魁北克首都地区交通网络（RéseaudetransportdelaCapitale，简称RTC）在魁北克市运营着61条公交线路和75条通勤线路，提供公共交通服务和综合交通解决方案，致力于保障556平方公里内56.9万名市民的出行。根据其目标，RTC、魁北克市及魁北克省政府正建设结构化公共交通网络，该网络拥有近100公里的交通廊道，其主干是一条纯电动有轨电车线路。

 

　　新网络可便捷衔接其他交通方式，旨在优化出行流量，缩短公交乘客的出行时间。它将提升公共空间的可达性，保障行人和骑行者的安全通行，并翻新地面和地下基础设施，助力城市的和谐融合与可持续、高效的交通体系建设，推动魁北克跻身加拿大最具吸引力的城市之列。

 

 

　　新的结构化交通网络旨在减少对汽车的依赖，并增加公交载客量。为了实现这些目标，RTC及其出行数据分析团队开始评估和预测交通模式的转变、客流量、公交可达性和出行需求。RTC服务规划分析师Jér?meBoucher解释说：“我们需要了解私人机动车、公交和主动出行方式之间的模式转变，以及公交客流量的演变情况。”最初，他们使用不同的软件解决方案来模拟私人机动车和公交模式。然而，这种方法未能体现私人机动车、公交和主动出行方式之间的多模式交互作用，而这一点对支持结构化交通网络至关重要。

 

　　RTC知道，他们必须建立实用的出行需求模型，以提供可靠的洞察，并对利益相关方提出的出行方案进行评估。他们希望采用可信、灵活的技术解决方案来回答新的和不可预见的问题。RTC的服务规划分析师DavidTanguay表示：“政府工作人员、社区成员和内部利益相关方向我们提出了很多问题，我们非常希望了解模型的每个部分，以便能够自信地解释结果。”为了评估和优化结构化交通网络的规划和设计，他们需要开放、灵活的交通建模平台，用于呈现基于证据的情景。

 

 

　　RTC决定使用BentleyOpenPathsEMME，构建覆盖全市私人机动车、公交、自行车和步行的分配模型；使用OpenPathsAGENT搭建出行需求模型并进行校准。Boucher表示：“我们使用OpenPaths建立的交通模型，将私人机动车、公交、自行车及步行等整体出行市场要素，整合于单一数据库和模型中。”

 

　　该模型可以进行精确模拟，分析魁北克市内出行人员使用不同交通服务的场景，并轻松了解每种交通方式之间的竞争格局。采用透明的建模平台为RTC提供了宝贵的洞察、准确的预测能力和管控能力，使他们能够回答政府工作人员、社区成员和内部利益相关方提出的问题。

 

 

　　Boucher表示：“我们借助OpenPathsEMME和OpenPathsAGENT搭建的模型，具备透明化与灵活性特点。”Bentley的集成交通建模技术提高了与外部利益相关方合作的效率，更易于准确回答利益相关方的问题，并改进了公交服务规划团队的工作流程。通过利用多模式交通数据，在单一模型中进行实景模拟，RTC优化了需求预测，并提高了规划和设计新的结构化交通网络的效率及成本效益。

 

　　RTC出行数据主管EmmanuelleReny-Nolin表示：“OpenPaths对于量化新服务带来的模式转变和预期客流量非常有帮助。”该解决方案赋能RTC和魁北克市创建具有说服力的商业案例，为重大交通基础设施决策和投资提供支持。这种模式优化了参与交通设计和决策的各方之间的沟通与协作，使整个城市从中受益。Boucher总结说：“该模型是一项前期投入，如今在研究其他项目时已带来切实回报。