環南寧區域高速公路交通擁堵防治數據研究

基金項目：2022年度橫向課題“廣西高速公路交通擁堵防治智能決策系統工程”（編號：GXHS-2022-016）

作者簡介：洪 東（1985—），碩士，副教授，研究方向：計算機應用技術、大數據技術。

摘要：文章依托環南寧高速公路工程，圍繞施工區、收費站、路段、交織區、服務區等開展研究，通過交通雷達、交通攝像機、人工識別等方式完成數據采集和分析，形成了一套研究高速公路擁堵的數據分析結構體系，為改善擁堵情況提供決策數據支持。

關鍵詞：交通量；交通擁堵；車流量

中圖分類號：U491.2⁺65

0 引言

為掌握高速公路各設施本地化的交通流運行特征，更好地服務于廣西高速公路交通擁堵防治智能決策系統項目，圍繞路（點）段、服務區、收費站、施工區、交織區、疫情防控區等設施進行展開，獲取各類設施的車道數量、車道寬度、車道功能等靜態屬性數據和流量、速度等交通運行數據^［1］。將采集的數據進行大數據技術處理，進行數據識別或預測交通擁堵，使高速公路更加安全、暢通，對于改善高速公路交通擁堵狀況具有重要意義。

1 研究背景

目前，廣西高速公路建成里程約為7 000 km，預計“十四五”末廣西高速公路通車總里程達12 000 km。為推動交通科技創新體系、交通治理體系的形成，助力交通強國建設和交通強區建設，落實《廣西智慧交通“十四五”發展規劃》等要求，促進我區公路事業高質量發展，推動廣西高速公路交通擁堵防治智能決策系統工程，項目團隊于2022-09-30至2022-10-07開展8 d的工作對接、現場調研和資料收集，全面展開了現場調研和數據分析工作，重點圍繞施工區、收費站、路段、交織區、服務區疫情防控區等設施進行展開，獲取各類設施的車道數量、車道寬度、車道功能等靜態屬性數據和流量、速度等交通運行數據^［2］。

2 研究數據來源

此次調研采用無人飛機、路側激光雷達、交通攝像機等輔助工具，對路（點）段、服務區、收費站、施工區、交織區、疫情防控區6個區域進行數據采集。為保障數據的多維度及全面性，安排人工進行數據采集，確保數據的準確性。同時，為了科學合理、數據價值以及正確預測決策，調研時間分2個時間段：上午8：30-10：30，下午16：30-18：30，覆蓋環南寧市周邊的點位（如南寧東收費站，安吉收費站、安吉東收費站、伶俐服務區、武鳴服務區、石埠北施工區等）。

3 研究數據結構

根據高速公路路網結構及研究數據要求，對南寧繞城高速公路等路段常發擁堵點所在區域的路（點）段、服務區、收費站、施工區、交織區、疫情防控區等現場進行踏勘，收集交通流量、速度等交通運行數據（以收費站、服務區和施工區為例）。

3.1 收費站區域

（1）環境參數：收費站等級、通行類型、收費站結構、匝道收費站還是主線收費站、收費站上游最近ETC門架的距離等^［1］；收費站整體工作排班方案。

（2）幾何特征：出入口數量、類型車道數、閘道寬度、服務類型、ETC車道數量及寬度、MTC車道數量及寬度、是否有貨運專用通道，如果有還應了解通道寬度^［3］。

（3）交通量數據：總交通量、各類型車輛通行量（包括綠色通道）以及收費站服務時間及支付類型（5 min流率統計數據）。

明確高峰期，在高峰期內以5 min為單位，統計ETC車道通行流率；保證2 h的數據量。

明確高峰期，在高峰期內以5 min為單位，統計MTC車道通行流率及車輛類型；保證2 h的數據量，并注意分析不同位置MTC車道流率是否一致。

（4）交通運行數據：通行速度、通行量、總平均速度以及各種車型比例、ETC車道通行速度、MTC車道每5 min時刻的排隊長度^［4］。

3.2 服務區區域

（1）環境參數：服務區等級、道路類型、交織區構型、服務區位置等。

（2）幾何特征：服務區大小、私家車停車位數量、大型車停車位數量、電動車充電樁數量等。

（3）交通量數據：每隔1 h統計一次服務區停車數量；獲取服務區進出口近3個月的車輛進出記錄數據（車輛類型、進入時間、離開時間）；總交通量、各類型進出數量以及交通量的出口和入口分布（5 min流率統計數據）。

（4）交通運行數據：每隔5 min統計服務區內停靠車輛的車牌（停放時間要保留），統計得到各類型車輛停留時間時間分布；進出入口車流量、各類型車輛停留時間、總平均速度以及各種車型比例。

3.3 施工區區域

（1）道路條件：施工區長度（運行組織起點到終點）、施工區各區段的長度（警告區、上游過渡區、緩沖區、作業區、下游過渡區、終止區）、車道數量（不同區段的車道數量）、車道寬度、道路坡度、側向凈空、中間帶開口長度（借用對象車道運行時）、關閉車道、開放車道數、隔離類型、施工區上游和下游最近的ETC門架名稱及距離^［5］。

（2）交通條件：高峰期和平峰期內，分別統計交通流率（按5 min統計多個斷面未進行系數換算的原始流率）；速度（按5 min統計多個斷面）；車頭時距（每一斷面分車型統計車頭時距）。保證2 h的數據量。高峰期和平峰期內的各斷面的總交通量和車輛類型比例。

施工區上游和下游最近的ETC門架在高峰期和平峰期每5 min的分車型交通量。

（3）管制條件：

限速、改擴建施工區警告標志、道路標線、突起路標、輪廓標、防眩板、隔離柵等。

（4）環境條件：溫度、濕度、海拔、天氣狀況、施工強度等。

（5）施工情況：封路時段、時間、施工單位、施工方案、施工類型、等級等。

4 研究結果分析

根據交科、交投提供的擁堵點位，以及路網運行監測、預測的擁堵點位，考慮防疫政策等原因，結合預調研實地勘察情況，完成安吉、安吉東、南寧南、南寧東收費站；伶俐、那馬、大塘、武鳴服務區；廂竹快速、安吉互通交織區；石埠北、廂竹快速路施工區等點位數據采集、整理及分析。（以安吉東收費站、伶俐服務區、廂竹快速路施工區為例）

4.1 安吉東收費站

4.1.1 交通量分析

根據表1調查結果可以發現：人工調研數據和收費站流水數據差值很小，足以證明收費站流水數據的準確性。造成差值的原因如下：（1）由于開啟和關閉攝像機設備的時間上有誤差，沒辦法精確地保證同一時刻全部開啟攝像機等設備。（2）關于特殊車輛高速公路巡查車和警車，會通過關閉的人工車道，由于人員有限，調研沒有采集這類車輛的相關數據。

4.1.2 車型分析

我國高速公路收費站車型根據《公路工程技術標準》（JTGB01-2014）進行劃分，具體規則如表2所示。該收費站小型車占比最大（82.06%），大型車次之（10.45%）（見圖1）。該收費站調研數據中，ETC車輛占比達58.01%，MTC車輛占比為41.99%。

4.1.3 出口車輛MTC服務時間分析

車輛的服務時間指的是車輛到達收費亭接受服務所需要的時間。通常情況下，車輛的服務時間取決于車輛的收費方式、車型類型，而收費站的車型以小型車為主，中型車和大型車占比少。經過分析可知：采用不同收費方式其服務時間不同，車型越大服務時間越長；在相同車型中采用移動支付收費的服務時間最短。采用現金支付的小型車服務時間頻率直方圖如圖2所示：

4.1.4 防疫站服務時間分析

該收費站的防疫站距收費站出口較近，且調研期間屬于廣西疫情嚴重期間，防疫檢查要求每一輛車都需要檢查，防疫站檢查時間比收費站出口服務時間更長，是造成安吉東收費站擁堵的主要原因，小型車的服務時間頻率直方圖如圖3所示：

4.1.5 排隊長度分析

根據收費站車流量實際情況，取樣10 min進行車輛排隊數據統計，對照擁堵長度指標參數，判定擁堵程度。取樣10 min（1次/2 min）排隊長度統計結果如表3所示。

4.2 伶俐服務區

伶俐服務區靜態交通基礎數據調研結果為：小型車輛停車位有170個，大型車輛停車位有58個。從數據調查結果（圖4～6）可看出，該服務區上午和下午呈現出相反的運行規律，上午服務區的駛入量小于駛出量，下午駛入量大于駛出量。在車輛類型中，小型汽車占主導地位，大、中型汽車占比較少。從上午的停車時長調研結果來看，服務區車輛的停放是短時間內停歇，在10～30 min內。由此可以得出結論，服務區主要為小型車出行者群體提供休憩服務，車輛主要是短時間內的停放。

4.3 廂竹快速路施工區

根據施工區的特征，采集上午7：40-8：40和8：40-9：40兩個時間段數據，通過分析得出兩個時間段為施工區擁堵時間段，且在擁堵正在形成時，第二條車道的流量最大，遠遠高于其他兩條車道，而當擁堵完全形成時，第一條車道流量高于其他兩條車道。具體數據表如表4所示。

擁堵原因主要有以下兩點：

（1）當擁堵正在形成時，司機更加傾向于走通暢的第一、二車道。由于第一條車道外側也存在隔離板，因此在車輛較少的情況下第二條車道是較為明智的選擇。

（2）當擁堵已經形成時，車輛換道較為困難。由于第三條車道通過施工區時必然會換道到第二條車道，對在第二條車道行駛的車輛有較大的影響，而對位于第一條車道車輛的影響較小，因此駕駛員更愿意選擇第一條車道行駛。

具體數據情況及分析如表5和圖7所示。

5 解決方法策略

5.1 收費站方面

（1）交通量分析：大量采集人工調研數據和收費站流水數據，再結合收費站卡口數據進行核對，減少差值，保障數據的準確性。針對特殊車輛，調研時也要采集這類車輛的相關數據。

（2）出口車輛MTC服務時間分析：加強推廣采用移動支付收費的方式。

（3）防疫站服務時間：防疫站檢查時間比收費站出口服務時間長，建議檢查和提醒前置，加派人員開展機動作業。

5.2 服務區方面

通過卡口數據或監控攝像頭提醒車輛停放超過1 h的車主，服務區內設置為小型車出行者群體提供休憩服務標語，方便長時間停留休憩的出行者。

5.3 施工區方面

當擁堵正在形成時，提醒司機不要隨意變道，保持正常的行駛方向。

5.4 路段（點）方面

人工每5 min統計的數據要結合攝像機和雷達數據進行多維度核對和整合，并獲取附近ETC門架數據，再進行比對，保障數據可靠性。

5.5 交織區方面

車流量較大時，期間出現緩行，建議不要采取跟車與換道行為。

6 結語

本文圍繞路（點）段、服務區、收費站、施工區、交織區、疫情防控區等開展數據采集和分析研究，以環南寧高速公路比較經典擁堵的點位進行數據采集和分析工作。交通流量數據及分析結果僅供參考，后期將借助更高精度的設備進行采集和分析，從多維度開展，保障數據的全面性及準確性。為高速公路擁堵治理提供更加可靠的數據，改善高速公路交通擁堵的情況，提升人們出行的幸福感。

參考文獻

［1］王 健.基于ETC系統數據的高速公路主動管控建設探討［J］.中國交通信息化，2020（12）：99-101.

［2］李文濤.基于灰色GM_1_1_馬爾科夫模型的高速公路交通事故預測［J］.公路交通科技（應用技術版），2020，16（6）：317-320.

［3］童 瑋.基于交通流量預測的高速公路收費道口運營策略研究［J］.交通信息與安全，2012，30（1）：86-89.

［4］周 濤.基于改進卷積網絡的高速公路節假日擁堵預測系統［J］.上海船舶運輸科學研究所學報，2022，45（6）：54-60.

［5］黃承鋒.基于改進GA算法的高速公路交通擁堵狀況預測［J］.吉林大學學報（信息科學版），2022，40（2）：198-205.

收稿日期：2023-03-30