考慮碳排放的HOV車道綜合效益評價

代洪娜，曾煜磊，侯夢圓，賈清林

（1.山東交通學院頓河學院，山東 濟南 250357；2.山東交通學院交通與物流工程學院，山東 濟南 250357）

0 引言

交通運輸是碳排放的主要領域之一，加速交通運輸行業綠色低碳轉型是推動交通運輸行業高質量發展和助推交通運輸行業實現“碳達峰、碳中和”目標的重要舉措[1]。近年來，我國機動車保有量和城市居民人口均呈現快速增長趨勢，小汽車出行需求與日俱增，導致城市交通擁堵問題日益嚴重、交通碳排放呈現高位增長態勢。高乘載（High-Occupancy Vehicle,HOV）車道作為低碳綠色的合乘出行方式之一，有助于提高道路和車輛使用效率，進而減少城市交通碳排放總量，是治理交通擁堵“城市病”的有益探索。因此，有必要研究HOV車道設置對降低交通運輸行業碳排放的影響，為不同城市HOV 車道建設、助力交通運輸行業“雙碳”目標的實現提供理論支持。

自HOV 合乘理念產生后，在發達國家已有50 年的實踐經驗，眾多學者對其進行了研究。國際上，Gadawe等全面總結了部分發達國家既有的HOV 車道發展現狀，梳理了HOV 車道發展脈絡并預測了其研究方向和發展趨勢[2]。為論證HOV車道設置的可行性，Rehman 等通過研究實際路網數據，提出可在空閑或未充分利用的線路構建HOV 車道[3]；Arunan 等基于實際道路數據，提出將HOV 車道引入城市快速路可提升車輛通行效率[4]；Shewmake 基于行為模型，發現HOV 車道可以改善道路交通運行條件和周圍環境[5]；Chen 等通過改進的旅行時間函數，驗證了HOV車道比普通車道具有更高的行程時間可靠性[6]；Wu 等基于回歸分析和參數回歸模型，研究發現HOV車道可提高道路的機動車平均車速[7]；Wang 等通過經典的瓶頸模型研究，論證了HOV車道的最佳通行能力隨著平均HOV 車內出行者數量和對HOV 交通的需求增加而增加[8]。通過HOV 車道政策實施前后對比分析，Hanna 等通過分析評價收集的交通速度數據后，發現取消HOV車道后城市擁堵情況比取消前嚴重[9]；Paundra 等通過差分法，研究發現停止HOV 政策施行后城市交通更加擁堵[10]。在優化HOV 車道運行方面，Li 等結合微觀仿真分析，應用啟發式優化算法提高了HOV車道安全性與運行效率[11]。

我國對HOV 車道的研究始于20 世紀90 年代末，起初僅限于對HOV車道設置的可行性進行理論分析，如曹更立等定性分析了HOV車道在我國的適用性和可行性，并提出實用性建議[12]。隨著2014年國內首條HOV車道的實施，相關研究開始逐步深入。為評價HOV車道的運行效果，韋怡林等通過仿真模擬計算，發現將普通車道改為HOV車道可有效提高道路運輸效率[13]；向楠等以深圳試點為案例進行數據分析，驗證了建設HOV車道可改善道路運行狀況[14]；戶佐安等構建了考慮出行總效用函數的HOV 車道運行評價模型[15]；薛海寧通過雙層規劃模型，發現HOV 專用車道的設置是實現整個交通系統中擁堵減輕、浪費緩解的行之有效的手段[16]。考慮到HOV 車道可在一定程度上緩解交通擁堵問題，各地開始陸續建設HOV車道，在評估HOV車道實際運行效率方面，韓得利構建了基于行程時間、速度等的路段總效用函數，并在調研后仿真分析了重慶市學府大道、深圳市濱海大道等設置HOV車道前后道路運行效果的變化情況，發現HOV 車道對于降低流量和延誤、提升平均速度和服務水平、增加斷面運送人數有幫助[17-18]。為綜合評估HOV 車道運行效果，邵春福等結合出行者使用HOV 車道的意愿（Stated Preference,SP）調查，構建了基于多方式選擇的HOV 車道出行行為選擇模型，建立了包含道路負荷度與出行總成本的路段運行效果評價指標體系，并以北京為例分析驗證了將公交專用道改造為HOV 車道的可行性[19]；王瑜等通過構建模糊綜合評價模型，建立了綜合評價體系，得到了HOV 車道的綜合效益評價值[20]；曾炎盛通過構建演化博弈模型，對實際HOV 車道的應用效果進行了綜合評價[21]。

綜合來看，國內外學者對于HOV 車道的設置可行性、理論模型、設置方案、效益評價等進行了廣泛研究，但既有HOV車道綜合運行效益指標體系中未考慮對城市道路碳排放的影響。在交通運輸行業加快推動實現“雙碳”目標的大背景下，HOV 車道作為推進低碳綠色的重要舉措，如何有效測度其對交通運輸行業碳排放強度的影響效應顯得非常重要。鑒于此，本研究將構建考慮碳排放的HOV車道綜合效益評價指標，并基于熵權TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法對HOV 車道方案的綜合效益進行評價分析，最后以濟南市為例借助VISSIM仿真提出最優的HOV車道建設方案。

1 考慮碳排放的HOV車道綜合效益評價體系

為綜合評價HOV車道的運行效益，本研究從經濟社會、交通效率、環境資源3 個維度構建HOV車道綜合效益評價指標體系，如圖1所示。

圖1 考慮碳排放的HOV車道綜合效益評價指標體系

1.1 經濟社會評價指標

經濟社會指標主要反映駕駛者的費用支出和車輛燃油消耗，包括個人平均出行費用和單位車輛燃油消耗。根據設置前后兩個指標的變化情況，判斷HOV車道是否起到節約資源和節省出行者費用支出的作用。

（1）個人平均出行費用：該指標以油耗費用和出行時間費用為主，將時間價值和能源價值進行量化，其計算公式為[20]：

式（1）中：U1為個人平均出行費用（元）；T1為平均出行時間（h）；ε為時間價值參數，取ε=45元/h；U2為單位車輛燃油消耗量（L/100km）；n為乘客數量（人）；θ為能源價值參數，取θ=8元/L。

（2）單位車輛燃油消耗：該指標與車輛運行速度有關，是居民個人出行費用計算公式的重要構成，其計算公式為[20]：

式（2）～式（3）中：T2為統計期間車輛通過路段所需平均時間（h）；FC(V)為高峰時段車輛每小時油耗與行駛速度回歸模型[22]；T3為路段平均車速（km/h），指一定時間內經過路段觀測點的車速平均值；U2含義同前。

1.2 交通效率評價指標

交通效率評價指標主要反映道路交通改善情況和交通運行參數提升幅度，包括路段平均車速、道路飽和度、載客率、人均延誤時間及車輛平均延誤。根據設置前后5 個指標的變化情況，判斷HOV車道是否提高道路通行效率和道路資源使用效率。

（1）路段平均車速：該指標用于衡量道路車輛的運行效率和通行速度，其計算公式為：

式（4）中：N為統計時段里的觀測車數量（輛）；Vi為第i輛車的瞬時車速（km/h）；T3含義同前。

（2）道路飽和度：該指標用于衡量道路車流量和通行能力均衡與否，可直觀反映出道路擁堵程度，飽和度越高路段越擁堵，其計算公式為[23]：

式（5）中：T4為道路飽和度；Q為路段單位小時最大車流量（pcu/h）；C為該路段的通行能力；C0為道路理論通行能力；γ為折減系數。

（3）載客率：指單位時間內通過某一道路斷面的運送總人數與通過該斷面交通量的比值，可反映設置HOV 車道前后道路運輸效率的提升程度，其計算公式為[17]：

式（6）中：H為載客率（人/輛）；qi為單位時間內第i種載運工具的數量（輛/h）；mi為第i種載運工具的平均載客人數（人/輛）；n含義同前。

（4）人均延誤時間T5（s）：指通過某一路段的所有乘客的平均行程延誤，可反映道路通行效率。

（5）車輛平均延誤T6（s）：指每輛車以正常行駛速度通過某一路段的平均時間與受阻情況下通過道路的時間差。

1.3 環境資源評價指標

環境資源評價主要從二氧化碳排放量和污染物排放等方面，評價HOV車道對助推交通運輸業“雙碳”目標實現的貢獻。該類指標主要包括：環境污染中的尾氣排放污染物平均濃度、路段車輛二氧化碳排放量。通過對比分析設置前后數據，判斷HOV車道是否會降低該路段污染物排放濃度和二氧化碳的排放總量。

（1）單位車輛污染物平均排放濃度：機動車污染物排放已成為我國空氣污染的主要來源之一，故單位車輛污染物平均排放濃度是重要的環境影響評價指標之一。通過回歸分析，得到機動車尾氣排放量與速度的計算模型為[24]:

式（7）中：E1為單位車輛污染物平均排放濃度（mg/km）；T3含義同前。

（2）路段車輛二氧化碳排放總量：該指標指各類車輛在路段排放的二氧化碳總量，按照每燃燒1L汽油排放2.36kg的二氧化碳[25]，每燃燒1L柴油排放2.73kg的二氧化碳來計算[26]：

式（8）中：E2為路段車輛二氧化碳排放總量（kg）；λ1為柴油車燃油二氧化碳排放指標，對于柴油公交車，取λ1=2.73；λ2為汽油民用車燃油二氧化碳排放指標，對于汽油民用車，取λ2=2.36；K1為道路上的公交車數量（輛）；K2為道路上其他民用車數量（輛）。

2 基于熵權TOPSIS 法的綜合評價模型構建

目前常用的多指標評價方法有：帶有人為主觀因素決策分析的層次分析法、反復多次匯總專家意見的德爾菲法、用于確定各因素對其所在系統影響程度的灰色關聯分析法、按照某個特定標準把一個數據集分割成不同的類或簇的聚類分析方法等。由于HOV 車道評價涉及不同類別指標，決策過程較為復雜，而TOPSIS法可以同時考慮多個指標及指標之間的相對優劣性，通過計算測定目標靠近理想解和遠離負理想解的距離，進而根據距離判斷相對優劣性從高到低的排序，實現綜合評價。傳統的TOPSIS 法存在兩個缺陷[27]：一是一般通過層次分析法和專家打分法確定指標權重，主觀性較強；二是采用歐式距離計算各方案與理想方案之間的距離，不能完全反映各實際方案的優劣性，特別是在多指標情況下，與理想解歐式距離近的方案可能也與負理想解距離近，導致不能科學評價指標的真實水平。

本文綜合應用熵權法和垂面距離測算法對傳統TOPSIS法進行改進，使權重信息與評價方法更加準確，通過衡量指標數據的變異性確定指標客觀權重，同時修正歐式距離計算法評價的缺陷，最終考慮評估的科學性和嚴謹性，構建基于熵權逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS）的綜合效益評價方法。

2.1 熵權法

在進行綜合評價之前，需對所有指標進行無量綱化處理，以消除量綱不同帶來的影響。假設選取n個HOV 方案為樣本，設計了m個評價指標。本研究采用極值法對HOV車道綜合效益評價指標進行無量綱化處理，即將指標數值全部轉化為[0,1]區間的值，具體計算方法如下。

（1）正向指標無量綱化處理：

（2）逆向指標無量綱化處理：

式（9）～式（10）中：xij為第i個HOV 建成方案的第j個評價指標值（i=1,2,…,n；j=1,2,…,m）；為第i個HOV建成方案的第j個指標歸一化值（i=1,2,…,n；j=1,2,…,m）；mj為第j項指標的最小值；Mj為第j項指標的最大值。

對交通效益、經濟效益、環境效益3 個維度的9 個評價指標進行屬性劃分，正向屬性代表該屬性指標數值愈大愈好，越大對體系越有利；負向指標代表該屬性指標愈小愈好，越小對體系越有利，如表1所示。

表1 指標屬性表

在構建HOV 車道綜合效益評價指標體系后，需要對每個指標賦權。目前，常用賦權方法有主觀賦權法和客觀賦權法。由于熵值法具有既能反映指標信息又能充分利用原始數據客觀計算指標權重的優勢，本研究采用熵權法[27]對HOV 車道綜合評價指標賦權，計算最終評價得分。“熵”的概念最早作為熱力學概念提出，之后被引入信息理論中來表明系統的混沌程度，熵權越小提供的有效信息就越多，指標優先級也越高；反之，熵權越大提供的有效信息越少，指標的優先級越靠后。應用步驟如下：

（1）對基礎數據進行無量綱化處理，消除物理量的影響，計算第i個HOV建設方案下第j個指標的特征比重：

式（11）中：pij為第i個HOV 建成方案的第j項評價指標值的特征比重；其他變量含義同前。

（2）熵權計算，計算第j項指標的熵權：

式（12）中：ej為第j項評價指標的熵權；其他變量含義同前。

（3）差異性系數計算：差異性系數取決于ej與1 之間的差值，直接影響權重的大小。差異性系數越大，權重就越大，對評價的重要性就越大，其計算公式為：

式（13）中：gj為第j項評價指標的差異性系數；ej含義同前。

（4）確定評價指標的權重Wj：利用差異性系數來確定權重，權重系數越大，評價指標對評價結果越重要。

式（14）中：Wj為第j項評價指標的權重；gj含義同前。

2.2 利用TOPSIS改進模型進行重要度評價

TOPSIS 模型由Yoon 等于1981 年提出[27]，它是一種逼近于理想解的排序法，即根據有限個評價對象與理想化目標的接近程度排序，對現有對象進行相對優劣性評價[28]。本研究結合熵權法所確定的權重建立TOPSIS 模型。與傳統的TOPSIS模型相比，本文所建TOPSIS 模型[27]主要對評價對象與最優解和最劣解的評價公式進行改進，具體步驟如下：

（1）構造加權規范化決策矩陣Vij

式（15）中：Vij為加權規范化決策矩陣；Xij為n×m階矩陣，包含第i個對象的第j個值（i=1,2,…,n；j=1,2,…,m）；Zij為n×m階標準化矩陣；Wj為第j項評價指標權重；其他變量含義同前。

（2）確定正、負理想解：決策矩陣V中元素Vij值越大表示方案越好。

正理想解：

負理想解：

式（16）～式（17）中：V+為正理想解；V-為負理想解；為第m項指標的最大值；為第m項指標的最小值。

（3）計算每個測度對象到正理想解的距離和到負理想解的距離：

式（18）～式（19）中：為每個測度對象到正理想解的距離；為每個測度對象到負理想解的距離；其他變量含義同前。

（4）計算每個測度對象的相對接近度：

式（20）中：Ci為每個測度對象的相對接近度；其余變量含義同前。

貼近度值Ci在[0,1]區間內取值，當Ci=1時，評價水平最高，表明該目標距離理想解的距離最近，達到最優狀態；當Ci=0 時，表明該目標距離理想解的距離最遠，處于高度無序混亂狀態。

3 案例分析

3.1 數據來源

濟南市經十路是濟南市區重要的東西主干道，雙向10車道，設計速度為80km/h。本研究以此路為例，設置HOV車道，采用人工計數法統計經十路與千佛山路和青年東路交叉路段（全長700m）上高峰小時不同車型的交通量，結果如表2所示。

表2 經十路斷面交通量調查結果 單位：veh/h

采用跟車調查法，調查早晚高峰期間調查路段車輛的平均車速，結果如表3所示。

表3 高峰時段經十路車速調查結果 單位：km/h

對表2經十路斷面交通量調查數據進行處理，得到車輛的出行者分擔率情況如表4所示。

表4 車輛的出行者分擔率

調查數據顯示，高峰小時大多為通勤交通量，車輛類型較為復雜，小汽車流量是道路流量的主要組成部分，尤其一人乘車的小汽車占比高達54%、出行者分擔率占比約為21%，而公交車只占了車輛總數的3%、出行者分擔率為35%，這在一定程度上加劇了路段擁堵，增加了燃料消耗和二氧化碳排放量。

3.2 仿真結果分析

本文將經十路兩個方向公交專用道改為HOV車道，在各時段都允許方案規定內的車輛和特種車駛入，共設計以下4 個方案：①維持現狀，不改變車道；②將HOV 車道改為HOV2+車道，允許兩人及以上車輛和特種車、公交車駛入；③將HOV 車道改為HOV3+車道，允許3 人及以上車輛和特種車、公交車駛入；④將HOV 車道改為HOV4+車道，允許4 人及以上車輛和特種車、公交車駛入。

HOV 車道方案設置后，采用VISSIM 對濟南市經十路進行仿真分析，具體仿真效果如圖2 所示。根據調查的合乘情況，定義1 人、2 人、3人、4 人及以上合乘機動車比例，每個方案限制不同類型的車輛駛入公交專用道，其中：路段初始截面單向輸入車流為4 413pcu/h，模擬運行過程中車輛的乘載人數按照實際調查比例設定。4個方案仿真結果如表5所示。

圖2 路段仿真效果圖

表5 仿真指標參數

結果表明：

（1）經濟效益方面，HOV 車道設置后人均出行費用和單位車輛油耗相比于現狀都有所降低，經濟效益發生了明顯改觀，表明HOV車道可在一定程度上節約居民的出行成本，尤其是HOV2+車道的經濟效益最優，人均出行費用降低40.5%、車均燃油消耗降低3.3%。

（2）交通效益方面，設置HOV車道后平均車速都得到了提升，其中HOV2+車道的車速提升幅度最大，比普通車道提升了12%；道路飽和度、人均延誤均有降低，但3 個HOV 建設方案的車輛平均延誤都有所增加，載客率在HOV車道上也得到了提升。

（3）環境效益方面，設置不同的HOV車道后污染物平均排放量和二氧化碳排放量相比無HOV車道方案均有所降低，表明HOV車道的環境效益明顯，可有效推動交通運輸行業降低碳排放，在設置了HOV車道的路段，二氧化碳排放量有可觀的減少。

綜合考慮，選擇HOV2+合乘車道為建設方案。同時，為進一步探究道路基礎設施供給不變的情況下，隨著機動車保有量、道路路段流量的增加，HOV 車道對路網運行效率的影響，本文采用VISSIM 仿真模擬經十路上下行方向每增加1 500pcu/h 流量后的路段情況，并得出如表6 所示的相關參數。

表6 隨流量增加的HOV2+表現

表6 （續）

由表6 可看出，隨著道路流量增加，飽和度的升高，HOV2+車道的人均延誤時間始終比無HOV 車道低，尤其當飽和度達到1.21時，延誤時間比原始車道降低了2.6%左右；HOV2+車道車輛平均延誤時間在飽和度為0.73～1.09 時比原始車道高，但隨著流量的增加，飽和度上升，HOV2+車道的優勢逐漸顯現，在飽和度為1.21時，車輛平均延誤比原始車道降低了4.3%左右。

3.3 評價結果分析

首先，利用熵權法計算綜合評價體系下各個指標的權重，結果如表7所示。

表7 指標權重

然后，利用TOPSIS改進模型分別計算中間值（結果如表8所示）和評價綜合得分指數（結果如表9所示）。

表8 中間值

表9 綜合得分表

結果表明：

（1）相比于原始車道，經十路在模擬建設HOV 車道后，HOV 車道分擔了一部分客流，使得道路在高峰時期通行效率和載客率均有所提升，可降低30%左右的平均出行時間，同時車輛二氧化碳排放量也得以降低。

（2）采用熵權TOPSIS 法的綜合評價，4 個方案中設置HOV2+車道方案綜合得分指數最高，約為0.787 7，是4 個方案中最接近數值1 的方案，表明該方案最接近最優狀態，不僅可明顯降低碳排放量，在提升道路運行效率方面也最優。

（3）HOV2+車道設置后，隨著路段流量的逐漸增加，飽和度不斷增加，相比于原始車道，HOV 車道的合乘優勢更加凸顯，可有效改善整個路段的通行效率，減少車輛和人均延誤時間。因此，綜合得分指數最高的HOV2+車道方案最適合于經十路城市道路建設。

4 結語

HOV 車道作為近年來緩解交通堵塞的新興交通管理手段，可有效降低尾氣排放、二氧化碳排放量，減少行車延誤，提高通行效率。通過本研究的VISSIM 仿真和熵權TOPSIS 法分析結果可以看出，設置HOV 車道不僅可降低車輛碳排放量，還可顯著提升路段通行效率和運行速度，緩解道路擁堵情況。研究發現，道路擁堵程度越高，HOV 車道相比原始車道對乘客的運送能力越好，乘客運送速度越快，表明HOV車道對緩解交通擁堵作用顯著。

本研究因受道路數據采集的限制，未能將諸多因素考慮周全。考慮到不同城市HOV 車道設置條件和不同道路車輛構成的差異性以及不同車型（含新能源車輛）碳排放量數值的不確定性等均會對HOV 車道綜合效益評價產生影響，后續研究可根據國內其他城市的HOV 車道具體情況進行綜合分析，比較不同道路運行狀況、不同車型構成比例、不同車型環境污染物排放值等對道路碳排放量產生影響的異同，進一步驗證考慮碳排放的HOV 車道綜合效益評價方法的適用性。