基于可達性的高速公路改擴建工程誘增交通量研究

吳曉明，孔繁盛，段丹軍，趙延慶

(1.大連理工大學 土木工程學院 大連市 116000； 2.山西省交通科技研發有限公司 太原市 030000；3.大連理工大學 交通運輸學院 大連市 116000)

近年來汽車保有量和公路運輸量不斷提升，高速公路急切需要進行改擴建來改善道路條件。由于高速公路的改擴建，路網結構得以改變，使區域產業布局和交通出行條件得到改善，從而誘發新的交通需求的產生，新產生的交通需求就是誘增交通需求。

誘增交通需求的科學預測是交通量分析的重要組成部分。在誘增交通量的研究方面，我國學者已提出多種模型對其進行預測，包括彈性系數法、生長曲線法、重力模型法和MD模型等[1-4]。在我國2010年頒布的《公路建設項目可行性研究報告編制辦法》(以下簡稱為《編制辦法》)中按照“有無對比法”的原則對誘增交通需求進行預測。但以上模型仍然存在不足之處﹐彈性系數法對于數據采集的要求比較高，當發生了數據的缺失時,就可能導致所采取的預測結果和實際情況之間存在很大的誤差[1]。重力模型法的計算機理缺乏理論支持,當出行距離、出行時間較短或小區內部出行時預測值會偏大[2]；生長曲線法對初期誘增交通需求的預測值偏低﹐不適用于誘增交通需求的平均增長率相對較高的地區[3]。

Hansen于1959年提出可達性的概念，是交通研究中一個非常重要和基礎的概念，廣泛地應用于交通學、公路規劃及地理學等領域。可達性一般指利用某種特殊的交通系統從某一給定出發地到達活動目的地的便捷程度。可達性模型可以表現為因為道路新建或擴建而對出行者的出行行為產生的影響，適合應用于考慮誘增交通需求的傳統交通量預測模型的研究中。何南采用基于可達性的四階段模型對城市道路誘增交通量進行預測[5]。現階段的研究大多數針對的是城市道路，很少有對高速公路改擴建誘增交通量的研究。本研究采用考慮可達性的“四階段”交通量預測模型，預測改擴建高速公路誘增交通量。

1 研究方法

1.1 交通量預測方法

“四階段”模型被認為是目前國內外最為常見的一種交通量預測手段。對于高速公路改擴建工程，《編制辦法》中描述的基本施工步驟主要有四個階段，即社會經濟增長預測、交通發生吸引、交通分布、交通分配。

本研究中采用三種方法分析比較，以得到適用于改擴建高速公路工程考慮誘增交通量的預測方法。具體方法如下：

1.1.1方法A

根據傳統的四階段模型，采用重力模型法，僅對趨勢交通量進行預測，不考慮誘增交通量。重力模型法的計算過程相較簡便﹐參數容易標定。模型表達式如式(1)：

(1)

式中：Qij為i到j區的趨勢交通需求(veh/d);Pi為未來年i區的發生交通需求(veh/d);Aj為未來j區的吸引交通需求(veh/d);Fij為i到j區的交通阻抗,一般指出行的距離、時間或費用;K、α、β、γ為重力模型的參數,根據路網現狀OD和時間出行矩陣,由回歸分析法進行標定。

1.1.2方法B

《編制辦法》中的有無對比法。在《編制辦法》中對誘增交通量的預測,要考慮的重要因素是小區間的運行時間,按照“有無對比法”原則,采用重力模型,將誘增交通量的預測工作按照兩種情況分別計算。預測公式及內容如下：

(1)當現狀小區間出行交通量不為零時，采取下列計算公式：

(2)

(2)當現狀小區間出行交通量為零時，采取下列計算公式：

(3)

此模型是在預測趨勢交通出行的基礎上,僅計算由于出行的時間、成本或距離等因素的降低,而導致產生一種新的誘增出行。對因道路網改變而引起區域經濟和產業結構調整、土地利用開發程度及性質得到改變等引起的誘增交通需求考慮不足。

1.1.3方法C

基于可達性的四階段模型。本研究所采用的模型是在傳統“四階段”模型的基礎上，將可達性的概念引入其中，考慮了可達性、人口及經濟的因素，對發生吸引及分布模型進行改進，改進后的模型構造如下：

交通發生模型：

Pi=λi·ACCi+ai×Xi+bi×Yi+C

(4)

交通吸引模型：

Aj=λj·ACCj+cj×Xj+dj×Yj+C

(5)

交通分布模型：

Tij=PRij·Gi

(6)

(7)

式中：ACC為小區可達性指標；X為小區出行人口數；Y為小區經濟情況；Tij為小區ij間的分布交通需求；PRij為從小區i到j的選擇概率；tij為小區間的出行時間；Pij為小區間的流量;λ、a、b、c、d、C為可達性待估參數。

本研究建立具有反饋循環的四階段模型對誘增交通量進行預測。具體反饋流程如圖1。

圖1 反饋流程

對于模型的收斂條件，由于道路基礎設施建設的情況下，選定車出行公里數(即依據各路段距離與其對應的路段交通量相乘)作為收斂標準。具體收斂準則如式(8)：

(8)

式中：VKTn為第n次車出行公里數;VKTn+1為第n+1次車出行公里數。

本研究選取TransCAD軟件，其將GIS系統與交通規劃模型進行整合，憑借編輯GISDK腳本語言，實現基于TransCAD的反饋模型的運行，利用BatchMode工具獲取所有的輸入輸出數據文件、參數標定及設置，將GISDK腳本語言放到一個循環里，直至滿足收斂條件才跳出循環，獲得結果。

1.2 可達性模型

可達性模型的主要影響因素包括兩個方面：路網屬性、出行目的地吸引力。現階段針對路網可達性主要有累計機會法、重力模型法、效用模型法、拓撲分析法和空間阻抗方法等五種模型。

空間阻隔模型大多應用在交通網絡和地理信息等研究領域，擁有直觀、簡潔、數據易獲取等優點，適用于對宏觀可達性進行評價。然而該模型的缺點也顯而易見，該模型不能體現由于土地利用和交通系統的不同而對可達性產生的影響；為克服模型的缺點，采用加權空間阻抗模型，很好地解決了原有模型的缺點，具體形式為：

(9)

1.3 可達性參數標定

參數標定對于保證模型的有效性和準確性來說，是一項不可或缺的工作。具體標定流程如圖2所示，具體的參數標定過程為:

圖2 參數標定過程

(1)交通分配參數估計：為計算得出區間廣義成本(一般指小區出行時間)，將現狀路網及實際車輛出行OD表代入用戶均衡分配模型進行計算。

(2)交通分布參數估計：根據實際交通量分布模型，結合相關小區社會經濟現狀推出交通分布階段的參數估計結果。通過加權空間阻抗模型進行計算，獲得交通發生與吸引階段所需的可達性指標。

(3)交通發生吸引參數估計：通過實際交通發生吸引交通量，將可達性指標與區域經濟現狀、道路屬性、人口等結合推導發生與吸引階段的參數估計結果。

從每個階段的參數標定的方法看出，這種由下到上逐步對每個階段模型的參數進行標定的過程使得到的參數合理有效。

2 誘增交通量預測工程實例

2.1 研究區域及數據來源

以山西省晉陽高速公路改擴建工程(S86)為例，將陽城附近地區劃分為6個小區，分別為陽城區、晉城區、高平區、侯馬區、翼城區及沁水區。各個小區的數據通過《山西統計年鑒》和前瞻數據庫獲得，分別為總人口、生產總值及一二產業生產總值等。在路網數據分析過程中，通過參考《公路工程技術標準》(JTG B01—2014)中的公路設計時速，結合山西省公路的實際狀況對速度進行定義。本研究結合《公路通行能力手冊》和世界銀行的《公路投資優化研究與可行性研究方法改進》的報告，根據實際情況對通行能力進行選取。

2.2 算例分析

晉陽高速公路改擴建項目擬2019年12月啟動建設,施工周期擬定4年。本研究選取2018年為基年，選取2024年、2025年、2030年、2035年為特征年預測。參考土地利用性質及行政區劃將晉陽附近地區劃分為6個交通小區，建立小區及路網圖層，并將小區屬性(人口、經濟情況等)和道路屬性(通行能力、路段長度、車道數、路段通行速度)輸入。具體劃分信息及路網見圖3所示，各小區OD表見表1。

表1 晉陽高速公路2018年(基年)出行OD表

通過回歸分析可以得到方法A和方法B的交通發生與吸引模型參數，具體形式如下：

交通發生模型：

Pi= -21.03×Xi+3.69×Yi+687.28

(10)

交通吸引模型：

Aj=-14.35×Xj+3.16×Yj+429.48

(11)

通過對晉陽高速公路的現狀小區出行OD矩陣和時間矩陣進行回歸分析，計算得到的參數如下:

K=1.38;α=1.10;β=1.28;γ=1.10。

方法C交通發生與吸引模型參數由2.3中論述的方法得到，具體形式如下：

交通發生模型：

Pi=-0.28×ACCi-15.5×Xi+5.44×Yi+462.33

(12)

交通吸引模型:

Aj=-3.03×ACCj-13.23×Xj+4.71×Yj+679.74

(13)

交通分布模型采用上文論述方法，交通分配選取用戶平衡分配模型，并進行反饋循環計算。

2.3 結果分析

針對上述工程實例，分別采用方法A、方法B和方法C進行分析，得到交通生成總量和車出行公里數，如圖4和圖5所示。

圖4 各方法預測的交通生成總量對比圖

圖5 各方法預測的車出行公里數對比圖

可以看出，方法B對誘增交通量的預測值在5%～15%間波動，方法C的預測值在20%～30%間波動。由于方法B沒有充分考慮誘增交通量，其預測結果相對保守。而方法C考慮了各相關因素對誘增交通量的影響，在反饋循環的過程對改擴建的高速公路交通量進行預測，分析結果更為合理，因此對傳統四階段模型進行改進是必要的工作。

在利用反饋模型進行預測時，車出行公里數開始不斷變化，后趨于穩定最終收斂。通過結果分析可以得出改擴建引發了誘增交通量的產生，且有必要進行考慮，引入可達性的四階段模型更適用于對改擴建后誘增交通量的預測。

3 結語

(1)將可達性的概念引入“四階段”模型，考慮了可達性、小區人口及經濟情況對誘增交通量的影響，建立了可靠的誘增交通量預測模型，更合理地預測高速公路改擴建工程交通量。

(2)方法B對誘增交通量的預測值在5%～15%間波動，本文方法的預測值在20%～30%間波動。由于傳統方法有充分考慮誘增交通量，其預測結果相對保守，本文方法考慮了各相關因素對誘增交通量的影響，在反饋循環的過程對改擴建的高速公路交通量進行預測，分析結果更為合理。

(3)改擴建后的高速公路可達性對誘增交通量的產生存在影響，且需要考慮可達性的因素，才能較為合理地對誘增交通量進行預測。