1、第四章交通需求分析4.1 前言城市交通需求分析作為交通規劃的核心工作之一，其目的是建立城市土地利用與交通的相互關系模型，進而預測不同的土地利用布局下的交通流量，為規劃提供決策的依據，保證決策的科學性。4.1.1 交通需求分析的內容運城市交通需求分析包括居民出行分析、暫住人口變動分析、對外交通樞紐交通分析、客運交通分析、貨運交通分析、城市貨運交通需求分析、城市客運交通需求分析、路網流量預測八部分。重點對居民出行分析、對外交通、客運交通、貨運交通的未來發展趨勢進行預測，并結合對外交通樞紐、客運交通、貨運交通等資料分析的結論，對未來規劃道路網的可能交通量分布狀況進行描述和評價。4.1.2 交通需求分

2、析遵循的原則交通涉及到城市社會、經濟各方面的因素，進行交通需求分析應遵循如下原則：1.%2.%3.%4符合經濟發展規律2.%2.%3.%4符合客運出行基本交通特征規律3.%2.%3.%4與土地利用相互配合4.%2.%3.%4反映政策的敏感性4.1.3 交通需求分析的基礎交通需求分析是對城市的未來狀況進行定量描述，能否正確地把握城市交通發展的規律，取決于對現狀交通資料的了解程度，以及對未來社會的經濟發展趨勢的合理結論。本次交通需求分析建立在如下基礎： 城市總體規劃 道路基礎資料、交通量調查統計分析 有關運城市社會經濟發展資料 相關城市的道路交通規劃與道路工程專項規劃資料4.1.4 交通需求分析的

3、年限預測分析年限保持與運城市總體規劃的規劃期限一致，近期為 2005 年，中期為 2010年，遠期為 2020 年。4.2 居民出行分析運城市居民分為常住人口與暫住人口，現狀暫住人口比例較小，根據以往在各地進行的居民出行調查經驗表明，暫住人口和常住人口出行特征雖有所差異，但差別不大，同時，考慮到暫住人口的發展，到 2020 年，暫住人口的交通特征將與常住人口趨于一致，尤其在對交通設施的使用上。本次需求分析中，常住人口與暫住人口按同一交通特征考慮。在居民出行分析中，出行端點不考慮對外交通設施、旅游點等的部分流動人口，而是按本市城區居民的出行規律考慮。4.2.1 土地利用分析城市的土地利用特征指標

4、很多，與交通密切相關的有分類土地利用面積、土地使用性質、地形地貌、人口分布、就業崗位分布等等。4.2.1.1 分類土地利用面積在進行交通分析時，需要將運城市區分成若干個交通小區。根據運城市總體規劃確定的城市空間布局和土地利用規劃，將規劃用地按類別落實到各交通小區，以各小區的人口、面積、經濟活動強度作為交通產生和吸引的基本因素。近期 2005 年人均用地指標按 102m2控制，總用地面積約 30km2,中期 2010 年人均用地指標按 98m2控制， 總用地面積約 35km2,遠期 2020 年人均用地指標按95m2控制，總用地面積約 50km2,其中本次規劃范圍用地50km2.如果考慮到外環線

5、范圍內的土地均為城市用地的話，其面積將達到 112km2。該面積應該看成為遠期規劃的動態調整范圍。4.2.1.2 人口分布nfm2m2總體規劃中控制的城市人口（包括常住人口和暫住人口）近期 2005 年為 29 萬人，中期 2010 年為 36 萬，遠期 2020 年為 52 萬，由于城市交通基礎設施的建設投資巨大，且對城市舊城區的道路網改造由于要解決大量的拆遷安置問題而困難較多，因此在進行道路交通規劃時采用的需求分析人口應具有一定的超前性和彈性。城市人口增長與城市經濟的發展有較大的關系，如果運城市的經濟持續快速增長，就會大量吸引人口進入城市，其人口規模也很有可能突破現有規劃，這在全國其它城市

6、也是有先例可尋的。本次規劃按遠期 2020 年的 566000 人進行交通需求分析，其中常住人口（戶籍人口）為 52 萬，暫住人口（居住時間在 30 天以上）4 萬人，部分流動人口（居住時間不滿 30 天）按總人口的1%計為 6000 人。非常住人口數量的確定是參照國內其它城市的現狀分析得出的（詳見表 4-1）。根據總體規劃的居住用地規劃布局，將運城市居住區劃分為六大居住片區，每個大居住片區再劃分為兩個分片區。在分析全市各個地域人們的交通出行情況時，必須將整個城市化分為若干個交通小區。對于交通小區的劃分，劃分太大則分析不精確，劃分太小則計算量太大，必須有一個合適的范圍。我們這次交通出行及吸引的

7、交通分區的劃分參照總體規劃六大居住片區的分區進行，這樣劃分，無論是面積或人口規模都比較合適，也容易進行進一步的分析計算，并且保持與城市總體規劃的一致性。對應與每個小區規定了相應的交通小區代碼。在運城市總體規劃中，按照土地利用強度，已經確定了未來各小區的人口分布，各交通小區范圍、位置、人口分布情況詳見表 4-2 和圖 4-1。表 4-1 城市流動人口占總人口的百分率統計表城市南京石家莊常州北京上海西安廣州武漢流動人口百分比0.160.200.220.160.200.240.090.330.24資料來源：各市交通調查資料。表 4-2 交通小區基本參數片區名稱分片區編號交通小區代碼人口（萬人）面積（

8、ha）人口密度（人/ha）舊城-紅旗街南片1A84.6160287.52A95.3130407.7舊城-紅旗街北片1A54.2120350.02A63.8110345.5城東片區1A72.8120233.32A103.7120308.3鐵路北-解放路西片1A16.3220286.42A44.3130330.8鐵路北-解放路東片1A25.0160312.52A35.2180288.9安邑片區1A112.5160156.32A123.870542.9圖 4-1 交通小區劃分圖4.2,1,3 就業崗位分布就業崗位分布反映了城市交通吸引源的分布，各小區的就業崗位密度和土地使用面積反映了吸引強度的大小，

9、就業崗位密度在城市不同的區位其特征有所不同。本次分析中，采用類比分析法，從現狀居民出行調查中，獲得不同區位特征的土地面積對交通吸引的權重，以此反映就業崗位的分布，進而作為交通吸引分布的指標。4.2.2 交通出行分析模型采用傳統的四階段模型，結合運城市的實際情況，建立交通發生吸引、交通分布、交通方式比重分析、交通分配模型。模型的形式和建模原則如下。4.2.2.2 交通發生居民為了某種特定的目的出行而導致交通的產生，交通不是目的，只是居民達到某種目的的過程。影響居民出行發生的因素很多，包括居民的個體特征（如年齡、職業、收入、性格等）、居民居住地點（可達性是否較強）、社會發展水平、一些相關的制度（如

10、上下班時間等）。其中，社會發展水平是指城市政治、經濟、文化等各方面的綜合水平。將居民出行的目的簡化為上班、上學、公務、購物、文娛、其他五種目的，對各種目的的出行建立以下假設：上班、上學目的的強度主要取決于時間制度，假設規劃期末此制度不變；不同個體特征的居民，其居住的區位有所不同，區位特征不同反映了居民的主要個體特征的差異。彈性出行(包括公物、購物、文娛、其他目的出行)隨社會經濟水平的發展因而出行強度增大。基于以上假設，并將城市區域分為中心區、中心邊緣區兩種區位，根據相關城市居民出行調查分析結果，標定模型。采用類別發生率法，建立分出行目的、區位特征的出行發生率模型，模型形式為：Pijk=NiPj

11、k(4.1)其中：i小區編號；j目的編號；k區位編碼；一kPjk區位、j目的的出行發生率；Ni小區人口數；kPji小區、j目的的出行次數。模型參數見表 4-2,我們因未對運城市進行居民出行調查，根據以往一些經驗以及參照國內已進行交通調查的一些城市的居民分目的的出行次數，見表 4-3 和表 4-4,由表 4-3 可見，城市之間的居民出行產生存在較大差別。其差別可分為兩類：一是上班、上學出行次數，除了職業因素外，這主要取決于工作、學習的時間制度，即中午是否回家等；二是生活、文化娛樂、公務等出行目的的次數，除職業因素外，這主要取決于城市的社會發展水平，發展水平越高，這類目的的出行次數越多。由于運城市

12、屬中小城市，社會發展水平相對國內多數城市要低，我們認為運城市居民出行在未來 20 年依然是以上班、上學為主要目的，以文化娛樂為出行目的將進一步提高，由此初定 2020 年本市居民分目的出行次數見表 4-6。中心區地區主要指運城市內環區域，中心區邊緣主要指運城市內外環之間，其中包括安邑區。依據有關資料，貴陽市 2000 年全市居民平均出行次數為 2.74 次/人.日，2010 年為 2.76 次/人.日，珠海市 2020 年全市居民平均出行次數為 2.80 次/人.日，廈門市 2010 年全市居民平均出行次數為 2.96 次/人.日，依據以上城市的數據，我們可以推算出運城市 2020 年日平均出

13、行次數為 2.80 次/人.日。總出行次數為 2.8X526000=147.28 萬人次.表 4-3 國內一些城市居民分目的的出行次數（次/人.日）城市年份目的社會發展水平指數上班上學生活文化娛樂公務上海19820.660.150.460.140.059.5廣州19840.660.150.240.060.058天津19810.820.120.20.040.037.5沈陽19850.850.160.120.060.046南京19860.590.180.170.0330.0265.5鄭州19870.70.230.130.030.025徐州19821.120.090.030.014中心區1.761.

14、341.112.272.26中間區1.520.822.224.081.22外圍區0.711.921.441.511.16表 4-5 居民出行發生模型參數-類別發生率（次/人.日）目的區位上班上學公務購物文娛其它中心區地區0.80.290.050.120.040.15中心區邊緣0.980.290.050.160.030.15表 4-62020 年運城市居民出行次數出行目的出行總次數（次/日）目的比例（）上班42033728.54上學15110910.26公務243011.65購物624474.24娛樂178211.21其它603854.10回程73640050.00合計1472800100.00

15、mAj=Ajk1jPikjSik,、PkjSiki1(4.2) 昀攙 戀愀交通吸引模型交通吸引是指人們在出行活動中，其終點所吸引的雛形，交通吸引強度隨區域的區位、用地特征、出行目的的不同而不同，不同的用地性質對不同的出行有不同的吸引強度。本次規劃中建立以下假設：上班目的出行的吸引源為工業用地、商業用地、行政公建用地、居住用地上的就業崗位；上學目的的出行吸引源為上學的就學崗位數；購物、文娛目的的出行，其吸引源為商業用地；公務出行的吸引源為行政公建用地；其他目的的出行其吸引源為行政公建和居住用地；不同區位的土地利用有不同的吸引強度。基于以上假設，建立分類土地利用吸引權模型，其形式為：圖 4-2 居

16、民出行次數比例圖其中：Aij-i小區j目的的吸引量Ajj目的出行量akjk類用地吸引j目的出行的比例系數Piki 小區k類用地對j目的的吸引權重Sik-i小區k類用地的用地面積m一用地面積的類型數其中各類用地對不同目的的出行的吸引權值根據居民出行調查分析，確定現狀不同區位、不同用地的不同吸引權，參照運城市總體規劃的土地利用特征，用類比法來確定 2020年的土地吸引權重。最后，根據本市的就業和居住相對平衡的原理，將各目的出行發生量根據各區的吸引權重分配到各小區，得出各小區分目的出行吸引量。 昀攙 戀愀交通分布模型設交通出發地點為 O(Origin)點、到達地點為 D(Destination)點，

17、采用普遍使用的雙約束重力模型，形式為:(4.3)nKiKjAj/fa)i丑nKjKiAi/f(dj)4iW其中：Ti小區到j小區的出行 OD 量Kj,Kj模型平衡系數Pi小區的出行發生量Ajj小區的出行吸引量f（dj）阻抗函數，阻抗函數的形式采用f（dij）=di：其中：dji小區到j小區的距離a阻抗函數的系數不同出行目的的雛形，其空間分布的特征有很大的不同，出行目的是影響交通分布的主要因素。因此，在分析中按出行目的分別標定不同目的出行的阻抗函數系數值，考慮到未來城市空間布局的改變、就業居住特征的改變，對標定值加以調整，綜合確定規劃年的阻抗函數。計算得分目的的出行 OD 量（見表 4-7）。隨

18、著城市的發展，城市建成區的擴大以及交通工具的機動化水平的提高，居民的出行距離增大，近距離的出行比例逐漸減低，出行向遠距離發展，出行活動對出行距離的敏感性減少。表 4-72020 年運城市各交通小區居民出行次數 OD 表小區A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12小區人口出行次數A1X3.480.912.162.481.230.291.464.411.291.230.386.919.32A22.991.230.680.534.780.150.601.010.200.850.98514A31.752.770.851.190.681.134.300.681.190.910.515.71

19、5.96A43.441.260.700.282.000.601.020.371.950.190.234.312.04A53.900.550.960.280.460.140.781.192.800.550.144.211.76A61.366.140.391.390.320.060.190.390.060.190.133.810.64A70.920.551.841.200.280.18X1.380.280.180.830.182.87.84A82.981.434.531.311.010.360.890.601.190.240.305.314.84A95.151.363.480.270.890.41

20、0.100.340.270.510.104.612.88A102.110.381.012.012.930.100.100.960.380.100.293.710.36A112.001.620.760.190.570.290.430.190.720.103.773.810.64A120.541.630.380.210.130.170.080.210.130.253.292.57X 小區人口單位為萬人，出行次數為萬次。圖 4-3 市區居民出行 OD 圖 昀攙 戀愀交通方式比重分析一個城市用什么交通方式，而各種交通方式各承擔的出行人次的比重是多少，在進行交通流預測時是必須要解決的。比重問題是交通預測

21、工作的一個難點，一般情況是先做居民出行抽樣調查，通過調查獲得現狀各種交通方式出行人次比重，然后以此為基礎來推算未來的各種交通方式所分擔的出行人次比重。這種做法工作量很大，費工費時.本規劃不沿用習慣做法，省去了居民出行調查工作步驟。迄今全國已有幾十個城市做過全市性居民出行抽樣調查和城市交通客貨運調查，資料相當豐富， 我們這次選用了與運城市同等規模的城市的交通調查資料所做出的結論， 來推算運城市各種交通方式所占的比例。(1)步行承擔出行比重分析在各種交通方式分擔的出行人次比重中，步行一般占總出行量的 3040%。A.小學生考慮全部步行上學。小學生人數按總人口的 7%計，則出行人次為：小學生出行人次

22、=規劃總人口 X0.07X2.80=526000X0.072.80=103096 人次/日B.中學生考慮 30%步行上學。中學生人數也按總人口的 7%計，則出行人次為：中學生出行人次=規劃總人口 x0.070.32.80=526000X0.07X0.3X2.80=30928.8 人次/日C.其他出行者(指 19 歲以上的一部分人)這一部分人的出行人次中，步行約占 20%。其他出行者步行出行量=總人口 X0.85X0.2X2.8=250376 人次/日D.由于運城市流動人口較少，因此其步行出行人次按總人口出行量的 1%計。流動人口步行出行量=2081912X0.01=20819.12 人次/日將

23、以上 4 項求和，即可得出步行出行總人次為：A+B+C+D=405219.92 人次/日步行出行人次/總出行人次=405219.92/1472800=0.275規劃步行交通方式分擔的出行人次比重按占總出行人次的 30%。(2)自行車承擔出行人次比重分析。A.中學生根據有關資料，對中學生抽樣調查統計表明，中學生中約有 70%騎自行車上學。以 0.7 輛/人使用指標配車。中學生自行車出行人次=中學生人數 x0.7X2.80=526000X0.0700.722.00=72167.2 人次/日。B.其他出行者城市停車場(庫)建設和管理規定中，公共建筑內部自行車按每職工 O.30.7 輛配置停車位。0.

24、7 輛/人指標可看作高限值，自行車擁有量雖有可能超出此限值，但考慮到自行車實際被使用的情況，這一指標是比較合適的。隨著經濟的不斷發展及人民收入水平的提高，將來騎自行車出行時距在 30 分鐘以上的一部分人(約占自行車出行總人次的 1025%)將有可能轉為乘用其它交通工具，主要是機動車輛。運城市經濟發展水平相對較低，由此人均機動車擁有指標取中間值，故其他出行者自行車使用指標規劃按 0.5 輛/人計算。外出率參照同等城市的取值按 0.8 計。其他出行者自行車出行人次=526000X0.50.8X2.80=589120 人次/日自行車出行人次比重=(A+B)/出行總人次=(72167.2+589120

25、)/2081912=0.32在本規劃中自行車出行人次比重取 0.30(3)公共交通承擔出行人次比重分析根據出行時距(指出行所用時間)可以作出以下分析：依據國內外大量的道路交通規劃實例經驗結合同等城市采取的一些緩解交通擁擠的有效措施，我們分析了居民出行的行為并總結出以下一些結論：在總出行量中，可按出行時間劃分為：30 分鐘以內范圍的出行量=總出行量 X(0.750.8);30 分鐘以上范圍的出行量=總出行量 X(0.250.3)。以出行時間 30 分鐘以內范圍白出行量為 100,公共交通方式約占 5%15%,規劃取10。以出行時間 30 分鐘以上范圍的出行量為 100,公共交通方式約占 30%7

26、0%,規劃取50。分析方案(高方案)30 分鐘以內=0.8X0.15=0.1230 分鐘以上=0.3X0.7=0.21以上兩項合計=0.12+0.21=0.33分析方案(低方案)30 分鐘以內=0.75X0.05=0.037530 分鐘以上=0.25X0.3=0.075以上兩項合計=0.0375+0.075=0.1125根據運城市的總體規劃，城市建成區面積在遠期將達到 50km2,在市區內的最大交通活動半徑約為 4km,平均活動半徑約為 2km,如果橫貫市區，交通行程約為 8km。未來運城市是典型的中等城市，在一般情況下，城市越大，乘坐公交車的比重也越大。因此，上述所謂公共交通承擔出行比重的高

27、方案是針對大城市的，而低方案使用與小城市的。對于運城市公共交通承擔出行比重規劃方案取如下中間值：30 分鐘以內=0.75X0.1=0.07530 分鐘以上=0.25X0.5=0.125以上兩項合計=0.075+0.125=0.20從以上分析可以歸納未來運城市的交通方式出行人次比重規劃方案,表 4-8 未來運城市的交通方式出行人次比重序號父通方式出行人次比重（%）1步行302自行車303摩托車154公交車205其它5合計100未來運城市居民各類交通出行方式比重圖 4-4 未來運城市居民各類交通出行方式比重圖4.3 暫住人口變動分析市區的暫住人口數 9099 年間基本上呈上升態勢（參見表 4-9）

28、,且上升勢頭平穩，預如表 4-8、圖 4-4。公交車20%摩托車15%步行30%自行車30%其它5%計在今后 10 年間暫住人口數量將繼續呈上升態勢。表 4-9 市區暫住人口 1990-1999 年變動情況統計表年份 1990199119921993199419951996199719981999巾區 1041398131132212554143881573216815173231781118221圖 4-5 市區暫住人口 1990-1999 年變動情況依據表 4-9 的統計數據，可以得出未來運城市暫住人口的一元回歸預測公式（見圖 4-5）。根據一元回歸預測，預測公式為：Y=1032.7x-2

29、045214.47R=0.9747（為密切相關）式中：Y預測年份城市暫住人口；X預測年份；R相關系數。預計 2020 年市區的暫住人口數可達 4 萬人。對外交通樞紐交通需求分析航空目前運城市正在運城東郊（距市中心約 11km）建設運城新機場。該機場主要用于遠程對外交通，客運為主，貨運為輔。機場建成后的客貨運指標如表 49:表 410 運城機場主要設計指標項目單位2010 年2030 年機場等級3C4C設計客運量萬人次2255年貨運量噸18594932起降架次次30567639高峰小時人數人次168338高峰小時起降次數次35鐵路近期改造運城火車站為二級客運站。增設安邑鐵路客站，并將原有貨場搬遷

30、至二十里鋪（位于解州、運城之間），作為區域性貨站。遠景將城區內的對外鐵路向北遷移，并在城區東面建設運三鐵路與隴海線連接。在陶村鎮設置編組站和區域性貨站，在城北興建運城鐵路一級客運站，二十里鋪車站作為工業站。運城市歷年來鐵路客貨運情況如下表 411。表 411 運城市歷年來鐵路客貨運情況年份客運量（萬人）貨運量（萬噸）199172.2093.90199273.9085.60199385.4095.03199490.50103.50199573.9392.47199666.39101.80199764.40118.07199864.55125.20199974.88125.74200078.651

31、32.15200185.97143.77運城市歷年來的鐵路客貨運量圖 4-6 運城市鐵路客貨運量噸萬，人萬160.00140.00120.00100.0080.0060.0040.0020.000.00口客運量（萬人）貨運量（萬噸）160.00貨運量（萬噸）線性（貨運量（萬噸）圖 4-7 運城市鐵路貨運量分析圖在這里我們不考慮列車的發往方向，而是通過一般的一元回歸進行預測。鐵路貨運量的一元回歸預測方程為：Y=5.5244X-10716（X 為預測年份）R=0.94（為密切相關）式中：Y預測年份鐵路貨運量（萬噸）；X預測年份；R相關系數。預計 2020 年運城市貨運量為 240 萬噸。由圖 4-

32、8 可以看出，在近十年內客運量起伏變化較大，在 1994 年客運量達到最高峰，年客運量達到 90.5 萬人次，以后由于受到其它運輸方式競爭的影響（主要受公路交通運輸競爭），年客運量有所下降，但隨著國家經濟建設的升溫，人員流動加快以及農村人口進一步向城市人口的轉移，從 1999 年以后又有所回升，綜合以上因素考慮，預計 2020 年運城市客運量為 100 萬人。運城市歷年來鐵路客運量T-客運量（萬人次）圖 4-8 運城市鐵路客運量增長趨勢分析圖公路根據運城市的總體規劃，在整個運城市域，完善并提高區域“環形放射”公路主骨架建設，“中心放射”主要由侯運、運風、運三這三條高速公路以及 235 省道（候

33、風線）、336 省道（運永線）、233省道（臺運線）、運城-夏縣-聞喜公路等路段組成，規劃達到二級公路以上標準，“中心”是指運城市區。外部環形路段由侯禹（侯馬-禹門口）高速公路-209 國道-237 省道（萬臨線）238 省道（臨風線）337 省道（平風線）-黃河小浪底北岸公路-335 省道（橫濟線）的部分路段構成，規劃達到二級公路以上標準。所有的規劃新建和改建公路將在 2020年以前完成，屆時整個運城地區將形成較為完善的對外公路交通網，在公路上乘車出行的交通量將會有較大的增長。規劃共設四個公路客運站。保留原有的運城汽車站，在城北黃河大道入城處規劃一個一級客運站，并在安邑火車站附近和工農街各新

34、增一個三級汽車站。結合工業倉儲區、高速公路出入口設置城市貨運和物流中心。運城市城區主要客運公司長途客運線路情況見表 4-12,實際產生的客運量要比該表中的數字大得多，其原因是每天都存在大量的外地客運公司的車輛進出運城市區，由于行政管理體制方面的原因，具體數字不容易統計出來（如僅在運城汽車站統計，每日發往西安的長途汽車就在50 輛以上）。由表 4-12 可以看出，目前的長途客運的發車班次，除了與客運量有關以外，還與公路等級質量有關，大運高速公路全線貫通以后，運城和太原之間的公路行車時間有望大大縮短,乘汽車來往于這兩個城市的旅客勢必增加（主要是分流鐵路客運量，緩解鐵路運輸緊張狀況），屆時運城和太原

35、之間的長途公路客車將會大量增加。為加強運城市與隴海經濟發展軸的聯系，運城市與三門峽市之間公路客運交通將實現公交化。表 412 通往周邊及全國重要城市的客運班次城巾客運公司合計省運勞服總公司市一運公司天津11北京11上海11南京11西安1471536太原1061026鄭州63819洛陽52613長治42410侯馬63312濟南11三門峽65314成都189運城市近十年來公路建設呈現快速發展的狀況（表 412）,隨著國家對基礎設施建設投資力度的加大，公路建設的步伐還將加大，尤其是高等級公路的建設將加快，目前運城市已經有高速公路 235km,大運高速公路和侯馬到禹門口高速公路也已經于 2002 年

36、10 月 16日建成通車。公路建設的不斷發展，也勢必促進公路客貨運數量的增長。由表 4-13 可以看出，近十年來運城市的客貨運量以年增長率為5%10%的速度快速發展。由近些年的公路客運量和貨運量的數據，可以建立線性回歸預測公式，預測 2020 年運城市公路客運量和貨運量的基本情況（屆時貨運量為 4500 萬噸、客運量為 5572 萬人次）。表 413 運城市近十年公路運輸發展情況一覽表年份通車里程（km）等級公路（km）長度增長率（%）二級 增長率（%）三級增長率（%）四級增長率（%）19916531288743819926580.7714815.6870423-1.141993658017316.979-9.2406-4.0219946620.61