尤 悦 何红弟

(上海海事大学物流研究中心 上海 201306)

0 引 言

集装箱码头的运输作业需求的急剧增加，港区相关道路负荷的不断加大。2017年4月14日，上海港港区发生严重拥堵，港区作业的设计通过能力与不断增加的超负荷运行工作导致塞港，为了应对这种局面，需对港区相关道路交通运行情况及交通流进行研究。

为了满足更高效的港口运作要求，港区管理者对港口道路交通的逐渐重视，港区研究以各种方式展开，多以仿真软件如Arena、EM-Plant、ExtendSim、Flexsim为载体对港区进行规划设计及优化：李立等[1]用Arena软件建立了以集装箱为实体、内卡为特殊实体——运输工具的码头内部道路运输系统的模型。秦天保等[2-3]通过模仿出堆场主要道路的流量，结合道路通行能力及饱和度等对主要路段及交叉口进行评价。王小变[4]和张涌昊等[5]研究了关于港区堆场长度对堆场工作效率的影响。沙梅等[6]将优化方法与仿真技术方法相结合，对集装箱码头堆场的布局进行了优化和仿真研究。但上述研究软件多是采用离散事件仿真模型，不能准确仿真出其交通流。相关研究表明，VISSIM这种微观仿真软件可以对港区道路及生产流程进行有效模拟，上海洋山港码头前沿运用VISSIM模拟设计[7]对港区的辅助规划，郭子坚等[8]利用VISSIM仿真出客滚港区，研究车辆和旅客的进、出港高峰段叠加时港内道路交通的运行情况及港区交通组织方案的优化，文献[9]利用VISSIM仿真多佛尔港的集卡进出港情况，并评价了其仿真方法得到相关结论。唐国磊等[10]则对双40英尺岸桥进行了相关的研究，找出了两者最适合集卡运行的配备比例。

综上所述，VISSIM软件确实是可以作为港区交通规划和生产作业效率评价的研究工具，但其目前对于港区的大多研究都是局限于局部物理渠化，当相对独立的个体构成交通网络时，对于交通网络的整体性能和运行质量，如何站在整个交通路网效率及港口生产整体性的角度评估这些策略和措施的效果非常有必要。

本文基于VISSIM软件对港口的仿真模拟，并利用仿真技术具有可重复性、可延续性、可还原性的特点结合闸口道路通行能力的流量控制，针对港区堆场路网道路，结合宏观基本图理论研究港区交通流特性和道路通行能力并得出相关结论，为改善港区道路交通和港口集疏运现状提供一定的参考意见。

1 堆场模型的建立及验证

1.1 仿真模型的建立

建模思路：堆场道路运输模型是以集卡为主体，按照其运输作业流程进行建模，将公交车运行线路的运行原理进行类比，以时间序列作为其触发方式对集卡作业过程建立起码头堆场道路运输系统模型，港区集装箱堆场集卡作业过程如图1所示。

(a) 外集卡 (b) 内集卡图1 集装箱堆场集卡运作流程

码头堆场道路运输系统分为两个系统即外集卡集疏运系统和内集卡运输系统，依据公交运作建立起堆场交通仿真模型：

外集卡集疏运模型(单行程运行)：外集卡发车-到达港区进闸口等待-进入堆场路网-装卸工作区域等待-到达港区出闸口等待-驶离港区。

内集卡运作模型(环线运行)：内集卡进入岸桥列队等待装卸-进入堆场路网-装卸工作区域等待-驶向前沿-重新进入岸桥列队-(循环工作)-工作结束驶离码头进入等待区。

模型假设：1) 堆场装卸设备只考虑堆场起重机、交通组成只考虑一种车型；2) 船舶-岸桥-内集卡系统的装卸任务量保持一定；3) 只考虑普通集装箱的装卸；4) 以公交站台模拟岸桥和场桥的工作状况，忽略场桥岸桥移动的时间，装卸时间只受到起重机的装卸效率及装卸数量的影响。系统建模元素与VISSIM建模构件对应关系如表1所示。

表1 建模构建关系

1.2 模型参数的标定及验证

选择上海某港区的集装箱码头作为研究地点，2016年9月对港区流量进行了调查，根据港方配合收集到了9月每日集卡进出闸以及在主干道的流量数据，主要路段的数据收集的关键点如图2-图3所示。图2为调查集装箱码头堆场平面布局示意简图，根据2016年9月平均每日外集卡集疏运车辆数画出图3，可观察到外集卡早高峰时段为上午5时到6时，晚高峰时段为下午11时到12时，堆场的高峰时段流量为150～190辆/h，平峰时段流量约为80～100辆/h。

图2 港区堆场平面示意图

图3 外集卡9月集疏运车辆数

仿真模型参数标定：仿真模型的参数设置是直接影响模型是否可行的关键要素，此交通模型的仿真设置主要包括路网参数、车辆的性能、驾驶行为(跟车行为和变道行为见表2、表3)，路网根据港区真实情况设置，考虑集卡这种特殊的运输车辆，各系数的设定参考现有集卡矫正数据设定[11-12]。

表2 集卡主要跟车行为参数

表3 集卡变道行为参数

模型验证：利用收集到的数据(9月1日23：00-24：00出港道路的流量、主干道观察流量的平均值)，以5 min为数据采样间隔获得仿真与实测地点处的车辆数，根据多次运行仿真得到数据与实测数据(见图4)进行检验分析，对上述标定的模型进行验证。

(a) 出港道路流量对比

(b) 检测路段流量对比图4 仿真值与实际值对比

利用秩和检验对实测数据和仿真数据点进行检验，建立假设H0：假设仿真得到的变道车辆数与实测变道车辆数相等。结果(见表4)显示两者无显著差异，可以利用上述建立的仿真模型描述整体港区车辆交通的运行情况。

表4 95%置信水平下的车辆数秩和检验结果

2 基于VISSIM的港区交通流分析

本文意在分析港口集装箱堆场路网在不同交通需求下交通流的变化，以及控制不同车辆进入后对路网交通流的影响分析。由于港口流量受到闸口开放通道数影响，因此可以将开放闸口通道数量作为控制进入路网车流量的主要参数。

2.1 仿真方案设计

运转中的集装箱港口路网一直处于不间断的工作状态，且每日外集卡运转的高峰期最多维持3 h，因此仿真设定仿真时长为3.5 h，前0.5 h作为预热阶段，后面的3 h作为数据收集时间，采用多次仿真取平均值的方法消除仿真的随机性。

首先，应用上述建立好的堆场仿真模型，设置足够多的闸口通道，保证闸口无拥堵，在此情况下，绘制高峰和平峰期流量下堆场路网的交通基本图。其次，根据该港口采用智能道口且实际入闸口的通道数为5，在仿真时分别建立路网，设置闸口通道数量为4、5、6，在不同堆场作业需求交通量下多次模拟，观察路网交通流的变化进行对比。

2.2 港区堆场路网交通流分析

本文主要参照宏观交通基本图(MFD)对路网进行分析，MFD是从路网整体结构触发，分析道路多个断面或区域路网多条道路的宏观上(网络内全部车辆)平均交通流参数之间的关系，能直观地反映网络的驶入量交通和驶出量交通间的函数关系[13]，多根据到达顶峰时的饱和状态来评价路网的运行性能[14]。

2.2.1 不受闸口通行能力限制的MFD

通过运行不受闸口通行能力的控制情况的情况，发现堆场路网是存在宏观交通基本图的。图5是对高峰和平峰时段港区交通作业需求量下的交通基本图进行对比。可见，高峰时期，随着港区内部累积车辆数的逐渐增加，驶出车辆达到180 辆/h时，内部累积车辆达到320辆左右时，整个路网的驶出车辆数不再随内部累积的车辆增长，此时路网保持在一种相对稳定的状态；当路网滞留车辆继续增大时，路网的驶出车辆开始逐步减小，路网进入过饱和状态，可知路网的最佳内部车辆即为320辆，最大驶出量为180辆/h。低峰时段内，随着滞留车辆的增加，驶出车辆达到120辆/h时，内部累积车辆达到200辆，因为交通量较小，不存在路网过饱和的状态。

图5 无闸口通行限制下的MFD

2.2.2 闸口通行能力限制的路网分析

利用闸口的通行能力对交通量进行控制，即改变闸口通道的个数，分别在平峰时段和高峰时段不同交通需求量下进行对比。

运行结果如图6所示，高峰时段随着闸口通道数的逐步增加，小区周期内驶出车辆数几乎保持不变维持在180辆/h，这与不受闸口控制的最大通行量一致，但其对应闸口通道数为4、5、6时堆场路网内的车辆累积数依次增大，分别为260辆、280辆、320辆。受到闸口通行限制的影响，此状态堆场内的车辆累积数已经达到最高，路网处于最大负荷阶段。平峰时段的堆场交通需求量依旧不受闸口的通行能力的影响，与上节结论一致，因此可以将其作为衡量高峰时期交通状况的标准。当交通累积量在60～175辆时，高峰时段与低峰时段的驶出量基本吻合，可判定此时高峰时段内路网是处于畅通的状态，在175～200辆时，随着闸口数量的增多高峰时段的驶出量逐渐减小，此时路网积压的车辆开始增多，直至达到路网饱和。

(a) 通道数为4

(b) 通道数为5

(c) 通道数为6图6 受闸口通行限制下的MFD

由上述分析，针对高峰时段，进一步对闸口通道数量控制下路网车辆变化进行分析，随着仿真时间的推动。如图7所示，除了闸口数量为4时，其他情况路网累积车辆一直在上升，说明仿真中后期，路网一直处于低效的通行状态。

图7 路网累积车辆随时间的变化

根据时间推动下车辆驶出量来看，如图8所示，路网在初始时处于畅通的状态，当到达最大驶出量180辆时，路网出现不同的变化，闸口通道数为6时，路网负荷大，使得驶出路网的车辆数开始减少；而闸口数量为4时，路网能维持最大的驶出量此时能够有效地使路网维持在最大通行能力。另外随着仿真时间的推进，可以发现闸口数量大时，路网驶出车辆开始逐渐减少，路网系统提前进入低效率运行状态，导致路网拥堵速度加快，这与上述车辆积压导致拥堵相关。以上说明闸口数量的控制在高峰时段对其路网确实有一定影响。

图8 车辆驶出量随时间的变化

从路网性能来看，改变闸口通道数量下的堆场仿真总体运行情况如表5所示，闸口通道数量为4时，无论是车辆在路网的总延误还是总行程时间都低于闸口通道数量为5和6时的时间，其中，总延误分别减少了8.3%和17%，总行程时间分别减少了11%和26.7%。因此，从路网交通的运行层面来看，闸口通道数量为4时路网效率达到最优。

2.2.3 闸口处仿真状况分析

本文的主要研究目的是为了使得堆场闸口路网的通过效率达到最大化，上文都是从堆场内部的路网性能及通行能力进行分析。但是在实际运行中，必须考虑到控制过度很有可能造成场外的疏港道路发生严重拥堵，港区外道路交通的顺畅是保证堆场内部正常运行的前提，因此我们在评价时需要将闸口外等待的集卡车辆列队纳入考虑范畴。

针对高峰时段，在进闸口通道处的路段设置检测器，得到仿真时段内场外车辆列队的最大排队长度、平均停车次数、平均延误时间这三个参数，通过这些参数确定闸口外集卡列队是否出现进港集疏运道路的拥堵，其参数值见表6。从闸口路段结果分析看来，设置6个通道对集疏运道路产生的影响最小，此时闸口基本处于畅通，4个通道时最大排队长度达到65 m，相当于4辆集卡同时在外等待，平均停车延误时间相较于实际的闸口通道数增加一倍。限制闸口通行流量必然会导致闸口路段通行效率降低，当闸口通道数为4时，车辆的延误等参数对于闸口外部的集疏运道路影响在可控范围内，本着以港口效率高效运行为最优的目标，因此高峰时段闸口通道数量设置为4时较为合适。

表6 闸口路段通行情况

2.3 港区交通改进措施

从上述试验方案结果看，从考虑路网堆场运作效率来看，港区作业需求及交通量的控制是影响港区交通运行效率的主要因素，因此，提出以下措施改善港区交通状况：

(1) 对闸口数量采用智能交通组织的方式，通过港区路网内车辆及驶出车辆的实时监控，在作业需求量变化较大时有策略的安排闸口开放通道的数量。从上述仿真试验的交通流分析来看，当港内累积车辆过度超过300辆时，适当减少开放闸口的数量，反而有助于港区相关作业的高效运行。

(2) 在港区道路路网设置时，可适当延长进闸口道路缓冲区可以既满足港区运作效率最大化，也不影响港区外道路交通。

(3) 为了使港区交通更加顺畅运行，可以采取熨平高峰作业需求车辆的措施，结合港区进港预约系统，与运输单位联网，按计划发布和接受进港消息，减小高峰时段和低峰时段的交通量差距，分散车辆到达时段。

3 结 语

(1) 为了确定集装箱堆场内交通流运行情况及其影响因素，借助仿真手段对其建立了集装箱堆场集卡运输的微观仿真模型，通过实测数据对模型进行参数校核验证其可靠性，证明利用VISSIM仿真软件对港区交通模拟的可行性。

(2) 研究为堆场路网的交通运行状况提供了交通流理论的分析支持。堆场路网的闸口通道流量无控制，高峰时存在路网的宏观基本图。在实际流量的控制中，路网总能达到一个相对稳定的状态，且堆场路网的运行集中在宏观图的左半部分，路网的最大驶出量相对固定维持在180辆/h，这与堆场特殊的工作性质有关，除了受到路网累积交通量的影响外，最主要还是受到了起重机的工作效率。不同闸口流量下，路网对应最大驶出量下的路网积累车辆数有所改变，闸口流量大，港区更提前进入拥堵，影响港区作业效率。

(3) 港区整体交通性能和运行质量的评价，对港区规划管理者更为重要，从闸口控制流量可以使路网总延误、总行程时间相较于实际情况减少11%和8.3%，较为显著地控制路网内的交通运行效率，从而提高港区整体的工作效率。

(4) 仿真得到的交通变化规律可以评价港区交通对策措施效果，可以用来解决港区交通拥堵帮助改善港区资金的规划与分配，本着以堆场网络高效运作的方式，进行合理地选取。结合方案提出了可以采用智能组织闸口通道数量、改变闸口道路缓冲区长度、熨平高峰作业需求车辆等措施缓解港区交通状况等措施。