基于交通仿真的雾霾天气后高速路网消散

Vol. 41 No. 1Jan. 2021
第41卷第1期
2021年1月
长安大学学报(自然科学版)
Journal of Chang'an University( Natural Science Edition)
王清洲，王宏宇，栾海敏，等.基于交通仿真的雾霾天气后高速路网消散［J ］.长安大学学报(自然科学版),2021,41(1):69-77.
WANG Qing-zhou, WANG Hong-yu,LUAN Hai-min,et al. Dissipation of expressway network after haze weather based on traffic simulation
口］. Journal of Chang'an University( Natural Science Edition) ,2021,41(1) ： 69-77.DOI ：10. 19721/j. enki. 1671-8879. 2021. 01. 008
基于交通仿真的雾霾天气后高速路网消散
王清洲⑺，王宏宇1 ,栾海敏3,孔丽颖1
(1.河北工业大学土木与交通学院，天津300401； 2.天津市交通工程绿色材料技术研究中心，天津300401；
3.中公华通(北京)科技发展有限公司，北京100080)
摘要：为提高雾霾天气后高速路网运行效率，研究了收费站节点放行策略与路网运行效率的关 系。

首先，将区域高速路网中的收费站作为节点，综合考虑节点空间重要度、功能重要度、位置重要
度等因素建立节点优先度计算模型；其次，根据计算得到节点优先度值来确定恶劣天气后节点恢复 交通分批放行的优先级；进而采用VISUM 宏观交通建模与VISSIM 微观交通仿真相结合的区域 路网动态交通分配仿真方法，计算节点分批放行消散策略对高速路网总行驶时间、路网平均车速、
路网总延误、车辆平均延误等运行效率指标的影响规律；最后，以雄安新区为中心、50 km 为半径的 区域高速路网进行实例验证，仿真分析以节点优先度值作为路网节点制定交通控制策略依据的可
行性，并评价雾霾天气后区域高速路网内5种车辆消散策略与高速路网运行效率的关系。

结果表 明：以节点优先度为指标，制定节点分批放行策略可很大程度提高雾霾天气后区域高速路网的运行 效率，路网采取节点分批放行的最优策略4比自由放行策略2平均车速提高了 20. 97%,车辆的平
均延误降低了 67.82%,路网的总延误减少了 72.53%；节点优先度前40%节点优先放行策略的路 网运行效率优于前20%节点、前60%节点优先放行策略，路网中车流饱和度水平平缓递增比急剧
增加对整个区域路网的运行效率更加有利。

采用优先度来确定节点出现雾霾后的放行顺序和策略 具有可行性。

关键词：交通工程；放行策略；交通仿真；区域高速路网；节点优先度；运行效率；雾霾天气
中图分类号:U491.4 文献标志码：A 文章编号:1671-8879(2021)01-0069-09
Dissipation of expressway network after haze weather
based on traffic simulation
WANG Qing-zhou 1,2, WANG Hong-yu 1 , LUAN Hai-min 3, KONG Li-ying 1
(1. School of Civil and Transportation Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China ；
2. Tianjin Traffic Engineering Green Materials Technology Research Center,Tianjin 300401, China ；
3. Zhonggong Huatong (Beijing) Technology Development Co. , Ltd. , E&jing 100080» China)
Abstract : In order to improve the operation efficiency of expressway network after haze weather,
the relationship between toll station node release strategy and road network operation efficiency was studied. First , the toll stations in the regional expressway network were taken as nodes, and
收稿日期:2020-08-20
基金项目：国家自然科学基金项目(51678212)
作者简介：王清洲(1979-),男，河北孟村人，副教授，工学博±,E-mail ：2006126@hebut. edu. cn o
70长安大学学报（自然科学版）2021年
the spatial importance of nodes,functional importance,location importance and other factors were comprehensively considered to establish a node priority calculation model.Secondly,it was determined based on the calculated node priority value during severe weather,the node resumed the priority of the batch release of traffic.Then,the dynamic traffic assignment simulation method of regional road network combining VISUM macro transportation modeling and VISSIM micro traffic simulation were used to simulate and calculate the rule of influence of operation efficiency indicators under the node batch release and dissipation strategy for expressway network,such as the total travel time of road network,the average speed of road network,the total delay of road network,and the average delay of vehicles.Finally,the operation of regional expressway network centered on Xiong'an New Area with radius of50km was used for verification.The feasibility of using node priority values was analyzed as the basis for road network nodes to formulate traffic control strategies,and the relationship between five vehicle dissipation strategies and the operating efficiency of the expressway network after haze weather was evaluated.The results show that taking node priority as an indicator,formulating node batch release strategy can greatly improve the operating efficiency of regional expressway network during haze weather.The road network adopt the optimal strategy of node batch release4, comparing against free release strategy2,the average vehicle speed is increased by20.97%,the average vehicle delay is reduced by67.82%,and the total delay of the road network is reduced by
72.53%・The node priority of top40%node priority release strategy of road network operation
efficiency is better than that of top20%and top60%.The smooth increase of traffic saturation level in the road network is more beneficial to the operation efficiency of entire regional road network than a sharp increase・It is feasible to utilize priority to determine the order and strategy of node release after haze weather.5tabs,5figs,21refs.
Key words：traffic engineering；release strategy；traffic simulation；regional highway network；
node priority；operation efficiency；haze weather
o引言
随着中国工业发展加速和环境污染问题日益严重，近年来雾霾天气频发。

雾霾等特殊天气下高速路网常采用封闭道路或限速等方式来确保路网的交通秩序和安全，其交通流特性和正常天气差异显著，更容易产生交通拥堵。

刃。

Unrau等通过对不同天气下交通流参数的对比分析，建立了在拥堵和不拥堵2种情况下的交通流模型，发现在交通不拥堵的情况下，特殊天气会使交通量和行驶车速分别降低3.6%和8km/h⑷。

Perrin等研究美国犹他州在特殊天气下的交通流特性发现，特殊天气使饱和流率和车速分别下降20%和30%,行程时间延误增加23%⑷。

雾霾天气的严重程度也是影响交通流参数的重要因素之一。

孙洋分析正常天气及雾霾天气下的交通流数据，得出不同能见度对车速、车头时距等交通流参数的影响差异显著灼。

张甜甜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，发现轻度的雾霾能见度条件对路网运行效率的影响较弱，中度和重度雾霾更易引起交通拥堵⑷。

路网运行效率的降低和拥堵发生将会危及路网行车安全。

龚葵等针对雾霾天气下交通流特性的分析表明，雾霾严重程度越高，对道路网运行效率的影响范围就越广，车辆行驶安全指数越低.路网运行效率越低⑺。

因此，特殊天气下路网运行秩序和效率将受到较大影响，尤其是因雾霾天气交通管制或路网封闭将产生大量车辆滞留，雾霾天气结束后如何使高速路网尽快恢复正常运行秩序是急需开展的研究。

高速公路瓶颈路段容易产生交通拥堵，且排队车辆消散流量通常低于瓶颈通行能力⑷。

Zheng等采用交通波理论研究高速公路瓶颈路段的通行能力，提出相应的改善措施⑼。

顾金亮利用基于交通拥堵指数的交通拥挤判别算法，以及基于交通监测器识别交通流参数的高速公路交通事件自动检测算
第1期王清洲，等：基于交通仿真的雾霾天气后高速路网消散71
法.对区域高速路网的交通运行状态进行判别，实行应急交通控制和救援〔⑷。

一定条件下采用交通诱导措施可提高路网运行效率。

李炼恒提出了不同服务水平、事故形态下交通诱导的适用性，并分析了针对不同出行者的主要交通诱导需求金书鑫等优选点、线、面事故影响区内的道路节点为诱导点，提出交通管控策略.提高了高速路网对突发事件的应对能力也有许多学者提出可变限速缓解交通压力。

Hadiuzzaman等提出了一种可变限速（VSL）控制策略，明确考虑活动瓶颈及其上游-下游段的流量特征，建议采用交通动态控制策略.在校准的微观模拟VISSIM中进行分析，研究表明.VSL 在高速公路瓶颈路段拥堵期间最有效Carlson 等提出了VSI.影响的定量模型，允许VSI.作为附加控制组件并入宏观二阶交通流模型中，当使用VSL控制措施时可以显著提高交通流量效率〔⑷。

Lu等为减少交通流在交通瓶颈处所花费的时间，采用可变限速VSL与协调斜坡计量（CRM）设计，微观仿真结果表明其控制策略可以显著提高车辆通过量庞俊恒利用MATLAB仿真得出，在有效控制范围内，VSL控制方法可使高速公路瓶颈区车辆的总通行时间减少10.8%,改善道路交通服务水平〔⑷。

Lee等研究发现采取VSI.控制不仅能提高道路通行能力，而且能较大程度提高安全水平
以上关于交通瓶颈点管控策略的研究仅考虑匝道出入口处或者事故点，未涉及到公路网的多节点联动管控，其交通管控策略相对单一。

Nguduy通过结合细胞传输模型离散化方案和基于变分理论推导出的链路传输模型，确定动态系统最优解决方案，对路网消散提出改进措施Cao等应用到达-离开模型对排队的车辆数和延误进行了估计，可用于评价管控措施的实施效果现有研究侧重于雾霾天气发生时对高速公路交通流运行产生的影响，以及雾霾天气下交通管控措施的效果；如何在雾霾天气后短时间内有效解决雾霾路段的交通拥挤现象，平滑交通流，提高整个路网通行效率及安全鲜有报道。

尤其是雾霾天气后高速公路区域路网通行能力和服务水平均有所折减，数量众多的收费站同时放行车辆.路网中全路段的车流饱和度由低水平快速增加至饱和状态并持续较长时间。

在这种复杂运行状态下，考虑恶劣天气条件和多收费站同时放行的管控策略与路网通行能力关系的研究对提高高速路网运行效率、安全出行具有重要意义。

本文针对区域高速路网.将收费站视为路网节点，综合考虑节点空间重要度、功能重要度、位置重要度因素，建立节点优先度计算模型和路网运行效率评价方法，采用VISUM和VISSIM仿真软件，计算雾霾天气后节点分批放行策略对路网运行效率的影响，为雾霾天气或交通事件发生后大流量高速路网制定管控措施和安全评估提供依据。

1路网节点优先度模型与运行效率评价方法
1.1路网节点优先度模型
为确定雾霾天气后路网中收费站分批放行的优先级，将区域高速路网中的收费站作为路网节点，计算节点优先度作为放行次序制定的依据和指标"°〕O 1.1.1节点优先度指标
节点优先度的指标包括：节点空间重要度、节点功能重要度、节点位置重要度3个指标。

（1）节点空间重要度
节点空间重要度表示节点在路网中的互通性和可达性，和节点相邻边数量相关，当前路网中的节点空间重要度可根据在区域高速路网的空间位置和流量等影响因素来判定。

设Z,为节点i的空间重要度，则
Z,='Xjk.k,（1）
心，
式中为节点i连接边的数目，即节点i的度；Q 为节点j连接边的数目，即节点j的度，其中高速公路主线相连的边节点的度设为1，与国家省干道相连的节点度设为1,其他均为0；T,为节点i的所有邻接节点集合。

（2）节点功能重要度
节点功能重要度表示节点在路网中承担车流量的汇集和疏散功能的大小程度，一个节点可通过的流量越大，则其在路网中交通运输的功能就越强，其计算为
Q,=g，（）（2）
式中：Q,为节点i的功能重要度；g,为节点i交通量（veh/h）；z2为路网中除去互通立交和主线站的节点数。

（3）节点位置重要度
节点位置重要度表示节点离雾霾核心区域的距离.节点与雾霾核心区域的距离不同，则对节点放行的优先等级不同，其计算为
72长安大学学报(自然科学版)2021年
判断矩阵〃为
式中：S,为节点i的位置重要度，/,为节点i与雾霾核心区域或诱导点的距离。

1. 1.2节点优先度计算模型
(1)指标量纲一化处理
为避免路网规模大小对节点放行优先次序的影响，需通过对计算指标量纲一化处理予以消除。

节点和路网的衔接情况即节点空间重要度是该节点与路网中所有节点和路网衔接程度均值的比值，节点在路网中承担的流量即节点功能重要度是该节点流量与路网中所有节点所承担的平均流量的比值，比值越大则表明该节点在路网中承担的流量越多，重要度越高；节点与雾霾核心区域的距离越近则代表该节点优先度越低，而节点与雾霾核心区域距离的比值越小，表明该节点优先度越高。

为了使每个评价指标均与节点优先等级成正相关，需对节点空间重要度进行量纲一化处理，对节点位置重要度进行倒数处理，即
Z，"=Z,(+^Z,)T(4)
=［石劲)「⑸
式中：Z,*为节点空间重要度量纲一化处理后的值；S-为节点位置重要度倒数处理后的值。

节点优先度评价指标量纲一化处理后，得到节点优先度计算模型为
Y,=aZ：+/?Q,+/S,*(6)式中：y,为节点？的节点优先度值；a、p、y分别为节点空间重要度、节点功能重要度和节点位置重要度这3个指标的权重系数，且a+p+y=l。

(2)指标权重系数确定方法
采用层次分析法皿对各指标权重系数进行计算。

根据专家打分得到比较矩阵A
-11/31/5-
A=311/3
一531-
矩阵中元素a…的值表示节点i与节点j的重要程度的比值，如表1所示。

表1节点优先度评价指标
Tab.1Evaluation indexes of node importance
1351/31/5
评价结果同等重要略重要重要略不重要不重要
ro.ill1
B=0.3333
0.07690.1304"
0.23080.2174
_0.55550.69230.6522.
根据判断矩阵可得节点优先度的各指标的权重系数如表2所示。

表2节点优先度指标权重
Tab.2Node importance index weights
评价指标节点空间重要度节点功能重要度节点位置重要度权重0.10620.26050.6333雾霾天气后区域高速路网节点优先度模型为
Y,=10.62%Z,-+26.05%Q,+63.33%S,"(7) 1.2路网运行效率评价指标选取
路网运行效率是道路使用者和管理者共同关注的重要问题，尤其是雾霾天气后，路网中部分道路通行条件未完全恢复正常，并且全路网收费站节点集中放行车辆，使得路网交通量激增.此时路网的运行效率是衡量放行策略是否成功的重要标准。

路网运行效率通常采用路网平均车速、路网平均饱和度、时间延误度、路网交通流平均密度等指标评价，其中时间延误度为路网总延误时间与总行驶时间的比值，各指标的计算为
£i“q«
s=工“
工g“
(8)
(9)
(10)
(11)式中：V为路网平均车速；玄为路网第“段的平均车速；为路网第u段的里程；g”为路网第u段的交通量；S为区域高速路网的平均饱和度；c”为区域高速路网内第"段的路段设计容量；K为区域高速路网交通流的平均密度；丁为区域高速路网运行时间延误度；几为区域高速路网总延误时间；U为区域高速路网总行驶时间。

车辆在路网中的行程时间可以表征路网的运行效率，也可以间接表示路网平均速度、平均饱和度、平均密度的变化情况，路网运行时间延误度从时间角度直接反映路网交通流受到雾霾的影响程度，体现了行程时间的波动性和稳定性。

雾霾发生以后，公路路网中不同道路等级、
第1期
王清洲，等：基于交通仿真的雾霾天气后高速路网消散
73
设计时速以及服务水平的公路均承担着分流作
用，而时间延误度反映行程时间的波动性且不易 受道路等级等参数的影响。

因此，根据评价参数 独立性选取原则，只选用时间延误度作为路网运 行效率评价指标。

时间延误度指标值越大，说明
路网运行效率越低，反之，该指标值越小，路网运
行效率越高。

2路网仿真模型构建及数据
为研究区域髙速路网受雾霾天气影响后开放交
通策略对路网运行效率的影响，采用VISUM 软件 建立区域高速路网，然后将其导入到VISSIM 软件
中，实现大区域路网的仿真，并对雾霾天气后区域髙 速路网放行策略的实施效果予以分析。

2.1仿真数据
2. 1. 1 路网数据
选取以雄安新区为中心，半径50 km 的区域高 速路网作为研究对象，路网结构和收费站、互通枢纽
组成如图1所示。

所选区域高速路网呈井字形，包 含东西走向的G95首都环线和G18荣乌（荣城一乌
海）高速，南北走向的G4京港澳（北京一港澳）高 速、G45大广（大庆一广州）高速、G3京台（北京一台
北）高速和G2京沪（北京一上海）高速，该区域是全 国主要交通运输通道，且仿真区域地处白洋淀腹地，
常年雾（霾）天气出现频繁，将白洋淀附近路网受到 雾霾影响的区域称为雾霾核心区。

该区域高速路网
中共包含收费站40个，互通立交14个，路段53条，
平均路段长度为9.76 km o
G5京昆高速 G4京港澳高速
G95首都环线
北R1安主践飲费
村店枚費站武XI 西枚費站
G18荣乌高速
定
^9
徐水北收費站
G5京昆髙速
G1812
沧榆高速
G3
京台
盍密蠱咼迷 髙速 环殘
G2京沪高速
It 津界爲坊主找枚費站
牛花枚費站
■畀枚费站I 静徉互ii
站
牙园枚金站
保定巖务区
G2京沪高速
G45大广高速
G4京港澳高速
S3廓沧高速
G0211津石高速
图1区域高速路网
Fig. 1
雄县巖务区
县枚费站
站
'夬安■务区
龙街立交桥必《«貝站
/ G18荣乌高速
王庆坨
互通立交
陈言电互ii 社电枚費站
「胡辛庄立交
坊西枚"曲
鷹坊空港敘豪站
■州互通立
牛"务区
碑店收費站
文安妆豪站
K 县东收竇站
沖和收费站 ■务区
•芬港 *
■耐％如气鹹事"%第 輕g 庖熬
I
ft
2.1.2 路网模型数据
收
9站
定北枚費站
任丘■务区■州互it 立交
Regional highway network
图3所示。

研究区域高速路网中只有荣乌高速（G18）设根据路网区域内岀行的基础数据建立（）D 矩计时速为100 km/h,单向2车道，其他高速的设
阵，利用VISSIM 动态交通分配对路网进行仿真模
计时速为120 km/h,京港澳高速单向4车道，
拟，仿真输出路网运行效率指标的数据用于评估放
G45、G3、G95、G2、S3为单向3车道。

根据京津
行策略效果。

研究中重点关注车辆类型、行驶的最冀区域高速公路各收费站的OD 调查数据，区域高速度、车辆间的安全时距等参数，为方便计算，本路网的日交通量和车型比例调查结果如图2和
文中只将车型分为客车和货车2种。

74长安大学学报（自然科学版）2021年3
2
1
匚
霹U勰辭B U肆
车型
Fig
2
图2各车型日交通量
traffic volumes of each vehicle model
车
车
车
车
车
车
车
货
货
货
货
箱
客
客
型
型
型
大
装
小
型
小
中
大
特
集
中
大
S
S大型客车小型货车
3.39%8.38%
图3各车型所占比例
Fig.3Proportions of each vehicle model
2.2交通仿真参数设置
路网仿真参数设置步骤为：
（1）建立路网模型。

在openstreetmap（osm）里面获取京津冀区域的路网，然后将osm路网文件导A VISUM中。

研究中只考虑了京津冀区域的部分高速路网，通过在VISUM中选择路段类型和筛选各路网参数后得到所研究的高速路网。

（2）选取研究区域高速路网及收费站作为研究对象。

在VISSIM仿真中，将区域路网中收费站作为虚拟的交通小区，采用停车场的形式表现出来；将高速路网中的大型互通立交视为城市路网中的交叉口，采用节点的形式表现出来。

（3）设置车辆排队车速、检测点。

当车辆在高速路网中行驶速度低于40km/h时认为处于排队过程中，当车辆行驶速度高于50km/h时判定车辆处于消散过程中。

（4）在仿真过程中由于区域路网过大，根据实际调查情况只对雾源核心区域的上游进行仿真分析。

（5）因在VISSIM仿真动态交通分配过程中（）D的输入不能体现车型，建模中对车型进行换算后再进行交通（）D分配。

车辆路径选择采取动态交通分配，选择最短最适合出行的路径。

其中动态交通分配参数设置为仿真评价间隔为600s,仿真精度设置为1,多运行模型-迭代次数上限为30o
3雾霾天气后路网节点放行策略实例分析
3.1节点放行策略制定
3. 1.1节点优先度计算
对研究路网中所包含的收费站和互通立交等进行编号，路网的拓扑结构如图4所示。

该区域受雾霾影响较大，即使在路网中的能见度已达到车辆正常行驶条件时，该区域的能见度仍低于路网中的其他区域，需要限速行驶。

雾
鑽
核
心
区
域
O路网中的收费站
□区域路网中的大型互通立交
O己取消的省界主线收费站
O区域路网中与国道相连或者存在立交的收费站
图4研究路网的拓扑
Fig.4Topology of study road network
根据节点优先度的计算方法，结合区域路网的拓扑结构计算得到区域路网中各节点的评价指标及节点优先度值，如表3所示。

雄县东站因距雾霾核心区域过近，其节点优先度的结果不具有代表性，在考虑节点分批放行策略时，不考虑该节点。

除去雄县东站节点之后，路网中的节点优先度分布如图5所示。

3.1.2路网消散策略制定
在雾霾天气过后，为防止交通流大量涌入路网产生拥堵，交管部门通常采用视情况逐步开通的原则。

首先开通省会、地市级城市以及重要枢纽节点的收费站点，视交通量和路网运行情况延后陆续开放沿线其他收费站点。

收费站的开通顺序和延后开通时间间隔多由人为随机选定，合理性差，路段运行效率低。

将收费站视为路网节点，并根据节点优先度值确定节点放行优先级，可为今后雾霾天气区
第1期王清洲，等：基于交通仿真的雾霾天气后高速路网消散75
Tab.3Road network node evaluation index attributes
表3路网节点评价指标属性
节点编号Q.sr y,
20.450.83 1.030.91
3 1.270.86 1.23 1.14
5 1.27 1.61 1.5
6 1.54
60.45 1.28 1.24 1.17
70.480.940.960.91
90.48 1.170.830.88
100.48 1.400.780.91
110.32 1.060.700.75
120.32 1.230.750.83
13 1.02 1.31 1.05 1.11
15 1.02 1.01 1.61 1.39
160.51 1.10 2.91 2.19
17 2.04 1.1516.7811.15
19 4.780.97 5.77 4.41
21 1.660.93 1.40 1.30
22 1.400.85 1.10 1.07
25 1.270.81 3.72 2.70
26 2.80 1.27&39 5.94
270.480.780.740.72
280.38 1.000.860.84
290.76 1.040.970.97
31 1.05 1.18 1.40 1.31
32 2.23 1.22 1.90 1.76
330.86 1.080.880.93
340.60 1.000.780.85
370.760.850.670.73
380.190.900.600.63
39 1.66 1.210.83 1.02
410.960.480.740.70
420.320.630.650.61
430.250.420.610.52
440.130.280.560.44
46 2.170.89 1.48 1.40
470.380.84 1.120.97
480.130.940.930.85
50 2.17 1.00 3.93 2.98
510.38 1.13 1.69 1.41
53 1.27 1.210.830.98
540.38 1.110.780.83
550.13 1.050.700.73
域高速路网内节点放行或诱导点的设置提供理论依据。

仿真试验中，区域路网节点放行策略制定依据是2018年12月24日该区域经历雾霾后髙速路网放行实例。

当日京津冀地区出现较为严重的雾霾天
7
G45霸州.
牛驼
G18雄县•
G45雄县
•永清南
7、
大柳河鄭州
••
2040
路网节点编号
60 6
5G18霸州
来4
3
容益胜芳
2-固安南
1
图5节点优先度分布
Fig.5Distributions of nodes importance
气，交通管理部门封闭区域高速路网，不允许车辆行驶；至中午11:00约20%的重要节点收费站开放，允许车辆驶入高速公路通行；白洋淀雾霾核心区域收费站继续封闭30min后允许车辆通行，但因大雾未完全消散，该区域限制车辆的最高行驶速度，并设置减速区域。

为提高雾霾天气后路网运行效率，增强节点车辆出行满意度，制定5种路网节点的放行策略.具体参数及内容见表4。

其中策略1为正常天气的路网运行方案，作为受雾霾天气影响的路网运行效率降低的评判标准。

表4路网消散策略设置
Tab.4Road network dissipation schemes settings
策略名称策略描述
策略1
正常天气情况并且无交通事件，在相同的（）D数据下，
仿真出路网和主线路段的运行状态
策略2
雾霾天气消散后，除雾霾核心区域节点继续封闭道路30
min,其他节点自由放行（该措施为现行交通管控措施）策略3
雾霾天气消散后，先放行节点优先度前20%节点，间隔
30min后再放行后80%节点
策略4
雾霾天气消散后，先放行节点优先度前40%节点，间隔
30min后再放行后60%节点
策略5
雾霾天气消散后，先放行节点优先度前60%节点，间隔
30min后再放行后40%节点
仿真过程中根据路网的运行效率对节点分批放行的启动条件进行判别，当路段的检测速度小于40 km/h时采取分批放行措施，当路段的检测速度大于80km/h时路网节点全部放行恢复正常。

3.2放行策略效果分析
在相同OD交通量的区域路网中开展不同放行策略的仿真试验，提取路网运行效率的各指标值，并根据VISSIM的仿真输出数据，计算得到不同放行策略的时间延误度，如表5所示。

其中，总行驶距离表示在仿真时间1h内，路网中所有车辆行驶的距
76长安大学学报(自然科学版)2021年Tab.5Data of road network operation efficiencies indicators under different scenarios
表5不同策略下路网运行效率指标数据
策略总出行距离/km总行驶时间/h路网平均车速/(km・h-')路网总延误/h车辆平均延误/s时间延误度
策略1649455.7977400,54084.721220.71349.8790.033
策略2418060.1196127.8606&2231124.330254.1020.183
策略3516745.6406865.73775.248653.185147.6120.095
策略4566332.1647004.23082.52830&80881.7760.042
策略5554691.8606684.46979.194395.78695.6000.057
离之和；总行驶时间表示仿真1h内所有车辆的行驶时间之和。

对路网运行效率指标值进行分析，结果表明：
(1)雾霾天气后不同放行策略显著影响路网的运行效率。

无交通事件的正常天气行驶的路网(策略1)平均车速为84.721km/h,雾霾天气出现后不同放行策略路网的平均车速出现不同程度的降低；策略2为交通管控部门采取对雾霾核心区域间隔时间段后放行的措施。

对应路网的平均车速为6&223km/h,车辆的平均延误高达254.102 s,与策略1相比车辆运行速度下降了19.47%,延误增加了409.44%；采取节点分批放行的策略3、策略4和策略5与策略1相比路网的平均速度分别降低11.18%、2.59%、6.52%,平均延误分别增加195.94%、63.95%、91.66%。

策略4的延误最小，为最优的消散策略，接近正常天气条件时策略1的路网各项指标值。

(2)节点分批放行策略可很大程度提高雾霾天气后区域高速路网的运行效率。

采取节点分批放行的策略3、策略4和策略5与策略2相比，路网的平均车速提高了10.30%、20.97%和16.08%；车辆的平均延误降低了41.91%、67.82%和62.38%；路网的总延误减少了41.90%、72.53%和64.80%。

路网分批放行策略的运行效率明显优于现行交通管控措施。

区域路网分批放行策略有益于整个路网运行效率的提高，节点分批放行的消散策略可行。

(3)路网中车流饱和度水平递增时比急剧增加对整个区域路网的运行效率更加有利。

通过分批放行的策略3、策略4和策略5对比可以发现，节点优先度前40%节点优先放行的策略路网运行效率优于前20%节点和前60%节点优先放行策略，表明路网中车流饱和度维持在中低水平，运行较短时间(30 min)后再增长至高饱和状态的路网运行效率比出现瞬时高饱和状态的路网运行效率要高。

采用优先度来评价节点出现雾霾后放行顺序的重要程度具有可行性。

4结语
(1)将区域高速公路路网中的收费站作为节点，引入节点优先度评价指标，建立节点优先度计算模型；根据节点优先度值确定恶劣天气后节点恢复交通分批放行的优先级，可作为路网节点制定分批放行消散策略的依据。

(2)采用VISUM宏观交通建模与VISSIM微观交通仿真相结合的区域路网动态交通分配仿真方法，建立了雄安新区高速路网仿真模型；确定了雾霾天气后高速路网运行效率评价指标。

(3)对比分析了雾霾天气后不同放行策略对路网运行效率的影响程度，先放行节点优先度前40%节点，间隔30min后再放行后60%节点的分批放行的策略4可很大程度提高雾霾天气后区域髙速路网的运行效率，比现行交通管制措施减少延误67.82%。

路网中车流饱和度递进式增长时比急剧增长对整个区域路网的运行效率更加有利。

(4)在后续的研究中，可以增加数据的搜集量，进一步完善数据，以期达到更好消散效果。

另因VISSIM软件的原因，仿真的时间受到了限制，在路网运行效率的比较中只得到了仿真1h的输出数据.并未获知路网完全消散的时间。

延长仿真时间，对路网的消散时间以及不同方案的效率评价将作为进一步研究的重点。

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