상하이 교통철도 건설은 언제 시작됐나요?

상하이 철도 교통 계획 계획의 교통 분석

프로젝트 수행 단위: 상하이 도시 교통 계획 연구소

프로젝트 주최자: Lu Ximing

프로젝트 참가자: Zhu Hong, Chen Bizhuang

1. 프로젝트 배경

상하이는 인구가 1,400만 명에 달하는 거대 도시이며, 도시 교통은 경제 및 사회 발전에 매우 중요한 역할을 합니다. 사람들의 일상생활 상태. 최근 몇 년 동안 상하이의 도시 교통은 눈부신 성과를 거두었으며 고도화된 네트워크를 특징으로 하는 다수의 교통 시설이 이용되었습니다. 현재 상하이는 철도 건설을 가속화하고 점차적으로 철도를 도시 대중교통의 선두주자로 만들고 시민을 위한 편안하고 빠른 교통 환경을 조성할 것입니다.

국제 대도시라는 특별한 지위에 적응하기 위해 상하이는 도시 철도 시스템 계획 계획에 대한 새로운 요구 사항을 제시했습니다. 시 정부 지도자들의 지시에 따라 국제 입찰이 진행되었으며, 마침내 프랑스 회사인 SYSTRA가 기획 설계 연구소와 협력하여 상하이 철도 교통 시스템을 계획하고 설계하도록 초대되었습니다. 그 중 대중교통계획모델을 활용한 교통분석이 중요한 역할을 한다.

2. 도시교통발전전략 분석

(1) 1990년대 교통발전의 회고적 분석

1990년대 상하이는 교통대혁명 시대였다. 개발. 1980년대 중반에 비해 1999년에는 도로 시설이 2배 이상 증가했고, 자동차 수가 거의 2배 증가했으며, 시민 이동의 자동차화 정도가 크게 향상되었습니다.

첫째, 도로 건설에 있어서. 교통투자는 지속적으로 증가하고 있으며 고가 도로를 뼈대로 하는 고급 도시 도로 시스템이 건설되어 역사적 문제를 해결하고 자동차의 적당한 성장에 적응하며 정상적인 도로 운영을 유지하는 효과를 달성했습니다. 그러나 사회 각계각층에서는 도로 건설 속도와 차량 증가 속도 사이의 모순을 점차 깨닫고 있습니다. 특히 고가도로 건설 후 3년이 지나면 정체 자체가 발생해 도시 교통 문제는 여전히 두드러진다. 현재 도시 도로는 주로 자동차가 차지하고 있지만, 그들이 수용할 수 있는 승객 수는 11% 미만입니다. 효율적인 여객 운송 시스템을 확보하려면 철도 교통망을 적극적으로 개발해야 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 목표.

둘째, 대중교통 건설 측면이다. 대중교통 역시 지난 20년간 큰 발전을 이루었으며, 대중교통 차량의 수는 1990년대 초 4,000대 이상에서 현재 15,000대로 해마다 증가하였고, 점차 신축 주거지역까지 노선이 확대되었습니다. 도시에서. 지하철 1호선의 개통으로 기존의 단일버스 형태가 깨졌으며, 노선길이는 버스노선망의 0.5% 미만이나 버스이용객의 약 5%를 차지하고 있음을 알 수 있다. 철도교통의 장점이 드러났습니다. 개인교통수단의 발달로 대중교통의 시장점유율은 1980년대 중반에 비해 크게 하락하였고, 대중교통 서비스 수준이 향상되면서 이제 대중교통 여객운송은 점진적인 회복 조짐을 보이고 있다.

셋째, 주민 대피 측면이다. 도시 외곽의 주거지역 개발로 인해 도심 지역에 거주하던 약 100만명의 인구가 도시 외곽으로 이주하게 되면서, 도심 인구과잉 상황이 어느 정도 해소되었으며, 혼잡지역의 교통량도 어느 정도 완화되었습니다. 그러나 도시 지역의 일자리 수는 줄어들지 않아 일부 시민의 이동 거리가 길어졌습니다. 새로 건설된 지역 사회에 버스 노선이 적시에 배치되지 않은 상황에서 모페드와 같은 장거리 이동에 적합한 개인 교통 수단이 급속히 발전했습니다. .

(2) 도시 교통 발전 전망 판단

우선, 장기적인 도시 인구 토지 배치를 결정하기 위한 도시 기본 계획의 기본 개념을 파악한다. 상하이 도시 마스터 플랜의 주요 목표는 다음과 같습니다. 상하이의 토지 자원을 최대한 활용하고, 푸둥 신구를 보다 잘 발전시키고, 교외 지역에 중심 도시를 적극적으로 조성합니다. 4급 도시는 현대적인 국제 대도시와 도시와 농촌의 통합적인 발전 패턴을 형성합니다. 이러한 맥락에서 상하이의 미래 인구는 점차 외부로 대피하고, 푸시(Puxi)의 인구 밀도는 감소하며, 내륜과 외륜 사이의 인구 밀도는 증가할 것입니다. 도시도 가치 있게 평가되고 발전될 것입니다. 인구 및 고용 개발은 표 1-1을 참조한다.

표 1-1 다양한 권역별 전체 계획인구 및 일자리 분포

권역 상주인구(1만명) 일자리(1만명)

관점 1995년 비전 연도 1995

푸시 내륜 내 255 396 216 222

푸시 내륜과 외륜 사이 335 279 189 131

푸동 210 137 128 88

800 568 367 331 수도권 외

합계 1600 1380 900 772

둘째, 도시교통 발전전략을 파악하고 그 비중과 총물량을 예측한다. 장기적으로 대중교통 이용. 상하이는 인구 1,000명당 자동차 보유율이 61건에 불과할 뿐만 아니라, 전체 이동의 70%를 차지하는 자동차 이용 횟수가 1인당 평균 1.03건에 불과한 도시다. 도쿄의 1.95회, 홍콩의 2.95회에 비해 훨씬 낮습니다. 이러한 교통 발전은 버스 서비스 수준의 향상과 자동차의 발전으로 인해 필연적으로 비동력 모드에서 전동 모드로의 전환이 불가피합니다. 주요 환승방향은 교통정책과 교통계획을 통해 안내될 수 있다. 이를 바탕으로 교통전략 분석을 통해 상하이 비전의 연간 1인당 통행량은 2.57회, 도시의 일일 평균 통행량은 4,562만회에 이를 것으로 예상된다. 여행 횟수는 각각 46%와 2,112만명이 될 것입니다.

표 1-2 비전년 상하이 버스 통행 공간 분포(승객 1만명)

중심부, 푸둥신구, 교외현, 신도시 주변지역 합계

중앙 317 201 93 44 655

주변 201 277 63 72 613

푸동신구 93 63 186 59 401

자오현 신도시 44 72 59 268 443

총계 655 613 401 443 2112

3. 네트워크 위빙 단계의 교통 분석

(1) 식별 승객 복도

네트워크 위빙의 SYSTRA 승객 흐름을 포착하기 위해 두 가지 방법이 사용되었습니다.

첫 번째는 '실증적 판단 방식'이다. 이 방법은 주로 인구와 직업 분포를 기준으로 회선의 방향을 결정하고 영향 범위를 설정하며 회선 네트워크 커버리지 비율을 결정합니다. 이 방법은 비교적 간단합니다. 교통 커뮤니티에 인구와 일자리를 할당하고 해당 인구와 일자리 분포 지도를 인쇄하면 됩니다. 이 기본 지도에서 경험을 바탕으로 경로 방향을 그릴 수 있습니다. 그러나 이 방법은 인구 밀도 분포만을 고려하고 사람들의 여행 행동의 차이를 무시합니다. 따라서 경로 레이아웃은 승객 흐름의 실제 흐름 방향과 완전히 일치하지 않을 수 있습니다.

두 번째는 '예상선 네트워크 방식'이다. 이 방법은 스파이더 웹 할당 기술이라고도 불리는 Shanghai Communications가 개발한 교통 예측 모델에 의존해야 합니다. 이는 도시교통계획에서 일반적으로 사용되는 기대선과는 다르다. 기대선은 승객 흐름에 따라 두께가 결정되는 OD 쌍 연결을 말합니다. 주요 단점은 첫째, 교통 구역이 얇을 때 너무 많은 연결을 식별하기 어렵고, 둘째, 공간적 연결이 교통 연결입니다. 물리적 의미에서는 셀 간의 경로 선택에 대한 고려가 적습니다.

이러한 문제는 거미줄 유통 기술을 활용하면 더 잘 해결될 수 있습니다. 소위 희망선 네트워크는 각 중심점으로 연결된 가상 공간 네트워크를 의미하며, 이 네트워크에서는 버스 OD 이동 매트릭스를 네트워크에 한 번 할당한 후, 승객 흐름의 주요 방향을 식별할 수 있습니다. 네트워크 분포 지도에는 교통 셀 사이의 승객 흐름 경로 선택도 반영되므로 승객 복도까지 쉽게 걸어갈 수 있습니다.

이 방법은 특히 선로 경로를 도로를 따라 완전히 놓을 필요가 없고, 거미줄 분포 기술이 탐색 시 도로 시설의 제약에서 완전히 자유롭기 때문에 철도 교통 계획에 특히 적합합니다. 승객 흐름의 방향. 이러한 방식으로 짜여진 철도 네트워크는 지상에서 운행되는 버스 차량을 보완할 수 있어 전체 버스 시스템의 서비스 범위를 향상시킬 수 있습니다.

(2) 교통 분석은 네트워크 솔루션 선택에 참여합니다.

중간 보고서를 제출할 때 SYSTRA는 다양한 서비스 기능을 기반으로 4가지 대체 철도 시스템 계획 솔루션 세트를 결정하고 설계했습니다.

네 가지 계획은 각각 고유한 특성을 갖고 있으며, 주요 차이점은 도시 노선의 선택에 있습니다. 여객 흐름 예측뿐만 아니라 여객 회전율 예측, 교통 직접성 분석, 여객 이동 시간 분석 등도 수행하고 있습니다. 예를 들어 옵션 1과 옵션 2의 주요 차이점은 전자의 도시 노선이 도시 지역을 직접 통과하는 반면, 후자는 도시 노선과 주변 도시 노선 간의 환승을 구현한다는 것입니다. 승객 흐름의 관점에서 볼 때 전자는 후자보다 승객이 100만 명 이상 적지만 승객 회전율이 약간 높고 승객 환승 계수가 작아 승객이 선로를 이용하는 데 걸리는 시간이 더 적습니다. 옵션 1이 옵션 2보다 낫다고 판단됩니다.

교통분석과 기타 여러 평가지표 비교를 통해 최종안 3번이 프랑스 전문가들의 추천안으로 선정됐다. 이 계획의 교통 지표는 또한 장점을 보여줍니다. 승객 회전율은 다른 세 가지 옵션보다 훨씬 높고, 평균 승객 환승 계수는 가장 높으며, 승객 여행 시간은 가장 짧고, 총 승객 수는 다음으로 두 번째입니다. 두 번째 옵션. 옵션 2의 초과 승객 수는 교외 승객이 중앙 지역에 들어가기 위해 한 번 환승해야 한다는 사실에 기인합니다. 따라서 트래픽 분석 결과는 SYSTRA의 선택을 뒷받침합니다.

(3) 승객 흐름 분석을 기반으로 네트워크 위빙 수정

'실증적 판단 방법'과 '예상 노선 네트워크 방법'을 사용하여 초기에 구성된 철도 네트워크에 대한 승객 흐름 분석을 수행합니다. "를 실시하고, 노선별 여객흐름 분석을 실시한다. 여객흐름을 분석하여 상대적으로 여객흐름이 적은 노선을 조정하거나 삭제한다. SYSTRA 중간보고서에서 출시된 권장계획에서는 M2 지하철 노선의 장기적으로 전체 승객 흐름을 20만명 이상으로 설정하고, 최고 구간 승객 흐름도 1만명 이상으로 설정했기 때문에 이 노선은 노선에서 제외됐다. 최종 보고서의 최적화 계획.

4. 네트워크 시스템의 교통 분석 및 평가

(1) 승객 흐름 분산 기술

상하이의 교통 계획 모델은 1986년에 처음 구축되었으며 이후 개발되었습니다. 해외에서는 Fang Consulting Company의 도움으로 여러 번 수정되고 테스트되었습니다. 특히 1995년 2차 대규모 교통조사 이후 기초자료가 적시에 업데이트되었을 뿐만 아니라 모형도 심화되었다. 버스 계획 모델은 승객 흐름 분포를 주체로 하고 통행 생성, 분포, 통행 모드 분류, 버스 운영 시스템 평가 등 여러 요소를 포함하는 종합적인 컴퓨터 소프트웨어 패키지입니다.

연장이든 신규 노선이든 도시철도 노선의 주요 목표는 교통 수요를 충족시키는 것입니다. 교통 수요에는 일반적으로 승객 수, 승객 회전율, 인당 시간, 최대 단면 흐름 및 평균 주행 거리가 포함됩니다. 이러한 중요한 데이터는 교통 모델을 사용하여 얻을 수 있습니다. 위의 세 가지 솔루션에 대해 우리는 EMME/2 소프트웨어를 사용하여 통합 코딩 및 입력 작업을 수행했습니다. 세 개의 전자 아날로그 네트워크를 확보합니다. 이 시뮬레이션 네트워크에는 철도 네트워크, 지상 버스 노선 및 도로 연결이 포함됩니다. 네트워크의 기본 속성(예: 이동 속도, 출발 간격, 모드 및 노선 길이 등)이 도로 네트워크에 반영됩니다. 여객 흐름 할당 모델은 스파이더 웹 할당과 다릅니다. 후자는 최단 경로 할당 방법을 채택하고 전자는 최선의 전략 방법을 채택합니다. 최적의 전략 방법은 버스 대기, 버스 승하차, 도보, 차량 탑승 등 이동에 소요되는 시간 측정값을 종합적으로 가중치를 둡니다. 이 방법을 사용하여 얻은 승객 흐름 결과는 높은 적합도를 갖습니다.

(2) 평가 지표 결정

교통 예측 모델을 사용하여 각 철도망 계획을 시스템 기능, 네트워크 구조, 단계적 구축 및 사회 공헌의 4가지 측면에서 평가하고 분석합니다. 그리고 이를 이용하여 4가지 평가 지표를 결정합니다.

표 4-1 철도망망계획 평가지표 시스템

1. 시스템 기능 1. 구역별 운행현황 및 여객이동통계를 추적

구역 통계

평균 탑승 거리

2 도시 교통에서 철도의 위치 모든 대중교통에서 차지하는 승객 교통량

전체 대중교통에서 차지하는 승객 수 대중교통

3 철도교통 서비스 수준 탑승직진도

평균 탑승시간

2. 네트워크 구조 4 네트워크 규모별 기능별 노선번호 통계

구역별 노선 길이 통계

구역별 역 통계

규모 및 기능별 환승 허브 통계

5 구역별 철도망 수준 노선망 밀집도

3. 단계적 건설 6 선로운영현황 권역별 여객교통량 통계

권역별 여객교통량 통계

7 선로 건설현황 노선 건설 길이

8 철도망 여객 수송 집약도 인-km/KM

인-시간/KM

9 투자 효과 위안/인-km

IV. 사회 기여 10 도로 교통 압박 완화 및 지상버스의 승객 이동량 감소

(권역별 통계)

11 도시 지가 상승 역 밀도에 따라 다름(규모 및 구역별 통계)

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(3) 철도 시스템 네트워크 계획의 교통 분석

전체 계획의 개발 목표에 따라 장기 - 학기별, 장기별 버스 통행 수요를 파악하고, 이를 바탕으로 버스 계획 모델을 활용하여 전체 네트워크를 분석한 교통 분석을 실시하였다. 장기적으로 SYSTRA 철도 네트워크 솔루션은 1,620만 명 이상의 승객을 유치할 수 있으며, 승객 회전율은 최대 1억 9,800만 킬로미터에 달할 것으로 추산됩니다. 도시 노선과 도시 노선은 평균 승차 거리를 통해 다양한 기능을 반영합니다. 전자는 15~20km로 중장거리 승객에게 서비스를 제공하고, 도시 노선은 중거리 및 단거리 승객에게 서비스를 제공하며 7~10km입니다. 승객 흐름이 가장 높은 구간은 기존의 두 철도 노선에서 발생합니다. 여객흐름 예측분석 결과는 <표 4-2>와 같다.

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지역 레일 7188567 126578440 2204648 460586 17.6 1.4

r1 2592265 45636036 822288 460586 17.6 1.9

r2 2392866 4386 91 52 758897 444423 18.3 1.9

r3 1009733 16327294 277132 161492 16.2 1

r4 1193703 20745954 346332 212299 17.4 0.8

메트로 7373605 57812504 144661 0 332 178 7.8 3

m1 1107363 9874803 250139 269954 8.9 3.3

m2 645696 4452803 111090 181193 6.9 3.1

m3 1012678 10769784 270774 229870 10.6 2.4

m4 9 7423713 184709 173989 7 3.1

m5 835930 5214879 130498 162532 6.2 3.6

m6 1153289 8968470 221005 332178 7.8 3.8

m7 787929 5301197 132926 16994 8 6.7 2.5

m8 7 70020 5806846 145470 202064 7.5 2.5

경전철 1647322 11836951 395593 119630 7.2 1.4

l1 273191 1456404 48995 74190 5.3 1.6

l2 182852 1102772 6952 54277 6 1.2

l3 407852 2981510 98639 82136 7.3 1.3

l4 448090 3892612 130215 119630 8.7 1.6

l5 335337 2403657 80791 91718 7.2 1.3

철도 운송 16209496 19 6227984 4046854 460586 12.1 1.8

시내버스 9543806 33095244 1871009 63542 3.5

시외버스 7615324 57069044 2562814 99720 7.5

모두 33368616 286392352 8480681 460586 8.6

표 4-3 구역통계에 따른 여객흐름 분석 지표

여객탑승(여객 10,000명) 여객회전율(10,000km)

지상버스철도 총운송 총지상버스철도 대중교통

내부 순환 도로 내 푸시 362 629 991 1422 5187 6609

푸동 132 154 286 428 1467 1895

소계 494 783 1277 1850 6653 8504

고리 사이 내부와 외부 푸시 423 373 796 1482 4215 5697

푸동 171 159 330

755 1862 2616

Subtotal 594 542 1155 2236 6077 8313

중앙 도시 1088 1315 2403 4086 12731 16817

외부 링 도로 외부 590 305 895 4730 7143 1 1873

합계 1677 1659 3336 8817 19873 28690

결론

전통적인 철도 교통 계획은 대부분 인구 분포와 연도를 기준으로 합니다. 기획자의 경험을 바탕으로 도면에 선을 긋습니다. 교통모델을 사용하더라도 그 기능은 승객 흐름 예측으로 제한되며, 여기서 도출된 분석 데이터를 기반으로 계획 계획을 수정하는 경우는 거의 없습니다. 사람들의 교통 특성을 파악하지 못하면 승객 흐름 예측에서 얻은 데이터를 경험을 바탕으로 이해할 수 없는 경우가 많으며 예측 결과도 의심스러울 수 있습니다. 예를 들어, 인구밀도가 높은 지역에서는 그곳에 위치한 지하철역이 분명 많은 승객을 유치할 것이라고 경험적으로 판단하는데, 승객흐름 예측은 왜 전혀 다른 결과를 내는 걸까요? 주의 깊게 분석해 보면 이것이 노선 방향과 많은 관련이 있음을 알 수 있습니다. 노선 방향은 이 지역에서 사람들이 이동하는 주요 방향이 아니므로 여기에 역을 세우는 데에는 큰 의미가 없습니다. 승객흐름분석모델을 활용하면 승객흐름의 주요 방향을 더욱 쉽게 파악할 수 있다.

교통분석은 철도교통계획에 있어서 없어서는 안 될 중요한 부분이라고 볼 수 있다. 첫째, 승객 통로 식별은 어느 정도 성숙한 교통 모델의 지원에 의존해야 합니다. 둘째, 네트워크 솔루션의 최적화 프로세스는 교통 모델을 사용한 반복 계산 프로세스입니다. 셋째, 철도 네트워크 솔루션의 체계적인 평가는 분리될 수 없습니다. 정량적 트래픽 분석에서 . 따라서 완전한 철도교통체계 계획을 위해 교통분석이 전면적으로 수행될 것이다. 교통분석이 참여하는 철도교통계획은 계획수준을 한 단계 더 끌어올렸습니다.