綜觀交通事件相關研究，國內外文獻於事件偵測與預防、事件發生後交通狀況分析與預測以及事件管理等類型皆有許多探討，但於事件發生後，對時間與空間衝擊擴散影響情形之研究，則未如其他課題受到重視。但完善之事故管理系統，除運用各種事故偵測或通報系統外，評估並掌握事件造成交通衝擊，以利交通管理權責單位採取即時且有效的管理措施是必要的，因此，更需要一套方法論以預測事件對整體範圍的衝擊影響。
本研究之模式構建分為兩部分：第一部份為受事件影響路段數遞增與遞減兩函數，其中以事件降低容量嚴重度與發生事件路段之擁擠指標為模式參數，以此二函數求得受事件影響路段數。第二部份以一路段指派原則，將求得路段數指派入路網，當所有路段數皆指派完畢，即可得到事件發生後對上游造成之影響區段範圍。
本研究之模式構建分為三階段：首先將高速公路路網劃分為等長路段，蒐集事件發生前後各路段速率於不同時間之差異，並依服務水準之變化判斷路段是否受事件影響，進而得到事件發生後，受影響路段數之遞增與遞減情形；第二部份以受影響路段數目與發生事件路段之擁擠指標，為事件影響區段範圍模式之輸入項目進行構建；最後模式完成後，藉由輸入事件嚴重度與發生事件路段之旅行時間變化等資料，得到受影響路段數進行整體範圍預測。
由於我國並無搜集事件發生後車流狀況之相關資料，故以模擬工具PARAMICS構建路網，並彙整國道所佈設偵測器之資料進行模擬模式參數校估，以建立擬真之交通環境；此外分析由國道警察提供之歷史事件資料，找出易肇事路段作為研究對象，並以不同流量環境、事件造成容量降低程度與發生位置等因素，設計數種事件情境構建模式。
最後本研究依據不同情境組合共彙整36種模式，其預測能力以MAPE指標進行驗證，結果皆屬良好與合理之範圍。其中發現擁擠擴散情形模式化結果較優於擁擠之消散且較嚴重之事件情境模式預測準確度較高。綜合以上，本研究針對高速公路事件發生所造成影響，提出一套預測之方法，以連鎖、交互影響之概念描述事件造成之擁擠情形，利用廣義統計模式之技術，配合經真實車流資料校估之模擬環境所得資料構建模式，並可藉由發生事件情境與部份路段資訊，透過模式運作得到路網受事件影響範圍。本研究成果可應用於ITS事故管理領域。

Traffic incidents occur in variety of forms in road network and subsequently cause traffic congestion and travel time delays.  In such conditions travel times may be increased not only on the incident link, but also on the links which are the upstream links of the incident location.  These upstream links can therefore be identified as links affected by the incidents, namely, the “Affected Upstream Sections” and the prediction of how many links being affected is a vital issue to the development of advanced incident management systems in modern Traffic Management System. Unfortunately this particular issue has been long ignored comparing to the other incident detection issues.

    In this thesis, a new modeling approach originally proposed by Hounsell and Ishtiaq (1997) has been considered in which an “incident data base” was compiled using a simulation tool applied to a range of traffic and incident scenarios. A set of parameters was defined and the associated effects of these parameters were analyzed.  Generalized statistical models were then developed to predict the number of links which would be affected by an incident of given characteristics. Two particular models work hand-in-hand for prediction of the number of effected links during the time period of formation (M1) and dissipation (M2) of the congestion caused by incidents respectively. Models performance was evaluated by statistically analyzing the prediction errors.

    The data base for the statistical modeling was compiled by using Paramics, a microscopic traffic simulation program, applied to a variety of traffic and incident scenarios.  This simulation was calibrated carefully utilizing its feature for detailed road section geometric configuration and driving behavior using true real world flow data before its application in this study.  Two freeway sections with different characteristics were selected in this thesis.  
   
   The results show that the proposed modes have demonstrated a reasonable predictive quality where the M1 models performed better than the M2 in general.  In addition, models specified for the scenarios with more severe incidents have exhibited better performance.

目錄Ⅰ
圖目錄Ⅲ
表目錄Ⅳ
第一章 緒論
1.1研究背景與動機	1
1.2問題界定	2
1.3研究目的與範圍	6
1.3.1　研究目的	6
1.3.2　研究範圍	6
1.4研究方法	7
1.4.1　研究方法探討	7
1.4.2　模擬模式﹝Simulation Model﹞	9
1.5研究流程	10
第二章 文獻回顧
2.1事件影響範圍	11
2.2國內外事件影響課題相關研究	12
2.3車流模擬模式之比較評估	19
第三章 模式理論
3.1事件影響範圍模式	23
3.2控制實驗	26
3.2.1相關文獻考慮特性	26
3.2.2高速公路相關資料蒐集	27
3.2.3事件情境設計	29
3.2.4模擬路網路段劃分	32
3.2.4.1國內固定式偵測器佈設現況探討	35
3.3受影響路段判斷與指派	37
3.4資料流向	40
3.5預測效果評估	43
第四章 模擬實驗路網之構建及資料蒐集
4.1車流模擬系統（PARAMICS）介紹	45
4.2中山高速公路路段資料之蒐集與構建	51
4.2.1 中山高速公路路段資料之蒐集	51
4.3模擬路網之參數校估	58
4.4實驗路網路段劃分與車流環境設定	67
4.5事件情境組合	68
第五章 事件影響區段範圍模式參數校估與驗證
5.1事件影響區段範圍模式構建	70
5.1.1模式構建步驟	70
5.1.2 模式情境影響因素分析	78
5.2 事件影響範圍區段模式整合	82
5.3事件影響範圍模式驗證	87
5.3.1模式驗證過程(Model Calibration Process)	87
5.3.2事件影響範圍驗證	88
5.4模式內涵與探討	94
5.4.1模式內涵	94
5.4.2相關理論探討	97
第六章 結論與建議
6.1 結論	98
6.2 討論與建議	100
參考文獻102

圖目錄 
圖1.2-1 事件影響範圍模式關係圖.....................5 
圖1.5-1 研究流程圖................................10 
圖2.1-1 重現性與非重現性擁擠示意圖....................11
圖2.2-1 Hounsell and Ishtiaq事件影響範圍模型流程圖...16
圖3.1研究架構.......................................23
圖3.1-1 模式流程圖...................................26
圖3.2.3 -1 車道編號示意圖..........................30
圖3.4-1 模式構建流程架構.........................42
圖4.1-1 PARAMICS路網中產生事件情境範例..............50
圖4.2.2-1 高速公路（交流道）局部路網構建圖...........53
圖4.2.2-2 高速公路上、下交流道之轉向交通量(機場系統交流道)....54
圖4.2.2-3 高速公路之現實路網與偵測器佈設示意圖......55
圖4.3-1 不同模擬起始值之系統累積車輛數.................58
圖4.3-2 不同模擬時段下之平均速率比較....................59
圖4.4-1 實驗路網路段劃分圖..........67
圖5.1.1-1 受影響路段數遞增與遞減示意圖(3D)..........75
圖5.1.1-2 模擬時段5分鐘路段速率差異表..............76
圖5.1.1-3 模擬時段10分鐘路段速率差異表.................76
圖5.1.1-4 範例情境45受影響路段數遞增與遞減示意圖(2D)....76
圖5.3.1-1 旅行時間模式驗證流程圖...................87
圖5.3.2-1 受影響路段數真值與預測比較.................89
圖5.3.2-2 事件影響範圍示意圖.........................89

表目錄 
表1.1-1 事件相關文獻類型表.............................2 
表1.2-1 事件嚴重程度之定義..........................3 
表1.2-2 事件影響範圍之表示..........................4 
表2.2-1 周義華、許鉅秉指導事件系列研究...............13
表2.2-2 國外其他事件研究...........................14 
表2.2-3 事件影響範圍文獻回顧........................17 
表2.2-3 事件影響範圍文獻回顧(續)..................18 
表2.3-1 依模式運作公路環境功能分類之模擬器..........19 
表2.3-2 車流模擬器軟體之ITS相關功能比較表...........20 
表2.3-3 六種模擬器整體優缺點之比較表...............21
表2.3-3 六種模擬器整體優缺點之比較表(續).............22 
表3.1 本研究與Hounsell及Ishtiaq研究之差異性...........24 
表3.1-1 事件影響範圍模式.........................25 
表3.2.1-1 事件影響範圍相關文獻路網情境表.........27 
表3.2.2-1 國道一號北區路段事件資料分析表............29 
表3.2.3-1 國道一號北區路段事件佔用車道位置統計表.....30 
表3.2.3-2 公路容量縮減表..........................31 
表3.2.3-3 不同車道數之公路容量縮減..................31 
表3.2.3-4 事件情境造成容量降低比率.................32 
表3.2.4-1 國內外文獻於車輛偵測器佈設間距之比較......33 
表3.2.4-2 美國FHWA設置車輛偵測器間距之建議..........33 
表3.2.4-3 旅行時間相關文獻中偵測器佈設位置之彙整......34 
表3.2.4-3 旅行時間相關文獻中偵測器佈設位置之彙整(續)...35 
表3.2.4.1-1 國內國道高速公路車輛偵測器佈設現況表......36 
表3.3-1 路段平均速率與壅塞度對照表.................37 
表3.3-2 路段平均佔有率與壅塞度對照表.................38 
表3.3-3 路段平均速率與壅塞度對照表..................38 
表3.5-1 模式預測能力評估準則........................44 
表4.1-1 PARAMICS微觀車流模擬軟體子模式說明表.......46 
表4.1-2 PARAMICS與NETSIM模擬網路之規模限制.........46 
表4.1-3 PARAMICS模擬器駕駛者相關參數說明..........47 
表4.1-4 PAPAMICS模擬器各車種特性之預設值表............47 
表4.1-5 PARAMICS事件情境產生檔案....................50 
表4.2.1-1 高速公路（林口至中壢交流道）之道路特性.....51
表4.2.1-2 高速公路（林口至內壢交流道）之偵測器佈設位置.52 
表4.2.2-1 高速公路分區之設定....................54
表4.2.2-2 高流量(上午尖峰流量)起訖表................56 
表4.2.2-3 中流量(下午尖峰流量) 起訖表..............57 
表4.2.2-4 低流量(日尖離峰流量) 起訖表..................57 
表4.3-1 交通量模擬次數代號及所採用之Seed值.........58 
表4.3-2 各偵測器之交通偵測時間......................60 
表4.3-3 各模擬路網之評比偵測器......................60 
表4.3-4 PARAMICS參數預設值之適用性比較表...........61 
表4.3-5 高速公路交通量模擬指派後模擬結果之統計表..62 
表4.3-5 高速公路交通量模擬指派後模擬結果之統計表（續）.63
 表4.3-5 高速公路交通量模擬指派後模擬結果之統計表（續）.64
表4.3-5 高速公路交通量模擬指派後模擬結果之統計表（續）.65 
表4.3-5 高速公路交通量模擬指派後模擬結果之統計表（續）.66 
表4.5-1 模擬事件情境組合表........................68 
表4.5-1 模擬事件情境組合表(續).......................69 
表5.1.1-1 編號45事件情境設計.......................70 
表5.1.1-2 編號45事件情境設計......................73 
表5.1.1-3 無事件發生與有事件發生速率差與受影響路段彙整表(情境45)....74 
表5.1.1-4 構建模式參數資料彙整表.....................77 
表5.1.2-1 情境影響因素分析 – M1模式.................80 
表5.1.2-2 情境影響因素分析 – M2模式...............81 
表5.2-1 本研究與Hounsell等人模式比較.................82 
2R(%)表5.2-2 M1合併情境模式整合.......................83 
表5.2-3 M2合併情境模式整合........................84 
表5.2-4 整合之模式校估結果..........................85 
表5.2-4 整合之模式校估結果(續).......................86 
表5.3.2-1 事件影響區段範圍模式驗證.................88 
表5.3.2-2 整合後各情境模式平均絕對誤差百分比........90 
表5.3.2-3 事件影響區段範圍模式驗證彙整表............91 
表5.3.2-4 模式C24驗證情境設計表....................93 
表5.3.2-5 模式C24驗證結果彙整表.....................93 
表5.4.1-1 模式C24變數差分比較表(M1)...............96 
表5.4.1-2 模式C24變數差分比較表(M2)...............96

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