陳黎明，姚世瑞，郭建鋼，李佳杰，李 林

（1.福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院，福建 福州 350002；2.北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100000）

考慮排放的橋梁交叉口不同控制方式效果研究

陳黎明1，姚世瑞1，郭建鋼1，李佳杰2，李 林1

（1.福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院，福建 福州 350002；2.北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100000）

以福清市玉融大橋及兩側(cè)橋頭交叉口為研究對(duì)象，選取車輛在橋面上的排隊(duì)長(zhǎng)度和排放量為評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別構(gòu)建單點(diǎn)優(yōu)化信號(hào)控制和協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)的多目標(biāo)配時(shí)模型。運(yùn)用改進(jìn)的遺傳算法設(shè)計(jì)模型的求解步驟，選用Vissim仿真軟件對(duì)無(wú)信號(hào)控制、單點(diǎn)信號(hào)控制、信號(hào)協(xié)調(diào)控制等三種不同信號(hào)控制方式進(jìn)行碳排放和排隊(duì)長(zhǎng)度效果研究分析。結(jié)果表明：與無(wú)信號(hào)控制相比，采用單點(diǎn)優(yōu)化信號(hào)控制系統(tǒng)后，排放量減少了4.2%，排隊(duì)長(zhǎng)度降低16%；采用協(xié)調(diào)優(yōu)化控制系統(tǒng)后，排放量減少了7.1%，排隊(duì)長(zhǎng)度降低了25%。

橋梁交叉口；排放量；排隊(duì)長(zhǎng)度；優(yōu)化控制系統(tǒng)

1 問(wèn)題的提出

我國(guó)步入經(jīng)濟(jì)、信息、交通事業(yè)等共同發(fā)展的時(shí)代，而交通事業(yè)的蓬勃發(fā)展必然與交通擁堵和環(huán)境污染掛鉤，且現(xiàn)象愈演愈熱。同時(shí)作為城市交通命脈的交叉口，承載著大量車流的低速集散，且多種工況轉(zhuǎn)變頻繁，尾氣污染較路段更為嚴(yán)重。當(dāng)務(wù)之急是權(quán)衡交叉口的通行效率和交通污染之間的關(guān)系，將“環(huán)境指標(biāo)”納入交叉口的評(píng)價(jià)范疇[1]。而城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，作為過(guò)江通道的橋梁被納入城市路網(wǎng)已成常態(tài)，其銜接功能的重要性不言而喻。但橋梁兩端交叉口的既定道路條件無(wú)法匹配日益增長(zhǎng)的交通壓力，其通行效率和負(fù)荷程度是當(dāng)前交通研究的熱點(diǎn)，亦是橋梁所需要權(quán)衡的中心[2]。郭建鋼等基于實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，應(yīng)用Synchro-Vissim軟件對(duì)橋梁兩端交叉口單點(diǎn)信號(hào)控制和信號(hào)協(xié)調(diào)控制進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并對(duì)不同控制方式下的控制效果進(jìn)行仿真評(píng)價(jià)，有效地降低了橋上的排隊(duì)長(zhǎng)度[3-5]，但并未考慮排放。

而國(guó)內(nèi)外有關(guān)考慮排放的交叉口不同控制方式效果研究較少，大多數(shù)理論研究只針對(duì)單一的控制方式。修韋杰等針對(duì)單點(diǎn)信號(hào)交叉口，提出以車輛延誤與排放為綜合指標(biāo)的信號(hào)配時(shí)優(yōu)化控制模型[6]。陳金山等運(yùn)用Synchro仿真配時(shí)軟件，以金山大道為研究對(duì)象建立了基于碳排放的城市干道信號(hào)協(xié)調(diào)控制[7]。Meszaros等針對(duì)排放和延誤兩個(gè)指標(biāo)情況下對(duì)單個(gè)交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化控制提出了建議[8]。同時(shí)Madireddy等結(jié)合了排放估計(jì)軟件VERSIT+與微觀交通仿真軟件Paramics進(jìn)而探討信號(hào)協(xié)調(diào)控制與交通排放的影響關(guān)系[9-11]。

本文以福建省福清市玉融大橋兩端交叉口為研究對(duì)象，基于實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，分別提出考慮排放和排隊(duì)長(zhǎng)度的橋梁兩端交叉口單點(diǎn)信號(hào)控制和信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法，建立以減少排放和排隊(duì)長(zhǎng)隊(duì)為目標(biāo)的橋梁兩端信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型，使用改進(jìn)的遺傳算法求解目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)結(jié)果，對(duì)比研究不同控制方式下排放以及排隊(duì)長(zhǎng)度的運(yùn)行效果，進(jìn)而達(dá)到控制碳排放進(jìn)而保護(hù)橋梁的雙重目的。

2 模型的構(gòu)建

2.1 交叉口污染物排放模型

不同的行駛工況情況下車輛產(chǎn)生的污染物排放量是具有一定的差異，有學(xué)者認(rèn)為車速是車輛排放因子最為敏感的因素之一，因此提出了車輛的排放因子與速度之間的函數(shù)關(guān)系，具體公式如下[12]

式中：ECO，EHC，ENOX分別為CO，HC，NOX的排放因子；V為車輛速度，m/s。

同時(shí)有學(xué)者在現(xiàn)有車輛排放因子的理論基礎(chǔ)上提出車輛在交叉口的某種污染物排放量E，具體公式如下[13]：

式中：E為交叉口某種污染物排放量，由于本文選取CO排放量，因此E為交叉口CO排放量，kg；i為交叉口信號(hào)相位；qi相位i內(nèi)到達(dá)的交通流量，pcu；di為車輛在相位i內(nèi)的平均延誤，s；L0為交叉口進(jìn)口道長(zhǎng)度，m；EFPCU為標(biāo)準(zhǔn)小汽車單位排放因子，EFIPCU為標(biāo)準(zhǔn)小汽車單位怠速排放因子，由于本文只研究碳排放，根據(jù)相關(guān)研究，通常EFPCU取45 g／（pcu·km），EFIPCU取45 g／（pcu·km）。

2.2 排隊(duì)長(zhǎng)隊(duì)模型

對(duì)于排隊(duì)長(zhǎng)度計(jì)算，由于當(dāng)前城市交叉口飽和度較大，因此選擇HCM2000中的排隊(duì)長(zhǎng)度計(jì)算公式。該公式不僅考慮了紅燈結(jié)束時(shí)當(dāng)前交叉口的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度，同時(shí)考慮了綠燈開(kāi)始后隊(duì)列末端新加入排隊(duì)的車輛，更符合當(dāng)前交叉口的現(xiàn)狀。具體公式如下[14]

式中：Q為交叉口平均排隊(duì)長(zhǎng)度，m；Q1為交叉口均勻排隊(duì)長(zhǎng)度，m；Q2為交叉口增量平均排隊(duì)長(zhǎng)度，m；XL為一條車道飽和度；vL為一條車道機(jī)動(dòng)車流量，pcu；C為信號(hào)周期，s；g／C為綠信比；kB為感應(yīng)控制的增量延誤系數(shù)，根據(jù)國(guó)內(nèi)相關(guān)研究，kB對(duì)于定周期，取0.5，對(duì)于感應(yīng)周期，取0.3；CL為一條車道機(jī)動(dòng)車的通行能力；T為時(shí)段長(zhǎng)度，s；QbL為一條車道開(kāi)始時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度，m。

2.3 交叉口總體運(yùn)行效率模型

這里運(yùn)用效率最優(yōu)化模型，通過(guò)函數(shù)協(xié)調(diào)使多目標(biāo)規(guī)劃轉(zhuǎn)變?yōu)閭鹘y(tǒng)的單目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題，建立如下模型：

式中：PI為第I種配時(shí)方案下的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)；EI為第I種配時(shí)方案下的路網(wǎng)CO排放量，kg；DI為第I種配時(shí)方案下的路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度，m；D0為現(xiàn)狀配時(shí)條件下的路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度，m；E0為現(xiàn)狀配時(shí)條件下的路網(wǎng)CO排放量，kg；α和β優(yōu)化程度的權(quán)重，參考文獻(xiàn)[15-16]等，確定了α取0.4，β取0.6。

3 方案及優(yōu)化

3.1 研究對(duì)象

為了對(duì)本文中提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，選取了福清市玉融大橋兩側(cè)交叉口進(jìn)行實(shí)地調(diào)查。玉融大橋年代久遠(yuǎn)，作為主要的過(guò)江通道，高峰時(shí)段擁堵嚴(yán)重，橋面排隊(duì)長(zhǎng)度大，對(duì)橋梁具有較大的損害。橋梁兩端交叉口的現(xiàn)狀交通渠化方案見(jiàn)圖1，高峰時(shí)段現(xiàn)狀信號(hào)配時(shí)和流量調(diào)查數(shù)據(jù)見(jiàn)表1～表3。

表1 高峰小時(shí)流量Tab.1 Traffic flow at peak hours pcu/h

表2 北側(cè)交叉口現(xiàn)狀配時(shí)方案Tab.2 The timing scheme for intersections at the north side

表3 南側(cè)交叉口現(xiàn)狀配時(shí)方案Tab.3 The timing scheme for intersections at the south side

圖1 交叉口現(xiàn)狀渠化方案Fig.1 Current situation of intersections

3.2 信號(hào)控制設(shè)計(jì)方案

3.2.1 無(wú)信號(hào)控制設(shè)計(jì)

無(wú)信號(hào)控制方式采用“主路優(yōu)先控制”。根據(jù)高峰時(shí)段實(shí)際調(diào)查得到的交通量為判別主次道路的標(biāo)準(zhǔn)。南側(cè)橋頭交叉口北進(jìn)口和南進(jìn)口的直行車流和北側(cè)橋頭交叉口南進(jìn)口的左轉(zhuǎn)、西進(jìn)口的右轉(zhuǎn)為主路車流，其他各方向車流為次路車流。仿真結(jié)果見(jiàn)表6。

3.2.2 單點(diǎn)信號(hào)控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

以高峰時(shí)段交通量為基礎(chǔ)，利用式（1）～式（6）采用Matlab軟件的遺傳算法工具箱對(duì)其進(jìn)行代碼編寫(xiě)求解，分別求得橋梁兩端交叉口最佳優(yōu)化周期和綠信比。北側(cè)和南側(cè)交叉口單點(diǎn)信號(hào)控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)迭代圖見(jiàn)圖2，圖3；北側(cè)和南側(cè)交叉口優(yōu)化配時(shí)方案見(jiàn)表4，表5。

圖2 北側(cè)橋頭交叉口迭代100次后的最佳值Fig.2 The optimal value after 100 iterations at the north side

圖3 南側(cè)橋頭交叉口迭代100次后的最佳值Fig.3 The optimal value after 100 iterations at the south side

表4 北側(cè)交叉口優(yōu)化配時(shí)方案Tab.4 Optimization scheme of north intersections

表5 南側(cè)交叉口優(yōu)化配時(shí)方案Tab.5 Optimization scheme of south intersections

3.2.3 信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

以高峰時(shí)段交通量為基礎(chǔ)，以北側(cè)橋頭交叉口為關(guān)鍵交叉口，以北側(cè)橋頭交叉口南進(jìn)口的左轉(zhuǎn)和南側(cè)橋頭交叉口南進(jìn)口的直行作為關(guān)鍵相位。利用式（1）～式（6）采用Matlab軟件的遺傳算法工具箱對(duì)其進(jìn)行代碼編寫(xiě)求解，求得最佳共同周期以及綠信比。信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)迭代圖見(jiàn)圖4。

通過(guò)優(yōu)化得到的綠燈時(shí)間和信號(hào)周期，計(jì)算其相位差和綠波帶，得到2個(gè)交叉口的相位差為17 s，共用周期時(shí)長(zhǎng)為100 s，信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶速為40 km/h。信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化系統(tǒng)的時(shí)距圖見(jiàn)圖5。

圖4 迭代100次后的最佳值Fig.4 The optimal value after 100 iterations

圖5 高峰信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方案時(shí)距圖Fig.5 The time-space diagrams of the optimal signal coordination control at peak hours

4 控制效果比較

綜合運(yùn)用仿真配時(shí)軟件Vissim和Synchro分別對(duì)3種方案進(jìn)行仿真，輸出路網(wǎng)總排放量和路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度的優(yōu)化指標(biāo)，見(jiàn)表6。

表6 三種控制方式指標(biāo)對(duì)比Tab.6 Comparison of indexes for three control methods

從表6可以看出，經(jīng)信號(hào)協(xié)調(diào)控制后，路網(wǎng)排放量為8.21 kg，路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度為40 m，與無(wú)信號(hào)控制狀態(tài)相比路網(wǎng)排放量減少了7.1%，路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度減少了25%；單點(diǎn)信號(hào)控制優(yōu)化系統(tǒng)的路網(wǎng)排放量為8.46 kg，路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度為42 m，與無(wú)信號(hào)控制狀態(tài)相比路網(wǎng)排放量減少4.2%，路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度減少16%?？梢?jiàn)信號(hào)控制系統(tǒng)能在一定程度上控制碳排放。

5 結(jié)束語(yǔ)

信號(hào)控制優(yōu)化系統(tǒng)與無(wú)信號(hào)控制狀態(tài)相比，高峰時(shí)段的路網(wǎng)排放量得到一定的改善，同時(shí)可知信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)優(yōu)化程度高于單點(diǎn)信號(hào)控制系統(tǒng)。

1）與無(wú)信號(hào)控制方式相比，設(shè)置單點(diǎn)信號(hào)控制優(yōu)化系統(tǒng)后，路網(wǎng)排放量減少了4.2%；設(shè)置信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化系統(tǒng)，路網(wǎng)排放量減少了7.1%?？梢?jiàn)對(duì)于控制碳排放，信號(hào)控制方式（尤其信號(hào)協(xié)調(diào)控制）優(yōu)于無(wú)信號(hào)控制。

2）與無(wú)信號(hào)控制方式相比，設(shè)置單點(diǎn)信號(hào)控制優(yōu)化系統(tǒng)后，路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度降低了16%；設(shè)置信號(hào)協(xié)調(diào)控制優(yōu)化系統(tǒng)，路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度降低了25%?？梢?jiàn)對(duì)于提高橋梁路段的通行效率，信號(hào)控制方式（尤其信號(hào)協(xié)調(diào)控制）優(yōu)于無(wú)信號(hào)控制。

3）與其它2種控制方式相比，設(shè)置信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)后路網(wǎng)排放量和路網(wǎng)平均排隊(duì)長(zhǎng)度得到明顯降低?？梢?jiàn)建立科學(xué)合理的信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)能最大程度控制碳排放，進(jìn)而達(dá)到保護(hù)環(huán)境和橋梁的雙重目的。

[1]姚世瑞，郭建鋼，陳黎明，等．橋梁兩端交叉口信號(hào)協(xié)調(diào)控制與碳排放關(guān)系研究[J]．公路與汽運(yùn)，2016（4）：44-47.

[2]陳俊，翁小雄，李瑩．城鎮(zhèn)橋梁兩端交通擁堵現(xiàn)狀及對(duì)策研究[J]．公路與汽運(yùn)，2016（4）：47-49.

[3]郭建鋼，陳必太，黃海南，等．橋梁兩端交叉口不同控制方式效果的比較[J]．福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2014，43（5）：556-560.

[4]郭建鋼，張文星，陳必太，等．基于VISSIM的橋頭交叉口改造優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]．公路與汽運(yùn)，2013（1）：44-47.

[5]郭建鋼，林文燔，陳必太，等．基于Synchro的廈門(mén)市白鷺洲路信號(hào)協(xié)調(diào)控制的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]．華東交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，30（3）：50-54+88.

[6]修偉杰，張立立，李凱龍，等．基于車輛排放的交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化控制[J]．交通運(yùn)輸研究，2016，2（2）：6-11．

[7]陳金山，陳黎明，張華，等.基于碳排放的城市干道信號(hào)協(xié)調(diào)控制[J].莆田學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，23（5）：100-104.

[8]MESZAROS FERENC，TOROK ADAM．Theoretical investigation of emission and delay based intersection controlling and synchronizing in Budapest[J]．Periodica Polytechnica：Transportation Engineering，2014，42（1）：37-42．

[9]MADIREDDY M，DE COENSELL B，CAN A，et al.Assessment of the impact of speed limit reduction and traffic signal coordination on vehicle emissions using an integrated approach[J]．Transportation Research Part D：Transport and Environment，2011，16（7）：504-508.

[10]LV J，ZHANG Y L．Effect of Signal Coordination on Traffic Emission[J]．Transportation Research Part D，2012，17（2）：149-153.

[11]DE COENSELL B，CAN A，DEGRAUWE B，et al.Effects of traffic signal coordination on noise and air pollutant emissions[J]．Environment Modeling&Software，2012（35）：74-83.

[12]王芳．基于低碳交通的信號(hào)交叉口優(yōu)化控制研究[D]．長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2014．

[13]MA T．Genetic algortinm-based combinatorial parametric optimization for the calibration of traffic microscopic simulation models [D]．Toronto：University of Toronto，2009.

[14]TRANSPORTATION RESEARCH BOARD．Highway capacity manual[R]．Washington DC：TRB，National Research Council，2000.

[15]楊兆升，曲鑫，林賜云，等．考慮低排放低延誤的交通信號(hào)優(yōu)化方法[J]．華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2015，43（10）：29-34.

[16]趙偉濤，楊威，岳一博.考慮車輛排放的城市信號(hào)交叉口優(yōu)化控制研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版，2012，36（5）：911-915.

Study on Effects of Different Control Modes of Bridge Intersections Considering Emission

Chen Liming1，Yao Shirui1，Guo Jiangang1，Li Jiajie2，Li Lin1
（1.College of Transportation and Civil Engineering，F(xiàn)ujian Agriculture and Forestry University，F(xiàn)uzhou 350002，China；2.School of Traffic and Transportation，Beijing Jiao Tong University，Beijing 100000，China）

Taking the Yurong bridge and intersections on both sides in Fuqing City as the research object，this study adopted the queue length of the vehicles on the bridge and CO emission as the evaluation index，and established the multi-objective optimization model with single-point optimization signal control and coordinated control system.By using genetic algorithm，it designed the solution steps for the improved model.Then it evaluated effects of carbon emission and queue length under the conditions of three different control methods including no signal control，single point control，signal coordination control by way of Vissim simulation software.The results showed that compared with no signal control，for the signal control system of single point optimization，the CO emissions was reduced by 4.2%，and the queue length decreased by 16%；for the coordinated control system，CO emissions was reduced by 7.1%，and the queue length was reduced by 25%.

bridge intersection；CO emission；queue length；optimized control system

U491

A

1005-0523（2017）03-0103-06

（責(zé)任編輯 姜紅貴）

2017－01－03

國(guó)家青年科學(xué)基金（51608123）；福建省自然科學(xué)基金（2017J01682）

陳黎明（1991—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)榈缆方煌ò踩こ獭?/p>

郭建鋼（1962—），男，教授，博士，研究方向?yàn)榈缆方煌ò踩こ?，智能交通和交通管理?guī)劃。