基于VISSIM仿真的港口集裝箱堆場交通流研究

尤 悅 何紅弟

(上海海事大學物流研究中心 上海 201306)

0 引 言

集裝箱碼頭的運輸作業需求的急劇增加，港區相關道路負荷的不斷加大。2017年4月14日，上海港港區發生嚴重擁堵，港區作業的設計通過能力與不斷增加的超負荷運行工作導致塞港，為了應對這種局面，需對港區相關道路交通運行情況及交通流進行研究。

為了滿足更高效的港口運作要求，港區管理者對港口道路交通的逐漸重視，港區研究以各種方式展開，多以仿真軟件如Arena、EM-Plant、ExtendSim、Flexsim為載體對港區進行規劃設計及優化：李立等[1]用Arena軟件建立了以集裝箱為實體、內卡為特殊實體——運輸工具的碼頭內部道路運輸系統的模型。秦天保等[2-3]通過模仿出堆場主要道路的流量，結合道路通行能力及飽和度等對主要路段及交叉口進行評價。王小變[4]和張涌昊等[5]研究了關于港區堆場長度對堆場工作效率的影響。沙梅等[6]將優化方法與仿真技術方法相結合，對集裝箱碼頭堆場的布局進行了優化和仿真研究。但上述研究軟件多是采用離散事件仿真模型，不能準確仿真出其交通流。相關研究表明，VISSIM這種微觀仿真軟件可以對港區道路及生產流程進行有效模擬，上海洋山港碼頭前沿運用VISSIM模擬設計[7]對港區的輔助規劃，郭子堅等[8]利用VISSIM仿真出客滾港區，研究車輛和旅客的進、出港高峰段疊加時港內道路交通的運行情況及港區交通組織方案的優化，文獻[9]利用VISSIM仿真多佛爾港的集卡進出港情況，并評價了其仿真方法得到相關結論。唐國磊等[10]則對雙40英尺岸橋進行了相關的研究，找出了兩者最適合集卡運行的配備比例。

綜上所述，VISSIM軟件確實是可以作為港區交通規劃和生產作業效率評價的研究工具，但其目前對于港區的大多研究都是局限于局部物理渠化，當相對獨立的個體構成交通網絡時，對于交通網絡的整體性能和運行質量，如何站在整個交通路網效率及港口生產整體性的角度評估這些策略和措施的效果非常有必要。

本文基于VISSIM軟件對港口的仿真模擬，并利用仿真技術具有可重復性、可延續性、可還原性的特點結合閘口道路通行能力的流量控制，針對港區堆場路網道路，結合宏觀基本圖理論研究港區交通流特性和道路通行能力并得出相關結論，為改善港區道路交通和港口集疏運現狀提供一定的參考意見。

1 堆場模型的建立及驗證

1.1 仿真模型的建立

建模思路：堆場道路運輸模型是以集卡為主體，按照其運輸作業流程進行建模，將公交車運行線路的運行原理進行類比，以時間序列作為其觸發方式對集卡作業過程建立起碼頭堆場道路運輸系統模型，港區集裝箱堆場集卡作業過程如圖1所示。

(a) 外集卡 (b) 內集卡圖1 集裝箱堆場集卡運作流程

碼頭堆場道路運輸系統分為兩個系統即外集卡集疏運系統和內集卡運輸系統，依據公交運作建立起堆場交通仿真模型：

外集卡集疏運模型(單行程運行)：外集卡發車-到達港區進閘口等待-進入堆場路網-裝卸工作區域等待-到達港區出閘口等待-駛離港區。

內集卡運作模型(環線運行)：內集卡進入岸橋列隊等待裝卸-進入堆場路網-裝卸工作區域等待-駛向前沿-重新進入岸橋列隊-(循環工作)-工作結束駛離碼頭進入等待區。

模型假設：1) 堆場裝卸設備只考慮堆場起重機、交通組成只考慮一種車型；2) 船舶-岸橋-內集卡系統的裝卸任務量保持一定；3) 只考慮普通集裝箱的裝卸；4) 以公交站臺模擬岸橋和場橋的工作狀況，忽略場橋岸橋移動的時間，裝卸時間只受到起重機的裝卸效率及裝卸數量的影響。系統建模元素與VISSIM建模構件對應關系如表1所示。

表1 建模構建關系

1.2 模型參數的標定及驗證

選擇上海某港區的集裝箱碼頭作為研究地點，2016年9月對港區流量進行了調查，根據港方配合收集到了9月每日集卡進出閘以及在主干道的流量數據，主要路段的數據收集的關鍵點如圖2-圖3所示。圖2為調查集裝箱碼頭堆場平面布局示意簡圖，根據2016年9月平均每日外集卡集疏運車輛數畫出圖3，可觀察到外集卡早高峰時段為上午5時到6時，晚高峰時段為下午11時到12時，堆場的高峰時段流量為150～190輛/h，平峰時段流量約為80～100輛/h。

圖2 港區堆場平面示意圖

圖3 外集卡9月集疏運車輛數

仿真模型參數標定：仿真模型的參數設置是直接影響模型是否可行的關鍵要素，此交通模型的仿真設置主要包括路網參數、車輛的性能、駕駛行為(跟車行為和變道行為見表2、表3)，路網根據港區真實情況設置，考慮集卡這種特殊的運輸車輛，各系數的設定參考現有集卡矯正數據設定[11-12]。

表2 集卡主要跟車行為參數

表3 集卡變道行為參數

模型驗證：利用收集到的數據(9月1日23：00-24：00出港道路的流量、主干道觀察流量的平均值)，以5 min為數據采樣間隔獲得仿真與實測地點處的車輛數，根據多次運行仿真得到數據與實測數據(見圖4)進行檢驗分析，對上述標定的模型進行驗證。

(a) 出港道路流量對比

(b) 檢測路段流量對比圖4 仿真值與實際值對比

利用秩和檢驗對實測數據和仿真數據點進行檢驗，建立假設H0：假設仿真得到的變道車輛數與實測變道車輛數相等。結果(見表4)顯示兩者無顯著差異，可以利用上述建立的仿真模型描述整體港區車輛交通的運行情況。

表4 95%置信水平下的車輛數秩和檢驗結果

2 基于VISSIM的港區交通流分析

本文意在分析港口集裝箱堆場路網在不同交通需求下交通流的變化，以及控制不同車輛進入后對路網交通流的影響分析。由于港口流量受到閘口開放通道數影響，因此可以將開放閘口通道數量作為控制進入路網車流量的主要參數。

2.1 仿真方案設計

運轉中的集裝箱港口路網一直處于不間斷的工作狀態，且每日外集卡運轉的高峰期最多維持3 h，因此仿真設定仿真時長為3.5 h，前0.5 h作為預熱階段，后面的3 h作為數據收集時間，采用多次仿真取平均值的方法消除仿真的隨機性。

首先，應用上述建立好的堆場仿真模型，設置足夠多的閘口通道，保證閘口無擁堵，在此情況下，繪制高峰和平峰期流量下堆場路網的交通基本圖。其次，根據該港口采用智能道口且實際入閘口的通道數為5，在仿真時分別建立路網，設置閘口通道數量為4、5、6，在不同堆場作業需求交通量下多次模擬，觀察路網交通流的變化進行對比。

2.2 港區堆場路網交通流分析

本文主要參照宏觀交通基本圖(MFD)對路網進行分析，MFD是從路網整體結構觸發，分析道路多個斷面或區域路網多條道路的宏觀上(網絡內全部車輛)平均交通流參數之間的關系，能直觀地反映網絡的駛入量交通和駛出量交通間的函數關系[13]，多根據到達頂峰時的飽和狀態來評價路網的運行性能[14]。

2.2.1 不受閘口通行能力限制的MFD

通過運行不受閘口通行能力的控制情況的情況，發現堆場路網是存在宏觀交通基本圖的。圖5是對高峰和平峰時段港區交通作業需求量下的交通基本圖進行對比。可見，高峰時期，隨著港區內部累積車輛數的逐漸增加，駛出車輛達到180 輛/h時，內部累積車輛達到320輛左右時，整個路網的駛出車輛數不再隨內部累積的車輛增長，此時路網保持在一種相對穩定的狀態；當路網滯留車輛繼續增大時，路網的駛出車輛開始逐步減小，路網進入過飽和狀態，可知路網的最佳內部車輛即為320輛，最大駛出量為180輛/h。低峰時段內，隨著滯留車輛的增加，駛出車輛達到120輛/h時，內部累積車輛達到200輛，因為交通量較小，不存在路網過飽和的狀態。

圖5 無閘口通行限制下的MFD

2.2.2 閘口通行能力限制的路網分析

利用閘口的通行能力對交通量進行控制，即改變閘口通道的個數，分別在平峰時段和高峰時段不同交通需求量下進行對比。

運行結果如圖6所示，高峰時段隨著閘口通道數的逐步增加，小區周期內駛出車輛數幾乎保持不變維持在180輛/h，這與不受閘口控制的最大通行量一致，但其對應閘口通道數為4、5、6時堆場路網內的車輛累積數依次增大，分別為260輛、280輛、320輛。受到閘口通行限制的影響，此狀態堆場內的車輛累積數已經達到最高，路網處于最大負荷階段。平峰時段的堆場交通需求量依舊不受閘口的通行能力的影響，與上節結論一致，因此可以將其作為衡量高峰時期交通狀況的標準。當交通累積量在60～175輛時，高峰時段與低峰時段的駛出量基本吻合，可判定此時高峰時段內路網是處于暢通的狀態，在175～200輛時，隨著閘口數量的增多高峰時段的駛出量逐漸減小，此時路網積壓的車輛開始增多，直至達到路網飽和。

(a) 通道數為4

(b) 通道數為5

(c) 通道數為6圖6 受閘口通行限制下的MFD

由上述分析，針對高峰時段，進一步對閘口通道數量控制下路網車輛變化進行分析，隨著仿真時間的推動。如圖7所示，除了閘口數量為4時，其他情況路網累積車輛一直在上升，說明仿真中后期，路網一直處于低效的通行狀態。

圖7 路網累積車輛隨時間的變化

根據時間推動下車輛駛出量來看，如圖8所示，路網在初始時處于暢通的狀態，當到達最大駛出量180輛時，路網出現不同的變化，閘口通道數為6時，路網負荷大，使得駛出路網的車輛數開始減少；而閘口數量為4時，路網能維持最大的駛出量此時能夠有效地使路網維持在最大通行能力。另外隨著仿真時間的推進，可以發現閘口數量大時，路網駛出車輛開始逐漸減少，路網系統提前進入低效率運行狀態，導致路網擁堵速度加快，這與上述車輛積壓導致擁堵相關。以上說明閘口數量的控制在高峰時段對其路網確實有一定影響。

圖8 車輛駛出量隨時間的變化

從路網性能來看，改變閘口通道數量下的堆場仿真總體運行情況如表5所示，閘口通道數量為4時，無論是車輛在路網的總延誤還是總行程時間都低于閘口通道數量為5和6時的時間，其中，總延誤分別減少了8.3%和17%，總行程時間分別減少了11%和26.7%。因此，從路網交通的運行層面來看，閘口通道數量為4時路網效率達到最優。

2.2.3 閘口處仿真狀況分析

本文的主要研究目的是為了使得堆場閘口路網的通過效率達到最大化，上文都是從堆場內部的路網性能及通行能力進行分析。但是在實際運行中，必須考慮到控制過度很有可能造成場外的疏港道路發生嚴重擁堵，港區外道路交通的順暢是保證堆場內部正常運行的前提，因此我們在評價時需要將閘口外等待的集卡車輛列隊納入考慮范疇。

針對高峰時段，在進閘口通道處的路段設置檢測器，得到仿真時段內場外車輛列隊的最大排隊長度、平均停車次數、平均延誤時間這三個參數，通過這些參數確定閘口外集卡列隊是否出現進港集疏運道路的擁堵，其參數值見表6。從閘口路段結果分析看來，設置6個通道對集疏運道路產生的影響最小，此時閘口基本處于暢通，4個通道時最大排隊長度達到65 m，相當于4輛集卡同時在外等待，平均停車延誤時間相較于實際的閘口通道數增加一倍。限制閘口通行流量必然會導致閘口路段通行效率降低，當閘口通道數為4時，車輛的延誤等參數對于閘口外部的集疏運道路影響在可控范圍內，本著以港口效率高效運行為最優的目標，因此高峰時段閘口通道數量設置為4時較為合適。

表6 閘口路段通行情況

2.3 港區交通改進措施

從上述試驗方案結果看，從考慮路網堆場運作效率來看，港區作業需求及交通量的控制是影響港區交通運行效率的主要因素，因此，提出以下措施改善港區交通狀況：

(1) 對閘口數量采用智能交通組織的方式，通過港區路網內車輛及駛出車輛的實時監控，在作業需求量變化較大時有策略的安排閘口開放通道的數量。從上述仿真試驗的交通流分析來看，當港內累積車輛過度超過300輛時，適當減少開放閘口的數量，反而有助于港區相關作業的高效運行。

(2) 在港區道路路網設置時，可適當延長進閘口道路緩沖區可以既滿足港區運作效率最大化，也不影響港區外道路交通。

(3) 為了使港區交通更加順暢運行，可以采取熨平高峰作業需求車輛的措施，結合港區進港預約系統，與運輸單位聯網，按計劃發布和接受進港消息，減小高峰時段和低峰時段的交通量差距，分散車輛到達時段。

3 結 語

(1) 為了確定集裝箱堆場內交通流運行情況及其影響因素，借助仿真手段對其建立了集裝箱堆場集卡運輸的微觀仿真模型，通過實測數據對模型進行參數校核驗證其可靠性，證明利用VISSIM仿真軟件對港區交通模擬的可行性。

(2) 研究為堆場路網的交通運行狀況提供了交通流理論的分析支持。堆場路網的閘口通道流量無控制，高峰時存在路網的宏觀基本圖。在實際流量的控制中，路網總能達到一個相對穩定的狀態，且堆場路網的運行集中在宏觀圖的左半部分，路網的最大駛出量相對固定維持在180輛/h，這與堆場特殊的工作性質有關，除了受到路網累積交通量的影響外，最主要還是受到了起重機的工作效率。不同閘口流量下，路網對應最大駛出量下的路網積累車輛數有所改變，閘口流量大，港區更提前進入擁堵，影響港區作業效率。

(3) 港區整體交通性能和運行質量的評價，對港區規劃管理者更為重要，從閘口控制流量可以使路網總延誤、總行程時間相較于實際情況減少11%和8.3%，較為顯著地控制路網內的交通運行效率，從而提高港區整體的工作效率。

(4) 仿真得到的交通變化規律可以評價港區交通對策措施效果，可以用來解決港區交通擁堵幫助改善港區資金的規劃與分配，本著以堆場網絡高效運作的方式，進行合理地選取。結合方案提出了可以采用智能組織閘口通道數量、改變閘口道路緩沖區長度、熨平高峰作業需求車輛等措施緩解港區交通狀況等措施。