城市快速路车辆换道影响仿真分析及策略研究

林彦涛， 韩凤春

(中国人民公安大学交通管理学院， 北京 100038)

0 引言

城市快速路作为城市路网的有益补充，具有高速度、大容量、全封闭的特点,满足城市中长距离重要节点快速连接的需要[1]。在城市快速路进出口匝道及其影响区内，车道变换是影响城市快速路交通流运行的重要因素。车道变换不仅挤占车道，阻碍后方车辆的正常行驶，还会造成集结波向上游路段传递，影响城市快速路通行效率。

多年来，学者一直对城市快速路车辆换道的影响开展研究工作。Hidas[2]根据视频录像首次提出了强制换道、协作换道和自由换道3种换道类型；诸葛敬敏[3]对城市快速路交通流特性进行了研究；王琳[4]研究了城市快速路基本路段的换道特性及影响因素，分析了换道频率、车道密度差对城市快速路车辆换道交通流特性的影响，提出了车道密度、流量与换道频率模型；徐慧智[5]等基于实际调查数据，给出了车道变换行为发生率和交通量的关系表达式；陈而越[6]基于现状调查的车辆换道轨迹数据，分析了城市快速路车辆换道对交通流的影响，总结了车辆换道和车辆形式轨迹特征，并给出了车辆换道行为模型；曲大义等[7]从分子动力学特征角度，给出了车辆换道交互行为模型；马小龙等[8]通过无人机拍摄对高速公路小型车的换道行为特性进行了分析；付存勇[9]基于自然驾驶获取信息，对多车道高速公路的车辆出口换道行为进行了特征分析；陈文娇[10]对不同类型换道交互行为的微观机理进行了系统的数学分析，构建了相应的决策树，并讨论了车辆换道行为对车流运行的影响和换道交通波模型；张发等[11]研究了车辆换道行为对同质交通流、二速混合交通流和两加速混合交通流的宏观特性影响作用，发现只有在二速混合交通流中低密度区，车辆换道能显著提高流量。

国内外对于车辆换道行为主要集中在自动驾驶和换道博弈决策方面，对车辆换道交通流特性的各种影响因素及作用效果这一细分领域的具体实证研究不够全面，车辆换道对城市快速路交通流特性影响的具体因素研究不够深入。因而，本文基于交通调查数据和仿真实验对城市快速路车辆换道交通流特性的具体影响因素进行研究。

1 数据采集与交通流特性

1.1 数据采集

为研究城市快速路换道对交通流的影响，应选取排除其他因素对交通流运行干扰的调查位置，即除所研究的出口匝道或进口匝道，研究路段应处于其他匝道和交织区影响区域范围之外。通过大量现场调查比选，选择北京市东南五环大羊坊桥西侧路段(京沪高速出口匝道)，如图1，2021年4月7日13:45～18:45，采用视频法进行交通调查，对采集的视频资料进行处理，获得观测地点的交通流率、交通组成、平均车速、强制换道比例等参数。

图1 北京市东南五环大羊坊桥西侧路段交通调查示意图

1.2 交通流特性

调查发现，该路段的交通组成包括小客车、微型和轻型货车、中型客车、中型货车、大型客车和重型货车，其中大中型车辆比例为14%，从匝道驶出的交通流率约占11.5%。

图2表明，调查期间，路段交通流率主要在5 000～6 000 pcu/h之间波动，变化幅度较小，平均车速存在两个明显的波谷，平均密度同步存在两个波峰，位于15:15～16:10和17：15～18：35附近，变化幅度较大。

图2 观测地点交通流率、平均车速、平均密度折线图

如图3，将调查的交通流率、平均车速、交通密度散点数据绘制为三维散点图和两两参数关系图。图3表明，交通流率与平均车速呈负二次函数关系，最佳车速约50 km/h；交通流率和交通密度呈负二次函数关系，路段单向通行能力在6 000～7 000 pcu/h之间，由于存在换道影响，饱和流率接近6 000 pcu/h，最佳密度约100 veh/km；交通密度和平均车速呈线性负相关关系，散点集中于高密度低车速的拥堵状态和高车速低密度的畅通状态。

图3 交通流参数散点图

2 车辆换道仿真模型构建

城市快速路包括快速路基本路段、合流影响区、分流影响区和交织影响区。在分流影响区范围内，车辆换道包括自由换道和强制换道，以及直行车辆为规避匝道驶出车辆变换车道的影响而进行的提前换道行为。车辆换道行为对快速路交通流产生影响，表现为交通流特征参数的变化。

根据交通调查标定交通参数，选用PTV Vissim建立仿真模型，根据北京市东南五环大羊坊桥西侧道路建立路网模型，按照实际交通运行中驶出匝道的交通流率占总交通流率的比例(分离比例)设定静态路线，规定相应冲突区域，布置数据采集点和行程时间测量两种检测器，启用路段区段评价，采集断面交通量、平均通行时间、平均延误、车流密度和平均速度等指标。设置仿真时间步长为0.1 s，根据孙月[12]、陈多[13]、陆雨函[14]等的研究成果对跟车模型和车道变换中的部分参数默认值进行调整。

采用不同的随机因子，输入交通调查获取的交通流数据进行仿真实验，结果见表1。仿真得到的观测路段交通流率平均值为5 304 pcu/h，车流密度平均值为219 veh/km，仿真结果集中。将仿真实验结果与实测数据进行对比，实测交通流率平均值为5 184 pcu/h，仿真结果同调查结果的相对误差率为2.3%；实测交通密度平均值为211 veh/km，仿真结果同调查结果的相对误差率为3.7%。误差均较小，说明Vissim仿真实验可较好地模拟真实交通流运行状况。

表1 仿真模型现状验证结果

3 车辆换道影响仿真分析

3.1 换道类型影响

为比较城市快速路车辆自由换道和强制换道对交通流的影响，设置3个仿真路段，设定规则为：允许自由变道且允许驶出匝道、允许自由变道但无驶出匝道和禁止变道。设置交通需求为3 000 pcu/h(低流率)和6 000 pcu/h(高流率)，采用数据标定的交通参数进行仿真实验。经仿真实验对比，得到在高流率和低流率状态下车辆强制换道和自由换道的影响作用，结果如图4。

图4 自由换道和强制换道的换道特性比较图

在低流率(3 000 pcu/h)状态下，3种仿真路段交通流率均等于路段的交通需求，自由换道和强制换道对交通流的平均延误都具有减小作用，当大中型车占比达到35%以上，强制换道对交通流运行的阻碍作用愈发显著。自由换道增大路段平均密度，而强制换道减小平均密度；自由换道作用效果更强。随着大中型车占比的提高，强制换道不再减小，反而极大地增大了路段的平均密度。在低流率状态下，自由换道能够提高路段的平均车速，而强制换道则降低了路段的平均车速，两种换道对交通流的影响作用相抵消。大中型车占比超过35%，强制换道大幅度降低了路段的平均车速。

在高流率状态(6 000 pcu/h)状态下，路段较为拥堵，自由换道对路段通行能力的影响并不明显，强制换道则明显降低了路段通行能力。自由换道对路段平均延误有一定的减小作用，强制换道则明显增大了路段平均延误。大中型车占比超过30%，自由换道对平均延误的减小作用更为显著，强制换道对平均延误的增大作用也逐渐减弱。

3.2 交通需求影响

观察发现，该路段单向饱和流率约为6 000～7 000 pcu/h，设断面交通需求为1 000～7 000 pcu/h，采用数据标定的交通流参数进行仿真实验，结果如图5。仿真实验显示，交通需求和换道路段交通流特性的关系在5 250 pcu/h附近存在拐点，在交通需求较小时，路段交通流率与交通需求相同，平均延误和平均密度较小，平均速度较高；在交通需求较大时，路段交通流率略低于饱和流率，平均延误快速增大，交通密度快速增大但增长速度在6 250 pcu/h以后略有减缓，平均速度快速降低，当路段处于拥堵状态时，平均速度稳定于20 km/h左右。

图5 交通需求与交通流特性关系图

3.3 交通组成影响

大中型车占比功率较低，在换道过程中对交通流的影响作用更大。[15]将复杂的交通组成简化为小型车和大中型车两种类型。小型车以小轿车为代表车型，大中型车以重型货车为代表车型。设置交通需求为6 000 pcu/h，大型车辆比例为0%～50%，采用数据标定的交通流参数进行仿真实验，结果如图6。仿真结果显示，交通组成与换道特性的关系存在两个拐点，分别位于大中型车辆占比10%和25%附近。在大中型车占比较小时，交通流率和平均速度较高，车流密度和平均延误较小。当大中型车辆占比超过10%，交通流率和平均速度逐渐减小，车流密度和平均延误逐渐增大。当大中型车辆占比超过25%，交通流率和平均速度减小速度减缓，车流密度和平均延误增大速度加快。

图6 交通组成与交通流特性的关系图

3.4 分离比例影响

分离比例指从匝道驶出的交通流率占路段总流率的比例。设交通需求为5 000 pcu/h，分离比例为5%～50%，采用数据标定的交通流参数进行仿真实验，结果如图7。仿真结果显示，车流密度随换道路段分离比例提高而增大，在分离比超过20%以后增长速度略有提高；平均延误随分离比例提高而增大，在超过10%以后明显加快；平均车速随分离比提高而减小，在超过10%以后减小速度加快，在超过45%以后有所减缓；交通流率在分离比例较小、路段未饱和时基本不变，在超过20%以后逐渐降低，当分离比达到50%时，路段通行能力只有原来的一半左右。

图7 分离比例与交通流特性的关系图

3.5 换道次数影响

换道车辆在交通流中的位置不同，需要跨越的车道数不同，换道次数也不同。通过在仿真实验中改变输入车辆的横向分布，导出具体换道信息，进而探究换道次数与换道路段交通流特性的关系。设交通需求为3 000 pcu/h(自由流)，分离比例为25%，采用数据标定的交通流参数开展仿真实验，记录换道次数和平均速度、交通密度、平均延误，得到散点的拟合函数见表2。随换道次数增加，换道路段平均速度下降，交通密度和平均延误上升。

表2 换道次数与交通流特性拟合函数表

4 结果分析

在实际交通运行中，同一路段交通流的交通组成和分离比例变化范围较小，而在一天内交通需求的变化幅度较大，车辆的分布位置也不尽相同，因此，研究交通需求和换道次数与换道特性的关系更贴近实际。

设交通需求为1 000～7 000 pcu/h，平均换道次数0次～3次，采用数据标定的交通流参数进行仿真实验。结果显示，针对该仿真路段，在大中型车辆占比14%，分离比例11.5%的前提下，当流率4 000 pcu/h及以下时，交通流处于临界流、自由流和稳定流状态，此时交通需求增长使交通密度、平均延误快速提高，平均速度快速降低，换道次数的增加对交通密度、平均延误和平均速度影响较小。流率5 000 pcu/h及以上时，交通流处于饱和流和过饱和的状态，此时路段容纳车辆已达到极限，交通需求增长不影响交通密度、平均延误和平均速度指标，换道次数的减少使交通密度、平均延误降低，平均速度提高，变化速率恒定。实验条件下，饱和流状态时减少换道次数，最高可降低交通密度约18%，减少延误约50%，提高平均速度约30%。

结果表明，为提高快速路服务水平、降低延误、提高运行车速，在平峰期间应合理控制交通需求，通过信号和远端控制实现交通流量在时间上的平均分配，避免小高峰出现；在高峰期间应积极引导车辆提前进行换道，严禁加塞和随意变道。

5 结语

城市快速路车辆换道与交通流特性具有较强的关联性。本文通过北京市东南五环大羊坊桥西侧路段实地交通调查数据，结合Vissim仿真，分析了城市快速路车辆换道与交通流特性参数关系。

(1)交通需求增大使路段交通流率增大，平均延误、平均密度上升，平均速度下降。应合理分散交通需求，实行错峰上下班，适当采用远端疏导。

(2)交通组成大中型车辆比例增大使路段交通流率减小，平均延误和交通密度上升，平均速度下降。在高峰期间应适当控制大中型货车驶入城市快速路，条件允许时，尽可能规划设置慢车道。

(3)交通流分离比例增大使路段交通密度和平均延误上升，交通流率和平均速度下降。对于经常拥堵的匝道，应引导车辆提前或延后在相邻匝道驶出快速路。

(4)车辆换道次数增加使路段交通密度和平均密度上升，平均速度下降。倡导驾驶人提前进行路径规划和提前换道，采用视频抓拍并处罚距离出口过近的换道行为，减少换道路段的车辆换道次数。

(5)为提高快速路服务水平，平峰期间合理分散交通需求，高峰期间引导车辆提前换道，严禁强行和随意变道。

本文未能从定量的角度给出换道路段交通流特性的表达，后续应加强建模研究。