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【摘 要】 本文通过对不同等级的降雪条件下，乌鲁木齐市南昌东路及西北路交汇处交叉口的车行情况数据进行搜集，分析了流量、饱和流率、车头时距，延误等基本交通流特性参数，为南昌东路及西北北路交通流特性分析及交通流建模提供数据支持。通过对降雪天气下城市平面交叉口交通流特征参数时变特性及特征参数之间的关系模分析型，知道了这些参数和不同等级的降雪天气的关系，希望后人以此为基点，进行后继研究以缓解我市冬季降雪带来的交通拥堵问题。
【关键词】 冰雪条件;交叉口;交通流特征参数
我国对城市交通流特征的研究起步较晚，特别是对冰雪条件下的交通流特征的研究基本处于萌芽状态，虽然有一些专家学者对冰雪条件下城市交通事故的成因、通行能力的变化有了研究，但是这些研究并不够深入具体本文将选取乌鲁木齐市典型交叉口为例，对冰雪条件下乌鲁木齐市交叉口交通流特征参数进行分析，从而达到找出不同冰雪条件下，交叉路口交通流特征，从实践上推动乌鲁木齐市叉路口交通改革，从理论上推动我国冰雪条件下城市叉路口交通流研究的目的。
1 交叉口的选择
目前，初步统计乌鲁木齐市共有车辆67万，在长达6个月的积雪期中，城市交通通行能力大大下降，特别是一些交通流通较大的叉路口，行车通行更是严重拥堵。考虑交叉口调查方案的可实施性，选取南昌东路及西北路交汇处交叉口为主要研究的调查对象。其中包括基本路段，进出口道的分合流区，交织区等路段数据采集。
2 数据采集的方法
本文调查主要采用组合观测的方法进行交通流数据采集，应用了包括视频检测技术;多功能调查仪，雷达测速仪、激光测距仪等主要调查工具以及皮尺、全站仪、塔尺等传统辅助工具，对不同降雪天气，即小雪，中雪，大雪，暴风雪时，早高峰和晚高峰（早高峰小时为8：00～10：00，平峰为14：00～16：00，晚高峰为18：00～20：00）期间，自然积雪路面，融冻积雪路面，压实积雪路面，融化冰雪路面交通流的特征数据，如：排队长度、停车次数、车头时距、进口速度、重型车百分比等数据进行了采集。
3 乌鲁木齐市交叉口交通流特性分析
按照目前我国对降雪分级标准统计每天降水量，根据降水量标准对小雪、中雪、大雪、暴雪四个等级进行判断。由于日降水量是一天24小时的降水总量，因此可以忽略短时间降水的影响。降雪在城市交通上可以产生持续性和积累性的影响，因此为了验证降水对乌鲁木齐市交叉口交通流参数影响的持续时间，本研究选取2013年12月22日降雪条件下南昌东路和西北路信号交叉口车辆饱和时距随着降雪量的积累产生的变化情况，如表1所示。
表1 交叉路口2013年12月22日降水量与饱和车头时距关系表
数据采集时间（h） 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
实际降水量（mm） 0 0.1 0.8 0.3 0.7 0.9 0.5 0.2 1.1 0.2
累计降水量（mm） 0 0.1 0.9 1.2 1.9 2.8 3.5 3.7 4.8 5
饱和时车头时距（s） 2.26 2.29 2.34 2.38 2.52 2.66 2.75 2.73 2.78 2.73
2.43 2.03 2.1 2.32 2.45 2.66 2.82 3.29 2.21 3.07
2.18 1.79 2.07 2.27 2.43 3.18 2.1 2.51 3.54 3.21
2.47 2.47 2.15 2.52 2.31 3.20 2.54 3.42 3.05 2.88
2.21 2.18 2.15 3.01 3.13 3.27 2.23 2.46 2.98 3.70
车头时距
样本 2.19 2.76 1.96 2.14 2.37 2.77 2.78 2.64 2.15 1.83
1.86 2.29 2.03 2.55 2.61 2.55 2.14 3.45 2.35 1.89
2.06 2.03 2.45 2.08 3.34 2.64 3.37 2.26 2.22 3.20
2.16 2.34 2.35 2.30 2.37 2.46 2.15 3.26 3.31 2.54
2.38 2.10 2.9 2.19 2.62 3.11 2.90 2.34 2.54 3.10
通过表中数据的分析得出图1，从图中可知，当每小时降雪量相对均匀的时候，此交叉口排队车辆平均饱和车头时距和累积降水量成正比例增長，但是饱和车头时距增长率随时间持续而逐渐降低，当到达某一点，会持续一段时间不再改变。在此次调查中2013年12月22日8时开始降雪，前4个小时的车辆饱和车头时距增长较快，从第5小时后增长开始平缓，因此本研究以降雪前5个小时作为研究时长上限。
图1 饱和车距与降雪时间关系
3.1饱和车头时距分析
通过对南昌东路-西北路交叉口进行监测，等到了小雪、中雪、大雪、暴雪不同降雪量的不同时段的视频数据，如表2：
表2 2013-2014年降雪量日汇表
日期 24小时累积降水量（mm） 降水量区间（mm） 气象学天气状况
2013.1.10 1.8 0.0-2.5 小雪
2013.1.25 17.3 〉10.0 暴雪
2013.2.3 0.6 0.0-2.5 小雪
2013.11.28 9.9 5.1-10.0 大雪
2013.12.16 16.5 〉10 暴雪
2013.12.22 5.0 2.6-5.0 中雪
通过对视频监测处理，用5%结尾法提出异常值，获取了不同累计降雪条件下的样本量值，如表3. 表3 不同累计降水量条件饱和车头时距样本量
累计降水量（mm） 正常天气 0.1 0.7 0.7 1 1.2 1.9 1.9 2.4 3 3.8 5
样本量 554 72 74 89 75 156 150 49 145 300 107 136
对不同累计降水量条件下饱和车头时距数据特征参数进行分析，可以知道，降雪量和平均车头饱和时距成正比例增长。交叉口饱和车头和降水量成正比例增长，以0.2为降水水量间隔分析，对平均饱和车头时距和累计降水量作回归分析并且对已获取的数据进行直线，二次、三次曲线、指数曲线、幂指数曲线拟合，如表4和图2：
表4 回归曲线参数评价表
从表5和图6可以看出，三次曲线回归方程的因变量与变量之间相关度最高，r2=0.991，其回归方程为。其中x为5小时内降水量（mm），y为交叉口平均饱和车头时距（s）.
3.2饱和流率分析
因为饱和流率=3600/平均饱和车头时距，因此同样可用上述的4种曲线对饱和流率-累计降水量作回归分析，结果如表5、表6，图3所示：
图2 饱和车头时距-累积降水量回归曲线图
表5 饱和流率、平均饱和车头时距、降水量数据表
饱和流率（辆/小时） 平均饱和车头时距（s0 累计降水量（mm）
1598 2.24 0
1578 2.28 0.1
1549 2.33 0.6
1537 2.34 0.8
1517 3.37 1
1506 3.39 1.2
1473 2.45 1.8
1449 2.49 2
1430 2.52 2.4
1354 2.67 3
1310 2.76 3.8
1273 2.83 5
表6 饱和流-累积降水量回归曲线模型评价表
根据表7得到，回归方程为。x为5小时以下的累计降水量（mm），y为交叉口饱和流率（辆/小时）正常天气下，即x=0时，，说明正常天气下，直行车道饱和车流率约为1580辆/小时，当降雪持续时，会使交叉口车头时距降低，从而使得饱和流率受到影响。
图3 饱和流率-累计降水量回归曲线图
3.3启动损失时间分析
根据前人研究和本文的研究数据分析，将首车正常启动周期和非正常启动周期异常值提出，得到不同降雪条件下的排队车辆车头时距，并根据前5辆车的数据计算平均车头时距，得到表7：
表7 前5辆排队车辆启动损失时间分析表
从此表可以看出，车辆启动损失时间与累计降雪量增加成正比，但是累计降雪量增加到一定程度时，损失时间增加量就没有明显的趋势变化了。
4 基于降雪天气分级的交叉口交通流模型研究
從上述研究可见饱和车头时距与饱和流率为反比关系，由于饱和流率值域波动较明显，因此选择它作为分类变量，采用K均值聚类分析法，将降雪条件下饱和流率分为3类。根据前文对降雪条件下直行车道饱和车头时距的三次曲线拟合规律分析，结合车辆饱和流聚类结果分析可以得到降雪条件下参数变化的区间。
综上所述，本文通过对不同等级的降雪条件下，乌鲁木齐市南昌东路及西北路交汇处交叉口的车行情况数据进行搜集，分析了流量、饱和流率、车头时距，延误等基本交通流特性参数，为南昌东路及西北北路交通流特性分析及交通流建模提供数据支持。通过对降雪天气下城市平面交叉口交通流特征参数时变特性及特征参数之间的关系模分析型，知道了这些参数和不同等级的降雪天气的关系，希望后人以此为基点，进行后继研究以缓解我市冬季降雪带来的交通拥堵问题。
参考文献：
[1]刘力力，翁剑成，荣建.降雪条件下城市快速路交通流特性研究[J].交通信息与安全，2012，1（30）：10-14.
[2]任圆圆.冰雪条件下城市道路交通流特性及管理对策研究[D].吉林大学硕士学位论文，2008.
[3]朱兴琳，艾力·斯木吐拉，李鑫.冰雪条件下乌鲁木齐市交叉口交通流特性分析[J].交通运输工程与信息，2012，10（4）：61-67.
[4]张坤，朱兴琳.冰雪条件下乌鲁木齐平面信控交叉口交通流特性研究[J].公路与汽运，2013：48-51.
[5]巴兴强，王梅，陈长茂.冰雪条件下城市道路交叉口交通流特性研究[J].森林工程，2012，28（6）：83-87.
[6]张奇，城市交通仿真中的路网自动化生成技术研究[D].武汉：武汉理工大学，2011
[7]盖春英。VISSIM微观仿真系统及在道路交通中的应用[J].公路，2005（8）：118-121.
[8]郭敏，杜怡曼，吴建平.微观交通仿真基础理论及应用实例[M].北京：人民交通出版社，2012.
【关键词】 冰雪条件;交叉口;交通流特征参数
我国对城市交通流特征的研究起步较晚，特别是对冰雪条件下的交通流特征的研究基本处于萌芽状态，虽然有一些专家学者对冰雪条件下城市交通事故的成因、通行能力的变化有了研究，但是这些研究并不够深入具体本文将选取乌鲁木齐市典型交叉口为例，对冰雪条件下乌鲁木齐市交叉口交通流特征参数进行分析，从而达到找出不同冰雪条件下，交叉路口交通流特征，从实践上推动乌鲁木齐市叉路口交通改革，从理论上推动我国冰雪条件下城市叉路口交通流研究的目的。
1 交叉口的选择
目前，初步统计乌鲁木齐市共有车辆67万，在长达6个月的积雪期中，城市交通通行能力大大下降，特别是一些交通流通较大的叉路口，行车通行更是严重拥堵。考虑交叉口调查方案的可实施性，选取南昌东路及西北路交汇处交叉口为主要研究的调查对象。其中包括基本路段，进出口道的分合流区，交织区等路段数据采集。
2 数据采集的方法
本文调查主要采用组合观测的方法进行交通流数据采集，应用了包括视频检测技术;多功能调查仪，雷达测速仪、激光测距仪等主要调查工具以及皮尺、全站仪、塔尺等传统辅助工具，对不同降雪天气，即小雪，中雪，大雪，暴风雪时，早高峰和晚高峰（早高峰小时为8：00～10：00，平峰为14：00～16：00，晚高峰为18：00～20：00）期间，自然积雪路面，融冻积雪路面，压实积雪路面，融化冰雪路面交通流的特征数据，如：排队长度、停车次数、车头时距、进口速度、重型车百分比等数据进行了采集。
3 乌鲁木齐市交叉口交通流特性分析
按照目前我国对降雪分级标准统计每天降水量，根据降水量标准对小雪、中雪、大雪、暴雪四个等级进行判断。由于日降水量是一天24小时的降水总量，因此可以忽略短时间降水的影响。降雪在城市交通上可以产生持续性和积累性的影响，因此为了验证降水对乌鲁木齐市交叉口交通流参数影响的持续时间，本研究选取2013年12月22日降雪条件下南昌东路和西北路信号交叉口车辆饱和时距随着降雪量的积累产生的变化情况，如表1所示。
表1 交叉路口2013年12月22日降水量与饱和车头时距关系表
数据采集时间（h） 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
实际降水量（mm） 0 0.1 0.8 0.3 0.7 0.9 0.5 0.2 1.1 0.2
累计降水量（mm） 0 0.1 0.9 1.2 1.9 2.8 3.5 3.7 4.8 5
饱和时车头时距（s） 2.26 2.29 2.34 2.38 2.52 2.66 2.75 2.73 2.78 2.73
2.43 2.03 2.1 2.32 2.45 2.66 2.82 3.29 2.21 3.07
2.18 1.79 2.07 2.27 2.43 3.18 2.1 2.51 3.54 3.21
2.47 2.47 2.15 2.52 2.31 3.20 2.54 3.42 3.05 2.88
2.21 2.18 2.15 3.01 3.13 3.27 2.23 2.46 2.98 3.70
车头时距
样本 2.19 2.76 1.96 2.14 2.37 2.77 2.78 2.64 2.15 1.83
1.86 2.29 2.03 2.55 2.61 2.55 2.14 3.45 2.35 1.89
2.06 2.03 2.45 2.08 3.34 2.64 3.37 2.26 2.22 3.20
2.16 2.34 2.35 2.30 2.37 2.46 2.15 3.26 3.31 2.54
2.38 2.10 2.9 2.19 2.62 3.11 2.90 2.34 2.54 3.10
通过表中数据的分析得出图1，从图中可知，当每小时降雪量相对均匀的时候，此交叉口排队车辆平均饱和车头时距和累积降水量成正比例增長，但是饱和车头时距增长率随时间持续而逐渐降低，当到达某一点，会持续一段时间不再改变。在此次调查中2013年12月22日8时开始降雪，前4个小时的车辆饱和车头时距增长较快，从第5小时后增长开始平缓，因此本研究以降雪前5个小时作为研究时长上限。
图1 饱和车距与降雪时间关系
3.1饱和车头时距分析
通过对南昌东路-西北路交叉口进行监测，等到了小雪、中雪、大雪、暴雪不同降雪量的不同时段的视频数据，如表2：
表2 2013-2014年降雪量日汇表
日期 24小时累积降水量（mm） 降水量区间（mm） 气象学天气状况
2013.1.10 1.8 0.0-2.5 小雪
2013.1.25 17.3 〉10.0 暴雪
2013.2.3 0.6 0.0-2.5 小雪
2013.11.28 9.9 5.1-10.0 大雪
2013.12.16 16.5 〉10 暴雪
2013.12.22 5.0 2.6-5.0 中雪
通过对视频监测处理，用5%结尾法提出异常值，获取了不同累计降雪条件下的样本量值，如表3. 表3 不同累计降水量条件饱和车头时距样本量
累计降水量（mm） 正常天气 0.1 0.7 0.7 1 1.2 1.9 1.9 2.4 3 3.8 5
样本量 554 72 74 89 75 156 150 49 145 300 107 136
对不同累计降水量条件下饱和车头时距数据特征参数进行分析，可以知道，降雪量和平均车头饱和时距成正比例增长。交叉口饱和车头和降水量成正比例增长，以0.2为降水水量间隔分析，对平均饱和车头时距和累计降水量作回归分析并且对已获取的数据进行直线，二次、三次曲线、指数曲线、幂指数曲线拟合，如表4和图2：
表4 回归曲线参数评价表
从表5和图6可以看出，三次曲线回归方程的因变量与变量之间相关度最高，r2=0.991，其回归方程为。其中x为5小时内降水量（mm），y为交叉口平均饱和车头时距（s）.
3.2饱和流率分析
因为饱和流率=3600/平均饱和车头时距，因此同样可用上述的4种曲线对饱和流率-累计降水量作回归分析，结果如表5、表6，图3所示：
图2 饱和车头时距-累积降水量回归曲线图
表5 饱和流率、平均饱和车头时距、降水量数据表
饱和流率（辆/小时） 平均饱和车头时距（s0 累计降水量（mm）
1598 2.24 0
1578 2.28 0.1
1549 2.33 0.6
1537 2.34 0.8
1517 3.37 1
1506 3.39 1.2
1473 2.45 1.8
1449 2.49 2
1430 2.52 2.4
1354 2.67 3
1310 2.76 3.8
1273 2.83 5
表6 饱和流-累积降水量回归曲线模型评价表
根据表7得到，回归方程为。x为5小时以下的累计降水量（mm），y为交叉口饱和流率（辆/小时）正常天气下，即x=0时，，说明正常天气下，直行车道饱和车流率约为1580辆/小时，当降雪持续时，会使交叉口车头时距降低，从而使得饱和流率受到影响。
图3 饱和流率-累计降水量回归曲线图
3.3启动损失时间分析
根据前人研究和本文的研究数据分析，将首车正常启动周期和非正常启动周期异常值提出，得到不同降雪条件下的排队车辆车头时距，并根据前5辆车的数据计算平均车头时距，得到表7：
表7 前5辆排队车辆启动损失时间分析表
从此表可以看出，车辆启动损失时间与累计降雪量增加成正比，但是累计降雪量增加到一定程度时，损失时间增加量就没有明显的趋势变化了。
4 基于降雪天气分级的交叉口交通流模型研究
從上述研究可见饱和车头时距与饱和流率为反比关系，由于饱和流率值域波动较明显，因此选择它作为分类变量，采用K均值聚类分析法，将降雪条件下饱和流率分为3类。根据前文对降雪条件下直行车道饱和车头时距的三次曲线拟合规律分析，结合车辆饱和流聚类结果分析可以得到降雪条件下参数变化的区间。
综上所述，本文通过对不同等级的降雪条件下，乌鲁木齐市南昌东路及西北路交汇处交叉口的车行情况数据进行搜集，分析了流量、饱和流率、车头时距，延误等基本交通流特性参数，为南昌东路及西北北路交通流特性分析及交通流建模提供数据支持。通过对降雪天气下城市平面交叉口交通流特征参数时变特性及特征参数之间的关系模分析型，知道了这些参数和不同等级的降雪天气的关系，希望后人以此为基点，进行后继研究以缓解我市冬季降雪带来的交通拥堵问题。
参考文献：
[1]刘力力，翁剑成，荣建.降雪条件下城市快速路交通流特性研究[J].交通信息与安全，2012，1（30）：10-14.
[2]任圆圆.冰雪条件下城市道路交通流特性及管理对策研究[D].吉林大学硕士学位论文，2008.
[3]朱兴琳，艾力·斯木吐拉，李鑫.冰雪条件下乌鲁木齐市交叉口交通流特性分析[J].交通运输工程与信息，2012，10（4）：61-67.
[4]张坤，朱兴琳.冰雪条件下乌鲁木齐平面信控交叉口交通流特性研究[J].公路与汽运，2013：48-51.
[5]巴兴强，王梅，陈长茂.冰雪条件下城市道路交叉口交通流特性研究[J].森林工程，2012，28（6）：83-87.
[6]张奇，城市交通仿真中的路网自动化生成技术研究[D].武汉：武汉理工大学，2011
[7]盖春英。VISSIM微观仿真系统及在道路交通中的应用[J].公路，2005（8）：118-121.
[8]郭敏，杜怡曼，吴建平.微观交通仿真基础理论及应用实例[M].北京：人民交通出版社，2012.