第五章 模擬分析
第三節 號誌邏輯模式應用
透過平均停等延滯時間與路段交通量做參數校估與調整後，本研究將選定各數值 誤差較小的下午離峰及尖峰，做為後續模擬分析討論的時段。
表 27
時間偵測器群組偵測目標對照表
偵測群組 1 2 3 4 5
偵測目標 向南公車 向北公車 北南端行人 東端行人 西端行人
偵測群組 6 7 8 9 10
偵測目標 向南小汽車 向南左轉車 向西小汽車 向北小汽車 向東小汽車
二、最小綠燈時間分析
針對上、下午尖、離峰共四個時段，進行不同最小綠燈時間對車（人）流影響模 擬分析，結果由圖 30 至圖 33 得知：
1. 在延長綠燈時間或切斷紅燈時間策略影響下，享有優先通行權的公車，其在觸動 控制下的每人平均延滯時間，不論在任何時段，皆要比定時控制下之每人平均延 滯時間來的低，顯示出本研究在公車優先通行部分的號誌邏輯設計在以每人平均 延滯時間為績效準則之下，可有效改善公車服務水準。由模擬資料顯示，向南公 車在四個時段中平均以最小綠燈時間為 15
s
時，其每人平均延滯時間減少 58.19 為最佳；以最小綠燈時間為 31 時，每人平均延滯時間減少 38.11 為最差，不 過仍比定時控制策略要好。而在向北公車，四個時段平均以最小綠燈時間為 時，每人平均延滯時間減少 為最佳；以最小綠燈時間為 時，其每人 平均延滯時間減少 39.84 為最差，但依然較定時控制策略為佳。2. 不同於公車通行需求僅存在號誌時制中的單一個時相，行人通行需求則發生於號 誌時制的所有時相中，因此各時相間行人必受到競爭時相行人為求安全保護而採 取的延長綠燈時間，及為使公車優先通行所採取的延長綠燈時間或切斷紅燈時間 策略影響，使得每人平均延滯時間有機會產生較定時控制策略下高的值。由模擬 資料顯示，與公車為競爭時相的南北兩端行人在四個時段中平均以最小綠燈時間 為 19 時，其每人平均延滯時間增加 91.87 最佳；以最小綠燈時間為 25 時增 加 最差，皆比定時控制策略要差 另外與公車為相同時相的東端行人在 四個時段中平均以最小綠燈時間為 15 時，其每人平均延滯時間減少 25.01 最 佳；以最小綠燈時間為 29 時減少 5.18 ，但仍比定時控制策略要好
公車相同時相的西端行人在四個時段中平均以最小綠燈時間為 15 時，其每人平 均延滯時間減少 49.07 ； 31 時減少 33.48 最差 依
%
15
s s
56.10
%
31
s
%
%
s
102.79%
。
最差
s
，
%
s %
。同為
但
s
最佳
%
以最小綠燈時間為
s
% s %
然較定時控制策略為佳。
3. 由模擬資料顯示，沒有任何優先通行權力或安全保護措施的小汽車，除了與公車 相同時相的向南及向北小汽車，能維持較定時控制下低的每人平均延滯時間外，
其餘路段之小汽車多為較定時控制下高的每人平均延滯時間。同公車時相的向南 及向北小汽車在四個時段中平均以最小綠燈時間為 15
s
31
時，每人平均延滯時間減 少 57.45 為最佳；以最小綠燈時間為 31 時，每人平均延滯時間減少 43.94 為 最差，皆比定時控制策略要好。而與公車為競爭時相的向南左轉車、向西小汽車 及向東小汽車，在四個時段中平均以最小綠燈時間為 時，每人平均延滯時間 增加 為最佳；以最小綠燈時間為 時，每人平均延滯時間增加 151.06 為最差，皆比定時控制策略要差。
4. 綜合不同最小綠燈時間對各車輛類型之每人平均延滯時間模擬分析結果，在交通 流量不變的情況下，享有優先通行權利的公車，不論最小綠燈時間長短，皆能有 效的降低每人平均延滯時間。但對於沒有優先通行權利，僅有安全保護的行人，
以及沒有任何特殊控制策略的小汽車，平均來說當最小綠燈時間越長，越能減少 每人平均延滯時間；而最小綠燈時間越短，則越增加每人平均延滯時間。因此，
以考量整體獨立號誌化路口的績效來說，在最小綠燈時間越長，公車仍能較定時 控制下，降低每人平均延滯時間的情況，應以最小綠燈時間對其餘車輛類型延滯 時間影響的程度，來決定後續模擬分析之最小綠燈時間的長度。
依照行政院交通部運輸研究所（1986）出版之《交通號誌規劃手冊》建議，全觸 動號誌控制下其最小綠燈時間應介於 ～30 之間，而本研究透過最小綠燈時間對 各車輛類型延滯時間影響分析後，選定後續模擬分析之最小綠燈時間長度為 30 ，其 因有二：
1. 南北兩端之行人穿越道長度（路口寬度）經公式換算後，得行人最少需有 30 的 綠燈時間方能一次完成穿越路口之行為，而無需在最小綠燈時間僅有 15
下，可能需於路段中公車站區等候，直到下次綠燈亮起始能繼續前進。
2. 在向南左轉車、向西小汽車及向東小汽車以外的車輛類型其每人平均延滯時間比 例波動不大，且多為可降低影響的情況下，選擇最小綠燈時間建議的上限值 30 ， 係為使公車競爭時相之各車輛類型每人平均延滯時間能降到最低，以符合公平原 則。
%
106.35
s
15
%
s
% s %
2
s s
s
s
的情況s
s
-100 -75 -50 -25
0
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
向南公車 向北公車
Unit：s Unit：%
（A）公車乘客每人平均延滯
-100 -50
0 50 100 150
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
Unit：%
Unit：s
北南端行人 東端行人 西端行人
（B）行人每人平均延滯
-100
0 100 200 300
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
向南小汽車 向南左轉車 向西小汽車 向北小汽車 向東小汽車
Unit：s Unit：%
（C）小汽車乘客每人平均延滯
註：每人平均延滯時間增加比例係以定時控制之每人平均延滯時間做為比較基準。
圖 30 上午尖峰時段不同最小綠燈時間對（A）公車、（B）行人及（C）小汽車每人 平均延滯時間影響圖
-100 -75 -50 -25
0
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
向南公車 向北公車
Unit：s Unit：%
（A）公車乘客每人平均延滯
-100 -50
0 50 100 150
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
北南端行人 東端行人 西端行人
Unit：%
Unit：s
（B）行人每人平均延滯
-100
0 100 200 300 400
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
向南小汽車 向南左轉車 向西小汽車 向北小汽車 向東小汽車
Unit：s Unit：%
（C）小汽車乘客每人平均延滯
註：每人平均延滯時間增加比例係以定時控制之每人平均延滯時間做為比較基準。
圖 31 上午離峰時段不同最小綠燈時間對（A）公車、（B）行人及（C）小汽車每人 平均延滯時間影響圖
-100 -75 -50 -25
0
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
Unit：s Unit：%
向南公車 向北公車
（A）公車乘客每人平均延滯
-100 -50
0 50 100 150
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例 Unit：%
Unit：s
北南端行人 東端行人 西端行人
（B）行人每人平均延滯
-100
0 100 200 300
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
向南小汽車 向南左轉車 向西小汽車 向北小汽車 向東小汽車
Unit：s Unit：%
（C）小汽車乘客每人平均延滯
註：每人平均延滯時間增加比例係以定時控制之每人平均延滯時間做為比較基準。
圖 32 下午離峰時段不同最小綠燈時間對（A）公車、（B）行人及（C）小汽車每人 平均延滯時間影響圖
-100 -75 -50 -25
0
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
Unit：s Unit：%
向南公車 向北公車
（A）公車乘客每人平均延滯
-100 -50
0 50 100 150
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例 Unit：%
Unit：s
北南端行人 東端行人 西端行人
（B）行人每人平均延滯
-100
0 100 200 300 400
15 17 19 21 23 25 27 29 31
最小綠燈時間 每
人 平 均 延 滯 增 加 比 例
向南小汽車 向南左轉車 向西小汽車 向北小汽車 向東小汽車
Unit：s Unit：%
（C）小汽車乘客每人平均延滯
註：每人平均延滯時間增加比例係以定時控制之每人平均延滯時間做為比較基準。
圖 33 下午尖峰時段不同最小綠燈時間對（A）公車、（B）行人及（C）小汽車每人 平均延滯時間影響圖
三、公車流量增減分析
本研究繼最小綠燈時間分析後，接著針對南北向具優先號誌控制的公車流量增 減，對其餘車（人）流之每人平均延滯時間影響進行分析。在最小綠燈時間指定為 30
s
，及其它車（人）流條件不變的情況下，模擬分析下午離峰及尖峰兩個時段，公 車流量減少 100 至增加 90 之每人平均延滯時間變化，得圖 34 及圖 35 並知：1. 在道路幾何與號誌時制未有改變的情況下，流量的減少將有助於延滯時間的降 低，直到與控制延滯時間相同時，即達最低延滯時間；反之，當流量增加時則延 滯時間相對增加，此點透過圖 34 及 35 公車乘客每人平均延滯可以明顯看出。
2. 下午離峰時段，向南公車在增加 60 流量後，其每人平均延滯時間增加比例，由 增加 50 流量下的 53.26 竄升至 615.76 ；同時段向北公車，在增加 50 流 量後，其每人平均延滯時間增加比例，亦由增加 40 流量下的 87.63
534.47 50
向北公車則為流量以增加
3. 下午尖峰時段，向南公車在增加 50 流量後，其每人平均延滯時間增加比例，由 增加 40 流量下的 107.43 上升至 395.54 ；同時段向北公車，在增加 50 流 量後，其每人平均延滯時間增加比例，亦由增加 40 流量下的 38.39
392.91 ，
為臨界值。
4. 兩個時段之向南及向北公車，在增加 60 以上的流量後，每人平均延滯時間又呈 現一趨於穩定狀態。然在進行延長公車優先時相最大綠燈時間及調整時間偵測器 距離後得知，延長最大綠燈時間之多寡，將影響公車之每人平均延滯時間減少之 程度；另調整時間偵測器，使其能夠偵測較長車隊後，公車之每人平均延滯時間 則再度持續上升。因此趨於穩定之現象，主要乃是受本研究於 VISSIM 中設定之 時間偵測器距離，已達使用上限（或模擬路段容量上限）影響，意即此時公車係 已多達需排隊於模擬路段外等候之流量，而最大綠燈時間的影響程度有待深入探 討。
5. 公車流量的減少對於行人而言，與公車優先為競爭時相的南北端行人，可以明顯 的看出當下午離峰時段公車流量減少 30 ，及下午尖峰時段公車流量減少 40 時，因開始獲得較多的綠燈通行時間，使得每人平均延滯時間隨之下降。而與公
% %
%
。依此推測向南公車在下午離峰時段之公車流量以增加 為臨界值。
%
%
%
40
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竄升至 為臨界值，
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%
%
依此推測向南及向北公車在下午尖峰時段之公車流量
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%
。% % %
上升至 40
% %
皆以增加