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[導(dǎo)讀]山東省東營(yíng)市十分重視對(duì)智慧交通的建設(shè)。當(dāng)前,山東省東營(yíng)市已經(jīng)在400個(gè)路口、36條路段打造了國(guó)內(nèi)最密集綠波帶。這將讓更多的群眾感受到科技帶來的便利和好處。

山東省東營(yíng)市十分重視對(duì)智慧交通的建設(shè)。當(dāng)前,山東省東營(yíng)市已經(jīng)在400個(gè)路口、36條路段打造了國(guó)內(nèi)最密集綠波帶。這將讓更多的群眾感受到科技帶來的便利和好處。

因區(qū)域協(xié)調(diào)控制受路況、流量及信號(hào)配時(shí)等多種因素制約,國(guó)內(nèi)尚無一城市大規(guī)模應(yīng)用“綠波帶”直至組成“綠波網(wǎng)”。東營(yíng)交警根據(jù)中心城區(qū)規(guī)劃特點(diǎn)及路網(wǎng)特征,首創(chuàng)大規(guī)模區(qū)域協(xié)調(diào)控制,簡(jiǎn)稱“綠網(wǎng)”控制。即對(duì)控制區(qū)域內(nèi)橫、縱向道路均實(shí)行雙向綠波控制,實(shí)現(xiàn)了“線控制”到“面控制”的升級(jí)。目前,東營(yíng)市已實(shí)現(xiàn)6大片區(qū)“綠網(wǎng)”控制,形成了中心城“六網(wǎng)一體”智能交通建設(shè)新格局,也是目前全國(guó)首個(gè)實(shí)現(xiàn)“綠網(wǎng)”優(yōu)化模式的城區(qū)。

“綠網(wǎng)”覆蓋的區(qū)域涉及36條路段、400余個(gè)路口,擁有最密集的綠波帶,信號(hào)燈協(xié)調(diào)率達(dá)91.75%。在“綠網(wǎng)”中行駛,市民可享受到路段雙向紅燈次數(shù)大幅減少甚至“一路綠燈”地通過任何路口,極大地提高了通行效率,同時(shí)提升了環(huán)境效益和經(jīng)濟(jì)效益。

據(jù)估算,以小型汽車為例,該區(qū)域道路內(nèi)每小時(shí)交通流量約為600輛,每輛車每小時(shí)油耗約4.8升?!熬G網(wǎng)”建成后,每輛汽車可節(jié)省行駛時(shí)間30分鐘,每車每天可節(jié)約燃油2.4升,600輛車每天可節(jié)省燃油69噸。

“綠網(wǎng)”模式的緩堵提效成果經(jīng)過了第三方權(quán)威機(jī)構(gòu)的檢驗(yàn)。根據(jù)高德地圖顯示,東營(yíng)市中心城區(qū)平均擁堵指數(shù)由調(diào)優(yōu)前的1.34下降到1.21,降幅10.7%。經(jīng)檢測(cè),中心城區(qū)路段平均通行時(shí)間由14分25秒縮短至10分27秒,下降27.5%;平均停車次數(shù)由調(diào)優(yōu)前5.3次下降到3.61次,下降31.8%;平均速度由34.47km/h提升至43.95km/h,提升了27.5%,緩堵提速效果明顯。

基于流量數(shù)據(jù)變化的定周期多控制時(shí)段劃分,基于停車次數(shù)及排隊(duì)長(zhǎng)度的綠信比深度優(yōu)化,東營(yíng)交警深度應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新信號(hào)配時(shí)方案,重點(diǎn)對(duì)41處路口進(jìn)行精細(xì)化信號(hào)配時(shí)方案定制,并對(duì)配時(shí)效果實(shí)時(shí)視頻跟蹤檢驗(yàn)。經(jīng)過反復(fù)論證及實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證,最終細(xì)分了13個(gè)控制時(shí)段,打造了10種配時(shí)方案,以應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景下的道路交通協(xié)調(diào)優(yōu)化需求。

依托本次智能交通項(xiàng)目建設(shè)中增設(shè)的視頻檢測(cè)器和廣域多目標(biāo)雷達(dá)監(jiān)測(cè)器等智能化前端設(shè)備,對(duì)東營(yíng)市中心城區(qū)的南二路、府前大街、勝利大街等主干道實(shí)施了自適應(yīng)協(xié)調(diào)控制,即信號(hào)配時(shí)跟著流量變化而自動(dòng)調(diào)整。在自動(dòng)調(diào)整過程中,信號(hào)燈既能確保更多的車輛通過當(dāng)前路口,同時(shí)又能保證路口間的協(xié)調(diào)性,避免擁堵蔓延不僅讓信號(hào)配時(shí)更加科學(xué)、合理,也讓交通調(diào)控實(shí)現(xiàn)了從人工依賴到智能化管理的跨越。

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