公路可行性研究3交通量预测

3 交通量分析及预测

3.1公路交通调查与分析

本项目公路交通调查，包括机动车起讫点调查（Origin Destination Survey，简称OD调查）和交通量观测。

3.1.1调查综述

交通量分析和预测是公路建设项目前期工作的重要内容，本章首先在OD调查、交通量观测及其他交通调查的基础上，分析本项目相关线路及其影响区域的公路交通发展水平和特征，然后结合社会、经济、技术调查与分析，使用公路可行性研究通用的预测技术和方法，分析预测远景年交通量发展规模和水平，为确定本项目的技术等级、工程设施标准规模和经济评价等提供重要的依据。

调查的内容、方法及范围

公路交通调查是公路项目可行性研究的重要环节，为全面了解项目所在地区公路交通量的特性和构成，掌握公路交通流量流向、车辆构成、货物种类等资料，为未来拟建公路交通量预测提供基础数据，同时也为经济评价和公路设计提供可靠的依据。

OD调查采用路边询问的方法对通过的每一车辆进行详细调查，并进行记录。调查内容主要有：车型、车辆额定吨位、实载吨位、货类、起讫点、装载情况、燃油种类。断面交通量及通行时间等。为确定路段交通集中、发生量和运输效率分析提供依据。

车型分类见表3-1，货物分类见表3-2。

3.1.2交通小区划分

根据本项目影响区域状况和特点，同时考虑路段交通量预测的需要，将项目影响区分为12个交通小区。交通小区的划分详见表3-3。

3.1.3调查点的设置

本次OD调查布点的原则为:

1、在能够把握交通流量分布特性和不影响调查目的及精度的前提下，尽量减少OD 调查点个数，以节省人力、物力和财力；

2、OD点应尽量远离城区（一般为10公里左右）；

3、为了和历年的交通量调查资料相互检验、补充，在不影响调查目的的前提下，调查地点尽量与历年交通量观测点一致或靠近。

根据以上布点原则，以及项目影响区路网分布特点，本次调查在本项目的大榆树、G6高速和辅道G110的卓资山各布设了1个调查点，于2010年11月10日进行了24小时进行交通流量观测，在沿线交通部门的大力配合下成功的完成本次调查。 3.1.2 调查资料的分析

3.1.2.1 OD 数据的统计计算方法及OD 表的形成

由OD 调查数据生成基年OD 表，具体按如下计算方法处理： 各调查点OD 表形成

第k 个调查点某类车i 区到j 区的年平均日交通量计算公式： 2

1ββγα⨯⨯⨯⨯=ijk ijk V Q

式中：ijk Q —第k 个调查点i 区到j 区的年平均日交通量；

ijk V —第k 个调查点i 区到j 区的调查交通量；

α—调查样本的扩大系数，抽样率的倒数；

γ—日昼比；

1β—交通量月不均匀系数； 2β—交通量周日不均匀系数．

抽样率是通过同一调查点OD 调查车辆占交通量观测车辆的比重，本次OD 调查各种车型的抽样率均为100%。

从项目影响区的经济类型、经济规模和各调查点的交通出行分布看，影响汽车出行的因素是类似的。根据周边路线的交通量调查和走访沿线居民得出卓资山的月不均匀系数，详见表3-4。对于周日不均匀系数，由于交通量连续式未作统计，且对交通量的换算影响较小，故未作调整，即取其为1。

3.1.2.3 基年OD 表的合成

本次OD 调查，为便于分析比较，剔除了夜间12小时交通量及重复调查部分，由各OD 调查点年平均日交通量OD 表合成项目影响区OD 表，即可得到基年OD 表。在汇总过程中利用“串并联”规则，即：同一条路线上有多个值时，取最大值，不同线路上的值则取其和。基年OD 表的编制步聚见图3-1。通过上述方法对OD 调查结果和交通量观测

资料的处理，得到2010年汽车统一出行分车型的交通量OD表（折算小客车）。

图3-1 OD调查结果汇总流程图

表3-5 基年货车OD表

表3-6 基年客车OD表

表3-7 基年汽车OD表

3.1.2.4 OD和交通量调查分析

本次OD调查的车辆，国道110线按自然车计算，客车占23.99%，货车占76.01%；按折算小型车计算，客车占15.64%，货车占84.36%。G6高速按自然车计算，客车占59.49%，货车占40.51%；按折算小型车计算，客车占20.33%，货车占79.67%。陈家村至侯家窑应公路按自然车计算，客车占75.88%，货车占24.12%；按折算小型车计算，客车占69.69%，货车占30.31%。

表3-8 国道110线调查车辆构成表

表3-9 高速公路调查车辆构成表

表3-10 陈家村至侯家窑公路调查车辆构成表

图3-2 基年车辆出行比例图

图3-3 交通量分配基年路网图

3.1.2.5 货类分析

本次OD调查将货物分为煤、石油、金属矿石、钢铁、矿建材料、水泥、木料、非金属矿石、化肥及农药、盐、粮食及其它12类。各类货物所占比重见图3－4。

图3-4 货类构成比例示意图

在全部12类货物中，煤所占比重最大，为59.20%，其次为其它类货物、矿建材料、粮食、石油，分别为25.4%、2.5%、3.7%和2.4%。公路运输的货类构成反映了项目所在地区的产业结构和经济发展水平：项目处于西部地区，基础设施比较落后，区域经济正处于发展起阶段，煤炭、石油是该地区主要经济资源，反映在公路运输的货类则是煤炭、石油所占比重较大。

3.2 预测思路与方法

3.2.1预测思路

未来年交通量是在汽车OD调查的基础上，通过分析社会经济与交通运输发展两者之间的相关关系，研究客货流量、流向特点，参考历年交通量调查资料、公路客货运输量以及民用汽车保有量，在预测社会经济发展的基础上，预测本项目的远景交通量。预测分析流程见图3-4。