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    公路網(wǎng)交通量預(yù)測在干線公路網(wǎng)規(guī)劃中的應(yīng)用

    2013-06-10 01:22:04胡玉婷
    交通運(yùn)輸研究 2013年5期
    關(guān)鍵詞:公路網(wǎng)交通量路線

    胡玉婷

    (1.長沙理工大學(xué),湖南 長沙 410000;2.江西省交通工程集團(tuán)公司,江西 南昌 330008)

    公路網(wǎng)規(guī)劃是公路交通規(guī)劃的組成部分,是公路建設(shè)中一項(xiàng)重要的前期工作。合理的干線公路網(wǎng)布局可以提高公路運(yùn)輸效益。公路網(wǎng)規(guī)劃的目的是從實(shí)事求是的、科學(xué)的觀點(diǎn)出發(fā),剖析公路網(wǎng)建設(shè)發(fā)展存在的問題及其根源,預(yù)測區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)和交通需求,制定合理可行的公路網(wǎng)規(guī)劃方案及建設(shè)時(shí)序,為區(qū)域公路近期和長遠(yuǎn)發(fā)展建設(shè)提供決策依據(jù)。

    社會(huì)經(jīng)濟(jì)和運(yùn)輸需求水平?jīng)Q定著公路的發(fā)展,而公路的發(fā)展同時(shí)也影響和制約著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和交通需求的發(fā)展,因此研究公路網(wǎng)布局必須從社會(huì)經(jīng)濟(jì)及運(yùn)輸交通量需求等方面來考慮。交通需求預(yù)測中,交通量的預(yù)測又是最重要的。

    本文采用“四階段”法和交通增長率分析法對(duì)公路網(wǎng)交通量進(jìn)行預(yù)測和分配,通過對(duì)這兩種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果的分析,確定了最終各規(guī)劃線路交通量的預(yù)測結(jié)果,并依此計(jì)算出干線路網(wǎng)中各路線的重要度,提出各路線的等級(jí)配置,以實(shí)際案例提出了公路網(wǎng)交通量預(yù)測在干線公路網(wǎng)規(guī)劃中的具體應(yīng)用。

    1 公路網(wǎng)交通量預(yù)測的方法

    交通量分析是公路網(wǎng)規(guī)劃工作的重要組成部分,其結(jié)果是路網(wǎng)布局、建設(shè)重點(diǎn)、建設(shè)序列等的重要依據(jù)。預(yù)測思路為在社會(huì)經(jīng)濟(jì)和客貨運(yùn)量發(fā)展預(yù)測的基礎(chǔ)上,進(jìn)行交通量分析和預(yù)測。在交通量分析中,本文采用如下兩種方法。

    1.1 “四階段”法

    其核心內(nèi)容是在多個(gè)公路項(xiàng)目OD調(diào)查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,獲得各影響區(qū)交通發(fā)生、吸引量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,并通過重力模型分析進(jìn)一步獲得全區(qū)域交通出行矩陣,然后通過交通量分配得到路段交通量。

    首先,收集全省近年來各項(xiàng)目OD調(diào)查數(shù)據(jù),以此為基礎(chǔ),得到各影響區(qū)交通發(fā)生、吸引量與人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系,同時(shí),通過計(jì)算得到本區(qū)域重力模型的相關(guān)參數(shù)。其次,以各影響區(qū)歷年人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值發(fā)展趨勢(shì)為基礎(chǔ),結(jié)合各區(qū)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展規(guī)劃,預(yù)測得到未來特征年人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測數(shù)據(jù),利用上述函數(shù)關(guān)系,得到各區(qū)未來交通發(fā)生、吸引量。再次,利用上述重力模型關(guān)系,得到未來特征年交通量分布。最后,將分布交通量分配到規(guī)劃路網(wǎng)上,得到各路段預(yù)測交通量。

    1.2 交通增長率分析法

    本文采用的交通增長率分析包括時(shí)間序列法和回歸分析法兩種。具體工作為:以江西省歷年國道、省道觀測交通量為基礎(chǔ),通過分析國、省道交通量發(fā)展趨勢(shì),對(duì)各規(guī)劃通道未來交通量進(jìn)行預(yù)測。

    通過對(duì)上述兩種方法得到的交通量結(jié)果進(jìn)行比較,并參考江西省部分公路項(xiàng)目前期研究成果,分析各路段的交通量特點(diǎn),通過專家咨詢,最后綜合分析得到各路段交通量預(yù)測結(jié)果。

    2 交通量預(yù)測方法的應(yīng)用

    2.1 “四階段”法預(yù)測

    “四階段”法的主要工作流程見圖1。

    圖1 “四階段”法工作流程

    2.1.1 交通影響區(qū)劃分

    本文以江西省內(nèi)縣和縣級(jí)市為基礎(chǔ),并以與江西省臨接的安徽省、湖北省、湖南省、廣東省、浙江省和福建省為外圍區(qū)域,共劃分為98個(gè)交通影響區(qū)。

    2.1.2 OD基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集

    本次預(yù)測利用收集到的江西省1999年以來多條公路工程可行性研究的OD調(diào)查數(shù)據(jù),尤其是高速公路工程可行性研究的OD調(diào)查數(shù)據(jù)。

    2.1.3 基年OD矩陣推算及數(shù)據(jù)分析

    將各公路項(xiàng)目的OD矩陣根據(jù)其交通增長及經(jīng)濟(jì)增長調(diào)整到本次研究的基年,從而得到各項(xiàng)目基年OD表。然后采用一區(qū)多中心模型對(duì)各項(xiàng)目基年OD表進(jìn)行拆分,再利用“取最大值”規(guī)則(即兩個(gè)交通影響區(qū)OD交換量有多個(gè)值時(shí),取最大值)對(duì)拆分后的各項(xiàng)目基年OD表進(jìn)行整合,得到基年OD表。

    本文OD研究以縣級(jí)為基本單位劃分交通影響區(qū)數(shù)量較大,以該單位進(jìn)行出行影響線分析則難以辨認(rèn)各交通區(qū)的出行狀況,所以在此將各縣合并為地級(jí)市,以地級(jí)市及外圍的省份為單位進(jìn)行分析,得到基年機(jī)動(dòng)車出行期望線(如圖2)。由此得出江西省交通出行特點(diǎn)為:以省會(huì)南昌市為中心,呈放射形向外輻射,凸顯省會(huì)城市在全省經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和交通運(yùn)輸中的核心地位。交通發(fā)生、吸引量主要集中在南昌市、撫州市、宜春市、九江市、九江縣、靖安縣、新建縣、橫峰縣,其中發(fā)生、吸引量最大的為南昌市。

    圖2 基年機(jī)動(dòng)車出行期望線

    2.1.4 發(fā)生、吸引交通量計(jì)算

    在OD調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過分析發(fā)生、吸引交通量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間的關(guān)系,獲得各影響區(qū)特征年交通發(fā)生、吸引量及分布矩陣。

    根據(jù)基年OD矩陣得到各交通影響區(qū)基年發(fā)生、吸引量,對(duì)各影響區(qū)交通發(fā)生、吸引量與相應(yīng)的人口和GDP進(jìn)行相關(guān)分析,得到發(fā)生、吸引交通量與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系如式(1)~(4)。

    客車發(fā)生量與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸模型為:

    客車吸引量與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸模型為:

    貨車發(fā)生量與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸模型為:

    貨車吸引量與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸模型為:

    式中:Gi——i影響區(qū)發(fā)生交通量(AADT);

    Ai——i影響區(qū)吸引交通量(AADT);

    Pi——i影響區(qū)人口(萬人);

    GDPi——i影響區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)。

    以2015、2020年各交通影響區(qū)的人口和GDP預(yù)測結(jié)果為基礎(chǔ),應(yīng)用上述式(1)~(4)關(guān)系模型計(jì)算得到各特征年各交通影響區(qū)的發(fā)生、吸引量。對(duì)于外圍小區(qū)的發(fā)生、吸引量,采用增長率法,通過國省道觀測交通量的分析預(yù)測確定。

    2.1.5 交通分布預(yù)測

    本文采用雙約束重力模型對(duì)各交通區(qū)間交換量進(jìn)行預(yù)測,其模型具體形式如式(5):

    式中:qij——未來年i區(qū)與j區(qū)之間的交通量;

    Pi——經(jīng)濟(jì)區(qū)Aj的交通發(fā)生量;

    Aj——經(jīng)濟(jì)區(qū)j的交通集中量;

    f(Rij)——交通區(qū)間阻抗函數(shù);

    Ki、——分別為行約束系數(shù)、列約束系數(shù)。

    常用的區(qū)間阻抗函數(shù)有冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、Gamma函數(shù)。本文采用指數(shù)函數(shù),其形式為f(Rij)=e-cRij,其中Rij為交通區(qū)間的出行距離,c為待定系數(shù)。根據(jù)現(xiàn)狀OD表和阻抗矩陣,對(duì)參數(shù)c進(jìn)行檢驗(yàn),本文所得c值為2.1677。

    應(yīng)用最短路方法,找出交通區(qū)間最短路矩陣,并通過最短路矩陣得到交通區(qū)間阻抗函數(shù),將各交通區(qū)的預(yù)測發(fā)生集中量代入雙約束重力模型中,經(jīng)過多次迭代推算,得到各交通區(qū)間預(yù)測OD量。在各交通區(qū)預(yù)測發(fā)生集中量的基礎(chǔ)上,應(yīng)用TransCAD對(duì)江西省進(jìn)行交通分布預(yù)測。

    2.1.6 交通量分配在進(jìn)行了交通分布預(yù)測,得到未來年的交通區(qū)間出行交換量的基礎(chǔ)上,應(yīng)用隨機(jī)用戶平衡模型(SUE)進(jìn)行交通分配。

    隨機(jī)用戶平衡模型是指交通網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)用戶都認(rèn)為自己所選擇的路徑是“阻抗”最小的路徑,再?zèng)]有用戶相信能依靠單方面改變路徑,可以減少其阻抗。這里的阻抗是用戶的感知阻抗,是一個(gè)隨機(jī)變量。一個(gè)用戶所感知的最小阻抗路徑不一定就是真正的最小阻抗路徑。某對(duì)PA點(diǎn)對(duì)(r,s)之間所有已被選用的路徑也不一定有相同的實(shí)際阻抗。應(yīng)用此原理,則路徑k上的流量采用式(6)計(jì)算。

    qrs——PA點(diǎn)對(duì)(r,s)間的出行量;

    應(yīng)用上述分配方法,并以通行能力、出行時(shí)間為阻抗,將預(yù)測的交通分布量分配到規(guī)劃路網(wǎng)上。各規(guī)劃線路的交通量分配結(jié)果見表1。

    表1 “四階段”法各規(guī)劃線路交通量分配結(jié)果

    2.2 交通量增長率法預(yù)測

    本文收集了與規(guī)劃線路平行且相近的國省道歷年各觀測站觀測交通量,以此為基礎(chǔ)采用時(shí)間序列法和回歸分析法,預(yù)測規(guī)劃線路未來交通量。

    結(jié)合江西省國省道分布情況,確定與干線公路網(wǎng)各規(guī)劃線路相關(guān)的交通量觀測站。對(duì)選定的交通量觀測站歷年觀測數(shù)據(jù)采用時(shí)間序列法和回歸分析法分析,得到各觀測站交通量增長模型,進(jìn)而計(jì)算得到未來特征年各相關(guān)觀測站預(yù)測交通量。以該預(yù)測交通量為基礎(chǔ),結(jié)合代表路段交通量發(fā)展特點(diǎn),并參考前述“四階段”法過程中各國省道分配交通量及相關(guān)項(xiàng)目可行性研究成果,對(duì)各相關(guān)觀測站的預(yù)測適當(dāng)修正,最終得到各站的預(yù)測結(jié)果。以各站的預(yù)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),經(jīng)計(jì)算整理得到各規(guī)劃線路預(yù)測交通量(見表2)。

    表2 交通量增長率法各規(guī)劃線路交通量預(yù)測結(jié)果

    3 預(yù)測交通量分析與確定

    3.1 對(duì)兩種預(yù)測方法預(yù)測結(jié)果的分析

    對(duì)“四階段”法和增長率兩種方法的交通量預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)兩種方法的預(yù)測結(jié)果存在一定差異,部分線路的差異還比較大。分析認(rèn)為這是由兩種預(yù)測方法的特點(diǎn)決定的。交通量增長率法以歷年通道觀測交通量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),預(yù)測結(jié)果受歷史發(fā)展趨勢(shì)影響較大,有利于近期預(yù)測結(jié)果,對(duì)遠(yuǎn)期預(yù)測結(jié)果不利,較難反映未來路網(wǎng)條件改變和影響區(qū)經(jīng)濟(jì)變化等因素的影響;“四階段”可以反映未來經(jīng)濟(jì)、路網(wǎng)等環(huán)境的變化,也可以涵蓋所有路網(wǎng),避免觀測數(shù)據(jù)的不足,但對(duì)處于研究區(qū)域邊緣的影響區(qū)及線路不利,可能造成分配交通量結(jié)果偏小。

    3.2 預(yù)測交通量的確定

    鑒于上述分析,本文采用以下方法確定各規(guī)劃線路交通量預(yù)測結(jié)果。近期,預(yù)測相對(duì)誤差率小于20%的采用兩種方法預(yù)測結(jié)果的平均值;誤差大于20%時(shí),交通量增長分析法結(jié)果的權(quán)重為80%;中遠(yuǎn)期,考慮到交通量增長率法的遠(yuǎn)期局限性,遠(yuǎn)期預(yù)測結(jié)果以“四階段”法結(jié)果為主,逐步加大其權(quán)重。通過計(jì)算得到各線路交通量數(shù)據(jù),對(duì)部分不合理數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,最終確定各規(guī)劃線路交通量預(yù)測結(jié)果(見表3和圖3)。

    表3 各規(guī)劃線路交通量預(yù)測結(jié)果

    表3 (續(xù))

    圖3 干線公路網(wǎng)交通量預(yù)測結(jié)果示意圖

    4 干線公路網(wǎng)的路線重要度

    公路網(wǎng)路線重要程度的確定對(duì)公路網(wǎng)等級(jí)配置和建設(shè)安排具有重要意義。江西省“十縱十橫”干線公路網(wǎng)的等級(jí)配置和實(shí)施排序采取定性分析與完量分析相結(jié)合,以定量分析為主的方法。

    定量分析的基本工作是路線重要度分析。具體方法是利用經(jīng)濟(jì)社會(huì)和交通量統(tǒng)計(jì)資料,進(jìn)行系數(shù)擬合,即以路線性質(zhì)系數(shù)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)系數(shù)、交通量系數(shù)來綜合生成重要度系數(shù)。路線性質(zhì)系數(shù)取干線路均為1。經(jīng)濟(jì)社會(huì)系數(shù)采用近年來經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)的兩個(gè)主導(dǎo)指標(biāo)(國內(nèi)生產(chǎn)總值和人口),按照全省該兩大總量指標(biāo)比例關(guān)系對(duì)全省各經(jīng)濟(jì)節(jié)點(diǎn)(設(shè)區(qū)市、縣區(qū)駐地)的相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行系數(shù)擬合。交通量系數(shù)采用近年來國省道各線的混合交通量,對(duì)組成“十縱十橫”的各路段的交通量進(jìn)行加權(quán)平均,逐一進(jìn)行系數(shù)擬合。

    路線綜合重要度僅靠路線性質(zhì)系數(shù),遠(yuǎn)不能夠滿足項(xiàng)目排序需要,必要考慮路線上各個(gè)主要節(jié)點(diǎn)(即各經(jīng)濟(jì)結(jié)點(diǎn))對(duì)公路交通需求潛在的巨大差異,并酌定其權(quán)值,從而對(duì)路線性質(zhì)系數(shù)進(jìn)行修正。各經(jīng)濟(jì)社會(huì)節(jié)點(diǎn)潛在的交通需求并未指明在運(yùn)輸方式上或在數(shù)條公路上的流量流向,路線交通量系數(shù)正好對(duì)此進(jìn)行修正。在各路線的綜合重要度確定之后,從大到小依次排定序列,并提出干線網(wǎng)路線的等級(jí)配置(見表4)。

    表4 “十縱十橫”路線重要度排序與等級(jí)配置

    5 結(jié)語

    不同的公路等級(jí)滿足交通需求的程度不同。根據(jù)預(yù)測的交通量,按照公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)可以選擇適應(yīng)交通量需求的公路等級(jí)。交通量預(yù)測是干線公路網(wǎng)規(guī)劃的依據(jù),是確定合理等級(jí)配置的重要基礎(chǔ)。

    本文通過多種方法科學(xué)預(yù)測公路網(wǎng)路線交通量,分析交通量發(fā)展特點(diǎn),對(duì)規(guī)劃干線公路網(wǎng)的各路線進(jìn)行交通量綜合預(yù)測;計(jì)算路網(wǎng)中路線的重要度,為等級(jí)配置和實(shí)施順序提供理論依據(jù),也為后續(xù)公路網(wǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立提供參考;提出的具體應(yīng)用思路可加強(qiáng)公路網(wǎng)交通量預(yù)測對(duì)干線公路網(wǎng)規(guī)劃的指導(dǎo)作用,為同類工作提供借鑒。

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