北京交通大学交通规划原理课件第7章_交通方式划分

1第7章交通方式划分(ModalSplit)主要内容:第1节概述第2节交通方式划分的影响因素第3节交通方式划分过程第4节交通方式划分模型3目的：预测各小区之间各种出行方式的比例和大小。第1节概述在20世纪60年代中叶，由日本学者首先提出方式划分问题。4综合运输规划的方式选择：公路运输铁路运输水运运输航空运输管道运输5城市交通规划的方式选择：驾车出行乘公共汽车出行乘地铁出行乘出租车出行骑自行车出行骑摩托车出行合乘出行步行出行交通方式：1.城际间：铁路、公路、航空、水运、管道；管道水运航空公路铁路ijijijijijijqqqqqq水上机动非机动行人轨道ijijijijijijqqqqqq出租车货车公共电汽车轿车摩托车ijijijijijqqqqq2.城市范围：道路（行人、非机动车、摩托车、出租、公共电汽车、客车、货车等）轨道（地铁、轻轨等）水运…...OD12jnºÏ¼Æ12imºÏ¼Æ铁路1O铁路T…...…...…...…...…...铁路ijq…...…...铁路2O铁路iO铁路mO铁路1D铁路2D铁路jD铁路nD…...OD12jnºÏ¼Æ12imºÏ¼Æ公路1O公路T…...…...…...…...…...公路ijq…...…...公路2O公路iO公路mO公路1D公路2D公路jD公路nD交通方式分布交通量…...OD12jnºÏ¼Æ12imºÏ¼Æ航空1O航空T…...…...…...…...…...航空ijq…...…...航空2O航空iO航空mO航空1D航空2D航空jD航空nD…...OD12jnºÏ¼Æ12imºÏ¼Æ水运1O水运T…...…...…...…...…...水运ijq…...…...水运2O水运iO水运mO水运1D水运2D水运jD水运nD…...OD12jnºÏ¼Æ12imºÏ¼Æ管道1O管道T…...…...…...…...…...管道ijq…...…...管道2O管道iO管道mO管道1D管道2D管道jD管道nD…...OD12jnºÏ¼Æ12imºÏ¼Æ1OT…...…...…...…...…...ijq…...…...2OiOmO1D2DjDnD81.方式划分/分担（modalsplit):一个地区（Zone)的全部出行数中利用各种交通方式的人所占的比例或数量。2.划分交通量：每种交通方式所分担的量。3.划分率：划分交通量在全部交通量中所占的比例。基本概念：9（1）出行者的特征（2）出行特征（3）交通设施的特征（4）交通服务特征第2节交通方式划分的影响因素1.是否拥有小汽车或者可以利用小汽车2.是否有驾驶执照3.家庭结构(年轻夫妇、有儿女家庭、退休家庭、单身家庭等)4.出行者的家庭总收入5.其他决定因素，如工作、送孩子上学时对小汽车的使用需要6.住宅区人口密度出行目的出行时间分布(白天和夜间)(上班、上学，自由，业务，回家)出行距离划分率出行距离与出行时间相关的因素：如等车时间、车内时间、换乘时间等；与出行费用相关的因素：如运费、燃料费、票价等；与交通设施是否完备相关的因素：如是否有停车场、停车费用等；此外，还有一些定性因素，如：交通设施的舒适性和方便性；交通工具的可靠性和规律性；交通工具的安全性。好的方式选择模型应该包括上述重要特征。？问题：用什么途径来综合反映上述因素的特征。表7.2-1不同出行目的的交通方式利用情况(哈尔滨，2000年)交通方式上班上学自由业务回家合计公共汽车46.3724.9420.2622.8737.0136.28单位班车8.792.600.5410.886.586.36小汽车1.640.110.737.931.551.60出租车0.550.224.4211.111.421.76摩托车1.920.762.531.361.831.84自行车15.5915.9912.856.3514.9914.69步行24.9155.1858.3839.5036.3437.21其它0.240.220.290.000.280.27合计100100100100100100表7.2-2日本大阪都市圈不同出行目的的交通方式利用情况交通方式上班上学自由业务回家合计城市铁路37.7821.4910.4011.1820.8519.83公共汽车3.363.973.661.823.363.28小汽车32.332.5221.7048.8123.2225.81步行、自行车、摩托26.5072.0064.1837.9252.5251.01其他0.030.020.050.270.050.07合计100.00100.00100.00100.00100.00100.00表7.2-3日本大阪市中心区不同出行目的的交通方式利用情况交通方式上班上学自由业务回家合计城市铁路40.0331.5522.3123.2671.6846.19公共汽车2.021.661.250.871.441.27小汽车18.741.298.2626.6412.4615.85步行、自行车、摩托39.2165.5068.1549.1014.4136.64其它0.000.000.040.130.010.05合计100.00100.00100.00100.00100.00100.0017各种交通方式的合理出行距离交通特性、交通服务水平、个人属性、家庭属性、地区特性和区内人口密度等。一、交通特性上班、上学出行：汽车利用率低、公共交通利用率高。业务出行：因需要在多客户处停留，装卸货物等，所以汽车利用率高、公共交通利用率低。二、交通服务水平行驶时间、费用、等待时间、舒适性、安全性、可靠性……行驶时间的可靠性三、个人属性职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否……业务员、推销员汽车使用率高，20~40岁汽车利用率高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车利用率高，收入高汽车利用率高。四、家庭属性单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。五、地区特性人口规模、交通设施水平、地形、气候等。城市规模大交通设施水平高公共汽车利用率高山川、河流多汽车、公共汽车利用率高雨天、雪天公共交通方式利用率高六、区内人口密度密度高公共交通利用率高例：北京S2号线调查结果21划分率预测体系的分类1.根据交通方式选择特性进行分类（1）一阶段划分率模型不分为固定阶层和选择阶层，而是一起来考虑。（2）二阶段划分率模型分固定阶层和选择阶层，不考虑地区间的交通服务水平。第三节交通方式划分过程OD交通量个人属性小汽车利用者固定阶层交通手段选择可能者公共交通利用者固定阶层小汽车利用者公共汽车利用者二阶段划分交通量预测框架232.根据方式选择的基本单位进行分类（1）集计模型(AggregateModel)以交通小区为单位将利用者的方式选择集计起来进行说明的模型。（2）非集计模型(DisaggregateModel,ActivityBased)以个人为单位构造模型来确定各交通方式的选择概率，然后再将每个人的方式选择结果集计起来，预测划分交通量的模型。表7.4-1集计分析与非集计分析的区别指标集计分析非集计分析调查单位各次出行各次出行分析单位交通小区个人（或家庭）因变量小区统计值（连续量）个人的选择（离散量）自变量各小区的数据每个人的数据预测方法回归分析等最大似然法适用范围水平预测交通小区任意政策的体现交通小区代表值的变化个人变量值的变化交通现象的把握方法出行的发生与吸引↓出行分布↓交通方式划分↓径路分配出行频度↓目的地选择↓交通方式选择↓径路选择253.根据方式选择步骤分类徒步，自行车徒步以外徒步自行车全交通方式个人运输工具公共运输工具汽车摩托车公共汽车铁路（1）二者择一法把交通方式的选择分为两步的方法（2）多项选择法用包含各种方式的选择率公式一次求出选择率的方法。方法简单，但正确提取方式选择的要素十分困难。26a.多元方式划分（Multi-ChoiceMethod）一次计算可以预测各种交通方式的划分率，但随着自变量的增加，模型变复杂。方式3方式1划分率1.00.027b.二元方式划分(BinaryChoiceMethod)该种方式一般多被采用。划分率1.01.0方式2随机性线性模型非随机型方式128第4节交通方式划分模型1.出行端点方式选择模型（tripendmodel）在给出总量后即探讨划分率的方法（即在出行生成预测后即进行方式划分）2.出行互换方式选择模型（tripinterchangemodel）在出行分布后进行方式划分（目前较多采用的方法）29两种出行方式选择模型的比较：出行生成出行分布方式划分交通流分配互换出行生成方式划分出行分布交通流分配TDOijjiijijOqjiijDqijmmijqqmimiPOOmjmjPDDimmiOOjmmjDDmijmijOqmjimijDqmijqpmijmpijqq31出行互换方式选择模型优点：便于考虑出行特征和可用出行方式的特征。缺点：难以考虑出行者的特征，因为它们已被集计到出行矩阵中。出行端点方式选择模型优点：•能够考虑个体的特征，比如收入、汽车拥有量等。缺点：•难于考虑交通方式服务水平的变化32出行互换方式选择模型计算方法方式划分率计算方法：划分率曲线法（转移曲线法）函数模型法：线性模型Logit模型Probit模型00.20.40.60.8112345678公共交通与小汽车的时间比公共交通的划分率划分率曲线法日本广岛公交与小客车的划分率日本广岛轨道与公共电汽车的划分率时间差（分）距离差（英里）美国加利福尼亚高速公路划分率曲线（与其它并行公路相比）表示与时间比为1.0等价的点美国底特律高速公路划分率曲线（与其它并行公路相比）距离比38线性模型函数模型中最早开发出来的模型。把影响交通方式划分的各种要素用线性函数的形式表现，从而推求交通方式划分率。用这种方法求出的分担率Pi无法保证划分率必须满足（0，1）之间的条件。为了解决这个问题开发了Logit模型和Probit模型。随机效用理论：理论基础:Travelbehavioranalysis--TBA–toobservetheindividualbehaviorinreal/virtualmarket观测现实/虚拟市场的个人行为–tounderstandthedecisionmakingprocess了解决策过程–todescribetheprocessinasimplified/generalizedmodel利用简化/一般化模型描述决策过程–toforecastthechangesinbehaviorbasedonthemodel基于模型预测行为的变化“Randomutilitytheory”isakeyconceptofTBA.随机效用理论是TBA的关键理念。随机效用理论：Individualsbelongtoahomogeneouspopulation各个体属于同类母集合Individual’schoicesetispredetermined各个体的选择集合事先给定Individualsactrationallyandpossessperfectinformation各个体的行为理性、把握完备信息在法律、社会、物理和约束下，始终谋求效用最大化。Thereisdisturbancerelatedto“uncertainty”.干扰与非确定性有关41Decisionmakingprocess：决策过程Generationofalternatives&choiceset替代方案的产生和选择集–个体环境、交通服务Evaluationofattributesofalternatives替代方案的归类评价–替代方案归类的认识–效用评价Choice选择–随机效用的优化:RUMImplementation交通工具–出行行为假定有2种可选方式。个人n选择方式1是因为方式1的效用