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1.1.2研究意义
我国是一个人口众多的发展中国家。
自1991年以来,我国的经济发展速度持续超过10%,而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。
汽车产量增大,人民的购买力上升,人民的配车率提高,私人小汽车的数量快速增长,城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况,导致了城市尤其是大城市严峻的交通拥挤问题。
因此,此次研究的目的就是通过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据,在交通拥挤识别体系下,计算出有效的道路实时动态交通信息,根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。
1.2国内外研究现状
1.2.1拥挤识别研究现状
到目前为止,国内外对很多学者研究开发了许多的ACI算法。
加利福尼亚算法。
通过比较邻近检测站之间的交通参数数据,对可能存在的突发交通事件进行判别,由此确定交通拥挤的发生。
此算法于1965-1970年间,由加利福尼亚洲运输部开发。
McMaster算法。
该算法由Persaudetal(1990)根据突变理论开发出来。
它使用大量的拥挤和非拥挤交通状态下的流量-占有率历史数据,开发一个流量-占有率分布关系模板,通过将观测数据之间的关系与模板进行两次比较,判断是否发生了交通拥挤以及发生的是偶发性拥挤还是常发性拥挤。
1974年Cook开发了一种双指数平滑算法。
这种方法通过将原有交通数据去除短期的交通干扰(如随机波动、交通脉冲和压缩波)后的处理数据与预定的闽值进行比较,判断是否有拥挤发生。
1982年Ahmad和cook提出了一种基于占有率时间序列分析方法的交通拥挤识别算法。
在这种算法中,利用一个时间序列模型对一个检测站点过去几个时间间隔中占有率的变化趋势进行拟合,并通过此模型预测出下一个时间间隔占有率的范围,如果实测数据出现明显的偏差或者偏离预测平均值程度太大,此算法就会判定发生交通拥挤。
1.2.2解决拥挤措施成功案例
(1)国内成功案例
1998年广州市进行了广州市城市交通需求管理的研究。
同时,也介绍了需求管理策略,这一策略的核心是利用需要与价格之间的敏感关系进行的调整拥挤程度的策略。
自20世纪70年代以来,香港出台了一系列措施,如车辆驾驶员发照制度、大幅度提高小汽车税率、建立比较完善的交通影响评估制度以及1997年开始的电子道路收费系统,最终使香港成为世界上用地紧张但交通最畅通的城市之一。
科技部在“十五”期间确定的10个示范城市,包括北京、上海、杭州等,在示范工程建设过程中,几乎都将交通综合信息平台的研究开发作为示范工程的重要组成部分。
目前各个城市都取得了一定的进展,部分城市开始进入实施阶段,也先后提出了ITMS的发展规划,并进行了不同程度的开发和研究。
(2)国外解决交通拥挤的措施
新加坡的拥车证和收费制度
在新加坡买车之前,须向政府投标买一张“拥车证”,没有拥车证不准注册登记领取牌照,政府通过控制拥车证的数量和价格来控制车辆的数量。
早在1975年,新加坡政府就对中央商务区实施使用收费制度,凡在7:
30~18:
30之间驶入该区的汽车都要购买执照证,以减少中央商务区的交通流量,缓解交通压力。
美国的综合交通需求管理政策
通过车辆配额限制、车辆许可制度、车辆标准限制、经济调控限制等方法来控制车辆总需求量;
通过交通管理限制、车辆行驶限制、车辆停车限制、经济调控限制等方法来控制交通流量。
荷兰政府的ABC政策
目的是通过合理的土地利用,促进出行者利用大运量公共交通工具,从而避免小汽车交通量的增加。
日本的单向通行政策
日本政府为了解决城市交通拥挤,早在20世纪60年代就引入了单向通行政策,并根据早晚高峰来变动道路中央分隔线,满足交通量大的方向的通行。
(3)存在的问题
国内对交通拥挤自动识别的研究比较晚,相关理论、方法和关键技术的研究进展缓慢,多是借鉴国外的经验。
合理的交通拥挤解决方法必然是基于本国的社会、经济和地域背景而得出的,国外的政策不能直接应用到我国的实际建设之中,所以我们需要研究、分析它们的合理性,综合借鉴自身国情,提出比较完善的有实际意义的措施。
1.2.3论文的研究内容和结构
研究内容
(1)综合数学、运筹学、系统动力学等学科知识,通过问卷调查、实地了解等调查方式,了解南京市主要路段交通拥挤基本情况,认真学习交通拥挤识别系统对于缓解交通拥挤的作用;
(2)深入探索各种交通拥挤识别模型,阐述拥挤发生时,交通流的基本特性以及在拥挤发生前识别系统对其的预测作用;
(3)参考国内外先进的交通拥挤识别研究,结合南京市具体情况,对南京市城区主要道路的城市交通网络提出交通拥挤分类识别的理论方法;
(4)城市交通流控制与诱导系统的实现可适应主要路段实时多变的交通状况,而实时、准确的交通流量预测正是这些系统实现的前提及关键;
(5)运用Pipes-Munjal方法判定主要路段的拥挤度,结合路段实际情况,探索该方法的实际效用。
第二章城市道路交通状态评价指标体系
2.1城市道路状态指标基本分析
交通拥挤之所以称为全世界大中城市所而临的共同问题,其本质是因为在道路系统中存在着低通行能力的道路组成部分,即交通瓶颈。
当瓶颈上游的交通量大于瓶颈处的通行能力时,拥挤不可避免。
同时交通量在时间_l几和空问上分布又存在着不均匀性,交通事故也是时常发生,这些都造成了城市道路频繁的发生交通拥挤,根据宏观交通流和微观交通流发生运行故障的本质不同,可以将交通拥挤分为常发性交通拥挤和偶发性交通拥挤。
2.1.1交通拥挤的含义及分类
交通拥挤是指交通需求超过道路的交通容量时,超过部分的交通量滞留在道路上的交通现象。
它是某一时空交通供给难以满足交通需求所产生的交通滞留现象,是基于出行者主观感受做出的描述和判断,与出行个体基于不同出行目的的心理承受能力相关。
交通拥挤通常分为两种类型,由于过大的交通需求造成道路设施超载所引起的交通拥挤,例如上下班高峰时刻所发生的拥挤现象。
另一种是由于道路上的随机事件所引起的延误和危险构成的交通拥挤,如交通事故、车辆停驻、恶劣的天气。
此外,根据拥挤形成的先后次序,可以将交通拥挤分为初始交通拥挤和后续交通拥挤。
初始交通拥挤是指在一个道路瓶颈处首先产生的交通拥挤。
后续交通拥挤是指由初始交通拥挤的回流和蔓延而形成的交通拥挤。
2.1.2交通流特性及交通拥挤判别的基本参数
交通流特性可用交通量、车速和交通密度三个参数予以描述。
速度和密度反应交通流从路上获得的服务质量,交通量可量度车流的数量和对交通工程设施的需要情况。
三参数之间的关系式可表示为:
f=
这一关系式可视为一个三维空间中的一条空间曲线,称为交通流模型曲线图,图3一1。
为了研究方便,通常以图3一2所示的二维正交投影来表示它们两两之间的关系。
Q=
交通流参数f-k、v-k、f-v正交投影图
交通流是整体的、宏观的概念,通过对大狱观测数据的分析,发现交通流具有一定的特征性倾向,为此提出了交通流特性的概念。
交通流特性是用来描述和反映交通流特性的物理量,称为交通流参数,是交通流运行状态的定性、定量特征。
交通流参数分为宏观参数和微观参数,宏观参数用于描述交通流作为一个整体表现出来的运行状态特性,主要包括交通量、速度、交通密度、占有率、排队长度;
微观参数用于描述交通流中彼此相关的车辆之问的运行状态特性,包括车头时距和车头间距。
2.1.2.1交通量
交通量又称流量,是指单位时间内,通过道路指定地点或断面的车辆数。
交通量不是一个静止不变的量,具有随时间和空间变化而变化的特征。
度量城市交通特性的一种方法是在道路系统内一系列的位置上观察交通量在时间和空间上的变化规律,并绘出交通流等值图。
当交通量超过某一水平时,就认为发生拥挤。
然而,这种判断存在的问题是同一流量水平可以对应两种截然不同的交通状态,因此这种参数应该与其它方法相结合,而不是单独使用。
2.1.2.2速度
速度是描述交通流状态的第二个基本参数,其含义是车辆在单位时间内通过的距离。
从微观上看,每个车辆都有瞬时速度和在特定时间段内的平均行驶速度和平均行程速度。
从宏观来看,交通流的平均速度有在特定地点的时间平均速度(平均地点速度)和在特定路段上的区间平均速度(平均行程速度)之分。
前者体现了交通流在特定观测地点处的运行状
况,后者体现了交通流在特定路段空间上的运行状况,当这两种速度值明显低于正常值时,表明观测地或观测路段的交通处于拥挤状态。
2.1.2.3交通流密度
交通流密度是指在某一瞬间,单位道路长度上存在的车辆数,即
K=N/L
式中:
K为交通密度(辆/km·
车道),N为车辆数(辆),L为观测路段长度(km)。
在通常情况下,交通流量大,交通密度也大。
但当道路交通十分拥挤、车流处于停滞状态时,交通流量近似等于零,而此时的交通密度却接近于最大值。
因此,单纯使用交通流量指标难以表示交通流的实际状态,而采用交通密度指标能够做出较好的评价。
尽管交通密度能够直观地表明交通状态的性质,但由于数据的采集难度大,这个参数的实际应用是很有限的。
2.1.2.4占有率
车道占有率包括时间占有率和空间占有率两种。
在道路的一定路段上,车辆总长度与路段总长度之比称为空间占有率,通常以百分数表示。
空间占有率直接反映了交通密度的高低,但更能表明道路被实际占用的情况。
与交通密度相似,由于这个交通参数数据的改接获取存在较大的难度,因此实际上一般不被采用。
时间占有率是指在一定的观测时间T内,交通检测器被车辆占用的时间总和与观测时间长度的比值,计算公式为:
Occupy=
/T
occopy为时问l片有率,
为第i辆车占用检测器的时间(s),T为观测时间段的长度(S)。
时间占有率的大小能够体现交通运行的状态。
在交通流量较小的情况下,单位时间内通过检测器的车辆数较小,而且由于车速较高,导致时间占有率比较低。
随着交通量的增加,单位时间内通过检测器的车辆数增加,而且车速有所降低,因此检测器被车辆占用的时间增加,时间占有率显著增加。
当出现交通拥挤时,通过检测器的交通量虽然可能会有所降低,但由于车速明显下降而使得时间占有率仍然处于较高的水平。
2.1.3基于交通流参数的交通拥挤关系分析
交通检测装置可以方便的得到流量、速度、占有率这些表征宏观交通状态的物理参数。
描述这三者之间的关系的模型有多种,其中最典型的是格林希尔茨根据观测数据的分析结果所提出的v-K线性关系模型V=a-
,并推导出了如下关系式:
V=
(1-k/
)
(v-
/
(k-
其中:
K为车流密度,V为行车速度,f为交通流量,
为畅行速度,
为堵塞密度。
格林希尔茨给出的速度和流量之间的关系符合抛物线模型,如图,其中,
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