基于區(qū)位影響系數(shù)的城市新區(qū)交通生成預測模型

汪洋 藍志清

摘 要：在城市新區(qū)不斷發(fā)展背景下，傳統(tǒng)交通生成預測方法中的不足逐漸凸顯出來，難以滿足城市新區(qū)發(fā)展需求。為此，本文從模型機理和區(qū)位影響系數(shù)著手，深入探究城市新區(qū)交通生成預測模型的構建，旨在進一步提升預測結果準確性。

關鍵詞：城市新區(qū);區(qū)位影響系數(shù);交通生成

中圖分類號：U491.1 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2019）31-0121-02

Trip Generation Forecasting Model of New Urban

Districts Based on Coefficient of Location Influence

WANG Yang LAN Zhiqing

（Ganzhou Teachers College，Ganzhou Jiangxi 341000）

Abstract： In the context of the continuous development of new urban areas， the shortcomings of traditional traffic generation forecasting methods are gradually highlighted， which is difficult to meet the development needs of new urban areas. Therefore， this paper started with the mechanism of the model and the location influence coefficient， and probed into the construction of the traffic generation prediction model of the new urban area， in order to further improve the accuracy of the prediction results.

Keywords： new urban districts;coefficient of location influence;trip generation

隨著城市化進程不斷推進，城市新區(qū)不斷涌現(xiàn)。但是，就目前情況來看，城市新區(qū)土地交通資料非常缺乏，各種所需資料如土地利用、城市居民、社會經(jīng)濟特征等一直處于缺失狀態(tài)，再加上城市新區(qū)規(guī)劃變化大且快，如果根據(jù)當前交通調(diào)查資料構建預測模型，必定會影響結果的準確性，很難將規(guī)劃年的交通需求與土地利用關系有效體現(xiàn)出來。傳統(tǒng)交通規(guī)劃方法很難滿足城市新區(qū)發(fā)展需求，而這就要求相關人員積極創(chuàng)新和改革，探索全新的規(guī)劃方式。為此，加強城市新區(qū)交通生成預測模型分析非常有必要。

1 區(qū)位影響系數(shù)概述

區(qū)位屬于一種空間概念，其是人類活動空間的統(tǒng)稱，主要可分為交通地理區(qū)位、經(jīng)濟地理區(qū)位和自然地理區(qū)位三大類。城市新區(qū)各用地都表現(xiàn)出不同的位置關系，地塊在一定程度上會影響新區(qū)建設的地域結構。通過對不同區(qū)域交通區(qū)位的人口集散情況及經(jīng)濟發(fā)展狀況進行分析可知，城市中心區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢非常突出，其在整個新區(qū)的發(fā)展中占據(jù)著重要地位，發(fā)揮著重要作用，具體表現(xiàn)為擴散與聚集。其中，擴散指的是城區(qū)居民與物資的對流，而聚集則指的是將各種經(jīng)濟活動集中于某一區(qū)域。交通是區(qū)位經(jīng)濟發(fā)展中至關重要的一個要素。從宏觀角度來看，交通是決定區(qū)域區(qū)位條件及開放程度的主要因素;而從微觀角度來看，其也會對經(jīng)濟活動的區(qū)位選擇產(chǎn)生深遠影響。由此可見，新區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢會隨著中心區(qū)向外逐漸減弱。

2 相關因素機理

傳統(tǒng)的交通生成預測方法是以城市人口、土地利用與交通需求的相關關系為基礎。但從建模角度來看，根據(jù)小區(qū)土地利用特征等預測就業(yè)、就學崗位數(shù)，再建立出行與就業(yè)、就學崗位等因素的相關模型，使得交通需求與土地利用之間的關系由直接作用變?yōu)殚g接作用，難以直接揭示交通需求生成的機理，而且使建模過程變得復雜，預測所得的小區(qū)交通產(chǎn)生、吸引量通常難以平衡，預測精度受到影響。除此之外，從交通調(diào)查方面考慮，各小區(qū)學生數(shù)、人口數(shù)等現(xiàn)狀資料需要收集很多數(shù)據(jù)，這會在一定程度上加大工作量，增加工作難度，并且對城市新區(qū)而言，所需基礎資料很難收集完全。

對于城市社會經(jīng)濟活動，土地利用是一種重要的空間表現(xiàn)，而且是交通形成的根源[1]。如果用地類型不一樣，那最終形成的機理也會不同。此外，如果區(qū)位條件不同，即使用地類型相似，出行特征依舊會存在很大差異。在此基礎上建立土地利用和交通需求相關模型，能極大地減輕工作量和工作負擔，提升交通生成預測結果準確性。

3 區(qū)位影響系數(shù)確定

隨著社會分工發(fā)展的不斷深化，區(qū)位作為經(jīng)濟發(fā)展和社會分工的產(chǎn)物，呈現(xiàn)出新的發(fā)展特點。通常而言，一個整體的環(huán)境系統(tǒng)，要想實現(xiàn)良性可持續(xù)發(fā)展，應協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部的各個組成要素，以實現(xiàn)統(tǒng)一效益回報。區(qū)位作為一個開放的、動態(tài)的環(huán)境發(fā)展子系統(tǒng)，要想獲得預期的良性發(fā)展，在進行區(qū)位選擇時，應注重不僅要協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部的各個組成要素，同時還應協(xié)調(diào)其他環(huán)境影響因素，從而實現(xiàn)經(jīng)濟、社會、環(huán)境效益的統(tǒng)一。結合城市新區(qū)的可持續(xù)發(fā)展而言，各個區(qū)位系統(tǒng)之間的關系對新區(qū)的良性發(fā)展至關重要。就區(qū)位發(fā)展而言，城市中心區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢不言而喻，其人口、經(jīng)濟、文化等都是高度集中的，其出行量是極大的，而交通對于區(qū)位條件的影響也是巨大的。

中心區(qū)是市場、人力、物質(zhì)以及資金等集聚地，是城市活動最為活躍的地區(qū)。相較于中心區(qū)，外圍區(qū)的活動單一、公共設施不完善，且離中心區(qū)越遠，經(jīng)濟、人口等集聚效益會越來越弱，區(qū)域優(yōu)勢會越來越小。所以，可以用交通可達性[2]表示區(qū)位影響系數(shù)，具體模型為：

[Ai=1jqtijqQ]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

其中，[Ai]為區(qū)位影響系數(shù);[tijq]為利用交通方式[q]從交通小區(qū)[i]到交通小區(qū)[j]所用的時間;[Q]代表交通方式的種類。

4 城市新區(qū)交通生成預測模型構建

之前的預測模型時常會忽視土地利用開發(fā)所帶來的影響。而本次模型則考慮到了這一點，預測流程具體如下。

①交通發(fā)生預測，計算新區(qū)交通發(fā)生總量。

[Z=Tu×Ku+Ts×Ks]? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

其中，[Z]代表新區(qū)居民出行總量，人·次/天;[Tu]、[Ts]分別代表新區(qū)常住人口和流動人口，人;[Ku]、[Ks]分別代表新區(qū)常住人口和流動人口出行率，次/天[3]。

②交通吸引預測，計算新區(qū)總吸引量。

[D=rkr×xr] （[r=1，2…，n]）? ? ? ? ? ? ? ? （3）

其中，[D]代表新區(qū)吸引總量，人·次/天;，[kr]為第[r]種土地利用性質(zhì)所形成的吸引權重，次/hm2;[xr]代表第[r]種土地利用性質(zhì)面積，hm2。

交通出行率能清楚地呈現(xiàn)出交通特征和建筑自身特征之間的關系，不同用地對出行吸引作用也不同。因此，區(qū)別用地性質(zhì)非常重要，是預測模型構建的重要基礎[4]。

③計算各小區(qū)吸引或產(chǎn)生權重。各交通小區(qū)的區(qū)位位置不同，所包含的土地利用類型、土地利用強度具有明顯差異，以[Ci]表示各小區(qū)吸引或產(chǎn)生權重，并將其定義為交通小區(qū)內(nèi)各種類型用地性質(zhì)的土地利用強度系數(shù)、吸引權重及用地面積乘積加權和總量比值[5]：

[Ci=rSnkrMiirSnkrMi]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

④計算各小區(qū)發(fā)生和吸引分擔率。為了提升計算的準確性，在模型構建中，充分考慮各個小區(qū)土地利用強度系數(shù)、人口數(shù)及土地面積等，然后在此基礎上創(chuàng)建交通生成分擔率預測模型[6]：

[Yi=Pi?Si?Mi?Ai?CiinPi?Si?Mi?Ai?Ci]? ? ? ? ? ? ? ?（5）

其中，[Yi]代表第[i]個交通小區(qū)發(fā)生和吸引的分擔率;[Pi]代表第[i]個交通小區(qū)人口數(shù);[Si]代表第[i]個交通小區(qū)土地面積;[Ci]代表第[i]個交通小區(qū)產(chǎn)生或吸引權重。

5 結語

城市新區(qū)建設起步階段通常缺乏大量調(diào)查數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)交通規(guī)劃方法又很難滿足這一要求。針對這一情況，本文重新構建城市新區(qū)交通生成預測模型，在充分考慮相關機理、區(qū)位影響系數(shù)等因素后，合理構建預測模型，以簡化煩瑣的基礎資料收集和交通調(diào)查，提升城市新區(qū)交通生成預測結果準確性。但目前，交通形勢下有很多不確定性因素，城市新區(qū)交通生成預測模型參數(shù)構建中帶有一定經(jīng)驗成分，所以其量化法有待學者進一步研究。

參考文獻：

[1]韋騰舟.城市交通流量預測模型研究與仿真[J].機械研究與應用，2016（2）：112-114.

[2]王煒，徐吉謙，楊濤.城市交通規(guī)劃理論及其應用[M].南京：東南大學出版社，1998.

[3]楊敏，陳學武，王煒，等.基于人口和土地利用的城市新區(qū)交通生成預測模型[J].東南大學學報（自然科學版），2005（5）：815-819.

[4]劉勇.新城區(qū)交通生成預測方法研究[J].低碳世界，2016（13）：198-200.

[5]汪垚，鄭建峰.基于人口和土地利用的新城區(qū)交通生成預測分析[J].公路，2014（8）：11-16.

[6]徐芳.基于區(qū)位影響系數(shù)的規(guī)劃新區(qū)交通生成預測模型研究[J].林業(yè)建設，2014（2）：79-82.