金东北路交通发展预测 (1)重点

1、1 交通发展预测1.1 预测年限和特征年根据城市道路设计规范的规定，城市次干道交通量达到饱和状态的设计年限为15年。本项目金东北路工程的预测特征年为2017年、2024年、2032年。1.2 预测思路及方法1. 远景交通量组成一般条件下的道路的远景交通量通常由以下三部分组成：趋势型交通量：指现有交通量按其固有的发展规律，自然增长的交通量。诱增型交通量：本项目的建成将改善本地区的交通条件，诱发潜在的交通需求；另外，处于本项目的建设改善地区的投资环境，进一步促进该地区经济发展，因而也将产生诱增交通量；随着西部大开发的建设，国家对赣州的投入增加，也将新增交通量。这种新增交通量用以往的历史趋势是难以描

2、述的，因此考虑为诱增交通量。转移交通量：该拟建道路通车后，从其他道路及由于竞争关系而从其他交通运输方式转移过来的交通量。2. 预测方法为了能够较准确的反映项目所在区域未来的交通需求，根据交通调查所获取的项目所在区域的社会经济、交通运输资料，在分析地区的社会经济、交通运输现状的基础上，预测其趋势型及诱增型社会经济发展；预测未来各小区的趋势型及诱增型的交通出行发生、吸引量；预测交通出行分布；进行交通量在路网上的分配，同时充分考虑相关道路转移的交通量。采用“四阶段法”建立该道路的交通预测模型，对该道路未来交通特征进行预测。交通预测流程如下：首先根据赣州市水西镇团组的控规求出各类建筑的建筑量，结合各类

3、用地岗位产生率求出就业岗位数和居民数，在此基础上组团的各类用地单位客流吸引率计算得到出行总量；然后将客流按照不同交通方式划分，得到不同方式（小汽车、普通地面公交、轨道、步行）出行OD表放入交通预测模型中，利用该模型进行交通分布以及交通分配工作。由此可求出各条道路上汽车交通量，并得到主要道路交通基本数据，在基本数据基础上提出交通规划方案。3. 交通生成交通建设对土地利用有导向作用，交通设施沿线的土地开发利用通常异常活跃。伴随交通设施建设，土地逐渐开发，工厂、学校、机关、住宅小区、商业中心等都是重要的发生源，导致交通量的迅速增加。因此，土地性质的变化，更可能成为交通量长期诱发的原因。根据出行对象的

4、不同，可以将出行分为两大类：生活类出行和生产类出行。生活类出行主要指人们为满足一定的生活需求而在不同地点之间的移动，主要发生在城市范围内，活动对象是人，例如按不同的出行目的可分为上学、工作、购物娱乐、回家等，根据赣州市主城区综合交通规划成果，2020年主城区居民每日均出行次数为2.28次。生产类出行，主要指在生产活动过程中，因生产需要而使货物在不同地点之间的移动。此类出行的对象是货物，即"物"的流动，其发生的范围也较广。随着对环境问题的日益关注，工业区逐渐从城市工商混合区中分离，集中到城市外缘，主要集中到公路、铁路和水路运输。生活类出行需求的增加来源于生活便利性的加大，生产

5、类出行的增加源于生产活动的增加。4. 交通分布出行分布是指交通分区的出行交换。任意两个交通分区之间的出行分布量与这两个分区各自的出行量和区间出行抗阻有关。分布预测即对个交通区之间及个交通区内部的出行量进行预测。常用的出行分布模型有增长系数模型、重力模型和机会模型等，根据实际情况，我们对区内车辆选用了重力模型。重力模型：假定交通区i到交通区j的交通分布量与交通区I的交通产生量、交通区j的交通吸引量成正比，与交通区i和j之间的交通抗阻参数，如两区间交通的距离、时间或费用等成反比。重力模型的基本形式：Tij=Pi*Aj*F(tij)/j(Aj*F(tij)其中 Tij i区到j区出行量 Pi i区的

6、发生量Aj j区的吸引量tij i区到j区的出行抗阻F(tij) 摩阻函数，用“伽玛”函数表示F(tij)=atbecta,b,c 抗阻参数（由模拟阶段确定）e 自然对数其中，t是由单位出行时间矩阵分配而得到的个小曲之间的出行时间。5. 交通分配常用的交通分配模型计算法有最短路径法、多路径概率分配法、容量限制增量分配法、平衡分配法等。本次选用平衡分配法进行交通分配。确定了交通分配算法后，在路网上对OD矩阵进行分配时首先需要计算路径的阻抗，即路阻。路阻综合考虑了时间、距离、费用等阻抗，我们称之为“综合阻抗”。由于时间阻抗最为常用，我们将距离阻抗和费用阻抗按一定的当量折算成为时间阻抗，变成综合阻抗

7、函数。赣州市机动车分配模型中的综合阻抗见下式：TC=Tt+TD+TF=Tt+MD*L+MF*F*L式中： TC 综合阻抗 单位：分钟Tt 行程时间 单位：分钟TD 行程距离阻抗 单位：分钟TF 费用阻抗 单位：分钟MD 时间/距离换算系数 单位：分钟/公里MF 时间/费用换算系数 单位：分钟/元L 行程距离 单位：分钟F 通行费用 单位：分钟1.2 发生量预测交通发生预测一般建立在小区出行量与小区土地利用、社会经济等特征变量之间的定量关系，然后在社会经济预测的基础上得出未来年各小区的发生交通量，本项目采用表1给出的模型预测交通量的发生量。表 1 发生、集中交通量预测模型表车 型区 域 内区 域

8、 外小货车(1)Qi11=Q r+Q rk1Y1Qi11=Q r+Q k1Y1中货车(2)Qi21=Q r+Q rk1Y2Qi21=Q r+Q k1Y2大货车(3)Qi31=Q r+Q rk1Y3Qi31=Q r+Q k1Y3拖挂车(4)Qi31= Q r+ Q rk1Y3Qi31=Q r+Q k1Y3小客车(5)Q=QrQ=Q中客车(6)Q=QrQ=Q大客车(7)Q=QrQ=Q拖拉机(8)Q=Qr(1-K)Q=Q(1-K)表中：Q-第t年第i区第j种车型的发生或集中交通量（辆/日）Q-基年第i区第j种车型的发生或集中交通量（辆/日）E-第t年第i区的国内生产总值（亿元）E-基年第i区国内生产

9、总值（亿元）r-第t年第j种车型交通与经济发展的弹性系数，按下式算：r=式中：ET第t年区域国内生产总值总和，ET =ET基年区域国内生产总值总和，ET=A 、 B区域内经济与交通回归模型系数，见表32K第t年拖拉机运输转换为货车运输的比例Y拖拉机运输转换为第j种货车运输的比例表2 区域内国内生产总值与主要断面交通量相关分析结果车型编号车型相关公式(Y=A+BX)相关系数(R)1小货车Y=69.7386+12.426X0.9932中货车Y=-213.624+78.5375X0.9003大货车Y=113.51+47.916X0.9494拖挂车Y=15.4657+27.8169X0.9495小客车

10、Y=264.766+72.8016X0.9066中客车Y=268.589+51.6147X0.9387大客车Y=27185+49.613X0.9351.3 基本方法与模型采用灰色模型和回归分析的预测方法1. 灰色模型根据灰色模型系统理论原理，一个地区的社会经济系统以及道路交通系统均属灰色系统，可用来对项目所在地的公路客、货运量等进行预测。采用灰色预测GM(1，1)模型预测时，其型式如下: Y=（Y-）e-ak+式中，参数a、u由下式计算：（a,u）=(BTB)-1BTYnTB= Yn=Y,Y,YT2. 回归分析根据被预测变量和解释变量之间的因果关系、建立回归分析模型，进行相关性分析，求出回归系

11、数并预测未来的交通量。1.4 分布预测本项目采用费雷特法进行交通量分布预测，计算过程如图3 - 1 示。 图1 费雷特法计算框图基年交通分布量特征年交通发生量各交通小区产生量增长倍数计算计算特征年OD量交通分布计算 NO 收敛判 未来特征年OD分布量 YES通过上述计算，即可得到未来特征年的趋势型及诱增型交通出行OD表。1.5 交通量预测结果根据现状车辆类型调查情况及2015年度章贡区生产总值、居民收入及人口情况，并考虑到我国未来城市中车辆类型的发展趋势，预测出本道路断面交通量如表4。 表 3 2015年度章贡区生产总值、居民收入及人口情况生产总值、居民收入及人口情况指标单位20152014累计比上年同期增长（%）全区生产总值万元2913958262986511.1第一产业万元43993422533.8第二产业万元102045596143510.7工业万元8076257674829.7第三产业万元1849510162617711.5全区生产总值构成第一产业%1.51.7-0.2个百分点第二产业%3536.6-1.6个百分点第三产业%63.561.7+1.8个百分点城镇居民人均可支配收入元29235265051