劉 恒 丘建棟 方 杰 羅建科

（1.深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計研究中心有限公司 廣東深圳518021；2.深圳高速公路股份有限公司 廣東深圳518026）

0 引 言

交通量預測是高速公路建設(shè)項目可行性研究和后評價的重要組成部分；是進行交通量現(xiàn)狀評價、綜合分析建設(shè)項目的必要性和可行性的基礎(chǔ)，是確定高速公路建設(shè)項目的技術(shù)等級、工程規(guī)模、設(shè)計方案、經(jīng)濟評級控制及實施交通管理與控制的主要依據(jù)，是政府部門、高速公路管理公司進行高速公路決策的量化支撐［1－3］。因此，高速公路交通量的精確預測具有重要的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外對于高速公路交通量預測開展了大量研究，取得一系列成果，歸納主要如下：①定基預測，即直接從交通量的本身規(guī)律進行預測，包括趨勢外推法等對交通量進行各類曲線擬合；②定標預測，即從其他經(jīng)濟指標與交通量的關(guān)系入手進行回歸分析，通過經(jīng)濟指標的預測間接預測交通量。2種方法都是針對已建成高速公路的交通量預測，且預測精度受到曲線擬合程度的直接影響?？紤]到競爭道路影響而產(chǎn)出交通轉(zhuǎn)移或假定新開高速公路誘增交通量比例，Peter Bonsall［4］、王兵等［5］、王維鳳等［6］對誘增交通量、轉(zhuǎn)移交通量進行了分類預測。但預測過程中的交通增長率、誘增比例、轉(zhuǎn)移比例等難以準確把握，預測主觀性較大，精度不穩(wěn)定?；凇八碾A段”理論的交通量建模預測方法，是1種較為成熟的預測方法。在后續(xù)應用過程中，對交通發(fā)生、交通分布、方式劃分、交通分配4個階段模型進行改進與修正，實現(xiàn)“四階段”模型與其他方法組合利用?！八碾A段”建模預測方法對于轉(zhuǎn)移交通量、誘增交通量預測效果好，但建模難度高、復雜性大，且需要較為完備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

在公路交通量預測過程中對“四階段”模型進行了適當簡化，大幅提高了該方法的實用性。但伴隨著國內(nèi)城市交通發(fā)展的新形勢，傳統(tǒng)的公路交通量建模預測方法表現(xiàn)出明顯的局限性與不適應性：①都市圈、城市群等區(qū)域一體化發(fā)展被廣泛提出，區(qū)域內(nèi)部聯(lián)系日益緊密，另外高速公路輻射范圍廣，小范圍建模難以滿足預測需求；②城市范圍的擴張，導致原本位于城市外圍的高速公路轉(zhuǎn)移至城市連綿區(qū)，高速公路出入口密集，且承擔相當一部分的短距離城市交通功能，具有不同于傳統(tǒng)高速公路的特征，傳統(tǒng)方法中大而少的交通小區(qū)、簡化的出行方式難以實現(xiàn)準確預測的目標；③位于城市連綿區(qū)內(nèi)的高速公路與其他高速公路、一般公路、城市道路的競爭、協(xié)作關(guān)系更加復雜，而國內(nèi)城市基礎(chǔ)設(shè)施高速建設(shè)，道路網(wǎng)日新月異，導致高速公路交通量變化敏感，靜態(tài)、粗放的交通模型預測精度難以保證。

基于城市連綿區(qū)高速公路具有開口多且分布密集，同時承擔城市交通與對外、過境交通功能，出行的時空分布與城市道路、一般公路存在較大差異，以及與城市道路、公路之間的協(xié)作與競爭關(guān)系更為復雜等特征。筆者對城市連綿區(qū)內(nèi)高速公路交通量預測進行專項研究，主要在建模思想、區(qū)域范圍、精細化程度、基礎(chǔ)年校核方法、預測方法等方面對傳統(tǒng)方法進行了改進。另外，為了提高模型的實用性，基于GISDK語言開發(fā)預測模型系統(tǒng)的一鍵式使用界面。

1 建模方法研究

1.1 城市交通建模方法預測

傳統(tǒng)的公路模型預測方法是以車為關(guān)注點，小區(qū)和路網(wǎng)考慮較為粗放，通常交通小區(qū)尺度較大、數(shù)量少，考慮的路網(wǎng)也僅涵蓋高等級道路，導致最終的預測精度相對較低。對于部分單條高速公路的預測，部分工程可行性研究報告中僅將研究范圍設(shè)定在高速公路沿線區(qū)域，與高速公路先連接的主要道路處設(shè)置為外部小區(qū)，對高速公路與其他道路的競爭、協(xié)作關(guān)系考慮不充分。

考慮到隨著城市規(guī)模的不斷擴張，越來越多高速公路的區(qū)位由原本的城市外圍轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘羞B綿區(qū)，高速公路上下匝道密集，承擔的交通功能也由長距離、聯(lián)系區(qū)域之間的對外交通轉(zhuǎn)變?yōu)閷ν饨煌?、城市交通的復合功能，道路交通特征與一般高速公路存在較大的差異；且高速公路與城市道路、公路之間存在顯著的競爭、協(xié)作等相互作用，城市連綿區(qū)內(nèi)出行方式更為多樣化，傳統(tǒng)的研究方法難以準確預測。因此運用城市交通模型預測的方法，以人為關(guān)注點，細化路網(wǎng)和小區(qū)，解決復雜的高速公路網(wǎng)與城市道路網(wǎng)路徑選擇，以及多種交通方式銜接或競爭的問題，見表1。

表1 傳統(tǒng)公路預測模型與城市道路預測模型比較Tab.1 The Comparison between traditional highway model and urban traffic model

1.2 打破傳統(tǒng)模型邊界，構(gòu)建區(qū)域模型

以城市邊界為模型研究范圍的城市交通模型無法滿足高速公路交通量預測的要求，主要有以下兩方面原因：一方面，隨著城市范圍擴張、交通條件的快速發(fā)展，多個城市組合形成了城市群、都市圈等關(guān)系密切的區(qū)域結(jié)構(gòu)，如京津唐、長三角、珠三角地區(qū)等；另一方面，高速公路設(shè)計時速快、技術(shù)等級高、道路條件好，高速公路的區(qū)域輻射范圍遠高于一般公路。盡管城市連綿區(qū)內(nèi)高速公路承擔了大量的短距離城市交通功能，但其聯(lián)系區(qū)域間長距離出行功能仍不容忽視。因此，在建模預測過程中必須突破傳統(tǒng)城市模型邊界，在更大范圍內(nèi)構(gòu)建區(qū)域模型。

在構(gòu)建區(qū)域交通模型過程中，需要考慮不同城市的經(jīng)濟、人口、居民收入等眾多因素的差異性，保證模型具有較好的擬合度。按照城市各區(qū)域現(xiàn)狀經(jīng)濟、人口、居民收入信息、未來規(guī)劃及城市所處的發(fā)展階段，確定各個小區(qū)的出行率、出行方式分擔率、居民時間價值等重要參數(shù)。另外根據(jù)高速公路在不同區(qū)域輻射能力的強弱，可對不同區(qū)域模型細化程度相應地作適當調(diào)整，包括小區(qū)范圍、模型中涵蓋的道路等級等，在不影響模型精度的情況下降低建模難度與減少工作量。

2 精細化建模

2.1 精細化的小區(qū)劃分

交通小區(qū)劃分是“四階段”交通模型預測交通需求的基礎(chǔ)與前提，交通小區(qū)劃分的精細化程度對路段交通量預測結(jié)果具有顯著影響。對于城市連綿區(qū)高速公路交通量預測，需要從以下幾個方面考慮交通小區(qū)精細化劃分。

1）交通邊界選擇與小區(qū)尺寸。以行政區(qū)劃作為交通小區(qū)邊界的依據(jù)：對于一般小區(qū)，以鎮(zhèn)、街道作為交通小區(qū)的范圍；在重點研究區(qū)域進一步將交通小區(qū)細化至片區(qū)級別；對于高速公路輻射較弱的區(qū)域，可適當放大交通小區(qū)的尺寸，如以區(qū)、縣的邊界作為交通小區(qū)的劃分依據(jù)。

2）小區(qū)型心連桿設(shè)置。交通小區(qū)的型心是模型中小區(qū)交通出行集聚的源頭，型心連桿是聯(lián)系交通小區(qū)型心與外界的通道，因此必須對高速公路型心連桿精細化設(shè)置，保證模型中小區(qū)的交通出行在周邊路網(wǎng)走向符合實際，例如不跨越山體、水域等。精細化的型心連桿設(shè)置包括型心連桿的數(shù)量、長度、車速、通行能力、連接周邊路網(wǎng)的位置等屬性。

2.2 精細化的路網(wǎng)編輯

1）精細化路網(wǎng)與節(jié)點編輯。模型路網(wǎng)涵蓋高速公路、一般公路、支路及以上級別的城市道路。道路屬性中包含道路的類型等級、長度、建成通車時間、車道數(shù)、自由流車速、收費情況（主要為高速公路、一般公路對不同車型的收費價格）、道路管理措施（是否限貨）等。

另外，模型著重對道路立交、高速公路上下匝道及收費站進行精細化處理。傳統(tǒng)預測中，匝道通常被簡化、忽視，在高速公路預測過程中，匝道的長度、車道數(shù)、自由流車速等屬性直接影響到出行過程中的路徑選擇。相對于高速公路主線各斷面流量，收費站之間的OD對于高速公路交通量的擬合具有更顯著的影響，見圖1。

圖1 高速公路立交、匝道及收費站精細化編輯示意圖Fig.1 The examples of freeway interchange，ramp and roll station

2）精細化的費率計算。在通常的城市模型中，僅需考慮道路的行程時間，以確定道路的阻抗。對于高速公路交通量預測，道路收費是不可忽視的因素。收費對于選擇高速公路作為出行路徑有抑制作用：當費率提高時，出行者綜合考慮時間成本、道路綜合阻抗等，導致其他運輸方式、其他道路的競爭力增加，高速公路吸引力下降，道路交通量降低。因此，在建模過程中不僅要精確標定道路的速度參數(shù)，也要準確提供道路長度、收費、限行等信息。

3 基礎(chǔ)年選擇與校核

3.1 控制誤差，多個指標校核

對高速公路基礎(chǔ)年模型校核，選定斷面流量、自然車、折合全程自然車、折合全程標準車、收費5個指標（見圖2），涉及到通過高速公路各斷面的交通量、以收費站為起訖點的不同車型OD矩陣、各收費站之間的距離以及高速公路收費費率等因素。相對于僅基于斷面流量的傳統(tǒng)模型校核方法，多指標控制的校核方法可保證基礎(chǔ)年模型更高的擬合度。

圖2 基礎(chǔ)年模型校核指標Fig.2 The verification indexes of base year model

3.2 前移基礎(chǔ)年，多個年份檢驗

在傳統(tǒng)的交通預測建模過程中，往往選定現(xiàn)狀年為基礎(chǔ)年，這樣能夠通過調(diào)查獲取所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與資料。但交通建模過程中所需的數(shù)據(jù)量大，導致調(diào)查工作量大、成本高，且難以保證數(shù)據(jù)精確與完整，這些都限制了交通模型在高速公路交通量預測工作中的應用。另外，國內(nèi)大多數(shù)城市都開展了大范圍交通調(diào)查，積累了第一手交通數(shù)據(jù)，部分城市還形成了定期穩(wěn)定的數(shù)據(jù)更新機制。

因此，在高速公路交通量建模預測過程中，將基礎(chǔ)年前移至交通調(diào)查開展、規(guī)劃編制的年份，一方面可充分利用已有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與研究成果，降低數(shù)據(jù)調(diào)查的成本；另一方面可預測基礎(chǔ)年至現(xiàn)狀年之間的多個年份（含現(xiàn)狀年），對比已經(jīng)掌握的交通指標，如高速公路路段流量、收費等，以驗證模型的準確性，并對模型中不足之處作相應調(diào)整。

3.3 基礎(chǔ)年滑動校核

傳統(tǒng)交通模型中多通過校核單個基礎(chǔ)年以預測多個特征年，預測過程中對基礎(chǔ)年、特征年外部宏觀條件變化考慮不足，特征年與基礎(chǔ)年時間跨度較大，可能導致基礎(chǔ)年微小誤差在特征年過度放大、預測精度不滿足要求等問題。

當基礎(chǔ)年與特征年時間跨度小時，外部的宏觀條件通常相似度較高，可有效降低預測誤差。為了實現(xiàn)基礎(chǔ)年的滑動前移以縮短基礎(chǔ)年與預測年的時間跨度，筆者提出基于高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)年動態(tài)校核方法，主要的校核方法包括OD反推、基于K－Factor的OD矩陣校核以及基于特定路段流量的OD矩陣校核3種方法校核。

4 實時滑動、動態(tài)校核的交通量建模預測

考慮到城市連綿區(qū)未來可能發(fā)展變化迅速，高速公路流量變動較敏感，因此提出基于滑動更新的基礎(chǔ)年預測特征年交通量。借鑒時間序列數(shù)據(jù)的指數(shù)平滑、移動平均等預測方法，運用于交通模型預測，提出了基于聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)的實時滑動、動態(tài)校核的預測方法：充分利用歷史及實時的高速公路收費站運營數(shù)據(jù)，按年、季、月3個維度對模型進行滑動校核，提升基礎(chǔ)年車輛OD與交通小區(qū)產(chǎn)生與吸引的擬合，從而進1步提高模型預測的精度。該方法的實質(zhì)是由單次校核的靜態(tài)模型預測轉(zhuǎn)變?yōu)槎啻涡：说膭討B(tài)模型預測，避免僅做1次模型校核，往后隨時間推移誤差不斷放大的問題。具體流程見圖3。

圖3 實施滑動、動態(tài)校核的預測方法Fig.3 Slip predicting and dynamical verification

基于滑動校核獲取的基礎(chǔ)年交通小區(qū)OD矩陣，結(jié)合特征年經(jīng)濟、人口、崗位、機動車保有量等社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)可預測各個交通小區(qū)的交通出行產(chǎn)生與吸引量，之后采用增長率法、Fratar法、重力模型等交通分布方法可預測特征年交通小區(qū)OD矩陣。

假定基于基礎(chǔ)年k預測特征年l的OD矩陣為ODkl，則參考指數(shù)平滑法，基于多個基礎(chǔ)年預測特征年l的OD矩陣，并修正后得到特征年最終OD矩陣ODl為

式中：λk為各基礎(chǔ)年k對于預測特征年l所占的權(quán)重取值可參考各基礎(chǔ)年經(jīng)濟、人口、崗位等指標確定；t為在預測特征年l時總共選取的基礎(chǔ)年數(shù)，通常情況下選取t＝1即可，當基礎(chǔ)年宏觀背景條件發(fā)生較大變化時，可考慮選取多個基礎(chǔ)年（t＞1），以避免單個基礎(chǔ)年的誤差導致預測精度較低。

5 開發(fā)模型系統(tǒng)的用戶使用界面

基于TransCAD交通模型軟件，運用GISDK二次開發(fā)語言，構(gòu)建流量預測和年度收益一體化的模型平臺軟件，把復雜的模型計算過程封裝起來，實現(xiàn)對高速公路流量及收益在不同的情景條件下，如改擴建、競爭道路開通、收益費率調(diào)整等因素的快速預測，常用功能一鍵式按鈕實現(xiàn)、數(shù)據(jù)結(jié)果標準化報表輸出。

圖4 模型系統(tǒng)用戶使用界面Fig.4 The user interface of model system

基于用戶使用界面，高速公路交通模型系統(tǒng)可一鍵式實現(xiàn)以下4個方面的功能：①查看、路網(wǎng)、小區(qū)等參數(shù)修改：查看不同年份的場景與新建測試場景；運行模塊：②場景管理（修改與刪除）、模型參數(shù)設(shè)置（收費系數(shù)、增長系數(shù)、新建高速成熟因子）、“四階段”交通預測、聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)導入；③查看路段流量：選擇高速查看分配結(jié)果圖、收費站間不同車型分配OD統(tǒng)計與收費、高速各斷面流量統(tǒng)計結(jié)果查看、不同車型比例查看；④高清圖導出，全路網(wǎng)模型、聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型——導出道路場景或各類分配結(jié)果的高清圖片。

6 結(jié)束語

對于城市連綿區(qū)高速公路交通量預測，筆者打破一般公路建模預測的常規(guī)，采用城市交通建模的方法，突破傳統(tǒng)城市模型邊界，進行精細化建模；通過多指標校核、多年份驗證，提高了基礎(chǔ)年模型的擬合程度；依托于精確校核的基礎(chǔ)年模型，提出了實時滑動、動態(tài)校核的預測方法，大幅提高了高速公路預測年的交通量預測精度；對用于校核的聯(lián)網(wǎng)書費數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與高速公路交通量預測系統(tǒng)分別進行封裝并模型平臺軟件，實現(xiàn)模型的一鍵式操作，提高模型的易用性。

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