QUY HOẠCH MẠNG LƯỚI ĐƯỜNG

- Tập trung vào các vấn đề như nhu cầu giao thông trong tương lai; mối quan hệ giữa những hệ thống giao thông, các tiện ích, việc sử dụng đất, các hoạt động kinh tế xã hội; những ảnh hưở

KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG

BỘ MÔN CẦU ĐƯỜNG

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VỀ QUY HOẠCH GIAO THÔNG ĐÔ THỊ 3

1.1 Định nghĩa 3

1.2 Quy hoạch giao thông đô thị 3

1.3 Quy trình quy hoạch giao thông 3

1.3.1 Xác lập mục tiêu (Formulation of goals and objectives): 4

1.3.2 Thu thập số liệu (Inventory): 4

1.3.3 Phương pháp phân tích (Analytical methods) 5

1.3.4 Dự đoán (Forecasting) 5

1.3.5 Thiết lập phương án (Formulating of alternative plans) 5

1.3.6 Đánh giá (Evaluation) 5

1.3.7 Thực thi (Implementation) 5

1.4 Mô hình mạng lưới đường 5

1.4.1 Mô hình vòng xuyên tâm 6

1.4.2 Mô hình nan quạt 6

1.4.3 Mô hình ô bàn cờ 7

1.4.4 Mô hình ô bàn cờ chéo 8

1.4.5 Mô hình hỗn hợp 9

1.4.6 Mô hình tự do 10

1.5 Lựa chọn mô hình mạng lưới đường 11

1.6 Các chỉ tiêu đánh giá mạng lưới đường đô thị 12

1.6.1 Hệ số gãy khúc: 12

1.6.2 Mật độ lưới đường chớnh: 12

1.6.3 Mật độ diện tích đường (γ) 13

1.6.4 Mật độ diện tích trên đầu người dân 13

CHƯƠNG 2 CÁC MÔ HÌNH QUY HOẠCH GIAO THÔNG 15

2.1 Mô hình trực tiếp 15

2.2 Mô hình dự báo nhu cầu 4 bước 16

CHƯƠNG 3 XÁC ĐỊNH NHU CẦU VẬN TẢI (TRIP GENERATION) 0

3.1 Xác định số chuyến phát sinh bằng phương pháp hệ số tăng trưởng: 0

3.2 Phương pháp phân loại tương ứng 1

3.3 Phân tích hồi quy 3

3.3.1 Các dạng hồi quy: 3

3.3.2 Mục tiêu của phân tích hồi quy 4

3.3.3 Biến số trong hàm hồi quy 4

3.3.4 Đánh giá hàm hồi quy 5

3.3.5 Áp dụng hàm hồi quy vào mô hình phân tích nhu cầu phát sinh 8

CHƯƠNG 4 PHÂN BỔ NHU CẦU VẬN TẢI (TRIP DISTRIBUTION) 9

4.1 Các phương pháp hệ số tăng trưởng 9

4.1.1 Phương pháp hệ số đồng nhất 9

4.2 Phương pháp hệ số tăng trưởng bình quân 10

4.2.1 Phương pháp hệ số tăng trưởng Detroit 10

4.3 Phương pháp Frata 10

4.4 Mô hình hấp dẫn 13

4.4.1 Mô hình hấp dẫn Drew 16

CHƯƠNG 5 PHÂN CHIA PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG (MODE CHOICE) 19 5.1 Mô hình phân tích tương quan hồi quy 19

5.2 Mô hình xác suất lựa chọn phương tiện vận tải của mỗi cá nhân (Logit model) 22

5.2.1 Hàm thoả dụng và bất thoả dụng 22

5.2.2 Mô hình logit đa nhõn tố 23

5.2.3 Mô hình phân tích hành vi 24

CHƯƠNG 6 PHÂN CHIA LƯU LƯỢNG TRÊN TOÀN BỘ MẠNG LƯỚI 5

6.1 Phương pháp ấn định lưu lượng cho tuyến ngắn nhất 15

6.1.1 Thuật toán tìm đường ngắn nhất 16

6.2 Phương pháp phân chia theo tỉ lệ 19

6.2.1 Phương pháp đa nhân tố áp dụng ở California 19

6.3 Phương pháp năng lực giới hạn 20

6.3.1 Mô hình sử dụng bởi cục đường bộ Mỹ 20

6.3.2 Phương pháp Drew 21

6.4 Phân chia lưu lượng hành khách công cộng 22

6.5 Tổng kết 22

6.6 Hành vi giao thông của cá nhân và gia đình 23

6.7 Xác định lưu lượng trên mạng lưới đối với vận tải hàng hoá 23

CHƯƠNG 7 QUY HOẠCH GIAO THÔNG CÔNG CỘNG 25

7.1 Mô hình chi phí 25

7.1.1 Mô hình chi phí xe buýt: 25

7.1.2 Cách thức tiến hành 26

7.2 Thiết kế và vận hành hệ thống giao thông công cộng: 30

7.3 Năng lực vận chuyển đường sắt 32

7.4 Thiết kế vận hành 33

7.5 Thiết kế vận hành xe buýt : 36

7.6 Khả năng thông hành của giao thông công cộng 38

7.7 Kế hoạch tuyến đường 39

7.8 Khoảng cách giãn xe 40

7.9 Xây dựng thời gian biểu 42

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VỀ QUY HOẠCH GIAO

THÔNG ĐÔ THỊ

1.1 Định nghĩa

- Quy hoạch là quá trình hướng đến tương lai, chuẩn bị cho tương lai

- Quy hoạch giao thông là một quá trình chuẩn bị những tiện ích và dịch vụ cho tất cả những phương tiện cho nhu cầu giao thông trong tương lai

- Tập trung vào các vấn đề như nhu cầu giao thông trong tương lai; mối quan

hệ giữa những hệ thống giao thông, các tiện ích, việc sử dụng đất, các hoạt động kinh tế xã hội; những ảnh hưởng đến kinh tế, xã hội, môi trường của phương án quy hoạch đề nghị; những yêu cầu về tài chính, đồng thuận của các cấp cơ quan và người dân đối với phương án đề nghị, …

1.2 Quy hoạch giao thông đô thị

- Mục đích:

1 Nhằm đảm bảo nhu cầu đi lại được nhanh chóng, tiện lợi và an toàn, từ đó:

2 Phân tích thiếu hụt của các tiện ích giao thông hiện tại;

3 Đánh giá yêu cầu trong tương lai

- Phương pháp tiếp cận chung:

1 Xác định nhu cẩu giao thông: Quy hoạch cho vận chuyển con người và hàng hóa;

2 Xác định khả năng cung cấp: Vị trí, công suất (capacity) và các tiện ích giao thông

- Phương pháp tiếp cận chi tiết:

1 Trình bày các phương pháp thu thập thông tin;

2 Phát triển các mô hình giao thông, các phương thức giao thông trên cơ sở các thông tin thu thập được

1.3 Quy trình quy hoạch giao thông

UTP = UT (nghiên cứu) + UT (mô hình)

UT (nghiên cứu) : Tính toán tại thời điểm hiện tại (t = 0)

UT (mô hình) : Tính toán tại thời điểm tương lai (t = T)

Có rất nhiều phương pháp để diễn tả quy trình quy hoạch giao thông:

Ví dụ về một quy trình quy hoạch giao thông đô thị

Hình 1.1 Quy trình quy hoạch giao thông đô thị

1.3.1 Xác lập mục tiêu (Formulation of goals and objectives):

- Xác định mục đích của việc làm quy hoạch, các việc cần làm, thời gian hoàn thành;

- Xác định các vấn đề (problems) và các ràng buộc (constrains);

Ví dụ: Mục đích chung (goal): Cải tạo an toàn giao thông;

Mục đích chi tiết (objectives):

- Giảm thiểu tai nạn giao thông;

- Giảm chấn thương và tử vong do tai nạn giao thông;

- Tăng cường an toàn giao thông cho từng đối tượng sử dụng đường

1.3.2 Thu thập số liệu (Inventory):

- Thu thập số liệu (data collection);

Dự đoán Thiết lập phương án Đánh giá Thực thi

Kinh tế - xã hội: thu nhập, lực lượng lao động, số lượng xe máy, ôtô đăng ký (car ownership)

Kiểu đi lại: Như thế nào, ở đâu, khi nào, …

Quan trắc tình hình hiện tại và cách ứng xử của người sử dụng đường (driver behavior)

Kiểu đường: Đường cao tốc, đường nội bộ, …

- Phát triển mô hình phù hợp hệ thống giao thông hiện tại và tương lai

Sử dụng thông tin từ bước 2 để phát triển các mô hình;

Sử dụng các mô hình để dự đoán nhu cần giao thông trong tương lai

1.3.4 Dự đoán (Forecasting)

- Dự đoán tình hình tương lai;

- Yêu cầu: Dự đoán về dân số, các hoạt động kinh tế, xã hội, Thông thường,năm tính toán (target year) là 5 – 20 năm

1.3.5 Thiết lập phương án (Formulating of alternative plans)

Nhiều phương án được đưa ra để so sánh, đánh giá trên cơ sở đó lựa chọn một phương án phù hợp nhất

1.3.6 Đánh giá (Evaluation)

- Trình bày các phương án;

- Đánh giá các phương án: Khảo sát và thử tất cả các phương án nhẳn chọn ra phương án tốt nhất thỏa mãn mục tiêu để ra như tính khả thi về kỹ thuật và kinh tế, môi trường và xã hội

1.3.7 Thực thi (Implementation)

Dự trù kinh phí hoạt động: Thiết kế chi tiết; Đấu thầu; Tài chính

1.4 Mô hình mạng lưới đường

Sơ đồ hay mô hình mạng lưới đô thị phụ thuộc vào điều kiện địa hình, điều kiện lịch

sử phát triển của đô thị Mạng lưới đường đô thị thường có các dạng sơ đồ sau:

vòng xuyên tâm, hình nan quạt, bàn cờ, bàn cờ chéo, hỗn hợp nhiều dạng và sơ đồ

tự do

1.4.1 Mô hình vòng xuyên tâm

Thường thấy ở các đô thị cổ châu Âu như Moscow, Paris, Lyon, London…

Đặc điểm: các đường hướng tâm nối trung tâm với các khu phố xung quanh Các đường vòng đai nói liền với các khu vực của đô thị với nhau và sử dụng cho vận tải quá cảnh

Ưu điểm: Liên hệ giữa các khu phố với nhau và giữa các khu phố với trung tâm

được thuận tiện và thời gian chuyến đi ngắn

khó khăn cho việc tổ chức giao thông, bố trí các gara, nơi đỗ xe…

Hình 1.2 Mạng lưới đường ở thủ đô London như hình vòng tròn xuyên tâm

1.4.2 Mô hình nan quạt

Thường gặp tại các đô thị nằm ven bờ biển, ven sông, ven hồ

Đặc điểm: Là một nửa của sơ đồ vòng xuyên tâm, gồm các đường hướng tâm và

các đường đai (đường ngang) bao quanh khu trung tâm nối liên các khu phố với nhau và với khu trung tâm

Mụ hỡnh mạng lưới đường kiểu này co cỏc ưu và nhược điểm của mụ hỡnh vũng xuyờn tõm

Hỡnh 1.3 Mạng lưới đường ở thủ đô Moscow như hình nan quạtMạng lưới đường ở thủ đô Moscow như hình nan quạtMạng lưới đường ở thủ đô Moscow như hình nan quạt

Ưu điểm: Đơn giản, thuận tiện cho việc quy hoạch xõy dựng nhà cửa, cụng trỡnh và

tổ chức giao thụng, khụng gõy căng thẳng giao thụng ở khu trung tõm

so với sơ đồ vũng xuyờn tõm đơn điệu về mạng lưới

Hình 1.4 M¹ng l−íi ®−êng ë thµnh phè San Francisco nh− M¹ng l−íi ®−êng ë thµnh phè San Francisco nh− M¹ng l−íi ®−êng ë thµnh phè San Francisco nh− « bµn cê« bµn cê

1.4.4 Mô hình ô bàn cờ chéo

Tương tự như mô hình ô bàn cờ người ta thêm các đường chéo hướng vào khu trung tâm để giảm khoảng cách đi lại giữa các khu vực với nhau và từ các khu vực vào khu trung tâm

Ưu điểm: Khắc phục được các nhược điểm của mô hình ô bàn cờ

Nhược điểm: Phân chia khu phố thành nhiều ô tam giác gây khó khăn cho quy hoạch xây dựng nhà cửa, xuất hiện các ngã sáu, bảy, tám làm cho việc tổ chức giao thông phức tạp hơn

Hình 1.5 M¹ng l−íi ®−êng ë thµnh phè Chicago nh− « bµn cêM¹ng l−íi ®−êng ë thµnh phè Chicago nh− « bµn cêM¹ng l−íi ®−êng ë thµnh phè Chicago nh− « bµn cê « chÐo« chÐo

1.4.5 Mô hình hỗn hợp

Đây là sự kết hợp giữa mô hình vòng xuyên tâm và mô hình ô bàn cờ Mô hình này

có mạng lưới đường phố thao dạng ô bàn cờ trong khu trung tâm và hướng tam ra phía ngoài

Ưu điểm: Giảm bớt được lượng giao thông lớn tập trung về một điểm, đồng thời

khoảng cách đi các hướng cũng được rút ngắn

Hình 1.6 M« h×nh hçn hîpM« h×nh hçn hîpM« h×nh hçn hîp

Hỡnh 1.7 Mạng lưới đường ở thMạng lưới đường ở thMạng lưới đường ở thủ đô Berlinủ đô Berlinủ đô Berlin như ô bàn cờnhư ô bàn cờnhư ô bàn cờ, vòng tròn xuyên, vòng tròn xuyên, vòng tròn xuyên tâm hỗn tâm hỗn

hợphợp 1.4.6 Mụ hỡnh tự do

Hướng của cỏc đường phố tự do tuỳ theo điều kiện địa hỡnh, điều kiện phõn bố khu dõn cư, khu cụng nghiệp… với mục đớch đảm bảo đi lại tiện lợi và giỏ thành hạ

Hình 1.8 Mạng lưới đường ở thủ đô Bangkok

1.5 Lựa chọn mô hình mạng lưới đường

Bảng 1.1 Đề xuất một số mô hình mạng lưới đường chủ yếu trong từng khu

2 Khu công nghiệp nhẹ,

tiểu công nghiệp

Đường phố chính cấp 2, đường khu vực

Dạng hỗn hợp Dạng nan quạt

3 Khu dân cư Đường phố chính cấp 2,

đường khu vực, đường nội bộ

Dạng bàn cờ Dạng hỗn hợp

4 Khu công nghiệp nặng Đường khu vực, đường nội

bộ

Dạng bàn cờ Dạng hỗn hợp

5 Khu vui chơi giải trí Đường phố chính cấp 2,

đường khu vực, đường nội bộ

Dạng tự do Dạng hỗn hợp

6 Khu vực cơ sở hạ tầng

xã hội

Đường phố chính cấp 2, đường khu vực, đường nội bộ

1.6 Các chỉ tiêu đánh giá mạng lưới đường đô thị

Cụ thể sử dụng một số chỉ tiêu cụ thể sau để đánh giá

độ nhỏ, xe cộ phải đi lại vòng vèo, mất nhiều thời gian Thông thường, người ta cho

rằng khoảng cách hợp lý giữa các tuyến đường chính khoảng 800m – 1000m Khi

đó, mật độ đường chính 2 – 2.5 km/km2

Khi ấn định mật độ đường chính, cần chú ý:

Khu vực trung tâm đô thị, giao thông tập trung, mật độ đường chính có thể lớn hơn

so với khu vực xung quanh và ngoại ô

Đối với đô thị nhỏ và trung bình, mật độ đường chính thường nhỏ hơn so với đô thị lớn

Bảng 1.2 Mật độ đường chính theo quy mô đô thị

Quy mô dân số

(ngìn người)

δ 1.5 1.6 – 1.7 2 – 2.5 2.8 – 3 3.2 – 3.5

Khi đường tương đối hẹp, mật độ đường chính nờn bố trí cao hơn so với nơi đường

cú chiều rộng tương đối lớn, có năng lực thông xe cao hơn

L : Chiều dài đường từng đoạn;

B : Chiều rộng đường tương ứng;

F : Diện tích dùng đất của đô thị

Diện tích dùng đất dành cho đường bao gồm diện tích dùng đất cho bến xe, quảng trường, đường các loại Ở Los Angeles γ = 50%, New York γ = 35%, Paris (khu trung tâm) γ = 24%, Tokyo (23 khu) γ = 13.5%, nội thành Hà Nội γ = 8%

1.6.4 Mật độ diện tích trên đầu người dân

m n

B

(m2/người) Với

L : Chiều dài đường (m);

B : Chiều rộng đường (m);

n : Số dân của đô thị;

γ : Mật độ diện tích đường (%);

m : Mật độ nhân khẩu (người/m2)

Theo quy định của Trung Quốc, λ= 6 – 10 m2/người dùng cho thời gian trước mắt (5 – 10 năm), λ= 11 – 14 m2/người dùng cho tương lai (15 – 20 năm) Ở Hà Nội, đường nội thành chỉ đạt λ= 3.38 m2/người

CHƯƠNG 2 CÁC MÔ HÌNH QUY HOẠCH GIAO THÔNG

Mục tiêu cuối cùng của mô hình giao thông là xác định lưu lượng giao thông trong tương lai: , , ( )

, , t

Vp i m j k r

Từ điểm đi i (origin i) đến điểm đến j bởi nhóm k cho mục đích p dùng phương tiện

m bằng đường r ở năm t Có thể được viết lại như sau:

Di p j m k r , , ( )

, , t

Si p j m k r

Với D là hàm nhu cầu, S là hàm cung cấp hay mức độ phục vụ (level of service)

ứng với nhu cầu cho trước:

2.1 Mô hình trực tiếp

Một lý thuyết liên quan đến nhu cầu đi lại đề nghị rằng người đi đường lựa chọn đi lại một cách đồng thời chứ không theo một chuỗi các bước liên tiếp, do đó mô hình

dự báo phải xây dựng dựa trên lý thuyết trên

Công thức Quandt and Baumol xác định nhu cầu đi lại liên thành phố như sau:

8 7

*

3

* 2 1

0 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )a

IJ a

IJ

IJK a

IJ

IJK a IJ a

IJ

IJK a IJ a J a I

D

D H

H H

C

C C

P P a

Q =

Ở đây:

Q IJK : Lưu lượng đi lại giữa thành phố J và J theo phương tiện K

P J , P J : Dân số của I và J

C IJ* : Chi phí đi lại tối thiểu giữa I và J

C IJK : Chi phí đi lại giữa I và J bằng phương tiện K

H IJ : Thời gian đi lại tối thiểu giữa I và J

H IJK : Thời gian đi giữa I và J bằng phương tiện K

D IJ* : Tần suất khởi hành của phương tiện được sử dụng nhiều nhất

D IJK : Tần suất khởi hành của phương tiện K

Y IJ : Tỉ lệ thu nhập trung bình giữa I và J

a 0 a 8 : Các tham số xác định

• Mô hình này, phương trình nhu cầu phát sinh đồng thời cũng là nhu cầu phân

bổ, sử dụng các biến số về đặc điểm sử dụng đất (dân số), đặc điểm kinh tế

xã hội (thu nhập), và đặc tính sử dụng các phương tiện vân tải giữa các vùng (chi phí, thời gian đi lại, tần suất phục vụ) để xác định nhu cầu theo từng

phương thức vận tải giữa các vùng (Q IJK)

• Với các đô thị lớn, việc xác định và ứng dụng mô hình 1 bước là không khả thi Mô hình 1 bước với quá trình tính toán đơn giản có thể sử dụng ở những khu vực có số lượng vùng ít và mạng lưới giao thông không quá phức tạp, được sử dụng phổ biến để tính toán lượng cầu phản ứng nhanh

2.2 Mô hình dự báo nhu cầu 4 bước

Theo mô hình 4 bước, các yếu tố cơ bản tác động đến hành vi giao thông được liệt như sau:

1 Quyết định đi lại với một mục đích nhất định(nhu cầu phát sinh)

2 Lựa chọn nơi đến (phân bổ nhu cầu)

3 Lựa chọn phương tiện vận tải (lựa chọn phương tiện)

4 Lựa chọn tuyến hoặc đường đi (xác định mạng lưới)

Hình 2.1 sẽ minh hoạ các bước dự báo nhu cầu đi lại Trong mô hình này đầu ra của một bước là đầu vào của bước tiếp theo Trong mỗi bước các biến độc lập và các biến phụ thuộc sẽ được sử dụng

Hình 2.1 Quy trình dự báo nhu cầu vận tải 4 bước

Nhận xét:

• Nhiều quan điểm chống lại quy trình dự báo nhu cầu 4 bước truyền thống Người ta cho rằng chúng khá cồng kềnh, tốn kém và đòi hỏi một khối lượng dữ liệu lớn;

• Ở những thời điểm nhất định, mô hình này phụ thuộc vào số liệu của các phần khác, và kết quả đạt được bởi qui trình tính toán bước lặp chứ không phải một nghiệm tối ưu trực tiếp;

• Sai số tại mỗi bước tính toán sẽ ảnh hưởng đến các bước tiếp theo vì đầu

ra của một bước sẽ là đầu vào của một bước kế nó;

• Nhu cầu vận tải phát sinh là không phụ thuộc vào đặc điểm của cung vận tải và các tiến bộ về mặt công nghệ vận tải…;

• Mặc dầu có các nhược điểm như vậy mô hình dự báo này vẫn được sử dụng phổ biến, lý do cơ bản nhất là mô hình này đã qua nhiều thử nghiệm thành công và phương pháp xác định được xây dựng rất hoàn chỉnh Quá trình dự báo 4 bước nói chung được sử dụng như một phương pháp chủ yếu cho đến ngày nay

Đặc điểm KTXH và sử

dụng đất

Nhu cần phát sinh Phân bổ nhu cầu Chọn lựa phương tiện Xác định mạng lưới

Lợi ích trực tiếp của người sử dụng Đặc điểm của hệ thơng

GTVT

Biểu thức toán học:

Oi = αx A(t)x

DJ = ßx A(t)x Xác định nhu cầu

V(t)ij = δij Oi(t) Dj(t) Phân bổ nhu cầu

V(t)ijm = φijm V(t)ij Lựa chọn phương thức

V(t)ijmr = φijmr V(t)ijm Xác định mạng lưới

2.3 Sơ lược về dữ liệu cần thiết để xây dựng mơ hình

Thu thập một số lượng lớn dữ liệu là việc rất cần thiết nhằm xây dựng mơ hình dự báo nhu cầu giao thơng Dữ liệu sử dụng cho mơ hình được phân loại sơ lược bao gồm từ việc định nghĩa vùng nghiên cứu, xác định các thơng tin chi tiết về hệ thống mạng lưới đường, … và được chia làm bốn nhĩm như sau:

• Vùng nghiên cứu

• Các hoạt động đơ thị

• Hệ thống mạng lưới đường

• Nhu cầu đi lại

Từ những kiến thức cĩ được về 4 nhĩm trên, các chuyên gia quy hoạch giao thơng

sẽ xây dựng một hệ thống dữ liệu cần thiết để tiến hành quy trình dự báo nhu cầu giao thơng

2.3.1 Vùng nghiên cứu:

Định nghĩa ranh giới vùng nghiên cứu: Trước khi tiến hành quá trình dự báo

nhu cầu giao thơng, người làm cơng tác quy hoạch phải nắm rõ vùng nghiên cứu là

gì Vùng nghiên cứu cĩ thể bao gồm cả những vùng đã, đang và chưa phát triển trong vịng 20, 30 năm tới, phụ thuộc vào mục đích quy hoạch Ranh giới của vùng nghiên cứu được xác định thơng qua mục đính quy hoạch, dựa trên ranh giới tự nhiên, mức độ phát triển, điều kiện chính trị, …

nhỏ nhằm hỗ trợ nhà quy hoạch nối kết thơng tin về các hoạt động, nhu cầu vận tải, nhu cầu sử dụng đất trong vùng cần nghiên cứu Trong quy hoạch giao thơng, các vùng nhỏ này được gọi đơn giản là vùng (Zone) Khơng cĩ quy định cụ thể về kích thước của mỗi vùng, nĩ phụ thuộc vào mật độ dân số hoặc điều kiện phát triển tự nhiên Ở khu vực trung tâm thành phố (CBD), các vùng cĩ thể cĩ kích thước rất nhỏ như chỉ vài dãy nhà, nhưng các vùng ở xa khu vực trung tâm, kích thước mỗi vùng

cĩ thể lên đến hơn 20km2 Với vùng nghiên cứu cĩ số dân hang triệu người, cĩ thể được chia ra chi tiết đến 600 – 800 vùng Mơ hình HOUTRANS cho khu vực phát triển vùng bao gồm thành phố Hồ Chí Minh và một vài tỉnh lân cận cĩ 270 vùng Thơng thường, việc phân chia các vùng dựa trên việc đồng nhất về các hoạt động xã

hội, ví dụ như vùng này là khu dân c

nghiệp, … và ranh giới gi

đường xá, địa giới các qu

Vùng

vùng này là khu dân cư, vùng kia la khu thương m

i giữa các vùng thường được dựa trên ranh gi

i các quận, huyện, phường, xã, …

Hình 2.2 Vùng và ranh giới vùng

Vùng nghiên c

ương mại, khu công

a trên ranh giới tựu nhiên,

Vùng nghiên cứu

Chuyến đi phát sinh

GENERATION)

• Số các chuyến đến và đi của mỗi vùng liên quan đến đặc điểm sử dụng đất và các đặc điểm kinh tế xã hội của người sử dụng giao thông cũng như các yếu

tố khác có liên quan đến giao thông vận tải

• Mô hình dự báo xác định tổng nhu cầu có đầu vào là đặc điểm quy mô sử dụng và đầu ra là số tổng chuyến đi phát sinh và hấp dẫn của mỗi vùng

• Khối lượng hàng hoá cần vận chuyện được xác định chủ yếu từ các dự báo khả năng sản xuất và tiêu thụ, nhằm vào một số mặt hàng chính

• Biểu diễn về mặt toán học

L i, số công nhân sống trong vùng O i

L j, diện tích khu công nghiệp (Km2) trong vùng D j

L j , diện tích kinh doanh trong vùng D j

Giải trí L j , số lượng phòng trong các khách sạn D j

L j, khả năng chứa (số chỗ) của khu giải trí D j

Các phương pháp được sử dụng:

1 Hệ số tăng trưởng (Expansion Factor)

2 Phương pháp phân loại tương ứng (cross-classification)

3 Phân tích hồi quy (regression analysis)

3.1 Xác định số chuyến phát sinh bằng phương pháp hệ số tăng trưởng:

• Theo các nghiên cứu trước đây, như Detroit Metropolitan Area Traffic Study,

sử dụng hệ số tăng trưởng đơn giản để xác định số lượng chuyến trong tương lai trong các vùng

• Ở dạng đơn giản nhất, sử dụng các dữ liệu lấy từ khảo sát từ việc sử dụng đất

Ví dụ 3.1:

Dân số của thành phố Gi Gi năm 2007 là 1,000,000 dân và số lượng chuyến phát sinh năm 2007 là 250,000 chuyến Nếu dân số năm cần tính toán được dự đoán là 1,250,000 Dự đoán số lượng chuyến vào năm đó

Nếu số lượng chuyến/ngày năm 1995 là 125,000 chuyến Dự đoán số chuyến năm

2010 Giả sử rằng số chuyến/ngày = f(dân số, số công nhân, sử hữu xe)

Giải:

Hệ số tăng trưởng: 900,000/800,000 ; 375,000/300,000 ; 120,000/100,000

= 1.125 ; 1.25 ; 1.2

Tổng hợp : 1.125 × 1.25 × 1.2 = 1.69

Tổng số lượng chuyến năm 2010 là : 1.69 × 125,000 = 211,250 chuyến

3.2 Phương pháp phân loại tương ứng

Phương pháp này ở bước đầu tiên là xác định nhân tố ảnh hưởng (biến số) nào sẽ được sử dụng để tính toán nhu cầu Các đặc điểm kinh tế xã hội thường được phân thành như sau:

Hệ số đi lại bình quân sẽ được tính cho từng loại hộ gia đình ứng với số xe sở hữu

Hệ số này được sử dụng để tính số chuyến đi trong tương lai

Dự báo số hộ gia đình ở vùng A, phân loại theo quy mô gia đình và mức độ sở hữu

xe riêng theo bảng sau:

Quy mô gia đình Số xe riêng sở hữu

Giải: Trước tiên, ta tính hệ số đi lại bình quân của hộ gia đình bằng cách chia tổng

số chuyến đi cho tổng số gia đình

Quy mô gia đình

1.19 1.43 1.45 2.02

2.57 3.16 4.55 4.40

1.70 2.17 4.74 5.05

Dự báo số chuyến đi phát sinh từ vùng A trong tương lai như sau:

Quy mô gia đình Số xe riêng sở hữu Tổng cộng

1

2

3 4+

Chú ý: Số chuyến là nguyên nên phương pháp này chấp nhận làm trịn số

3.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy là phương pháp tốn học được lập trình cho máy tính Rất nhiều phần mềm thống kê hiện nay sử dụng phương pháp này như EXCEL, SPSS,…

Trong thực tế một hiện tượng này khơng chỉ liên quan đến một hiện tượng khác mà thường nĩ liên quan đến rất nhiều hiện tượng Nhu cầu đi lại của người dân cũng vậy Ta gọi nhu cầu đi lại của vùng nghiên cứu là y và các yếu tố ảnh hưởng đến nĩ

là x1, x2 và sử dụng kỹ thuật hồi quy để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc y

Áp dụng các hàm hồi quy vào mơ hình phân tích nhu cầu phát sinh, các biến phụ

thuộc là O i và biến độc lập là C i , W i hoặc X 1 , X 2

O i = 12,5 + 2,105C i + 0,88W i

ở đây

O i Số chuyến đi phát xuất từ vùng i

C i Số xe riêng sở hữu bởi mỗi hộ gia đình trong vùng i

W i Số người đi làm trong vùng i

D i = 218 + 17,24X 1 + 3,255X 2

D i Số chuyến đi hấp dẫn đến vùng j

X 1 Diện tích khu vực thương mại (1000m2)

X 2 Diện tích khu vực dịch vụ và văn phòng (1000m2)

3.3.2 Mục tiêu của phân tích hồi quy

Mục tiêu của phân tích hồi quy là tìm ra dạng hàm biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

Nếu biểu diễn các (x 1 ,y 1 ) là các cặp giá trị thực (giá trị ngẫu nhiên) của các biến độc lập và biến phụ thuộc trên hệ trục toạ độ thì ta được tập hợp các điểm rời rạc như hình 3.2

Phân tích hồi quy cho phép xác định dạng hàm biểu diễn các điểm rời rạc (x 1 ,y 1 ) này, nói một cách đơn giản phân tích hồi quy cho phép xác định một đường biểu diễn càng nhiều càng tốt các điểm (x1,y1) Để thực hiện nguyên tắc này, người ta tối thiểu hoá tổng bình phương của tất cả các sai số (nghĩa là tổng khoảng cách từ các mẫu biến thiên đến đường hồi quy phải là nhỏ nhất)

+

1 Biến độc lập phải có mối liên hệ với biến phụ thuộc

2 Biến độc lập phải có mối tương quan cao với biến phụ thuộc

3 Các biến độc lập không được có mối liên quan ảnh hưởng lẫn nhau, nghĩa

là chúng phải tương đối độc lập

4 Các biến độc lập phải có khả năng xác định được

3.3.4 Đánh giá hàm hồi quy

Sau khi sử dụng kỹ thuật hồi quy xác định được các tham số cho mô hình, nghĩa là

ta tìm được mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc chúng ta phải đánh giá xem mối liên hệ đó có phản ánh các tác động qua lại giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc hay không Việc đánh giá này được thực hiện qua việc xem xét hai chỉ tiêu hệ số xác định và hệ số tương quan

a Hệ số xác định:

Hệ số xác định R 2 biểu diễn mức độ tập trung của các mẫu rời rạc xung quanh hàm hồi quy Nói cách khác một mô hình hàm hồi quy càng tốt khi càng có nhiều mẫu biến thiên được biểu diễn bởi phương trình hồi quy và hệ số xác định sẽ đánh giá điều này Như vậy hệ số xác định là luôn không âm

Độ lớn của hệ số xác định được tính theo công thức sau:

i i

i i i

i

y y

n x x

n

y x y

x n R

Hình 3.3 Hệ số xác định trong một số trường hợp đặc biệt

Căn bậc hai của hệ số xác định được gọi là hệ số tương quan Hệ số tương quan R

biểu diễn các các mối tương quan giữa hai biến

Hệ số tương quan biến thiên trong khoảng (-1,1) Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng gần đến 1 thì mô hình càng được đánh giá là tốt Hệ số tương quan bằng

1 cho thấy khả năng phù hợp tuyệt đối của mô hình Nếu hệ số tương quan quá nhỏ

ta phải loại bỏ biến đó ra khỏi mô hình vì khi đó mối tương quan quá yếu

Trong trường hợp hồi quy tuyến tính, dấu của R biểu thị độ dốc của đường hồi quy

R≈+1 biểu thị mối tương quan dương cao 1 biểu thị mối tương quan âm cao

R≈-0 cho thấy rằng không có mối tương quan nào giữa x và y

x

y r >0

+ + + +

+ + +

y

R2 = 1

+

+ +

+

Hình 3.4 Hệ số tương quan trong một số trường hợp đặc biệt

Độ lớn và dấu của R được xác định theo phương trình sau:

i

i i i

i

y y

n x n

y x y

x n R

Chú ý: Hệ số tương quan của hai mô hình là R1 = -0,95 và R2 = 0,39 thì hệ số tương quan của mô hình đầu tiên là tốt hơn mô hình thứ hai

c Kiểm định giả thuyết thống kê:

Kiểm định các giả thuyết thống kê nhằm xác định mối tương quan giữa cặp biến độc lập (y, x1), (y, x2), và phụ thuộc dựa trên một mức độ tin cậy cho trước Giả

sử phương trình hồi quy có dạng như sau:

y = a1x1 + a2x2 + …

Ta đặt giả thuyết thống kê như sau: Nếu giữa cặp biến độc lập và phụ thuộc, ví dụ như (y, x1), có mối tương quan cao thì hệ số của nó sẽ khác 0 (a1≠0) Ta có hai giả thuyết:

H1: a1 ≠ 0

Giả thuyết H0 cho rằng a1 = 0, ta sẽ kiểm tra ứng với một độ tin cậy cho trước test), giả thuyết H0 là đúng Nếu đúng thì a1 = 0, nếu không ta chấp nhận giả thuyết H1 đúng, nghĩa là a1 ≠ 0 Cách làm như sau:

+ + +

+

SE = sb1 = sqrt [ Σ(yi - ŷi)2 / (n - 2) ] / sqrt [ Σ(xi - x)2 ]

3.3.5 Áp dụng hàm hồi quy vào mô hình phân tích nhu cầu phát sinh

Bước 1: Xác định biến số và dạng hàm hồi quy

O i = f(x i )

D i = f(x i )

Hàm hồi quy có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến, trong khi biến số có thể là biến đơn hay đa biến Việc quyết định biến số và dạng hàm hồi quy phụ thuộc vào mục tiêu cũng như đặc điểm các nhân tố ảnh hưởng trong quá trình quy hoạch

Bước 2: Thu thập số liệu cho mô hình hồi quy vừa xây dựng nói trên, sau đó xác định tham số của mô hình, kiểm tra các hệ số R và R2

. Sau đó chọn tập hợp tham số phù hợp

Bước 3: Dự báo nhu cầu đi lại phát sinh của mỗi vùng thông qua mô hình hồi quy

đã được xác định

cầu trong một ngày mà là nhu cầu đi lại trong một thời điểm nào đó, cụ thể là nhu cầu đi lại giờ cao điểm, như vậy lượng đi lại lớn nhất trong dòng giao thông lúc này chính là nhu cầu đi làm

CHƯƠNG 4 PHÂN BỔ NHU CẦU VẬN TẢI (TRIP

DISTRIBUTION)

• Sau khi phân tích nhu cầu vận tải phát sinh, chúng ta biết số chuyến đi và đến

của mỗi vùng O i và D j Trong bước này chúng ta sẽ xác định số chuyến đi phân bổ giữa các vùng với nhau;

• Việc xác định số chuyến đi giữa mỗi vùng phụ thuộc vào đặc điểm hấp dẫn của các điểm đích ở các vùng khác và chi phí cũng như mức độ thuận lợi và hạn chế của việc đi lại;

• Phương pháp

1 Các phương pháp hệ số tăng trưởng: hệ số đồng nhất, hệ số bình quân, hệ

số tăng trưởng Detroit

2 Phương pháp Fratar

3 Mô hình hấp dẫn

4.1 Các phương pháp hệ số tăng trưởng

Các phương pháp hệ số tăng trưởng có đặc điểm là tính toán đơn giản

4.1.1 Phương pháp hệ số đồng nhất

Phương pháp này sử dụng một hệ số tăng trưởng (hệ số bình quân) cho toàn khu vực nghiên cứu

V t ij = V 0 ij F

V t ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t

V 0 ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm gốc t = 0

F hệ số tăng trưởng trung bình trong toàn bộ khu vực

Ví dụ 4.1:

Số chuyến đi lại giữa hai vùng i và j là 5000 chuyến Hệ số tăng trưởng của toàn bộ thành phố trong 20 năm sau được tính là 2.5 Hệ số chuyến đi giữa hai vùng này trong năm tương lai là bao nhiêu?

4.2 Phương pháp hệ số tăng trưởng bình quân

Phương pháp này sử dụng hệ số tăng trưởng bình quân của hai khu vực

V t ij = V 0 ij (F i + F j )/2

V t ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t

V 0 ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm hiện tại t = 0

F i hệ số tăng trưởng tại vùng i

F j hệ số tăng trưởng tại vùng j

Ví dụ 4.2:

Số chuyến đi lại giữa vùng 1 và vùng 8 vào năm gốc là 1000 chuyến Trong thời gian 20 năm sau người ta dự tính hệ số phát triển của hai vùng này là 3.2 và 2.7 Tính số chuyến đi lại giữa vùng 1 và 8 trong tương lai?

V t ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t

V 0 ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm hiện tại t = 0

F i hệ số tăng trưởng tại vùng i

F j hệ số tăng trưởng tại vùng j

F TB hệ số tăng trưởng bình quân toàn khu vực F TB = ΣF i /n

Ví dụ 4.3:

Số chuyến đi lại giữa vùng 5 và vùng 9 vào năm gốc là 1500 chuyến Trong vòng

20 năm sau, dự tính vùng 5 và vùng 9 phát triển với hệ số tăng trưởng 1,75 và 2,05

Hệ số tăng trưởng trung bình trong toàn khu vực tính được là 2.2 Tính số chuyến đi lại trong tương lai giữa hai vùng 5 và 9?

2 Số chuyến đi trong tương lai phát sinh ở mỗi vùng được tính bằng cách nhân hệ số tăng trưởng với số chuyến đi hiện tại ở vùng đó;

3 Số chuyến đi này được phân phối đến các vùng khác thông qua hệ số tăng trưởng và số chuyến đi ở các vùng đó

(Số chuyến)ij = (số chuyến tương lai)i ì

4 Sự phân phối này tạo ra từng cặp giá trị Vij và Vji Trung bình cộng hai giá trị trên

5 Giá trị trung bình cho từng vùng khác với tích số giao thông hiện tại trong vùng đó và hệ số tăng trưởng Tính toán lại hệ số tăng trưởng mới theo công thức:

Hệ số tăng trưởng =

6 Tính toán lại với hệ số tăng trưởng mới

7 Lặp lại cho đến khi tổng số chuyến đi trong vùng xấp xỉ bằng lưu lượng thiết kế

Từ vùng

4 14 3 13 2 12

2 12 1

12 80

F V F V F V

F V V

+ +

×

×

=

4 36 1 18 5 , 1 12 3 10

3 10 80

1

× +

× +

1 21 1

21 114

F V F V F V

F V V

+ +

×

=

5 41 1 14 5 , 1 14 2 10

2 10 114

1

× +

× +

5 , 1 12 80

1

× +

× +

2 12 48

1

× +

× +

1 18 80

1

× +

× +

2 18 38

1

× +

× +

5.414.36

'

V

9.182

168.21

'

13= + =

V

8.182

7.158.21

V F

402

'

1 = × =

F

16.13,98

d

m m

F=

ở đây:

F Lực hấp dẫn giữa hai vật thể

m 1 ,m 2 Khối lượng hai vật thể

d Khoảng cách giữa hai vật thể

Các nhà dự báo đã sử dụng mô hình này để tính nhu cầu đi lại của dân cư từ vùng này đến vùng khác; ở đây giả thiết m1 là số chuyến đi xuất phát vùng 1 và m2 là số chuyến đi hấp dẫn đến vùng 2, d là khoảng cách giữa hai vùng, F là số chuyến đi của hai vùng Từ công thức và giả thiết trên ta có nhận xét khi quy mô của hai vùng càng lớn, khoảng cách giữa hai vùng càng nhỏ thì số chuyến đi giữa hai vùng càng lớn và ngược lại

Vậy mô hình hấp dẫn dạng tiền đề có dạng sau:

n ij

j i ij

C

D O K

ở đây:

V ij số chuyến đi từ vùng i đến vùng j với một mục đich nào đó

O i số chuyến đi phát sinh ở vùng i với mục đich đó

D j số chuyến đi hấp dẫn đến vùng j với cùng mục đich

C ij thời gian đi lại (hoặc chi phí đi lại hoặc khoảng cách) từ vùng i đến vùng j

n hằng số thực nghiệm (thường thay đổi tùy thuộc mục đich chuyến đi)

)(

C

1

)(

i

K F D C

1

) (

ij ij j i ij

K F D

K F D O

V

1

ij ij j i ij

K F D

K F D O

V

1

531161080

0.161080602

=

×+

×+

×+

Vùng 1

1080 chuyến/ng ày

82chuyến/

Vùng 4 47chuyến/

ến/ngày Thời gian đi

ùng này cho như sau, giả sử F 31

chuyến

Vùng 5 82chuyến/

ngày

4.4.1 Mô hình hấp dẫn Drew

Trong mô hình hấp dẫn số chuyến đi giữa hai vùng liên quan trực tiếp đến các hoạt động trong khu vực mà được thể hiện bởi số chuyến đi phát sinh và quan hệ tỉ lệ nghịch với sự phân chia giữa các khu vực được thể hiện bởi hàm thời gian đi lại

Cho O i , D j , V ij , x tìm ma trận phân bổ chuyến đi Vij cho năm tương lai với các ràng buộc sau

ở đây Z(tij ) là nhân tố phản ánh mức trở ngại đi lại thường có dạng Zt ij ) = t ij -x

t ij thời gian đi lại giữa hai vùng i và j

x hệ số phản ánh mục đích đi lại của người dân

0,5 ≤ x ≤ 1 với các chuyến đi làm

2 ≤ x ≤ 3 với các chuyến đi còn lại

K ijđược biểu diễn bởi ai và b j ; K ij = a i b j

Ta có

V ij = a i b j O i D j t ij

-x

a i = 1/∑

j

x ij j

t D b

a

) / (

1

) 1 (

3 Tính các V ij

(1)

V ij (1) = a i (1)

t O a

b

)/(

1

) 1 ( )

2 (

1.887 × 10× 3500013 + 2.015 × 10× 1000014 + 3.409 × 10× 3500025 = 0.885