空港新城T5站前綜合商務區需求分析

陸 瑤，馬曉旦 （上海理工大學 管理學院，上海 200093）

1 交通生成預測

1.1 預測方法。出行生成包括出行產生與出行吸引，由于兩者的影響因素不同，前者以社會經濟特性為主，后者以土地利用形態為主，因此通常需將出行產生和出行吸引分別進行預測，以確保精確，也利于下一階段出行分布預測的工作[1]。

出行生成預測的方法主要有原單位法、增長率法、交叉分類法和函數法等[2]。這里主要是對新開發地區的出行進行預測，可以借鑒交通影響評價中常采用的土地利用規劃法[3]，即根據用地性質、建筑規模以及各類建筑的面積及出行發生率、吸引率分別預測出行發生量和吸引量。

式中：G—小區機動車交通發生量，單位：標準小汽車（PCU）；A—小區機動車交通吸引量，單位：標準小汽車（PCU）；Si—表示小區內第i類用地的建筑面積，單位：平方米（m2）；αi—第i類用地的車輛發生率，單位：PCU/100m2；βi—第i類用地的車輛吸引率，單位：PCU/100m2。

1.2 交通小區劃分。為了全面了解研究區域內的交通源以及交通源之間的交通流，將出行需求的產生、吸引與一定區域的土地利用和社會經濟指標聯系起來，根據研究區域內的土地利用性質和建筑功能，對研究區域進行了交通小區的劃分[4]，參考西安市城市及空港新城總體規劃，按照研究區域內開發項目性質和規模，結合道路等級及其功能地位，將研究區域劃分成20個交通小區。

研究區域內部按照綜合商務區土地利用性質和建筑功能，結合內部道路分布情況，劃分交通小區[5]。此外，依據其影響區周邊的經濟發展狀況以及研究區域的對外聯系通道分布情況，劃分5個外部虛擬小區。根據研究區域內交通小區的土地利用性質和面積以及項目對外的交通聯系強度，可進行研究區域交通生成預測與分析。

1.3 交通生成量預測。不同用地性質決定了交通發生與吸引的規模，在小區出行產生量和吸引量預測的時候，先確定各個小區的出行產生率和吸引率，再根據用地面積或者建筑面積進行出行產生和吸引量的預測。西安市城市總體規劃中對各地塊的用地性質作了詳細規劃，研究區域內的土地利用性質和用地面積基本明確。根據《建設項目交通影響評價技術標準（CJJ/T141-2010）》中國內不同類別建設項目出行率參考表中的數值，結合西安市各種性質用地的交通發生率及吸引率的經驗數據，可預測出各小區的交通發生量及吸引量。

對于研究區域范圍以外的境外交通小區的出行產生量和吸引量的預測，可根據對外聯系通道主要道路上的交通流量發展趨勢以及這些通道所聯系的出行方向的城市區域的未來社會經濟發展狀況及趨勢進行預測和修正。機場所對應的交通小區的產生量和吸引量，主要結合機場旅客的到發量進行預測。由此得到各交通小區目標年高峰小時出行發生量及吸引量。

2 交通分布預測

2.1 預測方法。本文以交通規劃軟件EMME中計算的各小區間的出行阻抗為參考依據，以現狀交通量分布為基準，將各交通小區的出行發生量和吸引量分布到研究區域，得到出行的空間分布數據。研究區域對外的交通分布數據，則主要參考現狀的機場到發量的城市空間分布特征以及規劃中的西安市的區域社會經濟發展特征和土地利用特征，綜合預測未來境外小區的分布數據，以及內外交通的分布量。

2.2 交通分布預測。咸陽國際機場T5航站樓站前綜合商務區位于空港新城片區東側，中心城區西北側，毗鄰咸陽國際機場、秦漢新城等高密度人流分布區域。基于西安市總體規劃、產業發展規劃、綜合交通規劃及西咸新區和空港新城相關規劃資料，結合研究區域的對外交通聯系通道的分布情況，進行研究區域對外交通需求的分布預測。根據規劃，該區域外部聯系通道主要包括正平大街等快速路及灃涇大道、臨空大道、機場高速等主干路。因此，將研究區域的對外交通分為5個出行方向，分別為正西方向，即為正平大街（西走向）；正北方向，即為正平大街（北走向）；東北方向，即為灃涇大道（東走向）；正南方向，即為灃涇大道（南走向）和正東方向，即為機場高速。根據城市區域間的聯系強度，可得到各出行方向交通需求分布情況。區域內部的出行分布則主要根據路網的出行阻抗及建筑性質和功能的特征，進行預測[5]。

2.3 交通出行方式劃分。交通方式劃分是把總的出行需求OD分配給各種交通方式，影響因素有出行目的、出行距離、出行者偏好、交通設施服務水平等。研究區域的交通出行方式劃分主要依據西安市居民現狀出行調查數據，結合咸陽國際機場區域及研究區域周邊地塊特性，以及未來西安市城市交通發展戰略，出行結構發展趨勢，及研究區域的交通系統規劃與建設狀況，進行方式劃分預測。

3 交通分配預測

3.1 預測方法。交通分配預測是指在交通分布預測基礎上，將各分區之間出行分布量分配到交通網絡的各條邊上去的工作過程，一般都借助于交通規劃軟件實現。在目標年各交通小區預測OD分布量的支持下，根據影響區各道路規劃等級標定路網模型，完成OD在路網上的交通分配。

交通分配的方法有多種，總體上可以分為兩類，即：均衡分配方法和非均衡分配方法。平衡分配方法中比較常用的是用戶平衡分配模型，而隨機用戶均衡（SUE）模型是“用戶平衡（UE）”模型的改進。主要模擬出行者不完全掌握所有路況信息，且均認為自己所選擇的路徑是“阻抗”最小的路徑，再沒有出行者相信能依靠單方面改變出行路徑來減少自己的估計行駛阻抗，其預測模型如下：

3.2 交通分配。根據研究區域周邊道路交通條件和項目具體特征，結合對周邊土地利用情況的分析，在Emme系統里建立研究區域的路網模型，將分方式的出行分布矩陣輸入到系統里，借助Emme軟件的交通分配模塊，將OD矩陣加載到對應的網絡上，在路網上進行交通分配，得到研究區域路網上的路段交通流量以及交叉口的流量，通過路段飽和度和交叉口延誤時間的計算，可以分析路網的服務水平。根據控規方案的道路網絡，在Emme中建模，可得到控規方案對應的路段交通流量分配圖及路段飽和度圖，如圖1所示。

圖1 控規方案研究范圍路段要素圖

同理，可根據優化后的路網方案進行建模，在研究區域優化道路網絡上進行交通分配預測，可得到優化方案的路段交通流量圖及路段飽和度圖，如圖2所示。

圖2 優化方案研究范圍路段要素圖

由圖1、圖2對比可知，優化方案與控規方案相比，路網內路段流量分布更加均勻，與控規路網方案相比，流量從較大的靠近機場及綜合商務區的灃涇大道和機場高速西側轉移到臨空大道和機場高速東側，大大降低了機場周邊路網的交通壓力；同時，由路段飽和度對比可知，優化方案關鍵主干路及次干路飽和度提高明顯，整體路網飽和度均處于合理的范圍內，綜合商務區路網活性明顯提高，內部及外部交通更加順暢。

3.3 關鍵交叉口分析。根據控規方案的交通需求預測和路網分配流量，可得到研究范圍內對外聯系密切、流量較大的主要道路交匯的5個關鍵交叉口的交通流量分配圖，如圖3所示。

圖3 控規方案關鍵交叉口流量分布圖

同理，為了比較優化方案和控規方案，根據優化方案的交通需求預測和路網分配流量，可得到研究范圍內對外聯系密切、流量較大的主要道路交匯的5個關鍵交叉口的交通流量分布圖，如圖4所示。

由圖3、圖4的關鍵交叉口流量分配對比可以看出，優化方案較控規方案關鍵交叉口整體交通性能得到較大提升，其中國定路—俠農街交叉口、灃涇大道—俠農街交叉口及灃涇大道—舜壽大街交叉口為研究區域內部交通組織的關鍵交叉口，優化方案中三個交叉口各方向的流量與控規方案相比，各方向流量分配更為適中，交叉口整體的通行效率得到提高。

灃涇大道—正平大街交叉口、臨空大道—灃涇大道交叉口為研究區域對外交通組織的關鍵交叉口，優化方案中兩個交叉口各方向的流量與控規方向相比優化較大，起到了分擔內部交通、聯絡外部交通的作用，同時，各方向流量分配更為適中，交叉口整體的通行效率得到提高，主要出行方向交通流量所占比例較高，提高了研究區域與外部區域的聯系，提高了整個區域路網的通行順暢性和連通活躍度。

控規方案和優化方案中關鍵交叉口的平均延誤及飽和度對比如表1所示：

圖4 優化方案關鍵交叉口流量分布圖

表1 控規與優化方案關鍵交叉口平均延誤對比

由表1可知，優化方案較控規方案，關鍵交叉口的平均延誤時間均較小，各關鍵交叉口的運行效率得到優化，同時，由于關鍵交叉口所在區位的特殊性，優化方案中道路網絡通行效率和運行狀況明顯優于控規方案。

此外，國定路—俠農街交叉口、灃涇大道—俠農街交叉口及灃涇大道—舜壽大街交叉口等研究區域內部交通組織的關鍵交叉口，其交叉口平均延誤時間的優化比率與灃涇大道—正平大街交叉口、臨空大道—灃涇大道交叉口等研究區域對外交通組織的關鍵交叉口平均延誤時間的優化比率相比提高幅度更大，可以看出，優化方案不僅可使對外交通溝通更順暢，對于內部交通運行及組織的優化更為明顯。

4 總結

本文西安市及空港新城的總體規劃，以及研究范圍周邊區域的土地利用及交通特性，針對區域交通需求進行預測，按照經典的四階段預測方法進行得到其優化方案，使得整個研究區域路網的交通運輸能力得到提高。