Đề tài Dự báo nhu cầu giao thông và đánh giá khả năng thông hành qua nút giao tại Quận 3 đến năm 2020

- - - - - - - Phú Nhuận - - 19339 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Thủ Đức - - 16457 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Củ Chi - - 20532 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Hóc Môn - - 16663 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10 _1051170069 Trang 107 Bình Chánh - - 18435 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Nhà Bè - - 14420 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Cần Giờ - - 3679 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tân Phú - - 21750 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Bình Tân - - 16908 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tổng E-I - - 381022 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 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 Cao Văn Trường _ QG10 _1051170069 Trang 108 Bảng 4.6 Ma trận OD ngoại vùng (I-E và E-I Trip) Zone Quận ( I-E) (E-I) 12 Tân Bình, Gò Vấp, Quận 12, Hóc Môn, Củ Chi, Tân Phú, Phú Nhuận 136718 143412 13 Bình Chánh, Bình Tân, Quận 10, Quận 11, Quận 6, Quận 5, Quận 8 99630 102108 14 Quận 1, Quận 4, Quận 7, Nhà Bè, Cần Giờ 56847 62727 15 Quận 2, Quận 9, Bình Thạnh, Thủ Đức 71878 72775 Tổng 365073 381022 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 11 Zone nội vùng. Giá trị AE-I của các Zone nội vùng được tính dựa vào Tổng PE-I và chia đều cho 11 Zone nội vùng. (xem Bảng 4.7). Giả định PE-E = AE-E = 200000 chuyến đi. Bảng 4.7 Chuyến đi phát sinh, thu hút I-E, E-I và E-E Zone/ Chuyến đi I-E E-I E-E PI-E AI-E PE-I AE-I PE-E AE-E 1 33188 0 0 34638 0 0 2 33188 0 0 34638 0 0 3 33188 0 0 34638 0 0 4 33188 0 0 34638 0 0 5 33188 0 0 34638 0 0 6 33188 0 0 34638 0 0 7 33188 0 0 34638 0 0 8 33188 0 0 34638 0 0 9 33188 0 0 34638 0 0 10 33188 0 0 34638 0 0 11 33188 0 0 34638 0 0 12 0 136718 143412 0 200000 200000 13 0 99630 102108 0 200000 200000 14 0 56847 62727 0 200000 200000 15 0 71878 72775 0 200000 200000 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10 _1051170069 Trang 109 Mô hình GENERATION được trình bày dưới đây: Hình 4.19 Mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi năm 2020 Thông tin đầu vào: Zonal Data 1: File số liệu TAZ. (TAZ.dbf) Zonal Data 2: File số liệu ExternalTAZ. (ExternalTAZ.dbf) Kết quả: ZonalPAData 1: File chuyến đi phát sinh, thu hút của từng Zone. (Generation.DBF). Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10 _1051170069 Trang 110 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 111 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. 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) CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 112 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 “ Hàm trở kháng” bằng cách sử dụng công thức sau: Fij = Cij A exp (BCij) 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 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 113 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. Hệ số trở kháng cho các chuyến đi ngoại vùng (I-E và E-E) và liện vùng (E-E) được tính bằng trung bình cộng của các giá trị HBW, HBS, HBO, NHB( 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 trở kháng với mục đích chuyến đi HBW 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 Giá trị Cij\ Mục đích chuyến đi HBW HBS HBO NHB I-E E-I E-E 0.01 1.831580 2.658413 0.755233 0.229149 10.868595 10.868595 10.868595 1 0.961078 0.875465 0.887364 0.895028 0.904734 0.904734 0.904734 5 0.226192 0.365252 0.606648 0.960825 0.539729 0.539729 0.539729 7 0.159611 0.260618 0.487540 0.857107 0.441219 0.441219 0.441219 10 0.106509 0.162102 0.348111 0.688759 0.326370 0.326370 0.326370 25 0.028205 0.018145 0.061291 0.174920 0.070641 0.070641 0.070641 50 0.006004 0.000563 0.003223 0.013646 0.005859 0.005859 0.005859  Cân bằng số chuyến đi phát sinh và chuyến đi thu hút ΣPi = ΣAj. 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. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 114 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 được trình bày dưới đây: Hình 4.20 Mô hình phân bổ chuyến đi Thông tin đầu vào: Matrix File 1: File ma trận Thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các vùng. (Time distance cost.MAT) lấy từ chương trình HIGHWAY. ZonalPAData 1: File số liệu Số chuyến đi phát sinh, thu hút. (Generation.dbf) lấy từ chương trình GENERATION. Kết quả: Matrix File 1: File ma trận phân bổ chuyến đi. (Distribution.MAT) File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 115 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 116 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 ( Xem bảng 4.9) . 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 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 117 GRAVITY PURPOSE=6,LOS=MW[20],FFACTORS=FF 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. Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ” 4.2.1.5 Mô hình phân chia phương thức ( Mode Choice ) a. Xây dựng mạng lưới giao thông công cộng ( Public Transport) Loại hình vận tải công cộng có nhiều loại như: Xe buýt, Metro, BRT,Theo Quy hoạch chung Quận 3 đến năm 2020 sẽ có các tuyến Metro số 2, tuyến 3B, tuyến số 4 được xây mới cùng với tuyến đường trên cao số 2. Dựa vào điều kiện kinh tế xã hội và tình hình phát triển mạng lưới Metro và đường trên cao, giả định đến năm 2020 các tuyến Metro và tuyến đường trên cao chưa được sử dụng. Như vậy mạng lưới GTCC chỉ xét đến lại hình Xe buýt. Các tuyến xe buýt được tổ chức trên hành lang các tuyến đường chính đi qua địa bàn Quận 3 nối kết các khu vực kế cận, các tuyến xe buýt được bố trí trên các tuyến đường chính đô thị và đường liên khu vực bao gồm đường Lý Thái Tổ, Cách Mạng Tháng 8, Nguyễn Thị Minh Khai, Võ Thị Sáu, Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Điện Biên Phủ, Hai Bà Trưng, Phạm Ngoc Thạch, Pasteur, Trần Quốc Thảo, Lê Văn Sỹ, Trương Định, Bà Huyện Thanh Quan, Cao Thắng, Kỳ Đồng, Nguyễn Phúc Nguyên, Nguyễn Thượng Hiền, Nguyễn Đình Chiểu, Võ Văn Tần, Trần Cao Vân, Trần Quang Diệu. Tổng chiều dài các tuyến GTCC. khoảng 30,86km . CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 118 Bảng 4.10 Các tuyến xe buýt đi qua Quận 3 STT Mã số tuyến Điểm đầu Điểm cuối 1 2 Bến Thành Bx. Miền Tây 2 3 Bến Thành Thạnh Lộc 3 4 Bến Thành Bx. An Sương 4 6 Bx. Chợ Lớn Đại học Nông Lâm 5 7 Bx. Chợ Lớn Gò Vấp 6 10 KTX ĐHQG Bx. Miền Tây 7 13 Bến Thành Củ Chi 8 14 Bx. Miền Đông Bx. Miền Tây 9 27 Công viên 23/9 Bx. An Sương 10 28 Công viên 23/9 Chợ Xuân Thới Thượng 11 30 Chợ Tân Hương Đại học Quốc Tế 12 31 KDC Tân Quy KDC Bình Lợi 13 36 Bến Thành Thới An 14 38 KDC Tân Quy CV Đầm Sen 15 54 Bx. Miền Đông Bx. Chợ Lớn 16 65 Bến Thành Bx. An Sương 17 69 Công viên 23/9 KCN Tân Bình 18 91 Bx. Miền Tây Chợ Nông sản Thủ Đức 19 93 Bến Thành Đại học Nông Lâm 20 149 Công viên 23/9 Cư xá Nhiêu Lộc 21 150 Bx. Chợ Lớn Ngã 3 Tân Vạn 22 152 KDC Trung Sơn Sân bay Tân Sơn Nhất Nguồn: Thống kê từ Buytphcm.com.vn theo Quận 3 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 119 Hình 4.21 Mạng lưới xe buýt đi qua Quận 3 Hình 4.22 Các thuộc tính của tuyến xe buýt N: Các trạm dừng, nhà chờ, nút giao cắt tuyến xe buýt đi qua. MODE: Phương thức vận tải, trong luận văn này chỉ xét đến 2 phương thức là đi xe buýt (Bus) và đi bộ (Walkconnections). ONEWAY: Tuyến xe buýt một chiều. HEADWAY[1]: Thời gian giãn cách, giả định thời gian giãn cách là 5 phút cho tất cả các tuyến. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 120 Mô hình PUBLIC TRANSPORT ( Thiết lập chi phí đi lại bằng GTCC) được trình bày dưới đây: Hình 4.23 Xây dựng mạng lưới GTCC Thông tin đầu vào: Network File: File mạng lưới Network (Network.NET) Line File 1: File mạng lưới các tuyến xe buýt (Tuyenxebuyt.LIN) System File 1: Thiết lập hệ thống GTCC với 2 phương thức đi xe buýt và đi bộ. (Public system.PTS) Hình 4.24 Thiết lập hệ thống Public system CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 121 Fares File: Thiết lập hệ thống giá vé. (Fare.Far) Các loại vé được định nghĩa trong Cube: Free: Đi xe miễn phí Flat: 1 giá chung cố định cho tuyến Distance: bao gồm chi phí lên xe+ chi phí cho từng quãng đường. From/to: Chi phí phụ thuộc vào điểm bắt đầu và kết thúc của zones. Count: Chi phí dựa trên tổng số zones đã đi qua. Accumulate: Mỗi zone có 1 vé và sẽ cộng vào chi phí chung Hilow: Chi phí bị ảnh hưởng bởi số lượng zone cao nhất đi qua Trong luận văn này ta sử dụng Flat tất cả các tuyến có chung giá vé 2000vnđ. Factor File 1: Các yếu tố ảnh hưởng đến GTCC, ở đây lựa chọn tuyến đường ngắn nhất để kết nối các tâm Zone vào tuyến xe buýt (BESTPATHONLY=T). (Factor.FAC) Kết quả: Network File: Mạng lưới các tuyến xe buýt, các tuyến đường đi bộ kết nối từ tâm Zone đến các trạm dừng, nhà chờ. Links File 1: Bảng thống kê các thuộc tính ( điểm đầu, điểm cuối, khoảng cách, thời gian,) Line File: Liệt kê thuộc tính của các tuyến xe buýt, dùng để kiểm tra. NTLegs File: Liệt kê thuộc tính của các tuyến đường đi bộ kết nối tâm Zone với trạm dừng, nhà chờ, dùng để kiểm tra. Matrix File 1: Ma trận chi phí đi lại bằng xe buýt. (Chi phi di lai bang xe buyt.MAT). Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 122 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 123 Trong đó: PARAMETERS TRANTIME = LW.TRANTIME Tham số thời gian.(Đơn vị: Phút) LW.TRANTIME = 0.80*(LI.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED Thời gian đi lại bằng xe buýt, được tính dựa vào thời gian đi lại bằng phương tiện cá nhân (LI.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED nhân với hệ số 0.8 ( trong trường hợp này giả định xe buýt đi nhanh hơn phương tiện cá nhân 1.25 lần. LW.WALKTIME = 1.00*(LI.DISTANCE*60/1000)/4.5 Thời gian đi bộ với giả định tốc độ người đi bộ là 4.5km/h. COST=LI.DISTANCE Chi phí được tính dựa vào khoảng cách đi lại EXTRACTCOST=LW.WALKTIME Kết quả chi phí xuất ra. MAXCOST=500 Khoảng cách kết nối từ tâm Zone đến trạm dừng nhà chờ lớn nhất là 500m. NTLEGMODE=100 Phương thức đi bộ được định nghĩa là 100. Hình 4.25 Đường kết nối tâm Zone bằng phương thức đi bộ CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 124 Đường nối tâm Zone bằng phương thức đi bộ dùng để kết nối tâm Zone đến các trạm dùng, nhà chờ gần nhất. Theo hình 4.25 tất cả các Zone đều có thể sử dụng xe buýt thỏa mãn điều kiện khoảng cách đường kết nối không quá 500m. Hình 4.26 Mật độ bao phủ mạng lưới xe buýt Quận 3 được bao phủ hoàn toàn bởi mạng lưới xe buýt. Vòng tròn màu đỏ thể hiện bán kính 250m từ trạm dừng nhà chờ, với khoảng cách này hầu như các chuyến đi đều sẵn sằng lựa chọn xe buýt làm phương thức đi lại. Vòng tròn màu xanh thể hiện bán kính 500m từ trạm dừng nhà chờ, với khoảng cách này các chuyến đi có thể sử dụng xe buýt với xác suất lựa chọn ít hơn. b. Xác định chuyến đi cá nhân và GTCC (Mode Choice) Theo Điều chỉnh quy hoạch phát triển giao thông vận tải thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020 (duyệt theo Quyết định số 568/QĐ- TTg, ngày 08/04/2013 của Thủ tướng Chính phủ. Lĩnh vực vận tải của Thành phố sẽ CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 125 đáp ứng nhu cầu vận tải với chất lượng ngày càng cao, giá cả hợp lý đảm bảo an toàn, tiện lợi, kiềm chế tiến tới giảm tai nạn giao thông và hạn chế ô nhiễm môi trường; từng bước phát triển vận tải công cộng khối lượng lớn, vận tải đa phương thức, dịch vụ logistics. Trong đó, giao thông công cộng (xe buýt, đường sắt đô thị, taxi) sẽ chiếm từ 20% - 25%; Giao thông cá nhân (ô tô, xe máy, xe đạp) chiếm khoảng 72% - 77%; Các loại hình giao thông khác thị phần đảm nhận ở mức 3%. Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương thức đi bẳng phương tiện cá nhân hay sử dụng GTCC như: Chi phí đi lại, thời gian đi lại, mức độ thuận tiện linh hoạt Trong trường hợp này giả định hàm thỏa dụng được xây dựng dựa vào chi phí đi lại. Xây dựng hàm thỏa dụng ( Utility Function) U= -λ*Chi phí đi lại Giả định xác suất lựa chọn phương tiện GTCC: Xác suất lựa chọn phương tiện cá nhân: Khi chi phí đi lại bởi phương tiện cá nhân bằng chi phí đi lại bởi GTCC thì xác suất lựa chọn GTCC là 0.1 và xác suất lựa chọn xe cá nhân là 0.9. Mặc dù hàm thỏa dụng này không thật sự chính xác nhưng sẽ làm giảm khối lượng công việc tính toán. Do đó luận văn đề xuất sử dụng công thức này đển tính toán cho các trường hợp chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB và các chuyến đi bên ngoài. Với λ là tham số quy mô. λ=0 xác suất lựa chọn GTCC là 0.1 và xác suất lựa chọn xe cá nhân là 0.9. Khi λ càng lớn thì độ nhạy của mô hình càng tăng. Mô hình sẽ tăng cường lựa chọn phương thức có chi phí rẻ hơn. Khi λ tiến tới vô cùng, tất cả các nhu cầu của mô hình sẽ lựa chọn phương thức rẻ nhất. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 126 Hình 4.27 Xác suất lựa chọn GTCC Giả định λ cho các mục đích chuyến đi: λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBW λ = 0.25 cho chuyến đi với mục đích HBS λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBO λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích NHB λ = 0.05 cho chuyến đi EXTERNAL ( I-E, E-I, E-E ) Kết quả dự báo: nhu cầu sử dụng phương tiện CN ( DCN )và GTCC ( DBUS ) là: 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0 5 10 15 20 25 X á c su ấ t đ i G T C C Ccn - C pt Xác suất lựa chọn GTCC Pbus 0.25 Pbus 0.1 Pbus 0.05 Pbus 0.01 Pbus 0 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 127 Mô hình MODE CHOICE được trình bày dưới đây: Hình 4.28 Mô hình MODE CHOICE Thông tin đầu vào: Matrix File 1: File ma trận Phân bổ chuyến đi giữa các vùng. (Distribution.MAT) lấy từ chương trình DISTRIBUTION. Matrix File 2: File ma trận Thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các vùng. (Time distance cost.MAT) lấy từ chương trình HIGHWAY. Matrix File 3: File ma trận Chi phí đi lại bằng xe buýt giữa các vùng. (Chi phi di lai bang xe buyt.MAT) lấy từ chương trình PUBLIC TRANSPORT. Kết quả: Matrix File 1: File ma trận Chuyến đi bằng phương tiện cá nhân và GTCC giữa các vùng. (Mode Choice.MAT). Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 128 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 129 Trong đó: File ma trận đầu vào: MW[1]=MI.1.1 ; HBW MATRIX Ma trận chuyến đi HBW MW[2]=MI.1.2 ; HBS MATRIX Ma trận chuyến đi HBS MW[3]=MI.1.3 ; HBO MATRIX Ma trận chuyến đi HBO MW[4]=MI.1.4 ; NHB MATRIX Ma trận chuyến đi NHB MW[5]=MI.1.5+MI.1.6+MI.1.7 ; EXTERNAL MATRIX Ma trận chuyến đi ngoại vùng và liên vùng (I-E, E-I, E-E) MW[8]=MI.2.3; MC_COST Ma trận chi phí đi lại bằng phương tiện cá nhân MW[9]=MI.3.1; PT_COST Ma trận chi phí đi lại bằng phương tiện GTCC Phân chia phương thức cho chuyến đi với mục đích HBW ;HBW (LAMBDA=0.1) giả định λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBW MW[10]=EXP(-0.1*MW[8]) Hàm hữu dụng chi phí xe cá nhân_HBW MW[11]=EXP(-0.1*MW[9]) Hàm hữu dụng chi phí xe buýt_HBW MW[12]=MW[10]+MW[11] Tổng hàm hữu dụng chi phí xe cá nhân và chi phí xe buýt _HBW MW[13]=(MW[11]/MW[12])/5 Xác suất đi xe buýt cho mục đích HBW MW[14]=1-MW[13] Xác suất đi bằng xe cá nhân cho mục đích HBW MW[15]=MW[1]*MW[14] Ma trận chuyến đi bằng phương tiện cá nhân với mục đích HBW. MW[16]=MW[1]*MW[13] Ma trận chuyến đi bằng xe buýt với mục đích HBW. Phân chia phương thức cho chuyến đi với mục đích HBS, HBO, NHB, EXTERNAL tương tự như Phân chia phương thức cho chuyến đi với mục đích HBW giả định λ cho từng trường hợp khác nhau. MW[45]=MW[15]+MW[22]+MW[29]+MW[36]+MW[43] Ma trận Tổng chuyến đi bằng phương tiện cá nhân = Tổng chuyến đi HBW+ HBS+ HBO+ NHB+ EXTERNAL sử dụng phương tiện cá nhân. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 130 MW[46]=MW[16]+MW[23]+MW[30]+MW[37]+MW[44] Ma trận Tổng chuyến đi bằng phương tiện GTCC = Tổng chuyến đi HBW+ HBS+ HBO+ NHB+ EXTERNAL sử dụng phương tiện GTCC. 4.2.1.6 Xét ảnh hưởng thời gian đối với các chuyến đi ( Time Of Day Characteristic) a. Chuyển ma trân chuyến đi dạng P-A sang ma trận chuyến đi dạng O-D Ở phần Mode Choice đã xác định được số lượng chuyến đi bằng phương thức cá nhân và GTCC ở dạng P-A (Production-Attraction) cho các mục đích HBW, HBS, HBO, NHB và External. Tuy nhiên ma trận dạng P-A khác ma trận dạng O-D, vì OD chỉ đúng hướng di chuyển của chuyến đi. Trong khi ma trận P-A của HB (Home Base) thì liên quan đến tính chất của Zone. Do đó cần có hệ số chuyển đổi. Theo kết quả chương trình nghiên cứu của National Cooperative Highway Research Program-365, để đơn giản có thể tính OD cho các chuyến đi HB (Home Base) như sau: OD(HB)=(P+A)/2 Đối với các chuyến đi liên quan đến nhà (HBW, HBS, HBO) thì ma trận O-D được tính bằng (ma trận P + ma trận P hoán vị)/2, cụ thể đối với chuyến đi HBW được tính như sau: Trong đó: HBWod là ma trận O-D cho chuyến đi với mục đích HBW HBWpa là ma trận P-A cho chuyến đi với mục đích HBW HBW’pa là ma trận P-A hoán vị cho chuyến đi với mục đích HBW 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 MATRIX ( Chuyển từ P-A sang O-D) được trình bày dưới đây: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ 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 chương 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: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ 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 được 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 phương tiện cá nhân = Tổng các ma trận chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB, EXTERNAL bằng phương tiện cá nhân. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 133 MW[32]=MW[22]+MW[24]+MW[26]+MW[28]+MW[30] Ma trận Tổng chuyến đi bằng phương tiện GTCC = Tổng các ma trận chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB, EXTERNAL bằng phương tiện GTCC. Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước 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 được các chuyến đi CN (cá nhân) cho mục đích HBW, HBS, HBO, NHB và EXTERNAL. Tuy nhiên chưa 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 trường hợp chuyến đi khác nhau như 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 phương tiện: Số chuyến đi đang được tính theo đơn vị là chuyến đi/người như 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 phương tiện. Nguồn: HOUTRANS Hình 4.30 Hệ số chuyên chở của phương tiện năm dự báo 2020 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 134 Hệ số chuyên chở được 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 ) được trình bày dưới 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 chương 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 được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ 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. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ 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 người, và hệ số chuyên chở của xe máy là 1.3 người. 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% Tương 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 phương tiện Ô tô và xe máy giờ cao điểm ( hay Lưu lượng 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 lưu lượng trên từng tuyến đường Dựa vào “TCXDVN 104: 2007_Đường đô thị tiêu chuẩn thiết kế” mục 5.2.3 các loại lưu lượng xe thiết kế. Lưu lượng xe Ô tô và xe máy giờ cao điểm có thể xác định như sau: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 137 Ngcđ = (0.12-0.14) Nngđ Trong đó: Ngcđ là Lưu lượng xe Ô tô và xe máy giờ cao điểm Nngđ là Lưu lượng xe Ô tô và xe máy 1 ngày đêm. Trong luận văn này sử dụng hệ số là 0.12 để tính toán Lưu lượng xe Ô tô và xe máy giờ cao điểm. Mô hình MATRIX ( OD_Oto xe may gio cao diem) được trình bày dưới 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 chương 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 được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 138 Trong đó: File ma trận đầu vào: MI.1.1 ma trận đầu vào, ma trận Lưu lượng xe Ô tô 1 ngày đêm. MI.1.2 ma trận đầu vào, ma trận Lưu lượng xe máy 1 ngày đêm. MW[1]=MI.1.1*0.12 là Lưu lượng xe Ô tô giờ cao điểm. MW[2]=MI.1.1*0.12 là Lưu lượng xe máy giờ cao điểm. MW[3]= MW[3]+ MW[3] là Lưu lượng PCU (Passenger Car Unit) giờ cao điểm. ( PCU: lưu lượng 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 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). CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 139 Hình 4.34 Mối quan hệ giữa vận tốc V và lưu lượng N 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): Theo mục 5.4.2 TCXDVN 104:2007 “ Đường đô thị, tiêu chuẩn thiết kế” Mức phục vụ là thước đo về chất lượng vận hành của dòng giao thông, mà người điều khiển phương tiện và hành khách nhận biết được. 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 KNTH là một trong số các chỉ tiêu gắn liền với mức phục vụ ở một đoạn đường 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 nhưng người lái chịu ảnh hưởng 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. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 140 E – dòng không ổn định, đường 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 lưu lượng xe (N hoặc V_volume) với khả 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 đường. 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) 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 4.11 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 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 Nguồn: TCXDVN 104: 2007 “ Đường đô thị_Tiêu chuẩn thiết kế ” CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 141 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. Hình 4.35 Mối quan hệ giữa Lưu lượng và Thời gian đi lại 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 khi bị ảnh hưởng bởi lưu lượng giữa điểm đầu I và điểm cuối J 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. Nguồn: Tài liệu hướng dẫn Cube của Citilabs Mô hình HIGHWAY ( Assignment_An dinh tuyen duong) được trình bày dưới đây: Hình 4.36 Mô hình Assignment_Ấn định tuyến đường CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 142 Thông tin đầu vào: Matrix File 1: File ma trận OD_Oto xe may gio cao diem (OD_ Oto xe may gio cao diem.MAT) lấy từ chương trình MATRIX 8. Network File: File Network.NET Intersctn Data: File thiết lập nút giao (dùng cho phần đánh giá nút giao) (Intersection data.IND) Kết quả: 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: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 143 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 khi bị ảnh hưởng bởi lưu lượng 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 trên các tuyến đường: Kết quả cuối cùng của quá trình dự báo là tìm ra lưu lượng trên từng tuyến đường qua đó đánh giá mạng lưới đường có phù hợp, đảm bảo lưu thông hay không dựa vào hệ số khả năng thông hành của tuyến đường. Lưu lượng PCU đi lại nội quận (I-I) (Quận 3): Hình 4.37 Lưu lượng PCU nội quận 3 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 144 Lưu lượng PCU nội quận được phân bổ trên hầu hết trên tất cả các tuyến đường, mật độ sử dụng đường rất lớn, lưu lượng tập chung lớn nhất 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 3 sử dụng đi lại trong nội quận. Lưu lượng PCU đi lại trong khu vực nghiên cứu: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 145 Hình 3.38 Lưu lượng PCU khu vực nghiên cứu CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 146 Lưu lượng PCU khu vực nghiên cứu phân bổ chủ yếu trên các tuyến đường chính, đường trục chính của khu vực như: Đường Nguyễn Thị Minh Khai, Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Điện Biên Phủ, Cách Mạng Tháng 8, Hướng Bắc – Nam : lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Cách mạng tháng 8, Nam kỳ khởi nghĩa, Hai bà trưng,... Hướng Đông – Tây: lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Điện biên phủ, Nguyễn thị minh khai, Võ thị sáu,... 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 với mức phục vụ A÷C. Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH từ 0.75÷1 tương ứng với mức phục vụ D÷E. Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH >1 tương ứng với mức phục vụ F. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 147 Hình 4.39 Mức phục vụ của mạng lưới đường CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 148 Nhìn chung các tuyến đường trong nội vùng lưu thông bình thường. Các tuyến đường lưu thông khó khăn và bắt đầu xuất hiện tình trạng tắc nghẽn như: Đường Cách mạng tháng 8, Bùi thị xuân, Nam kỳ khởi nghĩa, Lý thái tổ. Các tuyến bị tắc nghẽn như: Đường Nguyễn thị minh khai, Điện biên phủ,..(Hình 4.39). Thời gian đi lại trên mạng lưới: Giả định thời gian đi lại không bị ảnh hưởng bởi nút giao và đèn tín hiệu. ( Đơn vị: Phút) Hình 4.40 Thời gian đi lại không xét ảnh hưởng nút giao, đèn tín hiệu 4.2.2.2 Kịch bản 2 ( Mở rộng mạng lưới đường theo quy hoạch giao thông) Theo “Quy hoạch tổng thể phát triển GTVT Tp.HCM đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020” và “ Quy hoạch chung Quận 3” một số tuyến đường chính như: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 149 Cách mạng tháng 8, Điện biên phủ, Nguyễn thị minh khai, Nam kỳ khởi nghĩa, Võ thị sáu,được nâng cấp, mở rộng nâng cao khả năng thông hành của đường để đáp ứng nhu cầu lưu lượng giao thông trong tương lai. Bảng 4.12 Các tuyến đường được nâng cấp, mở rộng St t Tên đường Điểm đầu Điểm cuối Chiều dài đường Chiều rộng mặt đường Số làn xe Vận tốc khảo sát Hướ ng đi Ghi chú KNT H (m) (m) 1 Cách Mạng Tháng 8 Nguyễn Thị Minh Khai Công Trường Dân Chủ 929 23 7 28.8 2 Khảo sát 6300 2 Điện Biên Phủ Hai Bà Trưng Vòng xoay Ngã 7 2,936.00 12 4 31.9 1 Khảo sát 6400 3 Lê Văn Sỹ Cầu Lê Văn Sỹ Ranh Phú Nhuận 886 18 6 29.5 2 Khảo sát 5400 4 Nam Kỳ Khởi Nghĩa Nguyễn Thị Minh Khai Điện Biên Phủ 557.5 20 6.5 32.5 1 Khảo sát 10400 Điện Biên Phủ Võ Thị Sáu 285 27 9 34.6 2 Khảo sát 7200 Võ Thị Sáu Cầu Công Lý 929.4 21 7 34.6 2 Khảo sát 6300 5 Nguyễn Thị Minh Khai Lý Thái Tổ Huyền Trân Công Chuá 1,771.00 20 6.5 32.5 2 Khảo sát 5850 Huyền Trân Công Chúa Nam Kỳ Khởi Nghĩa 315 20 6.5 30.5 1 Khảo sát 10400 Nam Kỳ Khởi Nghĩa Hai Bà Trưng 487 20 6.5 30.5 1 Khảo sát 10400 6 Pasteur Nguyễn Thị Minh Trần Quốc 1,122.00 20 6.5 28.5 1 Khảo sát 10400 CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 150 Khai Toản 7 Trần Quốc Thảo Võ Văn Tần Cầu Lê Văn Sỹ 1,443.00 18 6 32.5 2 ( 1 chiều từ Võ Thị Sáu →Võ Văn Tần) Khảo sát 4800 (9600) 8 Võ Thị Sáu Hai Bà Trưng Cách Mạng Tháng 8 2,200.00 23 7.5 31.67 1 Khảo sát 12000 Hình 4.41 Các tuyến đường được nâng cấp mở rộng CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 151 Lưu lượng PCU đi lại trong khu vực nghiên cứu khi mở rộng mạng lưới đường theo quy hoạch: CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 152 Hình 4.42 Lưu lượng PCU khu vực nghiên cứu khi mở rộng mạng lưới đường theo quy hoạch CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 153 Lưu lượng PCU khu vực nghiên cứu phân bổ chủ yếu trên các tuyến đường chính, đường trục chính của khu vực như: Đường Nguyễn Thị Minh Khai, Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Điện Biên Phủ, Cách Mạng Tháng 8, Hướng Bắc – Nam : lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Cách mạng tháng 8, Nam kỳ khởi nghĩa, Hai bà trưng,... Hướng Đông – Tây: lưu lượng phân bổ tập trung trên các tuyến Điện biên phủ, Nguyễn thị minh khai, Võ thị sáu,... 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 với mức phục vụ A÷C. Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH từ 0.75÷1 tương ứng với mức phục vụ D÷E. Các tuyến đường có Hệ số sử dụng KNTH >1 tương ứng với mức phục vụ F. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 154 Hình 4.43 Mức phục vụ của mạng lưới đường theo quy hoạch CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 155 Nhìn chung các tuyến đường trong nội vùng lưu thông bình thường. Các tuyến đường lưu thông khó khăn và bắt đầu xuất hiện tình trạng tắc nghẽn với mạng lưới đường hiện tại như: Đường Cách mạng tháng 8, Bùi thị xuân, Nam kỳ khởi nghĩa, Lý thái tổ. Các tuyến bị tắc nghẽn như: Đường Nguyễn thị minh khai, Điện biên phủ (Hình 4.39) lưu thông bình thường với mạng lưới đường theo quy hoạch. (Hình 4.43) Thời gian đi lại trên mạng lưới với mạng lưới đường theo quy hoạch: Giả định thời gian đi lại không bị ảnh hưởng bởi nút giao và đèn tín hiệu. Với mạng lưới đường theo quy hoạch đường được nâng cấp, mở rộng làm giảm thời gian đi lại giữa các khu vực. ( Đơn vị: Phút) Hình 4.44 Thời gian đi lại không xét ảnh hưởng nút giao, đèn tín hiệu trên mạng lưới đường theo quy hoạch CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 156 4.3. Đánh giá khả năng thông hành qua các nút trọng điểm 4.3.1 Nút giao Ngã 4 Nam Kỳ Khởi Nghĩa – Điện Biên Phủ. Xây dựng các thông số đầu vào: Dựa vào tiêu chuẩn HCM 2000 (Highway Capacity Manual) Kiểu nút: Tín hiệu đèn: gồm 2 pha. Pha 1 đường Nam kỳ khởi nghĩa đi thẳng rẽ trái. Pha 2 đường Điện biên phủ đi thẳng, rẽ phải, rẽ trái. Chu kỳ đèn là 56 giây với 30 giây đèn xanh pha 1, 20 giây đèn xanh pha 2 và 6 giây đèn vàng chuyển tiếp 2 pha. (Kết quả tính toán lấy trong Phụ lục B “Tính toán chu kỳ đèn”. Hình 4.45 Tín hiệu đèn nút giao ngã 4 NKKN – ĐBP Hướng di chuyển theo làn xe: Đường Điện biên phủ 3 làn xe gồm: 1 làn đi thẳng rẽ phải, 1 làn đi thẳng, 1 làn đi thẳng rẽ trái. Đường Nam kỳ khởi nghĩa 3 làn xe (chiều đi Nguyễn thị minh khai) gồm: 1 làn đi thẳng rẽ trái, 2 làn đi thẳng. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 157 Hình 4.46 Hướng di chuyển nút giao ngã 4 NKKN – ĐBP Kết quả xuất ra: Lưu lượng PCU qua nút: Hình 4.47 Lưu lượng PCU nút giao ngã 4 NKKN – ĐBP CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 158 Mức phục vụ của nút: Mức phục vụ được đánh giá dựa vào thời gian trì hoãn của dòng xe. (đơn vị: giây_theo tiêu chuẩn HCM 2000). Kết quả xuất ra trong Cube đơn vị là Phút, sau đó nhân với 60 để so sánh với tiêu chuẩn HCM 2000. Hình 4.48 Mức phục vụ theo tiêu chuẩn HCM 2000 Với mức phục vụ là B dòng xe lưu thông bình thường, không bị tắc nghẽn. Dòng xe ổn định nhưng người lái chịu ảnh hưởng khi muốn tự do chọn tốc độ mong muốn. Hình 4.49 Mức phục vụ tại nút giao ngã 4 NKKN – ĐBP CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 159 Chiều dài dòng chờ tính theo số lượng xe quy đổi PCU (đơn vị: xe PCU): Hình 4.50 Chiều dài dòng chờ tại nút giao ngã 4 NKKN – ĐBP 4.3.2 Nút giao Ngã 4 Nguyễn Thị Minh Khai – Cách Mạng Tháng 8. Kiểu nút: Tín hiệu đèn: gồm 2 pha. Pha 1 đường Cách mạng tháng 8 đi thẳng, rẽ phải, rẽ trái. Pha 2 đường Nguyễn thị minh khai đi thẳng, rẽ phải, rẽ trái. Chu kỳ đèn là 66 giây với 25 giây đèn xanh pha 1, 35 giây đèn xanh pha 2 và 6 giây đèn vàng chuyển tiếp 2 pha. (Kết quả tính toán lấy trong Phụ lục B “Tính toán chu kỳ đèn”. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 160 Hình 4.51 Tín hiệu đèn nút giao ngã 4 CMT8 - NTMK Hướng di chuyển theo làn xe: Đường Cách mạng tháng tám 2 làn xe (1 hướng) gồm: 1 làn đi thẳng rẽ phải, 1 làn đi thẳng rẽ trái. Đường Nguyễn thị minh khai 2 làn xe (1 hướng) gồm: 1 làn đi thẳng rẽ phải, 1 làn đi thẳng rẽ trái. Hình 4.52 Hướng di chuyển nút giao ngã 4 CMT8 - NTMK CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 161 Kết quả xuất ra: Lưu lượng PCU qua nút: Hình 4.53 Lưu lượng PCU nút giao ngã 4 CMT8 - NTMK Mức phục vụ của nút: Với mức phục vụ là B dòng xe lưu thông bình thường, không bị tắc nghẽn. Dòng xe ổn định nhưng người lái chịu ảnh hưởng khi muốn tự do chọn tốc độ mong muốn ở một số làn có mức phục vụ là C. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 162 Hình 4.54 Mức phục vụ tại nút giao ngã 4 CMT8 - NTMK Chiều dài dòng chờ tính theo số lượng xe quy đổi PCU (đơn vị: xe PCU): Hình 4.55 Chiều dài dòng chờ tại nút giao ngã 4 CMT8 – NTMK CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 163 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Nội dung chính của đề tài “ Dự báo nhu cầu giao thông và đánh giá khả năng thông hành qua nút giao tại Quận 3 đến năm 2020 ” là xác định lưu lượng qua các tuyến đường bằng mô hình bốn bước qua đó đánh giá được tình trạng năng lực phục vụ của từng tuyến đường, đánh giá khả năng thông hành qua một số nút chính (Nút Ngã 4 Nam Kỳ Khởi Nghĩa – Điện Biên Phủ và Ngã 4 Nguyễn Thị Minh Khai – Cách Mạng Tháng 8) dự báo năm 2020. Qua đó có những giải pháp nhằm cải thiện mạng lưới giao thông hiện tại và nâng cao năng lực phục vụ trong năm 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 3 ( Phần Trip_GENERATION )  Phân bổ nhu cầu giữa các vùng với nhau ( Nội vùng, ngoại vùng, liên vùng ) ( Phần Trip_DISTRIBUTION)  Tỷ lệ (%) đảm nhận của từng phương thức trong tổng số chuyến đi. ( Phần MODE CHOICE )  Xác định lưu lượng thông qua của từng tuyến đường ( Phần Trip_ASSIGNMENT )  Đánh giá tình trạng giao thông của mạng lưới đường, mức phục vụ và thời gian đi lại trên từng tuyến theo 2 kịch bản sau:  Kịch bản 1 ( Giữ nguyên mạng lưới đường hiện tại)  Kịch bản 2 ( Mở rộng mạng lưới đường theo quy hoạch giao thông)  Đánh giá khả năng thông hành qua các nút trọng điểm  Ngã 4 Nam Kỳ Khởi Nghĩa – Điện Biên Phủ  Ngã 4 Cách Mạng Tháng 8 – Nguyễn Thị Minh Khai Qua kết quả nghiên cứu nhận thấy rằng mạng lưới giao thông vận tải hiện tại của Quận 3 có một số tuyến đường chính như: Cách Mạng Tháng 8, Nguyễn Thị Minh Khai, Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Điện Biên Phủ,.. không đáp ứng được nhu cầu đi lại của người dân trong năm dự báo 2020. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra tại 2 nút giao được đánh giá, với mạng lưới đường hiện tại mức phục vụ tại nút chưa cao, chiều dài dòng CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Cao Văn Trường _ QG10_1051170069 Trang 164 chờ tại nút còn khá lớn. Với mạng lưới đường Quy hoạch được nâng cấp, mở rộng sẽ giải quyết được những vấn đề này. chính vì vậy cần phải có những giải pháp quy hoạch dựa trên những nghiên cứu có cơ sở khoa học nhằm quy hoạch phát triển mạng lưới giao thông đô thị cho Quận 3 phù hợp với nhu cầu phát triển trong tương lai. 5.2 Kiến Nghị Nâng cao, cải thiện mạng lưới đường: Để cải thiện khả năng phục vụ của mạng lưới đường trong tương lai cần nâng cấp, mở rộng một số tuyến đường chính, trục chính của khu vực như: Đường Cách Mạng Tháng 8, Nguyễn Thị Minh Khai, Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Điện Biên Phủ,..Hạn chế lưu lượng xe tải, xe tải trọng lớn lưu thông trên những tuyến này vào những giờ cao điểm. Phát triển mạng lưới giao thông công cộng: Hiện tại mạng lưới giao thông công cộng trên địa bàn Quận 3 chủ yếu là xe buýt. Năng lực phục vụ chưa cao, chất lượng xe chưa đảm bảo, thời gian chờ đợi dài, tốc độ thấp, mức độ thỏa mái và an toàn trên xe buýt chưa đảm bảo dẫn đến việc lựa chọn phương tiện xe buýt còn hạn chế. Cần cải thiện và khắc phục để nâng cao chất lượng phục vụ, khuyến khích người dân sử dụng xe buýt sẽ có khả năng giảm bớt lưu lượng xe cá nhân lưu thông trên đường, do đó có thể tiết kiệm chi phí mở rộng các tuyến đường. Xây dựng mới tuyến Metro số 2, tuyến 3B, tuyến số 4 cùng với tuyến đường trên cao số 2 theo “ Điều chỉnh Quy hoạch phát triển GTVT Tp.HCM đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020” giúp phát triển mạng lưới GTCC trên địa bàn quận 3. Nâng cao khả năng lựa chọn phương tiện GTCC và giảm lưu lượng xe cá nhân.