鄧滸楠 游錦龍

摘 要：交通量預測是路網(wǎng)規(guī)劃和項目可行性研究的基礎，而交通生成總量是交通量預測的基石。以廣東省2015年至2018年高速公路聯(lián)網(wǎng)收費大數(shù)據(jù)和相關社會經(jīng)濟指標為基礎，分析廣東省高速公路發(fā)生（吸引）量與經(jīng)濟社會指標的相關性，建立廣東省高速公路發(fā)生（吸引）量預測模型，預測廣東省未來高速公路發(fā)生（吸引）總量。

關鍵詞：廣東省;高速公路;GDP;發(fā)生吸引

中圖分類號：U491.14? ? ? ? ?文獻標識碼：A

0 引言

高速公路交通骨干作用明顯，2018年全國（不含香港、澳門特別行政區(qū)和臺灣省，下同）公路網(wǎng)中約3%的高速公路承擔超過40%全社會營業(yè)性客貨周轉量。同時，高速公路具有投資規(guī)模大、回收周期長、對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展影響深遠的特征，科學合理規(guī)劃高速凸顯重要。其中，交通量預測是路網(wǎng)規(guī)劃和項目可行性研究的基礎，而交通發(fā)生（吸引）量預測是基礎的基礎，其準確性尤為重要。

目前，“四階段法”仍是公路交通量預測最成熟、最常用的方法。傳統(tǒng)城市交通規(guī)劃“四階段法”包括交通產(chǎn)生、交通分布、方式劃分和交通分配四個階段，前一階段結果為后一階段前置條件，同時前一階段的誤差在后階段中累加和放大，更重要的是，預測中任意階段均難以獲取全面準確的數(shù)據(jù)供其檢驗和標定。與城市交通和普通公路不同，當前我國除海南、上海少部分地區(qū)外，高速公路封閉收費、相對獨立，而高速聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)具有全天候、全覆蓋、精度高的特點，為準確客觀預測高速公路發(fā)生（吸引）量提供基礎。

基于此，從交通出行的派生特性出發(fā)，以地市為基本單元，以2015年至2018年高速公路聯(lián)網(wǎng)收費數(shù)據(jù)和相關社會經(jīng)濟指標為基礎，分析廣東省高速公路發(fā)生（吸引）量影響相關要素，建立廣東省高速公路發(fā)生（吸引）量預測模型，預測廣東省未來發(fā)生（吸引）總量，以期為廣東省高速公路規(guī)劃和研究提供參考。

1 廣東省高速公路發(fā)生（吸引）與經(jīng)濟社會相關分析

1.1 相關性分析

交通需求派生于社會經(jīng)濟發(fā)展，社會經(jīng)濟的發(fā)展水平?jīng)Q定交通需求量的大小，同時交通條件對社會經(jīng)濟發(fā)展又有強烈的反作用，二者的交互推拉作用促進了區(qū)域經(jīng)濟結構的變化和運輸方式的協(xié)調，從而促進社會經(jīng)濟總量的增長。高速公路發(fā)生吸引也是如此。

利用SPSS軟件，對2015年至2018年廣東省各地市經(jīng)濟社會和交通發(fā)生（吸引）總量的相關性進行分析。其中，綜合指標可獲取性和可預測性，經(jīng)濟社會主要指標分別考慮了常住人口、GDP和汽車保有量3大指標。分析結果表明：①自然數(shù)的相關性高于取對數(shù)后，發(fā)生（吸引）總量自然數(shù)和經(jīng)濟社會自然數(shù)相關性最高;②經(jīng)濟社會指標與高速公路發(fā)生（吸引）總量相關性的強弱依次為：GDP>常住人口>汽車保有量;③在分車型交通量中，一類車、總發(fā)生（吸引）量與經(jīng)濟社會相關性最強?？紤]到未來年交通量預測以發(fā)生（吸引）總量預測為主，對總量和GDP進行擬合。

1.2 擬合分析

以地市為基本單元，以2015年至2018年廣東省21個地市發(fā)生（吸引）量和GDP數(shù)據(jù)為樣本，分別用線性、對數(shù)、二次多項式和三次多項式函數(shù)進行擬合。擬合結果表明：①除對數(shù)函數(shù)外，其余擬合函數(shù)決定系數(shù)（R2）均大于0.96，擬合效果總體較好。②與線性函數(shù)相比，二次多項式和三次多項式擬合效果提升不明顯?；诖?，未來預測按發(fā)生（吸引）量-GDP線性擬合函數(shù)開展。

2 廣東省高速公路發(fā)生（吸引）總量預測

2.1 GDP預測

GDP預測總體上采用定性和定量相結合方式開展，其中特征年與《廣東省高速公路網(wǎng)規(guī)劃（2020-2035年）》一致，按2020年、2025年、2030年和2035年考慮。

2.1.1 定性分析

定性分析總體上以區(qū)域“十三五”規(guī)劃為主要依據(jù)，全省分地市國民經(jīng)濟主要指標情況見表3。

2.1.2 定量分析

定量分析以2005-2018年廣東省和所轄21個地市GDP為樣本，利用線性、對數(shù)和倒數(shù)函數(shù)對GDP-年份進行擬合分析，擬合情況見表4。

對于66個擬合函數(shù)（21個地市+全省、3種擬合方法），決定系數(shù)（R2）最小值是珠海GDP-年份擬合函數(shù)、數(shù)值0.968，決定系數(shù)四分之一分位數(shù)為0.985，中位數(shù)為0.993，平均值為0.990，四分之三分位數(shù)為0.995，最大值為0.997?？偟膩砜?，線性、對數(shù)和倒數(shù)函數(shù)均能較好的擬合GDP-年份二者關系。

從2018年預測數(shù)和實際數(shù)偏差來看，2018年模型擬合與實際偏差最小的為0.03%，四分之一分位數(shù)為1.24%，中位數(shù)為2.10%，平均值為3.28%，四分之三分位數(shù)為4.87%，最大值為14.96%。一般的，2018年預測和實際偏差不大，但考慮到個別地市2018年預測值和實際值差異較大，主要利用擬合函數(shù)不同階段增長率。

2.1.3 綜合取值

GDP增長近期主要參考“十三五”規(guī)劃，中遠期以近期增長率為基礎、以定量分析不同階段增長率變化為主要依據(jù)。綜合的，未來不同階段增長率和特征年GDP預測見表5。

2.2 出行總量預測

在GDP預測的基礎上，利用高速公路發(fā)生（吸引）-GDP擬合函數(shù)，結合2018年預測計算數(shù)值與實際數(shù)值的偏差，分析未來年地市高速公路發(fā)生（吸引）量。預測表明：①從全省數(shù)值來看，預測2020年全省日均發(fā)生量接近730萬標準小客車，2025年、2030年和2035年日均分別約1 000萬、1 300萬和1 600萬標準小客車。②從全省增長率來看，2021-2035年全省高速公路發(fā)生量年均增長率約5.65%。其中，十四五（2021-2025年）、十五五（2026-2030年）和十六五（2031-2035年）全省年均增長率分別約6.22%、5.22%和4.65%。③從地市數(shù)值來看，2035年廣州、深圳兩地市高速公路日均出行量大致相當，均超過300萬標準小客車;東莞、佛山日均發(fā)生量接近150萬標準小客車;惠州、中山、江門、湛江4個地市高速公路出行量超過50萬標準小客車;韶關、潮州、梅州、陽江、云浮、河源和汕尾相對較?。ㄐ∮?0萬標準小客車）。④從地市增長率來看，2021-2035年增長率最快的有珠海、茂名和湛江，年均增長率超過10%;而梅州、河源、東莞、清遠和廣州增長率相對較慢，年均增長率低于5%。

3 研究結論

從高速公路發(fā)生量與經(jīng)濟社會角度，以廣東省21個各地市2015-2018年高速公路發(fā)生量和GDP為樣本，分析表明：①高速公路發(fā)生量關系最密切的指標是GDP。②線性函數(shù)能較好的擬合高速公路發(fā)生量和GDP的關系。③預測2035年廣東省高速公路日均發(fā)生量約1600萬標準小客車，全省2021-2035年年平均增長率約5.65%。研究成果對廣東省高速公路規(guī)劃和相關研究有一定的參考價值和現(xiàn)實意義。

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