空港新城T5站前综合商务区需求分析

2019-04-10马晓旦上海理工大学管理学院上海200093

物流科技 2019年3期

陆瑶，马晓旦（上海理工大学管理学院，上海 200093）

1 交通生成预测

1.1 预测方法。出行生成包括出行产生与出行吸引，由于两者的影响因素不同，前者以社会经济特性为主，后者以土地利用形态为主，因此通常需将出行产生和出行吸引分别进行预测，以确保精确，也利于下一阶段出行分布预测的工作[1]。

出行生成预测的方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法等[2]。这里主要是对新开发地区的出行进行预测，可以借鉴交通影响评价中常采用的土地利用规划法[3]，即根据用地性质、建筑规模以及各类建筑的面积及出行发生率、吸引率分别预测出行发生量和吸引量。

式中：G—小区机动车交通发生量，单位：标准小汽车（PCU）；A—小区机动车交通吸引量，单位：标准小汽车（PCU）；Si—表示小区内第i类用地的建筑面积，单位：平方米（m2）；αi—第i类用地的车辆发生率，单位：PCU/100m2；βi—第i类用地的车辆吸引率，单位：PCU/100m2。

1.2 交通小区划分。为了全面了解研究区域内的交通源以及交通源之间的交通流，将出行需求的产生、吸引与一定区域的土地利用和社会经济指标联系起来，根据研究区域内的土地利用性质和建筑功能，对研究区域进行了交通小区的划分[4]，参考西安市城市及空港新城总体规划，按照研究区域内开发项目性质和规模，结合道路等级及其功能地位，将研究区域划分成20个交通小区。

研究区域内部按照综合商务区土地利用性质和建筑功能，结合内部道路分布情况，划分交通小区[5]。此外，依据其影响区周边的经济发展状况以及研究区域的对外联系通道分布情况，划分5个外部虚拟小区。根据研究区域内交通小区的土地利用性质和面积以及项目对外的交通联系强度，可进行研究区域交通生成预测与分析。

1.3 交通生成量预测。不同用地性质决定了交通发生与吸引的规模，在小区出行产生量和吸引量预测的时候，先确定各个小区的出行产生率和吸引率，再根据用地面积或者建筑面积进行出行产生和吸引量的预测。西安市城市总体规划中对各地块的用地性质作了详细规划，研究区域内的土地利用性质和用地面积基本明确。根据《建设项目交通影响评价技术标准（CJJ/T141-2010）》中国内不同类别建设项目出行率参考表中的数值，结合西安市各种性质用地的交通发生率及吸引率的经验数据，可预测出各小区的交通发生量及吸引量。

对于研究区域范围以外的境外交通小区的出行产生量和吸引量的预测，可根据对外联系通道主要道路上的交通流量发展趋势以及这些通道所联系的出行方向的城市区域的未来社会经济发展状况及趋势进行预测和修正。机场所对应的交通小区的产生量和吸引量，主要结合机场旅客的到发量进行预测。由此得到各交通小区目标年高峰小时出行发生量及吸引量。

2 交通分布预测

2.1 预测方法。本文以交通规划软件EMME中计算的各小区间的出行阻抗为参考依据，以现状交通量分布为基准，将各交通小区的出行发生量和吸引量分布到研究区域，得到出行的空间分布数据。研究区域对外的交通分布数据，则主要参考现状的机场到发量的城市空间分布特征以及规划中的西安市的区域社会经济发展特征和土地利用特征，综合预测未来境外小区的分布数据，以及内外交通的分布量。

2.2 交通分布预测。咸阳国际机场T5航站楼站前综合商务区位于空港新城片区东侧，中心城区西北侧，毗邻咸阳国际机场、秦汉新城等高密度人流分布区域。基于西安市总体规划、产业发展规划、综合交通规划及西咸新区和空港新城相关规划资料，结合研究区域的对外交通联系通道的分布情况，进行研究区域对外交通需求的分布预测。根据规划，该区域外部联系通道主要包括正平大街等快速路及沣泾大道、临空大道、机场高速等主干路。因此，将研究区域的对外交通分为5个出行方向，分别为正西方向，即为正平大街（西走向）；正北方向，即为正平大街（北走向）；东北方向，即为沣泾大道（东走向）；正南方向，即为沣泾大道（南走向）和正东方向，即为机场高速。根据城市区域间的联系强度，可得到各出行方向交通需求分布情况。区域内部的出行分布则主要根据路网的出行阻抗及建筑性质和功能的特征，进行预测[5]。

2.3 交通出行方式划分。交通方式划分是把总的出行需求OD分配给各种交通方式，影响因素有出行目的、出行距离、出行者偏好、交通设施服务水平等。研究区域的交通出行方式划分主要依据西安市居民现状出行调查数据，结合咸阳国际机场区域及研究区域周边地块特性，以及未来西安市城市交通发展战略，出行结构发展趋势，及研究区域的交通系统规划与建设状况，进行方式划分预测。

3 交通分配预测

3.1 预测方法。交通分配预测是指在交通分布预测基础上，将各分区之间出行分布量分配到交通网络的各条边上去的工作过程，一般都借助于交通规划软件实现。在目标年各交通小区预测OD分布量的支持下，根据影响区各道路规划等级标定路网模型，完成OD在路网上的交通分配。

交通分配的方法有多种，总体上可以分为两类，即：均衡分配方法和非均衡分配方法。平衡分配方法中比较常用的是用户平衡分配模型，而随机用户均衡（SUE）模型是“用户平衡（UE）”模型的改进。主要模拟出行者不完全掌握所有路况信息，且均认为自己所选择的路径是“阻抗”最小的路径，再没有出行者相信能依靠单方面改变出行路径来减少自己的估计行驶阻抗，其预测模型如下：

3.2 交通分配。根据研究区域周边道路交通条件和项目具体特征，结合对周边土地利用情况的分析，在Emme系统里建立研究区域的路网模型，将分方式的出行分布矩阵输入到系统里，借助Emme软件的交通分配模块，将OD矩阵加载到对应的网络上，在路网上进行交通分配，得到研究区域路网上的路段交通流量以及交叉口的流量，通过路段饱和度和交叉口延误时间的计算，可以分析路网的服务水平。根据控规方案的道路网络，在Emme中建模，可得到控规方案对应的路段交通流量分配图及路段饱和度图，如图1所示。

图1 控规方案研究范围路段要素图

同理，可根据优化后的路网方案进行建模，在研究区域优化道路网络上进行交通分配预测，可得到优化方案的路段交通流量图及路段饱和度图，如图2所示。

图2 优化方案研究范围路段要素图

由图1、图2对比可知，优化方案与控规方案相比，路网内路段流量分布更加均匀，与控规路网方案相比，流量从较大的靠近机场及综合商务区的沣泾大道和机场高速西侧转移到临空大道和机场高速东侧，大大降低了机场周边路网的交通压力；同时，由路段饱和度对比可知，优化方案关键主干路及次干路饱和度提高明显，整体路网饱和度均处于合理的范围内，综合商务区路网活性明显提高，内部及外部交通更加顺畅。

3.3 关键交叉口分析。根据控规方案的交通需求预测和路网分配流量，可得到研究范围内对外联系密切、流量较大的主要道路交汇的5个关键交叉口的交通流量分配图，如图3所示。

图3 控规方案关键交叉口流量分布图

同理，为了比较优化方案和控规方案，根据优化方案的交通需求预测和路网分配流量，可得到研究范围内对外联系密切、流量较大的主要道路交汇的5个关键交叉口的交通流量分布图，如图4所示。

由图3、图4的关键交叉口流量分配对比可以看出，优化方案较控规方案关键交叉口整体交通性能得到较大提升，其中国定路—侠农街交叉口、沣泾大道—侠农街交叉口及沣泾大道—舜寿大街交叉口为研究区域内部交通组织的关键交叉口，优化方案中三个交叉口各方向的流量与控规方案相比，各方向流量分配更为适中，交叉口整体的通行效率得到提高。

沣泾大道—正平大街交叉口、临空大道—沣泾大道交叉口为研究区域对外交通组织的关键交叉口，优化方案中两个交叉口各方向的流量与控规方向相比优化较大，起到了分担内部交通、联络外部交通的作用，同时，各方向流量分配更为适中，交叉口整体的通行效率得到提高，主要出行方向交通流量所占比例较高，提高了研究区域与外部区域的联系，提高了整个区域路网的通行顺畅性和连通活跃度。

控规方案和优化方案中关键交叉口的平均延误及饱和度对比如表1所示：

图4 优化方案关键交叉口流量分布图

表1 控规与优化方案关键交叉口平均延误对比

由表1可知，优化方案较控规方案，关键交叉口的平均延误时间均较小，各关键交叉口的运行效率得到优化，同时，由于关键交叉口所在区位的特殊性，优化方案中道路网络通行效率和运行状况明显优于控规方案。

此外，国定路—侠农街交叉口、沣泾大道—侠农街交叉口及沣泾大道—舜寿大街交叉口等研究区域内部交通组织的关键交叉口，其交叉口平均延误时间的优化比率与沣泾大道—正平大街交叉口、临空大道—沣泾大道交叉口等研究区域对外交通组织的关键交叉口平均延误时间的优化比率相比提高幅度更大，可以看出，优化方案不仅可使对外交通沟通更顺畅，对于内部交通运行及组织的优化更为明显。