基于TransCAD的大型活动交通需求预测——以乌鲁木齐市国际会展中心为例

2016-04-20袁家祥刘小勇杨秋菊王星

公路与汽运 2016年2期

关键词：大型活动城市交通

袁家祥,刘小勇,杨秋菊,王星

(新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830052)

基于TransCAD的大型活动交通需求预测——以乌鲁木齐市国际会展中心为例

袁家祥,刘小勇,杨秋菊,王星

(新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830052)

摘要:举办大型活动必将影响城市交通。文中以乌鲁木齐市国际会展中心举办大型活动为例,根据举办大型活动时的交通特征,以四阶段法为研究依据,利用交通预测软件TransCAD建立面向大型活动的交通需求预测仿真平台,实现未来年交通生成预测、交通方式划分、交通分布预测及交通分配预测。

关键词:城市交通;TransCAD;大型活动;交通需求预测

近年来,越来越多的国际性大型活动选择在中国举办,大型活动的举办会引发少则上千人,多则几十万人的集中出行,给原本就十分紧张的城市交通系统带来巨大压力,对交通规划、交通影响分析、交通管理等提出了更高的要求。

Matthew G.Karlaftis在大型活动的基础上建立了交通决策支持系统优化模型,并在2004年雅典奥运会中成功应用;许焱等以北京奥运会为依托进行交通预测,阐述了奥运交通需求的特点,分析了客运交通需求和客流分布的特点,并针对该特点给出了交通管理对策;沈晨卫等通过天津国际会展中心与同类展会类比分析,对不同区域客源出行方式需求进行分析,设计出会展中心周边及内部交通组织方案。该文以乌鲁木齐市国际会展中心举行国际性大型活动为依托,根据其交通特征,运用TransCAD对大型活动期间举办地点的交通需求进行预测。

1 交通特征分析

大型活动举办地的交通与城市交通相连接,具有比较鲜明的特性,主要体现在:

(1)交通出行较单一。交通出行与是否举办活动有直接关系。乌鲁木齐市会展中心能容纳数万人,没有举办大型活动时,主要为会展中心员工有规律的上下班出行,还有一些过境交通。举办大型活动时,大多数是基于活动地点的出行,还有一少部分为上下班出行及过境交通。

(2)极强的偶然性和突发性。举行大型活动时,交通流量由有规律的上下班出行突然大幅度增加,流量的总体波动性特大。同时,在出行时间和空间分布方面也具有偶然性,通常活动开始前3 h为高峰期,基于活动地点的西面八方的客流剧增。

2 交通调查数据处理及分析

2.1 创建路网

通过现场交通调查,将乌鲁木齐市会展中心周围的道路分为快速路、主干道、次干道和支路(如图1所示)。按规划形成的道路有河南东路,目前已全线贯通;未来按规划新增道路主要有七道湾路、南湖北路延伸段、喀什东路延伸段、东八家户规划延伸段。七道湾路:城市主干道,规划红线60 m,双向六车道,规划与新增喀什东路延伸段相交,可达市区;南湖北路延伸段:城市主干道,规划红线33 m,双向四车道,规划分别与河南东路及新增喀什东路延伸段相交,可达会展中心;喀什东路延伸段:城市主干道,规划红线32 m,双向四车道;东八家户规划延伸段:城市主干道,规划红线24 m,规划分别与七道湾路、河南东路相交,可达会展中心。

图1 乌鲁木齐市国际会展中心路网图

2.2 会展中心周围主要交叉口几何特征与交通特性分析

对会展中心周围交叉口进行交通量和几何特性实地调查,结果如表1及图2所示。

采用TransCAD编辑工具针对不同道路等级设置道路属性构建道路网络,主要对各级道路路网的属性进行编码及输入。道路的属性字段主要包括道路名称、道路等级、路段自由流车速、道路长度、道路分隔形式、机动车道数、非机动车道数、路段时间、路段通行能力、路段类型等,不同层面的道路网络略有不同。检查道路网中交叉口节点的连接方式,分清平面交叉口和立体交叉口,分析其渠化及流量属性。将收集数据输入TransCAD中,TransCAD路网的信息输入不仅包括道路的几何信息,还包括具体的与之相适应的路段属性数据,如路段的长度、车道数、类型、容量、行程时间、自由流速度等。

表1 乌鲁木齐市会展中心周围交叉口交通量和交叉口几何特性

图2 乌鲁木齐市会展中心周围交叉口交通量和交叉口几何特性示意图(单位:pcu/h)

2.3 划分交通小区

根据会展中心用地及影响范围内交通小区的特点,结合乌鲁木齐市行政区域及周围各道路的交通特性,将该地区的影响范围划分为10个交通小区,其中内部小区1个、外部小区9个(如图3所示)。

图3 交通小区划分

3 交通需求预测

3.1 交通生成预测

举办大型活动时,TransCAD提供了多种方法进行出行生成建模分析,主要有回归分析法、类型分类法、离散选择法等,其中采用较多的是回归分析法。为了得到活动举办期间的交通总量,选取小区人口数、城市经济发展水平、就业岗位数、劳动力资源数等自变量指标,以居民出行OD调查数据为依据建立预测模型。其基本形式为:

式中:Y为交通小区生成交通量;Xi为第i种指标(i=1,2,3,…,m);a0、ai为回归模型系数(i=1,2,3,…,m)。

考虑到当前的经济增长、当地人口因素、交通地理位置和对世界各地游客的吸引力等方面因素,利用式(1)预测乌鲁木齐市会展中心访客总量最多为100万人/周左右。

3.2 交通分布预测

交通分布预测的目的是求出乌鲁木齐市会展中心在未来年各交通小区的出行交换量,主要分析会展中心各交通小区的交通产生量去向何方、交通吸引量来自何处。会展中心举办活动期间的交通分布预测采用最常用的重力模型法,其基本原理:假定城市交通小区i到j的交通分布量与交通小区i的发生量成正比,与交通小区j的吸引量也成正比,而与交通小区i到j之间的交通阻抗成反比。根据不同的约束情况,重力模型可分为无约束、双约束、单约束、三约束等类型。其一般形式为:

式中:Tij为交通小区i到交通小区j的交通量;a为参数;Pi为交通小区i的出行总量;Aj为交通小区j的出行总量;f(cij)为阻抗函数。

应用重力模型法在TransCAD中可得到乌鲁木齐市各交通小区在会展中心的参观人数。背景交通量可通过各交通小区参观人数乘以出行次数来确定,根据社会经济特点及发展规划等因素,将2016年的每日人均出行次数设定为2.5。以会展中心举办活动期间高峰小时流量作为仿真模型的交通输入流量。首先根据经验数值取日均交通流量20%换算成高峰小时流量(pcu)。考虑会展中心的功能特点,根据对国内外类似场馆的调查结果,小汽车、公交车出行方式的比例较大,非机动车方式的比例较小。根据现阶段乌鲁木齐市居民出行方式比例,结合《乌鲁木齐市城市综合交通规划》中关于乌鲁木齐市各规划年限居民出行方式结构的描述进行调整,确定2016年乌鲁木齐市会展中心的总体出行方式构成如下:公共交通43%;私人交通42%;货车8%;步行和自行车5%;其他2%。

把得到的出行人次换算为标准小汽车当量数,结合乌鲁木齐市历年交通流量的增长幅度,同时考虑该地区周边其他开发项目对交通的影响,综合考虑按年增长率3.8%计算2016年背景交通流量。根据会展中心周边用地状况及周围路网的建设进度,预测2016年周边主要路段单向机动车高峰流量如表2所示。另外,进行交通需求分析预测时,由于货车在展会高峰期只允许在夜间出行,机动车需求分析预测不包含货车交通量。进而运用TransCAD可得到建模路网上的背景交通量及各交通小区单位出行次数。

表2 乌鲁木齐市会展中心主要道路单向高峰背景流量预测　pcu/h

3.3 交通分配预测

交通分配的目的是将各种出行方式的OD矩阵以一定的路径选择原则分配到交通网络的各条道路上,求出各道路的交通量及其他交通指标。

由于获得OD矩阵需进行大量交通调查,工作量十分庞大,代价十分昂贵,并且由于调查内容过于繁琐及估计方法过于间接,很难保证数据的准确性,在实际中广泛应用OD反推技术。OD矩阵反推是根据调查路段交通量反推现状OD矩阵的过程。在交通需求分析中,由于OD矩阵很难获得,而路段交通流量很容易采集到,在TransCAD软件中将分布预测结果转化为PA矩阵,再结合软件中的小区图和路网图进行OD反推。

得到活动举办期间的交通总量后即可将各交通小区之间出行分布量分配到交通道路网络系统中。在TransCAD交通仿真软件中共提供7种交通分配方法。在会展中心举办活动期间,由于受到突发性交通因素的影响,观众不能准确了解会展中心周围及整个城市的路网状况,不能明确选择到达会展中心的最佳距离。因此,采用随机因素用户均衡分配法。由分配结果可知,大型活动影响下周边交通量在背景交通的基础上迅速增加,对周围路网产生严重影响。由TransCAD仿真结果预测出会展中心各小区交通量如表3所示,重点对一些关键路段进行分析。其中高峰期超饱和的道路有河滩快速路(苏州路以南段)、河滩快速路(喀什东路以北段)、河南东路(河滩快速路以东段)、河南东路(河滩快速路以西段)、河南东路(七道湾路以西段);过饱和的道路有七道湾路(苏州路以南段)、乌奇公路(喀什东路以北段)、喀什东路(河滩快速路以西段)、南湖北路(苏州路以南段)。活动的举办使会展中心周边大部分支路交通饱和,陷入严重拥堵状态。

表3 乌鲁木齐市会展中心周边主要道路TransCAD预测交通量　pcu/h

4 结语

该文以乌鲁木齐市会展中心为例,以四阶段法为基础,以TransCAD软件为平台对大型活动的交通需求进行预测,实现了乌鲁木齐市会展中心举办活动期间交通生成、交通分布、交通量分配等预测及周边主要道路交通饱和度的分析,分析结果可有效评价会展中心举办活动期间周边道路的可靠性,为交通组织和交通管理提供有效支撑。

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