Page 181 - 《应用声学）》2023年第5期

第 42 卷 第 5 期 闫啸林等： 基于道路限速策略的规划路网噪声控制 1073

反映交通流的实际运行情况 [19] 。本文基于 Fisk 随 0；A 为路网中所有路段集合；W 为路网中所有 OD
机用户均衡模型，改进阻抗函数的BPR函数模式为 对的集合，r 表示起讫点，s 表示目的地；θ 为校正
道路限速条件下的约束阻抗函数模式，构造基于道 系数。
路限速的随机用户均衡模型，如下：
1.3 模型准确性分析
∫
1 ∑ ∑ ∑ rs rs ∑ q a
min Z = f k ln f + f(q a )dq, 应用 Python 软件对 Fisk 随机用户均衡模型及
k
θ 0
r s k a 所建模型进行编程，并利用相继平均算法 (Method

∑
 f rs = q rs , ∀ (r, s) ∈ W, of successive algorithm, MSA) [20] 进行求解。以图 1
 k
 k


 为例(相关参数在2.1节中详述)，选取其中局部道路


 rs
 f > 0, ∀ (r, s) ∈ W,
 k 研究模型的准确性，计算结果如表 1所示。




∑ ∑ ∑ 由表1可得，无限速条件下，基于道路限速的随
rs rs
s.t. q a = f δ , ∀ a ∈ A,
k
k
 r s k
 机用户均衡模型计算结果与 Fisk 的随机用户均衡

 
 [ ]
 β
 t 0 1 + α(q a /c a ) , e q a < q a , 模型结果相同，证明所建模型模拟结果的准确性；限




f(q a )= 速条件下，对道路 13采取限制速度为30 km/h的限



  ^
f (q a ), 0 < q a < eq a ,

速策略，结果表明限速后道路13及其路径上所建模
(3)
型模拟流量小于传统模型模拟流量，其他路径所建
式 (3) 中：f rs 为 OD 点对 (r, s) 上的第 k 条路径上的 模型模拟流量大于传统模型模拟流量，符合道路限
k
流量；q rs 为 OD 点对 (r, s) 上的分布交通量；δ rs 为 速策略施行前后的流量变化规律。因此，该模型可
k
连接系数，当路径 k 包含路段 a 时，取值1，否则取值 以反映出道路限速的变化情况。
表 1 模型准确性分析
Table 1 Model accuracy analysis
道路流量/(pcu·h −1 )
模型
4 5 7 9 13 14 16
Fisk 随机用户均衡模型 5430.41 847.52 2059.09 2522.43 6802.23 1472.74 2708.12
无限速条件下
基于道路限速的随机用户均衡模型 5430.41 847.52 2059.09 2522.43 6802.23 1472.74 2708.12
Fisk 随机用户均衡模型 5430.41 847.52 2059.09 2522.43 6802.23 1472.74 2708.12
限速条件下
基于道路限速的随机用户均衡模型 4537.38 1725.93 1876.20 3587.07 5720.43 1472.96 3760.95
所示。
2 案例研究 以噪声控制点描述区域噪声，其噪声影响道路
与接收点距离如表3所示。
为在路网规划阶段研究道路限速策略控制噪
研究采用国家标准 JTGB03-2006 中交通噪声
声的规律，本文以某城市规划路网作为研究对象。
预测模型为基础模型，如式(4)所示。
通过调整不同的道路限速策略，使用所建模型进行
( ) ( ) 1+α
交通分配，研究控制区域和整体路网的变化规律。 L eq =L 0 + 10 lg q + 10 lg r 0 − 16, (4)
TV r
2.1 研究区域及指标设置
式(4)中：L eq 为车流在接收点处的等效声级，dB；L 0
图 1 为某城市局部规划路网，该规划区域包含 为车流参照点处的平均辐射噪声级，dB；q 为该段道
主干路、次干路和支路 3 种等级的道路。路网内共 路的实际交通量，pcu/h；V 为该段道路上车辆的平
21个节点，34 条路段。并根据规划用地类型及道路 均出行速度，km/h；r 0 为参考点至等效行车线距离，
影响情况划分出不同控制区域。其中路段属性表示 m；r 为接收点距等效行车线的距离，m；T 为计算时
方法为：路段编号、路段长度/m、道路结构编号。 间，h，一般取T = 1；α为与地面相关的吸收因子，一
主干路、次干路、支路 3 级道路相关参数如表 2 般取α = 0.5。