基于实时路况的交通拥堵时空特征及其影响因素分析——以苏州古城区为例（下）

基于实时路况的交通拥堵时空特征及其影响因素分析——以苏州古城区为例（下）2020-05-112.2.3拥堵程度空间变化特征潮汐交通现象是大中城市交通拥堵的普遍特征。通过早晚高峰路况数据的赋值计算，可以直观反映拥堵程度发生变化的路段及方向。研究选取工作日11月7日早高峰最拥堵时段8：00-8：30及晚高峰17：00-17：30的路况数据进行赋值相减，得到主要路段带有方向性的拥堵变化结果（图11）。干将西路、干将东路、十梓街、竹辉路、人民路早高峰路段恶化情况较为严重，晚高峰通常发生在其相反方向。被内环高架包围着的古城承受着来自各方向的通勤流。工业园区和高新区位于东西城市发展主轴上，与古城联系较南北向更为紧密。因而东西向出行流多于南北向，早晚高峰东西向拥堵路段里程及路况变化情况较南北向更为严重。图11早晚高峰拥堵度空间变化图33交通拥堵因素分析交通拥堵因素分析诱发交通拥堵的原因诸多，通常可以分为常发性因素和偶然性因素两类。前者常常诱导常规性的交通拥堵，具有周期性[16]。后者主要是由于特殊情况的发生，如受交通事故、大型活动、恶劣天气的影响，造成临时性交通流的集中，导致路段偶发拥堵或拥堵程