赵丽萍
（中交四航局港湾工程设计院有限公司,广东 广州 510320）
高速公路发展过程中，流量预测至关重要。在项目建设前期或者改扩建期，需根据流量预测结果，对技术标准进行合理确定；
在项目运营期，需根据流量预测结果，对项目进行运营、管理等方面的评价和分析；
在项目转让期，需根据流量预测结果，进行资产评估。对项目背景进行准确分析，并全面收集与项目有关的基础资料，是高速公路流量预测的理想前提。但是，不同前提下，高速公路的背景、基础资料收集等情况也各不相同，这些都会影响对流量预测方法的选择。为此，该文提出根据项目背景以及基础资料的获取情况，采用适宜的方法对流量进行预测，并结合山东省A高速实例进行流量预测研究，对探索预测方法的实践应用具有一定借鉴意义。
A高速位于山东省，是连通东北三省、京津冀、山东半岛及环渤海经济圈的重要高速通道，其建成通车对提高山东省南北向的运输流通能力、强化山东省与京津冀区域的联系、推动黄河三角洲产业共融和互联互通等都具有重要意义。A高速分二期建设，该研究启动时，一期已通车，二期在建。A高速所在区域当前主要有荣乌高速、京沪高速、G228、G339等高速和国道干线，具备不错的交通基础环境。A高速及其所在高速通道的建成通车，主要是分担现有高速和国道的交通压力，进一步改善腹地及周边区域的交通环境。
各国学者对高速公路流量预测的大量研究也形成了许多预测方法[1]，其中以“四阶段法”[2]和“增长率法”[3]较为常用。但实践中，要提升高速公路流量预测的精准性，需要结合实际情况选择合理的预测方法，尤其是要综合考虑背景及收集的基础资料来选择合适的预测方法。
在对A高速进行研究时，获取的基础资料包括：工可中的OD调查数据，A高速一期流量数据，荣乌高速、京沪高速、G228、G339等相关道路连续式观测站历史年交调数据，影响区域宏观经济与交通的历史及规划资料。
由于A高速尚未全线通车，未形成连接京津冀与山东的南北交通通道，现状流量较小，以沿线直接腹地流量为主。现状流量完全不能体现其连通京津冀、山东半岛的环渤海交通大动脉功能，趋势交通流量的基数不易确定。A高速全线通车后，将承担荣乌高速、G228、G339等周边道路的转移交通流量，以及直接腹地交通环境改善后的诱增交通流量。由于缺乏详尽的各道路交通流量OD数据，很难对潜在的转移交通流量的基数进行量化，因此增长率法较难实施。
同时，虽然大规模的出行调查不便开展，无法直接获得现状OD，但A高速在早期工可阶段进行过OD调查，且已全面掌握项目影响范围内高速、国省道的交通调查数据，因此，可通过路段交通流量来反推基年的现状OD，进而利用“四阶段法”预测。具体预测步骤分为以下四步。
（1）获取基年OD：在全面掌握项目影响范围内高速、国省道交调数据的基础上，利用工可阶段OD数据作为种子矩阵，反推基年OD[4]。
（2）交通生成预测：采用传统的弹性因子法进行预测[5]。
（3）交通分布预测：采用弗雷特法[6]进行趋势交通流量的交通分布预测，采用重力模型进行诱增交通流量的交通分布预测。
（4）交通分配预测：建立模型，结合项目影响区域路网发展规划，采用多路径概率分配法进行流量分配，得到预测结果。
3.1 获取基年OD
3.1.1 基本思路
基于项目实际，基年OD获取的思路是采用OD反推方法，获得各区域的交通产生及吸引量。调查路段则是进行OD反推的特征路段，其选取应遵循OD覆盖、最大流量、最大截流及独立原则。
3.1.2 种子矩阵
初始种子矩阵表示了小区之间的流量分配，其与实际情况越相近，OD反推的结果越理想。因此，在全面掌握项目影响范围内高速、国省道交调数据的基础上，利用工可阶段OD数据作为种子矩阵，反推基年OD，数据充分，精度可靠。
3.1.3 OD反推方法
OD反推，是一种在未进行大规模的交通调查时，利用现有道路上的一些路段的流量，根据初始的种子矩阵对其进行多次分配，并通过对模型进行调整，使道路网上所分配的交通量尽可能地与实测交通量保持一致，其得到的结果就是基年OD。
该研究采用多路径OD矩阵反推方法，以及随机用户平衡分配方法。反推过程中，在每个OD对间，分配流量将与观测流量作对比，并进行相应的校正。
式中，T(E)ija——i到j路段a上的期望交通流量；
τ——路段交通路径选择集；
pijr——i到j间选择使用路径r的概率；
n——迭代次数。
OD反推矩阵质量如何，取决于所观测交通量的准确性及覆盖程度。因此在反推前需要有充分的交通量收集过程。依据反推后的数据表，计算调查与模型分配流量之间的误差，便可分析反推结果的准确度。公式为：
式中，V2——流量数据表中的数据；
V1——调查的流量数据。
3.2 交通生成预测
利用传统的弹性因子法对交通发生和吸引量进行预测。该方法的计算公式如下：
式中，Ai——特征年i区交通发生或吸引总量；
A0i——基年i区交通发生或吸引总量；
Ei——i区GDP增长率；
Ri——i区弹性系数；
n——预测年限。
通过对宏观交通数据（包括客货汽车保有量、客货运输量等）与GDP进行回归分析，分析发展规律，进而确定未来弹性系数。弹性系数计算公式如下：
式中，Ei——i区交通运输弹性系数；
rxi——i区运输指标增长率；
rGDPi——i区GDP增长率。
3.3 交通分布预测
3.3.1 趋势交通流量
增长系数法和重力模型法是交通分布预测的主要方法，高速公路的流量预测涉及行政区域较多，且在已有现状交通分布时，易采用增长系数法。该研究采用增长系数法中的弗雷特法进行预测，得到未来各区之间的交通流量分布，即趋势OD表。具体模型如下：
式中，Qi"j(1)——第一次分布i区与j区的交通量；
Qij——基年i区与j区的交通量；
pi——i区基年发生交通量；
aj——j区基年吸引交通量；
Pi——特征年i区发生交通量；
Aj——特征年j区吸引交通量。
3.3.2 诱增交通流量
出行阻抗是公路的诱增交通流量主要考虑的因素之一，大部分是以日常出行时间作为衡量标准。该研究利用重力模型进行预测。模型如下：
式中，Gi——小区i的发生交通量；
Aj——小区j的吸引交通量；
Dij——i，j之间的出行阻抗；
α、β、γ、k——均为模型系数。
利用模型（10），按照“有无比较法”原则，根据模型（11）计算诱增交通流量：
式 中，Q"kij——i至j区k型 车 的 诱 增 交 通 量；
Qkij——i至j区k型车的趋势交通量；
D"ij——有此项目时，i至j区的出行时间；
Dij——无此项目时，i至j区的出行时间；
γk——k型车的重力模型参数。
通过上述公式计算得到各特征年的诱增OD分布表。诱增OD分布表与趋势OD分布表一起构成项目影响区各特征年的出行OD表。
3.4 交通分配预测
交通流量分配则基于路网发展规划，采用多路径概率分配法进行，多路径概率分配模型如下：
式中，pk——第k条路径的交通流量分配率；
θ——分配参数；
tk——第k条路径的阻抗；
ti——第i条路径的阻抗；
m——可供选择的路径数。
上述模型中的路径阻抗为广义阻抗，综合考虑车辆在路线上的行驶时间、运营成本、时间价值、通行费用等因素。
4.1 获取基年OD
基于OD反推，利用TransCAD软件计算得到现状基年OD。根据基年客货车OD表，可得到各小区日均交通发生吸引量（见表1）。
表1 各交通小区发生吸引量 /（pcu/d）
为验证基年OD的精度，将经过推算得到的基年OD在现状路网上进行分配，利用公式（4）对分配得到的流量与现状调查的流量进行对比分析，结果如图1所示：
图1 基年OD分配路网高峰小时流量分布图
通过路段调查交通量与交通分配所得的分配流量的比值可以看出，绝大部分路段流量观测值与分配值之间的误差都保持在15%以内，基年OD基本满足模型精度要求。
4.2 交通生成预测
4.2.1 国民经济增长率预测
依据对历史年份经济社会发展趋势分析，并参考各地区“十四五”发展规划，采用定量方法，进而考虑GDP基本呈现增速减缓的趋势，对项目影响区经济发展指标进行预测（详见表2）。
表2 影响区GDP增长率预测值
4.2.2 弹性系数预测
通过对历年的汽车保有量、客货运输量与GDP进行回归分析，得到历史年份的客货弹性系数。据此研究弹性系数的发展规律，并预测未来年各影响区的弹性系数，详见表3。
表3 影响区客货车弹性系数
综合表1~3及公式（5），计算得到各特征年发生吸引量。
4.3 交通分布预测
基于交通生成预测结果，分别采取弗雷特法和重力模型计算出特征年的客货OD分布表及诱增OD分布表，两者一起构成了项目影响区未来特征年客货车出行OD表。其中特征年2022年和2047年的OD总表见表4和表5。
表4 2022年客货车OD /（pcu/d）
表5 2047年客货车OD /（pcu/d）
4.4 交通分配预测
根据预测得到的未来年客货车出行OD表，结合特征年路网，采用TransCAD软件，选择多路径概率分配法进行交通流量分配，得到A高速的流量预测结果，见表6。
表6 特征年流量预测结果表/（pcu/d）
该文基于大量高速公路流量预测的实践提出其预测方法的选择不宜一概而论，而应根据项目实际背景，选择合适的预测方法。该文以A高速作为实例，对其背景资料进行分析并选择合适的预测方法，预测得到特征年的流量预测结果，可以为同等背景下的高速公路流量预测路径提供参考，具有较强的实践意义。
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