蘇躍江，韋清波，吳德馨，崔 昂

(1.廣州市交通運輸研究所，廣東 廣州 510627；2.廣州市公共交通數(shù)據(jù)管理中心，廣東 廣州 510635)

0 引言

經濟的快速發(fā)展以及城鎮(zhèn)化進程的不斷加快，帶來了個體機動化出行的迅猛增長。國外發(fā)達城市在其發(fā)展的過程中，都曾經歷過或現(xiàn)在依然承受著交通擁堵問題的困擾。紐約、倫敦、巴黎、東京、首爾等城市先后于20 世紀40—90年代經歷了交通擁堵的困擾。近年來，北京、上海、廣州、成都、杭州、深圳等一批城市的機動車保有量快速增長并先后超過百萬量級，交通擁堵首先出現(xiàn)在北上廣深等幾個超大城市，并在短短幾年間迅速蔓延至百萬人口以上城市，甚至一些中小城市也出現(xiàn)交通擁堵的問題。

交通擁堵的根源是交通需求的快速增長與交通供給或交通服務提供不匹配，從某種角度講，交通擁堵的出現(xiàn)不是偶然，它是經濟快速發(fā)展導致交通供需不平衡的綜合產物。如何評估或量化城市道路交通擁堵呢？為通過單一的指標量化交通擁堵，綜合反映道路網(wǎng)交通運行狀況，一些城市構建了符合當?shù)氐牡缆方煌ㄟ\行指數(shù)。然而，借助道路交通運行指數(shù)評估城市交通運行情況仍存在一些不足，例如利用運營車輛的GPS數(shù)據(jù)作為基礎數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)采集不全面(包含覆蓋車輛類別、通過路段的車輛樣本數(shù)量、駕駛人行為傾向等)、指標評價分析不系統(tǒng)(如北京的交通運行指數(shù)對不擁堵路段的評估分析沒有體現(xiàn)，深圳的交通運行指數(shù)由于市民出行感受、期望車速不同造成不同區(qū)位的路段指標計算差異)等問題。

1 交通擁堵和交通擁堵指數(shù)的內涵

1.1 交通擁堵的內涵

交通擁堵是道路在某個地點由于交通需求過大，超過該地點道路通行能力而產生的車輛緩慢行駛、車輛滯留并向上游傳播擴散形成交通擁堵狀態(tài)，并呈現(xiàn)“點→線→面”的發(fā)展態(tài)勢，其根本原因就是交通需求和設施供給不平衡。不同國家、城市對擁堵的定義并未有嚴格、統(tǒng)一的量化標準，不同人在不同時間對于擁堵的感受也存在明顯的個體差異，目前主要判定指標是基于排隊論、出行時間論(包括運行速度和延誤)、車流密度論形成。美國規(guī)定，當路段速度小于24 km·h-1或每千米車輛密度大于42 輛小客車視為交通擁堵；德國規(guī)定，當路段每千米車輛密度大于40 輛小客車則視為交通擁堵；日本規(guī)定，普通道路和高速公路行車速度分別小于20 km·h-1和40 km·h-1視為交通擁堵[1-2]。公安部交管局、住房城鄉(xiāng)建設部城市建設司聯(lián)合發(fā)布實施的《城市道路交通管理評價體系》(公交管[2008]262 號)中規(guī)定，“當城市道路上機動車平均行程速度低于20 km·h-1則視為交通擁堵，若低于10 km·h-1則視為嚴重擁堵”；《道路交通阻塞度及評價方法》(GA 115—1995)中規(guī)定，“車輛行至信號燈控制交叉路口，3 次綠燈顯示未通過路口的為阻塞，5次綠燈顯示未通過路口的為嚴重阻塞”。

1.2 道路交通運行指數(shù)的內涵

為量化城市道路交通運行情況，國外提出道路擁堵指數(shù)(Road Congestion Index,RCI)[3]、擁堵持續(xù)指標(Lane Kilometer Duration Index,LKDI)[4]、出行時間指數(shù)(Travel Time Index,TTI)[5]、擁堵嚴重度(Congestion Severity Index,CSI)[6]等評估道路交通運行情況。中國主要借助嚴重擁堵里程比例、行程時間比、延誤時間比等歸一化評價指標構建適用于當?shù)爻鞘械牡缆方煌ㄟ\行指數(shù)模型。

道路交通運行指數(shù)是綜合反映道路網(wǎng)交通運行狀況的指標，也是對交通擁堵在空間、時間、強度等方面特征的綜合化、簡單化描述。其基本原理是通過分布在城市各路段已安裝GPS 的車輛(包括出租汽車、公共汽車以及其他運營車輛的一種或幾種，一般以出租汽車為主)，結合無線通信網(wǎng)絡動態(tài)獲取每一個路段每個時間間隔的浮動車數(shù)據(jù)，考慮不同路網(wǎng)的權重和聚類特征，按照一定的算法計算路段的加權行程速度，在此基礎上計算道路網(wǎng)的擁堵里程比例或擁堵時間比或延誤時間比，最后進行歸一化處理得到道路交通運行指數(shù)。不同城市道路交通運行指數(shù)測算方法大體相似、略有不同，但均用單一數(shù)值表述。一般數(shù)值越大越擁堵，數(shù)值越小越暢通。

根據(jù)北京市《城市道路交通運行評價指標體系》(DB11/T 785—2011)和廣州市《城市道路交通運行評價指標體系》 (DBJ 440100/T 164—2013)，北京和廣州兩個城市主要基于嚴重擁堵里程比例測算道路交通運行指數(shù)，并且測算方法相似，即主要利用行程速度和道路網(wǎng)權重計算各等級路段、道路和道路網(wǎng)的擁堵里程比例。然后，按照道路網(wǎng)嚴重擁堵里程比例與道路交通運行指數(shù)的關系進行歸一化后相互換算(即通過不同的道路網(wǎng)擁堵里程比例換算為不同的道路交通運行指數(shù)值)，其運行狀態(tài)分為“暢通、基本暢通、輕度擁堵、中度擁堵和嚴重擁堵”5 種等級，取值區(qū)間為[0,10]，不同等級道路的交通運行指數(shù)數(shù)值不同。例如北京和廣州5種運行狀態(tài)的運行指數(shù)均為0～<2、2～<4、4～<6、6～<8、8～<10、10，但對應的道路網(wǎng)擁堵里程比例分別為0%～<5%，5%～<8%，8%～<11%，11%～<14%，14～<24%，≥24%和0%～<2%，2%～<9%，9%～<15%，15%～<18%，18～<33%，≥33%。

上海市根據(jù)《城市道路交通狀態(tài)指數(shù)評價指標體系》(DB31/T 997—2016)，以各個路段實時采集的運營車輛GPS數(shù)據(jù)計算的車輛行程速度為基本參數(shù)，按不同路段幾何特征、通行能力等參數(shù)，加權集成并經過標準化后計算生成綜合指標道路交通狀態(tài)指數(shù)，其運行狀態(tài)分為“暢通、基本暢通、擁擠和阻塞”4 種等級，取值區(qū)間為0～100。深圳市采用浮動車數(shù)據(jù)計算行程速度，結合不同等級路段計算出行時間比(路段或路網(wǎng)實際行程時間與期望行程時間的比值，表示當前道路情況較期望車速情況下多花費時間的劇烈程度)，并通過大量實地調查和問詢標定參數(shù)計算交通運行指數(shù)，其運行狀態(tài)分為“暢通、基本暢通、緩行、較擁堵和擁堵”5個等級，取值區(qū)間為>0～<10[7]。

國家層面結合《道路交通信息服務交通狀況描述》(GB/T 29107—2012)，并融合相關城市的經驗和成果，發(fā)布了《城市交通運行狀況評價規(guī)范》(GB/T 33171—2016)，相對全面提出了三種評價方法，即道路網(wǎng)嚴重擁堵里程比例與交通運行指數(shù)的關系、道路網(wǎng)行程時間比與交通運行指數(shù)的關系、道路網(wǎng)延誤時間比與交通運行指數(shù)的關系，是對北上廣深四個城市道路交通運行指數(shù)模型的綜合和延伸(見表1)。

表1 不同城市道路交通運行指數(shù)評價指標和方法比較Tab.1 Comparison on evaluation indicators and methods of traffic performance index in different cities

2 現(xiàn)有道路交通運行指數(shù)的不足

2.1 基礎數(shù)據(jù)采集不全面

各大城市道路交通運行指數(shù)的基本參數(shù)之一為行程速度，不同等級路段或道路的行程速度主要根據(jù)運營車輛的GPS數(shù)據(jù)進行測算。在這樣背景下可能產生三個問題：

1）覆蓋面問題。

采集數(shù)據(jù)僅僅包含運營車輛(如出租汽車，不含社會車輛)的浮動車數(shù)據(jù)和路段檢測數(shù)據(jù)(見表2)。由于運營車輛的運行軌跡取決于乘客的出行起訖點，導致道路沿線起訖點分布較多區(qū)域(客流聚集和發(fā)生較多)的出租汽車覆蓋數(shù)量多，反之道路沿線沒有乘客上下車或出租汽車不因其他原因(如停車、回家、吃飯、上廁所等)必須前往的目的地，相關路段基本沒有出租汽車覆蓋，即部分城市道路不能計算行程速度。據(jù)統(tǒng)計，廣州市出租汽車高峰期覆蓋道路占中心城區(qū)主干路和快速路網(wǎng)絡的72%(見圖1)；深圳市出租汽車全天平均覆蓋道路占整個道路網(wǎng)的36%，2017年融合了網(wǎng)約車、百度導航車輛等數(shù)據(jù)后覆蓋道路比例增至77%。

2）樣本不均衡問題。

如果道路沿線的居住、商業(yè)、娛樂、辦公等用地較多，理論上出租汽車經過數(shù)量較多，反之越少，并且道路網(wǎng)結構較好的區(qū)域出租汽車覆蓋車輛數(shù)量多，反之越少(廣州市黃埔區(qū)由于道路網(wǎng)結構影響出租汽車覆蓋道路比例較其他中心城區(qū)的行政區(qū)低35%以上)，這就是主要道路運行速度通過浮動車數(shù)據(jù)計算得相對準確的重要原因。

圖1 廣州市中心城區(qū)出租汽車覆蓋道路情況Fig.1 Taxi road coverage in Guangzhou

3）駕駛人行為傾向問題。

出租汽車駕駛員在空駛狀態(tài)通常為了載客而低速巡游，在重載的情況下總是為了提高周轉率而快速行駛。這導致道路行程速度計算有偏差，評估結果不夠精確。據(jù)統(tǒng)計，深圳市同一路段的出租汽車在重載情況下運行速度較社會車輛高4%，使用地圖導航車輛的運行速度較全部社會車輛速度低4%。

2.2 指標評價分析不系統(tǒng)

現(xiàn)有的道路交通運行指數(shù)并不能系統(tǒng)、全面地反映城市交通的運行情況。北京市和廣州市采用的交通運行指數(shù)實質上是由道路網(wǎng)嚴重交通擁堵里程比例轉換而來，該指標能夠比較敏感地反映出道路網(wǎng)中嚴重交通擁堵情況的變化；但是沒有直接體現(xiàn)對于嚴重擁堵以下等級路段的評估分析。因此，該類交通運行指數(shù)只能表征道路堵不堵、有多堵(對道路網(wǎng)的擁堵狀態(tài)變化更加敏感)，而不能反映順不順、有多順。從這個角度來講，把道路交通運行指數(shù)稱為交通擁堵指數(shù)不準確，或者說是一種評判標準的誤導。

深圳市采用的交通運行指數(shù)實質上由道路網(wǎng)行程時間比轉換而來，能夠相對真實地反映人民的出行感受，但是對于道路網(wǎng)交通擁堵情況的描述相對而言沒有道路交通運行指數(shù)敏感。例如，廣州市東風路作為東西向快速通道，道路條件較好(雙向8～12 車道)，高峰期交通量較大，車輛行駛速度為25.8 km·h-1；中山路作為廣州市東西向次干路，雙向車道數(shù)僅為2～4 車道，高峰期通過交通量相對較少，車輛行駛速度為25.1 km·h-1。兩條不同等級的道路由于交通量不同導致兩者速度比較相近，針對同等長度的兩條路段，道路條件較好的東風路期望行程時間或自由流行程時間較小、反之中山路較大。按照深圳市行程時間比測算道路交通運行指數(shù)，高峰期東風路交通運行指數(shù)為2、中山路交通運行指數(shù)為1。也就是說，一個城市的區(qū)位、道路條件越好，期望車速越高或期望行程時間越短，單條道路交通運行指數(shù)可能就越高；反之，一個城市同等級的道路由于幾何條件差，期望車速越低或期望行程時間越長，單條道路交通運行指數(shù)可能就越低。

3 思考與建議

3.1 進一步完善交通運行指數(shù)評價模型

北京、上海、廣州、深圳等城市構建的道路交通運行評價模型，基本參數(shù)主要基于運營車輛的浮動車數(shù)據(jù)、線圈數(shù)據(jù)、地磁數(shù)據(jù)等。在利用采集數(shù)據(jù)進行基礎性指標(如路段行駛速度、行程時間以及加權平均速度、加權行程時間等指標)、特征性指標(擁堵里程比例、行程時間比、延誤時間)計算過程中，可能由于權重、公眾感知以及期望等參數(shù)的設置(如從平均速度到加權平均速度過程中，北京和廣州采用的是車公里數(shù)(VKT)權重，該參數(shù)應根據(jù)道路網(wǎng)中各等級道路長度比例和經過這些道路的累積當量小汽車交通量進行動態(tài)調整)，導致綜合性或決策性指標(道路交通運行指數(shù))計算偏差。因此，應依托現(xiàn)有的多源數(shù)據(jù)以及深度學習等技術，動態(tài)修正模型參數(shù)和算法，進一步提高道路交通運行指數(shù)評估的精確性和科學性。文獻[8]利用浮動車樣本數(shù)據(jù)并融合其他交通多源數(shù)據(jù)，構建動態(tài)交通流離散性模型，提出交通擁堵概率的估計方法，彌補了現(xiàn)有交通運行評價方法存在的不足。

3.2 建立交通運行指數(shù)預測模型和發(fā)布機制

道路交通運行指數(shù)發(fā)布機制更多是注重對已發(fā)生的交通狀況進行評價，缺乏有效的交通預測機制，在市民出行規(guī)劃誘導方面的作用相對較弱。因此，建議在綜合考慮天氣、節(jié)假日、重大活動等因素對交通的影響以及宏觀交通變化規(guī)律的基礎上，構建城市道路交通運行指數(shù)的預測模型，實現(xiàn)對交通運行指數(shù)的中、短期預測以及發(fā)布機制。

廣州市基于道路交通運行指數(shù)，在分析城市道路交通運行指數(shù)總體變化規(guī)律的基礎上，綜合考慮天氣、節(jié)假日、重大活動等因素對交通的影響，構建了基于城市道路網(wǎng)的交通運行指數(shù)預測模型，預測未來3 h、第2天24 h 每5 min 的交通運行指數(shù)。通過構建的指數(shù)預測分析系統(tǒng)，每周定期通過報紙、網(wǎng)絡等平面媒體發(fā)布上一周交通運行情況，針對重大節(jié)假日的交通運行指數(shù)變化和擁堵路段分布情況進行預測，發(fā)布交通指引引導市民出行[9-10]。

表2 不同城市道路交通運行指數(shù)基礎數(shù)據(jù)采集情況Tab.2 Comparison on raw data collection of traffic performance index in different cities

3.3 新技術應用促進數(shù)據(jù)采集更全面、指數(shù)評估更科學

近年來，重慶、廈門、蘭州、南京、銀川等城市積極嘗試應用汽車電子標識①。公安部牽頭制定《汽車電子標識安全技術要求》《汽車電子標識通用技術條件》等相關標準，于2014年12月發(fā)布征求意見稿、2017年12月正式發(fā)布了標準，并于2018年7月1日起實施。2015年無錫、深圳、北京納入汽車電子標識試點范圍，2016年1月無錫、深圳開始汽車電子標識試點。在國家推行高速公路“一張網(wǎng)”的情況下，ETC技術②在高速公路管理中得到廣泛應用。據(jù)統(tǒng)計，廣東全省高速公路設置了7 185 條車道，累計開通1 720 條ETC 車道，ETC 車道數(shù)占收費車道總量的23.9%，其中主線收費站ETC車道覆蓋率達100%[11]。針對前文提到的利用浮動車GPS數(shù)據(jù)計算行車速度作為交通運行指數(shù)的基本參數(shù)存在數(shù)據(jù)采集不全面的問題，若公安部推行的汽車電子標識得到快速發(fā)展且面向所有機動車，并且實現(xiàn)各城市、區(qū)域乃至全國的數(shù)據(jù)庫共享，那么采集的數(shù)據(jù)不僅僅是運營車輛，而是包含社會車輛在內的所有車輛，覆蓋路段的車輛樣本數(shù)量和類型將更加均衡、全面，駕駛人的行為更真實，并且可以考慮融合現(xiàn)有的高速公路流水數(shù)據(jù)、道路高清卡口車牌識別數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)等交通管理設施，更加全面、科學、客觀地分析道路運行速度。

3.4 系統(tǒng)全面考慮影響因素構建交通運行綜合指數(shù)

不同路段車流量由于采集不能做到實時或者采集工作量大，導致現(xiàn)有的模型算法中基本沒有考慮車流量作為指標。而車流量是反映道路交通流三要素的重要因素，并可以用于計算道路交通流密度。因此，結合速度采集數(shù)據(jù)和路段權重等級劃分，建議充分利用交通大數(shù)據(jù)提高交通模型的預測精度和計算及時性，并通過大數(shù)據(jù)或精細化交通模型輔助采集和預測交通量，結合每種客運交通方式的載客人次、占用道路資源動態(tài)空間等(回歸交通的本質是實現(xiàn)人和物的移動，評價思路從“以車為本”到“以人為本”)，構建不同要素(涵蓋速度、流量、密度、時間以及出行感受等)、不同車輛類別(包含公共汽車、大客車、小汽車等)的道路交通運行綜合指數(shù)，從而更加全面、客觀地評估道路交通運行情況。

4 結語

道路交通運行評價是管理者、公眾等對城市道路運行情況的總體評價，并且隨著新交通服務方式的快速發(fā)展，城市交通正在經歷從“供給與需求”關系到“供給、需求、服務”關系由簡單到復雜的發(fā)展變化過程。因此，僅僅通過道路交通運行指數(shù)評估交通運行狀況不完整，存在片面性，而通過居民出行時耗、交通可達性等指標綜合評估道路交通運行情況更為全面。本文通過梳理中國主要城市道路交通運行指數(shù)的差異，分析該指數(shù)評估方法或測度的不足，并從完善評估模型、構建預測模型、深度挖掘數(shù)據(jù)采集源頭和方式、構建交通運行綜合指數(shù)或交通綜合出行指數(shù)等方面提出建議。

注釋：

Notes:

①汽車電子標識(俗稱電子車牌)，也叫車輛電子身份證，本質上是一個無線識別的電子標簽。工作原理：在車上安裝一個芯片作為車輛信息的載體，在芯片相應區(qū)域存儲車輛的車牌號碼、車身顏色、車輛類型、車輛屬性、所屬單位、年審信息、保險信息、違章記錄等信息，車輛在通過有射頻識別讀寫器的路段時(或手持射頻識別讀寫器)，對車輛電子車牌上的數(shù)據(jù)進行采集或寫入，達到各類交通綜合管理的目的。

②ETC技術：通過安裝在車輛擋風玻璃上的車載電子標簽與在收費站ETC 車道上的微波天線之間的微波專用短程通訊，利用計算機聯(lián)網(wǎng)技術與銀行進行后臺結算處理，實現(xiàn)車輛通過路橋收費站不需停車而能交納路橋費的目的。ETC 是RFID 技術在車輛管理中的一種嘗試，現(xiàn)有國標ETC 系統(tǒng)中的車載OBU是有源工作。