第四章 交通需求分析

第四章交通需求分析
4.1前言
城市交通需求分析作为交通规划的核心工作之一，其目的是建立城市土地利用与交通的相互关系模型，进而预测不同的土地利用布局下的交通流量，为规划提供决策的依据，保证决策的科学性。

4.1.1交通需求分析的内容
运城市交通需求分析包括居民出行分析、暂住人口变动分析、对外交通枢纽交通分析、客运交通分析、货运交通分析、城市货运交通需求分析、城市客运交通需求分析、路网流量预测八部分。

重点对居民出行分析、对外交通、客运交通、货运交通的未来发展趋势进行预测，并结合对外交通枢纽、客运交通、货运交通等资料分析的结论，对未来规划道路网的可能交通量分布状况进行描述和评价。

4.1.2交通需求分析遵循的原则
交通涉及到城市社会、经济各方面的因素，进行交通需求分析应遵循如下原则：
·符合经济发展规律
·符合客运出行基本交通特征规律
·与土地利用相互配合
·反映政策的敏感性
4.1.3交通需求分析的基础
交通需求分析是对城市的未来状况进行定量描述，能否正确地把握城市交通发展的规律，取决于对现状交通资料的了解程度，以及对未来社会的经济发展趋势的合理结论。

本次交通需求分析建立在如下基础：
·城市总体规划
·道路基础资料、交通量调查统计分析
·有关运城市社会经济发展资料
·相关城市的道路交通规划与道路工程专项规划资料
4.1.4交通需求分析的年限
预测分析年限保持与运城市总体规划的规划期限一致，近期为2005年，中期为2010年，远期为2020年。

4.2 居民出行分析
运城市居民分为常住人口与暂住人口，现状暂住人口比例较小，根据以往在各地进行的居民出行调查经验表明，暂住人口和常住人口出行特征虽有所差异，但差别不大，同时，考虑到暂住人口的发展，到2020年，暂住人口的交通特征将与常住人口趋于一致，尤其在对交通设施的使用上。

本次需求分析中，常住人口与暂住人口按同一交通特征考虑。

在居民出行分析中，出行端点不考虑对外交通设施、旅游点等的部分流动人口，而是按本市城区居民的出行规律考虑。

4.2.1土地利用分析
城市的土地利用特征指标很多，与交通密切相关的有分类土地利用面积、土地使用性质、地形地貌、人口分布、就业岗位分布等等。

4.2.1.1分类土地利用面积
在进行交通分析时，需要将运城市区分成若干个交通小区。

根据运城市总体规划确定的城市空间布局和土地利用规划，将规划用地按类别落实到各交通小区，以各小区的人口、面积、经济活动强度作为交通产生和吸引的基本因素。

近期2005年人均用地指标按102m2控制，总用地面积约30km2，中期2010年人均用地指标按98m2控制，总用地面积约
35km2，远期2020年人均用地指标按95m2控制，总用地面积约50km2，其中本次规划范围用地50km2.如果考虑到外环线范围内的土地均为城市用地的话，其面积将达到112km2。

该面积应该看成为远期规划的动态调整范围。

4.2.1.2人口分布㎡㎡㎡
总体规划中控制的城市人口（包括常住人口和暂住人口）近期2005年为29万人，中期2010年为36万，远期2020年为52万，由于城市交通基础设施的建设投资巨大，且对城市旧城区的道路网改造由于要解决大量的拆迁安置问题而困难较多，因此在进行道路交通规划时采用的需求分析人口应具有一定的超前性和弹性。

城市人口增长与城市经济的发展有较大的关系，如果运城市的经济持续快速增长，就会大量吸引人口进入城市，其人口规模也很有可能突破现有规划，这在全国其它城市也是有先例可寻的。

本次规划按远期2020年的566000人进行交通需求分析，其中常住人口（户籍人口）为52万，暂住人口（居住时间在30天以上）4万人，部分流动人口（居住时间不满30天）按总人口的1%计为6000人。

非常住人口数量的确定是参照国内其它城市的现状分析得出的（详见表4-1）。

根据总体规划的居住用地规划布局，将运城市居住区划分为六大居住片区，每个大居住片区再划分为两个分片区。

在分析全市各个地域人们的交通出行情况时，必须将整个城市化分为若干个交通小区。

对于交通小区的划分，划分太大则分析不精确，划分太小则计算量太大，必须有一个合适的范围。

我们这次交通出行及吸引的交通分区的划分参照总体规划六大居住片区的分区进行，这样划分，无论是面积或人口规模都比较合适，也容易进行进一步的分析计算，并且保持与城市总体规划的一致性。

对应与每个小区规定了相应的交通小区代码。

在运城市总体规划中，按照土地利用强度，已经确定了未来各小区的人口分布，各交通小区范围、位置、人口分布情况详见表4-2和图4-1。

表4-1 城市流动人口占总人口的百分率统计表
资料来源:各市交通调查资料。

表4-2 交通小区基本参数
图4-1 交通小区划分图
4.2.1.3就业岗位分布
就业岗位分布反映了城市交通吸引源的分布，各小区的就业岗位密度和土地使用面积反映了吸引强度的大小，就业岗位密度在城市不同的区位其特征有所不同。

本次分析中，采用类比分析法，从现状居民出行调查中，获得不同区位特征的土地面积对交通吸引的权重，以此反映就业岗位的分布，进而作为交通吸引分布的指标。

4.2.2交通出行分析模型
采用传统的四阶段模型，结合运城市的实际情况，建立交通发生吸引、交通分布、交通方式比重分析、交通分配模型。

模型的形式和建模原则如下。

4.2.2.1 交通发生
居民为了某种特定的目的出行而导致交通的产生，交通不是目的，只是居民达到某种目的的过程。

影响居民出行发生的因素很多，包括居民的个体特征（如年龄、职业、收入、性格等）、居民居住地点（可达性是否较强）、社会发展水平、一些相关的制度(如上下班时间等)。

其中，社会发展水平是指城市政治、经济、文化等各方面的综合水平。

将居民出行的目的简化为上班、上学、公务、购物、文娱、其他五种目的，对各种目的
的出行建立以下假设：
·上班、上学目的的强度主要取决于时间制度，假设规划期末此制度不变；
·不同个体特征的居民，其居住的区位有所不同，区位特征不同反映了居民的主要个体特征的差异。

·弹性出行(包括公物、购物、文娱、其他目的出行)随社会经济水平的发展因而出行强度增大。

基于以上假设，并将城市区域分为中心区、中心边缘区两种区位，根据相关城市居民出行调查分析结果，标定模型。

采用类别发生率法，建立分出行目的、区位特征的出行发生率模型，模型形式为：
k j i k ij P N P ⨯= (4.1)
其中：
i ——小区编号； j ——目的编号；
k ——区位编码；
k j P ——k 区位、j 目的的出行发生率；
i N ——小区人口数；
k ij P ——i 小区、j 目的的出行次数。

模型参数见表4-2，我们因未对运城市进行居民出行调查，根据以往一些经验以及参照国内已进行交通调查的一些城市的居民分目的的出行次数，见表4-3和表4-4，由表4-3可见，城市之间的居民出行产生存在较大差别。

其差别可分为两类：一是上班、上学出行次数，除了职业因素外，这主要取决于工作、学习的时间制度，即中午是否回家等；二是生活、文化娱乐、公务等出行目的的次数，除职业因素外，这主要取决于城市的社会发展水平，发展水平越高，这类目的的出行次数越多。

由于运城市属中小城市，社会发展水平相对国内多
数城市要低，我们认为运城市居民出行在未来20年依然是以上班、上学为主要目的，以文化娱乐为出行目的将进一步提高，由此初定2020年本市居民分目的出行次数见表4-6。

中心区地区主要指运城市内环区域，中心区边缘主要指运城市内外环之间，其中包括安邑区。

依据有关资料，贵阳市2000年全市居民平均出行次数为2.74次/人.日，2010年为2.76次/人.日，珠海市2020年全市居民平均出行次数为2.80次/人.日，厦门市2010年全市居民平均出行次数为2.96次/人.日，依据以上城市的数据，我们可以推算出运城市2020年日平均出行次数为2.80 次/人.日。

总出行次数为2.8×526000=147.28万人次.
表4-3 国内一些城市居民分目的的出行次数（次/人.日）
表4-4 合肥市不同区位的出行吸引系数
表4-5 居民出行发生模型参数—类别发生率（次/人.日）
表4-6 2020年运城市居民出行次数
图4-2 居民出行次数比例图
4.2.2.2 交通吸引模型
交通吸引是指人们在出行活动中，其终点所吸引的雏形，交通吸引强度随区域的区位、用地特征、出行目的的不同而不同，不同的用地性质对不同的出行有不同的吸引强度。

本次规划中建立以下假设：
·上班目的出行的吸引源为工业用地、商业用地、行政公建用地、居住用地上的就业岗位；
·上学目的的出行吸引源为上学的就学岗位数； ·购物、文娱目的的出行，其吸引源为商业用地； ·公务出行的吸引源为行政公建用地；
·其他目的的出行其吸引源为行政公建和居住用地； ·不同区位的土地利用有不同的吸引强度。

基于以上假设，建立分类土地利用吸引权模型，其形式为：
∑∑==⎪⎪⎪⎪
⎭
⎫
⎝
⎛⨯⨯⨯⨯=m
k n
i ik j ik ik j ik
j k j j i S P S P a A A 1
1 (4.2)
其中：
j
i A —i 小区j 目的的吸引量
j A —j 目的出行量
j k a —k 类用地吸引j 目的出行的比例系数
j ik p —i 小区k 类用地对j 目的的吸引权重
ik S --i 小区k 类用地的用地面积
m — 用地面积的类型数
其中各类用地对不同目的的出行的吸引权值根据居民出行调查分析，确定现状不同区位、不同用地的不同吸引权，参照运城市总体规划的土地利用特征，用类比法来确定2020年的土地吸引权重。

最后，根据本市的就业和居住相对平衡的原理，将各目的出行发生量根据各区的吸引权重分配到各小区，得出各小区分目的出行吸引量。

4.2.2.3 交通分布模型
设交通出发地点为O (O rigin)点、到达地点为D(Destination )点，采用普遍使用的双约束重力模型，形式为：
)
(y d j
i j i ij f A P K K T =
(4.3)
1)(1
)/(-=∑=ij d n
i i i j f A K K
其中：
ij T ——i 小区到j 小区的出行OD 量
1
)(1)/(-=∑=ij d n
i j j i f A K K
i K ，j K ——模型平衡系数
i P ——i 小区的出行发生量 j A ——j 小区的出行吸引量
)(ij d f ——阻抗函数，阻抗函数的形式采用 )(ij d f =a ij d
其中：
ij d ——i 小区到j 小区的距离
a ——阻抗函数的系数
不同出行目的的雏形，其空间分布的特征有很大的不同，出行目的是影响交通分布的主要因素。

因此，在分析中按出行目的分别标定不同目的出行的阻抗函数系数值，考虑到未来城市空间布局的改变、就业居住特征的改变，对标定值加以调整，综合确定规划年的阻抗函数。

计算得分目的的出行OD 量(见表4-7)。

随着城市的发展，城市建成区的扩大以及交通工具的机动化水平的提高，居民的出行距离增大，近距离的出行比例逐渐减低，出行向远距离发展，出行活动对出行距离的敏感性减少。

表4-7 2020年运城市各交通小区居民出行次数OD 表
※小区人口单位为万人，出行次数为万次。

图4-3 市区居民出行OD图
4.2.2.4交通方式比重分析
一个城市用什么交通方式，而各种交通方式各承担的出行人次的比重是多少，在进行交通流预测时是必须要解决的。

比重问题是交通预测工作的一个难点，一般情况是先做居民出行抽样调查，通过调查获得现状各种交通方式出行人次比重，然后以此为基础来推算未来的各种交通方式所分担的出行人次比重。

这种做法工作量很大，费工费时．本规划不沿用习惯做法，省去了居民出行调查工作步骤。

迄今全国已有几十个城市做过全市性居民出行抽样调查和城市交通客货运调查，资料相当丰富，我们这次选用了与运城市同等规模的城市的交通调查资料所做出的结论，来推算运
城市各种交通方式所占的比例。

（1）步行承担出行比重分析
在各种交通方式分担的出行人次比重中，步行一般占总出行量的30～40%。

A．小学生考虑全部步行上学。

小学生人数按总人口的7%计，则出行人次为：小学生出行人次=规划总人口×0.07×2.80
＝526000×0.07×2.80
＝103096人次／日
B．中学生考虑30%步行上学。

中学生人数也按总人口的7%计，则出行人次为：中学生出行人次=规划总人口×0.07×0.3×2.80
=526000×0.07×0.3×2.80
=30928.8人次／日
C．其他出行者（指19岁以上的一部分人）这一部分人的出行人次中，步行约占20%。

其他出行者步行出行量=总人口×0.85×0.2×2.8＝250376人次／日D．由于运城市流动人口较少，因此其步行出行人次按总人口出行量的1%计。

流动人口步行出行量=2081912×0.01=20819.12人次／日
将以上4项求和，即可得出步行出行总人次为：
A＋B＋C＋D=405219.92人次／日
步行出行人次／总出行人次= 405219.92／1472800＝0.275
规划步行交通方式分担的出行人次比重按占总出行人次的30%。

（2）自行车承担出行人次比重分析。

A．中学生
根据有关资料，对中学生抽样调查统计表明，中学生中约有70%骑自行车上学。

以0.7
辆／人使用指标配车。

中学生自行车出行人次=中学生人数×0.7×2.80
＝526000×0.07×0.7×2.80
=72167.2人次／日。

B．其他出行者
《城市停车场（库）建设和管理规定》中，公共建筑内部自行车按每职工O.3～0.7辆配置停车位。

0.7辆／人指标可看作高限值，自行车拥有量虽有可能超出此限值，但考虑到自行车实际被使用的情况，这一指标是比较合适的。

随着经济的不断发展及人民收入水平的提高，将来骑自行车出行时距在30分钟以上的一部分人（约占自行车出行总人次的10～25%）将有可能转为乘用其它交通工具，主要是机动车辆。

运城市经济发展水平相对较低，由此人均机动车拥有指标取中间值，故其他出行者自行车使用指标规划按0.5辆／人计算。

外出率参照同等城市的取值按0.8计。

其他出行者自行车出行人次=526000×0.5×0.8×2.80
＝589120人次／日
自行车出行人次比重=（A+B）/出行总人次
=（72167.2+589120）/2081912
=0.32
在本规划中自行车出行人次比重取0.30
（3）公共交通承担出行人次比重分析
根据出行时距(指出行所用时间)可以作出以下分析：
依据国内外大量的道路交通规划实例经验结合同等城市采取的一些缓解交通拥挤的有
效措施,我们分析了居民出行的行为并总结出以下一些结论：
在总出行量中，可按出行时间划分为：
30分钟以内范围的出行量=总出行量×（0.75～0.8）；
30分钟以上范围的出行量=总出行量×（0.25～0.3）。

以出行时间30分钟以内范围的出行量为100，公共交通方式约占5%～15%，规划取10。

以出行时间30分钟以上范围的出行量为100，公共交通方式约占30%～70%，规划取50。

分析方案（高方案）
30分钟以内=0.8×0.15＝0.12
30分钟以上= 0.3×0.7＝0.21
以上两项合计=0.12+0.21=0.33
分析方案（低方案）
30分钟以内=0.75 ×0.05＝0.0375
30分钟以上=0.25 ×0.3 ＝0.075
以上两项合计=0.0375+0.075=0.1125
根据运城市的总体规划，城市建成区面积在远期将达到50km2，在市区内的最大交通活动半径约为4km，平均活动半径约为2km，如果横贯市区，交通行程约为8km。

未来运城市是典型的中等城市，在一般情况下，城市越大，乘坐公交车的比重也越大。

因此，上述所谓公共交通承担出行比重的高方案是针对大城市的，而低方案使用与小城市的。

对于运城市公共交通承担出行比重规划方案取如下中间值：
30分钟以内=0.75×0.1＝0.075
30分钟以上=0.25×0.5＝0.125
以上两项合计=0.075+0.125=0.20
从以上分析可以归纳未来运城市的交通方式出行人次比重规划方案，如表4-8、图4-4。

表4-8 未来运城市的交通方式出行人次比重
图4-4 未来运城市居民各类交通出行方式比重图
4.3暂住人口变动分析
市区的暂住人口数90～99年间基本上呈上升态势（参见表4-9），且上升势头平稳，预计在今后10年间暂住人口数量将继续呈上升态势。

表4-9 市区暂住人口1990-1999年变动情况统计表
图4-5 市区暂住人口1990-1999年变动情况
依据表4-9的统计数据，可以得出未来运城市暂住人口的一元回归预测公式（见图4-5）。

根据一元回归预测，预测公式为：
Y=1032.7x-2045214.47
R=0.9747 （为密切相关）
式中：
Y——预测年份城市暂住人口；
X——预测年份；
R——相关系数。

预计2020年市区的暂住人口数可达4万人。

4.4对外交通枢纽交通需求分析
4.4.1航空
目前运城市正在运城东郊（距市中心约11km）建设运城新机场。

该机场主要用于远程对外交通，客运为主，货运为辅。

机场建成后的客货运指标如表4—9：
表4—10 运城机场主要设计指标
4.4.2铁路
近期改造运城火车站为二级客运站。

增设安邑铁路客站,并将原有货场搬迁至二十里铺（位于解州、运城之间），作为区域性货站。

远景将城区内的对外铁路向北迁移，并在城区东面建设运三铁路与陇海线连接。

在陶村镇设置编组站和区域性货站，在城北兴建运城铁路一级客运站，二十里铺车站作为工业站。

运城市历年来铁路客货运情况如下表4—11。

表4—11 运城市历年来铁路客货运情况
图4-6 运城市铁路客货运量
图4-7 运城市铁路货运量分析图
在这里我们不考虑列车的发往方向,而是通过一般的一元回归进行预测。

铁路货运量的一元回归预测方程为：
Y=5.5244X-10716(X为预测年份)
R=0.94 （为密切相关）
式中：
Y——预测年份铁路货运量（万吨）；
X——预测年份；
R——相关系数。

预计2020年运城市货运量为240万吨。

由图4-8可以看出，在近十年内客运量起伏变化较大，在1994年客运量达到最高峰，年客运量达到90.5万人次，以后由于受到其它运输方式竞争的影响（主要受公路交通运输竞争），年客运量有所下降，但随着国家经济建设的升温，人员流动加快以及农村人口进一步向城市人口的转移，从1999年以后又有所回升，综合以上因素考虑，预计2020年运城市客运量为100万人。

图4-8 运城市铁路客运量增长趋势分析图
4.4.3公路
根据运城市的总体规划，在整个运城市域，完善并提高区域“环形放射”公路主骨架建设，“中心放射”主要由侯运、运风、运三这三条高速公路以及235省道（候风线）、336省道（运永线）、233省道（台运线）、运城-夏县-闻喜公路等路段组成，规划达到二级公路以上标准，“中心”是指运城市区。

外部环形路段由侯禹（侯马-禹门口）高速公路-209国道-237省道（万临线）－238省道（临风线）－337省道（平风线）-黄河小浪底北岸公路-335省道（横济线）的部分路段构成，规划达到二级公路以上标准。

所有的规划新建和改建公路将在2020年以前完成，届时整个运城地区将形成较为完善的对外公路交通网，在公路上乘车出行的交通量将会有较大的增长。

规划共设四个公路客运站。

保留原有的运城汽车站，在城北黄河大道入城处规划一个一级客运站，并在安邑火车站附近和工农街各新增一个三级汽车站。

结合工业仓储区、高速公路出入口设置城市货运和物流中心。

运城市城区主要客运公司长途客运线路情况见表4-12,实际产生的客运量要比该表中的数字大得多，其原因是每天都存在大量的外地客运公司的车辆进出运城市区，由于行政管理体制方面的原因，具体数字不容易统计出来（如仅在运城汽车站统计，每日发往西安的长途
汽车就在50辆以上）。

由表4-12可以看出，目前的长途客运的发车班次，除了与客运量有关以外，还与公路等级质量有关，大运高速公路全线贯通以后，运城和太原之间的公路行车时间有望大大缩短，乘汽车来往于这两个城市的旅客势必增加（主要是分流铁路客运量，缓解铁路运输紧张状况），届时运城和太原之间的长途公路客车将会大量增加。

为加强运城市与陇海经济发展轴的联系，运城市与三门峡市之间公路客运交通将实现公交化。

表4—12 通往周边及全国重要城市的客运班次
运城市近十年来公路建设呈现快速发展的状况（表4—12），随着国家对基础设施建设投资力度的加大，公路建设的步伐还将加大，尤其是高等级公路的建设将加快，目前运城市已经有高速公路235km，大运高速公路和侯马到禹门口高速公路也已经于2002年10月16日建成通车。

公路建设的不断发展，也势必促进公路客货运数量的增长。

由表4—13可以看出，近十年来运城市的客货运量以年增长率为５％～１０％的速度快速发展。

由近些年的公路客运量和货运量的数据，可以建立线性回归预测公式，预测2020年运城市公路客运量和货运量的基本情况（届时货运量为4500万吨、客运量为5572万人次）。

表4—13 运城市近十年公路运输发展情况一览表
表4—14 运城市近十年公路运输量表
图4-9 运城市近十年来公路客运量
图4-10 运城市近十年来公路货运量
由近年来（表4—13）的统计数字得出的公路客运量的一元回归预测方程为：Y=137.05X+1601.4
R=0.93（为密切相关）
式中：
Y——预测年份公路客运量（万人次）；
X——预测年份；
R——相关系数。

预测2020年运城市公路客运量为5572万人次。

由近年来的统计数字得出的公路货运量的一元回归预测方程为：
Y=107.73X+1013.3
R=0.934 （为密切相关）
式中：
Y——预测年份公路货运量（万人次）；
X——预测年份；
R——相关系数。

预测2020年运城市公路货运量为4500万吨。

4.5城市货运交通需求分析
城市货运交通的影响因素很多，需要历年来大量的各项统计数据，但是由于历史原因，真实而且有效的统计数据较为缺乏，采用多元回归公式的数理统计分析方法较为困难，只有采用较为简单易行的办法进行城市货运交通需求分析。

在本次道路工程专项规划中，城市货流预测采用类比的方法，通过定性（城市各个分区的用地性质、产业结构）与定量（各类与货运交通量有关的统计数据）相结合的分析过程，确定货物运输量，并换算为城市货运交通量。

我们采用两种方法来预测，第一种方法是根据市区（盐湖区）现有资料的公路、铁路历年来的货运量得出未来货运量的一元回归预测公式，用预测公式计算出未来年份的公路、铁路年货运量，航空的货运量按照机场的远期设计标准计算，再将公路、铁路、航空的未来年货运量合计统计出城市总货运量。

第二种方法是根据运城市区（盐湖区）人均货运量乘以城市总人口来进行预测，目前运城市还是一座人口较少的中等城市，人均货运量较低,按照此方法做出的货运交通需求量较低。

运城市自1991年以来的公路、铁路货运量见表4-15。

表4—15 运城市近十年公路、铁路货运量表单位：万吨。