信號交叉口左轉非機動車膨脹特性研究

信號交叉口左轉非機動車膨脹特性研究 【摘要】機動車與非機動車組成的混合交通是我國城市道路交通的顯著特征。信號交叉口通 常是造成我國城市高峰時期混合交通擁堵的瓶頸問題之一。本文主要研究我國城市典型四相 位信號交叉口在左轉專用信號相位下非機動車膨脹特征。建立了廣義回歸模型研究左轉非機 動車膨脹特性，得出了最大膨脹寬度受到紅燈期間到達非機動車數(shù)量，方向不均勻系數(shù)和電 動車比例的影響。通過非機動車膨脹擴散影響分析，得出左轉非機動車對同向行駛的左轉機 動車的影響，以南京市4個信號控制交叉口實際調查數(shù)據(jù)，分析左轉非機動車膨脹特性、左 轉機動車受非機動車膨脹影響下的延誤、通行能力，能有效指導城市交通設施的配置、設計 與建設。 【關鍵字】非機動車；信號交叉口；膨脹；延誤；通行能力 1. 引言 近年來，隨著城市化進程的不斷推進，城市人均出行距離變長，機動車數(shù)量持續(xù)增長， 非機動車的出行方式分擔率在逐漸下降。但上世紀我國是自行車生產和使用大國，由自行車 和電動自行車組成的非機動車依然是居民出行的主要方式之一。機動車與非機動車組成的混 合交通是當前我國城市道路交通的顯著特征。信號交叉口通常是造成我國城市高峰時期混合 交通擁堵的瓶頸問題之一。目前國內許多城市主要是考慮以機動車交通為主的交通規(guī)劃與設 施設計，與非機動交通相關的研究很多，然而有關非機動車通過信號交叉口的膨脹特征及其 對機動車的影響的研究較少。非機動車具有節(jié)能環(huán)保、方便靈活的特點，國外城市隨著環(huán)保 意識的增強，歐美等發(fā)達國家逐漸重視與引導發(fā)展自行車與電動自行車。當前國內外有關非 機動車交通特性的研究主要集中在交通到達特性、行駛舒適滿意度、混合交通接受間隙特性 及交通設計理論等方面[1-8]。 本文旨在通過研究信號控制交叉口左轉非機動車交通膨脹特性，分析左轉非機動車流的 膨脹擴散特性對交叉口左轉機動交通在延誤與通行能力方面產生的影響，能夠為高峰時期城 市信號交叉口設施的配置、設計與建設提供指導。 2. 左轉非機動車膨脹特征分析 2.1 左轉非機動車最大膨脹寬度的定義 本文所研究的左轉自行車最大膨脹寬度是指當南北（東西）左轉專用相位放行時，南北 （東西）左轉自行車同時開始駛入交叉口，從中尋找出最大并排行駛的自行車的數(shù)量作為最 大膨脹寬度，如圖1所示。 1i i ,, ni y ,e1 i iy （2）i( ) y ! ik 。其中和 x分別代表的是系數(shù)和參數(shù)，系數(shù)求解是基于極大似然估計。 p y ) i i y ! x )i1 ik i i ) p y ) , i ,, n （1） i1 x x0 y ) e i i i i是左轉自行車最大膨脹寬度的期望值，可以根據(jù)一系列自變量估計得到。 i與這些 exp( x i max( , i ) 1 圖1左轉自行車最大膨脹寬度示意圖 2.2 分析模型 廣義線性回歸分析是利用線性回歸分析原理和方差分析原理相結合的一種線性回歸分 析方法，它相對于線性回歸分析的優(yōu)勢在于模型的自變量可以是任意類型的變量。左轉自行 車最大膨脹寬度是非負離散型變量，可以用建立廣義線性回歸模型來擬合最大膨脹寬度與一 系列自變量的關系。泊松回歸模型是最常用的廣義線性回歸模型，是基于事件的計數(shù)變量建 立的回歸模型。泊松回歸模型中的概率密度函數(shù)為： p(Y y i 式中 自變量的結構方程可以是線性或對數(shù)線性的形式，分別為 和 泊松回歸模型有一個基本的假設，就是均值等于方差，當均值大于或小于方差時，初始 的泊松回歸模型就不再適用，需要對模型做一定的修正。引入廣義泊松回歸模型，其概率密 度函數(shù)為： p(Y i 其中 ，文獻[9]展示了廣義泊松回歸模型詳細的求解過程。 2.3 模型變量提取 2（3）3 （3）3 ( X ) exp( .66X )X .39 .29 和1 2 為方向不均勻系數(shù)。 3 1 2X XX 66 ) 0.66 ) .290.29 ) exp( 0. ) exp( X X 1 2 X.39 0 3 X X 0.39 0.29 0.39 N N （4） 0.68 0 4 4 34 ( X 本文模型中使用的數(shù)據(jù)來源于南京市4個信號交叉口，總共采集的樣本量為2768輛電 動自行車和1758輛自行車。經過逐步多元回歸進行變量篩選，對左轉自行車最大膨脹寬度 產生影響的變量總共有3個，分別是南北向（東西向）左轉紅等相位到達的電動自行車和自 行車的數(shù)量、方向不均勻系數(shù)，模型檢驗結果如表1所示。方向不均勻系數(shù)指的是一個信號 周期內南北向（東西向）到達非機動車數(shù)量最大值與兩個方向總共到達非機動車數(shù)量之比。 泊松回歸模型得出的方程為： Y .93 ( X ) 式中 分別為南北向（東西向）左轉紅等相位時間內到達的電動自行車和自行車的 數(shù)量； 表1泊松回歸模型檢驗結果變量系數(shù)標準誤χ2p>χ2常數(shù)項0.660.3423.730.053紅燈到達電動自行車數(shù)量的對數(shù)值0.390.08521.05<0.001紅燈到達普通自行車數(shù)量的對數(shù)值0.290.06918.09<0.001方向不均勻系數(shù)‐0.660.3693.180.074 若用N表示南北向（東西向）左轉紅等相位時間內到達的非機動車總量，即N=X1+X2， 方程（3）可調整表示為： Y 1.93 (N) ( ) 1.93 (N) ( ) (1 式中 表示電動自行車比例。 2.4 左轉非機動車最大膨脹寬度特性 圖2更為直觀的展示了左轉自行車最大膨脹寬度與4個變量的關系： 圖 2-1、2-2 可以看出最大膨脹寬度隨紅燈期間電動自行車與普通自行車數(shù)量的增加而 增加，電動自行車對膨脹寬度的影響更大。 圖2-3膨脹寬度與方向不均勻系數(shù)存在著負相關關系，當南北向（東西向）車數(shù)量相近 時，膨脹更為明顯；當兩個方向到達非機動車數(shù)量差異較大時，非機動車造成膨脹較小。 圖2-4顯示非機動車最大膨脹寬度與電動車比例存在著非線性的關系，膨脹寬度隨著電 動車比例的增加呈現(xiàn)出一個先增加后減小的趨勢。當電動車比例較小或較大時，非機動車車 輛間差異性較小，車輛間會有序的行駛；當一個周期內到達電動車數(shù)量與自行車數(shù)量相近時， 由于兩種類型非機動車性能差異較大，電動車經常會試圖超越前方的自行車，這對最大膨脹 寬度就會產生影響，由圖2-4可以看出當電動車比例接近60%時，對非機動車膨脹寬度影響 最大。 3 圖2左轉自行車最大膨脹寬度與4個變量關系 如上文所述，造成最大膨脹寬度差異的原因是電動自行車和自行車性能差異較大，電動 自行車經常會從外側試圖超越前方的自行車。對每個周期內，左轉自行車膨脹寬度的最外側 電動自行車比例與實際到達的電動自行車比例做配對樣本t檢驗，觀察兩者是否存在顯著性 差異，以證明電動自行車是否確實存在超越行為，而這行為不是由于本身到達的電動自行車 比例造成的。表2顯示了兩個電動自行車比例的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和配對樣本t檢驗結果： 表2配對樣本t檢驗結果電動自行車比例均值方差標準誤t值置信水平到達0.610.100.01外側0.780.420.03到達‐外側‐0.170.420.03‐5.770.00 從表2可以看出，每個周期內膨脹寬度的最外側電動自行車比例要比實際到達的電動自 行比例高17%，檢驗的統(tǒng)計量t值為-5.77，對應的檢驗概率小于0.05，說明兩個比例存在顯 著性差異，這也說明了左轉電動自行車確實存在超車的行為，這也是造成左轉自行車膨脹寬 度變大的一個原因。 3. 左轉非機動車對機動車的影響分析 信號交叉口，當左轉專用信號相位啟動時，左轉機動車和非機動車同時放行。當非機動 4 車較少時，非機動車對機動車的影響幾乎可以忽略。但隨著非機動車數(shù)量的逐漸增加，非機 動車膨脹寬度的不斷增大，會逐漸占用機動車在交叉口的道路資源，迫使機動車減速行駛， 造成了延誤，降低了左轉機動車的通行能力。 3.1 左轉非機動車影響機動車通過時間差異性檢驗 從視頻中觀察發(fā)現(xiàn)，當最大膨脹寬度是3時，左轉非機動車對機動車沒有干擾。本節(jié)中 選取了山西路和中山路相交的交叉口的機動車北進口道為例，機動車通過時間指的是左轉信 號燈亮起時，前4輛排隊等候的機動車通過交叉口的時間。利用基于Bonferroni方法的多重 對比檢驗，觀察不同左轉自行車最大膨脹寬度下的機動車通過交叉口的時間是否與膨脹寬度 為3的通過時間存在顯著性差異，檢驗結果如表3所示。 表3機動車通過時間的多重對比檢驗結果左轉自行車最大膨脹寬度均值差(I-J)標準誤檢驗概率IJ40.480.731.0005-0.220.61.0006-1.870.580.06437-2.390.590.0048-2.260.630.0219-3.020.620.00010-4.230.730.00011-6.840.890.000 表3顯示最大膨脹寬度為3、4和5時機動車通過時間在置信區(qū)間為90%，不存在顯著 性差異，可以求出這三個膨脹寬度下機動車的平均通過時間為11.88s。其他膨脹寬度的機動 車通過時間減去膨脹寬度為3、4和5的平均通過時間作為左轉非機動車對左轉機動車產生 的延誤。 3.2 左轉機動車延誤回歸分析 使用線性回歸得出延誤與實際最大膨脹寬度、泊松回歸模型求解出的最大膨脹寬度以及 每個周期到達的非機動車數(shù)量的關系，如圖3所示。 圖3顯示，最大膨脹寬度能更好的解釋左轉非機動車對左轉機動車產生的延誤，說明左 轉機動車延誤不僅僅是受到到達的非機動車數(shù)量的影響，而且還受到電動自行車比例、非機 動車方向不均勻系數(shù)等因素的影響，這些影響都可以從左轉自行車最大膨脹寬度中反映出 來。 5 圖3左轉機動車延誤回歸分析結果 3.3 左轉非機動車對機動車的影響 左轉非機動車對左轉機動車產生的延誤會造成左轉機動車通行能力的下降，本節(jié)應用 K-均值聚類對不同最大膨脹寬度下的機動車延誤進行聚類分析，并求出每一類的左轉非機 動車調整系數(shù)，用來表征左轉非機動車對左轉機動車通行能力的影響。依然以山西路和中山 路相交的交叉口為例，聚類結果如表4所示： 表4左轉非機動車對機動車的延誤聚類分析及通行能力調整系數(shù)結果左轉自行車最大膨脹寬度平均延誤(s)調整系數(shù)(f）≤5-1.006,7,82.170.909,103.460.85≥116.880.70 調整系數(shù)可以應用于HCM通行能力手冊中對左轉機動車飽和流率、通行能力的調整。 當左轉非機動車膨脹寬度逐漸變寬時，對左轉機動車的影響會逐漸變大，造成通行能力的下 降。但由于交叉口空間限制，最大膨脹寬度的上限值是有限的，在所有觀察的交叉口發(fā)現(xiàn)最 大并排行駛的非機動車數(shù)量只有12。在膨脹寬度達到11及以上時，交叉口核心區(qū)域基本會 被非機動車占用。機動車只能繼續(xù)在停車線等候，或以非機動車速度在其后面隨行，這對機 動車的通行造成很大的干擾，通行能力就會有很大的下降。 左轉自行車最大膨脹寬度值達到9及以上，主要集中在早晚高峰時期，這時可以考慮對 交叉口信號設計實行優(yōu)化，例如可以考慮左轉非機動車提前放行，進一步降低其對左轉機動 車的干擾。也可以實行左轉非機動車二次過街，將非機動車行駛主要分布在交叉口邊緣空間， 將交叉口中心區(qū)域留給機動車使用。 4. 結語 機動車與非機動車組成的混合交通是當前我國城市道路交通的主要特征。信號交叉口作 6 為城市交通的瓶頸區(qū)域，本文分析了信號交叉口左轉非機動車放行時的膨脹擴散特征，引入 泊松回歸模型得出影響左轉非機動車最大膨脹寬度的因素有紅燈期間到達的自行車和電動 自行車數(shù)量以及方向不均勻系數(shù)。統(tǒng)計檢驗驗證了電動自行車超越自行車是造成膨脹寬度變