一种多方式的城市道路横断面资源协调配置方法

摘要

本发明公开了一种多方式的城市道路横断面资源协调配置方法，该方法首先根据既定的红线宽度和设计需求决定是否设置公交专用道以及采用何种横断面形式，然后确定机动车的道路供给条件，确定小汽车公交车是否混行以及机动车道各车道宽度，以及确定交通条件，再次确定各种交通方式的标准单位宽度客运效率和排放率，进而建立断面客运效率最大、排放率最小的目标函数及相应的约束条件，最后求解目标函数，得到优化过程中的关键参数和横断面资源分配结果。本发明在既定红线宽度的道路条件和交通条件下，可以提供一个使得道路横断面客运能力较大并且排放量较小的横断面布局设计方案。

说明书

技术领域

本发明涉及一种多方式的城市道路横断面资源协调配置方法，属于城市交通规划领 域。

背景技术

我国城市呈紧凑型布局形态，建成区内人口高度密集，大中城市土地资源处于极度 短缺状态，随着我国城市化水平及城市社会经济发展水平的提高，这种状况将呈进一步 加剧趋势。另外城市机动车保有量正在迅猛增长，由此带来的交通拥堵及环境污染问题 也日益严峻。因此，如何科学合理分配城市道路断面资源，在适应多方式交通需求的前 提下尽可能提高土地资源利用效率显得尤为重要。

新都市主义提出“公交引导开发”(TOD)模式，支持公共交通使用，减少对小汽 车的使用的需求。对城市道路横断面规划设计的方面，各个国家都有相应的规范，尤以 美国和日本为代表，但是这些设计规范所给出的依然是各车道宽度的范围，并且在设计 道路横断面时，过度关注“道”的通行问题，通行效率成为越来越重要的衡量标准，而 忽略甚至放弃了“街”原本承载的生活作用。另外在进行横断面整体设计时，没有考虑 到由机动车带来的环境污染问题。

为体现以人为本和可持续发展的规划设计理念，道路横断面设计应摆脱单纯为汽车 服务的思想。研究从出行者角度出发，以多方式交通采用者单位道路资源占用效率分析 为基础，研究建立城市道路横断面资源协调配置的微观模型，以断面客运能力尽可能大 和断面排放量尽可能小为目标函数对既定红线宽度的横断面布局进行优化设计。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种多方式的城市道路横 断面资源协调配置方法，该方法在既定红线宽度的道路条件和交通条件下，可以提供一 个使得道路横断面客运能力较大并且排放量较小的横断面布局设计方案。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种多方式的城市道路横 断面资源协调配置方法，包括以下步骤：

步骤1，根据道路的红线宽度和设计需求确定公交专用道以及横断面形式；同时根 据横断面形式上设有的分隔带情况，确定分隔带的初始宽度；

步骤2，根据道路的红线宽度、和步骤1确定的公交专用道和采用的横断面形式确 定机动车的道路供给条件，同时确定小汽车公交车同行情况以及机动车道各车道的宽 度；

步骤3，按照设计需求确定交通条件，所述交通条件包括横断面上有几种交通方式、 各种交通方式的设计速度以及单位车辆平均载客量，设定各种交通方式的预期服务水 平；

步骤4，根据步骤3得到的各种交通方式的设计速度、单位车辆平均载客量以及预 期服务水平、步骤2确定的机动车的道路供给条件、小汽车公交车同行情况以及机动车 道各车道的宽度计算选入横断面的各种交通方式的标准单位宽度客运效率和排放率；

步骤5，根据步骤3得到的预期服务水平，以及步骤4中计算得到的选入横断面的 各种交通方式的标准单位宽度客运效率和排放率，建立断面客运效率最大、排放率最小 的目标函数及相应的约束条件；

步骤6，得到步骤5建立的目标函数之后，遍历各种交通方式车道数的组合方式， 求解最优方案，得到优化过程中的关键参数和横断面资源分配结果。

所述步骤4中计算得到的标准单位宽度客运效率：

$E_i=\frac{C_i}{W_{i0}}\times v_i;$

C_i＝C_i0×p_i×η_i；

$C_{i0}=\frac{3600v_i}{S_i};$

$S_i=L_0+v_{0}t+\frac{v_0^2}{2a};$

式中：E－宽度客运效率，i－取值1-4，分别对应小汽车道、公交专用道、非机 动车道和人行道；C_i－交通方式i的单车道设计客运能力，W_i0－为标准单位车道宽度， p_i－引入交通方式i的平均载客量，η_i－交通方式i的车道通行能力修正系数，C_i0－设 计通行能力计算值，v_i－第i种交通流的运行速度，S_i－安全车头间距，L₀－车身长度， a－平均减速度，v₀－减速前的初始速度，t－反应时间。

所述步骤4中得到的单位宽度排放率包括小汽车的标准单位宽度排放率，公交车的 标准单位宽度排放率；

其中，小汽车的标准单位宽度排放率为：

$y_1=\frac{1}{W_{10}}(y_{{\mathrm{NO}}_x}+y_{\mathrm{HC}}+y_{\mathrm{CO}})$

$y_{{\mathrm{NO}}_x}=3.20529\times {10}^{-4}+6.22451\times {10}^{-5}x$

y_HC＝7.24546×10^-4+6.73095×10^-5x-2.29452×10^-6x²+2.16185×10^-8x³

y_CO＝8.68×10^-3+2.4×10^-3x-9.92745×10^-5x²+9.62459×10^-7x³；

式中，y₁－小汽车标准单位宽度排放率，的平均排放率，y_HC－HC的 平均排放率，y_CO－CO的平均排放率，x－车辆行驶速度；

公交车的标准单位宽度排放率为：

$y_2=\frac{1}{W_{20}}(y_{{\mathrm{NO}}_x}+y_{\mathrm{PM}})$

$y_{{\mathrm{NO}}_x}=1.416\times {10}^{-2}+3.906\times {10}^{-3}x-1.02\times {10}^{-4}{x}^2$

y_PM＝8.697×10^-5+1.3533×10^-4x-9.282×10^-6x²

式中，y₂－公交专用道标准单位宽度排放率，的平均排放率，y_PM－PM 的平均排放率。

所述步骤5中建立的整个道路横断面的承载效率尽可能大，能源消耗尽可能少的资 源优化模型目标函数：

$\left(\begin{array}{c}\max E=\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q[\frac{\frac{{3600v}_q}{S_q}\times p_q\times {\eta }_q}{W_{q0}}\times v_q]\\ \min y=N_1{W}_1{y}_1+N_2{W}_2{y}_2\end{array}\right);$

式中：E－整个断面的客运效率，N_q－交通方式q的车道数，W_q－交通方式q的 单位车道宽度，v_q为车辆行驶速度或者步行速度，S_q为交通方式q的安全车头间距，N₁、 N₂分别为小汽车和公交专用道的车道数；W₁、W₂分别为小汽车和公交专用道的单位车道 宽度，y₁为小汽车标准单位宽度排放率，y₂为公交专用道标准单位宽度排放率，p_q为交 通方式q的平均载客量，η_q为交通方式q的车道通行能力修正系数，W_q0为标准单位车 道宽度；

该目标函数的约束条件：

$s.t.\left(\begin{array}{c}2\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q+W_n+W_w+W_m+2W_j+{2W}_r+1.0\le D\\ N_{q\min }\le N_q\le \frac{D}{W_q}\end{array}\right);$

式中：D－规划的红线宽度，N_q－交通方式q的车道数，W_q－交通方式q的单车 道宽度，W_n－机动车内侧车道宽度，W_w－机动车外侧车道宽度，W_m－中央分隔带宽度， W_j－机非分隔带宽度，W_r－人非分隔带宽度；N_qmin为交通方式q的设计最小车道数。

本发明提供的一种多方式的城市道路横断面资源协调配置方法，相比现有技术，具 有以下有益效果：

本发明以城市道路横断面为研究对象，同时以客运效率最优和尾气排放最少为目 标，建立了基于多方式的城市道路横断面资源协调优化模型，弥补横断面资源分配中以 机动车为分配单元而忽略“人”才是道路资源分配主体的缺陷，并且在设计阶段合理控 制机动车的尾气排放量。本发明可以在规划确定的红线宽度及交通方式的基础上，通过 建立多目标的优化模型，给出基于多方式的横断面资源协调配置最优方案。由于两个目 标函数处于冲突状态时，不存在使所有目标函数同时达到极值的最优解，只能寻求非劣 解，即帕累托解。在既定红线宽度条件下，横断面布局方案数量有限，于是考虑通过算 法编制来对模型进行穷举求解。通过分析算例的优化结果可以得到如下结论：①不同的 目标函数所得到的横断面优化方案是不同的；②机动车道的增加确实会提高客运能力， 但是由于其排放率大，环境污染也相应增加，并且增加幅度大于客运能力提高的幅度； ③如果仅仅关注排放率，那么客运效率将大大降低，不利于城市交通网络的运转；④双 目标函数下所得到的优化方案可以在达到相当高的客运效率的同时排放率也相对小，符 合可持续发展理念，相比单目标函数方案来说，横断面的整体运行效益最优。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明实例中三种优化方案对比分析图，其中，图2a为仅以机动车客运能力为 目标函数的优化方案，图2b为仅以排放量为目标函数的优化方案，图2c为双目标函数 的优化方案。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

一种多方式的城市道路横断面资源协调配置方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，根据道路的红线宽度和设计需求确定公交专用道以及横断面形式，所述设 计需求即道路等级、实测或预测交通量和公交客流；同时根据横断面形式上设有的分隔 带情况，确定分隔带的初始宽度。

步骤2，根据道路的红线宽度、和步骤1确定的公交专用道和采用的横断面形式确 定机动车的道路供给条件，同时确定小汽车公交车同行情况以及机动车道各车道的宽 度。

步骤3，按照设计需求确定交通条件，所述交通条件包括横断面上有几种交通方式、 各种交通方式的设计速度以及单位车辆平均载客量，设定各种交通方式的预期服务水 平。

步骤4，根据步骤3得到的各种交通方式的设计速度、单位车辆平均载客量以及预 期服务水平、步骤2确定的机动车的道路供给条件、小汽车公交车同行情况以及机动车 道各车道的宽度计算选入横断面的各种交通方式的标准单位宽度客运效率和排放率。

标准单位宽度客运效率：

$E_i=\frac{C_i}{W_{i0}}\times v_i;$

C_i＝C_i0×p_i×η_i；

$C_{i0}=\frac{3600v_i}{S_i};$

$S_i=L_0+v_{0}t+\frac{v_0^2}{2a};$

式中E－宽度客运效率，单位person·(m/s)/(m·h)；i－取值1-4，分别对应小汽 车道、公交专用道、非机动车道和人行道；C_i－交通方式i的单车道设计客运能力，单 位person/h；W_i0－为标准单位车道宽度，单位m，主要起到车道宽度对客运能力的修 正作用，其中机动车道取3.25，公交专用道取3.5，自行车道取1.2，人行道取0.8；p_i－引入交通方式i的平均载客量，单位人/veh，计算断面客运能力；η_i－交通方式i的车 道通行能力修正系数，其值是为了验证通行能力计算模型的正确性，其值与设计速度有 关，其中小汽车设计速度小于等于60km/h时取1.00或设计速度大于60km/h时取1.40， 公交车设计速度小于等于60km/h时取1.00或设计速度大于60km/h时取1.17，自行 车取1.39，步行取1.22；C_i0－设计通行能力计算值，单位veh/h；v_i－第i种交通流 的运行速度，单位m/s；S_i－安全车头间距，即停车视距，单位m；L₀－车身长度，单 位m，其中小汽车取4.70，公交车取12.00，自行车取1.90；a－平均减速度，单位m/s²； v₀－减速前的初始速度，单位m/s；t－反应时间，单位s，取0.97。

单位宽度排放率包括小汽车的标准单位宽度排放率，公交车的标准单位宽度排放 率；

其中，小汽车的标准单位宽度排放率为：

$y_1=\frac{1}{W_{10}}(y_{{\mathrm{NO}}_x}+y_{\mathrm{HC}}+y_{\mathrm{CO}})$

$y_{{\mathrm{NO}}_x}=3.20529\times {10}^{-4}+6.22451\times {10}^{-5}x$

y_HC＝7.24546×10^-4+6.73095×10^-5x-2.29452×10^-6x²+2.16185×10^-8x³

y_CO＝8.68×10^-3+2.4×10^-3x-9.92745×10^-5x²+9.62459×10^-7x³；

式中，y₁－小汽车标准单位宽度排放率，单位mg/(m·s)；的平均排放率， 单位mg/s；y_HC－HC的平均排放率，单位mg/s；y_CO－CO的平均排放率，单位mg/s；

x－车辆行驶速度，单位m/s；

公交车的标准单位宽度排放率为：

$y_2=\frac{1}{W_{20}}(y_{{\mathrm{NO}}_x}+y_{\mathrm{PM}})$

$y_{{\mathrm{NO}}_x}=1.416\times {10}^{-2}+3.906\times {10}^{-3}x-1.02\times {10}^{-4}{x}^2$

y_PM＝8.697×10^-5+1.3533×10^-4x-9.282×10^-6x²

式中，y₂－公交专用道标准单位宽度排放率，单位mg/(m·s)；的平均排 放率，单位mg/s；y_PM－PM的平均排放率，单位mg/s。

步骤5，根据步骤3得到的预期服务水平，以及步骤4中计算得到的选入横断面的 各种交通方式的标准单位宽度客运效率和排放率，建立断面客运效率最大、排放率最小 的目标函数及相应的约束条件。

建立的整个道路横断面的承载效率尽可能大，能源消耗尽可能少的资源优化模型目 标函数：

$\max E=\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q{E}_q$

miny＝N₁W₁y₁+N₂W₂y₂；

由步骤4得到的标准单位宽度客运效率得到；

$\left(\begin{array}{c}\max E=\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q[\frac{\frac{{3600v}_q}{S_q}\times p_q\times {\eta }_q}{W_{q0}}\times v_q]\\ \min y=N_1{W}_1{y}_1+N_2{W}_2{y}_2\end{array}\right);---\left(1\right)$

式(1)中：E－整个断面的客运效率，单位person·(m/s)/h；N_q－交通方式q的车 道数；q表示交通方式的标记，q＝1,2,3,4，分别代表小汽车、公交车、自行车和行人； W_q－交通方式q的单位车道宽度，单位m；v_q为车辆行驶速度或者步行速度，单位m/s； S_q为交通方式q的安全车头间距，即停车视距，单位m；y为整个横断面的排放率，单 位mg/s；N₁、N₂分别为小汽车和公交专用道的车道数；W₁、W₂分别为小汽车和公交专用 道的单位车道宽度，单位m；y₁为小汽车标准单位宽度排放率，单位mg/(ms)；y₂为公交 专用道标准单位宽度排放率，单位mg/(ms)；p_q为交通方式q的平均载客量，单位人 /veh，计算断面客运能力；η_q为交通方式q的车道通行能力修正系数，其值是为了验 证通行能力计算模型的正确性，取城市道路设计规范中的设计通行能力值作对比，发现 公式计算所得的通行能力同规范给出的通行能力不完全相等，于是用系数η_q对通行能 力进行修正；W_q0为标准单位车道宽度，单位m，主要起到车道宽度对客运能力的修正作 用；E_q－交通方式q的标准单位宽度客运效率，单位person·(m/s)/(m·h)。

建立对应标函数建立约束条件式，包括道路红线宽度、各交通方式的车道数两个 方面的约束。道路红线宽度约束：各种交通方式所占道路横断面宽度及分隔带宽度之和 不大于道路红线宽度，

$2\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q+W_n+W_w+W_m+2W_j+2W_r+1.0\le D---\left(2\right)$

式(2)中，D为规划的红线宽度，单位m；N_q为交通方式q的车道数；W_q为交通方 式q的单车道宽度，单位m；W_n为机动车内侧车道宽度，单位m；W_w为机动车外侧车道宽 度，单位m；W_m为中央分隔带宽度，单位m；W_j为机非分隔带宽度，单位m；W_r为人非分 隔带宽度，单位m；

车道数约束：各交通方式所占车道数(对非机动车道和人行道，车道数即断面可并 排通过的自行车数和行人数)要大于设计要求的最小车道数并且小于假设断面只有单项 交通方式时可提供的最大车道数，如下所示：

$N_{q\min }\le N_q\le \frac{D}{W_q}---\left(3\right)$

式(3)中，N_qmin为交通方式q的设计最小车道数；N_q为交通方式q的车道数；D为 规划的红线宽度，单位m；W_q为交通方式q的单车道宽度，单位m；

综上所述，其约束条件如下：

$s.t.\left(\begin{array}{c}2\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q+W_n+W_w+W_m+2W_j+{2W}_r+1.0\le D\\ N_{q\min }\le N_q\le \frac{D}{W_q}\end{array}\right);$

式中：D－规划的红线宽度，单位m；N_q－交通方式q的车道数；W_q－交通方式 q的单车道宽度，单位m；W_n－机动车内侧车道宽度，单位m；W_w－机动车外侧车道宽 度，单位m；W_m－中央分隔带宽度，单位m；W_j－机非分隔带宽度，单位m；W_r－人 非分隔带宽度，单位m。

步骤6，得到步骤5建立的目标函数之后，遍历各种交通方式车道数的组合方式， 求解最优方案，得到优化过程中的关键参数和横断面资源分配结果，即获得兼顾尾气排 放的客运效率优先的多方式横断面资源协调配置方案。

为了更好的说明本发明，现对本发明的原理进行说明。

根据既定的红线宽度D和设计需求决定是否设置公交专用道、采用何种横断面形式， 如果有分隔带，还需确定分隔带的宽度W_m、W_j、W_r。

根据红线宽度、是否设置公交专用道和采用的横断面形式确定机动车的道路供给条 件，即确定小汽车公交车是否混行以及机动车道各车道宽度W₁、W₂、W_n、W_w。

按照设计需求确定交通条件，包括横断面上有几种交通方式、各种交通方式的设计 速度v_q以及单位车辆平均载客量η_q等。

计算单车道设计客运能力，公式如式(4)所示：

C_q＝C_q0×p_q×η_q        (4)

式(4)中，C_q为交通方式q的单车道设计客运能力，单位人/h；η_q为交通方式q 的车道通行能力修正系数。

C_q0为交通方式q的单车道基本通行能力，计算公式如式(5)所示：

$C_{q0}=\frac{3600v_q}{S_q}---\left(5\right)$

式(5)中，v_q为车辆行驶速度或者步行速度，单位m/s；S_q为安全车头间距，即停 车视距，单位m，计算公式如式(6)所示：

$S_q=L_0+v_{0}t+\frac{v_0^2}{2a}---\left(6\right)$

式(6)中，L₀为车身长度，单位m，其中小汽车取4.70，公交车取12.00，自行车 取1.90；v₀为减速前的初始速度，单位m/s；t为反应时间，单位s，取0.97；a为 平均减速度，单位m/s²；HCM手册规定人行道的安全行人间距基本固定为1.5m，即 S₄＝1.5m，其中包括0.6m的步行空间和0.9m的心理空间。

计算各交通方式的标准单位宽度客运效率，计算公式如式(7)所示：

$E_q=\frac{C_q}{W_{q0}}\times v_q---\left(7\right)$

式(7)中，E_q为单位宽度客运效率，单位person(m/s)/(mh)；C_q为设计客运能力， 单位person/h；W_q0为标准单位车道宽度，单位m，主要起到车道宽度对客运能力的修正 作用，具体取值参考表1；

表1 标准单位车道宽度(单位m)

v_q为车辆行驶速度或者步行速度，单位m/s。

计算小汽车的标准单位宽度排放率，公式如式(8)所示，

$y_1=\frac{1}{W_{10}}(y_{{\mathrm{NO}}_x}+y_{\mathrm{HC}}+y_{\mathrm{CO}})---\left(8\right)$

式(8)中，W₁₀为机动车道标准单位车道宽度，单位m；

y_NOx、y_HC、y_CO分别为NO_x、HC、CO的平均排放率，单位mg/s，计算公式分别如式(9) (10)(11)所示，

$y_{{\mathrm{NO}}_x}=3.205\times {10}^{-4}+6.224\times {10}^{-5}x---\left(9\right)$

y_HC＝7.245×10^-4+6.730×10^-5x-2.294×10^-6x²+2.161×10^-8x³    (10)

y_CO＝8.68×10^-3+2.4×10^-3x-9.927×10^-5x²+9.624×10^-7x³      (11)

以上三式中，x均为小汽车实际行驶速度，单位m/s；

计算公交车的标准单位宽度排放率，公式如式(12)所示，

$y_2=\frac{1}{W_{20}}(y_{{\mathrm{NO}}_x}+y_{\mathrm{PM}})---\left(12\right)$

式(12)中，W₂₀为公交专用道标准单位车道宽度，单位m；

y_NOx、y_PM分别为NO_x、PM的平均排放率，单位mg/s，计算公式分别如式(13)(14) 所示，

$y_{{\mathrm{NO}}_x}=1.416\times {10}^{-2}+3.906\times {10}^{-3}x-1.02\times {10}^{-4}{x}^2---\left(13\right)$

y_PM＝8.697×10^-5+1.3533×10^-4x-9.282×10^-6x²     (14)

以上两式中，x均为公交车实际行驶速度，单位m/s；

设定各种交通方式的预期服务水平，根据服务水平的计算公式，列方程求解小汽车 和公交车的实际运行速度，即求x的值；

把计算得到的各交通方式的标准单位宽度客运效率和标准单位宽度排放率代入得 到目标函数，如式(15)所示，

$\left(\begin{array}{c}\max E=\underset{q}{\Sigma }{N}_q{W}_q{E}_q\\ \min y=N_1{W}_1{y}_1+N_2{W}_2{y}_2\end{array}\right)---\left(15\right)$

E为整个断面的客运效率，单位person(m/s)/h；N_q为交通方式q的车道数；W_q为交 通方式q的单位车道宽度，单位m；E_q为交通方式q的标准单位宽度客运效率，单位 person(m/s)/(mh)；将红线宽度D、各交通方式的单车道宽度W_q、车道数N_q与隔离带宽 度W_m、W_j、W_r代入式(2)，得到约束方程.

遍历各种交通方式车道数的组合方式，寻求在双目标函数下的帕累托解，即相对最 优的横断面资源分配方案。如图2所示，图2a为仅以机动车客运能力为目标函数的优 化方案。图2b为仅以排放量为目标函数的优化方案。图2c为双目标函数的优化方案。

最后得到横断面资源分配结果，即各交通方式所占横断面的宽度和车道数，同时得 到优化过程中的一些关键参数，包括断面排放量、断面客运能力以及人均排放量。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也 应视为本发明的保护范围。