城市轨道交通诱增客流量预测分析

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1、城市轨道交通诱增客流量预测分析:当前我国城市轨道交通正处于快速形成过程中,在规模、功能以及与公共交通系统的相互作用上有其特殊性。其客流形成特点的与其他城市交通有所不同,做好城市轨道交通客流量的预测分析,对城市交通良性发展有着积极的社会和经济效益。本文结合城市轨道交通客流预测实例,进行了预测分析,并进行了检验。  关键词:城市轨道交通;客流量;诱增;预测;分析    随着我国经济社会的不断发展,城市化进程进一步加速,呈现出快速扩张和沿重要交通干线延伸的趋势。同时,交通引导开发的土地利用与城市发展模式,以其运输效率高、节约土地资源

2、、减少环境污染和能耗的巨大优势,为大多数城市规划所采用。城市交通轨道干线经过运行和发展,必须会成为一种新型的交通工具,承担着带动周边地区社会经济发展和促进城市交流的作用。因此,科学预测城市交通轨道诱增客流的相关问题有着极其重要的意义。  1背景分析  1.1预测范围和年限  本研究预测范围为武汉市区,研究重点为城市轨道交通线的客流预测。根据《武汉市轨道交通建设规划》,大胆的假设武汉市轨道交通线将于2022年投入运营。因此客流预测的预测年限为:初期2025年,近期2032年,远期2047年。  1.2技术路线和方法  武汉市轨道

3、交通沿线客流预测将依据武汉市城市总体规划、城市综合交通规划和沿线控制性详细规划,从城市居民全方位的出行形态出发,把握城市客流的主流和方向,并在综合考虑轨道系统在城市客运交通中的作用以及与客运专线、一般铁路、城际轨道交通、城市对外场站、城市内部其他交通方式接驳客流的基础上,以交通需求预测“四阶段”的预测模型为基础,采用定性和定量分析相结合的方法进行。  2客流生成与分布预测  根据我国都市区及其城市轨道交通客流形成特点的分析,未来的用地布局结构将会发生较大的变化甚至是根本性的颠覆,而且交通条件的改善也会诱增大量客流,会对各区的交

4、通生成量以及各区之间的交通交换量产生影响。在城市轨道交通客流预测过程中,客流生成阶段应采用改进的生成率法,而在客流分布阶段应引入对诱增客流的预测。  2.1改进的生成率法  该方法基本思路与常用的生成率法一致,通过确定各交通小区的出行发生强度(出行吸引强度)与用地面积(人口或经济指标)来得到交通发生量(交通吸引量)。所不同的是,考虑到都市区未来用地布局结构将发生较大的改变,因此各交通小区的出行发生强度(出行吸引强度)不能以现状OD调查为准,而应根据该小区未来的用地性质进行调整确定;同时相应的单位用地面积(单位人口或单位经济指标

5、)也应依据都市区规划数据确定,而不是简单地趋势外推获得。  2.2诱增客流预测  交通小区间交通条件的改善产生诱增客流,而交通条件的改善通常以可达性来表征。20世纪30年代已提出了交通可达性的势能模型:  Aij=GMiMj/dαij(1)  式中:  Aij———小区i到小区j的交通可达性;  α———常数;  Mi———小区i的出行产生潜力(如人口);  Mj———小区j的吸引潜力(如零售业规模);  dij———小区i到小区j的交通成本(如时间、距离);  α———距离衰减参数(大于1)。  从而,定义小区i到小区j客流

6、分布量的诱增系数为:  Cij=Aij(Y)/Aij(N)(2)  式中:  Aij(Y)———有轨道交通时的小区i到小区j的交通可达性;  Aij(N)———无轨道交通时的小区i到小区j的交通可达性。  3案例分析  本文以武汉城市轨道交通客流预测为研究案例。按其城市轨道交通规划线X。通过客流预测四阶段,对于武汉市轨道交通线全X络客流进行汇总后进行客流预测结果分析。  本文就汇总数据进行列表分析。见表3-1所示。  表3-1初近远期轨道交通线承担客运量汇总表        3.1客源有较为可观的发展  初期的客运强度为1.2

7、2万人次/公里/日,远期上升为2.51万人次/公里/日,增长幅度较大。这说明随着6号线的运营,带动沿线土地的开发与经济的发展,其诱增的客流也日益加大。  3.2客流增长速度逐年递增  初期的客流为30.16万人次/日,近期为49.18万人次/日,远期的客流为62.07万人次/日。可见,本线由于沿线用地的不断开发,客流有较大的增长幅度。        图3-2初近远期客流增长趋势图    3.3换乘站功能较为明显  初期共有20个站,其中具有换乘功能的站就达到6个,初、近、远期的全日换乘客流分别为13.73万人、21.81万人、

8、26.35万人,分别占全线全日客流总量的45.5%、44.3%、42.5%,体现了较强的换乘功能。  图3-3初近远期全日换乘客流占全线比例图    3.4客流预测分析的敏感性        4结束语  城市轨道交通客流预测是一个复杂、繁琐的工作,是城市轨道交通线X规划的前提

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