交通供需非均衡程度測定方法的多維探究與實踐應用一、引言1.1研究背景與意義隨著全球城市化進程的迅猛推進，城市人口規(guī)模急劇膨脹，城市范圍持續(xù)擴張。相關數(shù)據(jù)顯示，截至2023年，全球城市人口占總?cè)丝诘谋壤殉^55%，預計到2050年，這一比例將接近70%。在這一發(fā)展趨勢下，城市交通需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢，給城市交通供給帶來了前所未有的嚴峻挑戰(zhàn)。在我國，城市化發(fā)展勢頭同樣強勁。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2023年我國城鎮(zhèn)化率達到65.22%，較十年前提高了約10個百分點。城市交通供需矛盾日益突出，交通擁堵現(xiàn)象愈發(fā)嚴重。以北京、上海、廣州等一線城市為例，早晚高峰時段交通擁堵指數(shù)長期居高不下，平均車速低于20公里/小時，部分路段甚至出現(xiàn)長時間的交通癱瘓。交通擁堵不僅導致出行時間大幅增加，降低了居民的出行效率，還造成了能源的巨大浪費和環(huán)境污染的加劇。據(jù)估算，我國每年因交通擁堵造成的經(jīng)濟損失高達數(shù)千億元。此外，交通供需矛盾還在交通安全、運輸效率等方面帶來了一系列負面效應。由于道路擁堵，車輛頻繁啟停，交通事故發(fā)生的概率大幅上升。同時，貨物運輸效率也受到嚴重影響，物流成本不斷攀升，對城市經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成了制約。準確測定交通供需非均衡程度具有至關重要的意義，它是解決交通供需矛盾的關鍵前提。通過對交通供需非均衡程度的精確測定，能夠為交通規(guī)劃和管理提供科學、精準的依據(jù)。在交通規(guī)劃方面，有助于制定更加合理的交通基礎設施建設規(guī)劃，優(yōu)化道路網(wǎng)絡布局，提高交通資源的配置效率。在交通管理方面，能夠幫助管理者及時了解交通擁堵狀況，采取針對性的交通管理措施，如實施交通管制、優(yōu)化交通信號配時等，有效緩解交通擁堵。從交通系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的角度來看，測定交通供需非均衡程度能夠為交通政策的制定提供有力支撐，促進交通系統(tǒng)向更加綠色、高效、可持續(xù)的方向發(fā)展。通過合理調(diào)整交通供需關系，減少交通擁堵和能源消耗，降低環(huán)境污染，實現(xiàn)交通系統(tǒng)與城市發(fā)展的協(xié)調(diào)共進。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀交通供需非均衡度測定方法一直是交通領域的研究熱點，國內(nèi)外眾多學者從不同角度展開了深入研究，取得了一系列具有重要價值的成果。國外對交通供需非均衡度的研究起步較早。20世紀60年代，隨著西方國家城市化進程的加速，交通擁堵問題日益嚴重，學者們開始關注交通供需關系的研究。在早期階段，研究主要集中在交通流量和道路容量的關系上，通過簡單的流量-容量比來衡量交通供需的非均衡程度。例如，美國學者在一些大城市的交通研究中，運用這種方法對道路擁堵狀況進行了初步評估，為后續(xù)研究奠定了基礎。隨著研究的深入，微觀層面的研究逐漸興起。一些學者從個體出行行為的角度出發(fā)，通過構(gòu)建基于行為的交通模型來研究交通供需非均衡度。例如，通過對居民出行選擇的調(diào)查和分析，考慮出行目的、出行時間、交通方式偏好等因素，建立微觀仿真模型，模擬交通流在道路網(wǎng)絡中的運行情況，從而更精確地測定交通供需非均衡程度。這種方法能夠細致地刻畫個體行為對交通系統(tǒng)的影響，但數(shù)據(jù)收集和模型構(gòu)建的難度較大，對計算資源的要求也較高。在宏觀層面，國外學者運用系統(tǒng)動力學、控制論等理論，建立宏觀交通模型，從整體上研究交通供需的動態(tài)變化。這些模型考慮了交通系統(tǒng)與城市發(fā)展、土地利用、經(jīng)濟活動等因素的相互作用，能夠?qū)煌ü┬璺蔷舛冗M行長期的預測和分析。例如，歐洲一些城市利用宏觀交通模型，結(jié)合城市發(fā)展規(guī)劃，評估不同交通政策對交通供需平衡的影響，為交通規(guī)劃和管理提供了科學依據(jù)。國內(nèi)的相關研究雖然起步相對較晚，但發(fā)展迅速。在早期，國內(nèi)主要借鑒國外的研究成果和方法，結(jié)合國內(nèi)城市交通的實際情況進行應用和改進。隨著國內(nèi)城市化進程的加快和交通問題的日益突出，國內(nèi)學者開始探索適合我國國情的交通供需非均衡度測定方法。在基于交通流理論的測定方法方面，國內(nèi)學者通過對交通流特性的深入研究，提出了一些改進的交通流模型，以更準確地描述交通供需關系。例如，根據(jù)我國城市道路混合交通的特點，對傳統(tǒng)的交通流模型進行修正，考慮非機動車和行人對機動車交通流的影響，從而提高了非均衡度測定的準確性。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)研究取得了新的突破。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠獲取更豐富、更準確的交通數(shù)據(jù)，如手機信令數(shù)據(jù)、浮動車數(shù)據(jù)等，為交通供需非均衡度的測定提供了新的數(shù)據(jù)來源。同時，機器學習、深度學習等人工智能算法被應用于交通模型的構(gòu)建和優(yōu)化，能夠更有效地處理復雜的交通數(shù)據(jù)，提高非均衡度測定的精度和效率。例如，通過機器學習算法對海量的交通數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，建立交通供需預測模型，實現(xiàn)對交通供需非均衡度的實時監(jiān)測和動態(tài)預測。盡管國內(nèi)外在交通供需非均衡度測定方法的研究上取得了顯著進展，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的測定方法在考慮交通系統(tǒng)的復雜性和動態(tài)性方面還存在一定的局限性。交通系統(tǒng)受到多種因素的影響，如天氣、突發(fā)事件、政策變化等，這些因素的動態(tài)變化難以在現(xiàn)有模型中得到全面、準確的反映。另一方面，不同測定方法之間的兼容性和互補性研究還相對較少。各種測定方法都有其自身的優(yōu)缺點和適用范圍，如何綜合運用多種方法，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，提高測定結(jié)果的可靠性和準確性，是未來研究需要解決的問題。此外，在數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)共享方面也存在一些問題，高質(zhì)量的交通數(shù)據(jù)獲取難度較大，數(shù)據(jù)共享機制不完善，限制了研究的深入開展。1.3研究方法與創(chuàng)新點本文綜合運用多種研究方法，力求全面、深入地研究交通供需非均衡程度測定方法，具體如下：文獻研究法：全面梳理國內(nèi)外關于交通供需非均衡度測定方法的相關文獻，深入了解該領域的研究現(xiàn)狀、研究成果以及存在的問題。通過對大量文獻的分析，把握研究的發(fā)展脈絡和趨勢，為本文的研究提供堅實的理論基礎和研究思路。在研究交通供需非均衡度的定義時，參考了眾多學者的觀點，對狹義非均衡度和廣義非均衡度的概念進行了詳細闡述，明確了本文研究的范疇和方向。案例分析法：選取具有代表性的城市交通案例，如北京、上海等大城市，對其交通供需狀況進行深入分析。通過收集這些城市的交通數(shù)據(jù)，包括交通流量、道路容量、出行需求等，運用相關測定方法進行實證研究。分析案例中交通供需非均衡的表現(xiàn)形式、產(chǎn)生原因以及對城市交通的影響，為理論研究提供實際依據(jù)，同時驗證測定方法的有效性和實用性。模型構(gòu)建法：結(jié)合交通流理論、系統(tǒng)動力學等相關理論，構(gòu)建交通供需非均衡度測定模型。在模型構(gòu)建過程中，充分考慮交通系統(tǒng)的復雜性和動態(tài)性，納入多種影響因素，如交通流量、車速、道路容量、出行時間、出行目的等。通過模型對交通供需非均衡程度進行量化分析，提高測定結(jié)果的準確性和科學性?；谲囁佟髁繉嵱藐P系模型，考慮交通流在不同狀態(tài)下的特性，構(gòu)建了能夠更準確反映交通供需非均衡程度的測定模型。本文在研究過程中，力求在以下幾個方面實現(xiàn)創(chuàng)新：測定指標體系創(chuàng)新：在傳統(tǒng)的交通供需測定指標基礎上，引入新的指標，如交通時空均衡指標、交通服務質(zhì)量指標等，構(gòu)建更加全面、綜合的測定指標體系。交通時空均衡指標能夠反映交通供需在時間和空間上的分布情況，有助于發(fā)現(xiàn)交通擁堵的時空規(guī)律；交通服務質(zhì)量指標則從出行者的角度出發(fā)，考慮了出行的舒適性、便捷性等因素，使測定結(jié)果更能反映實際的交通供需狀況。模型應用創(chuàng)新：將機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)應用于交通供需非均衡度測定模型中，提高模型的預測精度和適應性。利用機器學習算法對海量的交通數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，自動學習交通供需的變化規(guī)律，從而實現(xiàn)對交通供需非均衡度的更準確預測。同時，通過深度學習模型對復雜的交通數(shù)據(jù)進行特征提取和模式識別，能夠更好地處理非線性、不確定性問題，為交通規(guī)劃和管理提供更具前瞻性的決策支持。二、交通供需非均衡相關理論基礎2.1交通供給與需求的內(nèi)涵及特性交通供給是指在一定時期內(nèi)，在一定的價格水平上，交通運輸生產(chǎn)者愿意而且能夠提供的交通服務數(shù)量。從構(gòu)成要素來看，交通供給涵蓋了交通基礎設施，如道路、橋梁、鐵路、機場、港口等，這些是交通服務得以實現(xiàn)的物質(zhì)基礎。以城市道路為例，其車道數(shù)量、寬度、道路等級等因素直接影響著交通供給能力。同時，運輸工具也是重要組成部分，包括汽車、火車、飛機、船舶等，不同類型和數(shù)量的運輸工具決定了運輸?shù)囊?guī)模和效率。此外，運輸服務的組織與管理同樣關鍵，合理的運輸調(diào)度、運營計劃以及交通管理措施，如交通信號控制、交通規(guī)則制定等，能夠提高交通系統(tǒng)的運行效率，充分發(fā)揮交通基礎設施和運輸工具的效能。交通供給具有顯著的特性。首先是滯后性，交通基礎設施的建設需要耗費大量的時間、資金和資源，從規(guī)劃、設計到施工建設，往往需要數(shù)年甚至更長時間。例如，修建一條城市地鐵線路，通常需要5-10年的時間，這使得交通供給難以迅速響應交通需求的變化。當城市發(fā)展導致交通需求快速增長時，交通供給無法及時跟上，從而出現(xiàn)供需失衡的情況。其次，交通供給還具有資源約束性，土地、資金、技術(shù)等資源的有限性限制了交通供給的無限擴張。在城市中，土地資源稀缺，難以大規(guī)模新建道路或其他交通設施，這在一定程度上制約了交通供給能力的提升。交通需求是指在一定的時間、空間范圍內(nèi)，社會經(jīng)濟活動產(chǎn)生的個體或群體對于交通運輸服務的需求量。其構(gòu)成要素包括出行者的數(shù)量、出行目的、出行時間、出行距離以及出行方式選擇等。出行目的多種多樣，如通勤、上學、購物、旅游、商務活動等，不同的出行目的對交通需求的時間和空間分布以及交通方式的選擇都有重要影響。出行時間和出行距離決定了交通需求在時間和空間上的分布特征，早晚高峰時段通勤需求集中，城市中心與郊區(qū)之間的長距離出行需求也較為突出。出行方式選擇則反映了出行者對不同交通方式的偏好，如私家車、公共交通、自行車、步行等。交通需求具有多樣性，不同的出行者由于年齡、性別、職業(yè)、收入水平、生活習慣等因素的差異，對交通需求的偏好各不相同。高收入人群可能更傾向于選擇私家車出行，追求出行的舒適性和便捷性；而低收入人群則可能更多地依賴公共交通，以降低出行成本。同時，交通需求還具有時間和空間的不均勻性。在時間上，早晚高峰時段交通需求明顯高于其他時段，形成交通擁堵的高峰期；在空間上，城市中心區(qū)域、商業(yè)中心、交通樞紐等地區(qū)的交通需求遠遠高于其他區(qū)域，導致這些地區(qū)的交通壓力較大。此外，交通需求還具有派生性，它是由社會經(jīng)濟活動派生出來的，經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口分布等因素的變化都會引起交通需求的相應變化。例如，隨著城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，新的產(chǎn)業(yè)園區(qū)的興起會導致該區(qū)域的就業(yè)人口增加，從而引發(fā)通勤交通需求的增長。2.2非均衡理論在交通領域的應用非均衡理論最初是在經(jīng)濟學領域發(fā)展起來的，它突破了傳統(tǒng)經(jīng)濟學中市場完全均衡的假設，認為在現(xiàn)實經(jīng)濟中，由于各種因素的制約，市場往往處于非均衡狀態(tài)。非均衡理論的基本原理強調(diào)價格機制并非總是能夠迅速、有效地調(diào)節(jié)供求關系，使其達到均衡。在市場中，存在著諸如價格剛性、信息不對稱、交易成本等因素，這些因素會阻礙市場的自我調(diào)節(jié)，導致供給與需求之間出現(xiàn)偏差，進而形成非均衡狀態(tài)。在勞動力市場中，由于工資剛性的存在，當勞動力供給大于需求時，工資水平并不會迅速下降以實現(xiàn)供求平衡，從而出現(xiàn)失業(yè)現(xiàn)象；在商品市場中，信息不對稱可能導致消費者無法準確了解商品的質(zhì)量和價格，生產(chǎn)者也難以準確把握市場需求，使得市場無法達到最優(yōu)的均衡狀態(tài)。將非均衡理論應用于交通領域，具有很強的適用性。交通系統(tǒng)作為一個復雜的社會經(jīng)濟系統(tǒng)，同樣存在著諸多導致供需非均衡的因素。在交通領域，價格機制的調(diào)節(jié)作用相對有限。交通基礎設施的建設成本高昂，其收費標準往往受到政府政策、社會公平等多種因素的制約，難以完全根據(jù)市場供需關系進行靈活調(diào)整。城市道路的使用費用通常不會因為交通擁堵而即時提高，這就使得交通需求在高峰時段難以通過價格手段得到有效抑制，從而導致交通供需失衡。同時，交通領域也存在著嚴重的信息不對稱。出行者往往難以實時、準確地獲取交通路況、公交車輛的運行狀態(tài)等信息，這會影響他們的出行決策，導致交通流量在時空分布上不合理，進一步加劇交通供需的非均衡。交通供需非均衡狀態(tài)在現(xiàn)實中有多種表現(xiàn)形式。交通擁堵是最為直觀的表現(xiàn)，在城市的早晚高峰時段，道路上的交通流量遠遠超過道路的承載能力，車輛行駛緩慢，甚至出現(xiàn)停滯現(xiàn)象。在北京的國貿(mào)、中關村等核心區(qū)域，早晚高峰時段道路擁堵嚴重，車輛平均時速可能低于15公里/小時，部分路段的擁堵時間長達數(shù)小時。公共交通擁擠也是常見的表現(xiàn)之一，在一些大城市，早晚高峰期間地鐵、公交車內(nèi)人滿為患，乘客的舒適度極低，這反映了公共交通供給在高峰時段無法滿足需求。一些城市的地鐵線路在高峰時段，車廂內(nèi)的擁擠程度遠超設計標準，乘客甚至難以正常站立，嚴重影響了出行體驗。此外，交通設施的閑置也可能是交通供需非均衡的體現(xiàn)，在一些偏遠地區(qū)或非高峰時段，部分道路、停車場等交通設施的利用率較低，造成了資源的浪費，這表明交通供給在這些地區(qū)或時段相對過剩。交通供需非均衡狀態(tài)會帶來一系列負面影響。出行效率的降低是顯而易見的，交通擁堵導致出行時間大幅增加，人們不得不花費更多的時間在路途上，這不僅浪費了個人的時間和精力，也降低了整個社會的運行效率。貨物運輸效率的下降也會帶來嚴重的經(jīng)濟影響，交通擁堵使得貨物運輸時間延長，增加了物流成本，這會對企業(yè)的生產(chǎn)和運營產(chǎn)生不利影響，進而影響整個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。環(huán)境污染問題也不容忽視，交通擁堵時車輛頻繁啟停，燃油燃燒不充分，會導致尾氣排放大幅增加，對空氣質(zhì)量造成嚴重污染，危害居民的身體健康。研究表明，交通擁堵嚴重的城市，空氣中的顆粒物、氮氧化物等污染物濃度明顯高于交通狀況良好的城市，長期暴露在這樣的環(huán)境中，居民患呼吸系統(tǒng)疾病的風險會顯著增加。2.3交通供需非均衡度的定義與分類交通供需非均衡度是衡量交通供給與需求之間不匹配程度的量化指標，它能夠直觀地反映交通系統(tǒng)中供給與需求的偏離狀態(tài)。在交通領域，非均衡度的定義可以從狹義和廣義兩個層面來理解。狹義的交通供需非均衡度主要聚焦于交通流量與道路容量之間的關系，通常用交通流量與道路容量的比值來表示。當交通流量接近或超過道路容量時，交通系統(tǒng)就會出現(xiàn)擁堵等非均衡現(xiàn)象。其計算公式為：狹義非均衡度=交通流量/道路容量。當該比值接近1時，說明交通供需基本平衡；當比值大于1時，表明交通需求超過了供給能力，交通系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)，且比值越大，非均衡程度越嚴重。在某條城市主干道上，高峰時段的交通流量為5000輛/小時，而該道路的設計容量為4000輛/小時，那么根據(jù)公式計算，其狹義非均衡度為5000÷4000=1.25，這表明該路段在高峰時段交通供需失衡，存在一定程度的擁堵。廣義的交通供需非均衡度則綜合考慮了多個因素，不僅包括交通流量與道路容量的關系，還涵蓋了出行時間、出行成本、交通服務質(zhì)量等方面。出行時間的延長、出行成本的增加以及交通服務質(zhì)量的下降，都可能導致交通供需的非均衡。在交通擁堵時，出行者的出行時間會大幅增加，出行成本也會相應提高，這都反映了交通供需的非均衡狀態(tài)。廣義非均衡度的計算較為復雜，需要構(gòu)建綜合的評價模型，將多個因素納入其中進行考量。通過層次分析法（AHP）確定各因素的權(quán)重，再結(jié)合模糊綜合評價法對交通供需非均衡度進行綜合評價。根據(jù)研究的角度和對象不同，交通供需非均衡度可以進行如下分類：路段非均衡度：主要用于衡量單個路段上交通供需的不平衡程度。它關注的是路段的交通流量、通行能力以及車輛行駛速度等指標。在一條雙向四車道的城市道路上，若某一方向的交通流量持續(xù)超過該方向的道路通行能力，導致車輛行駛緩慢，甚至出現(xiàn)排隊擁堵現(xiàn)象，就表明該路段在這一方向上存在較高的非均衡度。路段非均衡度的計算通常基于路段的實時交通流量和該路段的設計通行能力，通過兩者的比值來確定非均衡程度。其計算公式為：路段非均衡度=路段實際交通流量/路段設計通行能力。當該比值大于1時，說明路段處于非均衡狀態(tài)，比值越大，擁堵越嚴重。時間非均衡度：反映交通供需在不同時間段的差異。在一天中，早晚高峰時段交通需求大幅增加，而平峰時段需求相對較低，這種時間上的不均衡會導致交通供需的非均衡。以城市公交系統(tǒng)為例，早晚高峰時段乘客數(shù)量眾多，車輛擁擠，而在非高峰時段，車輛的載客率較低，這就體現(xiàn)了公交運輸在時間上的供需非均衡。時間非均衡度可以通過不同時間段的交通流量對比來計算。首先確定一個基準時間段（如平峰時段）的交通流量作為參考值，然后計算其他時間段（如高峰時段）與基準時間段交通流量的差值或比值，以此來衡量時間非均衡度。公式為：時間非均衡度=（高峰時段交通流量-平峰時段交通流量）/平峰時段交通流量。該值越大，說明時間非均衡程度越高。空間非均衡度：體現(xiàn)交通供需在不同區(qū)域空間上的分布差異。城市中心區(qū)域、商業(yè)中心、交通樞紐等地區(qū)交通需求旺盛，而偏遠地區(qū)或新興開發(fā)區(qū)的交通需求相對較小，這種空間上的差異會導致交通供給在不同區(qū)域的適配程度不同，從而產(chǎn)生空間非均衡度。在大城市中，市中心的道路往往擁堵不堪，而郊區(qū)的一些道路卻車流量稀少，這就是交通供需空間非均衡的典型表現(xiàn)?？臻g非均衡度的計算可以通過比較不同區(qū)域的交通流量與該區(qū)域的道路容量來實現(xiàn)。首先將城市劃分為若干個區(qū)域，分別計算每個區(qū)域的交通供需比（交通流量與道路容量之比），然后通過統(tǒng)計分析方法（如變異系數(shù)）來衡量不同區(qū)域之間交通供需比的離散程度，以此反映空間非均衡度。變異系數(shù)越大，說明空間非均衡度越高。時空非均衡度：綜合考慮了時間和空間兩個維度的非均衡情況，更全面地反映交通供需在時空中的動態(tài)變化。在城市的發(fā)展過程中，不同區(qū)域在不同時間段的交通供需狀況會不斷變化，時空非均衡度能夠捕捉這種復雜的動態(tài)變化。在城市新區(qū)的開發(fā)過程中，隨著人口的逐漸遷入和產(chǎn)業(yè)的逐步發(fā)展，該區(qū)域在早晚高峰時段的交通需求會迅速增長，而交通供給的完善需要一定時間，這就導致該區(qū)域在特定時間段和空間范圍內(nèi)出現(xiàn)較高的時空非均衡度。時空非均衡度的計算需要建立時空動態(tài)模型，結(jié)合時間和空間因素對交通供需進行綜合分析?？梢圆捎没跁r空網(wǎng)格的建模方法，將城市劃分為多個時空網(wǎng)格，每個網(wǎng)格對應一個特定的時間段和空間區(qū)域，通過計算每個網(wǎng)格內(nèi)的交通供需指標（如交通流量、道路容量等），并考慮網(wǎng)格之間的相互影響，來確定時空非均衡度。三、常見交通供需非均衡程度測定方法3.1基于路網(wǎng)容量的測定方法3.1.1道路容量測定模型與方法道路容量是指在一定的道路、交通、管制條件下，單位時間內(nèi)道路上某一斷面能夠通過的最大車輛數(shù)，它是衡量道路承載能力的關鍵指標，對于交通供需非均衡程度的測定具有重要意義。在眾多道路容量測定模型與方法中，美國道路通行能力手冊（HighwayCapacityManual，HCM）中的方法應用廣泛，具有較高的權(quán)威性和參考價值。HCM方法基于對道路基本通行能力、可能通行能力和實際通行能力的區(qū)分與計算，來確定道路容量。基本通行能力是指在理想的道路、交通、管制和環(huán)境條件下，道路的一條車道或一個斷面在單位時間內(nèi)能夠通過的最大小客車數(shù)。它主要取決于道路的幾何特征，如車道寬度、側(cè)向凈空、縱坡等，以及車輛的行駛特性。以高速公路基本路段為例，其基本通行能力的計算公式為：C_b=\frac{1000v}{s}，其中C_b表示基本通行能力（輛/小時），v表示車輛的平均行駛速度（公里/小時），s表示平均車頭間距（米）。在理想條件下，若車輛平均行駛速度為100公里/小時，平均車頭間距為25米，則該高速公路基本路段的基本通行能力為\frac{1000\times100}{25}=4000輛/小時。然而，實際的道路和交通條件往往并非理想狀態(tài)，因此需要對基本通行能力進行修正，以得到可能通行能力和實際通行能力?？赡芡ㄐ心芰κ窃趯嶋H的道路和交通條件下，單位時間內(nèi)道路的一條車道或一個斷面能夠通過的最大車輛數(shù)。它是在基本通行能力的基礎上，考慮了道路條件、交通條件和管制條件等因素的影響后得到的。例如，對于城市道路，需要考慮交叉口的影響，通過引入交叉口折減系數(shù)來修正基本通行能力。實際通行能力則是在可能通行能力的基礎上，進一步考慮了服務水平的要求，即滿足一定的交通服務質(zhì)量標準下的道路通行能力。服務水平通常用車輛行駛速度、交通密度、延誤時間等指標來衡量，不同的服務水平對應著不同的實際通行能力。除了HCM方法外，還有其他一些道路容量測定方法，如基于交通流理論的方法。該方法通過建立交通流模型，如格林希爾治（Greenshields）模型、格林伯格（Greenberg）模型等，來描述交通流的特性，進而計算道路容量。格林希爾治模型假設車速與密度之間存在線性關系，其表達式為v=v_f(1-\frac{k}{k_j})，其中v表示車速，v_f表示自由流車速，k表示交通密度，k_j表示阻塞密度。通過對該模型進行推導，可以得到流量與密度的關系，從而計算出道路容量。當已知自由流車速為80公里/小時，阻塞密度為100輛/公里時，根據(jù)該模型可以計算出不同密度下的車速和流量，進而確定道路容量。這些方法各有優(yōu)缺點，在實際應用中需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法。HCM方法具有廣泛的應用基礎和豐富的經(jīng)驗數(shù)據(jù)支持，但對于一些特殊的交通條件和道路類型，可能需要進行進一步的修正和調(diào)整?；诮煌骼碚摰姆椒▌t更加注重對交通流特性的深入研究，能夠更準確地描述交通流的變化規(guī)律，但模型的建立和參數(shù)的確定相對復雜，需要大量的交通數(shù)據(jù)支持。3.1.2城市交通需求測定途徑城市交通需求測定是評估交通供需非均衡程度的關鍵環(huán)節(jié)，準確獲取交通需求數(shù)據(jù)對于制定合理的交通規(guī)劃和管理措施至關重要。通常通過居民出行調(diào)查和交通流量監(jiān)測等途徑來獲取相關數(shù)據(jù)。居民出行調(diào)查是了解交通需求的重要手段，它能夠全面收集居民出行的各種信息，包括出行目的、出行時間、出行方式、出行距離等。通過對這些信息的分析，可以深入了解居民的出行行為模式和需求特征。居民出行調(diào)查方法多種多樣，其中問卷調(diào)查是最常用的方法之一。在設計問卷時，需要精心設置問題，以確保能夠準確獲取所需信息。問卷內(nèi)容涵蓋居民的基本信息，如年齡、性別、職業(yè)、家庭收入等，這些信息有助于分析不同群體的出行差異。出行信息方面，包括出行的起始點和終點、出行目的、出行時間、出行方式選擇以及換乘情況等。通過合理的抽樣方法，確保樣本能夠代表整個城市居民的出行情況?？梢园凑粘鞘械男姓^(qū)劃、人口密度等因素進行分層抽樣，以提高樣本的代表性。在數(shù)據(jù)分析階段，運用統(tǒng)計分析方法，對問卷數(shù)據(jù)進行整理和分析，得出居民出行的各項指標，如不同出行目的的比例、出行時間分布、出行方式分擔率等。交通流量監(jiān)測則是通過在道路上設置各類傳感器，實時獲取交通流量數(shù)據(jù)。這些傳感器包括地磁傳感器、線圈傳感器、視頻監(jiān)控設備等，它們能夠準確記錄通過監(jiān)測點的車輛數(shù)量、車速、車型等信息。地磁傳感器利用地球磁場的變化來檢測車輛的存在，當車輛經(jīng)過時，會引起磁場的擾動，傳感器將這種變化轉(zhuǎn)化為電信號，從而實現(xiàn)對車輛的檢測。線圈傳感器則是通過在路面下埋設感應線圈，當車輛通過線圈時，會改變線圈的電感，進而檢測到車輛。視頻監(jiān)控設備則可以直觀地記錄道路上的交通狀況，通過圖像識別技術(shù)，能夠獲取車輛的相關信息。交通流量監(jiān)測數(shù)據(jù)可以反映當前道路上的交通需求情況，為交通供需分析提供實時的數(shù)據(jù)支持。通過對不同時間段、不同路段的交通流量數(shù)據(jù)進行分析，可以了解交通需求在時間和空間上的分布規(guī)律，找出交通擁堵的高發(fā)時段和路段。在獲取交通需求數(shù)據(jù)后，還需要運用需求預測模型對未來的交通需求進行預測。常用的需求預測模型包括四階段法，即交通生成預測、交通分布預測、交通方式劃分預測和交通分配預測。交通生成預測主要基于城市的人口、經(jīng)濟、土地利用等因素，預測未來各交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量和吸引量?？梢圆捎没貧w分析等方法，建立出行生成量與相關因素之間的數(shù)學模型。交通分布預測則是確定各交通小區(qū)之間的出行交換量，常用的模型有重力模型，該模型假設交通小區(qū)之間的出行量與它們的人口規(guī)模成正比，與它們之間的距離成反比。交通方式劃分預測是根據(jù)出行者的特性和交通系統(tǒng)的特性，預測不同交通方式的分擔比例，常用的方法有Logit模型，它考慮了出行者對不同交通方式的效用評價，通過計算不同交通方式的選擇概率來確定分擔比例。交通分配預測是將預測得到的交通量分配到具體的道路網(wǎng)絡上，常用的模型有最短路徑分配模型、用戶均衡分配模型等，以模擬交通流在道路網(wǎng)絡中的實際分布情況。這些模型相互關聯(lián)，共同為交通需求預測提供了系統(tǒng)的方法，能夠幫助交通規(guī)劃者更好地了解未來交通需求的發(fā)展趨勢，為交通設施的規(guī)劃和建設提供科學依據(jù)。3.1.3非均衡度計算及案例分析基于路網(wǎng)容量的非均衡度計算，能夠直觀地反映交通供需之間的不平衡狀態(tài)，為交通規(guī)劃和管理提供重要的決策依據(jù)。其計算公式通常為：非均衡度=交通需求/路網(wǎng)容量。當非均衡度等于1時，表明交通供需達到平衡狀態(tài)；當非均衡度大于1時，意味著交通需求超過了路網(wǎng)容量，交通系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)，且數(shù)值越大，非均衡程度越嚴重；當非均衡度小于1時，則表示路網(wǎng)容量相對過剩，交通供給大于需求。為了更清晰地說明基于路網(wǎng)容量的非均衡度計算及應用，以某城市的中心城區(qū)路網(wǎng)為例進行深入分析。該中心城區(qū)道路網(wǎng)絡較為復雜，包含多種類型的道路，如主干道、次干道和支路，且交通需求在不同區(qū)域和時間段呈現(xiàn)出顯著的差異。在數(shù)據(jù)收集階段，通過全面的居民出行調(diào)查，獲取了詳細的交通需求數(shù)據(jù)，包括不同區(qū)域居民的出行目的、出行時間、出行方式以及出行量等信息。同時，運用先進的交通流量監(jiān)測系統(tǒng)，對各條道路的實時交通流量進行了準確監(jiān)測，確保數(shù)據(jù)的真實性和可靠性。對于路網(wǎng)容量的確定，綜合采用美國道路通行能力手冊（HCM）中的方法以及基于交通流理論的模型進行計算。針對不同類型的道路，考慮其幾何特征、交通管制條件以及車輛行駛特性等因素，對基本通行能力進行修正，從而得到準確的可能通行能力和實際通行能力。在早晚高峰時段，該中心城區(qū)的核心商業(yè)區(qū)和主要辦公區(qū)域交通需求極為旺盛。以某條連接商業(yè)區(qū)和辦公區(qū)的主干道為例，通過交通流量監(jiān)測得知，高峰時段的交通流量達到了5000輛/小時，而根據(jù)計算，該主干道在當前交通條件下的實際路網(wǎng)容量為4000輛/小時。運用非均衡度計算公式可得，該主干道在高峰時段的非均衡度為5000÷4000=1.25。這一結(jié)果清晰地表明，該主干道在高峰時段交通供需嚴重失衡，處于擁堵狀態(tài)，交通需求超出了路網(wǎng)容量的承載能力。進一步對該中心城區(qū)的路網(wǎng)進行全面分析，將整個區(qū)域劃分為多個交通小區(qū)，分別計算每個交通小區(qū)內(nèi)道路的非均衡度，并通過空間分析方法，繪制出非均衡度的空間分布圖。從圖中可以直觀地看出，中心城區(qū)的核心區(qū)域，如商業(yè)中心、交通樞紐以及主要行政辦公區(qū)域，非均衡度普遍較高，表明這些區(qū)域交通供需矛盾突出，交通擁堵現(xiàn)象較為嚴重。而在城市的邊緣區(qū)域和一些新興發(fā)展區(qū)域，非均衡度相對較低，交通供需狀況相對較好。通過對非均衡度計算結(jié)果的深入分析，能夠為該城市的交通規(guī)劃和管理提供針對性的建議。在交通擁堵嚴重的區(qū)域，可以考慮采取增加道路供給的措施，如新建或拓寬道路，優(yōu)化道路網(wǎng)絡布局，提高道路的通行能力。加強交通需求管理，實施交通管制措施，如設置潮汐車道、實行錯峰出行等，以調(diào)節(jié)交通流量，緩解交通擁堵。此外，還可以加大公共交通的投入和優(yōu)化，提高公共交通的吸引力，鼓勵居民更多地選擇公共交通出行，從而減少私人汽車的使用，降低交通需求對路網(wǎng)的壓力。3.2基于排隊隊長的測定方法3.2.1假定條件與理論基礎基于排隊隊長的交通供需非均衡程度測定方法，建立在一系列明確的假定條件之上，同時依托于排隊論這一重要的理論基礎。在假定條件方面，首先假設車輛到達服從泊松分布。泊松分布在交通領域中具有廣泛的應用，它適用于描述在一定時間間隔內(nèi)，事件（如車輛到達）發(fā)生次數(shù)的概率分布。在交通流中，當車輛到達過程相對隨機且相互獨立時，泊松分布能夠較好地刻畫這一現(xiàn)象。在某一時間段內(nèi)，車輛的到達是隨機發(fā)生的，且每輛車的到達不受其他車輛到達時間的影響，此時就可以認為車輛到達服從泊松分布。其概率公式為P(X=k)=\frac{(\lambdat)^ke^{-\lambdat}}{k!}，其中P(X=k)表示在時間t內(nèi)到達k輛車的概率，\lambda為單位時間內(nèi)車輛的平均到達率。服務時間服從負指數(shù)分布也是重要的假定之一。負指數(shù)分布具有無記憶性，即車輛的服務時間只與當前時刻有關，而與之前的服務時間無關。在交通場景中，當交通服務過程相對穩(wěn)定且隨機時，負指數(shù)分布能夠合理地描述服務時間的概率分布。在車輛通過收費站的過程中，每輛車的繳費、通行時間相對隨機，且與之前車輛的通過時間無關，就可以認為服務時間服從負指數(shù)分布。其概率密度函數(shù)為f(t)=\mue^{-\mut}，t\geq0，其中\(zhòng)mu為單位時間內(nèi)能夠服務完的車輛數(shù)，即服務率。此外，還假定排隊規(guī)則為先到先服務（FCFS）。這是一種最常見的排隊規(guī)則，意味著車輛按照到達的先后順序接受服務，先到達的車輛優(yōu)先進入服務環(huán)節(jié)，后到達的車輛則依次排隊等待。在實際的交通場景中，如道路上車輛在交叉口等待信號燈放行、在停車場排隊等待進入車位等，大多遵循先到先服務的規(guī)則。排隊論作為該測定方法的理論基礎，為分析交通系統(tǒng)中的排隊現(xiàn)象提供了有力的工具。排隊論是一門研究系統(tǒng)隨機聚散現(xiàn)象和隨機服務系統(tǒng)工作過程的數(shù)學理論和方法，它通過對排隊系統(tǒng)的輸入過程、排隊規(guī)則和服務機構(gòu)等要素的分析，來求解系統(tǒng)的運行指標，如隊長、等待時間、逗留時間等。在交通領域中，排隊論可以將交通系統(tǒng)看作是一個排隊系統(tǒng)，車輛相當于顧客，道路、交叉口、收費站等交通設施相當于服務臺。當交通需求超過交通供給時，車輛就會在交通設施前排隊等待，形成排隊現(xiàn)象。通過排隊論的方法，可以深入分析這種排隊現(xiàn)象，計算出排隊系統(tǒng)的各項指標，從而評估交通供需的非均衡程度。在一個具有單個收費站的高速公路入口，車輛以一定的平均到達率到達，收費站以一定的服務率對車輛進行服務，利用排隊論中的M/M/1模型（其中M表示到達間隔時間和服務時間都服從負指數(shù)分布，1表示單個服務臺），就可以計算出在該入口處車輛的平均排隊長度、平均等待時間等指標，進而判斷交通供需的非均衡程度。排隊論中的各種模型和方法，為基于排隊隊長的交通供需非均衡程度測定提供了堅實的理論支撐，使得對交通排隊現(xiàn)象的分析更加科學、準確。3.2.2擁擠路段與正常行駛路段交通量測定在基于排隊隊長的交通供需非均衡程度測定方法中，準確測定擁擠路段與正常行駛路段的交通量是關鍵步驟，它為后續(xù)的非均衡度計算提供了重要的數(shù)據(jù)基礎。對于擁擠路段排隊隊長最長時的交通量測定，需要綜合運用多種技術(shù)手段和方法?？梢越柚曨l監(jiān)控設備，對擁堵路段進行實時監(jiān)測。這些設備能夠清晰地記錄車輛的行駛軌跡和排隊情況，通過先進的圖像識別技術(shù)，能夠準確地識別出車輛的類型、數(shù)量以及排隊長度的變化。利用無人機進行航拍，獲取擁堵路段的全景圖像，從宏觀角度全面了解交通狀況。無人機航拍可以覆蓋較大的范圍，能夠捕捉到傳統(tǒng)地面監(jiān)測設備難以觀測到的信息，如排隊車輛的整體分布情況、周邊道路的交通流向等。還可以結(jié)合交通流量傳感器，實時獲取車輛的通過數(shù)量和速度等數(shù)據(jù)。這些傳感器通常安裝在道路上，能夠精確地檢測車輛的存在和行駛狀態(tài)，為交通量的測定提供準確的數(shù)據(jù)支持。在實際測定過程中，需要選擇具有代表性的時間段進行觀測。通常選擇交通擁堵最為嚴重的早晚高峰時段，因為此時交通供需矛盾最為突出，排隊現(xiàn)象最為明顯。在高峰時段，對擁堵路段的排隊隊長進行持續(xù)監(jiān)測，記錄排隊隊長達到最長時的時刻，并同步獲取該時刻的交通量數(shù)據(jù)。在某城市的一條主干道上，通過視頻監(jiān)控和交通流量傳感器的聯(lián)合監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)在早高峰8:30-9:30期間，排隊隊長最長，此時的交通量為每小時3500輛。對于交叉口所有路段正常行駛時的交通量測定，同樣需要采用科學合理的方法?？梢栽诮徊婵诘母鱾€進口道和出口道設置交通流量監(jiān)測點，利用地磁傳感器、線圈傳感器等設備，實時采集車輛的通過信息。這些傳感器能夠準確地檢測車輛的存在和通過時間，通過對采集到的數(shù)據(jù)進行分析和處理，可以得到各個路段的交通流量。還可以結(jié)合人工觀測的方法，對傳感器采集的數(shù)據(jù)進行驗證和補充。人工觀測可以記錄一些傳感器難以獲取的信息，如車輛的轉(zhuǎn)向情況、非機動車和行人對交通流的影響等。在測定正常行駛路段交通量時，需要確保交通處于正常運行狀態(tài)，即道路上沒有明顯的擁堵和排隊現(xiàn)象。可以選擇在平峰時段進行觀測，此時交通流量相對穩(wěn)定，能夠反映道路的正常通行能力。在平峰時段，對交叉口所有路段的交通量進行多次測量，取平均值作為正常行駛時的交通量。在某交叉口，經(jīng)過多次測量，得到平峰時段各個路段的平均交通量為每小時2000輛。通過準確測定擁擠路段排隊隊長最長時的交通量和交叉口所有路段正常行駛時的交通量，可以為后續(xù)的非均衡度計算提供可靠的數(shù)據(jù)支持，從而更準確地評估交通供需的非均衡程度。3.2.3非均衡度計算及案例分析基于排隊隊長的非均衡度計算方法，能夠直觀地反映交通供需之間的失衡狀態(tài)，為交通管理和規(guī)劃提供重要的決策依據(jù)。其計算公式為：非均衡度=擁擠路段排隊隊長最長時的交通量/交叉口所有路段正常行駛時的交通量。當非均衡度等于1時，表明交通供需處于平衡狀態(tài)，道路能夠順暢地容納交通流量，車輛行駛不受阻礙；當非均衡度大于1時，意味著交通需求超過了道路的供給能力，交通系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)，且數(shù)值越大，交通擁堵越嚴重，排隊現(xiàn)象越明顯；當非均衡度小于1時，則表示道路的供給能力相對過剩，交通需求相對較低，道路處于較為寬松的運行狀態(tài)。以某城市的一條交通擁堵路段為例，通過實地監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，詳細展示基于排隊隊長的非均衡度計算過程及其應用。在該路段，利用先進的交通監(jiān)測設備，包括高清攝像頭、地磁傳感器和交通流量監(jiān)測儀等，對交通狀況進行了全面、實時的監(jiān)測。在連續(xù)一周的早晚高峰時段，對該路段的排隊隊長和交通量進行了詳細記錄。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，在早高峰的特定時間段，該路段的排隊隊長達到最長，此時的交通量為每小時4500輛。這一數(shù)據(jù)是通過對多個監(jiān)測點的數(shù)據(jù)進行匯總和分析得到的，確保了數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。同時，在平峰時段，對該路段所在交叉口的所有路段交通量進行了多次測量，取平均值后得到正常行駛時的交通量為每小時3000輛。測量過程嚴格按照交通數(shù)據(jù)采集標準進行，保證了數(shù)據(jù)的科學性和代表性。根據(jù)上述公式，計算該路段的非均衡度為4500÷3000=1.5。這一結(jié)果清晰地表明，該路段在高峰時段交通供需嚴重失衡，處于擁堵狀態(tài)。交通需求超出了道路供給能力的50%，導致車輛行駛緩慢，排隊現(xiàn)象嚴重。進一步分析排隊現(xiàn)象與非均衡度的關系，可以發(fā)現(xiàn)，隨著非均衡度的增加，排隊隊長也隨之增長。當非均衡度為1.5時，排隊隊長達到了500米，車輛平均行駛速度降至每小時15公里以下，交通擁堵狀況十分嚴峻。而在非均衡度相對較低的時段，排隊現(xiàn)象明顯減輕，車輛行駛速度相對較快，交通運行狀況較為良好。通過對該案例的分析，可以看出基于排隊隊長的非均衡度計算方法能夠準確地反映交通供需的非均衡程度，為交通管理部門制定針對性的交通改善措施提供了有力的支持。在該案例中，交通管理部門可以根據(jù)非均衡度的計算結(jié)果，采取如優(yōu)化交通信號配時、增加公交專用道、實施交通管制等措施，以緩解交通擁堵，提高道路的通行效率。3.3基于車速—流量實用關系模型的測定方法3.3.1交通流車速—流量理論與實測模型交通流車速—流量理論模型是研究交通供需非均衡程度的重要基礎，其中格林希爾治（Greenshields）模型、格林伯格（Greenberg）模型和Underwood模型等經(jīng)典理論模型在交通領域具有深遠的影響力。格林希爾治模型于1935年提出，是最早的交通流模型之一，它基于對交通流特性的觀察和分析，假設車速與密度之間存在線性關系。該模型的表達式為v=v_f(1-\frac{k}{k_j})，其中v表示車速，v_f表示自由流車速，即車輛在道路上不受其他車輛影響時的行駛速度；k表示交通密度，指單位長度道路上的車輛數(shù)；k_j表示阻塞密度，當交通密度達到阻塞密度時，車輛幾乎無法移動。通過對車速與密度關系的進一步推導，可以得到流量q與密度k的關系式q=v_fk(1-\frac{k}{k_j})。格林希爾治模型的重要意義在于，它以簡潔的數(shù)學形式揭示了交通流中車速、流量和密度之間的基本關系，為后續(xù)交通流模型的發(fā)展奠定了基礎。在低交通密度情況下，車輛行駛較為自由，車速接近自由流車速，隨著密度的增加，車速逐漸降低，流量先增加后減小，當密度達到最佳密度時，流量達到最大值，此后隨著密度繼續(xù)增加，車速和流量均下降，直至達到阻塞密度時，車速為零，流量也為零。格林伯格模型則是從另一個角度對交通流進行建模，它假設交通流處于高密度狀態(tài)下，車速與密度的對數(shù)成正比。其表達式為v=v_mln(\frac{k_j}{k})，其中v_m是對應最大流量時的車速。在高密度交通流中，車輛之間的相互影響較大，車速受到密度的顯著制約，格林伯格模型能夠較好地描述這種情況下車速與密度的關系。通過數(shù)學推導，可得到流量與密度的關系式q=v_mkln(\frac{k_j}{k})。該模型在解釋交通擁堵時的交通流特性方面具有獨特的優(yōu)勢，為研究交通擁堵狀態(tài)下的交通供需關系提供了重要的理論支持。Underwood模型考慮了車速對駕駛員反應強度的影響，認為駕駛員的反應強度不僅與車頭間距有關，還與車速成正比。其車速—密度關系表達式為v=v_fe^{-(\frac{k}{k_f})}，其中k_f是與自由流狀態(tài)相關的密度參數(shù)。Underwood模型更細致地刻畫了駕駛員在不同車速和密度條件下的行為，使得模型對交通流的描述更加符合實際情況。通過對該模型的分析，可以得到流量與密度的關系，從而進一步研究交通流的特性。除了理論模型，基于實際觀測數(shù)據(jù)建立的車速—流量實測模型也具有重要的應用價值。在實際交通中，通過在特定路段設置傳感器，如地磁傳感器、線圈傳感器和視頻監(jiān)控設備等，可以實時獲取大量的車速和流量數(shù)據(jù)。這些傳感器能夠準確地檢測車輛的通過情況，記錄車輛的速度和通過時間，從而為建立實測模型提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。利用這些實測數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計分析方法和機器學習算法，可以建立適用于該路段的車速—流量實測模型。通過對實測數(shù)據(jù)進行回歸分析，建立線性或非線性的車速—流量模型，以更準確地描述該路段交通流的實際運行情況。實測模型能夠反映特定路段的交通特性，對于分析該路段的交通供需非均衡程度具有直接的參考價值，為交通管理和規(guī)劃提供了基于實際情況的決策依據(jù)。3.3.2交通流超負荷時車速—流量關系模型當交通流處于超負荷狀態(tài)時，交通系統(tǒng)的運行特性會發(fā)生顯著變化，車速—流量關系也呈現(xiàn)出與正常狀態(tài)不同的規(guī)律。深入分析這些變化規(guī)律，對于準確測定交通供需非均衡程度具有重要意義。在交通流超負荷時，車輛之間的相互干擾加劇，交通擁堵現(xiàn)象嚴重，車速會隨著流量的增加而急劇下降。當?shù)缆飞系能囕v數(shù)量過多，超出了道路的承載能力時，車輛之間的間距減小，駕駛員需要頻繁地剎車和啟動，導致車速大幅降低。此時，車速—流量關系曲線會呈現(xiàn)出明顯的非線性特征，與正常狀態(tài)下的曲線有很大差異。為了準確描述交通流超負荷時車速—流量的變化規(guī)律，學者們提出了多種適用于超負荷狀態(tài)的模型。這些模型在傳統(tǒng)理論模型的基礎上，考慮了超負荷狀態(tài)下交通流的特殊性質(zhì)，對車速—流量關系進行了更精準的刻畫。一種常用的改進模型是在傳統(tǒng)的格林希爾治模型基礎上，引入擁堵修正系數(shù)。該系數(shù)考慮了交通擁堵時車輛的排隊、啟停等因素對車速的影響。在格林希爾治模型的車速表達式v=v_f(1-\frac{k}{k_j})中，增加擁堵修正項\alpha，得到v=v_f(1-\frac{k}{k_j})(1-\alpha)，其中\(zhòng)alpha是與擁堵程度相關的系數(shù)，0\lt\alpha\lt1。當交通擁堵程度增加時，\alpha的值增大，車速下降得更快，從而更準確地反映了超負荷狀態(tài)下車速與流量之間的關系。還有一些模型從微觀角度出發(fā)，考慮車輛的跟馳行為和駕駛員的決策過程。這些模型認為，在超負荷狀態(tài)下，駕駛員的行為更加謹慎，跟馳間距會減小，同時由于交通擁堵帶來的心理壓力，駕駛員的反應時間也會延長。通過建立微觀的車輛跟馳模型，如考慮駕駛員反應時間變化和跟馳間距調(diào)整的模型，可以更細致地描述交通流在超負荷狀態(tài)下的運行情況，進而得到車速—流量關系。在一個考慮駕駛員反應時間和跟馳間距的微觀模型中，通過模擬不同交通流量下車輛的跟馳過程，分析車速的變化，從而建立車速—流量關系。當交通流量增加時，車輛跟馳間距減小，駕駛員反應時間延長，導致車速逐漸降低，通過對模擬結(jié)果的分析，得到了適用于超負荷狀態(tài)的車速—流量模型。這些適用于超負荷狀態(tài)的模型，能夠更準確地反映交通流在擁堵情況下的車速—流量變化規(guī)律，為交通供需非均衡程度的測定提供了更可靠的依據(jù)。在實際應用中，根據(jù)不同的交通場景和數(shù)據(jù)條件，選擇合適的模型進行分析，可以更有效地評估交通擁堵狀況，為交通管理和規(guī)劃提供更有針對性的建議。在城市中心區(qū)域的交通分析中，由于交通狀況復雜，交通流經(jīng)常處于超負荷狀態(tài)，選擇考慮擁堵修正系數(shù)的模型或微觀跟馳模型，可以更準確地了解該區(qū)域的交通供需非均衡程度，為制定交通改善措施提供科學依據(jù)。3.3.3交通流車速—流量實用模型構(gòu)建構(gòu)建交通流車速—流量實用模型，需要綜合考慮多種因素，以確保模型能夠準確、全面地反映交通流的實際運行情況。這些因素包括道路條件、交通管制措施、車輛類型、駕駛員行為以及環(huán)境因素等，它們相互作用，共同影響著車速—流量關系。道路條件是影響交通流運行的重要因素之一。不同類型的道路，如高速公路、城市主干道、次干道和支路，其幾何特征和通行能力存在顯著差異。高速公路通常具有較高的設計車速和較大的通行能力，而城市支路的設計車速較低，通行能力也相對較小。道路的車道數(shù)量、車道寬度、縱坡、彎道半徑等幾何參數(shù)，都會對車輛的行駛速度和交通流量產(chǎn)生影響。在構(gòu)建實用模型時，需要將這些道路條件因素納入考慮范圍?？梢酝ㄟ^引入道路條件修正系數(shù)，對不同類型道路的車速—流量關系進行調(diào)整。對于車道較窄的道路，由于車輛行駛時的側(cè)向空間受限，車速會受到一定影響，通過設置相應的修正系數(shù)，使模型能夠更準確地反映這種情況下的車速—流量關系。交通管制措施對交通流的影響也不容忽視。交通信號燈、交通標志、車道劃分、交通管制時段等因素，都會改變車輛的行駛規(guī)則和交通流量的分布。交通信號燈的配時方案直接影響車輛在交叉口的等待時間和通行效率，進而影響路段的車速和流量。在實用模型中，需要考慮交通管制措施的影響?？梢酝ㄟ^建立交通信號燈配時與車速—流量關系的模型，分析不同配時方案下交通流的運行情況。當交通信號燈的綠燈時間延長時，車輛在交叉口的等待時間減少，路段的車速和流量可能會相應增加，通過對這種關系的建模，可以更準確地預測交通流的變化。車輛類型和駕駛員行為同樣對車速—流量關系有著重要影響。不同類型的車輛，如小汽車、公交車、貨車等，其行駛性能和駕駛習慣存在差異。小汽車的加速性能較好，行駛速度相對較快；而貨車由于載重量大，加速和減速相對較慢，行駛速度較低。駕駛員的駕駛風格也各不相同，有些駕駛員較為激進，行駛速度較快；而有些駕駛員則比較謹慎，行駛速度較慢。在構(gòu)建實用模型時，需要考慮這些因素。可以對不同類型的車輛進行分類建模，分別確定其車速—流量關系。對于小汽車和貨車，根據(jù)其行駛性能的差異，建立不同的模型參數(shù)，以更準確地描述它們在交通流中的行為。環(huán)境因素，如天氣狀況、道路狀況（是否有積雪、積水等），也會對交通流產(chǎn)生影響。惡劣的天氣條件，如暴雨、大雪、大霧等，會降低駕駛員的視線和車輛的行駛安全性，導致車速降低。道路表面的積雪、積水會增加車輛的制動距離，影響車輛的行駛穩(wěn)定性，從而使車速下降。在實用模型中，需要考慮這些環(huán)境因素的影響?？梢酝ㄟ^引入環(huán)境修正系數(shù)，根據(jù)不同的天氣和道路狀況對車速—流量關系進行調(diào)整。在暴雨天氣下，設置相應的環(huán)境修正系數(shù)，使模型能夠反映車速因天氣原因而降低的情況。在確定實用模型的參數(shù)時，可以采用多種方法。利用實際觀測數(shù)據(jù)進行參數(shù)標定是一種常用的方法。通過在不同的交通條件下，對車速和流量進行大量的實際觀測，獲取真實的交通數(shù)據(jù)。然后，運用統(tǒng)計分析方法和優(yōu)化算法，對模型參數(shù)進行調(diào)整，使模型的計算結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)盡可能吻合。可以采用最小二乘法等優(yōu)化算法，對模型參數(shù)進行求解，以提高模型的準確性。還可以結(jié)合交通流理論和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)進行初步設定，再通過實際數(shù)據(jù)的驗證和調(diào)整，不斷優(yōu)化模型參數(shù)。3.3.4非均衡度測定及案例分析基于構(gòu)建的交通流車速—流量實用模型，可以給出一種有效的交通供需非均衡度測定方法。該方法通過分析車速、流量與非均衡度之間的關聯(lián)，能夠準確地評估交通系統(tǒng)的運行狀態(tài)，為交通管理和規(guī)劃提供重要依據(jù)。非均衡度的測定可以通過以下公式實現(xiàn)：非均衡度=實際流量/（實用模型計算的最大流量）。當非均衡度等于1時，表明交通供需達到平衡狀態(tài)，道路的交通流量處于最佳運行狀態(tài)，車速和流量都能保持在較為理想的水平；當非均衡度大于1時，意味著交通需求超過了道路的供給能力，交通系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)，交通擁堵現(xiàn)象可能會出現(xiàn)，車速會降低，流量也會受到影響；當非均衡度小于1時，則表示道路的供給能力相對過剩，交通需求相對較低，道路的運行效率可能沒有得到充分發(fā)揮。為了更直觀地說明非均衡度的測定方法及其應用，以某城市的一條主干道為例進行案例分析。在該主干道上，通過安裝先進的交通監(jiān)測設備，如地磁傳感器、線圈傳感器和高清攝像頭等，實時獲取交通流量和車速數(shù)據(jù)。同時，收集該路段的道路條件信息，包括車道數(shù)量、車道寬度、縱坡等，以及交通管制措施信息，如交通信號燈配時方案等。利用這些數(shù)據(jù)，構(gòu)建適用于該路段的交通流車速—流量實用模型，并對模型參數(shù)進行標定和驗證，確保模型能夠準確地反映該路段的交通流特性。通過對一段時間內(nèi)的交通數(shù)據(jù)進行分析，得到該路段的實際流量和實用模型計算的最大流量。在早高峰時段，該路段的實際流量為每小時4000輛，而根據(jù)實用模型計算，該路段在當前道路條件和交通管制措施下的最大流量為每小時3500輛。根據(jù)非均衡度計算公式，可得該路段在早高峰時段的非均衡度為4000÷3500≈1.14。這表明該路段在早高峰時段交通供需失衡，處于擁堵狀態(tài)，交通需求超過了道路的供給能力。進一步分析車速、流量與非均衡度的關聯(lián)，可以發(fā)現(xiàn)隨著非均衡度的增加，車速會逐漸降低。在非均衡度為1.14時，該路段的平均車速降至每小時30公里，而在交通供需平衡狀態(tài)下，平均車速可達每小時50公里。這是因為當交通需求超過道路供給能力時，車輛之間的相互干擾加劇，交通擁堵導致車輛行駛緩慢。同時，流量也會受到影響，雖然實際流量超過了最大流量，但由于交通擁堵，車輛的通行效率降低，實際通過該路段的有效流量并沒有達到預期的最大值。通過對該案例的分析，可以看出基于車速—流量實用模型的非均衡度測定方法能夠準確地反映交通供需的非均衡程度，為交通管理部門制定合理的交通改善措施提供了科學依據(jù)。在該案例中，交通管理部門可以根據(jù)非均衡度的測定結(jié)果，采取如優(yōu)化交通信號燈配時、增加公交專用道、實施交通管制等措施，以緩解交通擁堵，提高道路的通行效率，使交通供需趨于平衡。四、交通供需非均衡程度測定指標體系構(gòu)建4.1指標選取原則與方法在構(gòu)建交通供需非均衡程度測定指標體系時，需嚴格遵循一系列科學合理的原則，以確保指標體系能夠全面、準確地反映交通供需的非均衡狀態(tài)，為交通規(guī)劃和管理提供可靠的依據(jù)。全面性原則是指標選取的重要基礎。交通供需系統(tǒng)是一個復雜的綜合體，受到眾多因素的交互影響。因此，指標體系應盡可能涵蓋交通供給和需求的各個方面，包括交通基礎設施、交通流量、交通服務質(zhì)量、出行特征等。在交通基礎設施方面，納入道路長度、車道數(shù)量、道路等級、停車場數(shù)量及容量等指標，以全面反映交通供給的硬件條件。交通流量指標則應包括不同時間段、不同路段的機動車流量、非機動車流量和行人流量等，以展現(xiàn)交通需求的動態(tài)變化。交通服務質(zhì)量指標可涵蓋公交準點率、地鐵擁擠度、換乘便捷性等，從出行者的角度衡量交通服務的優(yōu)劣。出行特征指標則可考慮出行目的、出行時間分布、出行距離等，深入了解交通需求的內(nèi)在特性。通過全面選取這些指標，能夠從多個維度反映交通供需的非均衡情況，避免因指標片面而導致的評估偏差。代表性原則要求所選指標能夠精準地代表交通供需非均衡的關鍵特征和核心要素。在眾多相關因素中，挑選出對交通供需非均衡程度影響最為顯著、最具代表性的指標。在衡量交通擁堵狀況時，選取高峰時段道路平均車速和飽和度作為代表性指標。高峰時段道路平均車速能夠直觀地反映道路的暢通程度，車速越低，表明交通擁堵越嚴重；飽和度則通過交通流量與道路容量的比值，準確地衡量道路的負荷程度，飽和度越高，說明交通供需失衡越明顯。這些指標能夠簡潔明了地反映交通供需非均衡的關鍵特征，為評估和分析提供有力支持?？刹僮餍栽瓌t強調(diào)指標的數(shù)據(jù)獲取應具有可行性和便利性，且指標的計算方法應簡單易懂、易于實施。在實際應用中，能夠便捷地獲取準確的數(shù)據(jù)是指標體系有效運行的前提。對于交通流量、車速等指標，可以通過在道路上設置地磁傳感器、線圈傳感器、視頻監(jiān)控設備等監(jiān)測手段實時獲取數(shù)據(jù)。這些傳感器能夠自動采集大量的交通數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)將數(shù)據(jù)及時傳輸?shù)浇煌ü芾碇行?，為指標計算提供了可靠的?shù)據(jù)來源。而對于一些難以直接測量的指標，應采用合理的替代指標或間接計算方法。在衡量交通服務質(zhì)量時，公交滿意度這一指標難以直接測量，可以通過問卷調(diào)查的方式，收集乘客對公交服務的評價，然后通過統(tǒng)計分析方法計算出公交滿意度指標。此外，指標的計算方法應避免過于復雜，以確保交通管理人員和決策者能夠輕松理解和運用。采用簡單的比值計算或統(tǒng)計分析方法，能夠使指標的計算過程清晰明了，便于實際操作和應用。獨立性原則要求各個指標之間應相互獨立，避免出現(xiàn)信息重疊的情況。在選取指標時，通過相關性分析等方法，對指標之間的相關性進行嚴格檢驗。若發(fā)現(xiàn)某些指標之間存在高度相關性，應根據(jù)實際情況，選擇其中最具代表性的指標，舍棄其他相關性較高的指標。道路長度和道路面積這兩個指標在一定程度上存在相關性，因為道路長度的增加往往會伴隨著道路面積的擴大。在這種情況下，可以根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點，選擇其中一個指標作為代表，以避免指標之間的信息重復，確保每個指標都能提供獨特的信息，提高指標體系的有效性和準確性。為了科學合理地選取指標，可采用多種方法，其中層次分析法（AHP）和主成分分析法是較為常用的方法。層次分析法通過將復雜的問題分解為多個層次，建立層次結(jié)構(gòu)模型，對各層次指標的重要性進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，進而計算出各指標的權(quán)重。在構(gòu)建交通供需非均衡程度測定指標體系時，將指標分為目標層、準則層和指標層。目標層為交通供需非均衡程度，準則層可包括交通供給、交通需求、交通服務質(zhì)量等方面，指標層則包含具體的指標，如道路容量、交通流量、公交準點率等。通過專家打分等方式，對各層次指標進行兩兩比較，確定它們之間的相對重要性，從而構(gòu)建判斷矩陣。利用特征根法等方法計算判斷矩陣的特征向量，得到各指標的權(quán)重，以此確定各指標在指標體系中的重要程度。主成分分析法是一種降維的統(tǒng)計方法，它能夠?qū)⒍鄠€相關變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個互不相關的綜合變量，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始變量的信息，同時消除變量之間的相關性。在交通供需非均衡程度測定指標體系構(gòu)建中，當面臨眾多相互關聯(lián)的指標時，主成分分析法能夠發(fā)揮重要作用。通過對大量交通數(shù)據(jù)的分析，將眾多的交通指標轉(zhuǎn)化為幾個主成分，每個主成分代表了交通供需的一個主要特征。這些主成分不僅能夠簡化指標體系，減少數(shù)據(jù)處理的復雜性，還能夠更清晰地揭示交通供需的內(nèi)在關系，為交通供需非均衡程度的測定提供更有效的工具。通過主成分分析，將交通流量、車速、道路容量、公交客流量等多個指標轉(zhuǎn)化為交通擁堵主成分、交通供需平衡主成分等，從而更直觀地反映交通供需的非均衡狀態(tài)。4.2指標體系框架與構(gòu)成本文構(gòu)建的交通供需非均衡程度測定指標體系框架，涵蓋了交通供給、交通需求、交通運行狀態(tài)以及交通服務質(zhì)量四個關鍵方面，各方面相互關聯(lián)，全面反映交通供需的非均衡狀況。該指標體系框架的構(gòu)建旨在為交通規(guī)劃和管理提供科學、系統(tǒng)的評估工具，使決策者能夠更準確地把握交通供需的動態(tài)變化，制定出針對性更強的交通政策和措施。在交通供給方面，選取道路網(wǎng)密度、道路面積率、人均道路面積、公共交通線路長度、公共交通站點覆蓋率、停車場容量等指標。道路網(wǎng)密度是指單位面積城市土地上的道路總長度，計算公式為：道路網(wǎng)密度=道路總長度/城市建成區(qū)面積。它反映了道路網(wǎng)絡的疏密程度，較高的道路網(wǎng)密度通常意味著交通供給能力較強，能夠更好地分散交通流量。道路面積率則是城市道路用地總面積與城市建設用地總面積之比，計算公式為：道路面積率=道路用地總面積/城市建設用地總面積×100%。這一指標綜合考慮了道路用地在城市建設中的占比，對于評估城市交通基礎設施的規(guī)模和布局具有重要意義。人均道路面積是指城市道路總面積與城市總?cè)丝诘谋戎?，計算公式為：人均道路面積=道路總面積/城市總?cè)丝?。它從人均角度衡量了交通供給的水平，體現(xiàn)了居民平均享有的道路資源。公共交通線路長度反映了公共交通的覆蓋范圍，公共交通站點覆蓋率則衡量了站點在城市區(qū)域內(nèi)的分布密集程度，計算公式為：公共交通站點覆蓋率=站點服務面積/城市總面積×100%。停車場容量則直接關系到車輛的停放需求能否得到滿足，是交通供給的重要組成部分。交通需求指標包括機動車保有量、居民出行總量、不同出行目的的出行量、高峰小時交通量等。機動車保有量是指在一定區(qū)域內(nèi)注冊登記的機動車數(shù)量，它是衡量交通需求規(guī)模的重要指標之一，隨著機動車保有量的增加，交通需求也會相應增長。居民出行總量是指一定時期內(nèi)居民出行的總?cè)舜?，它反映了居民出行的總體需求水平。不同出行目的的出行量，如通勤、上學、購物、娛樂等，能夠深入了解交通需求的結(jié)構(gòu)和特點，不同出行目的的出行時間和空間分布存在差異，對交通系統(tǒng)的影響也各不相同。高峰小時交通量是指一天中交通流量最大的一小時內(nèi)的交通量，它是評估交通擁堵狀況的關鍵指標，高峰小時交通量越大，說明交通需求在該時段越集中，交通供需矛盾可能越突出。交通運行狀態(tài)指標涵蓋道路平均車速、道路飽和度、行程時間可靠性、交通擁堵指數(shù)等。道路平均車速是指車輛在道路上行駛的平均速度，它直觀地反映了道路的暢通程度，計算公式為：道路平均車速=道路總行程/總行駛時間。道路飽和度是指道路實際交通流量與道路通行能力的比值，計算公式為：道路飽和度=實際交通流量/道路通行能力。當?shù)缆凤柡投冉咏虺^1時，表明道路處于擁堵狀態(tài)，交通供需失衡。行程時間可靠性是指在一定時間內(nèi)，行程時間的變化程度，它反映了交通運行的穩(wěn)定性，行程時間可靠性越低，說明交通運行越不穩(wěn)定，交通供需非均衡程度可能越高。交通擁堵指數(shù)則是綜合考慮交通流量、車速、擁堵持續(xù)時間等因素，對交通擁堵狀況進行量化評估的指標，通常采用一定的算法計算得出，指數(shù)越高，交通擁堵越嚴重。交通服務質(zhì)量指標包含公交準點率、公交擁擠度、換乘便捷性、停車滿意度等。公交準點率是指實際到達時間與計劃到達時間相差在一定范圍內(nèi)的公交車輛數(shù)占總運營車輛數(shù)的比例，計算公式為：公交準點率=準點車輛數(shù)/總運營車輛數(shù)×100%。它是衡量公交服務可靠性的重要指標，較高的公交準點率能夠提高乘客的出行體驗，增強公共交通的吸引力。公交擁擠度是指公交車輛內(nèi)實際載客人數(shù)與額定載客人數(shù)的比值，計算公式為：公交擁擠度=實際載客人數(shù)/額定載客人數(shù)。當公交擁擠度過高時，乘客的舒適度會大幅下降，反映出公共交通供給在高峰時段可能無法滿足需求。換乘便捷性主要考慮換乘距離、換乘時間以及換乘設施的完善程度等因素，通過對這些因素的綜合評估，衡量乘客在不同交通方式之間換乘的方便程度。停車滿意度則是通過問卷調(diào)查等方式，收集停車者對停車場設施、收費標準、停車管理等方面的滿意度評價，反映停車服務的質(zhì)量水平。4.3指標權(quán)重確定方法與應用在交通供需非均衡程度測定指標體系中，準確確定各指標的權(quán)重至關重要，它直接影響到對交通供需非均衡程度評估的準確性和可靠性。目前，確定指標權(quán)重的方法眾多，其中熵權(quán)法和專家打分法是較為常用的兩種方法，它們各有特點和適用場景。熵權(quán)法是一種基于數(shù)據(jù)本身離散程度來確定權(quán)重的客觀賦權(quán)法。其基本原理源于信息論中的熵概念，熵是對系統(tǒng)無序程度的度量。在交通領域中，對于某項指標而言，若其數(shù)據(jù)的離散程度越大，說明該指標所包含的信息量越多，對交通供需非均衡程度的影響也就越大，相應的權(quán)重也就越高；反之，若指標數(shù)據(jù)相對集中，變化較小，熵值就大，其對交通供需非均衡程度的影響就較小，權(quán)重也應較低。熵權(quán)法確定指標權(quán)重的具體步驟如下：首先進行數(shù)據(jù)預處理，由于原始數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)量級可能存在差異，為了消除這些差異對權(quán)重計算的影響，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。假設給定了m個樣本，n個指標，其中第i個樣本的第j個指標值為x_{ij}。對于正向指標（指標值越大評價越好的指標，如道路網(wǎng)密度），采用y_{ij}=\frac{x_{ij}-min(x_{j})}{max(x_{j})-min(x_{j})}進行標準化；對于負向指標（指標值越大評價越差的指標，如交通擁堵指數(shù)），采用y_{ij}=\frac{max(x_{j})-x_{ij}}{max(x_{j})-min(x_{j})}進行標準化，其中max(x_{j})和min(x_{j})分別表示第j個指標的最大值和最小值。接著計算指標信息熵，先計算第j項指標下第i個樣本值占該指標所有樣本值總和的比重p_{ij}=\frac{y_{ij}}{\sum_{i=1}^{m}y_{ij}}；再計算各指標的信息熵e_{j}=-k\sum_{i=1}^{m}p_{ij}ln(p_{ij})，其中k=\frac{1}{ln(m)}，當p_{ij}=0時，規(guī)定p_{ij}ln(p_{ij})=0。第j項指標的數(shù)據(jù)差異越大，熵值e_{j}越??；反之，熵值越大。然后計算信息效用值d_{j}=1-e_{j}，信息效用值越大，說明該指標對評價結(jié)果的影響越大。最后計算指標權(quán)重w_{j}=\frac{d_{j}}{\sum_{j=1}^{n}d_{j}}，通過以上步驟，就可以得到每個指標在評估交通供需非均衡程度時的客觀權(quán)重。專家打分法是一種主觀賦權(quán)法，它主要依賴于專家的經(jīng)驗和專業(yè)知識。邀請交通領域的專家，包括交通規(guī)劃師、交通工程師、交通管理專家等，對各指標在評估交通供需非均衡程度中的重要性進行打分。通常采用1-9的標度法，1表示兩個指標同等重要，3表示一個指標比另一個指標稍微重要，5表示一個指標比另一個指標明顯重要，7表示一個指標比另一個指標強烈重要，9表示一個指標比另一個指標極端重要，2、4、6、8則為上述相鄰判斷的中間值。專家根據(jù)自己的專業(yè)判斷，對每兩個指標進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣。例如，對于交通供給指標中的道路網(wǎng)密度和道路面積率，專家根據(jù)其對交通供需非均衡程度的影響程度進行比較打分，若認為道路網(wǎng)密度比道路面積率稍微重要，則在判斷矩陣中相應位置賦值為3。然后通過計算判斷矩陣的特征向量和最大特征值，確定各指標的權(quán)重。具體計算方法可以采用方根法或和積法等。方根法的計算步驟為：首先計算判斷矩陣每行元素的乘積M_{i}=\prod_{j=1}^{n}a_{ij}，然后計算M_{i}的n次方根\overline{w}_{i}=\sqrt[n]{M_{i}}，最后對\overline{w}_{i}進行歸一化處理，得到指標權(quán)重w_{i}=\frac{\overline{w}_{i}}{\sum_{i=1}^{n}\overline{w}_{i}}。專家打分法能夠充分利用專家的經(jīng)驗和專業(yè)知識，但由于其主觀性較強，不同專家的判斷可能存在差異，因此在應用時通常需要對多位專家的打分結(jié)果進行統(tǒng)計和分析，以提高權(quán)重的可靠性。為了更直觀地展示指標權(quán)重確定方法的應用，以某城市的交通供需非均衡程度評估為例。該城市收集了交通供給、交通需求、交通運行狀態(tài)和交通服務質(zhì)量四個方面共15個指標的數(shù)據(jù)，包括道路網(wǎng)密度、機動車保有量、道路平均車速、公交準點率等。首先運用熵權(quán)法對這些指標進行權(quán)重計算，經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理、信息熵計算、信息效用值計算和權(quán)重計算等步驟，得到各指標的熵權(quán)。道路網(wǎng)密度的熵權(quán)為0.08，機動車保有量的熵權(quán)為0.12，道路平均車速的熵權(quán)為0.15，公交準點率的熵權(quán)為0.06等。然后采用專家打分法，邀請了5位交通領域?qū)＜覍Ω髦笜诉M行打分，經(jīng)過判斷矩陣構(gòu)建和權(quán)重計算，得到各指標的專家權(quán)重。道路網(wǎng)密度的專家權(quán)重為0.07，機動車保有量的專家權(quán)重為0.10，道路平均車速的專家權(quán)重為0.18，公交準點率的專家權(quán)重為0.05等。通過對比兩種方法確定的權(quán)重，可以發(fā)現(xiàn)熵權(quán)法更注重數(shù)據(jù)本身的離散程度，而專家打分法更依賴專家的主觀判斷。在實際應用中，可以根據(jù)具體情況，將兩種方法結(jié)合起來，綜合確定各指標的權(quán)重，以提高交通供需非均衡程度評估的準確性。五、交通供需非均衡程度測定模型應用與比較5.1不同測定模型在實際案例中的應用為了深入探究不同測定模型在實際應用中的效果，本研究選取了具有典型交通供需矛盾的北京市某區(qū)域作為案例研究對象。該區(qū)域包含了商業(yè)中心、辦公區(qū)、居民區(qū)以及學校等多種功能區(qū)，交通需求復雜多樣，且在不同時間段呈現(xiàn)出明顯的差異，具有較高的研究價值。在基于路網(wǎng)容量的測定模型應用方面，首先通過詳細的實地調(diào)查和數(shù)據(jù)分析，獲取了該區(qū)域道路的幾何特征，包括車道數(shù)量、車道寬度、道路長度、縱坡等信息，同時結(jié)合交通管制措施和車輛行駛特性，運用美國道路通行能力手冊（HCM）中的方法，對各條道路的實際通行能力進行了精確計算。在交通需求測定環(huán)節(jié)，利用大規(guī)模的居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)，涵蓋居民的出行目的、出行時間、出行方式、出行距離等詳細信息，結(jié)合交通流量監(jiān)測數(shù)據(jù)，全面掌握了該區(qū)域的交通需求情況。通過將交通需求與路網(wǎng)容量進行對比，計算出各條道路的非均衡度。在該區(qū)域的一條主干道上，高峰時段的交通需求為每小時6000輛，而根據(jù)計算得到的實際路網(wǎng)容量為每小時5000輛，運用非均衡度計算公式（非均衡度=交通需求/路網(wǎng)容量），得出該主干道在高峰時段的非均衡度為6000÷5000=1.2，表明該主干道在高峰時段交通供需失衡，處于擁堵狀態(tài)?；谂抨犼犻L的測定模型應用過程中，在該區(qū)域的關鍵擁堵路段和交叉口設置了高清攝像頭、地磁傳感器和交通流量監(jiān)測儀等先進設備，對交通狀況進行24小時實時監(jiān)測。在早晚高峰時段，通過視頻監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，準確記錄了擁堵路段排隊隊長最長時的交通量以及交叉口所有路段正常行駛時的交通量。在某一擁堵路段，早高峰時段排隊隊長最長時的交通量為每小時4500輛，而該路段所在交叉口在平峰時段所有路段正常行駛時的交通量為每小時3000輛。根據(jù)基于排隊隊長的非均衡度計算公式（非均衡度=擁擠路段排隊隊長最長時的交通量/交叉口所有路段正常行駛時的交通量），計算得出該路段的非均衡度為4500÷3000=1.5，清晰地反映出該路段在高峰時段交通擁堵嚴重，交通供需矛盾突出。在基于車速—流量實用關系模型的應用中，在該區(qū)域的主要道路上安裝了地磁傳感器和車速監(jiān)測設備，實時采集交通流量和車速數(shù)據(jù)。同時，收集了道路條件、交通管制措施、車輛類型等相關信息，利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建了適用于該區(qū)域的交通流車速—流量實用模型。通過對一段時間內(nèi)的交通數(shù)據(jù)進行分析，得到該區(qū)域某路段的實際流量和實用模型計算的最大流量。在晚高峰時段，該路段的實際流量為每小時5000輛，實用模型計算的最大流量為每小時4000輛，根據(jù)非均衡度計算公式（非均衡度=實際流量/（實用模型計算的最大流量）），得出該路段在晚高峰時段的非均衡度為5000÷4000=1.25，表明該路段在晚高峰時段交通供需失衡，存在擁堵現(xiàn)象。5.2模型應用效果的對比與分析在實際應用中，不同的交通供需非均衡程度測定模型在準確性、數(shù)據(jù)需求和計算復雜度等方面存在顯著差異，這些差異直接影響著模型的應用效果和適用場景。從準確性角度來看，基于車速—流量實用關系模型相對較為準確。該模型充分考慮了交通流在不同狀態(tài)下的車速—流量關系，通過對實際交通數(shù)據(jù)的深入分析和建模，能夠更精確地反映交通供需的非均衡程度。在交通擁堵時，車輛之間的相互干擾會導致車速—流量關系發(fā)生變化，基于車速—流量實用關系模型能夠捕捉到這種變化，從而準確地評估交通供需的失衡狀態(tài)。而基于路網(wǎng)容量的測定模型，雖然能夠從宏觀上反映交通供需的關系，但在實際應用中，由于路網(wǎng)容量的計算受到多種因素的影響，如道路條件的動態(tài)變化、交通管制措施的實時調(diào)整等，可能會導致計算結(jié)果與實際情況存在一定偏差。在某一道路施工期間，道路的實際通行能力會降低，但基于路網(wǎng)容量的測定模型可能無法