基于可达性的高速公路改扩建工程诱增交通量研究

吴晓明，孔繁盛，段丹军，赵延庆

(1.大连理工大学 土木工程学院 大连市 116000； 2.山西省交通科技研发有限公司 太原市 030000；3.大连理工大学 交通运输学院 大连市 116000)

近年来汽车保有量和公路运输量不断提升，高速公路急切需要进行改扩建来改善道路条件。由于高速公路的改扩建，路网结构得以改变，使区域产业布局和交通出行条件得到改善，从而诱发新的交通需求的产生，新产生的交通需求就是诱增交通需求。

诱增交通需求的科学预测是交通量分析的重要组成部分。在诱增交通量的研究方面，我国学者已提出多种模型对其进行预测，包括弹性系数法、生长曲线法、重力模型法和MD模型等[1-4]。在我国2010年颁布的《公路建设项目可行性研究报告编制办法》(以下简称为《编制办法》)中按照“有无对比法”的原则对诱增交通需求进行预测。但以上模型仍然存在不足之处﹐弹性系数法对于数据采集的要求比较高，当发生了数据的缺失时,就可能导致所采取的预测结果和实际情况之间存在很大的误差[1]。重力模型法的计算机理缺乏理论支持,当出行距离、出行时间较短或小区内部出行时预测值会偏大[2]；生长曲线法对初期诱增交通需求的预测值偏低﹐不适用于诱增交通需求的平均增长率相对较高的地区[3]。

Hansen于1959年提出可达性的概念，是交通研究中一个非常重要和基础的概念，广泛地应用于交通学、公路规划及地理学等领域。可达性一般指利用某种特殊的交通系统从某一给定出发地到达活动目的地的便捷程度。可达性模型可以表现为因为道路新建或扩建而对出行者的出行行为产生的影响，适合应用于考虑诱增交通需求的传统交通量预测模型的研究中。何南采用基于可达性的四阶段模型对城市道路诱增交通量进行预测[5]。现阶段的研究大多数针对的是城市道路，很少有对高速公路改扩建诱增交通量的研究。本研究采用考虑可达性的“四阶段”交通量预测模型，预测改扩建高速公路诱增交通量。

1 研究方法

1.1 交通量预测方法

“四阶段”模型被认为是目前国内外最为常见的一种交通量预测手段。对于高速公路改扩建工程，《编制办法》中描述的基本施工步骤主要有四个阶段，即社会经济增长预测、交通发生吸引、交通分布、交通分配。

本研究中采用三种方法分析比较，以得到适用于改扩建高速公路工程考虑诱增交通量的预测方法。具体方法如下：

1.1.1方法A

根据传统的四阶段模型，采用重力模型法，仅对趋势交通量进行预测，不考虑诱增交通量。重力模型法的计算过程相较简便﹐参数容易标定。模型表达式如式(1)：

(1)

式中：Qij为i到j区的趋势交通需求(veh/d);Pi为未来年i区的发生交通需求(veh/d);Aj为未来j区的吸引交通需求(veh/d);Fij为i到j区的交通阻抗,一般指出行的距离、时间或费用;K、α、β、γ为重力模型的参数,根据路网现状OD和时间出行矩阵,由回归分析法进行标定。

1.1.2方法B

《编制办法》中的有无对比法。在《编制办法》中对诱增交通量的预测,要考虑的重要因素是小区间的运行时间,按照“有无对比法”原则,采用重力模型,将诱增交通量的预测工作按照两种情况分别计算。预测公式及内容如下：

(1)当现状小区间出行交通量不为零时，采取下列计算公式：

(2)

(2)当现状小区间出行交通量为零时，采取下列计算公式：

(3)

此模型是在预测趋势交通出行的基础上,仅计算由于出行的时间、成本或距离等因素的降低,而导致产生一种新的诱增出行。对因道路网改变而引起区域经济和产业结构调整、土地利用开发程度及性质得到改变等引起的诱增交通需求考虑不足。

1.1.3方法C

基于可达性的四阶段模型。本研究所采用的模型是在传统“四阶段”模型的基础上，将可达性的概念引入其中，考虑了可达性、人口及经济的因素，对发生吸引及分布模型进行改进，改进后的模型构造如下：

交通发生模型：

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为小区可达性指标；X为小区出行人口数；Y为小区经济情况；Tij为小区ij间的分布交通需求；PRij为从小区i到j的选择概率；tij为小区间的出行时间；Pij为小区间的流量;λ、a、b、c、d、C为可达性待估参数。

本研究建立具有反馈循环的四阶段模型对诱增交通量进行预测。具体反馈流程如图1。

图1 反馈流程

对于模型的收敛条件，由于道路基础设施建设的情况下，选定车出行公里数(即依据各路段距离与其对应的路段交通量相乘)作为收敛标准。具体收敛准则如式(8)：

(8)

式中：VKTn为第n次车出行公里数;VKTn+1为第n+1次车出行公里数。

本研究选取TransCAD软件，其将GIS系统与交通规划模型进行整合，凭借编辑GISDK脚本语言，实现基于TransCAD的反馈模型的运行，利用BatchMode工具获取所有的输入输出数据文件、参数标定及设置，将GISDK脚本语言放到一个循环里，直至满足收敛条件才跳出循环，获得结果。

1.2 可达性模型

可达性模型的主要影响因素包括两个方面：路网属性、出行目的地吸引力。现阶段针对路网可达性主要有累计机会法、重力模型法、效用模型法、拓扑分析法和空间阻抗方法等五种模型。

空间阻隔模型大多应用在交通网络和地理信息等研究领域，拥有直观、简洁、数据易获取等优点，适用于对宏观可达性进行评价。然而该模型的缺点也显而易见，该模型不能体现由于土地利用和交通系统的不同而对可达性产生的影响；为克服模型的缺点，采用加权空间阻抗模型，很好地解决了原有模型的缺点，具体形式为：

(9)

1.3 可达性参数标定

参数标定对于保证模型的有效性和准确性来说，是一项不可或缺的工作。具体标定流程如图2所示，具体的参数标定过程为:

图2 参数标定过程

(1)交通分配参数估计：为计算得出区间广义成本(一般指小区出行时间)，将现状路网及实际车辆出行OD表代入用户均衡分配模型进行计算。

(2)交通分布参数估计：根据实际交通量分布模型，结合相关小区社会经济现状推出交通分布阶段的参数估计结果。通过加权空间阻抗模型进行计算，获得交通发生与吸引阶段所需的可达性指标。

(3)交通发生吸引参数估计：通过实际交通发生吸引交通量，将可达性指标与区域经济现状、道路属性、人口等结合推导发生与吸引阶段的参数估计结果。

从每个阶段的参数标定的方法看出，这种由下到上逐步对每个阶段模型的参数进行标定的过程使得到的参数合理有效。

2 诱增交通量预测工程实例

2.1 研究区域及数据来源

以山西省晋阳高速公路改扩建工程(S86)为例，将阳城附近地区划分为6个小区，分别为阳城区、晋城区、高平区、侯马区、翼城区及沁水区。各个小区的数据通过《山西统计年鉴》和前瞻数据库获得，分别为总人口、生产总值及一二产业生产总值等。在路网数据分析过程中，通过参考《公路工程技术标准》(JTG B01—2014)中的公路设计时速，结合山西省公路的实际状况对速度进行定义。本研究结合《公路通行能力手册》和世界银行的《公路投资优化研究与可行性研究方法改进》的报告，根据实际情况对通行能力进行选取。

2.2 算例分析

晋阳高速公路改扩建项目拟2019年12月启动建设,施工周期拟定4年。本研究选取2018年为基年，选取2024年、2025年、2030年、2035年为特征年预测。参考土地利用性质及行政区划将晋阳附近地区划分为6个交通小区，建立小区及路网图层，并将小区属性(人口、经济情况等)和道路属性(通行能力、路段长度、车道数、路段通行速度)输入。具体划分信息及路网见图3所示，各小区OD表见表1。

表1 晋阳高速公路2018年(基年)出行OD表

通过回归分析可以得到方法A和方法B的交通发生与吸引模型参数，具体形式如下：

交通发生模型：

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)

通过对晋阳高速公路的现状小区出行OD矩阵和时间矩阵进行回归分析，计算得到的参数如下:

K=1.38;α=1.10;β=1.28;γ=1.10。

方法C交通发生与吸引模型参数由2.3中论述的方法得到，具体形式如下：

交通发生模型：

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论述方法，交通分配选取用户平衡分配模型，并进行反馈循环计算。

2.3 结果分析

针对上述工程实例，分别采用方法A、方法B和方法C进行分析，得到交通生成总量和车出行公里数，如图4和图5所示。

图4 各方法预测的交通生成总量对比图

图5 各方法预测的车出行公里数对比图

可以看出，方法B对诱增交通量的预测值在5%～15%间波动，方法C的预测值在20%～30%间波动。由于方法B没有充分考虑诱增交通量，其预测结果相对保守。而方法C考虑了各相关因素对诱增交通量的影响，在反馈循环的过程对改扩建的高速公路交通量进行预测，分析结果更为合理，因此对传统四阶段模型进行改进是必要的工作。

在利用反馈模型进行预测时，车出行公里数开始不断变化，后趋于稳定最终收敛。通过结果分析可以得出改扩建引发了诱增交通量的产生，且有必要进行考虑，引入可达性的四阶段模型更适用于对改扩建后诱增交通量的预测。

3 结语

(1)将可达性的概念引入“四阶段”模型，考虑了可达性、小区人口及经济情况对诱增交通量的影响，建立了可靠的诱增交通量预测模型，更合理地预测高速公路改扩建工程交通量。

(2)方法B对诱增交通量的预测值在5%～15%间波动，本文方法的预测值在20%～30%间波动。由于传统方法有充分考虑诱增交通量，其预测结果相对保守，本文方法考虑了各相关因素对诱增交通量的影响，在反馈循环的过程对改扩建的高速公路交通量进行预测，分析结果更为合理。

(3)改扩建后的高速公路可达性对诱增交通量的产生存在影响，且需要考虑可达性的因素，才能较为合理地对诱增交通量进行预测。