交通拥堵指数体系下高校校园智慧交通管理系统构建
摘 要：高校校园内人员密集、非机动车（自行车、电动车）保有量大、校园内机动车数量多、道路宽度不足等因素导致校园内极易发生交通拥堵。本文在交通拥堵指数体系下，从交通拥堵预警、拥堵处置预案等两个方面来搭建高校校园智慧交通管理系统，以期在交通拥堵即将发生或正在发生时能够及时预警，并给出合适的处置方案。
关键词：高校；智慧交通管理
一、交通拥堵指数体系概念和界定
交通拥堵指数又称交通运行指数（Traffic Performance Index（TPI）），是北京市首创的综合反映道路网畅通或拥堵的概念性数值，简称交通指数。交通指数取值范围为0至10，每2个数一等级，分别对应“畅通”、“基本畅通”、“轻度拥堵”、“中度拥堵”、“严重拥堵”五个级别，数值越高，表明交通拥堵状况越严重。
其计算方法如下：
（1）以15分钟为统计间隔，得到道路网中各路段的平均行程速度；
（2）根据路段平均行程速度等级划分，判断各路段所处运行等级；
（3）统计各等级道路中处于第5级运行水平的路段里程比例；
（4）利用车公里数（VKT）加權，计算区域（总体）路网拥堵里程比例；
（5）基于15分钟交通拥堵指数与拥堵里程比例的线性转换关系，得到15分钟交通拥堵指数；
（6）将早晚高峰时段内15分钟交通拥堵指数取算数平均值，得到工作日交通拥堵指数，将6：00am-22：00pm时段内15分钟交通拥堵指数取算数平均值，得到节假日交通拥堵指数。
北京市出台的交通拥堵指数在一定程度上将道路交通的拥堵情况以量化的形式呈现出来，给我们一个很重要的启示，也为交通拥堵的预警提供了极大的支持和启发。
二、智慧交通管理系统的构建
借鉴交通拥堵指数体系的构建过程，结合高校校园交通的特殊性，高校校园智慧交通管理系统的构建过程如下：
智慧交通管理系统包含交通拥堵的预警、交通数据的实时联动、拥堵应急处置预案的设立等三个方面。
（一）交通拥堵的预警
高校内交通因为车辆类型少、交通参与因素相对固定等原因，交通相对简单。交通拥堵的预警模式借鉴北京市质量技术监督局发布的《城市道路交通拥堵评价指标体系》，对交通拥堵进行量化，设置交通拥堵阈值，超过阈值，即认为产生交通拥堵的可能性大或者已经产生交通拥堵。
1.对校园各类型路段的划分
对校园各类型路段划分的主要目的是根据不同类型路段的确定不同的通行平均速度，而通行的平均速度是是判断该路段是否发生拥堵以及发生拥堵水平的重要依据。
对于路段类型的划分，社会道路通常具有相应的政策性标准，而对于高校而言，校园内道路的建设并未严格参照社会道路标准，只是依赖于校园的总体规划，因此参照社会道路的划分标准是不合适的。高校校园道路在做划分的时候可以采取有效道路宽度（车道宽度减去已划定的停车位宽度）和车辆通行流量来确定。
在进行详细的道路宽度测量和车流量测量后，将校园内道路划分为：主干道、次干道和支路三个类型。
2.各类型路段的车辆平均速度的确定
在确定各类型路段车辆平均速度时，因校园内工作日和非工作人车流相差较大，要在区分工作日和非工作日的基础上，区分不同时段、不同天气等因素的影响。此外还要考虑的是车流量差别，车流量的多少直接影响车辆的平均通行速度。因此，在做相关数据统计的时候，必须按照车流量大和车流量小两种情况来分别统计。车流量大和车流量小的区分标准可以设定为：一个时间段内每天车流量的加权平均数。当单位时间内进入路段的车辆数超过加权平均数时，即可认为是车流量大；反之就是车流量小。
高校校园交通特性明显，车流量大的时段相对集中。在车流量较小的时段内，随机选取多个车辆，记录其进入路段和驶出路段的时间节点，计算车辆在该路段的平均速度；再将每个车辆在该路段的平均速度加权处理，得出平均速度。再综合考虑天气、节假日、时段、行人流量、非机动车流量等不同因素单独干扰和混合干扰的下的平均车速，并记录相关数据。
再选取车流量大的时段做上述统计记录，综合考虑天气、节假日、时段、行人流量、非机动车流量等因素。在不同因素的单独影响和混合影响下做统计。
不同类型路段发生交通拥堵的阈值可以参照综合考虑车流量、时段、天气、节假日、非机动车流量等因素后所得综合数据的加权平均数。阈值可以作为发生交通拥堵的判断依据，但可以不作为发生交通拥堵的唯一依据，当路段内车辆平均速度超出阈值的时候，辅以其他因素，可以人为综合判断交通拥堵是否发生。
（二）智慧交通系统内数据的实时联动
交通数据的实时联动包含支撑校园交通智慧化建设的各种设备之间的联动。这种联动是按照一定的逻辑结构进行、以各类型设备所采集和分析研判的数据互助性流动为主要形式的联动。
1.智慧交通管理系统联动的逻辑结构
在阐述逻辑结构之前，必须要先明确智慧化交通管理系统应该具备基本功能：出入口进出机动车的数据统计、各主要路段两端机动车进入的数量统计、非机动车数量和行人数量统计等功能。
以特定的一个路段为例：路段首端的监控摄像头可以记录一定时间段内进入该路段的机动车数量、车牌号并记录其进入时间，同时记录进入该路段内非机动车和行人数量，设置在路段出口的摄像头根据车牌号实时记录不同机动车驶出该路段的时间点和进入路段的非机动车和行人数量。智能分析服务器在获取这些数据后分析不同车辆在该路段内的平均速度，按照既有的算法进行加权处理，处理后与事先设定的阈值进行比对，如果超过阈值，智能分析服务器向智慧交通管理系统综合平台发送预警信息，综合平台调取智能分析服务器读取的一定时间段内从进入和出口进入路段的行人和非机动车数量，供交通管理人员参考决策。