近年来, 我国很多大中型城市在信号交叉口实施了一种新型的双左转车道形式, 将原有并列的两条左转车道分开, 将其中一条左转车道设置在进口道的右侧。本文将原有的双左转设置形式称作并列式; 而新的双左转设置形式称作分离式。与并列式相比, 分离式设置形式有利于避免有左转需求的大型车(如公交车)在路段上换道从而干扰直行车辆, 在交叉口拥有充足的转弯半径。但是将一条左转车道设置在进口道右侧, 有悖于驾驶员左转靠左行驶的驾驶习惯, 而被分离开的两条左转车道释放了两股独立的左转车流。在左转绿灯期间内, 两股车流的启动位置、启动时刻以及交叉口运行轨迹都存在差异性, 两股车流在汇合时容易产生干扰, 使左转车辆部分滞留在交叉口, 进而导致交叉口整体运行效率降低。

目前, 国内外学者们主要针对并列式双左转车道的交通特性进行了研究, 所分析的数据主要来源于进口道停车线断面, 而交叉口内部以及出口处的车辆运行参数没有进一步的获取和分析。在国外, Capelle等^[1]对许可双左转车道进行研究, 得出内侧车道和外侧车道的流率分别为直行的88%和95%的结论; Stokes^[2]通过对美国多个城市的双左转车道的车头时距数据进行研究, 发现不同城市的双左转车道间的平均排队车头时距差异显著, 同一城市的两个左转车道的饱和车头时距无显著性差异。文献[3, 4]分析了双左转内、外侧车道饱和车头时距, 在95%的置信区间内, 两者存在显著性差异, 内、外侧车道利用率分别为46%和54%。在国内, 荣建等^[5]对北京市信号交叉口双左转车道交通流数据进行了研究, 给出饱和车头时距内侧车道为2.14~2.60 s, 外侧车道为2.08~2.37 s的结论, 平均饱和流率为单车道1600 pcu/h; 周洁等^[6]针对北京市典型信号交叉口双左转车道的高峰时段进行了调查研究, 发现内、外侧车道左转饱和车头时距均值无显著性差异, 给出双左转饱和流率的范围为单车道1587~1818 pcu/h, 大型客车倾向于选择外侧左转车道行驶。

以上文献的研究主要是针对并列式停车线断面的释放特性, 对分离式的释放特性研究很少, 而分离式的设置形式与并列式存在显著差异性。李硕等^[7]针对长沙市某分离式双左转交叉口, 利用VISSIM仿真分析了不同内外左转车道流量比、大车所占比率以及内外左转车道间距等对内侧左转车流造成的延误, 并利用内、外侧左转车流分相位法优化交叉口。但由于仿真软件具有局限性, 不能完整地反映交叉口内部内、外侧左转车流的变化趋势。因此本文针对典型分离式双左转车道交叉口, 利用视频手段分析了内、外侧左转车流在整个交叉口的释放特性。

车道利用特性能够反映出各向车流到达交叉口进口道的分布情况。对于分离式双左转车道利用特性主要由车道组利用率 fLsep以及车道组内各车道利用率 fLisep来衡量。针对长春市典型分离式(类型1)及并列式(类型2)交叉口采集了590个样本, 利用式(1)和式(2)计算得到各关叉口车道组及各车道利用率情况如表1和表2所示。

fLsep=∑ivLi/(max{vL1, vL2, …}·N)(1)

fLisep=vLi/(∑ivLi/N)(2)

式中: vLi为第i条左转车道1个周期内释放的车辆数; N为左转车道数, 对于双左转车道, vL1(vL2)为内(外)侧左转车道释放车辆数, 车道数N=2

通过表1和表2对比发现, 分离式和并列式左转车道组的利用率约为80%, 但是分离式双左转内侧左转车道的利用率高于外侧左转车道的利用率, 两条车道利用情况存在较大差异性, 而并列式双左转车道内、外侧车道利用情况没有显著差异。结合实际观测发现左转绿灯后期, 外侧左转车道会出现无车情况, 而内侧左转车道持续饱和释放。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 类型1车道组及各车道利用率 Table 1 Type one lane group and lane utilization 车辆数/周期 车道组利用 率/% 各车道利用率/% 外侧 内侧 外侧 内侧 平均值 10.6 17.4 0.81 0.76 1.24

表1 类型1车道组及各车道利用率 Table 1 Type one lane group and lane utilization

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 类型2车道组及各车道利用率 Table 2 Type two lane group and lane utilization 车辆数/周期 车道组利用 率/% 各车道利用率/% 外侧 内侧 外侧 内侧 平均值 10.4 12.2 0.81 0.92 1.08

表2 类型2车道组及各车道利用率 Table 2 Type two lane group and lane utilization

根据式(3)计算可得信号交叉口大型车(主要指公交车)的车道利用率如表3和表4所示。

fLHisep=vLHi/∑ivLi×100%(3)

式中: fLHisep为大型车对分离式双左转车道的利用率; vLHi为第i条左转车道1个周期内释放的大型车车辆数。

由表3和表4可见, 不管是分离式左转还是并列式左转, 外侧左转车道大型车利用率明显高于内侧左转车道大型车利用率, 表明大型车辆主要通过外侧左转车道进入交叉口, 外侧左转车道释放存在大小车混行情况。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 类型1左转大型车各车道利用率 Table 3 Type one lane group large vehicles lane utilization 大型车车道利用情况 外侧 内侧 平均值/% 4.30 0.67

表3 类型1左转大型车各车道利用率 Table 3 Type one lane group large vehicles lane utilization

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 类型2左转大型车各车道利用率 Table 4 Type two lane group large vehicles lane utilization 大型车车道利用情况 外侧 内侧 平均值/% 4.40 1.80

表4 类型2左转大型车各车道利用率 Table 4 Type two lane group large vehicles lane utilization

本文采用视频摄像和人工观测相结合的办法来获取相关数据。通过采集左转车辆在交叉口内部运行过程中3点(即入口点a、中间点b、出口点c)的车头时距数据, 来描述左转车辆在通过整个交叉口的运行情况, 具体采集数据位置见图1。

图1

Fig.1

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	图1 车头时距采集点Fig.1 Headway collection location

数据选取遵循以下原则:①双左转车道必需是分离式的, 且间隔2条或以上直行车道; ②两条左转车道宽度一致; ③出口车道数至少要有2条或以上; ④释放的左转车辆不受行人及非机动车过街的影响; ⑤释放车辆不受上一相位对向滞留直行车的影响; ⑥剔除由于车辆在交叉口内变道超车造成的较小甚至负值的车头时距数据。以此保证饱和车头时距具有较高的合理性、可靠性。

车头时距是饱和流率的表征变量。根据左转车辆在交叉口内3点车头时距数据, 建立车头时距与车辆顺序的统计关系, 通过剔除不合理数据以及各周期队尾非饱和数据, 绘制3点位置车头时距变化趋势, 如图2所示。由图可见, 内、外侧左转车道出口位置车头时距在周期饱和释放末期出现明显上升趋势, 相比中间位置车头时距, 其增长幅度分别为0.54 s和0.6 s, 且在剔除饱和释放初期的启动车辆(本文剔除车队前3辆车)情况下, 内、外侧左转车道车辆的出口平均车头时距均高于入口车头时距, 因此左转车辆在出口位置受到了一定干扰。

图2

Fig.2

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	图2 各采集点平均车头时距变化趋势图Fig.2 Average headway trends of each collection location

通过对分离式左转车道车辆在交叉口内3个位置车头时距进行采集, 针对分离式的车道利用特性和饱和流率特性进行分析得出:左转车道组的利用率为80%, 内侧左转车道的利用率明显高于外侧; 内、外侧出口位置的车头时距在周期饱和释放末期较中点位置出现明显上升趋势。利用视频图像处理技术对分离式车辆在交叉口内的空间及时空运行特性进行分析发现:内、外侧左转车道的车辆在进入和离开交叉口时明显向内侧偏移。内、外侧左转车道的车辆的最后位移时空变化曲线, 出现了近似于磁力效应的吸引、排斥关系。综合分析分离式空间和时空特性得出:分离式左转车道两股车流在运行过程中存在一定程度的相互干扰。若通过定量分析干扰关系, 建立干扰模型可为优化信号配时提供参考。