2018, Vol. 50
2. 东北农业大学 水利与土木工程学院，150030 哈尔滨;
3. 东北林业大学 交通学院，150040 哈尔滨
2. School of Water Conservancy and Civil Engineering, Northeast Agricultural University, 150030 Harbin, China;
3. School of Traffic and Transportation, Northeast Forestry University, 150040 Harbin, China
城市道路通行能力与服务水平分析是城市道路规划和设计的理论基础.影响城市道路通行能力与服务水平的诸多因素中，单幅路与两幅路的路侧自行车对邻近机动车道的干扰即为典型影响因素之一.
文献[1]给出的城市道路路段通行能力计算方法认为直行车道的通行能力等于1 800×(直行车车道数-1+最内侧直行车道未发生排队的概率)，将城市道路路段服务水平划分为A~F 6级，评价指标为平均行程车速占自由流速度的比例.文献[2]只给出了城市道路路段的基本通行能力与设计通行能力推荐值，缺少对不同等级城市道路路段实际通行能力计算方法的规定，对于城市主、次干路及支路也未给出服务水平的评价方法.
在分析路侧自行干扰对机动车交通的影响方面，文献[3]对比分析了信号交叉口的电动自行车对交通运行的安全影响.文献[4]分析了信号交叉口左转机非混合车流的离散特性，研究了其对左转机动车通行能力的影响.文献[5]对有无机非分隔设施条件下的驾驶人舒适性感知进行了研究.文献[6]构建了左转自行车对直行机动车通行的影响分析模型.文献[7]定量分析了自行车对机动车的摩擦干扰和阻滞干扰.文献[8]研究了无物理隔离路段的机动车与非机动车速度特征.文献[9]借鉴美国联邦公路局函数模型，构建了综合考虑机非干扰、对向干扰和横向干扰的路阻函数模型.文献[10]提出了一种考虑摩擦干扰的自行车一机动车混合交通流元胞自动机模型.文献[11]结合自行车元胞自动机改进模型和机动车改进模型，描述了存在摩擦干扰时车流的运行规律，分析了当自行车密度改变时机动车运行速度的变化.文献[12]通过对自行车流特性的研究和分析，研究了自行车流的微观、中观及广义元胞自动机建模.文献[13]研究了机非划线分隔道路的自行车交通流对机动车运行的影响.文献[14]分析给出了信号交叉口机非隔离设施的设置条件.
综上所述，已有的道路通行能力与服务水平研究中对路侧自行车干扰的考虑较少，而我国许多城市的自行车出行比例较高，且很多道路仅是采用划线分隔机动车与非机动车，对外侧车道的机动车运行效率产生了不利影响，同时也存在机非冲突隐患.城市干路包括主干路与次干路，是城市道路网络的主骨架，承担着主要交通区的联系与疏解作用.在进行城市干路规划与设计过程中，通行能力计算与服务水平评价是车道数确定的重要依据，对于存在路侧自行车干扰的城市干路路段(单幅路与两幅路)，其实际通行能力计算与服务水平评价研究尚需开展理论研究，从而为城市道路交通规划、设计与管理部门提供依据与参考.
1 数据调查与分析本次调查选取北方典型城市的主、次干路各30条，调查地点均存在路侧自行车干扰.
1.1 调查内容本次调查数据包括：路侧自行车数量、平均行程车速、饱和车头时距.
本次调查采用视频观测法，自行车数量及小客车饱和车头时距可由视频资料直接查取；在调查路段最外侧车道上粘贴两条间距为1 m的黄色胶带(若胶带设置间距过长，受摄像机视角限制无法录像；而设置间距过短，会导致机动车通过时间变短，计算的车速更接近地点车速，而不是平均行程车速，综上确定胶带设置间距为1 m)，根据车辆通过两处胶带的时间计算得出平均行程车速.
1.2 数据分析调查路段内路侧自行车数量与邻近车道(与非机动车道邻近的车道，即最外侧车道)平均行程车速、小客车饱和车头时距数据见表 1.其中，路侧自行车数量取1 min内每条非机动车道的均值，平均行程车速、小客车饱和车头时距取1 min内邻近车道机动车流的均值.根据表 1中的数据，运用SPSS统计分析软件得到主、次干路邻近车道的平均行程车速、小客车饱和车头时距与路侧自行车数量的散点图，如图 1~4所示.
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表 1 调查数据 Table 1 Observed data |
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图 1 主干路平均行程车速与路侧自行车数量 Figure 1 Average travel speed of arterial road versus the number of roadside bicycles |
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图 2 次干路平均行程车速与路侧自行车数量 Figure 2 Average travel speed of sub arterial road versus the number of roadside bicycles |
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图 3 主干路饱和车头时距与路侧自行车数量 Figure 3 Cars' saturated headway of arterial road versus the number of roadside bicycles |
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图 4 次干路饱和车头时距与路侧自行车数量 Figure 4 Cars' saturated headway of sub arterial road versus the number of roadside bicycles |
从图 1、2可以看出，平均行程车速随着自行车数量的增加而降低，主、次干路上的单车道自行车数量分别超过35、30 veh/min时，机动车的平均行程车速大幅降低.从图 3、4可以看出，随着路侧自行车数量的增加，邻近车道的小客车饱和车头时距逐渐增大，主、次干路上的单车道自行车数量分别超过35、30 veh/min时，小客车饱和车头时距大幅增长.根据本此调查采集到的视频，发现外侧车道机动车受干扰的因素包括两种情况：一是自行车进入机动车道行驶，产生机非冲突；二是自行车虽未驶入机动车道，但由于压线行驶或距离机非分隔标线过近，造成机动车横向净距不足，驾驶人需降低车速以保证交通安全.
2 关系模型构建 2.1 平均行程车速与路侧自行车数量关系模型 2.1.1 主干路应用SPSS软件，对图 1的散点分别进行可能的函数关系拟合，得到主干路路侧自行车数量与邻近车道平均行程车速的可能关系函数见表 2.
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表 2 主干路拟合函数 Table 2 Fitting functions of arterial road |
由表 2及其相关参数可知，对于主干路路侧自行车数量与邻近车道平均行程车速关系的拟合，二次函数拟合程度更高.但是因为二次函数存在拐点，车速不会随自行车数量增加而增加，可以考虑采用分段函数，分界值可根据二次函数(ax2+bx+c)的对称轴确定，即顶点横坐标x=-b/2a=-0.065/(-2×0.01)=3.25，而路侧自行车数量应为正数且取值大于顶点横坐标(递减函数)，故分界值取为3，二次函数的自变量需大于3.线性函数拟合程度也比较高，因此采用二次函数和线性函数可表示为
| $ \left\{ \begin{array}{l} {V_{{\rm{BZ}}}} = 56.932 - 0.466{q_{{\rm{BZ}}}},0 < {q_{{\rm{BZ}}}} \le 3;\\ {V_{{\rm{BZ}}}} = 50.402 + 0.065{q_{{\rm{BZ}}}} - 0.010q_{{\rm{BZ}}}^2,{q_{{\rm{BZ}}}} > 3. \end{array} \right. $ | (1) |
式中:VBZ为主干路路侧自行车干扰下邻近车道的平均行程车速，km/h；qBZ为主干路路侧单车道自行车数量，veh/min.
2.1.2 次干路应用SPSS软件，对图 2的散点分别进行可能的函数关系拟合，得到次干路路侧自行车数量与邻近车道平均行程车速的可能关系函数见表 3.
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表 3 次干路拟合函数 Table 3 Fitting functions of sub arterial road |
由表 3及其相关参数可知，对于次干路路侧自行车数量与邻近车道平均行程车速关系的拟合，二次函数拟合程度最高；同样，由于二次函数存在拐点，采用分段函数可表示为
| $ \left\{ \begin{array}{l} {V_{{\rm{BC}}}} = 43.965 - 0.393{q_{{\rm{BC}}}},0 < {q_{{\rm{BC}}}} < 12;\\ {V_{{\rm{BC}}}} = 34.502 + 0.449{q_{{\rm{BZ}}}} - 0.018q_{{\rm{BC}}}^2,{q_{{\rm{BC}}}} \ge 12. \end{array} \right. $ | (2) |
式中：VBC为次干路路侧自行车干扰下邻近车道的平均行程车速，km/h；qBC为次干路路侧单车道自行车数量，veh/min.
2.2 饱和车头时距与路侧自行车数量关系模型 2.2.1 主干路运用SPSS软件，对图 3的散点分别进行可能的函数关系拟合，得到主干路路侧自行车数量与小客车饱和车头时距的关系函数式见表 4.
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表 4 主干路拟合函数 Table 4 Fitting functions of arterial road |
由表 4及其相关参数可知，对于主干路路侧自行车数量与邻近车道小客车饱和车头时距关系的拟合，二次函数拟合程度最高，即
| $ {h_{{\rm{BZ}}}} = 2.191 + 4.464 \times {10^{ - 5}}q_{{\rm{BZ}}}^2. $ | (3) |
式中hBZ为主干路路侧自行车干扰下邻近车道的小客车饱和车头时距，s.
2.2.2 次干路运用SPSS软件，对图 4的散点分别进行可能的函数关系拟合，得到次干路路侧自行车数量与饱和小客车车头时距的关系函数式，见表 5.
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表 5 次干路拟合函数 Table 5 Fitting functions of sub arterial road |
由表 5及其相关参数可知，对于次干路路侧自行车数量与邻近车道小客车饱和车头时距关系的拟合，同样是二次函数拟合程度最高，即
| $ {h_{{\rm{BC}}}} = 2.283 + 1.35 \times {10^{ - 4}}q_{{\rm{BC}}}^2. $ | (4) |
式中：hBC为次干路路侧自行车干扰下邻近车道的小客车饱和车头时距，s.
3 考虑路侧自行车干扰的通行能力 3.1 实际通行能力实际通行能力需要在基本通行能力的基础上根据实际的交通运行环境进行修正，对于无物理机非分隔设施的道路，路侧自行车干扰是实际通行能力计算需进行修正的因素之一，即
| $ {C_{\rm{p}}} = {C_{\rm{b}}} \cdot {f_{\rm{b}}}. $ | (5) |
式中：Cp为邻近车道的实际通行能力，pcu/h；Cb为一条车道的基本通行能力，pcu/h，可根据设计速度选取，对应60、50、40、30 km/h设计速度分别为1 800、1 700、1 650、1 600 pcu/h；fb为邻近车道实际通行能力的路侧自行车数量修正系数.
3.2 主干路通行能力修正根据式(3)，可以得出路侧自行车干扰下的主干路邻近车道实际通行能力Cpz为
| $ {C_{{\rm{pz}}}} = \frac{{3600}}{{{h_{{\rm{BZ}}}}}} = \frac{{3\;600}}{{2.191 + 4.464 \times {{10}^{ - 5}}q_{{\rm{BZ}}}^2}}. $ | (6) |
根据式(5)、(6)，可计算得到主干路邻近车道实际通行能力的路侧自行车数量修正系数为
| $ {f_{{\rm{pz}}}} = \frac{{{C_{{\rm{pz}}}}}}{{{C_{\rm{b}}}}} = \frac{{3\;600}}{{\left( {2.191 + 4.464 \times {{10}^{ - 5}}q_{{\rm{BZ}}}^2} \right) \times {C_{\rm{b}}}}}. $ | (7) |
式中fpz为主干路邻近车道实际通行能力的路侧自行车数量修正系数.
根据式(7)，可计算得到不同设计速度的主干路邻近车道通行能力自行车数量修正系数，见表 6.从表 6中可以看出：在路侧自行车数量相同的情况下，设计速度越低，路侧自行车对邻近车道交通运行的影响越不明显，通行能力修正系数增大；在相同设计速度下，随着路侧自行车数量增多，路侧自行车对邻近车道机动车交通流的干扰作用增强，通行能力修正系数逐渐减小.
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表 6 不同设计速度的主干路邻近车道通行能力自行车数量修正系数 Table 6 Adjustment factors of capacity for adjacent lane of arterial road with different design speed considering the number of bicycles |
根据式(4)，可以得出路侧自行车干扰下的次干路邻近车道实际通行能力Cpc为
| $ {C_{{\rm{pc}}}} = \frac{{3600}}{{{h_{{\rm{BC}}}}}} = \frac{{3\;600}}{{2.283 + 1.35 \times {{10}^{ - 4}}q_{{\rm{BC}}}^2}}. $ | (8) |
根据式(5)、(8)，可计算得到次干路邻近车道实际通行能力的路侧自行车数量修正系数为
| $ {f_{{\rm{pc}}}} = \frac{{{C_{{\rm{pc}}}}}}{{{C_{\rm{b}}}}} = \frac{{3600}}{{\left( {2.283 + 1.35 \times {{10}^{ - 4}}q_{{\rm{BC}}}^2} \right) \times {C_{\rm{b}}}}}. $ | (9) |
式中fpc为次干路邻近车道实际通行能力的路侧自行车数量修正系数.
根据式(9)，可计算得到不同设计速度的次干路邻近车道通行能力自行车数量修正系数见表 7.
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表 7 不同设计速度的次干路邻近车道通行能力自行车数量修正系数 Table 7 Adjustment factors of capacity for adjacent lane of sub arterial road with different design speed considering the number of bicycles |
从表 7中可以看出：次干路路路侧自行车数量对邻近车道通行能力的影响规律与主干路相同.
另一方面，对比相同设计速度的主、次干路，在路侧自行车数量相同的条件下，主干路的通行能力修正系数要大于次干路，即路侧自行车对主干路邻近车道机动车交通运行的影响弱于次干路.
3.4 案例分析对4个调查路段进行补充调查，得到路侧自行车数量、邻近车道的小客车饱和车头时距数据，补充调查数据见表 8.根据实测的小客车车头时距可计算得到路侧自行车干扰下邻近车道的实际通行能力(3 600除以小客车饱和车头时距)；查表 6、7可知邻近车道通行能力的路侧自行车数量修正系数，进而求得其实际通行能力计算值，与实测值进行比较分析，从表 9中可以看出，计算误差仅为0.74%~2.34%，在可接受范围之内.
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表 8 案例数据 Table 8 Example data |
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表 9 数值对比 Table 9 Comparison between measured values and calculated values |
参考美国的的分级标准[15]，对比其典型自由流速度与我国的设计速度，给出我国基于平均行程车速的城市道路路段服务水平划分标准的建议，参见文献[16].
4.2 服务水平分级的路侧自行车数量阈值确定 4.2.1 主干路根据主干路路侧自行车数量与邻近车道平均行程车速关系模型，可推导出主干路邻近车道对应不同平均行程车速的路侧自行车数量计算公式为
| $ \left\{ \begin{array}{l} {q_{{\rm{BZ}}}} = 122.172 - 2.146{V_{{\rm{BZ}}}},{V_{{\rm{BZ}}}} > 50;\\ {q_{{\rm{BZ}}}} = \frac{{0.065 + \sqrt {2.02 - 0.04{V_{{\rm{BZ}}}}} }}{{0.02}},{V_{{\rm{BZ}}}} \le 50. \end{array} \right. $ | (10) |
根据式(10)，可计算得到路侧自行车干扰条件下，对应主干路邻近车道不同服务水平等级的路侧自行车数量阈值见表 10.
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表 10 主干路自行车数量阈值 Table 10 Thresholds of the number of bicycles on arterial road |
根据次干路路侧自行车数量与邻近车道平均行程车速关系模型，可推导出次干路邻近车道对应不同平均行程车速的路侧自行车数量计算公式为
| $ \left\{ \begin{array}{l} {q_{{\rm{BC}}}} = 111.87 - 2.545{V_{{\rm{BC}}}},{V_{{\rm{BC}}}} > 37;\\ {q_{{\rm{BC}}}} = \frac{{0.449 + \sqrt {2.69 - 0.072{V_{{\rm{BC}}}}} }}{{0.036}},{V_{{\rm{BC}}}} \le 37. \end{array} \right. $ | (11) |
根据式(11)，可计算得到路侧自行车干扰条件下，对应次干路邻近车道不同服务水平等级的路侧自行车数量阈值见表 11.
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表 11 次干路自行车数量影响阈值 Table 11 Thresholds of the number of bicycles on sub arterial road |
城市道路规划与设计既要保证道路服务质量，还要兼顾道路建设的成本与效益.设计时采用的服务水平不必过高，但也不能以过低的服务水平作为设计标准，否则将会有更多时段的交通流处于不稳定的强制运行状态，并因此导致更多时段内发生经常性拥堵.本文建议城市干路路段采用C级或D级服务水平，结合表 10、11则可以给出城市干路设置机非分隔设施(物理分隔，不包括划线分隔)的路侧自行车数量阈值建议见表 12.
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表 12 城市干路设置机非分隔设施的自行车数量阈值建议 Table 12 Suggested thresholds of the number of bicycles on urban arterial road for setting separate facilities |
此外，拓宽非机动车道可以降低路侧自行车单车道流量，从而降低其对邻近机动车的影响，保证其满足设计服务水平，故表 12中的路侧单车道自行数量(veh/min)阈值同样可作为拓宽非机动车道的依据，拓宽后的非机动车道数量为路侧自行车数量除以表 12中的阈值后取整+1.
5 结论1) 对于单幅路与两幅路断面的城市干路，路侧自行车对邻近车道的平均行程车速及饱和车头时距均有影响，路侧自行车数量与平均行程车速呈负相关，关系函数为分段函数，分别为线性函数及二次函数；路侧自行车数量与小客车饱和车头时距则呈正相关，关系函数为二次函数.
2) 计算无机非分隔设施的城市干路路段实际通行能力, 需考虑路侧自行车的影响，邻近车道的路侧自行车数量修正系数与设计速度和自行车数量均成反比.
3) 路侧自行车干扰条件下，城市道路服务水平会下降, 可以根据路侧自行车数量评价邻近车道的服务水平，并判断是否需要设置机非分隔设施, 给出了其阈值建议.由于所采集的样本量有限，下一步应扩大调查规模，提高样本量，进一步改进模型，提高计算精度.
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