Summary

Evaluación del efecto del estacionamiento en carretera en una calle urbana de doble dirección

Published: January 20, 2023
doi:

Summary

En este estudio, se analiza el efecto del estacionamiento en una calle urbana. Todo el proceso consiste en la recopilación de datos de tráfico, procesamiento de datos, simulación de operación, calibración de simulación y análisis de sensibilidad.

Abstract

El estacionamiento en carretera es un fenómeno de tráfico común en China. Las calles urbanas estrechas, las altas demandas de estacionamiento y la escasez de estacionamientos obligan al público a participar en el estacionamiento aleatorio a lo largo de la carretera. Se propone un protocolo para determinar el impacto de un vehículo estacionado en la carretera en los vehículos que pasan. En esta investigación, se selecciona una calle urbana de doble dirección y dos carriles en la que un vehículo está estacionado al borde de la carretera para la recopilación de datos de tráfico. Sobre la base de estos datos, se determina el impacto de los vehículos estacionados en la carretera en la trayectoria y la velocidad de los vehículos que pasan. Además, se aplica un modelo de microsimulación para determinar el impacto del estacionamiento en carretera en la longitud máxima de la cola, el retraso, las emisiones y otros indicadores bajo diferentes volúmenes de tráfico de acuerdo con el análisis de sensibilidad. Los resultados muestran que los vehículos estacionados en la carretera afectan la trayectoria de los vehículos que pasan durante aproximadamente 80 m y tienen un efecto negativo en la velocidad, observándose la velocidad más baja en la ubicación del vehículo estacionado en la carretera. Los resultados del análisis de sensibilidad sugieren que el volumen de tráfico aumenta sincrónicamente con los valores del indicador. El protocolo proporciona un método para determinar el efecto del estacionamiento en carretera en la trayectoria y la velocidad de viaje. La investigación contribuye a la gestión refinada del futuro estacionamiento en carretera.

Introduction

La aceleración de la urbanización va acompañada de un aumento evidente de la propiedad de vehículos de motor y del flujo de tráfico urbano. En 2021, la propiedad de automóviles de China alcanzó los 378 millones, lo que representa un aumento de 25,1 millones en comparación con 20201. Sin embargo, la situación actual con capacidad vial insuficiente y tecnología de gestión del tráfico limitada ha llevado a una discrepancia cada vez más evidente entre la oferta y la demanda de tráfico urbano. Por lo tanto, la congestión del tráfico rodado se ha intensificado gradualmente. Como el problema más extendido en el transporte urbano, la congestión del tráfico causa muchos peligros y ha atraído la atención de los investigadores 2,3,4. Además de extender el tiempo de viaje, la congestión del tráfico también agrava la contaminación ambiental, intensifica el consumo de energía y aumenta las emisiones contaminantes 5,6,7,8. Existe una correlación positiva entre la congestión del tráfico y las tasas de accidentes 9,10. Aparte de los efectos antes mencionados, el aumento de la congestión del tráfico socava los ingresos y el empleo11, y este efecto está estrechamente relacionado con la vida cotidiana de las personas, lo que lo convierte en uno de los principales problemas de las ciudades. Con el desarrollo de las ciudades, el impacto adverso de la congestión vial en la sociedad seguirá aumentando.

La congestión del tráfico es un reflejo integral de muchos problemas de tráfico urbano, entre los cuales el estacionamiento es el principal. La expansión de la población urbana y el aumento de los vehículos de motor tienen un impacto negativo en la oferta de estacionamiento y la demanda de estacionamiento pendiente. En el sistema de estacionamiento, el estacionamiento en carretera es común en el tráfico urbano y es un medio importante para abordar el desequilibrio entre la oferta y la demanda de estacionamiento. El estacionamiento en la carretera utiliza recursos a ambos lados de la carretera para proporcionar espacios de estacionamiento. El estacionamiento en la carretera es conveniente, rápido, flexible y ahorra espacio en comparación con otras instalaciones de estacionamiento. Sin embargo, el estacionamiento en carretera ocupa recursos viales, y sus efectos adversos no pueden ser ignorados. En las ciudades que experimentan un rápido desarrollo en los países en desarrollo, las crecientes demandas de estacionamiento hacen que el estacionamiento en carretera esté sobrecargado, reduciendo así la seguridad del tráfico, la calidad del aire y el espacio público12. Por lo tanto, es necesario abordar el problema del estacionamiento en la carretera.

El espacio de estacionamiento en la carretera se puede ubicar en dos escenarios: (1) el carril no motorizado (es decir, en carreteras anchas con carriles motorizados y no motorizados separados, el estacionamiento en la carretera ocupa espacio en el carril no motorizado más a la derecha); y (2) el carril mixto de vehículos motorizados y vehículos no motorizados, que a menudo es una carretera estrecha con un bajo volumen de tráfico. Como los vehículos motorizados y no motorizados comparten recursos viales, el estacionamiento en carretera con frecuencia conduce al caos en las operaciones de tráfico en el segundo escenario. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes se han centrado en el primer escenario 13,14,15,16,17,18.

Cuando un espacio de estacionamiento en la carretera está presente en el carril no motorizado, y si no hay aislamiento obligatorio de los carriles motorizados y no motorizados, el estacionamiento en la carretera conduce indirectamente al tráfico mixto. Un espacio de estacionamiento en la carretera disminuye significativamente el ancho efectivo del carril no motorizado, lo que aumenta la probabilidad de que los vehículos no motorizados pasen por el carril no motorizado y ocupen el carril motorizado adyacente. El comportamiento se llama cruce de carril16. Muchos estudios han explorado el impacto del estacionamiento en la carretera en el carril no motorizado en el flujo de tráfico mixto. Con base en el modelo de autómatas celulares, Chen et al.13 evaluaron el impacto del estacionamiento en carretera en operaciones de tráfico heterogéneo en calles urbanas a través del estudio de conflictos de fricción y congestión entre vehículos motorizados y no motorizados 13. Chen et al. propusieron un modelo de resistencia vial de flujo de tráfico mixto considerando el efecto del estacionamiento en carretera17. Además, algunos estudios han examinado el impacto del estacionamiento en carretera solo en vehículos motorizados. Guo et al. propusieron un método basado en la duración del riesgo, que se utilizó para analizar cuantitativamente el tiempo de conducción de los vehículos motorizados en las secciones19 de estacionamiento en carretera, y los resultados mostraron que el estacionamiento en carretera afectó significativamente el tiempo de viaje.

La simulación de tráfico es una herramienta común para investigar el impacto del estacionamiento en la carretera. Yang et al. utilizaron el software VISSIM para explorar el impacto del estacionamiento en carretera en el tráfico dinámico (especialmente en la capacidad), desarrollaron un modelo de tráfico de retraso promedio del vehículo y verificaron la confiabilidad del modelo a través de la simulación20. Gao et al. analizaron el efecto del estacionamiento en carretera sobre el tráfico mixto bajo cuatro tipos de interferencia de tráfico utilizando el mismo software18. Guo et al. utilizaron un modelo de autómatas celulares para analizar la influencia del estacionamiento en carretera en las características del tráfico vehicular (capacidad de carril y velocidad del vehículo) a través de la simulación Monte Carlo en diferentes escenarios21. Bajo el marco de la teoría del tráfico trifásico de Kerner, Hu et al. analizaron el impacto del comportamiento de estacionamiento temporal en carretera en el flujo de tráfico basado en el modelo de autómatas celulares22. Estos estudios muestran que el estacionamiento en carretera tiene un gran impacto negativo en la eficiencia del tráfico.

El departamento de gestión del tráfico está interesado en comprender el efecto de los vehículos estacionados en la carretera en el flujo de tráfico. La longitud y el grado específicos del efecto son importantes para gestionar los problemas con el estacionamiento en carretera, por ejemplo, al proporcionar información sobre cómo delimitar los estacionamientos, determinar las zonas de no estacionamiento y regular la duración del estacionamiento. En este estudio, se diseñó un protocolo para examinar el efecto de un solo vehículo estacionado en la carretera en la operación del tráfico. El procedimiento se puede resumir en los siguientes pasos: 1) preparación del equipo, 2) selección de la ubicación de recolección de datos, 3) selección del tiempo de investigación, 4) recolección de los datos, 5) realización del análisis de datos, 6) construcción del modelo de simulación, 7) calibración del modelo de simulación y 8) realización del análisis de sensibilidad. Si no se cumple algún requisito en estos ocho pasos, el proceso es incompleto e insuficiente para demostrar la efectividad.

Protocol

1. Preparación del equipo Asegúrese de que todo el equipo requerido esté disponible: radares, dispositivo láser de carretera, computadoras portátiles, baterías, una cámara, un dron, un trípode reflectante, los cables correspondientes y trípodes de dispositivos. 2. Selección de la ubicación de recolección de datos (Figura 1) Seleccione la ubicación de recopilación de datos. A…

Representative Results

Este documento presenta un protocolo para determinar el efecto del estacionamiento en la carretera en los vehículos que pasan en una carretera urbana de dos direcciones y dos carriles a través de la recopilación y simulación de datos de tráfico. Se seleccionó una carretera como sitio de estudio (Figura 1) y se estacionó un vehículo en la ubicación planificada al borde de la carretera. Se aplicaron radares, un dispositivo láser en la carretera y una cámara para recopilar la trayect…

Discussion

El efecto del estacionamiento en carretera en las calles urbanas no puede ser ignorado, y el estacionamiento aleatorio debe abordarse30,31. Aquí se presenta un protocolo para determinar el impacto del estacionamiento en la carretera en el flujo de tráfico en una calle urbana de doble dirección. La recopilación de datos especifica la trayectoria y los cambios de velocidad de los vehículos que pasan causados por el estacionamiento en la carretera. La simulaci?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Los autores desean reconocer el Programa de Investigación Científica financiado por el Departamento de Educación Provincial de Shaanxi (Programa No. 21JK0908).

Materials

battery Shenzhen Saiqi Innovation Technology Co., Ltd LPB-568S
cables for radar BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
cables for roadside laser device MicroSense
camera Sony Group Corp HDR-CS680
camera tripod Sony Group Corp
drone SZ DJI Technology Co.,Ltd. DA2SUE1
laptop Dell C2H2L82
radar BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD CADS-0037
radar tripod BEIJING AOZER TECH & DEVELOPMENT CO.,LTD
reflective tripod Beijing Shunan liandun Technology Co., Ltd
roadside laser device MicroSense

References

  1. He, Y. X. A traffic capacity model of lane occupation. Applied Mechanics and Materials. 599-601, 2083-2087 (2014).
  2. Hua, S. Y., Wang, J. L., Zhu, Y. Cause analysis and countermeasures of Beijing city congestion. Procedia-Social and Behavioral Sciences. 96, 1426-1432 (2013).
  3. Yang, H. X., Li, J. D., Zhang, H., Liu, S. Q. Research on the governance of urban traffic jam based on system dynamics. Systems Engineering-Theory & Practice. 34 (8), 2135-2143 (2014).
  4. Rajé, F., Tight, M., Pope, F. D. Traffic pollution: A search for solutions for a city like Nairobi. Cities. 82, 100-107 (2018).
  5. Abdull, N., Yoneda, M., Shimada, Y. Traffic characteristics and pollutant emission from road transport in urban area. Air Quality, Atmosphere & Health. 13 (6), 731-738 (2020).
  6. Shi, K., Di, B. F., Zhang, K. S., Feng, C. Y., Svirchev, L. Detrended cross-correlation analysis of urban traffic congestion and NO 2 concentrations in Chengdu. Transportation Research Part D: Transport and Environment. 61, 165-173 (2018).
  7. Lu, Q. Y., Chai, J., Wang, S. Y., Zhang, Z. G., Sun, X. C. Potential energy conservation and CO2 emissions reduction related to China’s road transportation. Journal of Cleaner Production. 245, 118892 (2020).
  8. Sánchez González, S., Bedoya-Maya, F., Calatayud, A. Understanding the effect of traffic congestion on accidents using big data. Sustainability. 13 (13), 7500 (2021).
  9. Fuente, J., Rolloque, A. C., Azas, P., Alcantara, M. M. Young road safety advocate program, the "peer to peer" approach in teaching pedestrian safety. Injury Prevention. 22, 67 (2016).
  10. Jin, J., Rafferty, P. Does congestion negatively affect income growth and employment growth? Empirical evidence from US metropolitan regions. Transport Policy. 55, 1-8 (2017).
  11. Ajeng, C., Gim, T. Analyzing on-street parking duration and demand in a metropolitan city of a developing country: A case study of Yogyakarta City, Indonesia. Sustainability. 10 (3), 591 (2018).
  12. Chen, J. X., Li, Z. B., Jiang, H., Zhu, S. L., Wang, W. Simulating the impacts of on-street vehicle parking on traffic operations on urban streets using cellular automation. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 468, 880-891 (2017).
  13. Ye, X. F., Chen, J. Impact of curbside parking on travel time and space mean speed of nonmotorized vehicles. Transportation Research Record. 2394 (1), 1-9 (2013).
  14. Ye, X., Yan, X. C., Chen, J., Wang, T., Yang, Z. Impact of curbside parking on bicycle lane capacity in Nanjing, China. Transportation Research Record. 2672 (31), 120-129 (2018).
  15. Guo, H. W., Gao, Z. Y., Zhao, X. M., Yang, X. B. Traffic behavior analysis of non-motorized vehicle under influence of curb parking. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology. 11 (1), 79-84 (2011).
  16. Chen, J., Mei, Z. Y., Wang, W. Road resistance model under mixed traffic flow conditions with curb parking. China Civil Engineering Journal. (09), 103-108 (2007).
  17. Gao, L. P., Sun, Q. X., Liu, M. J., Liang, X., Mao, B. H. Delay models and simulation on mixed traffic system with curb parking. Journal of System Simulation. 22 (003), 804-808 (2010).
  18. Guo, H. W., Gao, Z. Y., Yang, X. B., Zhao, X. M., Wang, W. H. Modeling travel time under the influence of on-street parking. Journal of Transportation Engineering. 138 (2), 229-235 (2012).
  19. Yang, X. G., Long, L., Pu, W. J. Optimal distance between one-side curbside parking location and signalized intersection. Journal of Tongji University (Natural Science). 33 (3), 297-300 (2005).
  20. Guo, H. W., Wang, W. H., Guo, W. W. Micro-simulation study on the effect of on-street parking on vehicular flow. 2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. , 1840-1845 (2012).
  21. Hu, X. J., Hao, X. T., Wang, H., Su, Z. Y., Zhang, F. Research on on-street temporary parking effects based on cellular automaton model under the framework of Kerner’s three-phase traffic theory. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 545, 123725 (2020).
  22. Shao, Y., et al. Evaluation of two improved schemes at non-aligned intersections affected by a work zone with an entropy method. Sustainability. 12 (14), 5494 (2020).
  23. Shao, Y., et al. Evaluating the sustainable traffic flow operational features of an exclusive spur dike U-turn lane design. PLoS One. 14 (4), 0214759 (2019).
  24. Shao, Y., Han, X. Y., Wu, H., Claudel, C. G. Evaluating signalization and channelization selections at intersections based on an entropy method. Entropy. 21 (8), 808 (2019).
  25. Xi’an realtime traffic congestion delay index. AutoNavi Traffic Big-data Available from: https://trp.autonavi.com/detail.do?city=610100 (2021)
  26. Pan, B. H., et al. Evaluation and analysis model of the length of added displaced left-turn lane based on entropy evaluation method. Journal of Advanced Transportation. 2021, 2688788 (2021).
  27. Pan, B. H., et al. Evaluating operational features of three unconventional intersections under heavy traffic based on CRITIC method. Sustainability. 13 (8), 4098 (2021).
  28. Sun, J. . Guideline for Microscopic Traffic Simulation Analysis. , (2014).
  29. Koohpayma, J., Tahooni, A., Jelokhani, N. M., Jokar, A. J. Spatial analysis of curb-park violations and their relationship with points of interest: A case study of Tehran, Iran. Sustainability. 11 (22), 6336 (2019).
  30. Zoika, S., Tzouras, P. G., Tsigdinos, S., Kepaptsoglou, K. Causal analysis of illegal parking in urban roads: The case of Greece. Case Studies on Transport Policy. 9 (3), 1084-1096 (2021).

Play Video

Cite This Article
Pan, B., Liu, J., Chai, H., Shao, Y., Zhang, R., Li, J. Evaluating the Effect of Roadside Parking on a Dual-Direction Urban Street. J. Vis. Exp. (191), e63384, doi:10.3791/63384 (2023).

View Video