馬 健，湯家鎮(zhèn)，張麗巖，張 敏，文 媛

（蘇州科技大學 土木工程學院，江蘇 蘇州 215011）

0 引言

國家城市化發(fā)展迅速，涌現出一批新一線城市。鑒于目前國內新一線城市中產業(yè)集群現象以及由于核心產業(yè)集群所導致的區(qū)域房價居高不下現象，核心產業(yè)區(qū)的住職比日漸下降。大多務工人員處于居住在核心產業(yè)區(qū)外圍，而早高峰通勤前往核心產業(yè)區(qū)工作的狀態(tài)，此通勤車流也就導致了城市交通流的“潮汐現象”。新一線城市通勤交通流引發(fā)的潮汐現象已屬普遍現象，道路資源的不匹配現狀突出，道路擁堵問題嚴重。根據需求重新配置道路資源，為重交通流方向的道路提供額外的通行能力，從而達到道路資源的最優(yōu)化配置，緩解重交通流方向的交通擁堵現象。

目前，國內外專家針對局部交通網路和交叉口潮汐車道的設置以及優(yōu)化方法進行了廣泛而深入的研究。陳婷婷、賈順平為緩解早、晚高峰時期交通不平衡現象造成的交通擁堵和道路資源浪費，從網絡的角度出發(fā)，構建雙層規(guī)劃模型來緩解路段交通流不平衡；文建斌等人從交通誘導角度出發(fā)，將交通誘導和實施潮汐車道控制相結合，避免設置潮汐車道導致的空間資源錯位帶來的負面影響。魏慶琦、肖偉等人從不同時間段出行需求動態(tài)調整角度出發(fā)，基于累積前景理論和退化路網來優(yōu)化潮汐車道。Kotagi等在城市中未劃分車道的交通網絡中設置可變車道，并利用微觀仿真模型來評估可變車道的實施效果;為了評估設置左轉可變車道對交叉口運行性能的影響，Wu等設計了分析通行能力模型和延誤模型，提出了感應式信號控制策略來提高實施左轉可變車道的信號交叉口的運行能力。

目前國內外研究多局限在現狀交通網絡的研究，缺乏遠景年交通網絡潮汐車道效用的研究。在既有研究的基礎上，搭建基于TransCAD的宏觀需求預測模型和基于VISSIM的微觀仿真模型，通過兩種模型的結合，從而實現對目前新一線城市由于潮汐現象而引發(fā)的各種交通問題的更優(yōu)化的解決。

1 潮汐車道設置的必要性、可行性、可持續(xù)性三維分析

1.1 潮汐車道設置的必要性

東太湖大道作為吳江區(qū)主干道，承載著吳江東西方向大量前往園區(qū)的通勤需求，建設為雙向6車道，部分交叉口展寬為雙向9車道，可謂是一條豪華道路。但是，由于潮汐現象的影響，導致東太湖大道道路資源分配不合理，運東大道和龐金路交叉口經常溢出，成為了亟待解決的群眾出行難題。

對蘇州東太湖大道—龐金路口進行現狀航拍。

圖1 蘇州東太湖大道—龐金路口區(qū)位圖

圖2 蘇州東太湖大道—龐金路口早高峰航拍圖

從現場航拍情況可以明顯看出，由于蘇州吳江區(qū)的大量通勤車輛早高峰需前往蘇州工業(yè)園區(qū)，從而導致東太湖大道—龐金路西進口出現明顯的排隊過長以及延誤問題。而與之相對的晚高峰，由于大量通勤車輛需要從園區(qū)駛出，從而導致東進口也會出現相應的交通問題，這也就是典型的新一線城市產業(yè)集群地帶出現的潮汐現象。

對東太湖大道路段進行數據的清洗、篩選，再使用方向不均勻系數K進行量化，其計算公式如下：

式（1）中：K為Q的方向不均勻系數；Q為道路某一方向橫斷main車流量；Q為道路另一方向段main車流量。

早晚高峰時段該路段的潮汐特性分析如表1所示，蘇州吳江區(qū)前往園區(qū)的通勤車流在東太湖大道路段具有明顯的潮汐性，重交通方向的通勤車流與重方向道路所能提供的通行能力不匹配，出現重交通方向道路通行能力無法滿足早高峰的通勤車流需求，而輕交通方向道路通行能力明顯浪費的現象。

表1 早高峰（7:30～9:00）東太湖大道路段潮汐特性分析

1.2 潮汐車道設置的可行性

1.2.1 車道條件。東太湖大道—龐金路西進口原為左轉1車道、直行2車道和右車1車道，機非分離，滿足潮汐車道設置要求中的車道數要求?，F狀道路橫斷面如圖3所示，潮汐車道交通組織方案設計的道路橫斷面如圖4所示。

圖3 原有車道布置情況

圖4 重新劃分車道后布置情況

1.2.2 流向條件。根據表1，重交通流的方向不均勻系數大于三分之二，滿足流向條件。

1.2.3 通行能力條件。根據潮汐車道交通組織設計方案所設計的道路橫斷面圖以及表1中早高峰輕交通方向的交通量數據所示，重交通流方向使用潮汐車道的同時輕交通方向交通流也滿足。

1.2.4 道路條件。道路上不存在不可移動的隔離設施且對向車道之間無中央分隔帶或路面電車軌道等，可進行潮汐車道的設置。

1.3 潮汐車道設置的可持續(xù)性

在傳統(tǒng)的必要性和可行性研究的前提上，本項目增加了潮汐車道可持續(xù)性發(fā)展研究?；赥ransCAD宏觀仿真軟件構建該路段的交通需求預測模型，來進行墅浦路遠景年道路潮汐特性分析。

在假定目標路段交通不均勻系數和交通量分配系數不變的情況下，根據基準年份的全方式居民出行矩陣和目標年份的出行產生和吸引量，采用增長系數法預測目標年份和居民出行分布矩陣，運用TransCAD軟件得到遠景年出行的期望圖。根據各交通小區(qū)的生成量量化目標路段上遠景年重交通量，其計算公式如下：

式（2）中：T為路網中某路段的遠景年交通量預測值；（∑OD+OD+OD+…）為路網中各交通小區(qū)遠景年累計交通量預測值；β為現狀路段交通量分配系數（現狀路段早高峰路段交通量/周邊交通小區(qū)總交通生成量）；γ為現狀路段重交通方向不均勻系數。

表2 吳江區(qū)2021～2027年吳江東太湖大道路段交通流量預測匯總

在保證東太湖大道能提供輕交通方向交通流所需要的通行能力的基礎上，考量東太湖大道重交通方向所能承受的最大通行車流。通過觀察東太湖大道遠景年交通流量期望圖，2025～2026年東太湖大道所設置的潮汐車道也將無法滿足高峰時段的通勤車流，此時潮汐車道的可持續(xù)性被破壞。

2 基于馬路機器人的潮汐車道設計方案

2.1 馬路機器人介紹

標準款馬路機器人外形尺寸：38*40*98。

圖5 馬路機器人外形圖

圖6 產品組合圖

在原先道路條件下，基于馬路機器人的潮汐車道無需增設中央分隔欄來保障道路安全，且馬路機器人自帶太陽能板，節(jié)能環(huán)保。

2.2 機器人安全保障

機器人通過運行過程中的聲光警告、機器人及護欄本身反光膜警示、端頭機器人的爆閃警示及標牌指引、受撞擊后的自動全線停止以及機器人與護欄的柔性高強度聯接（每條線為一整體，保證不會二次傷害）。

2.3 馬路機器人的應用

相對于傳統(tǒng)的劃線、手動拉鏈移動隔離墩等方式，馬路機器人可通過實時的數據接受進行智能化的自動車道規(guī)劃，更為靈活、安全以及智能化。

圖7 東太湖大道機器人工作狀態(tài)

圖8 東太湖大道標線改造

圖9 潮汐車道標線詳圖

圖10 基于馬路機器人的潮汐車道現場運行圖

3 基于VISSIM的量化分析

3.1 量化分析指標設定

服務水平—對于城市道路來說，衡量交通服務水平的最主要指標為路段的飽和度（v/c即是:路段實際交通量/設計通行能力）。

平均排隊長度—一個交叉口信號周期下，某一交通方向等待通行的車輛的平均長度。

通行延誤時間—5分鐘粒度下，某一通道車輛實際行程時間與自由流行程時間之差的均值。

3.2 搭建墅浦路周邊路網微觀模型，觀察路網關鍵節(jié)點的參數變化

利用PTV-VISSIM搭建主要路口、重要節(jié)點、交叉口、主次干道連接線的中微觀模型，將實時仿真平臺生成的路段和交叉口交通狀況參數反饋至指揮系統(tǒng)，并作為參考指標，深度解析潮汐車道設置前后的道路交通狀況的差異化。

3.3 搭建可視化展示平臺，直觀呈現仿真結果

建立關鍵路段周邊路網的微觀仿真模型，將其與精度達5cm的三維航拍地圖相關聯，建立墅浦路周邊路網的交通仿真可視化展示平臺。平臺能靈活切換仿真路網現狀以及潮汐車道設置方案的預演，以仿真模型的動態(tài)演示與可視化圖表直觀清晰地呈現交通仿真結果與結論，實現對路網中關鍵路段的服務水平、排隊長度、通行延誤時間等時變化參數的動態(tài)觀察與分析。

3.4 仿真驗證

圖11 仿真結果效果比較圖

仿真數據如表3所示，東太湖大道在設置潮汐車道后，早晚高峰的通行能力得到一定程度上的提高，延誤水平也得到有效緩解。與此同時，平均排隊長度大幅度下降，新方案優(yōu)化后的墅浦路在現有信號配時方案管控下，可以基本釋放掉早晚高峰路段內的排隊車輛。雖然輕交通方向的通行能力下降，延誤時間以及平均排隊長度都會有所增長，但是仍滿足基本通行需求，使得墅浦路在早高峰時間段的道路資源分配更加的合理，也為道路使用者爭取到了最大的利益。

表3 仿真分析結果統(tǒng)計表

4 結束語

實施潮汐車道控制是解決道路交通潮汐現象的有效方法，并從必要性、可行性、可持續(xù)性三個維度對潮汐車道的設置進行論證研究，增強其理論支撐。

仿真數據顯著的展示了馬路機器人與潮汐車道的高效結合，使得車道更加的智能化，成效也更加的顯著。因此在解決現今新一線城市面臨的道路潮汐擁堵問題，基于馬路機器人的潮汐車道相比其他方式更加智能化，并且其經濟性更高。另外，數字化交通是“十四五”規(guī)劃重點，進一步將車道與數字化科技的結合，需要政府加快構建數字化交通控制系統(tǒng)做到實時道路數據的分析與反饋。