车流在途经信号控制交叉口时被分割成为多股车队，车辆从上游交叉口停车线出发，在到达下游交叉口停车线之前，会经历车队的形成、离散、受阻等多种情形，从上游交叉口的交通流特征可预知下游交叉口的车辆到达情况。从个体车辆的驾驶行为看，在途经信号控制交叉口遭遇红灯时，车辆需要从自由行驶速度减速直至静止，再加速直至恢复自由行驶速度，表现出间断流特征;部分车辆能在绿灯时间连续通过多个交叉口，而部分车辆则会连续遭遇红灯的阻滞。以下以实测数据为依据，验证路径行程时间的理论构成，并分析行程时间的影响因素。
1．平均行程车速分析
以横坐标表示车辆进入路径起点的时刻，纵坐标表示该车辆从路径起点至路径终点的平均行程车速，如图2-11所示。在S1→E11方向，33辆车的平均行程车速的均值为16．87 km/h，方差为24．04 km2/h2;在S11→E1方向，57辆车的平均行程车速的均值为19．21 km/h，方差为43．62 km2/h2。从图2-11可知，车辆在途经多个信号控制交叉口时，其平均行程车速与其进入交叉口群网络的时刻相关，即车辆驶入路径起点的时刻在一定程度上决定了车辆在路径中的行程时间，且呈现周期性波动。
图2-11 行程车速分析
以S11→E1方向的车流为例，相邻交叉口的灯色显示如图2-12所示，黑色线条表示不同车辆的行驶轨迹。在连续达到的车辆中，有些车辆在通过各交叉口时均为绿灯放行时间，未需要停车等待，延误与行程时间最小，行程车速最高，形成波峰;有些车辆连续遇到多个红灯，时停时开，行车不畅，理论上必存在最大的排队等候总时间，此时平均行程车速最小，形成波谷。由于各交叉口信号控制有周期性变化规律，波峰、波谷交替出现，使随机到达的车辆行程时间在波峰与波谷之间浮动。
在该分析区段中，由于交叉口间距不等，各交叉口信号控制周期不一致，绿波带宽较窄，出现峰值的概率较小;而其反向(即S1→E11方向)绿波带宽相对较宽，车辆在绿波带内驶入路径起点的概率增大，行程车速分布较为集中，所以方差值也较小。
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图2-12 S11→E1方向连续性间隔“时-空”图
2．行程时间分析
选取S11→E1方向连续通过的8辆车为观测对象(图2-11(b)标示出了各车辆的编号)，以0．1 s为统计间隔，记录其在观测区域内的地点车速，如图 2-13所示。由于所有车辆的起讫点相一致，所以曲线下方的面积相等，但8个观测对象的平均行程车速并不相同，横坐标反映的行程时间长短也各不相同。图2-13标示出了不同观测对象的行程时间，位于图2-11(b)行程车速曲线波谷的3号车辆行程时间最长，为147．3 s，位于曲线波峰的7号车辆行程时间最短，为52．9 s。
从图2-13中能发现不同的典型驾驶特征。图2-13(c)中，第3号车辆的速度变化曲线在通过交叉口Ⅳ后呈现一个瞬间到达最高速度的三角形;第4号车辆在通过交叉口Ⅰ后速度未达到最高值即开始减速，而未减至静止后又开始重新加速;第8号车辆在交叉口Ⅲ排队等待后加速启动，在一段时间内以最高车速通过交叉口Ⅳ，然后逐渐减速在交叉口Ⅴ的停车线前再次排队等候，速度变化曲线构成一个梯形。由图可知，对于每个车辆当速度曲线多次出现较为明显的三角形或梯形形态时，如图2-13(c)、图2-13(h)，表明车辆有大幅度的加减速行为，造成行程时间大大增加;地点车速波动较小，如图2-13(b)、图2-13(f)、图2-13(g)，表明车辆以较为均匀的速度通过各交叉口，未受到红灯的阻滞而需要长时间的停车等候，故行程时间缩短。
综合上述分析可得出如下结论:①在稳态情况下，受交叉口信号控制的影响，交叉口群路径行程时间在一定区间内呈周期性波动，车辆的行驶速度与驶入路径的起始时间对通过路径的行程时间起关键作用;②驾驶区与排队等待区的长度决定了车辆行驶速度的变化特征，驾驶区与排队等待区交替出现越频繁，车辆加减速损失的时间越多，行程时间越长;③交通量越大，排队长度越长，驾驶区空间受到挤压，车辆往往达不到最高允许车速即需要减速。由此可见，同一路径内各分析路段的几何设计、车辆到达规律、车速、信号控制手段等共同对路径的行程时间产生影响。为缩短路径行程时间、提高平均行程车速、提升交叉口群交通运行效益，需要综合上述诸多因素研究多个交叉口之间的路径关联特征(详见第4章)。
图2-13 观测车辆行程时间与地点车速关系
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