自從雪山隧道啟用開始，壅塞問題一直存在著，雖過去政府為此提出些改善方案及解決對策，仍無法有效改善。民國106年3月10日高速公路總局將國道五號雪山隧道路段之最低速限從60公里/小時調整為70公里/小時，故本研究以高速公路總局網站上提供的固定式車輛偵測器(VD)公開資料為樣本，依照資料本身所屬類別，將資料分為別類，以折線圖等視覺化的方式比較今年與去年同時間的資料，找出高速公路易壅塞時段。
本研究將以SPSS為統計分析的工具，依據政府頒佈之速限政策，看是否實施後，對於車流變化是否有顯著的影響以及容量是否有顯著的增加。本研究找出各時段車流分布情況，作為未來高速公路總局之參考，此一方法也適用於國道其他路段，並透過統計檢定及車流理論數學轉換式來驗證其資料。
研究結果發現最低速限提高會影響到隧道內之容量，對其有一定的影響程度，也可以發現隧道位置點以及駕駛者本身速度，隨著位置點改變，駕駛者之跟車行為有趨於保守、產生緊張之行為、敏感性提高。

Since the opening of the Hsuehshan Tunnel, the congestion problem has always existed. Although the government has proposed some improvement measures and solutions to this problem, it still cannot be effectively improved. On March 10, 106, the General Administration of Highways adjusted the minimum speed limit of the National Freeway NO.5 Hsuehshan Tunnel section from 60 km / h to 70 km / h. Therefore, this study uses the fixed vehicle detector provided on the website of the General Administration of Highways (VD) The public data is a sample. According to the category of the data itself, the data is divided into categories, and the data at the same time this year and last year are compared in a visual way such as a line chart to find out when the highway is easily congested.
This study will use SPSS as a statistical analysis tool, and based on the speed limit policy promulgated by the government, to see if the implementation has a significant impact on changes in traffic flow and whether there has been a significant increase in capacity.This study finds the distribution of traffic flow at each time period. As a reference for the future general highway bureau, this method is also applicable to other sections of the national highway. 
The data is verified through statistical verification and mathematical conversion formulas for traffic flow theory. It will affect the capacity in the tunnel and has a certain degree of influence on it. You can also find the location of the tunnel and the speed of the driver. As the location changes, the driver's follow-up behavior tends to be conservative, nervous behavior, Increased sensitivity.

目錄  
第一章 緒 論 1
1.1 研究背景及動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍 2
1.4 研究流程 5
第二章 文獻回顧	8
2.1 雪山隧道車流特性 8
2.2 行車速限 8
2.3 交通管制策略 9
2.4 長隧道交通流模式 11
2.5 文獻評析 12
第三章 理論基礎與模式轉換 15
3.1 理論基礎 15
3.1.1 交通流模式(Traffic Flow Stream Model) 15
3.1.2 微觀跟車模式(Microcosmic car-following model) 16
3.2 巨觀車流模型與微觀車流模型間之轉換 18
第四章 巨觀車流模式之校估 23
4.1 資料取得與整理 23
4.2 校估前模式轉換 28
4.3 校估之結果 32
4.4 小結 43
第五章 容量與駕駛人敏感度之前後比較分析	44
5.1 容量統計顯著性檢定 44
5.2 駕駛人敏感度討論 47
5.2.1 交通穩定度討論(traffic stability) 49
5.2.2 巨觀車流模式與敏感度係數的關係 51
5.2.3 駕駛人敏感度車流模型統計次數比較分析、統計顯著性檢定 52
5.3 小結 63
第六章 結論與建議 65
6.1 結論 65
6.2 建議 67
參考文獻	 68
附錄 72

圖目錄
圖1.3-1 國道五號公路路線圖 3
圖1.4-1 研究流程圖 7
圖2.4-1 長大隧道路段劃分 12
圖3.1-1 概念邏輯流程圖 15
圖4.1 資料取得及整理 23
圖4.2.1 各資料推估主線密度之流程圖 30
圖4.3-1 2017/4/15(六),S1 ,15.478,0600-2400 ,速度-密度圖 35
圖4.3-2 2017/4/15(六),S1 ,16.201,0600-2400 ,速度-密度圖 35
圖4.3-3 2017/4/15(六),S1 ,16.902,0600-2400 ,速度-密度圖 36
圖4.3-4 2017/4/15(六),S2 ,15.478,0600-2400 ,速度-密度圖 37
圖4.3-5 2017/4/15(六),S2 ,16.201,0600-2400 ,速度-密度圖 37
圖4.3-6 2017/4/15(六),S2 ,16.902,0600-2400 ,速度-密度圖 38
圖4.3-7 2016年第一車道S(南向)偵測器里程數15-28K 39
圖4.3-8 2016年第一車道N(北向)偵測器里程數15-28K 39
圖4.3-9 2016年第二車道S(南向)偵測器里程數15-28K 40
圖4.3-10 2016年第二車道N(北向)偵測器里程數15-28K 40
圖4.3-11 2017年第一車道S(南向)偵測器里程數15-28K 41
圖4.3-12 2017年第一車道N(北向)偵測器里程數15-28K 41
圖4.3-13 2017年第二車道S(南向)偵測器里程數15-28K 42
圖4.3-14 2017年第車二道N(北向)偵測器里程數15-28K 42

表目錄
表1.3-1 國道隧道一覽表 2
表2.4-1 各個位置車流速度分佈 11
表2.5-1 文獻評析與小結 12
表3.1.1 各種巨觀車流模式 16
表3.2 巨觀車流轉微觀跟車車流整理 22
表4.1-1 VD五分鐘動態資訊XML標準 24
表4.1-2 所屬單位/縣市代碼對照表	25
表4.1-3 車種代碼 26
表4.1-4 高公局VD交通資訊資料 27
表4.3-1 2016年第一車道S(南向)偵測器里程數15-28K 32
表4.3-2 2016年第一車道N(北向)偵測器里程數25-28K 33
表4.3-3 2016年第二車道S(南向)偵測器里程數25-28K 33
表4.3-4 2016年第二車道N(北向)偵測器里程數25-28K 34
表4.3-5 2017年第一車道S(南向)偵測器里程數25-28K 34
表4.3-6 2017年第一車道N(北向)偵測器里程數25-28K 36
表4.3-7 2017年第二車道S(南向)偵測器里程數25-28K 36
表4.3-8 2017年第二車道N(北向)偵測器里程數25-28K 38
表5.1-1 單、雙尾整理 44
表5.1-2 2016、2017年第一車道N(北向)容量成對樣本t檢定 45
表5.1-3 2016、2017年第一車道S(南向)容量成對樣本t檢定 46
表5.1-4 2016、2017年第二車道N(北向)容量成對樣本t檢定 46
表5.1-5 2016、2017年第二車道S(南向)容量成對樣本t檢定 47
表5.2-1 依年度、方向、車道劃分各模型統計次數 48
表5.2-2 依年度、方向、車道劃分模型累加次數及佔比 48
表5.2.1-1 局部和漸近穩定性的極限 50
表5.2.3-1 105、106S1車流模型整體敏感性程度等級 52
表5.2.3-2 Wilcoxon 符號等級檢定 53
表5.2.3-3 105、106S2車流模型整體敏感性程度等級 53
表5.2.3-4 Wilcoxon 符號等級檢定 53
表5.2.3-5 105、106N1車流模型整體敏感性程度等級 54
表5.2.3-6 Wilcoxon 符號等級檢定 54
表5.2.3-7 105、106N2車流模型整體敏感性程度等級 55
表5.2.3-8 Wilcoxon 符號等級檢定 55
表5.2.3-9 105、106S1與速度敏感度程度等級 56
表5.2.3-10 Wilcoxon 符號等級檢定 56
表5.2.3-11 105、106S2與速度敏感度程度等級 56
表5.2.3-12 Wilcoxon 符號等級檢定 57
表5.2.3-13 105、106N1與速度敏感度程度等級 57
表5.2.3-14 Wilcoxon 符號等級檢定 58
表5.2.3-15 105、106N2與速度敏感度程度等級 58
表5.2.3-16 Wilcoxon 符號等級檢定 59
表5.2.3-17 105、106S1與相對位置距離敏感度程度等級 59
表5.2.3-18 Wilcoxon 符號等級檢定 60
表5.2.3-19 105、106S2與相對位置距離敏感度程度等級 60
表5.2.3-20 Wilcoxon 符號等級檢定 61
表5.2.3-21 105、106N1與相對位置距離敏感度程度等級 61
表5.2.3-22 Wilcoxon 符號等級檢定 61
表5.2.3-23 105、106N2與相對位置距離敏感度程度等級 62
表5.2.3-24 Wilcoxon 符號等級檢定 62

(中文文獻)
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40.羅永光、陳敦基，「高速公路合理行車速限與最適行車速限理論模式之研究」，運輸計劃季刊，第十六卷，第三期，民國七十六年九月，437-465頁。
41.曾平毅、趙崇仁、喻志欽、黃修哲、蔡宛臻，「以車輛偵測器資料探討高速公路流率與速率特性之研究」，道路交通安全與執法研討會，民國九十八年九月，505-518頁。

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