道路交通拥堵环境下车辆运行规律分析

引言

随着城市化进程加速，机动车保有量年均增长，城市道路日均拥堵时长，交通拥堵已从单点瓶颈演变为区域性路网瘫痪，传统的道路扩容与信号定时控制策略难以应对动态复杂的交通需求。

一、道路交通拥堵环境下车辆运行数据采集与分析方法

1.1 数据采集技术

在交通数据采集领域，传统与新兴技术协同发挥作用。传统的线圈检测技术通过在路面埋设感应线圈，实时获取车辆通过、存在等信息，常用于交通流量统计；人工调查则依靠专业人员实地观测，记录车辆类型、车速、车头时距等数据，虽耗时耗力，但在特定场景下能获取高精度数据。新兴数据采集技术更具优势，视频监控系统利用摄像头和图像识别算法，可自动识别车牌、车型、车流量及车辆运行轨迹；车载 GPS 设备能实时上传车辆位置、速度、行驶方向等信息。手机信令数据基于移动通信基站信号，可反映大量用户的出行轨迹，为宏观交通分析提供依据。

1.2 数据分析方法

数据分析方法是挖掘车辆运行规律的核心工具。统计学分析通过描述性统计、相关性分析等手段，可直观呈现交通流量、速度、密度等参数的分布特征与相互关系。机器学习算法的应用则更为深入，如利用神经网络模型预测交通流量变化趋势，支持向量机对车辆跟驰行为进行分类研究；聚类分析可将相似的交通状态进行归类，辅助发现拥堵发生的模式。仿真模拟技术通过构建虚拟交通场景，将采集和分析的数据代入模型，模拟不同交通状况下车辆运行情况，测试交通信号优化方案、交通组织调整策略的可行性，为交通拥堵治理提供可视化、可验证的决策依据 。

二、道路交通拥堵环境下车辆运行规律分析

2.1 微观层面车辆运行规律

微观方面主要研究车与车之间的跟驰行为，在拥挤的情况下，车头间距降低，紧跟前车的后车需要根据前车的车速和加速度等参数变化来调节车辆车速，从而出现了“加速—减速—加速度”的反复变化特征。在车辆的跟驰过程中，受驾驶员反应时间、车辆动力参数不同的影响会产生跟驰行为非线性影响，部分车辆的驾驶员在焦虑的情况下会进行多频次的变道行驶行为，增加路网拥挤程度。车辆变道行为同样受到众多因素的制约，在车道拥挤度、驾驶员对风险的态度、周围车辆的状态等都会影响到司机的变道行为的选择。

2.2 中观层面交通流运行规律

道路运行层面。车辆的车流量大小、车辆速度会随着车辆的密度的高低而有所变化，在达到一个临界的点后，交通流量会变为拥堵流，这时候车辆的速度会下降，车流量也随之减少。瓶颈路是发生交通流转折时的中心点，车辆进入瓶颈区域会产生排队以及减速，而出现在瓶颈之后又会产生车辆的加速，从而产生波阻塞和波衰减，通过这两种现象形成波的传播。高速公路的收费站进行收费时，由于车辆加速与减速，导致车速不稳定，致使之后产生的车辆排队现象，而这种排队长度也是不断的变化。

2.3 宏观层面区域交通运行规律

从宏观角度来讲，区域道路交通运行规律表现为一种交通拥堵的时空演化特性。拥堵的空间分布表现为“发生—持续—消散”的演变过程，一般先在重点路段或重点节点产生，然后沿主干道向周边蔓延，早晚高峰发生的交通拥堵蔓延快、范围广。不同时间段、道路的交通特性差异明显，工作日早高峰以通勤性出行产生的道路入城方向拥堵为主，晚高峰出城方向拥堵特征明显，而商业区路段周末期拥堵强度大于工作日。路网层面的宏观表现为道路交通流量时空分布失衡严重，道路主干流量明显高于支路，交通表现为潮汐性，区域内各道路路段交通状态是密切联系的，一段拥堵道路可能通过路网进一步造成连锁反应，大面积交通阻塞瘫痪。进一步表明了道路拥堵的治理规划应立足于区域交通整体布局层面进行。

三、基于车辆运行规律的交通拥堵治理策略

3.1 交通信号优化策略

信号配时是控制拥堵的有效手段之一。可结合微观层面车辆跟驰、变道的行为分析，结合交通信号自适应控制方式，实时获取路段车辆的时速、流量以及排队长度，然后根据不同情况，运用相关模型和算法，对路口交通信号配时进行实时控制。在车流量较大的道路中，如若某一方向车道行驶的车辆较多，出现排队现象，信号灯即可根据车辆排队的长度来适当增加该方向绿灯持续的时间，减少车辆的等待时间，也可以避免在等待过程中，车辆长时间停在路上造成的不必要拥堵情况。

3.2 交通组织优化措施

交通组织优化需结合宏观与微观交通运行特点。从宏观区域交通流分布出发，科学调整车道功能划分。针对 “潮汐式” 交通现象，在早晚高峰时段设置潮汐车道，利用可变车道标志和交通引导设施，动态改变车道行驶方向，缓解车流集中方向的通行压力。在商业区等周末拥堵严重路段，重新规划车道用途，增加临时停车道或右转专用道，减少车辆交织冲突。在微观层面，加强交叉口渠化设计，根据车辆转向流量与变道需求，合理设置左转、右转专用车道，增设导流岛和导向箭头，规范车辆行驶路径。优化行人过街设施，采用二次过街设计，减少行人过街对车辆通行的干扰，降低车辆在交叉口的延误时间，提升道路资源利用率。

3.3 智能交通技术应用

智能交通技术为拥堵治理提供了创新手段。基于车路协同系统，实现车辆与道路基础设施的信息交互。车辆可提前获取前方道路拥堵、信号灯状态等信息，驾驶员据此合理规划行车路线，避免驶入拥堵路段。道路系统也能根据车辆行驶状态优化交通信号控制，提升道路通行能力。交通诱导系统的优化则从宏观层面引导车辆分流，通过电子显示屏、手机导航 APP 等终端，实时发布路网交通状况，推荐最优行驶路线，均衡路网流量。当某一区域发生拥堵时，诱导系统可引导车辆绕行周边支路，避免拥堵区域进一步恶化。利用大数据与人工智能技术，对历史交通数据和实时运行数据进行深度分析，预测交通拥堵趋势，提前制定应对预案，实现交通拥堵的智能化、精准化治理 。

结语

本研究从微观、中观、宏观层面揭示了拥堵环境下车辆运行规律，明确非线性波动、交通波受阻及区域扩散等特征，并针对性提出交通信号优化、组织调整及智能技术应用策略。研究成果完善了极端工况下的交通流理论，为智慧交通系统提供算法支撑。需进一步结合自动驾驶普及趋势，深化车路协同场景下的车辆运行规律研究。

参考文献

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