张 磊，刘小勇

（新疆农业大学机械交通学院，新疆 乌鲁木齐830052）

0 引言

TransCAD 作为一款基于GIS 的交通规划软件，该软件将多种交通模型较好地与地理信息系统相结合，TransCAD 具有多种出行生成与吸引、出行分布、出行方式选择及交通分配模型，在简化交通需求预测过程的同时能够得到较为全面的预测结果[1]。

交通影响评价是指在建设项目规划阶段，对其投入使用后新生成的交通需求进行预测，评价其对周围交通系统运行的影响程度，并制定相应的改善措施，减少并缓解建设项目对交通产生影响的技术方法[2]。乌鲁木齐市于2010年通过建设项目交通影响评价管理规定，并且城市重点控制区内的交通影响评价工作已先于规定开始进行。本文主要结合乌鲁木齐市南湖西路红山村棚户区用地改造项目对TransCAD在交通需求预测中的应用加以研究。

1 项目影响范围基础交通数据库的建立

利用TransCAD 进行交通需求预测的前提是根据交通调查的数据建立适用于预测的基础数据库，根据交通影响评价项目的影响范围的特点，本项目基础交通数据库中数据表主要包括交通小区与道路网，详见表1。交通小区数据结构见表2，道路网数据结构见表3。

表1 交通影响评价基础数据库数据表索引

表2 交通小区数据结构表

表3 道路网数据结构表

1.1 划分交通小区

根据南湖西路红山村棚户区用地改造项目影响范围区内交通小区的特点，结合乌鲁木齐市上层规划中对该地区交通小区的划分，将该项目的影响范围区划分为13 个交通小区，包括6 个内部交通小区，7个外部交通小区，如下页图1所示。

1.2 建立路网

对项目区影响范围进行交通调查，将项目内各等级道路进行分类，按照不同等级对路网数据进行编辑，建立相应的道路属性数据表。道路网按道路性质分层建立，道路属性包括：速度、道路通行能力、行程时间、道路等级及车道数等[3]。本项目道路网属性数据结构见表3，路网分布如图1所示。

2 交通生成与吸引预测

交通出行生成采用交叉分类预测法进行预测，即以家庭为基本预测单位，通过统计家庭平均出行率，然后以家庭基本单元数量与对应出行率相乘，再通过求和获得居民交通出行生成量。交通吸引是指所有基于家的出行和非基于家的终点出行，采用交通吸引量比率预测法，即根据各用地类型面积及单位面积的出行率预测交通吸引量[4]。

拟建项目的建筑功能主要分为商业、办公、住宅和超市（地下商业）等。通过对项目区影响范围内基础社会经济及交通数据的调查，结合《建设项目交通影响评价技术标准》（CJJ/T 141—2010）、《乌鲁木齐市2010 年居民出行抽样调查》及《乌鲁木齐市综合交通体系规划（2010—2020）》（2011年）推荐的高峰小时出行率指标，高峰小时交通产生量预测如表4 所示，交通吸引量如表5所示。

表4 目标年高峰小时交通出行量预测

表5 目标年交通吸引量预测

图1 项目影响范围交通小区划分及路网分布图

3 交通分布预测

交通分布预测是将预测得到的交通生成与吸引总量分配到不同交通小区，反映小区间空间流量分布。在TransCAD 中选择重力模型法中的双约束重力模型对交通分布进行预测，利用项目区周边交通调查数据，通过对项目影响范围内重要路段现状交通量进行反推得到现状出行OD 矩阵，再根据所获得的OD 矩阵对重力模型各指标参数进行标定，即可推算出影响范围内各交通小区出行产生量[5]。双约束重力分布预测模型数学表达式为：

式中：ki为交通出行产生量约束系数，ki=为交通出行吸引量约束系数，为阻抗函数或摩擦因子。

结合乌鲁木齐市重点控制区居民出行特点，阻抗函数即摩擦因子采用复合函数进行预测。预测结果PA矩阵见表6。

表6 交通分布PA矩阵

4 出行方式划分

出行方式划分是指预测出行分布中选择某一种交通方式所占的比例或数量，即预测各种交通方式对交通量的分担比例。根据《乌鲁木齐市综合交通体系规划》（2010—2020）报告，及拟建项目区周边区域居民出行交通方式调查确定目标年拟建项目区居民交通出行方式如表7所示。

表7 拟建项目区目标年人员出行方式比例

5 交通分配

交通分配是交通需求预测中的关键步骤，是将通过预测所得的目标年PA 矩阵转化为出行OD矩阵，并分配到路网中得到路网流量，目标年出行矩阵如表8 所示。TransCAD 软件可使用多种模型进行交通分配，包括全有全无（AON）模型，增量分配模型，容量限制模型、用户平衡模型（UE）及随机用户平衡模型（SUE），除此之外，TransCAD 还提供高级交通分配、HOV 交通分配及多模式交通分配方法[3，6]。结合乌鲁木齐市道路网特点及模型应用的合理性，选择随机用户平衡模型进行交通分配。

表8 目标年出行OD矩阵

6 预测结果对比分析

应用上述方法使用TransCAD 对项目影响范围内目标年叠加项目后的出行分布与交通分配进行预测，并将预测结果与人工预测结果及2014年目标年现状调查数据进行对比分析，目标年项目区影响范围各路段交通量预测分配对比详见表9。

表9 目标年交通量预测分配对比

将2014 年现状流量调查的结果作为基准，分别对项目区影响范围内9条重点道路双向交通量进行预测偏差分析，如图2所示。

图2 预测偏差对比分析

由预测偏差对比分析图可以看出，利用TransCAD 预测分配的结果较为稳定，偏差较小，分配到各路段的交通量相对均衡。由图2 可知，I02～I04 及I06 路段TransCAD 预测分配结果与人工预测分配结果偏差较大，平均偏差在8%左右。其中I02路为项目区西侧重要的南北向道路，是项目区通向市区的主要道路，I06 路将项目区与I02 路相连接，I03 路与I04 路相接是项目区东侧重要的南北向道路。项目建成后项目区周边出行主要依靠以上路段。由于人工预测时I02路路况较差，未能达到设计通行能力，所以预测结果小于实际值，并且产生较大的偏差。而使用TransCAD 进行预测时，可以通过调整相应道路的通行能力与路阻函数进行优化，使预测结果相对接近实际值。

7 结语

本文以乌鲁木齐市南湖西路红山村棚户区用地改造项目交通影响评价为例，通过基于Trans⁃CAD 的交通需求预测模型，研究了建设项目开发对项目影响范围区内交通系统的影响程度。利用TransCAD 进行交通需求预测，简化了预测过程的复杂程度，同时使交通影响评价工作更为高效，评价结果更为直观，通过实例验证将TransCAD 应用于交通影响评价的交通需求预测中具有一定的操作性与合理性，同时为项目的评价提供了可靠的数据支持。

[1] 章玉，胡兴华，王佳.交通规划模型TransCAD 的操作与应用[M].北京：中国建筑工业出版社，2011.

[2] 刘柏平. TransCAD 在交通评价中的应用[J]. 交通与运输：学术版，2012（2）：21-24.

[3] 章玉，于雷.基于TransCAD 多模式分配的交通影响分析方法及实例[J].交通标准化，2009（9）：43-46.

[4] 宋睿，晏克非，郑建.TransCAD 在四阶段交通需求预测中的应用[J].交通科技与经济，2011（1）：79-81.

[5] 吴春雷，常玉林.基于TransCAD 软件的交通影响分析方法研究[J].交通与计算机，2008（3）：79-82.

[6] 欧心泉，谢辉，晏克非，等.TransCAD 在芜湖市世行交通项目中的应用[J]. 交通与运输：学术版，2009（1）：53-55.