【文章內(nèi)容簡介】 ，基地周邊用地性質(zhì)已固定，現(xiàn)狀交通量基本趨于飽和，隨著各個項目的新建或改造，必須要完善道路系統(tǒng)才能承擔更多的基地交通量，否則基地及周邊未來的交通動、靜態(tài)問題將不容忽視。 道路網(wǎng)絡規(guī)劃情況根據(jù)上文現(xiàn)狀交通量的調(diào)查分析，基地周邊的路網(wǎng)承受著很大的壓力，這就要求道路系統(tǒng)的完善`必須先于城市的開發(fā)?，F(xiàn)將道路規(guī)劃情況具體說明。圖39 基地周邊道路規(guī)劃圖規(guī)劃道路三：全線15米連通白塔路和環(huán)城東路，在一定程度上舒緩人民東路和東風東路的交通壓力?，F(xiàn)階段，該規(guī)劃道路的東側(cè)已形成，但線形條件差。規(guī)劃道路四：紅線寬15米，分別于人民東路和規(guī)劃道路三連接，是片區(qū)內(nèi)人流、車流疏散的主要通道之一。規(guī)劃道路一和規(guī)劃道路二：如圖，紅線寬12米。規(guī)劃道路一是人民巷的延伸。以上規(guī)劃道路均已形成部分，目前存在的主要問題是道路紅線寬得不到保證，有效行使路面窄，行車不順暢。四、交通量預測本次交通流量預測主要是針對基地成熟年周邊道路流量的變化及基地增加的流量情況，以及由這種變化導致道路服務水平的動態(tài)變化。確定基地成熟年為2010年，假設2010年時東莊的住宅小區(qū)已全部入住，且商業(yè)、幼兒園等設施也已成熟運作，即出行產(chǎn)生量趨于穩(wěn)定。在這種假設下，在昆明的交通模型中調(diào)整基地所在交通小區(qū)的發(fā)生吸引量，在emme2中重新進行交通分布和流量分配預測。本次交通量的預測采用國際上通用的四階段預測法，即交通產(chǎn)生/吸引、方式劃分、交通分布、交通分配的預測方法。下圖為流量預測的模型框架。出行生成模型出行分布模型方式劃分模型分配模型圖41 交通量預測模型框架 人口崗位預測交通出行的產(chǎn)生主要是由居民的出行產(chǎn)生，故先預測基地給區(qū)位帶來的人口和崗位。人口：東莊的改造項目屬于住宅內(nèi)用地，主要為高層建筑小區(qū)，戶型以80平米—130平米為主。根據(jù)以往調(diào)查統(tǒng)計顯示，（包含農(nóng)村家庭）。在基地住宅人口預測時，結(jié)合基地自身的戶型特點來進行預測，以更符合特殊性?，F(xiàn)將50平米以下定義為小戶型，根據(jù)現(xiàn)代人的生活特點，并結(jié)合昆明市的人口統(tǒng)計資料，在戶型統(tǒng)計的基礎上對基地戶均人口特征做如下假設：表41 基地人口預測表地塊棟號戶型建筑面積套數(shù)預測人口東南組團1A5070B5070C2535D2535A39。2E1F12A27B54C27D27E27A39。1C39。1D39。1E39。13A54B54C27D27A39。2E1F14A38B45D1152D216東北組團6A50135B50145西南組團7A54B548A53B53C531599A53B53C5315910A53B53C2611A53B53C5315912A53B53C2613A2054B2028C2060合計　　17053744預測總?cè)丝跒?744人。崗位：東莊改造項目除了住宅建筑外，還配有商業(yè)、幼兒園和辦公樓等服務設施。這些配套設施可以很好的滿足小區(qū)內(nèi)部自己的住戶的生活需求。分析基地的區(qū)位，附近即有沃爾瑪和好又多大型購物超市，定性確定商業(yè)主要為小店鋪形式，以零散的崗位為主。根據(jù)各種設施的建筑面積，調(diào)查其他相同性質(zhì)的設施，預測辦公樓、幼兒園等的崗位。預測結(jié)果為基地提供商業(yè)崗位1600—2200個；六班幼兒園提供崗位15—25個；辦公樓提供辦公行政類崗位150—250個?？倣徫粸?765—2475個。 基地出行生成和吸引量的預測根據(jù)昆明市主城居民出行和吸引源交通調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)，針對基地的區(qū)位、規(guī)模和性質(zhì)，綜合分析計算并確定基地建設后的人流、車流發(fā)生與吸引量。出行生成模型建立了出行產(chǎn)生量與居住人口、出行吸引量與工作崗位的關系。一個地區(qū)的居住人口越多，發(fā)生量就越大；地區(qū)的城市化水平越高，交通可達性越好，相應的各種社會活動就越多，人均出行產(chǎn)生量也就越高。同時，一個地區(qū)的工作崗位數(shù)越多，出行吸引量就越大，而且不同用地性質(zhì)即使工作崗位數(shù)量相同，其每個崗位的人均出行吸引量也存在差異。為了區(qū)分不同出行目的、不同區(qū)位、不同類型工作崗位所反映的不同的出行生成特征，在出行產(chǎn)生模型和吸引模型標定時，我們將居民出行目的分為四種：基于家的工作出行(HBW)基于家的上學出行(HBS)基于家的其他出行(HBO)非基于家的出行(NHB)出行吸引模型自變量的選擇主要采用城市土地使用資料。以交通小區(qū)的人口和各種類型工作崗位數(shù)量作為自變量，進行相應的統(tǒng)計分析，同時在宏觀總量上把握日出行總量，對模型進行適當調(diào)整。由以上思路得到規(guī)劃年常住人口全方式出行量分別為10457人次/日。各目的的出行吸引量如下表。表42 基地出行生成和吸引量預測目的全日發(fā)生量全日吸引量HBW+S57186120HBO31974062NHB1542275全方式1045710457 基地出行量的分布預測本次出行分布模型采用了最常用的重力模型法進行出行預測，因為重力模型法能比較全面地、較敏感地反映出行分布與各種相關因素關系。它假定起點小區(qū)和終點小區(qū)的出行與起點小區(qū)的發(fā)生量以及終點小區(qū)吸引量成正比，與起點小區(qū)和終點小區(qū)之間的阻抗成反比?？紤]居民出行選擇的影響因素，認為將交通時間作為交通阻抗參數(shù)較為合適。交通時間是根據(jù)交通區(qū)間的主要出行方式及規(guī)劃年交通網(wǎng)絡的最短路徑而確定。將標準的重力模型簡化為以下形式：出行分布模型的形式如下：式中：Tij是起點小區(qū)i至迄點小區(qū)j的出行量；Pi是起點小區(qū)i的出行產(chǎn)生量；Aj是迄點小區(qū)j的出行吸引量；IMPij是起點小區(qū)i至迄點小區(qū)j的出行阻抗，本次建模中采用出行時間；F(IMPij)是阻抗函數(shù)，稱為摩阻系數(shù)，有各種函數(shù)形式?，F(xiàn)確定： 式中：a、b、c是需要標定的模型參數(shù)，主要根據(jù)2005年居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)標定。把主城分為12個區(qū)，將基地產(chǎn)生的交通量分配到這12個區(qū)中，分布結(jié)果如下表，基地居民出行期望線如圖42。表43 交通分布結(jié)果起點終點模型流量分布（人次）調(diào)整后流量分布（人次）基地一環(huán)內(nèi)五華區(qū)1493 1499 基地一環(huán)內(nèi)西山區(qū)953 956 基地一環(huán)內(nèi)盤龍區(qū)1993 2001 基地一環(huán)內(nèi)官渡區(qū)539 541 基地一、二環(huán)間盤龍區(qū)1165 1170 基地一、二環(huán)間官渡區(qū)1090 1094 基地一、二環(huán)間西山區(qū)494 496 基地一、二環(huán)間五華區(qū)620 622 基地二環(huán)外五華區(qū)290 291 基地二環(huán)外盤龍區(qū)464 466 基地二環(huán)外官渡區(qū)902 905 基地二環(huán)外西山區(qū)414 415 合計10416 10457圖42 基地居民全方式出行期望線圖 出行