城市交通需求分析与预测：方法与实践
城市交通需求分析与预测：方法与实践
城市交通需求分析与预测是城市规划和交通管理中的重要环节。通过对城市交通需求的准确预测，可以为城市交通系统的规划和管理提供科学依据，从而实现交通资源的合理配置和高效利用。本文将详细介绍城市交通需求分析与预测的相关内容，包括其定义、目的、方法和具体应用。
城市交通需求分析与预测的定义与目的
城市交通需求分析与预测是对未来交通需求的一种预见，旨在探索和掌握交通需求未来的发展规律。其主要目的是：
- 确定现状交通需求：通过分析当前的城市交通状况，了解各种交通方式的使用情况和需求特点。
- 预测未来交通需求：基于现状数据，采用科学的方法预测未来一定时期内的交通需求变化。
- 指导交通规划与管理：为城市交通系统的规划、建设和管理提供科学依据，确保交通资源的合理配置和高效利用。
城市交通需求分析与预测的方法
城市交通需求分析与预测的方法主要包括现状及短期预测、中远期预测以及人口和劳动力资源预测等。
现状及短期预测
现状及短期（0-3年）交通需求分析主要依赖于调查数据，特别是各车种的OD矩阵（起终点矩阵）。对于有OD矩阵调查数据的城市，可以直接使用这些数据进行分析；对于没有OD矩阵数据的城市，则需要根据交通小区的人口、各车种拥有量、居民出行参数等信息进行估算。
中远期预测
中远期（3-20年）交通需求分析必须采用预测方法。常用的预测方法包括：
- 社会经济发展指标预测：通过预测城市人口、劳动力资源、在校学生数和就业、就学岗位等关键指标，来推算未来的交通需求。
- 人口分布预测：根据城市规划中的居住用地分布和人口密度，预测不同区域的人口分布情况。
- 就业与就学岗位分布预测：分析城市各类用地的分布和使用情况，预测就业和就学岗位的分布。
- 流动人口分布预测：考虑建筑工人、外来务工人员等流动人口的分布情况。
出行生成预测
出行生成预测是城市交通需求分析的重要组成部分，主要包括居民出行发生预测和居民出行吸引预测两部分。
居民出行发生预测
居民出行发生预测主要关注居民因各种目的（如上班、上学、购物等）而产生的出行需求。常用的预测方法包括：
- 家庭类别生成模型法：将家庭按不同类型分类，确定各类家庭的平均出行率。
- 回归分析生成模型：通过建立出行量与人口、劳动力资源等变量之间的回归模型进行预测。
- 增长率模型：基于现状数据，采用增长率模型预测未来出行量。
居民出行吸引预测
居民出行吸引预测关注的是城市各类用地对居民出行的吸引力。常用的预测方法包括：
- 回归分析模型：以交通小区的商业、文体、医疗等用地面积为自变量，预测出行吸引量。
- 类别发生率法：根据各类用地的性质和规模，确定相应的出行吸引率。
出行分布预测
出行分布预测是将预测的各交通小区的出行发生量和吸引量转化为具体的出行交换量。常用的预测模型包括：
- 均匀增长率模型：假设城市交通运输系统在预测期内没有明显变化，采用均匀增长率进行预测。
- Detroit模型：考虑了出行发生量和吸引量的变化，通过迭代计算得到规划年的出行分布。
- 重力模型：综合考虑了出行阻抗、社会经济因素等，通过平衡系数求解出行分布。
出行方式分担预测
出行方式分担预测关注的是不同交通方式在出行中的比例分配。常用的预测方法包括：
- 转移曲线法：基于历史数据建立转移曲线，直接查得各种交通方式的分担比例。
- 回归模型法：通过建立出行方式分担率与相关因素之间的回归模型进行预测。
- Logit模型法：考虑出行者的效用函数，通过概率模型预测出行方式的分担比例。
货运交通需求预测
货运交通需求预测与客运交通需求预测类似，但需要考虑货运发生点和吸引点的分散性、货种多样性等因素。主要步骤包括：
- 现状货运总量推算：基于历史数据和现状调查，推算现状货运总量。
- 吸引特征分析：分析货运吸引点的特征，如工业区、物流中心等。
- 规划年货运发生量和吸引量预测：基于社会经济发展预测，预测规划年货运需求。
- 货运分布模型标定：建立货运分布模型，预测不同区域之间的货运量。
- 货运交通特征参数分析：分析货运交通的特征参数，如货运量、货运距离等。
结论
城市交通需求分析与预测是城市规划和交通管理中的重要环节。通过科学的方法和模型，可以准确预测未来的交通需求，为城市交通系统的规划和管理提供科学依据。随着城市化进程的加快和交通需求的不断变化，城市交通需求分析与预测的重要性将日益凸显。