107 高普考高考三級 交通技術 交通控制 考古題詳解

核心觀念 本題旨在評量考生對「浮動車／車輛探針技術」（Probe Vehicle / Floating Car Data, FCD）與新興非定點式交通偵測技術的理解與整合比較能力。

1. 傳統定點偵測器（Fixed Vehicle Detectors）vs. 車輛探針（Probe Vehicles）：傳統偵測器（如環圈偵測器 Loop Detector、微波 VD、影像 VD）屬「空間固定點（Point Detection）」觀測，擅長量測通過斷面的時間平均速率（Time Mean Speed, TMS）、流量（Volume, $q$）與佔有率（Occupancy）；車輛探針則屬「移動式／區間式（Interval/Space Detection）」觀測，擅長量測區間旅行時間（Travel Time）與空間平均速率（Space Mean Speed, SMS, $v_s$）。
2. 三種探針技術之基本原理：

• EVP（Electronic Toll Collection-based Vehicle Probe）：利用路側專用讀取單元（如國道 RFID eTag 門架），於車輛通過檢測點時讀取車載標籤識別碼（Tag ID）與時間戳記（Timestamp）。
• CVP（Cellular-based Vehicle Probe）：利用行動裝置與電信基地台間之通訊信令資料（Signaling Data，如交遞 Handover、位置更新 Location Update、時間提前量 Timing Advance 等）或三角定位推估移動特性。
• GVP（GPS-based Vehicle Probe）：利用車載全球衛星定位接收器（如計程車、客貨運車機 AVL 或導航 App），以固定頻率主動回傳經緯度座標、瞬時速度、前進方位角與時間戳記。

3. 交通資料內涵與物理限制：探針技術在交通流三要素（流量 $q$、空間平均速率 $v_s$、密度 $k$，滿足 $q = k \cdot v_s$）的推估能力各有不同，尤以流量能否被直接量測為關鍵分水嶺。

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解題方法 本題為標準的比較型申論題，答題架構應具備邏輯嚴整性與橫向對比能力：

1. 定義與偵測資料：依序說明 EVP、CVP、GVP 的運作機制，並精確列舉各技術能直接或間接產出之交通資料（如即時速率、區間旅行時間、起訖旅次 OD、轉向比例、微觀軌跡等）。
2. 優缺點與限制剖析：從「覆蓋範圍（空間覆蓋率）」、「樣本代表性（滲透率）」、「定位與時間精度」、「設施成本」及「法規與隱私」五大維度，分別剖析三者之優缺點及使用限制。
3. 綜合比較矩陣：最後繪製結構化比較表，將三者之性能指標並列，使閱卷委員能一目了然其差異。

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選項分析 本題為民國 107 年公務人員高等考試三級考試「交通控制」科目之申論問答題，非選擇題型，故無個別選項之對錯辨析。作答時應避免條列過於鬆散，須以論述搭配統整表呈現。

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解題技巧

1. 識破「流量」盲點（常見陷阱）：很多考生會誤答「三種探針都可以測得交通流量」。實際上，除了 EVP 因台灣 eTag 裝設滲透率極高（$>94\%$）可直接做為國道主線交通量之高精度估計外，GVP 與 CVP 因缺乏母體總量母數，無法直接量測道路總交通量，僅能估算空間速率、旅行時間或相對擁擠程度，切忌混為一談。
2. 記誦關鍵對比矩陣口訣：

• EVP：「精度極高、樣本極大、僅限國道門架（點線受限）」。
• CVP：「覆蓋最廣、人車混雜、定位粗糙難分運具」。
• GVP：「軌跡最細、精度最高、樣本偏差（計程車/貨車習性偏差）且怕都市峽谷」。

3. 區分「使用限制」與「缺點」：缺點多屬技術天生之物理極限（如 GPS 訊號遮蔽）；限制則包含制度與法規面（如個資保護法去識別化規範、需與電信或車隊業者簽署協議等）。

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【答案】

一、三種車輛探針方法可偵測之交通資料

1. 電子收費車輛探針（EVP）

• 直接偵測資料：
• 通過交通量（Volume）：因車載 eTag 普及率極高，門架檢測次數可直接反映高快速公路斷面交通量與車種分類（依通行費扣款等級分類：小型車、大客車、大貨車、聯結車）。
• 車輛通過時間戳記（Timestamp）與門架代碼。
• 間接衍生資料：
• 區間旅行時間（Travel Time）與空間平均速率（Space Mean Speed）：依相鄰門架距離除以通過時間差計算。
• 動態起訖點旅次矩陣（Dynamic OD Matrix）：追蹤車輛進出交流道門架之路徑序列。
• 路網分流與路徑選擇行為：分析用路人行經平行替代路徑之分流比例。

2. 行動通訊基地台車輛探針（CVP）

• 直接偵測資料：
• 基地台信令事件與時間標記：記錄換手（Handover, HO）、位置更新（Location Update, LU）及通話詳細紀錄（Call Detail Record, CDR）。
• 信令觸發點之概略空間分布與時間。
• 間接衍生資料：
• 廊道區間旅行時間與走廊平均速率：藉由信令在相鄰基地台覆蓋區之間的移動時間差推算。
• 宏觀分區起訖旅次分布（Macro OD Matrix）：呈現都會區間或鄉鎮市區間的大範圍人口移動量與集散特徵。
• 人流密度與擁擠指標：大範圍空間中持有手機人口的群聚與疏散趨勢。

3. 衛星定位車輛探針（GVP）

• 直接偵測資料：
• 高精度微觀行車軌跡（Vehicle Trajectories）：連續之經緯度座標（Latitude/Longitud

核心觀念

本題的核心評量重點為巨觀車流理論中的衝擊波理論（Shock Wave Theory / LWR Model），以及其在號誌化路口時空車流動態與適應性號誌控制（Adaptive Traffic Signal Control）​之實務應用。

1. 衝擊波定義與基本公式： 衝擊波係指車流中兩種不同運行狀態（密度 $k$、流量 $q$、速率 $u$）交界面的移動軌跡。其傳播速度 $u_{sw}$ 定義為兩車流狀態流量差與密度差之比值： $u_{sw} = \frac{\Delta q}{\Delta k} = \frac{q_2 - q_1}{k_2 - k_1}$

• $u_{sw} > 0$：波向車流下游（前方）傳播（前進波，Forward Wave）。
• $u_{sw} < 0$：波向車流上游（後方）傳播（後退波，Backward Wave）。
• 依通過衝擊波後車流密度是增加或減少，分為成形波（Forming Wave / 堆積波）​與消散波（Recovery Wave / 釋放波）。

2. 車流狀態定義（依 Greenshields 等連續車流模型）：

• 狀態 A（上游抵達車流）：常態行駛車流，流量為 $q_A$，密度為 $k_A$（未飽和狀態，$k_A < k_m$）。
• 狀態 B（紅燈停等車流）：車流受紅燈阻擋完全靜止，流量 $q_B = 0$，密度達擠塞密度 $k_B = k_j$。
• 狀態 C（綠燈飽和紓解車流）：綠燈亮起後以飽和流率起步起駛，流量為飽和流量 $q_C = q_s$，密度為容量密度 $k_C = k_m$（一般 $k_m \approx \frac{1}{2} k_j$）。

3. 適應性號誌控制效益機制： 透過動態偵測上游車流到達與排隊長度，調整時制計畫（延長綠燈 $G$、縮短紅燈 $R$），改變衝擊波傳播時間與相交臨界點，達到降低停等延滯、防止回堵溢流之目的。

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解題方法

本題宜採取「車流狀態劃分 $\to$ 時序衝擊波推導（綠轉紅 $\to$ 紅轉綠 $\to$ 隊伍消散） $\to$ 衝擊波交會機制 $\to$ 適應性控制效益推論」四步驟切入，兼具微觀車輛運動與巨觀連續流體特性。

一、號誌由綠燈轉為紅燈，而後轉回綠燈之衝擊波變化情形

以時空圖（Time-Space Diagram）與 $q-k$ 基本圖（流量－密度曲線）分析號誌週期內的狀態轉移：

1. 綠燈轉換為紅燈瞬間（狀態 A 轉為 狀態 B）：

• 現象：前導車輛抵達停止線前遇紅燈煞停，後續抵達車輛依序在隊尾靜止減速加入停等隊伍。
• 波速公式： $u_{AB} = \frac{q_B - q_A}{k_B - k_A} = \frac{0 - q_A}{k_j - k_A}$
• 波形特性： 因 $q_A > 0$ 且 $k_j > k_A$，故 $u_{AB} < 0$。此衝擊波為後退成形波（Backward Forming Shock Wave）。
• 物理意義：停等車隊尾端以速度 $|u_{AB}|$ 持續向路段上游延伸，排隊長度隨紅燈持續時間線性累積增長。

2. 紅燈轉換回綠燈瞬間（狀態 B 轉為 狀態 C）：

• 現象：停止線前方號誌轉綠，第一輛車起步加速，後車因反應時間與起步延滯依序啟動，以飽和流率 $q_s$ 通過路口。
• 波速公式： $u_{BC} = \frac{q_C - q_B}{k_C - k_B} = \frac{q_s - 0}{k_m - k_j}$
• 波形特性： 因 $q_s > 0$ 且 $k_m < k_j$，分母為負，故 $u_{BC} < 0$。此衝擊波為後退消散波（Backward Recovery Shock Wave）。
• 物理意義：起步綠波訊號以速度 $|u_{BC}|$ 向停等隊伍後方傳遞，通知靜止車輛起駛釋放。

3. 綠燈持續紓解與停等隊伍消散（狀態 B 消除，狀態 C 與狀態 A 相交）：

• 波速比較與追趕： 在典型車流基本圖上，割線斜率 $|u_{BC}| = \left|\frac{q_s}{k_m - k_j}\right|$ 之絕對值通常大於 $|u_{AB}| = \left|\frac{-q_A}{k_j - k_A}\right|$。即後退消散波之後退速度快於後退成形波。
• 最大排隊長度點： 後退消散波沿隊伍向後追趕後退成形波，兩波於上游某點交會時，停等隊伍長度達到最大值 $L_{max}$，此時最後一輛受紅燈阻滯的車輛開始起步。
• 隊伍清空後之波態（狀態 C 轉回 狀態 A）： 交會後，路段呈現狀態 C（以飽和流率起駛車流）與後方持續抵達之狀態 A 的交界面： $u_{CA} = \frac{q_A - q_C}{k_A - k_C} = \frac{q_A - q_s}{k_A - k_m}$ 若路口處於未飽和狀態（$q_A < q_s$ 且 $k_A < k_m$），分子分母皆為負值，則 $u_{CA} > 0$。此波為前進消散波（Forward Recovery Shock Wave），波朝下游移動直至所有受阻車輛完全離開路口，車流徹底恢復為未受干擾的常態抵達狀態 A。

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二、實施適應性號誌控制對臨近路段車流帶來之效益

適應性號誌透過感測器掌握臨近路段抵達波（狀態 A）強度及排隊狀態（狀態 B），實施「縮短紅燈時間、延長綠燈時間」策略，其對衝擊波與車流運行的具體效益如下：

核心觀念

本題評量交通控制中「號誌控制策略分類與系統運作原理」之核心觀念，涵蓋以下重點：

1. 控制架構分類：

• 固定時制（Time of Day, TOD）：屬於開迴路控制（Open-Loop Control），依據歷史資料按既定時間表切換時制。
• 動態查表法（Traffic Responsive Table-Lookup Signal Control / Pattern Selection）：屬於閉迴路/反饋型交通感應控制（Closed-Loop / Traffic Responsive Control），介於固定時段控制與全即時動態最佳化控制（Adaptive Control）之間。

2. 時制三要素與時制庫： 週期（Cycle Length, $C$）、綠燈分割/時比（Split, $g/C$）、時差（Offset, $\Phi$）。動態查表法仰賴離線（Off-line）最佳化軟體（如 PASSER、TRANSYT、SYNCHRO）預先建置「時制庫（Timing Plan Library）」。
3. 系統判別與切換機制： 透過現場車輛偵測器（Vehicle Detector, VD）即時蒐集交通參數（流量 $V$、佔有率 $O$ 等），經平滑化演算與特徵指標比對，由時制庫中動態選取最合適之時制計畫執行。

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解題方法

本題為典型的比較與說明型申論題，答題架構應條理分明，採四段式論述：

1. 定義與運作機制：精確定義動態查表法，明確點出「離線建立時制庫」與「線上即時感應比對選取」之兩階段運作核心。
2. 適用時機：由車流型態的變異性、連鎖需求、硬體建置條件等面向，歸納具體的應用場景。
3. 優缺點剖析：分別從控制效益、系統穩定性、運算負擔、切換震盪（Hunting Effect）與維護成本進行正反論述。
4. 與 TOD 差異比較：建立結構化對照表，從控制哲理、觸發依據、硬體需求、適應彈性及過渡成本等關鍵維度深入分析。

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解題技巧

1. 掌握控制階層光譜：在交通控制學中，號誌控制策略光譜由靜態至全動態依序為： $\text{固定定時 (Pretimed/TOD)} \longrightarrow \text{動態查表 (Table-Lookup/TRPS)} \longrightarrow \text{全即時自適應 (Adaptive: SCOOT/SCATS)}$ 答題時務必區分動態查表法與「全動態即時最佳化控制」的差異：查表法是「選取預設的最佳解」，而非「在線上即時以數學模型求解全新秒數」。
2. 點出關鍵技術陷阱——震盪現象（Hunting Effect）： 若即時流量在兩組時制選取門檻的臨界值上下波動，可能造成時制頻繁切換；而每次切換時差均伴隨「過渡週期（Transition Period）」的延滯損失。說明缺點時若能寫出此專業機制與對應解法（如導入磁滯區間 Hysteresis 或移動平均平滑化），為獲取高分的關鍵。
3. 善用對照表：比較題型以表格呈現能展現邏輯架構，大幅提高閱卷評分效率。

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【答案】

一、動態查表法（Table-Lookup Signal Control）之定義與運作機制

動態查表法（又稱「交通反應式時制選取法」，Traffic Responsive Plan Selection, TRPS）是一種介於「固定時制控制」與「全動態即時自適應控制」之間的號誌控制策略。其運作分為兩大階段：

1. 離線分析與時制庫建置（Off-line Plan Generation）： 利用歷史交通資料，針對路網常見之各類交通型態（如平日早尖峰、平日離峰、假日商圈車流、天候不良車流等），使用號誌最佳化軟體預先計算出各型態下的最佳時制計畫（包含週期 $C$、時相綠燈比 $g/C$ 及時差 $\Phi$），建立為「時制對照表（Timing Plan Library）」。

核心觀念

本題測驗高速公路「匝道儀控」（Ramp Metering）控制策略的層級與分類。核心觀念包含：

1. 匝道儀控之基本原理：透過號誌調控匝道匯入流量 $q_r$，確保匯流點下游主線流量不超過瓶頸容量 $C$（即主線流量 $q_m$ 與匝道流量 $q_r$ 滿足 $q_m + q_r \le C$），避免主線車流密度超過臨界密度 $k_c$ 而發生車流崩潰（Breakdown）與容量驟降（Capacity Drop）。
2. 獨立式（Local / Isolated）感應儀控：以單一匝道為控制單元，僅根據該匝道前後主線之局部偵測器數據（如流量、佔有率、速度），以局部回饋演算法（如 ALINEA）動態計算放行率。
3. 整合式（Integrated / System-wide）感應儀控：以整條走廊或路網為控制範疇，考慮多處連續瓶頸、各匝道儲車空間限制及平面道路衝擊，透過中央控制架構或階層協調機制（如 HERO、Zone Metering），協同動態決定沿線多個匝道的放行率。

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解題方法

本題為典型的高考技術類科比較型申論題，切入策略應兼顧「交通流理論」與「交通工程實務」，分為兩大核心部分作答：

1. 運用的時機：從交通需求特性、走廊幾何限制（匝道儲車空間）、多重瓶頸交互影響等面向，系統性列出採用整合式控制的具體條件。
2. 與獨立式最大之不同：從「控制範疇與最佳化目標」、「決策資訊來源」、「多匝道協調與分攤機制」、「排隊溢流管理能力」四個維度深入對比，點出其最本質的差異在於​「全系統走廊綜效協同」與「跨匝道排隊分攤」。

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選項分析

本題為高等考試三級之專業科目申論題，非選擇題。題目包含兩大得分子題，閱卷重點與評分指標如下：

• 子題一：運用的時機：不可僅寫「車流擁塞時」，必須精確指出獨立式控制失效或不足的特定情境（如多瓶頸回堵、匝道排隊溢流威脅平面幹道、尖峰走廊整體績效最佳化）。
• 子題二：與獨立式最大之不同：不可僅回答「一個連線、一個沒連線」，必須以系統工程與控制理論視角，對比「局部最佳化（Local Optimization）」與「全域最佳化（Global/System Optimization）」在放行率指派與排隊負擔分配上的運作差異。

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解題技巧

1. 破題關鍵字掌握：閱卷委員尋找的核心術語包括「局部最佳化 vs. 系統最佳化」、「多重瓶頸（Multiple Bottlenecks）」、「排隊分攤（Queue Redistribution / Balancing）」、「回堵平面道路（Queue Spillback）」、「容量驟降（Capacity Drop）」。
2. 避免答題陷阱：

• 誤以為獨立式就是「定時儀控」。獨立式亦包含感應儀控（依本匝道即時回饋調節），兩者本質差異在於控制邊界（Control Boundary）與協同機制（Coordination），而非有無感應器。
• 忽略匝道排隊對都市平面動脈系統的負面外部性。整合控制的核心價值之一正是解決單一匝道排隊容量不足的問題。

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【答案】

一、整合式交通感應儀控之運用時機

整合式匝道交通感應儀控係以整條高速公路走廊或路網為對象，藉由全線偵測資訊協同調控沿線各匝道。其適用時機如下：