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时间:2018-07-06
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1、轨道交通规划中诱增交通量的若干问题摘要:综述了国内外交通规划中交通流量预测的研究成果及应用,介绍了有关诱增交通量的研究现状。指出在城市轨道交通客流量预测环节中,关于诱增交通量的研究还存在诸如诱增交通量的界定、影响轨道交通诱增交通量的相关因素、诱增交通量预测模型以及轨道交通运营期的诱增交通量等需要解决的问题。关键词:交通规划,轨道交通,诱增交通量,客流预测城市轨道交通除具有大运量、快速、准时、节约资源等特点外,还具有以下不同于其它交通方式的显著特点:①引导功能强大。由于轨道交通强大的通道运输能力,其对沿线辐射区域内的开
2、发促进影响巨大,具有鲜明的TOD(交通引导发展)功能。②可控性强。表现为轨道交通在其运输能力范围内具有运量可控性。③具有粘着性。主要是指轨道交通服务对其它交通方式的依赖性。目前在我国城市轨道交通的发展过程中,面临的较大问题之一就是线网规划过程中的指导理论欠缺。突出表现为对各规划时期内客流预测的精度失衡,进而对整个交通系统产生影响。而诱增交通量的确定则是轨道交通客流预测中关键的一个环节。1研究综述同其它交通规划一样,客运交通需求预测是城市轨道交通规划决策的基础。客运交通需求预测是衡量建设项目经济成本、预测建设项目投人运
3、营后经济效益的关键指标。有了科学合理的预测,才能对项目成本效益做出正确的评估,否则经济评估失真,导致决策失误。同时.城市轨道交通是城市各种交通方式中的一种,与其他交通共同构成整个运输系统,因此在进行城市轨道交通客流预测的时候,必须与整个城市客运系统协同考虑。客流预测是一个复杂的决策过程。然而,目前在城市轨道交通规划中缺乏科学的客流预测模型,各项目所采用的大都是照搬道路交通的模型,缺乏有效的针对性。致使根据这些预测所修建的一些线路客流密集,而有些线路客流较少。因此,有必要研究基于城市轨道交通规划的客流预测方法和模型。预
4、测技术的发展历史已有半个多世纪,经历了从20世纪50,60年代的集聚模型的产生,至70年代初期非集聚模型的崭露头角,以及70年代后期的非集聚模型的发展;从80年代初期将人的行为视为一连续的活动过程—行为链进行模拟,至80年代后期各国大量交通规划软件包的推广。目前轨道交通客流预测模式主要可以分为两类:①不基于现状客流分布(OD分布)的预测模式;②基于现状客流分布(OD分布)的预测模式。第一类预测模式的主要思路为将相关公交线路的现状客流和自行车流量向轨道线路转移,得到虚拟的基年轨道交通客流;然后按照相关公交线路的历史资料
5、和增长规律,确定轨道交通客流的增长率,推算远期轨道交通客流;或者由公交预测资料,直接转换远期轨交通客流。这一类方法主要为趋势外推,在确定轨道交通客流增长率时可采用指数平滑法、多元回归法等。北京一、二期地铁线路的客流预测及复兴门一八王坟的线路预测均采用了此类预测模式。第二类预测模式的主要思路为通过居民(常住人口、流动人口)出行调查,掌握现状全方式出行分布;在此基础上,预测未来年的全方式出行分布,然后通过方式划分,得到轨道交通的站间OD,即可计算出轨道交通客流。这一预测模式即为交通需求分析中的四阶段法。在实际应用中,目前
6、国内项目在预测阶段的顺序、模型的选择、参数的标定上存在着许多的差异,出现了许多预测方法的名称。上海、广州、成都、青岛、大连等城市的轨道交通项目中的客流预测方法均属于此类预测模式。文献[1]采用灰色系统理论,通过城市轨道交通客流量历史数据对客流预测进行了研究。文献[2]以轨道交通和汽车的交通竞争关系提出了吸引范围竞争模型,并以此标定了轨道交通站点的吸引范围。文献〔3〕研究了采用“四阶段”法预测城市轨道交通客流的理论模型与方法。文献[4]从沿线土地利用、城市经济水平、城市中心区潜在的增长前景、自行车一公共汽车联运、有效的
7、城市管理、高效的经营等6个方面对影响客流规模的因素进行了分析。Litman指出,一条交通走廊的旅行时间在原有基础上降低20%,在短期内就能够诱增10%的出行量[5]。有关研究指出,在法国和日本的HSR(高速铁路)系统已经新产生或者诱增了高达35%的客流。这一客流甚至超过了30%的转移客流量。Ki-tamura指出,通过普通的“四阶段”法很难对出行条件的改善产生的出行变化作出评估,因为普通的出行生成模型对于服务设施的改变不敏感,并且不能够对出行时间减少作出反应[6]。RobertCervero。和MarkHansen采
8、用一系列反映政策、环境、地理因素的变量对交通预测进行研究[7]。Yao和Morikawa针对高速铁路在日本的建设采用问卷调查和树状结构模型,中间融合了土地、经济等因素模型共同推算出诱增的客流量[8]。国外大量的资料都是针对公路交通的建设做交通诱增预测,并且都是在传统的预测模型上采用经济预测、土地利用预测模型和出行链等方法。在过去的20年里,英国
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