都市交通/Urban Traffic
臺北市交通安全促進會,正常發行
選擇卷期
- 期刊
台灣地區自八0年代始，都市發展己違反了「智慧型成長(smart growth)」與永續發展的理念，不當的土地開發與規劃供給，造成環境資源耗損與財政資源浪費。為解決這些課題，並改善都市內部的居住環境，應以智慧型成長豈有目標，並以大眾運輸導向發展(Transit-Oriented Development, TOD)為規劃理念，來抑制都市不合理且無效率的擴張，節省公共財政支出，促進土地發展有效利用及環境資源保護，重構都市空間的利用型態及提供適居的都市空間環境。緣此，本文之目的在於參考美國之TOD實施經驗，以作為台灣落實大眾運輸導向發展的借鏡，最後根據台灣都市與運輸發展現況，提出台灣落實TOD所應具備的規劃層級、理念目標及土地與運輸發展模式之初步構想。
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台灣地區自八0年代始，都市發展已違反了「智慧型成長(smart growth)」與永續發展的理念，不當的土地開發與規劃供給，造成環境資源耗損與財政資源浪費。為解決這些課題，並改善都市內部的居住環境，應以智慧型成長為目標，並以大眾運輸導向發展(Transit-Oriented Development，TOD)為規劃理念，來抑制都市不合理且無效率的擴張，節省公共財政支出，促進土地發展有效利用及環境資源保護，重構都市空間的利用型態及提供適居的都市空間環境。緣此，本文之目的在於參考美國之TOD 實施經驗，以作為台灣落實大眾運輸導向發展的借鏡，最後根據台灣都市與運輸發展現況，提出台灣落實TOD 所應具備的規劃層級、理念目標及土地與運輸發展模式之初步構想。
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大眾捷運系統已成為台北都會區極為重要的交通運輸工具，每日仰賴其通勤的人數眾多，但由於車站內電扶梯空間較為狹窄，行人易在電扶梯移動速度的壓力下產生推擠或跌倒的意外。有鑑於此，本研究嘗試在捷連車站硬體空間不做改變的前提下，針對站內行人流動主要瓶頸處電扶梯，提出上、下游走這人流量的管制策略，期能藉自進、出電扶梯人流量的協調控管，預防電扶梯擁擠的發生。經研究結果發現，在允許電扶梯左側快速通行且右側每階站立1人的情況下，上行電扶梯入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少為6.2 m，於無佈設動線分隔設施時則為4.3m。若進一步考慮行人的最小空間需求，在允許電扶梯左側快速通行旦右側行人隔階站立的情況下，電扶梯入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少縮減為5.1 m，於無佈設動線分隔設施時則縮減為3.5 m。在不允許電扶梯單邊快速通行且每階皆站滿2人的情況下，入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少須縮減為4.4 m，於無佈設動線分隔設施時則須縮減為3.0 m。若進一步考慮行人的最小空間需求，則在電扶梯隔階站滿2人的情況下，電扶梯入、出口走遁的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少須再縮減至2.2 m，於無佈設動線分隔設施時則須再縮減至1.5 m。
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大眾捷運系統已成為台北都會區極為重要的交通運輸工具，每日仰賴其通勤的人數眾多，但由於車站內電扶梯空間較為狹窄，行人易在電扶梯移動速度的壓力下產生推擠或跌倒的意外。有鑑於此，本研究嘗試在捷運車站硬體空間不做改變的前提下，針對站內行人流動主要瓶頸處-電扶梯，提出上、下游走道人流量的管制策略，期能藉由進、出電扶梯人流量的協調控管，預防電扶梯擁擠的發生。經研究結果發現，在允許電扶梯左側快速通行且右側每階站立1 人的情況下，上行電扶梯入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少為6.2 m，於無佈設動線分隔設施時則為4.3 m。若進一步考慮行人的最小空間需求，在允許電扶梯左側快速通行且右側行人隔階站立的情況下，電扶梯入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少縮減為5.1 m，於無佈設動線分隔設施時則縮減為3.5 m。在不允許電扶梯單邊快速通行且每階皆站滿2 人的情況下，入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少須縮減為4.4 m，於無佈設動線分隔設施時則須縮減為3.0 m。若進一步考慮行人的最小空間需求，則在電扶梯隔階站滿2 人的情況下，電扶梯入、出口走道的寬度，於有佈設動線分隔設施時，至多與至少須再縮減至2.2 m，於無佈設動線分隔設施時則須再縮減至1.5 m。
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本文依據上海地鐵運營中的實際資料，建立描述地鐵候車廳客流運動的數學模型，並對模型參數進行辨識。根據這一模型計算的客流疏散時間，與三個有代表性站點的四百多組實際觀測資料對比，顯示吻合程度很高。應用這一模型，本文得到了一個預報上海地鐵系統「大客流爆滿」的定量指標。另一方面，本研究結果表明，在同樣的候車廳條件下，通過資訊引導客流「合理化」，有可能減少疏散時間15%左右。本文所述模型及計算方法，能夠推廣到其他軌道交通系統中去。
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本文依據上海地鐵運營中的實際資料，建立描述地鐵候車廳客流運動的數學模型，並對模型參數進行辨識。根據這一模型計算的客流疏散時間，與三個有代表性站點的四百多組實際觀測資料對比，顯示吻合程度很高。應用這一模型，本文得到了一個預報上海地鐵系統「大客流爆滿」的定量指標。另一方面，本研究結果表明，在同樣的候車廳條件下，通過資訊引導客流「合理化」，有可能減少疏散時間15%左右。本文所述模型及計算方法，能夠推廣到其他軌道交通系統中去。