马彩雯，常炎露

(大连交通大学 交通运输工程学院，辽宁 大连116028)

高铁客运站是城市交通网络的一个重要节点，且高铁客运站与城市交通网络之间的衔接效率影响着城市交通网络的畅通状态。集散路网作为高铁客运站与城市交通网络衔接的重要组成部分，其畅通状态决定了客流的集散效率。随着高铁大连北站功能的逐步强化，集散需求日益增加，外部集散路网的交通拥堵问题也日渐严峻。特别是在大连北站到达客流高峰时段与外部集散路网过境交通流高峰时段重合时，叠加后的大客流会加剧交通拥堵问题，路网的集散效率也进一步下降。如何完善高铁客运站与城市交通网络的衔接是我们目前面临的一个难题。

针对高铁客运站与城市交通衔接的问题，近几年的研究主要有以下进展：訾海波[1]总结了高速铁路客运站地区路网结构的模式及地区适用性；刘昱岗等[2]通过分析高速铁路车站区域道路网结构形式及适用性，对合理设置高速铁路站区道路网提出相关建议；董尧华[3]对城市公交网络系统进行脆性分析，通过“最大连通子图的相对大小”和“网络的效率”两个指标直观地反映出在受攻击和破坏前后网络的联通可靠性变化情况；梁英慧[4]定义了系统崩溃路径，建立了基于复杂系统脆性赋权图的崩溃路径模型，并提出了一种求解系统最大崩溃路径的拉格朗日松弛算法；刘鹏[5]根据对城市群交通需求空间形态的分析，在系统论、慢变量决定论、快慢变量结合论的基础上，采用三视模型对城市群区域城际轨道交通与城市公交衔接系统进行了分析。如果能够根据大连北站高峰时期的到达客流量，预测出分配到集散路网的车流量，找出集散路网中最容易拥堵(崩溃)的路径，针对性地对其进行交通管控，将有效地缓解交通拥堵，充分发挥外部集散路网的集散效应。因此，本文通过构建崩溃路径模型，求解崩溃路径的研究具有重要的现实意义。

1 大连北站外部集散路网现状分析

大连北站位于大连市北郊，车站中轴线呈偏西北——东南走向，和市区内的大连站走向基本一致。车站周边主干路北侧为姚砬路，南侧为华北路，场地周边次干路有2#、3#通道南北贯通，站北1#路东西贯通，通过高架桥穿过站北二层送站区，向东经东快路通往市区。大连北站集散路网区域如图1所示。

图1 大连北站外部集散路网区域图Fig.1 The external collecting and distributing system area of Dalian north station

1.1 路网拓扑结构构建

由于集散路网是一个复杂的、影响因素繁多的交通信息网络载体，所以本文根据复杂系统适应性的相关理论，用数学语言来描述集散路网，并抽取影响因素作为拓扑结构参数，从而对交通路网进行模型化分析。

本文研究的大连北站集散路网考虑高铁客流快速集散需求，以较快步行速度100 m/min计算，将集散路网范围设定为1 500 m之内[2]。大连北站周边集散路网中有8对OD对，即大连北站站点V30与其他4个主要节点V1、V7、V23、V25的OD对数，其路网拓扑结构如图2所示。

图2 大连北站路网拓扑结构Fig.2 The road network structure of Dalian north station

1.2 路网数据参数设定

根据2018年4月10日铁路调图起执行的大连北站始发经停列车时刻表，16:00—17:00为大连北站列车客流到达的高峰时段，与晚高峰期过境交通流叠加会对集散路网造成较大压力。故本文选取16:00—17:00从大连北站发散到集散路网的车流量进行分析。

1)路段基本参数

大连北站外部集散路网分别有快速路1条：东北快速路；主干路7条：岭西路、南关岭路、站北一号路、华北路、华东路、风华路、源泉路；次干路2条：2号通道、3号通道；支路3条：姚靳街、姚胜街、姚胜东三街；专用通道2条：南广场引桥、北广场引桥。已知各路段长度，自由流走行时间和路段通行能力。

2)路段集散通过能力

大连北站外部集散路网在实际运行中，过境交通流会占据一定比例，本文研究中将路网本身的通过能力减掉其过境流的通过能力设定为集散路网的集散通过能力。过境占比根据调查所得见表1。

3)发散路网各OD对的实际车流量

已知大连北站往年高峰小时到达客流量数据，采用弹性系数法预测2018年大连北站高峰小时到达客流量为4 265人。通过调查得发散路网中各交通方式分担率见表2。

由于大连北站地铁出入口在地下一层换乘大厅，对外部集散路网交通状况无直接影响，本文不做具体考虑。根据调查高峰期平均每辆公交车载客人数为35人，平均每辆出租车和私家车载客人数为1.5人，平均每辆长途车载客人数为10人。为了计算和处理方便，最后转化成标准小汽车的数量。公交车换算系数取3.0，出租车和私家车换算系数取1.0，长途车换算系数取2.5。大连北站外部发散路网各交通运输方式高峰小时当量交通量见表3。

根据调查可知，高峰小时大连北站V30与4个边界节点V1、V7、V23、V25之间的客流比例为5∶4∶6∶2。以节点30为O，节点1为D1，节点7为D2，节点23为D3，节点25为D4，4对OD对的交通发生量见表4。

表1 大连北站集散路网过境流量比例

表2 大连北站发散路网中各交通方式分担率

表3 大连北站高峰小时发散机动车当量交通量

表4 大连北站发散路网OD对的交通发生量

2 崩溃路径模型的建立

崩溃路径[6-7]是指集散路网中节点与节点间传递崩溃的路径，即路网中最容易拥堵(崩溃)的路径。本文中把集散路网发散效应定义为以客运站为交通发生点，即OD对的起始点，以快速路和主干路交叉的主节点作为交通吸引点，即OD对的终结点。聚集效应同理可得，本文主要研究大连北站外部发散路网相关内容。

1)假设条件

条件1 大连北站外部集散路网按照衔接地域的大小由低到高划分为3个圈层[8]，第一圈层：与北站直接衔接(步行5～10min)；第二圈层：与城市中心区域衔接(步行10～15min)；第三圈层：与城市周边城镇衔接(步行15min以上)，此圈层边界开放，与北站无直接联系。本文研究的集散路网范围包括第一和第二圈层。

条件2 路段eij=vi,vj的权值ωij定义为节点vi到节点vj转移的车流量fvi,vj在节点vi总流量fvi中所占的比例，即

2)建立崩溃路径模型

(1)集散路网崩溃的传递方向是vi1→vi2→…→vin，且各节点的崩溃行为只与其有联系的节点有关，则可由条件概率公式确定崩溃路径的权值ωhi：

由(1)式可知，崩溃路径的权值为该崩溃路径中各路段权值的乘积。

(2)对于集散路网拓扑图D=〈V,E,R〉，若满足：Vhi⊂VD,Ehi⊂ED拓扑图有m个OD对，则车流从铁路客运站节点vp到发散路网的车流终到点vjj=1,2,…,m的k条崩溃路径hii=1,2,…,k中，存在

式中：vii=1,2,…，n为集散路网的节点，其中vp为铁路客运站节点；vjj=1,2,…，m为集散路网圈层边界等级较高的道路之间的交叉口；hii=1,2,…，k为集散路网中OD对之间存在的崩溃路径；Vhi、Ehi分别表示崩溃路径hii=1,2,…，k经过的节点和路段集合；ωe为路段e=〈i,j〉的权值；Z*为崩溃路径hii=1,2,…,k各路段权值乘积的取值。

集散路网中各OD对的最大/最小崩溃路径分别记为hmax和hmin，崩溃路径反映了在大客流情况下，整个集散路网崩溃的可能顺序及运动方向，其中

崩溃路径的权值反映了由起点崩溃引起该路径可能发生崩溃的概率。

3 崩溃路径模型的求解

本文运用SUE配流方法对集散路网的各个路段进行交通流量分配，已知参数为自由流走行时间、路段的集散通过能力、各OD对的车流到发量等基本数据。借助TransCAD软件进行配流操作，得到发散路网各路段的配流结果和权值。利用配流数据求解模型，得到大连北站高峰小时发散路网最大/最小崩溃路径，其结果见图3和表5。

图3 大连北站外部发散路网最大/最小崩溃路径示意图Fig.3 The sketch of the largest and smallest collapse paths in the extenal collecting network of Dalian north station

表5 大连北站外部发散路网最大/最小崩溃路径

崩溃路径示意图中最大崩溃路径对应的是：南关岭路—骏岭街；北广场引桥—南关岭路—姚家路；南广场引桥—华北路—华东路；南广场引桥—龙华路—源泉路—风华路；最小崩溃路径对应的是：北广场引桥—站北一号路—姚靳街—岭西路；北广场引桥—站北一号路—姚胜东三街；华北路—2号通道—站北一号路—南关岭路—华东路；北广场引桥—站北一号路—东北快速路。

最大/最小崩溃路径反映了客流分散对集散路网的影响程度，同时也为集散路网的优化提供了决策支持。针对研究结果提出如下改进措施：

1)优化最大崩溃路径节点。找出拥堵路段问题点，及时改善，加强监管，减轻路段压力。

2)加强崩溃路径信息引导。及时更新电子信息屏，发布路网信息状态。特别是在最大崩溃路径附近节点增加电子信息屏进行信息诱导，将车流引导至最小崩溃路径。

3)加强交通安全知识教育，提高执法力度。引导居民加强学习交通法规，提高出行安全意识，自觉遵守交通安全法。同时交通管理部门要充分利用监控设备，提高执法力度。

4 结束语

大连北站外部集散路网作为衔接大连北站和城市交通的重要结合部，其拥堵会给大连北站客流的畅通集散带来极大的消极影响，如果能够对客流集散中最容易崩溃路段的薄弱环节进行科学的管理和控制，就可以保证大连北站外部集散路网的高效运转。针对大连北站外部集散路网的拥堵问题，建立了崩溃路径模型，以各路段的权值乘积最大/最小为目标函数进行求解，得出大连北站外部集散路网高峰小时的最大/最小崩溃路径。该模型具有较好的可行性与实用性，为今后大连北站外部集散路网的高效运转提供了理论支持。