第六章交通规划课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第六章 交 通 规 划,2,一,、交通规划的基本程序,3,二,、交通实况调查,起讫点调查，又称,OD,调查，是两个英文单词,Origin(,起点,),和,Destination(,终点,),的缩写。其目的是为了弄清所研究区域内人和货的交通特性，主要包括居民出行调查，流动人口出行调查、机动车出行调查等。这些调查的内容和方法基本类似，统称起讫点,(OD),调查。,1起讫点调查,(OD,调查,)-(1),概念,4,起点,：一次出行起始地点。,终点,：一次出行结束地点。,出行,：是指居民或车辆为了某种目的从一地向另一地的移动过程。完成一个目的算一次出行。例如：某车辆送货去某单位，送完货又去商店购买东西，然后回单位，就完成了交货、购物、回程三次出行。,1起讫点调查,(OD,调查,)-,(2) 术语,5,境界线,：规定调查区范围的边界线。,期望线,：连接各小区形心的直线，代表了小区间所发生的出行，其宽度通常按小区间出行数比例太小而定。,6,核查线,：为检查,OD,调查数据精度在调查区域内设置的分隔线，一般借用天然的或人工的障碍,(,河流、铁道等,),。可设一条或多条，将调查区分隔成几个部分，用以观测穿越该线各道口的交通量。,7,OD,表,：用来表示各交通小区间出行量的表格。,8,家访调查,：,对居住在调查区内的居民，进行抽样家访了解一日的出行情况。,发表调查,：,一般用于机动车出行调查。,路边询问调查,：,在主要道路或城市出入口上设调查站，让车辆停下，询问该车的出行情况。,公交月票调查,：,对购月票的公交乘客发表调查，了解月票使用者的出行情况。,另外，还有明信片调查法、电话询问法、车辆牌照调查法等。,1起讫点调查,(OD,调查,)-,(,3,) 调查方法,9,2.,货物源流调查,各单位的货物运人、运出量；,调查日各交通区之间及各交通区与外地之间的货物来往量；,单位历年有关基础数据。,3.,公交运营调查,公交线路断面流量调查；,调查日公交线路总的运行情况调查。,4.,对外交通调查,10,交通规划预测工作,（四阶段法）,一、四阶段法的起源与发展,1962,年，,美国,在,芝加哥,都市圈交通规划中发表了,Chicago Area Transportation Study,，提出了定量化的交通规划理论，在交通预测中提出了关于,交通发生,、,交通分布,、,交通分配,三个阶段的预测。,20,世纪,60,年代后期，,日本广岛,都市圈的交通规划首次提出了对不同,交通方式,进行划分这一新的预测内容。此后，交通规划变成了,交通发生,、,交通分布,、,交通方式划分,和,交通分配,四个步骤，这就是交通规划中经典的“,四阶段法,”理论。,后来的发展：,对四个步骤进行不同的组合，这些都统一归入“四阶段法”。,对各阶段中的模型进行修正、创新；,计算的软件化：,TransCAD,、,Cube,（,Trips,）、,EMME/2,11,二、含义,回答：“未来年，各交通小区的交通发生（吸引）量是多少？”,1交通发生：G,i,、A,j,G,i,A,j,12,回答：“未来年，各交通小区相互之间的交通出行量有多少？”,2,交通分布：,t,ij,t,ij,13,回答：“各交通小区相互之间的交通出行都是采用哪些交通方式的？”,3交通方式划分：分担率,t,t,14,回答：“各交通小区相互之间的交通出行都是走哪条路经，最后分配到各条道路上的交通量是多少？”,4交通分配：q,a,15,三、交通发生预测,交通需求预测四阶段预测中的第一阶段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一。,交通发生预测的目的是建立,各交通小区,产生的交通量与,交通小区,土地利用、社会经济特征等变量之间的定量关系，推算规划年各,交通小区,产生的交通量。,1目的,16,在本阶段的任务是求出对象地区的交通需求总量，即生成交通量 。然后，在此量的约束下，求出各个交通小区的发生与吸引交通量,交通生成量,（,trip production,）：研究区域内发生的总出行量,T,发生（或吸引）交通量,：指研究对象区域内由各交通小区发生（或吸引）的交通量。,G,i,-trip generation; A,j,-trip attraction,）,。,2,步骤,17,交通与土地利用,(Land Use),有着不可分割的关系，是影响交通产生的主要因素之一。城市土地利用分,10,大类。, 住宅用地,是交通的主要发生源和居民出行的主要起讫点。该用地的发生与发生,/,吸引交通量通常用居住面积、住户数、人口、住户平均人数等指标表示。与住宅用地相关的出行有：上班、上学、自由（购物、娱乐）、回家。,3,影响,因素,-(1),土地利用,18, 公共设施用地,包括行政办公用地、商业金融业用地、文化娱乐用地、体育用地、医疗卫生用地、教育科研设计用地、文物古迹用地等。当然，也是交通的主要发生源之一。该用地的发生与发生,/,吸引交通量通常用办公、营业面积、从业人口等指标表示。与公共设施用地相关的出行有：上班、上学、自由（娱乐）、业务、回家。,19, 工业用地,是工作日上班交通的主要发生源。该用地的发生与发生,/,吸引交通量通常用从业人口、产值等指标表示。与工业用地相关的出行有：上班、业务和回家。, 仓储用地,是货物的主要集散点，因此是货物交通的主要发生源。该用地发生与发生,/,吸引交通量通常用仓库面积、货物吞吐量等指标表示。与仓储用地相关的出行有：上班、业务、回家。,20,家庭是构成人们出行的基础，上班、自由（走亲访友、购物等私人出行）多以家庭为出发点。家庭规模和成员构成是影响家庭出行的主要因素。,随着家庭规模的增大,人均出行次数减少，如购物可由一人代替。,有老人和幼儿家庭的看病出行（自由）多，年轻夫妇的购物、娱乐（自由）和上班等出行多。,3,影响,因素,-,(2),家庭规模和人员的构成,21,由于性别和年龄的不同，人们的出行次数和内容也不相同。一般而言，受体力、工作性质等影响，男性以,20,45,岁之间的平均出行次数多，女性,20,40,岁平均出行次数多。,3,影响,因素,-,(3) 年龄、性别,22,(4),汽车保有率：汽车保有率增加，出行数增加；,(5),自由时间： 自由时间增加，出行也会增加。,(6),职业和工种,(7),外出率,(8),企业规模、性质,(9),家庭收入,(10),其他：天气、工作日、休息日和季节等。,3,影响,因素,23,把现状的各交通小区的发生量,(,吸引量,),与增长率相乘，从而得到各交通小区未来年的发生量,(,吸引量,),。,4,发生/吸引交通量的预测,-,-,增长率法,式中：,-,交通小区,i,的未来年交通发生量,(,或吸引量,),；,-,交通小区,i,的现状交通发生量,(,或吸引量,),；,-,交通小区,i,的发生量,(,或吸引量,),增长率。,24,关键,：如何确定增长率,F,i,？,通常用表示各交通小区活动的指标的增长率,(,或组合,),作为发生,(,吸引,),交通量增长率。,(,人口、就业岗位、交通工具,),优点,：,计算简便；可以处理原单位、函数法难以解决的问题，研究区域与区域外的交通联系,；,25,四、交通分布,所谓交通分布就是区与区之间的交通流。描述各交通小区之间交换的交通出行次数和各交通小区自身的交通发生,/,吸引量的相互关系的数学模型称为交通分布模型。交通分布预测，首先应建立现状分布模型，然后依靠交通出行产生预测，进而确定未来的交通分布。,26,D,O,1,2,j,n,合计,1,t,11,t,12,t,1,j,t,1,n,G,1,2,t,21,t,22,t,2,j,t,2,n,G,2,i,t,i,1,t,i,2,t,ij,t,in,G,i,n,t,n,1,t,n,2,t,nj,t,nn,G,n,合计,A,1,A,2,A,j,A,n,T,发生量,吸引量,生成量,？,增长系数法,平均系数法,：,现状分布,X,平均增长系数,=,未来分布，,平均增长系数是,i,区与,j,区增长系数的平均值；,_,未来年,i,区到,j,区的出行量，,_,现状,i,区到,j,区的出行量。,未来年,i,区的产生量，,现状,i,区产生量。,未来年,j,区吸引量，,现状,j,区的吸引量。,29,优点,构造简单易懂；,不需要小区间出行所需时间；,小时交通量，日交通量的预测都可以使用；,对于变化较小的,OD,表预测非常有效；,计算铁道旅客的站间,OD,分布很有效。,增长系数法的优缺点,30,缺点,要求有基准年完整的,OD,表；,当预测对象地域土地利用方式发生较大变化时（将来的交通小区分区发生变化（有新开发区）、交通小区之间的行驶时间发生变化、土地利用发生较大变化）；,现状,OD,交通量如果是,0,，将来的,OD,交通量也是,0,；,对于可靠性较低的,OD,交通量，将来的预测误差将被扩大；,因为预测结果因方法的不同而异，所以在选择计算方法时，需要先利用过去的,OD,表预测现状,OD,表，比较预测精度；,将来交通量仅用一个增长系数表示缺乏合理性。,收敛较慢。,重力模型法,1,）行程时间模型,：,以现状行程时间作为约束，试算确定重力模型中的指数；,2,）相互影响模型,：,引入与区间时间有关的系数及区间社会经济调整系数（当条件悬殊时，该调整系数取小于,1,的值）；,3,）分布系数模型：,依据充分的资料绘制诺模图，再由图中得到分布系数。该模型与相互影响模型较为相象,行程时间基本模型,Pi-i,区总产生量；，,Aj-,区总吸引量；,n,-,利用现状,OD,表据最小二乘法来标定的回归产数（试算法）；,T-i,j,区之间的行程时间（取加数平均值）。,行程时间模型计算步骤,确定基本计算精度，假定指数,n,；,计算现状加权时间；,计算分布；,按计算分布求计算加权时间；,验算误差，若满足则终止试算，确定,n,值，否则继续试算。,交通分布预测范例,P1=100,t=5min,A2=250,t=10min,A3=100,t=15min,A4=600,有,1,、,2,、,3,、,4,四个分区，将来交通生成和吸引量如图：求,T12,，,T13,，,T14,。,1,区,2,区,3,区,4,区,求解步骤,假定,n=2,验算：,P1=t12+t13+t14=100,例,2,已知出发区,1,#,、,2,#,及到达区,3,#,、,4,#,、,5,#,的出行发生量与吸引量，以及区间出行时间。试以时间模型计算未来,出行分布,。,起点,讫 点,p,3,#,4,#,5,#,1,#,150,100,50,300,2,#,400,100,200,700,A,550,200,250,1000,4#,（,a=200,）,1#,（,p=300,）,3#,（,a=550,）,2#,（,p=700,）,5#,（,a=250,）,5,2,3,5,3,4,解,行程时间采用加权平均值,假定,n=1.0,【1,#,】,：,同理，,【2,#,】,：,将计算结果列入下表,起点,讫 点,p,3,#,4,#,5,#,1,#,165,90,45,300,2,#,449,98,153,700,A,614,188,198,1000,（,G,，,M,）,表,再求,t,的加权平均值：,至此，描述现状分析的时间模型成立，由,p,和,A,带入重力模型即可求出未来分布,T,ij,若相对误差,0.03,，应调整,n,值，误差原因如果是 过大，可增大,n,值；反之则减小,n,值。,41,优点,直观上容易理解。考虑的因素比增长系数法全面。,能考虑路网的变化和土地利用对人们的出行产生的影响,特定交通小区之间的,OD,交通量为零时，也能预测。,能比较敏感地反映交通小区之间行驶时间变化的情况。,即使没有完整的,OD,表，也能对未来的,OD,做预测。,重力模型的优缺点,42,缺点,模型尽管能考虑到路网的变化和土地利用对出行的影响，但缺乏对人的出行行为的分析，跟实际情况存在一定的偏差。,一般，人们的出行距离分布在全区域并非为定值，而重力模型将其视为定值。,交通小区之间的行驶时间因交通方式和时间段的不同而异，而重力模型使用了同一时间。,求区内交通量时的行驶时间难以给出。,交通小区之间的距离小时，有夸大预测的可能性。,利用最小二乘法标定的重力模型计算出的分布交通量必须借助于其他方法进行收敛计算。,43,底特律法,( Detroit Method ),底特律法假设,i,，,j,小区之间分布交通量 的增长系数与,i,小区交通发生量的增长系数和,j,小区交通吸引占全区域的相对增长系数成正比，即：,优点,：不仅考虑了发生量、吸引量的增长，还考虑了全区域的交通增长，考虑的因素较平均增长系数方法全面。,缺点,：但同样是收敛速度慢，需要多次迭代才能求得将来年的分布交通量。,44,弗雷特法,( Fratar Method ),弗雷特法假设,i,，,j,小区之间分布交通量 的增长系数不仅与,i,小区的发生增长系数和,j,小区的吸引增长系数有关，还与整个区域其他交通小区的增长系数有关。,优点,：收敛速度快。,缺点,：其计算过程较复杂，因此一般通过计算机编程实现，或通过专门的交通规划软件计算。,位置系数,45,五、交通方式划分,1,影响交通方式选择的因素,(1),交通特性, 出行目的, 运行时间和出行距离, 费用, 舒适性, 安全性, 准时性, 换乘次数和候车时间,(2),出行者属性, 职业、性别、年龄、 收入, 家庭属性,(3),地区特性,(4),出行时间特性,2,、交通方式划分：,出行方式的选择；,出行产生量预测阶段即按交通方式统计出行量；,在出行分布之前划分交通方式；,出行分布与交通方式划分同步进行；,交通分布确定后进行方式划分,交通方式划分组合模式,A,G,MS,D,A,G,G-MS,D,G-MS,A,D,G,D,MS,A,现状交通方式划分：,OD,调查中可以得到；,未来交通方式划分：由预测模型推算,建立预测模型应考虑的因素,1,）出行特征：出行效用等,2,）交通出行者及其家庭特征：职业、性别。,3,）城市和地区特征：城市规模、密度等,4,）时段特征：时变性；,5,）交通方式特征,交通方式划分预测方法,转移曲线（诺模图）,函数模型法,转移曲线：公交与个体交通间的转移,公,共,交,通,方,式,比,例,个,体,交,通,比,例,低收入,中收入,高收入,出行时间比例,3.,预测方法,-(1),转移曲线,较为简单、直观的交通划分预测模型是转移曲线诺模图。美国、英国、加拿大都有成套的公共交通与私有交通的转移曲线，供规划部门应用。,53,2),线性回归,54,3),Logit模型,55,六、交通分配,1.,基本概念,交通分配，就是将预测得出的交通小区,i,和交通小区,j,之间的分布（或,OD,）交通量,(,可分不同交通方式,),，根据已知的道路网描述，按照一定的规则符合实际地分配到路网中的各条道路上去，进而求出路网中各路段,a,的交通流量 。一般的道路网中，两点之间,(,即,O,与,D,之间,),有很多条道路，如何将,OD,交通量正确合理地分配到,O,与,D,之间的各条道路上即是交通流分配要解决的问题。,56,进一步具体而言，交通分配涉及到以下几个方面,:,现状,OD,交通量分配到现状交通网络,上，以分析目前交通网络的运行状况，如果有某些路段的交通量观测值，还可以将这些观测值与在相应路段的分配结果进行比较，以检验四阶段预测模型的精度。,规划年,OD,交通量预测值分配到现状交通网络,上，以发现对规划年的交通需求而言，现状交通网络的缺陷，为后面交通网络的规划设计提供依据。,规划年,OD,交通量预测值分配到规划交通网络,上，以评价交通网络规划方案的优劣合理性 。,57,2.,分配方法,交通分配方法,(1),0-1分配法,(3),多路径概率分配法,(5),用户均衡分配模型,(2),容量限制,-,增量分配法,(4),均衡分配模型,系统最优分配模型,58,最短路径交通分配法是一种静态的交通分配方法，是交通分配最基本的算法，任何一种交通量分配法都是建立在最短路径的基础上，且任何一个分配法中，最短路径的计算占据了全部计算时间的主要部分，至少有,90%,的计算时间花在最短路径的寻找上。用该分配方法，,取路权（两节点间的行使时间）为常数，亦即假定车辆的行驶速度按自由交通流时的情形取路段的设计车速,。每一,OD,点对的,OD,量被全部分配在连接该,OD,点对的最短路径上，其余路径不分配交通量。在所有,OD,点对的,OD,量全部按上述原则分配到路网上后，可累计得出各路段、各交叉口的交通量。该法在进行交通分配时，不考虑路段通行能力的限制，或不考虑过多交通量将影响行车速度而有可能选择其它路径的交通量分配现象。,(1) 0 -1,分 配 法,(,全有全无、最短路径,)all-or-nothing assignment method,分配步骤,：,确立路段行驶时间。,对现状路网，可用实测路段长度,/,实测行驶车速。,对规划路网：,=L,规划,/V,设计,确定各,OD,点之间的最短路径。,手算或借助软件。,如：,Dijkstra,算法、矩阵送代法、,Floyd,算法、函数迭代法等（参考,运筹学,或,系统工程,）。,按各交通区之间,OD,量全部在路权最小的路径上通过，其余为零的原则，将各,OD,对间的,OD,量分配到交通网上。,累计得出各路段（交叉口）的,Q,。,60,假定,：,不考虑拥挤对走行时间的影响，认为所有路段的走行时间不随交通量的大小而改变，是一个固定值。,同一组,OD,的所有驾驶员都会选择完全相同的路线,-,最短路径。,计算,：,计算网络中每个出发地,O,到每个目的地,D,之间的最短路径；,将,OD,间的交通分布量,t,ij,全部分配到相应的最短路径上，对重叠路段进行交通量的累加。,61,适用,：,其优点是计算相当简便，分配只需一次完成，其最大的不足之处是出行量分布不均匀，出行量全部集中在最短路上。显然这是与实际交通情况不符合的，因为当最短路上车流逐渐增加时，它的路阻会随之而增大，意味着这条路有可能不再是最短路，车流会转移到其他可行径路上行走，因此，其它路径上也会有流量 。,由于全有全无分配法不能反映拥挤效果，主要是用于某些非拥挤路网，该分配法用于没有通行能力限制的网络交通分配的情况。因此，建议使用范围是：,在城际之间道路通行能力不受限制的地区可以采用；一般城市道路网的交通分配不宜采用该方法,。在实际中由于其简单实用的特性，一般作为其他各种分配技术的基础，在增量分配法和均衡分配法等方法中反复使用。,62,思路,：,该方法是一种近似的平衡分配法。具体操作是将,OD,交通量平分成若干等分，循环的分配每一等分的,OD,交通量到网络中。每一次循环分配一等分的,OD,交通量到相应的最短路径上，每循环分配一次重新计算并更新各路段的走行时间，然后按更新后的走行时间重新计算网络各,OD,间的最短路径。下一循环中按更新后的最短路径分配下一等分的,OD,交通量，直到把各区,OD,量全部分配到路网上。,(2) 容量限制-增量分配法,步 骤,1,、将路网简化为网络，以“零流量”路段行程时间开始。,2,、依次对每个起点分区计算通过路网的最短行程时间的通路；,3,、按全有全天分配模型，将起站点的交通模式加到路网上。,4,、计算分配到各条路线上的,Q,。,5,、在,Qt,行程的关系中，用分配给路段的,Q,计算路段行程时间，重新计算新的最短时间的通路。,6,、按全有全天分配法再将原来起站点的交通模式加到由步骤,5,得出的路网的新的最短路径上。,7,、返回到,4,，继续分配，直至分配的,Q,和行程时间稳定为止,。,64,特点,：,该法的复杂程度和解的精确性都介于全有全无法和平衡分配法之间。,N=1,时便与全有全无法结果一致；,N,时，其解与平衡分配法的结果一致。,由于该方法具有简单可行，精确度可以根据,N,的大小来调整等特点，在实际的道路网交通量分配中经常被采用，而且也有比较成熟的商用软件可供使用。其缺点是一旦交通流被分配到某一路段上，他就不能被除去而重新加载到其它路段上，因此，初始迭代不能加载太多的流量给某个路段。该分配法仍然是一种近似方法，有时会将过多的交通流量分配到某些容量很小的路段上。,各条出行路线被选用的概率采用,Logit,模型：,(3) 多路径概率分配法,现有一棋盘式街道网如图所示，连线旁所标为两节点间的行驶时间。已知由起点,1,进入,1000,单位的交通量，终点是,16,，问该路网上的交通量分配数据。,分,配,结,果,