收稿日期：2017-03-20
作者简介：杨环宇（1988—），男，助理工程师，主要研究方向为交通规划、智能交通。 杨环宇
（交通运输部科学研究院，北京 100029 ）
摘要：世界各国对于高速路网的研究已经取得很多成绩，然而非常态事件发生后，高速路网交通运行状态较之常态情况有较大的变化，如何正确判断高速公路运行状态非常重要，而这方面国内外的研究十分浅显。通过基础交通参数分析以及交通参数可得性分析，最终选取道路交通饱和度、路段平均行程速度、时间占有率、路段平均行程延误四个参数为指标，通过将多个指标逆指标化处理和归一化处理，构建非常态事件下高速路网交通运行现状评价指标体系，为非常态事件发生后高速公路的用户主体提供支持保障。 关键词：非常态事件；高速路网；评价标准体系中图分类号：U113
文献标识码：A
0 引言
近年来国内外无论是高校还是科研院所对于公路网和高速公路路网的评价指标体系的研究上可谓成果丰富，方法上逐渐趋于成熟，对于高速公路发展评价的研究已经较为全面。但是这些评价方法都是建立在常态条件的基础上，或者是对环境的影响程度上考虑较少，非常态事件下相关的指标体系的建立以及相应评价方法的研究上十分有限，所以本文针对这一现状做了一些探讨。
1 评价指标的选取
路网运行状态的基本交通参数（包括占有率、延误、车头间距等）种类繁多，不可能全部选取，故评价指标必须进行筛选。在指标选取时必须要考虑到高速路网运行状况评价的动态性与实时性，指标对于路网运行状态是否具有表征作用，指标是否容易获取也是指标筛选的重要考察内容。通过查阅相关资料，分析得到速度、时间占有率、延误、排队长度、饱和度对交通状况具有表征作用；密度、空间占有率、交通流量、车头间距、车头时距等参数对交通状态没有表征作用，主要原因是这些参数存在难获取、二值性等问题。
根据工作地点与工作原理的差异，数据动态采集技术可以分为路基型采集技术、车基型采集技术和空
基型采集技术三大类。非常态事件发生后，有的路基型检测器很有可能遭受道路设施损毁而导致系统彻底无法正常工作，或者受干扰导致获取数据精度降低，因此，该条件下车基型采集技术和空基型采集技术更受青睐。通过分析发现，交通流量可通过基于GPS 、基于电子标签、基于手机定位、基于拍照识别的车基型信息采集技术获取，地点速度跟时
间占有率只能通过基于GPS 的车基型信息采集技术获取；交通密度和排队长度可通过基于不同平台的遥感技术、基于工作方式的遥感技术、基于工作波段的遥感技术的空基型信息采集技术获取，行程时间跟饱和度只能通过基于工作波段的遥感技术的空基型信息采集技术获取。
通过分析，本文选取道路交通饱和度、路段平均行程速度、时间占有率、路段平均行程延误四个参数为指标，构建高速路网评价指标体系。
2 评价指标的量化
地震、洪水等自然灾害，交通事故、火灾、爆炸等事故灾难的发生，一般是直接影响道路的物理性能，对车辆的行驶性能没有直接影响，这种情况可以称之为被动性事件；然而雨雪、大雾天气下，驾驶员为了防止车速过快而出现的车辆侧滑或者追尾事故的发生，会较大幅度的降低行车速度，同时车辆与跟驰车辆间的车头间距也会增大，这种情况可以称之为主动性事件。由此根据非常态事件的种类构建两种高速公路路网运行状态评价标准表。
3 综合评价模型的建立
3.1 正指标处理
本文所采用的四个指标中，车速为正指标，平均行程延误、道路交通饱和度与占有率是逆指标，本文采用正指标逆化的方法进行转换，常用的方法是取倒数。计算方法见公式（1）：
（1）
式中：x i 为转换前的正指标；
TRANSPOWORLD
为表示转换后的逆指标。
3.2 指标标准化
多指标综合评价体系进行指标逆处理之后，通常指标纲量仍然不统一，并且指标数值差值较大，采用
加权平均的算法没有意义。在统计学中可以先进行数据处理消除原始指标的影响，再对多组不同量纲的数据进行比较，常用的方法有标准化法、极值法、线性比例法等，本文采用极小值评价方法进行处理并进行分析计算，计算公式（2）
（2）
3.3 运行评价基本原理本论文将非常态事件下高速路网运行状态各指标的分为五级，即畅通、轻微拥挤、较拥挤、严重拥挤、拥堵，引入x 1，x 2，x 3，x 4四个指标，并选取极小值综合评价函数，高速路网运行状态的空间划分如图1：
图1 路网运行状态空间划分
图中r *，r **，r ***，r ****为综合评价的门限值，且
x 1，x 2，x 3，x 4四个指标分别满足公式（
3）：
（3）
在确定了x 1，x 2，x 3，x 4四个评价指标之后，任一时刻t 的评价指标经过指标逆处理和标准化处理以后指标项链为 （x j 1，x j 2，x j 3，x j 4）评价函数计算如公式（
4）：
（4）式中，y 的取值范围与高速路网运行状态如下所示：当y ≤（r *）2时，路段运行畅通；当（r *）2≤y ≤（r **）2时，路段运行轻微拥挤；当（r **）2≤y ≤（r ***）2时，路段运行较拥挤；当（r ***）2≤y ≤（r ****）2时，路段运行严重拥挤；当
y ≤（r ****）2时，路段运行拥堵。
3.4 阈值确定
首先确定各评价指标的极值，然后结合指标量化得出的设计车速120km/h 的非常态事件下高速公路路网交通运行评价标准表Ⅰ和评价标准表Ⅱ为依据分别求出阈值，各评价指标的极值如表3所示：
表3 各评价指标极值
指标道路交通饱和度车速范围（km/h ）占有率范围平均行程延误（s/km ）x max 1100150x min
20
2
本文选取极小型综合评价法，对极大型指标取倒数，其中平均速度取倒数后数值太小，这里扩大100倍以后进行计算。
首先对评价标准表1进行处理，处理过程如表4、表5：
表4 指标逆处理等级
x min x 1x 2x 3x 4x max 道路交通饱和度00. 560. 790. 911车速范围1 1. 25 1. 67 2. 00 2. 55占有率
范围
00. 120. 180. 240. 391平均行程延误
2
2. 3
5. 9
13. 3
39
50
表1 设计车速120km/h 的高速公路路网于非常态事件下运行评价标准
等级畅通轻微拥挤较拥挤严重拥挤拥堵道路交通饱和度[0-0. 56][0. 56-0. 79][0. 79-0. 94][0. 94-1]>1车速范围>80[60-80][50-60][40-50]<40占有率范围[0-0. 12][0. 12-0. 18][0. 18-0. 24][0. 24-0. 39]>0. 39平均行程延误
[0-2. 3]
[2. 3-5. 9]
[5. 9-13. 3]
[13. 3-39]
>39
表2 设计车速120km/h 的高速公路路网于非常态事件下运行评价标准
等级畅通轻微拥挤较拥挤严重拥挤拥堵道路交通饱和度
[0-0. 56][0. 56-0. 79][0. 79-0. 94][0. 94-1]>1车速范围>70[60-70][50-60][40-50]<40占有率范围[0-0. 14][0. 14-0. 21][0. 21-0. 27][0. 27-0. 43]>0. 43平均行程延误
[0-2. 6]
[2. 6-6. 2]
[6. 2-13. 8]
[13. 8-41]
>41
表5
指标无量纲化处理
等级x min x
1
x
2
x
3
x
溴代环丙烷
4
x max 道路交通饱和度00. 560. 790. 911车速范围00. 060. 170. 250. 381占有率范围00. 120. 180. 240. 391平均行程延误
0. 01
0. 12
0. 24
0. 77
1
计算得到综合评价函数阈值如表6、表7：
表6 综合评价阈值
评价指标阈值r*r**r***r****综合评价阈值取值
0. 33
0. 70
0. 99
1. 89
同理，对评价标准表2进行处理，处理结果如表7
表7 综合评价阈值
评价指标阈值r*r**r***r****综合评价阈值取值
0. 35
0. 74
1. 01
1. 99
4 示例验证
常态下设计时速为120km 的高速公路，其理论道路通行能力一般选取为1500pcu /h
，非常态事件发生后高速公路通
行能力必定会降低，本文选取1000pcu /h 为单条车道的理论
通行能力。仿真得到路段平均行驶速度=55.87Km /h ，单车道每小时车流量为212pcu /h ，对指标进行正处理和标准化以后，得到此时高速路网四个评价指标的数值。
表8 标准化后指标数据
评价指标y 道路交通饱和度路段平均行程速度路段平均行程
延误占有率计算结果
0. 21
0. 14
0. 68
0. 18
将通过逆指标处理和无纲量化处理后的四个指标数值带入公式（4）中计算，y=0. 56，通过表6可知，该路网运行现状是轻微拥挤。
参考文献：
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图2 非常态事件下高速路网运行现状评价步骤
TRANSPOWORLD
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（编辑：刘学文）
现将三种预测方法的最终沉降量减去通车前的沉降量得到通车后沉降的数据，整理的数据如表4所示。
表4 拟合最终沉降结果
预测方法
相关
系数R
最终沉降
量（cm）
工后最终沉降
（cm）
当前沉降量
（cm）
剩余沉降量
（cm）
指数0.99911.486 2.723 1.8020.921
泊松0.99911.243 2.480 1.8020.678
双曲0.99913.239 4.476 1.802 2.674
从表4中数据可以看出，指数、泊松、双曲线预测方法经拟合得到的相关系数均是0.999，取得了很好的拟合效果。这组数据观测时间较长，此时高速公路已经通车1年，沉降比较恒定，采用三组预测方法进行预测，通过拟合得到的剩余沉降量数据可以看到，指数曲线预测的最终剩余沉降量为0.921cm，泊松曲线的最终剩余沉降量为0.678cm，两组数据比较接近，而双曲线预测的最终剩余沉降量为2.674cm比其他两组数据大很多。
4 结论
功夫杯通过采用指数曲线法、双曲线法和泊松曲线法对观测到的数据进行预测，先根据通车后前半年的数据预测通车后一年的沉降并与实测值进行对比分析，再应用通车后1年的实测数据进行长期变形预测。三种预测方法的相关系数均为0.999。在误差分析中得出指数法和泊松曲线法预测的效果最好，其次是双曲线法。
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（编辑：钱宇宁）
（上接第51页）
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