第三章第三节_远景交通量预测

1、第三节 远景交通量预测l远景交通量的预测是一件很复杂的工作，一般可按下远景交通量的预测是一件很复杂的工作，一般可按下列程序进行列程序进行:l 出行产生：预测远景年限各小区的出行量；出行产生：预测远景年限各小区的出行量；l 出行分布：计算各小区之间的出行交换量；出行分布：计算各小区之间的出行交换量；l 交通方式的选择：预估各小区之间将采用的交通方交通方式的选择：预估各小区之间将采用的交通方式及其所占比重；式及其所占比重；l 交通量分配：将区间交通量分配到相关道路上去作交通量分配：将区间交通量分配到相关道路上去作为交通、道路网规划的依据。为交通、道路网规划的依据。一、出行产生预测一、出行产生预测l

2、出行产生是某区域人或车的出行总量（即出行出行产生是某区域人或车的出行总量（即出行端点数），常以人次端点数），常以人次/日或车次日或车次/日为统计单位。日为统计单位。l出行的端（起讫点）又分为生成端和吸引端，出行的端（起讫点）又分为生成端和吸引端，其端点数即为出行发生交通量和出行吸引交通其端点数即为出行发生交通量和出行吸引交通量。量。 32O32D影响（一）（一） 概述概述 发生、吸引交通量与产生交通量的关系 O D12jn合计12im合计.1O2OiOT1D2DiD.mOnD发生交通量吸引交通量产生交通量O D12jn合计12im合计.1O2OiOT1D2DiD.mOnD发生交通量吸引交通量产

3、生交通量(二） 出行的影响因素1.家庭构成与大小走亲访友，购物等私人出行多；以家庭为单位的工作、业务等出行几乎没有。 随着家庭规模的增大，人均出行数减少，例如，购物可由一人代替。A：将来人口a：将来家庭平均人口数T/人规模(人/家)自由：T=f(Aa)2.年龄,性别 男性2650岁出行多， 女性1650岁出行多。1.121.871.751.661.942.072.041.951.781.721.601.371.090.700.000.501.001.502.002.5061 0162 0263 0364 0465 0566 0667 0年龄段平均出行次数(男)1.091.841.781.621

4、.711.901.881.731.390.930.650.520.400.160.000.501.001.502.0061 0162 0263 0364 0465 0566 0667 0女性不同年龄的平均出行次数年龄段3.汽车保有率汽车保有率高，人均出行数增加。原因：(1)出行需求高的人买车，(2)有车后容易 诱发出行。4.自由时间自由时间=24-生活必需时间(睡眠、饮食)-约束时间（工作、学习）自由时间多出行机会大自由出行量： T=at+b t：自由时间；a，b：系数和常数。5.职业、职务P95图4.2司机、推销、市场开拓人员出行多，教师出行少。6.外出率因工种、年龄的不同而异。7.企业环境

5、企业大，外出率高。8.收入收入高，出行机会多。9.其他 天气、周日、季节等。（三）出行产生交通量的预测出行产生交通量的预测生成交通量（T）Trip Production平均生成交通量法：现状条件下，人均每天的出行次数法。又称交叉分类（Cross Classification）或类型分析法（Category Analysis Method）mmTTssmsmNaT.m：出行目的；s：人口属性；的单位出行次数；某出行目的和人口属性:msa：某属性的人口；sN成量。：某出行目的的出行生mT1.14 1.141.50 1.511.121.211.071.341.121.170.000.501.001.

6、502.00上班下班上学放学回家生活文化娱乐工作外出回程其它根据人口属性，按出行目的的不同预测。计获取。由个人出行调查数据统msa北京市不同出行目的的出行率(1986)【例1】在某对象区域常住人口平均出行率不变的情况下，求其将来的出行生成量。O D123合计人口(万128.011.0/15.0251.020.0/36.0326.010.0/14.0 合计28.050.027.0105.041.0/65.0（单位：万出行数日）出行生成量：Tp=28.0+51.0+26.0=28.0 +50.0 +27.0=105.0现状常住人口：N=11.0+20.0+10.0=41.0将来常住人口：15.0+

7、36.0+14.0=65.0现状平均出行率T/N：105.0/41.0=2.561(出行数/日、人)将来的生成交通量：Tn=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万出行数/日)O D123合计人口(万128.011.0/15.0251.020.0/36.0326.010.0/14.0 合计28.050.027.0105.041.0/65.097. 096. 046. 044. 028. 030. 020. 026. 064. 032. 011自由吸引）上学吸引（上班吸引自由吸引）上学吸引（上班吸引回家就业人口就业人口业务就业常住就业常住自由就业人口常住人口上学就业人口常住人口上

8、班吸引发生【例3】日本城市单位发生与吸引交通量指标（1990年京阪神都市圈居民出行调查）一般地，上班发生常住人口；吸引就业人口上学常住人口； 自由常住人口+就业人口； 业务就业人口； 回家上班+上学+自由的返回。（四）（四） 发生与吸引交通量的预测发生与吸引交通量的预测1.发生与集中(吸引)原单位法 iibxO jjcxD 其中，i, j：小区；x：属性变量（土地利用类别、面积、常住人口、白天人口，工作人口等）；b：某出行目的的平均发生量（出行数/日人）；c：某出行目的的平均吸引量（出行数/日人）。2.增长率法（Growth Factor Method）iiNiOFOiF：发生、吸引交通量增长

9、率，例如，iiiF的人口基准年度小区的预测人口目标年度小区iii的人均车辆拥有率基准年度小区的人均车辆拥有率目标年度小区iii 强度指标法强度指标法 相关分析法相关分析法 XY48. 29 .891126 .3988. 074. 059. 04321iiiiixxxxO例:户数就业人口数汽车保有量距市中心的距离上下班出行数回回 归归 分分 析析 法法 -1-1Q=a0+a1X1+a2X2+a3X3+. . .Q-预测的运输量a0 a1 a2 a3. - 回归系数X1 X2 X3. - 回归因子 人口. 国民生产总值 . 序 号 运量 Q (万吨) 人口 X1 (万) 车辆数 X2 (万) 人均

10、收入X3(千元) 产值X4(亿元) 1 90 100 1.2 10 3.2 2 95 104 1.4 11 4.0 3 100 105 1.6 14 4.2 4 106 106 1.6 16 5.0 5 111 109 1.8 18 5.9 6 120 120 1.9 26 7.0 7 128 124 2.4 27 7.1 8 148 126 2.9 40 9.2 回回 归归 分分 析析 法法 2历史资料历史资料432162. 369. 0386. 6184. 05 .45xxxxQ(R=0.97）预测年 X1 X2 X3 X4 预测运量 2000 年 160 3 50 18 194 2010

11、 年 180 5 67 31 269 2020 年 200 9 86 52 387 预测值预测值回回 归归 分分 析析 法法 -3二、出行分布预测二、出行分布预测l一般指各交通小区相互间的人或车的出行数一般指各交通小区相互间的人或车的出行数(或称或称OD交通量交通量)。l预测出行分布，就是根据现状出行分布预测出行分布，就是根据现状出行分布(OD交交通量通量)和预测的将来出行产生量和预测的将来出行产生量(包括出行发生包括出行发生量和出行吸引量量和出行吸引量)推算将来的区间出行分布。推算将来的区间出行分布。表5-1 分布交通量 .发生交通量吸引交通量生成交通量O D12jn合计12im合计1O2O

12、iOT1D2DiD.mOnDijt第节概述第节概述O D12jn发生量1011t012t01jt01nt01O0ijt现在 i,j 区的 OD 交通量2021t022t02jt02nt02Oi01 it02it0ijt0int0iOnjijitO00m01mt02mt0mjt0mnt0mOmiijjtD00吸引量01D02D0jD0nD0TnjjmioiDOT00O D12jn发生量1Nt11Nt12Njt1Nnt1NO1Nijt现在 i,j 区的 OD 交通量2Nt21Nt22Njt2Nnt2NO2iNit1Nit2NijtNintNiOnjNijNitOmNmt1Nmt2NmjtNmntN

13、mOmiNijNjtD吸引量ND1ND2NjDNnDNTnjNjmiNiNDOT现在OD表目标OD表平均增长系数法平均增长系数法 l这是考虑到预估各区所产生的发生量与吸引量这是考虑到预估各区所产生的发生量与吸引量的增长系数各不相同，将现有的区间出行量乘的增长系数各不相同，将现有的区间出行量乘以发生区和吸引区的平均增长系数，并进行收以发生区和吸引区的平均增长系数，并进行收敛计算，最后求得将来区间分布交通量。敛计算，最后求得将来区间分布交通量。模拟物理学中的牛顿的万有引力定律两物体间的引力与两物体的质量之积成正比，与它们之间距离的平方成反比。ijjiijRDOkt （5.3.1） 1955Case

14、y其中，Oi，Dj：小区i，j的发生与吸引交通量；R：小区i，j间的距离或一般费用；k,：系数。 重力模型法（Gravity Method）模型式分子：产生分布交通量的能力，,通常称为潜能系数，一般在0.5-1.0间取值；模型式分母：阻抗，为阻抗系数,表示道路建设水平指标。ijjiijRDOkt 三三 交通方式划分交通方式划分l交通方式，也可理解为交通工具，所谓交通方交通方式，也可理解为交通工具，所谓交通方式划分，即指出行量在不同交通工具之间的划式划分，即指出行量在不同交通工具之间的划分。分。 l交通方式划分，通常先根据所建立的交通方式交通方式划分，通常先根据所建立的交通方式分担率模型，预测各

15、交通方式不同的分担率，分担率模型，预测各交通方式不同的分担率，然后再乘以发生吸引交通量（或分布交通量），然后再乘以发生吸引交通量（或分布交通量），从而得到各交通方式的分担交通量。从而得到各交通方式的分担交通量。（一）（一）概述概述交通方式：1.城际间：铁路、公路、航空、水运、管道；2.城市范围：轨道（地铁、轻轨、独轨等）、水运、道路（行人、非机动车、摩托车、出租、公共电汽车、客车、货车）。管道水运航空公路铁路ijijijijijijtttttt水上机动非机动行人轨道ijijijijijijtttttt出租车货车公共电汽车轿车摩托车ijijijijijttttt21.3%28.2%23.4%5.

16、3%17.6%0.3%3.9%地铁国铁私铁其它轨道公共汽车出租汽车私人轿车3.34022.18.126.5地铁自行车公共汽车出租汽车私人轿车客运运行速度(km/h)Co2排放(g/人km)能 耗(千卡/人km)死亡人数(人/亿人km)运输能力(人/时单向)家庭轿车2344.6600 1.172200公共汽车1119.41540.0821.4-2.1万客轮3023.9-航空80030.2456-铁道30-200 4.785.50.0058.3万高速铁路200 5.6 0.08.3万地铁30-60 3770.0055.0-8.4万路面电车20-30 9-0.0050.5-1.4万新交通系统30 7

17、1190.0050.84-2.5万表表6.1 各种交通方式的特性比较各种交通方式的特性比较（二）影响交通方式划分的因素出行特性、交通服务水平、个人属性、家庭属性和地区特性等。1、出行特性、出行特性a出行目的出行目的 上班、上学出行：汽车利用率低、公共交通利用率高。 业务出行：因需要在多客户处停留，装卸货物等，所以汽车利用率高、公共交通利用率低。自由出行：汽车(出租)利用率高。b出行距离出行距离 步行 3km 自行车 5km 摩托车 8km 公共汽车 300km 轿车 500km货车 1000km、高附加值货物 水运(内河) 短途、捷径、观光 水运(近海、远洋)旅游、散货、低附加值货物。2、交通

18、服务水平、交通服务水平 行驶时间、费用、等待时间、运到期限、舒适性、安全性、可靠性。 行驶时间的可靠性3、个人属性、个人属性职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否。业务员、推销员汽车使用率高，2040岁汽车利用率高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车利用率高，收入高汽车利用率高。4、家庭属性、家庭属性 单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。 老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。5、地区特性、地区特性 人口规模、交通设施水平、地形、气候等。 城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高 山川、河流多 汽车、公共汽车利用率高 雨天、雪天 公共交通方式利用率高 停车设施 舒适

19、性和便利性。6、区内人口密度、区内人口密度 密度高 公共交通利用率高。公共交通划分率区人口密度非汽车保有家庭1辆/户2辆/户（三）（三） 常用模型常用模型l 一般常用的有转移曲线模型、概率模型和回一般常用的有转移曲线模型、概率模型和回归模型等归模型等 l1 1、转移曲线法、转移曲线法l转移曲线是根据大量的调查统计资料绘出的各转移曲线是根据大量的调查统计资料绘出的各种交通方式的分担率与其影响因素间的关系曲种交通方式的分担率与其影响因素间的关系曲线。线。 l该方法特点：该方法特点： 简单、方便，但要绘出这些曲线需进行简单、方便，但要绘出这些曲线需进行大量的调查，进行大量的统计分析，且只能反大量的调查，进行大量的统计分析，且只能反映相关因素变化相对较小的情况。映相关因素变化相对较小的情况。l2、概率模型法（MNL）l模型为：lPijm交通区i到交通区j，交通方式m的分担率。lrijk交通区i到交通区j，交通方式k的交通阻抗krrijmijkijmeePnijknnijkYar城市居民出行方式结构预测 -无锡市居民出行方式结构四四 道路网交通量分配道路网交通量分配l在选择了交通方式，将各分区间的出行量换算在选择了交通方式，将各分区间的出行量换算成交通量之后，再根据一定的原则将其分配到成交通量之后，再根据一定