3 交通量分析及预测3.1公路交通调查与分析本项目公路交通调查，包括机动车起讫点调查（Origin Destination Survey，简称OD调查）和交通量观测。
3.1.1调查综述交通量分析和预测是公路建设项目前期工作的重要内容，本章首先在OD调查、交通量观测及其他交通调查的基础上，分析本项目相关线路及其影响区域的公路交通发展水平和特征，然后结合社会、经济、技术调查与分析，使用公路可行性研究通用的预测技术和方法，分析预测远景年交通量发展规模和水平，为确定本项目的技术等级、工程设施标准规模和经济评价等提供重要的依据。
调查的内容、方法及范围公路交通调查是公路项目可行性研究的重要环节，为全面了解项目所在地区公路交通量的特性和构成，掌握公路交通流量流向、车辆构成、货物种类等资料，为未来拟建公路交通量预测提供基础数据，同时也为经济评价和公路设计提供可靠的依据。
OD调查采用路边询问的方法对通过的每一车辆进行详细调查，并进行记录。
调查内容主要有：车型、车辆额定吨位、实载吨位、货类、起讫点、装载情况、燃油种类。
断面交通量及通行时间等。
为确定路段交通集中、发生量和运输效率分析提供依据。
车型分类见表3-1，货物分类见表3-2。
3.1.2交通小区划分根据本项目影响区域状况和特点，同时考虑路段交通量预测的需要，将项目影响区分为12个交通小区。
交通小区的划分详见表3-3。
3.1.3调查点的设置本次OD调查布点的原则为:1、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；2、OD点应尽量远离城区（一般为10公里左右）；3、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。
根据以上布点原则，以及项目影响区路网分布特点，本次调查在本项目的大榆树、G6高速和辅道G110的卓资山各布设了1个调查点，于2010年11月10日进行了24小时进行交通流量观测，在沿线交通部门的大力配合下成功的完成本次调查。
3.1.2 调查资料的分析3.1.2.1 OD 数据的统计计算方法及OD 表的形成由OD 调查数据生成基年OD 表，具体按如下计算方法处理： 各调查点OD 表形成第k 个调查点某类车i 区到j 区的年平均日交通量计算公式： 21ββγα⨯⨯⨯⨯=ijk ijk V Q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．抽样率是通过同一调查点OD 调查车辆占交通量观测车辆的比重，本次OD 调查各种车型的抽样率均为100%。
从项目影响区的经济类型、经济规模和各调查点的交通出行分布看，影响汽车出行的因素是类似的。
根据周边路线的交通量调查和走访沿线居民得出卓资山的月不均匀系数，详见表3-4。
对于周日不均匀系数，由于交通量连续式未作统计，且对交通量的换算影响较小，故未作调整，即取其为1。
3.1.2.3 基年OD 表的合成本次OD 调查，为便于分析比较，剔除了夜间12小时交通量及重复调查部分，由各OD 调查点年平均日交通量OD 表合成项目影响区OD 表，即可得到基年OD 表。
在汇总过程中利用“串并联”规则，即：同一条路线上有多个值时，取最大值，不同线路上的值则取其和。
基年OD 表的编制步聚见图3-1。
通过上述方法对OD 调查结果和交通量观测资料的处理，得到2010年汽车统一出行分车型的交通量OD表（折算小客车）。
图3-1 OD调查结果汇总流程图表3-5 基年货车OD表表3-6 基年客车OD表表3-7 基年汽车OD表3.1.2.4 OD和交通量调查分析本次OD调查的车辆，国道110线按自然车计算，客车占23.99%，货车占76.01%；按折算小型车计算，客车占15.64%，货车占84.36%。
G6高速按自然车计算，客车占59.49%，货车占40.51%；按折算小型车计算，客车占20.33%，货车占79.67%。
陈家村至侯家窑应公路按自然车计算，客车占75.88%，货车占24.12%；按折算小型车计算，客车占69.69%，货车占30.31%。
表3-8 国道110线调查车辆构成表表3-9 高速公路调查车辆构成表表3-10 陈家村至侯家窑公路调查车辆构成表图3-2 基年车辆出行比例图图3-3 交通量分配基年路网图3.1.2.5 货类分析本次OD调查将货物分为煤、石油、金属矿石、钢铁、矿建材料、水泥、木料、非金属矿石、化肥及农药、盐、粮食及其它12类。
各类货物所占比重见图3－4。
图3-4 货类构成比例示意图在全部12类货物中，煤所占比重最大，为59.20%，其次为其它类货物、矿建材料、粮食、石油，分别为25.4%、2.5%、3.7%和2.4%。
公路运输的货类构成反映了项目所在地区的产业结构和经济发展水平：项目处于西部地区，基础设施比较落后，区域经济正处于发展起阶段，煤炭、石油是该地区主要经济资源，反映在公路运输的货类则是煤炭、石油所占比重较大。
3.2 预测思路与方法3.2.1预测思路未来年交通量是在汽车OD调查的基础上，通过分析社会经济与交通运输发展两者之间的相关关系，研究客货流量、流向特点，参考历年交通量调查资料、公路客货运输量以及民用汽车保有量，在预测社会经济发展的基础上，预测本项目的远景交通量。
预测分析流程见图3-4。
图3-5 交通量预测分析流程3.2.2预测方法预测方法采用“四阶段法”。
首先是进行区域社会经济现状分析和发展趋势研究；其次是根据社会经济发展趋势与特点及其与交通运输的相关关系，预测区域交通运输总需求，即进行发生、集中总量预测；然后按照交通出行特点研究区域发生、集中总量在区域间的具体分布，最后，在未来年公路网上进行交通量分配。
在进行路段交通量分配时，分别对趋势型和诱增型及分流型客、货车交通量在未来年路网上进行分配，得到拟建公路各路段交通量。
“四阶段法”预测工作流程图见图3-5。
图3-6 “四阶段法”预测工作流程图各交通小区的发生、集中交通量预测采用增长率法，其增长率的确定采用弹性系数法；弹性系数的确定是在社会经济预测的基础上，分析交通量与国内生产总值的弹性关系，以确定各交通小区的发生、集中交通量。
OD小区间交通出行分布预测，采用弗莱特法。
3.3 交通量预测3.3.1预测特征年确定本项目的交通量预测基年为2010年，预测特征年为运营后的第一年即为2012年、2020年、2025年。
3.3.2特征年路网根据项目所在区域的公路网规划，得到项目所在区域特征年路网情况，见下图。
图3-7 影响区公路规划图3.3.3 交通生成弹性系数分析交通产生和发展的根源是社会经济活动，同时交通运输事业的发展也会促进社会经济的进一步前进。
在一定的生产力发展水平下，在某一地区，交通运输发展指标和社会经济发展指标之间，存在着密切的关系。
分析这种关系的方法通常有相关分析法和弹性系数法。
弹性系数法能从交通总量上进行把握，并且弹性系数法可以掌握由于生产力发展水平的逐步提高，产业结构的优化调整，交通运输指标与经济发展指标之间弹性关系的变化趋势。
因此，本项目将使用弹性系数法进行交通发生的研究。
交通发生预测，主要是通过研究社会经济和交通运输现状及其发展趋势，分析交通运输指标与社会经济指标之间的关系，以确定各影响区未来年份的弹性系数。
本报告弹性系数预测是在采用定性分析和定量计算相结合的基础上，参照相关项目和课题研究成果、综合有关专家意见，得到了未来年各影响区的客、货车交通量对经济指标的弹性系数。
各阶段项目影响区客、货车交通量对GDP 弹性系数。
发生、吸引交通量计算未来各影响区客、货车交通量增长率采用弹性系数法确定，即：ET R E T R h h k k ⨯=⨯=式中：k R 、h R ――未来各影响区客、货车交通量增长率(%)；T k 、T h ――未来各影响区客、货车交通量对国内生产总值的弹性系数；E ――未来各影响区国内生产总值增长率(%)。
未来各影响区客货车发生、集中量预测值计算公式如下：()()P P R P P R k k k nh h h n=⨯+=⨯+''11式中:k P --第N 年影响区客车发生、集中交通量;P k '--基年影响区客车发生、集中交通量;P h --第N 年影响区货车发生、集中交通量;P h '--基年影响区货车发生、集中交通量; k R --客车增长率 h R --货车增长率 n--预测年数3.3.4 交通量分布本项目沿线未来各影响区间交通量采用弗雷特法预测，即未来分布交通量为:21jiK j K i K ij K ij L L F F Q Q +⨯⨯⨯=+ L P Q F L A Q F i iK ijK j K j nj j Kij K i K i n=⨯=⨯==∑∑()()11式中：1+K ij Q ─未来年i 区与j 区之间的交通量；K ijQ ─基年i 区与j 区之间的交通量；k i F 、k j F ─i 区、j 区发生交通量的增长倍数； k i P ─基年i 区发生交通量；k j A ─基年j 区集中交通量； n ——交通小区数。
未来i 区与j 区之间的区间交通量1K ij Q 经过K+1次迭代计算，使ki F 及kj F 趋于1，达到平衡。
弗雷特法推算交通量的工作流程图见下图。
图3-8 弗雷特法计算流程图3.3.5 诱增及分流交通量诱增交通量是指由于道路新建或改建使交通条件改善，从而刺激经济发展新产生的交通量，主要包括三个方面：时间和距离的缩短，引起市场范围的变化；由于新路特别是高等级公路的建设，经济结构、产业布局发生变化，引起新的产业布局和开发项目；新路改善了交通条件，诱发了原来潜在的交通量。
目前项目影响区的公路网密度不高，等级较低，路况较差，这在一定程度上制约了地区经济的发展。
本项目公路的建设可以引起上述三个方面变化。
本报告在趋势型交通量的基础上，进行诱增型交通量的预测。
具体采用重力模型推算，基本形式为：Q K P A T ij i jij=⨯⨯αβγ式中：Q ij－－i 区到j 区的出行量（辆/日）；P i －－i 区的发生量（辆/日）；A j－－j 区的吸引量（辆/日）； T ij－－i 区到j 区的出行时间(分钟)；K 、α、β、γ－－重力模型参数。
针对G6高速公路及辅道G110交通拥堵现状，新建陈家村至侯家窑应急砂石路，利用呼市境内三级油路及部分梅岱线用以分流呼市至集宁段的部分运煤车辆及因G6高速堵车而需要绕行的小客车。
表3-13 2012 年货车综合OD 表表3-14 2012 年客车综合OD表表3-15 2012 年汽车综合OD表表3-16 2020年货车综合OD表表3-17 2020年客车综合OD表表3-18 2020年汽车综合OD表表3-19 2025年货车综合OD表表3-20 2025年客车综合OD表表3-21 2025年汽车综合OD表3.3.6 交通量分配图3-9 交通量分配流程表3-22各等级公路交通量～车速模型交通量分配采用传统的分配方法，应用交通量预测分析程序，根据车速～交通量模型及路网方案，计算未来各影响区之间的出行时间，按最短路径将未来年各影响区的分布交通量Qij采用动态平衡分配法分配到项目所在地区规划的公路网上。