交通调查实验报告

1、交通运输学院交通调查实验报告 指导教师：组 长： 第一章 交通调查实验目录1 西门调查.1 1.1 交通调查简介.11.2 调查目的.11.3 调查内容.11.4 调查地点及时间.11.5 RTMS简介.11.6 调查方案.2 1.6.1 交通量调查.2 1.6.2 交通延误调查.21.7 调查数据处理及与RTMS的对比分析.2 1.7.1 调查数据.2 1.7.2 误差分析.31.8 交通流三要素关系分析.4 1.8.1 相关概念.4 1.8.2 数据分析.42 交通延误调查分析.113 香山停车场调查.133.1 停车场利用调查.13 3.1.1 人工计数法.13 3.1.2下面就我组这一

2、组调查数据及统计结果做几点分析说明.143.2 停车场针对司机的问卷调查.15 3.2.1 统计结果.15 3.2.2 分析与说明.183.3 总结.201 西门调查1.1 交通调查简介 交通调查是一种用客观的手段，测定道路交通流以及与其有关现象的数据，并进行分析，从而了解与掌握交通流的规律，其目的是为了向交通城建规划与环保以及公安交通管理等部门提供改善、优化道路交通的实际参考资料和数据。交通调查的对象主要是交通流现象，而与交通流有关的诸如国民经济发展、经济结构、运输状况、城乡规划、道路等交通设施、交通环境、汽车的行驶特性、地形、气候、气象及其他安全设施和措施等等均可作专项调查。此次我们组将主

3、要针对交通流特性的三要素交通量、速度、密度做相关的小规模调查及数据分析。1.2 调查目的本次交通调查任务，具体调查目的可分为以下几点：1) 了解我校西门外高梁桥斜街的交通情况；2) 高峰期西门外路段交通流三要素，即交通量、速度、密度的相关数据采集；3) 将人工观测得到的数据与RTMS采集的数据做误差对比分析；4) 对数据调查数据进行理论分析，绘制关系曲线；5) 对西门外信号交叉口各路口的流量、流向和停车延误调查分析。1.3 调查内容1) 交大周边路段小时交通量调查2) 西门外信号交叉口各路口延误调查1.4 调查地点及时间地点：北京交通大学西门（如下图所示）调查时间：2013年5月5日1.5 R

4、TMS简介RTMS(Remote Traffic Microwave Sensor)是国外近几年开发出的具有智能、大范围的存在型检测器。它可通过遥感，同时检测八车道的流量、占有率和车速等信息，其输出的数据不仅与现有的控制器兼容，而且可通过串行接口，与其它设备相连。它不仅可在绝大多数场合下取代传统的环形线圈检测器，而且又以其特有的智能性、适用于将来智能交通系统应用的需要。因此，RTMS也是极具推广价值和应用前景的检测器。RTMS检测器的原理很简单。论其工作原理，它实际是一个在微波范围内工作的雷达，通过发射和接收反射雷达波即可检测车辆。其工作效率很高，一般为10Hz左右，所以它适用于动、静车辆的实

5、时检测。1.6 调查方案此次调查选取的时间为2013年5月5日，调查的重点为目标区域的交通量、交通延误等数据。1.6.1 交通量调查 交通量是指在指定时间段内，通过道路某一地点，某一段或某一车道交通体的数量，是描述交通流特性的最重要的参数之一，也是交通工程学中最基本的资料。我们组此次调查的重点就是高峰小时交通量调查。调查方案: 人工观测法：结合实际情况，我们组选用人工观测法进行交通量调查。由组长组织调查组员在交大西门调查路段及交叉口引道处进行交通量观测和记录，使用的工具包括计时器、手动（机械或电子）计数器和其他记录用的记录板、纸和笔。并调查得到分车型交通量数据、某一车道或某方向上的交通量、交叉

6、口流量和流向数据、非机动车和行人交通量等数据。 1.6.2 交通延误调查交通延误：由于道路和环境条件、交通干扰以及交通管理与控制等驾驶员无法控制的因素所引起的行程时间损失。可分为： （1）固定延误，由于交通控制装置引起的延误，于交通量大小及交通干扰无关，主要发生在交叉口处。（2）运行延误，由于各种交通组成部分之间相互干扰而引起的延误。（3）停车延误，车辆由于某种原因而处于静止状态产生的延误。（4）行程时间延误，实际行驶的总时间-完全排除干扰后以畅行速度通过调查路段的行驶时间。（5）排队延误，车辆排队通过路段的时间-车辆按自由行驶车速通过的时间。（6）引道延误，引道实际耗时-引道自由行驶时间之差

7、。 众所周知，交叉口是道路或路网的控制点，在总行车延误中，交叉口延误占有较高的比例。因此我们组关于延误的调查主要集中在交大西门附近的十字路口。具体调查方法:交叉口入口处设置4名组员和1块秒表，。1人负责报时，2人负责观察，另外1人负责记录数据, 观测时间间隔取20s。1.7 调查数据处理及与RTMS的对比分析1.7.1 调查数据时间段流量（辆/2分钟）速度（km/小时）实测流量17:305667.33953.417:326666.42452.617:343969.94965.817:368467.52443.217:386369.93637.617:407276.43152.817:42805

8、1.73745.217:445652.42837.617:464966.22443.217:486370.7945417:505565.10955.617:525259.5196017:545071.58051.217:566063.10045.817:586260.7265518:006363.4765718:023364.3033718:046368.0005418:065566.6555018:085163.9025318:106568.2776018:125370.54751.218:146558.80058.818:166570.6156918:185657.1966018:2045

9、78.87745.818:225869.6035618:243667.4164518:265668.1965318:288271.793671.7.2 误差分析 本组将人工调查交通量数据同 RTMS 所得数据进行对比，得出下面图表。交通调查实践报告 从图中我们可以看出，RTMS 实测数据的趋势同人工调查的结果基本一致，个别时间段的结果差别较大。经过讨论，本组认为出现这些现象的原因可能为以下几点： 1）时间的差异。人工调查计时与 RTMS 机器时间的不统一，原本时间的不吻合将放大误差。 2）地域的复杂性。本组所测路段距实际路段较远，且断面车道数也已发生了变化。虽然本组采取延时对比的方式，但两断面

10、之间的变道情况严重，对于分析基本参数不利。 3）人类的心理趋向。由于检测器距高粱桥斜街大柳树路交叉口较近，人类在交叉口处表现出的超车现象较为严重，这样会更加加重地理位置的差异带来的误差，给路段实况分析带来难度。 4）检测器设置不当。检测器距交叉口过近，当交叉红灯且车辆较多时，车辆占道不动，这与普通路段的实际情况不符，对于表征普通路段交通参数的测量必然产生影响。 5）RTMS 检测器“溢出”现象的发生。“溢出”是指一辆车出现，两相邻探测区域内均有感应的现象。不仅会引起流量的多计数，还会对占有率测定带来干扰。 6）调查方法的缺陷。与 RTMS 实测数据进行对比的前提是，采用相近的方法，使用动态跟踪

11、的方式调查研究相同断面的基本参数。虽然我们的方案考虑到了调查简便性，但也使误差不可避免。1.8 交通流三要素关系分析1.8.1 相关概念（一）流量： 流量是指在单位时间内，通过道路某一点、某一断面或某一条车道的交通实体数（对于机动车流而言就是车辆数）。流量可通过定点调查直接获得，也可直接从 RTMS 数据库中提取。 （二）速度 平均速度： （1）时间平均速度，就是观测时间内通过道路某断面所有车辆地点速度的算术平均值。 （2）区间平均速度，有两种定义： 1 车辆行驶一定距离与该距离对应的平均行驶时间的商。2 某一时刻路段上所有车辆地点速度（也称即时速度、瞬时速度）的平均值。 其值可通过沿路段长度

12、调查法得到：以很短时间间隔t 对路段进行两次（或多次）航空摄像，据此得到所有车辆的地点速度（近似值）和区间平均速度。 RTMS 显示的速度 Speed 是在某个信息周期内通过探测区的平均车辆数的平均速度，不包括对长车速度的测量，它是时间平均速度。 （三）密集度 包括占有率和密度两种含义。 （1）占有率 占有率o 即车辆的时间密集度，就是在一定的观测时间T 内，车辆通过检测器所占用的时间与观测总时间的比值。对于单个车辆来说，在检测器上花费的时间是由单个车辆的速度 ，车长和检测器本身的长度d 决定的。（2）交通密度k 代表车辆的空间密集度，就是某一瞬间单位道路长度上存在的车辆数。1.8.2 数据分

13、析 我校西门旁高粱桥路有 5 个车道，3 个车道的车流向北，2 车道车道向南，为主干道，承载着北京市海淀区交通大学周边的交通量，能大致体现出交大周边的道路交通状况水平。 另一方面，北京市已在交大西门高粱桥路建成了 RTMS、检测环和视频等数据采集系统，为定量分析和研究北京市海淀区交大周边高粱桥路的道路交通状况创造了条件。 经过调查得知，RTMS 检测器位于交大西门体育馆二层，检测范围是经过进口拓宽后的道路断面（此断面共有 5 个车道，车流方向均向北）。本报告就是基于对北京市海淀区交大西门高粱桥路交通状况的宏观分析考虑，对提取的数据进行合理分析。从而得出流量、流速和占有率三者之间的关系。

14、0;（一）二维关系分析 分析方法：我们根据天气、交通出行状况，从 RTMS 数据库选择了2013年 5 月 5 日全天交通流参数全部检测数据，即流量、速度和占有率数据。由于设备故障或各种软硬件原因，固定监测器 RTMS 数据可能存在局部缺失，所检测的数据不符合实际情况，数据延迟等问题。因此，在应用数据前，首先对数据进行一致性检验和修正等处理，剃去坏值，确保数据的准确和完整性。 1、速度-流量关系 在进行交通量统计时，以每小时车辆的总数为一组，利用“速度流量”即加权平均计算方法求出每一组的平均速度，最终得出24组数据记录，做出图如下： 时段流量速度占有率0：00-1:0035071.08913.

15、751:00-2:0021475.39712.6322:00-3:0014577.9813.23:00-4:0012379.81313.24:00-5:0010662.21615.5295:00-6:0022979.14812.86:00-7:0050878.61618.3667:00-8:00101582.32721.8428:00-9:00162971.04630.8419:00-10:00176969.7534.94410:00-11:00170971.99534.1211:00-12:00179570.2833.13912:00-13:00168868.8233.35213:00-14

16、:00177768.11135.42914:00-15:00160769.54738.34215:00-16:00176567.08241.37716:00-17:00171166.81740.05617:00-18:00182266.64939.58918:00-19：00165666.79536.1819:00-20:00163475.56132.21620:00-21:00158070.33233.53821:00-22:00130977.03926.82722:00-23:0081575.42619.81123:00-0:0046976.28815.097把散点图采用二次曲线拟合如下：

17、 从图中可以看出，散点集中在速度为65-80km/h范围内，这是因为高粱桥路交大西外路段基本没有拥堵的情况。交通流量最大为1822量/小时,发生在17：00到18：00，对应的速度为66.65km/h，此时为晚高峰时期。按照趋势线规律，如果此时交通流量还继续增大，则会达到最佳流速，最佳流速大约为69km/h随着流量的不断增大，交通开始出现拥堵，流速逐渐下降。因此，抛物线的左侧部分为拥挤情况，右侧为不拥挤情况。总体看来，此道路交通服务水平良好。2、速度-占有率关系 采用与流量 速度抛物线模型相同的数据，把 RTMS 中提取的以1小时为周期的每条车道的占有率转换为五条车道的整体占有率，把每车道1小

18、时为周期的平均速度用“速度流量法”转换为此时间内的平均速度，用这种方法处理得出24个占有率的值。 把散点图采用直线拟合如下： 图中可以看出，速度随着占有率的增大呈下降趋势，符合一般规律。但由于此路段通常为畅通状态，占有率很小，而速度也相对较快，所以，范围比较局限。 3、流量-占有率关系 按以上的处理方式，把数据作散点图如下： 根据实际情况加入两组数据（0 ，0）和（0 ，100 ），这是因为，当流量为 0 时有两种情况：没有车辆占用道路；道路非常拥挤，车辆不得不停下来等待。当加上这两组数据后，把散点用抛物线拟合如下图： （二）三维关系分析 对上述方法处理后的数据，可用Matlab作出

19、流量、速度、占有率三者的关系图。相关数据及关系图如下：x=350 214 145 123 106 229 508 1015 1629 1769 1709 1795 1688 1777 1607 1765 1711 1822 1656 1634 1580 1309 815 69;y=71.089 75.397 77.98 79.813 62.216 79.148 78.616 82.327 71.046 69.75 71.995 70.28 68.82 68.111 69.547 67.082 66.817 66.649 66.795 75.561 70.332 77.039 75.426 76

20、.288;z=13.75 12.632 13.2 13.2 15.529 12.8 18.366 21.842 30.841 34.944 34.12 33.139 33.352 35.429 38.342 41.377 40.056 39.589 36.18 32.216 33.538 26.827 19.811 15.097;scatter3(x,y,z);xlabel(' 流量 ')ylabel('速度')zlabel('占有率') 结论：从Matlab 作出的三维投影图上可以看出：流量随着占有率增加而增大，增幅先快后慢，是基本模型的左半部

21、分，为非拥挤情况；速度随占有率的增大而减小，大致呈线性关系，与基本模型无异；流量随速度的减小而增加，对应着基本模型的上半部分，即非拥挤时期。2 交通延误调查分析调查交叉口： 学院南路与皂君庙路交叉口 调查进口道：_西 调查时间： 2013/5/5 天气： 晴时间左转直行右转中型车大车小车摩托车/电动车中型车大车小车摩托车/电动车中型车大车小车摩托车/电动车10:00 10 :15106603582140146410:1510:300050026701324736合计101160511152272511910。交叉口延误调查现场记录表交叉口： 学院南路与皂君庙路交叉口 调查日期:2013/7/6

22、 天气：晴 观测员：本组成员观测时间在下列时间内停在引导内的车辆数引道交通量+0s+20s+40s停驶车数非停驶车数8:00036608:010006118:02111048:03350908:04001088:05124088:06000828:07011068:08100828:09000008:100000108:110001028:12011688:13200408:14001288:15257008:1600010168:17125068:187301488:19004088:20444008:210008198:22366008:236101488:24001428:2545802

23、8:2600012128:27167208:2805022128:2900300小计334550145162合计128307交叉口延误分析: 前5分钟的停驶车辆的百分率为21/44=47.7% 取置信度90%,2=2.71 最小样本容量 N=297辆 交叉口延误指标：总延误=128*20=2560 秒每一停驶车辆的平均延误=2560/145=17.66 秒交叉口入口引道上每辆车的平均延误=2560/307=8.34秒停驶车辆百分率=145/307=47.2%停驶车辆百分率的估计误差=小于容许误差10%,故此次调查满足精度要求.3 香山停车场调查 本组于2013年4月6日和其他小组一起对香山公园

24、和北京植物园附近的停车场通过问卷等方式进行了相关调查。本次调查分为两部分：第一项：香山周边停车场利用调查；第二项：停车场针对司机的问卷调查。下面就两项调查的结果分别作简要分析：3.1 停车场利用调查3.1.1 人工计数法停车场利用调查采用人工计数法的方式，首先确定停车场内的初始车辆数，此后每15分钟计数一次。由于各组到达调查地点的时间不同，故有效调查时间取9:0017:00。另外，某一组的调查车辆数较少，不具有代表性，故我们组也将另外9个组的调查数据考虑进来，以便分析出更有说服力的结论。将同一时间段不同小组所调查的停车场车辆数进行加和，再进行时间上的横向比较，就可以从中找到规律。 时段车辆数时

25、段车辆数9:009:15213013:0013:1525479:159:30226813:1513:3024969:309:45234913:3013:4524989:4510:00247413:4514:00247610:0010:15256814:0014:15248910:1510:30266314:1514:30248910:3010:45267814:3014:45261310:4510:00265414:4515:00259011:0011:15265915:0015:15259111:1511:30268615:1515:30254211:3011:45266915:3015:4

26、5250711:4512:00265815:4516:00244512:0012:15266816:0016:15234512:1512:30261516:1516:30224812:3012:45257516:3016:45213012:4513:00256016:4517:001991 表1将表1中数据画成折线图。如图1所示,可以直观的得到一些基本信息。停车场内车辆数目由最初的2100多辆，逐渐增加，从10:1512:30是停车的高峰时段，这一段时间停车场内总的车辆数目一直保持在2600辆以上。自12:30始，停车的数量减少，但较上午10:00之前的数量仍是多的。直到下午14:30开始，停

27、车的数量有达到了另一个峰值。但下午的高峰时段停车数量保持在25002600之间，明显少于上午高峰时段停车数量。下午的高峰时段仅持续了1小时，随后停车数量单调递减，至17:00调查结束时达到最小值，为1991辆。 图1分析其原因，可以假设大多数游人在8:0010:00之间从家里出发，到达目的地的时间会因为距离的长短不同而产生差异，平均的出行时间可以假设在1至2小时之间，这就产生了由10:00开始的2个的停车高峰时段。中午时，游人结束了上午的游玩，人们将自己的车辆驶出停车场，回家或者选择地点就餐。因此中午的车辆会有所减少。因为上午到达的有人中，一部分人离开景点就餐时并不需要驾车离开，所以，中午的停

28、车数辆仍然大于上午高峰段开始前的停车数。下午14:00之后，游客结束中午的就餐、休息，重新返回景点，也有选择下午才来参观的游客一起到达。因此就有了这一天中的第二个高峰时段，但这一高峰时段的峰值显然比上午的要小，这与人们的出行行为有着很大的联系，一般来说，人们叫习惯于上午出行，而下午在家里休息。从下午16:00开始，游客陆续结束游玩，乘车返回，停车场内偶尔会有新驶入的车辆，但整体的停车数量保持下降趋势。所以，至调查结束时，停车车辆数已经小于调查开始时间点的车辆数。3.1.2下面就我组这一组调查数据及统计结果做几点分析说明表2中是我们组调查的停车场不同时间段内的停车车辆数目。时段车辆数时段车辆数9

29、:009:1514313:0013:15709:159:3013713:1513:30719:309:4513413:3013:45719:4510:0013613:4514:007110:0010:1513114:0014:157310:1510:3012814:1514:307910:3010:4512614:3014:458510:4510:0011814:4515:008711:0011:1511415:0015:158811:1511:3010315:1515:309911:3011:459415:3015:459711:4512:008915:4516:009312:0012:15

30、8316:0016:159112:1512:307616:1516:309112:3012:457216:3016:459012:4513:006916:4517:0092 表2为了方便说明，将表2中的车辆数改为车位使用率，做出折线图。如图2所示。可以看出，调查开始时的车位利用率最高，达到0.95。此后到下午13:00，利用率基本保持单调递减的趋势。13:0014:00间基本无变化。下午14:00后，利用率有所提高，至15:00达到0.66，之后的几个时段基本保持稳定，利用率均在0.60以上。综合来看，统计结果与图1所示情况基本吻合。 图2就P10停车场的统计结果而言，我们组一致认为有一点需要

31、改进整体车位利用率不高。统计结果显示，车位的平均利用率只有65%。这个停车场共有150个车位，65%的平均利用率意味着有大约50个车位在多数时间里一直处于空闲状态。这是对土地资源的一种浪费。对此我们建议，在非停车高峰时段，可以适当封闭一部分距离停车场入口较远的车位，而转为其他用途，比如设立临时休息区等。这样可以充分利用土地资源，同时司机也会在进入停车场后就近停车，减少油耗，同时停车集中也可以方便工作人员管理。3.2 停车场针对司机的问卷调查3.2.1 统计结果 表3是我们小组在10号停车场分发问卷回收后的统计结果问题选项数量1.出发地A.外省 2.00 B.北京东城区1西城区1朝阳区海淀区16

32、丰台区4石景山区1昌平区通州区大兴区1房山区门头沟区1顺义区1怀柔区平谷区密云县延庆县2.目的地A.香山公园28B.北京植物园C.中科院植物园1D.其他E.香山公园和北京植物园23.您会在这逗留多久？A.<0.5小时2B.0.52小时 13C.24小时13D.>4小时 E.在这住宿4.随车人数A.1人5B.2人12C.3人4D.4-5人6E.更多15.您认为该停车场价格怎么样？A.太高，无法接受 3B.还行，能接受 24C.较低 D.无所谓16.您更容易接受哪种收费标准？A.按次收费：10元/次 23B.按小时收费：4元/小时 3C.阶梯费率：一小时以内5元，超过一小时，每小时加收

33、2元27.您认为解决停车问题最有效的办法是？A.调整停车价格3B.限制或减少车辆出行 4C.增加停车场 13D.改善道路环境 11E.增加完善引导标识71.游客类型A.本地游客 26B.外地游客22.性别A.男21B.女73.年龄A.20岁以下B.2130岁8C.3140岁12D.4150岁3E.5160岁5F.61岁以4.职业A.管理人员 9B.普通职员 8C.务工人员 D.公务员 3E.学生 2F.自由职业1G.退休、无业 H.其他51.家庭小汽车数量A.04B.122C.22D.>32.同行人数A.1人8B.2人10C.3人4D.4人3E.5人2F.6人及以上1与同行人的关系A.家

34、人亲戚19B.朋友同事5C.同学D.客户F.其他7其中老人儿童人数60岁以上老人A.021B.16C.21D.3人及以上12岁以下儿童A.018B.17C.23D.3人及以上3.家庭月收入A.04000元3B.40001万元15C.1万3万元10D.3万元以上 表33.2.2 分析与说明出发地：游客的出发地大多是本市，28组游客中只有两组是来自外地的游客。而本市的这26组游客中，又有61%是来自海淀区的。这一调查结果并非偶然因素造成，香山公园属于国家4A级景区，对于非北京市游客吸引力有限，又因为其处在海淀区境内，海淀区人到达此地较其他区的人方便、快捷，所以本市的游客里大部分又都是来自海淀的；目

35、的地：调查地点位于香山公园东门停车场，来此的游客除了极少部分人还要游览附近的北京植物园或中科院植物园外，其余人都是选择只游览香山公园。分析认为，调查时间正处在清明节假期期间，游客来香山很大程度上是为扫墓而来。其次，我们组所调查的停车场距离香山较近，而距离植物园较远，所以选择同时游览香山公园和北京植物园的游客倾向于寻找距离两个景点都比较近的停车场去停放车辆。所以说，距离是指以问题调查结果的主要影响因素；停留时间：调查结果与我们的预期相差不多，选择停留0.54小时的人占到了整体的90%以上。少于半小时的观光似乎不太可能，而当游览了四小时后，人们会感到疲倦。调查结果符合人们普遍的行为习惯。随车人数的分布随机出现，没有过多规律；有关停车的问题：将统计结果用饼状图表示，如图3和图4所示图三图四由图3中可以看出，超过85%的人认为10元/次的收费比较合理。在这些人当中，有约8.3%的人认为应该实行阶梯收费制度，4%