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《華東交通大學學報》2016年第6期

摘要：

在高速公路交通流規律的研究中考慮荷載特性，對完善交通流理論有重要意義。以某雙向八車道高速公路的實測動態稱重數據為基礎，從宏微觀角度分別對交通流變量及其關系進行分析總結，探討考慮荷載特性的交通流規律。結果表明，95%置信區間內，微觀上，多軸車車頭時距服從同一分布，多軸車與二軸車車頭時距服從不同分布；宏觀上，平均荷載與自由流車速存在明顯的線性關系。由此可以認為自由流狀態下，多軸車之間的交通流運行特點較接近，而與二軸車有顯著差異性；平均荷載是自由流車速的重要影響因素之一，隨著平均荷載減小，自由流車速線性增大。

關鍵詞：

動態稱重；荷載特性；交通流變量；交通流規律

荷載特性是交通流的重要屬性，是影響道路服務水平和交通流運行情況的關鍵因素[1]。尤其在道路交通管理中，荷載特性的影響不容忽視。現階段的交通流理論研究大多集中于對總體交通流規律的統計及應用，較少關注荷載特性對交通流規律的影響[2-4]。利用動態稱重數據可以對高速公路進行考慮荷載特性的交通流規律研究[5－6]。微觀上，按荷載特性劃分車型，繼而可以研究不同車型的微觀交通流運行特點；宏觀上，荷載特性由一定時間間隔內的平均荷載和超載率來表征，可以探討宏觀荷載特性對應的交通流規律。對高速公路進行考慮荷載特性的交通流規律研究不僅可以完善交通流理論研究，而且可以為交通流仿真及高速公路管理提供參考，具有重要意義[7－10]。

1研究方法

1.1車型劃分及其限載標準

根據我國公路管理的限載規定并參閱相關文獻，以軸數為標準將車輛劃分為5類車型[11]。這種車型劃分方法可以很好地表達車輛的荷載特性，各類車型限載值如表1所示。

1.2交通數據處理方法

在數據使用之前，首先利用數據修補技術對交通數據的異常或缺失部分進行預處理[12-14]。對微觀交通的研究從個體車輛的交通要素入手繪制概率分布圖，對荷載要素、車頭時距、車速分別按車型劃分標準、每2s、每10km•h-1聚合為一類進行頻數統計與頻率計算。通過車速-車頭時距關系模型來表現微觀交通流規律，具體的處理方法是將微觀車輛按車速每10km•h-1聚合為一類，然后取每類車速區間段內的車頭時距中位值進行擬合。為了獲取較為可靠的宏觀交通數據，將數據聚合為5min時間間隔內的平均荷載、超載率、空間平均車速、交通量等交通流變量，并總結其要素間的關系規律。其中，超載率為5min時間間隔內超載車車輛數與總車輛數之比值。空間平均車速指的是5min時間間隔內通過檢測截面的所有車輛的平均車速，計算方法如式（1）。V=nni=1Σ1Vi（1）式中：n為5min時間間隔內所有車輛數；Vi為5min時間間隔內第i輛通過車輛的車速；V為5min時間間隔內的空間平均車速。美國通行能力手冊中對交通量-車速關系的研究發現在相當大的流量范圍內，速度的變化比較小，這種趨向持續到約1600Veh•h-1處[15]。低流量情況下，對車速的研究需要考慮交通流荷載特性、交通特性的影響。介于數據量大而離散，對平均荷載、超載率、交通量分別按每0.5t、每0.1、每500Veh•h-1聚合為一類進行車速統計與擬合，從而獲得平均荷載與車速、超載率與車速、交通量與車速的關系規律。繼而選取平均荷載、超載率、交通量中兩個或多個變量進行多元回歸，根據擬合優度確定車速與交通流荷載特性、交通特性的關系規律。

1.3研究對象

描述選取某高速公路雙向八車道的WIM設備測得的車流數據。數據獲得于2013年7—10月，共47天，1875512輛車，東行共計934550輛車，西行共計940962輛車。其車道分布及WIM設備布置情況如圖1所示。

2考慮荷載特性的交通分析

對交通流變量的分析和交通規律的總結，主要從荷載特性、車頭時距、車速相關方面3個角度進行研究。

2.1荷載特性

車型分類統計如表2所示，二軸車車輛數占所有車車輛數的比例為89.9%，三軸車、四軸車、五軸車、六軸及以上車車輛數占所有車車輛數的比例為2.1%，2.9%，0.7%，4.5%。對5min間隔內的平均荷載情況進行統計，69.6%的車輛平均荷載低于10t，23.8%的車輛平均荷載介于10~20t，只有6.6%的車輛平均荷載高于20t。對5min間隔內的超載率情況進行統計，超載率通常低于15%。56.0%的超載率低于0.05，26.6%的超載率介于0.05~0.1間，9.1%的超載率介于0.1~0.15間，4.5%的超載率介于0.15~0.2間，只有3.8%的超載率高于0.2。

2.2車頭時距

圖2給出了各類車型的車頭時距分布，經KS檢驗分析表明在5%的置信區間內，多軸（三軸車及以上）車車頭時距服從同一分布，多軸車與二軸車車頭時距服從不同分布；二軸車車頭時距較為集中，有69.4%的概率分布在0~14s；多軸車車頭時距則較為離散，車頭時距隨軸數增加而增加。微觀上的車速-車頭時距關系圖可以較好地表達各類車型的交通特性，從而發現不同車型的交通運行規律特點。鑒于微觀車輛交通流離散性較大，將微觀車輛車速每10km•h-1聚合為一類，取每類車速區間段內的車頭時距中位值為車頭時距表征值。對各類車型車頭時距最小值進行統計，并對車速-車頭時距關系進行二次函數擬合。由圖3可以發現，多軸車車速-車頭時距曲線分布較集中；同一車速下，軸數越多的車輛車頭時距通常越大。表3給出了車速車頭時距之間的函數關系。不同車型分別服從不同的車速-車頭時距關系。利用最小二乘法原理檢驗表明車速-車頭時距具有良好的二次函數關系。二軸車車速108km•h-1時車頭時距為7.4s達到最小值，三軸車車速105km•h-1時車頭時距為11.3s達到最小值，四軸車車速105km•h-1時車頭時距為10.9s達到最小值，五軸車車速102km•h-1時車頭時距為13.8s達到最小值，六軸及以上車車速105km•h-1時車頭時距為14.8s達到最小值。可以發現各類車型車頭時距在車速約105km•h-1時達到最小值，多軸車最小車頭時距值明顯大于二軸車。

2.3車速

對各類車型的車速分布按每10km•h-1聚合為一類進行頻數統計與頻率計算并進行正態分布擬合，擬合效果良好。由圖4、表4可知，二軸車車速通常處于65~115km•h-1區間段，多軸（三軸車及以上）車車速通常處于55~95km•h-1區間段；二軸車車速均值94.4km•h-1，標準差13.5，大于多軸車的車速及標準差，說明二軸車運行車速通常比多軸車快且車速最為離散；四軸車車速服從均值76.1km•h-1標準差9.7的正態分布，六軸及以上車車速服從均值76.0km•h-1標準差9.2的正態分布，四軸車與六軸及以上車車速概率分布情況接近。某高速數據為交通量低于1000Veh•h-1的自由流數據，宏觀數據涵蓋5min時間間隔內交通流的平均荷載、超載率、交通量、車速等變量。對平均荷載與車速、超載率與車速、交通量與車速分別進行單因素回歸分析，對平均荷載、超載率分別按每0.5t、每0.1聚合為一類進行車速平均值的統計與擬合。由表5、圖5所示，在平均荷載小于35t，超載率小于0.7的情況下，車速隨平均荷載與超載率增加指數減小。利用SPSS相關性分析發現平均荷載與超載率相關性0.6587且呈現較強的共線性關系。對13536組宏觀數據中平均荷載、超載率等多個變量進行多元線性回歸調試。交通流車速V與平均荷載W滿足擬合優度為0.764的V=94.461-0.001W函數關系。可以認為平均荷載是交通流車速的主要決定因素，交通量低于1000veh•h-1的自由流狀態下，平均荷載越小，交通流車速越大；反之，交通流車速越小。

3結語

根據某交通量低于1000veh•h-1的雙向八車道高速公路WIM數據，統計了荷載特性及交通流變量情況，重點進行了荷載特性影響下的高速公路交通流規律分析，可以得到以下結論：

1）多軸車車頭時距服從同一分布，多軸車與二軸車車頭時距服從不同分布。由此可以認為，多軸車的運行特點接近且與二軸車有明顯區分。

2）平均荷載是自由流車速的重要影響因素之一，隨著平均荷載減小，自由流車速增大；反之，自由流車速減小。荷載特性影響交通特性，關注交通流變量隨荷載情況的變化趨勢，總結交通流規律可以為考慮荷載的交通風險分析提供理論支撐[16-17]。鑒于本文采用的數據為四車道高速公路數據且多為自由流數據的影響，通過平均車速表達交通量-車速關系，對擁擠交通流狀態下的分析有待進一步深入。

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作者:王穎 何青俊 涂輝招 阮欣 單位:同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室 同濟大學土木工程學院