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正文內(nèi)容

通鄉(xiāng)油路改建工程可研報告(已改無錯字)

2022-12-16 17:59:02 本頁面
  

【正文】 起著極為重要的作用。 一、遠(yuǎn)景公路交通量的組成: 本項目交通量由趨勢型交通量和誘增型交通量構(gòu)成。趨勢型交通量為現(xiàn)狀道路的交通量,按照其歷史資料和經(jīng)濟(jì)的相關(guān)關(guān)系,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測的基礎(chǔ)上預(yù)測的未來交通量。項目的建成將改善白壩鄉(xiāng)、觀音鎮(zhèn)以及連接地 ,梁平縣的交通條件,誘發(fā)潛在的交通需求,還將改善該區(qū)域的投資環(huán)境, 13 進(jìn)一步促進(jìn)該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,因而將產(chǎn)生誘增型交通量。 二、預(yù)測年限及特征年: 根據(jù)交通部 1988年 8月發(fā)布的《水運(yùn)、公路建設(shè)項目可行性研究報告編制辦法》及《公路建設(shè)項目交通量預(yù)測試行辦法》第七條之規(guī)定,本項目預(yù)測年限為公路項目建成通車后 2O年。預(yù)測特征年確定為 2020年、 2020年、 2020年、 2020年、 2025年。 三、預(yù)測方法: 本項目交通量預(yù)測依據(jù)《公路建設(shè)項目交通量預(yù)測試行辦法》的要求,采用直接推算法預(yù)測公路遠(yuǎn)景交通量,其基本步驟如下: 第一步:通過對 某某 公路 2020年度交通量觀測調(diào)查資料的分析,確定基年 (2020年 )該公路交通量。 第二步:依據(jù)各項資料提供的公 路交通量發(fā)展水平,結(jié)合近期 某某 縣 國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展實際,綜合確定未來交通量的發(fā)展速度。 第三步:推算遠(yuǎn)景公路交通量。 333 趨勢型交通量發(fā)生量的預(yù)測 14 一、基年 (2020年 )路段年均日交通量的推算 月、周、日交通量不均勻系數(shù):月交通量不均勻系數(shù) 223。1=,周、日交通量不均勻系數(shù) 223。2=,抽樣率 224。=l。 區(qū)域交通量特征分析,見表 ①平均噸 (客 )位 車型 小貨 中貨 大貨 拖掛 小客 中客 大客 拖拉機(jī) 平均噸(客 )位 貨車平均噸位: 客車平均客位: ②實載率 小貨 中貨 大貨 拖掛 小客 中客 大客 拖拉機(jī) 貨車平均實載率: 客車平均實載率: ③各種車型的比例 客:貨 =: 車型 小貨 中大貨 小客 中大客 拖拉機(jī) 摩托車 15 車型比例(% ) 折算后 根據(jù) 某某 縣 交通局所提供的交通量實際觀測資料,經(jīng)分析可得基年 (2020年 )的年平均日交通量分別為 505輛/日(中型標(biāo)準(zhǔn)車 )。 二、未來社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測 國內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測主要通過定量計算與定性分析相結(jié)合,即對各指標(biāo)進(jìn)行時間序列分析的基礎(chǔ)上,依據(jù)全國八屆人大第四次會議通過的《中華人民共和國經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展“十五”計劃和 2020年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》的精神,參照《四川省 某某 市 公路網(wǎng)規(guī)劃》以及 某某 市 、 某某 縣 的“十五”計劃和 2020年遠(yuǎn)景目標(biāo)而產(chǎn)生。國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測結(jié)果 見下表: 年 份 GDP指標(biāo) 某某 市 某某 縣 2020— 2020年 年均增長率(% ) 2020— 2020年 年均增長率 16 (% ) 2020— 2025年 年均增長率(% ) 三、遠(yuǎn)景交通發(fā)生量預(yù)測 常用的交通發(fā)生量的預(yù)測方法,主要有增長率法,回歸分析法,類別分析法、彈性系數(shù)法等。 根據(jù)本項目特點、歷史統(tǒng)計資料情況及本地區(qū)的實際情況,采用回歸模型分析與彈性系數(shù)法相結(jié)合進(jìn)行交通發(fā)生量的預(yù)測。 (一 )交通量預(yù)測 回 歸模型分析 (1)對 某某 縣 歷年客運(yùn)量 Y貨運(yùn)量 Y2與 某某 縣 對應(yīng)年份的國內(nèi)生產(chǎn)總值 (按可比價指標(biāo) )進(jìn)行相關(guān)分析、分別建立回歸模型如下: Y1=+ Rl= Y2=+ R2= 式中 Yl一一客運(yùn)量 (萬人 ) Y2一一貨運(yùn)量 (萬噸 ) 17 (2)對 某某 縣 歷年客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y4與 某某縣 對應(yīng)年份的國內(nèi)生產(chǎn)總值 (按可比價指標(biāo) )進(jìn)行相關(guān)分析、分別建立回歸模型如下: Y3=+ R3= Y4=+ R4= 式中 Y3一一客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 (萬人公里 ) Y4一-貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 (萬噸公里 ) (3)對 某某 市 歷年客運(yùn)量 Y客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y貨運(yùn)量 Y貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y8與 某某 市 對應(yīng)年份的國內(nèi)生產(chǎn)總值 (按可比價指標(biāo) )進(jìn)行相關(guān)分析、分別建立回歸模型如下: Y5=+ R5= Y6=+ R6= Y7=+ R7= Y8=+ R8= 式中 Y5一一 某某 市 客運(yùn)量 (萬人 ) Y6一一 某某 市 貨運(yùn)量 (萬噸 ) Y7-一 某某 市 客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 (萬人公里 ) Y8一一 某某 市 貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 (萬噸公里 ) 18 (4)將 某某 市 、 某某 縣 預(yù)測確定的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分別代入上面各公式求得對應(yīng)特征年度的 Y Y Y Y Y Y YY8值,并計算出相應(yīng)增長率見下表。 內(nèi) 容 預(yù) 測 2020年 2020年 202O年 2025年 Y1 客運(yùn)量 萬人 430 529 780 933 增長率 % Y2 貨運(yùn)量 萬噸 521 699 1046 1276 增長率 % 5236 Y3 客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 18786 22797 33059 39010 增長率 % Y4 貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 萬噸公里 20577 24969 36204 43047 增長率 % Y5 客運(yùn)量 萬人 10420 14267 24248 30381 增長率 % 19 Y6 貨運(yùn)量 萬人公里 4175 5774 9921 12469 增長率 % Y7 客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 萬噸 312534 450798 809466 1209870 增長率 % 6 y8 貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 萬噸公里 292243 425360 770675 982873 增長率 % 彈性系數(shù)分析: (1)、交通運(yùn)輸?shù)脑鲩L和經(jīng)濟(jì)發(fā)展互為因果關(guān)系,交通運(yùn)輸制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展,經(jīng)濟(jì)發(fā)展反過來又影響交通運(yùn)輸。所以,我們通過分析地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變化規(guī)律,便可掌握交通需求的變化規(guī)律。而彈性系數(shù)法就是從總體上把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展和交通運(yùn)輸?shù)南嗷リP(guān)系,確定未來年交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展趨勢。 彈性系數(shù)的定義如下; 20 彈性系數(shù) e=運(yùn)輸指標(biāo)變化百分率/經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化百分率 彈性系數(shù)按上式計算。 (2)、彈性系數(shù)的確定 某某 市 、 某某 縣 國內(nèi)生產(chǎn)總值增 長率分別與客車、貨車交通量增長率及客、貨車運(yùn)量作彈性系數(shù)分析,結(jié)果見下表。 某某 縣 彈性系數(shù)表 國內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長率% (按可比價格計算 ) 2020一2020 2020—2020 201O一202O 2020—2025 客運(yùn)量 Y1 年均增長率% 彈性系數(shù)11 貨運(yùn)量 Y2 年均增長率% 21 彈性系數(shù)I2 客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y3 年均增長率% 彈性系數(shù)I3 貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y4 年均增長率% 彈性系數(shù)I4 達(dá) 州 市 彈 性 系 數(shù) 表 國內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長率% (按可比價格計算 ) 2020—2020 2020—201O 2020—202O 202O一2025 客運(yùn)量 Y5 年均增長率% 22 彈性系數(shù)I5 0,98 貨運(yùn)量 Y6 年均增長率% 彈性系數(shù)I6 客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y7 年均增長率% 彈性系數(shù)I7 貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y8 年均增長率% 彈性系數(shù) I 8 趨勢型交通量增長率的確定 (1)回歸分析結(jié)果 客運(yùn)量 Yl、 Y客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y Y7: 23 2020年 201O年,分別為 %、 %、 5%、 %,平均值為 %; 201O年 2020年,分別為 %、 %、 %、 %,平均值為 %。 2020年 2025年,分別為 %、 %、 %、 %,平均值為 %; 貨運(yùn)量 Y Y貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 Y Y8: 2020年 20l0年,分別為 %、 %、 %、 %,平均值為 %; 201O年 2020年,分別為 %、 %、 %、 %,平均值為 %; 2020年 2025年,分別為 %、 %、 %、 %,平均值為 %; (2)彈性系數(shù)分析結(jié)果: 客運(yùn)量 I I客運(yùn)周轉(zhuǎn)量 I I7: 2020年 2020年,分別為 、 、 、 ,平均值為 ; 2020年 2020年,分別為 、 、 、 ,平均 24 值為 ; 2020年 2025年,分別為 、 、 、 ,平均值為 ; 貨運(yùn)量 I I貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量 I I8: 2020年 201O年,分別為 、 、 、 8,平均值為 ; 2020年 2020年,分別為 、 、 、 ,平均值為 ; 2020年 2025年,分別為 、 、 ,平均值為 。 從兩種模式不同數(shù)據(jù)的組合分析結(jié)果,經(jīng)有關(guān)專家研究認(rèn)為,本項目根據(jù)客、貨車交通量和客、貨車運(yùn)輸量回歸分析的平均值,參照對應(yīng)年段的彈性系數(shù)分析 結(jié)果,充分考慮通行環(huán)境條件的具體情況,客、貨車增長速度應(yīng)作適當(dāng)調(diào)整的原則,調(diào)整本項目交通量增長率見下表。 未來交通量增長率 2020一 2020— 201O一 202O一 25 2020年 2020年 202O年 2025年 客車增長率% 貨車增長率% 根據(jù)上述模型的計算值,參照《 19912020年四川省公路、水運(yùn)交通中長期發(fā)展規(guī)劃綱要》調(diào)整確定交通彈性系數(shù),同時考慮到 某某 縣 的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢和路網(wǎng)的不斷完善,未來貨、客車交通出 行量彈性系數(shù)估計值見下表: 26 年 份 貨車彈性系數(shù) 客車彈性系數(shù) 2020—— 2020 2020—— 2020 2020—— 2020 2020—— 2025 根據(jù) 某某 縣 未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測及各時期彈性系數(shù),發(fā)展實際,計算并調(diào)整趨勢型交通增長率。 誘增型交通量增長率的確定 誘增型交通量按確定的誘增系數(shù)推算,即以趨勢型交通量為基礎(chǔ),分年度乘以誘增系數(shù),從而獲得誘增型交通量。根據(jù)經(jīng)濟(jì)預(yù)測確定的誘增系數(shù)為 : 2020年 2020年為 4%,2020年 2025年為 3%。 交通量預(yù)測結(jié)果 單位:輛/日 (中型標(biāo)準(zhǔn)車 ) 客車 (折算中型車 ) 貨車 (折算中型車 ) 合計 備 注 27 趨勢 交通量 誘增 交通量 小計 趨勢 交通量 誘增 交通量 小計 折算 中型車 2020年 245 15 261 218 63 281 541 201O年 350 26 376 325 87 411 788 2020年 407 34 441 392 98 490 931 設(shè)計年限 2020年 686 43 729 703 156 859 1588 2025年 880 52 932 1014 193 1208 2140 根據(jù)交通量預(yù)測結(jié)果,全路段 2020年交通量為 931(中型標(biāo)準(zhǔn)車輛/日 ), 按交通部《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》 (JTJ00197)的規(guī)定,全路段應(yīng)采用三級公路標(biāo)準(zhǔn),設(shè)計行車速度為 3OKM 28 / h。 某某 市 社會經(jīng)濟(jì)概況統(tǒng)計表 表 34 年份 土地面積 人口 萬人 國內(nèi)生 產(chǎn)總值 億元 工農(nóng)業(yè) 總產(chǎn) 億元 第一產(chǎn)業(yè)億元 第二產(chǎn)業(yè)億元 第三產(chǎn)業(yè)億元 人均產(chǎn)值元 社會消費(fèi)品零售況額億元 總面積 平方公里 耕地 萬公頃 1990 16648 3209 590 6 1 685 1991 16648 3198 593
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