文/郭珮珺 胡春凌 张静 郑谐维 吴健平

引 言

随着城市化进程的推进，越来越多的建设工程产生了大量的工程渣土、装潢垃圾、建筑垃圾等，渣土车的营运量也随之大大提升。对于当前渣土车的运输问题，一些地区出台了渣土车管理办法，其中有的加强了某些路段的限行管制，比如上海市规定渣土车必须全部安装GPS设备，记录车辆行驶轨迹。此外，上海市还建立了建筑渣土综合服务监管平台对渣土车运输过程进行监管，记录渣土车申报信息和违规行为；同时，上海市建立建筑渣土运输单位诚信档案管理平台，将车辆违规行为列入运输单位的诚信档案中。现阶段关于渣土车的研究主要集中在对渣土车的位置监控研究、治理对策研究、物流优化研究等方面。张亮[1]基于GPS定位技术对渣土车行驶路径进行定位监控研究；张学锋[2]基于视频识别技术和GPS技术的联动，建了渣土车智能监管系统，能够对渣土运输的起点、终点、运营实施全过程监管；李安平等[3]研究如何建立渣土车GPS系统，从而对渣土车进行监管。沈迪[4]分析了渣土车现存的交通安全、环境污染等问题，建议从政府的角度加强渣土车监管，提出“渣土专营”措施，建议采用“卸点付费”方式来有效防止渣土“偷倒乱倒”现象。渣土车运输问题一直是监管部门关注的重点。

目前，我国的渣土车运输路径大多是管理部门直接指定运输路线，或者企业自己申报路径，如上海市渣土车运输由运输单位申报运输路径，管理部门进行审批。由于缺乏系统的路径评价及优化方法，管理部门不易给出合理的渣土运输路径建议。

本文立足上海，基于渣土车轨迹数据，综合考虑渣土车先验信息、运输风险、运输安全等因素，建立渣土车路径评价模型，对申报路径进行评价，为渣土管理部门提供有效的渣土车路径评价方法和选线建议，促进决策定量化、科学化、合理化。特别地，本文提出的路径评价模型能够使渣土车避免在高拥堵、高密度人口区域行驶，以降低渣土车发生事故的可能以及事故发生后造成的人员财产风险。

1.研究区域与数据

本文研究区域为上海。上海的道路网络复杂，同时工程建设非常多，渣土运输活动频繁。根据上海市建筑渣土综合服务监管平台显示，截至2017年12月，招标与申报工地共5114处，回填点479处，运输公司342个，渣土运输车辆7151辆。

研究用到的数据主要包括：1) 渣土车轨迹数据：由上海市绿化和市容管理信息中心提供的各运输公司渣土车行驶轨迹数据集。每辆渣土车上安装有严格的定位和限速系统，以一定周期回传数据，记录时间段为2016年全年，每分钟采样一次，总计12.8亿条采样记录，每日记录约2500辆车共350万条数据；2) 道路数据；3) 渣土运输数据：工地点、回填点和申报路径数据；4) 出租车轨迹数据：在无法获取所有道路所有类型车辆的车流量数据的情况下，本文采用出租车轨迹数据统计出租车车流量来代表道路车流量指标；5) 人口数据：来源于上海市公安局的实有人口数据（2013年）。

2.渣土车路径评价模型

2.1 评价指标构建

车辆运输路径的评价一般从运输成本和安全风险出发[5-6]。针对渣土车这类特殊车辆，对其申报路径的评价应着重考虑安全方面。本文从成本和风险两个角度建立渣土车路径评价模型。申报路径评价分级指标中的一级指标包括两个：一是运输成本：对应二级指标为渣土车经验层级、路径相对长度；二是运输风险：对应二级指标道路车流量、人口密度、道路等级。

对于评价模型中的各指标，具体的量化方法如下：

（1）渣土车经验层级

根据有无渣土车轨迹点通过可以将上海市路网分为两类：有渣土车通过路网和无渣土车通过路网。本文只对上海市的有渣土车通过路网做经验分层处理。设上海市有车通过路网E中的属性特征，其中表示渣土车路段平均通行速度，为通行频次，将整个上海市有渣土车通过的路网分为三类，其中表示经验下层道路，代表经验中层道路，表示经验上层道路，对于经验下、中、上层道路，渣土车司机愿意去的程度不同，经验下层道路为司机不偏好走的道路，经验中层道路为司机一般偏好走的道路，经验上层道路为司机偏好的道路，根据贝叶斯定理得：

平均通行速度计算公式如下：

渣土车路段通行频次是特定时间段内某路段上所有渣土车通过次数之和，在一些研究中也被称为道路覆盖强度[7-9]。对于某路段，一次进入和离开路段算作车辆经过该路段一次，据此统计得到各路段的渣土车通行频次。

最终根据以上贝叶斯分类的方法结合路网通行速度和通行频次两个特征对上海市有车通过路网进行分层处理。对于经验上、中、下层道路和无车通过路段，百分制得分取100、60、20、5。对于申报路径，假设由个路段组成，则路径的经验层级指标得分为：

（2）路径相对长度

表1 路径相对长度指标得分表

（3）道路车流量

选用强生出租车轨迹数据集统计得到上海市路网车流量数据，接着对车流量归一化得到各路段百分制得分，由于道路车流量越低的路段越安全，评价得分越高，对于路段，其道路车流量数据归一化为百分制得分的公式如下：

（4）道路等级

上海市的道路等级主要分为四类：快速路、主干道、次干道、支路。道路等级越高，指标评分越高。对于四类道路等级，百分制得分取100，80，60，40。对于给定的申报路径，道路等级指标得分为各路段得分乘以路段长度的加权平均结果。

（5）人口密度

首先对上海市路网做50米缓冲区，统计缓冲区内的人口数，将人口数除以缓冲区面积的值作为此路段的人口密度。对于计算得到的各路段缓冲区内人口密度，归一化求各路段的人口密度指标百分制得分。由于人口密度越大评分越低，故对于路段，其缓冲区内人口密度归一化为百分制得分的公式如下：

2.2 评价指标权重

渣土车运输应充分考虑安全，但同时也需要兼顾运输成本，故申报路径应当是风险较小且成本较低的方案。考虑此原则，本文将利用层次分析法(AHP)确定各级指标权重。通过层次分析法，可以建立层次模型，将复杂的决策问题分解为多层次和多要素，在各指标间引入度量标度，构造判断矩阵，就可以计算得出不同指标的权重。

路径评价模型中，层次结构见图1。运用AHP法确定指标权重的步骤是：1）建立层次结构模型；2）构建判断矩阵；3）层次单排序；4）层次总排序；5）一致性检验[10]。准则层包括两层，分别对应评价指标中的一级指标和二级指标。各级指标权重应满足：，。

图1 路径评价层次结构模型

3.实例分析

申报路径是路网中若干个路段的集合，在上海市外环内区域选取五条申报路线，分别为A、B、C、D、E，具体路线位置见图2。

首先计算各申报路线的指标体系中的各指标取值，再归一化为百分制得分，最后根据权重计算得到5条路线的总得分。根据以上评价模型，统计5条路径的各指标百分制得分，结果见表3。

表3 申报路径各指标得分

图 2 样例申报路径图

由于申报路径A包含了无渣土车通过的路段，故此路段的经验层级指标得分最低。除此之外，其他四条路径的经验层级指标得分都高于70，路径B的经验层级指标得分最高，其次是路径C、E、D；从路径长度指标角度来看，E路径总长度和最短路径长度比较接近，指标得分较高，A、B和C路径总长度和最短路径长度比在1.5-2之间，得分80，最后是D路线，绕路较多，得分最低；对于体现运输风险的车流量指标，C路线的车流量整体较小，得分较高，属于比较安全的运输路径，其次较好的是B、E路径，A路线的道路车流量较大，得分较低，最后是D路径，车流量最大，得分最低，运输风险最大；对于道路等级指标，E路线通过的路段平均道路等级最高，其次是B路线，A和D路线的道路等级得分较低，最后是C路线，平均道路等级很低，得分低于60；最后是人口指标，C路线通过的区域人口较少，指标得分较高，其次是B路线，剩下A、D、E路线的人口指标得分较接近，均为70左右。根据以上指标得分，假设采取风险比成本指标重要得多的评价方案，权重组合分别设为=0.8，=0.2，则所有指标权重见表4。

表4 风险大于成本的评价指标权重方案

结合以上评价指标权重，对于路段经验层级指标得分不为0的申报路径，利用以下公式计算路径评价总得分：

表5 申报路径总评分表

根据计算结果，由于A路径包含无渣土车通过路段，所以经验层级评分很低，且道路车流量得分低于60，故总得分很低且低于60，不合格。B路径的总评分最高，主要是由于权重较大的道路车流量指标和经验层级指标评分高，此路径安全系数更高；其次是C路径，虽然道路等级指标评分较低，但车流量指标评分较好，所以总体评分排名第二；接着是E路线，所有指标评分都处于中等水平，评分稍好；最后是D路径，D的车流量指标得分最低，尽管其他指标评 分不低，但车流量指标权重很大，故D路线的评分最低。

4.讨论与总结

本文基于渣土车轨迹数据，构建基于轨迹数据的渣土车运输路径的评价模型。首先提出了渣土车路径评价模型，在量化指标的过程中，对渣土车经验分层路网，提取渣土车行驶特征库，得到了渣土车运输的先验信息。

本文主要工作和结论如下：

（1）提取渣土车行驶特征库。首先采用基于要素加权的地图匹配算法纠正轨迹数据定位误差，利用渣土车轨迹数据计算了渣土车行车速度和道路通行频次，分析了不同路段不同时间段渣土车速度和频次分布规律，同时得到了渣土车运输的先验信息。利用出租车轨迹数据计算了出租车车流量指标，以此作为道路安全性的一个评价指标。

（2）基于渣土车经验的路网分层。提取渣土车经验轨迹数据，采用道路平均通行速度和道路通行频次作为两个特征，利用贝叶斯分类器对上海市路网进行分层。统计不同层次路网中各道路类型的比例，分析路网经验分层结果与路段类型的关系。取工作日一天中的四个典型时段，分别计算得到这四个时段的经验分层路网，分析不同时段路网分层结果的差异。结果表明，渣土车道路经验分层结果符合工作日上下班高峰分布情况。

（3）渣土车申报路径评价。针对渣土车申报路径，结合路网分层结果，从运输成本和风险出发，建立渣土车申报路径评价模型，确定评价指标及权重，最后取五条典型申报路径进行实例分析。