交通规划课程设计报告.doc

目 录目 录2图目录3表目录11.概述12.交通小区13.需求预测23.1.交通发生与吸引预测23.2.交通分布预测33.3.交通方式划分44.交通规划方案及评价44.1.方案描述44.2.网络分析65.结语86.参考文献87.课程设计心得9图目录图1：交通小区布局图2图2：道路网络布局图5图3：道路饱和度6图4：道路网改进图72表目录表1 各小区人口分布2表2 各小区人均出行率2表3 各小区人均吸引率2表4 各交通小区交通发生量和吸引量预测值3表5 方式划分方案类型汇总表6：道路类型基本参数一览表4表6 道路类型基本参数一览表511. 概述规划对象为有100万人口的虚拟城市，城市形态为单中心集中块状,中心区城市人口50万，人口密度为1万/km2，所占面积为72km2，其它地区人口密度为1万/km2，所占面积为72km2，交通方式组成为步行、自行车、公共交通、轨道交通、小汽车、出租车等。本课程设计主要研究公交优先交通发展战略下道路网平均间距为600m的城市道路网络设计问题。2. 交通小区本设计将研究区域划分为36个交通小区，交通小区的布局和编号如 图1所示。 图1：交通小区布局图3. 需求预测3.1. 交通发生与吸引预测3.1.1. 预测方法采用简略的生成率法，如式（1）所示： （1）式中，Oi、Di分别为交通小区i的出行发生总量和出行吸引总量（次/天）；xi、yi分别为交通小区i的人口数和面积；b为人均出行率（次/天/人）；c为单位面积的出行吸引率（次/天/km2）。 当各小区的出行发生总量和各小区的出行吸引总量不平衡时，采用总量控制法进行平衡。3.1.2. 参数设定表1：各小区人口分布（单位：万）区号人口区号人口区号人口区号人口区号人口区号人口127213219225231222831442042633223294154215274332421041642242833425211317423429335262122182242302362 表2：各小区人均出行率（参数b）（单位：次/人/天）区号人口区号人口区号人口区号人口区号人口区号人口11.871.2131.8191.8251.8311.821.882.4142.3202.3262.3321.231.892.4152.7212.7272.3331.841.8102.4162.7222.7282.3341.851.8112.4172.3232.3292.3351.861.8121.2181.8241.8301.8361.8 表3：各小区人均吸引率（参数c）（单位：次/人/天）区号人口区号人口区号人口区号人口区号人口区号人口11.271.2131.2191.2251.2311.221.282.4142.4202.4262.4321.231.292.4153.5213.5272.4331.241.2102.4163.5223.5282.4341.251.2112.4172.4232.4292.4351.261.2121.2181.2241.2301.2361.23.1.3.交通发生量和吸引量根据上述参数，利用excel处理可以得到各交通小区的发生总量和吸引总量如表4所示。 表4：各交通小区交通发生量和吸引量预测值小区发生量吸引量小区发生量吸引量小区发生量吸引量136000240008690007200015108000128000236000240009920009600016108000128000336000240001092000960001792000960004360002400011690007200018360002400053600024000123600024000193600024000636000240001336000240002092000960007360002400014920009600021125000130000小区发生量吸引量小区发生量吸引量小区发生量吸引量221000001040002869000720003436000240002392000960002969000720003536000240002436000240003036000240003636000240002536000240003136000240002669000720003236000240002792000960003336000240003.2. 交通分布预测3.2.1. 预测方法交通出行分布预测主要有增长系数法和重力模型法，由于没有现状OD数据，采用双约束重力模型法。双约束重力模型公式为： （2）上式同时满足，为参数，为阻抗函数，反映交通小区之间交通便利程度，也即居民目的地选择的距离衰减函数。3.2.2. 参数设定采用指数函数，c取值为2.29取交通小区的最短路径距离。3.2.3. 交通分布量 详见excel附表“1导入PA结果-总OD”3.3. 交通方式划分3.3.1. 预测方法根据城市形态和人口分布可以知道，居民出行方式的选择主要受出行距离和家庭经济能力两方面因素影响。从出行距离来分可以分小区内部、相邻小区和距离较远小区三大类；从家庭经济情况来划分可以从城市中心区居民和城市外围居民两类考虑。综合以上的分析，大体可以讲方案类型分为四大类，见表5。 表5：方式划分方案类型汇总出行方式步行自行车公交小汽车轨道交通其它小区内部751010500相邻小区1010701000中心外围城区145015300郊外城区1435204003.3.2. 各交通方式出行分担结果结果详见附件excel文件“2方式划分方案.xls”，分不同交通方式的分担率4. 交通规划方案及评价4.1. 方案描述查阅相关资料，城市人口达100万的城市很多，一般三级城市人口就破100万，以江苏省13各地级市为例，目前城市人口不过百万的几乎没有。但是考虑到城市中心的人口密度达1万/,属于高密度地区。所以在道路设计上选择快速路、主干路、次干路、支路组成方式。设计比为快速路：主干路：次干路：支路=1:2:3:6。实际设计的道路网布局见图2。支路次干路主干路快速路图2：道路网络布局图 表6：道路类型基本参数一览表道路等级道路类别设计通行能力(车/小时/车道)采用车道数设计速度(km/h)设计总长（km）网络布局图例颜色1快速路130088040黄色2主干路90065080红色3次干路700440100绿色4支路500430200蓝色4.2. 网络分析4.2.1. 分配方法分配即在模拟出行者对出行路径的选择，把各种出行方式的空间OD量分配到具体的交通网络上。无论是进行交通规划，还是制定实施交通管理控制措施，都必须从整体的角度考虑其可行性和最优性。此次规划根据Wardrop第一平衡原理（每个OD对的各条被使用的径路具有相等而且最小的行驶时间；没有被使用的径路的行驶时间大于或等于最小行驶时间）采用用户平衡(UE)的分配方法。4.2.2. 参数设定路段阻抗函数采用BPR函数，如下式 （3）式中，v为路段流量，C为路段通行能力，和为参数，分别取0.15和4。高峰出行率取0.2，小汽车的载客率为1.2，公交车的高峰载客率为40，其他车辆与标准小汽车的换算系数详见道路交通设计规范。4.2.3. 交通分配结果图3：道路饱和度结论1： 由道路饱和度的图可以看出，城市中心地段饱和度接近理想值，道路规划方案中横向设置的三条快速路，纵向设置了一条快速路。很明显，纵向的一条快速路已基本满足居民出行要求。短期来看，快速路的设计利用率不高，横向三条快速路处于空闲状态。长期来看，设计较为合理。 结论2：因为横向已经设计了三条快速路，设计通行能力满足实际需求。所以横向的主干路饱和度都在0.25左右，利用率不高。纵向的四条主干路则比较符合短期的出行需求。外围的四条主赶路则处于较为拥挤的状态，所以应该提高外围四条主干路的设计通行能力。 结论3：次干路大都处于黑色状态，TransCAD报错显示的是黑色区域设计速度存在问题。个人的看法是因为次干路的设计速度取了保守值40km/h,即使通行能力能够满足要求，但是集散的速度达不到，应该提高次干路的设计速度。结论4：因为虚拟城市的道路网比较密，所以支路的设计满足城市居民出行需求，且长期来看也具有一定的可行性。方案综合评价：短期来看，该道路设计方案大体满足设计需求。但是存在一个最大的问题，就是局部道路较为拥堵，局部道路较为空闲，经济效益比较低。针对以上结论现提出一种改进的道路设计方案，见图4。支路次干路快速路主干路 图4：