CN104112357B - 一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法。针对近期出现的雾霾天气，本发明建立了由数据库模块、中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块组成的紧急预案系统。系统模拟了城市区域机动车污染物排放情况和污染物浓度扩散情况。基于这些情况，预案系统通过计算和优化，获得了合理有效的紧急预案方法，即限制机动车进入城市区域的比例和区域内信号灯配时的新方案。在恶劣天气下，本发明方法保证了城市区域的天气不会由于机动车污染物排放而进一步恶化，也避免了污染物威胁人类的身体健康。

Description

一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法

技术领域

本发明属于交通环境工程技术领域，具体涉及一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法。

背景技术

随着我国国民经济和汽车工业的不断发展，在北京、上海等大城市的PM2.5污染中，机动车排放的分担率占22﹪～34﹪。解决上述交通环境问题，首先需调研当地机动车的交通流数据和交通能耗情况，其次定量(或定性)的估计该地区的污染物排放因子和相应的道路区域分布情况，然后在此基础上通过实施各种交通管理与控制措施，比如信号灯控制、限制机动车数量、变化禁左车道数、变限速等，分析其对交通状况的影响，最后通过微观交通仿真软件选择一种较优的方案并予以实施，从而达到改善城市交通环境的目的。

目前，我国关于交通环境控制的研究已初具成果，但仍有一些不足。比如，在实现控制时没有考虑机动车的动态限行；在考虑环境污染指标时，没有将污染物浓度纳入交通管理控制的指标；在择优预案时，没有对微观交通仿真软件进行参数校正，直接将其应用则不符合当地实际交通流状况。

本发明综合考虑以上不足，同时结合前人的研究成果，提出了一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法。

发明内容

本发明旨在针对现有技术的不足和近年来出现的霾天气，提供一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法，通过提出合理的预案方法，限制部分车辆通行以及重新调整限制区域的信号灯配时，保证了当地天气不会由于尾气排放而进一步恶化，避免有害物质侵袭行人的身体健康。

本发明方法应用于以下预案系统，该预案系统包括数据库模块、中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；数据库模块将采集到的数据传送至中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；中观仿真器模块通过交通流模型、机动车污染物排放模型和污染物扩散模型，模拟得到机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度两个数据，并将上述两个数据传送至离线优化平台模块；离线优化平台模块根据实地区域污染物浓度确立应急预案的集合，得到最优预案集，并将最优预案集传送至择优预案模块；择优预案模块通过微观交通仿真软件平台选取实地区域总旅行时间最少的预案作为最优预案，并且在实地区域实施。

本发明方法包括以下步骤：

步骤(1).对实地区域采集环境参数、机动车流量、信号灯配时、道路几何参数四个数据，并建立数据库模块；

1.1)对实地区域采集环境参数；其中环境参数包括实地区域污染物浓度背景值(即预测的PM2.5浓度背景值)、污染物排放因子、实地区域路网的近似箱体体积；

1.1.1)实地预测未来一天的实地区域污染物浓度背景值p₀：

通过某浓度监测网站查询进行统计距离当天n天之内的所有空气质量指数A₀～A_n；

采用加权移动平均法对未来1天的预测实地空气质量(AQI)指数进行预测，计算如下：

A_-1＝w₀·A₀+w₁·A₂+…+w_n-1·A_n-1+w_n·A_n(1)

其中A_-1为未来1天的空气质量指数，w_n为距离当天n天的相应权重。

可通过查询现有资料将未来1天的空气质量指数A_-1转化为实地区域污染物浓度背景值p₀；

1.1.2)通过机动车车载测试对实地区域采集机动车污染物排放因子：

所述的机动车污染物排放因子是指实地区域内，机动车在单位时间内以不同工况行驶排放污染物的量，单位为g/s，其中不同工况为机动车的行驶状态，具体是怠速(idling)、加速(accelerating)、减速(decelerating)以及巡航(cruise)；

所述的机动车车载测试内设置有专业汽车尾气排放测量仪、GPS定位系统；通过GPS定位系统测得机动车逐秒的地理位置，对地理位置进行差分和二次差分计算即可得到机动车逐秒的速度与加速度，根据速度和加速度的数值将行驶时间归类到不同工况中；通过专业汽车尾气排放测量仪测得逐秒的污染物的排放量，相应地，也将污染物排放量也以不同工况进行统计，污染物排放因子计算公式如下：

${\mathrm{\ξ}}_j=\frac{e_j}{T_j}---\left(2\right)$

其中ξ_j为工况j时机动车污染物排放因子，e_j为工况j时污染物排放量总和，T_j为工况j时时间统计；

1.1.3)通过电子地图计算实际实地区域的近似箱体体积ΔV：

为了将机动车污染物排放量转化为实地区域的污染物浓度(步骤2.3)，需要计算实际实地区域的近似箱体的体积实地区域，箱体底面积为覆盖实际实地区域的最小面积S，其高度为H，则近似箱体体积为：

ΔV＝S·H(3)

1.2)对实地区域采集机动车流量并进行统计：

所述的机动车流量包括所有交叉口进口路段的车流量Q(单位为pcu/h)以及左、直、右转弯的车流量转弯比例β；从实地区域的所有交叉口的监控或是手录视频中，使用车辆跟踪技术相关软件(如Autoscope软件)分别检测交叉口各个进口路段的车流量Q和相应的左、直、右转弯的车流量转弯比例β；

1.3)通过实地区域采集获取信号灯配时：

所述的信号灯配时包括所有交叉口的信号灯周期Y，各个相位的开始b时刻和持续时间d。

1.4)通过实地区域采集获取路网的道路几何参数：

所述的道路几何参数包括相邻交叉口路段的长度、车道数、交叉口渠化、车道连接(加减速车道)以及车道限制(比如公交专用车道)；各参数可通过实地区域拍照记录获取，或是可以通过网上电子地图获取；

步骤(2).步骤(1)采集得到的数据通过中观仿真器模块，得到实地区域机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度：

所述的中观仿真器模块包括交通流模型、机动车污染物排放模型、污染物扩散模型。

2.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器模拟机动车车流的运转；交通流仿真器根据步骤(1)采集得到的机动车流量(车流量Q和车流量转弯比例β)、信号灯配时(信号灯周期Y，相位开始时间b及相位持续时间d)、道路几何参数三个数据进行仿真，得到实地区域机动车总旅行时间J、各个工况时间统计T：

2.1.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器；交通流仿真器仿真过程中记录第k个采样周期的路段剩余容量c(k)、车辆排队长度ω(k)；仿真结束时，将路段车辆总容量C减去第k个采样周期的路段剩余容量c(k)，差值即为在该路网上第k个采样周期的机动车总数目C-c(k)；然后第k个采样周期的机动车总数目C-c(k)乘以采样周期时长t_s即可得到第k个采样周期实地区域的机动车总旅行时间J(k)，如下式：

J(k)＝t_s·[C-c(k)](6)；

2.1.2)各行驶工况的时间统计分为机动车的怠速、加速、减速、巡航的时间统计，计算公式如下：

T_i(k)＝t_s·ω(k)(7)

T_a(k)＝t_s·a(k)(8)

T_d(k)＝t_s·d(k)(9)

T_c(k)＝J(k)-T_i(k)-T_a(k)-T_d(k)(10)

通过在第k个采样周期内统计车辆排队的长度ω(k)(在排队时认为车辆的行驶工况为怠速)，乘以采样周期时长t_s即可获得工况为怠速(idling)的时间T_i；通过在第k个采样周期内统计排队车辆驶离停车线的数目a(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得加速(accelerating)工况的时间T_a；通过在第k个采样周期内统计机动车加入车辆排队队伍的数目d(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得减速(decelerating)工况的时间T_d；通过在第k个采样周期内机动车总旅行时间J减去怠速、加速、减速的时间即可获得在巡航(cruise)工况下的时间T_c；

2.2)将各行驶工况的时间统计作为机动车污染物排放模型的输入，使其输出机动车排放的污染物量：

所述的机动车污染物排放模型将在数据库模块输出的不同行驶工况的机动车污染物排放因子与各行驶工况的时间统计线性叠加，从而输出机动车排放的污染物量，如下式：

E(k)＝ξ₁T_i(k)+ξ₂T_a(k)+ξ₃T_d(k)+ξ₄T_c(k)(11)

其中E(k)为在第k个采样周期时间段内污染物排放量，ξ₁,ξ₂,ξ₃,ξ₄分别为怠速、加速、减速、巡航上述四种不同行驶工况的机动车污染物排放因子；

2.3)将上述步骤2.2得到的机动车排放的污染物量E(k)，步骤1.1.1得到的预测的污染物浓度背景值p₀，以及步骤1.1.3得到的近似箱体体积ΔV输入到污染物扩散模型，即可输出实地区域污染物浓度p_s，其计算公式如下：

$p_s=p_0+\underset{k}{\mathrm{\Σ}}E\left(k\right)/\mathrm{\ΔV}---\left(12\right);$

步骤(3).离线优化平台模块建立：

所述的离线优化平台模块包括两个子模块：放行比例优化子模块和信号灯配时优化子模块。模块的输入为数据库模块的所有信息，输出是最优预案集，预案集合中每一个预案包括已优化的放行比例和整个实地路网信号灯配时方案；

3.1)放行比例优化子模块建立：

所述的放行比例是指为减小实地区域的污染物浓度，放行的机动车数目占实地区域机动车总数量的比例，具体求解算法：

a)首先确定放行比例的上下界：下限为low＝0，上限为high＝1；

b)令放行比例为判断low<high-δ(δ为容许误差，取δ＝0.05)，若是则直接获取最优放行比例mid，算法结束；若否则跳转步骤b)，然后将数据库模块的机动车流量乘以mid，其余的数据不变化，然后将环境参数、新机动车流量、信号灯配时、道路几何参数输入到中观仿真器模块中，获取污染物浓度p_s；

c)设定p_limit为日均PM2.5浓度的上界阈值，判断p_s<p_limit-ε(ε为容许误差，取ε＝15μg/m³)，若是则说明仿真的污染物浓度相对较小，为服务更多的车辆，可以适当增大放行比例，所以将mid赋值给low,返回到步骤b)；若否则执行步骤d)；

d)判断p_s>p_limit，若是说明仿真的污染物浓度已经超过了污染物浓度的上界阈值，需要适当缩小放行比例，以此降低区域的污染物浓度，所以将mid赋值给high,返回到步骤b)；若否则直接得到最优放行比例mid，算法结束；

3.2)信号灯配时优化子模块建立：

信号灯配时优化子模块分为三个部分：实地区域主干道扫描算法，主干道双向协调控制优化算法和非主干道相位差优化算法；子模块的外部以数据库模块和放行比例优化子模块作为输入，而将已优化的放行比例mid和整个路网信号灯配时方案作为最优预案输出；

3.2.1)实地区域利用主干道扫描算法建立主干道路径：

算法的功能是为了能够在区域内寻找一条车流量较大的路径作为主干道。首先通过数据库模块中机动车流量数据确定车流量最大的交叉口作为关键路口；然后在关键路口的几个出口方向，依据车流量最大和次大的出口方向作为主干道的伸展，并且延伸到下一个交叉口；然后在下一个交叉口根据机动车流量数据确定车流量最大的出口方向进行伸展，直到接触到实地区域的边界，得到主干道路径；

3.2.2)利用主干道双向协调控制优化算法优化主干道：

根据数据库模块的机动车流量数据、步骤3.2.1得到的主干道路径，使用现有的主干道双向协调控制优化算法将该主干道进行信号灯配时优化，得到新的信号灯周期Y′以及主干道路径所有交叉口中各相位的新开始时间b′、新持续时间d′，即主干道的新信号灯配时；具体的算法流程如下：

a)使用模糊控制确定主干道公共信号灯周期，将交叉口饱和度X与周期的增量ΔY作为模糊变量；其次确定论域和隶属度函数；最后去模糊化后得到新的周期预案Y′＝Y+ΔY，且Y′∈[Y_min,Y_max]；其中Y′为新的信号灯周期，Y原先的信号灯周期，饱和度X计算见公式(13)，为相位r′对应的实际车流量，g_r为相位r的有效绿灯时间，s为饱和流率，饱和度X为所有相位的饱和度最大值。

$X=\underset{r}{\max }\left(\frac{\mathrm{\&Sigma;}{\mathrm{flow}}_{r^{\&prime;}}}{g_r\&CenterDot;s}\right)---\left(13\right)$

b)实际交通流流量确定主干道各相位新持续时间d′。持续时间的计算如式14所示：

$d_r^{\&prime;}=\frac{{\mathrm{flow}}_r}{\mathrm{\&Sigma;}{\mathrm{flow}}_{r^{\&prime;}}}\&CenterDot;Y^{\&prime;}---\left(14\right)$

其中flow_r为相位r对应的实际车流量，d′_r为相位r的持续时间。

c)确定相位的持续时间之后，通过现有的智能算法确定主干道的相位的起始时间；

3.2.3)非主干道相位差优化算法建立：

算法的功能是为了依次优化对非主干道的路口相位差，得到非主干交叉口的新信号灯配时，其算法流程如下：

a)将步骤3.2.1得到的主干道路径上所有交叉口作为元素放入集合U中；

b)寻找实地区域中与集合U每一个元素相邻的交叉口，放入集合Z中；

c)在集合U中，每一个元素的信号灯配时优化已经完成；而在集合Z中，每一个元素的信号灯配时优化并未完成；由于集合Z的某一个元素z在集合U中至少有一个元素u与其相邻，所以使用单向协调相位差方法即可优化集合Z中元素z，单向协调相位差方法计算公式如下：

O_z,u＝mod(l_z,u/v_z,u,Y′)(17)

其中O_z,u为交叉口z与交叉口u的相位差，l_z,u为交叉口z与交叉口u的距离，v_z,u为交叉口z与交叉口u的机动车车流速度，Y′为主干道的新信号灯周期；

d)交换集合U、Z中元素，交换之后将集合Z清除；

e)判断新集合U是否为空，若是则表明实地区域路网所有的交叉口均已优化完毕，结束；若否则跳到步骤b)继续优化；

步骤3.2.4)由上述步骤得到的放行比例mid、主干道的新信号灯配时Y′以及非主干道的新信号灯配时(包括新信号灯周期Y′，所有交叉口的各相位的新开始时间b′、新持续时间d′)获得若干个可行预案，构成最优预案集；

步骤(4).择优预案模块建立：

在步骤(3)输出的最优预案集中，使用微观交通仿真软件，找出评价指标最高的预案作为最终的最优预案。其中评价指标是指所有车辆在实地区域中的旅行时间的总和，称为总旅行时间，符号为J，单位为h。模块建立主要分为以下二步：

4.1)微观交通仿真软件平台上搭建交通仿真路网：

根据数据库模块内的道路几何参数、信号灯配时、机动车流量数据，在微观交通仿真软件上搭建交通仿真路网；

4.2)微观交通仿真软件平台上仿真每一个预案，进行筛选；

根据最优预案集中每一预案的机动车流量放行比例mid以及实地区域新信号灯配时(包括新信号灯周期Y′，所有交叉口的各相位的新开始时间b′、新持续时间d′)在微观交通仿真软件平台上进行仿真；

所述的实地区域新信号灯配时包括上述步骤得到的主干道新信号灯配时、非主干道新信号灯配时；

4.3)仿真完毕后，选择最优预案集中总旅行时间最小J的预案作为最优预案；

步骤5).实地区域实施预案：

将获得的最优预案在实地区域路网中进行实施。

本发明具有的有益效果是：

本发明针对出现严重雾霾天气制定出可靠的紧急预案，即限制部分车辆通行以及重新调整限制区域的信号灯配时，保证了当地空气质量不被进一步恶化。在本发明中，通过实地采集数据和一系列预测方法，建立库数据库模块。中观仿真器模块建立了经典的交通流模型、机动车污染物排放模型和污染物扩散模型，这更真实地反映了机动车污染物排放和扩散的行为，为下一个离线优化平台模块产出的预案提供了可信度。最后将最优预案集中所有预案作为控制方案逐一放入微观交通仿真软件平台中，然后仿真，通过评价指标选择一个最优预案作为在实地区域即将实施的预案。

本发明方法简单，便于操作，准确度较高。

附图说明

图1是本发明中获取区域交通紧急预案系统的总框图；

图2是本发明中数据库模块框图；

图3是本发明中杭州玉古路浙大路交叉口信号灯配时图；

图4是本发明中杭州玉古路浙大路交叉口渠化图；

图5是本发明中中观仿真器模块框图；

图6是本发明中放行比例优化求解算法流程图；

图7是本发明中离线优化平台模块框图；

图8是本发明中实地区域中主干道扫描算法流程图；

图9是本发明中主干道双向协调控制优化算法流程图；

图10是本发明中杭州玉古路主干道信号灯配时方案；

图11是本发明中非主干道相位差优化算法流程图；

图12是本发明中择优预案模块框图。

具体实施方式

以下结合附图及实例对本发明进行进一步的详细说明。

本发明方法应用于以下预案系统，如图1所示，该预案系统包括数据库模块、中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；数据库模块将采集到的数据传送至中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；中观仿真器模块通过交通流模型、机动车污染物排放模型和污染物扩散模型，模拟得到机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度两个数据，并将上述两个数据传送至离线优化平台模块；离线优化平台模块根据实地区域污染物浓度确立应急预案的集合，得到最优预案集，并将最优预案集传送至择优预案模块；择优预案模块通过微观交通仿真软件平台选取实地区域总旅行时间最少的预案作为最优预案，并且在实地区域实施。

本发明方法包括以下步骤：

步骤(1).对实地区域采集环境参数、机动车流量、信号灯配时、道路几何参数四个数据，并建立数据库模块，如图2：

1.1)对实地区域采集环境参数；其中环境参数包括实地区域污染物浓度背景值(即预测的PM2.5浓度背景值)、污染物排放因子、实地区域路网的近似箱体体积；

1.1.1)实地预测未来一天的实地区域污染物浓度背景值p₀；

通过某浓度监测网站查询进行统计距离当天n天之内的所有空气质量指数A₀～A_n；

采用加权移动平均法对未来1天的预测实地空气质量(AQI)指数进行预测，计算公式如下：

A_-1＝w₀·A₀+w₁·A₂+…+w_n-1·A_n-1+w_n·A_n(1)

其中A_-1为未来1天的空气质量指数，w_n为距离当天n天的相应权重。

本实施例：通过PM2.5监测网站(www.cnpm25.cn)查询空气质量指数。取n＝4,w₀＝0.5,w₁＝0.3,w₂＝0.1,w₃＝0.05,w₄＝0.05，2014年5月12日～2014年5月16日的空气质量指数分别为81、93、68、107、131，则根据公式(1)，预测2014年5月17日的空气质量指数为113。

可通过查询现有资料将未来1天的空气质量指数A_-1转化为实地区域污染物浓度背景值p₀；

通过空气质量指数及对应的污染物浓度背景值表格，可将空气质量指数转化为PM2.5浓度背景值，即本发明所需要的实地区域污染物浓度背景值；例如指数为113(小于150)的PM2.5日均浓度限值为115μg/m³(AQI对应的PM2.5日均浓度)。

表1：空气质量指数及PM2.5的污染物项目浓度背景值

1.1.2)通过机动车车载测试对实地区域采集机动车污染物排放因子；

所述的机动车污染物排放因子是指机动车在实地区域内以不同工况行驶在单位时间内排放污染物的量，单位为g/s，其中不同工况为机动车的行驶状态，例如怠速(idling)、加速(accelerating)、减速(decelerating)以及巡航(cruise)；

所述的机动车车载测试内设置有专业汽车尾气排放测量仪、GPS定位系统；通过GPS定位系统测得机动车逐秒的地理位置，对地理位置进行差分和二次差分计算即可得到机动车逐秒的速度与加速度，根据速度和加速度的数值将行驶时间归类到不同工况中；通过专业汽车尾气排放测量仪测得逐秒的污染物的排放量，相应地，也将污染物排放量也以不同工况进行统计，污染物排放因子计算公式如下：

${\mathrm{\&xi;}}_j=\frac{e_j}{T_j}---\left(2\right)$

其中ξ_j为工况j时机动车污染物排放因子，e_j为工况j时污染物排放量总和，T_j为工况j时时间统计。

本步骤将行驶时间归类至不同工况实施例：速度为0，且加速度为0归类到怠速工况；速度为20～50km/h，加速度为0归类到巡航工况；加速度为+3m/s²归类到加速工况，以此获得不同工况的时间统计。

1.1.3)通过电子地图计算实际实地区域的近似箱体体积ΔV；

为了将机动车污染物排放量转化为实地区域的污染物浓度(步骤2.3)，需要计算实际实地区域的近似箱体的体积实地区域，箱体底面积为覆盖实际实地区域的最小面积S，其高度为H，则近似箱体体积为：

ΔV＝S·H(3)

1.2)对实地区域采集机动车流量并进行统计；

所述的机动车流量包括所有交叉口进口路段的车流量Q(单位为pcu/h)以及左、直、右转弯的车流量转弯比例β；从实地区域的所有交叉口的监控或是手录视频中，使用车辆跟踪技术相关软件，如Autoscope软件分别检测交叉口各个进口路段的车流量Q和相应的左、直、右转弯的车流量转弯比例β；

本发明实施例：通过Autoscope软件获得杭州玉古路浙大路交叉口的机动车流量表，如表2所示：

表2：杭州玉古路浙大路交叉口各个进口路段的车流量及车流量转弯比例表

1.3)通过实地区域采集获取信号灯配时；

所述的信号灯配时包括所有交叉口的信号灯周期Y，各个相位的开始b时刻和持续时间d。

本发明实施例：通过实地区域采集，获得杭州玉古路浙大路交叉口的信号灯配时如图3所示。

其中该交叉口的周期为T＝149s，有四个相位。相位二(Φ₂)的开始时间为24秒，持续时间为78秒。相位四(Φ₄)的开始时间为102，持续时间为47秒，相位五(Φ₅)的开始时间为0，持续时间为42秒，相位六(Φ₆)的开始时间为42秒，持续时间为60秒。

1.4)通过实地区域采集获取路网的道路几何参数；

所述的道路几何参数为相邻交叉口路段的长度、车道数、交叉口渠化、车道连接(加减速车道)以及车道限制(比如公交专用车道)。各参数可通过实地区域拍照记录获取，或是可以通过网上电子地图获取。

本发明实施例：通过街景地图(hzmap.city8.com)获取杭州玉古路浙大路交叉口渠化和车道数，如图4所示:

其中东进口共有两个车道，分别是左转直行车道、右转直行车道；南进口共有两个车道，分别是左转直行、直行右转；西进口只有一个车道，左转直行右转。北进口共有三个车道，分别是左转车道、直行车道和右转车道。

步骤(2).步骤(1)采集得到的数据通过中观仿真器模块，得到实地区域机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度：

所述的中观仿真器模块包括交通流模型、机动车污染物排放模型、污染物扩散模型，如图5虚线框所示。

2.1)通过现有的交通流模型模拟机动车流的运转。交通流仿真器根据步骤(1)采集得到的机动车流量(车流量Q和车流量转弯比例β)、信号灯配时(信号灯周期Y，相位开始时间b及相位持续时间d)、道路几何参数三个数据进行仿真，得到实地区域机动车总旅行时间J、各个工况时间统计T。

2.1.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器；交通流仿真器仿真过程中记录第k采样周期的路段剩余容量c(k)、车辆排队长度ω(k)；仿真结束时，将路段车辆总容量C减去第k个采样周期的剩余容量c(k)，差值即为在该路网上第k个采样周期的机动车总数目C-c(k)，然后乘以采样周期时长t_s即可得到第k个采样周期实地区域的机动车总旅行时间J(k)，如下式：

J(k)＝t_s·[C-c(k)](6)

例如：现有的交通流模型采用经典“城市网络交通流模型”，并在此进行路网仿真。模型研究的整个时域被离散化，在某个交叉口的交通状态在第k采样周期的演化用下列公式描述：

ω(k+1)＝ω(k)+Y·λ(k)-g·s(4)

c(k+1)＝c(k)-q(k)+g·s(5)

其中λ为路段车辆到达率，车辆到达率是根据从机动车流量转化获得，单位为veh/h；ω为路段车辆排队长度，单位为veh；g为绿灯持续时间，Y为交叉口信号灯周期，可根据信号灯配时数据获取；c为路段的剩余容量，q为从交叉口进入该路段的车辆数，s为交叉口的饱和流率，单位为veh/h。

2.1.2)工况时间统计分为机动车的怠速、加速、减速、巡航的时间统计，计算公式如下：

T_i(k)＝t_s·ω(k)(7)

T_a(k)＝t_s·a(k)(8)

T_d(k)＝t_s·d(k)(9)

T_c(k)＝J(k)-T_i(k)-T_a(k)-T_d(k)(10)

通过在第k个采样周期内统计车辆排队的长度ω(k)(在排队时认为车辆的行驶工况为怠速)，乘以采样周期时长t_s即可获得工况为怠速(idling)的时间T_i；通过在第k个采样周期内统计排队车辆驶离停车线的数目a(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得加速(accelerating)工况的时间T_a；通过在第k个采样周期内统计机动车加入车辆排队队伍的数目d(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得减速(decelerating)工况的时间T_d；通过在第k个采样周期内机动车总旅行时间J减去怠速、加速、减速的时间即可获得在巡航(cruise)工况下的时间T_c；

2.2)将各行驶工况的时间统计作为机动车污染物排放模型的输入，使其输出机动车排放的污染物量。

所述的机动车污染物排放模型将在数据库模块输出的不同行驶工况的机动车污染物排放因子与各行驶工况的时间统计线性叠加，从而输出机动车排放的污染物量，如下式：

E(k)＝ξ₁T_i(k)+ξ₂T_a(k)+ξ₃T_d(k)+ξ₄T_c(k)(11)

其中E(k)为在第k个采样周期时间段内污染物排放量，ξ₁,ξ₂,ξ₃,ξ₄为上述四种不同行驶工况(即怠速、加速、减速、巡航)的机动车污染物排放因子。

2.3)将上述步骤2.2得到的机动车排放的污染物量E(k)，步骤1.1.1得到的预测的污染物浓度背景值p₀，以及步骤1.1.3得到的近似箱体体积ΔV输入到污染物扩散模型，即可输出实地区域污染物浓度p_s，其计算公式如下：

$p_s=p_0+\underset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}E\left(k\right)/\mathrm{\&Delta;V}---\left(12\right)$

步骤(3).离线优化平台模块建立：

所述的离线优化平台模块包括两个子模块：放行比例优化子模块和信号灯配时优化子模块。模块的输入为数据库模块的所有信息，输出是最优预案集，预案集合中每一个预案包括已优化的放行比例和整个实地路网信号灯配时方案；

3.1)放行比例优化子模块建立：

所述的放行比例是指为减小实地区域的污染物浓度，放行的机动车数目占实地区域机动车总数量的比例。具体求解算法如图6：

a)首先确定放行比例的上下界：下限为low＝0，上限为high＝1；

b)令放行比例为判断low<high-δ(δ为容许误差，取δ＝0.05)，若是则直接获取最优放行比例mid，算法结束，若否则跳转步骤b)；将数据库模块的机动车流量乘以mid，其余的数据不变化，然后将环境参数、新机动车流量、信号灯配时、道路几何参数输入到中观仿真器模块中，获取污染物浓度p_s；

c)设定p_limit为日均污染物浓度的上界阈值，判断p_s<p_limit-ε(ε为容许误差，取ε＝15μg/m³)，若是则说明仿真的污染物浓度相对较小，为服务更多的车辆，可以适当增大放行比例，所以将mid赋值给low,返回到步骤b)；若否则执行步骤d)；

d)判断p_s>p_limit，若是说明仿真的污染物浓度已经超过了污染物浓度的上界阈值，需要适当缩小放行比例，以此降低区域的污染物浓度，所以将mid赋值给high,返回到步骤b)；若否则直接得到最优放行比例mid，算法结束。

上述的算法满足两点：1)在p_limit-ε<p_s<p_limit放行比例下，仿真得到的污染物浓度不会超过污染物浓度的上界阈值；2)在满足1)的情况下，尽可能的服务了有需求进入路网的车辆。

本发明实施例如首先根据经验确定p_limit＝500μg/m³，其次依据步骤1.1.1，预测的2014年5月17日PM2.5浓度的上界阈值为p₀＝115μg/m³，则当时，下界low更新为mid，当时，上界high更新为mid。时，此时的mid即为最优放行比例，算法结束。

3.2)信号灯配时优化子模块建立。

信号灯配时优化子模块如图7虚线框所示，它可分为三个部分：实地区域主干道扫描算法，主干道双向协调控制优化算法和非主干道相位差优化算法。子模块的外部以数据库模块和放行比例优化子模块作为输入，而将已优化的放行比例mid和整个路网信号灯配时方案作为最优预案输出。

3.2.1)实地区域主干道扫描算法建立；

算法的功能是为了能够在区域内寻找一条车流量较大的路径作为主干道。其具体算法如图8所示。首先通过数据库模块中机动车流量数据确定车流量最大的交叉口作为关键路口；然后在关键路口的几个出口方向，依据车流量最大和次大的出口方向作为主干道的伸展，并且延伸到下一个交叉口；然后在下一个交叉口根据机动车流量数据确定车流量最大的出口方向进行伸展，直到接触到实地区域的边界，得到主干道路径；

本发明实施例：杭州曙光路、玉古路、黄龙路所组成六个交叉口所占的区域作为实地区域，根据数据库模块中机动车流量的信息，将某交叉口所有进口的车流量相加得到交叉口流量(西溪路玉古路口：2820veh/h，求是路玉古路口2928veh/h，浙大路玉古路口2456veh/h，浙大路曙光路口2034veh/h，求是路曙光路口2142veh/h，黄龙路曙光路口2763veh/h)，则关键路口为求是路玉古路口，通过上述扫描算法获得的主干道为，西溪路玉古路口-求是路玉古路口-浙大路玉古路口。

3.2.2)利用主干道双向协调控制优化算法优化主干道；

根据数据库模块的机动车流量数据、步骤3.2.1得到的主干道路径，使用现有的主干道双向协调控制优化算法将该主干道进行信号灯配时优化，得到新的信号灯周期Y′以及主干道路径所有交叉口中各相位的新开始时间b′、新持续时间d′，即主干道的新信号灯配时；具体的算法流程如图9：

a)使用模糊控制确定主干道公共信号灯周期，将交叉口饱和度X与周期的增量ΔY作为模糊变量；其次确定论域和隶属度函数；最后去模糊化后得到新的周期预案Y′＝Y+ΔY，且Y′∈[Y_min,Y_max]；其中Y′为新的信号灯周期，Y原先的信号灯周期，饱和度X计算见公式(13)，为相位r′对应的实际车流量，g_r为相位r的有效绿灯时间，s为饱和流率，饱和度X为所有相位的饱和度最大值。

$X=\underset{r}{\max }\left(\frac{\mathrm{\&Sigma;}{\mathrm{flow}}_{r^{\&prime;}}}{g_r\&CenterDot;s}\right)---\left(13\right)$

b)实际交通流流量确定主干道各相位新持续时间d′。持续时间的计算如式14所示：

$d_r^{\&prime;}=\frac{{\mathrm{flow}}_r}{\mathrm{\&Sigma;}{\mathrm{flow}}_{r^{\&prime;}}}\&CenterDot;Y^{\&prime;}---\left(14\right)$

其中flow_r为相位r对应的实际车流量，d′_r为相位r的持续时间。

c)确定相位的持续时间之后，通过现有的智能算法确定主干道的相位的起始时间。

本步骤c)实施例通过回溯算法作为智能算法对相位的开始时刻进行求解。假设主干道两个方向为正向和反向。

求解过程分为两步：第一步，求解正向所有交叉口相位开始时刻。设b＝0，并根据相邻干线节点的距离l，速度v依次求取b_i，Y′为新的信号灯周期。

b_i+1＝mod(b_i+l_i,i+1/v_i,i+1,Y′),i＝1,...,N-1(15)

其中b_i为第i个交叉口正向协调相位的起始时间，l_i,i+1为交叉口i和交叉口i+1的距离，v_i,i+1为交叉口i和交叉口i+1的平均速度；

第二步，设b′＝0，求解反向相位开始时刻。公式如下

b_i′＝mod(b_i+1′+l_i+1,i/v_i+1,i,Y′),i＝N-1,...,1(16)

其中b_i′为第i个交叉口反向协调相位的起始时间，l_i+1,i为交叉口i+1和交叉口i的距离，v_i+1,i为交叉口i+1和交叉口i的平均速度；

以上述主干道为例，在放行比例为mid＝0.8前提下获得主干道双向协调控制优化算法的信号灯配时如图10。

图10所示，相位框上方的数字代表对应相位开始的时间。a)路口(西溪路口)和b)路口(求是路口)距离相差340米，b)路口和c)路口(浙大路口)距离相差470米，所以当a)路口的相位2开始时间为0时，b)的相位2开始时间为34s＝340/10，(假设车辆平均行驶速度为10m/s)，c)路口相位2的开始时间为34+47＝81s，同理当c)路口的相位6开始时间为48s，b)路口相位6开始时间为48+46＝94s(1s为允许误差)，a)路口相位6的开始时间为94+35＝129s(1s为允许误差)。符合了双向干线协调控制的设计要求。

3.2.3)非主干道相位差优化算法建立；

算法的功能是为了依次优化对非主干道的路口相位差，得到非主干交叉口的新信号灯配时；其算法流程如图11：

a)将步骤3.2.1得到的主干道路径上所有交叉口放入集合U中；

b)寻找实地区域中与集合U每一个元素相邻的交叉口，放入集合Z中；

c)在集合U中，每一个元素的信号灯配时优化已经完成；而在集合Z中，每一个元素的信号灯配时优化并未完成；由于集合Z的某一个元素z在集合U中至少有一个元素u与其相邻，所以使用单向协调相位差方法即可优化集合Z中元素z，单向协调相位差方法计算公式如下：

O_z,u＝mod(l_z,u/v_z,u,Y′)(17)

其中O_z,u为交叉口z与交叉口u的相位差，l_z,u为交叉口z与交叉口u的距离，v_z,u为交叉口z与交叉口u的机动车车流速度，Y′为主干道的新信号灯周期；

d)交换集合U、Z中元素，交换之后将集合Z清除；

e)判断集合U是否为空，如果是则表明实地区域路网所有的交叉口均已优化完毕，结束；而若否则跳到步骤b)继续优化。

通过上述算法，依次将求是路曙光路口，浙大路曙光路口，黄龙路曙光路口进行单向协调相位差优化。

步骤3.2.4)由上述步骤得到的放行比例mid、主干道的新信号灯配时Y′以及非主干道的新信号灯配时(包括新信号灯周期Y′，所有交叉口的各相位的新开始时间b′、新持续时间d′)获得若干个可行预案，构成最优预案集；

步骤(4).择优预案模块建立。

如图12，步骤(3)输出的最优预案集中，使用微观交通仿真软件，找出评价指标最高的预案作为最终的最优预案。其中评价指标是指所有车辆在实地区域中的旅行时间的总和，称为总旅行时间，符号为J，单位为h。模块建立主要分为以下二步：

4.1)微观交通仿真软件平台上搭建交通仿真路网：

根据数据库模块内的道路几何参数、信号灯配时、机动车流量数据，在微观交通仿真软件上搭建交通仿真路网；

4.2)微观交通仿真软件平台上仿真每一个预案，进行筛选；

根据最优预案集中每一预案的机动车流量放行比例mid以及实地区域新信号灯配时(包括新信号灯周期Y′，所有交叉口的各相位的新开始时间b′、新持续时间d′)在微观交通仿真软件平台上进行仿真；

所述的实地区域新信号灯配时包括上述步骤得到的主干道新信号灯配时、非主干道新信号灯配时；

4.3)仿真完毕后，选择最优预案集中总旅行时间最小J的预案作为最优预案；；

步骤5)实地区域实施预案：

将获得的最优预案在实地区域路网中进行实施。

上述实施例并非是对于本发明的限制，本发明并非仅限于上述实施例，只要符合本发明要求，均属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种恶劣霾天气的城市区域交通紧急预案方法，应用于以下预案系统，该预案系统包括数据库模块、中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；数据库模块将采集到的数据传送至中观仿真器模块、离线优化平台模块、择优预案模块；中观仿真器模块通过交通流模型、机动车污染物排放模型和污染物扩散模型，模拟得到机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度两个数据，并将上述两个数据传送至离线优化平台模块；离线优化平台模块根据实地区域污染物浓度确立应急预案的集合，得到最优预案集，并将最优预案集传送至择优预案模块；择优预案模块通过微观交通仿真软件平台选取区域总旅行时间最少的预案作为最优预案，并且在实地区域实施；其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤(1).对实地区域采集环境参数、机动车流量、信号灯配时、道路几何参数四个数据，并建立数据库模块：

1.1)对实地区域采集环境参数；其中环境参数包括实地区域污染物浓度背景值、污染物排放因子、实地区域路网的近似箱体体积；

1.1.1)实地预测未来一天的实地区域污染物浓度背景值p₀；

采用加权移动平均法对未来1天的预测实地空气质量AQI指数进行预测，见公式(1)，得到未来1天的空气质量指数A_-1；然后将未来1天的空气质量指数A_-1转化为实地区域污染物浓度背景值p₀；

A_-1＝w₀·A₀+w₁·A₂+…+w_n-1·A_n-1+w_n·A_n(1)

其中A_-1为未来1天的空气质量指数，w_n为距离当天n天的相应权重，A_n为距离当天n天的空气质量指数；

1.1.2)通过机动车车载测试对实地区域采集机动车污染物排放因子；

所述的机动车污染物排放因子是指实地区域内，机动车在单位时间内以不同工况行驶排放污染物的量，单位为g/s；其中不同工况为机动车的行驶状态，具体是怠速、加速、减速以及巡航；

污染物排放因子计算公式如下：

${\mathrm{\&xi;}}_j=\frac{e_j}{T_j}---\left(2\right)$

其中ξ_j为工况j时机动车污染物排放因子，e_j为工况j时污染物排放量总和，T_j为工况j时时间统计；

1.1.3)通过电子地图计算实际实地区域的近似箱体体积ΔV，如下：

ΔV＝S·H(3)

其中箱体底面积S为覆盖实际实地区域的最小面积，H为高度；

1.2)对实地区域采集机动车流量并进行统计；

所述的机动车流量包括所有交叉口进口路段的车流量Q，以及左、直、右转弯的车流量转弯比例β；

1.3)通过实地区域采集获取信号灯配时；

所述的信号灯配时包括所有交叉口的信号灯周期Y，各个相位的开始b时刻和持续时间d；

1.4)通过实地区域采集获取路网的道路几何参数；

所述的道路几何参数为相邻交叉口路段的长度、车道数、交叉口渠化、车道连接以及车道限制；

步骤(2).步骤(1)采集得到的数据通过中观仿真器模块，得到实地区域机动车总旅行时间、实地区域污染物浓度：

所述的中观仿真器模块包括交通流模型、机动车污染物排放模型、污染物扩散模型；

2.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器模拟机动车车流的运转；交通流仿真器根据步骤(1)采集得到的机动车流量、信号灯配时、道路几何参数三个数据进行仿真，得到实地区域机动车总旅行时间J、各个工况时间统计T；

2.1.1)通过现有的交通流模型建立交通流仿真器；交通流仿真器仿真过程中记录第k个采样周期的路段剩余容量c(k)、车辆排队长度ω(k)；仿真结束时，将路段车辆总容量C减去第k个采样周期的路段剩余容量c(k)，差值即为在该路网上第k个采样周期的机动车总数目C-c(k)；然后第k个采样周期的机动车总数目C-c(k)乘以采样周期时长t_s即可得到第k个采样周期实地区域的机动车总旅行时间J(k)，如下式：

J(k)＝t_s·[C-c(k)](6)；

2.1.2)各个工况时间统计分为机动车怠速、加速、减速、巡航四个工况的时间统计，计算公式如下：

T_i(k)＝t_s·ω(k)(7)

T_a(k)＝t_s·a(k)(8)

T_d(k)＝t_s·d(k)(9)

T_c(k)＝J(k)-T_i(k)-T_a(k)-T_d(k)(10)

通过在第k个采样周期内统计车辆排队的长度ω(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得工况为怠速的时间T_i；通过在第k个采样周期内统计排队车辆驶离停车线的数目a(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得加速工况的时间T_a；通过在第k个采样周期内统计机动车加入车辆排队队伍的数目d(k)，乘以采样周期时长t_s即可获得减速工况的时间T_d；通过在第k个采样周期内机动车总旅行时间J减去怠速、加速、减速的时间即可获得在巡航工况下的时间T_c；

2.2)将各个工况时间统计作为机动车污染物排放模型的输入，使其输出机动车排放的污染物量；

所述的机动车污染物排放模型将在数据库模块输出的不同行驶工况的机动车污染物排放因子与各行驶工况的时间统计线性叠加，从而输出机动车排放的污染物量，如下式：

E(k)＝ξ₁T_i(k)+ξ₂T_a(k)+ξ₃T_d(k)+ξ₄T_c(k)(11)

其中E(k)为在第k个采样周期时间段内污染物排放量，ξ₁,ξ₂,ξ₃,ξ₄分别为怠速、加速、减速、巡航上述四种不同行驶工况的机动车污染物排放因子；

2.3)将上述步骤2.2)得到的机动车排放的污染物量E(k)，步骤1.1.1)得到的预测的污染物浓度背景值p₀，以及步骤1.1.3)得到的近似箱体体积ΔV输入到污染物扩散模型，即可输出实地区域污染物浓度p_s，其计算公式如下：

$p_s=p_0+\underset{k}{\&Sigma;}E\left(k\right)/\mathrm{\&Delta;}V---\left(12\right);$

步骤(3).离线优化平台模块建立：

所述的离线优化平台模块包括两个子模块：放行比例优化子模块和信号灯配时优化子模块；模块的输入为数据库模块的所有信息，输出是最优预案集，预案集合中每一个预案包括已优化的放行比例和整个实地路网信号灯配时方案；

3.1)放行比例优化子模块建立：

所述的放行比例是指为减小实地区域的污染物浓度，放行的机动车数目占实地区域机动车总数量的比例；具体算法如下：

a)首先确定放行比例的上下界：下限为low＝0，上限为high＝1；

b)令放行比例为判断low＜high-δ，若是则直接获取最优放行比例mid，算法结束；若否则跳转步骤b)，然后将数据库模块的机动车流量乘以mid，其余的数据不变化，然后将环境参数、新机动车流量、信号灯配时、道路几何参数输入到中观仿真器模块中，获取污染物浓度p_s；其中δ为容许误差；

c)设定p_limit为日均PM2.5浓度的上界阈值，判断p_s＜p_limit-ε，若是则将mid赋值给low,返回到步骤b)；若否则执行步骤d)；其中ε为容许误差；

d)判断p_s＞p_limit，若是则将mid赋值给high,返回到步骤b)；若否则直接得到最优放行比例mid，算法结束；

3.2)信号灯配时优化子模块建立：

信号灯配时优化子模块分为三个部分：实地区域主干道扫描算法，主干道双向协调控制优化算法和非主干道相位差优化算法；子模块的外部以数据库模块和放行比例优化子模块作为输入，而将已优化的放行比例mid和整个路网信号灯配时方案作为最优预案输出；

3.2.1)实地区域利用主干道扫描算法建立主干道路径：

首先通过数据库模块中机动车流量数据确定车流量最大的交叉口作为关键路口；然后在关键路口的几个出口方向，依据车流量最大和次大的出口方向作为主干道的伸展，并且延伸到下一个交叉口；然后在下一个交叉口根据机动车流量数据确定车流量最大的出口方向进行伸展，直到接触到实地区域的边界，得到主干道路径；

3.2.2)利用主干道双向协调控制优化算法优化主干道：

根据数据库模块的机动车流量数据、步骤3.2.1)得到的主干道路径，使用现有的主干道双向协调控制优化算法将该主干道进行信号灯配时优化，得到新的信号灯周期Y′以及主干道路径所有交叉口中各相位的新开始时间b′、新持续时间d′，即主干道的新信号灯配时；具体算法如下：

a)使用模糊控制确定主干道公共信号灯周期，将交叉口饱和度X与周期的增量ΔY作为模糊变量；其次确定论域和隶属度函数；最后去模糊化后得到新的周期预案Y′＝Y+ΔY，且Y′∈[Y_min,Y_max]；其中Y′为新的信号灯周期，Y原先的信号灯周期，饱和度X计算见公式(13)，flow_r′为相位r′对应的实际车流量，g_r为相位r的有效绿灯时间，s为饱和流率，饱和度X为所有相位的饱和度最大值：

$X=\underset{r}{max}\left(\frac{{\mathrm{\&Sigma;flow}}_{r^{\&prime;}}}{g_r\&CenterDot;s}\right)---\left(13\right)$

b)实际交通流流量确定主干道各相位新持续时间d′，持续时间的计算如式(14)所示：

$d_r^{\&prime;}=\frac{{\mathrm{flow}}_r}{{\mathrm{\&Sigma;flow}}_{r^{\&prime;}}}\&CenterDot;Y^{\&prime;}---\left(14\right)$

其中flow_r为相位r对应的实际车流量，d′_r为相位r的持续时间；

c)确定相位的持续时间之后，通过现有的智能算法确定主干道的相位的起始时间；

3.2.3)非主干道相位差优化算法建立：

为依次优化对非主干道的路口相位差，得到非主干交叉口的新信号灯配时，其算法流程如下：

a)将步骤3.2.1)得到的主干道路径上所有交叉口作为元素放入集合U中；

b)寻找实地区域中与集合U每一个元素相邻的交叉口，放入集合Z中；

c)在集合U中，每一个元素的信号灯配时优化已经完成；而在集合Z中，每一个元素的信号灯配时优化并未完成；由于集合Z的某一个元素z在集合U中至少有一个元素u与其相邻，所以使用单向协调相位差方法即可优化集合Z中元素z，单向协调相位差方法计算公式如下：

O_z,u＝mod(l_z,u/v_z,u,Y′)(17)

其中O_z,u为交叉口z与交叉口u的相位差，l_z,u为交叉口z与交叉口u的距离，v_z,u为交叉口z与交叉口u之间的路段上机动车车流速度，Y′为主干道的新信号灯周期；

d)交换集合U、Z中元素，交换之后将集合Z清除；

e)判断新集合U是否为空，若是则表明实地区域路网所有的交叉口均已优化完毕，结束；若否则跳到步骤b)继续优化；

步骤3.2.4)由上述步骤得到的放行比例mid、主干道的新信号灯配时Y′以及非主干道的新信号灯配时获得若干个可行预案，构成最优预案集；

步骤(4).择优预案模块建立：

在步骤(3)输出的最优预案集中，使用微观交通仿真软件，找出评价指标最高的预案作为最终的最优预案；其中评价指标是指所有车辆在实地区域中的旅行时间的总和，称为总旅行时间，符号为J，单位为h；模块建立主要分为以下二步：

4.1)微观交通仿真软件平台上搭建交通仿真路网：

根据数据库模块内的道路几何参数、信号灯配时、机动车流量数据，在微观交通仿真软件上搭建交通仿真路网；

4.2)微观交通仿真软件平台上仿真每一个预案，进行筛选；

根据最优预案集中每一预案的机动车流量放行比例mid以及实地区域新信号灯配时在微观交通仿真软件平台上进行仿真；

所述的实地区域新信号灯配时包括上述步骤得到的主干道新信号灯配时、非主干道新信号灯配时；

4.3)仿真完毕后，选择最优预案集中总旅行时间最小J的预案作为最优预案；

步骤5).实地区域实施预案：

将获得的最优预案在实地区域路网中进行实施。