第五章 模式實例運算
5.3 模式執行與推估結果
模式執行上，以 Microsoft® Office Excel® 2007 軟體進行運算，運算畫面如圖 5.4。
欲求解之目標自 13:30 至 15:30，每時階 5 分鐘共 24 時階，即 120 分鐘，包含 10 組交 流道起迄，分別為：台北至頭城、台北至宜蘭、台北至羅東、台北至蘇澳（「台北」表 示自路段上游主線進入）、頭城至宜蘭、頭城至羅東、頭城至蘇澳、宜蘭至羅東、宜蘭 至蘇澳、羅東至蘇澳，以及 7 處主線車流動向：主線里程 17.990K、22.159K、26.013K、
30.266K、32.618K、37.27K、42.269K，各主線里程位置如圖 5.2。
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圖 5.4 模式運算畫面 5.3.1 動態起迄推估結果
表 5.6 動態起迄推估結果
起點 時階
台北 頭城 宜蘭 羅東
頭城 宜蘭 羅東 蘇澳 宜蘭 羅東 蘇澳 羅東 蘇澳 蘇澳 k =10 0.21 0.33 0.42 0.04 0.07 0.38 0.55 0.21 0.79 1.00 k =15 0.25 0.37 0.37 0.01 0.09 0.25 0.66 0.36 0.64 1.00 k =23 0.29 0.41 0.29 0.01 0.17 0.56 0.27 0.33 0.67 1.00 表 5.6 為 10 組動態起迄比例（bij(k)）推估結果，僅節錄部分時階。由表 5.6 可以 看出，自台北出發之車輛，往宜蘭之比例最高，大多在 40%以上；往頭城與羅東之比 例接近，均約在 20%至 40%之間；往蘇澳之比例最低，幾乎都在 10%甚至 5%以下。
由頭城出發之車輛，可能因頭城與宜蘭交流道距離較近，因此使用高速公路往來 兩地之車輛較少，大多在 10%以下；而往羅東與蘇澳者較多，兩者皆在 40%至 50%之 間。
自宜蘭出發之車輛僅有羅東與蘇澳兩出口可選擇，而同樣由於宜蘭與羅東間距離
迄 點
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較近，可較不需要利用高速公路，因此往羅東之車輛比例較少，在 20%至 40%之間；
往蘇澳則較多，在 60%至 80%之間。
由羅東出發往南之車輛，由於往南僅有蘇澳交流道，故自羅東往南所有車輛必定 於蘇澳交流道離開，比例 100%。
5.3.2 動態車流動向推估結果
本研究之目標乃在推估動態車流動向，在國道五號範例中選取七個主線偵測器所 在位置進行推估，七個主線偵測器位置分別為 17.990K、22.159K、26.013K、30.266K、
32.618K、37.270K、42.269K。其中前三者位於坪林行控中心專用道與頭城交流道間，
僅有自台北來的車輛會通過，推估結果將有往頭城、往宜蘭、往羅東、往蘇澳四個項 目。30.266K 位於頭城交流道出口匝道與入口匝道間，亦僅有台北為起點之車輛經過，
車流動向只有往宜蘭、羅東、蘇澳三項。32.618K 介於頭城交流道與宜蘭北交流道間，
台北與頭城的車輛會經過，前往的交流道為宜蘭、羅東、蘇澳。37.270K 在宜蘭北與 宜蘭南交流道間，台北與頭城為起點之車輛會通過，目的地僅羅東或蘇澳。42.269K 則位在宜蘭南與羅東北交流道之間，自台北、頭城、宜蘭進入之車輛會通過，迄點為 羅東或蘇澳。
各主線之車流動向推估結果，此處僅挑選第 10、15、23 等三個時階（14:20、14:45、
15:25）之車流動向作為代表，如圖 5.5~5.7。因版面之限制，故圖 5.5~5.7 僅標示出 17.990K、26.013K、32.618K、37.270K、42.269K 五處主線車流動向，22.159K 與 30.266K 兩處並未列於圖 5.5~5.7 中。詳細各時階之車流動向推估結果請參見附錄二。
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圖 5.5 k=10（14:20）動態車流動向推估結果
圖 5.6 k=15（14:45）動態車流動向推估結果
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圖 5.7 k=23（15:25）動態車流動向推估結果
圖 5.5~5.7 中，橫斷道路之雙虛線代表主線偵測器之位置，亦代表該處之主線車 流動向。方框內頭城、宜蘭等代表該處之車流欲離開之匝道，後方之百分比為前往該 出口匝道之比例，最後之兩位數字則為車輛數。例如圖 5.8 的 37.270K，表示在 15:20 至 15:25 分五分鐘內通過 37.270K 處偵測器的車輛中，要前往羅東的比例為 76%，即 27 輛車；要前往蘇澳的比例為 24%，換算成車輛數為 9 輛。
依不同之時間帶來看，可看出車流動向之變化。在不同的時間點，路段上之車流 往各出口匝道之比例也不盡相同，換算成為車輛數後也不同，呈現出高速公路上的車 流動向的動態特性。以 26.013K 處為例，在 14:20 時往宜蘭之比例為 50%，換算車輛 數為 58 輛；到了 25 分鐘後的 14:45 分時，往宜蘭之比例則降為 35%，即 29 輛車；而 在 15:25 分時，又升高成為 54%，但因此時流率較低，故比例雖較 14:20 時高出 4%，
但僅有 38 輛，反而少了 20 輛。相對地，若各時階之推估結果均在一定範圍內，表示 此時段內之車流動向較穩定，變化情形並不明顯。
由推估結果可以看出車流之動態特性，交通管理單位即可透過此資料，了解何處 匝道將有較多車輛欲離開，並可藉此預估未來短時間內之交通狀況，例如可能會發生
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壅塞的路段。並研擬交控策略告知用路人，以避免道路產生擁擠，藉此達成提高運輸 效率之目標。