基于土地利用形态的交通生成预测理论方法研究
石 飞 江 薇 王 炜 陆 建
(东南大学交通学院)
摘要：从土地利用形态与城市交通的密切关系入手，研究交通生成预测关于土地利用形态的模型。以士地利用规模、性质和强度作为影响交通生成的主要因素，通过回归分析各类用地的单位面积出行吸引权重，引入“容积率”的概念，建立基于土地利用形态的交通生成预测模型。给出应用实例，验证了该方法的可行性和可靠性。关键词：交通生成预测；土地利用；需求预测中图分类号:U49111+4 文献标识码:A 文章编号:10002131X (2005)0320115205
RESEARCH ON FORECAST METH OD FOR TRAFFIC CREATING BASE D ON CHARACTERISTIC
OF LAN D UTI LIZING
Shi Fei Jiang Wei Wang Wei Lu Jian
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(S outheast University )
Abstract :The m odal of traffic creating forecast as to the characteristic of land utilizing was studied in this paper according to clo relationshlp between land utilizing and urban traffic 1C onsidering scale ,usage and intensity of land utilizing ,we estab 2lished traffic creating forecast m odel bad on characteristic of land utilizing including regression analysis in trip attracting rate per a standard land unit and con firming land utilizing intensity that is replaced by Volume Rate 1Exam ple of its application is prented ,which validates its feasibility and reliability 1
K er w ords :traffic generation forecast ;land utilizing ;demand forecast
收稿日期:2003209212
1 背 景
城市人口规模、用地布局形态与城市交通密切相
关并相互作用。英国学者J 1M 1汤姆逊在其著名的论著《城市布局与交通规划》一书中，通过对世界上30个大城市的用地布局和交通需求进行比较研究，提出对应于五种城市布局形式的解决交通问题的不同思路，深刻地揭示了城市用地布局形态与交通发展模式之间相互影响、相互制约、协调发展的内在联系和
客观要求[1]
。
培训美甲化妆过去10多年以来，我国城市土地利用空间布局发生了很大变化，土地利用中分区功能更加明确，原本混杂的老城区通过土地置换或调整，强化了商贸、办公、金融活动功能，居住和工业向外围新区迁移。老城区土地利用的调整、社会经济活动的增强，促进了老城区的交通需求增长，尤其是弹性交通需求的增长，与此同时，新城区的开发建设，特别是居住用地增加，外迁人口增多，使得新区和老城区之间的出行
增加，呈现向心性和潮汐式交通特征[2]
。
以上分析表明，影响交通特性的关键因素是城市的土地利用形态。土地利用是社会经济活动在空间上的表现，是产生交通的根源。交通问题归根结底是土地利用产生的交通需求与交通系统提供的交通设施容量和交通管理水平之间的矛盾。在遵循城市总体规划的思路上进行的城市交通规划必然要求与土地利用规划相适应和满足土地利用所产生的交通需求，并为之服务，同时发挥其对土地利用和城市发展的导向作用，改善城市交通环境，解决城市交通问题，促进城市良性发展。
因此，从土地利用的角度研究城市交通的需求和发展应当成为交通规划的主要方法。交通需求预测是交通系统规划的前提和基础。交通生成预测又是交通需求预测“四阶段法”的第一步。本文提出一种使土地利用形态与交通生成直接发生作用的宏观控制、微观协调的交通生成预测模型。
第38卷第3期土 木 工 程 学 报
V ol 138 N o 13 2005年3月CHI NA CI VI L E NGI NEERI NGJOURNA L
Mar 1 2005
2 建模
211 建模思路
交通生成预测包括交通发生预测和交通吸引预测，下文仅以交通吸引预测方法为例。
宏观预测：确定城市日出行总量。
微观预测：根据小区的出行吸引权重，将出行总量分配至各交通小区。
212 模型建立的步骤
21211 第一步确定日出行总量
G=T u×K u+T s×K s(1)式中,G为日出行总量，人次/日;T
u、T s分别为规
划的城市居民和流动人口总量;K
u、K s分别为规划的居民和流动人口人均日出行次数。
规划人口规模取自该城市总体规划，规划人均日出行次数视现状居民日出行次数和城市社会经济发展水平而定。
par error21212 第二步，回归分析各类用地性质的出行吸引权重
beudtodoing土地利用是区域的各种联系、交通建设、经济活动和人口在空间上集聚的表现。根据建设部批准的《城市用地分类与规划建设标准》(G B J137—90)，我国城市用地分为10大类，即居住用地(R)、公共设施用地(C)、工业用地(M)、仓储用地(W)、对外交通用地(T)、道路广场用地(S)、市政公共设施用地(U)、绿地(G)、特殊用地(D)、水域和其它用地(E)。每种土地使用类型产生的交通，是它在社会与经济功能上所起作用的反映。各类用地对出行的吸引作用(或发生作用)相差较大。区别用地性质是交通生成预测模型的基础。
建立方程B=SC，其中B={b
1
,b2,…,b n}T
为n个交通区的出行量;C={c
1
,c2,…,c10}T为十类用地单位面积出行吸引量;S为n×10矩阵，即为各个交通区各类用地面积。由现状各交通区出行量数据和各类用地规模的资料，通过多元回归分析可获得各类用地单位面积吸引量，即C，单位化后得到各类用地的出行吸引权重。
21213 确定土地利用强度系数
交通规划在城市建成区域内进行。在此区域内，各交通小区的土地利用强度不尽相同。土地利用强度通常受政策导向、地理特征、交通设施等的影响，表
现为建筑设施的紧密程度和高低状况[3]。因此在进行出行预测的同时，需充分考虑利用强度对交通生成的影响。
由第二步得出的出行吸引权重反映的是该城市各类用地的平均出行吸引情况，即基本吸引权，没有反映土地开发利用的强度特性。在此引入城市规划中“容积率”的概念。容积率是城市土地开发强度控制的重要技术经济指标，又称建筑面积密度，指一片城市开发用地内建筑面积与用地面积之比。它反映城市士地利用的程度，容积率越高，土地开发强度越大。
由于交通小区和城市规划中地块的划分标准不一，通常一个交通小区的面积远大于地块面积，因此可取该交通小区各类用地容积率的加权平均值作为土地利用强度系数。以居住用地为例,
M r i=
∑
j
s r ij VR r ij
∑
j
s r ij
(2)
插叙的作用 (M
r ijodhpur
是第i个交通小区居住用地强度系数,s
r ij
是第i个交通小区第j块居住用地面积,VR
r ij
是第i个交通小区第j块居住用地的容积率)。
21214 各交通小区出行吸引预测
K i=(S r i K r M r i+S c i K c M c i+S m i K m M m i+S w i K w M w i+ S t i K t M t i+S s i K s M s i+S u i K u M u i+S gi K g M g i+
S d i K d M d i+S e i K e M e i)/∑
i
(S
r i
K r M r i+S c i K c M c i+ S m i K m M m i+S w i K w M w i+S t i K t M t i+S s i K s M s i+
S u i K u M u i+S g i K g M g i+S d i K d M d i+S e i K e M e i)
(3)
式中,K
i为第i个交通小区的出行吸引权重，且∑
i
K i=1;K r、K c、K m、K w、K t、K s、K u、K g、K d、K e分别为居住、公共设施、工业、仓储、对外交通、道路广场、市政公用设施、绿地、特殊、水域
及其它用地的出行吸引权重，其和为1;S
r i
、S
c i
、S m i、S w i、S t i、S s i、S u i、S g i、S d i、S e i分别为第i个
交通小区各类用地面积(下标含义如上);M
r i、M c i、M m i、M w i、M t i、M s i、M u i、M g i、M d i、M e i分别为第i个交通小区土地利用强度系数(下标含义如上)。
A i=K i G(4)
式中,A
i为第i个交通小区交通吸引量。上式满足∑
i
A i=G
预测方法程序框图见图1。
・
6
1
1
・ 土 木 工 程 学 报2005年
图1
交通吸引量预测方法程序框图Fig11 T raffic attracting forecast method
3 示 例
以蚌埠市为例，笔者结合其工程背景，给出上述交通生成预测模型的应用。蚌埠市位于安徽省东北部，地处淮河中游，东邻江苏省泗洪县和安徽省嘉山县。蚌埠市根据自然地理条件，规划利用淮河等水系将城市用地划分为市中心、锥子山、张公山和河北四大片区。蚌埠市综合交通规划中，共将城市内部用地分为81个交通小区和4个大区。
311 确定出行总量
根据蚌埠市居民和流动人口出行调查，得到现状居民、流动人口日平均出行次数，分析规划年蚌埠市的社会经济发展状况，参考国内外同等城市经验确定规划年蚌埠市居民和流动人口日平均出行次数，得出规划年全市日出行总量，即宏观控制。预测居民、流动人口日平均出行次数分别为218和310人次/日。根据公式(1)预测出行总量，详见表1。
表1 日出行总量预测
T able1 T rips gross forecast per d ay
城市人口日平均出行次数人口数(万)出行总量(万人次Π日)
居民21895266
流动人口3101030
合计105296
312 回归分析各类用地性质出行吸引权重
由现状各交通区出行量数据和各类用地规模的资料，通过多元回归分析可获得各类用地单位面积吸引量，单位化后得到各类用地的出行吸引权重。各类用地的单位面积吸引量应为正值，而在多元回归分析过程中无法保证，即回归得到的某些参数值符号与实际情况相反，因此采用灰色经济计量学模型，利用出行次数的观测数据建立G M(1,1)模型，用该模型的模拟值建模，以消除数据随机波动或误差的影响，确切地反映系统变量之间的关系[4]。由于特殊用地和水域及其它用地对交通需求影响甚微，因此可归为常数项或忽略不计。出行吸引权重详见表2。
表2 各类用地出行吸引权重值
T able2 T rip attracting rate
用地类别吸引权重
居住用地0111
公共设施用地0147
工业用地0121
仓储用地0105
对外交通用地0106
道路广场用地0104
市政公用设施0103
绿地0103
总计1100
313 确定士地利用强度系数
考虑篇幅，以交通大区即四大片区为例，其功能布局如下:
(1)市中心片区：全市商贸金融、行政办公及科研、信息、文化、医疗、服务中心。
(2)锥子山片区：铁路运输枢纽、商贸次中心、城市重要工业区。
(3)张公山片区：高新技术产业开发区、港区，主要综合工业区，商贸次中心。
(4)河北片区：国家定点南菜北调蔬菜基地。规划主要发展农副产品批发及工业产品交易市场，农副
・
7
1
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・
第38卷 第3期石 飞等・基于土地利用形态的交通生成预测理论方法研究
产品加工工业，过境交通服务设施等。
根据公式(2)计算各片区平均容积率。道路广场和绿地两类用地没有容积率，这是由其用地特性所决定的。由于这两类用地的吸引主体就是其本身，且不存在建筑高度和建筑密度的问题，在确定土地利用强度系数时可令其值为110。见表3。
表3 各片区各类用地性质土地利用强度系数表
T able3 Land utilizing intensity coefficient
用地性质片区居住
用地
公共
设施
用地
工业
用地
仓储
用地
对外
交通
用地
道路
广场
市政
公用
设施
绿地
真情永驻中心片区115611751163112201101150110锥子山片区1132115611411120111101131110张公山片区1145113411441110111101129110河北片区11511511106111501121101135110
314 交通大区出行吸引预测
各交通大区土地利用情况见表4。
表4 规划年蚌埠市各交通大区土地利用统计(单位:m2)
T able4 Land utilizing Stat
用地性质锥子山片区中心片区张公山片区河北片区居住13465300703020043608006903300公共设施4786600351860021050003423900
工业用地594050049450070465003078900
仓储用地12001004700016563001903900
对外交通5234000320100734300
道路广场257100174004870072800
市政公用设施159550011729007017001141300绿地59111002939800334710012878700
利用式(3)、(4)可确定各交通大区的出行吸引权重并计算大区出行吸引量。表5列出了各项数据。
表5 蚌埠市各交通大区出行吸引权重及吸引量表
T able5 T rip attracting rate and traffic attracting
片区出行吸引
权重
出行吸引量
(万人次/日)
出行发生量
(万人次/日)
发生量与吸引量
误差(%)
中心片区012161196413319
dyned锥子山片区01351051510314-210
张公山片区012161135817-412
河北片区012367136916314
合计110002*********-
315 出行发生量计算
出行发生量采用与吸引预测类似的方法，结果同见表5。分析发现，各交通大区出行发生量与吸引量误差均在±5%以内，基本保持良好的一致性。
由以上预测结果可以发现，未来年蚌埠市出行量的分布情况是，锥于山片区的交通生成量最大，占35%，其他片区相差不大，这与该区的情况非常吻合。锥子山片区拥有蚌埠市最多的居住小区，居住用地是其他片区的2～3倍，离市中心有一定距离，从锥子山片区到其他片区上班、生活、购物等目的的出行较多；其次，由于锥子山片区居住小区开发以中高档次为主，居民生活水平较高，区内的公共设施用地较多，也在一定程度上增加了该区的出行量。河北片区位于淮河以北，远离市区，且临近周边乡镇，经济发展较为缓慢，尽管土地规模最大，但人口规模和土地开发强度与其他片区相比还有一定距离，且河北片区和淮河以南地区通道较少，导致该片区出行量不会太高。张公山片区和中心片区的用地已趋于稳定，随着城市老龄化和部分居住区外迁，出行量在逐步减小，但由于其商贸金融中心的地位不会改变，仍是全市重要的出行发生、吸引源。
4 结 论
城市土地利用规划是城市交通规划的基本依据。脱离土地利用的交通规划是不可能满足城市交通可持续发展需要的。尤其是在我国城市快速发展变化的今天，交通规划就更不能脱离城市的土地利用规划。这就要求在交通规划过程中有科学的理论体系作依据，以土地利用形态作为出行预测的基础，使规划满足未来的交通需求[5]。
不同的土地利用性质、不同的土地利用规模和不同的土地利用强度，对应着不同的交通需求量。本文所建立的交通生成预测模型充分考虑交通生成与土地利用形态的关系，统计回归得到各交通小区不同性质的土地对交通吸引量的影响权重，借用了“容积率”一词作为衡量士地利用强度的指标，提高了预测的合理性和可信度，为交通需求预测“四阶段法”后三个阶段的预测工作打下了良好的基础。表6给出了在不考虑士地利用强度因素情况下的各交通大区出行量，可以发现其与考虑土地利用强度因素的结果相差较大。
表6 两种情况下的交通生成量比较
T able6 Comp arison results
片区
(是/否)考虑土地利用强度的交
我和黑大佬的365天完整版中文翻译通生成量(万人次/日)
是否
两者相差
客户经理年终总结
(%)中心片区61195315-1316
锥子山片区1051510617-111
张公山片区61136319412
河北片区67137210710合计296296-
(下转第124页)
John Wiley&S ons,1974
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赵 彤 讲师、博士，主要从事城市交通规划和管理、无线传感器网络路由设计以及电力变压器优化设计的研究。通讯地址:100049 中国科学院研究生院华罗庚应用数学与信息科学研究中心
郭田德 教授、博士生导师，主要从事城市交通规划和管理、无线传感器网络路由设计以及模式识别等方面的研究。
高自友 教授、博士生导师，主要从事运筹学与控制论、交通运输规划与管理的研究。
(上接第118页)
和传统的以劳动力数、学生数、就业岗位数、就学岗位数为基础，需量化土地利用相关因素的预测方法作比较，该模型具有精度高、调查数据少、过程简单明了、发生吸引量结果基本趋于一致等优点，
可操作性强。当然，本文介绍的发生吸引量预测方法还存在一些不足，如某些特定地点(如机场、港口、火车站、汽车站等)产生的交通量具有一定特殊性，应分出来单独考虑，仅从用地性质和用地强度进行预测，还显得不甚科学，这些还有待进一步研究。参 考 文 献
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体系研究[M].北京：科学出版社,2004
石 飞 博士研究生，主要从事城市与区域交通规划、交通管理与控制等方面的研究。通讯地址:210096 南京市四牌楼2号东南大学交通学院
江 薇 东南大学交通学院博士。主要从事城市与区域交通规划、交通管理与控制等方面的研究。
王 炜 东南大学交通学院院长、教授、博士生导师。主要研究领域：城市与区域运输系统规划，交通管理与控制，智能交通系统。
陆 建 东南大学交通学院副教授、交通工程研究所副所长。主要从事城市与区域交通规划、交通管理与控制、交通流理论研究。
