高万晨

信号配时对交通噪声和延误的影响研究——以明光桥交叉口为例

高万晨

（辽宁对外经贸学院 信息管理学院，辽宁 大连 116052）

以北京明光桥交叉口为研究对象，基于工作日早高峰（7:00—8:00）实际调查的交通量、渠化方案、声功率级、相位等数据，运用Webster和交通噪声预测模型，利用Matlab2018b和VISSIM6.0软件，研究不同信号配时方案对明光桥交叉口交通噪声和延误的影响规律，研究表明，随着信号周期的增加，各监测点的交通噪声值随之增大，整个交叉口的交通噪声值也随之增加，交叉口的总延误以最佳信号周期0为分界点，先减小后增大。

交通工程；信号配时；交通噪声；延误

交通拥堵通常发生在城市路网的关键节点处，或仅在某个交叉口出现拥堵，即“点拥堵”。如果这类交通拥堵没有得到及时、有效地解决，那么将会呈现出“点–线–面”的蔓延趋势，影响整个城市路网的运行效率。为此学者针对城市道路交叉口拥堵问题开展了一系列研究，如通过对渠化方案[1]、信号配时模型[2]、求解算法[3]等方面的设计与优化，以缓解城市道路交叉口的拥堵。

近年来，随着城市道路瓶颈处缓堵措施的科学应用与不断优化，城市路网交通拥堵在某种程度上得到了缓解，例如，2018年北京市路网交通指数为5.7（即为轻度拥堵水平）较2010年降低6.6%。虽然交通拥堵得到了缓解，但是在交叉口附近的交通噪声污染问题日益凸显，逐渐受到各国政府和人们的广泛关注，交通噪声的负面影响主要体现在社会经济、公众卫生和城市环境3个方面。

在公众卫生方面：交通噪声不仅对人们生理、心理产生影响，还可以干扰人们的睡眠和交流。在城市环境方面：我国环境保护部发布的《2017年中国环境噪声污染防治报告》显示，2016年，全国322个地级及以上城市开展声环境质量监测，昼间区域声环境质量达到1级的城市16个，占5%。2016年相关部门共收到环境投诉119万件，其中噪声投诉52.2万件，占环境投诉总量43.9%。在社会经济方面：噪声污染不仅可以导致房地产贬值，还可以造成车辆贬值等损失[4]，根据相关部门估计，我国每年由交通噪声造成的经济损失约为216亿元[5]。

因此，本文以交叉口为研究对象，研究不同信号配时方案对交通噪声和延误的影响规律，利用发现的规律制定出合理的信号配时方案，以期降低交通噪声对交叉口及其附近居民工作和生活的影响，同时，降低交叉口延误，缓解城市交通瓶颈处的拥堵，真正做到以人为本，而不是以车为本。

1 基础数据调查与处理

本文以北京市海淀区学院南路（东西方向）与西土城路（南北方向）的信号交叉口为研究对象，该交叉口属于多段定时控制，具体的车道数量、转向及交通噪声监测点如图1所示。

图1 明光桥区域

1.1 信号控制参数

通过实际调查获取该交叉口的基础数据，如几何尺寸、信号配时、交通量等数据。该交叉口工作日早高峰时段（7:00—8:00）采用五相位信号系统，具体信号相位如图2所示，信号周期为227 s，信号配时方案如图3所示，交通量统计数据见表1。

图2 明光桥交叉口相位设计

图3 信号配时方案

表1 7:00—8:00明光桥交叉口各进口道实际交通量

1.2 交通噪声参数

按照环保部于2008年10月19日发布的《声环境质量标准》[6]要求，选取4个噪声监测点，使用声级计(WS 1361—12)测量明光桥信号交叉口工作日早高峰时段(7:00—8:00)的交通噪声，监测时间间隔为1 s的连续测量。针对交通噪声缺失数据，采用3次样条插值方法进行补全。本文后续需要进行交通噪声预测，其所需相关参数包括各进口道方向的车辆到达率、车辆消散率加速度、等效距离、声功率级、速度、停车概率等。

2 模型分析

以明光桥交叉口为研究对象，研究不同信号配时方案对交叉口交通噪声和延误的影响，主要包括交通噪声模型和信号配时模型。

2.1 交通噪声模型

为了降低交通噪声的监测成本，美国、德国、英国、法国建立了适用于本国的交通噪声预测模型，并得到了广泛的应用。而中国的交通噪声模型大都基于国外预测模型在具体情况下修订而得，目前主要有环保部模型和交通部模型。对于交叉口而言，运用上述模型进行预测精度较低，主要因为上述模型对路段进行预测精度较高。因此，本文采用基于交叉口建立的模型[7]对交通噪声进行预测，该模型预测精度较高，如下所示。

式中：L为等效声级；为信号周期，该交通噪声模型是基于信号控制交叉口建立的，考虑了交叉口的信号配时、不同方向不同车型的到达率和消散率、加速度、等效距离等因素，所以预测精度较高，模型具体变形详见文献[7]。

2.2 信号配时模型

Webster模型是信号交叉口定时控制的最基本配时方法，它是以车辆延误时间最小为目标函数，是目前比较常用的方法，其延误公式为：

式中：为车辆平均延误；为周期时长；为绿信比；为流量；为饱和度。

则交叉口总延误为=，若使总延误（Webster延误公式）最小，则：

用近似解法，可以得到定时信号（近似）最佳信号周期时长：

式中：为每个周期的总损失时间；为组成周期的全部信号相位的各个最大值之和。

3 信号配时对噪声和延误的影响分析

本文以明光桥交叉口工作日早高峰时段(7:00—8:00)为例，基于上述交通噪声和信号配时模型研究不同信号配时方案对明光桥信号控制交叉口交通噪声和延误的影响规律。

3.1 信号配时方案

基于交通量、渠化、相位等基础数据，利用Webster信号配时模型计算得出，该交叉口工作日早高峰时段(7:00—8:00)的最佳信号周期0为462 s，具体信号配时方案如图4所示。本文仅研究信号交叉口周期变化、其余参数不变的情况下，不同信号配时方案对交叉口交通噪声和延误的影响。因此，选取C(最小信号周期)、0.750、0、1.20和1.505个信号周期（从左至右依次递增），分别求出各周期的信号配时方案，信号周期为C、0.750、1.20和1.50的具体信号配时方案如图5~图8所示。

3.2 交通噪声计算

本文使用的交通噪声模型的预测精度已在之前研究成果中得到验证[8]，因此基于交叉口几何尺寸、交通量、交通噪声等数据，利用交通噪声模型中[详见公式(1)]，并运用Matlab2018b编程对交叉口4个噪声监测点的交通噪声进行求解，再根据能量叠加原理，计算得到整个交叉口的交通噪声值。

图4 周期为C0的信号配时方案

图5 周期为Cm的信号配时方案

图6 周期为0.75C0的信号配时方案

图7 周期为1.2C0的信号配时方案

图8 周期为1.5C0的信号配时方案

图9(a)~(d)分别代表明光桥交叉口4个交通噪声监测点在C、0.750、0、1.20和1.505个信号周期下交通噪声值的变化情况。由图可知，随着信号周期的增加，信号交叉口各监测点交通噪声值也随之增大。因为针对同一相位而言，当信号交叉口信号周期增加时，分配给该相位的绿灯时间也随之增加，单位绿灯时间内通过的车辆也随之增加，又因为车辆在加速行驶时的交通噪声值大于车辆在停车等待时的交通噪声值，因此随着信号周期的增加（本文仅研究信号交叉口周期变化、其余参数不变的情况下），交叉口的交通噪声值随之增加。

图9 不同信号周期对交叉口各监测点噪声的影响

为进一步证实上述规律适用于整个交叉口，根据能量叠加原理，将C、0.750、0、1.20和1.505个信号周期下的4个交通噪声监测点噪声值进行叠加处理后得到整个交叉口的交通噪声值，研究结果如图10所示。研究发现，随着信号周期的增加，整个交叉口的交通噪声也随之增加。

图10 不同信号周期对交叉口噪声的影响

3.3 延误计算

基于交叉口交通量、渠化方案、5个信号周期的信号配时方案等数据，利用VISSIM6.0对明光桥交叉口C、0.750、0、1.20和1.505个信号周期下的延误进行仿真，仿真结果如图11所示。

研究发现，随着信号周期的增加，明光桥交叉口的总延误以最佳信号周期0为分界点先减小后增大。因为交叉口最佳信号周期是以总延误最小为目标，所以此时交叉口总延误最小。当信号周期小于0时，因为给各相位分配的绿灯时间越少，单位绿灯时间内通过的车辆数减少，车辆停车次数增加，所以导致交叉口的总延误增加。当信号周期大于0时，因为给某一相位分配的绿灯时间增加，其余相位分配的绿灯时间减少，所以导致整个交叉口的总延误增加。

图11 不同信号周期对交叉口延误的影响

4 结论

基于交叉口几何尺寸、交通量、交通噪声等数据，运用交通噪声模型和Webster模型，利用Matlab2018b和VISSIM6.0软件研究不同信号配时方案对明光桥交叉口交通噪声和延误的影响，研究表明，随着信号周期的增加，各监测点交通噪声值也随之增大，整个交叉口的交通噪声值也随之增加，交叉口的总延误以最佳信号周期0为分界点，先减小后增大。

因此，决策者根据研究区域的具体情况，通过改变信号配时方案，使研究区域的交通噪声值达到环保部提出《声环境质量标准》中对应的不同声环境功能区的交通噪声要求。通过上述研究，可以为政府及环保部门提供合理的科学依据，为决策者制定合理的交通噪声控制措施提供有效的方法。

[1] 胡超凡, 许奇, 朱锦. 平面交叉口渠化设计方法研究[J].交通运输系统工程与信息, 2011, 11(S1): 36-42.

[2] 常云涛, 王奕彤. 连续流交叉口信号配时优化模型[J]. 公路交通科技, 2018, 35(4): 93-101.

[3] 曹阳. 基于模拟退火的交叉口自适应信号控制优化研究[J]. 交通运输工程与信息学报, 2018, 16(1): 49-55, 60.

[4] 陈婷, 梁波, 陆雍森. 交通噪声经济损失估算方法研究[J]. 公路交通科技, 2005, 22(9): 179-182.

[5] 国家环保局编. 中国环境保护21世纪议程[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 1995: 87-88.

[6] 中华人民共和国环境保护部. GB 3096—2008声环境质量标准[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2008.

[7] 常玉林, 王炜, 王春燕. 道路交叉口交通噪声预测模型研究[J]. 土木工程学报, 2003, 36(1): 75-79.

[8] 高万晨. 城市道路交通噪声评价、预测与控制方法研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2016.

Research on Influence of Signal Timing on Traffic Noise and Delay --Taking the Intersection of Mingguang Bridge as an Example

GAO Wan-chen

（School of Information Management, Liaoning University of International Business and Economics, Dalian 116052, China）

This paper takes the intersection of Beijing Mingguang Bridge as the research object, and uses Webster and traffic noise prediction model based on the actual traffic volume, channelization scheme, sound power level and phase data in the morning peak (7:00-8:00). Matlab2018b and VISSIM6.0 software used to study the influence of different signal timing schemes on the traffic noise and delay of Mingguang Bridge intersection, the research shows that with the increase of signal period, the traffic noise value of each monitoring point increases. The traffic noise value of the entire intersection also increases, and the total delay of the intersection is determined by the optimal signal period0as the demarcation point, first decreasing and then increasing.

traffic engineering; signal timing; traffic noise; delay

U491.91

A

1674-3261(2020)02-0084-04

10.15916/j.issn1674-3261.2020.02.004

2019-12-04

辽宁对外经贸学院校级青年科研项目(2019XJLXQN004)

高万晨(1989-)，男，辽宁大连人，助教，硕士。

责任编校：孙 林