基于区位信息的城际公路货运分布量预测——以云南为例

为预测无精确现状货运OD矩阵的城际公路货运分布量,引入区位理论,根据城市的用地属性和社会经济属性指标,从城市聚集规模质因子和可达性2个方面量化城市区位信息,从而获取城市的产生区位影响因子、吸引区位影响因子和相对可达性;考虑区位影响因子,将其与改进重力模型相结合求得货运量分布概率矩阵,将计算所得的未来年货运产生量预测值通过货运量分布概率矩阵分配至相关城市,得到初始货运量分布矩阵;再根据Fratar模型预测城际公路货运分布量,最后以云南省为例进行验证。结果表明,通过建立公路货运分布量预测模型,并经过Fratar模型迭代计算能够获得云南省未来年的城际货运量分布OD矩阵。所提出的城际公路货运分布量预测方法可大幅简化基础数据收集与货车调查工作量,具有很好的移植性。

城际间出行分布量预测方法

为了准确预测无精确现状出行OD矩阵的城际间出行分布量,首先借鉴区位理论方法,根据城市的土地利用属性和社会经济属性,引入城市区位优势因子,根据各城市的自身繁华程度确定城市的质因子,根据城市的土地利用程度确定城市的吸引量因子,根据城市之间的出行时间确定各城市的相对可达性;其次,根据得到的3类数据从城市的聚集规模因子和可达性2个角度量化城市区位信息,求得各城市的产生区位影响因子和吸引区位影响因子,并提出基于城市区位影响因子的改进重力模型,从而得到城市间的出行分布概率矩阵;再次,根据Furness模型预测城市之间的出行分布量;最后,基于上述模型以珠三角地区9个城市间城际出行的出行分布量预测进行实证研究。结果表明:城市的聚集规模质因子可通过社会经济指标量化,城市间的相对可达性可采用城市间各交通方式出行所需时间的倒数量化;改进后的重力模型无需基准年出行分布量矩阵,利用城市的产生区位影响因子、吸引区位影响因子和相对可达性可以得到城际间出行的分布概率矩阵;根据Furness模型,经过迭代计算求得最终的出行分布量矩阵。提出的出行分布预测方法可以简化基础数据的收集,从而极大地减少城市间居民出行调查工作量,具有较好的普适性。