“绿波带”特别是“双向绿波”，常被视为城市交通通行效率提升的“良药”，承载着交通参与者“一路绿灯”的美好愿景。以宁波市为例，截至2025年6月底，该市绿波带建成总里程近960公里，《中国主要城市交通分析报告》显示今年一季度该市“交通健康指数”蝉联全国同类城市榜首。民意调查数据显示，该市超过80%的驾驶员对“绿波带”效果满意，尤其是通勤族反馈“堵车焦虑”减少。然而，在实践中，双向绿波的设计、实施与效果往往与普遍认知存在一定偏差，甚至因期望过高而引发质疑。本文旨在剖析常见的认知误区，并聚焦于不同现实约束条件，探讨双向绿波如何科学设计与持续优化，以期在理想与现实之间找到最佳平衡点。
一、拨云见日：双向绿波常见的认知误区
误区一：万能论——“所有道路皆可实现双向绿波”
双向绿波并非万能钥匙，而是特定条件下的优化工具。双向绿波对道路条件、流量条件、横向干扰等有一定要求。它往往要求交叉口间距不宜过大（如间距不超过800米）、流量适中（如路段饱和度一般在0.3~0.8）、横向干扰较小、行人非机动车干扰较小、大货车比例低、沿线无瓶颈路口、信号机时钟能够精准同步、路口相位相序可灵活调整等。
误区二：全程绿灯论——“双向绿波=双向全程不停车”
“绿波”追求的是减少停车次数和延误，而非消灭所有红灯。“绿波”的本质是通过协调信号灯的相位差，使车辆在特定设计速度下行驶时，有较高概率在连续路口遇到绿灯。它提供的是一个连续的“时间窗口”（带宽），而非绝对的“全程绿灯”。受车辆自身速度差异、路口初始排队、转弯车流干扰、行人过街、公交停靠等诸多因素影响，车辆不可能100%在每个路口都恰好遇到绿灯。
误区三：效率必然提升论——“只要设置绿波，通行效率必然提高”
绿波效果是“优化”而非“保证”，其提升效率的前提是科学的方案设计。不科学或不适配的绿波设计可能适得其反。例如：为追求双向协调，可能过度延长周期时长，导致支路或次要流向等待时间过长，整体路网效率下降；绿波带宽过大会造成绿灯空放，降低通行能力；压缩非协调相位时间，造成相交方向的拥堵；绿波速度设置不合理（过高或过低），无法匹配实际车流速度，导致绿波效果丧失；考虑路口内部转向车流冲突，可能导致绿灯时间利用率低下甚至增加事故风险。
误区四：一劳永逸论——“绿波设置后无需动态维护”
绿波控制需要持续的监测、评估、维护与持续优化，才能保持其有效性。由于交通流是动态变化的，流量模式（早晚高峰、平峰、节假日）、道路施工、交通事故、周边路网调整、公交线路变化，甚至天气状况，都会显著影响车流速度和到达分布。初始设置完美的绿波，可能很快因交通环境变化、信号机时钟偏差等而失效。
二、立足现实：不同约束条件下的双向绿波设计
场景一：无约束或弱约束下的理想条件
（1）特征： 交叉口间距均匀适中、双向流量均衡且稳定、相交道路以次干道或支路为主、交通干扰源少、路口渠化条件良好等。
（2）设计思路：采用基于五维（周期、绿信比、相位、相序、相位差）图解优化的双向绿波设计方法，选定关键交叉口、统一周期、协调正向、绿波带速和绿波带宽后，分别生成单向绿波带、反向绿波带和理想绿波带。理想绿波带（如图1所示）通常无需考虑约束条件，仅考虑协调方向的绿波协调需求，暂未考虑相位相序是否合理，也未考虑非协调方向机动车、行人和非机动车的通行需求，是现实约束条件下实际绿波方案的基础方案。
图1 基于五维（周期、绿信比、相位、相序、相位差）图解优化生成的理想绿波带
场景二：部分约束下的现实条件
（1）特征： 存在部分现实约束条件，如有左转待转区（即放行顺序要求先直行后左转）；部分路口无法使用单放相位；部分进口存在初始排队；无法满足最小行人过街时间；部分相交道路通行需求较大等，但大部分路口的相位相序可调整。
（2）设计思路：以理想绿波带为基础，在兼顾安全与效率、平衡效率与公平的前提下，基于现实约束条件，通过对周期、绿信比、相位、相序和相位差的多维同步优化，得到符合实际需求的优化绿波带（如图2所示），实现协调方向与非协调方向的妥协与折中。
图2 基于五维（周期、绿信比、相位、相序、相位差）图解优化生成的优化绿波带
场景三：完全约束下的困难条件
（1）特征： 存在交叉口相位相序完全锁定的约束条件，即所有交叉口原有相位相序均需维持不变，仅允许调整相位差、绿信比和周期时间，此时双向绿波方案往往无法得到最优解，即无法保障双向一路绿灯的实现。即使实现了双向一路绿灯，但受限于绿波带宽较窄，实际绿波效果不佳。
（2）设计思路： 放弃追求完美的双向绿波，寻求“次优解”或替代方案。在不压缩非协调方向相位时间的情况下，往往无法实现双向一路绿灯（如图3所示，正向和反向均需至少停车1次）。如果追求双向一路绿灯，往往需要压缩非协调方向相位时间，此时可能会得到某个方向带宽较窄的双向绿波方案（如图4所示，协调反向带宽仅10秒左右）。相位相序调整完全约束的条件下，往往需要通过交通组织优化调整，来突破相位相序无法调整的制约。
三、精益求精：双向绿波的持续优化之道
1、基于算法的模型优化
（1）初始方案生成： 基于带宽最大法（MAXBAND、MULTIBAND 等）、带宽均衡法、单放路口数量最少（部分城市交管部门希望少用单放相位），或者利用成熟的商业信号配时软件（如Synchro，Vissim， RoadGee，Aidaroe等）或自研优化算法，快速生成多种可行方案进行比选。
（2）参数寻优： 应用遗传算法、粒子群算法、大语言模型等智能优化算法，在满足约束条件下，自动搜寻最大化带宽、最小化延误或停车次数的周期、绿信比、相位、相序、相位差组合。
2、基于实施效果的数据驱动优化
（1）效果监测： 绿波方案实施后，利用浮动车数据（GPS轨迹）、地磁/视频检测器数据、互联网地图平台数据等，结合人工巡查，实时或定期监测绿波运行效果。协调方向的核心指标包括：平均行程车速、平均停车次数、行程时间可靠性、实际通过带宽，非协调方向的核心指标主要是最大排队长度。
（2）问题诊断： 分析数据，识别绿波失效的“断点”（哪些路口停车率高？）和速度失配区段，评估绿波协调对相交道路的影响程度。
（3）反馈调整： 根据诊断结果，有针对性地调整设计速度、相位差、甚至周期时长和绿信比等。例如：发现某路口停车率高，可微调其相位差；发现整体速度低于设计速度，可适当降低设计速度重新计算相位差；发现某路口相交方向排队较大甚至溢出，可适当降低绿波带宽，增加非协调方向相位时间；发现流量模式变化，则调整时段划分和方案参数。
3、时空一体化的综合优化
（1）空间层面： 绿波设计不能孤立进行，需与路口渠化改造协同优化。例如：通过增加车道、优化车道功能划分、改善转弯半径、引导左转非机动车直行二次过街、设置信号二次过街信号灯等提升路口通行效率，为绿波带宽争取更多时间资源。
（2）时间层面： 将绿波控制纳入区域协调或路网级信号控制策略中。考虑上游路口信号释放的车流如何更“平滑”地汇入下游绿波带，避免在协调路段起点形成拥堵；探索与自适应控制系统的融合，基于雷视融合检测数据，使绿波参数能随大范围交通状态变化而动态调整。
四、结语
双向绿波是一项精妙的交通工程技术，但其成功应用绝非易事。破除“万能论”“全程绿灯论”“效率必然提升论”“一劳永逸论”等认知误区，是科学理解和应用它的前提。设计者必须清醒认识到信号控制是交通治理的最末端，必须尊重路网结构、道路条件、交通流特性、外部环境、驾驶习惯等现实约束，在“无约束”“部分约束”和“完全约束”等不同场景下，采取灵活务实的设计策略，在理想与现实之间寻求最优或次优的平衡点。
更为关键的是，绿波的生命力在于持续的优化。基于算法的模型优化+数据驱动优化，并利用“时空一体化”的综合治理思路，更好地平衡安全、效率、公平，才能使双向绿波从纸面方案转化为道路上切实可见的通行效率提升。唯有如此，才能让“绿波”真正成为缓解城市交通拥堵、提升出行体验的“神器”。
作者简介：郭璘，宁波工程学院建筑与交通工程学院教授，宁波宁工交通工程设计咨询有限公司总工程师。
来源：赛文网公众号
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