基于灰色聚類的機場航站樓車道邊服務水平評價

王茹，歐陽杰，李朋

(中國民航大學 機場綜合交通研究所，天津 300300)*

?

基于灰色聚類的機場航站樓車道邊服務水平評價

王茹，歐陽杰，李朋

(中國民航大學 機場綜合交通研究所，天津 300300)*

為避免用單一值評價多因素多指標問題和評價方法中確定權重值較主觀的問題，利用灰色聚類方法對機場車道邊進行評價.首先選取四個關鍵性評價指標，并將車道邊服務水平劃分為四個等級，然后建立灰類白化函數、確定聚類權、對聚類向量進行分析，最終根據最大隸屬度原則確定評價對象所歸屬的等級.文章選取3個不同時期不同機場航站樓車道邊案例分別進行驗證，結果表明2007年的西安咸陽機場T2航站樓和天津濱海機場T1航站樓出發層車道邊較擁擠,而2015年的天津機場T2航站樓出發層車道邊整體服務水平較好.結果符合事實，表明該模型是正確、可行的，文章最后分析了驗證結果出現的原因并依此給出建議措施.

交通工程；機場航站樓；灰色聚類；評價；車道邊；服務水平

0 引言

機場航站樓車道邊是指航站樓前供車輛通行、停靠及旅客上下車和進出航站樓的特殊道路路段.它是機場陸側交通的關鍵節點，其服務水平的高低影響著旅客的直觀感受，更是顯示了機場陸側的運行效率.美國在車道邊服務水平評價方面已有相當成熟的研究[1]，但其評價的參數選擇和方法等都是與其本國道路系統的計算方法(HCM 2000)相匹配的，顯然不能完全照搬國外的車道邊評價方法.國內在航站樓車道邊領域的研究比較少，主要局限于車道邊通行能力的計算等，而車道邊服務水平方面的研究基本上沿用市政道路中服務水平評價的方法，尚沒有構建專門針對車道邊的評價方法、標準和指標體系.因此很有必要建立一種專門適用于車道邊的科學評價體系，以便機場管理者實施合理的管理措施，也為機場規劃設計者提供科學的理論依據.

1 機場車道邊交通特性及服務水平影響因素分析

1.1 機場車道邊交通特性分析

機場航站樓車道邊是特殊的道路路段，其交通特性與市政道路存在許多不同之處，具體如下：

(1)交通單向性：車道邊為逆時針的單向循環道路，車輛不可逆行，不允許掉頭行駛;

(2)客運專用：車道邊是客運專用道路，貨運車輛不允許進入此區域;

(3)分車道、分車型運行：為提高車道邊容量、增加機場陸側運輸效率，一般機場會限制不同車型在各車道的運行.例如一些機場一般限定公共交通利用內側車道邊、私家車利用外側車道邊[2]等;

(4)兼具道路基本路段和交叉口交通特性：車輛在行車道和停車道間的轉換均是利用車流間隙匯入，這一過程相當于無信號控制交叉口的交通特性[2]，因此車道邊兼具道路基本路段和交叉口交通特性;

(5)限速運行：車道邊一般會設置多條人行橫道，出于安全考慮，車道邊要求車輛限速運行.例如天津濱海國際機場出發層限速40 km/h;

(6)即走即停：即走即停要求車輛上下客完畢立刻駛離，并且在同一車道邊不允許二次停車.許多機場因此而限定了車輛在整條車道邊的運行時間，例如深圳機場規定3 min內必須駛離出港車道邊等.

1.2 機場車道邊服務水平影響因素分析

車道邊服務水平的影響因素主要有以下三方面：

(1)道路條件：指有效車道邊長度、以及人行橫道等.有效車道邊長度指可供旅客在航站樓出入口附近方便上下汽車的、實際使用的車道邊長度(即車道邊總長度減去人行橫道和其他不能停車區域的長度，且不包括離航站樓出入口過遠的車道邊).機場車道邊的人行橫道數量多，長度大，且一般無信號燈管制，車輛需讓行人優先通行，如無合理的管制措施，人行橫道將嚴重降低車道邊的通行能力，影響其服務水平;

(2)交通流特性：指車輛類型、車輛分布、停靠時間等.車道邊車輛類型多，由于駕駛員停車偏好不同，導致車輛停靠不均勻，停靠上下客時間也不同;

(3)管制條件：是指為保障車道邊交通順暢、減少延誤等而采取的一些強制管制措施.主要有“分車道、分車型、限時、禁止私家車進入到達層”等幾方面.這些管制措施對于不熟悉機場車道邊的駕駛員來說，將會增加其走錯路、在車道邊重復循環的幾率，也將增大車道邊交通流量或延誤，從而影響車道邊服務水平.

2 評價指標體系的確定

2.1 評價指標的選取

以選取盡量少的特征指標并盡可能全面地反映車道邊特性為原則，依據1.2中車道邊服務水平影響因素分析，選取“車道邊利用系數、平均排隊時間、最大服務交通量和飽和率(V/C)”四個指標.

各指標的含義、計算方法如下：

(1)車道邊利用系數：該指標能夠反映車道邊對現有或近遠期預測車輛需求的容納能力，也能夠反映駕駛員和乘客使用車道邊時的運行質量，它反映了道路條件和交通流條件對車道邊服務水平的影響.其在數值上等于車道邊最大需求長度與有效車道邊長度的比值.

①車道邊需求長度的計算公式為：

式中：l為車道邊需求長度；m、Di、Ti、Vi分別為不同類型車輛i的高峰小時交通量、平均停留時間和需求車道邊長度.

②有效車道邊長度L的計算

Parizi，Braaksma通過對幾所大型機場出發層車道邊的綜合調查發現：駕駛員在單入口航站樓車道邊各停車位具有停車偏好，他們傾向選擇距離入口近的車位；在多入口航站樓車道邊，他們傾向選擇停在他們發現的第1個空位和距離乘客值機口最近的入口處[3].他們針對各種分布函數進行擬合得出單入口航站樓車道邊每個停車位的交通分配比(單位時間內某停車位的累計停車次數與車道邊總停車次數之比)符合二項分布[3]，見式(2)；以及多入口的航站樓入口交通分配比(單位時間內航站樓某入口的累計停車次數與車道邊總停車次數之比)服從改進的二項分布，見公式(3)[3].

(2)

式中：fx為從入口道開始第x個停車位的交通分配比；x為從車道邊入口開始編排的停車位序號；n為停車道的停車位總數；p為航站樓入口處的停車位與總的停車位個數之比，即p=xdoor/n.

(3)

式中：wy為第y個航站樓入口的交通分配比；y為從車道邊入口開始編排的航站樓入口序號；k為航站樓入口總數；q為第一個入口相對所有入口總數的位置，q=1/k.

利用以上兩個分布函數的乘積可得到擁有多入口的航站樓車道邊各車位的交通分配比Gx，假定每一車位交通分配比不小于θ(0.01)，則交通分配比高于這一最小值的車位即為有效停車位，因此有效停車位計算公式為：

車輛平均占用車道邊長度計算公式為：

式中：l為車道邊系統中車輛平均占用車道邊長度；pi為第種車輛所占的比例；li為第i種車輛所占用的車道邊長度.因此，有效車道邊長度計算公式為：

(2)平均排隊時間：是指車道邊特別繁忙或發生擁堵時，車輛排隊等待進入停車道上下客的平均時間，它能夠反映車道邊擁堵持續的時間，它反映了交通流條件和管制條件對車道邊服務水平的影響.車道邊的車輛僅是在兩車道間變換且車速較低，交織較少，其對服務水平的影響可從平均排隊時間這一指標中體現出來，因此對于交織情況不再詳細研究;

(3)最大服務交通量：它反映了交通流條件和管制條件對車道邊服務水平的影響.這里是指車道邊停車道的服務交通量，它僅包含在航站樓前停靠的車輛，不包含過境車輛；對于二幅式和三幅式車道邊，指所有停車道的服務交通量之和;

(4)飽和率(V/C)：是在理想條件下，最大服務交通量與基本通行能力之比.這里的基本通行能力也是僅包含停車道(或行車道)的通行能力(因為所有車輛都要停靠，而停靠后均需利用行車道的車流間隙匯入并離開，因此單位時間內通過行車道的車輛數和在停車道停靠的車輛數相等)，而不含過境車道.它反映了交通流條件對車道邊服務水平的影響.

由以上分析可知，這四個指標能夠全面的反映道路條件、交通流條件和管制條件三方面對車道邊服務水平的影響.

2.2 服務水平等級劃分及狀態描述

參照我國的市政道路服務水平的等級劃分，并根據對航站樓車道邊關鍵指標的定性描述，可將車道邊服務水平劃分為一、二、三、四共四個等級.一級服務水平最好，其交通量小、車輛能夠自由地選擇航站樓前的停靠區域停靠上下旅客，被動延誤少，為駕駛者和旅客提供的舒適便利程度高.二級服務水平次之，停車道上可用停靠空間較多，車輛能夠較自由地選擇航站樓前的停車區域停靠上下旅客，為駕駛者提供的舒適便利程度下降.三級服務水平交通量大，航站樓前的停靠區域可用空間少，駕駛員尋找停靠上下旅客區域較困難，服務水平顯著下降.四級服務水平交通流量飽和，駕駛員尋找航站樓前的停靠區域很困難，靠近停車道的那一條行車道上交通出現嚴重擁堵，即使尋找到可用停靠位置，車輛轉換方向困難，很難變換車道，停靠落客完成的車輛匯入行車道困難.

2.3 評價標準及實例指標值的確定

本文的評價標準是以美國TRB的調查數據和出版物[1]為基礎數據，并通過參照我國高速公路、市政道路中快速路、帶有交叉口的城市主干道、干道的服務水平評價中標準值的確定方法，對該基礎數據做了修正后得到的適合我國機場車道邊服務水平評價的標準值.

以天津濱海國際機場和西安咸陽國際機場為例進行分析，不同規模的機場其評價標準值不同，由于篇幅限制，這里僅列出區域性樞紐機場的評價標準，各標準值見表1.通過實地調研采集數據，利用式(1)、(2)并采用微觀模擬和宏觀分析方法，得到各實例各指標值如表2所示. 表2中，實例1為西安咸陽國際機場T2航站樓出發層車道邊，為橫向二幅式，總長度為245 m，交通流為私家車、出租車和巴士，數據采集時間2007年8月；實例2為天津濱海國際機場T1航站樓出發層車道邊，為橫向三幅式，總長度200 m，交通流為私家車、出租車和巴士，數據采集時間為2007年8月；實例3為天津濱海國際機場T2航站樓出發層車道邊，為橫向三幅式，交通流為私家車、出租車和巴士，數據采集時間為2015年4月.

表1 評價標準值

表2 實例指標值

3 車道邊服務水平的灰色聚類

3.1 灰色聚類方法簡介

按照聚類對象劃分，灰色聚類法可分為灰色關聯聚類和灰色白化權函數聚類.本文所采用的是灰色白化權函數聚類法，它是建立在以灰數的白化函數生成為基礎的一種多維灰色評估方法，它將聚類對象對于不同聚類指標所擁有的白化數按若干灰類進行歸納，從而判斷出聚類對象屬于哪一個灰類.這種方法的優勢是指標之間的權重在評價過程中自動產生，不需經過人為判斷，因而減少了評價過程中的主觀因素[4- 6].

3.2 車道邊服務水平評價模型的構建

3.2.1 評價的基本參數

在本評價中，聚類對象(評價對象)為3個實例的車道邊，i=1，2，3；，聚類指標(評價指標)j分別為車道邊利用系數、平均排隊時間、最大服務交通量和飽和率(V/C)，j=1，2，…4；灰類(評價等級)k為一、二、三、四級，k =1，2，3，4；第i個聚類對象關于第j個聚類指標的樣本值為xij，j指標k子類的白化權函數為fjk(·)，λjk為白化權函數fjk(·)的閾值，ηjk為各指標在各類別中的權重.

3.2.2 數據的無量綱化處理

由于各聚類指標的數據多且量綱各不相同，為使原始數據具有均一可比性，因此需對各原始數據和四個灰類進行無量綱化處理，以三級服務水平的數值為標準值，處理結果如表3.

表3 評價標準及實例指標的無量綱化值

3.2.3 建立灰類白化權函數

利用表3中不同指標的分級標準值作為各灰類白化函數的閾值λjk，構造各指標白化權函數.以指標1車道邊利用系數為例,對應的白化函數如下：

同理可分別求得3個實例余下各指標的白化函數，見表4：

表4 白化函數值

3.2.4 確定聚類權并聚類

各指標在各類別中的權重ηjk的計算公式為：

由式(7)計算得到權重，結果如表5.

根據白化函數和權重值計算得出聚類系數，計算公式為：

由式(8)計算得到權重，結果如表6.

表5 權重矩陣

表6 聚類系數

由表5可得：

因此可知實例1和實例2服務水平為三級，實例3服務水平為二級.這表明2007年的西安咸陽機場T2航站樓和天津濱海機場T1航站樓出發層車道邊較擁擠，駕駛員和旅客舒適便利程度不高，2015年的天津機場T2航站樓出發層車道邊整體服務水平較好，駕駛員和旅客舒適便利程度較高，這與實際情況是相符的.2007年8月采集數據時，西安咸陽國際機場正在使用的航站樓為T1和T2兩座，當年機場旅客吞吐量為1137萬人次，且機場軌道交通未投入使用；2007年天津濱海國際機場正在使用的僅有T1航站樓一座，當年機場旅客吞吐量386萬人次，無機場軌道交通；而2015年4月采集數據時，天津濱海機場T2航站樓已作為國內旅客航站樓投入使用，機場地鐵2號線的投入使用也疏散了航站樓前車道邊的部分交通，根據規劃設計，其具備年旅客吞吐量3 000萬人次的保障能力，而2014年全年T2航站樓僅服務保障1135萬人次，大量資源處于閑置狀態.實地調研走訪中發現，天津機場出港車道邊為橫向三幅式，內側車道邊優先用于停靠公交巴士，中間車道邊停靠出租車或私家車，外側車道邊主要為車輛過境使用，由于社會車輛駕駛員總是傾向于首先選擇內側車道邊停靠，高峰時刻內側車道邊會出現短暫的擁堵，而中間車道邊和外側車道邊的利用率卻一直很低.建議機場采取措施嚴格控制內側車道邊社會車輛的數量，使車道邊交通量橫向均勻分布，以提升車道邊整體服務水平.

4 結論

本文在對機場車道邊服務水平評價指標進行詳細的調查分析的基礎上，構建了機場車道邊服務水平評價指標體系并利用灰色聚類方法建立相應的評價模型.該模型克服了傳統的用單一值評價多因素多指標問題的弊病，也避免了在綜合評價方法中權重值的確定較主觀的問題.結果表明:該模型能夠取得令人滿意的效果，具有科學性、正確性、合理性.希望本文提出的方法能夠為機場規劃設計者和機場管理者提供科學的理論依據.

[1]Transportation Research Board. ACRP 40: Airport Curbside and Terminal Area Roadway Operations[R]. Washington D.C: TRB, 2010.

[2]歐陽杰，王茹. 基于可接受間隙理論的機場出發層車道邊容量評估[J]. 科學技術與工程，2015，29:193- 198.

[3]PARIZIM S, BRAAKSMA J P. Optimum Design of Airport Enplaning Curbside Areas[J]. Journal of Transportion Engineering, 1994, 120(4):536- 551.

[4]王媛媛,陸化普,秦旭彥. 基于灰色聚類分析的城市交通路網綜合評價方法研究[J]. 公路交通科技,2005(8):118- 121.

[5]李映紅,孫慧娟. 快速公交(BRT)服務水平評價研究[J]. 重慶交通大學學報(自然科學版),2010(2):285- 290.

[6]王華榮,裴玉龍,邢世玲. 灰色聚類法在快速路基本路段服務水平評價中的應用[J]. 公路, 2005(5):75- 81.

Evaluation of Service Level of Airport Terminal Curbside based on Grey Clustering Method

WANG Ru,OU Yangjie,LI Peng

(Airport Comprehensive Transportation Research Institute,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China)

To avoid the problems of evaluating multi-factors indexes by a single value index and determine subjectively weighted values, grey clustering method was used to evaluate the service level of the airport curbside.Four evaluation indexes were chosen, and the cluster weight was calibrated after the service level being divided into four grades and the whitening function of grey group established. At last, the ownership level was determined through the analysis of the clustering vector. Three different terminal curbsides in different airports at different times were exemplified. The results show that the enplaning curbside of Xi’an airport terminal 2 and Tianjin airport terminal 1 are sort of crowded at 2007, and yet the overall service level of enplaning curbside of Tianjin airport terminal 2 is better. That fit the fact which shows that the model is correct and feasible.The reason why such results happen was analyzed, and suggestions and measures are given according to the evaluation results.

transport engineering; airport terminal; grey clustering;evaluation; airport curbside; level of service

1673- 9590(2017)01- 0012- 06

2016- 03- 30

王茹(1991-)，女，碩士研究生;歐陽杰(1970-)，男，教授，博士，從事交通運輸規劃與管理、機場規劃設計

E-mail:E-mail：kakaru112@126.com.

A