0 引言

高容量车辆(High Occupancy Vehicle，HOV)车道最初在美国兴起，相继在加拿大、澳大利亚、英国等欧美发达国家广泛采用。通过设置通行规则，有效提高道路使用效率，缓解交通拥堵^[1]。2014年5月，HOV车道正式进入我国，无锡市首次设置HOV车道，允许3人及以上车辆通行。2015年7月，济南市试点开通HOV车道，允许2人及以上乘员车辆、特种车辆在早晚高峰使用。随后，成都市、大连市等均在具备设置条件的相应路段(一般为城市主干道或快速路)开通HOV车道，规定在工作日的早晚高峰使用。

国内外学者对于HOV车道的设置可行性、理论模型、设置方案、效益评价等进行了广泛的研究。Huang等^[2]考虑单独驾车、合乘和地铁出行方式，改进了既有的交通流均衡模型，并从经济学角度分析了模型结果。Kwon等^[3]采用交通量检测器收集数据，对HOV车道运行效果进行了全面分析评价。李春燕等^[4]从宏观和微观层面分析了美国HOV车道的设置类型和运行方式，分析了在我国的适用性和可行性，并提出实用性建议。户佐安等^[5]通过分析HOV车道设置的影响因素，建立了路段的出行总效用模型，对比分析了方案实施前后的总效用差值。

目前，国内外大部分研究成果主要集中于HOV车道的可行性分析和理论模型建立，缺乏对HOV车道的实证分析。鉴于此，从社会经济、交通效率、环境保护、出行满意度4个方面建立HOV车道的综合效益评价指标体系，以成都市为例，对HOV车道的综合效益进行评价。

1 HOV车道评价指标体系的构建

HOV车道通过提高小汽车载客量，鼓励合乘出行，减少道路车流量，提高道路资源利用率，解决交通拥堵和环境污染问题。为综合性评价HOV车道的运行效果，从社会经济、交通效率、环境保护、出行满意度4个方面构建评价指标体系，见图 1。

以下对HOV车道的综合效益评价指标体系各项指标进行定义。

1.1 居民平均出行费用

居民平均出行费用以出行时间成本和燃油消耗成本为主，二者具有不同的当量，用时间价值和能源价值进行转换，其计算公式为：

(1)

式中，U₁为居民平均出行费用；T为平均出行时间；ε为时间价值参数, ε=45元/h；U₂为单位车辆燃油消耗量；n为乘客数量；θ为能源价值参数, θ=8元/L。

1.2 单位车辆燃油消耗

单位车辆燃油消耗是居民出行成本的重要构成部分，与车辆运行速度有关，其计算公式为：

(2)

式中，T₂为路段的车均行程时间; FC(V)为车辆每小时油耗模型。

根据相关研究，高峰时期车辆每小时油耗与车辆行驶速度的回归模型为^[6]：

(3)

式中T₁为路段平均车速。

1.3 路段平均行程车速

路段平均行程车速是指在一定时间内通过路段观测点的车速平均值，其计算公式为：

(4)

式中，T₁为平均车速; N为统计时段里的观测车数; V_i为第i辆车的瞬时车速。

1.4 路段车均行程时间

路段的车均行程时间是指在统计期内通过路段所需时间的平均值, 计算公式为：

(5)

式中，T₂为路段的车均行程时间；n为统计期数；t_i为统计时段车辆在该路段行程时间。

1.5 道路饱和度

道路饱和度用以衡量道路车流量和通行能力是否均衡，反映道路拥挤度，计算公式为^[7]：

(6)

式中，T₃为道路饱和度；q为路段最大车流量；C为该路段通行能力。

(7)

式中，C₀为道路理论通行能力；γ为折减系数。

1.6 车道均衡系数

车道均衡系数用来衡量各个车道利用率是否存在不均衡，计算公式为^[8]：

(8)

式中，T₄为车道均衡系数；q₁为HOV车道的车流数；q₂为普通车道的车流数；S为车道数。

1.7 单位车辆污染物平均排放浓度

机动车尾气排放污染物平均浓度是重要的环境影响指标之一。通过回归分析得到机动车尾气排放量与速度的计算模型为^[9]：

(9)

式中E₁为单位车辆污染物排放量。

1.8 车道交通噪声超标率

以HOV车道两侧白天平均噪声不大于70 dB、夜间噪声不大于55 dB为标准，车道交通噪声超标率的计算公式为^[10]：

(10)

式中，E₂为噪声超标率；L₀为噪声超标里程；L为HOV车道的设计里程。

1.9 公众接受度

公众接受度作为定性指标，通过问卷调查的形式，将定性指标定量化，得到公众接受度指标值S₁。

1.10 服务可靠性

为衡量HOV车道的服务可靠性，引入无量纲路段行程时间变异系数，反映HOV车道运行过程的均衡性、稳定性。当变异系数为0时，数据服从均匀分布，无波动；当变异系数越大时，波动性越大继而稳定性越差。

(11)

式中，S₂为道路运行时间变异系数；σ_T为道路运行时间标准差；ΔT为道路运行时间平均值。

2 HOV车道模糊综合评价模型的建立

采用模糊综合评价法对HOV车道进行综合效益评价。一是使用熵权法确定指标权重，熵权法通过数据之间的差异来确定指标的权重，较为客观地反映某项指标在指标体系中的重要性。二是以模糊数学为基础，应用模糊合成原理，综合多个因素对被评价对象进行模糊综合评价^[10]。

2.1 熵权法确定指标权重 2.1.1 设m个评价指标对n个评估对象进行评估，构建判断矩阵P^[11]

(12)

式中，p_ij为第i个评价指标对第j个评估对象的值。

对p_ij进行标准化处理得到：

(13)

式中t_ij为p_ij标准化后的指标数据。

2.1.2 定义第i项指标的熵值

(14)

(15)

式中，d_i为第i项指标的熵值；h_ij为第i个评价指标对第j个评估对象的特征比重值，当h_ij时，令ln h_ij。

2.1.3 计算熵权

(16)

式中W_i为第i项指标的权重。

2.2 构建评价指标的隶属度函数

将HOV车道运行效益划分为优秀、良好、一般、较差、差5大类，并分别用P₁，P₂，P₃，P₄，P₅表示，则得到判断集P={P₁, P₂, P₃, P₄, P₅}。根据评价路段的道路等级情况，结合《城市道路交通运行评价指标体系》(DB11/T 785—2011)对相关指标的规定，作为判断依据，确立HOV车道运行效益评价的隶属度评价值^[12]，如表 1所示。

HOV车道运行效益水平没有明确的分界线，存在一定的模糊性。因梯形隶属度函数具有平缓稳定的特性，故将其作为隶属度函数，结合表 2数据，建立以下各隶属度函数^[13-15]。

2.2.1 居民平均出行费用的隶属度函数

居民平均出行费用为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

式中，U₁ⁿ(x)为居民平均出行费用的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的居民平均出行费用值。

2.2.2 单位车辆燃油消耗的隶属度函数

居民平均出行费用为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

式中，U₂ⁿ(x)为单位车辆燃油消耗的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的单位车辆燃油消耗值。

2.2.3 路段平均行程车速的隶属度函数

路段平均行程车速为定量指标，最优评价结果为最大值，定义为正指标，其隶属度函数为：

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

式中，T₁ⁿ(x)为路段平均行程车速的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的平均行程车速值。

2.2.4 路段车均行程时间的隶属度函数

路段车均行程时间为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

式中，T₂ⁿ(x)为路段车均行程时间的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的车均行程时间值。

2.2.5 道路饱和度的隶属度函数

道路饱和度为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(37)

(38)

(39)

(40)

(41)

式中，T₃ⁿ(x)为道路饱和度的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的道路饱和度值。

2.2.6 道路均衡系数的隶属度函数

道路均衡系数为定量指标，最优评价结果为最大值，定义为正指标，其隶属度函数为：

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

式中，T₄ⁿ(x)为道路均衡系数的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的道路均衡系数值。

2.2.7 单位车辆污染物平均排放浓度隶属度函数

单位车辆污染物平均排放浓度为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(47)

(48)

(49)

(50)

(51)

式中，E₁ⁿ(x)为单位车辆污染物平均排放浓度的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的单位车辆污染物平均排放浓度值。

2.2.8 交通噪声超标率的隶属度函数

交通噪声超标率为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(52)

(53)

(54)

(55)

(56)

式中，E₂ⁿ(x)为交通噪声超标率的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的交通噪声超标率值。

2.2.9 公众接受度的隶属度函数

公众接受度为定性指标，将其定量化，最优评价结果为最大值，定义为正指标，其隶属度函数为：

(57)

(58)

(59)

(60)

(61)

式中，S₁ⁿ(x)公众接受度的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段的出行者满意度值。

2.2.10 服务可靠性的隶属度函数

服务可靠性为定量指标，最优评价结果为最小值，定义为负指标，其隶属度函数为：

(62)

(63)

(64)

(65)

(66)

式中，S₂ⁿ(x)为服务可靠性的隶属度函数；n为1，2，3，4，5，分别对应优秀、良好、一般、较差、差5种评价结果；x为评价路段时间变异系数值。

2.3 构建模糊综合评价模型 2.3.1 单因素判断

根据上述构建的评价指标隶属度函数，结合路段运行数据，对各指标进行单因素独立影响评判，得到评判矩阵F^[16-17]。

(67)

2.3.2 综合评价

将评价指标的权重向量W与评判矩阵F进行模糊运算，得到综合评价集V^[18]。

(68)

2.3.3 确定评价结果

将结果量化，采用加权平均法计算最终评价结果^[19]。令判断集{P₁, P₂, P₃, P₄, P₅}={1，2，3，4，5}，则：

(69)

式中R为最终评价值。

3 成都HOV车道的综合效益评价

从2017年1月起，成都市在3处路段设立HOV车道。一是科华南路由南向北方向(以下简称路段a)；二是天府大道南一、二段由南向北方向(以下简称路段b)；三是自2018年12月，剑南大道南段(以下简称路段c)。通过现场交通调查，将评价路段早晚高峰交通运行数据统计，见表 2、表 3。

同时，通过对周边区域居民出行使用HOV车道的满意度进行问卷调查，获得有效统计结果，见表 4。

结合表 2~表 4的基础数据，通过前述的指标计算公式，得到3处路段HOV车道的早、晚高峰指标值, 如表 5~表 7所示。

3.1 模糊综合评价 3.1.1 熵权法确定权重

根据前述方法，结合表 5~表 7路段指标数据，计算评价指标的权重。

由此看出，居民平均出行费用、行程车速、行程时间、车辆油耗是影响路段运行效益的重要因素。

3.1.2 隶属度函数计算

根据前述的评价指标隶属度函数，结合表 5路段a指标数据，对路段a的HOV车道各项指标进行单因素判断，分别得到早高峰判断矩阵F_a¹、晚高峰判断矩阵F_a²：

3.1.3 综合评价

结合权重系数W，对评价指标进行模糊综合评价，分别计算早高峰评价集V_a¹、晚高峰评价集V_a²。

3.1.4 确定评价结果

采用加权平均法将结果量化，算出路段a早高峰评价值R_a¹=1.62，晚高峰评价值R_a²=1.82。

运用上述过程，同样计算路段b、路段c的HOV车道早晚高峰综合评价结果，得到：

3.2 成都HOV车道综合效益评价结果分析

R作为最终评价值，R的数值越小，代表综合运行效益越优秀。根据前文计算的HOV路段综合评价指数，对评价结果进行分析，见表 8。

3.2.1 结果分析

(1) 由表 8所示，总体上运行情况良好，且早高峰优于晚高峰。成都HOV车道从社会经济、交通效率、环境保护、出行满意度4个方面总体评价结果为一般及良好，且早高峰运行情况均优于晚高峰。

(2) 路段b的HOV车道运行效益最优。具体来看，路段b道路整体较为通畅，道路饱和度在50%左右，交通运行状态良好，车流速度基本能达到70 km/h及以上，各项指标均处于较优的状态，出行者满意度较高。

(3) 路段c的HOV车道运行效益较差。具体来看，路段c道路资源有限，交通出行需求较大，道路饱和度较高，且部分路段有施工现场，影响道路交通效率。同时道路监管较难，部分单乘员车辆进入HOV车道行驶，影响了综合运行效益。该路段HOV车道设置区间较短，难以体现优势。

(4) 路段a的HOV车道运行效益稳定。路段a的HOV车道运行情况较为稳定，HOV车道优势逐渐突出，综合运行效益评价为良好。

3.2.2 对比分析

运用同样的方法，计算3个路段普通车道的运行效益，结果见表 9。

(1) 路段b的普通车道运行效益与HOV车道相比差别不大，目前设置必要性不强，可进一步预测未来交通量分析该路段设置HOV车道的可行性。

(2) 路段c的HOV车道处于运行初期，普通车道拥挤度加剧。路段c的HOV车道方案运行时间较短，普通车道数量减少，HOV车道优势未突出，难以改变居民的出行习惯，反而加剧了普通车道的拥挤度。随着方案推进，HOV车道优势和特权效益会更突出，道路运行效益会逐渐产生变化。

(3) 从改善交通效率来看，路段a的HOV车道运行效率提高了60%~80%，路段c的HOV车道运行效率提高了55%左右，路段a的改善效果相比其他路段更突出。

4 结论

HOV车道在运行初期运行效率优势不突出，公众接受度较低，普通车道数减少反而加剧拥堵；随着方案的推进，HOV车道带来的特权效益和运行优势日益突出，会逐渐改变居民出行习惯。成都市已实施HOV车道的运行情况表明，从社会经济、交通效率、环境影响、出行满意度来综合衡量HOV车道运行效益，路段a、路段b均为良好，路段c为一般。同时，对比同路段HOV车道和普通车道，路段a、路段c的HOV车道综合效益优于普通车道，改善效果明显；路段b的HOV车道和普通车道综合效益区别不大，设置必要性不强。

部分路段的HOV车道改善效果不佳，存在以下原因：(1)道路条件不足，运行环境不好，出行需求较大，道路本身处于超饱和运行状态；(2)部分路段HOV车道的设置方案不太合理；(3)HOV车道方案的运行时间短，居民对HOV车道了解程度不高，难以改变出行习惯；(4)监管较难，部分单乘员车辆违规行驶HOV车道，影响了运行效率。

针对实施过程中存在的问题，提出以下建议：

(1) 改进既有HOV车道运行方案。

路段b普通车道和HOV车道的运行效益区别不大，设置必要性不强，应满足设置HOV车道的基本条件为2人以上车辆占比总流量的30%以上。该路段目前HOV车道设置地点居民出行量较少，可考虑调整现有HOV车道设置的位置。现行方案的设置区间长度为5 km，相对较短，难以体现HOV车道的优势，从而改变居民出行方式，可考虑增加HOV车道的区间长度。

路段c的HOV车道运行效益不理想，应对多乘员数量(现行2人及以上适用)进行调整，当HOV车道平均载客为1.4人/veh以上时，HOV车道的准入标准应调整为3人/veh及以上的标准，同时考虑路段c道路资源有限等情况，可考虑不单独设置HOV车道、与其他专用道共用等方式。

(2) 加强HOV车道的宣传，让居民了解HOV车道的出行优势，提高公众接受度。

(3) 加强道路监管，提高违法违规成本，保障HOV车道能够有效实施。

(4) 规范合乘行为、建立信息共享。

制订相应法律法规来规范居民的合乘行为，保障合乘出行者的合法权益，营造良好的合乘环境。同时，构建居民出行需求共享平台，以有效促进资源的合理分配，提高居民合乘出行便利性。