北京新机场对周边区域交通影响的预测

摘要：机场作为重要的交通辐射中心，对周边交通网络具有重要的影响。在首都国际机场2006年―2015年连续时空尺度上的机场运行数据和周边交通网络数据的支撑下，根据北京新机场运行数据，引入神经网络预测模型，对北京新机场周边交通网络数据做出科学预测。结论如下：①交通网络与机场数据密切联系，机场周边交通网络不断完善；②近期的2025年和远期的2040年，交通网络逐步完善。北京新机场和首都国际机场协同运行，分享着客货流，双方的交通网络数据都会呈现先减后增的趋势。总体上，两机场协同运行的状况，将会改善北京交通压力，提高客货容量。交通网络承载力也大幅上涨；③2025年新机场大巴里程数约为1510.8km，道路总数约为176条，2040年新机场大巴里程数约1871.9km，道路总数约为187条；④新机场建设后周围道路建设规模和机场巴士规模可以平缓增加建设。

Abstract： As an important transportation center， the airport has an important impact on the surrounding traffic network. By the support of airport operation data and airport perimetertraffic network data of the Capital International Airport from 2006 to 2015 at the continuous temporal and spatial scales， based on airport operation data of the new airport in Beijing， using neural network prediction model， we will make scientific prediction on Beijing's new airport traffic network data. Conclusions are as follows： ①The transportation network is closely related to the airport data， and the traffic network around the airport has been improved and will be improved. ②The recent 2025 and forward in 2040， the gradual improvement of the transport network. The new Beijing airport and Beijing Capital International Airport are in cooperation with share of passenger flow， so the traffic network data both decreased before increasing trend. On the whole， with the two airport cooperative operation of the situation， Beijing will improve traffic pressure， improve passenger capacity. Traffic network carrying capacity will also rise sharply. ③New airport bus mileage in 2025 is about 1510.8km， the total number of roads is about 176， in 2040 the new airport bus mileage is about 1871.9km， the total number of roads is about 187. ④After the construction of the new airport， the size of the surrounding airport road construction and the size of the airport bus can be increased gently.

关键词：北京新机场；交通网络预测；辐射区；神经网络

Key words： Beijing new airport；traffic network prediction；radiation area；neural network

中图分类号：F570.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）10-0004-06

0 引言

北京作为全国的政治经济中心，其民航业也是处于中国发展的前沿。“城市机场”向“机场城市”的概念转变，使得机场已经不再是一个单纯的交通运输单位，凭借着机场强大的对外交通能力，对城市甚至是地区的发展产生着多层次多方面的渗透。北京新机场的建设则有利于完善北京及周边交通网络体系并且促进周边地区发展。随着京津冀一体化协作发展的深入，处于三者交界位置的北京新机场无疑成为京津冀发展联系的纽带，甚至在其他更多方面辐射着更广阔的华北乃至全国。北京新机场的建设对经济发展，产业结构，基础设施，交通网络等等的积极影响无疑是巨大的。

现有的研究多以机场对经济的影响橹鳎如芮宏用投入产出数据分析了民用机场在城市与区域、分工专业化、企业区位选择等方面对于区域经济的影响[1]，夏梦莹以成都为模板开展了基于新机场的成都临空经济发展研究[2]，苏增蓉则着眼于首都机场与顺义临空经济区联动关系并以此展开研究[3]，綦跃武以中小机场为研究对象，从建筑业、旅游业等方面分析中小机场对区域经济的影响[4]，宋伟分析了民用航空机场对城市和区域经济原生效应、次生效应、衍生效应[5]，另外周游的《首都机场对区域产业结构的影响研究》[6]和王倩的《枢纽机场对区域的辐射影响研究》[7]都分析了机场对区域经济和产业结构的影响等。

另一方面关于机场周边交通的研究较少，以预测性研究和规划为主，为本文提供了研究思路。王爱云以西安咸阳国际机场为例，对机场轨道交通客流进行分析预测[8]，岳喜展以陆侧交通系统中对外集散道路交通规划为例，提出了机场对外通道的的规划方案设计[9]，赵素霞以成都市为例，提出了城市公共交通与机场网络适应性评价方法并验证了其实用性和可靠性[10]。王彦明则针对长白山机场建设影响的自身特点，分别采用灰色预测模型和生长曲线法、转换系数法对机场交通的变化量进行预测[11]。而国外的针对终端区旅客流量的研究[12]为机场周边的道路需求提供了参考，Hepner R.的《机场的发展和成长的研究》[13]从总体上研究了机场的发展规律，Davidson K B以布里斯班机场为例的交通量预测模型的研究[14]对于交通预测模型提出了自己的看法。但是这些研究在都是在预测性上进行深入研究，而未与交通网络联系起来，现有的交通网络研究则多以与机场脱离的方式来研究，如柯文前的《高速公路交通网络的研究》[15]。

因此，本文将对北京新机场进行周边交通网络的预测，同时在在预测中引入辐射区概念。北京新机场的研究必然要借助于对大型枢纽机场的分析，关系最为紧密的便是首都国际机场，拟以首都国际机场2006年-2015年连续时空尺度上的机场运行数据和周边交通网络数据，根据北京新机场的运行数据，用神经网络模型对北京新机场的交通网络数据进行预测。从而更好的对北京新机场的功能定位、影响评价作出更为准确的结论，结果可以为北京新机场的后期开发建设提供参考指标。

1 稻荽理与研究方法

1.1 研究区概况

北京新机场影响范围广阔，显然，对辐射区的影响最为直接。辐射区是指产业辐射所能涉及的范围。而本文中的产业辐射是指交通网络方面的辐射，即新机场所能影响其交通的地区。辐射区具有以下几个特点：①具有辐射源：辐射源是指一个产业辐射体系中刺激、拉动其他产业发展的动力点。核心或骨干产业是产业辐射体系中的动力源，其发展变化将对整个产业辐射网络中的相关产业产生影响。本文中的辐射源是指北京首都新机场。②双向辐射：辐射源和接收方之间存在联动效应，辐射一旦发生，两者之间互相促成。例如机场的大巴会对周边的地区带来影响，而周边地区也会影响机场的交通状况。③与物质媒介有关：距离是衡量辐射区的一个重要因素，在交通方面，机场对距离其近的区域影响较大，而距离其远的地方影响较小[16]。例如，新机场对廊坊交通的影响比对天津的影响要大。

新机场辐射区以机场本身为中心辐射源，辐射源所在的地方为固安县，隶属河北省廊坊市，地处华北平原北部，北京、天津、保定三市中心。东与永清县相连，西与涿洲市、高碑店市相邻，南与霸州市、雄县接壤，北隔永定河，与北京市大兴区相望。距北京天安门50公里，东南距天津市120公里，西南距保定市120公里[17]。通过机场大巴，空港巴士，高速公路，地铁，火车，高铁，国道等主要交通方面所能影响到的区域界定为新机场的辐射区。主要包括：北京市，河北廊坊、保定地区及石家庄、天津地区。

北京新机场工程规划至2025年总投资达800亿元，若加上配套设施（主要为空管设备以市政基础设施等），总投资高达2000亿以上，从长远看，新机场规模远超首都机场以及国内其他大型机场，南苑机场也会在新机场落成后迁入，届时新机场将成为世界第一大机场。目前新机场已于2015年全面开工建设，预计2019年正式投入使用，具体规划指标及业务量预测详见表1。

新机场的飞行区等级与首都机场一样，同为4F级（最高级），但是跑道划设较首都机场更为灵活，除了三条南北向平行跑道之外，鉴于北京盛行东南向航班的特点，特意设计了一条主要用于起飞的斜向跑道，以提升机场跑道的使用效率。

北京新机场的建设不同于一般地区新建机场，而是在现有首都机场的基础上另外新建一个大型国际枢纽机场，这意味着北京也将成为国内继上海之后第二个一市多场的城市。从国外一市多场模式的发展来看，双机场功能定位的演变多为新机场落成投产后逐渐替代原有机场，成为一个区域内最大最重要的机场。但是这大多是因为老机场建设的年代久远，新机场的现代化程度和综合使用性更胜一筹，如韩国首尔仁川/金浦机场、新加坡樟宜/实里达机场、上海浦东/虹桥机场等等。但是，北京首都国际机场T3航站楼于2008年竣工，至今不足十年，且仍保持着世界最大单体航站楼的记录，基础设施十分完备，运营情况良好，故北京新机场建成后不会马上取代首都机场的地位，而是与其共同分担首都地区的航运业务量，两个机场各自分工独立却又协同配合，共同实现北京市双机场系统的协同发展。

1.2 数据

从网络，文献资料如《从统计看民航》等渠道获得的民航统计数据中统计出2006-2015旅客吞吐量，货邮吞吐量，起落架次这三项机场基本指标，见表2。再从机场官方网站获取，或者从搜狗地图上进行测距，得到首都机场2006-2015历年的机场巴士里程数和空港巴士里程，见表3和表4。出租车，自驾车等交通方式都依赖于各类道路，因此根据2006到2015年的北京交通图，对东起温榆河西至六环路，北起六环路南至区界的范围进行各类道路的计数，含高速，公路，小路三个类别。分类方法：依照高速公路、普通有路名公路，和无路名公路，无路名公路按公路交叉点之间一段为一条公路，得到首都机场周围道路统计表，见表5，由于地图的清晰度问题以及不同版本的矛盾问题，最后确定的数据为06到09的数据以及13年的数据。以上数据汇总得到首都国际机场2006-2015机场运行数据和交通网络数据见表6。根据新机场建设的官方规划，得到新机场预估运行指标，见表7。通过查阅文献资料及网上数据获得地铁的数据，了解到首都机场的机场线地铁从2008年开始开通，里程数没有变化，期间也没有开通新路线，开通新站点，因此不将地铁的里程数列入体现首都机场周围交通网络变化的数据中。从表4知，机场自从运行以来其空港巴士一直处于较稳定的状态，没有太大的增幅趋势，因此不采用空港巴士数据作为依据。通过神经网络回归模型，得到两方数据间的定量关系。最后根据得到的定量关系，以及新机场旅客吞吐量，货邮吞吐量，起落架次的预估指标，对新机场的机场大巴里程，周围各类道路数做出预测，从而对新机场建设对周围的交通网络造成的影响进行预测。

1.3 预测方法

神经网络（Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有：①分布储存并行分布处理；②高度鲁棒性和容错能力；③学习能力；④能充分逼近复杂的非线性关系。特别适合处理有多个自变量、关系复杂、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的基础在于神经元。神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的一种生物模型。在人们对生物神经系统进行研究之后，人们开始探讨人工智能的机制，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。神经网络模型由网络拓扑、节点特点和学习规则来表示。人工神经网络的模型现在有数十种之多，应用较多的典型的神经网络模型包括BP神经网络、Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络。其中BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”。多层感知器（MLP，Multilayer Perceptron）是一种前馈人工神经网络模型。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。其原理有如下四点，首先是输出原理，隐节点输出模型和输出节点输出模型如式（1）和式（2）所示，其中f为非线形作用函数；qj和qk为j和k节点的神经单元阈值：

本文采用IBM spss statics 的神经网络多层感知器实现BP神经网络模型预y，以首都国际机场的机场运行数据和交通网络数据为练习数据，进行神经网络训练，建立神经网络BP神经网络模型，再代入北京新机场的机场运行数据，对北京新机场的交通网络数据进行预测。

2 研究结果

2.1 神经网络训练结果

本文利用IBM spss statics 的神经网络多层感知器进行对数据的训练以及预测。首先，构建数据集间的神经网络，它们的神经网络关系图如图1。该神经网络的隐藏阶层启动函为双曲线正切值函数，输出阶层启动函数为单位函数。

本文的神经网络模型用于训练的有10组数据，为2006到2015年的首都国际机场的运行数据和交通网络数据。其中处理这10组数据构成的数据集的过程如表8所示，7组用作训练，3组用作检测，排除的为用作预测根据的北京新机场运行数据。

进行训练后得到的神经网络参数表如表9，输入阶层含旅客吞吐量，货邮吞吐量，起降架次作为共变量，共变量的重新计算方法标准化，使神经网络的训练得到统一。经过训练，确定了一层隐藏阶层。输出阶层为两个因变量，即交通网络数据：机场大巴里程数和道路总数。训练过程即用7组数据进行训练，剩下3组数据用来对神经网络进行检测。机场大巴里程数和道路总数的训练结果散点图见图2和图3，残差图见图4和图5，由可知残差较小，拟合性和准确性较好。

经过训练最后得到的神经网络训练结果图如表10所示，经过训练、检测过程，最后得到的训练平均整体相对错误为0.038，检测平均整体相对错误为0.065，相对错误较小，最后检测出的机场大巴里程数和道路总数的相对错误分别为0.194和0.012，相对错误较小，说明该神经网络模型预测误差较小，较准确。

2.2 预测结果

由北京新机场旅客吞吐量、货邮吞吐量、起落架次三个指标最后预测得到2025年和2040年的交通网络数据，2025年机场大巴里程数约为1510.8km，道路总数约为176条，2040年机场大巴里程数约为1871.9km，道路总数约为187条，见表11。现有大巴里程数1720.2km，道路总数166条。对预测结果进行分析：①从道路总条数来看，到2025年可达176条，到2040年可达187条，十年和之后十五年间分别增长10条和11条。时间跨度大，在短期内增长比较小，主要原因是首都第二机场刚刚建设完工，并不能马上形成规模，客流量不会突增，所以其道路在短期内的增长不会太多，只是满足短期的运营需求；而长期运行后，第二机场会超过首都机场成为主要枢纽机场，大量客流会促使道路数有明显的增长。②从机场巴士的总里程数来看，到2025年总里程为1630.8km，到2040年总里程为2118.8km。预测结果呈先减后增的趋势。其原因有三：①新机场的刚刚运行并不会马上独立其机场巴士路线，而是在短期内会和原来的首都机场共同使用一部分路线，导致其会有先减少的趋势。②新机场投入后的未来几年内，其运营规模仍然会次于先有的机场，增长趋势不会太大，其取代原有机场的地位是徐徐渐进的过程。③当首都新机场的运行成熟之后，其规模才会大于现有的首都机场，客流量的大量增加，起落架次的不断增长，会使得机场巴士有明显的增长。预测结果具有一定的现实意义，可作为未来首都新机场周边交通网络体系建设规划的参考。机场大巴和机场周边道路，是通向机场的两种重要途径，在可见的未来10年乃至25年内，大巴里程数和道路总条数会以一定的模式呈增长趋势。而在以新机场为辐射源的辐射区内，首都新机场的建设会对其周边区域的交通网络体系起到促进作用，带动周边区域交通网络的进一步发展，逐步完善交通网络，使其功能和效率最佳。而另一方面，交通网络体系的不断完善又能对首都新机场的发展甚至对周边区域的发展起促进作用，最终达到相辅相成的关系。

而通往首都新机场的方法不止有机场大巴和乘坐汽车，前面已经提到，空港巴士和地铁，高铁也是三种重要的途径，而本文的预测不仅仅局限于机场巴士的里程数和首都新机场周边的道路总条数，预测的结果也会对高铁，空港巴士，地铁的建设与发展起一定的的参考作用。从机场巴士总里程数和道路总条数的预测结果的趋势来看，本文认为，到2025和2040年，空港巴士、地铁和高铁的的各自运行发展情况可能会有局部减少或者停顿，但总体呈增长的趋势。而现有的资料及数据显示，地铁和高铁的发展起步较晚，没有足够的数据和资料来支撑其模型的的构建和最后精准数值的预测；空港巴士的运行模式尚不健全，且各地模式并不统一，所以也没有合理的数据来支撑精准预测最后的值。但是本文可以根据机场巴士的里程数和首都新机场周边的道路总条数的预测结果确定的是，在未来10年及25年内，空港巴士、地铁和高铁总里程数会呈总体上升的趋势不断完发展。这一结果也具有一定的参考价值和现实意义。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文以2006年-2015年实际调查数据为支撑，在分析首都国际机场交通网络变化特征基础上，结合北京新机场规划数据，对北京新机场近期和远期的交通网络进行预测研究，具有较为准确的数据预测基础。采用神经网络模型，继承了神经网络模型具有的大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，客观的拟合了整体数据，得到合理的关联关系。结果表明：①北京新机鲋鼙呓煌ㄍ络体系与北京新机场客货流、起降架次有着密切联系，其增长量之间也存在着关联，使得北京新机场周边交通网络可以从客观上进行预测。②近期的2025年和远期的2040年，交通网络逐步完善。北京新机场和首都国际机场协同运行，分享着客货流，双方的交通网络数据都会呈现先减后增的趋势。总体上，两机场协同运行的状况，将会改善北京交通压力，提高客货容量。交通网络承载力也大幅上涨。③新机场建设后周围道路建设规模和机场巴士规模可以平缓增加建设。

3.2 讨论

北京新机场正处于建设中，新机场对周边交通网络体系的影响还不显著。随着北京新机场的落成，客货吞吐量、起降架次的逐渐变化，周围区域内的交通需求必然有所增长，这种增长趋势与北京新机场的各种数据变化有着必然的联系，最紧密的便是客货吞吐量。

城市规划中，符合客观发展规律极为重要。北京新机场周边道路交通网络的建设应当主要考虑处于核心地位的北京新机场的客货流对交通网络的需求，结合北京道路交通自身发展特征，北京新机场周边交通网络的最佳规划能得以实现。

本文所研究并预测的数据，客观上对北京新机场的交通网络的规划提供了数据参考，并揭示了北京新机场周边交通网络的发展规律，但以下问题仍需进一步讨论：②预测的准确性。北京地理位置特殊，随着国家各种政策的实施，例如一带一路、京津冀协同发展，宏观上对整个北京，尤其是北京新机场交通网络发展注入了许多潜在变量。本文采取了最直接密切的几种变量进行预测研究，但交通网络的多样性与综合性，多种变量共同作用，使得交通网络变化复杂，而多种间接变量之间存在的影响是相互抵消还是协同增长有待多方位深入研究。②北京新机场对地铁和高铁的影响可预测性。北京新机场建设催生出周边地铁发展有其必然性，对高铁的发展也存在极大的影响，而地铁的数量和通达性、高铁的建设也多取决于全局战略，判断机场在整个区域发展的全局战略处于什么样的位置，从而对更高层次的交通需求产生什么影响，对各种数据都存在极高要求，也有待进一步探讨。

参考文献：

[1]芮宏.大型交通基础设施建设对区域经济增长的影响[D]. 上海：复旦大学社会发展与公共政策学院，2009.

[2]夏梦莹.基于新机场的成都临空经济发展研究[D].成都：西南交通大学区域经济学，2015.

[3]苏增蓉.首都机场与顺义临空经济区联动发展研究[D].北京：北京交通大学交通运输学院，2014.

[4]綦跃武.中小机场对区域经济影响研究[D].四川：中国民用航空飞行学院机场工程与运输管理学院，2015.

[5]宋伟.民用航空机场对城市和区域经济发展的影响[J].地理科学，2006（12）：649-657.

[6]周游.首都机场对区域产业结构的影响研究[D].北京：北京交通大学经济管理学院，2012.

[7]王倩.枢纽机场对区域的辐射影响研究[D].天津：天津大学建筑学院，2013.

[8]王爱云.机场轨道交通客流预测问题[D].西安：长安大学交通运输规划与管理，2014.

[9]岳喜展.机场陆侧交通需求预测及集散道路方案设计[D].吉林：吉林大学交通运输工程学院，2011.

[10]赵素霞.机场与城市公共交通网络适应性分析评价[J].黑龙江交通科技，2015，38（12）：156-157.

[11] 王彦明.长白山机场建设对吉林省道路运输量影响研究[D].吉林：吉林大学交通学院交通信息工程及控制，2009.

[12]Gatersleben， Michel R， Weij V D， et al. Analysis and simulation of passenger flows in an airport terminal[M]. 1999.

[13]Hepner R. Growth around Dulles Airport[J].

[14]Davidson K B， Martin G C， Morton A J. A traffic prediction model for Brisbane airport[J]. Australian Road Research， 1969， 3.

[15]柯文前.高速交通网络时空结构的阶段性演进[J].地理学报，2016，71（2）：251-165.

[16]王玲.产业辐射机理及其动态优化研究[J].科技进步与对策，2012，29（17）：61-66.

[17]李静.首都二机场辐射区大展望[N].网易房产，2016-07-18.