基于四阶段法对改扩建线路交通量预测

曹引弟

（山西工程职业学院，山西 太原 030009）

扩建道路项目的交通量预测和新建项目是不相同的，由于改扩建项目已建成并且运营通车多年，交通量的增长也较平稳，在整个交通路网中所起的作用已稳定，该道路的交通量发展趋势可通过观测历史交通量的增长趋势判断。目前，我国采用四阶段法[1]进行交通量预测。“四阶段法”是指交通生成（generation）、交通分布（distribution）、交通方式划分（mode spli）t 和交通分配（assignmen）t 四个阶段[2]。本文以G342 闻喜至临猗段改扩建工程为例，运用“四阶段法”预测模型和TransCAD 交通规划软件进行未来年交通量的预测分析，为项目的建设、投资规模提供依据，是项目进行经济财务评价的基础，并对类似项目在进行交通量预测时提供参考依据。

1 交通调查与分析

1.1 调查综述

为了能够全面反映项目走廊带区域的交通特性，收集了项目影响区相关国省道历年（2010 年—2020 年）交通量观测资料（连续式、间歇式观测站），以及近年内在项目影响区进行的OD 调查（特别是对G342，G209，S248，S256，S257，S238相关道路等）交通量调查资料，对主要相关道路各交通量观测站交通量绝对数及折算数、车型比例进行回归分析，并全面分析本项目建成后服务的交通流对象，结合交通小区划分原则，将项目影响区进行交通小区划分。交通调查总体思路见图1。

图1 交通调查总体思路图

1.2 OD 调查综述

基年OD 数据是交通量预测工作的重要组成部分，通常以居民出行及货流出行调查来获取此数据最为精确，但作为公路交通量预测，一般以机动车OD 调查即可满足其精度要求。项目组在这一区域布设5 个OD 调查点、7 个断面交通量调查点，统计结果表明，这些数据基本可以准确地把握这一区域的交通流运行特性，OD 调查现场见图2。

图2 OD 调查现场图

1.3 交通小区划分

项目研究对象为G342 闻喜至临猗段改扩建工程，交通流研究对象主要为闻喜县、夏县、盐湖区、临猗县周边区域对内交通对外交通及过境交通。因此，研究区域范围应涵盖闻喜县、夏县、盐湖区、临猗县，其中闻喜县、夏县、盐湖区、临猗县部分乡镇为直接影响区。

2 交通量预测

2.1 交通量预测流程

交通量预测是工程设施规模及经济评价的基础[3]。总体预测流程及采用的预测模型见图3。

图3 交通量预测流程图

2.2 预测特征年确定

本项目一级路交通量预测年限应为项目建成后20 年，参照国民经济及社会发展规划年限，确定项目预测特征年为2025 年（项目通车年）、2030 年、2035 年、2040 年、2045 年（项目服务期末）。

1）交通生成。本次研究采用弹性系数法进行预测。交通生成预测是指根据国民经济发展状况，对项目研究区域及各交通小区的交通需求总量（即机动车发生量、吸引量）进行预测[4]。

2）预测模型及方法。弹性（或弹性系数）是指待研究的两个关联事物间增长速度的比率[5]。一般来说，定义自变量x 对应变量y 的弹性系数为

随着社会经济的不断发展，交通量在不断增大，和当地的经济发展水平密切相关，交通量的增长速度和地区经济水平及经济增长速度有关。因此，在研究项目区域内各交通小区在远景年的交通发生量和交通吸引量时，采用弹性系数法进行预测。其预测公式为

式中：A 为预测年份的小区发生总量或吸引总量；A0为基年的交通发生总量或吸引总量；R 为国内生产总值年平均增长速度；E 为交通量对国内生产总值的弹性系数；n 为预测期的年数。

3）弹性系数确定。根据各经济小区经济发展趋势及发展战略，同时参考国内其他类似经济发展区域公路客货运弹性系数，借鉴国外公路运输发展的普遍规律，采用类比方法，定量与定性分析相结合确定出各小区交通弹性系数。分析结果可知，弹性系数大致成逐年递减趋势。

2.3 发生、吸引交通量计算

通过弹性系数预测方法，最终确定出特征年2035 年交通小区发生总量和吸引总量见表1。

表1 2035 年各交通小区交通生成量

2.4 交通量分布

2.4.1 分布方法

交通分布是指将预测的各小区出行发生量、吸引量转化为未来年各交通小区的出行交通量的过程[6]。本文运用重力模型法对交通分布阶段进行预测，重力模型法是通过模拟万有引力定律的分析方法，此方法考虑了两个交通小区间的出行阻抗，如出行的距离、时间等，同时考虑了交通小区所在地区的社会经济因素。根据闻喜县城市经济、交通结构，不宜选择增长率、概率模型法，故本报告采用双约束重力模型。

重力模型法的基本原理是i 小区和j 小区之间的出行分布量和i 小区的交通发生量及j 小区的交通吸引量成正比，和i 小区和j 小区之间的阻抗成反比，两个交通小区之间的阻抗可以是距离、出行的时间、出行产生的费用，也可以是距离、时间和费用的函数。本文采用最短的出行时间来作为阻抗矩阵，通过双约束重力模型法来计算交通分布。

双约束重力模型形式为

约束条件为

式中：Xij为i 区到j 区出行分布量。

式中：Gi为i 小区交通发生量；Aj为j 小区交通吸引量；Rij为i 小区到j 小区的出行阻抗（impedance，用最短的出行时间来表示）为交通阻抗函数，又叫阻抗系数（friction facto）r，常用的形式有幂函数形式，指数函数形式函数形式，其中α 和β 为待定系数。

本次预测采用多种阻抗函数进行标定后发现，采用幂函数形式模型，参数α=0.7098 时，模型精度较高。

2.4.2 交通量分布

根据上述标定结果，以TransCAD 软件中提供的双约束重力模型及运行程序为指导，得到2035年预测结果，见第131 页表2。

表2 2035 年各交通小区机动车出行OD 汇总表

2.5 交通量分配

交通分配预测将各交通小区之间的出行分布量根据交通量的大小分配到路网的各条线上，是在交通分布预测的基础上完成的，同时辅助交通规划软件TransCAD 实现。

在各交通小区在特征年预测的OD 分布量的基础上，依据影响区的各道路规划等级来标定路网模型，完成交通的分配，最后得到G342 闻喜至临猗段改扩建工程公路各路段及互通交通流量数据。

本文采用随机用户均衡模型（Stochastic User Equilibrium）作为交通分配预测方法，该模型是目前公认的预测精度较高的分配模型。随机用户均衡（SUE）模型是交通规划软件交通需求分析平台中提供的分配模型之一，是“用户平衡（UE）”模型的改进版[7]。该模型是模拟出行者在不完全掌握所有的路况信息，并认为自己所选出行路径是“阻抗”最小的路径，再没有出行者相信能依靠单方面改变出行路径来减少自己的估计行驶阻抗，其预测模型为

其中约束条件为

2.6 预测结果及分析

1）路段特征年交通量。采用各特征年OD 数据及路网，代入路阻函数、交叉口转向阻抗等相关计算参数，分配得到2025 年（项目通车年）、2030年、2035 年、2040 年、2045 年主线交通量预测结果，见表3。

表3 路段特征年交通量预测值（标准化小客车/日）

2）交叉节点转向交通量。本项目交叉节点服务期末（2045 年）交通量预测结果见表4，本项目交叉节点服务末（2045 年）交通量分布见图4。

图4 K6+500 马乔村定向匝道2045 年交通量预测图

表4 K6+500 马乔村定向匝道2045 年交通量预测（pcu/c）l

3 结论分析

根据交通量的预测结果可知，该项目2035 年的交通量为27 865 pcu/d，路段的交通量相对较大，按一级路标准建设，且主要流向是从闻喜方向到临猗方向。采用科学的方法预测交通量是项目建设前期及工程可行性研究中重要的组成部分。通过对现有路网的交通OD 调查，采用“四阶段”法对路段远景年的交通量进行预测并结合TransCAD 计算。此方法思路清晰，可操作性较强，预测比较精准，能有效地对改扩建道路进行交通量预测，对类似项

目具有一定的参考价值。