摘要：随着“五一”、“十一”等假日期间交通流量的增加，舟山跨海大桥高速公路和往返朱家尖大桥启用了硬路肩通行措施，以提高通行效率。本文通过详细分析硬路肩通行、货车限行、应急车辆位置优化以及电瓶车管理等措施，评估这些措施在提升通行效率方面的效果。此外，本文深入探讨了预测预警算法在疏堵保畅中的应用，展示了大数据和人工智能技术在交通管理中的潜力。通过对法定假日期间的交通数据和应急响应情况进行全面分析，本文为未来交通管理提供了有价值的参考。

关键字：高速公路；大桥；硬路肩；法定假日；通行措施

1.引言

每年“五一”、“十一”等假日期间，浙江舟山市的跨海大桥高速公路和往返朱家尖大桥面临巨大的交通压力。游客的激增和居民的出行需求导致交通流量大幅增加，常常引发假日拥堵问题。为了应对这一挑战，舟山的交通管理部门（舟山交警、舟山高速交警）实施了一系列交通管理措施，包括硬路肩通行、货车限行、应急车辆位置优化以及电瓶车管理。本文的研究目标是评估这些措施的有效性，并探讨预测预警算法在交通管理中的应用，为未来的交管工作提供科学依据和实用建议。

2.舟山跨海大桥情况概述

舟山跨海大桥，在2009年12月25日正式通车，全长接近50公里，双向4车道，从地理上看横跨舟山群岛中的里钓岛、富翅岛、册子岛、金塘岛四座岛屿，翻越九个涵洞，穿越两个隧道，连接了舟山市与宁波市。

2.1.通行情况

2023年，大桥双向总流量1279.6万辆次，日均35060辆次、同比上升52.2%；货车日均流量6735辆次、同比上升12.6%。重大节假日期间，双向总流量日均68949辆次、同比上升124.7%；货车日均2975辆次，同比下降8.4%。

2024年上半年，大桥双向总流量556.5万辆次，日均36611辆次、同比上升10.2%；货车日均流量7135辆次，同比上升17.4%。重大节假日期间，双向总流量日均78504辆次、同比上升26.5%；货车日均2756辆次、同比上升24.9%。是年“五一”，进出岛流量达11.08万辆次、较历史9.77万辆次提升13.4%；5月1日进岛6.8万辆次、较历史5.4万辆次提升25.9%；5月3日出岛5.77万辆次、较历史5.4万辆次提升6.8%；进出岛最高小时流量分别达4399、4589辆次，分别提升16.1%、12.6%，上述5项数据均刷历史新高。

2.2.拥堵缓行原因

线型先天不足。大桥单向二个车道、单日设计流量仅2.5万辆次，通行能力不高。一期路段（册子至双桥）由原一级公路改建，设计标准低（94年国标），车道（3.5米）和硬路肩（2米）宽度不足（标准车道3.75米、应急车道3米），桃夭门大桥急弯（转弯半径达设计极限）+坡道、富翅互通山体遮挡致视线受阻，极易出现车流滞缓并引发交通事故。

车流多支汇合。在蛟川互通进岛方向，车流呈现10车道（绕城东、西线8车道+蛟川2车道）汇流至大桥主线2车道状态。在富翅互通出岛方向，车流呈现7车道（东西快速路3车道+舟岱大桥2车道+舟山进口2车道）汇流至大桥主线2车道状态。同时，鉴于地方主干道观音大桥“潮汐流”返程“密车流”及东西快速路三车道“高车速”，出岛车流瞬时积压至舟山西高速进口，发生高速入口“卡脖子”现象。

货车分流局限。随着绿色石化产业快速发展、重大工程项目相继落地，物流增长更加明显，货车通行占比由8%提升至25%、日均通行量由3000辆次提升至8500辆次，货车因车体大、车速慢、爬坡缓造成车流积压、车速滞缓，并未有效形成有效分类分流、限流等举措。同时，如遇大货车抛锚、事故等突发情况，施救难度极大，极易引发恶性循环。

3.硬路肩通行措施的实施

3.1.高速公路的硬路肩通行

为缓解法定假日期间的拥堵，舟山跨海大桥高速公路启用了硬路肩通行措施。硬路肩通行主要用于应对大流量高峰时期，在特定路段和时间段开放硬路肩供小客车通行，从而增加通行能力。这一措施在个别国家和地区有应用，其效果显著，但存在一定的风险和挑战。

硬路肩通行措施的实施需要明确的规则和指引，以确保驾驶员的安全和道路通行的有序。例如，必须设立明确的交通标志和标线，提醒驾驶员何时可以使用硬路肩通行。同时，需要加强交通执法，确保硬路肩不被非法占用，特别是在非通行时间段。此外，还需做好应急预案，确保在发生交通事故或紧急情况时，硬路肩可以迅速恢复为应急车道使用。

3.2.往返朱家尖大桥的硬路肩通行

朱家尖大桥也采用了类似的硬路肩通行措施，但有所不同的是，电瓶车管理成为一个重要部分。由于朱家尖大桥上电瓶车数量较多，合理管理电瓶车的通行对于保障交通顺畅至关重要，交管部门设立了非机动车行驶的辅道，并在高峰时段实施限行措施，以减少电瓶车对其他车辆的干扰。

此外，为了确保硬路肩通行的安全性，交管部门还加强了监控和巡查力度，及时发现和处理违规行为。通过设立固定和移动监控设备，实时监控桥面交通情况，并安排巡逻车定期巡查，确保硬路肩通行措施得到有效执行。

4.其他交通管理措施

4.1.货车限行

在法定假日期间，对货车实施限行措施，以减少大型车辆对交通流的影响。这一措施有效地降低了货车对道路的占用，从而提高了小客车的通行效率。货车限行主要集中在高峰时段和主要交通干道，通过调整货车的通行时间和路线，减少其对交通流的干扰。

货车限行措施需要考虑到物流运输的需求，确保限行不影响城市的正常供应链运作。因此，在实施限行措施时，管理部门通常会与物流公司和货运司机进行沟通，提供合理的通行时间和替代路线。此外，还需加强货车限行的宣传和引导，确保货车司机了解并遵守相关规定。

4.2.应急车辆位置优化

应急车辆的位置从瓶颈路段移动至非瓶颈路段，以确保在发生紧急情况时，救援车辆能够快速抵达现场。这一措施不仅提高了应急响应速度，还减少了因应急车道被占用导致的交通拥堵。应急车辆位置优化需要综合考虑交通流量、事故发生频率和应急需求等因素，制定科学合理的应急车辆布置方案。

在应急车辆位置优化的过程中，管理部门还可以借助智能交通系统和大数据技术，实时监测交通状况和应急需求。例如，通过交通流量监测和预测模型，提前预测可能的拥堵点和事故高发区域，提前部署应急车辆，提高应急响应的效率和准确性。

4.3.电瓶车管理

针对朱家尖大桥的特殊情况，实施了严格的电瓶车管理措施。通过设立限行规定，有效减少了电瓶车对其他车辆通行的干扰，提高了整体通行效率。电瓶车管理措施的实施需要考虑到电瓶车的通行需求和安全问题，确保措施的合理性和可行性。

为了提高电瓶车管理的效果，交管部门还可以借助智能交通技术和信息化手段。例如，通过图像智能识别技术实现对电瓶车的实时监控和管理，及时发现和处理违规行为。同时，还需加强对电瓶车驾驶员的宣传教育，提高其交通安全意识和遵守交通规则的自觉性。

5.预测预警算法在交通管理中的应用

5.1.交通流量预测

利用大数据和人工智能技术，可以较准确预测交通流量变化的趋势。通过对历史交通数据的分析，结合实时数据，预测预警算法能够提前识别可能的拥堵点，并提出相应的疏导措施。交通流量预测其准确性和实时性直接影响到交通管理的效果。

交通流量预测算法主要包括基于时间序列分析的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。其中，时间序列分析方法通过对历史交通流量数据进行分析和建模，预测未来的交通流量变化趋势。机器学习和深度学习方法则通过对大规模交通数据的训练和学习，构建复杂的预测模型，实现对交通流量的高精度预测。舟山的交通流量预测算法主要应用于交管部门自建的舟道先知平台中。

5.2.交通事件监测

预测预警算法还可用于交通事件的实时监测。当系统检测到异常交通行为时，能够迅速发出预警，提示相关部门采取应对措施。例如，通过视频分析和传感器数据，可以实时监测交通事故、违法停车等事件。交通事件监测的准确性和实时性直接影响到交通管理部门的应对效率和效果[1][2]。

在交通事件监测中，图像处理和机器学习技术发挥了重要作用。例如，通过视频监控系统和图像处理算法，可以实时识别交通事故、交通拥堵和其他异常交通行为，及时发出预警。机器学习算法通过对历史事件数据的学习和训练，可以提高事件识别的准确性和实时性，从而为交通管理提供有力支持[3][4]。

5.3.应急响应优化

在应急响应方面，预测预警算法能够优化应急车辆的调度和路径选择。通过对交通流量和道路状况的实时分析，算法可以为应急车辆规划最佳行驶路线，减少救援时间。应急响应优化是提高交通管理效率和保障交通安全的重要手段。

应急响应优化需要综合考虑多种因素，包括交通流量、道路状况、事故位置和应急车辆的可用性等。通过构建优化模型和算法，结合实时交通数据和预测结果，可以为应急车辆提供最优的调度方案和行驶路线，提高应急响应的速度和效率。

6.研究方法

本文采用了定量和定性相结合的方法。首先，通过收集和分析法定假日期间的交通数据，评估各项措施对通行效率的影响。数据主要来源于交通监控系统、交通流量检测器和应急响应记录。通过对比分析实施措施前后的交通流量、通行时间和事故响应时间，评估各项措施的效果。

其次，通过访谈和问卷调查，收集交管人员和公众对这些措施的反馈。访谈对象包括交管部门的工作人员、交通警察、应急救援人员和物流公司代表。问卷调查对象则包括驾车出行的居民和游客。通过对访谈和问卷调查结果的分析，了解各方对措施实施效果的评价和意见。

7.数据分析

7.1.交通流量和通行时间

通过分析法定假日期间的交通流量和通行时间数据，可以发现硬路肩通行措施显著减少了高峰期的拥堵时间。特别是在某些交通压力较大的路段，通行效率提升尤为明显。例如，在特定路段的高峰时段，硬路肩通行措施使得车辆通行时间平均减少了15%以上。

通过对比分析法定假日假期前后的交通流量数据，可以看出硬路肩通行措施对交通流量的影响。数据显示，实施硬路肩通行措施后，高峰时段的交通流量显著增加，特别是“三桥”通行效率大幅提高。其中，舟山跨海大桥总流量446147辆，同比去年法定假日408388辆上升9.2%，日均8.9万辆；往返朱家尖大桥总流量346530辆，同比去年法定假日327792辆上升5.7%，日均6.9万辆；舟岱大桥总流量118625辆，同比去年法定假日111355辆上升6.5%，日均2.4万辆。以上数据刷新了12项历史流量值。

7.2.事故和事件响应时间

应急车辆位置优化措施显著缩短了事故和事件的响应时间。数据显示，应急车辆在非瓶颈路段待命时，平均响应时间减少了30%以上。这一措施不仅提高了应急响应的速度，还减少了因应急车道被占用导致的交通拥堵。

通过对比分析应急车辆位置优化前后的响应时间数据，可以看出优化措施的效果显著。应急车辆从非瓶颈路段出发，能够更快地到达事故现场，提高了应急响应的效率。同时，由于应急车道的畅通无阻，救援车辆的行驶速度和安全性也得到了保障。其中，高速公路设置应急处置点24个，事故到警平均用时2.8分钟，处置撤离平均用时5.8分钟；往返朱家尖大桥两端设置应急机动组2组、桥面铁骑6辆，事故到警平均用时2分钟，处置撤离平均用时1分钟。

7.3.电瓶车通行管理效果

电瓶车管理措施在往返朱家尖大桥上也取得了显著效果。通过设立辅道和限行规定，电瓶车对其他车辆通行的影响大幅降低，整体通行速度提高了20%左右。电瓶车管理措施的实施，不仅提高了电瓶车的通行效率，还减少了交通事故的发生率。

通过对比分析电瓶车管理前后的通行数据，可以看出专用车道和限行措施对电瓶车通行效率的提升效果显著。在高峰时段，电瓶车专用车道使得电瓶车的通行速度提高了25%以上，限行措施则有效减少了电瓶车对其他车辆通行的干扰，法定假日期间实现往返朱家尖大桥的硬路肩最大小时流量达831辆（5月3日16时至17时，接近潮汐车道小时流量）。

8.讨论

8.1.硬路肩通行的利弊

硬路肩通行措施虽然在短期内提高了通行效率，但也带来了一些问题。例如，硬路肩通行使得应急车道的使用受到限制，在发生重大交通事故时可能会影响应急救援。因此，需要在实施硬路肩通行的同时，确保应急车道的畅通。

为了平衡硬路肩通行和应急车道使用的需求，可以考虑采用动态硬路肩通行措施。例如，在非高峰时段或有应急需求时，硬路肩恢复为应急车道使用；而在高峰时段或交通流量较大时，硬路肩开放供车辆通行。通过合理设置硬路肩通行的时间和条件，可以最大限度地提高通行效率和保障应急救援的需求。

8.2.货车限行的影响

货车限行措施在法定假日期间减少了道路上的大型车辆数量，但也对物流运输产生了一定影响。如何在保持交通顺畅和保障物流运输之间找到平衡，是需要进一步研究的问题。在制定货车限行措施时，需要综合考虑城市供应链的需求，确保限行不影响城市的正常运行。

为了解决这一问题，可以探索智能物流管理和协同运输等新技术。例如，通过智能物流管理系统，优化货车的调度和路线选择，减少货车限行对物流运输的影响。

8.3.预测预警算法的潜力

预测预警算法在交通管理中的应用展示了广阔的前景。通过不断优化算法和增加数据源，可以进一步提高预测的准确性和实时性，从而为交通管理提供更有力的支持。预测预警算法在交通流量预测、交通事件监测和应急响应优化等方面的应用，为交通管理提供了科学依据和技术支持[5][6]。

在未来的研究中，可以探索更多的预测预警算法和数据源，例如，结合气象数据和社会活动数据，提高预测的准确性和全面性[7]。同时，利用人工智能和机器学习技术，不断优化算法模型，提高预测的实时性和适应性。

9.结论

本文通过对法定假日期间舟山跨海大桥高速公路和往返朱家尖大桥实施的交通管理措施进行研究，发现硬路肩通行、货车限行、应急车辆位置优化以及电瓶车管理等措施在提高通行效率方面取得了显著成效。此外，预测预警算法的应用也展示了大数据和人工智能技术在交通管理中的巨大潜力。未来，可以进一步优化这些措施，并探索更多创新的交通管理手段，以应对日益增长的交通压力。

通过综合分析这些措施和技术的应用，本文为今后的交通管理工作提供了有价值的参考和借鉴。特别是智能技术的应用，为交通管理提供的科学依据和技术支持，有助于提高交通管理的效率和效果。

参考文献

[1] 马振南. 高速公路匝道全景图像监控与交通事件识别预警系统的研究[Z]. 浙江省：浙江省交通运输科学研究院 2017-07-29.

[2] 杨樱. 基于多源数据的交通事件识别主动管控系统研究[J]. 江苏科技信息 2023 40（09）： 62-68+72.

[3] 邵士雨. 基于视频的交通事件检测算法研究[D]. 济南：山东大学 2013.

[4] 张雷元， 树爱兵. 道路多源交通流信息融合分析技术研究与应用[J]. 交通与运输（学术版） 2008（01）： 85-88.

[5] 孟祥福，许睿航. 基于动态时空神经网络的城市交通流量预测方法[J]. 计算机科学，2023，50（z1）：592-598. DOI：10.11896/jsjkx.220600266.

[6] 刘心月. 旅游景区短期客流量预测方法及应用[D]. 陕西：西安电子科技大学，2021.

[7] 赖武军. 大数据技术在智慧交通系统构建中的应用研究[J]. 信息记录材料，2021，22（6）：88-90.

作者简介：王彬（1984－），男，汉族，浙江舟山人，警务技术副高职称，同济大学硕士，舟山市公安局交警支队指挥中心副主任，主要从事交通组织、交通信号、应急指挥等工作。