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1.概述
1.1“师”之概念,大体是从先秦时期的“师长、师傅、先生”而来。
其中“师傅”更早则意指春秋时国君的老师。
《说文解字》中有注曰:
“师教人以道者之称也”。
“师”之含义,现在泛指从事教育工作或是传授知识技术也或是某方面有特长值得学习者。
“老师”的原意并非由“老”而形容“师”。
“老”在旧语义中也是一种尊称,隐喻年长且学识渊博者。
“老”“师”连用最初见于《史记》,有“荀卿最为老师”之说法。
慢慢“老师”之说也不再有年龄的限制,老少皆可适用。
只是司马迁笔下的“老师”当然不是今日意义上的“教师”,其只是“老”和“师”的复合构词,所表达的含义多指对知识渊博者的一种尊称,虽能从其身上学以“道”,但其不一定是知识的传播者。
今天看来,“教师”的必要条件不光是拥有知识,更重于传播知识。
背景
我国古代的读书人,从上学之日起,就日诵不辍,一般在几年内就能识记几千个汉字,熟记几百篇文章,写出的诗文也是字斟句酌,琅琅上口,成为满腹经纶的文人。
为什么在现代化教学的今天,我们念了十几年书的高中毕业生甚至大学生,竟提起作文就头疼,写不出像样的文章呢?
吕叔湘先生早在1978年就尖锐地提出:
“中小学语文教学效果差,中学语文毕业生语文水平低,……十几年上课总时数是9160课时,语文是2749课时,恰好是30%,十年的时间,二千七百多课时,用来学本国语文,却是大多数不过关,岂非咄咄怪事!
”寻根究底,其主要原因就是腹中无物。
特别是写议论文,初中水平以上的学生都知道议论文的“三要素”是论点、论据、论证,也通晓议论文的基本结构:
提出问题――分析问题――解决问题,但真正动起笔来就犯难了。
知道“是这样”,就是讲不出“为什么”。
根本原因还是无“米”下“锅”。
于是便翻开作文集锦之类的书大段抄起来,抄人家的名言警句,抄人家的事例,不参考作文书就很难写出像样的文章。
所以,词汇贫乏、内容空洞、千篇一律便成了中学生作文的通病。
要解决这个问题,不能单在布局谋篇等写作技方面下功夫,必须认识到“死记硬背”的重要性,让学生积累足够的“米”。
2019年威海市政府决定编制威海市城市综合交通规划。
受威海市规划局领导与委托,上海市城市综合交通规划研究所与威海市规划设计研究院承担了该项规划的编制任务。
一般说来,“教师”概念之形成经历了十分漫长的历史。
杨士勋(唐初学者,四门博士)《春秋谷梁传疏》曰:
“师者教人以不及,故谓师为师资也”。
这儿的“师资”,其实就是先秦而后历代对教师的别称之一。
《韩非子》也有云:
“今有不才之子……师长教之弗为变”其“师长”当然也指教师。
这儿的“师资”和“师长”可称为“教师”概念的雏形,但仍说不上是名副其实的“教师”,因为“教师”必须要有明确的传授知识的对象和本身明确的职责。
2019年4月项目组在相关部门的支持下组织实施了大规模的相关交通调查,并于2019年7月份完成现状交通调查分析报告。
开发并建立起实用可行、反应灵敏、多种模式的综合交通需求分析模型,是本次威海市城市综合交通规划项目的主要目标之一。
本报告将叙述其开发思路、建模方法及相关技术。
1.2研究范围及年限
威海市交通需求分析模型建立的主要范围为规划建成区范围。
同时,根据规划编制要求和城区交通需求发展特点,对城市范围内的外围组团(双岛湖、东部港区和南部新城等)等进行了相应的扩展研究及建模。
交通需求分析模型建立的目标年限分别为现状2019年、近期2019年和远期2020年。
1.3研究目标
在本次威海市城市综合交通规划编制中,交通模型部分的主要目标是借鉴并尽量保持以往威海市区交通需求分析模型开发的基本思路、方法,开发符合威海城区实际交通情况的交通模型,以模拟机动车、自行车和公交客流在主要交通走廊上的运行并反映交通出行及分布的基本特征和发展趋势,测试并评价不同规划策略和方案的交通运输效果。
本次交通需求分析模型的开发应体现综合性、实用性、灵活性,能为今后模型的快速修改和更新提供方便,建立威海市区土地利用与交通规划研究的分析手段,并具有相互反馈、快速反应的实用功能。
1.4交通需求分析模型的研究路线
为充分利用EMME/2软件所具有的特性,结合本次规划编制要求,项目组专门为威海市区建立的交通需求分析模型框架如下图示。
图1-1交通模型技术路线
1.5交通区划
为便于现状与规划数据的对比和交通预测分析,在确定交通小区的划分范围时,应充分考虑城市未来的发展方向和用地拓展范围,东部和南部新区是威海城市未来的主要发展方向,因此,本次交通小区的划分范围包括了现状建成区范围和城市总体规划土地利用发展范围。
而交通小区的详细边界划分则主要依据现状社区和乡镇边界,还参考了总体规划用地布局等资料。
根据最后划定,威海市交通小区覆盖范围内面积141平方公里,将其归并为8个地带(城中心区、高区、经区、孙家疃、张村-羊亭、刘公岛、东部港口区、南部新城)或15个交通大区,由99个交通小区、1个公路客货运站场、1个铁路客货运站场、1个机场、1个港口,另外考虑4个对外交通公路道口点,共计107个交通小区。
表1-1普通交通小区区划一览表
地带
交通大区号
交通小区号
地带
交通大区号
交通小区号
1
1
101~111(共11个)
3
10
1001~1011(共11个)
2
201~212(共12个)
11
1101~1108(共8个)
3
301~303(共3个)
4
6
601~606(共6个)
4
401~405(共5个)
5
7
701~707(共7个)
5
501~508(共8个)
13
1301~1302(共2个)
8
801~804(共4个)
6
12
1201(共1个)
9
901~904(共4个)
7
14
1401(共1个)
2
8
805~809(共5个)
8
15
1501(共1个)
9
905~914(共10个)
普通小区小计
101-1501(共99个)
表1-2特殊交通小区区划一览表
名称
交通小区号
公路道口
双岛大桥道口
751
青岛南路道口
1051
滨海大道道口
1052
江家寨道口
1151
威海长途汽车站
1152
威海火车站
1153
威海机场
1055
威海港
1056
图1-2威海交通区域划分图
2.人口与就业岗位
2.1土地利用
为构建交通模型,预测人口及就业岗位分布,依如下原则确定威海市区土地使用分类:
Ø与城市总体规划、分区规划、控制性详细规划的用地分类相协调,考虑各交通小区分类用地面积的可取得性;
Ø达到交通需求分析所需的用地分类精度。
由此将各交通小区的土地使用分为十七类:
工业、行政办公、教育科研、商业金融、医疗卫生、文化娱乐、体育、教育科研设计、文物古迹、其它公共设施、仓储、对外交通、居住、特殊用地、道路广场、市政公用设施、绿地等。
各规划期威海市区土地使用发展情况如下表示。
表2-1威海市区土地使用发展状况
序号
用地代号
用地名称
面积(万平方米)
占城市建设用地(%)
2019年
2020年
2019年
2020年
1
R
居住用地
2695.7
3598.3
29.55
25.43
2
C
公共设施用地
1129.6
2077.8
12.38
14.69
行政办公用地
117.3
130.8
1.29
0.92
商业金融业用地
490
669.9
5.37
4.73
文化娱乐用地
24.7
85.1
0.27
0.60
体育用地
48.8
83.6
0.53
0.60
医疗卫生用地
24.5
40.9
0.27
0.30
教育科研设计用地
409.8
1022.9
4.49
7.23
文物古迹用地
6.3
7.2
0.07
0.05
其它公共设施用地
8.2
37.4
0.09
0.26
3
M
工业用地
3383.8
3413.2
37.09
24.12
4
W
仓储用地
155.1
335.4
1.70
2.37
5
T
对外交通用地
152.7
205.7
1.67
1.45
6
S
道路广场用地
1046.9
2601.5
11.47
18.39
7
U
市政公用设施用地
210.6
216.9
2.31
1.53
8
G
绿地
901.48
其中:
公共绿地
264.9
1656.5
2.90
11.70
9
D
特殊用地
84.4
44.7
0.93
0.32
合计
城市建设用地
9123.7
14150
100.00
100.00
2.2城市人口
2.2.1城市人口总量
依据现状社会经济调查,2019年威海主城区人口达到76万人。
根据威海市城市总体规划(2019-2020)确定的人口规模,至2020年城区规划土地利用下的常住人口规模将增至130万人左右,总人口145万左右。
但是考虑到威海发展的超前性,依据城市新发展趋势及结合最新分区规划,威海城市未来发展规模极有可能在规划年突破常住人口145万人口,达到170万总人口左右的规模。
表2-2威海市区人口总量
2019年(主城区)
2020年总规
2020年本次预测
城市人口(万人)
76
145
170
常住人口(万人)
66
130
150
流动人口(万人)
10
15
20
2.2.2城市人口分布
对于现状(2019年)、2020年城市人口的分布,采用如下模型:
(2-1)
式中,
Pi:
i小区人口数
Di:
i小区的人口密度(人/公顷)
Hi:
i小区居住用地面积(人/公顷)
随着城市发展和人口增长,市区人口增长主要集中在外围区域,至2020年张村、羊亭、南部新城、张家瞳、东部港区等外围地区的人口规模达到了60万人,占40%,与土地利用优化策略相对应,核心区人口规模虽然有所增长,但是增长幅度较小,中心区、经区、高区人口从现状的66万人增长到到90万人,仅增长36%。
至2020年通过对现有居住区的完善改造,形成了张村片区、南部城区片区、竹岛-望岛片区、阮家寺-杏花村片区、涝台-黄家沟片区、西部城区海滨片区、毕家疃-槐云片区、古寨西-古陌片区、北部海滨片区、温泉镇片区等成熟居住片区;通过对外围新区的开发,形成了双岛湾科教片区、羊亭片区、崮山片区、草苗子片区等新建居住区。
2020年规划人口高密度区主要集中在中心区、高区和经区,并沿青岛路路沿线和世昌大道沿线出现高密度集中区,最高人口密度超过30000人/平方公里,与此同时,中心区由于用地置换,大量居住用地改为它用,导致中心区大部分区域的人口密度明显减少。
图2-1威海市区2020年人口密度图
2.3就业岗位
2.3.1就业岗位总量
依据社会经济调查,现状威海市区就业岗位总量30万个。
近、远期就业岗位总量的预测综合如下三种方法的预测结果:
Ø根据社会经济发展规划,考虑劳动生产率提高,预测就业人员的需求;
Ø结合人口发展规划,按照现行就业年龄规定和人口的年龄结构推算,预测就业岗位的供应;
Ø结合现状社会经济调查,考虑有关产业调整政策等因素,估算各类就业人口在城市人口中的比例,由此预测就业岗位总量及构成。
经综合分析,规划至2020年就业岗位总量为82.5万个,就业率为55%。
就业率的适度上升反映出中心城区职能的加强,人口外迁和就业集中的趋势有所加强。
表2-3威海市区就业岗位总量
2019年
2019年
2020年
就业岗位(万个)
30
82.5
就业率
45.5%
55%
2.3.2就业岗位分布
对于现状(2019年)、2019年、2020年城市人口的分布,采用如下模型:
(2-2)
式中,
:
i小区就业岗位数;
:
i小区k类用地面积(公顷);
:
i小区所属特征区f的k类用地就业岗位密度(个/公顷)
由上述模型汇总得到的各类用地就业岗位数还须与按人口比例和产业政策所预测的各类就业岗位数进行平衡。
随着用地调整和人口分布变化,2020年就业岗位集中的趋势较为明显,形成了中心区、经区、高区三个岗位较为集中的区域,其岗位分别占到总量的30%、24%、14%。
商业金融就业在环翠中心区高度集中,在昆明路沿线形成了市级商业中心;工业就业主要外围地区,在南部新城、经区、张村-羊亭等都形成了一定规模的工业区;行政办公就业主要集中在环翠中心区;对外交通用地上的就业随着对外交通设施布局上的变化向外围区域集中。
随着中心城区产业结构调整和中心服务职能的强化,平均就业强度由现状的41.4个/公顷上升至2020年的58.5个/公顷,呈现由中心至外围的内高外低、逐步递减的态势。
图2-2威海市区2020年岗位密度图
2.4流动人口
2.4.1流动人口总量
基于现状流动人口分布及出行调查和由公安局处取得的相关资料,2019年威海主城区流动人口总量达10万人。
在此基础上根据未来城市经济的发展,威海市中心城区城市功能及辐射能力的加强,预计2020年威海市区流动人口将达到20万人,较现状增长100%。
根据流动人口的出行目的和出行特性将其分为临时工、旅游购物出差、探亲访友看病其它、暂住共四类。
表2-4威海市区流动人口总量(万人)
分类
2020年
临时工
12
旅游公务出差
2
探亲访友看病
2
暂住
4
合计
20
2.4.2流动人口分布
流动人口的空间分布规律反映在他们的居留特性上,即居留地点。
流动人口的居留地点按其特征可分为居民区、旅馆、工作地(如工厂、建筑工地等)、医院、大专院校,对应的用地属性分别为居住、旅馆酒店、工业、医疗卫生、大专院校。
根据流动人口抽样调查,流动人口对居留地的选择偏向受很多因素的影响,但其中最主要的一个因素是到城市来的目的。
以公务、商务及旅游为目的流动人口主要留宿在宾馆、旅馆,探亲访友的流动人口则以留宿在居民家中为主。
下表给出了调查得到的各类流动人口在不同居住地分布的百分比。
表2-5各类流动人口居住地分布情况
工业
大专院校
旅馆酒店
医疗卫生
居住
临时工
70%
5%
25%
旅游公务出差
5%
65%
30%
探亲访友看病其它
5%
10%
5%
80%
暂住
5%
5%
90%
根据各类流动人口在不同居住地分布的百分比和流动人口预测值,可以计算出各类流动人口在每种居住地中的人口数:
(2-3)
其中:
——g类流动人口居住在d类居住地的数量;
——g类流动人口居住在d类居住地的比例;
——g类流动人口的人数;
d——居住地类型;
g——流动人口的类型。
3.居民出行需求模型
3.1出行生成模型
3.1.1出行产生模型建立及校核
出行生成模型的建立通常有两种方法:
回归分析法和交叉分类法。
这两种方法的共同原理都是通过分析,研究影响交通发生或吸引的主要因素,建立起这些主要因素与交通量的关系。
出行产生量预测采用交叉分类中的产生率法,将出行对象按照社会经济、家庭情况分成不同的类型、不同的出行目的进行分析,确定各交叉类别的出行率,具体公式见3-1。
Pi=ΣRikTik(3-1)
式中:
Pi—i区的出行产生量;
Rik—i区第k种出行目的的出行率(次/人*日);
Tik—i区第k种出行目的人口数。
出行发生模型中的出行目的共分为四种,见下表:
表3-1现状居民日出行发生率(次/人*日)
出行目的
地带1
地带2
地带3
地带4
地带5
全市
基于家的工作出行(HBW)
0.99
1.23
0.68
0.67
0.65
0.97
基于家的上学出行(HBS)
0.30
0.40
0.19
0.24
0.17
0.30
基于家的其它出行(HBO)
0.73
0.53
0.39
0.34
0.31
0.58
非基于家的出行(NHB)
0.15
0.10
0.08
0.06
0.10
0.12
全目的出行
2.16
2.25
1.35
1.32
1.23
1.96
表3-2出行模型检验结果
出行目的
地带1
地带2
地带3
地带4
地带5
全市
基于家的工作出行(HBW)
0.43%
0.25%
0.17%
-0.64%
-0.29%
0.27%
基于家的上学出行(HBS)
0.81%
1.22%
-2.23%
0.71%
0.37%
0.66%
基于家的其它出行(HBO)
0.61%
0.61%
-0.92%
-1.42%
-1.23%
0.33%
非基于家的出行(NHB)
-3.09%
0.53%
-1.02%
1.81%
4.90%
-1.55%
全目的出行
0.29%
0.52%
-0.57%
-0.49%
-0.03%
0.24%
模型的检验结果,见表3-2,其误差大多在5%以内,达到交通预测精度要求。
相对而言,非基于家的出行预测误差相对较大些,这主要与出行样本量较少有关。
另外,通过实际调查值与模拟值,进行回归分析表明,预测模型也达到检验标准要求。
3.1.2出行吸引模型建立及校核
出行吸引模型的建立,也采用交叉分类法,其表达式为:
Ai=ΣRikTik(3-2)
式中:
Pi—i区的出行吸引量;
Rik—i区第k种出行目的的吸引率(次/工作岗位*日);
Tik—i区第k种出行目的岗位数。
与出行产生模型相同,出行吸引模型也分为HBW、HBS、HBO、NHB四种出行目的。
不同出行目的的吸引量,是与城市用地特征和工作岗位密切相关。
而不同区位、不同交通可达性,其相同用地性质和同样岗位数,出行吸引量有显著差异。
为此,根据不同区域用地和出行特征,进行相应的交叉分类,最终得到分区位和分目的出行吸引模型。
表3-3出行吸引率(次/工作岗位*日)
吸引率
地带
商业金融
其它公建
工业
学校
交通物流
HBW
核心区
2.59
2.64
3.47
2.93
2.34
中心区
2.18
1.51
2.18
1.95
1.54
外围区
2.26
1.75
1.51
2.85
2.11
HBS
核心区
0.03
0.07
0.05
23.58
0.05
中心区
0.03
0.09
0.02
18.35
0.06
外围区
0.01
0.04
0.04
15.19
0.09
HBO
核心区
2.55
3.74
0.14
1.04
1.01
中心区
1.97
2.65
0.05
1.53
1.11
外围区
1.51
1.85
0.04
1.65
1.27
NHB
核心区
0.39
0.43
0.18
0.45
0.01
中心区
0.13
0.24
0.05
0.07
0.26
外围区
0.06
0.32
0.07
0.30
0.13
备注:
核心区:
地带1;中心区:
地带2、3;外围区:
地带4、5
表3-4出行吸引模型检验结果
误差
HBW
HBS
HBO
NHB
全目的
核心区
6.5%
-2.5%
8.3%
-11.2%
3.8%
中心区
-4.5%
6.9%
-15.2%
13.1%
-5.3%
外围区
2.3%
8.6%
11.3%
15.3%
9.6%
全市
5.6%
2.3%
7.6%
-9.2%
4.1%
3.1.3出行生成预测
3.1.3.1出行率预测
现状交通分析中,已对居民出行率、出行特征及其影响因素,以及威海近十年来居民出行率变化情况作了分析。
以此为依据,再对比国内外同类城市,预测到2019年威海居民日出行率为2.11次/日(常住人口),2020年居民日出行率为2.25次/日(常住人口)。
不同的出行目的,其出行率增加情况是不同的。
一般上班、上学等非弹性出行的增加幅度很小,并且随着城市规模扩大,出行距离增加,原本较多的中午回家出行将逐步消失,其出行率呈减少趋势。
而随着城市经济发展、市民生活多元化,一些弹性出行如购物、娱乐等,其出行强度将有较大幅度增加。
根据国内外研究和发展经验,结合威海实际情况,对2019年、2020年不同出行目的出行率做出了预测,见表3-5。
表3-5威海市不同规划期出行发生率增长趋势及预测
人均出行发生率
2019年
2019年
2020年
发生率
增长倍数
发生率
增长倍数
发生率
HBW
0.97
0.98
0.95
1
0.95
HBS
0.30
1
0.3
1
0.3
HBO
0.58
1.2
0.69
1.4
0.81
NHB
0.12
1.4
0.17
1.6
0.19
全目的
1.96
1.07
2.11
1.15
2.25
弹性出行比例
35.58%
40.76%
44.44%
显而易见,不同区位和交通条件对不同出行目的出行率影响很大,这主要是由土地利用、开发强度和交通可达性而引起的。
如中心区非基于家的出行率就远高于外围区。
表3-6为现状不同区位居民出行发生率调整系数。
中远期考虑到外围地区发展,城镇化水平提高,交通设施建设和完善,地区区位度发生变化,地区差异将逐步减小。
同时,中心区的非基于家区位调整系数应适当降低。
表3-6现状不同地带居民出行发生率系数
人均出行发生率
hbw
hbs
hbo
nhb
全目的
地带1
1.02
1.00
1.26
1.28
1.102
地带2
1.27
1.33
0.91
0.82
1.145
地带3
0.70
0.65
0.68
0.67
0.686
地带4
0.70
0.80
0.60
0.49
0.670
地带5
0.67
0.57
0.54
0.79
0.627
全市
1.00
1.00
1.00
1.00
1.000
3.1.3.2出行产生量预测
根据人口分布预测以及不同区位、不同出行目的的出行率预测结果,可以得出规划期各地区的发生量分布,如表3-7。
预测到2020年,威海市规划范围内居民日出行总量为338万人次。
表3-72020年居民出行产生(人次)
人次产生
HBW
HBS
HBO
NHB
全目的
地带1
349125
107100
328860
74480
859565
地带2
195700
60600
171720
40280
468300
地带3
349125
107100
306180
71155
833560
地带4
18620
5880
14742
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