花在交通信号灯上的时间有多长？

在做另一件事的时候，我想到了花多少时间在红绿灯上的问题，这个问题没有一个很好的答案。我在推特上发了帖子，得到了一些有用的回复。

交通推特：在红绿灯前停车的出行时间占总出行时间的百分比是多少？请给我实证结果。

俗话说：你的里程数可能会有所不同。这取决于您的起点和目的地、路径、模式和时间，以及当地的交通信号政策和街道设计。Tom VanVuren指出：“大部分影响是在缓慢移动的队列中，而不是等待信号周期完成。我希望你能让这个数字小于10%(停车线时间)或大于50%(受红绿灯影响的时间)。“。为简单起见，我正在考虑如果车辆能够以期望的速度移动或必须停止(即，它们受到“垂直”或“堆叠”队列的影响)就会被拦截，但很明显，测量将取决于假设。尽管如此，还是必须有一个系统平均水平。我听说过20%这个数字，感觉不错，但让我们先从一些思维实验开始，然后再寻找一些实证结果。我们轮流采取不同的模式。

假设移动时的行驶速度为60公里/小时。(这可能太高了，因为有这么多的十字路口，而且没有排成一排，但我们在这里想象你不会停下来。)。

穿越1公里的时间=1分钟+信号延迟。(一些距离遍历时间与一些信号延迟时间重叠，但我们将想象一个堆叠队列，而不是为简单起见具有物理距离的队列，如果重要的话，我们可以稍后纠正这一点。)。

假设每个交叉口的固定时间信号均匀分布在南北向和东西向之间的绿灯时间。到目前为止，红色时间=1/2周期长度。

这意味着车辆平均不会在5个十字路口停车15秒，每个路口=75秒(或1.25分钟)(运动时间为1分钟)。在这种情况下，等待信号灯的时间为1.25/2.25分钟(55.5%)。

在这种情况下，车辆将在每公里1个十字路口停车，15秒=15秒。在这种情况下，0.25/1.25=20%的时间用于等待信号。

假设25%的出行是在有限的道路上(这在美国大致是这样)，75%的出行是在非限制的道路上。

在电网上有完美的排队，而25%的离网，那么15%的出行时间是交叉口延误，几乎是完美的排队。

显然，在实践中，排队远非完美。我的猜测是，在高峰时期，绿浪在一个或两个交叉口后就会破裂，但在非高峰时期可以很好地生存下来。根据经验，大约10%的出行是在高峰时间，大约30%的高峰期。~60%AM+PM峰值。

MapBox的埃里克·费舍尔(Eric Fischer)非常友好地提出在他们开放的交通数据上运行这个问题。结果还没有出来。我会在他们准备好的时候更新的。

有各种针对特定走廊的动脉旅行时间研究，但没有一项是普遍适用的。(从逻辑上讲，人们做动脉旅行时间研究的地方都存在拥堵问题，否则为什么要研究它。)。

我记得小时候，我在马里兰州蒙哥马利县做了一项研究，使用这样的数据(来自1987年的交通统计和道格拉斯和道格拉斯发表的一项浮动车研究)，我实际上没有计算百分比，但幸运的是，我报告了足够的数据，让我现在可以计算百分比。(样本当然偏向于所测量的内容)。对于平均动脉连接，速度是。

这与信号在城市化程度较高的地区(环城公路内基本上是马里兰州的贝塞斯达和银泉)的预期以及我们的一般估计是一致的。当然，这里的速度受到下游信号的影响，因此低于速度限制，当然也低于自由流动的速度无信号。更多细节在报纸上。

David Levinson(1998)“信号动脉的速度和延迟”，“ASCE运输工程期刊”124(3)258-264。[DOI]

车辆怠速时间百分比在20%~25%之间。(并非所有车辆都在信号交叉口停车)。

(发动机空转当然是在不做功的情况下燃烧燃料，所以如果发动机要空转很长一段时间，关闭它可以节省燃料(并减少空气污染)。打开和关闭发动机也有成本，所以估计如果空转时间超过10秒，就会消耗更多的燃料，但考虑到其他磨损成本，建议的阈值是如果空转时间超过60秒，那么就关闭引擎。但是在有信号的十字路口，车辆怎么知道他们会等多久呢？带有联网车辆的智能交通信号可以提供这一点，但现在它们不能。最终，这对全电动汽车车队来说将是毫无意义的。在那之前，这很重要。我怀疑，考虑到交通管制部门的寿命和迟缓，在卡车电气化之前，通知卡车的智能信号不会被广泛或系统地部署。)。

如上所述，您的里程数可能会有所不同。如果你是一名行人，你不太可能撞上专为汽车设计的绿波，当然你的旅行速度较慢是好的。所以重新做思维实验。

假设移动时的行驶速度为6公里/小时。(这有点偏高，平均行人速度更接近5公里/小时)。

穿越1公里的时间=10分钟+信号延迟。(一些距离穿越时间与一些信号延迟时间重叠，但我们将想象一个垂直堆叠队列，而不是为了简单起见具有物理距离的队列，这对行人来说比对车辆来说是一个更好的假设。)。

假设每个交叉口的固定时间信号均匀分布在南北向和东西向之间的绿灯时间。到目前为止，红色时间=1/2周期长度。

如果行人停车，她会等待半个红灯时间。(也就是说，行人的“步行”阶段与汽车的绿灯阶段一样长。严格地说，这不是真的，窄街的城市比宽街的郊区更真实，因为窄街可以更快地穿过，所以分配的“步行”时间可以是大部分阶段。在悉尼，情况肯定不是这样，因为“步行”阶段被缩短了，所以转弯的汽车与迟到的行人冲突较少。)。

行人遵守红绿灯。(这并不像车辆遵守信号灯那样好的假设，行人违反信号灯的情况可能更高。这不是一种道德判断，人们倾向于服从权威，即使当权威滥用权力时也是如此。)

假设没有排成排。(这可能太严重了，一个具有一定信号协调的快速行人可能会连续开几个灯)。

在这里，普通行人将不会在5个十字路口停留15秒，每个十字路口=2.5分钟(而不是10分钟的运动时间)。在这种情况下，等待信号的时间为2.5/(2.5+10)分钟(或20%)。现在，这个数字可能适用于更多的行人，而不是车辆延误估计的车辆，因为行人更有可能出现在城市电网上，而较少出现在郊区或通道有限的环境中。(工作中的自我选择)。

如果你是一个骑自行车的人，你不太可能撞上专为汽车设计的绿波，除非你的旅行速度正好是绿波的整数部分(1/1，1/2，1/3)，因为你的旅行速度较慢是很好的。所以重新做思维实验。

假设行驶时的行驶速度为20公里/小时左右。(这是有经验的车手的典型情况)。穿越1公里的时间=3分钟+信号延迟。(假设为堆叠队列)。

假设每个交叉口的固定时间信号均匀分布在南北向和东西向之间的绿灯时间。到目前为止，红色时间=1/2周期长度。

如果骑自行车的人停下来，她会等待1/2的红色时间。(也就是说，骑自行车的“自行车”阶段和汽车的绿色阶段一样长。)。

骑自行车的人遵守红绿灯。(这不是一个好的假设，因为机动车服从信号，骑自行车的人违反信号的情况可能更高。)。

假设没有排成排。(这可能太严重了，一些信号协调的快速骑自行车的人可能会连续开几个灯)。

在这种情况下，骑自行车的人平均不会在5个十字路口停15秒，每个路口=2.5分钟(而不是3分钟的运动时间)。在这种情况下，在城市环境中等待信号灯的时间为2.5/(3+2.5)分钟(或45%)。

Strava是一款跟踪骑自行车和跑步的应用程序，可以产生一些有用的数据。例如，安德鲁·许(Andrew Hsu)报告说，“骑自行车通勤28英里。1：30左右的移动时间。在红绿灯前等待10-15分钟。“。由此，对他来说，我们估计15/(15+90)=14%。需要说明的是，1：30是一个极端的通勤时间。我无法访问完整的数据库，显然这是受旅行性质的影响。

亚历杭德罗·蒂拉奇尼(Alejandro Tirachini)对公交车的旅行时间进行了估计，发现交通信号灯(在新南威尔士州悉尼布莱克敦郊区)的延误是总时间的10-13%。