城市道路交通事件影响分析及疏导策略

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：T. Nagatani[6]提出了采用元胞自动机模型对交通事故引起的交通阻塞进行模拟，并探讨了在交通流模型中，交通事故的发生对动态阻塞相变的影响。钱勇生等[16]在 NaSh 模型的基础上，通过对交通事故和养护路段等意外事件对高速公路交通流的影响之研究，建立了意外事件影响的车道管制条件下的高速公路交通流元胞自动机模型，并通过数值模拟得出了意外事件的发生位置、堵塞时间和堵塞路段长度对交通流的影响。

Michalopoulos^[3]（1981）提出了估算偶发性拥堵扩散范围的交通波模型。该模型依据流体动力学的基本原理，将交通流密度的变化比拟成水波的起伏并将其抽象为交通波。当交通流由于道路或交通状况的改变而引起密度发生改变时，在交通流中就产生了交通波的传播。通过分析交通波的传播速度，以揭示交通流量与密度、速度之间的关系，并描述交通流拥堵的形成与消散过程。

Morales^[4]（1986）提出了利用到达率和离去率曲线估计事件引起的总延误的确定性排队论模型。该模型假设到达率和离去率是不变的确切值，可以计算得出拥挤持续时间和排队长度。由于实际交通流是具有波动性的，到达率和离去率也会随之发生改变，因此这个模型的计算结果不能应用于交通状态的实时估计，但其模型构建的想法对后来的研究具有深远影响。

Newell^[5]（1993）提出了基于波动理论的累计流量到离曲线模型，并且由此衍生出了累计占有率到离曲线模型与累计流量-占有率曲线模型，通过这些模型对高速公路上的交通状态进行估计。该模型最大的优点是完全基于实际数据建立，缺点是只能对交通状态进行定性分析，无法获得实时的量化指标值。

T. Nagatani^[6]（1993）提出了采用元胞自动机模型对交通事故引起的交通阻塞进行模拟，并探讨了在交通流模型中，交通事故的发生对动态阻塞相变的影响。

Lawson^[7]（1997）通过对I/O 模型进行改进，对瓶颈路段车辆排队的时空扩散范围进行了估计，区分了由事件引起的延误和车辆的排队时间，通过追踪队尾车辆的方法估算了拥挤的时空扩散范围；但是该模型假设到达率和离去率是固定不变的，不适用于过饱和交叉口的估计，且由事件引发的道路通行能力仅会出现一次变化。

Do H. Nam^[8]（1998）以循环性挤塞为例，基于交通动力学原理，分析了在拥挤情况下高速公路的交通流特性。其中，采用了传统的两个宏观分析工具：确定性排队分析和冲击波的分析。比较研究结果表明，确定性排队分析和冲击波的分析相比，前者总是低估了总体延误。

D. Helbing^[9]（2003）基于动态的排队网络模型和交通流的基本特征，通过将道路细分为较长的具有恒定通行能力的均匀路段，探讨了在特定横截面的流量和车辆的平均出行时间。该模型可以描述交通流的回滞现象及典型的阻塞模式，然而其准确性却不如设定恒定的传播速度及可以描述停止-启动波的宏观交通模型。

E. Bourrel 与J. B. Lesort^[10]（2003）结合微观模型和宏观模型的交通流建模方法，提出了一种基于LWR 模型的混合模型。该混合模型主要解决了离散交通流与连续交通流之间的过渡边界问题。该模型可以清晰地反映出由交通事件引起的排队形成与消散波的传播过程。

Sheu^[11]（2004）基于车道变换行为定义了6 个随机交通参数，提出了随机排队预测模型用以预测事件发生点处的排队长度。但是该模型并不适用于对多条车道阻塞的交通事件进行研究。该模型对驾驶人的换道行为设定了一系列的假设，并且在预测过程中必须保证排队长度不会超出上游检测器。(https://www.chuimin.cn)

M. Schönhof 与D. Helbing^[12]（2007）通过对一高速公路路段的多起交通事件引起的拥挤交通状态的特征属性之研究，确定了5 种不同的时空拥堵模式及其组合模式。基于拟合平滑法建立模型，与一阶、二阶宏观交通模型进行对比，并对“反向效应”“同步流”及“停止-启动波”等问题进行了探讨。

T. Q. Tang 等^[13]（2009）分析了由交通事件造成的交通中断概率，并通过其对车辆跟车行为的影响之研究，提出了一个新的跟车模型。该模型的稳定状态通过使用线性稳定理论得到，并构造了修正后的KDV 方程，将交通流状态划分为稳态、亚稳态及非稳态。

M. Baykal-Gürsoy^[14]（2009）用干扰下的稳态排队系统M/M/c 模拟了交通事件发生后的道路交通流。他假设了两种情况下的事件干扰：一种完全使路段丧失通行能力，另一种则是其通行能力减小、通行速度降低。通过模拟数据分析，该模型在获取事件的影响下，平均行程时间方面有较好的适用性。

王建军与黄兰华^[15]（2007）运用交通波理论，分析了在交通事件和干预措施的综合作用下车流状态发生的变化，建立了基于交通速度-密度线性模型下的波速模型。通过对干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用的研究，构建了车流波位置和对应时刻模型，以及分流干预措施的解除时刻模型。

钱勇生等^[16]（2011）在 NaSh 模型的基础上，通过对交通事故和养护路段等意外事件对高速公路交通流的影响之研究，建立了意外事件影响的车道管制条件下的高速公路交通流元胞自动机模型，并通过数值模拟得出了意外事件的发生位置、堵塞时间和堵塞路段长度对交通流的影响。

温惠英与罗钧^[17]（2012）利用元胞自动机建立了单向双车道高速公路模型，并将短时交通事件对交通流的干扰区域划分为交通事件下游区域、核心区域及上游区域，同时构建了换道规则。其仿真结果表明：在低高密度交通流的情况下，相同事件对交通流的干扰存在一定差异，在排队时间、最大排队长度、平均排队长度上均有所不同。

李静瑶^[18]（2013）将OD 矩阵引入宏观交通流模型中，改进的交通流模型可以清晰地反映出各个路段中车流的内部结构，更为准确地预测出各个匝道出口流出的流量，并可大致预测出交通流高峰的峰值以及到来的时间。

城市道路交通事件影响分析及疏导策略

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