雾霾天气下道路交通流特性研究

发布时间：2020-05-09 08:07

【摘要】：随着我国道路的发展以及汽车保有量的增加,交通需求不断增长,道路压力日趋严重。在影响道路交通运行的重要因素中,除了人、车、路因素,环境因素也是影响交通的重要因素。近几年,由于受到不良天气的影响,导致交通事故频发、交通中断等,尤其是雾霾天气的频繁发生,使得交通环境极度恶化,能见度下降以及路面潮湿等对道路交通安全带来了隐患。因此,本文建立了雾霾天气道路交通流模型,研究了雾霾天气下的道路交通流特性,为雾霾天气下的道路交通管制提供依据。首先,针对国内外不良天气对道路交通影响的研究成果进行了分析,为论文奠定了基础。从雾霾天气的影响因素分析,结合雾霾的定义及能见度的范围,采用一型模糊集将不同雾霾能见度下危险性指数引入单车道和双车道元胞自动机模型中,研究了雾霾天气下的道路交通流特性。在数值模拟中,模拟了雾霾不同能见度下的行车环境,分析了单车道雾霾能见度下的时空特性,密度-速度关系和速度-时间关系,以及雾霾天气双车道车流密度与换道频率的关系曲线。通过分析得到,与晴天相比,轻度影响雾霾能见度条件对交通的影响较弱,中度和重度影响雾霾更易引起交通拥堵。其次,在雾霾低能见度环境中,由于驾驶员视线不佳,在行驶过程中对道路信息不能准确的获取,极易引发追尾碰撞的交通事故,因此对车辆的安全限速显得尤为重要。基于上述问题,本文建立了雾霾低能见度下的限速交通流模型,分析得到了低能见度不同密度下的安全限速值,并与限速标准进行了比较,验证了模型的正确性。同时,在限速模型的基础上考虑了停车视距的影响,并在前车速度效应的基础上,建立了雾霾天气基于停车视距的车辆跟驰模型,并进行数值模拟,得到了限速后的时空特性、车头间距波动和车头间距分布图。最后得到雾霾天气与晴天的期望速度均值相对差异为-6.3%,与实测数据-5.6%相近,验证了模型的正确性。最后,针对在低能见度实际交通情况下,存在驾驶员总是试图与邻道车辆相伴前行的现象,将邻道车辆前车与当前车辆的距离差和速度差以随机慢化概率的形式引入到模型中,建立了雾霾天气下考虑邻道车辆影响的双车道交通流模型,研究了低能见度下邻道车辆对交通流的影响特性。并进行了数值模拟,得到了雾霾天气邻道车辆影响下的速度分布以及车头时距分布规律。
【图文】：

时空图,时空图,能见度

或者不为空即被一辆车占据，对应的道路离散化的元胞个数 L 为 1000 个。实验中取车辆的实际最大车速maxv 为 135km/h，对应的模拟数值为 5cell/s。车辆的速度在 0与最大值之间取值。初始化时，高速公路上车辆位置和速度都是随机的，实验中随机慢化概率 p 的取值为 0.25。程序流程如图 3.3 所示。3.3 数值模拟实验结果3.3.1 时空图特性分析时空图是一种在交通流理论中用以描述宏观道路车辆随时间变化的空间分布图。为了得到雾霾能见度下道路时空图分布，分别对单车道不同道路车辆密度下的道路进行数值模拟实验，将数值模拟后的数据进行记录，然后采用 Origin 仿真软件对记录的数据结果进行可视化绘制。模拟时间为 10000s，，为了消除车辆初始状态的随机分布对数值分析结果的暂态影响，只记录最后 1000s 数据。如图 3.4、3.5 所示为数值模拟后的时空图，其中横轴表示道路空间，纵轴表示运行时间。

时空图,时空图,能见度

3.3.1 时空图特性分析时空图是一种在交通流理论中用以描述宏观道路车辆随时间变化的空间分布图。为了得到雾霾能见度下道路时空图分布，分别对单车道不同道路车辆密度下的道路进行数值模拟实验，将数值模拟后的数据进行记录，然后采用 Origin 仿真软件对记录的数据结果进行可视化绘制。模拟时间为 10000s，为了消除车辆初始状态的随机分布对数值分析结果的暂态影响，只记录最后 1000s 数据。如图 3.4、3.5 所示为数值模拟后的时空图，其中横轴表示道路空间，纵轴表示运行时间。(a)晴天 (b)轻度影响雾霾 (c)中度影响雾霾 (d)重度影响雾霾图 3.3 ρ=0.1 时雾霾不同能见度下的时空图
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP301.1;U491.112

【参考文献】