道路设计的规划阶段需求分析是确定道路功能定位、技术标准和建设规模的基础，需通过多维度数据采集、模型预测和利益相关者协调完成。

以下是具体开展步骤与方法：

一、需求分析的核心目标

明确道路服务对象：服务人群（通勤者、货运车辆、公共交通）、车辆类型（小汽车、货车、非机动车）及出行目的（通勤、货运、休闲）。量化交通需求：预测未来路网负荷、通行能力缺口及服务水平（如V/C比、平均行程时间）。协调多方诉求：平衡政府规划目标（如低碳出行）、公众需求（如减少噪音）与生态保护要求。

二、需求分析的具体步骤

1. 数据收集与调研

基础数据：

现状交通数据：通过GPS浮动车数据、地磁线圈或视频检测获取车流量、车型比例、拥堵点时空分布。
示例：某城市主干道早高峰小时流量达3000 pcu/h，V/C比为0.85。土地利用数据：结合GIS地图分析居住区、商业区、工业区分布，预测未来出行OD（起讫点）矩阵。人口与经济数据：统计区域人口增长率、就业岗位分布、GDP增速，关联交通需求弹性系数（通常为0.8~1.2）。

社会调查：

问卷调查：抽样调查居民出行习惯（如通勤方式占比、出行时间偏好）。公众听证会：收集沿线居民对噪音、征地拆迁的反对意见，调整线位或增设隔音设施。

2. 交通需求预测

四阶段法（经典模型）：

出行生成：基于人口、就业岗位预测各小区出行总量（如某新区规划人口10万，预计日均出行量12万次）。出行分布：利用重力模型或Logit模型，预测跨区出行分布（如居住区到商业区的出行占比40%）。方式划分：分析不同交通方式分担率（如私家车占60%、公交占25%、非机动车占15%）。网络分配：将出行需求分配到路网中，计算路段饱和度（如某路段V/C比预测值0.92）。

机器学习辅助预测：

使用LSTM神经网络或XGBoost模型，结合历史交通流、天气、事件数据提升预测精度。
案例：深圳利用大数据预测节假日商圈周边拥堵概率，误差率低于8%。

3. 功能定位与标准确定

道路等级选择：

设计车速：平原区城市快速路80~100 km/h，山区公路60 km/h。车道数：双向四车道（4×3.75m）适用于流量2000~4000 pcu/h，六车道（6×3.75m）适用于＞4000 pcu/h。根据服务对象和预测流量确定道路等级（如流量＞3000 pcu/h且货车占比＜10%可设为城市主干道）。设计标准：

服务水平评估：

采用HCM（美国通行能力手册）或《城市道路设计规范》CJJ 37中的服务水平分级（如D级及以上需扩容）。

4. 利益相关者协调

多部门协同：

与自然资源局协调用地红线，与环保局对接生态敏感区避让方案。案例：某高速规划因穿越水源保护区，调整线位绕行2公里，增加投资1.2亿元。

公众参与机制：

通过线上平台（如政务App）公示方案，收集意见并反馈采纳情况。
示例：杭州地铁规划阶段通过“浙里办”APP征集民意，调整3处站点位置。

5. 风险与不确定性分析

敏感性分析：测试关键变量（如人口增长率±10%、货车比例±5%）对需求的影响，制定弹性方案。情景规划：设计“基准情景”（按规划实施）和“激进情景”（如自动驾驶普及导致车道需求下降），预留扩展空间。

三、工具与技术应用

数据采集工具：

智能交通系统（ITS）：实时采集车流、事故数据（如自适应信号灯反馈信息）。手机信令数据：分析人口流动轨迹（如高德地图OD热力图）。

分析软件：

TransCAD：进行交通需求预测与网络优化。VISSIM：仿真复杂交叉口通行效率，优化信号配时。

可视化工具：

ArcGIS：叠加生态红线、地质灾害区等图层，辅助路线避让决策。

四、典型问题与对策

问题                                        解决方案

数据缺失（如乡村地区）    采用无人机航测+抽样调查补全数据    

利益冲突（如征地纠纷）    引入第三方评估机构，协商补偿方案    

预测偏差（如疫情冲击）    建立动态监测机制，预留弹性车道    

五、案例参考

深圳前海片区路网规划：通过手机信令分析发现通勤潮汐现象，设计双向8车道+潮汐车道，高峰通行效率提升30%。川藏公路康定段改造：结合地质雷达探测滑坡风险，调整线位绕开3处高危区，减少征地200亩。

道路规划阶段的需求分析需以数据驱动为核心，融合定量模型（如四阶段法）与定性协调（如公众参与），最终形成兼顾效率、公平与可持续性的方案。未来趋势将更多依赖数字孪生技术（如BIM+GIS）实现全要素动态模拟，提升决策科学性。