第四章 資料蒐集
4.4 校估用資料
4.4.3 混合車流密度計算
在車流理論當中，以車流密度代表觀測路段內車流的服務水準，是一個瞬間值；而佔有 率則是指路段的某一空間定點在一段觀測時間內被車輛佔用的比例，主要為車輛偵測器的輸 出所採用。密度及佔有率都假設單一車道、後車跟着前車的方式行駛，不適合用於表達混合 車流的車流密度。在考慮車輛佔用道路面積的大小不一、車輛能於同一車道內超車等情況，
Mallikarjuna and Rao (2006)提出了空間佔有率 (Area Occupancy) 的概念，以代表在有小汽車、
機車的混合車流下，路面空間被佔用的比例。其是指在一段觀測時間內，某一車道的一個道 路面積（長度*路寬）被車輛佔用的比例，單位為百分比(%)。
為計算各段資料的車流密度，本研究提出時空佔有率的概念，計算一度時間（如一個號 誌週期）內路面空間被車流佔用的平均比率，其定義如下：
t i I
i i
t
l TWL w
AreaOcc
1(4.1)
當中
AreaOcc = 時空佔有率(%) T = 觀測時間(sec)
W = 觀測路段的寬度(m) L = 觀測路段的長度(m) t = 時間點
I
t=時間點 t 在觀測路段內的車輛集合 w
i = 第 i 輛車的寬度(m)l
i = 第 i 輛車的長度(m)
l
iw
iW
將各調查地點的資料以每個週期(綠燈開始至紅燈結束)切割成一筆資料，計算每筆資料 D2-2D2-3 D2-1
D3-1
D6-3 D6-4D6-2 D7-2D7-1 D12-2 D12-3D12-4 E11-1
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
時空佔有率
ao(% )
流量(pcu/hr)
地點D 地點E
圖 4.31 時空佔有率和流量之關係(地點 G)
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
時空佔有率
AO(% )
兩段式左轉路口(地點 L、地點 M)的時空佔有率與車流量(pcu/hr)的關係如圖 4.33。地點 L
0 500 1000 1500 2000 2500
時空佔有率
AO (% )
流量(pcu/hr)
地點L 地點M
圖 4.34 時空佔有率和流量之關係(地點 N、地點 O) N5-3 N5-4N5-5
N5-6
O3-2 O3-3 O3-1
O3-4
O5-8O6-6O6-5O6-4 O6-3O6-2O6-1 O6-7
0 200 400 600 800 1000 1200
時空佔有率
AO(% )
2. 通過公車停靠站(路側停車)影響區域的旅行時間與平均速度
擷取通過公車停靠站(路側停車)影響區域的旅行時間與平均速度資料時，係利用車流軌跡 擷取軟體，擷取通過該影響區域上下游之車輛位置與時間，再依此求其旅行時間與平均速度。
以調查地點 E 為例，圖 4.36 中的兩條實線間為公車停靠站的影響區域，本研究會利用車流軌 跡擷取軟體蒐集機車進入與離開此區域的時間與位置，而圖中兩條虛線間的區域為路側停車 影響區域，本研究亦利用車流軌跡擷取軟體蒐集機車進入與離開此區域的時間與位置。
圖 4.36 公車停靠站(路側停車)影響區域圖(調查地點 E) 3. 不同車流、車種比例、轉向比例、車道的車隊疏解時間
為驗證轉向與路口停等位置選擇模式與車隊疏解時間模式之正確性，本研究會蒐集不同 車流、車種比例、轉向比例、各車道的車隊疏解時間。蒐集方式為透過觀看空拍影片，蒐集 每個週期的下列資料，如圖 4.37 所示：
(1) 該方向綠燈開始前一秒之各車道等候車隊長度
(2) 該方向綠燈開始前一秒之等候車隊中，各車種之數量 (3) 該方向綠燈開始前一秒之等候車隊中的各車種之轉向比例 (4) 該方向的車隊疏解時間
禁
行
機
車 禁行機車 公車專用
50 50 5040
計程車停車格 機車停車格
公車站影響區域 路側停車影響區域
公車停靠區
機車 小汽車
各車道等候車隊長度 各車種比例
轉向比例 疏解時間
4.5.2 資料統計
驗證資料統計如表 4.33-表 4.42 所示：
表 4.33 中為調查地點 D 之驗證用資料筆數統計，調查地點 D 分 5 段資料，共計 3596 台 車輛，其中機車佔 66.6%，汽車佔 32.3%，公車佔 1.1%。車頭/車道分布之驗證指標共 1410 筆，路段平均旅行時間驗證指標共 238 筆，車輛通過公車停等區與路邊車輛停等區域之驗證 指標各 247 與 454 筆。
表 4.34 中為調查地點 E 之驗證用資料筆數統計，調查地點 E 分 5 段資料，共計 3091 台 車輛，其中機車佔 60.2%，汽車佔 37.6%，公車佔 2.2%。車頭/車道分布之驗證指標共 1208 筆，路段平均旅行時間驗證指標共 241 筆，車輛通過公車停等區與路邊車輛停等區域之驗證 指標各 241 與 463 筆。
表 4.35 中為調查地點 G 之驗證用資料筆數統計，調查地點 G 分 10 段資料，共計 4502 台車輛，其中機車佔 46.2%，汽車佔 44.9%，公車佔 8.9%。車頭/車道分布之驗證指標共 2403 筆，路段平均旅行時間驗證指標共 807 筆，因為此調查地點無公車停等區與路邊車輛停等區，
故無車輛通過公車停等區與路邊車輛停等區域之驗證指標資料。
表 4.36 中為調查地點 H 之驗證用資料筆數統計，調查地點 H 分 4 段資料，共計 1322 台 車輛，其中機車佔 61.2%，汽車佔 38.1%，公車佔 0.7%。車頭/車道分布之驗證指標共 524 筆，
路段平均旅行時間驗證指標共 131 筆，車輛通過公車停等區之驗證指標 131 筆，因為此調查 地點無路邊車輛停等區，故車輛通過路邊車輛停等區域之驗證指標為 0 筆。
表 4.37 中為調查地點 J 之驗證用資料筆數統計，調查地點 J 分 2 段資料，共計 568 台車 輛，其中機車佔 67.9%，汽車佔 27.4%，公車佔 4.7%。車頭/車道分布之驗證指標共 460 筆，
路段平均旅行時間驗證指標共 107 筆，車輛通過公車停等區之驗證指標 107 筆，路邊車輛停 等區域 1 及區域 2 之驗證指標各 105 與 107 筆。
表 4.38 中為調查地點 K 之驗證用資料筆數統計，調查地點 K 分 2 段資料，共計 603 台 車輛，其中機車佔 68.8%，汽車佔 27.3%，公車佔 3.9%。車頭/車道分布之驗證指標共 348 筆，
路段平均旅行時間驗證指標共 76 筆，車輛通過公車停等區之驗證指標 76 筆，路邊車輛停等 區域 1 及區域 2 之驗證指標各 75 與 76 筆。
表 4.39 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 L)中為調查地點 L 之驗證用資料筆數統 計，調查地點 L 分 6 段資料，共計 965 台車輛，其中機車佔 59.8%，汽車佔 39.4%，公車佔 0.8%。
表 4.40 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 M)中為調查地點 M 之驗證用資料筆數
表 4.42 中為調查地點 O 之驗證用資料筆數統計，調查地點 O 分 6 段資料，共計 129 台
表 4.34 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 E)
表 4.35 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 G)
續表 4.35 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 G)
資料編號 驗證資料類型 機車 汽車 公車 總計
G18
車輛數 130 183 -- 313
車道/車頭分布 12 120 -- 138
路段平均旅行時間 4 40 -- 44
通過公車停等區之平均旅行時間 -- -- -- --
通過車輛停等區域之平均旅行時間 -- -- -- --
G19
車輛數 299 289 -- 588
車道/車頭分布 102 138 -- 240
路段平均旅行時間 34 46 -- 80
通過公車停等區之平均旅行時間 -- -- -- --
通過車輛停等區域之平均旅行時間 -- -- -- --
G20
車輛數 306 151 -- 457
車道/車頭分布 267 159 -- 426
路段平均旅行時間 89 53 -- 142
通過公車停等區之平均旅行時間 -- -- -- --
通過車輛停等區域之平均旅行時間 -- -- -- --
表 4.36 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 H)
表 4.38 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 K)
表 4.41 驗證用車流軌跡資料統計狀況(調查地點 N)
本研究以無人飛行載具(Unmanned Aerial Systems, UAS)在空中拍攝的方式進行車流行為 的錄影，並對拍攝回來的影片進行影片後製，包括剪接、去除廣角(魚眼)效果及穩定性調整，
以減少軌跡擷取時的誤差，並以車流軌跡擷取軟體 Trajectory Extractor (Lee, Polak and Bell, 2008a)來擷取影片車流中各車輛的座標位置，並可針對每種車輛制訂不同的車長與車寬，得
調查地點 D、E、G、H、J、K、L、M、N、O 之資料庫時間長度分別為 6330 秒、1721 秒、5861 秒、2675 秒、2266 秒、2265 秒、3455 秒、3508 秒、4007 秒和 3925 秒，總資料筆 數分別為 420636 筆、131241 筆、320080 筆、105018 筆、40210 筆、51690 筆、107037 筆、
107945 筆、32246 筆和 34132 筆，總車輛筆數分別為 11458 輛、2935 輛、5733 輛、1536 輛、
車輛數之比例為 62%，調查地點 J 的機車數量佔總車輛數之比例為 70%，調查地點 K 的機車 數量佔總車輛數之比例為 67%，調查地點 L 的機車數量佔總車輛數之比例為 65%，調查地點 M 的機車數量佔總車輛數之比例為 64%，調查地點 N 的機車數量佔總車輛數之比例為 82%，
調查地點 O 的機車數量佔總車輛數之比例為 78%。
2. 驗證用資料
調查地點 D、E、G、H、J、K、L、M、N、O 之總車輛筆數分別為 3596 輛、3091 輛、
4502 輛、1322 輛、568 輛、603 輛、965 輛、1110 輛、175 輛和 129 輛，且包含高、中、低 密度之車流。在調查地點 D 的機車數量佔總車輛數之比例高達 66.6%，調查地點 E 的機車數 量占總車輛數之比例高達 60.2%，調查地點 G 的機車數量佔總車輛數之比例為 46.2%，調查 地點 H 的機車數量佔總車輛數之比例為 61.2%，調查地點 J 的機車數量佔總車輛數之比例為 67.9%，調查地點 K 的機車數量佔總車輛數之比例為 68.8%，調查地點 L 的機車數量佔總車 輛數之比例為 59.8%，調查地點 M 的機車數量佔總車輛數之比例為 54.2%，調查地點 N 的機 車數量佔總車輛數之比例為 71.4%，調查地點 O 的機車數量佔總車輛數之比例為 71.3%。
第五章 實證分析及模式建構
本研究共計有三大議題，每個議題下皆有兩個模式：
(一) 機車於路段中橫向移動的行為 1.機車的車道選擇行為模式
2.機車在車道中的橫向位置選擇行為模式
(二) 機車於路段中對公車靠站與路側停等車輛模式之反應行為 1.機車對公車靠站及離站之反應行為模式
2.機車對路側停等車輛之反應行為模式 (三) 機車於路口停等位置選擇行為與疏解率 1.機車轉向的方向與路口停等位置選擇之模式 2.路口疏解時間推估模式
因除了本期所蒐集的資料外，本研究亦使用《交通技術研發與人才培育規劃研究》與《機 車行為模式在都市混合車流中之實証分析及模式建立》計劃案所蒐集之資料，分別為調查地 點A~C與X。其資料內容如附件B所示，編號A之調查地點為臺北市羅斯福路六段(育英街至車 前路)，編號B為臺北市忠孝東路四段(忠孝東路四段181巷至敦化南路一段)，編號C為臺北市 忠孝東路四段(敦化南路一段至忠孝東路四段181巷)，編號X為台南市小東路至勝利路口(東往 西方向)。發展各模式時，所使用資料如表5.1所示：
表 5.1 各模式使用之資料編號一覽表
地點
主題 A B C D E G H J K L M N O X
1 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
2 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
3 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
4 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
5 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
6 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
5.1 機車之車道選擇行為與橫向位置選擇之行為模式
5.1.1 研究問題定義
車流模擬模式一般假設車輛進入路口時，在各車道的速度相同的情況下，選擇各行車道
車或臨時停車外，不得駛出路面邊線或跨越兩車道行駛，亦即汽車需行駛在車道中間，遵守 車道規範；而對於機車無此規定，僅規定機車不得駛出路面邊線，且不得蛇行，也就是機車 不受車道規範限制 (non-lane-based traffic)。
本章節分析車輛通過路段一縱向位置時，車輛中央於整個路面的橫向位置，以下簡稱為
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
15 PTW @120m
Lateral location (m)
0
40 Car @120m
Lane 1 (innermost lane) Lane 2
Lane 3 Lane 4
Traffic direction →
Bus Stop
左至右：車輛通過路段縱向位置 x=30m、60m、90m、120m
Lateral position (m) Lateral position (m) Lateral position (m) Lateral position (m)
(a)實際車流資料
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
Lateral location (m)
0
15 PTW @120m
Lateral location (m)
0
40 Car @120m
Lane 1 (innermost lane) Lane 2
Lane 3 Lane 4
Traffic direction →
Bus Stop
Lateral position (m)
Frequency of vehicles(%)
0
Lateral position (m)
Frequency of vehicles(%)
0
Lateral position (m)
Frequency of vehicles(%)
2.9
Frequency of vehicles(%)
0
Frequency of vehicles(%)
0
Frequency of vehicles(%)
Lateral position (m) Lateral position (m) Lateral position (m) Lateral position (m)
三角形分佈的左角離中央分隔島有一段距離、左角離路緣有一段距離，頂點的位置約在 外側車道的左邊。因此推論機車於路段當中，選擇行駛於那個橫向位置時，將考慮
三角形分佈的左角離中央分隔島有一段距離、左角離路緣有一段距離，頂點的位置約在 外側車道的左邊。因此推論機車於路段當中，選擇行駛於那個橫向位置時，將考慮