高速铁路运输组织演示幻灯片.ppt
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1、第八章 高速铁路的运输组织 引言:铁路的运营管理是管理科学的重要分支,既包括铁路运输组织,也包括铁路经营管理。高速铁路的运输组织是根据高速铁路的特点,研究一些有别于普通铁路运输组织中的一些技术问题。高速铁路的运运输组织是涉及高速铁路的技术经济优势能否充分发挥,能否最大限度地吸引客流,能否获得最佳的经济、社会效益的软件环境,是高速铁路技术的重要组成部分。1本章主要探讨不涉及管理体制和管理模式的一些本章主要探讨不涉及管理体制和管理模式的一些高速铁路的共性问题高速铁路的共性问题:高速铁路的运营特点,即运营管理应达到的目标高速铁路的运营特点,即运营管理应达到的目标高速铁路的市场预测,重点介绍预测方法;
2、高速铁路的市场预测,重点介绍预测方法;高速铁路的客流组织,主要介绍旅客列车方案的设置,论述跨线客流高速铁路的客流组织,主要介绍旅客列车方案的设置,论述跨线客流输送方式的选择输送方式的选择高速铁路的列车运行图,重点论述高速铁路列车运行图的特点,运输高速铁路的列车运行图,重点论述高速铁路列车运行图的特点,运输图基本要素的确定,综合维修天窗的设置,列车运行图的编制等图基本要素的确定,综合维修天窗的设置,列车运行图的编制等高速铁路的区间通过能力,着重介绍高速铁路区间通过能力的特点,高速铁路的区间通过能力,着重介绍高速铁路区间通过能力的特点,论述其计算方法论述其计算方法 高速铁路的调度指挥,扼要论述高速
3、铁路调度指挥的特点、机构设置、高速铁路的调度指挥,扼要论述高速铁路调度指挥的特点、机构设置、运行调整原则等;运行调整原则等;高速铁路的社会成本,主要论述社会成本的概要念,计算方法、并结高速铁路的社会成本,主要论述社会成本的概要念,计算方法、并结合京沪高速铁路项目进行社会成本分析合京沪高速铁路项目进行社会成本分析2第一节 高速铁路的运营特点u高速铁路的服务对象一、客运市场需求分析 铁路客流中各种职务,低、中、高收入,各种旅行目的的旅客都有。铁路客流在各种出行距离所占的比例见表8.1.1。由表可见,铁路在中、长距离占绝对优势;但对行程在200km以内的量大的短途客流也很有竞争性,几乎可与公路平分秋
4、色。这说明铁路适合于各种距离的旅客运输。表表8.1.1 8.1.1 京沪通道旅客出行距离别分布表京沪通道旅客出行距离别分布表 单位:单位:%3二、旅客出行方式及服务属性的选择 旅客出行一般都选择自己最喜欢的交通运输方式,而交通运输方式的选择又受各自认为最重要的供给属性(即服务属性)的影响。供给属性包括安全性、运输速度、舒适性、方便性以及交通费用等。根据调查分析的结果,旅客对出行方式及服务属性的选择意向见表8.1.2和表8.1.3。表表8.1.2 8.1.2 旅客出行方式及服务属性选择旅客出行方式及服务属性选择 单位:单位:%*本表以直达(不换乘)代表方便性。4 表表8.1.3 8.1.3 不同
5、收入水平的旅对出行方式及服务属性的选择不同收入水平的旅对出行方式及服务属性的选择 *本表以直达(不换乘)代表方便性。上述统计分析可以看出,各种不同收入水平的旅客,无论是自费还是公费出行首选铁路者占大多数。旅行费用及收入水平不同的旅客对服务属性重要度的选择也有所不同。对各种旅客来说,最为关心的是安全,仅次于安全的要素是速度。票价被选择为第一重要因素的比例最低。随着收入的提高旅费不再是控制因素。5三、高速铁路的市场定位 高速铁路一般都是客运专线,其服务对象是旅客。由于列车运行速度高,服务范围广,且具有的一系列技术经济优势,使其在运输市场具有强劲的竞争能力。但为保持较高的旅行速度,高速铁路一般设站都
6、比较少,因而沿线小城镇到发的零星客流不能吸纳。高速铁路的市场定位,即主要服务对象应是要求缩短旅途时间的中、长途客流和要求随时提供服务的量大的短途客流。未来的客流构成中,自费旅游、打工求职、探亲访友等出行目的旅客还会不断提高。旅游消费将逐渐成为一种大众消费方式,旅游客流将逐渐发展成为庞大的运输市场。此外,大型博览会、商品交易会、体育比赛的频繁举行是客运市场广阔的发展空间。这些客流在速度上都有较高的要求,是高速铁路的重要潜在客源。旅客有各种不同层次,要求提供服务的随意性较强。以最少的消耗,一流的管理,优质的服务,安全、正点地输送旅客,最大限度地吸引客流,获得最大的经济效益和社会效益,是高速铁路运输
7、组织的根本任务。6u高速铁路的运输组织目标高速度高密度高正点率高可靠性高质量服务高市场占有率高社会经济效益 7第二节 高速铁路的市场预测 运量是决定高速铁路的技术标准和设备数量等的基础,运量是决定高速铁路的技术标准和设备数量等的基础,是决定项目效益的最关键的因素之一,也是制定运营模是决定项目效益的最关键的因素之一,也是制定运营模式和行车组织方案的重要依据。式和行车组织方案的重要依据。一、国内外运量预测方法介绍:一、国内外运量预测方法介绍:在以往的高速铁路的论证和评估工作中,沿用密度预测的方法来预测高速铁路的运量。这一方法在既有线的运量预测中是有效的,但具有很大的局限性,如用于未来的高速铁路的运
8、量预测中会产生如下的问题:(a)随着市场经济的发展,既有铁路和未来的高速铁路都将受到来自航空和公路日益激烈的竞争,现行的密度预测方法很难反映各种运输方式间的竞争情况;8(b)高速铁路虽然速度高,旅行时间少,但收取的票价较高,现行方法无法分析在票价变化的情况下旅客的承受能力;(c)现行方法只能提供区段密度,无法换算成始发-到达(OD)的客流情况,不能直接为行车组织工作提供依据;(d)在采用分段建设而不是一次贯通的方案时,无法用现行的运量预测方法来分析各段分步建设条件下运量的变化情况;(e)在进行项目的国民经济评价时,需要了解运量的构成情况,如多少运量是从其他方式吸引过来的,多少是诱发的等。现行方
9、法无法提供这些信息;(f)最优的票价应是使项目的效益最高的票价,但现行方法只做密度的预测,与运价基本无关,这点显然与实际不符。9二、国际通用的高速铁路运量预测方法二、国际通用的高速铁路运量预测方法1、四阶段法简介主要步骤主要步骤:(1)各OD分区到发总量预测 首先预测各OD分区中所有运输方式的发送和到达的总量,以此量作为总量控制的基础,一般在乘车率法的基础上,考虑人口和社会经济的发展来确定各分区的发送和到达的总量。(2)分布交通量的预测 分布交通量指两个OD分区之间的交通量。其预测的目的是得出由由出发地到达目的地的交通流OD表。当前的OD表由统计结果来确定,以此为依据来得出预测年度的OD表。通
10、常可使用以下两种方法:(a)现在图案法 以当前OD交通流的实测值为基础,依将来各OD分区的发送和到达交通量的预测值得出预测年度的总OD交流量。(b)地区间的交通模型法 即按两个OD分区的社会经济指标和OD对间的时间和距离等参数直接预测OD对间的总交流量,通常使用重力模型。10 交通方式的分配 目的是在得到了总交流量以后推算各交通方式所占的市场份额。在预测各交通方式的市场份额时考虑了以下因素:旅行者的因素 交通方式的因径路分配 因通常的OD对中不只有一条径路,所以还必须预测上述交通量在这些径路间的分布情况,然后确定相关径路各区段的密度。在目前国际上的运量预测工作中,常采用根据各OD分区的社会经济
11、参数和各运输方式的服务水平数据直接测算OD对间的总旅客交流量的方法,而将第一阶段取消,将四阶段法简化为三阶段法。其中“交通方式分配”部分是运量预测中最关键的部分,通常按照交通方式分配模型的类型对预测方法进行分类。目前国际上通用的交通方式分配模型主要有二种,一种为欧美国家常用的以LOGIT模型为中心的预测方法,另一种为日本新干线运量预测时采用的MD模型预测法,下面对以这两种模型为中心的预测方法进行详细的介绍。112、以LOGIT模型为中心的预测方法 (1 1)主要步骤)主要步骤a.a.以主要运输方式目前的系统特征为基础,估计各运输方式的以主要运输方式目前的系统特征为基础,估计各运输方式的“效用效
12、用 函数函数”b.b.建立通道旅客直接需求模型建立通道旅客直接需求模型 c.c.利用直接需求模型预测未来年度在没有高速铁路条件下的运量发展情利用直接需求模型预测未来年度在没有高速铁路条件下的运量发展情况况 d.d.建立建立“诱发运量模型诱发运量模型”,计算当新的服务质量较高的运输方式,计算当新的服务质量较高的运输方式-高速铁高速铁路投入运营后,将产生的诱增型运量路投入运营后,将产生的诱增型运量 e.e.建立建立“旅客出行方式选择模型旅客出行方式选择模型”(或称或称“客运量分配模型客运量分配模型”),计算在,计算在高速铁路建成并投入运营后,各方式原有的旅客中将转而选择高速铁高速铁路建成并投入运营
13、后,各方式原有的旅客中将转而选择高速铁路的比例,从而计算出各方式转移到高速铁路的客流量路的比例,从而计算出各方式转移到高速铁路的客流量 f.f.将转移运量与诱发运量汇总,即可得高速铁路的总运量将转移运量与诱发运量汇总,即可得高速铁路的总运量 g.g.*其中直接需求的预测欧美国家多采用其中直接需求的预测欧美国家多采用“重力模型重力模型”。12(2 2)迭代方法:)迭代方法:因为技术方案和行车组织方案能够影响投资、成本等技术经济参数和旅行时间、服务频率等服务水平参数,在国外的预测过程中常采用迭代方法来反技术条件和行车组织方案对于技术经济参数和预测结果的影响,步骤如下:a.a.取初始值取初始值(包括
14、成本、服务水平等包括成本、服务水平等),按上述步骤进行初步预测,按上述步骤进行初步预测 b.b.根据初步结果重作技术方案和行车组织方案,得出第二步技术经济根据初步结果重作技术方案和行车组织方案,得出第二步技术经济参数和服务水平参数参数和服务水平参数 c.c.将上述第二步技术经济参数和服务水平数据作为外生变量输入预测将上述第二步技术经济参数和服务水平数据作为外生变量输入预测模型,进行下一步预测模型,进行下一步预测(即第一次迭代即第一次迭代)d.d.按上述过程重复进行第二、三次迭代,直至收敛为止,此时按上述过程重复进行第二、三次迭代,直至收敛为止,此时运量与技术方案与行车组织方案间达成一个平衡的结
15、构,可得出最优运量与技术方案与行车组织方案间达成一个平衡的结构,可得出最优的票价和服务水平参数的票价和服务水平参数上述预测过程的框图如图8.2.1所示,其中虚框中所示的部分就是迭代过程。13(3)(3)模型的结构模型的结构直接需求模型 最常采用的是“重力模型”,其基本结构如式8.2.1所示。(8.2.1)式中 某种运输方式的代号;常数;od对间的社会经济数据,如GNP,人口,人均收入等;为第种方式i-j间的表示广义成本的效用函数,包括 直接费用和旅客所花费的时间(包括旅行时间,到达 和离开站/场的时间和等候时间等)的价值之和,其 表达式为:14(8.2.2)式中 为第种运输方式的效用函数的系数
16、,其 中B1k为常数,B2kB4k分别为总成本、旅行时间、进出站时间和等候时间项的系数;为第种方式i-j间的总成本(包括票价、附加 费等)第种方式i-j间的旅行时间;第种方式在i-j间的进出站(场)时间(指从出 发地到车站(机场)以及从车站(机场)到目的地所花 费的时间;为方式K在i-j间的等候时间。15既有方式旅客情况调查各OD点的社会经济参数调查用伯克森泰尔法估计LOGIT模型中效用函数的系数各方式目前的技术经济参数直接需求模型输出结果:各OD间高速铁路交流量和辅助参数(最优运价、通道中各种运输方式的份额等)运量分配模型诱发运量预测模型各OD未来年度高速铁路运量的预测各OD中各运输方式未来
17、年度市场份额的预测各OD未来年度有高速铁路条件下总运量预测机车车辆和其他设备的数量,运行图铺划最优运价率的确定高速铁路的建设和运营成本测算各OD中各运输方式未来年度无高速铁路条件下总运量预测各OD点的社会经济参数调查与上次预测结果接近吗?否是图8.2.1 运量预测过程框图16运输方式分配模型 采用LOGSUM算子估计在高速铁路建成前和建成后各种方式广义成本的变化,从而推算质量较高的新运输方式投入运营后可能产生的诱发运量的比例,其基本公式如式8-2-5所示。(8.2.5)式中 OD对ij间的诱发率;高速铁路建成前(或无高速铁路条件下的)广义成本 有高速铁路条件下OD对ij间的广义成本。17 其中
18、Ib为无高速铁路条件下各种运输方式的集合,Ia为高速铁路建成后各种运输方式的集合。LOGSUM算子的定义如下:183、MD模型预测方法(1)(1)MDMD模型的基本原理模型的基本原理 MD模型是二十世纪七十年代由日本运输调查局开发的,通过在国内外各种交通项目中的长期试用,对该模型不断进行了改进,现主要在对日本的新建新干线进行需求预测时使用。MD模型是建立在以下思路的基础上的:假定潜在需求 假定旅行的效用服从共同的分布 假定旅客的牺牲量服从共同的分布 把时间换算成货币单位的系数旅客对交通工具的选择及潜在需求的显现化 19(2)概率分布 在MD模型中,把旅行的效用和对时间价值的评估这两项看做随不同
19、时间、不同的旅行目的和旅客的属性等而变化的,并把该两项作为概率分布来处理。大多数社会现象很接近”正态分布”。在“正态分布”中,作为研究对象的变量的分布是由平均值(记作)和标准差(记作)这两个参数决定的。因为旅行的效用和时间价值都是非负的,故MD模型中采用对数正态分布来描述这两个参数。在所得分布很近似、时间价值分布和所得分布很接近这个前提条件下,我们假定时间价值服从对数正态分布,MD模型中的“旅行效用分布”也服从对数正态分布。对数正态分布可变换成为标准正态分布,从而计算出某一分布区间的概率。20(3)(3)旅客的牺牲量和交通工具的选择旅客的牺牲量和交通工具的选择 在MD模型中认为旅客们将按照对时
20、间的价值的评价来进行合理的选择,即选择牺牲量最少的一种交通工具。各交通方式所占的份额可从时间价值的分布求出。因为假设时间价值服从对数正态分布,所以和这两个参数必须预先进行估计。(4)(4)旅行效用和潜在需求的实现旅行效用和潜在需求的实现 潜在交通需求变为现实的交通需求称为潜在需求的实现。在MD模型的理论中假设旅客在完成同样旅行时选择牺牲量最少的交通方式,只有在通过旅行获得的效用超过牺牲量时,潜在需求才变为现实的交通需求。旅行的效用也被假设为服从对数正态分布。实际上人们的时间价值并不相同。因此,在MD模型的计算中,如果有两种以上可以利用的交通工具,相互之间又处于竞争关系,则要按各交通工具牺牲量的
21、最小区间把时间价值分成细小部分,再来计算各交通工具的潜在需求实现率(即显现化率)。21(5)(5)不同交通工具的潜在需求实现率不同交通工具的潜在需求实现率 MD模型里必须同时计算效用和牺牲量这两项,由于交通工具利用者的时间价值并不相同,故利用者的牺牲量因时间价值而异。使用不同交通工具且时间价值各异的旅客的潜在需求会变成实际需求。如图8-2-2所示。图8.2.2 潜在需求显现化示意图 在MD模型中,旅行的效用和时间价值是不确定的,旅客从各自的时间价值的角度考虑,选择牺牲量最小的交通工具,当被选择的交通工具的牺牲量低于旅行的效用时,对被选择的交22通工具的牺牲量低于旅行的效用时,对被选择的交通工具
22、的需求才会变为实际需求。图中横坐标表示时间价值,纵坐标表示牺牲量和旅行效用,假定时间价值和旅行的效用是呈对数正态分布。图中的第一象限是从上方看两个概率得到的等高线(立体的山)。假定选择铁路和航空的分界点是A元/分钟,时间价值超过该数值的旅客将选择航空,低于该数值的旅客将选择铁路。其次是选择了各自的交通工具的旅客群体是否实际上利用了该交通工具。因为在各自的牺牲量低于旅行效用时旅行行为才实际发生,所以最终的潜在需求变为实际需求的比例如下:铁路是两个概率分布组合的山的点a、b、c的体积,航空的是点b、c、d的体积。通过计算各自的体积,可以得出各种交通工具的潜在需求实现率。23(6)(6)不同交通工具
23、的需求量不同交通工具的需求量 在用上述方法求得各种交通工具的潜在需求实现率后,可用各交通工具的实现率乘以该OD的潜在需求量,就可计算出对不同交通工具的需求量。从不同OD、不同交通工具的实际需求量(运输量)数据和与此对应的不同交通工具的运输条件(所需时间和所需费用等)数据来推算出目前的潜在需求量的方法如下:利用事先分析得到的时间价值和旅行效用的分布函数计算出目前不同OD、不同交通工具的潜在需求实现率。只要知道各种交通工具的运输条件,就可以计算出各方式和各OD的实现率。用各种交通方式需求量的合计值除以各种交通工具的实现率的合计值就可以得出潜在需求量。在分别计算出各OD的该数值后,就可以推算出目前各
24、OD的潜在需求量。24潜在需求量的一般表达式为:Yf(X1,X2,Xn)(8.2.7)式中 Y潜在需求量;X1Xn说明潜在需求量的各种经济社会指标。在推算将来的潜在需求量时,可以利用刚才求得的各OD的潜在需求量,联系人口和人均收入等社会经济指标,进行交叉分析,设定函数,把未来社会经济指标的预测值代入该函数中,就可推算出未来各OD的潜在需求量。25(7)MD(7)MD模型的分析过程模型的分析过程 MD模型的“概率分布”从技术上来说,通过MD模型对旅客对运输工具的选择行为进行分析时,使用了表示潜在需求的概率分布和使用各种运输工具时的牺牲量曲线来进行推算。在此假定相互独立的“旅行效用”和“时间价值评
25、估值”这两个随机变量的概率分布是一样的,即这两个随机变量均服从对数正态分布,如图8.2.3所示,其图形一般呈很均称的山形。其表达式见式(8-2-8)。(8.2.8)26式中 Dij区域i与区域j间的潜在运输需求量 u旅行的效用 x时间价值的倒数;x1/v v间评估值;这些概率分布的参数根据各OD中各交通方式的实际运输量,用电脑调整修正后得到。图8.2.3 概率分布示意图27 旅客的牺牲量和交通方式的选择 在MD模型中,是按概率分布和“牺牲量曲线”来计算旅客对交通方式的选择行为,具体计算方法如下:分别计算出各种交通方式旅客的旅行效用超过牺牲量曲线的部分,即潜在需求量变为实际需求量的比例,称为“潜
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