Tripide jaotust kohalikus teedevõrgus saab tõepoolest käsitleda sarnaselt veejõgi‑mudelile: algus‑ ja lõpppunktid on “kandvad” ning voog liigub läbi võrgu, millel pole eelistatud sihtkohti. Järgnevalt lühike samm‑sammuline juhend, kuidas seda idee praktiliselt rakendada:

1. **Võrgustiku defineerimine**  
   - Loo GIS‑andmestik, kus iga “node” on ristmik või punkt, mis ühendab kohalikku teed riikliku/peatee võrguga (need moodustavad võrgu sisendid ja väljundid).  
   - Määra segmentide omadused – pikkus, ribalaius, kiirusepiirangud jms.

2. **Trip‑generatsiooni arvutamine**  
   - Kasuta demograafilisi andmeid (rahvastiku tihedus, töökohtade arv, maa‑kasutus) ning kehtivaid trip‑generation koefitsiente (nt t/hlk·päev).  
   - Iga sisend‑ ja väljundnode jaoks saadud väärtused toimivad “allikate” ja „süüdistajate“ mahuna.

3. **Veevoogude analogia rakendamine**  
   - Määra igale segmendile “kanduvus” (capacity) ning arvuta sellel põhinev takistustegur (nt BPR‑funktsioon).  
   - Kasutades gravitatsioonimudelit või logit‑jaotust, jaota iga alguspunkti (siseneva peatee) tripid võrgu kaudu sihtkohtadeni (väljuvad peateed), võttes arvesse takistusi. See on sarnane veejõgi‑mudeli massikontseptsiooniga: vesi voolab madalama takistusega teedele.

4. **Marsruudi määramine**  
   - Leida igale OD‑paarile (sisenev ↔ väljuv) minimaalne kulukus‑tee (nt aeg, pikkus või kombineeritud takistus).  
   - Jaotada genereeritud tripid nende lühimate teede järgi. Seda saab teha staatilise kasutuseadeldisega (all‑or‑none assignment) või dünaamilise tasakaalu simulatsiooniga (näiteks METANET, DYNASMART-P).

5. **Võrgu laadimine**  
   - Summeerida kõigi OD‑paaride tripid iga segmendi kohta; see annab “voogude” intensiivsuse – sarnaselt veejärve lõikes voolukiirusele.  
   - Jagada saadud kogus 365 päevaga, et saada AADT (average daily traffic) väärtused.

6. **Intersektsioonide mahutavuse hindamine**  
   - Intersektsioonid, kus kohalik võrk kohtub riikliku teega, on just need punktid, millele soovitakse liiklusmahtu prognoosida. Kasuta eelnevalt arvutatud segmendi AADT‑väärtusi ning liita kokku kõikide sisenevate/väljuvate segmentide voodud.

7. **Kalibreerimine ja valideerimine**  
   - Kui on olemas mõni käsitsi loetud või automaatne liiklusloendur, võrdle prognoositavat AADT‑väärtust tegelike mõõtmistega ning kohanda takistuste koefitsiente (BPR‑parameetrid) või trip‑generation koefitsiente.  
   - Empiirilise Bayesi meetodi kasutamine võimaldab kombineerida mudeli põhjalikke prognoose ja reaalseid loendusandmeid, vähendades süsteemset viga.

8. **Tulemuste esitlus**  
   - Väljasta tabel või GIS‑kaardikihid, kus iga intersektsioon näitab hinnangulist igapäevast sõidukite arvu (AADT) koos usaldusvahemikega.  

### Kokkuvõte
- **Algandmed:** demograafia + maakasutus → trip‑generation.  
- **Jaotusmeetod:** gravitatsioon/Logit‑mudel, mis käsitleb teed kui veekogusid (kanduvus + takistus).  
- **Marsruudid:** minimaalse kuluga lühimad teed määravad, kuhu tripid voolavad.  
- **Võrgu laadimine:** kõigi OD‑paaride summeerimine annab segmendi ja intersektsiooni liiklusmahu.  
- **Kalibreerimine:** reaalsete loendusandmete kasutamine vähendab prognoosi ebatäpsust.

Selle lähenemisega saad luua toimiva, veejõgi‑analoogia põhise mudeli, mis võimaldab hinnata täpseid liiklusmahte kohalike ja riiklike teede ristumiskohtades ilma ulatuslike loendusandmeteta.