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信号交叉口饱和流率确定方法研究

2020-08-31程建梅

科技创新与应用 2020年25期
关键词:交通工程

程建梅

摘  要:饱和流率作为交叉口通行能力和信号配时的基础参数,在交通管控中起着关键作用,应尽量采用实测数据,但需要耗费大量的时间和人力。因此,文章开展城市平面交叉口饱和流率研究,从城市道路交叉口类型、车道功能划分及有无干扰等方面选择典型的信号控制交叉口,采用不同的方法测算车道饱和流率,并对测算结果进行对比分析,找出更贴近于实测的估算方法,为城市其它同类型车道估算饱和流率提供参考,为交通管理部门交通管控提供技术支持。

关键词:交通工程;饱和流率;车头时距;异常数据

中图分类号:U491.5         文献标志码:A         文章编号:2095-2945(2020)25-0121-03

Abstract: As the basic parameter of intersection capacity and signal timing, saturated flow rate plays a key role in traffic control. The measured data should be used as far as possible, but it takes a lot of time and manpower. Therefore, this paper studies the saturation flow rate of urban intersections, selects typical signal-controlled intersections from the types of urban road intersections, lane function division and whether there is interference or not, and uses different methods to calculate lane saturation flow rates. The measured results are compared and analyzed to find out the estimation method which is closer to the actual measurement, so as to provide a reference for other similar lanes in the city to estimate the saturated flow rate and technical support for traffic control of traffic management departments.

Keywords: traffic engineering; saturated flow rate; headway; abnormal data

近年来,随着城市化建设不断加快,城市车辆保有量快速增长,城市道路资源越来越少,导致交通拥堵问题日益突出。为了缓解城市道路的交通拥堵问题,应当对城市道路交通流特性与道路通行能力进行系统、深入研究,而作为城市道路重要组成部分的交叉口是主要的研究对象,其中交叉口的通行能力、信号配时作为研究的主要内容。飽和流率是信号配时的重要参数,是确定交叉口通行能力的基础[1],因此饱和流率数据的准确性至关重要,应当尽量采用实测数据,暂不说交叉口各车道车辆排队长度是否满足测量条件,倘若对每个交叉口均采用实测法来测算饱和流率势必会造成大量的人力资源浪费,耗时耗力。

饱和流率随着城市天气、地形、驾驶员的行为习惯不同,每个城市是不一样的。本文探讨城市道路平面交叉口饱和流率的确定方法,根据城市道路交叉口类型、车道功能划分、有无干扰等情况选择代表性交叉口[2],分别运用实测法、基本饱和流率法、修正系数法测算车道饱和流率,并对三种测算结果进行对比分析,找到一种准确、高效的城市平面交叉口饱和流率测算方法,较为简便的测算出平面交叉口的饱和流率。并将此种算法加以推广,为城市的同类型车道饱和流率测算提供依据,为其它各大城市找到适合本城市饱和流率测算提供思路和方法。

1 饱和流率测算方法

饱和流率测算方法主要有以下三种:实地观测方法、基本饱和流率法、校正系数法[3]。

1.1 实地观测法

车辆饱和车头时距可以通过实地观测法获取,再将测得的饱和车头时距换算成车道饱和流率。饱和流率S与饱和车头时距h0的关系如式(1)所示:

式中:S-车道饱和流率,pcu/h;h0-饱和车头时距,s。

从(1)式可以看出,计算饱和流率S的关键就是确定饱和车头时距h0。饱和车头时距指的是在一次连续的绿灯信号时间内,稳定行驶的连续流的车头时距。

1.2 基本饱和流率法

基本饱和流率是指在理想条件下交叉口进口道所能稳定通行的最大饱和流率。《城市道路交叉口规划规范》(GB50647-2011)给出了信号控制交叉口基本饱和流率参考值[4],如表1所示。

1.3 饱和流率修正系数法

结合进口道宽度、进口道坡度、重车率及转弯车道的转弯半径等因素,对基本饱和流率进行修正,称为饱和流率修正系数法。其中基本饱和流率和大车校正系数估算准确性尤其重要。饱和流率用平均基本饱和流率乘以各影响因素校正系数的方法估算[4],即

Sf=Sb×f(F)          (2)

式中:Sf-车道估算饱和流率,pcu/h;Sb-车道基本饱和流量,pcu/h;f(F)-车道对应的校正系数。

《城市道路交叉口规划规范》(GB50647-2011)还给出了专用相位下各种车道饱和流率修正计算方法及各修正系数取值建议,若无专用相位时,还需要在此基础上乘以左转、行人及自行车校正系数,若为合用车道还需要乘以合流校正系数。

2 调查方案设计思路

2.1 实地观测法

由式(1)可知,饱和流率的确定主要是获取饱和车头时距,而实测法调查饱和车头时距,需要解决三个关键问题:一是调查时段的确定;二是调查方法的选择;三是数据的采集与处理。

(1)调查时段的确定

饱和车头时距要有足够的样本量,而在绿灯刚启亮时,进口引道上前几辆车都会产生启动延误。在对交叉口实施调查时,一般从第5辆车开始调查,故交叉口引道上要有足够的车辆排队,为此一般会选择高峰时期调查饱和车头时距。

(2)调查方法选择

实测法包括现场调查法和摄像记录法两种。现场调查法存在人为误差,所以为了提高调查精度,建议采用摄像记录法。摄像记录法利用摄像机记录交叉口进口引道上車辆运行情况,然后将调查的视频数据,通过电脑软件逐帧分析,记录车头时距。

(3)数据采集与处理

车头时距数据采集过程中难免会出现一些奇异数据,驾驶员驾驶水平不一、随意变道、注意力分配等都会影响车头时距,因此需要对调查的车头时距数据进行预处理,可以采用截尾取平均和正态分布法两种常用方法[5]进行奇异数据剔除。本文以地点编号为1的进口直行车道小车车头时距为例,用正态分布法对数据进行剔除,形成正态分布直方图,如图1所示,分析结果见表2。

从表2可以看出,通过正态分布法剔除异常数据后,剩余观测数为117个,均值2.35s,方差为0.22,通过数据处理可得地点编号为1的进口直行车道饱和流率S=1532pcu/h。

2.2 实际路口饱和流量测算分析

选择城市具有典型意义的信号交叉口进行饱和流量测算分析,这里特别要注意应选择流量较大的路口进行调查。路口选择要尽可能全面,类型要涵盖T型路口、十字路口、X型路口等几种常见路口,然后从车道功能及与对向车流是否存在干扰情况进行分组。本文给出了6种车道功能下的标本选择类型建议,如表3所示。

(1)实地观测法。采用摄像记录法对车头时距进行调查,主要确定调查时间、数据样本量,及剔除异常数据。

(2)基本饱和流率法。《城市道路交叉口规划规范》(GB50647-2011)中给出了基本饱和流率的参考取值范围,而不是准确的参考值。在进行饱和流量测算时,应将饱和流量在参考范围内进行调整,找到更贴近城市交通实际情况的基本饱和流率值。

(3)饱和流率修正系数法。饱和流率校正包括车道宽度校正、大车校正、坡度校正等。由于校正系数太多,计算复杂,需要对所有的校正系数进行对比分析,找出起关键作用的系数。在不同的国家、地区和城市,关键校正系数往往是不一样的,因此有必要找出适合城市实际情况的关键修正系数。

2.3 饱和流量测算方法对比分析

对样本交叉口进口车道分别采用三种饱和流率方法进行测算,会得到不同类型不同干扰情况下的车道饱和流率值。将基本流率法和饱和流率修正系数法估算的结果与实测法的结果进行对比分析,找出更贴近于实测的估算方法,最终形成适合城市交通情况的饱和流率估算方法。

3 结论

本文通过对交叉口饱和流率调查方法进行对比分析,设计出了一个低成本、高准确度的调查方法,该方法能为城市交叉口饱和流率的确定提供数据参考,为混合交通条件下交叉口通行能力的计算和信号配时方案的设计提供依据。未来将考虑选择实际的交叉口进行数据的采集与分析,以验证方法的有效性。

参考文献:

[1]吴兵,李晔.交通管理与控制[M].北京:人民交通出版社,2011.

[2]聂磊,马万经.基于车道等饱和度的交叉口车道功能优化模型[J].同济大学学报(自然科学版),2020,48(01):42-50.

[3]李瑞敏,章立辉.城市交通信号控制[M].北京:清华大学出版社,2019.

[4]中华人民共和国住房和城乡建设部.城市道路交叉口规划规范:GB50647-2011[S].北京:中国计划出版社,2011.

[5]陈俊.城市道路交通流非均衡运行特性及时空资源协同控制方法[M].北京:人民交通出版社,2014.

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