黄州区小区开放对道路通行的影响研究

王钊 杨族桥 高欣

摘要:封闭性的小区让城市的空间结构变得十分单一,对小区的周围道路的交通会产生一定的影响。本文选取了平均交通量、平均人流量、道路饱和度、行人平均速度、车辆平均速度、路口冲突次数六项指标来刻画道路通行能力,并将小区周围的道路分为三种类型。同时,通过熵值法计算六个指标的权重得出每个道路在小区开放前后的通行能力评分。通过比较开放前后的评分来分析小区开放对道路通行能力的影响。

关键词:开放小区;熵值法;道路分类

中图分类号:F2文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2020.25.015

0引言

现在大部分的城市的小区一般都为封闭的,但是随着时代的发展。这种封闭式小区存在很多弊端。一方面小区封闭会使城市的空间显著单调,从而影响城市的整体美观,同时还没影响人与人之间的交流;另一方面小区的封闭式管理会对城市道路交通产生影响。会使小区附近的车流量增大从而使得道路发生堵塞。例如,黄州区的大地社区在高峰期常会发生交通堵塞情况。过大的车流密度会对行人的安全造成影响。所以研究小区开放问题不仅会对城市建设造成影响,更会对城市道路交通产生影响,缓解城市交通压力。

研究小区开放对道路的影响问题,可以提高路网密度,增加道路面积,那通行能力自然会有提升。从而保护行人和自行车的行走道路,减少一些机动车乱停车问题,改善城市道路,增加工作场所利用率。本文将通过一些影响城市道路的影响因素入手,通过建立相关数学模型对小区道路开放问题进行讨论。

1问题描述与模型假设

通过建立数学模型,对黄州区的其中一个小区进行研究。同时还需选择合适的评价指标体系,来评价影响小区道路开放对车辆通行主要存在那些影响。同时,选取指标必须对要有针对性、全局性、可计算性、广泛性。具体解释如下:

(1)针对性。

所谓的针对性是指,选取的指标必须要能够反映小区开放前后对周边道路的影响。

(2)全局性。

考虑道路通行能力不能只对小区附近的一个道路进行分析,而是要对小区周围所有道路进行分析。

(3)可计算性。

所选取的来评价道路通行的指标不能是抽象的、描述性的概念,而是可定量计算的。

(4)广泛性。

所选取的来评价道路通行的指标应该包含主要元素,一般分为三类:通行能力度量;安全性能力度量;脆弱性度量。

通过查询相关资料,我们得出以下指标见表1。

由于道路通行的影响受到很多方面的因素,但是有些因素不好刻画和测量。于是本文做出如下假设:

假设一:不考虑其他因素对小区周边的道路,例如,天气的好坏、驾驶员的技术、道路施工等情况。

假设二:小区周围的道路均可以看成双向车道。

假设三:小区的整体外形可以看出矩形。

2黄州区小区周围道路分布情况

由于本文所研究的道路通行情况不能分析小区周围一条道路的影响,而应该研究所有道路的通行情况。所以本文对黄州区小区和周围道路分布情况做了一个大概刻画,如图1所示。

通过对黄州区小区的进行实地考察,发现黄州区小区周围道路如图1所示,其中我们将小区周围道路分成三种类型{1,2,3}。其中最靠近小区的道路本文命名为道路一;其次靠近道路一的道路命名为道路二;最后靠近道路二命名为道路三。根据上面所选取的6项指标分别分析小区开放对其影响。

3数据标准化处理

一共有m个时间段,每个时间段中有n个指标,创建初始矩阵R如下所示:

4熵值法确定权重

熵值法是一种用来判断指标离散程度的方法,对于一些不确定影响因素的指标可以采用这种方法来确定权重,如孙国营在基于大数据的节水灌溉评价分析中,用此方法计算了节水灌溉的评价指标的离散程度,本来将用此方法来计算小区开放对城市道路通行的指标的离散程度。

(1)计算第j个指标的熵值Fj,公式如下:

Fj=-1lnm∑mi=1fijlnfij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(5)

(2)计算第j个指标的权重的公式为:

j=1-Fjn-∑nj=1Fj(6)

若j越大则说明该因素对道路通行能力影响越显著。

5道路通行能力的模型建立

通过上述方法建立数学模型为:

Z=x11+x22+x33+x44+x55+x66(7)

其中Z为道路通行能力的评分。

通过计算得出小区开放前和开放后道路通行能力评分Z1,Z2,比较小区开放前后对道路的影响。

若Z1>Z2,则小区开放会对交通有负面影响;若Z1=Z2,则小区开放会对交通有没有影响;若Z1

6模型的推广

该模型不仅可以用来评价小区道路交通,也可以用来评价其他城市规划和交通管制的政策实施问题上。有利于政府预测相关政策实施的预期效果。

参考文献

[1]茹红蕾.城市道路通行能力的影响因素研究[D].上海:同济大学,2008:1213.

[2]贾晓敏.城市道路通行能力影响因素研究[D].西安:长安大学,2009:3839.

[3]孫国营.基于大数据的节水灌溉评价分析[J].安徽农学报,2019,25(21):8687.