교통 병목 현상

Traffic bottleneck
건설로 인한 병목 현상.

교통 병목현상은 도로, 도로 또는 고속도로에서 차량 통행이 국지적으로 중단되는 것이다. 교통체증과 반대로 병목현상은 특정한 신체조건, 종종 도로의 설계, 좋지 않은 시간대의 신호등 또는 급커브에 기인한다. 그것들은 또한 차량 사고와 같은 일시적인 상황에 의해 야기될 수 있다.

병목현상은 다른 교통수단에서도 발생할 수 있다. 용량 병목현상은 네트워크에서 가장 취약한 지점이며 매우 자주 공격적이거나 방어적인 군사행동의 대상이 된다. 인프라에 의해 트래픽이 제한되는 파나마 운하와 같이 전략적 중요성의 용량 병목 현상을 보통 초크 포인트라고 하며 전술적 가치의 용량 병목 현상을 이동 경로라고 한다.

원인들

트래픽 병목현상은 다음과 같은 매우 다양한 것에 의해 발생한다.

  • 하나 이상의 기존 차선을 사용할 수 없게 되는 건설 구역(오른쪽 도표 참조)
  • 임시로 차선을 폐쇄하는 사고 현장
  • 저용량 고속도로 도로 좁히기
  • 지형(예: 오르막 부분, 매우 날카로운 곡선)
  • 타이밍이 좋지 않은 신호등
  • 업스트림 트래픽 흐름을 방해하는 저속 차량("이동 병목 현상"이라고도 함)
  • 러버넥팅

고무목걸이는 심리적 요인에 의해 병목현상이 어떻게 유발될 수 있는지를 보여주는 예로서 예를 들어, 경찰차에 의해 안전하게 갓길로 당겨진 차량은 종종 지나가는 운전자들이 상황을 "더 잘 보기" 위해 속도를 늦추는 결과를 초래한다.

그래픽 및 이론적 표현

교통 흐름 이론은 병목 현상을 모델링하고 나타내기 위해 사용될 수 있다.

정지 병목 현상

Wikipedia TrafficBottlenecks regular.svg

한 방향으로 두 차선이 있는 고속도로를 생각해 보십시오. 기본 다이어그램이 여기에 표시된 것처럼 모델링되었다고 가정해 보십시오. 이 고속도로는 시간당 Q 차량의 최고 용량을 갖는데, 이는 마일당 k대의c 차량 밀도에 해당한다. 그 고속도로는 보통 1마일당 k대의j 차량들로 꽉 막힌다.

용량에 도달하기 전에, 시간당 A 차량 또는 시간당 더 높은 B 차량에서 트래픽이 흐를 수 있다. 어느 경우든 도로의 용량이 부족하기 때문에 차량의 속도는f v(또는 "자유 흐름")이다.

자, 특정 위치 x에서0 고속도로가 한 차선으로 좁혀진다고 가정해 봅시다. 두 차선 중 한 차선만 이용할 수 있기 때문에 현재 최대 용량은 D' 즉 Q의 절반으로 제한된다. 주 D는 주 D'와 같은 유량을 공유하지만 차량 밀도는 더 높다.

Wikipedia TrafficBottlenecks regular tsd.svg

시간 공간 다이어그램을 사용하여 병목 현상을 모델링할 수 있다. 시간 t에서0 트래픽이 속도 B와 속도 v에서f 흐르기 시작한다고 가정한다. 시간 t가1 지나면 차량은 더 가벼운 흐름 A에 도달한다.

첫 번째 차량이 위치 x에0 도달하기 전에, 교통 흐름은 방해받지 않는다. 그러나 x의0 하류에서는 도로 폭이 좁아져 수용량이 절반으로 줄어들며 주 B의 하류까지 감소한다. 이 때문에 x의0 업스트림에서 차량이 대기하기 시작한다. 이것은 고밀도 상태 D로 대표된다. 이 상태의 차량 속도는 기본 다이어그램에서 볼 때 느린d v이다. 병목현상의 하류에서 차량은 주 D'로 전환되며, 여기서 다시 자유유속 vf'로 이동한다.

일단 차량이 시간 t에서1 시작하는 속도 A에 도달하면, 대기열이 사라지기 시작하고 결국 소멸된다. 주 A는 주 D와 D'의 1차선 용량 이하의 유량을 가진다.

시간 공간 다이어그램에서 샘플 차량 궤적은 점선 화살표로 표시된다. 다이어그램은 차량 지연 및 대기열 길이를 쉽게 나타낼 수 있다. 그것은 주 D 지역 내에서 수평과 수직으로 측정하는 간단한 문제야.

동적 병목 현상

느린 트랙터는 움직이는 병목 현상을 일으킨다.

이 예에서는 한 방향으로 세 차선의 트래픽을 고려하십시오. 트럭이 free-flow speed v에서f v보다 더 느리게 속도 v에서 이동을 시작한다고 가정한다. 아래의 기본 다이어그램에 나타난 것처럼 속도 q는u 트럭 주위의 감소된 용량(Q의 2/3 즉, 3차선 중 2차선 사용 가능)을 나타낸다.

상태 A는 정상적으로 접근하는 교통 흐름을 나타내며, 속도 대f 상태 U.에서 유속 q는u 트럭의 업스트림 대기열에 해당한다. 기본 다이어그램에서, 차량 속도u v는 속도f v보다 느리다. 그러나 일단 운전자들이 트럭 주위를 항해하고 나면, 그들은 다시 속도를 올려 다운스트림 상태 D로 전환할 수 있다. 이 상태가 자유 흐름으로 이동하는 동안 병목현상을 도는 차량이 적기 때문에 차량 밀도가 낮다.

Wikipedia TrafficBottlenecks moving1.svg

시간 t에서 트럭이 자유 유량에서 v로 속도를 늦춘다고 가정하자. 주 U로 대표되는 트럭 뒤에 대기열이 형성된다. 주 U 지역 내에서 차량은 샘플 궤적으로 표시된 것처럼 더 느리게 움직인다. 주 U는 주 A보다 작은 흐름으로 제한하기 때문에, 대기 행렬은 트럭 뒤로 물러서서 결국 전체 고속도로를 빠져나갈 것이다. 만약 주 U가 더 높은 흐름을 가지고 있다면, 여전히 줄을 서야 할 것이다. 그러나 기울기 s는 양성이므로 뒤로 물러서지 않았다.[1]

Wikipedia TrafficBottlenecks moving1 tsd.svg

병목 현상 식별

최근 기사에서, 도시의 교통 체증을 연구하기 위해 집적 이론이 적용되었다. 주어진 시간에 도시에서의 세계 교통의 질은 단일한 매개변수, 즉 퍼콜레이션 임계 임계값에 의해 이루어진다. 임계치는 도시 네트워크의 많은 부분을 여행할 수 있는 속도 이하의 속도를 나타낸다. 이 방법은 반복적인 트래픽 병목 현상을 식별할 수 있다.[2] 양호한 트래픽의 클러스터 크기 분포를 특징짓는 임계 지수는 과집합 이론의 지수와 유사하다.[3] 교통 체증의 크기 분포에 관한 경험적 연구는 최근 Zhang et al.[4]에 의해 수행되었다. 그들은 잼 크기 분포에 대한 대략적인 보편적 전력 법칙을 발견했다.

참고 항목

참조

  1. ^ 다간조, 로버트 에드(1997) 운송 및 운송 운영의 기본 사항. 영국 옥스퍼드 주 페르가몬 엘세비에
  2. ^ Li, Daqing; Fu, Bowen; Wang, Yunpeng; Lu, Guangquan; Berezin, Yehiel; Stanley, H. Eugene; Havlin, Shlomo (2015). "Percolation transition in dynamical traffic network with evolving critical bottlenecks". Proceedings of the National Academy of Sciences. 112 (3): 669–672. Bibcode:2015PNAS..112..669L. doi:10.1073/pnas.1419185112. ISSN 0027-8424. PMC 4311803. PMID 25552558.
  3. ^ G Zeng, D Li, S Guo, L Gao, Z Gao, HE Stanley, S Havlin (2019). "Switch between critical percolation modes in city traffic dynamics". Proceedings of the National Academy of Sciences. 116 (1): 23–28. doi:10.1073/pnas.1801545116. PMC 6320510. PMID 30591562.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  4. ^ Limiao Zhang, Guanwen Zeng, Daqing Li, Hai-Jun Huang, H Eugene Stanley, Shlomo Havlin (2019). "Scale-free resilience of real traffic jams". Proceedings of the National Academy of Sciences. 116 (18): 8673–8678. doi:10.1073/pnas.1814982116. PMC 6500150. PMID 30979803.CS1 maint: 여러 이름: 작성자 목록(링크)