胡玉婷

（1.長沙理工大學，湖南 長沙 410000；2.江西省交通工程集團公司，江西 南昌 330008）

公路網(wǎng)規(guī)劃是公路交通規(guī)劃的組成部分，是公路建設中一項重要的前期工作。合理的干線公路網(wǎng)布局可以提高公路運輸效益。公路網(wǎng)規(guī)劃的目的是從實事求是的、科學的觀點出發(fā)，剖析公路網(wǎng)建設發(fā)展存在的問題及其根源，預測區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展趨勢和交通需求，制定合理可行的公路網(wǎng)規(guī)劃方案及建設時序，為區(qū)域公路近期和長遠發(fā)展建設提供決策依據(jù)。

社會經(jīng)濟和運輸需求水平?jīng)Q定著公路的發(fā)展，而公路的發(fā)展同時也影響和制約著社會經(jīng)濟和交通需求的發(fā)展，因此研究公路網(wǎng)布局必須從社會經(jīng)濟及運輸交通量需求等方面來考慮。交通需求預測中，交通量的預測又是最重要的。

本文采用“四階段”法和交通增長率分析法對公路網(wǎng)交通量進行預測和分配，通過對這兩種預測方法的預測結果的分析，確定了最終各規(guī)劃線路交通量的預測結果，并依此計算出干線路網(wǎng)中各路線的重要度，提出各路線的等級配置，以實際案例提出了公路網(wǎng)交通量預測在干線公路網(wǎng)規(guī)劃中的具體應用。

1 公路網(wǎng)交通量預測的方法

交通量分析是公路網(wǎng)規(guī)劃工作的重要組成部分，其結果是路網(wǎng)布局、建設重點、建設序列等的重要依據(jù)。預測思路為在社會經(jīng)濟和客貨運量發(fā)展預測的基礎上，進行交通量分析和預測。在交通量分析中，本文采用如下兩種方法。

1.1 “四階段”法

其核心內容是在多個公路項目OD調查數(shù)據(jù)基礎上，獲得各影響區(qū)交通發(fā)生、吸引量與社會經(jīng)濟指標之間的相關關系，并通過重力模型分析進一步獲得全區(qū)域交通出行矩陣，然后通過交通量分配得到路段交通量。

首先，收集全省近年來各項目OD調查數(shù)據(jù)，以此為基礎，得到各影響區(qū)交通發(fā)生、吸引量與人口、國內生產(chǎn)總值等經(jīng)濟指標之間的函數(shù)關系，同時，通過計算得到本區(qū)域重力模型的相關參數(shù)。其次，以各影響區(qū)歷年人口、國內生產(chǎn)總值發(fā)展趨勢為基礎，結合各區(qū)的經(jīng)濟、社會發(fā)展規(guī)劃，預測得到未來特征年人口、國內生產(chǎn)總值預測數(shù)據(jù)，利用上述函數(shù)關系，得到各區(qū)未來交通發(fā)生、吸引量。再次，利用上述重力模型關系，得到未來特征年交通量分布。最后，將分布交通量分配到規(guī)劃路網(wǎng)上，得到各路段預測交通量。

1.2 交通增長率分析法

本文采用的交通增長率分析包括時間序列法和回歸分析法兩種。具體工作為：以江西省歷年國道、省道觀測交通量為基礎，通過分析國、省道交通量發(fā)展趨勢，對各規(guī)劃通道未來交通量進行預測。

通過對上述兩種方法得到的交通量結果進行比較，并參考江西省部分公路項目前期研究成果，分析各路段的交通量特點，通過專家咨詢，最后綜合分析得到各路段交通量預測結果。

2 交通量預測方法的應用

2.1 “四階段”法預測

“四階段”法的主要工作流程見圖1。

圖1 “四階段”法工作流程

2.1.1 交通影響區(qū)劃分

本文以江西省內縣和縣級市為基礎，并以與江西省臨接的安徽省、湖北省、湖南省、廣東省、浙江省和福建省為外圍區(qū)域，共劃分為98個交通影響區(qū)。

2.1.2 OD基礎數(shù)據(jù)收集

本次預測利用收集到的江西省1999年以來多條公路工程可行性研究的OD調查數(shù)據(jù)，尤其是高速公路工程可行性研究的OD調查數(shù)據(jù)。

2.1.3 基年OD矩陣推算及數(shù)據(jù)分析

將各公路項目的OD矩陣根據(jù)其交通增長及經(jīng)濟增長調整到本次研究的基年，從而得到各項目基年OD表。然后采用一區(qū)多中心模型對各項目基年OD表進行拆分，再利用“取最大值”規(guī)則（即兩個交通影響區(qū)OD交換量有多個值時，取最大值）對拆分后的各項目基年OD表進行整合，得到基年OD表。

本文OD研究以縣級為基本單位劃分交通影響區(qū)數(shù)量較大，以該單位進行出行影響線分析則難以辨認各交通區(qū)的出行狀況，所以在此將各縣合并為地級市，以地級市及外圍的省份為單位進行分析，得到基年機動車出行期望線（如圖2）。由此得出江西省交通出行特點為：以省會南昌市為中心，呈放射形向外輻射，凸顯省會城市在全省經(jīng)濟活動和交通運輸中的核心地位。交通發(fā)生、吸引量主要集中在南昌市、撫州市、宜春市、九江市、九江縣、靖安縣、新建縣、橫峰縣，其中發(fā)生、吸引量最大的為南昌市。

圖2 基年機動車出行期望線

2.1.4 發(fā)生、吸引交通量計算

在OD調查數(shù)據(jù)的基礎上，通過分析發(fā)生、吸引交通量與社會經(jīng)濟指標間的關系，獲得各影響區(qū)特征年交通發(fā)生、吸引量及分布矩陣。

根據(jù)基年OD矩陣得到各交通影響區(qū)基年發(fā)生、吸引量，對各影響區(qū)交通發(fā)生、吸引量與相應的人口和GDP進行相關分析，得到發(fā)生、吸引交通量與經(jīng)濟指標的相關關系如式（1）～（4）。

客車發(fā)生量與經(jīng)濟指標的回歸模型為：

客車吸引量與經(jīng)濟指標的回歸模型為：

貨車發(fā)生量與經(jīng)濟指標的回歸模型為：

貨車吸引量與經(jīng)濟指標的回歸模型為：

式中：Gi——i影響區(qū)發(fā)生交通量（AADT）；

Ai——i影響區(qū)吸引交通量（AADT）；

Pi——i影響區(qū)人口（萬人）；

GDPi——i影響區(qū)國內生產(chǎn)總值（億元）。

以2015、2020年各交通影響區(qū)的人口和GDP預測結果為基礎，應用上述式（1）～（4）關系模型計算得到各特征年各交通影響區(qū)的發(fā)生、吸引量。對于外圍小區(qū)的發(fā)生、吸引量，采用增長率法，通過國省道觀測交通量的分析預測確定。

2.1.5 交通分布預測

本文采用雙約束重力模型對各交通區(qū)間交換量進行預測，其模型具體形式如式（5）：

式中：qij——未來年i區(qū)與j區(qū)之間的交通量；

Pi——經(jīng)濟區(qū)Aj的交通發(fā)生量；

Aj——經(jīng)濟區(qū)j的交通集中量；

f（Rij）——交通區(qū)間阻抗函數(shù)；

Ki、——分別為行約束系數(shù)、列約束系數(shù)。

常用的區(qū)間阻抗函數(shù)有冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、Gamma函數(shù)。本文采用指數(shù)函數(shù)，其形式為f（Rij）=e-cRij，其中Rij為交通區(qū)間的出行距離，c為待定系數(shù)。根據(jù)現(xiàn)狀OD表和阻抗矩陣，對參數(shù)c進行檢驗，本文所得c值為2.1677。

應用最短路方法，找出交通區(qū)間最短路矩陣，并通過最短路矩陣得到交通區(qū)間阻抗函數(shù)，將各交通區(qū)的預測發(fā)生集中量代入雙約束重力模型中，經(jīng)過多次迭代推算，得到各交通區(qū)間預測OD量。在各交通區(qū)預測發(fā)生集中量的基礎上，應用TransCAD對江西省進行交通分布預測。

2.1.6 交通量分配在進行了交通分布預測，得到未來年的交通區(qū)間出行交換量的基礎上，應用隨機用戶平衡模型（SUE）進行交通分配。

隨機用戶平衡模型是指交通網(wǎng)絡中每個用戶都認為自己所選擇的路徑是“阻抗”最小的路徑，再沒有用戶相信能依靠單方面改變路徑，可以減少其阻抗。這里的阻抗是用戶的感知阻抗，是一個隨機變量。一個用戶所感知的最小阻抗路徑不一定就是真正的最小阻抗路徑。某對PA點對（r，s）之間所有已被選用的路徑也不一定有相同的實際阻抗。應用此原理，則路徑k上的流量采用式（6）計算。

qrs——PA點對（r，s）間的出行量；

應用上述分配方法，并以通行能力、出行時間為阻抗，將預測的交通分布量分配到規(guī)劃路網(wǎng)上。各規(guī)劃線路的交通量分配結果見表1。

表1 “四階段”法各規(guī)劃線路交通量分配結果

2.2 交通量增長率法預測

本文收集了與規(guī)劃線路平行且相近的國省道歷年各觀測站觀測交通量，以此為基礎采用時間序列法和回歸分析法，預測規(guī)劃線路未來交通量。

結合江西省國省道分布情況，確定與干線公路網(wǎng)各規(guī)劃線路相關的交通量觀測站。對選定的交通量觀測站歷年觀測數(shù)據(jù)采用時間序列法和回歸分析法分析，得到各觀測站交通量增長模型，進而計算得到未來特征年各相關觀測站預測交通量。以該預測交通量為基礎，結合代表路段交通量發(fā)展特點，并參考前述“四階段”法過程中各國省道分配交通量及相關項目可行性研究成果，對各相關觀測站的預測適當修正，最終得到各站的預測結果。以各站的預測數(shù)據(jù)為基礎，經(jīng)計算整理得到各規(guī)劃線路預測交通量（見表2）。

表2 交通量增長率法各規(guī)劃線路交通量預測結果

3 預測交通量分析與確定

3.1 對兩種預測方法預測結果的分析

對“四階段”法和增長率兩種方法的交通量預測結果進行對比，發(fā)現(xiàn)兩種方法的預測結果存在一定差異，部分線路的差異還比較大。分析認為這是由兩種預測方法的特點決定的。交通量增長率法以歷年通道觀測交通量數(shù)據(jù)為基礎，預測結果受歷史發(fā)展趨勢影響較大，有利于近期預測結果，對遠期預測結果不利，較難反映未來路網(wǎng)條件改變和影響區(qū)經(jīng)濟變化等因素的影響；“四階段”可以反映未來經(jīng)濟、路網(wǎng)等環(huán)境的變化，也可以涵蓋所有路網(wǎng)，避免觀測數(shù)據(jù)的不足，但對處于研究區(qū)域邊緣的影響區(qū)及線路不利，可能造成分配交通量結果偏小。

3.2 預測交通量的確定

鑒于上述分析，本文采用以下方法確定各規(guī)劃線路交通量預測結果。近期，預測相對誤差率小于20%的采用兩種方法預測結果的平均值；誤差大于20%時，交通量增長分析法結果的權重為80%；中遠期，考慮到交通量增長率法的遠期局限性，遠期預測結果以“四階段”法結果為主，逐步加大其權重。通過計算得到各線路交通量數(shù)據(jù)，對部分不合理數(shù)據(jù)進行適當調整，最終確定各規(guī)劃線路交通量預測結果（見表3和圖3）。

表3 各規(guī)劃線路交通量預測結果

表3 （續(xù)）

圖3 干線公路網(wǎng)交通量預測結果示意圖

4 干線公路網(wǎng)的路線重要度

公路網(wǎng)路線重要程度的確定對公路網(wǎng)等級配置和建設安排具有重要意義。江西省“十縱十橫”干線公路網(wǎng)的等級配置和實施排序采取定性分析與完量分析相結合，以定量分析為主的方法。

定量分析的基本工作是路線重要度分析。具體方法是利用經(jīng)濟社會和交通量統(tǒng)計資料，進行系數(shù)擬合，即以路線性質系數(shù)、經(jīng)濟社會系數(shù)、交通量系數(shù)來綜合生成重要度系數(shù)。路線性質系數(shù)取干線路均為1。經(jīng)濟社會系數(shù)采用近年來經(jīng)濟社會統(tǒng)計的兩個主導指標（國內生產(chǎn)總值和人口），按照全省該兩大總量指標比例關系對全省各經(jīng)濟節(jié)點（設區(qū)市、縣區(qū)駐地）的相應指標進行系數(shù)擬合。交通量系數(shù)采用近年來國省道各線的混合交通量，對組成“十縱十橫”的各路段的交通量進行加權平均，逐一進行系數(shù)擬合。

路線綜合重要度僅靠路線性質系數(shù)，遠不能夠滿足項目排序需要，必要考慮路線上各個主要節(jié)點（即各經(jīng)濟結點）對公路交通需求潛在的巨大差異，并酌定其權值，從而對路線性質系數(shù)進行修正。各經(jīng)濟社會節(jié)點潛在的交通需求并未指明在運輸方式上或在數(shù)條公路上的流量流向，路線交通量系數(shù)正好對此進行修正。在各路線的綜合重要度確定之后，從大到小依次排定序列，并提出干線網(wǎng)路線的等級配置（見表4）。

表4 “十縱十橫”路線重要度排序與等級配置

5 結語

不同的公路等級滿足交通需求的程度不同。根據(jù)預測的交通量，按照公路工程技術標準可以選擇適應交通量需求的公路等級。交通量預測是干線公路網(wǎng)規(guī)劃的依據(jù)，是確定合理等級配置的重要基礎。

本文通過多種方法科學預測公路網(wǎng)路線交通量，分析交通量發(fā)展特點，對規(guī)劃干線公路網(wǎng)的各路線進行交通量綜合預測；計算路網(wǎng)中路線的重要度，為等級配置和實施順序提供理論依據(jù)，也為后續(xù)公路網(wǎng)評價指標體系的建立提供參考；提出的具體應用思路可加強公路網(wǎng)交通量預測對干線公路網(wǎng)規(guī)劃的指導作用，為同類工作提供借鑒。