443110某琿春河大橋工程可行性研究報告-資料下載頁

【導讀】依據本項目是琿春市城市道路網基礎設施的重要組成部分。琿春河大橋及附屬工。市城市交通中發揮著極其重要的作用。琿春河大橋北與老城區的靖相連，路網規劃體系中是城市的中軸線，本項目已列入琿春市近期重點建設項目。在調查的基礎上,認真研究了道路網布局、城市發展規劃、交通特點及其發。方案分析；10、國民經濟評價；11、工程項目招投標；12、問題與建議。這主要體現在以下幾個方面：、琿春河大橋工程的建設是加快琿春市。目前，該工程項目所需資本金及融資部分資金已落實，工。環境報告書等批復文件。萬千瓦時，可保護人口，保護耕地，灌溉面積15萬畝。為100年一遇供水設計，200年一遇洪水校核。銀行貸款2億元，吉林省出資2億元，琿春市政府自籌備套資金。目前國家開行已于2020年7月4日出函承諾給予2億元中長期貸款。

　　

【正文】 交專用停車場；增加廣場綠地，改善環境質量。 城市游憩集會廣場 城市游憩集會廣場是市民的 “起居室 ”，是城市接待外來旅游者的 “客廳 ”，改造現狀政府廣場，增加喬木綠化，占地面積 m2。規劃在靖和路與琿春街交叉 口西南側建設商業廣場，占地面積 m2 ；在琿春河以南靖和路與一號街交叉口西南側建設文化廣場，占孛婊 ?.73萬 m2；在二號路與四號街交叉口東南側建設國際商務廣場，占地面積 萬 m2；廣場用地總面積 m2，人均 。 第三章 交通分析和交通量預測 琿春市區交通調查 為了分析琿春市區交通需求現狀組成及其特征，更好地掌握交通產生、分布、方式選擇的規律，分析機動車車流的流量流向、客貨運比例及實載率等。本報告參考了 2020年 3月對琿春市區進行的綜合交通調查資料。 居民出行調查 (家庭訪問調查 )是城市交通規劃中必須進行的基礎調查工作。通過調查，可掌握城市調查區域范圍內客流的產生及吸引規律，既可得到調查區域內居民出行的目的、方式、空間分布和時間分布等特征，又可以結合社會經濟、交通量、土地使用現狀等調查及規劃資料，并應用交通規劃中交通預測的方法，預測出客運交通的流量、流向分布以及交通方式，為交通規劃提供充分、科學、合理的依據，并可作為道路網評價、公共交通線網優化、交通管理與控制研究的基礎。 居民出行調查內容為起訖點分布、出行目的、出行方式、出行 時間、出行距離、出行次數，以及居民及家庭成分的社會經濟特征等，以上有關項目都應設置于居民出行調查表中。 琿春市區居民出行調查區域范圍是琿春市老城區及河南合作區，面積為 ，調查區域人口 。琿春市是以出口加工工業為主，發展對外貿易的口岸城市，市區面積不大，且各種用地密度分布較均勻。進行交通分區劃分時，充分考慮了琿春市特點，根據不同區域、不同用地性質及位置分布劃分了 2個交通中區、 25個交通小區。調查采用抽樣方式進行，并依據人口分布及統計要求，確定抽樣率為 6％。調查共回收表格 2020張 ，經初步分析處理，其中有效表格為 1952張，實際抽樣率為 ％。對調查得到的結果數據進行匯總分析，獲得了豐富詳實的琿春市區居民出行特征資料，以此作為規劃和分析、評價的依據。 1．調查路段 主要對園丁路、新安路、琿春街進行了交通量調查。調查斷面位置及編號見表 31。 表 31 調查斷面位置及編號表 斷面編號 斷面所在位置 1 園丁路 2 新安路 3 琿春街 2．路段高峰小時交通量 根據觀測數據得到的路段交通量列于表 32中。 表 32 高峰小時交通量表 斷面 名稱 高峰時段 高峰小時交通量 (輛／小時 ) 全天交通量 (輛／日 ) 高峰小時 流量比 園丁路 8： 309： 30 880 9565 新安路 8： 309： 30 691 7510 琿春街 8： 309： 30 859 10604 3．路段交通量方向分布 各觀測斷面交通量方向分布系數見表 33。 表 3—3 觀測斷面交通量方向分布系數 斷面名稱 方向分布系數 斷面 名稱 方向分布系數 園丁路 琿春街 新安路 4．路段交通組成 路段交通量組成如表 34所示。 表 3－ 4 路段機動車交通組成分析 斷面名稱 小客車 大客車 小貨車 中貨車 大貨車 拖掛車 園丁路 新安路 琿春街 1．調查范圍 對主要交叉口進行了交通量調查，調查斷面位置見表 35。 表 3—5 調查交叉口位置表 交叉口 名稱 交叉口 類型 入口 1 入口 2 入口3 入口 4 園丁路 — 琿春街 四路交叉 園丁路 (東 ) 琿春街(北 ) 園丁路 (西 ) 琿春街 (南 ) 靖和路 — 琿春街 四路交叉 靖和路 (東 ) 琿春街 (北 ) 靖和路 (西 ) 琿春街 (南 ) 2．觀察方法 對于普通交叉口，每一進口都分左轉、直行、右轉進行觀測，記 測時段為 15分鐘。 3．交叉口交通量分布 交叉口機動車空間分布特性見表 3－ 6。 表 36 交叉口機動車交通量空間分布特征 交叉口 名稱 高峰小時 時段 高峰小時交通量 (輛／小時 ) 高峰時段交通量 (8： 309： 30) 全日交通量 (輛 /小時 ) 園丁路 — 琿春街 9： 0010： 00 536 53l 6899 靖和路 — 琿春街 8： 009： 00 421 446 5385 4．交叉口交通量高峰特征 交叉口的高峰小時時段、高峰小時交通量和全日交通 量見表 3—7。 表 37 交叉口機動車交通特性表 交叉口 名稱 高峰時段 高峰小時交通量 (輛／小時 ) 高峰小時系數 全日交通量 (輛／日 ) 高峰小時流量比 園丁路 — 琿春街 9： 0010： 00 536 6899 靖和路 — 琿春街 8： 009： 00 421 5385 5．交叉口交通量時間分布特性 表 38列出了各交叉口高峰小時各進口交通量及較大進口交通量。 表 39列出了全天二十四小時各 交叉口各進口交通量。 表 310列出了高峰小時環形交叉口最大交織段交通量。 表 38 交叉口高峰小時各進口交通量 交叉口 名稱 入口 1 入口 2 入口 3 入口 4 較大入口 交通量 (輛／小時 ) 總交通量 (輛／小時 ) 園丁路— 琿春街 179 96 147 114 179 536 靖和路 — 琿春街 143 89 151 38 151 421 表 39 全日二十四小時各入口交通量 (輛 /日 ) 交叉口名稱 入口 1 入口 2 入 口3 入口 4 總交通量 園丁路 —琿春街 2194 1314 2020 1386 6899 靖和路 —琿春街 1828 979 2163 415 5385 OD調查 交通量預測工作的重點是交通需求與交通運輸能力之間的關系。為研究這種關系和規律，對琿春市市區進行了機動車 OD調查，從而獲得機動車的出行規律。 1．調查內容 機動車 OD調查的內容包括車輛出行的起訖點、車輛類型、車輛歸屬、額定噸 (客 )位、實際載貨 (客 )量，重點調查車輛 出行的起訖點，以獲得各類車輛的流量、流向規律。 2．調查時間和地點 本項調查分兩次進行。第一次調查于 2020年 9月 3日 (周三 )進行，在市區主要道路布設 8個調查斷面，交通調查分區采用中區；第二次調查于 2020年 9月 9日 (周二 )進行，在市區主要道路布設 5個調查斷面，市區 5條出入口道路布設 5個調查斷面，交通調查分區采用小區，兩次調查斷面位置各不相同，時間均為晝間 12小時，調查日天氣條件正常。 3．調查方法 機動車 OD調查采用抽樣方式，由交通警察配合攔車，除特種車、公交車及出租車外，其余各種車輛均可被作為調 查對象。在各調查斷面同時進行了機動車交通量 12小時觀測，除獲得斷面流量資料外，也獲得了機動車 OD調查抽樣率。調查員按調查表中各項內容向駕駛員逐一詢問并記錄，對于貨車還調查了貨物類別，以便摸清貨物的流向規律。 1．資料的回收與整理 兩次機動車 OD調查資料的回收率為 100％，表格填寫完全符合要求，全部有效。對調查資料進行了數據庫管理，以便進行各項統計與分析。 統計結果表明，第一次調查實際抽樣率為 ％，第二次調查實際抽樣率為％，與計劃抽樣率相符。 2．平均噸 (客 )位和實載率 依據調查結果，計算各車型平均噸 (客 )位和實載率，計算結果見表 3—11。 表 3－ 11 各車型平均噸（客）位和實載率 車型 小客車 大客車 小貨車 中貨車 大貨車 拖掛車 平均噸 (客 )位 實載率 載運系數 3．各調查斷面不同車型所占比例 調查采用抽取車輛牌照尾數的方法，即抽取某幾個車牌尾數的車輛為調查對象，具有隨機性，調查到的車輛基本反映出整個路段上車輛的出行規律。根據調查結果，各路段斷面不同車型所占比例見表 312，各交叉口斷面不同車型所占比例見表 3—13。 表 312 各路段調查斷面不同車型所占比例 (％ ) 斷面編號 小客車 大客車 小貨車 中貨車 大貨車 拖掛車 1 81 8 7 2 1 1 2 76 4 12 5 2 1 3 6l 2 21 6 4 4 表 313 各交叉口調查斷面不同車型所占比例 (％ ) 交叉口名稱 組成種類 小客車 大客車 小貨車 中貨車 大貨車 拖掛車 園丁路 — 琿春街 1 5 2 79 靖和路 — 琿春街 1 2 77 注：組成種類中， l代表自然車的比例， 2代表標準車 的比例。 4．貨物流量分析 將貨物種類分為 11種。調查結果表明，建材及制品所占比例最大。各類貨物流量比重見表 314。 表 314 各類貨物流量比重 貨物種類 貨物流量比重 (％ ) 貨物種類 貨物流量比重 (％ ) 燃料 食品及飲料 金屬及制品 糧食 機械及制品 農副產品 建材及制品 礦石 紡織及制品 其他 化學及制品 合計 100 交通發展預測 交通預測采用目前應用最廣泛的四階段預測法。即交通生成預測、交通分布預測、交通方式劃分預測、交通分配預測。考慮到交通預測的目的之一是根據交通量對工程項目建成后（ 2020年）的二十年作出經濟評價。由于目前琿春市城市總體規劃的最遠年份為 2020年，即沒有 2020年以后的各項規劃指標，故擬采用兩個階段、兩種方法進行交通發展預測。第一階段預測到 2020年，第二階段從 2021年至 2026年。在第一階段采用四階段預測法，應用目前國內外最先進的由美國 Caliper公司新近開發 的專業軟件 TransCAD。它是目前世界上唯一包括地理信息系統 GIS和強大的交通運輸規劃模型功能，并且主要為交通規劃服務的軟件系統。它將應用模型與 GIS集成為一體，這種完美的結合使 TransCAD軟件具有同類交通規劃軟件所無法比擬的優點。它交互界面友好，數據接口功能強，模型庫全，可視化強，適用于綜合交通運輸規劃和專項規劃。其交通預測部分各步驟所含模型較多，并且具有先進性，例如在交通生成部分有交叉分類法，在交通分布部分有三重比例約束法，在交通分配部分有容量限制分配模型、增量加載分配模型、平衡分配模型等。在第二 階段，由于缺乏 TransCAD要求輸入的各項規劃指標，故無法繼續應用它進行預測分析。為了最大限度地提高預測精度，綜合考慮現有的所能獲得的各項資料，決定采用趨勢線擬合法。趨勢線應用于預測分析，也稱回歸分析，它能夠根據實際數據生成趨勢線，并向前或向后模擬數據的走勢。它還可以生成移動平均，消除數據的波動，更清晰地顯示數據的趨勢。 1．居民出行產生預測 居民出行產生預測的目的是建立小區居民發生量和吸引量與小區土地利用、社會經濟特征等變量之間的定量關系，推算規劃年各交通小區的居 民出行發生量、吸引量。出行產生包括出行發生與出行吸引。影響出行發生與出行吸引的因素不同，前者以居民的社會經濟特性為主，后者以土地使用的形態為主。故需將出行發生和吸引分別進行預測，以增加其精確性，也利于下一階段出行分布預測工作。同時，當居民的社會經濟特性和土地使用形態發生改變時，也可用來預測交通需求的變化。 根據琿春市居民出行特征，出行發生量預測采用平均出行次數法，出行吸引量預測采用回歸分析法。 (1)居民出行發生量預測 居民出行發生量是指家庭出行中全部家庭端點 (包括起點和訖點 )與非家庭出行的起點的出行 量。對各種預測方法的難易程度，所需樣本量的大小，預測精度和可靠性等進行綜合比較后，決定采用平均出行次數法進行居民出行發生量預測。 出行強度的估算：出行強度與預測區的人均收入、人口的年齡結構和職業結構有關。按 2020年琿春市居民出行調查成果，最高出行強度與最低出行強度相差不大，故采用Gompertz模型，形式： 式中： Ytt年出行強度值； K出行強度的最大值； a、 b參數。 琿春市 2020年出行強度最大值為／人 日，平均出 行強度為 ／人 日。參照國內其它城市情況，模型參數采取類比估算，取 K=， a=， b=。 分別