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城市高架快速路车头时距研究

2016-01-07

交通科技 2015年5期
关键词:时距车头快速路

高 续

(西南交通大学交通运输与物流学院 成都 610031)

城市高架快速路车头时距研究

高续

(西南交通大学交通运输与物流学院成都610031)

摘要城市高架快速路与普通城市道路在车辆通行、车辆构成、管控规则等方面具有差异。其车头时距的研究方法也存在不同之处。文中分析了车头时距的构成。以成都市二环高架快速路为实例,分析饱和车头时距及不同交通状态下的车头时距。结果表明,交通流由畅通、稳定至拥挤过程中,车头时距呈现先下降,保持一定稳定性的波动后再呈上升趋势。

关键词城市快速路车头时距交通流状态

车头时距是交通流的重要因素,其大小对交通安全、服务水平、通行能力、驾驶者的驾驶行为等都有重要影响。车辆在道路上行驶时,需要保持一定的车头时距,以保障安全,减少危险事故的发生;驾驶者进行超车、合流等行为也受到车头时距分布的影响;车头时距的分布及最小值与道路通行能力密切相关。

Carstens[1]针对信号交叉研究了车头时距与车辆类型之间的关系,结果表明直行车辆的车头时距最小。Lu Y.J.[2]针对信号交叉口车辆左转行为进行研究,结果表明左转车辆车头时距比直行、右转等车辆的车头时距小,队首车辆类型造成的影响最大,车型越大其影响也越大。Lee H.S.等人[3]针对信号交叉的配时、调查时段、车道位置

等因素对车头时距的影响进行研究,结果表明,内侧车道车辆车头时距小于外侧车道,车速越高,时距越小,交叉口越复杂,车头时距越大。B.Sadoun[4]研究发现队首车车头时距相对较长,主要由于司机信号转变后存在反应时间和加速驶入交叉口的时间。

裴玉龙等[5-6]研究了由于快速路交织区中车流的频繁交织行为而引发的车头时距重分布现象,得到了城市快速路交织区内车头时距分布与断面流率呈现动态变化的结论。 臧晓冬等[7]对快速路立交合流区的车头时距分布进行研究,通过绝对韦布尔函数模拟交织区影响下的合流区的车头时距分布,证明具有良好的拟合效果。

Modern Tram Intersection Safety Ensuring System

XuJingyi,OuDongxiu

(School of Transportation Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Abstract:The modern tram's long braking distance, faster running speed and conflict with the other traffic modes at the intersection will exist safety hazards. Contraposing the running tram's safety hazards at the intersection, this paper studied the tram intersection safety ensuring system. The system could realize the four main functions: tram intersection information tips,trams runningearly warning at the intersection, real-time monitoring of intersection obstruction and emergency rescue and scheduling. This paper focused on studying the key technologies of the main functions' realization. Combining the tram braking characteristics and the running parameters of other transportation modes, we completed the layout of system testing equipment at the intersection. There are differences in vehicles passing, vehicles components and traffic control rules between elevated expressway and ordinary roads. The study methods of time headway exist difference. This article analyzed the constitution of time headway. On basis of 2th ring elevated expressway in Chengdu, this article analyzed saturated time headway and time headway under different traffic conditions. When traffic status changed from free, steady to crowd, time headway declined first, then fluctuated steadily and rised again.

Key words:tram; intersection; information tips; early warning; obstacles monitoring; emergency rescue urban expressway; time headway; traffic flow status

城市高架快速路与普通城市道路存在区别,车辆构成、出入口分布、交通流状态等交通特性存在不同之处。本文分析车头时距的构成,给出跑圈法记录观测车头时距表及观测流量与车头时距数据记录表采集车头时距数据,结合成都市二环高架快速路实例,分析饱和车头时距及不同交通状态下的车头时距,具有一定的实际意义。

1高架快速路车头时距分析

高架快速路与普通快速路有所区别,高架快速路车道数少,高架路面跨越道路时存在上下坡度,通过匝道与地面车道相接,匝道分布不均匀,限低速、高速的特点,国内外基于高速公路、普通快速路的实测数据所建立的交通流理论和模型不能完全应用于高架快速路。

本文采集的数据为成都市二环高架快速路,其不同之处体现在以下方面。

(1) 最左侧车道为公交专用车道,只允许公交车辆通行,其他车辆禁止进入。

(2) 高架快速路常规车道仅允许小型车辆通行,大中型车禁止通行,车种较为单一。

(3) 道路交通存在通勤高峰,上下班时间车辆较多,交通流为拥挤状态。

(4) 大部分区段常规车道为2条,发生事故时疏散困难。

(5) 车辆通过匝道上下桥,匝道出入口不均匀分布。

(6) 高架道路跨越其他立交桥、高架道路时存在较大的上下坡度。

车头时距对高架快速路上驾驶者的驾驶行为有重要影响。通过车头时距,驾驶员判断分析是否进行车道变换;驾驶员通过匝道驶入高架路面后,距离加速车道终点处的距离越近,愈加尝试汇入主线,驾驶者可以接受的穿越间隙越小;同时依据自己可接受的插车间隙,驾驶员会选择汇入或减速慢行寻找可接受间隙。

因此,对高架快速路进行道路设计、交通管理需要了解车头时距及其分布特性。

车头时距由2部分组成:前车从车头到达观测地点到车尾驶离观测地点之间的时间,即车辆本身占用时间;前车车尾驶离观测地点到后车车头到达观测地点间时间,即车辆间时间间隙。

由定义可以看出,总观测时间T由所有车头时距的总和构成,见式(1)。

(1)

式中:hi为第i-1辆车与第i辆车的车头时距。

交通流量和平均车头时距的关系见式(2)。

(2)

选择数据采集的地点应考虑到饱和流率受到诸多因素的影响,包括车辆速度、车型、车道、几何因素、交通流形式等,减少车流内部的干扰,保证数据的准确、可行性,具体如下。

(1) 车道。外侧车道受车辆汇入合流、驶出分流、变道交织影响较大,应避免。

(2) 匝道出入口。匝道车辆汇入主路、主路车辆驶离,影响很大,应避免选取出入口附近作为调查点。

(3) 几何因素。道路坡度、转弯处需调整车辆速度,前后车辆间距可能增加或减小,应尽量选择平缓直滑路段。

(4) 车道宽度。车道宽度不足时,车辆行驶会受到更多的横向干扰,前后车的车头时距会增大,应选择合适宽度的车道点位采集数据。

选择成都市二环路北一段高架立交桥进行调查,时间为2014年10月3日下午17:00~19:00以及10月6日下午16:00~19:00。

成都市二环高架路常规车道为2条,选择临近道路中央的车道,即公交专用道右侧车道进行统计。在与行车方向相反的公交站台上选取间隔一定距离的地点对车辆进行统计。在道路上选择标线、路旁固定设施等作为固定参照点,当车头到达参照点时通过秒表计时,后续车辆依照相同方法记时。秒表记录的时间差即为前后2辆车之间的车头时距。数据记录导出后见表1。

表1 跑圈法记录观测车头时距表

跑圈为记录号,即车辆标号i;每圈计时为当前车辆与前车辆间的车头时距;总时间为总观测时间,即第一次计时开始到此次计时的总时间。

不同交通状态下车头时距存在差异,在同一地点选取交通状态畅通(04:00~04:30)、稳定(04:30~05:30)与拥挤(05:30~06:00)3个时段进行每分钟流量与车头时距观测。观测1 min内通过路段车辆数,并观测此时间内通过的车辆的车头时距。记录见表2。

表2 观测流量与车头时距数据记录表

2数据分析

饱和车头时距是交通流的重要参数,可分析车道通行能力,有助于进行道路交通管理控制。根据采集的641份数据,分析认为数据范围正常,具有较高准确性,样本统计特征见表3。

表3 车头时距样本统计特征

图1 车头时距拟合曲线图

3交通流状态与车头时距关系分析

各交通状态下车头时距不同,车速、车辆密度、交通量存在差异。根据交通安全、交通效率等,可对管控手段调整,控制信号灯设置、匝道开关闭合、交通诱导等,提高稳定性、舒适性、效率。

根据不同交通流状态下的车头时距数据,分析数据100组,完成流量与车头时距间的关系模型,自由流状态、拥挤状态下流量-车头时距见图2。

a)自由流状态

b) 拥挤状态

使用matlab对自由流状态下流量-车头时距函数进行拟合,进行平滑与归一化处理后,拟合指数函数Q=116.3hs0.428 2,拟合指数为0.867 2,均方差误差为3.645。

使用matlab对拥挤流状态下的流量-车头时距函数进行拟合,可以得到傅里叶函数Q=5.88-0.545 cos(0.948 4x)-1.079sin(0.948 4x),拟合指数:0.841 9,均方差误差为:3.757,自由流状态、拥挤状态下拟合函数图见图3。不同交通流状态情况下平均车头时距见表4。

a) 自由流状态

b) 拥挤状态

交通流量/veh交通流状态观测数据组数平均车头时距/s<800自由流408.975<800拥挤流305.492800~1500稳定流203.097>1500稳定流102.452

分析得知,自由流情况下由于车辆较少,将大于hs运行;稳定流情况下车辆将趋于hs运行;拥挤流情况下受到前方交通流影响,车辆进行排队则将大于hs。车头时距随交通流的不断增加,呈现下降趋势,此时应优化匝道出口处交通,使车辆顺利驶离主路,同时控制入口匝道车辆驶入,控制交通量以保证高架道路的交通效率。

随着交通流状态由畅通、稳定至拥挤过程,呈现先下降,保持一定稳定性的波动后,出现上升趋势,从效率、安全、舒适度角度出发,高架道路应动态调整交通总量,充分发挥快速路的功能。

4结语

本文给出的城市高架快速路车头时距研究方法结果证实可行,饱和车头时距分析结果与实际情况基本相符。城市高架快速路具有独特的交通流特性,通过分析车头时距分布,有助于进一步深入研究快速路交通控制、组织优化、合理规划。不同交通流状态下车头时距分析结果为:车头时距随交通流的不断增加,呈现下降趋势;随交通流状态由畅通、稳定至拥挤过程,呈现先下降,保持一定稳定性的波动后,出现上升趋势。城市高架快速路应动态调整匝道开闭,以保证高效交通。

由于条件所限,本次观测时道路交通量饱和状态、手机记录等使结果存在一定偏差。以后可以选择更佳地点,同时改进数据记录方法,以提高数据的准确性与有效性。

参考文献

[1]CARSTENS R L. Some traffic parameters at signalized interseetions[J].Taffic Engineering, 1971,41(11):3-36.

[2]LU Y J.A study of left-turning maneuver time for signalized intersections[J].ITE Journal, 1984,54(10):2-47.

[3]LEE S, DO T W. Saturation headway of through movement at signalized intersections in urban area[J].Journal of Transportation Research Society of Korea,2002,20(5):23-31.

[4]SADOUN B. An efficient simulation methodology for the design of traffic lights at intersections in urban areas[J].Simulation,2003,79(4):243-251.

[5]裴玉龙,高晗.城市快速路匝道连接段车头时距分布模型[J].交通与计算机,2007,25(5):4-7.

[6]裴玉龙,李松龄,薛长龙.快速路交织区车头时距分布特征[J].公路交通科技,2008,25(6):111-114.

[7]臧晓冬,周伟.城市快速路肖蓓叶互通立交的通行能力模型[J].中国公路学报,2011(3):114-116.

Study on Time Headway of Urban Elevated Expressway

GaoXu

(School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

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