第三章第三节-远景交通量预测

第三节远景交通量预测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:⑴出行产生：预测远景年限各小区的出行量；⑵出行分布：计算各小区之间的出行交换量；⑶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；⑷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。一、出行产生预测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/日或车次/日为统计单位。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量。

影响（一）概述发生、吸引交通量与产生交通量的关系…...…...…...…...…...…...…...…...发生交通量吸引交通量产生交通量…...…...…...…...…...…...…...…...发生交通量吸引交通量产生交通量(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26~50岁出行多，女性16~50岁出行多。年龄段平均出行次数(男)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生成交通量（T）TripProduction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（CrossClassification）或类型分析法（CategoryAnalysisMethod）m：出行目的；s：人口属性；根据人口属性，按出行目的的不同预测。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。（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+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)【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）发生与吸引交通量的预测1.发生与集中(吸引)原单位法

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（GrowthFactorMethod）：发生、吸引交通量增长率，例如，⒉强度指标法

⒊相关分析法

如国外某城市根据调查资料分析，得出居民出行产生量预测回归方程为：其中X为私人小汽车拥有量。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归分析法-1Q=a0+a1X1+a2X2+a3X3+......Q---预测的运输量a0a1a2a3...---回归系数X1X2X3...---回归因子人口.国民生产总值...

回归分析法–2历史资料(R=0.97）预测值回归分析法-3二、出行分布预测一般指各交通小区相互间的人或车的出行数(或称OD交通量)。预测出行分布，就是根据现状出行分布(OD交通量)和预测的将来出行产生量(包括出行发生量和出行吸引量)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…...…...…...…...…...

第１节概述

现在OD表目标OD表平均增长系数法

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。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。（5.3.1）1955 Casey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,α,,：系数。

重力模型法（GravityMethod）

模型式分子：产生分布交通量的能力，α,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。三交通方式划分交通方式，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分。

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），从而得到各交通方式的分担交通量。（一）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）。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2344.66001.172200公共汽车1119.41540.0821.4-2.1万客轮3023.9---航空>80030.2456--铁道30-2004.785.50.0058.3万高速铁路>2005.6

0.08.3万地铁30-603770.0055.0-8.4万路面电车20-309-0.0050.5-1.4万新交通系统3071190.0050.84-2.5万表6.1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a．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．出行距离步行<3km

自行车<5km

摩托车<8km

公共汽车<300km

轿车<500km

货车<500km

铁路500-1000km、低附加值货物飞机>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，20~40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性和便利性。6、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）常用模型

一般常用的有转移曲线模型、概率模型和回归模型等

1、转移曲线法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线。该方法特点：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，且只能反映相关因素变化相对较小的情况。

2、概率模型法（MNL）模型为：Pijm——交通区i到交通区j，交通方式m的分担率。rijk——交通区i到交通区j，交通方式k的交通阻抗城市居民出行方式结构预测

---无锡市居民出行方式结构

四道路网交通量分配在选择了交通方式，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路网上的相关道路上去，这即是所谓的交通量分配。

最短路交通分配

AB100100100出行量T(A--B)=100辆

容量限制交通分配

AB40+202030+1010401020+4030+1030出行量T(A--B)=

40+30+20+10交通网络规划方案交通阻抗分析车辆路径选择模拟交通流重分布模拟