交通流理论

交通流理论

-

2023年3月2日发(作者：红莲の弓矢)

1

第五章连续交通流模型

如果从飞机上俯看某条高速公路，我们会很自然地把来来往往的车流想象成河流或某

种连续的流体。正是由于这种相似性，经常使用流量、密度、速度等流体力学术语来描述

交通流特性。我们知道，流体满足两个基本假设：一是流量守恒，二是速度与密度（或流

量与密度）对应。对于交通流，其中第一个假设比较容易证明，而第二个假设的成立需要

有一定的条件。本章将推导交通守恒方程，介绍它的解析解法和数值解法，以此为依据还

将介绍更精确的动态模型，并详细地讨论交通波理论。

第一节守恒方程

一、守恒方程的建立

守恒方程比较容易推导，可以采用下面的方法：考察一个单向连续路段，在该路段上

选择两个交通记数站，如图5—1所示，两站间距为Δx,两站之间没有出口或入口（即该路

段上没有交通流的产生或离去）。

设N

i

为Δt时间内通过i站的车辆数，q

i

是通过站i的流量，Δt为1、2站同时开始

记数所持续的时间。令ΔN=N

2

-N

1

，则有：

N

1

/Δt=q

1

N

2

/Δt=q

2

ΔN/Δt=Δq

如果Δx足够短，使得该路段内的密度k保持一致，那么密度增量△k可以表示如下：

x

NN

k







)(

12

x

站1站2

图5—1用于推导守恒方程的路段示意图

2

式中（N

2

－N

1

）前面之所以加上“-”号，是因为如果（N

2

－N

1

）>0，说明从站2驶离的

车辆数大于从站1驶入的车辆数，也就是两站之间车辆数减少，即密度减小。换句话说，

ΔN与△k的符号相反，于是：

Nxk

同时，根据流量的关系，有：

△q△t=△N

因此

xktq

即

0











t

k

x

q

假设两站间车流连续，且允许有限的增量为无穷小，那么取极限可得：

0











t

k

x

q

（5—1）

该式描述了交通流的守恒规律,即有名的守恒方程或连续方程，这一方程与流体力学的方程

有着相似的形式。

如果路段上有交通的产生或离去，那么守恒方程采用如下更一般的形式：

),(txg

t

k

x

q













（5—2）

这里的g（x，t）是指车辆的产生（或离去）率（每单位长度、每单位时间内车辆的产生或

离去数）。

二、守恒方程的解析解法

守恒方程5—1和5—2可以用来确定道路上任意路段的交通流状态，它把两个互相依

赖的基本变量——密度k和流率q与两个相互独立的量——时间t和距离x联系了起来。

但是，如果没有另外的附加方程或假设条件，对方程5—2的求解是不可能的。为此我们把

流率q当作密度k的函数，即q=f（k）。相应地u=g（k），这是一个合理的假设，但只有在

平衡状态时才能成立。下面介绍守恒方程的解析解法。

回到式（5—2）的求解。考虑下面的基本关系式：

kuq(5—3)

易知,如果在式(5—2)中u=f（k），我们将得到只有一个未知量的方程，可以对其解析求解。

针对一般情况的解析解法很复杂，实际应用起来也不方便。为了简化求解过程，我们只考

虑没有交通产生和离去的影响，即g（x，t）=0的情况，这样我们可以把守恒方程化为如

下形式：

0)()]([)(









































t

k

xdk

kdf

k

x

k

kf

t

k

kkf

xt

k

ku

x

（5—4）

或

0)(

























t

k

x

k

dk

df

kkf(5—5)

应该指出的是f（k）可以是任一函数，没有必要特意构造条件使得结果通用，例如采

3

用格林希尔治速度—密度线性模型，式（5—4）就变为：

02





























t

k

x

k

k

k

uu

j

ff

（5—6）

式中：u

f

——自由流速度；

k

j

——阻塞密度。

式（5—4）是一阶拟线性偏微分方程，可以通过特征曲线方法求出其解析解，具体的

解析解法例子将在后面介绍。

三、守恒方程的数值解法

根据前面的介绍，我们可以看出解析解法的主要缺点是推导过程中要求的条件过于简

化，这包括简单的初始交通流条件、车辆的到达和离开模型、没有出口和入口、简单的流

率—密度关系等。更重要的是，在真实条件下经常遇到很复杂的情况，如存在转向车道和

出入口匝道等等，因此要想求得精确的解析解是非常困难的。通常对于可压缩流体的类似

问题，可以通过对状态方程进行数值求解来解决。该方法考虑到的情况包括在实际中可能

遇到的复杂情况，即对真实到达和离开模型的处理、更复杂的u—k模型以及实验条件等。

数值计算思路如下：首先把所要考虑的道路离散成若干很的路段△x，并按连续时间增

量△t来更新离散化的网络中每一节点的交通流参数值。

图5—2道路空间离散实例

如图5—2所示，首先从空间上对路段进行离散化处理，然后再将时间离散，即：

T=nΔt

T为观测周期，并满足下面的方程：

)(

2

)(

2

)(

2

1

111111

1n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

gg

t

qq

x

t

kkk













（5—7）

式中：n

j

n

j

qk,——在j路段，t=t

0

+nΔt时刻的密度、流量；

t

0

——初始时刻；

D

3

D

2

D

11

2

j

j+1

j-2

j-1

j

j+1

j+2j+3

B

A

A

B

x

j

交通

信号

上游虚拟路段

下游虚拟路段

4

Δt，△x——时间和空间的增量，要求△x/△t大于自由流速度；

n

j

g——路段j在t=t

0

+nΔt的净流率（产生率减去离去率）。

如果密度确定，在t

0

+△t（n+1）时刻的速度由平衡态速度—密度关系获得，即：

)(11n

je

n

j

kuu(5—8)

例如，对于格林希尔治线性模型有：

)1(

1

1

jam

n

j

f

n

jk

k

uu



(5—9)

式中：u

f

——自由流速度；

jam

k——阻塞密度。

需要指出的是，式（5—8）适用于任何速度—密度模型，包括不连续模型；如果无法

获得u的解析表达式，那么可以从u—k曲线通过数值方法获得其数值解。t

0

+△t（n+1）

时刻的流率可从下面的基本关系式获得：

111n

j

n

j

n

j

ukq(5—10)

数值解法所需的基本数据可以由检测设备获得。数值解法的应用比较广泛，比较有代

表性的应用是分析多车道交通流的动态特征。

四、多车道流体力学模型

1．模型设计

考虑一个同向2车道路段，如图5—3所示。

图5—3同向2车道高速公路空间离散图示

假定每一条车道都满足守恒方程，两车道之间车流的交换代表所研究车道的车辆产生

和离去。对每一车道分别写出守恒方程：







































2

22

1

11

Q

t

k

x

q

Q

t

k

x

q

(5—11)

x

j

J

j+1

j

j-1

1

2

△x

车道2（i=2）

车道1（i=1）

5

式中：q

i

（x，t）——第i车道的流率（i=1，2）；

k

i

（x，t）——第i车道的密度（i=1，2）；

Q

i

（x，t）——车道交换率（i=1，2）(i车道之间的车辆变化率)，正值表示进入，

负值表示离开。

从上述条件可得：











)]()[(

)]()[(

2010212

1020121

kkkkQ

kkkkQ





(5—12)

这里是敏感系数，单位是时间的倒数，k

i0

第i车道的平衡密度。由于系统封闭，流量守

恒，因此很容易看出Q

1

+Q

2

=0。

2．模型改进

上面的模型并没有考虑入口或出口匝道引起的车辆产生或减少。此外，当两车道密度

相等时，如果平衡密度k

10

≠k

20

，根据这一模型判断将发生车辆改变车道的现象。而事实上，

当两车道密度值相差不大时，车辆一般不会改道行驶。因此，要想使这个模型更符合实际

情况，必须对其加以改进，这可以从以下几个方面考虑：1）敏感系数是可变的，它随

两车道之间密度的不同而不同；2）考虑进出口问题；3）考虑时间滞后影响。这样，上面

的公式被修改为：







































2

22

1

11

Q

t

k

x

q

Qg

t

k

x

q

(5—13)

这里g（x，t）为车道1（右侧车道）内的匝道口净流率，驶入为正，驶出为负，且有：

)}()],(),({[

)}()],(),({[

2010212

1020121

kktxktxkQ

kktxktxkQ









式中：





















AA

Ajam

A

ktxktxkktxktxk

kk

ktxktxk

),(),(,,,

),(),(,0

1212

max

12









A

k是恒定值，如果密度值低于它，车流将不变换车道；是相互作用滞后时间；k

jam

是阻

塞密度。

在这个模型里假设在车道1车辆可以驶入或离开，该模型可以通过时间和空间离散数

值求解。图5—3中给出了包括一个入口匝道的两车道高速公路路段的空间离散过程，由此

求出的数值解是：

JjQQ

t

gg

t

GG

x

t

kkk

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

,,2,1),(

2

)(

2

)(

2

)(

2

1

1,11,11,11,1

1,11,11,11,1

1

,1

























（5—14）

6

JjQQ

t

GG

x

t

kkk

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

n

j

,,2,1),(

2

)(

2

)(

2

1

1,11,1

1,21,21,21,2

1

,2





















（5—15）

式中：]()[(

1020,1,2,1,1

kkkkQsn

j

sn

j

sn

j

n

j

；

]()[(

2010,2,1,2,2

kkkkQsn

j

sn

j

sn

j

n

j

；

)(

,,,,,

n

jie

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

kukukGi=1,2；

)(

,

n

jie

ku——与n

ji

k

,

相对应的平衡速度；

s——车辆在第i车道的第j节点进行车道变换所延迟的时段数；

n

ji

k

,

——t=t

0

+nΔt时刻，第i车道,第j节点的密度，t

0

是初始时间。

如果使用格林希尔治线性模型，则很容易证明)]/1[(

,,,j

n

jif

n

ji

n

ji

kkukG。随着计

算每一时间段的密度，流率1

,

n

ji

q和速度1

,

n

ji

u可以从下面两式得到：

)(1

,

1

,

n

jie

n

ji

kuu(5—16）

和

1

,

1

,

1

,

n

ji

n

ji

n

ji

ukq（5—17）

求解所需的上游或下游边界条件应与车辆的到达和离开相对应，它们可以是常量，可

以是变量（随时间变化），也可以是随机的，随机值可以使用模拟技术产生。初始条件可以

是恒定的，也可以根据所考虑的实际情况随距离而变化。在确定下游边界条件时，如果交

通流情况不详且△x又充分小，可以假定：

1

1,,





n

Ji

n

Ji

kkn

；2,1i（5—18）

最后，在初始时期0≤t≤τ(即当n－s≤0时),可以假设0

,

sn

ji

，这意味着没有变换

车道的现象发生。

我们可以将多车道模型扩展到多于两个车道的情况,如果I代表车道数，每一车道的一

般守恒方程是：

ii

iiQg

t

k

x

q













i=2,3,„,I（5—19）

式中：)}()],(),({[

00,111,1iiiiji

kktxktxkQ





)}()],(),({[

00,111,iiiiji

kktxktxk





对于所有的内侧车道，即对于i=2,3,„,I-1，0

i

g，上式中：



























AiiAii

Ajam

Aii

jiktxktxkktxktxk

kk

ktxktxk

),(),(,),(),(

),(),(,0

11

max

1

1,







或者

1,ji

＝常量

7

上面的公式对最外侧和最内侧车道（即i=1和i=I）也是适用的。在这样的情况下，我

们应该进行如下变换：对于i=1，令i-1=i；对于i=I，令i+1=I，并且),(txfg

i

。

按照前面的类似记法，式（5—19）总的求解结果是：

IiQQ

t

gg

t

GG

x

t

kkk

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

,,2,1),(

2

)(

2

)(

2

)(

2

1

1,1,1,1,

1,1,1,1,

1

,

























（5—20）

式中：)]())[(,(

00,1,,1.1,,,ii

sn

ji

sn

ji

sn

ji

sn

jiji

n

ji

kkkkkkQ













)]())[(,(

00,1,,1,1,ii

sn

ji

sn

ji

sn

ji

sn

ji

kkkkkk













)(

,,,,,

n

jie

n

ji

n

ji

n

ji

n

ji

kukukG









































A

sn

ji

sn

jiA

sn

ji

sn

ji

Ajam

A

sn

ji

sn

ji

sn

i

sn

ikkkkkk

kk

kkk

kk

,1,,1,

max

,1,

1),(

,0

),(





上面我们所讨论的模型并没有明显地包含车道宽度y这个因素，也就是说没有对y方

向进行空间离散。由于我们已经把道路划分成了多条车道，所以y方向的空间离散是很自

然的。原则上，一个二维空间模型能更准确地描述交通流行为。下面是一个满足守恒规律

的简单二维连续方程：

),,(

)(

)(

tyxg

y

ku

x

ku

t

k

y

x

















（5—21）

式中x，y，t分别是空间和时间坐标；k=k(x,y,t)为交通流密度；u

x

=u

x

(x,y,t)是速度向量沿x

方向的分量（与道路中心线平行）；u

y

=u

y

(x,y,t)是速度向量沿y方向的分量；g(x,y,t)是车辆

的产生率。

由于上面的方程有三个未知量，因此它必须和下面的两个状态方程联合起来求解：

)(),,(kutyxuu

exx



)(),,(kvtyxuu

eyy



应该指出的是，在这个新方程里，密度代表每单位区域内的车辆数，例如阻塞密度定义为：

yx

jamSS

k

1



式中：S

x

、S

y

——分别代表x和y方向的最小车头间距。

式（5—21）的一般形式为：

gkukuk

yyxxt

)()(（5—22）

我们也可以采用数值解法对式（5—21）和式（5—22）求出数值解，u

e

(k)和v

e

(k)的

表达式也能得到。至于有关的具体解法，读者可以参考相关专著，由于篇幅所限，这里不

再详细介绍。

8

第二节动态模型

一、交通流观测中的加速度

前一节中我们介绍的守恒方程解析解法，曾简单地把速度看成是密度的函数，即

)(kfu，这使得求解析解变得简单了。但实际情况告诉我们，交通流的平均速度u不可

能瞬时地跟随密度k发生变化，所以在动态交通条件下使用q(k)的稳态关系不能准确表示

q－u的动态过程。事实上，驾驶员总是根据前方密度来调整车速的。

设交通流的速度为u，由数学的微分知识，我们知道有下面的式子成立：

dx

x

u

dt

t

u

du













u

x

u

t

u

dt

du











（5—23）

这里的

dt

du

是观测车随交通流行驶的加速度，而

t

u





是观测者在路边固定点所观测到的交通

流的加速度。如果假设u是k的函数，即：

)(kuu

则



































x

k

dk

du

x

u

t

k

dk

du

t

u

（5—24）

将式（5—24）代入式（5—23），得：

x

k

dk

du

u

t

k

dk

du

dt

du











（5—25）

又因为

)()(kqkkukuq

所以

x

k

u

x

k

dk

dq

x

q

w















（5—26）

这里

dk

dq

u

w

，此结论将在第三节中介绍。

现在结合式（5—26）和式（5—1）：

x

k

u

x

q

t

k

w















（5—27）

注意到kuq，u

w

可写为：

dk

du

kuku

dk

d

dk

dq

u

w

)(

（5—28）

9

将式（5—27）代入到式（5—25），得：

x

k

dk

du

u

x

k

u

dk

du

dt

du

w









)(

uu

x

k

dk

du

w







（5—29）

把式（5—28）代入到式（5—29），得：

x

k

dk

du

k

dt

du





2)(（5—30）

式（5—30）表示观测车随着交通流行驶的加速度是密度梯度

x

k





的函数，由于平方项

恒为正，交通流观测中的加速度

dt

du

取决于密度梯度

x

k





。具体地说，当

x

k





>0，即前方密

度趋于增大时，

dt

du

<0，这意味着车流开始减速；当

x

k





<0，即前方密度逐渐变小时，

dt

du

>0，

这意为着车流开始加速。这样，我们就从理论上证明了车流的加速和减速行为与车流前方

密度的关系。

二、速度动态模型

研究表明，对于速度的调整，驾驶员要有一个反应过程，车辆本身的动力、传动装置

等都要有一个调整时间，故车速的变化总比前方△x处密度的变化滞后一个时间τ，即

)],([),(txxkutxu（5—31）

把上式左侧对τ、右侧对△x进行泰勒级数展开并略去高阶项，得到：

x

x

k

dk

txkdu

txku

dt

txdu

txu







)],([

)],([

),(

),((5—32)

通过实际观察与研究发现，取Δx为平均车头间距为宜，即

k

Sx

1

,再把

dk

du

近似

地看作常数并且小于零，引入一个大于零的常数



，即：

dk

du



同时把全导数：

t

u

u

x

u

dt

du













代入式(5—32)，得到：

])([

1

x

k

k

uku

x

u

u

t

u



















(5—33)

这就是连续形式的速度动态模型。

对式（5—33）进行空间离散化处理（差分处理），即把道路划分为若干路段，并假设

第i路段内交通情况保持一致，其交通流参数为)(tu

i

、)(tk

i

，则有：

10



















i

ii

ii

i

iiik

kk

i

uu

i

u

ukuu1

1

)(])([

1



i=1,2,„(5—34)

其中Δi为路段i的长度。在动态情况下，Δi宜选得尽量短一些，这样才能认为路段内部

交通均匀，一般取为数百米至1km。式(5—34)中最后一项引入了一个新的参数λ，称为

调整系数，这可以避免当k

i

很小时该项出现很大的不切实际的数值。

对采样周期进行时间离散化处理，得：

)]()()[()()()()1(

1

jujuju

i

T

jujku

T

juju

iiiiiii

























)(

)()(

1

jk

jkjk

i

T

i

ii=1,2,„；j=0,1,2,„(5—35)

式中T是周期长，j指第j采样周期。式中右端第三项引入了一个调整系数ξ，这是为了便

于调整该项权重，使模型更容易适合实际的交通情况。第二、四两项的权重可以通过适当

估计τ、



的值加以调整。

式（5—35）为实用的速度动态模型，它能够精确地描述道路交通流空间平均速度的

动态变化，包括交通拥挤情况、交通从顺畅过渡到拥挤的过程以及由拥挤恢复到顺畅的过

程。式（5—35）还表明，在动态过程中，平均速度由四个方面决定：

（1）前一时刻的速度；

（2）平均速度要朝着稳态方向变化，即朝着与u[k

i

(j)]相一致的数值趋近，并且驾驶员

反应越快，这一作用越大；

（3）平均速度值与上游相邻路段中的速度有关；

（4）平均速度值与下游相邻路段内的交通流密度有关。

研究表明，上述模型对于车道数目单一、出入口匝道无太大进出流量冲击的公路，能

够以令人满意的精确度描述各种不同交通状况以及相互间转变的过程、常发性与偶发性交

通拥挤现象的出现及其消除过程。但在车道数目有所改变或匝道流量较大的情况下，需要

对模型加以扩展，即引入适当的修正项才能使用。

上述平均速度动态模型并没有充分反映匝道流量的影响。事实上，匝道上的高流量不

仅通过路段密度变化影响本路段及其上游相邻路段的平均速度，而且大量的进出车辆在临

近匝道一带速度较低，又存在大量的交织行驶，这必然影响到干线的车流速度。

设t时刻在x点处存在侧向驶入、驶出项r、s(其中r=r

i

/Δ

i

，r

i

为匝道流入率，s=s

i

/

Δ

i

，s

i

为匝道流出率，r与s的单位为辆/h·km)，设这些车辆速度为u

e

,低于干线车流速度

u。它们汇入或驶离干线车流时必然有个加速或减速过程，这会影响到干线车流的速度。为

此，连续型速度模型式（5—33）应引入修正项：

k

sr

uuu

k

sr

e







)(

其中记

u

uu

e



,该修正项代表单位时间内由于r、s引起的干线车流速度的下降。于是

式（5—33）应修正为：

k

sr

u

x

k

k

uku

x

u

u

t

u

























])([

1

（5—36）

由于

i

r

ri



，

i

s

si



，故离散模型式（5—36）的修正项为：

11

)(







i

ii

ki

ru

或

)(







i

ii

ki

su

对时间进行离散后，式（5—35）应引入修正项：









)(

)()(

jki

jrjTu

i

ii或







)(

)()(

jki

jsjTu

i

ii（5—37）

现在接着研究车道数目改变时应该引入的修正项。设第i路段车道数为l

i

，其下游相邻

路段i+1车道数目减至l

i+1

i

，则车流从路段i进入路段i+1时，相当于增加了进口道，其

流量为：

i

ii

iil

uk

ll)(

1



于是在这种情况下应在式中引入修正项：

jam

ii

i

ii

i

ii

jam

ii

i

ii

k

jkju

l

ll

i

T

jk

jkju

k

jujk

l

ll

i

T

)()(

)(

)()()()(

2

1

1































（5—38）

式中



是待定系数，起调整作用，

jam

k是阻塞密度，

jam

i

k

jk)(

代表合流难度。

第三节交通波理论

在实际的交通观测中，我们经常会发现交通流的某些行为非常类似于流体波的行为。

例如，图5—4是8车道路段过渡到6车道路段的半幅平面示意图。由图可以看出，在4

车道的路段（即原路段）和3车道的路段（即瓶颈段），车流都是各行其道，比较有秩序。

而在由4车道向3车道过渡的那段路段，车流出现了拥挤、紊乱，甚至阻塞。这是因为车

流在即将进入瓶颈时会产生一个与车流运行方向相反的波，就类似声波碰到障碍物时的反

射，或者管道内的水流突然受阻时的后涌那样。这个波导致在瓶颈之前的路段上车流出现

紊流现象，下面我们就来详细研究交通的波动行为。

图5—4瓶颈处的交通波现象

12

一、交通波模型的建立

如图5—5所示，假设一条公路上有两个相邻的不同交通流密度区域（k

1

和k

2

），用垂

直线S分割这两种密度，称S为波阵面，设S的速度为u

w

，并规定交通流按照图中箭头x

正方向运行。

图5—5两种密度的车流运行情况

图中各参数含义如下：

u

1

——在A区车辆的区间平均速度；

u

2

——在B区车辆的区间平均速度。

显然，由交通流量守恒可知，在时间t内通过界面S的车辆数N可以表示如下：

tkutkuN

rr2211



即

2211

)()(kuukuu

ww



式中：

wr

uuu

11

——在A区相对于垂直分界线S的车辆的速度；

wr

uuu

22

——在B区相对于垂直分界线S的车辆的速度。

整理可得：



121122

kkukuku

w

（5—39）

由q=ku可知：

q

1

=k

1

u

1

q

2

=k

2

u

2

代入式（5—39），可以得到：

12

12

kk

qq

u

w



（5—40）

式（5—40）就是波速的计算公式，有时也写成：

k

q

u

w





或

dk

dq

u

w



（5—41）

二、交通波模型的意义

交通波描述了两种交通状态的转化过程，u

w

代表了转化的方向和进程。u

w

>0，表明波

面的运动方向与交通流的运动方向相同；u

w

=0，表明波面维持在原地不动；u

w

<0，则说明

波的传播方向与交通流的运动方向相反。在图5—6a中，A、B两点代表两种交通流状态，

当这两种交通流状态相遇时，便产生交通波，其波速为AB连线的斜率。图5－6b是在时

空坐标系中描述的交通波，明显可以看出交通波的含义。

AB

S

u

1

u

2

u

w

k

1

k

2

x

13

图5-6交通波的含义示意图

由式（5—40）可知：u

w

>0，意味着：











0

0

12

12

kk

qq

或











0

0

12

12

kk

qq

前一种情况如图5—7a，后一种情况如图b所示。图a表示交通流从低流量、低密度、高

速度区进入到高流量、高密度、低速度区，但两种交通流界面向下游运动，即高密度区并

未向上游扩展，如当两条4车道支路汇集到一条6车道主路时会出现这种状况。图5-7b

表示的是交通流从高流量、高密度、低速度进入低流量、低密度、高速度区，下游交通状

态变好，但因交通波向前运动，并不改善上游交通状态，如当交通流从一条6车道的主干

道分入两条4车道的支路时会出现这种状况。

图5-7e表示的是u

w

=0的情形，此时只有q

2

=q

1

。这是一种流量相同、速度和密度不

同的两种交通流状态的转换，如当交通流量不大，道路有多车道变为少车道或反之，都会

出现这种状态。此时的交通波发生在瓶颈处，瓶颈既不前移，也不后退。

当u

w

<0时，意味着：

○

A

B

A

交通波

a

q

x

k

t

w

u

○B

b

14











0

0

12

12

kk

qq

或











0

0

12

12

kk

qq

这两种情况都是交通波向后传播，前一种情况如图5-7c所示，交通流从高流量、低密度、

较高速度进入低流量、高密度、较低速度状态。由于此时交通波向后运动，所以上游交通

流状态将受到影响而变差，即较差的交通流状态将向上游扩展，如当交通流前方遇到阻碍

时会出现这种情况。后一种情况如图5-7d所示，这是一种交通流从高密度、低流量、低速

度状态进入到低密度、高流量、高速度状态的情形。由于交通波向后运动，将对上游交通

状况有所改善，如前方阻碍解除时会出现这种状况。

2

图5—7各种交通流状态下的交通波

0

w

u

qq

0

w

u

2

1

k

k

2

ab

1

k

q

q

0

w

u2

1

d

k

2

1

c

0

w

u

0

w

u

q

k

e

12

15

三、停车波和起动波

1．模型的变化

从第二章中我们已经知道速度和密度有一定的关系，还介绍了几种常用的速度—密度

模型，下面我们就应用著名的格林希尔治线性模型进一步分析交通波模型。

已知格林希尔治线性模型的表达式为：

)/1(

jifi

kkuu（5—42）

为了便于推导，我们把密度标准化，即令

jii

kk/，(5—43)

其中

i

为i车流的标准化密度，将式（5—43）代入式（5—42），有：

)1(

11



f

uu和)1(

22



f

uu

其中u

f

为自由流速度，

1

和

2

为分界线S两侧的标准化密度。

将以上关系代入式（5—39），得波速为：

21

2211

)1()1(

kk

ukuk

uff

w







（5—44）

用式（5—43）得到的

1

和

2

的关系式来简化式（5—44），可得：

)](1[

21



fw

uu（5—45）

式（5—45）是用标准化密度表示的波速公式，下面就利用该式分析交叉口车流由于交通

信号影响而产生的停车波和起动波现象。

2．停车波

现假定车队以区间平均速度u

1

行驶，在交叉口停车线处遇到红灯停车。此时，k

2

=k

j

，

即

2

＝1。根据式（5—45），有：

11

)]1(1[

ffw

uuu（5—46）

上式说明，由于停车而产生的波，以

1



f

u的速度向后方传播。经过t秒以后，将形成

一列长度为tu

f1

的排队车队。

3．起动波

下面考察车辆起动时的情况。当车辆启动时，k

1

=k

j

,也即

1

＝1。因为：

)1(

22



f

uu

即

)(12

2

f

u

u



代入式（5—45），得到：

)()]1(1[

222

uuuuu

fffw

（5—47）

由于u

2

是刚刚起动时的车速，很小，同u

f

相比可以忽略不记。因此，这列排队等待车

辆从一开始起动，就产生了起动波，该波以接近u

f

的速度向后传播。

16

四、交通波理论的扩展应用

考虑三个相邻的交叉口信号对交通流的影响。假设三个交叉口信号的绿信比相同，红

灯时长均为

r

t，忽略绿灯间隔时间，周期长均为c，绿灯起步时差为

0

t，应用上述理论分

析交叉口间的交通流状态变化情况。设交叉口n与

1n

间距离为

1

x，交叉口n与1n间

距离为

2

x，交通流初始平均速度为

0

u，排队车辆的起动速度为u，初始时刻路段上的交

通流处于平衡状态，其密度

0

)(kxf设为常数，交叉口n停车线位于

0

x处，

0t

时刻信

号灯由绿灯变为红灯。下面分别分析三个交叉口的情况。

1．孤立交叉口车辆运行状况的分析

（1）车辆在交叉口处排队过程的分析

以交叉口n为例，在

0t

时刻，

0

)()0,(kxfxk,路段上各处密度相等，这是稀疏

流的情况。当交叉口n信号变为红灯时，车队在交叉口n形成停车波，其波阵面记为

1

S，

而已经驶出停车线的车辆继续以原有速度

0

u行驶，按照前面的停车波分析。在

r

tt时刻，

一列长度为

rf

tu

1

的车队停在

0

x之后形成排队，如图5—8所示。

图5—8交叉口车辆的排队过程

（2）车队在交叉口处消散过程的分析

在ctt

r

时刻，交叉口n信号变为绿灯，交叉口n排队车辆启动，形成起动波，其

波阵面记为

2

S，按照前面的起动波分析。起动波

2

S以速度

f

u沿交叉口n排队车辆从前向

后传播，排队车辆以u的速度通过交叉口n，波传过后车队密度记为

1

k，设

d

T为排队车辆

完全消散时间（即车队开始起动），则有：

dfrdf

TutTu)(

1



1

1

1





r

d

t

T（5—48）

若

rd

tcT，则排队车辆在一个周期内可以完全消散；否则车队在一个周期内将无

1

x

0

u

1



f

u

0

u

n1n

1n

17

法完全消散，此时记

a

T为排队车辆完全通过交叉口n的时间，则有：

u

tTu

Trdf

a

)(

1







（5—49）

若

ra

tcT则排队车辆在一个周期内可完全通过交叉口n，否则排队车辆将在交叉

口n处形成二次排队，此时该周期内可通过的车辆数为)(

1r

tcuk，而滞留车辆数为

)(

11rrfj

tcuktuk，这些车辆必须等待下一周期通过交叉口，若

1

x足够长，排队车辆

也可能出现三次、四次排队，如图5—9所示，此时可用同样的方法分析。

图5—9交叉口车队的消散过程

2．上游交叉口对下游交叉口影响的分析

以相邻交叉口n和

1n

为例分析。在

0

0tt时刻，交叉口

1n

信号为绿灯。此时

驶出交叉口n停车线的车辆以初始速度

0

u驶向下游交叉口

1n

，当

r

tttt

00

时，交

叉口

1n

信号为红灯，若

002

tux，则已驶出交叉口n的头车可顺利通过下游交叉口

1n

，从而不形成排队；若

002

tux，则驶出交叉口n的车辆将在下游交叉口

1n

处形

成排队，车辆最大排队长度为

j

kktux/)

0002

（。此时，设

1d

T为交叉口

1n

排队车辆消

散时间，则有：

1

0002

)(

df

j

Tu

k

ktux





即

fj

duk

ktux

T0002

1

)(

（5—50）

在交叉口n停车线处排队的车辆在绿灯启亮后以u的速度通过交叉口n追赶前面的车

辆，若

002

tux，则前方车辆已驶出下游交叉口

1n

，故无法追上；另一方面，设：

jd

kktuxtTud/))(

000201

（

若dx

2

，则在交叉口

1n

处排队车辆全部通过该交叉口之前，交叉口n上一周期

所释放的车辆可以追上该排队车辆的尾车；若dx

2

，则在交叉口n释放车辆到达下游交

1

x

f

u

n1n

1n

f

u

18

叉口

1n

之前，在

1n

处排队的车辆已经释放完毕，故无法追上，如图5—10所示。

图5—10上游交叉口车队释放对下游交叉口的影响

3．下游交叉口对上游交叉口影响的分析

以相邻交叉口n和

1n

为例分析。在

r

tt0时，停车波

1

S以速度

1



f

u沿交叉口n

处的排队车辆从前向后传播。在ctt

r

时刻，起动波

2

S以速度

f

u沿交叉口n处排队车

辆从前向后传播，又1/

11



j

kk，则

21ss

uu，即起动波

2

S将在某一时刻追上停车波

1

S，该时刻即为交叉口n排队车辆消散时刻

dr

Tt，若)(

11rdf

tTux，且上游交叉

口

1n

在此方向上也为绿灯，则在起动波追上停车波之前，停车波已延伸至上游交叉口

1n

，即交叉口n的排队车辆将堵塞交叉口

1n

，此时若交叉口

1n

发生灯色转换，则

将产生所谓的“多米诺”现象，将严重地影响相交道路交通流的通行，如图5—11所示。

图5—11下游交叉口排队车辆对上游交叉口的影响

这样，我们比较详细地分析了连续几个交叉口车辆受信号干扰而产生的车辆排队和消

散过程，这些方法可以用于计算机模拟交叉口信号配时效果，有很高的应用价值。

五、交通波的解析解法

交通流与其它流体相比，一个明显的特点是它的可压缩性，因此在研究交通波时必须

考虑这一特点。现在，我们就来考察一列在信号控制交叉口排队等待的车队。如果此时车

队的车辆数是x，平均车头间距是S，那么我们可以估计车队长度是xS。假设绿灯刚刚开

n1n

1n

u

2

x

1

x

1



f

u

n1n

1n

f

u

19

始时，后面N

1

辆车加入了车队，而前面的N

2

辆车释放。按照同样的逻辑，排队长度是[x+

（N

1

－N

2

）]S。然而，一般地说事实并非如此，因为绿灯刚刚开始时，无论N

1

和N

2

是否

相等，排队长度都在发生变化。例如，如果N

1

＝N

2

，那么有效排队大小仍为x，但是排队

长度不能再用xS的结果估计了，因为平均车头间距减小了。简单连续流模型由于认为速度

和密度有一定的函数关系，即u=f（k），因此体现了车队的这种可压缩性。

下图5—12是由信号控制交叉口检测设备获得的，该图中x、t分别代表距离和时间。

假设从停车线开始的L距离内没有出口和入口，并且认为L足够长，车队没有延伸过这一

路段，还假设停车线下游的交通流顺畅，没有阻塞现象。图中Ll和

1

L



分别代表信号周期c

开始和结束时的排队初始长度和最终长度。

图5—12信号控制交叉口在一个饱和周期内排队的形成过程

沿着图5—12的x轴，点B对应停车线，点A对应有效绿灯间隔开始时车队的队尾；

t=0对应有效绿灯开始的时刻，在AB段内交通流达到阻塞密度，流率为零；A的上游（L

段的剩余部分L

2

）车辆以平均流率q

a

到达，这样L

2

上的密度是k

a

。假定周期内平均到达

流率q

a

，密度k

a

，用c代表周期长度，c=g+r，g、r分别代表有效绿灯时间和红灯时间。

最后，假设周期达到饱和，即绿灯时从点B到点F,车流释放达到最大通行能力的流率q

m

和密度k

m

，而在有效红灯期间（从点F到周期结束），停车线处阻塞（即q=0、k=k

j

）。从

x=0，t=0开始到x=L所画出的射线也即特性曲线，是基于定义和边界条件画出的。这些直

线是流率—密度关系曲线对应点的切线。

例如，在AB内特性曲线的斜率是负值，与流率—密度曲线在点（0，k

j

）的切线一致，

这里k

j

代表阻塞密度。点B的密度由k

j

很快变成k

m

，这里k

m

指最大通行能力时的密度。

停车线

○2

x

B

A

L

1

L

2

L

g

r

○

3

○1

○4

L’

1

L’

2

C

M

D

E

C’

F

区域密度

1，4k=k

j

2k=k

a

3k

j

≥k≥k

m

t

20

这样特性曲线在B点呈扇形展开（即斜率取遍从

j

k

dkdq

,0

)/(到0的所有可能值），在斜率

等于0时达到最佳状态。按照这一方式，我们可以画出如图5—12所示剩下的特性曲线，

此段解释如图5—13所示。

图5—13流率—密度关系曲线

如图5—12所示，从边界发出的特性曲线把整个时空区域（0≤x≤L，0≤t≤c）分成

四个流率—密度状况截然不同的区域。特性曲线相交线，即为交通波曲线。在图示的周期

内，交通波线为ACMDE（车队队尾）。因此，这条线代表了车队队尾的轨迹，并且它到停

车线的垂直距离代表车队长度（由y（t）表示）。曲线ACMDE上任意点处切线的斜率代表

交通波（或车队队尾）沿道路向上游或下游传播的速度。

我们可以通过考察特性曲线的交线推演出车队队尾的轨迹。首先，可以看到A点产生

的线性交通波相对停车线向后传播，该波在C点处结束，因为直线BC代表最后一条由停

车线发出具有密度k

j

的特性曲线。在C点之后，由于区域3内呈扇形放射的特性曲线具有

不同的密度，波向下游传播的密度是变化的，而向上游传播的密度恒为

a

k。这就是交通波

CMD呈非线性的原因。事实上，正如曲线CMD的斜率所示，它以变化的速度传播。在有

效绿灯结束（点F）时，交通波FD产生，在D点与车队队尾相遇，并产生新的交通波面。

交通波再一次形成波面下游的阻塞区，在下游（区域4）密度恒定为k

j

。最后，一个周期

结束时，距离L1′代表了最终排队长度，也就是下一周期的初始排队长度。

需要指出的是，如果周期内车流未饱和，曲线ACMD在绿灯时与停车线相交，点D

落在停车线上，点D之后排队长度为零。在这种情况下，对于剩下的绿灯时间，车辆没有

延误便离开，在点F排队长度又开始线性增长直到周期结束。

六、解析结果

曲线ACMDE的每一段以及点C、M、D、E的坐标都能用解析法得到。为获得解析结

果，必须假设流率和密度或等价的速度和密度之间有特定的关系。为了简单起见，采用格

林希尔治速度—密度线性模型，但应该指出的是，类似的结果可由从任何的模型得到。假

设x的方向为正向，B点的坐标为（0，L），即X

B

=L。下面是推导图5—12中各参量的方

法和模型。先来考察C点的坐标位置。

从B点考察C点坐标，根据起动波原理，有：

dq/dk

q

k

(k

j

,0)

dq/dk=0

21

tuLXX

fCBC

（5—51）

从A点考察C点坐标，根据停车波原理，有：

jafCAC

ktkuLLXX/

1

（5—52）

由式（5—51）和式（5—52）解得：

)/(

1ajjC

kkLkLX（5—53）

)(/

1ajfjC

kkuLktt（5—54）

设

y

表示排队长度，对于C点：

)/(

1ajjCc

kkLkXLy（5—55）

对于曲线CMD，则有：

tkhttkhuy

acafCMD

)())](([2/1（5—56）

式中：

jafa

kkukh/21)(

)(4/)]([22

aCafM

khtkhut（5—57）

)(4/)]([2

acafM

khtkhuy（5—58）

对于FD曲线，有：

2/1)(tgutuy

ffFD

（5—59）

22/12/1)](/[

affCD

khugutt（5—60）

2)](/[)({

afafCfD

khugkhutuy

)]}(/[))](([2/1

afCaf

khugtkhu（5—61）

对于曲线DE,有：

jDafDDE

kttkuyy/)(（5—62）

)(4//

11ajfjjfaE

kkgukkcukLLy



（5—63）

ct

E

（5—64）

在车流未饱和的周期里，车队消散的最短时间是：

)(/)](/[22

minaCaCC

khtkhtyT（5—65）

这是解决初始排队长度L

l

所需的最小时间。在这样的周期里，最终排队长度L

1

′与初始队

长L

l

无关，由下式给出：

jfaE

kukgcLy/)(

1





（5—66）

这样，通行能力逐渐变化和下降的情况也能被考虑进去。

七、排队长度稳定性

上面推出的初始排队和最终排队的解析关系可以应用于饱和周期的稳定性分析。式（5

—63）可写为：

bLL



11

(5—67)

式中：)(4//

ajfjjfa

kkgukkcukb

如果c和g已知，则b是常量，即它与初始排队长度L

l

无关。因此，式（5—67）可

22

以推广到任何周期N，形式为：

bLL

NN



1

（5—68）

式中L

N

和L

N+1

是指周期N和N+1开始时的排队长度。显然，如果

1



NN

LL或

bLL

NN

即b=0，则存在稳定状态。因此，对稳定状态：

0)(4//

ajfjjfa

kkgukkcuk（5—69）

由此解得稳态时的绿信比g/c如下，并记为λ：)(4//

ajj

kkgkcg（5—70）

因为λ是正的，所以容易看出如果g/c＜λ，周期尾部的排队长度将随着这种情况的延续持

续增长。否则，如果b＜0或g/c＞λ，周期尾部的排队长度将会减少。应该指出的是式（5

—68）和式（5—70）对于饱和周期，即绿灯时间小于式（5—65）给出的值，很有意义。

对于非饱和状态，则L

N+1

与L

N

无关，由式（5—66）给出排队长。如果b=0，交通需求的

一个微小变动将会使平衡状态改变，出现亚稳定状态。因此，每一个信号周期开始时的排

队长度将随着b值的波动而波动，这主要取决于实际交通需求的变化。

第四节小结

本章是交通流理论的重要组成部分。本章从推导交通流守恒方程入手，介绍了简单连

续交通流模型，并详细讨论了它的解析解法和数值解法。在这一章里，我们还提出了更精

确、更符合实际情况的动态模型，以及它的数值解法。交通波理论有很高的理论价值和广

泛的应用前景，因此，把交通波理论作为本章的重点之一，详细讨论了交通波模型的建立、

交通波模型的意义、交通波模型的解析解法，并给出了交通波理论在分析城市道路交叉口

车辆排队中的应用实例，相信对读者深入理解交通波理论会有一定的帮助。近些年来，随

着交通流理论的不断完善，有人提出了更复杂、也更符合实际的高阶模型，随机模型等，

由于篇幅有限，我们未做介绍，请读者参考其它有关专著。