摘要：本文考虑出行矩阵及出行路径选择的随机性因素对交通系统的需求（道路流量）的影响，行人干扰、天气、事故等随机性因素对通行能力的影响，进行了交通系统供需的随机性分析。借鉴可靠度理论，进行了阻塞发生的概率分析。
关键词：阻塞概率 可靠度 供需随机性
The Research of the Model of Traffic Blocking Probability Depending on the Randomicity Analysis Of Demanding-Supply
Abstract: Considering the influence of random factors such as the change of OD, the route choice to the traffic demanding （road flow） and the interrupting of bike, poor temp and accidents to the road capacity, and depending on the reliability theory, the happening probability of traffic is analyzed in the paper.
Key word: blocking Probability, reliability, randomicity
1.引言
随着城市经济的不断发展，城市道路的交通量与通行能力间的矛盾与日俱增，车速低下、车辆阻塞已成为制约城市发展的恶疾。因此，减少交通阻塞的发生是提高交通系统服务水平的关键。
在交通网络中，阻塞的发生主要是因需求超过通行能力造成的，当通行能力及流量均为已知的确定值时，阻塞的发生是确定的。事实上，由于出行矩阵及出行路径选择等具有强烈的随机性，交通系统的需求（流量）也因此具有强烈的随机性。而通行能力因受行人干扰、天气、事故等随机性因素的影响，也是一随机变量，因此，阻塞的发生实际上是一随机事件。交通需求及通行能力的随机性是造成阻塞发生，即路网服务水平的随机性的主要原因。
对于随机事件通常可用概率测度来描述其发生规律。在可靠度理论中，系统或单元在规定的条件下和规定的期限内能完成预定功能的能力，称为系统或单元的可靠性，相应的概率测度为可靠度。借鉴可靠度理论，可进行系统运行状态的可靠性评估[1][2]。在以往工作基础上，本文考虑交通系统供需的随机性，进行了阻塞发生的概率分析。
2.交通需求的随机性分析
2.1 通行能力的随机性分析
道路对交通的供给是通过通行能力来反映的。导致单元及系统通行能力变化的原因及影响有很多，一般可分为以下几类：
（1）永久影响，如车道宽度、车道数、坡度等，这些因素对通行能力的影响是基本确定的，如果有变化也往往是因基于统计资料建立的计算模型本身的不准确造成的。故可近似认为确定性影响。
（2）持久影响（或干扰），如车种组成，非机动车的干扰，行人的干扰，占道经营的干扰，相邻路口或路段的干扰，司机驾驶水平、车况的影响以及道路路面状况，如平整度、积雪、结冰情况的影响等，这些因素具有较强的随机性。但一般情况下，在一定时期内这些随机因素对通行能力的干扰作用较为持久与稳定。
（3）短时影响（或干扰），如事故、灾害、修路、外宾来访及恶劣天气的发生，这类干扰不经常出现，但这类干扰一旦发生，对通行能力的影响往往较大，有时甚至导致全段阻塞并波及到相邻道路。这些偶发事件均带有强烈的随机性。
在多个持久随机因素干扰下，可将道路的实际通行能力视为正态随机变量。按常规方法计算所得的通行能力可视为随机通行能力分布函数的中值。当同等级（即对通行能力影响相近）偶发事件发生时，道路通行能力经折减后也可近似视为正态随机变量。
2.2 交通需求的随机性分析
交通需求一般是通过分配到各路段或路
