基于OD反推的合理土地开发强度方法研究

颜 冉 韩高峰 黄文娟

(合肥工业大学交通运输工程学院 安徽合肥 230009)

《雅典宪章》指出城市是由居住、工作、游憩和交通四大活动组成。交通可认为是城市的动脉，然而高密度、高容积率的城市建筑所产生的交通量超出了道路交通所承载的负荷，继而引起城市交通堵塞、交通安全、能耗以及噪声等一系列问题。基于上述分析，本文从道路通行能力出发，通过OD反推技术确定路网所承载范围内合理的土地开发强度，为城市控规编制人员制定片区容积率提供参考。

1 城市土地利用与交通的关系

人类活动在空间上的分散性造成人员的流动和物品的运输，而这些人员和物品的移动又决定了交通的需求。由于交通需求是派生需求，交通需求的产生取决于居住用地与其他类型用地的空间布局的背离，城市土地利用决定了人类活动在空间上的分散性，城市土地利用是城市交通需求的根源，决定了城市交通源、交通量及交通方式。同时，城市交通可以引导城市土地的开发利用。道路网的交通量，不仅可以反映交通需求的大小，由于作为新开发土地周围路网的背景交通量，道路网的交通量也是道路网周边土地开发强度的控制因素。我国各大城市由于人口众多，土地资源短缺，必须选择高密度开发模式和以公共交通为导向(TOD)的土地开发模式［1］。因此，在城市道路承载范围内，研究合理的土地开发强度，是城市土地利用与交通和谐发展的重要因素，也是本文研究的重点内容。

2 基于道路服务水平路段交通量确定

2.1 路段通行能力的确定

基本通行能力是指特定的时段，在理想的道路、交通、控制和环境条件下，道路的一条车道、一均匀段或一交叉口，期望能通过的人或车辆合理的最大的小时流率。路段的路段通行能力可由路段一条车道基本通行能力结合下式修正［2］:

式中，N0表示一条路段的基本通行能力，γ表示自行车影响修正系数，η表示车道宽度影响修正系数，n′表示车道数影响修正系数，C表示交叉口影响修正系数。N0取值参考文献［2］，其他参数的取值参考文献［3］。

2.2 路段服务水平划分

衡量城市道路交通服务水平的指标主要是路段的饱和度、车速和延误。所谓路段饱和度，是指路段实际交通量与设计通行能力的比值。由于车速延误与饱和度有关，饱和度增大，则车速降低，延误增加;饱和度减小，则车速增加，延误降低，所以饱和度是关键指标。本文参考现有研究成果，将饱和度作为城市道路的服务水平划分依据。参考国内外的经验，服务水平划分标准［3］和各服务水平等级对应道路上交通流的情形见表1。

表1 路段服务水平划分标准和对应的道路交通情形Table 1 The classification criteria for road segment service level and the corresponding road traffic

2.3 路段诱增交通量的确定

城市道路路段交通量不仅反映城市道路的服务水平，同时也反映城市交通需求量的大小。路段交通量包含路段的背景交通量和诱增交通量，所谓背景交通量是指不考虑建设项目的前提下的周边道路网的交通流量，它反映的是周边道路的交通量的变化情况。诱增交通量是研究地块项目建成后地块项目产生的交通量。本文研究的是片区(地块)合理容积率的确定，研究片区产生的交通量属于诱增交通量的范畴，诱增交通量是本文研究的重点。

饱和度是路段交通量与路段通行能力的比值，设定理想道路服务水平为D级以上［4］，以所有路段饱和度等于0.75作为一个临界值。设路段理想交通量是路段通行能力与D级服务水平对应饱和度的乘积，不同等级服务水平的路段有着不同的路段交通量，每个等级的服务水平对应着一个饱和度的区间，则对应的路段交通量也在一定范围内浮动。允许诱增交通量为路段理想交通量与路段背景交通量的差值，允许诱增交通量占背景交通量的比值同时满足主干路不超过30%、次干路不超过40%、支路不超过70%［5］。允许诱增交通量为OD反推提供基础数据。

3 基于诱增交通量的OD反推方法

本节的重点是根据道路网路段流量和基于土地利用划分的交通区，结合前文分析，运用transcad交通分析软件OD Matrix Estimation模块得出交通区的出行分布矩阵，进而计算出交通区的出行吸引量。不同饱和度的路段流量会反推出不同的交通区的出行分布矩阵，即每个饱和度对应一个交通区的出行分布矩阵，二者存在特定函数关系，如饱和度为0.75时，根据反推的分布矩阵计算得到的交通区的出行吸引量对应的就是路网饱和度为0.75时的出行吸引量。

3.1 OD反推基本原理

OD反推的基本思想是根据路段交通量推算OD分布量，是交通分配的逆过程，故称为“OD反推”。其基本原理是:设Va为路段a的交通量;Tij为i，j交通区的出行量为i，j小区间通过路段a的概率;根据路网交通流的守恒性，对于非零OD节点，其交通流的流入和流出量相等;另外，同一路段上不同断面的交通流量都相等。由此得出通过路段交通量反推OD矩阵时的最基本的关系式［6］:

3.2 OD反推模型

国内外学者对OD反推模型和方法进行了大量研究。根据OD反推的基本原理，由最基本的关系式无法解出Tij的唯一解，国内外学者通常以最优估计为出发点，通过引入一个凸目标函数并将式中的线性方程组作为约束条件，形成一个数学规划问题而产生出最优解。不同的OD反推模型的主要区别在于凸目标函数的构造和交通分配模型的选择(的确定过程)上，OD反推模型的一般形式如下式所示［7］:

式中，T为推算的OD矩阵，v为推算的路段流量，t为先验OD矩阵为路段观测流量，γ1，γ2分别为权重系数。

3.3 OD反推参数

OD反推技术作为获取交通区发生吸引量的主要技术手段，需要以下参数:

(1)基于土地利用的交通区划分。交通区的划分应根据研究范围内的用地规模、土地利用性质和布局的特点来确定，同时考虑车流在交通网上的分布情况来确定边界。交通区有两种，在研究范围内划分的交通区为内部交通区，在研究范围外部划分的交通区为外部交通区，一般在研究范围外部将贯穿研究范围的干道作为外部交通区的质心。

(2)路段诱增交通量。在根据路段诱增交通量推算OD矩阵时，路段交通量观测点的数量及其设立的位置与OD推算结果的准确度之间存在着密切的关系［8］。路段诱增交通量具有方向性，一个是沿每个路段的拓扑前行方向上的值，另一个是沿每个路段的相反拓扑方向上的值。本文OD反推中的路段流量为路段允许诱增的交通量，见前文分析。

(3)先验OD矩阵。预测的OD矩阵与先验OD矩阵具有基本相同的分布形式，常用的获取先验OD矩阵的方法是历史的、或抽样调查的、或按某一种数学方法计算的，本文是根据路网的阻抗矩阵计算先验OD矩阵:

式中，tij是先验OD矩阵中交通区i与j之间的出行量;fij是交通区i与j之间的出行阻抗矩阵中的阻抗值。

3.4 OD反推精度检验指标

判定系数R2是测定直线回归模型拟合优度的一个重要指标，其计算公式如下:

式中，a和b分别表示回归直线方程y=a+bx的回归参数。R表示OD反推精度检验主要指标的相关系数，反映路段分配流量与观测流量之间的线性相关程度。

4 基于出行吸引量的地块当量容积率确定

容积率是指地块总建筑面积与用地面积的比率，是衡量建设用地开发强度的一项重要指标。文中定义中户型居住用地的容积率为当量容积率，假设研究地块的交通出行总量不变，根据交通出行率手册［9］，其他用地性质的容积率可以折算成当量容积率，其折算系数见表2所示。

表2 容积率折算系数表Table 2 The conversion coefficient of plot ratio to equivalent plot ratio

交通区出行吸引量可以根据交通区内建筑面积及单位建筑面积的出行吸引率和OD反推两种方法来确定。OD反推方法前文已做分析，本节主要分析根据交通区内各个地块的建筑面积及单位建筑面积的出行吸引率计算交通区的出行吸引量，结合前文根据OD反推出的交通区出行吸引量计算出地块的当量容积率。OD反推的交通区i与j之间的出行量为 Tij，则:

式中，A为研究范围路段集合，xa为a路段饱和度，Na为a路段通行能力，f(xa，Na)表示基于路段流量求解OD反推模型，模型的求解较为繁琐，实际应用中通过建模及求最优解的方法往往效率不高，由于交通规划软件如transCAD已集成了OD反推模块，且求解效率也较高，建议利用OD反推技术对模型进行求解［4］。文章直接运用transcad的OD反推模块，研究地块的出行吸引量T可表示为:

根据交通区内建筑面积及单位建筑面积的出行吸引率计算的地块出行吸引量T′由下式确定:

式中，y为地块当量容积率，S为地块用地面积，λ为单位建筑面积出行吸引率，ε为随机项，R2为拟合优度。由T′=Tij可以确定地块的当量容积率。具体技术路线如图1所示。

图1 基于OD反推的合理土地开发强度方法的技术路线Fig.1 The technical route of land development intensity based on OD estimation

5 案例

本文以合肥市政务区某项目地块(下文简称“项目”)为例，项目容积率为2.8。项目地处合肥市城市政务文化新区核心区域，北临环圣支路，南依祁门路，东临茂荫路，西临匡河路。

在研究范围内划分6个内部交通区，8个外部交通区，研究地块周边路网的背景交通量和理想路段交通量，如表3，其中允许诱增交通量结合项目周边道路运行质量结合文献［5］确定。

表3 项目周边路网交通参数表Table 3 The road network traffic parameter around the project

根据上文分析，将允许诱增交通量作为OD反推中的路段交通量，通过OD反推得到项目周围路网达到D级服务水平的临界值时交通小区的OD矩阵，如表4。

表4 交通小区的小汽车OD矩阵分布表Table 4 The car OD distribution matrix of a traffic zone

假设路段机动车的流量为小汽车的流量，小汽车的出行比例由城市的出行结构确定，地块的用地面积和小汽车的出行分担率见表5。由居民出行率手册住宅(中户型)的晚高峰人流量与建筑面积的公式可知，晚高峰人流量=0.0062×建筑面积+16.23，R2=0.669，其中建筑面积为用地面积与平均容积率的乘积。

表5 地块面积与小汽车相关参数Table 5 The plot area and the related parameters of a car

项目投入使用后，对其影响范围内的路段交通量进行观测，观测得到的交通流参数见表6。

表6 项目投入使用后周围路网交通量对比表Table 6 The road network traffic around after the input of the project

由表6可知，项目投入正常使用以后，影响范围内道路的实际调查交通量与本方法得到的交通量之间的误差最大值为10.96%，误差相对较小。根据各类建筑交通出行率指标计算的地块总的交通出行吸引量不大于地块内部各个交通区的出行吸引量之和，由表4可知，项目产生的出行吸引量应小于424 pcu/h，根据表5的出行结构，可以解得项目产生的人流量应小于2745人次/h，由晚高峰人流量 =0.0062 ×建筑面积 +16.23，R2=0.669，解得地块当量容积率为2.747，与项目容积率2.8相符，说明该计算方法可行。

6 结论

目前大多数规划设计者确定容积率时主要考虑经济、地块区位等因素或者依靠自己的经验，对地块周边道路网的交通服务水平重视不够。文章从城市交通可持续发展的角度分析实际道路的交通负荷，通过OD反推技术，结合地块的各类建筑交通出行率指标来确定地块的当量容积率，并给出其他用地性质容积率换算成当量容积率的折算值，确定了路网饱和度与当量容积率关系的方法，通过实例分析验证了方法的可靠性。对于交通出行率手册中未涉及到的用地，其容积率折算值需要大量调查后才能获得。

［1］陆化普.城市土地利用与交通系统的一体化规划［J］.清华大学学报:自然科学版，2006，46(9):1499－1504.

［2］CJJ37－2012，城市道路工程设计规范［S］.

［3］王炜，过秀成.交通工程学［M］.南京:东南大学出版社，2000.153 －156，202.

［4］吴炼，王等婧.基于路网承载力分析的用地布局研究［J］.城市交通，2013，11(3):34－46.

［5］北京市委员会.北京市建设项目交通影响评价准则和要求［R］.北京:北京市交通委员会，2001.

［6］李夏苗，黄桂章，汤杰.基于OD反推模型预测客流通道客流量［J］.铁道学报，2008，30(6):8.

［7］卢佳斌.OD反推技术在城市交通需求预测中的应用研究［D］.广州:华南理工大学土木与交通学院，2011:14－22.

［8］杨琪，王炜，卢林.用于OD反推的路段交通量观测点设置研究［J］.中国公路学报，1999，12(增刊):81 －87.

［9］交通出行率指标研究课题组.交通出行率手册［M］.北京:中国建筑工业出版，2009.1 －529.