av日韩亚洲,一本一本a久久,亚洲一区二区三区,亚洲一区二区三区免费视频

基于級聯(lián)失效的機(jī)場陸側(cè)道路偶發(fā)性擁堵影響研究

來源:期刊VIP網(wǎng)所屬分類:交通運(yùn)輸時間:瀏覽:

  摘 要:偶發(fā)性擁堵因其在發(fā)生時間和位置上的不確定性,更容易通過擁堵傳播引發(fā)路網(wǎng)的級聯(lián)失效。為了研究偶發(fā)性擁堵在機(jī)場陸側(cè)道路交通系統(tǒng)中的影響,結(jié)合北京首都國際機(jī)場T3航站樓陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò),以進(jìn)出T3航站樓的交通需求和擁堵持續(xù)時間為變量,仿真分析機(jī)場陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)失效過程。在此基礎(chǔ)上,以道路飽和度為依據(jù),對偶發(fā)性擁堵在整個路網(wǎng)中的影響范圍以及影響范圍內(nèi)各路段受擁堵事件的影響程度進(jìn)行研究。結(jié)果表明,隨著交通需求的增加,偶發(fā)性擁堵在路網(wǎng)中的影響范圍有所增大,且更早地發(fā)生了相繼失效;隨著擁堵持續(xù)時間的增加,偶發(fā)性擁堵在路網(wǎng)中的影響范圍先逐漸增大后趨向穩(wěn)定,且在較低交通需求下,該影響范圍更早穩(wěn)定下來。明確偶發(fā)性擁堵在機(jī)場陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò)中的影響范圍,對影響范圍內(nèi)各路段的影響程度進(jìn)行劃分,更加精細(xì)地描述了了路網(wǎng)中各路段和初始擁堵路段之間的強(qiáng)弱關(guān)系。

  關(guān)鍵詞:交通工程 偶發(fā)性擁堵 級聯(lián)失效機(jī)場陸側(cè)交通影響范圍

  “十四五”時期,我國正不斷推進(jìn)綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展,加快現(xiàn)代化交通強(qiáng)國建設(shè)[1]。機(jī)場陸側(cè)道路交通系統(tǒng)作為銜接城市交通和機(jī)場空側(cè)的紐帶,其有效運(yùn)行是持續(xù)提升綜合交通運(yùn)輸協(xié)同運(yùn)行效率的重要保障。隨著社會車輛保有量和民航旅客周轉(zhuǎn)量的逐年增加,機(jī)場陸側(cè)道路交通擁堵現(xiàn)象頻繁發(fā)生[2]。根據(jù)擁堵成因不同,交通擁堵可分為常發(fā)性擁堵和偶發(fā)性擁堵。常發(fā)性擁堵是指由于早晚高峰交通需求急劇增加大于道路通行能力,或道路瓶頸點(diǎn)致使道路通行能力下降引起的交通擁堵。而偶發(fā)性擁堵是指由于各類突發(fā)事件如交通事故、惡劣天氣等造成的交通擁堵[3]。相比于常發(fā)性擁堵,偶發(fā)性擁堵具有隨機(jī)性和不可預(yù)測性,一旦發(fā)生更容易通過擁堵傳播影響周邊路網(wǎng)中的其他路段的正常通行,是保障機(jī)場陸側(cè)道路交通有效運(yùn)行的重點(diǎn)和難點(diǎn)。研究偶發(fā)性擁堵在機(jī)場陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò)中的影響,明確擁堵事件在路網(wǎng)中的影響范圍以及影響范圍內(nèi)各路段的影響程度,為制定合理的擁堵管控措施提供理論基礎(chǔ)。這對于持續(xù)提升綜合交通運(yùn)輸協(xié)同運(yùn)行效率,建設(shè)交通強(qiáng)國具有重要意義。

  分析國內(nèi)外學(xué)者對偶發(fā)性擁堵的影響研究可以發(fā)現(xiàn),元胞自動機(jī)、交通波模型等方法刻畫了擁堵的傳播機(jī)制,為偶發(fā)性擁堵的影響研究提供了基礎(chǔ)[4]。呂奇光等人[5]以車輛能源補(bǔ)給誘發(fā)的偶發(fā)性交通擁堵問題為出發(fā)點(diǎn),構(gòu)建了基于開放邊界條件下的能源供應(yīng)站點(diǎn)元胞自動機(jī)模型,驗證了需求車輛聚集程度與擁堵程度的正相關(guān)性;蔣陽升等人[6]以城市軌道交通為研究對象,基于元胞自動機(jī)建立城市軌道交通突發(fā)客流擁堵傳播模型,并分析了突發(fā)客流量對擁堵區(qū)域面積的影響;李維佳等人[7]以高速公路交通事故為背景,將考慮大型車輛混入率引入到傳統(tǒng)交通波模型中,從非干涉情景和干涉情景2個角度對事故影響進(jìn)行定量分析;WANG Z L等人[8]認(rèn)為事故影響范圍的關(guān)鍵在于影響范圍的形狀與交通流的波動是否保持一致,為此提出了帶約束的BIP模型,可用來估計高速交通事故的影響范圍;孫建平等人[9]根據(jù)事故信息和事故路段流量數(shù)據(jù),建立一種基于速度差異的擁堵判定模型,并量化了事故引起的偶發(fā)性擁堵時空影響范圍;丁宏飛等人[10]考慮了交通擁堵發(fā)生位置上游交通流的粘性耗散變化,提出了一種涵蓋時間域和空間域的快速路交通擁堵影響范圍預(yù)測模型。

  上述方法主要通過研究偶發(fā)性擁堵在當(dāng)前或鄰近路口/路段交通流的演變規(guī)律,能夠很好地反映擁堵對微觀交通流的影響。然而,對于機(jī)場陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò)而言,仍需從宏觀的角度研究偶發(fā)性擁堵在整個路網(wǎng)中的影響范圍以及影響范圍內(nèi)各路段的影響程度,這對于及時采取合理的擁堵管控措施,防止擁堵在路網(wǎng)中進(jìn)一步擴(kuò)散具有重要的現(xiàn)實(shí)意義;同時,在不同的交通需求和擁堵持續(xù)時間下,擁堵事件對整個路網(wǎng)的影響范圍和路網(wǎng)中各路段受影響的程度會有所不同,需考慮交通需求和擁堵持續(xù)時間這兩個關(guān)鍵變量在研究中的影響。

  道路交通網(wǎng)絡(luò)中的級聯(lián)失效現(xiàn)象描述了擁堵事件在整個路網(wǎng)中的演變過程[11]。面對偶發(fā)性擁堵事件,對機(jī)場陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)失效過程進(jìn)行仿真,能夠從宏觀的角度研究擁堵事件在整個路網(wǎng)中的影響。因此,本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上,結(jié)合北京首都國際機(jī)場T3航站樓陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò),仿真分析機(jī)場陸側(cè)道路交通網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)失效過程,以道路飽和度為依據(jù),在不同交通需求和擁堵持續(xù)時間的情況下,對偶發(fā)性擁堵在整個路網(wǎng)中的影響范圍以及影響范圍內(nèi)各路段受擁堵事件的影響程度進(jìn)行研究。

  1 偶發(fā)性擁堵下道路交通網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效仿真

  在道路交通網(wǎng)絡(luò)中,某個路段或交叉口由于交通事故、惡劣環(huán)境等原因發(fā)生失效,失效會通過路段、交叉口間的相互關(guān)聯(lián)引起周邊其他路段或交叉口相繼失效,從而形成連鎖反應(yīng),最終導(dǎo)致道路交通網(wǎng)絡(luò)全部或者局部崩潰,這個過程即道路交通網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)失效過程[12]。偶發(fā)性擁堵由于其具有隨機(jī)性和不確定性,一旦發(fā)生往往會導(dǎo)致路網(wǎng)發(fā)生級聯(lián)失效。

  道路交通網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效過程常采用負(fù)載-容量模型[13]進(jìn)行分析,主要需要解決兩個方面的問題:如何定義路網(wǎng)中的初始負(fù)載以及面臨失效路段/交叉口,如何將路網(wǎng)中的負(fù)載進(jìn)行重新分配。路網(wǎng)中初始負(fù)載定義的問題,其本質(zhì)就是負(fù)載在網(wǎng)絡(luò)中的初始分配問題。常用的分配方法有用戶均衡分配[14]、最短路徑分配[15]和多路徑分配[16]。用戶均衡分配和最短路徑分配要求所有出行者對最短路徑的選擇是一致的,實(shí)際中,所有出行者的路徑選擇準(zhǔn)則和對路網(wǎng)中阻抗的認(rèn)知均有所差異;多路徑分配方法在最短路徑的基礎(chǔ)上定義了有效路徑,能夠較好的反映出行者在路徑選擇過程中的差異。面臨失效路段/交叉口,路網(wǎng)中的負(fù)載可以從局部或全局的角度重新分配。從局部角度分配適用于路網(wǎng)中路況信息傳遞不及時的情況,出行者在到達(dá)失效路段/交叉口的鄰近路段/交叉口重新規(guī)劃路徑[17]。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,出行者在路徑選擇時對路網(wǎng)的信息已經(jīng)具備一定程度的了解,更傾向于從路網(wǎng)全局的角度選擇出行路徑。

  因此,本文基于多路徑概率下交通流分配模型從全局的角度對道路交通網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行級聯(lián)失效仿真。

  1.1 初始負(fù)載的定義

  在實(shí)際道路交通網(wǎng)中,路段的初始負(fù)載即為初始交通流量,它是初始交通需求在路網(wǎng)中分配的結(jié)果。道路交通網(wǎng)絡(luò)具有雙層網(wǎng)絡(luò)特性,可將其劃分為兩個基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):上層為交通出行網(wǎng)絡(luò) ,其中 表示出發(fā)點(diǎn)的集合, 表示目的地的集合, 表示起點(diǎn) 到終點(diǎn) 的交通需求量;下層為實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)G_x={V,Y,e_ij },其中 和 分別表示路網(wǎng)中路段的集合和交叉口的集合, 表示相鄰交叉口 、 之間的阻抗。

  在交通出行網(wǎng)絡(luò)和實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)的共同作用下,路網(wǎng)上流量增加的同時,路網(wǎng)中阻抗也會相應(yīng)的增加。因此本文以阻抗為定義初始負(fù)載的依據(jù),采用多路徑概率下增量加載的方法將交通出行網(wǎng)絡(luò)中各OD對的OD流量初始分配至實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)中,得到路網(wǎng)中各路段的初始負(fù)載 。

  相鄰交叉口 、 之間的阻抗 ,采用相鄰節(jié)點(diǎn)之間的行程時間來表示。如公式(1)所示, 包括節(jié)點(diǎn) 、 之間路段a的行程時間 和交叉口i至交叉口j相鄰進(jìn)口道的延誤 。

主站蜘蛛池模板: 陆良县| 黄浦区| 荔波县| 莒南县| 河池市| 连平县| 娄底市| 防城港市| 五华县| 临清市| 余干县| 固原市| 玛多县| 南丹县| 岫岩| 商水县| 宁阳县| 巫山县| 乌拉特后旗| 陇川县| 阳高县| 饶河县| 南昌县| 济南市| 栾城县| 灵台县| 宜君县| 夏河县| 台山市| 平潭县| 海兴县| 越西县| 崇义县| 内江市| 辉南县| 乌审旗| 即墨市| 永吉县| 汤阴县| 分宜县| 韶山市|