選取了香港、曼哈頓、巴黎等3個世界聞名的公交都市,對其路網(wǎng)形態(tài)、規(guī)模以及出行結(jié)構(gòu)進(jìn)行了差異性的對比分析。通過設(shè)置邊界條件、控制變量等手段,并運用交通規(guī)劃中常用的四階段法,在TransCAD中進(jìn)行了這3個城市的公共出行模式仿真,分別做出了常規(guī)出行比例下以及路網(wǎng)極限承載能力下的仿真,并以擁堵道路里程占比以及擁堵道路密度這兩項指標(biāo)來進(jìn)行仿真結(jié)果的對比分析。仿真實驗表明:合理的交通出行方式結(jié)構(gòu)對城市交通可持續(xù)發(fā)展起到了不可或缺的作用,并強調(diào)了公共出行方式在交通出行方式結(jié)構(gòu)中的重要性。此外,該仿真結(jié)果還可以為同等規(guī)模下的城市預(yù)判交通出行方式結(jié)構(gòu)、制定合理的交通供需策略提供相應(yīng)的參考價值。

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【部分圖文】：

圖1不同城市出行分擔(dān)率對比

經(jīng)查閱資料，了解到曼哈頓、巴黎、香港地區(qū)的全方式出行結(jié)構(gòu)配比情況：香港地區(qū)公共交通出行分擔(dān)率約46%，步行及非機動車出行分擔(dān)率達(dá)36%，個體機動出行分擔(dān)率只有18%[5]。曼哈頓CBD區(qū)域的面積大約為23km2，人口大約為57萬人，崗位數(shù)大約為190萬個。其公共交通出行分擔(dān)率為3....

圖2各城市常規(guī)出行比例下公共出行模式仿真對比

此部分基于研究區(qū)域人口、面積以及出行結(jié)構(gòu)假定條件，并運用交通規(guī)劃中常用的四階段法，在TransCAD中做出了常規(guī)出行比例下不同出行結(jié)構(gòu)占比情況下的仿真。下面，以各城市早高峰出行人口占總?cè)丝诘?0%，其中，公共交通出行占40%，個體機動化出行占10%，其余為非機動車出行為例，進(jìn)行各....

圖3各城市極限路網(wǎng)承載能力下公共出行模式仿真對比

此部分基于研究區(qū)域人口、面積等假定條件，通過不斷增加個體機動化出行的占比情況，并運用交通規(guī)劃中常用的四階段法，在TransCAD中做出了極限路網(wǎng)承載能力下的仿真。下面，以出行人口占總?cè)丝?0%，其中個體機動化出行占出行總量的60%為例，進(jìn)行各城市極限路網(wǎng)承載能力下的仿真圖展示，如....

圖4各城市早高峰實際路網(wǎng)交通運行狀況以及與實際情況最接近的仿真

圖4為各城市早高峰實際路網(wǎng)交通運行狀況以及與實際情況最接近的仿真圖。其中，香港地區(qū)實際早高峰時間段選取的是2019年9月5日早高峰實際路網(wǎng)交通運行狀況作為參考；曼哈頓地區(qū)選取的是2019年10月23日早高峰實際路網(wǎng)交通運行狀況作為參考；巴黎地區(qū)選取的是2019年12月12日早高峰....

本文編號：3908510