譚景元，鐘添翼，閆建華，蔡曉禹

(1.重慶市市政設計研究院, 重慶 400020；2.重慶市公安局交通巡邏警察總隊，重慶 400055；3.重慶交通大學交通運輸學院，重慶 400074)

山地城市干線的不均衡性對交通管控提出了新要求，單一固定的管控方法難以滿足日益增長的交通需求。交通控制子區(qū)作為協(xié)調控制的重要單元，是指在對路網(wǎng)進行協(xié)調管控時，將交通特征相似的相鄰節(jié)點或路段劃分為同一控制區(qū)域，將交通特征差異性較大的節(jié)點或路段劃分為不同的控制區(qū)域，以此將路網(wǎng)分為多個控制區(qū)域，針對不同控制區(qū)域實行適合該控制區(qū)域交通特性的管控方案，交通控制子區(qū)劃分結果將直接影響管控方式及其實施效果。

Walinchus[1]首先提出交通控制子區(qū)的概念，建議將行政區(qū)劃、路網(wǎng)條件、交通流特性等影響因素作為交通控制子區(qū)的劃分依據(jù)。目前，交通控制子區(qū)研究集中在靜態(tài)交通控制子區(qū)劃分和動態(tài)交通控制子區(qū)劃分方法。本文通過總結靜態(tài)劃分方法和動態(tài)劃分方法領域中關聯(lián)度指標計算與子區(qū)劃分算法部分，分析山地城市干線多維不均衡性，提出相應算法思路和關鍵技術，并結合交通領域相關研究前沿，對未來交通控制子區(qū)劃分方法領域發(fā)展方向進行展望。

1 現(xiàn)有交通控制子區(qū)劃分方法

1.1 靜態(tài)交通控制子區(qū)劃分方法

靜態(tài)交通控制子區(qū)劃分研究主要通過分析不同影響因素，如道路幾何條件、歷史交通流參數(shù)等，對交通子區(qū)進行劃分，當子區(qū)劃分方案確定后，原則上不再進行改動。TRANSYT(定時式脫機操作交通信號控制系統(tǒng))[2]與Robertson模型[3]是典型的運用靜態(tài)子區(qū)劃分方法的控制系統(tǒng)，結合路網(wǎng)條件、交通流量、信號控制方案等影響因素，實現(xiàn)了對控制子區(qū)最原始的靜態(tài)劃分。Stockfisch[4]提出了典型靜態(tài)交通控制子區(qū)影響因素，包括交叉口間距、交通流特性、交通流離散程度和信號方案等。

Whitson等[5]和Chang[6]以及Synchro軟件內的協(xié)調系數(shù)[7]明確了控制子區(qū)劃分算法模型中關聯(lián)度計算指標以及交叉口間合并閾值等關鍵技術，進一步量化了路網(wǎng)條件、交通流特征、信號控制方案等影響因素對子區(qū)劃分的影響。靜態(tài)控制子區(qū)劃分方法大多依靠經(jīng)驗主觀確定各因素對控制子區(qū)劃分的影響程度。在前人研究基礎上，別一鳴等[8]總結并提出了交通控制子區(qū)劃分方法的3個重要原則：

(1)周期原則：交叉口信號周期差異性過大，一定程度上會影響交通狀態(tài)的差異。因此，同一個子區(qū)內的信號周期建議保持一致。

(2)距離原則：交叉口間距是影響車隊離散性的重要因素，故同一子區(qū)內相鄰交叉口距離不能過大，否則車輛過于離散。

(3)流量原則：相鄰交叉口間流量相似，表示交叉口交通狀態(tài)相似，同時存在緊密聯(lián)系，可以劃入同一控制子區(qū)。

1.2 動態(tài)交通控制子區(qū)劃分方法

1.2.1 關聯(lián)度指標計算

關聯(lián)度指標計算可以量化相鄰節(jié)點劃入同一交通控制子區(qū)的適宜程度，為子區(qū)劃分奠定基礎。Yagoda等[9]提出交叉口關聯(lián)度概念和計算方法，建議將關聯(lián)度>0.5的交叉口劃為同一控制子區(qū)進行協(xié)調控制。Chang[10]充分考慮道路交通狀態(tài)時變性和交通流離散性等動態(tài)交通因素，以交叉口合并閾值0.35，建立了交叉口關聯(lián)度模型，實現(xiàn)了動態(tài)交通控制子區(qū)劃分。Park[11]通過研究交叉口服務水平與各交叉口間的交通流量關系，提出了基于分布式車路協(xié)同的控制理論，并以分離閾值0和1，確定交叉口間的關聯(lián)度,該閾值由專家經(jīng)驗法得出。高云峰[12]以下游交叉口排隊長度為影響因素建立了最大流量與各路徑總流量比的路徑關聯(lián)度指標。馬萬經(jīng)等[13]綜合交叉口間距、信號相位、排隊和路徑流量的不均衡性，建立了路徑關聯(lián)度模型指標。楊曉光等[14]和盧凱[15]建立了基于綠信比優(yōu)化的相鄰交叉口關聯(lián)度計算模型，在提高過飽和路網(wǎng)通行能力的基礎上進行控制子區(qū)劃分。梁杰[16]和別一鳴等[8]結合國內交通狀況，基于車隊離散程度建立了量化模型，提出了分層控制子區(qū)劃分思想策略，并在考慮周期差異性條件下提升了交叉口關聯(lián)度計算精度，為交通控制子區(qū)劃分提供依據(jù)。

1.2.2 子區(qū)劃分算法

交通控制子區(qū)劃分算法是在計算得到交叉口關聯(lián)度的基礎上，將各個交叉口劃入不同控制子區(qū)。Moore等[17]提出了利用聚類方法，分析交叉口進口道流量比，進而劃分子區(qū)，該方法相比最初僅用交叉口關聯(lián)度劃分的方法更加全面。Lin[18]建立了交通控制子區(qū)影響因素的定量模型和基于搜索算法的控制子區(qū)方法，實現(xiàn)了交通控制子區(qū)的全動態(tài)劃分。Tian等[19]建立了基于啟發(fā)式算法的交通控制子區(qū)劃分方法，證明了3～5個交叉口組成1個協(xié)調控制子區(qū)時，協(xié)調控制效果最佳，實現(xiàn)了綠波帶寬最大化。莫漢康等[20]基于誘導條件提出了控制子區(qū)的自動劃分方法，基于距離、周期、流量三大劃分原則分別建立了控制子區(qū)自動劃分方法，提升了交通系統(tǒng)整體運行效率。李瑞敏等[21]基于協(xié)調程度系數(shù)對定周期的區(qū)域進行控制子區(qū)劃分。段后利等[22]提出了基于超圖模型的動態(tài)子區(qū)劃分方法，在保證控制子區(qū)劃分實時性的基礎上能夠有效對超大規(guī)模路網(wǎng)進行處理。陳寧寧[23]基于三大劃分原則，以協(xié)調控制為目標，提出了一種基于關聯(lián)度由大到小的路網(wǎng)搜索算法，建立了考慮交通流狀態(tài)變化和控制效果的子區(qū)劃分方法。盧凱等[24]采用遺傳算法和降維算法快速優(yōu)化控制子區(qū)，解決了在最優(yōu)方案計算中維數(shù)過高的問題，實現(xiàn)了交通協(xié)調控制子區(qū)的快速動態(tài)劃分。

1.3 現(xiàn)有研究評述

通過靜態(tài)控制子區(qū)劃分方法，可以簡單快速得到子區(qū)劃分方案，但由于對影響因素定量分析相對缺乏，難以量化影響因素對子區(qū)劃分的影響程度。道路交通狀態(tài)復雜多變，僅憑靜態(tài)子區(qū)劃分方法，難以獲得最佳的子區(qū)劃分方案。

動態(tài)控制子區(qū)劃分方法利用實時交通流數(shù)據(jù)，根據(jù)道路交通狀態(tài)的變化自動調整劃分方案，使協(xié)調控制區(qū)域始終保持著最佳的子區(qū)劃分狀態(tài)。當前研究成果多為關聯(lián)度指標計算與子區(qū)劃分算法，在一定程度上為交通管控提供了支持。

動態(tài)控制子區(qū)劃分中，關聯(lián)度模型算法在科學性、客觀性方面存在不足，過多依賴主觀性的關聯(lián)度閾值確定，缺少系統(tǒng)性理論支持，在實際交通問題中難以直接應用，亟須建立一種科學、客觀、精準的交通控制子區(qū)劃分方法。

2 山地城市干線多維不均衡性分析

2.1 道路標準條件

相較于平原城市地形平坦、規(guī)則，山地城市道路條件復雜多變，山川曲折，溝壑縱深，地形地貌均不規(guī)則。山地城市道路的修建受到復雜地形限制，城市往往被山水分隔，城市結構整體呈自由式組團分布，組團間聯(lián)系不暢，需要靠大量橋梁隧道相連，瓶頸路段和立交節(jié)點不均衡。

重慶典型干線機場路，作為城市快速路，承擔組團之間交通銜接，但由于地形條件等限制，道路標準不統(tǒng)一，干線車道標準不統(tǒng)一,造成路段瓶頸。山地城市道路瓶頸示意如圖1所示。在橋隧路段連接處，車道數(shù)不統(tǒng)一會導致通行能力不同，飽和流量存在差異。機場路全線長26 km，穿越多個城市組團，共有9處立交橋，間距較小的僅為1 km，間距較大的超過3 km，且立交橋等級不一，如人和立交橋為等級較高的全互通立交橋，石盤河立交橋等級較低。道路位置條件標準不統(tǒng)一，則要求協(xié)調管控之前必須進行子區(qū)劃分，劃分結果將影響管控方案實施效果。

圖1 山地城市道路瓶頸示意

2.2 交通運行狀態(tài)

山地城市干線的交通運行狀態(tài)在時空分布上存在較大差異性。機場路干線及沿線早高峰交通狀態(tài)時空分布如圖2所示。

(a)8：00

由圖2可知，早晚高峰交通狀態(tài)較擁堵，其余時間為緩行或者暢通；在道路條件較好、車道寬且車道數(shù)多、飽和度不高的路段，交通狀態(tài)通常為暢通；在立交匝道交織區(qū)及橋隧連接處等瓶頸路段，交通狀態(tài)通常呈現(xiàn)為擁堵；通常狀況下，城市道路交通狀態(tài)呈現(xiàn)為緩行。不同的交通狀態(tài)應對應不同的管控措施，暢通狀態(tài)，通常不會采取管控措施，多以情報板發(fā)布警示信息為主；緩行狀態(tài)，通常進行誘導防止擁堵；擁堵狀態(tài)，根據(jù)實際需要采用外圍路網(wǎng)協(xié)調管控等方案。山地城市干線的交通狀態(tài)分布通常較為復雜，且交通事故、施工占道等突發(fā)性因素會改變交通狀態(tài)，單一固定的管控方式已不適合當前需求，交通現(xiàn)狀對交通控制子區(qū)劃分提出了更高要求。

2.3 出行需求分布

山地城市干線全線的交通出行需求并不均衡，城市地形和發(fā)展原因會導致某些區(qū)域、路段、節(jié)點承擔大量交通出行需求。以重慶市內環(huán)快速路與學府大道相交的四公里立交橋為例，主城區(qū)由南向北交通出行必須途經(jīng)四公里立交橋，此處承擔南岸區(qū)、巴南區(qū)、九龍坡區(qū)由南向北方向的交通需求，導致四公里立交橋及周邊的交通量巨大，常年處于擁堵狀態(tài)，而內環(huán)快速路與學府大道其他路段，出行路徑可替代，交通狀態(tài)運行良好。

2.4 管控要求

山地城市干線全線重要程度存在差異，重要程度決定著管控要求。從人和立交橋至金渝立交橋方向，由于承載大量交通需求，機場路的重要程度和管控需求較高，某些路段管控需求相對較低。同時城市干線承擔著警保衛(wèi)等特殊任務，不同位置的管控措施也不相同。

相較于平原城市，山地城市的交通環(huán)境更為復雜，道路開口數(shù)量較多，通勤干線數(shù)量較少，橋隧瓶頸流量沖擊性較大，交通控制子區(qū)劃分難度將更大。因此，更加高效、精細化的交通協(xié)同管控十分必要。

3 面向實時調控的干線子區(qū)劃分關鍵技術分析

以緩解山地城市實際交通問題為出發(fā)點，綜合考慮山地城市地形地貌、交通特性，面向實時調控進行干線交通控制子區(qū)劃分，即建立一套根據(jù)干線交通狀態(tài)自動將干線劃分為最適宜管控的若干控制子區(qū)的方法。技術路線如圖3所示，主要分為數(shù)據(jù)庫構建、節(jié)點關聯(lián)度建模、干線子區(qū)劃分和模型優(yōu)化4個部分。

圖3 技術路線

3.1 數(shù)據(jù)庫構建

構建完備的數(shù)據(jù)庫是后續(xù)開展節(jié)點關聯(lián)度建模和干線子區(qū)劃分的基礎。數(shù)據(jù)庫由交通靜態(tài)數(shù)據(jù)和交通動態(tài)數(shù)據(jù)構成，交通靜態(tài)數(shù)據(jù)主要描述干線道路結構，是干線道路結構組成的關鍵因素，同時對相鄰節(jié)點間關聯(lián)度產(chǎn)生重要影響，主要包含相鄰立交節(jié)點間距、立交節(jié)點等級、路段車道數(shù)、車道寬度等；交通動態(tài)數(shù)據(jù)主要表征干線交通流特性，主要包含流量、速度、排隊長度、行程時間、通行能力等。將上述數(shù)據(jù)清洗后，采用多源數(shù)據(jù)融合處理，包括不同數(shù)據(jù)格式的歸一化、數(shù)據(jù)清洗篩選等，得到適用子區(qū)劃分的交通參數(shù)，為后續(xù)研究工作奠定基礎。

3.2 節(jié)點關聯(lián)度建模

交通控制子區(qū)劃分最終為協(xié)調管控服務，可以用干線路段、立交節(jié)點是否需要進行協(xié)調管控，來表示將其劃入同一子區(qū)的必要程度，利用協(xié)調系數(shù)(coordinatability factor, CF)表示相鄰節(jié)點間需要進行協(xié)調控制的必要程度[21]。CF值越大，表示節(jié)點越有必要進行協(xié)調控制，即越需要將相鄰節(jié)點劃入同一個交通控制子區(qū)；CF值越小，則表示沒有越必要進行協(xié)調控制。考慮到山地城市道路標準條件、交通運行狀態(tài)、出行需求分布和管控需求在整條干線上的不均衡性，本試驗選取距離d、交通流量q、交通流構成o共3個影響因子，其影響系數(shù)分別為距離影響系數(shù)DF、交通流量影響系數(shù)QF和交通流構成影響系數(shù)OF，基于多影響因素權重法計算協(xié)調系數(shù)。

3.2.1 距離影響系數(shù)(DF)

山地城市干線存在多維不均衡性，相鄰立交節(jié)點間距差異性突出，節(jié)點間距對協(xié)調控制影響顯著，相鄰節(jié)點間距小，一般認為節(jié)點間關聯(lián)度大，需要進行協(xié)調控制，將其劃入同一子區(qū)的必要性大；相鄰節(jié)點間距大，車輛離散性會隨之增大，導致車輛交通特征不穩(wěn)定，協(xié)調控制必要性也較小。

利用距離影響系數(shù)DF表征節(jié)點間距對干線協(xié)調控制必要性的影響，計算公式見式(1)。

(1)

式中，d為相鄰節(jié)點間距，m；dmin為最小關聯(lián)間距，m，相鄰節(jié)點間距小于最小關聯(lián)間距時，距離影響系數(shù)DF為1，則相鄰節(jié)點間進行協(xié)調控制必要性大，需要劃入同一個交通控制子區(qū)；dmax為最大關聯(lián)間距，m，相鄰節(jié)點間距大于最大關聯(lián)間距時，則距離影響系數(shù)DF為0，相鄰節(jié)點間沒必要進行協(xié)調控制，不需要劃入同一個交通控制子區(qū)。

3.2.2 交通流量影響系數(shù)(QF)

山地城市干線主線承載交通流量較大，且差異性較小，但相交道路等級不一樣，包括高速公路、快速路、主干路和次干路等，相交道路流量對干線流量存在沖擊，流量越大，沖擊越強。外部干擾較小時，干線適合進行協(xié)調控制；外部干擾較大時，干線協(xié)調控制必要性反而較低。利用交通流量影響系數(shù)QF表征相交道路流量對干線協(xié)調控制的必要性，計算公式見式(2)。

(2)

式中，q為相交道路流量，pcu/h；qmin為最小干擾流量，pcu/h，相交道路流量小于最小干擾流量時，則交通流量影響系數(shù)QF為1，節(jié)點進行協(xié)調控制必要性大；qmax為最大干擾流量，pcu/h，相交道路流量大于最大干擾流量時，則距離影響系數(shù)DF為0，相鄰節(jié)點間沒必要進行協(xié)調控制。

3.2.3 交通流構成影響系數(shù)(OF)

交通流構成影響系數(shù)OF表示通過連續(xù)節(jié)點車隊中，非直行車輛數(shù)所占比例。直行通過下游節(jié)點的車輛數(shù)所占直行通過相鄰上游節(jié)點車輛數(shù)的比例o表示協(xié)調控制的必要性，同時在一定程度上反映了干線車隊的離散性，用交通流構成影響系數(shù)OF表示，計算公式見式(3)。

OF=1-o

(3)

式中，OF值越大，則表示干線協(xié)調控制的必要性越大，反之則必要性越小。

3.3 子區(qū)劃分算法

利用多影響因素權重的計算方法，計算協(xié)調系數(shù)CF，計算公式見式(4)。

CF=α·DF+β·QF+γ·OF

(4)

式中，α、β、γ分別為DF、QF、OF的影響權重，根據(jù)實際路網(wǎng)情況而定。交通控制子區(qū)劃分方案如表1所示。

表1 交通控制子區(qū)劃分方案

注：某個影響系數(shù)較大或較小可能會影響CF值，此類情況需要根據(jù)實際交通情況決定控制子區(qū)劃分。

3.4 干線子區(qū)劃分和模型優(yōu)化

交通控制子區(qū)劃分以利于交通協(xié)調控制方案的實施為目標，確定相鄰節(jié)點是否為同一子區(qū)只是干線交通控制子區(qū)的初步劃分，進而確定各交通控制子區(qū)的邊界。車輛運行情況在干線可以用交通狀態(tài)表征，交通狀態(tài)一般分為暢通、緩行和擁堵。每一個控制子區(qū)都應該包含至少一個控制節(jié)點，優(yōu)化節(jié)點關聯(lián)度模型，以各節(jié)點的交通狀態(tài)為依據(jù)調整子區(qū)邊界，優(yōu)化控制子區(qū)劃分?？刂谱訁^(qū)劃分方案的優(yōu)劣最終需要根據(jù)管控的效果來檢驗，對管控后的干線交通狀態(tài)進行評價，并采用反饋優(yōu)化干線交通控制分區(qū)模型。

4 總結

交通控制子區(qū)劃分方法已存在五十余年，從最初依照行政邊界、道路幾何條件、交通管理者經(jīng)驗等較主觀、粗獷的靜態(tài)劃分方法，經(jīng)過對節(jié)點關聯(lián)度指標計算、子區(qū)劃分算法的研究，發(fā)展到當前可根據(jù)交通實時狀態(tài)的改變而改變的動態(tài)劃分方法，建立了相對成熟的子區(qū)劃分理論體系，更能滿足當前精細化交通管控的需求。

交通控制子區(qū)劃分結果將直接影響交通管控效果，傳統(tǒng)的節(jié)點關聯(lián)度閾值確定缺乏理論支持，無法避免子區(qū)劃分結果帶有主觀性。本文通過分析山地城市干線的多維不均衡性，提出了面向實時調控的干線子區(qū)劃分方法思路，為交通管理提供理論支持。山地城市交通環(huán)境復雜，以緩解實際交通問題為目標導向，基于交通大數(shù)據(jù)并配合交通管控系統(tǒng)，建立客觀、準確的交通控制子區(qū)劃分方法體系將成為未來研究重點。