沙坪坝中部地区“十二五”基础设施规划
成量的预测方法。
原单位法即把每人平均生成的交通量作为原单位，与整个研究对象区域的总人数相乘便可得到研究区域的总生成交通量。居民出行交通生成量的预测模型为：
Pi?Ri?Ni （4-1） 式中：Pi——交通小区i的出行生成量；
Ri——交通小区i的人均出行次数；
Ni——交通小区i的人口总数。
因此，需要首先确定沙坪坝中部地区2015年的居民平均出行次数。在我国，人均出行次数随城市规模的增加而降低，平均出行次数基本在1.7到3.0之间。城市人均出行次数随城市规模增加而减小的主要原因在于大城市中的长距离出行比例高于中小城市。表4-2是国内西部主要城市的人均出行次数现状情况。
表 4-2 西部典型城市居民人均日出行次数
城市名称 居民人均出行次数 （次/人·日）
重庆（2009） 绵阳（2007） 2.2 2.26 泸州（2009） 3.0 桂林（2008） 2.35 回归生成预测法指出行生成量与多种因素间的有关系，通过建立出行生成量预期影响因素之间的函数关系，并以此进行出行生成预测，居民出行交通生成量的预测模型为： Y?a0??aiXi （4-2）
i?1m式中：Y——交通小区i的出行生成量；
ai——交通小区i的出行相关的因素的系数； Xi——交通小区i的出行相关的因素。
结合重庆市沙坪坝中部地区近几年经济发展情况和人口的变动趋势（如表4-3、表4-4），根据沙区相关“十二五”沙坪坝区城市建设相关指标，五年内平均增长率15%，预测沙区中部两镇一街“十二五”期间国内生产总值发展状况如表4-5：
30
沙坪坝中部地区“十二五”基础设施规划
表4-3 沙区中部两镇一街社会经济主要发展指标（2010年）
镇街 面积 （平方公里） 36.99 33.6 1.45 72.04 人口（万人） 户籍 1.8 3.3 0.421 5.521 常住 2.2 5.04 0.308 7.548 国内生产总值 （亿元） 4.69 15.06 0.44 20.19 工业总产值 （亿元） 2.09 5.26 0 7.35 农业总产值 （亿元） 1.6 0.78 0 2.38 中梁山镇 歌乐山镇 山洞街道 合计
表4-4 2006—2010年沙区中部两镇一街国内生产总值发展状况 （单位：亿元/年） 镇街 中梁山镇 歌乐山镇 山洞街道 合计
表4-5 2011—2015年沙区中部两镇一街国内生产总值发展预测状况 （单位：亿元/年）
镇街 中梁山镇 歌乐山镇 山洞街道 合计
2011年 5.39 17.31 0.50 23.22 2012年 6.20 19.91 0.58 26.69 2013年 7.13 22.90 0.66 30.69 2014年 8.20 26.34 0.76 35.30 2015年 9.42 30.27 0.87 40.56 2006年 2.81 8.22 0.36 11.39 2007年 2.50 7.48 0.19 10.17 2008年 2.58 9.05 0.27 11.9 2009年 4.07 12.91 0.39 17.37 2010年 4.69 15.06 0.44 20.19 小计 16.65 52.72 1.65 71.02 结合沙坪坝区城市总体规划及以上相关的图表，至2015年，沙坪坝区常住人口约为8.28万。结合原单位法及回归分析法得出个小区的出行产生、吸引量（如表4-6），并由此可得：2015年，沙坪坝中部地区单日将产生约18.72万人次的出行总量。
表4-6 沙坪坝中部各小区出行产生量（万人次/日）
小区 出行产生量
1 0.77 2 12.5 3 5.45 4.1.4 出行方式的划分
结合《重庆市主城区综合交通调查》及《重庆市城市总体规划》的相关资料，结合重庆市近几年出行变动趋势，沙区中部交通方式的划分如表4-7：
31
沙坪坝中部地区“十二五”基础设施规划
表4-7 重庆交通出行比例
年份 2015
公共交通 35% 步行 45% 出租车 5.5% 小汽车及其他 15.5% 因为交通分配的是小汽车、货车等，所以在算出总的出行量时再相乘以其比例系数，就可得到各小区的私家车、货车的出行交通量3.93万pcu/d。从而得到个小区小车货车交通出行量表如表4-8。
表4-8 各小区出行产生量单位（万pcu/d） 小区 出行产生量
1 0.1617 2 2.625 3 1.1445 4.1.5 出行分布预测
出行分布是“四阶段法”的一个重要组成部分，居民出行分布是将预测的各小区客运产生量、吸引量转化为未来各交通小区之间的出行交换量的过程。预测的方法有很多，大体上分为三类：（1）增长率法；（2）重力模型法；（3）概率模型法。
其中，重力模型是国内交通规划中使用最广泛的模型，是一种借鉴万有引力定律的空间互动关系模拟分析方法。该模型结构简单，适用范围较广，即使没有完整的现状OD表也能进行推算预测。根据城区组团布局形态以及城市建设用地发展规划，选用双约束重力模型进行居民出行分布预测。
双约束重力模型的基本形式为：
T?KiKjPiAj/f(tij) （4-3） Ki?[?KjAj/f(tij)]?1 （4-4） Kj?[?KiPi/f(tij)]?1 （4-5） 式中：Tij——从交通小区i到j的出行量；
Pi——交通小区i的出行发生总量；
Aj——交通小区j的出行吸引总量；
Ki、Kj——平衡系数；
32
沙坪坝中部地区“十二五”基础设施规划
f(tij)——阻抗函数，本次规划采用Gamma函数，模型形式为：
bf(tij)?a?tij?ec(tij)，模型参数根据现状OD进行标定，结果为a?1.099，b?1.2846，
c?0.0944。
将现状和规划路网节点间的距离、交通小区与现状和规划路网节点号的对应关系、交通小区内部现状和规划阻抗值（时间）输入计算机，根据各交通小区内居民和流动人口的产生量和吸引量预测，运行交通网络规划软件——TransCAD，进行交通分布重力模型参数标定并进行规划年的预测，计算出2015年各交通小区之间及各交通小区内部交通分布量如图4.2。
图 4.2 沙坪坝区规划期末交通出行分布示意图
4.1.6 交通分配
33
沙坪坝中部地区“十二五”基础设施规划
交通分配是交通需求预测四阶段法的最后一个阶段，其目的是将各种出行方式的OD矩阵按照一定的路径选择原则分配到交通网络中的去，求出各路段上的流量及相关的交通指标。
本次所采用的模型是应用最广泛的平衡分配模型（UE），该模型形式如下： Min :Z(X)???ta(?)d? （4-6）
a0rsrs?f?q?k? s.t.?k （4-7）
rs??fk?0xa Xa??r?s?kfkrs?ars ,k （4-8）式中：Xa——为路段a上的交通量；
ta——为路段a上的交通阻抗；
fkrs——出发地为r目的地为s的OD间的第k条路径的交通量；
?ars,k——路段-路径相关变量，即0-1变量；如果路段a属于出发地为r目的地为srs的OD间的第k条路径，则?ars,k?1，否则?a,k?0。
将现状和规划路网节点间的距离、交通小区与现状和规划路网节点号的对应关系、交通小区内部现状和规划阻抗值（时间）输入计算机，根据各交通小区内居民和流动人口的产生量和吸引量预测，运行交通网络规划软件——TansCad，进行交通分配平均分配模型进行规划年的预测，计算出2015年各交通小区之间各条道路的交通分配量如图4.3。
34