为科学研判公路网建设的饱和规模，通过与发达国家的经济发展水平及公路网主要指标进行对比，分析我国公路网发展总体情况；采用相关性分析方法，确定影响公路网规模的主要因素，建立了基于国土面积、人口、GDP的公路网饱和规模无常数项多元回归模型，对我国各省公路网饱和规模进行预测。在此基础上，提出了基于公路网饱和规模及国土面积、人口、GDP的公路网综合评价方法，对各地区公路网发展水平进行评价。结果表明，在公路网主要指标中，国土面积、人口和GDP三个因素与公路网饱和规模显著相关；贵州、湖北、云南、陕西等9个省份现状公路网建设水平对经济社会发展适应性较强，青海、新疆、西藏等地区公路网建设水平较为滞后。
关键词：公路网；饱和规模；相关性分析；无常数项多元回归模型；发展水平
In order to scientifically judge the saturation scale of highway network construction, the level of economic development and the main indicators of highway network in developed countries were compared with that of in China, and the overall situation of highway network development in China was analyzed. The correlation analysis method was used to determine the main factors affecting the scale of highway network, and a multivariate regression model without constant term based on land area, population and GDP was established to predict the saturation scale of highway network in various provinces of China. On this basis, a comprehensive evaluation method of highway network based on saturation scale of highway network, land area, population and GDP was proposed, and the development level of highway network in each region was evaluated. The results show that among the main indicators of highway network, land area, population and GDP are significantly related to the saturation scale of highway network. The construction level of highway network in 9 provinces including Guizhou, Hubei, Yunnan and Shaanxi has strong adaptability to economic development, while the highway network construction level in Qinghai, Xinjiang, Tibet is relatively backward.
[1] 易军伟，李林波，吴兵，等. 区域公路网规模预测研究[J]. 交通科技，2011（1）：100-103.
[2] 郝晓慧，许云飞，马川生. 中国和山东公路发展轨迹探求[J]. 山东交通科技，1999，1（4）：1-9.
[3] 叶亮. 公路交通运输与社会经济发展关系的类比研究[J]. 公路，2014，59（11）：138-143.
[4] WILLIS K G, GARROD G D, HARVEY D R. A review of cost-benefit analysis as applied to the evaluation of new road proposals in the UK[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 1998, 3(3): 141-156.
[5] HARVEY M. Assessing the adequacy of national transport infrastructure a methodology[J]. Road and Transportation research, 1995, 4(1): 58-67.
[6] MAGNANTI T L, WONG R T. Network design and transportation planning: Models and algorithms[J]. Transportation Science, 1984, 18(1): 1-55.
[7] LEE D, HAN S J, KIM D G. Evaluating prioritization of ASEAN highway network development using a fuzzy multiple attribute decision making method[J]. Journal of Advanced Transportation, 2011, 45(2): 129-142.
[8] ZIARI H, BEHBAHANI H, ALI AMINI A. A framework for economic evaluation of highway development projects based on network-level life cycle cost analysis[J]. Promet, 2015, 27(1): 59-68.
[9] YANG H , LI X Q, WU B. Scale forecast method for regional highway network based on BPNN-MOP[J]. Transportation Research Procedia, 2017, 25: 3844-3858.
[10] 张萌萌，王立超. 基于社会经济适应性的公路里程合理规模预测研究[J]. 公路，2015，60（7）：189-195.
[11] 雷鸣涛. 甘肃省公路网合理发展规模预测[J]. 公路交通科技（应用技术版），2006（12）：159-163.
[12] 樊怀玉，陈克丽. 北京市公路网合理发展规模的国际类比预测[J]. 北京规划建设，2006（3）：86-88.
[13] 周伟，白宗孝. 陕西省农村公路的合理发展规模研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版），1997，16（1）：26-31.
[14] 樊慧. 采用多元化综合方法的农村公路网规模预测研究[J]. 山西交通科技，2020（1）：34-36.
[15] 王雪梅，郭旷，秦连群，等. 基于熵权法的农村公路线网规模组合预测[J]. 华东交通大学学报，2020，37（2）：89-96.
[16] 史焕杰，许薛军，汤左淦. 新时代普通国省干线公路网规模结构研究[J]. 公路交通科技， 2019，36（12）：127-133.
[17] 周伟，马书红. 基于木桶理论的公路交通与经济发展适应性研究[J]. 中国公路学报，2003，16（3）：77-82.
[18] 张亮亮，贾元华，牛忠海. 基于经济适应性的公路网均衡发展评价[J]. 物流技术，2013，32（3）：221-224.
[19] 国家统计局. 中国统计年鉴[J]. 北京：中国统计出版社，2019.
[20] 张宇镭，党琰，贺平安. 利用Pearson相关系数定量分析生物亲缘关系[J]. 计算机工程与应用，2005，41（33）：79-82.
[21] 孙荣恒. 应用数理统计 [M]. 3版. 北京：科学出版社，2014：204-206.
[22] 田垅，刘宗田. 最小二乘法分段直线拟合[J]. 计算机科学，2012（Z2）：482-484.
京公网安备 11010102003417号
京ICP备17006742号-3