基于交通态势可视化分析的公交专用道布局

薛运强, 谭彩凤, 张兵,3, 邓明君, 涂浩恺, 孔琪芳

(1.华东交通大学交通运输工程学院, 南昌 330013; 2.东南大学交通学院, 南京 210096; 3.江西省高铁区域发展研究中心, 南昌 330013)

交通拥堵问题是困扰城市的普遍难题,在城市道路空间资源有限的情况下,仅靠“工程性措施”难以缓解道路交通中突出的供需矛盾。公交优先已成为世界各城市管理者的共识,而公交专用道是实现公交优先的重要载体,通过建设公交专用道可以促进公共交通的发展来改变居民的交通出行方式,提高城市道路的运输效率。

科学有效地规划公交专用道的方法,也一直是国内外交通学者的研究对象。部分学者对公交专用道的设置条件、布设方式、交通组织等方面进行研究,确定了针对不同城市的通行需求、客流量、路权保障等因素影响下的不同设置条件和标准[1-4]。近年来,中国智能交通信息化系统建设取得了长足的发展,道路交通信息基础设备不断完善,在提高交通基础设施效率和管理水平等方面都起到重要作用,现如今在公交领域的应用也越来越广泛。许多学者借助大数据手段来分析公交覆盖范围、热点区域、公交客流的空间分布等特性,满足城市公交出行多元化需求,提供更高水平的公共交通服务[5-7]。刘祥峰等[8]通过对公交全球定位系统(global positioning system,GPS)和IC卡数据的关联融合分析公交客流的空间分布特征,依此构建公交专用道网络布局方案。韩艳红[9]对公交运行IC卡数据和GPS数据进行融合处理,对公交线路运行效率进行评价。

总结现有研究成果,在解决公交专用道布局规划问题时,大数据在分析公交客流的空间分布等方面发挥了重要作用,但对交通态势数据的应用较少。交通态势数据能反映路网的运行状态,提供交通路况信息,有效解决传统公交专用道规划布局方法中存在的数据支撑不足、建设必要性难以说清等问题。

基于以上研究背景,现将道路交通信息技术运用于公交专用道布设问题研究,以南昌市黄家湖周边区域为例,融合交通路况分析与发布平台的实时大数据与路网地理信息,对路网进行精确度更高、信息更真实的交通研判,更清晰地获取公交专用道需求,得到适宜的公交专用道设计方案。

1 交通态势分析

中国许多互联网公司均有推出专门用于分析和发布交通大数据的平台,如百度地图、腾讯地图等,这些平台通过采集交通基础设施传感数据或个人信息移动定位数据等方式,能够对交通大数据进行实时融合计算和发布。本文中交通态势数据来源为百度地图开放平台的实时路况查询服务,获取指定地理范围的实时拥堵情况做出交通路网态势评价。

1.1 构建基础路网

本文中基础路网数据来源于OpenStreetMap(OSM),OSM是自发地理信息项目之一,具有数据高度开放、信息体量大、采集成本低等特点,作为众源地理信息数据的典型代表,OSM含有分类详细的交通要素信息,支撑本次研究的前期构建基础路网模型部分内容。

1.1.1 提取路网

基于OSM完成对研究区域路网的提取,得到表示道路的矢量线数据,从中筛选出符合公交专用道设置条件的数据类型,最后提取可设置公交专用道的基础路网。OSM数据模型为层次模型,由基本元素点、线、面构成,每种元素都包括几何特征等属性的详细描述。如面要素包括Water、Natural、Places等;线要素Railways、Roads等;点要素包括Pois、Transport等,以上三种矢量数据中,线数据虽然存在过于冗余情况,但数据完整,经初步分析适宜作为研究公交专用道布设问题的初始数据。

本文研究数据主要使用OSM交通要素数据,下载地图后通过格式转换工具将OSM数据转为通用数据处理软件识别格式(ArcGIS ShapeFile),导入ArcGIS并裁切出研究范围。图1所示为基于OSM提取原始路网示意图。

图1 提取原始路网数据Fig.1 Extraction of raw road network data

1.1.2 筛选路网数据

公交专用道的设置是公交车高效平稳运行的重要保障,但公交专用道的施划也占用了道路资源,施划不当会加剧城市道路资源和交通需求之间的矛盾。我国目前公交专用道设置主要遵循公安部颁布的《公交专用车道设置》(GA/T 507—2004),同时借鉴其他地区的相关地方标准,如北京《公交专用道设置规范》(DB11/T 1163—2015)、山东 《公交专用道设置规范》(DB37/T 3541—2019),参考总结可知公交专用道对道路基本条件一般性要求是单向3车道及以上道路。

对所提取数据的特征属性进行分析,结合公交专用道设置的道路基础条件建立标签集,对路网数据进行筛选,剔除不适宜设置公交专用道的道路、水路等冗余数据。标签集如表1所示。得到路网如图2所示。

表1 数据筛选标签集Table 1 Data filter label set

图2 筛选满足公交专用道设置条件路网Fig.2 Screening the road network to meet the conditions for bus-only lane installation

1.2 提取交通态势数据

百度地图开放平台实时路况查询服务提供了周边实时路况查询功能,可查询某中心点周边半径范围内的实时拥堵情况和各拥堵路段信息,本文基于Python进行交通态势数据抓取操作。

1.2.1 获取中心点坐标

获取研究区域内的交通态势数据需要将研究区域划分为多个矩形,并提取每个矩形的中心坐标点,依此批量获取研究区域的交通态势数据。

主要操作步骤:使用创建渔网工具创建500 m×500 m渔网格,再使用相交工具得到研究范围内的渔网,最后在属性表中计算几何中心坐标并导出坐标数据表格,图3为获取坐标数据示意图。

图3 批量获取坐标数据Fig.3 Obtaining coordinate data in batch

1.2.2 批量获取交通态势数据

根据获取的批量中心点坐标,循环提取该点附近的实时交通数据。伪代码如下:

批量获取交通态势# 导入requests库import requests# 循环提取坐标信息for k in range(len(df)):# 构建url并访问url = 'https://api.map.baidu.com/traffic/v1/around?ak='+str(key)+'¢er='+str(y)+','+str(x)+'&radius=250&coord_type_input=wgs84&coord_type_output=gcj02'#"Key": "申请的百度地图api密钥" #"center":中心点坐标# 发送get请求,获取返回的json数据response = requests.get(url, params=params)data = response.json()# 解析json数据,提取交通态势信息traffic_api = [[id, x, y, status, description, eve_status, eve_desc, road_traffic]]#输出表格save_path

1.3 交通态势数据可视化

通过表格中的ID字段与渔网标识的路网进行连接和关联,将路况信息链接至路网,进行可视化展示。图4为2023年3月13日(周一)19时交通态势可视化结果。

图4 2023年3月13日19时交通态势可视化Fig.4 Traffic situation visualization at 19:00 on March 13, 2023

对连续一周的早高峰、平峰、晚高峰数据进行提取整理,选取交通拥堵严重、暂未布设公交专用道、且满足公交专用道设置条件的路段。经调查,南昌黄家湖周边的文化大道-会展路均为单向3车道及以上道路且无公交专用道,根据周交通态势统计,拥堵次数为5次以上,因此选取文化大道-会展路周边区域为研究对象。

2 公交专用道布局多目标优化模型

公交专用道布局多目标优化问题可描述为在有限的道路资源里,在满足公交专用道的设置条件、服务水平等约束条件下,找到路网整体碳排放最低、出行时间最短的公交专用道布局方案。

2.1 模型假设

以下为模型的几点假设:

(1)出行方式只有社会车辆出行和公交出行两种。

(2)不考虑公交在交叉口的延误。

(3)专用道设置前后,公交车的发车频率、乘客上下车的服务时间以及公交车加速和减速所损失时间均保持不变。

(4)只考虑公交单方向运行情况。

2.2 多目标优化模型

2.2.1 碳排放优化指标

从城市管理者角度出发,以碳排放指标最优确定公交专用道布局方案。是否设置公交专用道是模型中的决策变量,路网中各交通方式的总碳排放最低为模型的目标函数。建立全类型车在全路段的碳排放计算模型,表达式为

(1)

式(1)中:Z1为路网中所有类型车辆的碳排放总量;m为车类型;a为路段;Om为m型车在路段a的碳排放量;xam为m型车在路段a上的流量。

2.2.2 总出行时间优化指标

从路网内交通出行者角度出发,以总出行时间最少确定公交专用道布局方案。计算路网出行者最小总出行时间。模型表达式为

(2)

λa∈{0,1}

(3)

综上可得,公交专用道布局方案的多目标优化模型为

min{Z1,Z2}

(4)

2.2.3 路阻函数模型

以Davidson模型作为基础路阻模型[10],模型表达式为

(5)

通过对路段的理论通行能力进行修正,可以得到路段的设计通行能力。在修正理论通行能力时,通常考虑自行车、交叉口、车道宽度和车道数等因素的影响。同时考虑路段长度对行程时间的影响,此处加入路段长度修正系数[11]。经修正后的公式为

(6)

式(6)中:αa为路段a的车道宽度修正系数;βa为路段a的车道数修正系数;la为路段长度修正系数;C为城市道路单车道的理论通行能力。根据模型假设,此处忽略交叉口和自行车对路段通行能力的影响。

另外,考虑到公交停靠站也会影响道路的通行能力。因此在计算道路的设计通行能力时加入公交停靠站修正系数γ,计算公式为

(7)

由于各种交通方式的平均承载人数不同,因此选择不同交通方式的出行者数量所形成的道路流量也是不同的[12],出行者需求和交通流量关系为

(8)

式(8)中:xa为路段a上的流量;Pa为路段a上的出行者数量;A为平均承载人数。

综上分析可得路阻函数模型表达式为

(9)

(10)

解上述模型计算以公交专用道设置与否为变量的路网碳排放和总出行时间,得到碳排放最低和总出行时间最短的公交专用道布局方案。

3 实例研究

3.1 交通调查数据

根据交通态势分析,选取文化大道-会展路作为本次实例研究的研究对象,具体交通数据通过实地调查取得,在工作日早高峰时段6:30—7:30进行采集。调查范围及公交站、路段编号如图5所示。

图5 研究范围示意图Fig.5 Schematic diagram of the scope of the study

经调查,研究范围内共有7个公交车站,根据公交车的进出研究路段情况,将研究范围划分为7个包含公交车站的路段,对每个公交车站公交车滞站时间、公交车到站车次、路段的交通流量进行调查。调查结果如表2～表4所示。

表2 各车站各车次停站时间Table 2 Stopping time of each train at each station

表3 各车站高峰时段到站车次Table 3 Arrival trains at each station during peak hours

表4 各路段单向社会车流量Table 4 Unidirectional social traffic flow of each road section

3.2 模型求解与评价

结合研究范围内交通现状和公共交通调查结果,对数学模型进行参数标定和计算,得到研究范围内出行者总出行时间。研究范围为路段都为单向三车道路段,车道宽均为3.5 m, 公交加速和减速损失时间和为4 s,社会车辆零流车速为50 km/h,公交车辆零流车速为40 km/h。碳排放计算参数参考碳排放交易网站统计数据。

各路段排放统计情况如表5、图6所示。

表5 各路段碳排放统计表Table 5 Carbon emission statistics table for each road section

图6 各路段碳排放统计图Fig.6 Carbon emission statistics chart of each road section

各路段出行者总出行时间统计情况如表6、图7所示。

表6 各路段出行者总出行时间Table 6 Total travel time of travelers in each road section

图7 各路段总出行时间统计图Fig.7 Statistical chart of total travel time for each road section

根据实例数据可知,设置公交专用道有利于减少交通运输碳排放,且能改善路段的整体通行效率,为进一步描述公交专用道的优化效益,统计各路段碳排放及总出行时间优化比率。计算结果如表7所示。

表7 各路段设置公交专用道优化效益Table 7 Total travel time of travelers in each road section

本节主要内容为根据前文研究方法对城市拥堵路段文化大道-会展路提出公交专用道布设方案,并根据本文提出的多目标优化模型计算公交专用道方案的优化效益。

由表5和表6可知,在设置了公交专用道后,各路段的碳排放和出行者总出行时间都有所减少。初步分析认为,公交专用道的设置提高了公交车的运行效率,增强了公交车的吸引力,促使更多人选择绿色出行方式,从而减少了路网碳排放。同时,社会车流也避免了公交车和公交车站的干扰,车速更加稳定,出行者总出行时间也随之降低。表7表明,在采用了本文的公交专用道布局优化方案后,各路段优化比率均为正,碳排放平均优化率为4%左右,出行时间平均优化率为5%,说明运用本文研究方案得到的布局优化方案可以达到减少碳排放和提升出行者出行效率的效果。

4 结论与展望

相较于传统的主观选取公交专用道设置方案研究范围,本文结合交通态势数据对城市交通路网进行评价分析,选取研究公交专用道布局问题的研究范围,并建立以出行者的总出行时间最小作为目标函数的评价模型对公交专用道布设方案的时间效益进行评价分析,得出以下结论。

(1) 将交通路况分析与发布平台的大数据和路网地理信息数据融合分析,实时计算交通路网态势,能直观展示城市路网中交通拥堵严重、需要交通管控措施的区域,方便管理者的直观决策。

(2) 结合交通态势分析结果,选取公交专用道布局规划研究区域,有利于解决传统公交专用道网络布局规划中存在一些问题,例如数据支撑不足、建设必要性难以说清等。可以更准确地评估公交专用道的需求、效果和影响。

(3) 以出行者的总出行时间最小作为目标函数的评价模型,对公交专用道布设方案进行评价分析,通过案例分析,对公交专用道设置前后的路网整体效益进行评价,分析可知该公交专用道布设方案可提升5%效益,可给交通决策者提供决策依据。

不足之处在于本文在选取公交专用道的布局规划范围时主要参考依据为公交专用道的设置条件和交通态势数据,没有结合公交客流数据进行分析,存在一定不足,下一步可以增加公交客流数据进行分析,使规划方案更加贴合市民需求。