山地组团城市停车换乘设施选址方法研究

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1、分类号U491单位代码10618密级学号2120950083专业硕士学位论文山地组团城市停车换乘设施选址方法研究研究生姓名：张琦导师姓名及职称：梁喜副教授申请专业学位类别工程硕士学位授予单位重庆交通大学论文提交日期2015年4月20日专业领域名称交通运输工程论文答辩日期2015年6月3日2015年6月10日StudyonParkandRidefacilitieslocationmethodofMountain-groupcitiesADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangQiSupe

2、rvisor：A.P.LiangXiChongqingJiaotongUniversity，Chongqing，China摘要随着我国经济的快速发展，城市化进程快速推进，人民生活水平日益提高，小汽车保有量连年递增，然而城市空间有限，交通设施不能满足日益增长的交通需求，城市中心区交通拥堵、停车困难已成为制约城市快速发展的重要因素。停车换乘（ParkandRide，P&R）作为一种重要的交通需求管理手段已经在许多发达国家成功应用，它通过引导小汽车出行者将车辆停放在换乘停车场，再转乘大容量公共交通，减少了进入市中心的小汽车数量，进而缓解城市中心区的交通拥堵。由于

3、国情不同，西方的模式不能照搬，且我国是个多山的国家，山地城镇约占全国城镇总数的1/2，在城市布局上多出现组团式、分片区的特点。停车换乘作为解决城市中心区交通问题的重要举措，设施的布局选址是规划的前提。因此针对山地组团城市特殊的城市布局，探究停车换乘设施的选址方法具有十分重要的意义。论文首先概述了停车换乘系统的概念以及分类，分析了一般停车换乘设施选址的原则以及影响因素，总结了传统设施选址的经典模型。其次，给出了山地组团城市的定义，分析其用地布局、交通特性，探讨了发展停车换乘的必要性，并提出了山地组团城市的P&R层次结构。随后，确定了山地组团城市停车换乘设施定

4、性定量相结合、分层进行的选址方法。考虑到山地组团城市的特殊性，通过确定设施覆盖范围、出行者选择P&R的比例以及各组团中心对交通量的吸引强度这几个方面来确定停车换乘的需求预测。在此基础上进行选址时，通过分析山地组团城市P&R的层次性，针对中心边缘区和轨道交通线网，分别建立了覆盖选址模型和截流选址分配模型，并给出了相应的算法。最后，以重庆市为例，结合重庆市的整体概况及交通需求对本文提出的选址方法进行了应用，初步规划了轨道交通6号线上停车换乘设施的选址方案。通过本文的研究，得到了山地组团城市停车换乘设施的层次分类以及相应的选址优化模型，实例的应用证明了选址方法的

5、科学性和可行性，为山地组团城市发展停车换乘系统提供了一定的理论依据和实践借鉴。关键词：山地组团城市，停车换乘，规划方法，选址模型IABSTRACTWiththerapiddevelopmentofChina’seconomyandtherapidadvanceofurbanization,carownershipkeepincreasinginsuccessiveyearsaspeople’slivingstandardsareimprovingdaybyday.However,sincetheurbanspaceislimited,transportfa

6、cilitiescannotmeetthegrowingtrafficdemand,andthecitycentertrafficcongestionandparkingproblemshavebecometheimportantfactorsofrestrictingurbanrapiddevelopment.Asanimportantmeansoftrafficdemandmanagement(TDM),ParkandRide(P&R)hasbeensuccessfullyappliedinmanydevelopedcountries.Throughg

7、uidingdriversparkedtheircarsintheparkinglot,andtransfertolarge-capacitypublictransport,itcanreducethenumberofcarsenteringthecitycenter,andthuseasetrafficcongestioninthecitycenterarea.BecauseofdifferentnationalconditionsinChina,wecouldnotcopytheWestern’smodels.Besides,ourcountryisa

8、mountainouscountry,mountaintownsa