交通量的计算方式

交通量的计算方式


2024年5月3日发(作者:家用电脑台式机推荐配置)

第二节 发生与吸引交通量的预测

本节讲述出行生成交通量、发生与吸引交通量的预测方法。一般来说,人们因会议、工

作或探亲访友聚集于某地区而产生的出行被称为吸引,对应的交通量称为吸引交通量,对应

的地区称为吸引区。相反,因某种原因从某地区出发的出行所对应的交通量称为发生交通量,

对应的地区称为发生区。如图3-3所示,行的元素(1,2,......,i,......,m)为发生区,

数字为发生区号,各行(各区)中列元素之和O为发生交通量;列的元素

(1,2,......,i,......,m)为发生区,数字为吸引区号,各列(各区)中行元素之和D为吸

引交通量。发生交通量O或吸引交通量D之和T为生成交通量。于是,本节的任务是如何预

测发生交通量O、吸引交通量D和生成交通量T。

型公建的交通影响分析最先起源于美国,我国的交通影响分析正处于起步阶

段.国内第一个交通影响分析项目是上世纪 90 年代上海静安区开展的交通影

响评估项目.从时间上看,这一领域的研究国内比国外晚了 70 年,但从研究过程

的原创性看,我们几乎是照搬了国外的技术路线,国内外的差距不是简单的时间差,

因此,现阶段我国应加大交通影响分析研究工作的力度.

城市客运交通枢纽作为一种特殊的大型公共建筑,具有特殊的交通生成方式,交叉

口也具有独有的交通特性.对城市客运交通枢纽的交通影响分析工作,我国目前

交通影响分析没有一种具有普遍适性方法.因此,我国交通影响分析体系研究应

以国情为基础,确定可适合我国的交通影响分析预测方法与评价标准,构架符合中

国交通财政和城市建设特点的交通影响分析结构,进而系统地建立针对中国交通

影响分析的理论体系和操作步骤,并结合实际工程,逐渐地建立符合我国交通现状

的交通枢纽的交通影响分析操作标准.

1 交通影响分析

概念

交通影响分析( Traffic Impact Analysis ), 就是在开发项目立项之前或交通管理

措施实施之前,分析评估该项目建成或措施实施后对交通服务水平带来的影响范

围和程度,以保持交通服务水平不下降为依据,确定其可行性,或寻求解决措施 .

交通影响分析是微观上协调土地利用和交通的有力工具,要求分析土地开发的交

通影响的全过程.当对城市客运交通枢纽进行开发时,由客运交通枢纽所诱发的

新增交通需求会影响 周围局部地区,甚至 整个城市的路网,导致附近路网交通供

求紧张甚至局部的交通供求失衡。因此,对城市客运交通枢纽进行交通影响分析

是保证城市交通系统正常运行的有效途径.

国外交通影响分析方法

交通影响分析在美国、加拿大、英国、澳大利亚、日本等国均得到了广泛的应用,

并且产生了许多较为成熟的理论和经验.其中,美国和英国的理论和方法最成熟、

最系统也最有代表性.

美国和英国交通影响分析做法大体相同, 采用了前期准备— 交通预测— 影响

评价 - 一一改善措施— 结论报告的流程模式. 都 将基地项目的交通可达性、

重要路口路段的服务水 平、交通组织方案、停车设施以及公交、行人、路网安

全性等指标 作为交通影响重要评判指标. 其中交通预测的核心部分均采用经典

的“四阶段”交通预测方法。但他们在交通影响分析值、规划目标年限的确定等一

些具体细节上略有不同。

2 运枢纽站交通生成分析和预测

交通生成分析

城市 客运枢纽站是一种特殊的公共建筑 , 与其他大型超市、购物中心、娱乐场

所等公共建筑相比具有建筑面积大 , 吸引和诱发的交通车流量及人流量大等共

性,同时其交通生成又 具有良好的可预测性.车站的交通生成量由两部分组成 :

一是车站自身产生的绝对交通量 , 即旅客运输的固定日发班次 ; 二是车站所吸

引的交通量 , 即客流集散所产生的附加交通量 。

交通生成预测

城市交通客运枢纽交通生成预测一般采用发生率法,类别回归法,类型分析法等。

由于类别回归法对出行生成相关因素的预测工作繁琐,需要的基础资料过多,在基

础数据 匮乏的情况下 , 预测精度不高 ,且 不能充分反映各交通小区的特

点 .而类别分析法中高收入与小汽车拥有的住户数在现状与预测两阶段中所起

的作用不准衡 。

城市交通客运枢纽交通生成预测采用枢纽小区发生率法.枢纽小区发生率法是

统计 单位交通小区 OD 调查数据:每户的日平均产生量,每户的日平均日吸引

量,汇总可得到枢纽交通影响区域的发生量和吸引量,客运站,得公式( 1 ).同时利

用综合交通规划中社会经济与土地利用现状及发展预测所提供的现状和近、远期

规划年的就业岗位数,抽取一定的样本,可建立静态交通发生率模型( 2 ):

( 1 )

( i=1 , …… , m j=1 , …… , n ) ( 2 )


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