交通/道路基础

走廊容量和基础设施成本

几乎任何人都可以修建道路。如果由业余爱好者完成，其安全性耐用性可能会受到质疑，但道路并非难事。然而，这些道路的管理远非简单。在管理道路时，安全、效率和合理性都是需要考虑的因素。很少能找到一个管理策略能同时满足所有这三类需求，但通常可以通过权衡利弊找到一个“好的”策略。本节介绍交通管理和运营的基础知识，涵盖从排队理论到交通信号灯的所有内容。这里讨论的主题涵盖交通运营的基础知识。迄今为止，人们仍在进行研究以完善这些要素。

排队

排队是研究交通行为，关注需求超过可用容量的特定区域。在各种情况和交通系统中都可以看到排队现象。它的存在是造成驾驶员延误的原因之一。

交通流

交通流是研究个体驾驶员和车辆在两点之间移动以及他们之间的相互作用。虽然由于不可预测的驾驶员行为，交通流无法被百分百确定地预测，但驾驶员的行为往往在一个合理的范围内，可以用数学方法表示。三种主要的交通流特征之间已经建立了关系

• 流量
• 密度
• 速度

排队和交通流

排队和交通流是研究交通流在排队事件周围的行为。它们融合了之前两节中学到的概念，并将它们应用于瓶颈。

冲击波

冲击波是交通拥堵和排队的副产品。它们被定义为两个动态交通状态之间的过渡区域，这意味着它们通常具有移动的能力。大多数驾驶员可以将冲击波识别为源自给定事件的刹车灯的传播。

交通信号灯

交通信号灯是更常见的交通控制类型之一。交通信号灯使用固定或自适应调度，允许交叉路口的部分区域通行，同时迫使其他部分等待，通过一组彩色灯光向驾驶员发出指令。虽然交通信号灯带来了许多好处，但它们也带来了一系列成本，例如在非高峰期间增加了延误。但是，交通信号灯通常被认为是繁忙交叉路口的可接受的交通控制形式，并且仍在继续部署。

其他研究领域

服务水平

对道路性能的基本评估之一是确定其服务水平 (LOS)。这些服务水平通常在 A 到 F 之间（A 表示性能良好，F 表示性能差），通过交通流的三个特征（流量、密度和/或速度）中预先确定的阈值进行评估。找到正确的 LOS 通常需要参考表格。

在计算流量值以确定 LOS 时，使用以下公式

其中

• $v_{p}$ = 每车道的实际流量
• $V$ = 每小时流量
• $PHF$ = 峰值小时系数
• $N$ = 车道数
• $f_{HV}$ = 重型车辆系数
• $f_{p}$ = 驾驶员熟悉度系数（通常，通勤者的值为 1，外地驾驶员的值更低）

峰值小时系数发现为

$PHF=V/(4V_{15})\,\!$

其中

• $V$ = 每小时流量
• $V_{15}$ = 15 分钟峰值流量

重型车辆系数的计算方法如下：

$f_{HV}={\frac {1}{1+P_{T}\left({E_{T}-1}\right)+P_{R}\left({E_{R}-1}\right)}}\,\!$

其中

• $P_{T}$ = 卡车比例，以小数表示
• $E_{T}$ = 卡车的客车当量（通过表格查找）
• $P_{R}$ = 娱乐车辆比例，以小数表示
• $E_{R}$ = 娱乐车辆的客车当量（通过表格查找）

类似地，可以根据走廊的预期速度来分析 LOS。以下公式给出了农村道路路段的估计自由流速，并考虑了道路的一些特性。

$FFS=BFFS-f_{LW}-f_{LC}-f_{N}-f_{ID}\,\!$

其中

• $FFS$ = 估计自由流速
• $BFFS$ = 基础自由流速
• $f_{LW}$ = 车道宽度调整值（通过表格查找）
• $f_{LC}$ = 横向净空调整值（通过表格查找）
• $f_{N}$ = 车道数量调整值（通过表格查找）
• $f_{ID}$ = 立交密度调整值（通过表格查找）

对于多车道城市高速公路，自由流速的计算使用类似的公式。

$FFS=BFFS-f_{LW}-f_{LC}-f_{M}-f_{A}\,\!$

其中

• $FFS$ = 估计自由流速
• $BFFS$ = 基础自由流速
• $f_{LW}$ = 车道宽度调整值（通过表格查找）
• $f_{LC}$ = 横向净空调整值（通过表格查找）
• $f_{M}$ = 中分带类型调整值（通过表格查找）
• $f_{A}$ = 出入口调整值（通过表格查找）

横向净空的计算公式为：

$TLC=LC_{R}+LC_{L}\,\!$

其中

• $TLC$ = 总横向净空
• $LC_{R}$ = 行车道右侧到障碍物的横向净空
• $LC_{L}$ = 行车道左侧到障碍物的横向净空

计算出 TLC 后，表格可以提供横向净空调整值。

估算间隙

交通运营中正在考虑的一个领域是估计车辆之间的间隙。这适用于各种情况，主要涉及车辆在给定交叉路口处的到达。间隙只能通过概率预测，该概率基于在给定时间或位置发生的几个已知特征。

泊松模型是用于预测到达量的更流行的模型之一。该模型在此处显示

$P(x)={\frac {\lambda t^{x}e^{-\lambda t}}{x!}}for\quad x=0,1,2,\infty \,\!$

其中

• $P(x)$ = 在时间 t 内有 x 辆车到达的概率
• $\lambda$ = 平均车辆流量或到达率
• $t$ = 计算车辆数量的时间间隔的持续时间
• $x$ = 在时间 t 内到达的车辆数量

其他问题

• 作业
• 其他问题

变量

• $v_{p}$ - 实际每车道流量
• $V$ - 小时流量
• $PHF$ - 峰时系数
• $N$ - 车道数
• $f_{HV}$ - 重型车辆系数
• $f_{p}$ - 司机熟悉程度系数（通常，通勤者为 1，外地司机为更低值）
• $V_{15}$ - 峰值 15 分钟流量
• $P_{T}$ - 卡车百分比（十进制）
• $E_{T}$ - 卡车的小客车当量（从表格中找到）
• $P_{R}$ - 娱乐车辆的百分比（十进制）
• $E_{R}$ - 娱乐车辆的小客车当量（从表格中找到）
• $FFS$ - 估计的自由流速
• $BFFS$ - 基准自由流速
• $f_{LW}$ - 车道宽度调整系数（从表格中找到）
• $f_{LC}$ - 横向净空调整系数（从表格中找到）
• $f_{N}$ - 车道数调整系数（从表格中找到）
• $f_{ID}$ - 立交密度调整系数（从表格中找到）
• $f_{M}$ - 中分带类型调整系数（从表格中找到）
• $f_{A}$ - 出入口调整系数（从表格中找到）
• $TLC$ - 总横向净空
• $LC_{R}$ - 行车道右侧至障碍物的横向净空
• $LC_{L}$ - 行车道左侧至障碍物的横向净空
• $P(x)$ - 在时间 t 内有 x 辆车到达的概率
• $\lambda$ - 平均车流或到达率
• $t$ - 统计车辆数的时间间隔
• $x$ - 在时间 t 内到达的车辆数