大型活動下交通需求預測仿真及實例分析*

趙會珍,閆 山,謝世滿

(1.河北聯合大學,唐山河北,063000;2唐山市交通勘察設計院有限公司,唐山河北,063000）

0 引言

2016年世界園藝博覽會將在唐山舉辦，這一大型活動將極大提高唐山市的影響力，但是世園會舉辦期間將造成大量交通出行本文以交通需求預測四階段法為基礎，結合2016世園會舉辦地-唐山市的路網分析，建立一個用于大型活動下交通需求預測交通仿真平臺，這一平臺可以對世園會舉辦期間唐山市周邊路網的交通運行狀況進行實際模擬，進而對活動舉辦地周邊路網進行有效的評價。

1 仿真模塊的實現

四階段法是交通預測和交通規劃中最常用的方法。

1.1 交通生成預測

大型活動舉辦時城市居民交通產生量的預測方法有:回歸分析法、交叉分類法、增長率法、時間序列法和發生率法等,其中采用較多的是回歸分析法。為了得到活動舉辦期間的交通總量，可以選取的自變量指標有：小區人口數、城市經濟發展水平、就業崗位數、勞動力資源數等，然后以居民出行O-D調查數據為依據來建立預測模型,其基本形式見公式（1）：

式中：Y—交通小區生成的交通量

Xi—第i種指標

a,bi—回歸模型系數

1.2 交通分布預測

交通分布預測的目的是在世園會交通人數預測的基礎上進而確定城唐山市各個交通小區之間的出行量，主要分析唐山市交通小區的交通產生量去向何方，交通吸引量來自何處的問題。

世園會舉辦期間的交通分布預測采用最常用的重力模型法，改方法的基本原理為：假定城市交通區i到j的交通分布量與交通區i的發生量成正比，與交通區j的吸引量也成正比，而與交通區i到j之間的交通阻抗則成反比。根據不同的約束情況，重力模型可以分為無約束、雙約束、單約束、三約束等不同的類

基金項目：2013年唐山市應用基礎研究計劃項目（131302114a）型。無約束的重力模型計算如公式（2）：

式中：Tij—交通區i到交通區j的交通出行量；K—參數

Pi—交通區i的交通出行總量；Aj—交通區j的交通出行總量

F(dij)—交通區i到交通區j的出行阻抗

1.3 交通方式的劃分

交通方式劃分的目的是確定大型活動舉辦期間出行者對交通工具的選擇，由于小汽車的使用比例是最高的，因此國際上通用的是以當量小汽車為標準，稱為“當量小汽車單位(PCU)。以此為依據并參照我國的實際情況得到換算系數如表1所示：

根據表1中的轉化系數就可以將活動期間參觀人數而轉化為以小汽車為標準的單位，即“當量小汽車單位(PCU)，計算如公式（3）。

1.4 交通分配

在得到活動舉辦期間的交通總量后就可以將各交通小區之間出行分布量分配到交通道路網絡系統中，即交通分配的過程。交通分配的模型分為均衡模型和非均衡模型。非均衡模型指的是交通線路上的交通費用不隨交通流量的大小而變化。如果假設交通費用隨交通流量的增加而增大，則認為均衡分配模型。以唐山世園會為例，在世園會舉辦期間，由于受到交通管理措施等因素的影響，觀眾不可能準確的把握城市路網狀況，這就意味著不是每個觀眾都能選擇到最佳路徑，因此采用隨機因素的用戶均衡分配模型來模擬世園會舉辦期間的出行規律是合理的。

2 應用實例

2.1 建立路網及數據采集

交通需求模塊所需的路段交通流量信息是通過實地交通調查采集獲得。選取了唐山市的主干道、快速路、次干道，以及少量的支路進行調研分析，并將收集數據輸入到TransCAD軟件中，TransCAD路網的信息輸入不僅包括道路的幾何信息，還需要有具體的與之相適應的路段屬性數據，路段屬性數據一般包括:路段的長度、車道數、類型、容量、行程時間、自由流速度等。

2.2 交通生成預測及交通方式劃分

考慮到當前的中國經濟增長、人口因素、交通地理位置和中國對世界各地旅客的吸引力等各方面因素，利用公式（1）預測唐山世園會訪客總量最多為1800萬左右。應用重力模型法在TransCAD中可得到唐山各個交通小區在世園會的參觀人數。背景交通量可以通過各交通小區參觀人數乘以出行次數來確定，根據社會經濟特點及發展規劃等因素將2016年的每日人均出行次數設定為2.8。

以世園會舉辦期間高峰小時作為仿真模型的交通輸入流量。首先根據經驗數值取日均交通流量的20%換算成高峰小時流量，其單位為標準小汽車當量(pcu)，根據唐山市近年交通方式劃分比例，就可以把得到的出行人次換算為pcu單位出行次數，進而可以得到建模路網上的背景交通量。

各交通小區的背景交通量如表2：

根據上面的公式（3）和表1中的換算系數，再結合唐山市各交通方式占有率將各小區的出行人次換算為pcu單位出行次數，見表3。

2.3 交通分布預測

O-D矩陣反推是根據調查的路段交通量反推現狀O-D矩陣的過程。在交通需求分析中由于O-D矩陣很難獲得，而路段交通流量能很容易的采集到，因此，O-D矩陣反推在實際中應用較為廣泛。在TransCAD軟件中將分布預測的結果轉化為P-A矩陣，再結合軟件中的小區圖和路網圖進行O-D反推。

表1 各交通方式的換算系數

表2 各小區的高峰小時流量

表3 各小區pcu單位出行值

2.4 交通分配

在TransCAD交通仿真軟件中共提供了7種交通分配方法，這里應用隨機因素用戶均衡分配法。由分配結果可知，世園會的舉辦對周圍路網產生了嚴重影響，由TransCAD仿真結果可得到相關的數據和圖表，重點對一些關鍵路段進行分析。其中高峰期超飽和過飽和的道路有：建設路、衛國北路、北新西道、新華西道、唐胥路、岳各莊大街。過飽和的道路有：新華東道、G205環城路南環段、建設北路（龍華東道和裕華西道段）、建華東道。內環大部分道路交通飽和，交通陷入嚴重擁堵狀態。車輛在這些路段基本處于停滯等待狀態，是行駛不了的。

3 結論

以2016唐山園藝博覽會為例，實現了面向大型活動的交通需求預測仿真。該仿真分析以四階段法為基礎，以仿真軟件TransCAD為平臺實現了唐山世園會舉辦期間交通需求預測、交通分配及主要路網飽和程度的分析，分析結果可以有效的評價世園會舉辦期間路網的可靠性，進而可以為世界園藝博覽會舉辦期間的交通組織和管理提供良好的決策支持。