基于時空消耗的共享汽車擁堵治理效用研究

劉 向，洪 林，王 寧，王建春

（1.同濟大學 交通運輸工程學院，上海 201804；2.山東科技大學 交通學院，山東，青島 266590；3.同濟大學 汽車學院，上海 201804）

共享電動汽車出行是在共享汽車出行的基礎上，使用電動汽車替代傳統燃油車的一種更加低碳的出行方式,是一種介于公共交通和私人交通之間的創新出行模式，既強調私家車的便捷，又強調車輛使用權的共享。目前，關于共享汽車已有大量研究，研究發現共享汽車的出現減少了城市居民私家車的平均擁有量，降低了私家車的使用率和用戶的出行成本，還能夠減少溫室氣體的排放[1]。此外，調查發現共享汽車用戶會更多地使用公共交通[2]，從而減少了停車需求[3]以及行車公里數（Vehicle Kilometers of Travel，VKT）[4]。但也有分析認為共享汽車降低了用車門檻，在大幅提高汽車使用便捷性的同時，也導致一部分選擇公共交通出行的用戶轉移到選擇共享汽車出行，從而增加了機動車的出行次數和城市VKT，最終導致城市交通擁堵更加嚴重。

當前，針對共享汽車的研究還包括共享汽車的運營和發展模式研究、共享汽車的用戶接受度調查、共享汽車的使用意愿以及共享汽車的用戶效益分析，但關于共享汽車對城市交通擁堵治理的作用卻鮮有研究。本研究以時空消耗理論為基礎計算路網容量，通過比較共享電動汽車出行相對于傳統出行方式帶來的出行時空消耗的變化，探究共享電動汽車對路網容量的影響，從而定量研究共享電動汽車對城市交通擁堵治理的效用，最終實現共享電動汽車出行的精細化管理。

1 路網容量計算

1.1 時空消耗理論下的路網容量計算

時空消耗理論將交通系統當作一個具有時空屬性的容器[5]，通常將時空消耗解釋為交通個體在一定時間內占有的空間或者在一定空間內占有的時間，為了探究共享電動汽車對城市交通擁堵治理的效用，本研究基于時空消耗理論來計算路網容量。

圖1 出行時空消耗示意圖

圖1為截取的某一段路網，該段路網的長度為L，寬度為W，在給定的時間段T內，這段路網所能提供的時空資源可以表示為：

記第1輛車在出行時間為t的一次出行過程中的時空消耗為Cs，則有：

根據路網容量的定義，結合式（1）和式（2），路網容量的計算公式為：

1.2 基于跟馳模型的路網容量計算修正

為計算某一出行方式的時空消耗，通常用瞬時動態凈空面積（跟車行駛時所必需的車頭間距與橫向安全寬度的乘積）與平均出行時間的乘積來表示。車頭間距包括車身長度和瞬時動態安全車距，瞬時動態安全車距是根據車輛跟馳過程計算的。

以小汽車Ci為例，結合跟馳模型對路網容量的計算進行修正。車輛跟馳運動示意圖如圖2所示，在跟馳行駛過程中，當發現前車突然停止，駕駛員做出反應后立即制動，直到車輛停止運動。此時與前車仍需保持一定的安全距離，則該段距離記為車輛跟馳過程中的瞬時動態凈空安全車距。因此，在計算瞬時動態安全車距時，需要考慮交通路網中共享電動汽車的行駛速度，不同行駛速度條件下，前后車之間需要保持的瞬時動態安全車距也不相同。圖中，記第i輛車Ci的瞬時動態安全車距為Ls：

式中：d為車輛制動停止后與前車保持的安全車距；Lb為車輛的制動距離。假設車輛在制動過程中的初始速度為v0，根據車輛的制動原理，制動距離Lb為：

式中：t為駕駛員的反應時間；a為車輛的制動減速度。因此，車Ci的瞬時動態安全車距Ls為：

車Ci的車身長度為L，則車頭間距Li為：

因此，結合跟馳模型，修正后的路網容量計算公式為：

圖2 車輛跟馳運動示意圖

2 數據獲取與分析處理

2.1 共享電動汽車對其它出行方式的替代率

共享電動汽車的出現增加了用戶的出行選擇，對城市交通系統中已有的出行方式也帶來了一定影響。為了探究共享電動汽車對已有出行方式的影響，通過問卷調查的方式獲得了共享電動汽車對已有出行方式的替代率。為保證調查結果的準確性和可靠性，問卷將城市居民日常出行方式分為8種：①步行；②自行車、共享單車；③電動自行車；④公交車；⑤網約車（如滴滴、優步、非出租車）、出租車；⑥地鐵；⑦私家車；⑧共享電動汽車。

充分考慮距離因素對替代率的影響[6]，將用戶出行距離劃分為5 km以內、5～10 km、10～20 km、20～50 km、50 km以上5個距離區域，然后創建出行場景讓用戶進行第二次選擇，從而計算共享電動汽車對已有出行方式的替代率。考慮到交通方式的選擇與出行時間、當前交通狀態等因素有很大關系，設計問卷時假定在該出行場景中，用戶選擇不同出行方式無需考慮出行時間和當前交通狀態。通過對回收的問卷數據進行分析，得出共享電動汽車在不同出行距離區域對傳統出行方式的替代率，具體結果見表1。

2.2 EVCARD數據處理

2.2.1 數據預處理

本研究所采用的數據為上海市EVCARD分時租賃汽車（共享電動汽車）公司提供的出行數據，數據提供的具體信息種類及描述見表2。由于EVCARD提供的出行數據中存在無效出行數據，所以需要進行數據清洗，剔除無效出行數據。

表1 共享電動汽車出行對已有出行方式的替代率 單位： %

表2 EVCARD出行數據信息介紹

2.2.2 數據分析

根據上海市EVCARD提供的出行數據，計算上海市交通系統中共享電動汽車的出行時空消耗。在計算共享電動汽車出行的時空消耗時，需獲取共享電動汽車的出行時間、出行速度和閑置時間3個參數的值。隨機選取上海市100輛EVCARD一周內的出行數據來計算相關參數的值。

以上海市交通路網中任意一輛EVCAERD的出行數據為例進行3個參數的分析，其它車輛的出行數據分析同此理。將該車標記為A車，根據A車的出行數據分別計算VA，TtA，TfA三個參數的值。車輛速度由EVCARD出行數據表直接記錄并提供，更新周期為60 s，計算A車在某一時間區間內的出行速度VA：

式中：vi為每次采集的車輛行駛速度值；n為A車在該出行時間區域內的速度值更新次數。同理，車輛的當前狀態信息顯示為停止、行駛和充電3種狀態，可以根據車輛的狀態用算數平均法計算車輛的平均出行時間TtA和平均閑置時間TfA，計算過程中不考慮車輛故障原因。計算A車在某一時間區間內的平均出行時間TtA和平均閑置時間TfA的值，如式（10）和式（11）所示。

考慮到數據量較大，數據處理是通過Python編程實現，輸入為經過預處理的EVCARD共享電動汽車一個月的出行數據，包括車輛的采集時間Tc、速度Vc、SOC和車輛當前狀態S，具體算法流程如圖3所示。

圖3 數據分析及參數計算

3 建立共享汽車交通治理效用模型

3.1 不同出行方式的時空消耗

根據時空消耗理論，不同出行方式的出行時空消耗為：

式中：Si為出行方式車頭間距；Wi為出行方式占用的車道寬度；Ti為出行時間。不同出行方式下出行時空消耗的具體計算公式見表3。

表3 不同出行方式的出行時空消耗

表3中，小汽車的車長為5 m，公交車車長為12 m，車道寬為3.5 m；地鐵車長為19.8 m，車道寬為2.8 m；自行車車長為1.5 m，電動自行車車長為2 m，車道寬度為1.2 m；步行人行道為1 m，所需的安全距離取1 m。其中，考慮到實際情況，選擇公交和地鐵出行方式來計算人均出行的時空消耗。

3.2 停車時空消耗

停車位資源作為交通資源的一部分，與城市交通擁堵有著密切的聯系。共享電動汽車能提高停車位的周轉率，為了更精細化地研究共享電動汽車對城市交通擁堵的影響，將停車位的時空消耗作為城市總出行消耗的一部分，停車位的時空消耗可以表示為停車位的面積與停車時間的乘積，其公式為：

式中：Ap為出行所使用的交通工具的停車位面積；Tp為停車時間。不同交通工具的停車位面積見表4。

表4 不同交通工具的停車位面積

3.3 共享汽車交通治理效用模型的建立

在本研究中，出行時空消耗就是所有出行個體使用不同交通方式所占用的城市交通資源的動態凈空面積與占用時間乘積的總和?；跁r空消耗理論，聯合跟馳模型，通過計算共享電動汽車的出現所帶來的城市出行時空消耗的變化，來計算路網容量的變化，最終探究共享電動汽車對交通擁堵治理的效用，模型的整體框架如圖4所示。

圖4 出行時空消耗模型的整體框架

在某一出行場景下，計算用戶選擇傳統出行方式時的出行時空消耗，如式（14）所示。

式中：Ai為選擇第i種出行方式的瞬時動態凈空面積；T為通過第i種出行方式所耗費的時間。在相同的出行場景下，計算用戶選擇共享電動汽車出行方式的出行時空消耗，如圖（15）所示。

因此，共享電動汽車這種出行方式帶來的出行時空消耗的變化可以表示為：

式中：β為共享電動汽車帶來的時空消耗變化。根據路網容量定義，當β＞0時，表示共享電動汽車出行時減少了出行時空消耗，增加了路網容量，緩解了城市交通擁堵；當β＜0時，表示共享電動汽車出行時增加了出行時空消耗，減少了路網容量，加劇了城市交通擁堵。

4 實例分析

根據上海市EVCARD分時租賃汽車的出行數據進行實例分析。由出行數據分析得出共享電動汽車不同出行距離的比率，如圖5所示，結合表1可以確定上海市共享電動汽車對傳統出行方式的實際替代率。

為計算共享電動汽車在不同出行距離時對交通擁堵治理的效用，通過計算不同出行距離區域內共享電動汽車出行的時空消耗，以及被替代的傳統出行方式的出行總時空消耗，從而獲得β值，結果如圖6所示。

圖5 不同出行距離的共享電動汽車出行比率

圖6 共享電動汽車不同出行距離時的β值

在出行距離小于5 km時，共享電動汽車出行增加了出行總時空消耗，加劇了交通擁堵；當出行距離超過5 km時，共享電動汽車會不同程度地緩解交通擁堵，其中，在出行距離為10～20 km時，共享電動汽車對緩解城市交通擁堵的效用最明顯。

計算共享電動汽車在工作日、非工作日、工作日早通勤、工作日晚通勤時間，以及一整周這5個時間區域內共享電動汽車帶來的出行時空消耗的變化量，從而探究共享電動汽車在每一個時間區域內出行對城市交通治理的具體效果，計算方法見表4。

根據表4對上海市共享電動汽車出行數據進行分析，計算出上述5個時間區域內共享電動汽車帶來的出行時空消耗的變化量，計算結果如圖7所示。

圖7中的縱軸代表出行時空消耗。由圖7a可知，工作日共享電動汽車對城市交通擁堵治理作用效果明顯的時段集中在12:00～16:00之間；由圖7b可知，非工作日共享電動汽車對城市交通擁堵治理作用效果明顯的時段從4:00一直持續到23:00，相較于工作日，緩解擁堵的時間更長；由圖7e可知，相較于非工作日，工作日共享電動汽車對城市交通擁堵治理的作用明顯；對比圖7a和b可知，相較于工作日，非工作日共享電動汽車帶來的城市出行時空消耗的變化比較平穩，早晚通勤時間段對出行時空消耗的變化影響較??；對比圖7a～d可知，工作日早晚通勤時段內共享電動汽車出行減少了城市出行時空消耗，但相較于工作日的非通勤時間，共享電動汽車在早晚通勤時間段內對交通擁堵治理的效果不是很明顯。

表4 共享電動汽車帶來的出行時空消耗變化量計算方法

圖7 不同出行時間內共享電動汽車出行減少的時空消耗變化

5 結論

本研究以時空消耗理論為基礎計算路網容量，建立了出行總時空消耗模型來研究共享電動汽車對城市交通擁堵治理的作用。通過上海市EVCARD出行數據對出行總時空消耗模型進行實例分析，其結果如下：

（1）在出行距離小于5 km時，共享電動汽車替代了一部分步行、自行車和公共交通出行的用戶，增加了1.78×108單位的出行總時空消耗，加劇了城市交通擁堵；在出行距離為10～20 km時，共享電動汽車減少了6.42×108單位的出行總時空消耗，對交通擁堵治理的作用最明顯。

（2）在一周內，工作日私家車出行會長時間閑置，占用大量的停車位資源，而共享車的閑置時間較短，對停車位資源的需求較少，因此，共享電動汽車在工作日對交通擁堵治理的作用較非工作日更加明顯；在工作日通勤時段內，由于共享電動汽車的需求較為集中，其出行形式類似于私家車和出租車，對城市交通擁堵治理的作用不明顯；非工作日，出行時間更為離散，共享電動汽車出行對交通擁堵治理的作用效果在通勤時段較其它出行時段變化不大。

綜上所述，共享電動汽車對交通擁堵治理的效果在不同的出行時段內，以及不同出行距離內都會發生變化，短途出行使用共享電動汽車會增加擁堵，但綜合考慮來看，共享電動汽車對交通擁堵治理具有積極的效用。