寒地城市冬季道路交通需求预测方法研究

发布时间：2019-02-09 12:55

【摘要】：现代城市道路交通系统规划建设的科学性主要依托于道路交通需求预测的技术成果，为了提高道路交通需求预测的科学性和合理性，国内外城市都要花费大量人力和物力进行交通大调查，建立交通需求预测模型分析预测城市现状和未来的道路交通状况，为道路交通规划建设决策提供数据支持。由于交通大调查的费用较高，动辄千万，因此对于一般城市而言，十几年甚至是几十年才进行一次交通大调查，并且交通调查通常选择在夏季，以此调查数据建立的道路交通需求预测模型只能够预测分析城市夏季的交通状况。在我国北方，寒地城市的气候特点决定了其交通在冬季和夏季具有不同的特点，冬季道路交通系统运行状况受交通供需、严寒天气、降雪等方面的影响较大，冬季与夏季交通运行状况有很大差异。因此，要想全面分析预测寒地城市冬夏两季交通状况，就需要进行冬季和夏季两次交通调查，分别建立冬季道路交通需求预测模型和夏季道路交通需求预测模型，这需要投入巨大的人力和物力，而一般寒地城市很难实现。根据实际调查，一般寒地城市冬季道路交通供需矛盾较夏季更为突出，，对于寒地城市而言其交通规划建设主要依据冬季道路交通调查数据，因此需要建立冬季道路交通需求预测模型进行冬季道路交通需求预测。然而由于气候条件的影响，寒地城市开展大规模冬季交通调查十分困难，且冬季调查费用较夏季更为高昂，调查难以实现。而一般寒地城市特别是大城市都进行了夏季交通大调查，因此有必要深入研究寒地城市冬夏两季的交通运行规律，研究气候对交通模型中人、车、路等交通要素的影响，分析建立冬季交通需求预测模型的特定因素和条件，建立一套利用既有的夏季交通调查数据来建立冬季道路交通需求预测的方法。冬季道路交通需求预测模型有广泛的应用空间，运用冬季道路交通需求预测模型不仅可以模拟冬季各类机动车辆在道路上的行驶状况，预测远景年道路交通流量状况，而且能够对近期交通建设项目进行科学排序，运用冬季道路交通需求预测结果还可以构造寒地城市中心区冬季停车需求与动态交通量关系模型。这样在不进行大规模冬季交通调查的前提下，就可以利用夏季交通调查数据构建冬季道路交通需求预测模型和中心区冬季停车需求预测模型。用此模型来模拟分析、预测冬季交通状况，既能节省大量的交通调查费用，又能提高交通需求预测的准确度，保证交通规划项目能够顺利推进。论文依托黑龙江省自然科学基金项目和哈尔滨市综合交通规划项目，在总结吸纳国内外相关研究成果的基础上，利用哈尔滨市和大庆市有关调查数据，对寒地城市居民出行特征进行了深入分析，对寒地城市冬季道路交通需求预测的建立方法及应用进行了深入探讨。论文详细论述了城市道路交通需求预测的方法、理论基础和适用条件，主要介绍了交通生成预测增长率法、原单位法及函数法，交通方式划分预测分担率曲线法和函数模型法，交通分布预测增长率法、重力模型法及机会模型法，交通分配预测固定需求分配、弹性需求分配及组合分配法等。论文详细分析了道路交通需求预测模型构成指标影响因素，根据道路交通需求预测模型的特性及指标选取的原则方法建立了道路交通需求预测模型的指标体系，提出了城市道路交通需求预测模型指标体系的41项具体指标，运用综合评价理论及敏感度分析方法分析冬季低温、降雪对模型指标的敏感程度，进一步筛选出冬季低温对模型建立有较大影响的18项具体指标。论文对不同温度条件下的居民出行特征进行了调查分析，根据指标选取的方法、原则确定了居民出行特征构成指标的选取，进行了初夏时期、初春时期及寒冬时期的居民出行调查，对比分析了不同气候条件下居民出行的差异性。根据典型寒地城市的调查数据得到了5种不同道路等级条件下5类不同摩擦系数的路面状态分级；通过调查分析低温常态道路条件下车辆运行速度及低温条件对交通流特性的影响程度，改进了寒地城市冬季道路路段车道通行能力的计算方法；根据低温常态路面对信号交叉口起动损失时间及车辆通过停止线平均间隔时间的影响，确立了低温常态路面条件下的典型交叉口通行能力的计算方法。通过分析冬季低温、降雪等因素对出行生成模型、方式划分模型、交通分布模型以及交通分配模型构建要素及参数的影响，提出了寒地城市冬季居民出行生成模型；提出了采用非机动方式预划分方法建立冬季道路交通需求预测方式划分模型，建立了基于土地混杂度、公交可达性因子的非机动方式预划分线性回归模型；提出了寒地城市冬季道路交通需求预测以5阶原点距为特征向量的熵分布模型；在交通分配模型中提出了冬季道路延误函数的计算方法。根据本文提出的寒地城市冬季道路交通需求预测方法，以哈尔滨为例建立了冬季道路交通需求预测模型，应用哈尔滨市冬季道路交通需求预测模型分析评价了哈尔滨市北环路高架方案的区域交通影响；应用冬季道路交通需求预测模型构建寒地城市中心区冬季停车需求与动态交通需求的关系模型，并利用哈尔滨市道里中心区的调查数据进行了模型的验证分析，应用效果良好。
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【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U491.1

【参考文献】