降雪天气下平交口信号配时优化方法

降雪天气下平交口信号配时优化方法

申桓泽

 新疆大学

摘 要：冬季，道路积雪与结冰会导致交通流特性的改变。本文将分析降雪天气下的冰雪路面交叉口的交通流特性变化，通过拟合分析的方式，对韦式延误公式进行参数修正。并结合实际案例，利用仿真软件进行评估。结果表明：调整后信号配时方案，可以降低冰雪路面条件下交叉口车辆的延误。

关键词：冰雪路面，回归分析，参数修正，仿真评估

0 引言

当车辆与驾驶人处于降雪天气时，由于路面情况以及道路能见度与正常情况不同，交通流特性也会发生显著变换。国内学者对此有着大量且深入的研究，华东交通大学的邓诗琦[1]构建了预测不同天气下的交通流模型；浙江大学的黄莉沙[2]发现并证实了降雨对城市道路交通状态的不利影响，得出了降雨条件下的部分交通流特性。

国外学者在分析交通流特性时更侧重于预测与或研究相应的管理措施。Yue Hou，Di Zhang等[3]人通过充分学习时空相关性特征,从而对区域交通流做到了准确预测；Gavrilyuk Maxim，Vorob’yova Tat’yana等[4]人以莫斯科一个城市为例，研究了道路阻塞时的交通流特性。

在信号配时理论方面，国内外学者都有大量且深入的研究，并且也取得了新颖且有效的成果。

沈正航、许旭阳等[5]人选取并对比了Webster算法，ARRB算法以及遗传算法等多种交叉口配时方法，最终得出单个交叉口最优秀的配时优化方法；陈攻、刘旭彪等[6]人运用实用信号周期法与Webster配时算法两种方法，对交通配时进行优化并进行了可行性分析；马琳、陈复扬等[7]人建立了延误模型，提出了单点信号配时优化方案。

Ashish Verma，G.Nagaraja，C. S. Anusha等[8]人利用韦伯斯特理论中的延误计算公式对印度的一个交叉口进行了车辆延误计算；Ekinhan Eriskin、Sebnem Karahancer等[9]人发现韦伯斯特理论不适用于过饱和交叉口，进而提出了一种对于过饱和交叉口的新配时方案。

综合以上国内外研究现状来看，目前对降雪天气下的交叉口的信号配时研究处于起步阶段。本文将从降雪天气下的冰雪路面出发，通过对信号配时参数以及延误计算公式进行调整，探索一种可以降低平交口车辆延误的配时方案。

1 降雪天气下交叉口交通流特性

1.1 降雪天气下的交通流参数

本文选取新疆维吾尔自治区昌吉州由奇台县内东风街和西关街平面交叉而形成的交叉口进行分析。根据新疆维吾尔自治区气象局所调查的数据[10]，该地区一月份的24小时平均降雪厚度在6.0mm~10.0mm。笔者将以该降雪等级下的冰雪路面条件对交通流特性的影响展开分析。

该交叉口具有四个进口，东进口与西进口一致：一条直行车道，一条右转车道，一条左转车道以及一条出口车道；南进口与北进口一致：一条直行左转车道，一条直行右转车道以及一条出口车道；各个进口的进口车道宽2.9米，出口车道宽3.5米。交叉口由信号灯控制。该交叉口的CAD图如图一所示。

图一 平面交叉口CAD图

1.1.1 降雪天气下的交通量

王兵[11]著作的《西部边远城市交通改善设计案例》中给出了该交叉口在干燥路面条件下的晚高峰小时交通流量，数据见表二所示。

表二 交叉口流量流向数据

1月初，本文通过人工调查法在所选交叉口展开调查。调查时段为19：30-20：30，调查期间，残存冰雪覆盖路面的面积约为3.2%，经过总结，得出该交叉口在该冰雪路面条件下的高峰小时流量数据，见表三。

表三 冰雪路面的交叉口流量流向数据

可以看出，在冰雪路面条件下的交叉口，所有进口的交通量均明显减少。

1.1.2 降雪天气下的车头时距

路鑫[11]分析了冰雪路面条件下的车头时距，根据其结论，可以得到冰雪路面条件下的平均车头时距。见表四所示。

表四 车头时距与冰雪覆盖率

结合车头时距，我们可以计算出道路的饱和流率。计算式见1-1。

S=           （1-1）

式中：S为饱和流率，pcu/h；h0为车头时距，s。

1.1.3 降雪天气下的延误时间

对于总延误，可分为启动损失时间，黄灯末损失时间以及全红时长，因此信号总损失时间 L可写为式1-2。

      (1-2)

式中，L1启动损失时间，s；L2黄末损失时间，s；r i第i 相位的全红时间，s。

根据路鑫的研究，本文可以得到启动延误时长和黄末制动损失时长分别与冰雪路面覆盖率之间的数值关系，见表五。

表五 延误时间与冰雪覆盖率

  (1)车辆启动延误分析

采用二次、三次、四次函数和指数函数对冰雪路面覆盖率-启动延误进行回归分析，汇总情况见表六。

表六 启动延误回归分析

从表中可以看出，二次方程和三次方程的置信区间均不可用；四次方程的R2值为0.999，拟合程度很好；指数方程的R2值为0.822，拟合程度一般。故本文得出车俩启动延误时间与冰雪覆盖率的关系式，见式1-3。

y=0.0025x4+0.03241x30.1378x2+0.2345x+2.183                 (1-3)

(2)黄灯末车辆制动损失时间分析

采用上述方法，对冰雪路面覆盖率-黄末损失进行回归分析，汇总情况见表七。

表七 黄末损失回归分析

可以看出，二次，三次，四次的回归方程均不可用；指数方程的R2值为0.937，较为符合。故本文得出的黄末损失时间与冰雪路面覆盖率的关系式见1-4。

y= 1.171(1-4)

2 降雪天气下的信号配时优化

2.1 降雪天气下延误公式调整

在原有的信号配时中，周期为77s，黄灯时长为3s，全红时长为2s，各个相位的配时如图五所示。

图五 原有的相位与配时

韦式延误计算公式见2-1，通过该公式可计算出该交叉口在正常路面条件下的总延误。

     (2-1)

式中：d为总延误，s；C为周期时长；y为流量比；为绿信比；x为饱和度；q为交叉口总流量。

通过理论计算与实地测量，得出结果如表八所示。

表八 延误时间计算

在正常路面条件下，韦式延误公式计算出的延误时长与实际情况相差不大；但是在冰雪路面条件下，韦式公式明显不适用。

根据本文提出的延误时长计算方法，得出最终计算值为41s。该值相较于韦式延误公式更接近与实际延误，所以本文将以总延误最小为目标的信号周期公式调整为式2-2。

  (2-2)

2.2 降雪天气下的信控配时计算

2.2.1 绿灯时长

根据本文确定的以延误公式，结合流量比，可以得到每周期的有效绿灯时间 Ge，将 Ge 在所有信号相位之间进行分配，便可以得到各个相位的有效绿灯时间，具体分配方法如下：

       (2-3)

式中：为各相位有效绿灯时间；为各相位流量比。

2.2.2黄灯时长

黄灯的设置，是为了确保已经驶出停车线但未完全进入出口车道的车辆的安全。常用的黄灯时间的计算公式为：

          (2-4)

式中：为驾驶员的反应时间，s；g为车道坡度。

3 仿真分析

3.1 Vissm仿真参数调整

本文利用 VISSIM 软件分别对正常路面条件和冰雪路面条件车流进行仿真。在模拟冰雪路面条件时，对车辆加速度，跟驰情况以及安全距离进行了调整。根据本文计算方法，本文得出改进后的配时方案如下。

图九 改进后配时方案

3.2 Vissm路网构建与导入信号配时

根据所选的交叉口，在VISSIM中搭建路网，根据实际情况分配车流量与设置期望速度。

将原有信号配时导入，分别令其在正常路面条件和冰雪路面条件下模拟，得到的结果如表九所示。

表九 原有信号配时的仿真结果

可以看出，原有信号配时明显不适用于降雪天气下的冰雪路面情况。

将本文提出的改进方案导入，在冰雪路面的条件下进行仿真模拟，得到的结果如表十所示。

表十 改进后配时方案结果

可以看出，相较于原有配时，本文提出的配时方案有效降低了车辆平均延误，提高了该交叉口的通行效率。

4 总结

  (1)降雪天气下，交叉口的交通量会明显减少，可能是由于冰雪路面对驾驶人和车辆造成的不利影响。

  (2)韦式延误公式在计算冰雪路面条件下的交叉口延误时会产生很大误差，本文分析了车辆延误与路面冰雪覆盖率的关系，拟合出的方程较为准确。

  (3)利用本文得出的延误公式，在冰雪路面条件下，本文修正后的配时方案可以降低更多延误，提高交叉口通行效率。

参考文献

[1] 邓诗琦. 不同天气条件下的高速公路短时交通流预测研究[D]. 2023.

[2] 黄莉莎. 降雨对城市路网交通状态影响机理分析[D]. 2023.

[3] Yue Hou. Di Zhang. Da Li. Zhi yuan Deng. Regional traffic flow combination prediction model considering virtual space of the road network[J]. 2024.

[4] Gavrilyuk Maxim. Vorob’yova Tat’yana. ShalaginaElena. Effects of road blocking on traffic flows in Moscow[J]. 2020.

[5] 沈正航. 许旭阳. 王梓豪. 陈龙. 连培昆. 单交叉口信号配时优化方法效果对比研究[J]. 哈尔滨商业大学学报. 2020.

[6] 陈攻. 刘旭彪. 赵振峰. 唐远. 夏云斌. 基于VISSIM交通仿真的交叉口信号配时优化研究[J]. 2022.

[7] 马琳. 陈复扬. 姜斌. 交通物联网中基于改进Webster方法的单点信号配时研究[J]. 物联网学报. 2018.

[8] Ashish Verma:G.Nagaraja. C. S. usha. Sai Kiran Maesyakuntla. Traffic Signal Timing Optimization for HeterogeneousTraffic Conditions Using Modified Webster's Delay Model[J]. 2018.

[9] Tran Quang Hoc. Do Van Manh. Dinh Tuan Hai. Traffic signal timing optimization for isolated urban intersections considering environmental problems and non-motorized vehicles by using constrained optimization solutions[J]. 2022.

[10] http://xj.cma.gov.cn/.

[11]王兵. 西部边远城市交通改善设计案例[M].

[12]路鑫. 冰雪路面交叉口信控配时设计参数研究及其应用[D]. 2023.