王大勇
(遼寧省公路勘測設計公司 沈陽市 110006)
鐵嶺市南北干線道路主要有京哈高速和國道京撫線(G102),而國道京撫線從鐵嶺市區內穿過,給市區造成很大的交通壓力,交通堵塞嚴重,不但影響了居民的正常生產生活,也給出行居民帶來了較大的安全隱患,嚴重制約了當地經濟的發展。本項目的建設不但可以將過境車輛從市區分流出去,減輕原有道路的交通壓力,提高當地居民的出行安全,而且增加了鐵嶺市區的外延交通道路,對鐵嶺市未來經濟的發展具有重要作用。
根據對交通量統計部門的統計數據進行分析,2018年國道京撫線年平均日交通量折算成標準小客車當量值為23512輛/日,其中約55%左右為過境車輛,而且多以大型貨車和集裝箱為主,詳細交通量數據見表1~表3。

表1 國道京撫線歷年交通量觀測統計表

表2 車型折算系數表

表3 車型比例表
擬建項目交通量主要由轉移交通量、誘增交通量組成。
(1)國道京撫線轉移交通量。指本項目建成后轉移的原京撫線交通量。
(2)誘增交通量。未來由于本項目建成帶來的交通便利,促使項目影響區域社會經濟不斷發展,將會在正常增長的交通量以外誘發產生交通量,即誘增交通量。
圖1為本報告交通量預測工作流程圖。

圖1
本項目施工期為2021年至2022年。其預測特征年為2022年、2027年、2032年、2037年、2042年。交通量預測基年為2018年。
本項目影響區域內社會經濟發展預測,首先是依據影響區域內近幾年的社會經濟發展歷史數據,粗略勾畫描繪出發展趨勢圖,剔除數據序列中某些特殊因素導致的奇異數據,利用數學分析的方法建立模型,主要采用對數、指數、直線方程計算出預測年限內的經濟指標值,再結合地區的長遠規劃中所確定的發展目標進行修正,經加權平均得到預測值。
本項目經濟預測過程中所采用的主要數學模型為:
(1)直線方程:Y=a+b×x
(2)對數方程:Y=a+bLn(x)
(3)指數方程:Y=a×ebx
式中:X—年代序號;
Y—所要預測的經濟指標;
a、b—模型參數。
不同預測方法的結果之間有一定差異,有時結果差異較大,究竟選擇哪種預測方法的結果更為合適,不容易確定,因此為盡可能克服不同預測方法的缺點和局限性,增加模型的普遍適應性,減少模型形式對預測結果造成的誤差影響,對各種模型預測值進行權重分析,在此采用組合預測方法,并通過專家咨詢,確定各預測模型權重,可以近似求得未來各特征年份經濟發展速度,見表5所示。

表4 項目影響區未來經濟(GDP)發展模型

表5 項目影響區未來經濟(GDP)發展速度表(單位:%)
公路交通經濟指標的彈性系數為公路交通量的變化和經濟指標的變化率之比。
e=IR/IE
其中:e—彈性系數;
IR—交通增長速度或發生集中量增長率;
IE—經濟增長速度。
公路交通與國民經濟的彈性系數,反映了公路交通與國民經濟的適應情況和相互關系,用數學的方法來表達,即交通年的平均增長率預測可通過區域經濟增長來得到,公式如下:
Qi=E×e
其中:Qi—i種車型增長率;
E—經濟增長率;
e—彈性系數;
i—客車或貨車。
各特征年彈性系數見表6所示。

表6 彈性系數預測
根據相關路網與經濟增長的關系,通過彈性系數的轉換,得到了2021年以后的交通發生增長率,見表7所示。

表7 趨勢交通增長率預測
根據表7京撫線趨勢交通量增長率預測,再結合預測基年的交通量數據,可以得到國道京撫線趨勢交通量預測結果,見表8所示。

表8 國道京撫線趨勢增長交通量預測結果(單位:小客車輛/日)
為了確定本項目將承擔的轉移交通量,我們在本項目的起、終點處附近分別選取交通量調查點,并采用攔車詢問的方式進行調查。其調查結果見表9所示。

表9 交通量調查統計表(單位:小客車輛/日)
通過調查,本項目京撫線24h斷面交通量為24360輛/日,其中過境車輛主要是凡河鎮和平頂堡鎮之間的雙向交通量,以及省道S106和省道S202與本項目交叉處的少量轉移交通量。
由于轉移交通量不同,所以將本項目分三段分別預測其建成后將承擔的轉移交通量,第一段為本項目起點K0+000至與省道沈環線(S106)交叉處樁號為K10+780,長度10.78km;第二段從K10+780至本項目與鐵葦線(S202)交叉處樁號為K19+430,長度8.65km;第三段為K19+430至本項目終點K25+500,長度為6.07km。
通過以上分析,結合表9的調查結果,可以得到本項目各段轉移交通量數值,以及占國道京撫線斷面交通量的比例。見表10所示。

表10 交通量調查統計表(單位:小客車輛/日)
經計算,最終確定本項目建成后將承擔的轉移交通量情況,見表11。

表11 分段轉移交通量預測結果(單位:小客車輛/日)
誘增交通量是指項目竣工投入使用后,由于改善了路網結構,從而影響了區域經濟和產業布局,改善了區域的投資環境,改善了區域間的經濟可接近性,使項目地區整體通行能力得到很大的提高,使項目地區的土地使用性質發生顯著變化而引發的交通量。
關于誘增交通量的預測,目前還沒有一個成熟的模式,通常是通過綜合分析新路的建設而新增的生產開發項目情況及車輛行駛時間、費用的變化,并參照過去的實例,確定出一個誘增交通量相對于趨勢型交通量的比率,從而獲得誘增交通量。現在,很多可行性研究工作中誘增交通量的預測都引入了經濟可接近模型,本文研究也采用了這種方法。
ACCi=Pie-0.019188Dij
式中:ACCi—第I區的經濟可接近系數;
Pi—第I區的人口數;
POTi(w),POT(w/o)—分別為有無本項目時的第I區的經濟增長系數;
φi—第I區的誘增系數;
Diy—I區到y區的時間距離;
a、b、r—模型參數,取a=0.3695,b=0.7114,r=-4.5718;
Qij—誘增交通量;
Qij—分流交通量。
經過計算,并綜合考慮影響本項目誘增交通量發生的各種可能情況,得到本項目的誘增交通量。第一段誘增交通量占第一段轉移交通量的比例為5%;第二段誘增交通量占第二段轉移交通量的比例為15%;第三段誘增交通量占第三段轉移交通量的比例為7%,誘增交通量預測結果見表12。

表12 誘增交通量預測結果(單位:小客車輛/日)
通過以上分析,得到了本項目各分段轉移交通量和誘增交通量預測結果,將這兩部分交通量進行合計,就得到了本項目各段的交通量預測結果,見表13。

表13 各分段交通量預測結果(單位:小客車輛/日)
通過以上分析,得到了本項目各分段交通量預測結果,將各分段交通量與其對應的路線長度進行加權計算,就得到了本項目全線的交通量預測結果,見表14。

表14 本項目交通量預測結果(單位:小客車輛/日)