交通量预测
交通量预测
国道107改线（安阳至信阳一级公路）官渡黄河大桥工程可行性研究·交通量预测·3.交通量预测3.1预测方法和思路概述3.1.1预测的基本说明规划天赐桥位于规划的京九路上，跨越小潢河，桥西北接向阳路，东南接滨河南路，是小潢河北岸到南火车站的便捷道路。
项目的实施对更好的联系火车站，发展地方经济，完善路网建设，方便两岸居民往来，都将产生深远的影响。
根据交通部颁发的《公路建设项目可行性研究报告编制办法》的规定，预测年限为项目建成后20年，本项目2016年开工建设，2018年正式开通，因此交通量预测年限为2018年～2037年。
结合国家及各省市制定远景规划的阶段划分，报告确定预测特征年为2018年、2020年、2025年、2030年和2037年。
3.1.2未来项目交通量构成一般来讲，道路远景交通量由三部分组成：即通道内竞争线路自然增长的趋势型交通量在项目上的分流；项目从其他运输方式上分流的转移交通量；项目建成后将对区域经济产生带动作用，从而诱导发生的诱增交通量。
针对本项目特点，分析项目主要有以下几方面的交通组成：1、趋势型交通量：分析项目所处地区的运输环境和路网结构，可以看出目前在天赐桥通道内，有弦山桥（一桥）和紫水桥（二桥）共同维持通行。
目前弦山桥为四车道城市A级道路，紫水桥为四车道城市A级道路，由于交通压力巨大，弦山桥和紫水桥交通十分拥挤。
本项目建成后，通道内的交通量将主要由弦山桥和紫水桥、天赐桥三座桥梁共同分担。
报告在得出预测年限内运输通道交通总量的基础上，得出拟建公路的转移交通量。
3.1国道107改线（安阳至信阳一级公路）官渡黄河大桥工程可行性研究·交通量预测·其他运输方式。
所以本项目暂不考虑来自铁路运输方式的转移交通量。
3、诱增交通量：项目建成后，通道内运输条件将得到极大改善，使影响区域内原来由于运输条件所限而未能实现的潜在运输需求成为现实，同时诱发新的交通需求，即产生项目的诱增交通量。
交通量预测基准年
交通量预测基准年引言交通量预测是交通规划和交通工程领域中的重要研究课题，它对于城市交通规划、道路建设和交通管理具有重要意义。
为了有效预测交通量，交通规划者和工程师需要借助历史数据和统计模型来进行分析和预测。
其中，基准年是交通量预测的重要参考点，本文将深入探讨交通量预测基准年的概念、意义和方法。
交通量预测基准年的概念和意义交通量预测基准年是指交通规划和交通工程中用于预测未来交通量的一个参考年份。
它是基于历史数据和现有交通情况，选择的一个典型年份，用于进行交通需求和交通流量的预测。
基准年的选择对于交通规划和工程设计的准确性和可靠性具有重要影响。
1. 确定基准年的原则确定交通量预测基准年需要遵循一定的原则，包括历史数据的可靠性、典型性和代表性。
基准年应选择历史数据较为完整、准确的年份，同时要具有典型性，能够较好地代表未来交通状况。
2. 基准年的作用基准年在交通规划和工程设计中具有重要作用。
首先，它为未来交通量预测提供了一个参考点，可以帮助规划者和工程师更好地估计未来的交通需求和流量。
其次，基准年可以用于评估交通规划和工程设计方案的可行性和效果，通过与基准年的比较，可以评估规划和设计对未来交通状况的影响。
交通量预测基准年的确定方法确定交通量预测基准年的方法主要包括历史数据分析、交通模型建立和专家判断等。
1. 历史数据分析历史数据分析是确定基准年的重要方法之一。
通过对历史交通数据的分析，可以了解交通量的发展趋势和变化规律，从而选择一个具有代表性的年份作为基准年。
常用的历史数据包括交通量、交通速度、交通事故等。
2. 交通模型建立交通模型是交通量预测的重要工具，通过建立交通模型可以对未来交通量进行预测。
在确定基准年时，可以利用交通模型对历史数据进行拟合和模拟，从而选择一个交通量预测结果较为准确的年份作为基准年。
3. 专家判断专家判断是确定基准年的一种常用方法。
通过请教交通规划和工程领域的专家，结合其经验和知识，可以得出一个合理的基准年。
交通量预测内容和方法
交通量预测1.1交通量预测内容和方法根据本项目在大理市公路网布局中的地位和作用，通过对项目影响区域内机动车的出行流量、流向以及车辆装载情况调查，同时考虑区域内综合运输网络布局及影响区域经济发展规划情况，项目实施后周边路网上的交通量可分为两部分：趋势交通量与诱增交通量。
前者为由于项目实施而产生的交通量，后者是由于道路的基础设施条件改善而引发的交通量。
1、影响区内自然增长的趋势交通量通过对项目影响范围内运输通道历年交通量以及对影响区历年客货运量的统计分析可知，随着项目影响区域社会经济的不断发展，项目影响区内交通出行量将快速增长。
本项目道路沿线经过红山综合物流园区、创新工业园区华营普和箐地段以及大理经济开发区上登工业园区，项目建成后，通道内交通出行量呈快速增长趋势。
2、本项目建设带来的诱增交通量本项目建成后将改善区域内的交通运输条件，将对沿线区域经济发展产生促进与激励作用，可以大大缩短沿线群众的出行和货物运输时间，节约车辆运营成本，能够提高满江片区、凤仪组团、创新工业园区华营普和箐地段以及大理经济开发区上登工业园区之间的快速联系，并提升项目周边地区的区位条件和经济可达性，加强各影响区之间的经济联系，促使项目各影响区经济产生新的增长，由此将产生诱增交通量。
本项目区域公路运输占交通运输中的主导地位，在预测年份内不会发生根本变化。
因此，本项目远景交通量主要为趋势型交通量的自然增长，及项目建成后考虑一定比例的诱增交通量两部分组成。
项目交通量预测的基本思路是：参考近年云南省和大理市居民出行调查的相关数据，在详细分析历史年份路网车流量增长情况和客货运发展趋势的情况下，进行定性和定量分析，预测本项目远景年交通量。
具体流程如下所示：1、根据本项目区域范围内主要相关公路、收集调查社会经济、交通运输的发展状况和趋势，在综合比较选定基年交通量、交通量平均增长率基础上，预测各特征年交通量。
2、根据《城市道路设计规范》的规定，城市主干道交通量预测年限为通车后20年，确定以2015年为基准年。
简述交通量分析预测方法
简述交通量预测方法与步骤一、交通调查与分析1.调查综述道路交通量与项目影响区的交通出行分布是交通量预测的基础资料;为了对公路建设项目未来年的交通量发展情况进行预测,需要调查了解项目影响区交通发展状况,相关路网交通现状,各类车辆的起讫点分布,交通组成等基础数据资料;交通调查的内容包括两个方面,一是相关公路的道路状况和交通状况调查,另一方面是车辆出行分布调查,据此分析项目影响区的车辆出行分布状况;相关公路道路与交通状况调查主要包括相关公路历史流量发展分析,交通组成分析,用于分析项目影响区交通发展规律；车辆出行分布调查主要调查车辆出行的起讫点,即OD调查,用于分析项目影响区及相关路网车辆的空间、时间分布特征,掌握交通现状;2、交通量OD调查及分析OD调查和交通量观测主要是为了全面掌握项目影响区内各方向公路运输通道的交通流量、流向、车型构成等交通特性,为拟建项目所在通道的运输需求特点分析和交通量预测工作提供了可靠的基础数据;OD调查点位置布设原则为:⑴在能够把握交通流量分布特性和不影响调查目的及精度的前提下,尽量减少OD调查点个数,以节省人力、物力和财力；⑵OD点应尽量远离城区一般为10公里左右；⑶为了和历年的交通量调查资料相互检验、补充,在不影响调查目的的前提下,调查地点尽量与历年交通量观测点一致或靠近;以OD调查和交通量观测数据为基础,按照调查所采用的抽样率,根据主要相关公路历年交通量计算得到的月不均匀系数和周日不均匀系数将每个调查点的OD交通量进行扩大、修正,形成单点年平均日OD交通量AADT,并得到单点OD表;交通量换算采用小客车为标准,各代表车型和车辆折算系数规定如下表所示;各汽车代表车型与车辆折算系数各调查点年平均日交通量计算公式如下：式中：ijk Q —第k 个调查点i 区到j 区的年平均日交通量； ijk V —第k 个调查点i 区到j 区的调查交通量；α—调查样本的扩大系数,抽样率的倒数；γ—日昼比；1β—交通量月不均匀系数；2β—交通量周日不均匀系数．3、基年OD 表的合成根据基年公路网状况,采用“串并联”法进行删除重复车辆计算,并以相关公路交通量观测资料为补充,形成初步基年OD 表;初步的基年OD 表形成后,将基年OD 表在现状路网上进行分配,得到现状路网中各调查点所处路段的分配交通量与获得的路段观测交通量的误差在10%以内其中,干线公路的误差在5%以内,用上述方法计算得到的基年OD 表即可以作为未来交通量分析预测的基础;二、交通量预测1、预测思路与方法交通运输与经济社会有着密不可分的联系,经济社会的发展决定着交通运输的发展,反过来交通运输也影响着经济社会的发展速度与水平,交通运输的发展可以引导和促进社会经济的发展;因此在进行交通量预测时,应分析经济社会与交通运输发展两者之间的相关关系,在对项目影响区域经济社会发展调查的基础上,对项目影响区域未来经济社会发展趋势与水平进行了分析预测,进而对项目远景交通量进行预测,即趋势型交通量,同时也必将促使区域内经济结构和交通体系发生深刻变化,诱发区域经济增长和交通需求增长,产生新的诱增交通量;此外,根据区域综合运输分析,区域内现有公路和铁路、航空等几种运输方式,目前各种运输方式的运量分担处于平衡状态,根据区域公路发展规划以及各种运输方式扩能改造相关规划,通道内未来各种运输方式之间的客货运量分担平衡状态将打破,因此交通量预测分析中应考虑公路与其他运输方式之间的转移;综上所述,交通分析和预测过程中将考虑趋势型交通量、诱增型交通量、转移交通量;2、交通量预测的方法及步骤概述拟建项目的趋势型交通量将按四阶段法如下图所示进行交通量的分析预测,并利用影响区内未来路网直接求得拟建项目所分配承担的交通量;图四阶段法工作过程交通量预测年限为项目建成后20年;3、交通产生与吸引预测项目影响区未来的交通产生与吸引量的预测以传统的弹性系数法预测为主,弹性系数法能直接反映经济增长对公路交通的影响,可以从总量上较好地把握区域生产力水平提高及产业结构调整对交通增长的影响,易于综合定性因素并将其量化,在交通量的中长期预测中有较好的实用性及可靠性;其工作原理是研究社会经济和交通运输指标之间的弹性关系,通过各交通小区社会经济发展预测和客货运输弹性系数预测来确定未来各小区交通产生量和吸引量的增长率,从而预测未来交通产生与吸引总量;弹性系数法预测交通产生量和吸引量的公式如下：P——交通小区i未来的交通发生量吸引量；其中：fiP——交通小区i未来的交通发生量吸引量；iE——小区i的交通运输指标对经济指标的弹性系数；ir——交通小区i的国内生产总值增长率%；in——预测年限特征年的确定;根据上述公式预测结果,经计算得到项目通道内的车流分布;4、趋势交通量预测交通量分配计算采用的是均衡分配法;均衡分配法的原理是：假设两点之间有很多条道路而这两点之间的交通量又很少的话,这些交通量显然会沿着最短路径走;随着交通量的增加,最短路径上的交通量也会随之增加,增加到一定程度,这条道路上的行驶时间会因为拥堵而增加,这时,该路径已不是最省时的了;因此,有一部分使用者会选择新的最短路;随着两点之间的交通量的继续增加,两点之间的道路都有可能被利用,直到两点之间被利用的各条道路的行驶时间都相等,最后达到平衡状态;根据项目的特点,趋势型交通分布一般采用“弗莱特”法,“弗莱特”法的优势在于该方法认为两交通小区之间的未来出行量,不仅与这两个小区的增长系数有关,而且还与整个研究区域内其他分区的增长系数有关;弗莱特FRATAR 法计算公式如下：式中：i,j = 1,2,3,……,n,为影响区编号；Ti,j －－i 区至j 区的将来OD 量；ti,j －－i 区至j 区的现状OD 量；Ei －－i 区的出行发生增长系数；Fj －－j 区的出行集中增长系数；n －－为影响区数;按上式计算的OD 矩阵,往往各影响区的吸引总量、发生总量不能满足要求,即： 为了使预测的OD 矩阵满足要求,应重新确定修正增长系数,用上式进行迭代计算,其修正增长系数为：利用前述公式不断进行迭代计算,直到E ’i 、F ’j 收敛于1;经过收敛计算,得到未来各特征年的趋势型交通出行OD 表;5、诱增交通量预测新增公路项目的建成,必将明显改善道路交通现状,提高服务水平,大大缩短区间运行时间,从而刺激新的出行；此外,项目的建成促进沿线地区的社会经济的发展,加快沿线地区资源的开发,改变了区域间的经济可接近性,诱发经济产生新的增长,从而诱发新的交通量;研究中诱增交通量的预测主要采用经济可接近性模型根据“有”、“无”项目情况下的区域路网状况的改变情况采用诱增经济模型进行诱增交通出行量的预测,再在重力模型的基础上进行其分布预测;其方法为：对于现状有出行量的小区时,采用公式： 式中：ij T 1－诱增型i 区到j 区交通量；ij T －趋势型区i 到区j 交通量； i E 1、j 1E －诱增型区i 、区j 的经济指标；i E 、j E －趋势型区i 、区j 的经济指标；ij D 1－有项目时区i 到区j 的时间距离； ij D －无项目时区i 到区j 的时间距离；P －实现潜在诱增交通的潜在系数一般取；α、β、γ－重力模型参数;其中：()()0671.19992.00671.119992.011//i i i i i i ACC P ACC P E E ⨯⨯= i P 、j P －无项目时i 区、j 区人口；i P 1、j P 1－有项目时i 区、j 区人口；i ACC 1、i ACC －有、无项目时i 区的经济可接近性;对于现状无出行量的小区时,计算公式为：式中： K －重力模型系数,其余参数同上;根据上述模型,通过有无项目情况下经济可接近性的计算得到地区交通量诱增系数,根据诱增系数利用诱增型OD 分布交通量推算方法计算得出各特征年的诱增型交通出行OD 表;6、 转移交通分布预测公路交通通行条件和服务水平的提高,以及运行时间的节约,会导致区域内的其它道路或者其它运输方式转移到拟建项目上来;根据国内相关综合运输规划和其他相关公路和铁路转移比例的研究成果,对于中短途运输,公路具有绝对的优势,大部分运输量将转移至高等级公路；对于大宗货物运输和长距离、时间价值较低的,仍然会继续使用铁路;铁路运输较公路运输具有运输费用低、运量大的特点,但运输时间较长,比较适合大宗货物运输;公路运输具有速度快、便捷、门到门的特点,但运输费用较高,比较适合批量小、附加值高、时效性强、对运输服务要求质量高的货物;所以拟建项目建成通车后,将吸引部分的中短途客货流,依据旅客时间价值和客货运费用,在交通量分配时综合考虑确定通道内一定比例的客货运量将从铁路及其他运输方式上转移至公路上去;7、 交通量预测结果根据趋势型交通量、诱增交通量及转移交通量预测结果,即可计算得到有项目情况下未来各特征年交通量预测结果;。
交通量预测
3.2 交通量预测交通量预测是道路建设项目可行性研究工作的重要组成部分，它不仅是分析建设项目的必要性和可行性的基础，同时也是确定道路建设项目技术等级、工程规模及经济评价的主要依据之一。
3.2.1 交通量预测依据《公路建设项目交通量预测试行办法》《公路投资优化和可行性研究办法改进的研究，可行性研究办法》《德阳市综合交通规划》其余的有关资料3.2.2 总体预测思路根据道路交通规划，本项目预测年限为2030 年。
预测思路大体上仍采用“四阶段模式”，即沿着交通生成→交通分布→交通方式划分→路网流量分配的过程进行。
社会经济的发展、城市结构形态的变化会引起居民出行次数的增加，进而导致交通量的增加。
根据综合交通规划对居民出行量的预测和未来出行分布图，可以得出OD 分布表；再根据对未来出行方式比例的预测，可以得到未来车辆出行OD。
再此基础上，考虑过境交通对路网交通的影响，对预测的车辆OD 进行系数修正。
最后，将得到的交通分布量分配到规划路网上，即得到项目预测路段的流量值。
3.2.3 未来规划年路网规划年路网是进行交通量预测的前提条件。
本项目的几条道路在规划路网中的位置如下图所示。
图3—2 预测路段在规划路网中的位置3.2.4 交通生成和分布根据综合交通规划，项目影响区，即德阳市区分为138 个交通小区，各交通小区的预测出行强度如下图所示。
图3—2 德阳市区预测出行强度分布图从理论上说，应当分别预测各小区之间的出行分布量，以获得将来的OD 表。
但是由于许多小区资料的缺乏，以及对于本项目小区划分过密显得不是很有必要，因此采取了就近并入的原则，按照所处的地理位置把交通小区合并为9 个交通大区，以此来进行OD 分布量计算。
各个交通大区与地理位置区域的对应关系如下表。
表3-2 各交通大区与地理位置区域对应关系根据预测，2020 年居民总数将达95 万人，总出行次数将达到247 万次，出行分布期望线图如下所示。
表3-3 德阳市城区预测出行增长率图3—3 2020年预测德阳市城区出行分布期望线图根据以上出行分布期望线图等资料，可以得出未来出行分布OD 表如下。
交通量预测
第三章交通量预测交通量预测是确定公路建设项目技术等级、工程设施规模及经济评价的基础。
3.1 预测的思路及方法一般来讲，项目未来远景交通主要由三部分组成：原由旧路转移交通量，诱增交通量，项目与其它运输方式之间的转移交通量。
本项目为旧路改建项目，原有旧路转移交通量，按全额转移到新路上，而这一部分交通量由趋势型交通量和土地的开发引起的新增交通量两部分构成。
经济与交通之间存在两个最基本的关系，即“供需关系”和“导向关系”。
供需关系的基本问题是交通的供给应满足于经济发展的需求，即满足供需均衡。
这一点是趋势型交通量预测的基础。
向导关系承认交通对经济的导向作用，又称交通反馈效应或诱增效应。
当交通条件改善后，必然会刺激道路附近地域经济发展，而经济的发展又将诱增交通量的增加，这一部分交通量即为诱增交通量。
趋势交通量可以按照趋势外推，回归分析等预测技术来确定，土地开发带来的新增交通量，可按照土地使用规划，并结合相应的土地交通吸引强度来确定，其他运输方式转移交通量：考虑到与本项目平行的无其它运输方式，所以在交通量预测中，转移交通量忽略不计。
至于本项目诱增交通量的预测，是通过分析诱增交通量增长规律，结合当地实际来确定。
交通量预测工作流程如图3-1所示。
根据交通部颁发的《水运、公路建设项目可行性研究编制办法》（1988年6月）的规定，预测年限为公路建成后20年。
结合本项目所在地区的社会经济发展规划和本项目的实施计划，预测的特征年设定为2008年、2010年、2015年、2020年和2030年，预测工作的基年为2005年图3-1 交通量预测工作流程图3.2地理位置及自然条件3.2.1地理位置乌鲁木齐市位于新疆中部，地处天山北麓、准噶尔盆地南缘。
辖区东与吐鲁番市接壤；西与昌吉市为界南与托克逊县毗连；西南与和静县为邻；北部与吉木萨尔县、米泉市分界。
地理坐标：东经86°37′33″-88°58′24″，北纬42°45′32″-44°08′00″，是世界上离海洋最远的城市，亚洲的“地理中心”就位于乌鲁木齐市南郊的永丰乡，已成为著名的旅游景点。
交通量预测基准年
交通量预测基准年交通量预测是交通规划和交通管理中的重要环节，它能够为城市交通系统的优化提供数据支持和决策依据。
而交通量预测的基准年，即参考年份，是进行交通量预测所必需的依据之一。
交通量预测的基准年通常选择近期的年份，最好是最新已有的数据资料。
选择这个基准年的目的是为了能够反映出最接近实际情况的交通流量情况，以便将来的规划和管理能够更准确地反映和满足城市交通需求的变化。
在确定交通量预测的基准年时，需要考虑多个因素。
首先，要考虑城市交通网络的发展和变化情况。
如果城市的道路网络有较大的扩展或改建计划，那么选择较新的年份作为基准年更能反映出未来交通情况的变化趋势。
其次，要考虑交通出行方式的变化。
如果城市交通模式从传统的汽车出行转向公共交通或非机动交通的发展方向，那么较新的年份也能更好地反映出这种转变趋势。
此外，还要考虑城市的人口增长和经济发展情况。
如果城市人口快速增长或经济发展较为迅猛，选取近期年份作为基准年能更好地反映出未来交通需求的变化。
交通量预测的基准年对于交通规划和交通管理具有重要的指导意义。
选择合适的基准年可以为规划者提供准确的基础数据，使得规划工作更加科学、合理、可靠。
合理的预测可以帮助交通决策者制定出更好的交通政策，优化城市交通网络，提高交通运输效率，减少交通堵塞和污染，从而提升人们的出行质量和生活便利度。
总之，交通量预测的基准年是交通规划和交通管理的重要依据之一。
选择合适的基准年可以通过准确的数据分析和预测，为城市交通系统的优化提供科学指导，实现城市交通的可持续发展。
因此，我们在进行交通量预测工作时，应该充分考虑城市交通网络发展情况、交通出行方式的变化、人口增长和经济发展等因素，并选择最接近实际情况的基准年作为我们的参考，以达到更好的预测效果和决策指导意义。
交通量预测的方法
交通量预测的方法
交通量预测是指利用历史交通数据、相关环境因素和算法模型来预测未来某一时段的交通流量水平。
以下是一些常用的交通量预测方法：
1. 统计方法：利用历史交通数据进行统计分析，如时间序列分析、回归分析等。
这些方法通常假设未来交通流量与过去的交通流量存在一定的关联性。
2. 基于模型的方法：通过建立数学或统计模型来预测交通量，常用的模型包括传统的线性模型（如线性回归模型）和非线性模型（如支持向量机、神经网络等）。
3. 基于时空关系的方法：考虑空间和时间上的相关性，如基于地理位置和交通网络拓扑结构的影响因素，利用相邻区域或路段的交通数据来预测目标区域或路段的交通量。
4. 基于机器学习和深度学习的方法：利用大量的历史交通数据进行训练，通过学习数据之间的特征和模式来预测未来交通量。
常用的机器学习方法包括决策树、随机森林等，深度学习方法主要是指神经网络模型。
5. 基于传感器数据的方法：通过各种交通传感器（如交通摄像头、车载传感器等）获取实时交通数据，并利用这些数据进行交通量预测。
这种方法通常比较准确，但对数据采集设备要求较高。
综合使用上述方法，可以提高交通量预测的准确性和可靠性。
不同的方法适用于不同的交通场景和数据特点，需要根据具体情况选择合适的方法。
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1.5相关规划及交通预测1.5.2城市布局结构城市规划区的整体空间结构为：“一心三翼、两轴四带’’。
l、“一心”：指中心城区，建设国际风景旅游城市和湘西地区的现代服务业中心。
2、“三翼”：指以武陵源风景名胜区、天门山风景名胜区和茅岩河风景名胜区为主体的三个旅游职能片区。
严格控制中湖、天子山镇发展规模，提升城镇建设水平与旅游服务品质。
3、“两轴”：指以澧水为纽带的城市发展轴和武陵源风景名胜区至天门山风景名胜区的旅游发展轴。
4、“四带”：沙堤旅游发展带一一依托武陵山大道，发展近郊休闲度假旅游。
茅溪河旅游发展带一一依托张桑公路，发展水上休闲项目和近郊旅游度假设施。
澧水旅游发展带一一为张家界市未来旅游服务中心和度假基地建设的重点区域。
澧水城市职能拓展带一一是中心城区向东部拓展，完善城市中心地职能的空间拓展带。
1.5.3道路网规划规划形成“两环五纵九连线’’的骨架路网结构。
“两环”：快速路外环和子午路一迎宾路一大庸路构成的内环；“五纵”：茅岩路、天问路、溪西路、常德路一朝阳路、阳湖中路；“九连线”：子午路（内环以西）、荷花路、融山路、武陵山大道、沙堤大道、崇文路一永定大道、张峡路一永昌路、张联路一科技大道、官黎路一宝塔路。
规划城市道路分为4级：城市快速路、主干道、次干道（包括滨河景观路）和支路。
1、快速路城市快速路主要包括南外环、西外环、机场一南外环联络线、北外环、枫中路、武陵山大道。
2、主干路规划城市主干路红线宽度为30-60米。
主要包括子午路、迎宾路、永定大道、大桥路、大庸路、崇文路、兑泽路、西溪坪路、永昌路、科技大道、沙堤大道、桔坪路、向家岗路及李家岗路等。
3、次干路规划城市次干路红线宽度为20-30米，主要包括回龙路、天门路、解放路、岚清路和滨江东路等。
4、滨河景观路规划沿澧水河沿岸设置滨河景观路，滨河景观路红线宽度为20-25米。
5、支路规划城市支路红线宽度为10-20米。
1.5.4交通量预测1.5.4.1交通量基础资料1、人口1）总规分配人口规划近期：市域人口规模172万人。
2020年张家界市中心城市人口规模按42.万人控制。
其中，中心城区人口规模为39.0万人，武陵源城区人口规模为3.5万人。
规划远期：市域人口规模181万人。
2030年张家界市中心城市人口规模按47.5万人控制。
其中，中心城区人口规模为44．O万人，武陵源城区人口规模为3.5万人。
2、机动车发展预测2030年张家界市中心城机动车总量将达到28万辆左右，家庭轿车拥有量达到50辆/佰户居民的水平。
3、出行总量2030年城市人口出行总量将达到500万人次/日。
居民人均出行次数达到3（次/人·日）。
4、出行生成分布在城市功能聚焦下，起步区内表现出交通出行生成的高强度集中区，但随着城市向东、向西扩展及片区中心功能完善，规划范围内道路交通将趋向平衡。
5、出行分布空间与城市用地结构布局相对应，新区城市交通将趋向均匀、平衡。
1.5.4.2预测总体思路交通预测的基本思路如下：通过对城市的社会经济、人口与岗位、货运量与现状交通之间的定量分析，建立基年交通模型。
在此基础上，根据城市未来发展规划（包括经济、人口规模、货运发展等），建立预测年的四阶段交通模型，进而得到本项目预测年限的交通量。
本次研究采用定性分析与定量预测相结合的方法，在充分研究张家界市总体规划及交通发展战略的基础上，合理地对道路进行功能定位，同时利用张家界市历年相关交通调查资料以及交通预测模型，应用国际通用交通规划软件TRANSCAD进行交通流量预测分析，评价工程所在的区域在各个特征年道路交通运行状况，确立道路方案，做到效益最优。
交通需求预测采用国际上通用的“四步骤”预测方法，分四阶段分别建立相应的预测模型（即四阶段模型），用以模拟现状出行状况并预测未来的出行需求。
四阶段模型即：出行生成模型（Generation）—出行发生的频率和数量出行分布模型（Distribution）—出行在城市空间的分布方式划分模型（Split）—出行使用的交通工具分配模型（Assignment）—流量在网络系统中的分布，借助国际通用的TRANSCAD 软件辅助分析具体交通预测工作流程如下图所示：交通预测总体思路1.5.4.3交通预测方法交通模型是利用数学模型来模拟出行的特性，主要包括对分区出行量、出行空间分布、出行方式划分以及道路的交通状况的模拟以及评价模型。
通过对出行的模拟和分析，可以了解出行与道路交通及土地利用的关系，正确分析未来交通需求状况，为设计提供依据。
用于本工程的交通预测模型主要包括以下几方面的内容：（1）交通小区及道路网络交通小区及道路网络是以数据的形式对实际的道路网络进行模拟，是交通模型的重要基础。
小区划分的大小及界线、道路网络的范围和路段参数能够直接影响交通模型的准确性和真实性。
根据交通小区划分的一般原则，我院将全市共划分为数个交通小区。
另外根据对外交通的特点，将国道、省道出入口、火车站等对外交通出入口再划分为若干个特殊交通小区。
（2）出行生成模型出行生成模型是通过分析影响交通出行的若干土地使用因素（人口、岗位、出行特征等），寻求交通出行量与土地使用之间的相关关系的一种数学模型。
张家界市采用类别交叉分类法分别建立了车辆、居民出行的交通生成模型。
通常模型具有以下计算表达式：T i=∑n r c*q cic=1式中：T i——i 区出行的产生量（或吸引量）；r c——c 类交叉分类的平均产生率或吸引率；q ci——i 区c 类交叉分类的参数变量；n ——交叉分类的总分类数。
（3）出行分布模型出行分布是指交通分区之间的出行交换。
分布预测即对各交通区之间及各交通区内部的出行量进行预测，根据各交通小区的出行产生量、吸引量计算各小区间的出行交换量，得到出行的PA矩阵。
（4）方式划分模型方式划分模型将居民出行分为步行、自行车、公交和其它四种方式。
方式划分阶段先划分步行方式（根据步行方式占全方式的比例与其出行时间的关系），再依据客车方式出行比例与公交可达性的关系划分客车，最后划分自行车与公交方式。
（5）交通分配模型出行分配是指将各区之间出行量分配到道路网络上，得到路网的模拟交通量。
为了保证模型预测的准确性，需要比较分析分配流量和观测流量，并对模型进行反复地校正。
建立并核对好交通模型后，依据未来环境的改变修改相应的参数，就可以对未来路段的流量作出预测。
张家界市交通分配模型是在TRANSCAD上建立与实现的。
对于车流分配，TRANSCAD采用“平衡分配法”；对于客流量分配，该软件提供了称之为“最优战略法”的分配方法。
“平衡分配法”与国内普遍采用的多路径概率分配法的最大不同点是：平衡分配法是一个动态平衡的过程，在分配中更能体现出道路使用者的选择，从而更能模拟实际情况。
“最优战略法”是一种基于最优路径选择思想的客流分配算法。
所谓最优路径选择，即出行者所选择的路径以网络出行总时间（包括步行到站时间、上车时间、候车时间、行车时间、下车时间、离站至目的地时间）最小为目标。
1.5.4.4交通预测输入根据前述交通模型体系，在模型计算前，我们需要根据预测年规划资料，对各模型阶段进行相关资料的输入，其中与本项目密切相关的输入包括：（1）预测年的交通网络与交通组织管理（2）人口与岗位（3）经济状况（4）出行特征参数（5）交通流特征参数1.5.4.5交通预测结果（1）预测前提与假设1）未来经济增长预测按照张家界市历年统计年鉴经济数据和相关总体规划调校统计数据，并参考周边地区确定的合理的经济增长率2）特征年路网供应假设交通预测实际上就是对交通需求进行的分析，交通需求又是与交通供给水平是密不可分的，一方面，交通需求是一种客观存在的意愿，决定了交通供给的水平；另一方面，不同的供给水平又反作用于交通需求，影响需求变化，两者互相作用从而达到一种平衡，交通预测正是在这种供需的平衡中找出需求的最合理特征。
为了便于对未来年的交通进行预测，首先需确定一个基本的供给路网，作为交通分配的基础。
本项目根据规划的道路网确定。
远期所建成的路网基本已经成熟，以后的道路基础设施建设基本以道路养护为主。
追求供需平衡的主要方法已经由加强道路建设为主转化为发展交通工程应用技术为主。
具体表现在以下两个方面：城市交通需求管理（TDM）：通过交通需求管理，减少不必要的出行量，降低道路交通负荷，以缓解交通紧张状况。
城市交通系统管理（TSM）：通过交通系统管理，提高现有交通设施的运输能力及运输效率，以缓解交通紧张状况。
（2）交通量预测结果预测背景与总规同步，本项目预将2030年作为预测远景年。
经预测，道路特征年的路段年平均日高峰小时交通量为：4771pcu/h。
(宝塔岗: 4771pcu/h。
澄潭大桥:4860pcu/h。
红壁岩: 5478pcu/h。
茅溪河: 4528pcu/h。
松香岗:5147pcu/h。
子午路高架: 5279pcu/h。
)1.5.5技术标准论证根据本项目交通量预测结果，以路段断面交通量为基础来研究确定本项目的车道数及计算行车速度。
在车道数和计算行车速度的确定中，考虑工程所在的地理位置及工程沿线的基本设施对项目的基本设施对项目的影响，然后再确定工程的技术标准方能更为合理。
1.5.5.1路段通行能力（1）单车道通行能力根据《城市道路设计规范（CJJ37-2012）》，在城市一般道路与一般交通的条件下，并在不受平面交叉口影响时，一条机动车车道的通行能力如下：一条车道的通行能力设计车速60km/h 50km/h 40km/h 30km/h 20km/h基本通行能力［pcu/(Km.ln)］1800 1700 1650 1725 1400设计通行能力［pcu/(Km.ln)］1400 1350 1300 1294 1100 （2）计算单向车道数根据上一节交通流量预测结果环城公路在特征年的路段年平均日高峰小时交通量为4771pcu/h。
单向车道数按下述公式计算：N=AADT×K×D/（Ns×PHF）＝DDHV×D /（Ns×PHF）式中，DDHV－－年平均日高峰小时交通量（pcu/h）D――交通量重方向系数。
根据规交通量预测结果分析，D=0.55；PHF――高峰小时系数，PHF=0.90环城公路：计算得N=2.16，根据计算结果，单向3车道可以满足通行能力要求。
(宝塔岗: 2.16。
澄潭大桥:2.2。
红壁岩: 2.48。
茅溪河: 2.05。
松香岗: 2.33。
子午路高架:2.39。
)1.5.5.2路段服务水平分析在选定计算行车速度前提下，结合本项目各路线方案的具体设计指标，根据交通量预测结果，计算分析本项目各路线方案各基本路段的服务水平如下。
城市道路路段服务水平以车流量饱和度大小为服务水平的评价标准，参照《交通工程手册》服务水平分级标准，以计算V/C值作为评价指标，一共分为六个等级，详见下表：路段服务水平标准及运行情况表环城公路：远期特征年时环城公路的路段饱和度经计算为为V/C=0.59。