机场货运交通量预测方法研究
交通运输建设方案规划中的交通流量预测
交通运输建设方案规划中的交通流量预测引言交通运输建设方案的规划是一个复杂而关键的过程，其中交通流量预测是其中一个重要的环节。
交通流量预测的准确性对于规划者和决策者来说至关重要，它可以为交通基础设施的规划和设计提供依据，帮助合理分配资源，提高交通运输系统的效率和安全性。
本文将探讨交通流量预测的方法和技术，并讨论其在交通运输建设方案规划中的应用。
一、交通流量预测的方法1. 统计模型统计模型是最常用的交通流量预测方法之一。
它基于历史数据和统计分析，通过建立数学模型来预测未来的交通流量。
常见的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型和灰色系统模型等。
这些模型可以根据不同的数据特点和预测需求进行选择和调整，以提高预测的准确性。
2. 仿真模型仿真模型是一种基于计算机模拟的交通流量预测方法。
它通过建立交通网络模型和交通行为模型，模拟交通流量在不同条件下的变化情况。
仿真模型可以考虑更多的因素和变量，如道路拓扑结构、交通信号控制、车辆行驶特性等，因此能够提供更为准确和全面的交通流量预测结果。
3. 智能算法智能算法是近年来发展起来的一种交通流量预测方法。
它基于人工智能和机器学习技术，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的规律和模式，并进行预测。
常见的智能算法包括神经网络、遗传算法和支持向量机等。
这些算法能够处理大规模和复杂的数据，提高预测的准确性和效率。
二、交通流量预测的数据需求交通流量预测的准确性很大程度上取决于所使用的数据。
以下是交通流量预测中常用的数据类型和需求：1. 历史交通流量数据历史交通流量数据是交通流量预测的基础。
它可以反映出交通流量的季节性、日变化和周变化等规律。
规划者和决策者可以通过对历史数据的分析，了解交通流量的趋势和变化，为未来的预测提供参考。
2. 道路网络数据道路网络数据包括道路的拓扑结构、长度、宽度、交叉口位置等信息。
这些数据对于交通流量的预测和分析至关重要，它们可以帮助确定交通流量的传播路径和影响因素，为交通基础设施的规划和设计提供依据。
货运量预测
货运量预测为了在活源调查的基础上进一步定量地确定计划运量，还需要采用货运量预测技术和方法。
货运量预测是采用认得直观和数量方法为基础的手段，按照生产、流通、供应、销售和运输活动的规律，估计将来一定时期内计划运量和预测误差。
一般来说，货运量预测的目的可以分为：1.以研究增加和扩展生产设备的必要性和发展规模为目的。
2.以利用现有生产设备制定较长期的生产计划为目的。
3.以利用现有生产设备制定分品类的月度生产计划为目的。
按预测的内容，可分为发送量、到达量、周转量预测和平均运距预测。
对一个地区而言，有地区内部运量和地区间交流量预测，这些运量还要在不同运输方式和不同运输线路之间进行分配。
对运量构成而言，通常还要进行分品类别的预测。
预测的时限，一般可以分为短期（1～5年）、中期（5～10年）和长期预测（10年以上）。
有时根据需要，在短期预测中，进行一年中的季度、月度甚至旬间的运量预测。
无论何种预测,都表现为运量随时间序列的变动,一般可以分为以下三种类型:1.趋势变动,是指在长期的时间序列中,预测对象的数值朝一定方向持续上升或下降的状态。
2.周期变动,分为两种:一种是景气变动,即若干年内的不固定周期的波动;另一种称为季节性变动,即一年内为周期,在特定的月份乃至季节中达到高峰的变动。
3.不规则变动,又分为突然变动和暂时变动.所谓突然变动是无法预测的变动,如金融危机、政治动乱、自然灾害等的较大影响发生的变动。
暂时变动则是短期内各种影响因素随机变动的综合影响造成的不规则的变动。
暂时变动采用一定的数据处理技术方法还是可预测的。
在预测铁路货运量时,通常采用以下的方法:1.专家经验预测法.由于预测的不确定性因素很多,在难以采用数量方法推理预测的情况下,依靠专家的知识和经验进行判断和预测.这种方法虽然主观因素较多,但在实际工作中常常是有效的。
2.算术平均法.这种方法是利用过去不规则变动的需求时间序列,计算出算术平均值,作为将来继续不规则变动时的预测值.这是最简单的预测方法,计算式为: χt=⎺χ=（∑χi）/n——第t期的预测值；式中χt⎺χ ——算术平均值；χi ——第i 期的实际值； n ——数据项数。
公路项目交通量预测当中机场集疏交通量预测研究
公路项目交通量预测当中机场集疏交通量预测研究摘要：在进行公路建设项目前期工程可行性研究时，交通量预测是一项重要内容。
而路线沿线机场这种大型交通发生吸引源产生的大规模对外客货出行交通量，将对拟建公路项目未来交通量预测结果将产生重要影响，应对其单独进行预测分析。
本文结合机场发展规划，首先对机场呑吐量进行预测，进而对机场对外客货发生吸引量进行预测，并应用重力模型进行分布预测，最后通过交通分配得到拟建公路项目承担的机场集疏交通量，提高了拟建公路项目交通量预测精度。
关键词：机场呑吐量集疏交通量重力模型法1 概述在进行前期公路工程可行性研究时，拟建公路项目路线经常会经过或靠近机场、港口、口岸和经济开发区等大型交通发生吸引源。
这些交通发生吸引源对外客货出行产生的大规模交通量对拟建公路项目未来交通量将产生重要影响，因而在进行公路项目交通量预测时有必要对沿线大型交通源单独进行交通量分析预测，以使项目交通量预测结果更加切合实际，可靠性高，为拟建公路项目技术标准及建设规模的确定提供依据。
下面本文以深圳至中山过江通道工程可行性研究交通量预测过程中，路线沿线的深圳机场为例探讨机场集疏交通量的预测方法。
深圳至中山过江通道是《广东省高速公路网规划（2011-2030年）》[1]中“横五（饶平-徐闻）”的重要组成部分，位于广东省珠三角地区珠江中游区域[2]，起点接珠江东岸机荷高速公路鹤洲互通，终点接中山至江门高速公路新隆互通，路线总长55公里，规划为双向八车道高速公路，设计速度100公里/小时。
预计2015年开工建设，2020年正式通车运营。
根据深圳至中山过江通道推荐路线方案走向，深圳宝安国际机场位于深中过江通道珠江东岸登陆点北部3公里左右，由机场南路（一级公路）直接与深中过江通道相连，并设置互通立交。
深中过江通道的建设能为深圳宝安国际机场往珠江西岸中山、江门、珠海及粤西地区提供良好的客货集散运输服务，因此深圳宝安国际机场大规模的客货呑吐量产生的往西岸地区的疏港运输量将成为深圳至中山过江通道交通量的重要组成部分。
机场货运交通量预测方法研究
机场货运交通量预测方法研究
姜恒
【期刊名称】《城市道桥与防洪》
【年(卷),期】2009(000)003
【摘要】该文首先分析了机场货运交通的特点,针对这些与常规交通预测不同的特点,构建了机场货运交通预测模型,模型中不但考虑了机场货邮吞吐量,而且考虑了货运业务的客运需求.最后,以深圳机场规划为例,进行了货运交通预测.
【总页数】2页(P29-30)
【作者】姜恒
【作者单位】北京市市政工程设计研究总院,北京市,150070
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1+4
【相关文献】
1.上海浦东国际机场西货运区公共货运站自动喷水灭火系统设计 [J], 王玉玲;黄晓家
2.真空预压技术在大面积地坪施工中的应用——以上海浦东国际机场西货运区3#货运站为例 [J], 童欣瑜
3.基于产业产值推算的货运交通量预测 [J], 彭勇;李康奇;周代平
4.莱比锡机场的货运发展经验及其对我国发展货运功能为主机场的启示 [J], 张会娟;张小燕
5.机场货运站项目BIM技术应用总结及前景展望——以成都天府国际机场国航货运站项目为例 [J], 徐鑫彦;蒲雪林
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论文--机场货运交通量预测方法研究
２００９年３月第３期城市道桥与防洪收稿日期：２００８－１０－２０作者简介：姜恒（１９７４－），男，山东东平人，硕士，工程师，主要从事交通工程、交通规划工作。
机场货运交通量预测方法研究姜恒（北京市市政工程设计研究总院，北京市１５００７０）摘要：该文首先分析了机场货运交通的特点，针对这些与常规交通预测不同的特点，构建了机场货运交通预测模型，模型中不但考虑了机场货邮吞吐量，而且考虑了货运业务的客运需求。
最后，以深圳机场规划为例，进行了货运交通预测。
关键词：机场；货运；交通预测中图分类号：Ｕ４９１．１＋４文献标识码：Ｂ文章编号：１００９－７７１６（２００９）０３－００２９－０２０引言机场是所在地区的重要的交通枢纽，一般都承担着客运和货运的双重功能。
机场货运所产生的交通量，是机场交通预测的重要组成部分。
１机场货运交通预测的特点（１）以货运吞吐量为中心大多数机场都是一次建设，满足多年需求，尽量减少工程建设对机场运营的影响。
所以机场的交通预测不能以机场的用地或者建筑面积来计算交通量，而是以机场规划中各特征年预测的航空业务量为依据的。
航空业务量的年预测值构成了未来机场设施规划的主要基础。
（２）高峰小时不同于客运首先是时段不同。
客运高峰小时一般在下午，也有机场在上下午均有高峰，而客运高峰小时通常在夜里。
其次是波动幅度不同。
客运高峰小时交通量占全日流量比一般为０．１￣０．２，而货运高峰小时流量比通常在０．２以上。
（３）会吸引相当一部分客运交通量机场货运除了产生吸引货车以外，还会有客车交通。
其中，有为货运业务服务的工作人员，以及使用货运业务的顾客。
２机场货运交通的预测模型由前面分析可知，机场货运交通预测可以分成两个部分，一是货邮吞吐量产生的交通需求，二是由于货运业务产生的相关人员的客运出行需求。
第一部分产生的货运需求预测方法是以机场规划年货邮吞吐量为基础，根据中转及联运比例，计算出需要到、离港的货运量，再由货运交通方式划分和乘载率计算出交通需求。
航空货运运输需求预测与管理研究
航空货运运输需求预测与管理研究随着全球贸易的蓬勃发展和物流产业的迅速成长，航空货运运输的需求也日益增加。
对于航空公司和物流企业来说，准确预测和有效管理航空货运运输需求至关重要。
本文将探讨航空货运运输需求预测与管理的相关研究和应用。
需求预测是航空货运运输管理的基础。
它可以帮助航空公司和物流企业合理安排航班和资源，提高运输效率，降低成本，并确保货物及时交付。
航空货运运输需求预测主要包括两个方面：长期需求预测和短期需求预测。
在长期需求预测方面，研究人员使用各种模型和方法进行预测。
其中，经济因素是影响长期需求的重要因素之一。
通过分析宏观经济指标、国内外贸易政策和市场趋势等因素，可以预测未来航空货运运输需求的发展趋势。
另外，人口增长、城市化进程以及产业结构的变化也会对长期需求产生重要影响。
因此，将这些因素纳入预测模型中，可以更准确地预测未来的航空货运运输需求。
短期需求预测则更注重具体的货物运输需求。
这需要对特定行业和市场进行详细研究。
例如，对于生鲜食品行业，因其对运输时间和温度要求较高，需要实时监测市场需求和供应链状况，以便及时调整运输计划。
另外，天气因素也会对短期需求产生重要影响。
例如，在冬季大雪封山的情况下，山区地区的需求会明显增加，需要准备充足的航班和资源来满足供应需求。
除了需求预测，航空货运运输的管理也是不可忽视的一环。
在运输安全方面，航空公司和物流企业需要制定严格的安全计划和标准，并进行持续改进。
安全培训和技术投资也是确保货物安全运输的重要手段。
此外，考虑到全球环境变化和可持续发展的要求，航空货运运输的管理也需要更加注重环境保护。
航空公司和物流企业应该采用更加节能环保的技术和设备，减少二氧化碳排放和噪音污染。
此外，多式联运和智能物流系统的应用也可以提高运输效率，降低能源消耗。
最后，为了更好地管理航空货运运输需求，航空公司和物流企业也需要注重合作与创新。
通过与不同领域的合作伙伴共享资源和信息，可以实现更加高效的运输网络和服务。
大连机场货运公司货邮吞吐量预测研究
中国储运网H t t p ://w w w .c h i n a c h u y u n .c o m一、大连机场货运公司发展环境分析1.政治因素。
2019年7月25日，《大连航空运输业专项补贴发展暂行管理办法》宣传实施会议在大连机场召开。
为加快大连东北亚国际航运中心建设，大连口岸办积极寻求市政府补贴政策，每年拿出4000万财政资金用于航班航线开发补贴。
2020年8月14日商务部发布的《全面深化服务贸易新发展试点总体方案》中，将大连在内的28个省市作为试点地区开通第五航权航线，推动大连机场与共建“一带一路”国家和地区扩大以货运为主的航空运输服务，意味着可以通过开拓航线网络弥补货源不足的问题，增加运营收入，大力提升货物中转量。
2.经济因素。
2019年辽宁实现G D P 总量24909.5亿元，比上年增长5.5%，排名全国大陆省级地区前15名。
纵观大连市这几年发展势头，大连市着重于产业布局的优化和产业结构的调整，从农业、工业和建筑、交通运输和邮电、文化旅游以及环境生态等方面进行全域谋划，统筹兼顾。
2020年突然爆发的新冠肺炎疫情在全球蔓延，根据《全球经济展望》报告，全球国内生产总值在2020年萎缩4.3%。
而中国由于抗疫成果显著，根据海关总署的数据，2020年中国货物贸易进出口总额为32.16万亿元，比2019年增长1.9%。
贸易顺差3.7万亿元，增加27.4%，成为各大经济体中唯一实现经济增长的国家。
3.社会因素。
大连位于环渤海地区，它是中国重要的陆、海、空运输港口城市之一，农渔产品产量高，质量好，市场需求旺盛。
由于航空货物运输的优势，随着季节性变化，逢大连每年的樱桃季、海鲜季、苹果季、“双十一”购物狂潮以及特殊节假日的“礼品季”等，为了最大程度保证产品质量、保障时效性和安全性，减少损耗，货主都会选择“快、准、狠”的航空运输方式承运这些货物以便保质保量、迅速交付货物。
大连航空可以起降波音747和其他大型飞机，目前拥有13架波音737-800飞机开通了数百条国际和国内航线，是中国东北地区最大的货运航空运输基地。
交通管理中的货运量预测与调度
交通管理中的货运量预测与调度随着全球化的发展和经济的不断增长，货物的运输需求也日益增加。
交通管理中的货运量预测与调度成为了一个重要的课题，它直接影响着货物运输的效率和经济效益。
本文将探讨货运量预测与调度的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。
货运量预测是指通过分析历史数据和相关因素，预测未来一段时间内的货运量。
准确的货运量预测可以帮助交通管理者合理安排运输资源，提前做好准备，避免因运输资源不足或过剩而造成的浪费或延误。
而货运量调度则是根据预测结果，合理安排货物的运输路线、运输工具和运输时间，以最大程度地提高运输效率。
货运量预测的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于时间序列分析。
这种方法通过对历史数据进行统计和分析，建立数学模型，预测未来的货运量。
另一种常用的方法是基于回归分析。
这种方法通过分析货运量与其他相关因素之间的关系，建立回归模型，预测未来的货运量。
除了这些传统的方法外，近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，一些新的方法也被应用到货运量预测中，例如基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
这些新的方法可以更准确地预测货运量，并且可以根据不同的情况进行优化和调整。
货运量调度的目标是在保证货物安全和运输效率的前提下，合理安排货物的运输路线和时间。
为了实现这一目标，交通管理者需要考虑多个因素，包括货物的类型、数量和重量，运输工具的可用性和运输成本，以及道路和交通状况等。
在实际操作中，交通管理者可以利用一些调度算法和技术来帮助他们做出决策。
例如，最短路径算法可以帮助确定货物的最佳运输路线，最优化算法可以帮助确定最佳的货物分配方案，而实时交通信息和智能交通系统可以帮助交通管理者实时监控和调整货物的运输计划。
除了货运量预测和调度，交通管理中还有一些其他的问题和挑战。
例如，货物的安全和防盗问题是一个重要的考虑因素。
交通管理者需要采取一些措施，如使用GPS跟踪技术和安全封条，来确保货物的安全和完整性。
此外，交通管理者还需要考虑环境保护和可持续发展的问题。
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３ 实 例 分 析
３ １ 基 本 资 料 ．
２ 机 场 货 运 交 通 的 预 测 模 型
由前 面分 析 可 知 ，机 场 货 运 交 通 预 测 可 以分 成 两 个 部 分 ， 是 货 邮 吞 吐 量 产 生 的交 通 需 求 ， 一 二 是 由 于 货 运 业 务 产 生 的 相 关 人 员 的 客 运 出行 需
其 次 是 波 动 幅度 不 同 。 客 运 高 峰 小 时 交 通 量
占全 日流量 比一般为 ０１０２ 而货运 高峰 小时流 ． ．， － 量 比通 常在 ０２以上 。 ． （ ） 吸引 相 当一 部 分 客 运交 通 量 ３会 机 场 货运 除 了产 生 吸 引货 车 以外 ，还 会 有 客 车交 通 。其 中 ， 为货 运 业 务 服 务 的工 作 人 员 ， 有 以 及 使 用 货 运 业 务 的顾 客 。
高峰 日和高峰小时将逐渐扁平化 ，系数下降是合 理 的 。预 测 中采 用 高 峰 日系数 见 表 ３ 。 计算得高峰 日货运量如表 ４ 。
表 ３ 高峰 日系数
指标
集装箱
一般货车
特征年 类型 Βιβλιοθήκη 集装箱 一般货车
高峰小时货运量比系数下降是合理的。 预测中采 用高峰小时货运量 比见表 ５ 这 里的高峰小时不是货 。 运的真正的高峰小时， 而是和客运高峰小时同步的时 段， 根据其他机场 的经验 ， 已经进行 了适 当折 减 。 计算得高峰小时货运量如表 ６ 。
２０ 年 ３ ０９ 月第 ３ 期
城 市道 桥 与 防 洪
道路交通
２ ９
机 场货运 交通 量预 测 方法研究
姜 恒
（ 京 市市政 工程设 计研 究 总院 ， 北 北京 市 １０ ７ ５ ０ ０）
摘
要 ： 文首先 分析 了机场 货运 交通 的特 点 ， 该 针对 这些 与 常规 交通 预测 不 同的特 点 ， 构建 了机场 货运 交通 预测 模型 ， 型 模
３ ０
道路交通
表 ２ 各 赁 运 区 分 担 货 运 量 表
城 市道桥 与 防 洪
单位 ： ｔ 万
２ ０ 年 ３月第 ３ ０９ 期
表 ８ 方 式 划 分 单位 ： ｔ
根 据 深 圳 机 场 情 况 及 国 内其 他 机 场 的 经 验 ， 总体 上 看 ， 着 各特 征 年 航 空 业务 量 的不 断 增加 ， 随
深 圳 宝 安 机 场 规 划 货 邮 吞 吐 量 如 表 １ 。
表 １ 深圳 机场 年货 邮吞 吐量 单位 ： ｔ 万
求 。第一部分产生 的货运需求预测方法是 以机场 规 划 年货 邮吞 吐量 为 基 础 ， 根据 中转 及 联 运 比例 ， 计算出需要到 、 离港的货运 量 ， 由货运交通方式 再
４ 结 语
以 上 对 机 场 货 运 交 通 预 测 提 出 了一 般 的 思
路 。 于各 机 场 的 特点 ， 型 中涉 及 到 的参 数 可 能 由 模 变 化较 大 ， 针 对具 体 机 场 进行 标 定 。另外 ， 分 应 部 机 场用 地 范 围 内 ， 有 商 业 和会 展 等 用 地 。 一 部 还 这 分 的交通 需 求 ， 单独 考 虑 。 要
表 ７ 方 式 划 分 比 例
计算得各方式承担的货运量如表 ８ 。 根 据 凋查结 果 ， 车 的满 载 率 见表 ９ 货 。 高峰 小 时货 车流 量 如 表 １ 。 ０ ３３ 客 车 交通 需 求 ． 除 了货 运 的 性 质 外 ，园 区还 含有 其 他 重 要 的 物 流运 作 及 相 关服 务 配 套 行业 的 内容 。实 际 运 行
高 峰小 时货 车流 量 ＝
１ 机场 货运 交通预 测 的特点
（） １ 以货 运 吞 吐量 为 中心
大 多数 机 场 都 是 一 次 建设 ， 足 多年 需 求 ， 满 尽 量 减 少 工 程 建设 对 机 场 运 营 的 影 响 。所 以机 场 的 交 通 预 测 不 能 以机 场 的用 地 或 者 建 筑 面 积 来 计 算 交 通 量 ，而是 以机 场 规 划 中各 特 征 年 预 测 的航 空 业 务 量 为 依据 的 。航 空 业 务 量 的年 预 测 值 构 成 了 未 来 机 场设 施 规 划 的主 要 基 础 。 （ ） 峰小 时不 同 于客 运 ２高 首 先 是 时 段 不 同 。 运 高 峰 小 时 一 般在 下午 ， 客 也 有 机 场 在上 下 午 均 有 高 峰 ，而 客 运 高 峰 小 时通
０ 引 言
机场 是 所 在 地 区 的重 要 的交 通 枢 纽 ，一 般都 承担 着 客 运 和 货 运 的 双重 功 能 。机 场 货 运 所 产 生 的交 通 量 ， 是机 场 交 通 预 测 的重 要 组 成 部 分 。
划 分 和 乘 载 率 计 算 出 交通 需 求 。第 二部 分 交 通需
表 １ 货运 业务产 生的客 车数量 １ 单位 ：ｅ ｖｈ
类型
２ｔ Ｏ５年
２２ ０ ０年
２３ ０ ５年
３４ 合计 交通 需 求 。
合 计 交 通需 求 见表 ｌ 。 ２
（ 方 式 划 分 ２）
表 １ 高 峰 小 时 货 运 业 务 交 通 需 求 ２
宝 安 机场 货 运 交 通 方式 主要 有 集 装 箱 和一 般 货 车 。确 定 比例 如 表 ７ 。
常 在夜 里 。
高峰小时货运量 Ｘ 各交通方式 比例 满载 率 以上结 果为 自然车 ，可 以根据折算系数换算 为 当量 小 汽 车 （ Ｃ 。 Ｐ Ｕ）
２２ 货 运 业 务产 生 的 客运 需 求 ．
在这里需要注意的是 ，货运业务的货运需求
和客 运 需 求 的高 峰 时 段 是 不 同的 。使 用 时 可 以直 接 叠 加 ， 道 路 交 通 规 划 足 够 的设 施 。如 有 必 要 ， 为 也 可 以根 据 调 查 结 果 进 行 适 当的 折减 后 再 叠 加 。 高 峰 小 时 客 车 流 量 ＝高 峰小 时 货 车 流 量 × 客运 系数
中不但考 虑 了机场货 邮吞 吐量 ， 而且 考虑 了货运 业务 的客 运需求 。最 后 ， 以深圳 机场 规划 为例 ， 进行 了货 运交 通预测 。
关键 词 ： 机场 ； 货运 ； 交通 预测 中图分类 号 ： ４ １１ 文献 标识 码 ： 文章 编号 ：０ ９ ７ １ （ ０ ９ ０ — ０ ９ ０ Ｕ ９ ．＂ ４ Ｂ １０ — ７ ６ ２ ） ３ ０ ２ — ２
表 ５ 高峰 小 时货运量 比
中会有 大量 工 作 人 员及 客 流 的 出 入 。根 据 相 关 的 调 查 和 分析 ，出入 货场 的客 运 车 辆 当量 数 约 为 货 运 车 辆 当量 数 的 ２５倍 。 由此 可 计 算 出规 划 年 高 ． 峰 小 时 货运 产 生 的客 运交 通 需 求 （ 见表 １ ） １。
求可以货运交 通需求 为基数 ， 以系数进行计算 。 乘 ２ １ 货 邮 吞 吐 量 产 生 的 交通 需 求 ． （） １ 高峰 日高峰小时货运量预测 高峰小时货运量 ＝高峰 日货运量 × 高峰 小 时 货 运 量 比 其中： 高峰 日货运量 ：年平均 日货运量 × 高 峰 日系 数 （ 方 式 划 分 ２） 机场的货运 ， 了中转联运 的以外 ， 除 可以分为 集装 箱 、 般 货 车 两 种 交 通 方 式 。 一
收稿 日期 ：０ ８ １— ０ ２ —０２
作者简 介： 姜恒 （ ９ ４ ） 男 ， １７ 一 ， 山东 东平人 ， 士 ， 硕 工程 师 ． 主
要从事交 通 工程 、 交通规 划工 作 。
宝安机场现有物流园为东货运区， 未来还将建设 西 货运 区和北 货运区 。各 区所 承担 的货运 量如表 ２ 。 ３２ 货 车 交通 需 求 ． （ ） 峰 日高峰小时货运量 １高