城市道路交通管理规划方法与应用研究论文

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1、城市道路交通管理规划方法与应用研究论文摘要:城市道路交通管理规划是城市可持续性发展的前提和基础,本文分析介绍了我国城市道路交通管理规划的现状,阐述了交通管理规划的目的、内容、层次及过程,论述了交通需求预测的分析方法及其相应交通需求模型在交通管理规划中的应用。最后以哈尔滨市道路交通管理规划和大庆市道路交通管理规划为例分析介绍了中国城市交通管理规划的实践成果。关键词:城市道路交通管理规划交通需求预测0.引言随着我国国民经济的快速发展和城市化进程的加快,如何解决城市交通问题已经成为城市可持续发展的一个重要课题,城市道路交通管理工作也面临着严峻的挑战。1995年的《北京宣言:中国城

2、市交通发展战略》为中国城市交通的发展指明了方向:交通的目的是实现人和物的移动,而不是车辆的移动。而这样的战略目标只有通过政策法规和严格的管理才有可能实现。为了保证城市交通合理、有序的可持续性发展,就必须从城市交通系统的内在机制及其与外部环境条件之间的相互作用关系出发来进行合理的交通管理规划。具体而言.freel)。该模型建立了路段行驶时间与路段交通量之间的函数关系,并考虑了通行能力的限制,通过反复迭代计算,直至达到要求的精度为止,最后分配出各路段上的交通量。3.3停车需求预测世界上许多大城市均对停车需求预测进行过深入研究,由于各国国情不同、城市发展形态不同、经济增长不同,停

3、车预测模式也不同,其计算方法差异较大。常用的预测模型有:停车生成率模型、用地与交通影响分析模型、相关分析模型、机动车OD预测模型、交通量-停车需求模型、静态交通发生率模型。下面对应用较为广泛的静态交通发生率模型和交通量-停车需求模型作一简要介绍。(1)静态交通发生率模型根据停车调查数据汇总可得到各交通小区的日停车数,再根据停放车辆车型比例换算为标准车,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:Pij=∑aiLij(i=1,……,mj=1,……,n)(1)式中:Pij为预测年第j交通小

4、区的基本日停车需求(标准车次/日);ai为第i类用地的静态交通发生率(标准车次/100工作岗位·日);Lij为预测年第j交通小区第i类用地的就业岗位数(人);n为小区数;m为用地分类数。对模型的求解采用非线性优化的方法,即建立非线性优化模型:式中参数意义同前。(2)交通量-停车需求模型通过对几种停车需求预测方法的比较可知,该模型虽不能具体得到区域内每一土地使用的停车设施需求量,但由于它与动态交通的预测方法相结合,因此比较适用于对交通小区的宏观停车需求分析。因此该模型可用来检验静态交通发生率模型的计算结果。模型表达式为:logPi=Ao+A1·logVki+A2·logVhi

5、(3)式中:Pi为预测年第i交通小区的日停车需求量(标准车次/日);Vki为预测年第i交通小区的客车日出行吸引量(标准车次/日);Vhi为预测年第i交通小区的货车日出行吸引量(标准车次/日);Ao、A1、A2为回归系数。4.应用实例4.1哈尔滨市道路交通管理规划哈尔滨市作为中国东北北部的最大中心城市,素有“东方小巴黎”之美称。经过多年,特别近五年的建设和发展,哈尔滨市的城市交通框架已初具规模,无论是在交通基础设施的建设方面,还是在城市交通管理方面都取得了令人瞩目的重大进展。但在城市交通基础设施规划建设管理的水平及其与交通发展需求的适应性、城市交通管理的科学化等方面尚存在较大

6、差距。为了实现城市交通管理的现代化、满足或合理地适应日益增长的交通需求,系统地进行城市交通管理规划和交通系统建设规划就显得十分必要而迫切。4.1.1规划内容(1)城市道路交通现状调查及数据库的建立为了明确城市交通发展目标、找出城市道路交通存在问题,项目组于2001年6月和2001年8月对哈尔滨市区19个主要路段和56个交叉口进行了调查,获得了大量丰富、翔实的第一手交通流资料,并对有关数据进行了分析、整理,建立了相应的道路交通管理数据库,为后期交通管理规划奠定了坚实的基础。调查内容包括主要路段、交叉口、行人及非机动车、主要交通枢纽、单向交通管理设施、交通标志、标线设置、交通拥

7、堵、事故、交通停车设置及其它监控设施等交通调查。(2)现状资料分析与问题诊断在掌握了哈尔滨市道路交通全面资料情况下,重点从城市道路基础设施、城市道路交通状况、城市道路交通管理、交通事故与安全、停车状况、公共交通、交通规划等方面进行了现状分析及问题诊断。(3)理论研究与模型建立以TransCAD、VISUM、Transtar等软件为基础,配合交通管理规划方案进行交通流量验算等评价工作,并建立了针对哈尔滨市的一系列交通模型。如选用双约束重力模型进行居民出行分布预测,采用随机用户平衡模型进行交通分配;选用静态交通发生率模

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