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1、城市铁路车站规模与临近道路交通量的关系研究论文..毕业摘要:对北京主要铁路车站临近道路交通量的测试结果进行了整理及定性分析,利用ＳＰＳＳ软件对所得统计交通量与车站规模进行了回归分析.得出车站规模越大,车站站前道路的交通负荷越大,两者呈线性正相关的结论,提出了站前道路交通量的预测模型,有助于站前道路的合理规划,并对站前道路交通拥挤问题,提出了合理布置站前广场和发展公共交通的策略.关键词:铁路车站;交通量;回归分析城市铁路车站对临近地区环境的影响可分为原生影响和次生影响.原生影响包括车站排出的污染物对周围环境的影响,车站对站前、
2、站后地区的阻隔作用;次生影响主要是因为旅客的存在而对周边地区产生的影响,还有对周边地区土地利用布局的影响、增加污染产生的影响,以及对交通产生的影响1.其中,城市铁路车站对其临近地区的交通影响是比较显著的.以旅客为服务对象的长途汽车、公交车、出租车,以及负责接送旅客的各种车辆导致了站前地区的交通紧张,..毕业易形成塞车并引发各种交通事故,进而也影响了对旅客的输送2.本文作者通过对北京各大小规模车站临近地区道路交通量的调查及利用ＳＰＳＳ软件对所得统计数据结果的分析,探讨了铁路车站对其周边地区的交通状况所产生的影响,并提出了解决思
3、路.1交通量调查20030628至20030715期间,选定北京主要铁路站点及近郊区县站点(北京站、北京西站、北京南站、北京北站、昌平北、密云、通县、丰台)以及周边的中等城市(保定站)共计9个站区作为主要调查对象,对各车站周边地区临近道路交通量进行调查.1.1交通量的估计方法交通量调查是对各站区附近的多条道路单侧大小客车每5ｍｉｎ通过量的统计.通过对24ｈ交通量进行连续观测,整理出以时间为单位的交通量统计表,绘制出交通量的时变图,如图1所示.整个时变图呈马鞍形,有上下午高峰的特点.从6～22时的16ｈ内,交通量占全天的90%
4、.因此,假定交通量在1ｈ内不变,即将测定的每5ｍｉｎ的流量扩大12倍,得到每小时的交通量.由于对测量断面在上午、下午、晚间各时段都进行了计量,因而将这些数据取均值,基本可以代表所测时段的实际交通量的平均情况.将均值乘以系数ａ=16/90%=17.78,得估算的全天交通量.1.2道路选取标准为了分析铁路车站规模与站前道路交通量间的关系,从每个站附近观测的道路中选择两条道路,一条为与车站关系最密切的道路(一般为站前的横向马路,称站前路),一条为与车站临近但关系不大的道路(一般位于车站后部,宽度与站前路近似相等,称临近路).1.3
5、换算系数调查中只对大客车及小客车进行了观测,因而所得交通量实际上是客车车流量.对所测的大小客车数量按照《城市道路交通规划设计规范》(ＧＢ50220-95)3的要求换算成当量小汽车数量.按照规范,以4～5座的小客车为标准车,作为各种型号车辆换算道路交通量的当量车种.大客车或小于9ｔ的货车乘以换算系数2.0.1.4交通量估算以北京西站站前东西向的莲花东路为例.莲花东路西临西三环,同时又是进出西站的必经之路,观测时选取由西向东一侧的一个断面,计量了该断面每5ｍｉｎ的流量,具体统计值见表1.通过计算可得:交通量平均值为2885辆/ｈ
6、,估算的交通量为51289辆/ｄ.2交通量估算结果分析2.1交通量估算各站站前路以及临近路交通量结果见表2.表中各站上面一栏为站前路,下面一栏为临近路.通过表2可以看出,基本上车站规模越大,站前路的交通量也越大.但是,北京南站的到发列车数每天只有38列,北京南站站前的右安门东滨河路交通量却超出了北京站的北京站西街和北京西站的莲花东路的交通量.北京北站的交通量也偏大,而密云站偏小.从表2中还可看出,北京站、北京西站、丰台站等市区内车站的两条对比道路交通量相差均较大.可以认为,这些站对交通量的影响较大,从而导致站前路的交通量远大
7、于临近路.而昌平站、密云站这些规模较小的县区车站,其对比道路的交通量则相差不多,说明车站临近路段的交通受铁路车站的影响不大.而通州站出站口前面的玉带河路的交通量甚至少于临近的运河东路,说明通州站对邻近路段的交通基本无影响.北京南站和北京北站的交通量偏大.这是因为右安门东滨河路位于南二环,环线的交通量在北京较大,与北京西站和北京站的站前路相比,南二环上与南站相关的机动车所占比例显然较小.而北京北站的西直门地铁站和城铁站地处西直门交通枢纽地区,且北站的旅客与地铁旅客相比数量较少.因此将这两组数据剔除.密云站的交通量偏小,这是因为
8、调查时密云站站前的居民区正在进行拆迁改造,周边居民已基本搬走.这一情况对车站周边交通量影响较大,因而也剔除这一组数据.2.2回归分析取剩下的几个站作为代表车站,以各站每天到发列车数作为自变量,交通量为因变量,通过ＳＰＳＳ软件进行回归分析4,对交通量的结果进行拟合.首先选择软件中提供的所有的
