过大的交通需求,也就是昕谓的‘‘早高峰”和“晚高峰”,一旦超过主干路匕某个路段或交叉口的i禹行能力,就会发生常发瞠拥脐,并且随着汽车保有量的日益增多,进一步加剧了常发性拥挤的严重程度。常发性拥挤形成后,如何准确判断拥挤的发生以及准确预测其扩散晴况就显得尤为重要,这不仅是正确实施交通诱导措施的基础,也是进行交通疏导的理论依据。本文基于VISSIM微观仿真的原理,对城市道路常发性拥挤状态下的交通流进行了一系列模拟,以期获得拥挤交通流的扩散规律。l常发性拥挤状态下的交通流特性行驶在城市道路匕的各种车辆,由于出行目的不同、车型不同、行驶路线各异,其运行状态随

5、道路条件、交通环境和驾驶员特点而有不同的变化。尽管这种变化非常复杂,但通过大量观测分析,各种交通鼋带∥t态是具有一定特征性倾向的。流量\颈处通行能力\\▲二一二二五与z‘速z.度磊占有五牢图1常发性拥挤的交通模式示意图用来表征交通流特性的参数分为宏观和微观参数。其中宏卿参数用于描述交通流作为—个整体表现出来的·国家自然科学基金项目(50338030)o2005·8中国·大连768khb%Ⅵ第四部分:交通信息工程及控制r?矿_崔f。I,甘抖馑竹詹一一譬饵矿雪,矿越,杆酽F㈨I带酱’●●"一"毋留女2wr7一≯一。P一口霄’。‘-’一’’_∞{+运行状态特性,主要包括交通量、速度、交

6、通密度、占有率、排队长度;微观参;炯于描述交通流中彼此相关的车辆忽间的运僦特眭,包晤车头时距和车头间距。交i匿啻f满征的时空变化嘲由梵酌;c妻爿皴贼;的变化体现出来,以交i恿流量伪善本碜数(流量、艘和占存擎)为例,在邕翔漱态下常发性髓挤的劐攒醐进的,从不拥挤到拥挤一般有—个较长的时间过程,经过适当比例转换后的三个参数变化过程如图1所示。由此可见,如果在道路E设置有—定数量、—定种类的交通检测器,并按照一定的时间间lj鬲对交通流参数数据进行采样,则通过分析这些交通数据的变化规律可以实现对常发性拥挤的确认,并根据实时懈流状况、道路设施条件对已经生成的常发性拥挤的扩散情况进行预测。2基

7、于VISSIM的模拟分析本沦文中采用白憔国PⅣ公司开发的VIsSIM3.60版懒瞵萄仿真系统,它采用j鲁爹为止最岁懒盼b理一物理学车辆跟踪模型为基本模型杨心,融入了跟车模型和车道变换模型等方面的研究成果。它可以用来方便地模拟喊市主干路的没计,可以真实地反映道路交通运行状态,并且可以在道路网络的任意位置没置检测器,采集交通量、车速、排队长度等交通参数,并可以利用这些检测参数对拥挤扩散规律进行比较分析。2.1模拟场景设计本文模拟某城市主干路的部分路段,由四条道路、兰个交叉口组成,其中主干路1、2和3都为双向四车道道路,次干路为双向三车道道路。道路拓扑结构如图2所示,图中阿拉伯数字1—

8、15代表检测站绣奇号,罗马字母I~III为交叉口编号,检测站之间距离均为50m。主干路2_—叫主干路,_—_次干路—一千路llIⅡml2341550m250m806m620m245m.图2模拟路段路网拓扑图结合道路的i百行能力和拗的需要,通过谢十至U达奴口Ⅱ的嫩量来模拟常发瞄瞄的发生,拥挤主要发生在交叉口I和Ⅱ之间的路段,没有扩散到交叉口I。主要设计参数如表I所示。表I基于VISSIM模拟的常发性拥挤参数设计t述组成流量中,小型车比例为900/0,设计时速50—60km/h,大型

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