10月27日，由中國道路交通安全協會主辦、北京易華錄信息技術股份有限公司承辦的“交通緩堵新技術及應用實踐論壇”成功召開，來自公安交通管理部門負責人、國內道路交通管理專家以及業內龍頭企業代表，于“云端”交流了在交通治理、城市緩堵工作中的先進技術和實戰模式，共同探討緩堵治理創新路徑，共同展望智慧交通未來趨勢。

快速路的擁堵治理是一個系統工程，涉及橋面與地面道路一體化交通組織優化，濟南市公安局交通警察支隊交通科學研究所副所長云廷進發表主題演講《城市快速路擁堵治理及一體化交通組織優化經驗分享》，以濟南市快速路擁堵治理為實踐，介紹近年來大數據分析建模應用于快速路管控、信號智能控制、交通組織優化的新技術和新經驗。

以下為演講實錄

匯報包含四個部分的內容。 01

首先簡單介紹一下我們在快速路擁堵治理中遇到的困難和挑戰。

對于快速路的定位，不同的城市有不同的觀點，對濟南市來說，城市東西狹長，地面平交路口多，間隔較近，快速路定位于服務跨區域中長距離城市交通和過境交通，目前已建成一環、兩橫、三縱的格局，全長128公里，以橋隧為主，與高速路無縫相連。

快速路每天出行車輛約70-80萬輛，占比全市通行量30%以上，在快速紓解城市內部交通壓力方面發揮了巨大的作用，也得到了群眾的認可。但隨著城市的發展，路網拓展遠跟不上交通需求的增長。對快速路治理來說，面臨的問題主要有：

一是快速路道路出行需求日益增長，交通態勢日趨嚴峻，尤其是高峰時段，交通流急劇增長，并且關鍵節點擁堵情況呈常態化。

二是快速路引流功能強大，橋上橋下流量不均衡現象突出。公眾出行優先選擇高架，橋下輔路分流能力弱化，使得地面道路利用率下降。以北園高架為例，經測算，北園高架與地面北園大街的通行車輛比為7:1。

三是快速路上車流量大，速度快，再加上自身相對封閉，可騰挪空間小，救援實施困難，交通流相對脆弱，非常容易擾動，對交通事故、故障車等特殊事件十分敏感，一起簡單的交通事故能立即引發交通擁堵，傳遞效應迅速，極易蔓延，造成長距離擁堵。

四是部分路網結構不合理，產生結構化擁堵隱患。快速路的建設跨度周期長，在銜接上要兼顧歷史遺留問題，最終形成的路網因改造兼顧的原因，在橋面上產生一些交叉沖突點，受地面路網的制約，上下橋匝道口也存在一些交叉沖突點和瓶頸點。

針對快速路治理面臨的這些問題特點，濟南交警以鐵騎為班底，成立了城市高架路大隊，利用二輪警車靈活機動的特點，在快速路上“以小搏大”。按照路網特點，建立了四組單元格巡防機制和一整套應急處置預案，全天橋面駐守。同時加強視頻巡檢，及時發現處置橋面事故和故障車的發生，通過匝道封控、逆行上橋等措施，保障特種車輛不因道路擁堵而無法趕到現場。

在工作中，需要解決一些痛點問題：如日常巡檢壓力大，占用警力資源過多；問題發現及時性、問題根源定位的精準性需進一步提高；處置及救援困難，效率有待進一步高；亟需通過大數據、人工智能手段來提高快速路治理能力和水平。

02

接下來，我為大家介紹針對這些問題，我們依托交通大腦能力支撐體系，通過數據分析、建模技術應用開展的工作。

近年來，通過交通大腦建設引領和統籌規劃，我們形成了以交通大腦為核心的技術生態和業務生態，整合構建了一系列能力支撐體系。技術能力上，構建了數據采集匯聚、數據融合治理、智能分析運算、統一服務管理、信息分發觸達五大能力體系，支撐八大業務能力框架，為交通管理業務可持續發展和持久創新提供動力和保障。

結合前面的管理痛點，在快速路擁堵治理上，采用系統化思維，通過互聯網和本地數據融合提高感知能力，事件感知的及時性和準確性進一步提高；通過建模分析提高問題溯源定位、交通信號優化和評估監測能力，提高預案的針對性和執行效果；通過數據服務輸出、信息分發觸達體系為指揮調度、移動警務、交通誘導信息傳播及協同控制能力，實現一體化聯動機制。

數據是開展所有工作的基礎。在數據方面，交通大腦目前共接入了政府、公安、互聯網等19類數據源125種交通數據，構建了警、車、人、物、路、事件六大基礎語義數據模型，采用高內聚低耦合的設計原則，通過統一服務網關對外按需提供分層級、可共享的各類數據查詢檢索、比對碰撞、脫敏導出服務和實時請求服務。

路況融合方面，在互聯網路況的基礎上，我們納入卡口數據，制作匹配卡口對，進行軌跡融合處理，生成卡口路況，并與互聯網路況分別進行置信度計算，根據置信度進行卡口路況和互聯網路況融合，提供更加貼近真實情況的實時速度、擁堵等級和演變趨勢。

協同控制方面，快速路上口和核心節點都設置了卡口，將快速路各個出口匝道的第一個紅綠燈的路段整合為快速路出口，通過OD分析、貢獻度計算和上下游交通運行監測，實現對擁堵溯源，生成自動匝道控制的信號管控方案。

評估監測方面，構建路口服務水平監測指標PI，根據車輛延誤、停車次數、過飽和及溢流等因素結合卡口流量分析，綜合評估交通運行狀態，對全市燈控路口進行實時監測，為信號自適應控制，綠波帶協同調整提供參數依據。

分析建模方面，構建了綠波帶運行監測模型，通過互聯網浮動車軌跡分析數據對綠波運行狀況進行監測，反饋信控系統，及時切換信號綠波協同方案，提升地面道路綠波協同控制效果。

在這些能力的支撐下，與工作機制緊密結合，整合運用，形成了快速路匝道管控一體化控制的整體方案。

03

下面我介紹一下方案實施情況及取得的成效。

快速路路面上擁堵情況達到匝道管控觸發條件后，根據模型分析，對相應匝道入口信號燈下發燈態控制指令，匝道上口及上游相關節點誘導屏同步顯示提示信息，并通過主流互聯網導航APP對公眾發布，地面相關道路采用綠波協同控制。需要警力處置干預的情形通過信息分發體系推送至指揮調度和對應警員移動終端，并對快速路和地面交通態勢進行持續監控，直至交通運行恢復正常，進入下一循環。

地面道路采取多種交通組織優化措施，在橋下路口動態綠波推送控制方面，對地面道路合理劃分控制子區，選取與下匝道連接的交叉口為協調頭起點，協調停車點放在上匝道之后，相關節點設置綠波推送提示，快速疏通地面道路，實現 “上橋提速、下橋提效、地面暢通”的信號控制目標。

在信號精細化調整方面，根據流量變化情況，劃分了11個時段信控方案，分時段進行配時方案優化；不同的路口，因地制宜，采取了多方式相位放行，精細化調整了70余處交叉口相位放行方式。

如圖，這是二環南高架舜德路附近區域啟用匝道管控前后成效對比。為保障調流順暢，減緩地面道路擁堵情況，我們對這一區域匝道前后8處交叉口制定多套協調控制方案，根據流量變化自動切換相應的“綠波”。可以看出，啟動匝道管控后，高架橋上流量變化顯著，擁堵得到很大緩解，地面交通流也很順暢，橋上橋下道路都得到有效利用，綜合通行能力得到有效提高。

在突發事件應急處置方面效率也進一步得到提高。10月15日14時左右，快速路匝道管控系統發現經十路玉函立交區域出現交通流異常，因非高峰期，判斷為突發事件，提示出現警情，周邊及上游匝道入口信號燈變換燈態，進行管控分流。經指揮中心確認發現橋面車輛自然，立即啟動工作預案。因事件發現及時，匝道管控為消防救援騰出通道，從14時1分發現異常，14點3分確認事件，到14點8分處置完畢，用時不到10分鐘。

從通行效率來看，2022年快速路擁堵指數同比下降27.74%，平均車速同比提高20.6%；從事故預防來看，快速路2021全年發生一般事故70起，2022年今至10個多月的時間發生一般事故36起，在節約警力資源占用和降低管控難度方面也取得良好效果。

當然，我們也遇到了一些問題：除了基礎設施建設持續完善和算法優化進一步提升外，信息觸達率提高和公眾出行習慣養成非常關鍵，匝道管控開啟后，有時會有車輛在上橋口長時間等待現象，出行習慣養成需要一個過程。

04

最后為大家分享一下我們在地面交通組織優化，可變車道設計方面的案例經驗。

一、智能可變車道

智能可變車道是我們打破常規，創新“實時感應+時空融合”的模式，對英雄山路與六里山南路交叉口導向可變車道進行升級改造，打造了濟南首條“動態智能可變車道”，將可變標志牌與路口處信號燈放行相位聯動控制，通過檢測器控制車道功能隨車流變化而實時動態變化，并預留清空時間，防止車道標志切換導致的車道復用車輛沖突問題，進一步提升路口通行效率。

二、路口逆向可變車道

這是濟南首創的逆向可變車道—“左轉借道”，在全國很多城市已經得到推廣應用，在同向道路空間資源不足的通過的情況下，通過調整出口車道渠化、建設信號控制設施、優化信號控制方案等手段，實現左轉車輛借用對向車道通行的控制方案。

三、動態潮汐車道控制

與常規潮汐車道相比，動態潮汐車道沒有設置硬隔離，依靠龍門架上車道控制燈的變化進行車道控制，基于交通大腦對道路失衡指數實時計算，監測道路雙向車流失衡情況，動態地適時控制潮汐信號燈態，啟動和關閉潮汐車道控制，基于這些經驗，我們錄制的微課程《常見可變車道設計技戰法應用》獲得部局大賽三等獎。

審核編輯 ：李倩