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 10 đến năm 2020

OÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS. File chương trình: Thời gian đi lại: Ma trận thời gian, chi phí và quãng đường có mối liên hệ trực tiếp với nhau. Với trường hợp lưu thông “tự do” ( xe không bị tắc nghẽn) thì thời gian đi lại được tính dựa vào mối quan hệ giữa quãng đường và vận tốc: t0=(li.distance/li.speed)*60/1000 (quy đổi đơn vị tính vận tốc từ km/h sang m/phút nhân thêm với 60/1000). CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 75 MW[1] là ma trận thời gian đi lại giữa các zone. MW[2] là ma trận khoảng cách giữa các zone. [I] nghĩa là đi lại trong 1 zone nội bộ. Nếu đi trong nội zone thì Cube không thể tính toán thời gian và khoảng cách nên số liệu này được giả định dựa vào các số liệu khác. Câu lệnh: MW[1] [I] = rowmin(1)*0.5 là ma trận thời gian đi lại nội zone ( ví dụ như đi lại trong Zone 1) được tính bằng giá trị nhỏ nhất trong hàng đó nhân với 0.5. Đây là giá trị mặc định. Câu lệnh: MW[2] [I] = rowmin(2)*0.1 là ma trận khoảng cách đi lại nội zone. Nó được tính bằng cách lấy giá trị nhỏ nhất trong hàng nhân với 0.1. Đây là giá trị mặc định. Chi phí đi lại: Chi phí đi lại = Distance.VOC Với VOC (vehicle operating cost) là chi phí vận hành phương tiện tính theo VND/km. Giả định 1 lít xăng là 27.000 VND và 1 lít xăng đi được 30 km trong thành phố thì giá tương ứng là 900/1000000 Nghìn VND/m. Chi phí vận hành phương tiện bao gồm rất nhiều yếu tố như giá mua xe, bảo hiểm, khẩu hao, chi phí đi lại đơn thuần. Câu lệnh: MW[3]=1.5*mw[2]*900/1000000 là VOC ma trận chi phí vận hành phương tiện. Với 1.5 là hệ số điều chỉnh, xét ảnh hưởng của các yếu tố khác tác động đến chi phí đi lại. Câu lệnh: IF(I>12) MW[3][I]=9999999999 là các chuyến đi nội vùng có Ma trận chi phí =9999999999 với các Zone lớn hơn 12 (ExternalTAZ). Điều này giúp phân bố chuyến đi nội vùng của các ExternalTAZ=0. 4.2.1.3 Mô hình phát sinh và thu hút chuyến đi ( Trip Generation ) Mô hình phát sinh (P) và thu hút (A) chuyến đi được xây dựng là các hàm hồi quy tuyến tính 3 biến với các biến là số lượng dân số, số lượng lao động và số lượng học sinh sinh viên. Cụ thể kết quả tính toán như sau. Mô hình phát sinh chuyến đi: Pi = ai*Population + bi*Workers + ci*Students CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 76 Mô hình thu hút chuyến đi: Aj = xj*Population + yj*Workers + zj*Students Trong đó: Population : Dân số Workers : Số lao động Students : Số HSSV ai, bi, ci, xj, yj, zj là tham số, hệ số hồi quy tương ứng. Bảng 4.4 Tham số, hệ số hồi quy mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi Chuyến đi Dân số HSSV Lao Động P h át s in h HBW Hệ số 0.002742 -0.047176 0.452868 t Stat 0.062260 -0.509062 3.919127 HBS Hệ số 0.025684 0.131965 0.071725 t Stat 0.434999 1.062323 0.463062 HBO Hệ số 0.312818 -0.125096 -0.145789 t Stat 2.800396 -0.532286 -0.497503 NHB Hệ số 0.014581 0.019505 -0.006825 t Stat 0.536623 0.341202 -0.095754 T h u h ú t HBW Hệ số -0.022228 0.175015 0.322392 t Stat -0.245755 0.919720 1.358731 HBS Hệ số -0.122150 0.456722 0.408566 t Stat -2.384580 4.237840 3.040354 HBO Hệ số -0.102445 0.622483 0.803569 t Stat -0.345498 0.997832 1.033052 NHB Hệ số 0.002496 0.036485 0.026851 t Stat 0.088677 0.616072 0.363621 Trong quá trình phỏng vấn khảo sát thực tế chuyến đi, số chuyến đi khảo sát được không nhiều và kết quả khảo sát phải qua một bước hiệu chỉnh nên kết quả CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 77 hồi quy xuất hiện sai số tuy nhiên có thể chấp nhận được. Tính toán hệ số hồi quy được trình bày trong Phụ lục A “Tính toán hệ số hồi quy”. Chuyến đi được chia thành 4 loại I-I, E-I, I-E và E-E. Trong đó: I-I (Internal – Internal) là chuyến đi nội vùng, điểm đi và điểm đến của hành trình đều nằm trong nội vùng khảo sát. E-I (External – Internal) chuyến đi ngoại vùng có điểm đi nằm ngoài vùng khảo sát và điểm đến nằm trong vùng khảo sát. I-E (Internal – External) là chuyến đi ngoại vùng có điểm đi nằm trong vùng khảo sát và điểm đến nằm ngoài vùng khảo sát. E-E (External – External) là chuyến đi liên vùng cả điểm đi và điểm đến đều không nằm trong vùng khảo sát. Các chuyến đi này đi xuyên qua nội vùng khảo sát. Hình 4.18: Phân chia chuyến đi nội vùng và liên vùng Mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi dựa vào hàm hồi quy tuyến tính 3 biến với các biến là số lượng dân số, số lượng lao động và số lượng học sinh sinh viên chỉ áp dụng cho TAZ (các Zone nội vùng). Các chuyến đi phát sinh, thu hút liên CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 78 vùng (ExternalTAZ) được lấy theo “Điều chỉnh Quy hoạch phát triển GTVT Tp.HCM đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020”. Bảng 4.5 Ma trận OD Tổng chuyến đi năm 2020 giữa Quận 10 và các Quận, huyện khác của Tp.HCM Phát sinh Thu hút Nơi đi/ Nơi đến Quận 10 Nơi đến/ Nơi đi Quận 10 Quận 1 18413 Quận 1 18873 Quận 2 8066 Quận 2 10227 Quận 3 24468 Quận 3 22358 Quận 4 8953 Quận 4 8986 Quận 5 28000 Quận 5 28426 Quận 6 12628 Quận 6 15240 Quận 7 19273 Quận 7 19967 Quận 8 32599 Quận 8 26966 Quận 9 15873 Quận 9 20724 Quận 10 - Quận 10 - Quận 11 21532 Quận 11 21464 Quận 12 17809 Quận 12 25076 Gò Vấp 25682 Gò Vấp 22157 Tân Bình 48516 Tân Bình 48320 Bình Thạnh 18840 Bình Thạnh 17339 Phú Nhuận 10455 Phú Nhuận 10780 Thủ Đức 18091 Thủ Đức 15007 Củ Chi 21836 Củ Chi 31603 Hóc Môn 17549 Hóc Môn 19100 Bình Chánh 29961 Bình Chánh 32105 Nhà Bè 11478 Nhà Bè 15865 Cần Giờ 6269 Cần Giờ 7803 Tân Phú 43497 Tân Phú 32761 Bình Tân 39502 Bình Tân 44627 Tổng 499290 Tổng 515774 Nguồn “ Điều chỉnh Quy hoạch phát triển GTVT Tp.HCM đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020”. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 79 Bảng 4.6 Ma trận OD ngoại vùng (ExternalTAZ) Zone Quận I-E E-I 13 Quận 2, Quận 9, Bình Thạnh, Thủ Đức, Quận 3 85338 85655 14 Bình Chánh, Bình tân, Quận 11, Quận 6, Quận 5, Quận 8 164222 168828 15 Quận 1, Quận 4, Quận 7, Nhà Bè, Cần Giờ 64386 71494 16 Tân Bình, Gò Vấp, Hoc Môn, Củ Chi, Tân Phú, Phú Nhuận 167535 164721 Tổng 481481 490698 Dựa vào Ma trận OD ngoại vùng (I-E và E-I Trips) ta có thể xác định được chuyến đi phát sinh PI-E, PE-I và thu hút AI-E, AE-I. Giá trị PI-E của các Zone nội vùng được tính dựa vào Tổng AI-E và chia đều cho 12 Zone nội vùng. Giá trị AE-I của các Zone nội vùng được tính dựa vào Tổng PE-I và chia đều cho 12 Zone nội vùng. Mặt khác số chuyến đi phát sinh, thu hút của khu vực ngoại zone đến khu vực Quận 10 được giả định là PE-E = AE-E =200.000 chuyến đi. (Xem Bảng 4.6) Bảng 4.7 Phát sinh, thu hút cho các mục đích I-E, E-I, E-E Zone/ Chuyến đi I-E E-I E-E P A P A P A 1 40123 0 0 40892 0 0 2 40123 0 0 40892 0 0 3 40123 0 0 40892 0 0 4 40123 0 0 40892 0 0 5 40123 0 0 40892 0 0 6 40123 0 0 40892 0 0 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 80 7 40123 0 0 40892 0 0 8 40123 0 0 40892 0 0 9 40123 0 0 40892 0 0 10 40123 0 0 40892 0 0 11 40123 0 0 40892 0 0 12 40123 0 0 40892 0 0 13 0 85655 85338 0 200000 200000 14 0 168828 164222 0 200000 200000 15 0 71494 64386 0 200000 200000 16 0 164721 167535 0 200000 200000 Mô hình GENERATION được trình bày như sau: Hình 4.19 Mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi năm 2020 Thông tin đầu vào: được dẫn nguồn nhập số liệu từ ArcGis File Zonal Data 1 là số liệu TAZ (TAZ.dbf) File Zonal Data 2 ExternalTAZ (ExternalTAZ.dbf) Kết quả: File mô hình phát sinh thu hút năm 2020. (Generation.dbf). Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 81 File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 82 Trong đó: P[1]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích HBW. P[2]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích HBS. P[3]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích HBO. P[4]: Chuyến đi Phát sinh với mục đích NHB. P[5]: Chuyến đi Phát sinh ngoại Zone PI-E P[6]: Chuyến đi Phát sinh ngoại Zone PE-I P[7]: Chuyến đi Phát sinh liên vùng PE-E P[8]: Tổng số chuyến đi Phát sinh. A[1]: Chuyến đi Thu hút với mục đích HBW. A[2]: Chuyến đi Thu hút với mục đích HBS. A[3]: Chuyến đi Thu hút với mục đích HBO. A[4]: Chuyến đi Thu hút với mục đích NHB. A[5]: Chuyến đi Thu hút ngoại Zone PI-E A[6]: Chuyến đi Thu hút ngoại Zone PE-I A[7]: Chuyến đi Thu hút liên vùng PE-E A[8]: Tổng số chuyến đi Thu hút. Câu lệnh: BALANCE A2P=1,2,3 NHB=4 nhằm mục đích cân bằng số chuyến đi phát sinh và thu hút. Với việc sử dụng các hệ số hồi quy đưa vào tính toán Số chuyến đi Phát sinh và Thu hút sẽ làm cho hai giá trị này khác nhau. Theo nguyên tắc tổng số chuyến đi Phát sinh bằng tổng số chuyến Thu hút. Tức là ∑P= ∑A nên cần phải hiệu chỉnh lại hai giá trị Số chuyến đi Phát sinh và Thu hút cho các mục đích chuyến đi cụ thể. Cube Citilabs đưa ra 3 nguyên tắc cân bằng: A2P: Tổng số chuyến đi Thu hút bằng tổng số chuyến đi Phát sinh cho mục đích đó. P2A: Tổng số chuyến đi Phát sinh bằng tổng số chuyến đi Thu hút cho mục đích đó. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 83 NHB: tổng số chuyến đi hấp dẫn bằng tổng số chuyến đi phát sinh cho mục đích đó. Và số chuyến đi phát sinh của từng zone bằng với số chuyến đi hấp dẫn của zone đó. Thông thường A2P cho các mục đích home based ( HB) NHB cho mục đích non home based (NHB) Như vậy A2P=1,2,3 sử dụng để cân bằng số chuyến đi Phát sinh và Thu hút cho mục đích chuyến đi HBW, HBS, HBO. NHB=4 sử dụng để cân bằng số chuyến đi Phát sinh và Thu hút cho mục đích chuyến đi NHB. 4.2.1.4 Mô hình phân bổ chuyến đi ( Trip Distribution) Phương pháp dùng để xác định sự phân phối hành trình là dùng mô hình phân phối hấp dẫn (Gravity mode), phương pháp này xác định rõ số hành trình đi lại giữa điểm xuất phát và điểm đến như là một hàm số về thuộc tính đi và đến (thuộc tính OD) và chi phí đi lại giữa chúng: Trong đó: Tij = Hành trình từ vùng i đến vùng j. Pi = Tổng số hành trình phát sinh từ vùng i. Aj = Số hành trình hấp thu vào vùng j. Fij = Hệ số trở kháng, thông thường là hàm số tỷ lệ nghịch với thời gian di chuyển giữa i và j. Trong luận văn này sử dụng là hàm số tỷ lệ nghịch với chi phí sử dụng phương tiện giữa i và j. Kij = Hệ số hiệu chỉnh về mặt kinh tế xã hội cho những hành trình xuất phát từ i và đến vùng j, thường lấy bằng 1. Hệ số trở kháng Fij Mối quan hệ giữa phân phối chiều dài chuyến đi và chi phí đi lại được biểu diễn bởi "ma sát" đường cong bằng cách sử dụng công thức sau: Fij = CijAexp(BCij) CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 84 Trong đó: Fij là hệ số trở kháng. Cij là chi phí chuyến đi từ vùng phát sinh i đến vùng hấp dẫn j A và B là hằng số hiệu chuẩn như thể hiện trong bảng 4.8 Bảng 4.8 Mô hình phân bố chuyến đi - Các hằng số hiệu chuẩn Mục đích chuyến đi A B HBW -0.8002 -0.0397 HBS -0.2126 -0.133 HBO 0.0607 -0.1195 NHB 0.3197 -0.1109 Nguồn: Dự báo lưu lượng hành khách và doanh thu Tuyến metro số 2- MVA Từ các hằng số hiệu chuẩn A, B trên ta có thể tính Hệ số trở kháng Fij cho các mục đích chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB với các giá trị giả định. Ứng với giá trị Cij=1 thì các giá trị tương ứng của hàm Fij cho HBW=0.961078, HBS= 0.875465, HBO= 0.887364, NHB= 0.895028, tính toán tương tự cho các giá trị Cij khác ( Xem bảng 4.9). Giá trị Fij này sử dụng cho quá trình nội suy giá trị trở kháng Fij trong chương trình DISTRIBUTION. Hệ số đã được điều chỉnh để phù hợp với mô hình. Bảng 4.9 Hệ số trở kháng với mục đích chuyến đi HBW, HBS, HBO,NHB Cij HBW HBS HBO NHB I-E E-I E-E 0.01 1.8316 2.6584 0.7552 0.2291 10.869 10.869 10.869 1 0.9611 0.8755 0.8874 0.895 0.9047 0.9047 0.9047 5 0.2262 0.3653 0.6066 0.9608 0.5397 0.5397 0.5397 7 0.1596 0.2606 0.4875 0.8571 0.4412 0.4412 0.4412 10 0.1065 0.1621 0.3481 0.6888 0.3264 0.3264 0.3264 25 0.0282 0.0181 0.0613 0.1749 0.0706 0.0706 0.0706 50 0.006 0.0006 0.0032 0.0136 0.0059 0.0059 0.0059 Cân bằng số chuyến đi phát sinh và chuyến đi thu hút ΣPi = ΣAj. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 85 Ta đã biết Pi và Aj được xác định được từ quá trình phát sinh hành trình, tổng hành trình phát sinh ra phải bằng tổng hành trình hấp thu. ΣPi = ΣAj. Khi tổng số hành trình hấp thu cho mỗi vùng không bằng tổng số hành trình hấp thu ban đầu, ta cần điều chỉnh lại nhân tố hấp thu. Ta phải tính toán lại nhân tố hấp thu theo công thức sau: Trong đó: - Ajk = Nhân tố hấp thu hiệu chỉnh cho vùng hấp thu (cột) j lần thứ k. - Ajk = Aj khi k =1 - Cjk = Tổng giá trị hấp thu (cột) thực tế cho vùng j lần thứ k - Aj = tổng số hấp thu mong muốn thuộc vùng hấp thu (cột) j - j = số thứ tự khu vực hấp thu - n = số lượng khu vực - k = số lần lặp Mô hình DISTRIBUTION Phân bổ chuyến đi được trình bày như sau: Hình 4.20 Mô hình phân bổ chuyến đi Thông tin đầu vào: File Matrix File 1 là ma trận Thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các vùng. Time distance cost.MAT được lấy từ chương trình HIGHWAY. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 86 File Zoanl Data 1 là số liệu số chuyến đi phát sinh, thu hút. Generation.dbf được lấy từ chương trình GENERATION. Kết quả: File ma trận phân bổ chuyến đi Distribution.MAT. Xem Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 87 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 88 Trong đó: MAXITER: Số vòng lặp tối đa là 99, dùng để cân bằng ΣPi = ΣAj. MAXRMSE (Root Mean Squared Error): Sai số bình phương trung bình lớn nhất. RMSE dùng để kiểm tra sai số giữa Aj ban đầu và Aj’ sau khi tính lặp trong mô hình. LOOKUP NAME=FF, Thành lập hàm Friction Factor LOOKUP[1]=1,RESULT=2, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 2 (HBW) LOOKUP[2]=1,RESULT=3, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 3 (HBS) LOOKUP[3]=1,RESULT=4, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 4 (HBO) LOOKUP[4]=1,RESULT=5, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 5 (NHB) LOOKUP[5]=1,RESULT=6, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 6 (I-E) LOOKUP[6]=1,RESULT=7, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 7 (E-I ) LOOKUP[7]=1,RESULT=8, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 8 (E-E ). INTERPOLATE=T, Cho phép nội suy các giá trị ở giữa khi chi phí không tròn. LIST=Y, Liệt kê các giá trị trong bảng tính toán. R: Hệ số trở kháng Fij cho các mục đích chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB, I- E, E-I, E-E với các giá trị giả định. Sử dụng để nội suy các giá trị Fij khác. MW[20]=MI.1.3 Ma trận liên quan xác định hàm trở kháng, ở đây là ma trận COST_MC (chi phí đi lại giữa các Zone). GRAVITY PURPOSE=1,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=2,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=3,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=4,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=5,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=6,LOS=MW[20],FFACTORS=FF CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 89 GRAVITY PURPOSE=7,LOS=MW[20],FFACTORS=FF, Câu lệnh liên quan đến Graivity Model. MW[8]=MW[1]+MW[2]+MW[3]+MW[4]+MW[5]+ MW[6] + MW[7] là Ma trận tổng của các ma trận chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB, I-E, E-I, E-E. 4.2.1.5 Mô hình phân chia phương thức: ( Mode Choice ) a. Thiết lập chi phí đi lại bằng GTCC: (Puplic Transport) Hình 4.21 Mô hình xây dựng mạng lưới GTCC Thông tin đầu vào: Network File được lấy từ Network của mạng lưới Network10.net Line File 1 là file thiết lập hiện các tuyến xe buýt dựa trên mạng lưới Network Cactuyenxebuyt.lin System File 1 là file hệ thống định nghĩa về các phương thức di chuyển System.PTS Fares File là file định nghĩa về hệ thống giá của xe buýt Fares.far Factor File là file chương trình lựa chọn khả năng tiếp cận Factor.fac Các file thiết lập đầu vào như sau: Bảng 4.10 Thống kê hệ thống xe buýt trên địa bàn Quận 10 STT Mã số tuyến Điểm đầu Điểm cuối 1 Tuyến số 103 Bến xe Chợ Lớn Bến xe Ngã 4 Ga. 2 Tuyến số 13 Bến Thành Bến xe Củ Chi. 3 Tuyến số 94 bến xe Chợ Lớn Bến xe Củ Chi. 4 Tuyến số 27 Bến Thành Bến Xe An Sương CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 90 5 Tuyến số 65 Bến Thành Bến Xe An Sương 6 Tuyến số 66 Bến Thành Bến Xe An Sương 7 Tuyến số 69 Bến Thành Khu CN Tân Bình 8 Tuyến số 59 Bến xe Quận 8 Ngã Tư Ga 9 Tuyến số 14 Bến xe Miền Tây Bến Xe Miền Đông 10 Tuyến Số 7 Bến xe Miền Tây Chợ Gò Vấp 11 Tuyến số 10 Bến xe Miền Tây Đại học Quốc Gia 12 Tuyến số 8 Bến xe Quận 8 Đại học Quốc Gia 13 Tuyến số 30 Chợ Tân Hương ĐH Quốc Tế Thủ Đức 14 Tuyến số 150 Bến xe Chợ Lớn Ngã Ba Tân Vạn 15 Tuyến số 54 Bến xe Chợ Lớn Bến Xe Miền Đông 16 Tuyến số 91 Bến xe Miền Tây Chợ Thủ Đức 17 Tuyến số 38 Khu CN Tân Quy Đầm Sen 18 Tuyến số 02 Bến Thành Bến xe Miền Tây Hình 4.22 Thuộc tính của tuyến Thông tin thiết lập : NAME: tên tuyến xe buýt N: Nút xe buýt đi qua trên mạng lưới Network MODE: Phương thức là 1, ở đây được xác định là xe buýt OPERATOR: Hệ thống chỉ có 1 loại là xe buýt ONEWAY: Chọn tuyến 1 chiều HEADWAY: Thời gian giãn cách của xe buýt, ở đây giả định chung cho tất cả các tuyến xe buýt là 5 phút. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 91 Hình 4.23 Sơ đồ hệ thống mạng lưới các tuyến đi qua khu vực Quận 10 System File 1 định nghĩa về các phương thức di chuyển của hệ thống Phương thức di chuyển 1 là đi xe buýt Phương thức di chuyển 100 là đi bộ Các phương thức này được định nghĩa nhằm mã hóa trong câu lệnh được dễ dàng. Fares File là file định nghĩa về hệ thống giá của xe buýt, hệ thống giá xe buýt được định nghĩa dựa vào định nghĩa phương thước của hệ thống Các loại vé được định nghĩa trong Cube Citilabs như sau: Free: miễn phí Flat: giá chung cố định cho tuyến Distance: bao gồm chi phí lên xe và chi phí cho từng tuyến đường CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 92 From/to: Chi phí phụ thuộc vào điểm bắt đầu và điểm kết thúc. Count: chi phí dựa trên tổng số Zones đi qua Accumlate: Mỗi Zones có một giá vé khác nhau và sẽ cộng vào chi phí chung Hilow: Chi phí bị ảnh hưởng bởi số lượng zone cao nhất đi qua. Trong luận văn sử dụng định nghĩa Flat cho tất cả các tuyến có giá chung là 2000 VNĐ. Factor File 1 là file chương trình lựa chọn khả năng tiếp cận đến giao thông cộng. Trong luận văn lựa chọn thuật toán Bestpathonly là lựa chọn đường ngắn nhất để tiếp cận(t). Kết quả: Network File: mạng lưới các tuyến xe buýt, các tuyến đường kế nối từ tâm Zone đến các trạm dừng nhà chờ. Links File 1: Bảng thống kế các thuộc tính (điển đầu, điểm cuối, khoảng cách, thời gian). NTLegs File: Liệt kê các thuộc tính của các tuyến đường đi bộ kết nối từ tâm Zone dến trạm dừng nhà chờ. Matrix File 1: File ma trận chi phí đi lại bằng xe buýt MAtrixCP.MAT. Xem Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 93 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 94 Trong đó: LW.TRANTIME = 0.80*(li.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED ( hàm thiết lập chi phí thời gian bằng quảng đường chia cho vận tốc)là thời gian đi lại của xe buýt được giả định bằng 0.8 lần thời gian đi lại của phương tiện cá nhân. LW.WALKTIME = 1.00*(li.DISTANCE*60/1000)/4.5 là thời gian đi lại của đi bộ được giả định rằng vận tốc của người đi bộ là 4.5 km/h. COST=LI.DISTANCE: định nghĩa hàm chi phí được tính bằng đơn vị mét EXTRACTCOST=LW.WALKTIME MAXCOST=500 chỉ tính tiếp cận xe buýt từ trạm dừng cho khu vực R=500m NTLEGMODE=100 là định nghĩa phương thức đi bộ là 100 FROMNODE=1-16, TONODE=16-9999 MW[1]=FAREA(0): ma trận MW[1] là giá vé đi lại bằng xe buýt ở FAREA IF (MW[1]=0) MW[1]=9999: nếu giá trị ở MW[1] = 0 thì nhận giá trị 9999 Hình 4.24 Mật độ bao phủ của mạng lưới các tuyến đi qua khu vực Quận 10 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 95 Trên toàn Quận 10 mạng lưới xe buýt được bao phủ gần như hoàn toàn. Vòng tròn đen là tâm của các trạm dừng, nhà chờ của hệ thống xe buýt. Từ tâm vòng tròn xanh thể hiện bán kính trạm dừng, nhà chờ là 500m, với khoảng cách này thì xác suất lựa chọn phương tiện xe buýt sẽ thấp và dần dần tiến gần đến vòng tròn màu đỏ thì khoảng cách ngắn hơn, xác suất lựa chọn phương tiện xe buýt cao hơn. Đường nối tâm Zone: Tâm Zone được kết nối với các trạm xe buýt, nhà chờ gần nhất bằng hệ thống đường kết nối sử dụng phương thức đi bộ. Theo đó tất cả các Zone sẽ sử dụng phương tiện giao thông công cộng xe buýt thỏa khoảng cách đi bộ không quá 500m. Hình 4.25 Đường kết nối tâm Zone bằng phương thức đi bộ b. Xác định phương thức lựa chọn: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 96 Sau khi hoàn thành công tác phân phối hành trình, công việc tiếp theo là phải xác định được phương thức đi lại bằng phương tiện nào sẽ được sử dụng. Giai đoạn này dự báo có bao nhiêu người sử dụng phương tiện giao thông công cộng và bao nhiêu người sử dụng phương tiện giao thông cá nhân. Giả định đến năm 2020 các tuyến Metro chưa được hoàn thành, nên phương tiện giao thông công cộng chỉ tính cho mạng lưới xe buýt hiện hữu. Các phương thức vận tải được chia thành 2 loại : Phương tiện giao thông công cộng : Xe Buýt Phương tiện giao thông cá nhân: Xe máy và xe ô tô Có rất nhiều phương phát để tính toán ở bước này, trong mô hình giả định sử dụng hàm thỏa dụng sau để tính toán: Với Ci là chi phí đi lại của phương tiện Giả định xác xuất đi xe Buýt: Giả định xác xuất đi xe cá nhân: Đối với xác xuất đi xe buýt tương ứng với các giá trị giả định. Với =0 có thể nhận thấy xác xuất lựa chọn GTCC là 12.5%. Giá trị càng cao tương ứng với xác xuất lựa chọn phương tiện có chi phí đi lại thấp hơn càng cao. Ở đây, trong luận văn giả định với các mục đích của chuyến đi tương ứng với các giá trị sau: HBW: 0.1, HBS: 0.25, HBO: 0.1, NHB: 0.1, EXTERNAL: 0.05 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 97 Hình 4.26 Xác xuất lựa chọn GTCC Theo quy hoạch chung của Thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020 thì năm 2020, xe cá nhân chiếm 75% phương thức, phương tiện giao thông công cộng chiếm 25%. Hiện tại tỷ lệ xe buýt chiếm 6%-7%, đến năm 2020 với giả định rằng các tuyến metro chưa hoàn thành thì dự đoán tỷ lệ xe buýt tăng lên từ 20% đến 25%. Vì vậy trong mô hình tính toán có điều chỉnh lại hệ số cho phù hợp với tỷ lệ của phương thức. Mô hình Mode Choice được trình bày như sau: Hình 4.27 Mô hình phân chia phương thức Mode Choice CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 98 Thông tin đầu vào: Matrix File 1 là ma trận phân bổ chuyến đi Trip Distribution.MAT từ chương trình DISTRIBUTION Matrix File 2 là ma trận thời gian, khoảng cách và chi phí Time Dis Cost.MAT từ chương trình HIGHWAY Matrix File 3 là ma trận chi phí đi lại bằng xe buýt MAtrixCP.MAT từ chương trình PUBLIC TRANSPORT Kết quả: File ma trận phân chia phương thức lựa chọn chuyến đi giữa các Zone Mode Choice.MAT. Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 99 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 100 Trong đó: MW[1]=MI.1.1 ; HBW MATRIX : Ma trận chuyến đi theo mục đích HBW MW[2]=MI.1.2 ; HBS MATRIX: Ma trận chuyến đi theo mục đích HBS MW[3]=MI.1.3 ; HBO MATRIX: Ma trận chuyến đi theo mục đích HBO MW[4]=MI.1.4 ; NHB MATRIX: Ma trận chuyến đi theo mục đích NHB MW[5]=MI.1.5+MI.1.6+MI.1.7 ; EXTERNAL MATRIX: Ma trận chuyến của ngoại zone External. MW[8]=MI.2.3 ; MC_COST: Ma trận chi phí của phương tiện cá nhân MW[9]=3.1 ;PT_COST: Ma trận chi phí của phương tiện xe buýt. HBW (LAMBDA=0.1) : Mục đích HBW với giá trị Lamda = 0.1 MW[10]=EXP(-0.1*MW[8]) Hàm hữu dụng chi phí cá nhân mục đích HBW CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 101 MW[11]=EXP(-0.1*MW[9]) Hàm hữu dụng chi phí xe buýt mục đích HBW MW[12]=MW[10]+MW[11] Tổng hàm hữu dụng chi phí cá nhân và xe buýt MW[13]=(MW[11]/MW[12])/4 Xác suất đi bằng xe buýt cho mục đích HBW MW[14]=1-MW[13] Xác suất đi bằng xe CN cho mục đích HBW Tương tự cho các chuyến đi HBS, HBO, NHB, EXTERNAL ứng với các giá trị Lamda đã giả định. MW[35]=MW[1]*MW[14]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho HBW MW[36]=MW[1]*MW[13]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[37]=MW[2]*MW[19]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho HBS MW[38]=MW[2]*MW[18]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[39]=MW[3]*MW[24]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho HBO MW[40]=MW[3]*MW[23] : Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[41]=MW[4]*MW[29]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho NHB MW[42]=MW[4]*MW[18]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[43]=MW[5]*MW[34]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho EXTERNAL MW[44]=MW[5]*MW[33]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho EXTERNAL MW[45]=MW[35]+MW[37]+MW[39]+MW[41]+MW[43] ; Tổng chuyến đi bằng phương tiện cá nhân MW[46]=MW[36]+MW[38]+MW[40]+MW[42]+MW[44] ; Tổng chuyến đi bằng phương tiện giao thông công cộng. 4.2.1.6 Xét ảnh hưởng thời gian đối với các chuyến đi ( Time Of Day Characteristic) a. Chuyển từ PA sang OD CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 102 Ở bước Mode choice đã xác định được số lượng chuyến đi bằng phương thức cá nhân ở dạng PA (Production-Attraction) cho các mục đích HBW, HBS, HBO, NHB và External. Tuy nhiên ma trận dạng PA khác ma trận dạng OD. Vì OD chỉ đúng hướng di chuyển của chuyến đi. Chính vì vậy ta thực hiện một bước chuyển đổi từ chuyến đi dạng PA sang OD. Theo xét kết quả nghiên cứu National Cooperative Highway Research Program - 365 thì bước chuyển từ ma trận PA sang ma trận OD được tính toán như sau: Đối với OD của các chuyến đi HB: OD(HB)=(P+A)/2 Đối với các chuyến đi liên quan đến nhà ( HBW, HBS, HBO) thì ma trận OD được tính bằng (ma trận P+ma trận P hoán vị)/2. Cụ thể đối với mục đính HBW được tính như sau: HBWOD =0.5 x HBWPA + 0.5 x HBWPA’ Trong đó: HBWOD : là ma trận OD cho chuyến đi với mục đích BHW HBWPA : là ma trận PA cho chuyến đi với mục đích BHW HBWPA’: là ma trận PA hoán vị cho chuyến đi với mục đích BHW Đối với NHB và External thì ma trận PA =OD vì hướng của ma trận NHB trong định nghĩa phát sinh và thu hút giống với ma trận OD nên không cần chuyển đổi. Mô hình Chuyển từ P-A sang O-D được trình bày như sau: Hình 4.28 Mô hình chuyển đổi từ P-A sang O-D Thông tin đầu vào: Matrix File 1: là ma trận chuyến đi cá nhân và GTCC Mode Choice.MAT từ chương trình MATRIX 5 (Mode Choice) Thông tin đầu ra: Matrix File 1: Ma trận chuyến đi cá nhân và GTCC chuyển đổi sang OD ( matra OD.MAT). Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 103 lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS File chương trình: Trong đó: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 104 MW[1]=MI.1.1 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi cá nhân HBW MW[2]=MI.1.2 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi xe buýt HBW MW[3]=MI.1.3 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi cá nhân HBS MW[4]=MI.1.4 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi xe buýt HBS MW[5]=MI.1.5 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi cá nhân HBO MW[6]=MI.1.6 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi xe buýt HBO MW[11]=MI.1.1.T; Ma trận chuyển vị của chuyến đi cá nhân HBW MW[12]=MI.1.2.T; Ma trận chuyển vị của chuyến đi xe buýt HBW MW[13]=MI.1.3.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi cá nhân HBS MW[14]=MI.1.4.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi xe buýt HBS MW[15]=MI.1.5.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi cá nhân HBO MW[16]=MI.1.6.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi xe buýt HBO MW[21]=((MW[1]+MW[11])/2) ; Ma trận D chuyến đi cá nhân của HBW MW[22]=((MW[2]+MW[12])/2) ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của HBW MW[23]=((MW[3]+MW[13])/2) ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của HBS MW[24]=((MW[4]+MW[14])/2) ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của HBS MW[25]=((MW[5]+MW[15])/2) ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của HBO MW[26]=((MW[6]+MW[16])/2) ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của HBO MW[27]=MI.1.7 ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của HBW MW[28]=MI.1.8 ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của NHB MW[29]=MI.1.9 ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của EXTERNAL MW[30]=MI.1.10 ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của EXTERNAL MW[31]=MW[21]+MW[23]+MW[25]+MW[27]+MW[29] Tổng số chuyến đi CN MW[32]=MW[22]+MW[24]+MW[26]+MW[28]+MW[30] Tổng số chuyến đi GTCC b. Xác định ma trận OD của phương tiện cá nhân Ma trận OD phương tiện cá nhân được chia làm 2 loại: là Xe máy (MC) và xe ô tô (CAR), ở đây không xét cho phương thức đi bộ. Vì mục tiêu của luận văn là CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 105 nắm được các cơ sở lý thuyết của dự báo nên các thông số chuyển đổi được giả định như sau:  Chuyến đi mục đích HBW có 30% đi ô tô và 70% xe máy  Chuyến đi mục đích HBS có 20% đi bộ và 80% xe máy  Chuyến đi mục đích HBO có 30% đi ô tô và 70% xe máy  Chuyến đi mục đích NHB có 30% đi ô tô và 70% xe máy Số chuyến đi phương tiện cá nhân đang được tính theo đơn vị là (chuyến/người) vì vậy cần quy đổi về đơn vị xe con quy đổi (CAR) và xe máy (MOTORCYCLE) bằng cách chia cho hệ số chuyên chở cho từng loại phương tiên. Theo thao khảo hệ số chuyên chở phương tiện năm dự báo 2020 của HOUTRANS có:  Hệ số chuyên chở của Ô tô là 1.96  Hệ số chuyên chở của xe máy là 1.3 Mô hình O-D ô tô xe máy được trình bày như sau: Hình 4.29 Mô hình xác định ma trận OD ô tô xe máy Thông tin đầu vào: Matrix File 1 Ma trận OD chuyến đi cá nhân và GTCC matran OD.MAT từ chương trình MATRIX 6 (P-A chuyển sang O-D). Thông tin đầu ra: Matrix File 1 Ma trận chuyến đi cá nhân bằng xe máy và ô tô (MT OTO XEMAY.MAT). Xem Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 106 Trong đó: MW[1]=MI.1.1; Định nghĩa chuyến đi cá nhân HBW MW[2]=MI.1.3; Định nghĩa chuyến đi cá nhân HBS MW[3]=MI.1.5; Định nghĩa chuyến đi cá nhân HBO MW[4]=MI.1.7; Định nghĩa chuyến đi cá nhân NHB MW[5]=MI.1.9; Định nghĩa chuyến đi cá nhân EXTERNAL MW[6]=0.3*MW[1]/1.96 ; Ma trận chuyến đi bằng ô tô của HBW CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 107 MW[7]=0.7*MW[1]/1.3 ; Ma trận chuyến đi bằng xe máy của HBW MW[8]=0.8*MW[2]/1.3 ; Ma trận chuyến đi bằng xe máy của HBS MW[9]=0.3*MW[3]/1.96 ; Ma trận chuyến đi bằng xe máy của HBO MW[10]=0.7*MW[3]/1.3 ; Ma trận chuyến đi bằng xe máy của HBO MW[11]=0.3*MW[4]/1.96 ; Ma trận chuyến đi bằng ô tô của NHB MW[12]=0.7*MW[4]/1.3 ; Ma trận chuyến đi bằng xe máy của NHB MW[13]=0.3*MW[5]/1.96 ; Ma trận chuyến đi bằng ô tô của EXTERNAL MW[14]=0.7*MW[5]/1.3 ; Ma trận chuyến đi bằng xe máy của EXTERNAL MW[15]=MW[6]+MW[9]+MW[10]+MW[13] ; Tổng số xe ô tô MW[16]=MW[7]+MW[8]+MW[10]+MW[12]+MW[14] ; Tổng số xe máy c. Xác định ma trận chuyến đi sử dụng phương tiện cá nhân giờ cao điểm Chuyến đi sử dụng phương tiên cá nhân ở đây là ô tô và xe máy giờ cao điểm (lưu lượng giờ cao điểm) dùng để kiểm tra, đánh giá tổ chức giao thông, mức phục vụ trên từng tuyến đường. Theo TCXDVN 104:2007 mục 5.2.3 thì lưu lượng giờ cao điểm được tính như sau: Ngiờ =(0.12-0.14) Ngiờ ngày đêm Trong thuật toán của chương trình chọn Ngiờ =0.12Ngiờ ngày đêm Mô hình O-D ô tô xe máy giờ cao điểm được trình bày như sau: Hình 4.30 Mô hình Od ô tô xe máy giờ cao điểm Thông tin đầu vào: Matrix File 1 Ma trận chuyến đi cá nhân bằng xe máy và ô tô MT OTO XEMAY.MAT từ chương trình MATRIX 7 (Ma tran OD oto xe may) Thông tin đầu ra: Matrix File 1 Ma trận OD giờ cao điểm chuyến đi cá nhân bằng xe máy và ô tô MT GCD.MAT. Xem Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 108 File chương trình: Trong đó: MW[1] = MI.1.1.0.12 ma trận xác định giờ cao điểm của ô tô MW[1] = MI.1.2.0.12 ma trận xác định giờ cao điểm của xe máy MW[3[=MW[1]+MW[2] tổng lưu lượng giờ cao điểm CPU (CPU: lưu lượng quy đổi sang đơn vị xcqđ) CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 109 Hình 4.31 Lưu lượng PCU nội Zone trong giờ cao điểm 4.2.1.7 Xác định mạng lưới ( Trip Assignment ) Phương pháp năng lực giới hạn Mối quan hệ giữa vận tốc V và lưu lượng N: được thể hiện trong Hình 4.34 “Mối quan hệ giữa vận tốc V và lưu lượng N”. Trong đó có 5 miền khu vực được giới hạn bởi 6 mức phục vụ khác nhau tương ứng từ A đến F ( từ phải qua trái). Hình 4.32 Mối quan hệ giữa vận tốc V và lưu lượng N CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 110 Khi lưu lượng tăng tới năng lực thông qua của đường, 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 đường) cho đến tốc độ khi dòng giao thông đạt tối đa. Mức phục vụ_LOS ( Level of Service): là thước đo về chất lượng vận hành của dòng giao thông, mà người điều khiển phương tiện và hành khách nhận biết được. Được đánh giá theo mục 5.4.2 TCXDVN 104:2007 “ Đường đô thị, tiêu chuẩn thiết kế”. Mức phục vụ được chia làm 6 cấp khác nhau, ký hiệu là A,B,C,D,E,F. Ở mức A - chất lượng phục vụ tốt nhất và mức F - chất lượng phục vụ kém nhất. Hệ số sử dụng khả năng thông hành (Z) là một trong số các chỉ tiêu gắn liền với mức phục vụ ở một đoạn đường phố. Hệ số sử dụng KNTH (Z) là tỉ số giữa lưu lượng xe (N hoặc V_volume) với khả năng thông hành (P hoặc C_capacity). Hệ số sử dụng KNTH là thông số đại diện thể hiện mức phục vụ của một tuyến đường. Bảng 4.11 Đánh giá mức phục vụ và hệ số sử dụng KNTH STT Mức phục vụ Đánh giá Hệ số sử dụng KNTH (Z) 1 A Dòng tự do, tốc độ rất cao < 0.35 2 B Dòng không hoàn toàn tự do, tốc độ cao 0.35 ÷ 0.50 3 C Dòng ổn định nhưng người lái chịu ảnh hưởng khi muốn tự do chọn tốc độ mong muốn 0.5 ÷ 0.75 4 D Dòng bắt đầu không ổn định, lái xe có ít tự do trong việc chọn tốc độ 0.75 ÷ 0.90 5 E Dòng không ổn định, đường làm việc ở trạng thái giới hạn, bất kì trở ngại nào cũng gây tắc xe 0.90 ÷ 1.00 6 F Dòng hoàn toàn mất ổn định, tắc xe xẩy ra > 1.00 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 111 Khi chất lượng dòng càng cao tức là yêu cầu tốc độ chạy xe càng lớn, hệ số Z càng nhỏ. Ngược 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). Các điều kiện vận hành chung cho các mức phục vụ: Mức phục vụ thiết kế và hệ số sử dụng KNTH được sử dụng khi thiết kế đường phố được quy định ở Bảng 4.11 Bảng 4.12 Mức phục vụ và hệ số sử dụng KNTH khi thiết kế Loại đường Cấp kỹ thuật Tốc độ thiết kế (km/h) Mức độ phục vụ Hệ số sử dụng KNTH Đường cao tốc đô thị 100 100 C 0.6-0.7 80 80 0,7-0,8 70 70 0,7-0,8 Đường 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 Đường phố gom 60 60 D 0,8 50 50 0,8-0,9 40 40 0,8-0,9 Đường phố nội bộ 40 40 D 0,8-0,9 30 30 E 0,9 20 20 0,9 Mối quan hệ giữa Thời gian đi lại và Lưu lượng xe: Đặc điểm quan trọng của giao thông đường bộ là thời gian đi lại tăng tỷ lệ thuận cùng với lưu lượng: có càng nhiều phương tiện lưu thông trên cùng một đoạn đường thì thì vận tốc của dòng xe càng giảm và thời gian đi lại càng tăng. Mối quan hệ này được biểu diễn bằng công thức: T= T0 [ 1+ 0.15 ( V/C ) 4] Trong đó: T: Thời gian đi lại bị trì hoãn (gián đoạn) giữa điểm đầu I và điểm cuối J CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 112 T0: Thời gian đi lại ở trạng thái tự do giữa điểm đầu I và điểm cuối J V: Lưu lượng từ điểm đầu I đến điểm cuối J. C: Khả năng thông hành lớn nhất của tuyến đường. Hình 4.33 Mối quan hệ giữa Lưu lượng và Thời gian đi lại Nguồn: Tài liệu hướng dẫn Cube của Citilabs Mô hình HIGHWAY ấn định tuyến đường Assignment được trình như sau: Hình 4.34 Mô hình Ấn định tuyến đường Assignment Thông tin đầu vào: Matrix File 1: File ma trận OD của ôtô và xe máy giờ cao điểm MT GCD.MAT lấy từ chương trình MATRIX 8. Network File: File mạng lưới đường Network10.NET Intersctn Data: File thiết lập nút giao Intersection data.IND (xem Phụ lục B). Kết quả: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 113 Network File: File mạng lưới các tuyến đường sau khi được ấn định các chuyến đi LeadedNetwork.NET Tunr Flows: File kết quả dùng để đánh giá nút giao Intersection data.INT Path File 1: File kết quả dùng để đánh giá mạng lưới PathFile.PTH File chương trình: Trong đó: TURNS N=1-99999 T=TURN[1]+TURN[2]*0.25 Turn để định nghĩa tổng các hướng rẽ bằng tổng hướng rẽ [1] cộng với hướng rẽ [2]*0.25. Được xác định bằng lưu lượng ô tô + lưu lượng xe máy*0.25 cho mỗi hướng rẽ. Câu lệnh này dùng để xác định lưu lượng tại các hướng rẽ. T0=((LI.DISTANCE/1000)/(LI.SPEED))*60 Thời gian đi lại ở trạng thái tự do. TC=T0*(1+0.15*(V/C)^4) Thời gian đi lại bị ảnh hưởng bởi lưu lượng. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 114 V=VOL[1]+VOL[2]*0.25 Lưu lượng PCU = Lưu lượng Ô tô + Lưu lượng xe máy*0.25 4.2.2 Đánh giá các kịch bản giao thông 4.2.2.1 Kịch bản 1 ( Giữ nguyên mạng lưới đường hiện tại) Lưu lượng PCU là lưu lượng xe con quy đổi. Với kịch bản này thì lưu lượng nội quận được thể hiện như sau: Hình 4.35 Lưu lượng PCU nội quận 10 kịch bản 1 (I-I) Lưu lượng PCU nội quận được phân bổ trên hầu hết trên tất cả các tuyến đường trên địa bàn, đa phần tập trung lớn ở những tuyến đường chính kết nối tâm các Zone nội vùng với nhau. Lưu lượng này phát sinh chủ yếu do người dân trong nội vùng Quận 10 sử dụng đi lại trong nội quận. Lưu lượng PCU đi lại trong khu vực nghiên cứu: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 115 Hình 3.36 Lưu lượng PCU khu vực nghiên cứu kịch bản 1 Khác với lưu lượng PCU nội quận, lưu lượng CPU khu vực nghiên cứu phân bổ chủ yếu trên các tuyến đường chính, đường trục chính của khu vực quận CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 116 như: Đường Ba Tháng Hai, Lý Thường Kiệt, Điện Biên Phủ, Cách Mạng Tháng 8, Nguyễn Tri Phương, Sư Vạn Hạnh Hướng Bắc – Nam : lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Cách mạng tháng 8. Ngoài ra, một phần lưu lượng cũng đi vào các đường trục chính của khu vực quận. Hướng Đông – Tây: lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Ba Tháng Hai, Ngô Gia Tự, Điện Biên Phủ. Mức phục vụ: dựa vào Hệ số sử dụng KNTH trên từng tuyến đường ta có thể đánh giá sơ bộ tuyến đường nào tắc nghẽn, tuyến đường nào lưu thông bình thường. Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH <0.75 (tương ứng mức phục vụ A÷C): các tuyến đường lưu thông bình thường Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH từ 0.75÷ 1 (tương ứng mức phục vụ D÷E): các tuyến đường lưu thông khó khăn. Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH >1 (tương ứng mức phục vụ F): các tuyến dường bị tắc nghẽn CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 117 Hình 4.37 Đánh giá mức phục vụ kịch bản 1 Nhìn chung các tuyến đường trong nội quận lưu thông khá ổn định, không bị tắt nghẽn. Tuy nhiên các tuyến đường trục chính của quận lưu thông khó khăn và bắt đầu xuất hiện tình trạng tắc nghẽn tại các trục như: Lý Thái Tổ, Sư Vạn Hạnh, Nguyễn Tri Phương, Ngô Gia Tự. Hầu hết các tuyến đường kết nối với các khu vực ngoại vi vào trung tâm đa phần lưu thông không ổn định, nhiều trường hợp bị tắc nghẽn như: Lý Thường Kiệt, Các Mạng Tháng Tám, Ba Tháng Hai, Điện Biên Phủ. Thời gian đi lại trên mạng lưới: Với giả định rằng thời gian đi lại không bị ảnh hưởng bởi nút giao và dèn tín hiệu. (Đơn vị: Phút) CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 118 Hình 4.38 Thời gian đi lại bỏ qua ảnh hưởng nút giao, đèn tín hiệu kịch bản 1 4.2.2.2 Kịch bản 2 ( Mở rộng mạng lưới đường theo quy hoạch giao thông) Theo “Điều chỉnh quy hoạch phát triển GTVT TP Hồ Chí Minh đến năm 2020 và tầm nhìn sau nmă 2020” thì về kết cấu hạ tầng giao thông đều được nâng cấp mở rộng để đáp ứng được nhu cầu đi lại trong tương lai. Với kịch bản thay đổi mở rộng nay, chiều rộng các tuyến đường được lấy theo “Phụ lục 1: Quy mô cấp hạng kỹ thuật của các tuyến và nút giao thuộc mạng lưới đường cơ sở” như sau: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 119 Bảng 4.13 Thông kê đường mở rộng Quận 10 theo Điều chỉnh quy hoạch Stt Tên đường Điểm đầu Điểm cuối Chiều rộng mặt đường Số làn Khả năng thông hành Số chiều (m) Làn 1 Cách Mạng Tháng Tám Bắc Hải Công Trường Dân Chủ 23 7 12600 2 2 Ba Tháng Hai Cách Mạng Tháng 8 Lý Thường Kiệt 18 6 10800 2 3 Điện Biên Phủ Ngã 7 Lý Thái Tổ Cách Mạng Tháng Tám 15 5 9000 1 4 Ngô Gia Tự Ngã 7 Lý Thái Tổ Ngô Quyền 18 6 10800 2 5 Hung Vương Lý Thái Tổ Nguyễn Chí Thanh 9 3 5400 1 6 Tô Hiến Thành Cách Mạng Tháng Tám Lữ Gia 18 6 9600 2 7 Lý Thái Tổ Ba Tháng Hai Nguyễn Thị Minh Khai 23 7 12600 2 8 Nguyễn Tri Phương Tô Hiến Thành Ngã 6 Nguyễn Tri Phương 18 6 9600 2 9 Ly Thường Kiệt Ngã 4 Bảy Hiền Nguyễn Chí Thanh 22 7 12600 2 10 Lê Hồng Phong Hồ Kỳ Hòa Trần Hưng Đạo 18 6 10800 2 Với kịch bản này thì lưu lượng CPU vẫn theo hướng tiếp cận như kịch bản 1 tuy nhiên với việc mở rộng mạng lưới theo quy hoạch của thành phố đã giải quyết tình trạng quá tải trên các tuyến đường. Lưu lượng PCU là lưu lượng xe con quy đổi. Với kịch bản này thì lưu lượng nội quận được thể hiện như sau: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 120 Hình 4.39 Lưu lượng PCU nội quận 10 kịch bản 2 (I-I) Ở kịch bản 2 này, thì việc mở rộng các trục đường chính trên địa bàn không ảnh hưởng nhiều đến Lưu lượng PCU nội quận. Lưu lượng PCU nội quận được phân bổ trên hầu hết trên tất cả các tuyến đường trên địa bàn, đa phần tập trung lớn ở những tuyến đường chính kết nối tâm các Zone nội vùng với nhau. Lưu lượng PCU đi lại trong khu vực nghiên cứu: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 121 Hình 4.40 Lưu lượng PCU khu vực nghiên cứu kịch bản 2 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 122 Cũng như ở kịch bản 1, ở kịch bản 2 này lưu lượng CPU khu vực nghiên cứu phân bổ chủ yếu trên các tuyến đường chính, đường trục chính của khu vực quận như: Đường Ba Tháng Hai, Lý Thường Kiệt, Điện Biên Phủ, Cách Mạng Tháng 8, Nguyễn Tri Phương, Sư Vạn Hạnh Hướng Bắc – Nam : lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Cách mạng tháng 8. Ngoài ra, một phần lưu lượng cũng đi vào các đường trục chính của khu vực quận. Hướng Đông – Tây: lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Ba Tháng Hai, Ngô Gia Tự, Điện Biên Phủ. Mức phục vụ: Hình 4.41 Đánh giá mức phục vụ kịch bản 2 Nhìn chung các tuyến đường trong khu vực nội quận cũng như các trục kết nối với các vùng bên ngoài lưu thông ổn định, không còn tình trạng tắc nghẽn như kịch bản giữ nguyên hiện trạng. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 123 Thời gian đi lại trên mạng lưới: Với giả định rằng thời gian đi lại không bị ảnh hưởng bởi nút giao và đèn tín hiệu. (Đơn vị: Phút) Hình 4.42 Thời gian đi lại bỏ qua ảnh hưởng của nút giao, đèn tín hiệu kịch bản 2 4.3. Đánh giá khả năng thông hành qua các nút điển hình Khả năng thông hành của một nút giao thông có điều khiển bằng đèn tín hiệu là tổng khả năng thông hành của các đường dẫn vào nút trong một đơn vị thời gian (thường là giờ xanh). Trong phần mềm Cube Citilab, đánh giá khả năng thông hành qua nút được dựa theo bộ tiêu chuẩn HCM 2000 ( Highway Capacity Manual). Thời gian delay này được tính cho đơn vị là giây nên trong kết quả xuất ra của Cube Citilab (đơn vị phút) phải được quy đổi và so sánh với các mức theo HCM 2000. Đánh giá khả năng thông hành qua nút giao được lựa chọn theo tiêu chí thời gian trì hoãn (Delay) ở các mức sau: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 124 Hình 4.43 Mức độ khả năng thông hành qua nút giao theo HCM 2000 Nguồn: Los Criteria For Signalized Intersections – HCM 2000 4.3.1 Nút giao Ngã 4 Ba Tháng Hai – Lê Hồng Phong Nút giao Ngã 4 Ba Tháng Hai – Lê Hồng Phong là nút giao cắt khá quang trọng của khu vực Quận với tuyến đường Ba Tháng Hai là trục đường chính, là trục Đông Tây của Thành Phố. Tuyến đường Lê Hồng Phong là tuyến đường liên Quận, kết nối khu vực nội Quận với khu vực khác. Hình 4.44 Đánh giá mức phục vụ nút giao Ngã 4 BTH –LHP kịch bản 1 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 125 Ở kịch bản 1, với mạng lưới đường hiện tại mức đánh giá phục vụ chung ở đây là D. Các hướng từ Ba Tháng Hai điểm 173 đi và từ 301 đi Lê Hồng Phong 235 với thời gian delay ở mức 1.29 là khá lớn nên mức độ đánh giá là E dòng không ổn định, đường làm việc ở trạng thái giới hạn, bất kì trở ngại nào cũng gây tắc xe. Các hướng còn lại được đánh giá ở mức B dòng xe tương đối ổn định. Trục đường Ba Tháng Hai là trục đường chính, trục đường Đông Tây của khu vực vì vậy lưu lượng tập trung khá lớn nên đánh giá chung thì các hướng Ba Tháng Hai đi ở mức phục vụ D và E là hai mức cần cảnh báo trạng thái mất ổn định của dòng xe. Hướng còn lại Lê Hồng Phong đi là trục đường nội đô, lưu lượng chủ yếu là phục vụ cho nhu cầu đi lại cho nội vùng vì vậy được đánh giá tốt hơn ở mức B dòng xe tương đối ổn định. Hình 4.45 Đánh giá mức phục vụ nút giao Ngã 4 BTH –LHP kịch bản 2 Ở kịch bản 2, với mạng lưới đường mở rộng theo điều chỉnh quy hoạch chung của Thành phố, thì mức đánh giá chung của nút là B dòng xe ở trạng thái tốt, CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 126 lưu thông ổn định với các hướng được được đánh giá ở mức phục vụ A và B. Thời gian trì hoãn ở mức khá thấp từ 0.15-0.25 phút. Kịch bản 2 này phù hợp với tình hình thực tế của dự báo năm 2020. 4.3.2 Nút giao Ngã 4 Nguyễn Tri Phương – Bà Hạt Nút giao Ngã 4 Nguyễn Tri Phương – Bà Hạt là nút giao trong khu vực nội Quận, với Tuyến đường Nguyễn Tri Phương là trục chính của Quận, kết nối các Zone trong khu vực với nhau. Tuyến Bà Hạt là tuyến đường mang tính chất nội bộ, kết nối các khu vực dân cư, phục vụ cho lưu lượng trên Zone đi qua. Hình 4.46 Đánh giá mức phục vụ nút giaoNgã 4 NTP–BH kịch bản 1 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 127 Hình 4.47 Đánh giá mức phục vụ nút giaoNgã 4 NTP–BH kịch bản 2 Với nút giao Nguyễn Tri Phương – Bà Hạt là nút giao mang tính chất nội bộ, đa số chỉ phục vụ cho dòng lưu lượng nội vùng nên mức độ phục vụ được đánh giá là A ổn định, không bị tắc ngẽn. Chính vì là nút giao mang tính chất nội bộ Quận nên ở cả hai kịch bản, thì dòng lưu lượng qua nút giao này không bị tác động nhiều. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 128 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Nội dung chính của đề tài là dự báo nhu cầu giao thông của khu vực Quận 10 Thành phố Hồ Chí Minh bằng phương pháp bố bước, qua đó dự báo được lưu lượng trên toàn mạng lưới đường khu vực Quận. Từ đó đánh giá được tình trạng năng lực của mạng lưới đường thông qua 2 kịch bản trong tương lai. Các kết quả đạt được trong luận văn như sau:  Dự báo nhu cầu đi lại của từng vùng trong khu vực Quận 10 (Trip Generation).  Phân bổ nhu cầu giữa các vùng với nhau ( Trip Distribution).  Dự báo khả năng đảm nhận của từng phương tiện giao thông trong tổng số chuyến đi (Mode Choice ).  Xác đinh lưu lượng giao thông qua mạng lưới đường ( Trip Assignment ).  Đánh giá tình trạng giao thông của mạng lưới thông qua 2 kịch bản: Kịch bản 1: Giữ nguyên hiện trạng mạng lưới đường hiện tại Kịch bản 2: Mở rộng mạng lưới đường theo Điều chỉnh Quy hoạch của Thành Phố  Đánh giá khả năng thông hành qua các nút điển hình: Ngã tư Lê Hồng Phong – Ba Tháng Hai Ngã tư Nguyễn Tri Phương – Bà Hạt Qua kết quả nghiên cứu đề tài nhận thấy rằng mạng lưới giao thông của khu vực Quận 10 theo kịch bản 1 giữ nguyên hiện trạng mạng lưới đường sẽ có một số trục đường bị tắc ngẽn, đánh giá toàn mạng lưới không đám ứng được nhu cầu đi lại của người dân trong tương lai. Còn theo kịch bản 2 cải tạo nâng cấp hệ thống đường theo Điều chỉnh Quy hoạch Thành Phố thì mạng lưới đường hoàn toàn có khả năng đáp ứng tốt cho như cầu của người dân trong tương lai. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ VÕ THANH TUẤN_QG10 Trang 129 5.2 Kiến nghị Qua kết quả dự báo, đánh giá tình trạng chung của mạng lưới đường cần lựa chọn kịch bản 2 là cải tạo, nâng cấp hệ thống mạng lưới đường trong tương lai. Cần đầu tư phát triển mạnh việc cải tạo nâng cấp này trong những năm sắp tới. Đối với kịch bản 1 giữ nguyên hiện trạng các tuyến đường nhận thấy khả năng xảy ra tắc ngẽn ở các trục đường rất cao, chính vì vậy cần có nhiều chính sách thắt chặt việc sử dụng phương tiện cá nhân, bên cạnh đó cũng cần phải chú trọng nâng cấp hoàn thiện hệ thống mạng lưới giao thông công cộng để đáp ứng được nhu cầu đi lại của người dân cùng với việc giảm tải phương tiện cá nhân trên các tuyến đường. Đối với kịch bản 2 nâng cấp cải tạo hệ thống mạng lưới đường theo Điều chỉnh Quy hoạch cần phải nhanh chóng đầu tư xây dựng cải tạo các tuyến đường trong những năm sắp tới. Bên cạnh đó cũng cần có những chính sách khuyến khích phát triển hệ thống giao thông công cộng cũng như có những chính sách khuyến khích người dân sử dụng phương tiện giao thông công cộng. Qua đó vừa có thể giảm bớt áp lực lưu thông cho các mạng lưới đường, hạn chế khí thải từ các phương tiện cá nhân vừa kéo dài thời gian xây dựng cải tạo các tuyến đường. Có như vậy mới tiến tới một mạng lưới giao thông bền vững trong tương lai.