云浮市汽车客运西站平面布局设计.doc

交通枢纽与港站课程设计 云浮市汽车客运西站平面布局设计课 程 设 计 任 务 书题 目 云浮市汽车客运西站平面布局设计 系 (部) 交通与物流工程系 专 业 交通工程 班 级 交通092 学生姓名 何大爷 学 号 090511266 2012年 12 月 6 日至 12 月 17 日 共 2 周指导教师(签字) 付东华 系 主 任(签字) 年 月 日一、设计内容及要求本次课程设计应完成的主要内容和任务如下：1、项目的选取及背景分析以云浮市客运西站作为研究对象，分析和了解客运站的选址地点、位置以及客运站的一些其他相关背景材料。2、社会经济及交通运输现状分析对云浮市的社会经济、交通运输现状进行分析，主要包括：区域社会经济现状（总体经济发展态势、产业结构布局及发展趋势、社会收入及消费水平状况等）；交通运输现状（综合运输发展状况，通过运量进行体现）；区域目前的公路运输站场布局及发展情况（站场个数、等级、分布状况、发送班次及旅客发送量等）；区域公路网及对外干线公路分析（对外公路的功能、意义、流量分析等）；目前站场布局、设计等存在的问题分析；新建站场的建设必要性分析；新建站场的功能定位分析。3、社会经济及运输量发展预测在获取已有社会经济和运输量的基础上，采用相关的预测、分析方法，应用相应的预测和分析软件，对全域的社会经济指标（国内生产总值、人口、工农业生产总值等）、交通运输指标（客运量、客运周转量、货运量、货运周转量等）进行预测。4、组织量与适站量预测确定客运站组织量和适站量预测模型和方法，根据已有的社会经济和运输量预测结果，对客运站的组织量和适站量进行预测。5、站级规模、有效发车位的确定参考部颁汽车客运站规模和主要技术参数的计算方法，对云浮市汽车客运西站的站级规模、有效发车位等进行标定。6、各种站场用房面积的确定参考部颁汽车客运站规模和主要技术参数的计算方法，标定各种站场用房面积。各种站房用地面积的计算出来后，需要用汇总表格进行汇总。7、总平面图布置应用auto cad软件进行站场平面布局图的绘制。设计格式要求：按山东交通学院课程设计工作规范统一规范格式。二、设计原始资料1、云浮市汽车客运西站相关资料（附件三）；2、其他有关资料三、设计完成后提交的文件和图表1计算说明书部分l 预测方法说明：每种预测至少采用两种预测方法，并进行预测结果分析对比。l 预测数据说明： 为了使每个同学的原始设计数据不相同，需将附件三中课程设计资料中相关数据进行改动，改动内容和方法如下： 改动内容：预测客运量需要用到的相关数据。如gdp、客运量等。 改动方法：第二组同学数据改动：第一个同学（小组长）的数据不变（即所给数据），后面同学的数据均比前一个同学的数据小，第n个同学所得数据为要变动内容的原始数据减去一个相应的数，即原始数据减去（2n-1），即1，3，5，7，9，如：小组长数据（原始数据）年度gdp（万元）人均gdp（元）工农业总产值（万元）社会消费品零售总额（万元）社会固资产投资（万元）财政总收入（万元）199054812130665403297349513714622第五个同学的数据（变动后）年度gdp（万元）人均gdp（元）工农业总产值（万元）社会消费品零售总额（万元）社会固资产投资（万元）财政总收入（万元）19905848812976539429725951281461314622-(2*5-1)注意：做同一题目的任何两个同学的数据均不相同，如有相同，则按雷同设计处理。l 提交不少于8000字云浮市汽车客运西站平面布局设计报告书一份。2图纸部分：提交电子版及纸质版云浮市汽车客运西站的平面布局图一份（autocad制图）。四、进程安排本次课程设计总体时间为二周，2012年11月19日至2012年11月30日，具体计划安排如下：1、第一天 项目背景资料收集；2、第二、三天 社会经济，交通运输发展分析及预测；3、第四天 组织量与适站量预测；4、第五、六天 站场总体规模的确定及计算；5、第七天 各设施用地面积及规模计算；6、第八、九天 绘图及完成报告；7、第十天 论文的提交、答辩。五、主要参考资料1、 交通港站与枢纽张超 李海鹰 中国铁道出版社，2004年6月2、 交通枢纽与港站胡列革 刘中等 人民交通出版社 ，2003年9月3、 汽车客运站建筑设计规范，中华人民共和国行业标准，1999年6月4、 汽车客运站级别划分和建设要求，中华人民共和国交通部，2004年目录1. 项目背景分析12社会经济及交通运输现状分析12.1 社会经济发展状况12.2 交通运输发展状况32.3交通运输特点52.4既有客运站状况及存在问题53. 社会经济及运输量发展预测53.1一元线性回归分析53.2指数平滑法103.3 弹性系数法123.4组合预测124客运站组织量与适站量的预测135.车站规模指标计算145.1客运站级别划分145.2设计年度最高聚集人数145.3日均发车班次155.4有效发车位156. 车站设施规模面积计算166.1站前广场面积166.2发车位面积166.3停车场面积166.4站房面积166.5辅助设施面积186.6其他设施面积186.7场站各种设施面积汇总19车站主要设施使用面积表197. 车站设备构成与配备207.1设备配置的原则207.2车站设备构成与配置21281.项目背景分析云浮市位于广东省中西部、西江中游以南，东与肇庆市、江门市接壤，南与阳江市、茂名市毗邻，西与广西梧州交界，北临西江与封开县、德庆县隔江相望。云浮为地级市，市人民政府驻云城区，管辖新兴县、郁南县、云安县，代管罗定市（县级市）。总面积7779平方公里，其中耕地面积183.36万亩，水田面积135.26万亩。在全市总面积中，山区面积占60.5%，丘陵面积占30.7%，是典型山区市。全市常住人口361.28万人，其中，非农业人口100.59万人，农业人口172.09万人，人均耕地0.67亩。少数民族14个，人数约1万人，占全市人口的0.003%。2社会经济及交通运输现状分析2.1 社会经济发展状况云浮市地处珠江三角洲经济开发边缘，又是正在形成的黄金水道西江经济走廊2廊轴中的中部，是通往祖国大西南的重要门户，成为内陆城市接受沿海经济辐射的重要通道和桥梁之一。项目所在地区历史上就有向珠江三角洲地区输出建材、能源与人才、劳务的传统，珠三角亦向该地区转移技术和资金。同时项目所在地区背靠祖国大西南，其经济发展所需的资源、人才和消费市场构成了一个潜在的大资源，有待开发和利用。因而应该充分利用这一优势，加强与各地区之间西江是华南地区最大、最长、通航能力最强的河流，它是珠江三角洲经济发达地区向内陆辐射，西江中上游城市向外拓展的主要通道。境内西江沿线港口众多，这些港口可直接上至广西梧州、柳州，下至穗、港、澳。一股全面开发利用西江的热潮已兴起，一条新的省际经济发展轴线正在形成。据统计，2005年全市国内生产总值实现245.4亿元，同比增长13.8%。其中第一产业增加值78.23亿元，增长6.4%；第二产业增加值72.24亿元，增长25.9 %；第三产业增加值64.82亿元，增长10.7%。全社会固定资产投资总额107.31亿元，增长27.8 %。在岗职工工资总额 20.56 亿元,增长16.7%。农民人均纯收入4222元，增长5.5%。云浮市社会经济发展情况见下表。年份总人口（万人）工农业总产值（亿元）国内生产总值（亿元）合计工业总产值农业总产值合计第一产业第二产业第三产业2000225.12214.4159.5554.85109.6934.5627.3147.822001229.38244.04181.9962.05125.239.6332.3953.182002230.14285.67214.1171.56141.0344.938.2457.892003231.28341.44257.8983.55171.0452.1344.6264.292004231.96407.78312.3595.43185.358.9951.8274.492005233.36473.86364.2109.66215.466.2360.2488.932006236.82545.05420.37124.68215.3869.3177.2568.822007238.62598.13489.28132.57260.7781.56105.8973.322008242.68661.38523.03138.35289.8675.48129.5884.82009245.8697.54551.82145.72316.4377.51131.67108.252010252.76746.92593.97152.95364.2790.06147.3126.912011256.12792.05631.57160.48464.09110.19206.52145.38人口变化趋势如图1： 图1gdp变化如图2： 图2 2.2 交通运输发展状况云浮市的交通运输长期以来是以公路、水运为主，主要通过西江航运和国道324主干线公路，沟通本省与区外的联系。经过多年的建设，目前区域综合运输网已有了一定基础。公路建设：通过人力提高等级，增加通车里程，2005年度全市公路通车总里程达到43986公里，平均每百平方公里拥有公路56.5公里，高速公路实现了零的突破，实现县通一、二级水泥路，镇基本通二级公路，行政村基本通公路，并有80%的镇实现通村公路硬底化。站场残缺状况得到缓解。“十五”期间先后建成了云浮市公路运输枢纽管理服务中心、新兴新洲客运站、郁南飞凤客运站、市区城西客运站、郁南连滩客运站、云安高村客运站等13个客运站；港口建设取得实质性进展，完成了西江创建全国文明样板航道建设，通航能力从500吨提高到1000吨；六都港四围塘码头和黄湾码头完成投资1500万元。云浮交通科技发展所面临的困难和存在的不足。相对于云浮经济社会和交通事业的全面、快速、协调、可持续的发展势头和对科技的需求，相对于“泛珠三角”区域经济合作要求达到的交通服务能力和水平的目标要求，相对于发达市的交通科技水平、云浮交通科技依然存在较大的差距，存在着不少问题。其主要问题可归纳为“一个滞后，两个不适应”。交通科技研发水平相对滞后于交通快速发展的需要。项目类型上，一般性的技术研究项目、重大项目研究或可推广应用型的技术较少；选题方向上，建设技术层面的研究项目、航道与港口建设技术、营运、养护及宏观决策等层面的研究项目不足，研究定位上，“品牌”意识不强。对一些应用性强、推广性好、能及时转化为生产力的科技成果的扶持力度不够，配套措施不到位，使部分新技术、新材料、新工艺不能及时转化为现实生产力。交通科技体制和管理机制不适应交通快速发展的需要。尚未按照市场机制建立可以实现统筹管理和协调发展的交通科技基础条件平台；行业内企业尚未真正成为技术创新主体，对科技开发的重视普遍不够。科技人才不适应交通快速发展的需要。交通科技人力资源储备不足，科技缺乏发展后劲，吸引人才、留住人才、用好人才的激励机制和政策措施不够完善。云浮市旅客交通运输情况见下表。年份客运量（万人）客运周转量（万人公里）200037561978502001408521049520024410227126200347952425732004526325567420055803271783200662372955902007668432964520087176351946200976583882782010807541264720118510447223客运走势图如下图4： 云浮市客运量走势图 图42.3交通运输特点随着云浮市工农业生产发展、旅游业的发展和人们生活质量的提高，公路运输将占主导地位，主要体现在以下方面： 1.随着国民经济结构、产业结构和产品结构的变化，农业、能源、建材等基础产业将得到加强，加工工业将迅速发展，这对交通运输业无论在运输数量还是运输质量上都提出了更高的要求。 2.农业经济领域中劳动分工的深入推行，将使农村经济商品率大大提高，城乡之间、村镇之间的物资交流日益扩大，小批量、短批量、短距离的物资交流将会大幅度增加；乡镇企业的发展，贫困地区的经济开发，农村前往城市打工、服务人员的增加，必然导致人员交往、原材料输入及生产成品输出销售额的增加。 3.旅游资源的开发，城镇人口的增加，人们生活质量的提高，将会增大人口的流动性。4.由于经济发展迅速，客货运量大幅度增长己成定局。而相对于水路、铁路、航空运输来说，公路运输有速度快、周期短、运行灵活、装卸方便、一次到位等诸多优势，故公路运输所占运输市场份额正快速攀升。2.4既有客运站状况及存在问题云浮市区内原有汽车站一个，即云浮汽车总站，位于兴云东路。该站包括两部分，一是云浮汽车总站，一是云城客运站。前者辐射市际和省际之间的公路运输，后者辐射云城市区。随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，原有的云浮汽车总站处在超负荷运行状态。1999年，云城客运站不得不从总站中搬出来，在浩林路租用场地，作为市区临时汽车客运站，并改名为城南汽车客运站，勉强应付了两年多。2003年4月，这个租用场地将要到期，城南汽车客运站必须搬迁，因此，建设新的城区汽车客运站已成当务之急。3. 社会经济及运输量发展预测适用于发展预测的方法很多，根据本次项目的目的和要求，结合云浮市社会经济与道路旅客运输发展的特点，拟采用回归分析模型、三次指数平滑法、弹性系数法等模型进行预测。选用多种模型进行预测时，各模型预测结果不尽相同，为了使预测结果更接近真值，可运用组合预测方法对结果进行修正。3.1一元线性回归分析一元线性相关回归分析预测法，是根据自变量x和因变量y的相关关系，建立x与y的线性关系式，其关系式中求解参数的方法是统计回归分析法，所以x与y的关系式就称回归方程。一元线性相关回归方程的一般式为：y=a+bx其中，为被解释变量，为解释变量，a为常数，b为回归系数。利用最小二乘进行参数估计，已知一组样本观测值（），（i=1,2,n），要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值，即样本回归线上的点与真实观测点的“总体误差”尽可能地小，或者说被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，最小二乘法给出的判断标准是：二者之差的平方和最小。即在给定样本观测值之下，使q最小。 = 根据微积分学的运算，当对a、b的一阶偏导数为0时，达到最小。参数a、b确定后，有y=a+bx。（1）回归变量的选择在选择变量时，若选择的相关因素过多，累积误差就越大，所以在筛选时，尽可能使自变量少一些，并使自变量相互独立。所以对人口、工农业总产值、gdp和客运量以年份作为回归变量建立一元线形回归模型。（2）回归模型的建立借助数据分析建立各模型如下：对人口进行性一元线性回归：yx预测值残差预测区间下限预测区间上限229.382001225.60909093.770909091218.3147912232.9033907230.142002228.28581821.854181818221.2215194235.350117231.282003230.96254550.317454545224.0824501237.8426409231.962004233.6392727-1.679272727226.8938302240.3847153233.362005236.316-2.956229.6526551242.9793449236.822006238.9927273-2.172727273232.356974245.6284805238.622007241.6694545-3.049454545235.0061097248.3327994242.682008244.3461818-1.666181818237.6007393251.0916244245.82009247.0229091-1.222909091240.1428137253.9030045252.762010249.69963643.060363636242.6353376256.7639351256.122011252.37636363.743636364245.0820639259.6706634一元线性回归分析数据回归系数置信水平0.05统计量变量数据个数均值自变量112006因变量11238.9927273回归统计量回归平方和788.1355782误差平方和70.98864x平方和110回归系数r0.957794824回归系数r平方0.917370924调整了的r平方0.908189916标准误差2.808491885截距-5130.522182斜率2.676727273回归方程y=-5130.52218181819+2.67672727272727x对gdp 进行一元线性回归：模型如下：yx预测值残差预测区间下限预测区间上限125.22001100.88524.31525.47489676176.2951032141.032002130.685636410.3443636457.65333462203.7179381171.042003160.486272710.5537272789.35830676231.6142387185.32004190.2869091-4.986909091120.5510144260.0228037215.42005220.0875455-4.687545455151.2003951288.9746958215.382006249.8881818-34.50818182181.2862797318.4900839260.772007279.6888182-18.91881818210.8016679348.5759685289.862008309.4894545-19.62945455239.7535599379.2253492316.432009339.2900909-22.86009091268.1621249410.4180569364.272010369.0907273-4.820727273296.0584255442.123029464.092011398.891363665.19863636323.4812604474.3014669一元线性回归分析数据回归系数置信水平0.05统计量变量数据个数均值自变量112006因变量11249.8881818回归统计量回归平方和97688.57204误差平方和7587.185719x平方和110回归系数r0.963291421回归系数r平方0.927930362调整了的r平方0.919922625标准误差29.03481764截距-59530.18836斜率29.80063636回归方程y=-59530.1883636364+29.8006363636364x对客运量进行一元线性回归分析：模型如下：yxy=yx=ln(x)预测值残差预测区间下限预测区间上限4085200140857.60140233539671183831.1611714102.8428664410200244107.601901964423.3-13.34287.4611834559.1428784795200347957.6024013364879.37-84.44743.5333295015.2150245263200452637.6029004625335.22-72.25199.3778385471.0595335803200558037.603399345790.8412.165654.9949365926.6766316237200662377.6038979696246.23-9.236110.3848516382.0665466684200766847.6043963496701.39-17.46565.5478086837.2295037176200871767.6048944817156.3219.687020.4840347292.1657297658200976587.6053923657611.0346.977475.1937547746.8754498075201080757.6058900018065.529.4827929.6771948201.3588898510201185107.606387398519.78-9.788383.9345798655.616274一元对数回归分析数据回归系数置信水平0.05统计量变量数据个数均值自变量112006因变量116245.090909linest函数的输出回归系数标准误差r平方/标准误差f统计量/自由度平方和斜率913284.454410996.314910.9986969586897.9142922800504.13截距-6938275.58283614.8447157.4927825929748.78036回归统计量回归平方和22800504.13剩余平方和29748.78036总平方和22830252.91相关指数平方0.998696958相关指数0.999348267调整了的相关指数平方0.998552175剩余标准误差57.4927825截距-6938275.582斜率913284.4544调整截距-6938275.582调整斜率913284.4544回归方程y=-6938275.5815525+913284.454367906ln(x)（3）根据以上各模型预测其相应值如下表：年份总人口（万人）gdp（亿元）客运量（万人）人口预测值（万人）gdp预测值 预测客运量2000225.12109.693756222.9723510.4739142001229.38125.24085225.5767101.8013967.0020192002230.14141.034410228.2534131.6024423.302032003231.28171.044795230.9301161.4034879.3741772004231.96185.35263233.6068191.2045335.2186862005233.36215.45803236.2835221.0055790.8357842006236.82215.386237238.9602250.8066246.2256982007238.62260.776684241.6369280.6076701.3886552008242.68289.867176244.3136310.4087156.3248812009245.8316.437658246.9903340.2097611.0346012010252.76364.278075249.667370.018065.5180422011256.12464.098510252.3437399.8118519.7754272012255.0204429.6128973.8069822013257.6971459.4139427.6129312014260.3738489.2149881.1934992015263.0505519.01510334.548912016265.7272548.81610787.679382017268.4039578.61711240.585152018271.0806608.41811693.266422019273.7573638.21912145.723432020276.434668.0212597.95642021279.1107697.8218519.7754272022281.7874727.6228973.8069823.2指数平滑法指数平滑法认为，对象指标未来的发展与它过去和现今的状况密切相关，故可以用它的历史数据预测它的未来值。在用预测对象指标的历史数据进行预测时，对各个时间阶段的数据并不等同看待，而是赋予近期数据较大的权值。对本例运用三次指数平滑法。三次指数平滑的模型为： 式中： 预测目标；t时间序列；l未来的单位时间段； 、 平滑系数；平滑系数的确定：；第t周期的三次指数平滑值；第t周期的二次指数平滑值；第t周期的一次指数平滑值；平滑系数 (01)，一般取0.1至0.6。平滑公式：；式中：是对象指标第t期的观测值；初值的确定二次指数平滑法是对一次指数平滑值再进行一次平滑，三次指数平滑是对二次指数平滑值再进行的一次平滑。；递推公式表明，预测值的期数离t越近，权重就越大。上式的最后一项s0(1)叫“初值”，一般可取，或 。三次指数平滑计算过程：（1）平滑系数的确定通过对=0.3，0.4，0.5，0.58，0.6时的三次指数平滑预测值与实际客运量值的对比分析，结合云浮市公路旅客运输的发展状况与全国公路旅客运输的发展形势，选取误差较小，数值合乎假设的=0.3。（2）指数平滑模型的建立确定了平滑系数=0.3后，计算得到第t周期的一次平滑值st(1)、二次平滑值st(2)，三次平滑值st(3)，可进而求得一次指数平滑系数,二次指数平滑系数,三次指数平滑系数,进而得到各年度的公路客运量预测值。（2）预测精度分析预测精度是指预测模型拟合好坏的程度，即由预测模型所得出的预测值与历史实际值拟合程度的优劣。一般认为，若平均绝对百分误差mape小于10，则模型预测精度较高。通过数据分析可得：序号时间序列数据一次指数平滑二次指数平滑atbt预测值12000375622001408537563200244103920.537564085164.54200347954165.253838.254492.253274249.55200452634480.1254001.754958.5478.3754819.256200558034871.56254240.93755502.1875630.6255436.8757200662375337.281254556.256118.3125781.031256132.81258200766845787.1406254946.7656256627.515625840.3756899.343759200871766235.5703135366.9531257104.1875868.61718757467.89062510200976586705.7851565801.2617197610.308594904.52343757972.80468811201080757181.8925786253.5234388110.261719928.36914068514.83203112201185107628.4462896717.7080088539.18457910.73828139038.6308591320129449.92285214201310360.66113 2006的时候最接近，则a=6118.3125 ;b=781.03125, 由公式y=at+btt预测可得：年份客运量（万人）201210804.5201311585.53201412366.56201513147.59201613928.63201714709.66201815490.69201916271.72202017052.75202117833.78202218614.813.3 弹性系数法弹性系数e表示预测目标增长率ry与关联目标增长率rx之比，即有: e=ry/rx 可得: ryerx由此求出预测目标的年增长率ry，并按下列公式预测:ya0（1+ry）n 其中：y未来特征年的预测目标值a0基年目标值ry预测目标增长率n预测年份3.4组合预测组合预测是用两种或两种以上不同的预测方法对同一预测对象进行预测，然后对各个单独的预测结果加权后取其平均作为预测结果的预测方法。这种方法对未来变化有较强的适应能力，不仅减少了预测风险而且还提高了预测的精度。组合预测的重点是合理确定单个预测结果的权重系数。从预测结果可知，尽管所选模型精度均符合要求，但不同模型预测出的结果存在差异，为了做到合理预测，结合各模型特点及误差和的比例系数，大连市社会经济发展状况。考虑到指数平滑法对中短期预测精度较高，回归分析和弹性系数法对长期预测精度较高，通过咨询有关专家，对组合权系数作进一步的修正，最终确定出未来特征年度云浮市公路客运量预测推荐值如下表所示。年份一元回归预测二次指数平滑预测组合预测20128973.80698210804.59889.15349120139427.61293111585.5312510506.5720920149881.19349912366.562511123.878201510334.5489113147.5937511741.07133201610787.6793813928.62512358.15219201711240.5851514709.6562512975.1207201811693.2664215490.687513591.97696201912145.7234316271.7187514208.72109202012597.956417052.7514825.353220118519.77542710023.468759271.62208820128973.80698210804.59889.153491组合预测模型为： 组合预测值；wi 第i种预测模型被赋予的权重系数，；yi 第i种预测模型的预测值；n 预测模型的数目。式中w1=0.3 w2=0.7。4客运站组织量与适站量的预测公路站场客运站组织量是指公路旅客运输中通过公路站场管理、信息服务等机构，组织各种形式的运力，为社会运输的旅客运输量。分析云浮市客运运输市场的特点，可以看出，在外出人员当中，通过公路运输站场组织发送的旅客量比例较大，即云浮市站场客运组织量占客运量的比例较其它枢纽的比例要高。客运适站量是指从客运站内发送的旅客量影响它的主要因素有；公路客运量、车辆入站率、中途上下车旅客的比例、站内上车人数占车辆座位数的比例等根据云浮市历年的交通统计资料及其特点，确定云浮市公路站场客运适站量。组织量与适站量的预测方法如下：s=kt 式中： s公路客运适站量(万人年) t公路客运总量(万人年) k客运适站量系数。2005年取25，之后取30。根据以上公式，可得云浮市公路客运适站量的预测结果。本项目结合云浮市现有的客运站进行分析，确定以日平均适站量的11%作为本项目的日均发送量。年份组合预测客运适站量系数适站量（万人）日平均适站量（人次）新建西站日均适站量（人次）日均发送量（人次/日）20129889.1534910.32966.74604781280.713656896.499546258.614949201310506.572090.33151.97162786355.38760448.770936649.364803201411123.8780.33337.163491429.134264000.393977040.043337201511741.071330.33522.32139996501.956167551.369297430.650622201612358.152190.33707.445658101573.85471101.697547821.18673201712975.12070.33892.53621106644.82874651.379378211.65173201813591.976960.34077.593089111714.87978200.41548602.045694201914208.721090.34262.616327116784.00981748.806288992.368691202014825.35320.34447.60596121852.21885296.552659382.620792202115441.87340.34632.562019126919.50788843.655159772.802067202216058.281790.34817.484537131985.87892390.1144210162.9125.车站规模指标计算 根据客运量的预测结果，运用工艺计算法，算出客运站的各个主要生产规模指标。5.1客运站级别划分年度平均日旅客发送量是反映车站建设规模和生产能力的重要指标，也是确定各类设施规模的评定站级的主要依据。根据车站服务区域道路旅客运输发展规律，通过预测，确定设计年度2020年平均日旅客发送量为10163人次。所以，新云浮市长途客运总站的级别应为一级车站。5.2设计年度最高聚集人数旅客最高聚集人数，它是指一年中旅客发送量偏高期间内，每天最大的同时在站人数的平均值，即高峰期人流量。它是决定候车厅的最大容量和服务设施面积的主要依据，其数量确定是按设计年度平均日旅客发送量计算的。其公式为：d = f式中：d旅客最高聚集人数，人；f设计年度平均日旅客发送量，人次；计算百分比，其大小可按照下表选取设计年度平均日旅客发送量（人次）计算百分比设计年度平均日旅客发送量（人次）计算百分比500人以下20%-30%4000-700012%-14%500-200017%-20%7000-1000010%-12%2000-400014%-17%10000以上10%不同旅客发送量的百分比表根据上式和表取10%，计算得到云浮市长途汽车客运总站新站的旅客最高聚集人数：d = f=101630.1=1016（人）5.3日均发车班次客运站日发车班次数采用下式计算： b=fr 式中： b日发车班次数 f日均发送旅客量 r站内单车平均上座乘客数 计算r时，注意投入运营的车辆中大型车比例占30，其余为中、小型车。大型车平均座位数为30座，中、小型车平均座位数为23座。车辆座位利用率取80。经上式计算可得日均发车班次：b=10162/(80%(30*30%+23*80%)=464（次）5.4有效发车位发车位数是客运站设计的重要指标，它是表示车站同一时刻内能发客班车次的数量。按照发车位数的计算公式，本站发车位为：m =其中：m发车位数；旅客最高聚集人数；过站车载乘率；这里取10%；增设系数，一般取1.2；营业时间内平均每小时每发车位发车次数；这里取4；客车平均定员；这里取30；始发车合理乘载率；这里取70%；经计算可以得到有效发车位为：m =13（个）另外，考虑设置4个到达车位，所以，该站共需