基于出行时间的交通拥挤指数及其评价标准

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1、基于出行时间的交通拥挤指数及其评价标准基于出行时间的交通拥挤指数及其评价标准一一刘磊张举兵杨新苗基于出行时间的交通拥挤指数及其评价标准刘磊张举兵杨新苗(同济大学上海200433)(北京科技大学北京100083)(清华大学北京100084)摘要通过对国内外交通拥挤管理系统的研究与分析,提出了北京交通拥挤指数的概念,计算方法和评价标准.通过对北京地区的交通调查数据进行分析,表明定义的交通拥挤指数是合理的,可以用于评价单条道路或特定区域的交通拥挤程度•为交通拥挤管理,道路交通规划和居民出行提供参考.关键词交通;拥挤指数;交通调查;评价标准中图法分类号:U491文献标识码

2、:A0引言随着社会经济的不断发展,城市道路交通拥挤现象日益突出•为了解决这个问题,发达国家最初采用增加道路数量的办法来疏解城市道路交通拥挤•实践证明,仅仅靠增加道路里程的办法来解决交通拥挤是不够的•主要原因是,修建道路受地理环境和财力的限制•因此,发达国家已从主要依靠扩大路网规模转向利用先进的科学技术来管理现有的城市交通体系,以满足H益增长的交通需求.深入研究城市交通拥挤的特征和机理,综合运用各种手段改善交通拥挤状况,建立城市交通管理系统.随着我国城市化进程的加快,将有大量的人口从农村转向城市.城市人口密度越來越密集,加之城市小汽车数量增加迅速,机非混行现象严重,

3、导致城市道路的严重拥挤•与其它国家的大城市相比,中国的大城市将面临更为严重的交通拥挤现象.以北京为例,北京是拥有1492.7万人口的特大城市,市区每平方公里拥有道路为1.66km,仅分别相当于大阪,东京,纽约,巴黎,伦敦等国际大都市的9.37,8.89,16.7,11.1和178若要解决交通拥挤问题,又要保存古都风貌,就要求建立适合北京交通特点的城市交通管理系统•其屮对交通拥挤程度的评价标准的研究是必不可少的.国外许多学者对交通拥挤程度的评价标准进行了大量研究[1],取得了许多有益的成果.有学者将拥挤指标分为HCM指标,队列指标和基于收稿口期;2007—04—16

4、;修改稿收到口期:2007—09—30旅行吋间指标3组.常用的HCM指标为饱和度(v/C),平均交叉点延误和服务水平;常用的队列指标为队列长度和道路占用率;基于旅行时间指标为旅行时间,旅行速度和延误•有的作者将交通拥挤指标归纳为旅行时间,可接受旅行时间,路段速度,行程率,延迟,总延迟,延迟率和相对延迟率8项⑹.也有作者在研究了道路交通指标的计算方法后,认为交通指标与价格指数,通货膨胀率或失业率有相似之处.在考虑交通指标的估算时,为了保证数据的质量,应考虑道路施工,群众活动,传统节日和不良天气对交通的影响•认为交通拥挤指标应为由探测器可肓接测出的变量一一流量,占用率

5、和速度的函数,具体由行驶总距离,平均流量,总时间花费,平均速度,平均旅行时间,总延误,流动性和拥挤密度等几项组成[7].1交通拥挤指数的定义从国内外的研究成果来看,关于交通拥挤指标大多是基于多因素的•然而笔者认为,在实际生活屮人们总是以旅行时间来评价交通的质量.道路质量,通行条件,交通事故,天气变化,国家政策等因素对交通的影响都可以通过旅行时间表现出来.旅行时间指标也容易被专业的交通机构和出行的公众理解和接受,且较灵活,可以从不同的时间,空间维度上按不同要求描述交通情况•旅行时间指标既能恰当地描述特定地点交通拥挤状况,也能描述整个道路交通拥挤状况,可用于长时间(儿

6、年或十年)维度的分析,也可用于短时间(儿分钟,几秒)的维度的分析.旅行时间指标很容易转换成其他指械如使交通与计算机2007年第5期第25卷总138期用者成本,也可以被直接用于检验规划模型,比如检验预测出行需求模型.因此,2000年版的HCM(美国《道路通行能力手册》)以旅行时间作为通用标准,其他指标以旅行吋间为中心构建•基于此,木文基于旅行时间构建交通拥挤指数•木文研究中长期时间维度下的交通拥挤指数评价,即时间段长度大于等于lhL8].以北京为例,五环以内的交通量占北京市交通量绝大部分,因而可以对五环内的主要道路(如共有条道路)的旅行时间进行分析,进而得到北京市的

7、拥挤指数(参见图1).步骤如下:步骤1以统计分析为基础,将la分为个吋期,Id分为个吋间段;步骤2根据统计数据确定每个路段,每个时间段的可接受旅行时间•在第i时期的第时间段内走完第志条路的可接受旅行时间为T”;步骤3分析第i时期,第时间段的志路段.将实际旅行时间(丁暑)与可接受旅行时间()进行比较•若丁W丁研,则该路段无拥挤,定义交通拥挤指数参数Ikij一0;若丁暑,>丁,则该路段出现拥挤,定义第志路段在i时期,时间段内的交通拥挤指数为.,二孕』hi,步骤4在时期内的某天,以志路段的时段交通量占该路段全天交通量的百分比乘以得,.将全天个时段的相加,可得志路段

8、在la中第

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