Luận văn tốt nghiệp: Ứng dụng phần mềm Cube Citilabs cho việc dự báo nhu cầu giao thông và đánh giá khả năng thông hành qua nút giao tại quận 3 đến năm 2020
7,103
369
164
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 131
Hình 4.29 Mô hình chuyển từ ma trận P-A sang O-D
Thông tin đầu vào:
Matrix File 1: File ma trận PA_Chuyến đi cá nhân và GTCC
(Mode Choice.MAT) lấy từ chƣơng trình MATRIX 5.
Kết quả:
Matrix File 1: File ma trận OD_Chuyến đi cá nhân và GTCC
(OD_Chuyen di ca nhan va GTCC.MAT)
File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 132
Trong đó:
File ma trận đầu vào:
MW[1]=MI.1.1 ;CN_HBW ma trận chuyến đi CN với mục đích HBW
MW[2]=MI.1.2 ;BUS_HBW ma trận chuyến đi GTCC với mục đích HBW
MW[3]=MI.1.3 ;CN_HBS ma trận chuyến đi CN với mục đích HBS
MW[4]=MI.1.4 ;BUS_HBS ma trận chuyến đi GTCC với mục đích HBS
MW[5]=MI.1.5 ;CN_HBO ma trận chuyến đi CN với mục đích HBO
MW[6]=MI.1.6 ;BUS_HBO ma trận chuyến đi GTCC với mục đích HBO
Ma trận hoán vị HBW, HBS, HBO
MW[11]=MI.1.1.T; TRANSPOSE CN_HBW ma trận hoán vị CN_HBW
MW[12]=MI.1.2.T; TRANSPOSE BUS_HBW ma trận hoán vị BUS_HBW
MW[13]=MI.1.3.T ;TRANSPOSE CN_HBS ma trận hoán vị CN_HBS
MW[14]=MI.1.4.T ; TRANSPOSE BUS_HBS ma trận hoán vị BUS_HBS
MW[15]=MI.1.5.T ; TRANSPOSE CN_HBO ma trận hoán vị CN_HBO
MW[16]=MI.1.6.T ; TRANSPOSE BUS_HBO ma trận hoán vị BUS_HBO
Ma trận OD đƣợc tính từ ma trận PA và ma trận hoán vị PA’
MW[21]=((MW[1]+MW[11])/2) ; OD CN_HBW
MW[22]=((MW[2]+MW[12])/2) ; OD BUS_HBW
MW[23]=((MW[3]+MW[13])/2) ; OD CN_HBS
MW[24]=((MW[4]+MW[14])/2) ; OD BUS_HBS
MW[25]=((MW[5]+MW[15])/2) ; OD CN_HBO
MW[26]=((MW[6]+MW[16])/2) ; OD BUS_HBO
MW[27]=MI.1.7 ; OD CN_NHB
MW[28]=MI.1.8 ; OD BUS_NHB
MW[29]=MI.1.9 ; OD CN_EXTERNAL
MW[30]=MI.1.10 ; OD BUS_EXTERNAL
MW[31]=MW[21]+MW[23]+MW[25]+MW[27]+MW[29] Ma trận Tổng
chuyến đi bằng phƣơng tiện cá nhân = Tổng các ma trận chuyến đi HBW, HBS, HBO,
NHB, EXTERNAL bằng phƣơng tiện cá nhân.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 133
MW[32]=MW[22]+MW[24]+MW[26]+MW[28]+MW[30] Ma trận Tổng
chuyến đi bằng phƣơng tiện GTCC = Tổng các ma trận chuyến đi HBW, HBS, HBO,
NHB, EXTERNAL bằng phƣơng tiện GTCC.
Kết quả xuất ra đƣợc trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4
bƣớc sử dụng CUBE Citilabs ”
b. Xác định chuyến đi sử dụng phương tiện Ô tô và xe máy từ chuyến đi CN (cá
nhân).
Ở phần trên ta xác định đƣợc các chuyến đi CN (cá nhân) cho mục đích HBW,
HBS, HBO, NHB và EXTERNAL. Tuy nhiên chƣa xác định cụ thể có bao nhiêu
chuyến đi sử dụng Ô tô, bao nhiêu chuyến đi sử dụng xe máy. Do không có số liệu
cụ
thể tỉ lệ đảm nhiệm của từng loại ta sẽ giả định cho từng trƣờng hợp chuyến đi
khác
nhau nhƣ sau:
Chuyến đi với mục đích HBW có 30% sử dụng Ô tô và 70% sử dụng xe máy.
Chuyến đi với mục đích HBS có 20% đi bộ và 80% sử dụng xe máy.
Chuyến đi với mục đích HBO có 30% sử dụng Ô tô và 70% sử dụng xe máy.
Chuyến đi với mục đích NHB có 30% sử dụng Ô tô và 70% sử dụng xe máy.
Chuyến đi với mục đích EXTERNAL có 30% sử dụng Ô tô và 70% sử dụng xe
máy.
Hệ số chuyên chở của từng loại phƣơng tiện: Số chuyến đi đang đƣợc tính
theo đơn vị là chuyến đi/ngƣời nhƣ vậy cần phải quy đổi về đơn vị CAR ( xe con
quy
đổi ) và MOTORCYCLE (xe máy) bằng cách chia cho hệ số chuyên chở của từng loại
phƣơng tiện.
Nguồn: HOUTRANS
Hình 4.30 Hệ số chuyên chở của phương tiện năm dự báo 2020
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 134
Hệ số chuyên chở đƣợc lấy theo “Quy hoạch Tổng thể và Nghiên cứu khả thi về
GTVT đô thị Khu vực TPHCM“ (HOUTRANS).
Mô hình MATRIX ( OD_Oto xe may ) đƣợc trình bày dƣới đây:
Hình 4.31 Mô hình OD_Ô tô xe máy
Thông tin đầu vào:
Matrix File 1: File ma trận OD_Chuyến đi cá nhân và GTCC
(OD_Chuyen di ca nhan va GTCC.MAT) lấy từ chƣơng trình MATRIX 6.
Kết quả:
Matrix File 1: File ma trận OD_Oto xe may (Ma tran Oto xe may.MAT. Kết
quả xuất ra đƣợc trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bƣớc sử
dụng CUBE Citilabs ”
File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 135
Trong đó:
File ma trận đầu vào:
MW[1]=MI.1.1; HBW CA NHAN ma trận chuyến đi cá nhân với mục đích
HBW
MW[2]=MI.1.3; HBS CA NHAN ma trận chuyến đi cá nhân với mục đích HBS
MW[3]=MI.1.5; HBO CA NHAN ma trận chuyến đi cá nhân với mục đích
HBO
MW[4]=MI.1.7; NHB CA NHAN ma trận chuyến đi cá nhân với mục đích
NHB
MW[5]=MI.1.9; EXTERNAL CA NHAN ma trận chuyến đi cá nhân
EXTERNAL.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 136
Với chuyến đi HBW: giả định chuyến đi HBW có 30% đi Ô tô và 70% đi xe
máy. Với hệ số chuyên chở của Ô tô là 1.96 ngƣời, và hệ số chuyên chở của xe máy
là
1.3 ngƣời.
MW[6]=0.3*MW[1]/1.96 ; CAR chuyến đi bằng Ô tô chiếm 30%
MW[7]=0.7*MW[1]/1.3 ;MOTORCYCLE chuyến đi bằng xe máy chiếm 70%
Tƣơng tự với các chuyến đi HBS, HBO, NHB và EXTERNAL:
; GIA DINH CHUYEN DI HBS CO 20% DI BO VA 80% XE MAY
MW[8]=0.8*MW[2]/1.3 ;MOTORCYCLE
; GIA DINH CHUYEN DI HBO CO 30% O TO VA 70% XE MAY
MW[9]=0.3*MW[3]/1.96 ; CAR
MW[10]=0.7*MW[3]/1.3 ;MOTORCYCLE
; GIA DINH CHUYEN DI NHB CO 30% O TO VA 70% XE MAY
MW[11]=0.3*MW[4]/1.96 ; CAR
MW[12]=0.7*MW[4]/1.3 ;MOTORCYCLE
; GIA DINH CHUYEN DI EXTERNAL CO 30% O TO VA 70% XE MAY
MW[13]=0.3*MW[5]/1.96 ; CAR
MW[14]=0.7*MW[5]/1.3 ;MOTORCYCLE
MW[15]=MW[6]+MW[9]+MW[10]+MW[13] Tổng số chuyến đi bằng Ô tô =
Tổng số chuyến đi HBW, HBO, NHB và EXTERNAL sử dụng Ô tô.
MW[16]=MW[7]+MW[8]+MW[10]+MW[12]+MW[14] Tổng số chuyến đi
bằng xe máy = Tổng số chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB và EXTERNAL sử dụng
xe máy.
c. Xác định chuyến đi sử dụng phương tiện Ô tô và xe máy giờ cao điểm.
Chuyến đi sử dụng phƣơng tiện Ô tô và xe máy giờ cao điểm ( hay Lƣu lƣợng
xe Ô tô và xe máy giờ cao điểm) ở năm dự báo 2020. Dùng để kiểm tra, đánh giá
mức
độ phục vụ, tổ chức giao thông và lƣu lƣợng trên từng tuyến đƣờng…
Dựa vào “TCXDVN 104: 2007_Đƣờng đô thị tiêu chuẩn thiết kế” mục 5.2.3
các loại lƣu lƣợng xe thiết kế. Lƣu lƣợng xe Ô tô và xe máy giờ cao điểm có thể
xác
định nhƣ sau:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 137
N
gcđ
= (0.12-0.14) N
ngđ
Trong đó: N
gcđ
là Lƣu lƣợng xe Ô tô và xe máy giờ cao điểm
N
ngđ
là Lƣu lƣợng xe Ô tô và xe máy 1 ngày đêm.
Trong luận văn này sử dụng hệ số là 0.12 để tính toán Lƣu lƣợng xe Ô tô và xe
máy giờ cao điểm.
Mô hình MATRIX ( OD_Oto xe may gio cao diem) đƣợc trình bày dƣới
đây:
Hình 4.32 Mô hình OD_Ô tô xe máy giờ cao điểm
Thông tin đầu vào:
Matrix File 1: File ma trận OD_Oto xe may (Ma tran Oto xe may.MAT) lấy từ
chƣơng trình MATRIX 7.
Kết quả:
Matrix File 1: File ma trận OD_Oto xe may gio cao diem (OD_ Oto xe may gio
cao diem.MAT). Kết quả xuất ra đƣợc trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra
Mô hình 4 bƣớc sử dụng CUBE Citilabs ”
File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 138
Trong đó:
File ma trận đầu vào:
MI.1.1 ma trận đầu vào, ma trận Lƣu lƣợng xe Ô tô 1 ngày đêm.
MI.1.2 ma trận đầu vào, ma trận Lƣu lƣợng xe máy 1 ngày đêm.
MW[1]=MI.1.1*0.12 là Lƣu lƣợng xe Ô tô giờ cao điểm.
MW[2]=MI.1.1*0.12 là Lƣu lƣợng xe máy giờ cao điểm.
MW[3]= MW[3]+ MW[3] là Lƣu lƣợng PCU (Passenger Car Unit) giờ cao
điểm. ( PCU: lƣu lƣợng quy đổi sang đơn vị xcqđ)
Hình 4.33 Nhu cầu đi lại theo PCU trong giờ cao điểm giữa các zone nội bộ (I-I)
4.2.1.7 Xác định mạng lưới ( Trip Assignment )
Mối quan hệ giữa vận tốc V và lƣu lƣợng N: đƣợc thể hiện trong Hình 4.34
“Mối quan hệ giữa vận tốc V và lƣu lƣợng N”. Trong đó có 5 miền khu vực đƣợc
giới
hạn bởi 6 mức phục vụ khác nhau tƣơng ứng từ A đến F ( từ phải qua trái).
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 139
Hình 4.34 Mối quan hệ giữa vận tốc V và lưu lượng N
Khi lƣu lƣợng tăng tới năng lực thông qua của đƣờng, thì tốc độ trung
bình của dòng giao thông sẽ giảm từ tốc độ tự do (tốc độ của xe khi có mình nó
trên
đƣờng) cho đến tốc độ khi dòng giao thông đạt tối đa.
Mức phục vụ_LOS ( Level of Service): Theo mục 5.4.2 TCXDVN 104:2007 “
Đƣờng đô thị, tiêu chuẩn thiết kế” Mức phục vụ là thƣớc đo về chất lƣợng vận
hành của dòng giao thông, mà ngƣời điều khiển phƣơng tiện và hành khách nhận
biết đƣợc.
Mức phục vụ đƣợc chia làm 6 cấp khác nhau, ký hiệu là A,B,C,D,E,F. Ở
mức A - chất lƣợng phục vụ tốt nhất và mức F - chất lƣợng phục vụ kém nhất. Hệ
số sử dụng KNTH là một trong số các chỉ tiêu gắn liền với mức phục vụ ở một
đoạn đƣờng phố.
Các điều kiện vận hành chung cho các mức phục vụ:
A – dòng tự do, tốc độ rất cao, hệ số sử dụng KNTH Z < 0,35.
B – dòng không hoàn toàn tự do, tốc độ cao, hệ số sử dụng KNTH
Z=0,35÷0,50.
C – dòng ổn định nhƣng ngƣời lái chịu ảnh hƣởng khi muốn tự do chọn
tốc độ mong muốn, hệ số sử dụng KNTH Z=0,50÷0,75.
D – dòng bắt đầu không ổn định, lái xe có ít tự do trong việc chọn tốc độ, hệ
số sử dụng KNTH Z= 0,75÷0,90.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 140
E – dòng không ổn định, đƣờng làm việc ở trạng thái giới hạn, bất kì trở ngại
nào cũng gây tắc xe, hệ số sử dụng KNTH Z=0,90÷1,00.
F – dòng hoàn toàn mất ổn định, tắc xe xẩy ra.
Hệ số sử dụng khả năng thông hành (Z) là tỉ số giữa lƣu lƣợng xe (N hoặc
V_volume) với kh ả năng thông hành (P hoặc C_capacity). Hệ số sử dụng KNTH là
một thông số đại diện để cụ thể hoá mức phục vụ của một con đƣờng.
Khi chất lƣợng dòng càng cao tức là yêu cầu tốc độ chạy xe càng lớn, hệ số
Z càng nhỏ. Ngƣợc lại, khi Z tăng dần thì tốc độ chạy xe trung bình của dòng xe
giảm dần và đến một giá trị nhất định sẽ xảy ra tắc xe (Z~1)
Mức phục vụ thiết kế và hệ số sử dụng KNTH đƣợc sử dụng khi thiết kế
đƣờng phố đƣợc quy định ở Bảng 4.11
Bảng 4.11 Mức phục vụ và hệ số sử dụng KNTH
Loại đường
Cấp
kỹ thuật
Tốc độ thiết
kế (km/h)
Mức độ
phục vụ
Hệ số sử
dụng
KNTH
Đƣờng cao tốc
đô thị
100
100
C
0.6-0.7
80
80
0,7-0,8
70
70
0,7-0,8
Đƣờng phố
chính đô thị
80
80
C
0,7-0,8
70
70
0,7-0,8
60
60
0,8
50
50
0,8
Đƣờng phố
gom
60
60
D
0,8
50
50
0,8-0,9
40
40
0,8-0,9
Đƣờng phố nội
bộ
40
40
D
0,8-0,9
30
30
E
0,9
20
20
0,9
Nguồn: TCXDVN 104: 2007 “ Đường đô thị_Tiêu chuẩn thiết kế ”