交通状态突变是现实交通系统中广泛存在的现象，它是指当交通需求达到或接近路段通行能力时，车流速度出现急速下降。近年来，人们观测到的众多交通流复杂现象中，许多需要引入时间因素，即从交通过程角度才能得到解释，而其中最重要的就是交通状态突变过程。交通状态突变往往导致交通拥挤的产生，并与交通流理论中的许多方面有关，如交通流基本图、相变、迟滞现象、通行能力降低、突变理论等。交通状态突变问题的重要研究价值正日益体现。何蜀燕等[8]在三相交通流理论的基础上，依据北京市环路交通流的实测数据，将交通流按照稳定性的不同，在流量-密度平面上划分为以下四个状态：自由流、高速同步流、低速同步流和堵塞。其理由是当交通流处于同步流状态时，由于本身的不稳定性以及来自外部的扰动，有可能发生交通突变，进而引发交通堵塞或走停现象。将交通流状态突变前后速度较高的状态称作高速状态，速度较低的状态称作低速状态，如图2-3所示。

(1)自由流部分为一条曲线，在顶端略有弯曲。这是因为在多车道快速路中，达到最大流量时自由流的速度会略有下降。自由流状态最低速度以vf表示，这是一种稳定状态，不会发生速度跃迁现象。

(2)高速同步流位于密度处于ρc1＜ρ＜ρcr且速度小于vf的区域，这个状态的交通流稳定性随着密度增加而降低，表现为车道间速度的同步性逐渐降低和速度跃迁概率逐渐提升。此时，交通流处于亚稳定状态。

(3)低速同步流为密度大于ρcr且速度大于vj的区域，这个状态的交通流稳定性随密度增加而逐渐增加，也就是逐渐形成交通堵塞的过程，车道间速度差异逐渐减小，速度恢复的可能性也逐渐降低。此时，交通流处于亚稳定状态。

(4)速度小于vj的区域为堵塞状态，这时交通流速度很低，各车道速度再度趋于一致。实测数据表明，当速度变化值低于vj时，流量往往产生较大幅度的下降，这也说明速度降至vj以下的交通流出现了或长或短的停滞现象。

随着时间的推移，当交通流的密度由低到高跨越高速状态与低速状态的临界密度ρcr时，往往产生速度跃迁；反之，由高到低跨越ρcr时，易发生速度恢复。从稳定性方面分析，密度高于ρc1后，交通流进入亚稳定状态，直至堵塞状态形成，而整个亚稳定状态的区域包括高速同步流和低速同步流两个状态，即同步流状态。

研究表明通道高流量情景下的交通状态是极其不稳定的，维持的时间也很短，主要原因是交通流本身具有较高的随机性。这种随机性可以用交通状态突变(即交通状态从自由流状态突变到拥挤状态)的概率来表征。实际交通数据分析表明交通状态突变的概率随着通道流量或交通流量的增加而增大。

A.G.R.Bullen[96]首次提出了交通流失效概率模型，该模型中将失效概率计算为流率的增函数，但他没有提供失效概率的计算表达式，也没有对交通流突变的机理作出解释。

J.H.Banks[97]发现交通流失效可能在流量未达到通行能力时发生，并认为匝道流量(或密集车队的大小)是引起快速路交通流失效的主要原因之一。他研究了通过匝道调节来防止或延迟交通状态突变，从而提高快速路瓶颈处通行能力的问题，对4个具有匝道调节设备的交通流状态进行分析，发现以12min为集计周期，所有车道交通状态突变后的流率降低率是交通状态突变之前的3%，因此他认为不值得通过进一步的匝道调节来开发这一效益。然而，他发现了支持L.Elefteriadou[98]等所做的研究的一些证据，即通过匝道调节阻止入口匝道汇入车流的“成簇”(clustering)，从而可以降低发生交通状态突变的概率。

L.Elefteriadou等[99]随后印证了J.H.Banks关于交通状态突变概率特征的结论，并对某些特定的入口匝道和高速公路主线汇合点进行了观测，发现大股的入口匝道车流汇入主线时干扰了交通流的运行，并将交通状态突变的过程描述为：①大股的车流从入口匝道涌入高速公路；②在合流点处速度降低；③速度降低这一扰动会向上游传播，随后导致交通状态突变。根据这一机理，L.Elefteriadou等提出了一个失效概率模型(图2-12)，这个模型呈S形曲线，是高速公路和入口匝道流量的方程。根据这一机理，汇入车辆簇的大小、车辆试图汇入时快速路主线上车辆的位置和驾驶人的操作都是影响交通状态突变概率的随机元素。

图2-12　L. E lefteriadou 等提出的失效概率模型［99］

M.Lorenz等[99]认为由于交通流失效现象的存在，路段通行能力不应被定义为一个固定值，而应被定义为一个与失效概率有关的概率函数，并提出了以快速路和匝道流量为自变量的S形交通流随机概率模型。J.L.Evans等[100]采用离散时间马尔科夫链的方法对快速路汇入区的失效概率进行了研究。J.Sun等[101]利用上海市快速路流量数据发现了早发性失效现象，即流量在远小于通行能力的情况下就产生交通流失效，并通过换道行为对这种特殊现象进行了解释。(www.daowen.com)

郝媛等[102]从交通状态突变发生的诱因和过程进行了分析，认为交通状态突变与三个因素有关，即流量水平、扰动和驾驶行为。假设交通状态突变的概率为Pbr，δ 为扰动，q 为流量水平，b 为驾驶行为，那么交通状态突变概率是流量水平、扰动和驾驶行为的函数，即Pbr=f(δ，q，b)。其中，扰动δ包括四个因素：扰动诱因δc，初始扰动幅度δm，初始扰动持续时间δd和扰动频率δf。

H.Tu等[103]认为交通状态突变可以在低于或高于传统定义的通行能力流量下发生；路段的交通状态突变是一个概率变量，且交通状态突变概率是交通流量的增函数。基于Brilon对交通状态突变的定义，即在一个时间段内路段的平均速度从较高的水平降低到临界值70 km/h以下即发生了路段交通状态突变。H.Tu等[103]认为交通状态突变可以被定义为两种类型：①自发性交通状态突变，由交通流内部的局部扰动所引起。这种内部局部的扰动可以是高速公路瓶颈处确定的局部扰动，或者是交通流中发生的随机的局部扰动。②诱发性交通状态突变。局部的诱发性交通状态突变是由交通流外界短期的局部扰动所引起的，外界的扰动与高速公路其他路段发生的排队的传播有关。该种定义方式区分了主要的自发性和诱发性交通状态突变，然而两种情况涉及的诱因尚不完整。在荷兰和德国高速公路上的观测表明，大多数交通状态突变都是在短时间内发生了速度骤降。统计时间的长短对交通状态突变的分析会有一定的影响。当测量时间段较短时(如1 min)，交通流可以吸收该流量下的短暂波动而不会导致交通状态突变，这是因为这种流率仅存在很短的一段时间。但如果集计时间达到较大的值，例如15 min，由于这种流率持续很长的一段时间，将增大交通状态突变的概率。因此，H.Tu等[103]提出以10 min作为集计时间。路段交通状态突变概率可用式(2-21)来描述：

式中 ——在某一个流率qm下交通状态突变的概率；

——在某一个流率qm下紧接着发生交通状态突变的时段数量；

——在某一个流率qm下交通流处于稳定状态(stationary condition)或转变状态(transition condition)的时段数量。

图2-13显示的A1201路段，包括一段高速公路主线路段和一段入口匝道；图2-14显示了两条高速公路走廊的交通状态突变随交通流量变化而变化的概率。一般来说，交通状态突变的概率随着流入量的增加而增加，但存在一定的临界流量值(A1201：每车道每小时约1 500 veh)。当超过该临界流量时，交通状态突变的概率明显提高。

图2-13　A 1201 路段（包括一段高速公路主线路段和一段入口匝道）

图2-14　交通流突变概率与流入量关系

可以看出，路线级别的交通故障概率pr从方程式估算相当于根据方程得出的交通分解概率。结果表明，k1路段的交通故障概率通常低于k2路段的概率，特别是当流入量很高时，因为瓶颈对路线上交通故障的可能性具有显著影响，这是因为k2路段具有来自入口匝道的合并流，瓶颈部分的交通故障发生率远高于普通/基本高速公路部分。