基于可測度類比模型的縣級城市交通運行狀況分析

白鴻宇，周文華，鄭淑妮

浙江省交通運輸科學研究院，浙江杭州 310000

0 引言

隨著城市化進程的不斷加快，出行需求與交通基礎設施的主要矛盾不斷深化，交通擁堵也越發嚴重。交通狀態預測一直是交通工程領域的重點研究方向之一，城市交通狀況評價中，國內外大城市多采用交通運行指數作為評價城市交通運行狀況的綜合性指標[1-6]。交通運行指數是對交通擁堵在時間、空間、強度等特征的綜合化、簡單化的描述[7]。美國聯邦公路局的擁擠程度指數(congestion severity index，CSI)和日本的擁擠度(degree of congestion，DC)是國外交通運行指數的典型應用[8]。北京、上海、杭州等國內大城市先后在城市交通運行狀況評價規范指導下，從行駛時間、延誤時間、擁堵里程等多角度明確了各地交通運行指數的測算方法。目前交通運行指數的應用主要體現在實時和集成2個方面。實時交通運行指數主要表征城市交通運行的實時動態，用來反映交通運行的瞬時性特征；集成交通運行指數主要表征城市交通運行的時期特征，用來反映交通運行的階段性特征。目前對交通運行狀況的分析均集中于大城市，且對數據采集設備的覆蓋全面性和迭代周期性要求較高。

縣級城市是我國城市體系的基礎支撐和關鍵組成，是我國新型城鎮化的主力軍。截至2018年底，我國城鎮化率達59.58%[9]，浙江省等東部沿海省份城鎮化率達近70.00%[10]，趨于城市化中期至后期的臨界階段。此階段縣級城市交通基本特征為：1)城市融合發展進一步加深，人員及貨物流動更趨頻繁；2)城市居民收入水平持續提高，民用汽車保有量處于持續快速增長期；3)城市交通基礎設施的建設速度相對較慢，交通供需矛盾進一步激化，且呈現地域和時間分布的不平衡性[11-14]；4)城市普遍缺乏完備的交通運行數據采集和分析設備，缺少對交通運行狀況的研判方法。

本文采用經典類比分析法，構建縣級城市的交通運行指數計算模型，以期較為準確地評價縣級城市的交通運行狀況。

1 類比分析法

1.1 類比分析法簡介

類比分析法是通過對被類比對象B的研究分析，尋找和發現類比對象A遵循的規律和原則，并運用這種規律和原則預測類比對象A未來發展規律的一種推理方法[15]，該方法在科學創新、工程實際、交通發展等領域得到廣泛應用。

經典類比法理論的各態歷經假說認為，在充分大的空間內，同一區域內不同斷面的時序譜，有可能從同一時間不同區域斷面的空域譜中獲取。文獻[16-20]以情景映射類比遷移構建類比分析邏輯。文獻[21-23]將類比分析法應用于公路隧道等工程項目。文獻[24-28]將類比分析法應用于公路網結構優化、高速鐵路客流預測、交叉口信號相位設計等方面。

本研究認為，縣級城市交通運行狀況與所在地級市的交通運行狀況之間存在時空譜系的耦合關系，且共有屬性越多，耦合結論越可靠，所以假設縣級城市與所在地級市主城區的交通運行狀況存在可類比的相似特征。

1.2 可測度類比模型

可測度類比模型是表征類比對象之間相應類比因素乘積差最小的類比模型。實現方法是構建由先導元素組成的線性規劃模型并求解，使類比變量的誤差最小，從而得出滿足類比條件的對象。本文使用枚舉法列出交通運行指數的宏觀影響因素，通過地級市的交通運行指數與因素的相關性分析，篩選與交通運行指數相關的各宏觀指標，分別從省級、地級市2個層面迭代計算與縣級城市各指標的類比因素的幾何平均值，構建可測度類比模型，計算縣級城市交通運行指數的均值，通過實地測量各縣級城市的城區公交高峰與平峰時段的平均速度等，測算其與縣級城市交通運行指數的相關性，驗證模型的準確性。實現路徑如圖1所示。

圖1 可測度類比模型實現路徑

2 可測度類比模型的因素檢驗

假設在一定區域內，單位面積的國內生產總值越大、人口密度越大、路網密度越小、民用汽車保有量越多、停車位數量越大、公共交通車輛越少，則該區域內的交通運行指數均值越大，說明該區域內的交通運行狀況越差。為驗證該假設，采用數據統計軟件SPSS(statistical product and service solutions，)對浙江省11個地級市2018年的道路運行指數均值進行因素的顯著性檢測。

浙江省地級市交通運行指數與相關因素如表1所示，表1中數據來源于2018年浙江省各地市交通運行統計月報與浙江省統計年鑒，其中：C為年均交通運行指數，S為建成區面積，n為地市區常住人口數，Nm為市區民用汽車保有量，q為建成區單位面積國內生產總值，Ng為單位面積萬人公交保有量。C與假設因素的相關性分析結果如表2所示。

表1 地級市交通運行指數與相關因素

由表2可知：

表2 C與假設因素的相關性分析結果

1)C與S、n、Nm、q。0.010.6，說明C分別與S、n、Nm、q呈顯著的正相關，表明隨著城市建成區的擴大、常住人口的聚集、民用汽車的增加以及經濟活動的增強，城市交通運行指數將會持續增大。

2)C與Ng。PSig<0.01，說明C與Ng存在高度顯著的相關性；KPC=-0.842，說明C與Ng呈現高度顯著的負相關，表明增加Ng可以有效降低城市交通運行指數。

3 構建可測度類比模型并標定

3.1 構建模型

根據可測度類比模型的建模邏輯，分3步構建縣級城市交通運行指數的計算模型。

1)根據浙江省11個地級市市本級的交通運行指數和類比因素幾何平均值，計算市本級所轄縣級城市的交通運行指數

(1)

2)根據浙江省省本級的交通運行指數和類比因素幾何平均值，計算縣級城市的交通運行指數

(2)

3)對式(1)(2)取平均,得到縣級城市交通運行指數

(3)

3.2 模型計算

浙江省各縣級城市2018年的相關參數如表3所示。

表3 浙江省縣級城市2018年相關參數

表3(續)

表4 浙江省62個縣級城市2018年計算結果

表5 根據判斷交通狀況

4 模型校驗

表與vg、vp的相關性

5 結語

1)對缺乏數據采集設備的縣級城市，構建交通運行指數可測度類比模型，采用浙江省62個縣級城市的實際數據進行測算與驗證，模型計算結果與實際相符。

2)隨著經濟、人口、面積、汽車保有量等的持續增加，縣級城市的交通運行狀況不容樂觀，大力發展城市公共交通，提高公交的供給水平將會有效緩解這種問題。下一步將結合部分已有交通運行指數監測平臺的縣級城市相關數據，對模型進行優化。