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初识城市道路交通流——以一天交通量为例

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认识城市交通系统的基本特性是解决或缓解城市交通问题的基础。本文以沈阳市一个工作日的交通流数据为例带领大家初步认识一下城市交通流情况。

关键词:交通量;高峰小时


时间相似性

已有研究显示,城市居民出行模式较为稳定,各项出行活动在时间分布上具有一定的规律性,因而不同日期的交通流状况具有较强的相关性。本节以随机选取的十字交叉口及路段(交叉口西进口道,双向八车道)连续一周2014.07.29-2014.08.04)流量为例,分别说明城市路网中交叉口元素和道路元素功能特性发挥的时间相似性

交叉口一周流量.png路段一周流量.png

图1 典型路网元素一周流量(a)交叉口;(b)道路

  最终选用交通需求最大的2014年8月1日数据进行下文分析。对所有数据进行预处理和质量控制,经统计,当天可输出数据的交叉口有318个,其中所有车道皆可正常输出数据的交叉口有63个;可正常输出完整数据的单向路段521个,双向检测器皆完好的路段共64个。


交叉口分析

  该城市全天高峰小时主要集中在早高峰(07:00-09:15)和晚高峰(16:15-18:15)。两者的高峰小时频数之和占所有高峰小时的比例为82.22%;且全天最大流量集中在早高峰,早晚高峰的频数之比为3.18:1。早高峰占全天比例为62.54%,其高峰小时流量占全天流量的比例均值为0.0844。经过出行量统计,在当前交通需求下早高峰的出行量大于晚高峰,其中各交叉口的早高峰平均交通量为40956 veh/h,晚高峰的平均交通量为33989 veh/h。城市居民的通勤行为决定了这一现象,居民晚间下班后更加灵活的出行目的地和路径对道路造成的交通压力较早上更少。因此,灵活的工作时间和地点是减少路段车辆、缓解道路拥堵的有效举措。

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2 沈阳市交叉口全天高峰小时分布及流量关系

  早晚高峰的情况与全天类似。本节从全天、早高峰、晚高峰三个维度分析了日流量与高峰小时流量之间的关系,发现了两者之间显著的相关性。作为常规交通调查项目,高峰小时流量可通过拟合公式或典型流量比的形式用来估计全天流量,分析城市路网中不同区域的交通负荷情况。对于交通检测器缺失或故障的部分路段或发展中城市具有一定的实践意义

  由图3不同交叉口集合中进口车道数与流量均值的关系可知,交叉口进口车道数与承载流量线性正相关。即一般地,交叉口高峰小时承载流量随着进口车道数的增加而增加。但不同集合的样本皆显示,每一类样本个体的最大承载能力在当交叉口进口车道数为14时达到最优,即存在城市路网中的交叉口进口车道数边际效应。此处边际效应是指其他投入固定不变时,连续地增加进口车道,所增加的通行能力非常有限。这说明,当交叉口的进口车道数达到一定数量时,车道数的继续增加,其服务的交通量并没有明显增加,甚至在有限样本下服务交通量会出现减少的情况,即车道资源在很大程度上存在浪费现象,交通效益并不明显。鉴于进口车道数为15时所通过的流量仍较大,也可将其计入。

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图 3 交叉口进口车道数与承载流量关系
a)交叉口整体;(b)完备检测器交叉口集合;
c)检测器90%完好率交叉口;(d)检测器80%完好率交叉口

路段分析

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图4 沈阳市不同车道数量的道路实际服务交通量情况

  将相同车道数的路段按全天总流量升序排列,见图4a)主图。尽管路段日均流量随着车道数呈线性增长,如图4b)所示;但相同车道数下日总流量极差却呈现先逐渐扩大后减小的趋势。这说明:虽然具有相同的道路结构,但不同道路发挥的实际交通功能却是有较大差异的。这为交通控制策略精细化设计及交通资源进一步优化提供了可能。

  根据不同车道数的实际路段数及日均流量的乘积获取每种道路类型的实际服务交通总量,绘制图4a)副图所示的日总流量累积概率曲线。结果显示:城市中的交通流集中在一小部分道路上;占路段总数约66%的中小型道路只承担约38%的流量,占路段总数约34%的大中型道路承担约62%的流量。与交叉口类似,道路的高峰小时流量与日流量之间具有显著的相关性见图5。

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图5 沈阳市道路高峰小时流量与日流量的关系

  对于具有完整双向流量数据的64条道路,上下行流量之间的相关性显著。对高峰小时流量而言,相关系数为0.7938;对于日流量,相关系数为0.7845。以某段道路为例,作为该城市贯通南北的重要干线,青年大街某段两个方向的流量均较大且比较接近,分别为54639 veh/d、53714 veh/d;流向比在0.8-1.2之间,均值为1.01,两方向流量相对均衡,如图6所示。上行车道1-4由内向外依次分布,进口道处禁止左转,其中车道1-3为直行车道,4为直右车道。由车道流量分布图可知,中间2、3车道通行车辆较多,均为约15000 veh/d。两侧1、4车道流量相对较小,分别为13740 veh/d、10685 veh/d。

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6   青年大街某段流量方向分布及上行车道分布
      本文研究成果的引用格式为:
Shiguang Wang, Dexin Yu, Xiaogang Ma, et al. Analyzing urban traffic demand distribution and the correlation between traffic flow and thebuilt environment based on detector data and POIs [J]. European Transport Research Review. 2018: 1-17.
      论文下载地址:
https://doi.org/10.1186/s12544-018-0325-5