Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Engineering
Click here for the English version

Engineering

הערכת ההשפעה של חניה בצד הדרך ברחוב עירוני דו-כיווני

Published: January 20, 2023 doi: 10.3791/63384
Automatic Translation
1, 1, 1, 2, 1, 1
1Highway Academy, Chang’an University, 2School of Modern Posts (Logistics School) & Institute of Posts, Xi’an University of Posts and Telecommunications

Summary

במחקר זה מנותחת השפעת החניה בצד הדרך על רחוב עירוני. התהליך כולו מורכב מאיסוף נתוני תנועה, עיבוד נתונים, סימולציית פעולה, כיול סימולציה וניתוח רגישות.

Abstract

חניה בצד הדרך היא תופעת תנועה נפוצה בסין. רחובות עירוניים צרים, דרישות חניה גבוהות ומחסור בחניונים מאלצים את הציבור לעסוק בחניה אקראית בצד הדרך. מוצע פרוטוקול לקביעת ההשפעה של רכב חונה בצד הדרך על כלי רכב חולפים. בחקירה זו, נבחר רחוב עירוני דו-כיווני ודו-מסלולי שבו רכב אחד חונה בצד הדרך לאיסוף נתוני תנועה. על בסיס נתונים אלה נקבעת השפעתם של כלי הרכב החונים בצד הדרך על מסלולם ומהירותם של כלי רכב חולפים. בנוסף, מודל מיקרוסימולציה מיושם כדי לקבוע את ההשפעה של חניה בצד הדרך על אורך התור המרבי, עיכוב, פליטות, ואינדיקטורים אחרים תחת נפחי תנועה שונים על פי ניתוח הרגישות. התוצאות מראות כי כלי רכב החונים בצד הדרך משפיעים על מסלולם של כלי רכב חולפים לאורך כ-80 מ' ויש להם השפעה שלילית על המהירות, כאשר המהירות הנמוכה ביותר נצפית במיקום הרכב החונה בצד הדרך. תוצאות ניתוח הרגישות מצביעות על כך שנפח התעבורה עולה באופן סינכרוני עם ערכי המחוון. הפרוטוקול מספק שיטה לקביעת ההשפעה של חניה בצד הדרך על מסלול הנסיעה והמהירות. המחקר תורם לניהול מעודן של חניה עתידית בצד הדרך.

Introduction

האצת העיור מלווה בעלייה ברורה בבעלות על כלי רכב מנועיים ובזרימת התנועה העירונית. בשנת 2021, הבעלות על רכב בסין הגיעה ל -378 מיליון, המייצגים גידול של 25.1 מיליון לעומת זה בשנת 20201. עם זאת, המצב הנוכחי עם קיבולת כבישים לא מספקת וטכנולוגיית ניהול תנועה מוגבלת הוביל לפער ברור יותר ויותר בין היצע וביקוש לתנועה עירונית. לכן, עומסי התנועה בכבישים התגברו בהדרגה. כבעיה הנפוצה ביותר בתחבורה עירונית, עומסי תנועה גורמים לסכנות רבות ומושכים תשומת לב רבה מחוקרים 2,3,4. בנוסף להארכת זמן הנסיעה, עומסי התנועה גם מחמירים את הזיהום הסביבתי, מגבירים את צריכת האנרגיה ומגבירים את פליטת המזהמים ב-5,6,7,8. יש מתאם חיובי בין גודש התנועה לשיעורי התאונות 9,10. מלבד ההשפעות שהוזכרו לעיל, גודש התנועה הגובר פוגע בהכנסה ובתעסוקה11, והשפעה זו קשורה קשר הדוק לחיי היומיום של אנשים ובכך הופכת את זה לאחת הבעיות המרכזיות בערים. עם התפתחות הערים, ההשפעה השלילית של הגודש בכבישים על החברה תמשיך לגדול.

עומסי התנועה משקפים באופן מקיף בעיות תנועה עירוניות רבות, ביניהן החניה היא העיקרית. התרחבות האוכלוסייה העירונית והגידול במספר כלי הרכב משפיעים לרעה על היצע החניה ועל הביקוש לחניה. במערכת החניה, חניה בצד הדרך נפוצה בתנועה עירונית ומהווה אמצעי חשוב לטיפול בחוסר האיזון בין היצע החניה לביקוש. חניה בצד הדרך משתמשת במשאבים משני צידי הכביש כדי לספק מקומות חניה. חניה בצד הדרך נוחה, מהירה, גמישה וחסכונית במקום בהשוואה למתקני חניה אחרים. עם זאת, חניה בצד הדרך תופסת משאבי כביש, ולא ניתן להתעלם מהשפעותיה השליליות. בערים העוברות פיתוח מהיר במדינות מתפתחות, דרישות החניה הגוברות הופכות את החניה בצד הדרך לעמוסה יתר על המידה, ובכך מפחיתות את בטיחות התנועה, איכות האוויר והמרחב הציבורי12. לכן, יש לטפל בבעיית החניה בצד הדרך.

מקום חניה בצד הדרך יכול להיות ממוקם בשני תרחישים: (1) הנתיב הלא ממונע (כלומר, בכבישים רחבים עם נתיבים ממונעים ולא ממונעים נפרדים, חניה בצד הדרך תופסת מקום בנתיב הימני הלא ממונע ביותר); ו-(2) הנתיב המעורב של כלי רכב מנועיים ולא מנועיים, שהוא לעתים קרובות כביש צר עם נפח תנועה נמוך. מכיוון שכלי רכב מנועיים ולא מנועיים חולקים משאבי כביש, חניה בצד הדרך מובילה לעתים קרובות לכאוס בפעולות התנועה בתרחיש השני. עם זאת, רוב המחקרים הקיימים התמקדו בתרחיש הראשון 13,14,15,16,17,18.

כאשר מקום חניה בצד הדרך קיים בנתיב הלא ממונע, ואם אין בידוד חובה של הנתיבים הממונעים והלא ממונעים, החניה בצד הדרך מובילה בעקיפין לתנועה מעורבת. מקום חניה בצד הדרך מקטין באופן משמעותי את הרוחב האפקטיבי של הנתיב הלא ממונע, ובכך מגדיל את ההסתברות שכלי רכב לא מנועיים יעברו בנתיב הלא ממונע ויתפסו את הנתיב הממונע הסמוך. ההתנהגות נקראת חציית נתיב16. מחקרים רבים בחנו את ההשפעה של חניה בצד הדרך בנתיב הלא ממונע על זרימת תנועה מעורבת. בהתבסס על מודל האוטומטים התאיים, Chen et al.13 העריכו את ההשפעה של חניה בצד הדרך על פעולות תנועה הטרוגניות ברחובות עירוניים באמצעות חקר קונפליקטים של חיכוך וגודש בין כלי רכב מנועיים ולא מנועיים 13. חן ואחרים הציעו מודל התנגדות כביש של זרימת תנועה מעורבת על ידי התחשבות בהשפעת חניה בצד הדרך17. בנוסף, כמה מחקרים בחנו את ההשפעה של חניה בצד הדרך רק על כלי רכב מנועיים. Guo et al. הציעו שיטה המבוססת על משך הסיכון, אשר שימשה לניתוח כמותי של זמן הנסיעה של כלי רכב מנועיים בקטעי חניה בצד הדרך19, והתוצאות הראו כי חניה בצד הדרך השפיעה באופן משמעותי על זמן הנסיעה.

סימולציית תנועה היא כלי נפוץ לחקר ההשפעה של חניה בצד הדרך. Yang et al. השתמשו בתוכנת VISSIM כדי לחקור את ההשפעה של חניה בצד הדרך על תנועה דינמית (במיוחד על הקיבולת), פיתחו מודל תנועה ממוצע של כלי רכב, ואימתו את אמינות המודל באמצעות סימולציה20. Gao et al. ניתחו את ההשפעה של חניה בצד הדרך על תנועה מעורבת תחת ארבעה סוגים של הפרעות תנועה באמצעות אותה תוכנה18. Guo et al. השתמשו במודל אוטומטים סלולריים כדי לנתח את ההשפעה של חניה בצד הדרך על מאפייני התנועה של כלי רכב (קיבולת נתיב ומהירות הרכב) באמצעות סימולציית מונטה קרלו תחת תרחישים שונים21. במסגרת תאוריית התנועה התלת-פאזית של קרנר, הו ואחרים ניתחו את ההשפעה של התנהגות חניה זמנית בצד הדרך על זרימת התנועה בהתבסס על מודל האוטומטים הסלולריים22. מחקרים אלה מראים כי לחניה בצד הדרך יש השפעה שלילית גדולה על יעילות התנועה.

מחלקת ניהול התנועה מעוניינת להבין את ההשפעה של כלי רכב חונים בצד הדרך על זרימת התנועה. האורך ומידת ההשפעה הספציפיים חשובים לניהול בעיות בחניה בצד הדרך, למשל, על ידי מתן מידע כיצד לתחום חניונים, לקבוע אזורים שאינם חניה ולהסדיר את משכי החניה. במחקר זה, פרוטוקול תוכנן לבחון את ההשפעה של רכב אחד החונה בצד הדרך על פעולת התנועה. ניתן לסכם את ההליך בשלבים הבאים: 1) הכנת הציוד, 2) בחירת מיקום איסוף הנתונים, 3) בחירת זמן החקירה, 4) איסוף הנתונים, 5) ביצוע ניתוח הנתונים, 6) בניית מודל הסימולציה, 7) כיול מודל הסימולציה, ו-8) ביצוע ניתוח הרגישות. אם דרישה כלשהי בשמונת השלבים הללו אינה מסופקת, התהליך אינו שלם ואינו מספיק כדי להוכיח יעילות.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. הכנת הציוד

  1. ודא שכל הציוד הנדרש זמין: מכ"מים, מכשיר לייזר בצד הדרך, מחשבים ניידים, סוללות, מצלמה, רחפן, חצובה רפלקטיבית, הכבלים המתאימים וחצובות התקנים.

2. בחירת מיקום איסוף הנתונים (איור 1)

  1. בחר את מיקום איסוף הנתונים. ודא שהמיקום שנבחר הוא בכביש דו-כיווני ודו-מסלולי.
    הערה: בחירת המיקום היא המפתח במחקר זה. קל לצפות ברוחב שני הנתיבים.
  2. ודא שבמיקום אין צמתים.
    הערה: כלי רכב המגיעים מכיוון שלישי עלולים לגרום לכאוס בתצפית.
  3. ודא שאין מחסומים על הכביש למעט רכב חונה אחד שהוצב על ידי החוקרים.
    הערה: מחסומים עלולים להפריע להתנהגות הרכב ולחסום את זיהוי המכ"ם.
  4. ודא שיש לפחות מרחק ראייה ומרווח של 300 מ '. זה נדרש לחקירת המכ"ם ולבטיחות החוקרים.
    הערה: מכ"ם אחד יכול לזהות 200 מטר לכל היותר. המכ"מים ממוקמים 100 מ' במעלה הזרם ובמורד הזרם מהרכב החונה בחקירה.
  5. ודא שהמיקום הוא קטע בקו ישר.
    הערה: אם הקטע אינו ישר, לא ניתן לקבוע אם קיזוז הרכב נגרם כתוצאה מהחניה בצד הדרך.

3. בחירת זמן החקירה

  1. בחר את זמן החקירה. דרושה לפחות 3 שעות בסך הכל, עם שעה אחת בשעות השיא של הבוקר, שעה אחת בצהריים ושעה אחת במהלך שיא הערב23,24,25.
  2. קבל את הזמן של שעת שיא נפח התנועה מדוחות מחקר תנועה, מחלקות משטרת תנועה או חברות עסקיות תנועה26 (איור 2).
  3. בהיעדר דוחות תנועה או ניתוחים כהפניה, אסוף מספר שעות של נתונים במהלך שלוש התקופות לעיל, ולאחר מכן בחר את הנתונים עם נפח התנועה הגבוה ביותר27,28.
  4. השתמש בנתוני השעות עם נפח התנועה הגבוה ביותר כדי לבצע ניתוח נתונים וכקלט למודל הסימולציה. השתמש בכל 3 שעות הנתונים לאימות המודל.
    הערה: הכביש שנבחר היה מוקף במסעדות, ושעת השיא לקייטרינג היא שעת השיא לביקוש לחניה בצד הדרך. שעת השיא של נפח התנועה היא הפגרה, ושעת ההפסקה היא גם שעת השיא של הקייטרינג. לכן, שעת השיא לנפח התנועה ושעת השיא לביקוש לחניה הן כמעט סינכרוניות.

4. איסוף נתונים (איור 3)

  1. החנו את הרכב במרחק של כ-20 ס"מ מהמדרכה במקום המיועד כך שניתן יהיה למקם את מכשיר הלייזר בצד הדרך.
  2. הנח את החצובה הרפלקטיבית בחלק האחורי של הרכב. אל תניחו אותו רחוק מדי כדי להבטיח שהוא לא ישפיע על התנהגות כלי הרכב.
    הערה: חצובה רפלקטיבית נחוצה כדי להתריע ו/או למנוע התנגשות בהתבסס על ההוראות הרלוונטיות של חוק הבטיחות בדרכים הסיני. החצובה ממוקמת במרחק מסוים מאחורי הרכב החונה כדי להתריע בפני כלי הרכב שמאחוריה שרכב חונה מלפנים, ובכך כדי למנוע התנגשות. המרחק בין החצובה הרפלקטיבית לרכב החונה נשמר נמוך על מנת למזער את השפעת החצובה הרפלקטיבית על התנהגות כלי הרכב החולפים, כך שהשפעתה על תוצאות המחקר זניחה.
  3. הגדר את חצובת המכ"ם. הגדר את החצובה בגובה של לא פחות מ -2 מ 'כדי למנוע חסימת אות. נעל את המכ"ם עם החצובה. כוונן את המכ"ם אנכית, וסובב אותו לכיוון הרכב החונה. חבר את כבל נתוני המכ"ם ליציאת ה- USB של המחשב הנייד.
    הערה: מכ"ם אחד נמצא 100 מ' במעלה הזרם ואחד 100 מ' במורד הזרם של הרכב החונה. שני המכ"מים ממוקמים באותו צד של הרכב החונה כדי לתפוס את נתוני התנועה.
  4. פתח את תוכנת המכ"ם ובצע את השלבים הבאים.
    1. לחץ על בדיקת תקשורת. בחר את היציאה הטורית ולחץ על התחבר. לחץ על אשר לאחר שהתוכנה מציגה מכ"ם מזוהה.
    2. לחץ על הגדרת חקירה. לחץ על קרא זמן RLU והגדר זמן RLU. לחץ על מחק רשומת נתונים, ואשר אותה כדי לנקות את הזיכרון הפנימי של המכ"ם. לחץ על התחל חקירה וסגור את תיבת הדו-שיח.
    3. לחץ על תצוגה בזמן אמת כדי לבדוק את מצב המכ"ם, ונתוני התנועה אמורים להיאסף כאשר כלי רכב חולפים.
  5. הכן את מכשיר הלייזר בצד הדרך ואת הכבל. חבר את כבל הנתונים של התקן הלייזר בצד הדרך ליציאה. חבר את כבל הנתונים של התקן הלייזר בצד הדרך ליציאת ה- USB של המחשב הנייד.
  6. הנח את מכשיר הלייזר בצד הדרך באמצע הרכב החונה. סובב את ארבע עמודות ההתאמה במכשיר כדי ליישר אותו.
    הערה: התקן הלייזר בצד הדרך חייב לפעול תחת המיקום הסטנדרטי.
  7. פתח את תוכנת התקן הלייזר בצד הדרך ובצע את הפעולות הבאות.
    1. לחץ על בדיקת תקשורת. בחר את מספר היציאה הסידורית של RLU ולחץ על התחבר. לחץ על אשר לאחר שהתוכנה מציגה חיבור RLU חדש שזוהה.
    2. לחץ על הצג חקירה. כאשר כלי רכב חולפים, זרימת התנועה תוצג בזמן אמת.
    3. לחץ על הגדרת חקירה. לחץ על קרא זמן RLU והגדר זמן RLU, ברצף. הגדר את שעת ההתחלה ושעת הסיום ולחץ על הגדר משימה. לחץ על אשר לאחר שהתוכנה מציגה את הגדרת החקירה של RLU הצליחה.
    4. לחץ על סיום. לחץ על מצב התקן כדי להציג את מצב התקן הלייזר בצד הדרך.
  8. כוון את המצלמה כ-30 מ' במעלה הזרם של הרכב החונה.
    הערה: נתוני התנועה ניתנים לאיסוף באמצעות מכ"מים ומכשיר לייזר בצד הדרך. סרטוני הפעלה של תנועה מוכנים לאימות נתונים.
  9. הניחו את כל הציוד על הכביש הדו-מסלולי הדו-מסלולי (כאן, דרך דיאן זי יי). בדוק אם המכ"מים, מכשיר הלייזר בצד הדרך והמצלמה פועלים היטב כל 5 דקות.
    הערה: ודא שהזמן של המחשבים הניידים והמצלמה זהה לזמן אמת. הפעל שני מכ"מים, מכשיר הלייזר בצד הדרך והמצלמה בו-זמנית במועד המתוכנן. שני מכ"מים זה מול זה, בשילוב עם מכשיר לייזר ביניים בצד הדרך, מספקים מסלול רציף של התנועה המושפעת.
  10. סיים את איסוף הנתונים וסגור את חלון הבדיקה בזמן אמת בתוכנת המכ"ם.
    1. לחץ על הגדרת חקירה, בחר סיים חקירה ואשר אותה. סגור את תיבת הדו-שיח.
    2. בחר הורדת נתונים, עיין במחשב כדי לשמור את הנתונים והזן שם עבור הקובץ. לחץ על פתח ולאחר מכן לחץ על התחל הורדה. לחץ על אשר כדי לסיים את איסוף נתוני המכ"ם.
  11. לחץ על מצב התקן בתוכנת התקן הלייזר בצד הדרך ולאחר מכן לחץ על עצור משימה כדי לסיים את איסוף הנתונים. בחר הורדת נתונים, עיין והזן שם עבור הקובץ. לחץ על פתח ולחץ על התחל הורדה. לחץ על אשר כדי לסיים את איסוף הנתונים של מכשיר הלייזר בצד הדרך.

5. ניתוח נתונים

הערה: באמצעות איסוף נתונים, 3 שעות של נתונים נרכשים, כולל שיא הבוקר, שעת הצהריים האמצעית ושיא הערב. סרטוני תנועה להפעלה מסופקים על ידי המצלמה כדי לכייל את נפחי התנועה וסוגי הרכב באופן ידני. בחר את נתוני הקבוצה עם הנפח הגבוה ביותר (כלומר, נתוני שיא הבוקר במקרה זה) כשעה המייצגת לביצוע ניתוח הנתונים.

  1. השתמש בתוכנה כדי לאסוף את המסלולים והמהירות מהמכ"מים.
    הערה: המכ"ם ממוקם במרחק של 100 מ' מהרכב החונה, ורוחב הכביש הוא 10 מ'. לכן, כל נקודות הנתונים מעבר לטווח זה הן שגיאות מכ"ם ויש למחוק אותן.
  2. ודא שהתקן הלייזר בצד הדרך מספק את ערך הקיזוז, מהירות המעבר, מספר כלי הרכב וסוגי כלי הרכב בעמדת הרכב החונה.
  3. צייר את כל טווח המסלולים והמהירות שמספקים שני המכ"מים ומכשיר לייזר אחד בצד הדרך כנתונים המייצגים באמצעות תוכנת חישוב (איורים 4-6).

6. בניית מודל הסימולציה

הערה: מודל הסימולציה המיקרוסקופית הוקם על ידי תוכנת סימולציה להדמיית תנועה. תוצאות איסוף הנתונים, כולל נפח התנועה, מהירות הרכב והרכב סוג הרכב, הן פרמטרים חיוניים בסימולציית התנועה ומהוות את הבסיס לבניית המודל. רק קבוצת הנתונים המייצגת נדרשת בסימולציה.

  1. בניית כבישים
    1. פתח את תוכנת הסימולציה. ייבא את מפת הרקע של קטע הכביש הנחקר.
    2. לחץ על מכשולים בצד שמאל, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני ובחר הוסף מכשול חדש. הזן את אורך ורוחב המכשול ולאחר מכן לחץ על אישור. גרור את הסמן כדי להזיז את המכשול לכביש.
      הערה: המונח "מכשול" מתייחס לרכב החונה בצד הדרך. אורך ורוחב המכשול נקבעים בהתאם לגודלו האמיתי של הרכב החונה.
    3. לחץ על קישורים משמאל, הזז את הסמן לתחילת הקישור ולחץ באמצעות לחצן העכבר הימני. בחר הוסף קישור חדש, הזן את רוחב הנתיב ולחץ על אישור. גרור את הסמן כדי לצייר את הקישור על המפה.
    4. חזור על שלב 6.1.3 כדי לבנות ארבעה קטעי כביש.
    5. החזק את הלחצן הימני של העכבר ואת לחצן Ctrl בלוח המקשים כדי לגרור את נקודת הקצה של קישור אחד לקישור הסמוך כדי לחבר את שני הקישורים.
      הערה: חלק זה נקרא "מחבר", והוא הופך לחלק יותר כאשר מתווספות נקודות נוספות.
    6. חזור על שלב 6.1.5 כדי לחבר את כל הקישורים.
  2. מהירות רצויה
    1. בחר נתוני בסיס מהסרגל העליון ולאחר מכן בחר הפצות | המהירות הרצויה.
    2. לחץ על הצלב הירוק הוסף כפתור בתחתית כדי להוסיף התפלגות מהירות רצויה חדשה ולתת לה שם.
    3. הזן את המהירות הממוצעת ואת המהירות המרבית שנלקחה מהנתונים המייצגים כמהירויות המינימום והמקסימום הרצויות. מחק את נתוני ברירת המחדל.
    4. חזור על שלבים 6.2.2-6.2.3 כדי לקבוע את כל התפלגויות המהירות הרצויות (כיוון מזרח למערב, כיוון מערב למזרח ואזור המהירות המופחתת).
      הערה: בטקסט הבא, הכיוון ממזרח למערב מקוצר כ- E-W, והכיוון ממערב למזרח מקוצר כ- W-E.
  3. הרכבי רכב
    1. בחר רשימות מהסרגל העליון ולאחר מכן בחר תחבורה פרטית | הרכבי רכב.
    2. לחץ על כפתור הוספת הצלב הירוק כדי להוסיף הרכב רכב חדש.
    3. לחץ על כפתור ההוספה כדי להוסיף שני סוגי רכב: כלי רכב כבדים (HGVs) ואוטובוסים.
    4. בחר את חלוקת המהירות הרצויה בשלב 6.2 עבור מכוניות, רכבי שטח ואוטובוסים.
    5. חזור על שלבים 6.3.2-6.3.4 כדי ליצור שני הרכבי רכב (E-W ו- W-E). הזן את זרימת המכוניות, רכבי השטח והאוטובוסים מהנתונים המייצגים.
  4. מסלולי רכב
    1. בחר מסלולי רכב משורת התפריטים הימנית.
    2. הזז את הסמן לזרם של קישור אחד כלפי מעלה, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני ובחר הוסף החלטה חדשה על ניתוב רכב סטטי.
    3. גרור את הסמן הכחול כדי לצייר את מסלולי הרכב על המפה ממסלולים אמיתיים באיסוף הנתונים.
  5. אזורי מהירות מופחתים
    1. בחרו 'אזורי מהירות מופחתת' בשורת התפריטים השמאלית.
    2. לחץ לחיצה ימנית על האזור במעלה הזרם של עמדת החניה, ובחר הוסף אזור חדש במהירות מופחתת.
      הערה: אורך השטח תלוי בתוצאות ניתוח הנתונים.
    3. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בשולי המסך, בחר הוסף ובחר את המהירות הרצויה שהוגדרה בשלב 6.2 עבור אזור המהירות המופחתת כמהירות האזור.
    4. חזור על שלבים 6.5.2-6.5.3 כדי להגדיר את כל אזורי המהירות המופחתת.
  6. כללי עדיפות
    1. בחרו ' כללי עדיפות' משורת התפריטים השמאלית.
    2. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על אזור המהירות המופחתת במעלה הזרם של הרכב החונה בכיוון W-E, ובחר הוסף כלל עדיפות חדש. הזן את זמן הפער המינימלי ואת הסליקה.
    3. חזור על שלב 6.6.2 כדי להגדיר את כלל העדיפות במורד הזרם של הרכב החונה בכיוון E-W.
      הערה: ההגדרה של כללי עדיפות תלויה בפעולת התעבורה האמיתית המשתקפת מאיסוף הנתונים.
  7. זמני נסיעה ברכב
    1. בחר זמני נסיעה ברכב מימין.
    2. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתחילת קישור אחד ובחר הוסף מדידת זמן נסיעה חדשה ברכב.
    3. גרור את הסמן לסוף הקישור כדי לבנות מדידת זמן נסיעה ברכב.
    4. חזור על שלב 6.7.3 עבור כל מסלולי הרכב.
  8. תשומות לרכב
    1. בחר כניסות רכב משמאל. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני בתחילת קישור אחד ובחר הוסף קלט רכב חדש.
    2. הזז את העכבר לתחתית השמאלית והזן את אמצעי האחסון עבור הנתונים המייצגים.
    3. חזור על שלבים 6.8.1-6.8.2 עבור כל הקישורים.
  9. צמתים
    1. בחר צמתים מימין. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני כדי לבחור הוסף צומת חדש ולאחר מכן לחץ על אישור.
    2. לחץ לחיצה ימנית והזז את העכבר כדי להתאים טווח צומת מתון.
      הערה: טווח הצמתים קשור לתוצאות הסימולציה ותלוי בגיאומטריה של קטע הדרך.
  10. לחץ על הערכה בחלק העליון של ממשק הסימולציה, ובחר רשימות תוצאות. לחץ על תוצאות הצמתים ותוצאות זמן הנסיעה ברכב.
  11. לחץ על כפתור ההפעלה הכחול בחלק העליון כדי להתחיל את הסימולציה. לחץ על כפתור המכשיר מצב מהיר כדי למקסם את מהירות הסימולציה.
  12. לאחר הסימולציה, תוצאות הצומת ותוצאות זמן הנסיעה של הרכב מוצגות בתחתית הממשק, כולל אורך התור המרבי, זמני חניה, עיכוב, מספר כלי רכב, צריכת דלק, פליטת CO, ללא פליטות, פליטת VOC וזמן נסיעה.

7. כיול מודל סימולציה

הערה: במחקר זה, תצפיות התנועה הראו כי נתוני שיא הבוקר היו בעלי הנפח הגבוה ביותר, אך שלוש קבוצות הנתונים הודגמו לצורך אימות כדי להמחיש באופן מלא את אמינות מודל הסימולציה.

  1. הזן את הנתונים שנאספו למודל הסימולציה, הפעל את הסימולציה וקבל את תוצאת הסימולציה (איור 7A).
    הערה: ניתן להפיק את נפח הסימולציה מתוצאת הסימולציה.
  2. השווה את נפח הסימולציה לנפח שנאסף.
    הערה: חישוב הקיבולת באמצעות משוואה 1:
    Equation 1(1)
    כאשר C מציין את הקיבולת האידיאלית (veh/h), ו-ht מציין את ה-headway המינימלי הממוצע (s).
    הערה: ההבדל בין אמצעי האחסון שנאסף לבין אמצעי האחסון של הסימולציה נקרא שגיאת האחוזים המוחלטים הממוצעים (MAPE), כפי שמוצג במשוואה 2:
    Equation 2(2)
    כאשר n מציין את ארבעת הזרימות השונות במחקר זה, Equation 3 הוא הקיבולת המדומה במודל הסימולציה (veh/h), ו Equation 4 - היא קיבולת החקירה (veh/h). ה- MAPE המחושב מופיע בטבלה 2.
    הערה: דיוק הסימולציה מקובל כאשר ה-MAPE קטן.

8. ניתוח רגישות

הערה: איור 7B מציג את תהליך ניתוח הרגישות. תהליך ניתוח הרגישות משקף רק את הביצועים של הנתונים שנאספו (טבלה 3). כדי להבין מצבים עם נפחי תנועה שונים בתרחישים בזמן אמת, כל שילובי נפח התנועה האפשריים מוזנים למודל הסימולציה כדי להבטיח שכל המצבים מכוסים בניתוח החניה בצד הדרך (איור 8 וטבלה 4).

  1. ודא שהנתונים המייצגים מכילים שלוש קבוצות של נתונים (כלומר, אמצעי אחסון W-E, אמצעי אחסון E-W ופרמטרים אחרים).
  2. חלק את נפח W-E לשש קטגוריות, חלק את נפח E-W לשבע קטגוריות ושמור על יציבות הפרמטרים האחרים בסימולציה.
    הערה: נפח התנועה של W-E היה 150-400 veh/h, עם עלייה של 50 veh/h בשעות השיא, ונפח התנועה E-W היה 150-450 veh/h, עם עלייה של 50 veh/h במהלך שעת השיא. נפח תנועת השירות המרבי של נתיב אחד ברחוב העירוני היה 1,140 veh/h.
  3. לדמות 42 מצבים, ולוודא את היעילות בכל המצבים.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

מסמך זה מציג פרוטוקול לקביעת ההשפעה של חניה בצד הדרך על כלי רכב חולפים בכביש עירוני דו-כיווני ודו-מסלולי באמצעות איסוף נתוני תנועה וסימולציה. כביש נבחר כאתר המחקר (איור 1), ורכב חנה במיקום המתוכנן בצד הדרך. מכ"מים, מכשיר לייזר בצד הדרך ומצלמה הופעלו כדי לאסוף את מסלול הרכב, המהירות, הנפח והרכב הסוג כדי לקבוע את השינויים במסלול הרכב ובמהירות תחת חניה בצד הדרך (איורים 4-6). מודל סימולציה מיקרוסקופי נבנה על בסיס המאפיינים הגיאומטריים של הכביש ותוצאות איסוף הנתונים (איור 7). ניתוח הרגישות קבע את ההשפעה של חניה בצד הדרך על אורך התור המרבי, עיכוב, פליטת מזהמים ואינדיקטורים אחרים לפעולת הרכב בנפחי תנועה משתנים (איור 8).

איור 1 מציג את מיקום איסוף הנתונים. דרך המבחן הייתה כביש דו-כיווני ודו-מסלולי בעיר שיאן שבמחוז שאאנש'י שבסין. רוחב הכביש היה 10 מ ', המהירות המותרת הייתה 60 קמ"ש, ולא הייתה רצועה חציונית, המייצגת תנאים אופייניים של חניה בצד הדרך. תנועה דו-כיוונית יכלה לזרום בקלות אך האטה משמעותית בנוכחות רכב חונה.

איור 4 מציג את המסלולים בהשפעת חניה בצד הדרך בהתבסס על הנתונים שנמדדו על ידי המכ"מים ומכשיר הלייזר בצד הדרך. מהתרשים עולה כי הרכב החונה בצד הדרך השפיע על מסלולם של כלי הרכב החולפים לאורך של 80 מטרים. הכחול מייצג את נתוני המכ"ם המערבי, והכתום מציין את נתוני המכ"ם המזרחי. הקו השחור האמצעי הוא אוסף של נקודות, שהוא התפלגות המיקום שנוצרה על ידי המיקום האנכי של כלי רכב חולפים שזוהה על ידי מכשיר הלייזר בצד הדרך.

המכ"ם המערבי מראה את שינויי המסלול. כאשר כלי רכב ראו את המחסום החונה בצד הדרך, הם קיזזו מהמיקום הרגיל מגובה 40 מ' במעלה הזרם של הרכב החונה.

מכשיר הלייזר בצד הדרך יכול היה לתעד את המיקום והמהירות הרוחביים של כל רכב חולף. המיקום הצדדי נע בין 2.3 מ' ל-4.9 מ' (כלומר, הקצה התחתון והעליון של הקו השחור האמצעי באיור 4). המיקום הממוצע היה 3.3 מ '. המיקום כאן פירושו המיקום הימני של כלי הרכב הפועלים בכיוון W-E והמיקום בצד שמאל עבור כלי הרכב הפועלים בכיוון E-W.

עבור המכ"ם המזרחי נצפתה מגמה דומה למכ"ם המערבי. כלי רכב חזרו למצב הרגיל כ-40 מ' לאחר שעברו את רכב המבחן.

כפי שניתן לראות באיור 4, אורך ההשפעה של רכב חונה בצד הדרך על מסלולם של כלי רכב חולפים היה 80 מ'. כלי רכב חולפים החלו לסטות ממסלולם הרגיל במרחק של 40 מ' ממרכז הרכב החונה וחזרו למסלולם הרגיל לאחר 40 מ' ממרכז הרכב החונה (המיקום המדויק מסומן בשני קווים שחורים ארוכים באיור 4, והמיקומים האופקיים של שני הקווים הם 60 מ' ו-140 מ'). בעמדת הרכב החונה (כלומר, המיקום עם הקואורדינטות [100,0] באיור 4), המרחק הממוצע בין כלי הרכב החולפים לקצה החיצוני של הרכב החונה היה 3.3 מ'. בהתחשב ברוחב הרכב החונה, המרחק הממוצע בין כלי הרכב החולפים לקצה הפנימי של הרכב החונה היה 1.3 מ'. המרחקים המינימליים והמקסימליים בין כלי הרכב החולפים לבין הקצה הפנימי של הרכב החונה היו 0.3 מ' ו-2.9 מ', בהתאמה, כפי שנקבע על פי המיקום המקורי ותנאי ההפעלה של כלי הרכב החולפים. לכלי רכב שנסעו קרוב למדרכה לא היה מרחק רוחבי גדול מהרכב החונה כשחלפו על פניו ואף עברו קרוב אליו במהירות נמוכה בהשפעת כלי רכב אחרים שנסעו באותו כיוון. כאשר הרכב החולף לא הופרע על ידי כלי רכב אחרים שנסעו באותו כיוון, רוחב הנסיעה היה נדיב יותר. במילים אחרות, הרוחב הרוחבי בין הרכב החולף לרכב החונה בצד הדרך הספיק. כמובן שגם הרוחב הרוחבי בין הרכב החולף לרכב החונה תלוי בהתנהגות הנהיגה. בהשוואה לנהג אגרסיבי, נהג יציב נוטה יותר לעבור רכב חונה עם רוחב רוחבי גדול יותר.

איור 5 ואיור 6 מראים שחניה בצד הדרך פוגעת במהירות של כלי רכב חולפים, כאשר המהירות הנמוכה ביותר של כלי רכב חולפים נצפית במיקום הרכב החונה (כלומר, המיקום עם קואורדינטות אופקיות מרכזיות של [100, 0]). איור 5 מראה את המהירות בכיוון E-W. התנועה נעה מימין לשמאל בתמונה, מה שמצביע על כך שמהירות הרכב יורדת בהדרגה בטווח של 180-120 מ '. לאחר שעבר את המיקום חונה, המהירות חולקה בהדרגה ובאופן שווה ללא עלייה ברורה.

בקטע הכתום, ממש לפני מיקום הרכב החונה, הושגה מהירות מקסימלית של 54.7 קמ"ש, וזו הייתה המהירות שבה הרכב עבר במהירות גבוהה יותר מהרכב המתקרב. המהירות הנמוכה ביותר הייתה 0 קמ"ש, וזה קרה בעמדת החניה. עם ערכי קיזוז גבוהים יותר של הרכב בכיוון W-E, רכב זה תפס יותר רוחב כביש, והרכב בכיוון E-W נאלץ לחכות, כלומר מהירות הרכב האחרון הייתה 0 קמ"ש.

באזור הכחול, לאחר שעבר את עמדת החניה, מהירות הרכב נשארה בטווח של 8-35 קמ"ש. היה קשה למכוניות להגיע למגבלות מהירות גבוהות יותר בגלל סביבת הכביש. המהירות הנמוכה יותר עלתה מעט מ-8 קמ"ש ל-20 קמ"ש בגלל נסיעה הרחק מעמדת החניה.

איור 6 מראה את המהירות בכיוון W-E, כאשר כלי רכב נעים משמאל לימין בתמונה. שינויי המהירות בכיוון W-E היו דומים לאלה שבכיוון E-W.

לפני מיקום החניה (כלומר, בטווח 0-100 מ 'באיור), הגבולות העליונים והתחתונים של מהירות הרכב בכיוון W-E הצטמצמו בהדרגה ממצב 20 מ '. בטווח של 0-40 מ ', הגבול העליון ירד בהדרגה והיה הנמוך ביותר במיקום 80 מ '. המהירות העליונה המותרת של 38.6 קמ"ש (במצב 20 מ ') ירדה ל 29 קמ"ש (במצב 80 מ'). המהירות המותרת עלתה מ-9.4 קמ"ש (במצב 10 מ') ל-10.44 קמ"ש (במצב 100 מ').

המהירות המותרת הונמכה לפני עמדת החניה. במהלך התצפית, אם רכב בכיוון W-E מצא את הרכב החונה באותו צד ולא היו כלי רכב לפניו או שהרכב הנגדי היה רחוק, הרכב בכיוון W-E נטה להאיץ ולקזז תחילה כדי לתפוס עמדה טובה למעבר הרכב החונה ראשון. תופעה זו היא הסיבה לעליית המהירות ממש לפני עמדת החניה.

כשעוברים את עמדת החניה, טווח המהירות היה 8.2-47.7 קמ"ש. המהירות המותרת ירדה מכיוון שחלק מהנהגים בלמו כשחלפו על פני הרכב החונה כדי למנוע שריטות. שריטות מתרחשות כאשר כלי רכב המגיעים לשני הכיוונים נפגשים במקום החניה, ובמקרים אלה, נהגים מנסים להימנע משריטות על ידי הפחתת מהירותם. בהשוואה לאזור הכחול, המהירות המותרת הוגדלה ב -9.1 קמ"ש. הסיבה לכך היא שכאשר אף רכב לא הגיע בכיוון ההפוך, כלי הרכב בכיוון W-E האיצו בתנוחת החניה לאחר שאישרו שהם לא שרטו את הרכב החונה בצד הדרך, בהתאם להרגלי הנהיגה הרגילים של הנהגים.

באזור הכתום, המהירות הנמוכה המותרת של 7.5 קמ"ש עלתה משמעותית לאחר שעברה את עמדת החניה. זה מצביע על כך שרוב כלי הרכב יכולים להאיץ בחזרה למהירות לפני מיקום החניה לאחר התרחקות של 10 מ 'מעמדת החניה.

תרשים 8 מצביע על תוצאות סימולציה של תשעה אינדיקטורים המשקפים את מצבם התפעולי של כלי הרכב בנפחי תנועה שונים. נפחי התנועה בכיווני E-W ו-W-E השפיעו על אורך התור המרבי (איור 8A), מספר כלי הרכב (איור 8B), עיכוב (איור 8C), מספר העצירות (איור 8D), פליטות CO (איור 8E), NO פליטות (איור 8F), פליטות תרכובות אורגניות נדיפות (איור 8G), צריכת הדלק (איור 8H) וזמן הנסיעה (איור 8I) ) מיישרים קו עם נתוני החניה בצד הדרך. הגידול בנפח התנועה מוביל לעלייה בכל ערכי האינדיקטורים, אך המידה המושפעת של ערכי אינדיקטור שונים היא שונה. בנוסף, לחניה בצד הדרך אין השפעה זהה על כלי רכב בכיווני E-W ו-W-E.

עם הגידול בנפח התנועה, מידת ההשפעה של חניה בצד הדרך על כלי רכב בכיוון W-E עבור שלושת האינדיקטורים של אורך תור מקסימלי, עיכוב ומספר עצירות היה גבוה משמעותית מזה על כלי רכב בכיוון E-W. במונחים של חמשת המדדים הקשורים לפליטה, צריכת הדלק וזמן הנסיעה, מידת ההשפעה על כלי רכב בכיווני E-W ו-W-E הייתה כמעט זהה, אך היא הייתה מעט גדולה יותר עבור כלי רכב בכיוון W-E. לאחר שנפח התנועה הגיע ל-300-350 veh/h בכיווני W-E ו-E-W, מגמת הצמיחה של אורך התור המרבי, העיכוב ומספר העצירות הייתה גבוהה משמעותית, כאשר ההשפעה השלילית של חניה בצד הדרך על יעילות פעולת התנועה של מעבר זרימת התנועה הפכה חמורה יותר. חמישה מהאינדיקטורים הקשורים לפליטת מזהמים, צריכת דלק וזמן נסיעה השתנו באופן אחיד עם הגדלת נפח התנועה בשני הכיוונים.

Figure 1
איור 1: מיקום איסוף הנתונים: כביש דו-כיווני ודו-מסלולי, דרך דיאן זי יי בשיאן. קואורדינטות: 108.932882,34.220774. (A) שרטוט של מיקום החקירה בעיר שיאן. (B) הקו האדום מייצג את מקטע איסוף הנתונים. מעבר הכביש הצפוני עם הקו האדום הוא מדרחוב עם מעט אנשים ואינו משפיע על חקירה זו. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 2
תרשים 2: מדד הגודש ל-24 שעות. הנתונים בפאנל מגיעים ממדד הגודש בזמן אמת בשיאן ב-24 באוגוסט 202126. מהנתונים עולה כי שיא הבוקר התרחש בין השעות 07:00-09:00 ושיא הערב התרחש בין השעות 17:00-19:00. העמק, למעט שעות הלילה המאוחרות, התרחש בין השעות 11:00-12:00. מדדי הגודש עמדו על 2.25 ו-2.66 בשעות 08:00 ו-18:00, בהתאמה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 3
איור 3: ערכת איסוף נתונים המוצגת בתמונה שצולמה על-ידי רחפן בגובה של 150 מטרים. צל עץ מכסה את כל הציוד, כך בלוקים צבעוניים מייצגים את הציוד. הרכב החונה בצד הדרך נמצא באמצע, ושני המכ"מים ממוקמים 100 מ' במעלה הזרם ו-100 מ' במורד הזרם של הרכב החונה. המכ"ם המערבי והמכ"ם המזרחי פונים שניהם אל הרכב החונה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 4
איור 4: מסלולים שלמים. רכב המבחן חונה במיקום של (100,0) בלוח. הכחול מייצג את נתוני המכ"ם המערבי, הקו השחור האמצעי מייצג את נתוני מכשיר הלייזר בצד הדרך, והכתום מייצג את נתוני המכ"ם המזרחי. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 5
איור 5: מהירות מזרח-מערב. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 6
איור 6: מהירות מערב-מזרח. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 7
איור 7: תרשימי זרימה לחישוב שגיאת הסימולציה (MAPE) וביצוע ניתוח הרגישות. (א) תרשים זרימה לחישוב ה-MAPE. (B) תרשים זרימה לניתוח הרגישות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

Figure 8
איור 8: ניתוח רגישות. ציר X = נפח תעבורה E-W, ציר Y = נפח תעבורה W-E, וציר Z = ערך מדד הערכה. (A) אורך תור מרבי. (ב) מספר כלי הרכב. (ג) עיכוב. (ד) מספר התחנות. (E) פליטות פחמן דו-חמצני. (F) ללא פליטות. (G) פליטות תרכובות אורגניות נדיפות. (ח) צריכת דלק. (I) זמן נסיעה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

פריט בוקר (07:00−08:00) אמצע הצהריים (13:00−14:00) ערב (17:00−18:00)
כיוון וו-ה א–ו וו-ה א–ו וו-ה א–ו
מכונית (veh/h) 306 374 167 148 351 228
משאית(veh/h) 1 3 1 0 4 0
אוטובוס(veh/h) 9 9 4 5 6 4
אבר. מהירות (קמ"ש) 21.7 24.5 19.4 24.7 18.8 20.5
מהירות מרבית (קמ"ש) 47.7 54.7 55.8 56.2 44.6 45.0
מהירות מינימלית (קמ"ש) 0 0 0 0 0 0

לוח 1: מידע על כלי רכב שנאספו בחקירה. מהירות מינימלית של 0 קמ"ש מציינת שחלק מכלי הרכב מפסיקים לנוע.

פריט בוקר (07:00−08:00) אמצע הצהריים (13:00−14:00) ערב (17:00─18:00)
כיוון וו-ה א–ו וו-ה א–ו וו-ה א–ו
יכולת השקעה (veh/h) 316 386 172 153 361 232
קיבולת מדומה (veh/h) 306 360 174 150 354 216
MAPE אישי (%) 3.2 6.7 1.2 2.0 1.9 6.9
MAPE(%) 5.0 1.6 4.4

טבלה 2: תוצאות הכיול של מודל הסימולציה. תוצאות הכיול בין נפח התעבורה שנחקר לבין אמצעי האחסון המדומה מפורטות בטבלה. ה- MAPE מחושב באמצעות משוואה 2, והשגיאות בין הקיבולת המדומה לקיבולת בפועל הן 5.5%, 1.6% ו- 4.4% עבור שלוש קבוצות הנתונים, שכולן קטנות. מכיוון ששגיאת הקיבולת הכוללת היא פחות מ -15%, השגיאה של המודל שנקבע היא בטווח המקובל, ודיוק הסימולציה מספיק29.

פריט בוקר אמצע הצהריים ערב
(07:00−08:00) (13:00−14:00) (17:00─18:00)
וו-ה א–ו וו-ה א–ו וו-ה א–ו
אורך תור מרבי (m) 31.26 34.93 12.00 7.96 34.88 20.40
מספר כלי רכב 306 360 168 150 348 216
עיכוב(ים) 6.47 6.58 3.10 1.74 6.68 4.64
מספר עצירות (פעמים) 0.28 0.52 0.05 0.11 0.24 0.42
פליטת CO (גרם) 191.790 249.606 89.112 77.820 219.462 135.468
ללא פליטות (גרם) 37.314 48.564 17.340 15.138 42.702 26.358
פליטות תרכובות אורגניות נדיפות (גרם) 44.448 57.846 20.652 18.036 50.862 31.398
צריכת דלק (גלון) 2.742 3.570 1.272 1.116 3.138 1.938
זמני נסיעה 35.46 29.12 31.92 24.56 35.73 27.25

טבלה 3: תוצאות סימולציה עם נתוני שיא הבוקר, נתוני אמצע הצהריים ונתוני שיא הערב. כנתונים המייצגים, לקבוצת נתוני שיא הבוקר יש את נפח התנועה וערכי האינדיקטור הגבוהים ביותר. לקבוצת נתוני התנועה של אמצע הצהריים יש את נפח התנועה הנמוך ביותר וערכי אינדיקטור.

פריט ערך
נפח E–W(veh/h) 150/200/250/300/350/400/450
כרך W–E(veh/h) 150/200/250/300/350/400
הערה: נפח התעבורה E-W הוא בטווח 150-450 veh/h עם עלייה של 50 veh/h. נפח התעבורה של W–E הוא בטווח של 150–400 veh/h עם עלייה של 50 veh/h.

טבלה 4: פרמטרי קלט לניתוח הרגישות בסימולציה.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

לא ניתן להתעלם מהשפעת החניה בצד הדרך ברחובות עירוניים, ויש לטפל בחניה אקראית30,31. פרוטוקול לקביעת ההשפעה של חניה בצד הדרך על זרימת התנועה ברחוב עירוני דו-כיווני מוצג כאן. איסוף הנתונים מפרט את שינויי המסלול והמהירות של כלי רכב חולפים הנגרמים על ידי חניה בצד הדרך. סימולציית התנועה מכמתת מדדי כביש כגון אורך תור מרבי, עיכוב ופליטת מזהמים.

השלבים הקריטיים בפרוטוקול הם איסוף הנתונים ובניית מודל המיקרוסימולציה. מיקום איסוף הנתונים הוא קטע ישר ללא צומת, כניסה או יציאה. כדי להבטיח שההשפעה נראית לעין, הכביש לא יכול להיות רחב יותר מ -10 מ '. רחוב ברוחב של 10 מ' מתאים לתצפית. אם צרה יותר, התנועה עלולה להתפרק לחלוטין, ואם רחבה יותר, ייתכן שההשפעה לא תזוהה. מרחק ראייה ארוך מספיק הוא גם דרישה עבור הקטע. בעת הקמת מודל הסימולציה, יש לתת תשומת לב לאזורי מהירות מופחתים וכללי עדיפות. הפרמטרים הרלוונטיים (מהירות ואורך) של אזורי המהירות המופחתת נקבעים על סמך הנתונים המייצגים כדי לשקף את פעולת הכביש בפועל. ניתן לשקף טוב יותר את התנהגות הנהגים באמצעות כללי עדיפות במקום אזורי התנגשות. כללי העדיפות זהים לנתונים המייצגים ונבדקים באמצעות סרטוני פעולת התנועה שצולמו על ידי המצלמה.

באשר להשפעת החניה בצד הדרך על כלי רכב חולפים, פרוטוקול זה מספק תיאור ספציפי ומציאותי של תוצאות החקירה. לדוגמה, המסלולים של כלי רכב חולפים מושפעים לאורך 80 מ ', וגם מהירות הרכב מושפעת לרעה. בנוסף, תחת נפחי תנועה שונים, תוצאות ניתוח הסימולציה מציגות ביצועים של מדדים שונים המשקפים את יעילות פעולת התנועה. הגידול בנפח התנועה הוא סינכרוני עם הצמיחה בערכי המדד.

המגבלה העיקרית של פרוטוקול זה היא שהוא יעיל רק עבור רכב חונה אחד בצד הדרך. שלב המחקר הבא ייערך כדי לקבוע את ההשפעה של מספר כלי רכב שחונים באופן אקראי על פעולת זרימת התנועה.

מומלץ למשטרת התנועה להוסיף ציוד ניטור ברחובות עירוניים צרים כדי לפקח על כלי רכב החונים בצד הדרך ובכך למתן את השפעת החניה בצד הדרך.

ניתן ליישם את הפרוטוקול המתואר כאן להערכת ההשפעה של חניה בצד הדרך על רחוב עירוני דו-כיווני כדי להציע אמצעי ניהול חניה מעודנים בצד הדרך, כגון זמן החניה המותר, מיקום החניה המומלץ וסוגי רכבי החניה המותרים.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

למחברים אין מה לחשוף.

Acknowledgments

המחברים רוצים להודות לתוכנית המחקר המדעית הממומנת על ידי מחלקת החינוך המחוזית של שאאנשי (תוכנית מס '21JK0908).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
battery Shenzhen Saiqi Innovation Technology Co., Ltd LPB-568S
cables for radar BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
cables for roadside laser device MicroSense
camera Sony Group Corp HDR-CS680
camera tripod Sony Group Corp
drone SZ DJI Technology Co.,Ltd. DA2SUE1
laptop Dell C2H2L82
radar BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD CADS-0037
radar tripod BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
reflective tripod Beijing Shunan liandun Technology Co., Ltd
roadside laser device MicroSense

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. China Statistical Yearbook. National Bureau of Statistics. , Available from: http://www.stats.gov.cn/tjsj./ndsj/ (2020).
  2. He, Y. X. A traffic capacity model of lane occupation. Applied Mechanics and Materials. 599-601, 2083-2087 (2014).
  3. Hua, S. Y., Wang, J. L., Zhu, Y. Cause analysis and countermeasures of Beijing city congestion. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 96, 1426-1432 (2013).
  4. Yang, H. X., Li, J. D., Zhang, H., Liu, S. Q. Research on the governance of urban traffic jam based on system dynamics. Systems Engineering-Theory & Practice. 34 (8), 2135-2143 (2014).
  5. Rajé, F., Tight, M., Pope, F. D. Traffic pollution: A search for solutions for a city like Nairobi. Cities. 82, 100-107 (2018).
  6. Abdull, N., Yoneda, M., Shimada, Y. Traffic characteristics and pollutant emission from road transport in urban area. Air Quality, Atmosphere & Health. 13 (6), 731-738 (2020).
  7. Shi, K., Di, B. F., Zhang, K. S., Feng, C. Y., Svirchev, L. Detrended cross-correlation analysis of urban traffic congestion and NO 2 concentrations in Chengdu. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 61, 165-173 (2018).
  8. Lu, Q. Y., Chai, J., Wang, S. Y., Zhang, Z. G., Sun, X. C. Potential energy conservation and CO2 emissions reduction related to China's road transportation. Journal of Cleaner Production. 245, 118892 (2020).
  9. Sánchez González, S., Bedoya-Maya, F., Calatayud, A. Understanding the effect of traffic congestion on accidents using big data. Sustainability. 13 (13), 7500 (2021).
  10. Fuente, J., Rolloque, A. C., Azas, P., Alcantara, M. M. Young road safety advocate program, the "peer to peer" approach in teaching pedestrian safety. Injury Prevention. 22, Suppl 2 67 (2016).
  11. Jin, J., Rafferty, P. Does congestion negatively affect income growth and employment growth? Empirical evidence from US metropolitan regions. Transport Policy. 55, 1-8 (2017).
  12. Ajeng, C., Gim, T. Analyzing on-street parking duration and demand in a metropolitan city of a developing country: A case study of Yogyakarta City, Indonesia. Sustainability. 10 (3), 591 (2018).
  13. Chen, J. X., Li, Z. B., Jiang, H., Zhu, S. L., Wang, W. Simulating the impacts of on-street vehicle parking on traffic operations on urban streets using cellular automation. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 468, 880-891 (2017).
  14. Ye, X. F., Chen, J. Impact of curbside parking on travel time and space mean speed of nonmotorized vehicles. Transportation Research Record. 2394 (1), 1-9 (2013).
  15. Ye, X., Yan, X. C., Chen, J., Wang, T., Yang, Z. Impact of curbside parking on bicycle lane capacity in Nanjing, China. Transportation Research Record. 2672 (31), 120-129 (2018).
  16. Guo, H. W., Gao, Z. Y., Zhao, X. M., Yang, X. B. Traffic behavior analysis of non-motorized vehicle under influence of curb parking. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology. 11 (1), 79-84 (2011).
  17. Chen, J., Mei, Z. Y., Wang, W. Road resistance model under mixed traffic flow conditions with curb parking. China Civil Engineering Journal. (09), 103-108 (2007).
  18. Gao, L. P., Sun, Q. X., Liu, M. J., Liang, X., Mao, B. H. Delay models and simulation on mixed traffic system with curb parking. Journal of System Simulation. 22 (003), 804-808 (2010).
  19. Guo, H. W., Gao, Z. Y., Yang, X. B., Zhao, X. M., Wang, W. H. Modeling travel time under the influence of on-street parking. Journal of Transportation Engineering. 138 (2), 229-235 (2012).
  20. Yang, X. G., Long, L., Pu, W. J. Optimal distance between one-side curbside parking location and signalized intersection. Journal of Tongji University (Natural Science). 33 (3), 297-300 (2005).
  21. Guo, H. W., Wang, W. H., Guo, W. W. Micro-simulation study on the effect of on-street parking on vehicular flow. 2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. , 1840-1845 (2012).
  22. Hu, X. J., Hao, X. T., Wang, H., Su, Z. Y., Zhang, F. Research on on-street temporary parking effects based on cellular automaton model under the framework of Kerner's three-phase traffic theory. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 545, 123725 (2020).
  23. Shao, Y., et al. Evaluation of two improved schemes at non-aligned intersections affected by a work zone with an entropy method. Sustainability. 12 (14), 5494 (2020).
  24. Shao, Y., et al. Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design. PLoS One. 14 (4), 0214759 (2019).
  25. Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, C. G. Evaluating signalization and channelization selections at intersections based on an entropy method. Entropy. 21 (8), 808 (2019).
  26. Xi'an realtime traffic congestion delay index. AutoNavi Traffic Big-data. , Available from: https://trp.autonavi.com/detail.do?city=610100 (2021).
  27. Pan, B. H., et al. Evaluation and analysis model of the length of added displaced left-turn lane based on entropy evaluation method. Journal of Advanced Transportation. 2021, 2688788 (2021).
  28. Pan, B. H., et al. Evaluating operational features of three unconventional intersections under heavy traffic based on CRITIC method. Sustainability. 13 (8), 4098 (2021).
  29. Sun, J. Guideline for Microscopic Traffic Simulation Analysis. , Tongji University Press. Shanghai, China. (2014).
  30. Koohpayma, J., Tahooni, A., Jelokhani, N. M., Jokar, A. J. Spatial analysis of curb-park violations and their relationship with points of interest: A case study of Tehran, Iran. Sustainability. 11 (22), 6336 (2019).
  31. Zoika, S., Tzouras, P. G., Tsigdinos, S., Kepaptsoglou, K. Causal analysis of illegal parking in urban roads: The case of Greece. Case Studies on Transport Policy. 9 (3), 1084-1096 (2021).

Tags

הנדסה גיליון 191 חניה בצד הדרך נתוני תנועה עיכוב תנועה עומסי תנועה תחבורה רחוב עירוני
הערכת ההשפעה של חניה בצד הדרך ברחוב עירוני דו-כיווני
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Pan, B., Liu, J., Chai, H., Shao,… More

Pan, B., Liu, J., Chai, H., Shao, Y., Zhang, R., Li, J. Evaluating the Effect of Roadside Parking on a Dual-Direction Urban Street. J. Vis. Exp. (191), e63384, doi:10.3791/63384 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter