城市居民出行特性对比分析

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中小城市交通出行方式优化分析

中小城市交通出行方式优化分析黄钊【摘要】为建立我国中小城市低碳交通出行结构体系，文中针对国内外出行方式和出行结构特点进行分析，确定了我国中小城市出行结构优化策略，并提出了在交通规划中实现出行结构优化的方法。

从清远市现状及规划的2030年的交通出行结构优化计划得知，利用该方法对中小城市交通出行方式及出行结构进行优化调整能达到较好的节能减排效果。

%To establish a low-carbon transport traffic system at small and medium cities, this paper, on the basis of an-alyzing the domestic and international travel mode and structural characteristics, sets up the structure of China's small cities travel optimization strategy and proposes some feasible method. This method is to be effective in ener-gy-saving and emission-reduction according to Qingyuan City’s 2030 Traffic Plan.【期刊名称】《广东交通职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P1-5)【关键词】中小城市;出行方式;结构优化;碳排放;节能【作者】黄钊【作者单位】清远市公路勘察规划设计院，广东清远511515【正文语种】中文【中图分类】U4911 引言随着城市化和机动化进程的不断推进，交通拥堵已经成为城市发展普遍面临的问题。

人们逐渐认识到，必须通过政策措施合理引导交通结构，优化出行方式结构，才能改善交通状况。

交通出行方式统计

表一：部分特大城市平均出行时耗（摘自：1980年代以来我国特大城市居民出行特征分析）表二：部分城市居民出行方式构成的变化（摘自：1980年代以来我国特大城市居民出行特征分析）据调查统计,北京市居民短距离出行次数占居民出行总量的68%。

短距离出行中,居民大多采用步行、自行车,共占70%以上,公共交通仅占9%,另外还有7%的居民会选择小汽车。

有车家庭成员在短距离出行中,驾驶或乘坐小汽车出行占28%,乘坐公交车出行仅占6%;而家庭车辆主要使用者在短距离出行中,驾车出行比例则高达70%。

据统计,2005年北京全市居民出行总量是2920万人次,人均出行率为2.64人次/日,平均出行距离9.3公里,出行周转量为20180万人·公里/日,公交出行的平均时耗为63分钟,小汽车出行的平均时耗为40分钟。

各种交通方式的分担率为:自行车占30.3%,公共交通占29.8%,小汽车占29.8%,出租车占7.6%,其它方式占2.5%。

截至2006年底,北京市机动车保有量为287万辆,其中私人机动车为206万辆,小汽车日均出行3.16次/车,平均单次出行距离14公里,平均单次出行时耗40分钟,平均载客1.26人/车。

预计2010年机动车总量将达到380万辆。

表三：北京2005年城市居民出行方式构成北京市2000年和2005年居民出行方式构成情况：从2000年和2005年北京市的出行调查可以发现,北京市出行的主要交通方式为自行车、步行、公交车和小汽车,这四种出行方式分担率之和分别占总出行的91.89%和90.52%。

对比2000年和2005年交通结构的变化情况可以发现,2005年自行车出行比例大幅下降;公交出行比例增加,在各种机动化交通方式中位居第一;非机动化方式出行比例也由71.80%下降到58.25%。

可见,北京正在逐步建立以公共交通为主导的现代化城市交通模式,但和国内其他城市相比还有一定的差距,以广州为例,其公交分担率在1995年为17.49%,2003年为26.85%。

不同出行群体出行特征分析

SHANDONGＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ毕业设计不同出行群体出行特征分析学院：交通与车辆工程学院专业：交通工程学生姓名：学号：指导教师：2013 年 6 月中文摘要中文摘要个体出行行为的研究是制定交通政策及出行需求管理的必经途径，对个体出行行为的研究，是进行城市交通规划、建设与管理的一项不可或缺的基础工作，也是城市社会学研究的重要课题。

本文主要6-12岁（小学）、13-16（初中）、17-20（高中）出行特征出发，从交通方式选择、出行链选择以及出发时刻选择等方面分析了学生出行特征及其对家庭成员的影响。

在此分析的基础上，建立了考虑学生出行影响的家庭成员出行方式选择约束模型、出行链选择约束模型和出发时刻选择约束模型，然后结合模型的影响因素敏感性分析，探讨现有交通需求管理政策对学生及其陪伴人的适用性并挖掘基于学生出行需求管理的城市交通需求管理措施。

对于21岁以上成年人则通过交通出行特征统计，在出行率、交通方式、出行目的、出行时耗、出行距离、出行出发时刻等分析获得相应的相应出行规律。

以此得出相应的出行需求管理措施。

关键词：不同人群，出行特征分析AbstractAbstractStudy of individual travel behavior is a necessary way to develop traffic policies and travel demand management, the study of individual travel behavior, is an important basic work for the construction and management of city traffic planning, the city, and also an important topic in sociological research.This paper mainly 6-12 years old (primary school), 13-16 (middle), 17-20 (high school) travel characteristic, from the traffic mode choice, travel chain selection and departure time selection and other aspects of the students' characteristics and its effect on family members. Based on this analysis, established a family trip mode takes students to travel to influence the choice of constraint model, trip chain selection constraint model and departure time selection model, and then combined with the model of factors influencing the sensitivity analysis, the discussion of current traffic demand management policy suitable for students and its companion and mining students travel demand management city traffic demand management measures based on For adults above the age of 21 by the traffic statistics, in the travel rate, traffic, travel purpose, travel time, travel distance, travel time analysis of corresponding traffic law. It is concluded that travel demand management measures accordingly.Key words:Different groups of people、Travel characteristics目录中文摘要 .............................................................................................................. I I Abstract ................................................................................................................ I II 目录 ..................................................................................................................... I II 第一章绪论 .................................................................................................... - 1 -1.1研究背景 ............................................................................................ - 1 -1.2研究目的及意义 ................................................................................ - 1 -1.3国内外研究现状 ................................................................................ - 2 -1.3.1 国外研究现状......................................................................... - 2 -1.3.2国内文献综述.......................................................................... - 5 -1.3.3国内研究现状问题.................................................................. - 6 -第二章不同人群出行特征分析 .................................................................... - 7 -2.1不同人群出行特征分析 .................................................................... - 7 -2.1.1出行率...................................................................................... - 7 -2.1.2交通方式.................................................................................. - 7 -2.1.3出行目的.................................................................................. - 8 -2.1.4出行时耗分布.......................................................................... - 8 -2.1.5出行距离分布.......................................................................... - 9 -2.2儿童出行行为特征随年龄变化特性分析 ...................................... - 10 -2.2.1出行率随年龄变化特性 ....................................................... - 10 -2.2.2交通方式随年龄增长............................................................ - 11 -2.2.3出行目的随年龄变化特性.................................................... - 11 -2.2.4平均出行时耗随年龄变化特性.......................................... - 12 -2.2.5平均出行距离随年龄变化特性.......................................... - 13 -2.2.6出行出发时刻随年龄变化特性............................................ - 14 -2.3儿童出行行为特性演变趋势分析 ................................................. - 14 -2.3.1出行率演变趋势.................................................................... - 15 -2.3.2交通方式演变趋势................................................................ - 15 -2.3.3出行目的演变趋势................................................................ - 15 -2.3.4 出行时耗分布演变趋势....................................................... - 16 -2.3.5 出行距离分布演变趋势....................................................... - 16 -2.3.6 出行出发时刻演变趋势....................................................... - 17 -2.4儿童出行对家庭成员出行行为的约束影响分析 .......................... - 17 -2.4.1 交通方式选择影响分析....................................................... - 18 -2.4.2 出发时刻决策影响分析....................................................... - 18 -2.4.3出行链选择影响分析............................................................ - 19 -2.5小结 .................................................................................................. - 19 -第三章儿童出行对家庭成员的交通方式选择约束模型研究 .................. - 21 -3.1模型数据概述 .................................................................................. - 21 -3.2 基于儿童出行约束的交通方式选择模型 ..................................... - 22 -3.2.1 MNL 模型 ............................................................................. - 23 -3.2.2方式选择构成差异性分析.................................................... - 23 -3.2.3 模型的建立及回归结果....................................................... - 24 -3.2.4方式选择的影响因素量化分析............................................ - 28 -3.3 小结 ................................................................................................. - 31 -第四章具有独立出行能力的出行人群特征分析 ...................................... - 32 -4.1 具有独立出行能力出行目的 ......................................................... - 33 -4.2具有独立出行方式分布 .................................................................. - 34 -4.3 具有独立出行能力的群体出行时耗 ............................................. - 36 -第五章结论和展望 ...................................................................................... - 37 -5.1主要结论 .......................................................................................... - 37 -5.2科研展望 .......................................................................................... - 37 -参考文献 ........................................................................................................ - 39 -致谢 ................................................................................................................ - 39 -第一章绪论1.1研究背景国内外对不同年龄、不同职业、不同出行目的出行者的出行行为特征的分析和研究非常重视，研究成果众多，尤其是由于通勤出行，相对于其他出行，通勤出行在时间和空间上具有更大的恒定性，特别是由于通勤出行（上班、上学）集中在一定的高峰期和一定的区域，使得早、晚高峰通勤时段的交通拥堵，成为城市交通问题最为突出的问题，以通勤者为研究对象的出行行为特征研究成果更具普遍性。

电信大数据在交通行业的应用探讨

——————————收稿日期：2018-09-04电信大数据在交通行业的应用探讨0前言近年来，电信运营商成为各行业公认的大数据拥有者，尽管在数据质量、数据运营方面仍存在诸多难题，但与各类数据相比，电信大数据仍具有较好的融合发展价值潜力。

电信大数据在广度方面具有极高的用户覆盖率；在深度方面，具有信息通道内丰富的数据内涵；在颗粒度方面，以秒级单位周期性或事件性记录用户的时空行为；在准确性方面，具备电信级的数据产生及记录环境。

基于这些优点，电信数据技术在征信、旅游、城市规划、精准营销等各行业得到了积极的探索应用。

在交通行业方面，随着我国城市化进程的推进和机动车数量的快速增长，城市道路交通量不断增加，各种交通问题凸现，交通拥堵严重、交通事故数量增多、机动车尾气污染加重成为交通行业发展面临的三大问题。

基于大数据、物联网、5G 、自动驾驶等发展智慧交通，是解决交通行业痛点的技术路径。

传统的交通行业路网监测手段包括感应线圈监测、交通摄像头监测以及卫星监测。

该类手段缺点明显：成本高、监测范围有限、缺乏沟通手段、故障率高、使用寿命短等。

电信大数据的广泛性与实时性等特点，使其成为智慧交通建设中不可或缺的基础数据之一。

本文首先对电信大数据服务于交通行业的应用框架进行介绍，然后对个体活动链构建流程进行阐述，最后基于城市实际数据分析，输出了交通出行强度、场景间交通交换量、出行方式分析等3个方面的应用介绍。

1数据框架数据总体框架包括数据准备、中间库构建以及应用模块输出3个环节。

1.1数据准备数据层主要指通信领域中的各类数据的引入和整合。

当前，由于通信数据本身是一种以“人”为中心，为单个个体提供服务的业务，因此基于通信数据进行人物画像分析，具备天然的基因。

但对于地理画像则略有不同，由于通信网络对于地理空间的分割并不是唯一的，当前的移动通信网络根据2G/3G/4G网络分别对地理空间进行了独立的分割，因此从可获取到的原始通信数据中，难以直接实现地理画像分析，需要经过一定的数据处理才能实现。

精选我国城市交通拥堵现状及原因分析

一、我国城市交通拥堵现状1、道路车辆过多，行车速度缓慢一组数据表明，早在2009年北京市主干道高峰时间道路饱和度接近1.0，上海、南京、成都等城市也在0.8以上；北京市居民上班平均耗时50～70分钟，广州、上海、深圳、天津等城市在40分钟以上。

2、行人、车辆随意乱行，法制意识不高部分行人或司机为了自己通行方便，不按照交通规则，随意的扰乱交通。

行人占用非机动车道、非机动车占有机动车道、机动车随意掉头、机动车违法转弯等现象屡见不鲜，这不仅存在安全隐患，而且还很大程度的阻碍了交通的正常通行。

这都缘由于大家法制意识不高，认识不到随意乱行的危害性和后果。

3、交通问题恶化，连带后果严重许多城市交通拥堵是一个严重的问题，已经成为常态，并可能进一步恶化，一些二线和三线城市正迅速进入“拥挤的时代”。

交通拥堵直接造成交通运行缓慢，进而造成时间上的浪费和汽车燃油成本增加，还提高了汽车排污量，对环境造成污染；此外，交通拥堵，使交通事故增加，交通事故和交通拥堵的发生，形成恶性循环。

二、我国城市交通拥堵问题的原因分析1、道路容量严重不足由于中国是一个人口大国，造成了长期以来中国的城市人均道路面积占有量严重不足，调查了解当前中国32个百万以上人口的城市，城市道路的人均面积有27个低于全国平均水平。

道路建设一直在上涨交通拥堵仍然这么严重，造成这个问题的直接原因就是道路空间严重不足。

首先，我国城市人均道路面积与发达国家存在较大差距。

比如以上海为例来对比，上海的道路面积仅占城市总面积的3.6%，而纽约市的道路面积却占城市总面积的25.4%，伦敦为16.6%，东京为14.1%。

第二，中国的大城市的城市建设正处于发展扩张过程中，从中心到郊区，新增的道路建设，主要是在新开发的市区和近郊地区，因此没有有效的办法，以缓解城市中心交通压力。

再次，我国的部分城市中违法、违规占用道路和人行道的问题都还没有得到有效解决，在道路两旁往往会被各种摊贩的，市场和停车空间的占用，其中有道路由空间严重不足变得更加紧张。

城市交通公共交通智能化调度系统建设方案

城市交通公共交通智能化调度系统建设方案第1章项目背景与意义 (4)1.1 城市交通现状分析 (4)1.2 公共交通智能化调度需求 (4)1.3 项目建设目标与意义 (4)第2章公共交通智能化调度系统总体设计 (5)2.1 系统架构设计 (5)2.1.1 基础设施层 (5)2.1.2 数据层 (5)2.1.3 服务层 (5)2.1.4 应用层 (5)2.1.5 展示层 (5)2.2 技术路线与标准规范 (5)2.2.1 技术路线 (5)2.2.2 标准规范 (6)2.3 系统功能模块划分 (6)2.3.1 实时监控模块 (6)2.3.2 调度管理模块 (6)2.3.3 预测分析模块 (6)2.3.4 安全管理模块 (6)2.3.5 信息发布模块 (6)2.3.6 数据管理模块 (6)2.3.7 用户服务模块 (6)2.3.8 系统管理模块 (6)第3章数据采集与处理 (7)3.1 数据来源与类型 (7)3.1.1 数据来源 (7)3.1.2 数据类型 (7)3.2 数据采集技术与方法 (7)3.2.1 数据采集技术 (7)3.2.2 数据采集方法 (7)3.3 数据处理与分析 (8)3.3.1 数据预处理 (8)3.3.2 数据分析 (8)3.3.3 数据可视化 (8)第4章乘客需求分析与预测 (8)4.1 乘客出行特性分析 (8)4.1.1 出行目的 (8)4.1.2 出行时间分布 (8)4.1.3 出行空间分布 (8)4.2 乘客需求预测方法 (9)4.2.1 经典预测方法 (9)4.2.2 机器学习预测方法 (9)4.2.3 深度学习预测方法 (9)4.3 预测结果与应用 (9)4.3.1 预测结果展示 (9)4.3.2 预测结果应用 (9)4.3.3 预测结果评估与调整 (9)第5章调度策略与算法 (9)5.1 调度策略概述 (9)5.2 车辆调度算法设计 (10)5.2.1 车辆调度目标 (10)5.2.2 车辆调度算法 (10)5.3 线路调度算法设计 (10)5.3.1 线路调度目标 (10)5.3.2 线路调度算法 (10)第6章智能调度中心建设 (11)6.1 调度中心硬件设施 (11)6.1.1 硬件架构 (11)6.1.2 服务器及网络设备 (11)6.1.3 存储设备 (11)6.1.4 安全设备 (11)6.1.5 调度台及辅助设备 (11)6.2 调度中心软件系统 (11)6.2.1 软件架构 (11)6.2.2 数据采集与处理 (11)6.2.3 智能调度 (11)6.2.4 监控与报警 (11)6.2.5 统计分析 (12)6.3 调度中心运行管理 (12)6.3.1 运行管理制度 (12)6.3.2 人员培训与管理 (12)6.3.3 系统维护与升级 (12)6.3.4 应急预案 (12)第7章公交车辆智能化改造 (12)7.1 车载设备选型与安装 (12)7.1.1 设备选型 (12)7.1.2 设备安装 (12)7.2 车载信息采集与传输 (13)7.2.1 信息采集 (13)7.2.2 信息传输 (13)7.3 车辆智能调度功能实现 (13)7.3.1 车辆运行状态监控 (13)7.3.3 车内视频监控 (13)7.3.4 驾驶员行为分析 (13)7.3.5 智能调度策略 (13)第8章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成策略与方法 (14)8.1.1 集成策略 (14)8.1.2 集成方法 (14)8.2 系统测试与调试 (14)8.2.1 测试目标 (14)8.2.2 测试内容 (14)8.2.3 调试方法 (15)8.3 系统验收与交付 (15)8.3.1 验收标准 (15)8.3.2 验收流程 (15)8.3.3 交付内容 (15)第9章项目实施与运营管理 (16)9.1 项目实施组织与进度安排 (16)9.1.1 实施组织架构 (16)9.1.2 进度安排 (16)9.2 运营管理模式与策略 (16)9.2.1 运营管理模式 (16)9.2.2 运营策略 (16)9.3 项目评估与优化 (17)9.3.1 项目评估 (17)9.3.2 优化措施 (17)第10章项目效益与风险分析 (17)10.1 项目经济效益分析 (17)10.1.1 投资回报分析 (17)10.1.2 成本效益分析 (17)10.1.3 潜在经济效益 (17)10.2 项目社会效益分析 (18)10.2.1 提高公共交通服务水平 (18)10.2.2 优化城市交通结构 (18)10.2.3 促进节能减排 (18)10.3 项目风险识别与管理 (18)10.3.1 技术风险 (18)10.3.2 政策风险 (18)10.3.3 市场风险 (18)10.3.4 运营风险 (18)10.3.5 财务风险 (18)第1章项目背景与意义1.1 城市交通现状分析我国经济的快速发展和城市化进程的推进，城市交通需求持续增长，交通拥堵、空气污染和出行效率低下等问题日益严重。

交通出行方式统计

表一：部分特大城市平均出行时耗（摘自：1980年代以来我国特大城市居民出行特征分析）表二：部分城市居民出行方式构成的变化（摘自：1980年代以来我国特大城市居民出行特征分析）资料来源：各城市公布的总体规划和交通调查数据。

据调查统计,北京市居民短距离出行次数占居民出行总量的68%。

短距离出行中,居民大多采用步行、自行车,共占70%以上,公共交通仅占9%,另外还有7%的居民会选择小汽车。

有车家庭成员在短距离出行中,驾驶或乘坐小汽车出行占28%,乘坐公交车出行仅占6%;而家庭车辆主要使用者在短距离出行中,驾车出行比例则高达70%。

据统计,20xx年北京全市居民出行总量是2920万人次,人均出行率为2.64人次/日,平均出行距离9.3公里,出行周转量为20180万人·公里/日,公交出行的平均时耗为63分钟,小汽车出行的平均时耗为40分钟。

各种交通方式的分担率为:自行车占30.3%,公共交通占29.8%,小汽车占29.8%,出租车占7.6%,其它方式占2.5%。

截至20xx 年底,北京市机动车保有量为287万辆,其中私人机动车为206万辆,小汽车日均出行3.16次/车,平均单次出行距离14公里,平均单次出行时耗40分钟,平均载客1.26人/车。

预计20xx年机动车总量将达到380万辆。

表三：北京20xx年城市居民出行方式构成（城市居民短距离出行行为研究）北京市20xx年和20xx年居民出行方式构成情况：从20xx年和20xx年北京市的出行调查可以发现,北京市出行的主要交通方式为自行车、步行、公交车和小汽车,这四种出行方式分担率之和分别占总出行的91.89%和90.52%。

对比20xx年和20xx年交通结构的变化情况可以发现,20xx年自行车出行比例大幅下降;公交出行比例增加,在各种机动化交通方式中位居第一;非机动化方式出行比例也由71.80%下降到58.25%。

可见,北京正在逐步建立以公共交通为主导的现代化城市交通模式,但和国内其他城市相比还有一定的差距,以广州为例,其公交分担率在1995年为17.49%,20xx年为26.85%。

交通出行方式统计

表一：部分特大城市平均出行时耗（摘自：1980年代以来我国特大城市居民出行特征分析）表二：部分城市居民出行方式构成的变化（摘自：1980年代以来我国特大城市居民出行特资料来源：各城市公布的总体规划和交通调查数据。

据调查统计,北京市居民短距离出行次数占居民出行总量的68%。

短距离出行中,居民大多采用步行、自行车,共占70%以上,公共交通仅占9%,另外还有7%的居民会选择小汽车。

有车家庭成员在短距离出行中,驾驶或乘坐小汽车出行占28%,乘坐公交车出行仅占6%;而家庭车辆主要使用者在短距离出行中,驾车出行比例则高达70%。

各种交通方式的分担率为:自行车占30.3%,公共交通占29.8%,小汽车占29.8%,出租车占7.6%,其它方式占2.5%。

预计2010年机动车总量将达到380万辆。

表三：北京2005年城市居民出行方式构成（城市居民短距离出行行为研究）北京市2000年和2005年居民出行方式构成情况：从2000年和2005年北京市的出行调查可以发现,北京市出行的主要交通方式为自行车、步行、公交车和小汽车,这四种出行方式分担率之和分别占总出行的91.89%和90.52%。

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表１近年国内城市居民平均出行次数与国外比较
ＴａｌＣｏａｉｏｆＲｅｉｎｔＴｒｐｔｅｉｅｅｂｅ１ｍｐｒｓｎｏｓｄｅｉｓｂｅｗｅｎＣｈｎｓ
ＣｉｅｎｈｓｒａｔｓａｄＴｏｅＡｂｏｄｉ
采访、邮递调查、侧调查等多种方法。国外采用较路
［作者简介］周
钱（９０，，江余姚人，士研究生，要研究方向为交通规划与智能交通。１８一）男浙博主
１６４
中
南
公
路
工
程
３２卷
多的方法是电话采访和邮递调查，国内一般采用家庭访问调查的方法。调查抽样率依据城市人口的不同，一般介于４一２％０％之间。而调查数据的处理
ｃａａｔｒｓｉｓｓｏｏｓｄｒｂｅｃａｅｔｈｅｅｏｍｅｔｏｈｉｅｎｄｔｅｐｏｒｓｆｓｃａ — ｈｒｃｅｉｔｃｈｗｃｎｉｅａｌｈｎｇｓｗｉｔｅｄｖｌｐｎｆｔｅｃｔｓａｈｒｇｅｓｏｏｉｌｅｈｉ
ｖｌｐｄａｅｕｔａｅａｂｇｄｆｒｎｅｗｉｈｓｆｄｖｌｐｄｃｕｔｅ．Ｉｈａｉ，ｔｉｐｐｒｅｏｅｒａｊｓｈｖｉｉｅｅｃｔｔｏｅｏｅｅｏｅｏｎｒｓｎｔｅｍｅｎｔｆｈｉｍｅｈｓａｅ
１４９４年，国率先在ＴＬＡ、石城、奥尔美ＵＳ小新
良、孟菲斯等几座中型城市开展了针对交通出行的家庭访问调查。到１６９５年，２２４个美国城市进行了
【稿日期］２０ — ８Ｏ收０６０一ｌ［金项目］十五国家科技攻关重大资助项目（０２Ａ０Ａ０）基２０Ｂ４４２Ｂ
２０２５０４．４
全美国国外纽约伦敦
东京
２０４１０１．１９４３９６．２０２７００．３
１９２４９６．
我国社会经济的发展水平有一个清晰的定位。而将
国内相同城市不同时期的调查结果进行对比，够能理清城市交通的发展历程，预测城市未来的发展并
周钱，陆化普，徐薇
（华大学交通研究所，京１０８）清北００４
［摘
要］在综合分析国内外城市的社会经济发展和居民出行调查资料的基础上，居民人均出行次数、行从出
目的分布和出行方式构成等３个方面人手，国内城市居民出行特征与发达国家城市进行分析比较，将又对国内相同城市不同时期的调查结果进行对比研究，目的在于｝把握城市居民出行特性的发展变化趋势。研究结果发现，我
城市，而且一部分中小型城市也逐渐认识到掌握居民出行规律对城市交通规划及交通管理的重要性，主动开展了居民出行调查。居民出行调查的方法一般包括家庭访问、电话
１居民出行调查现状和研究意义
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分析，一般采用多种数据存储分析软件，Ｍｉｒｓｆ如ｃｏｏｔ
Ａｃｓ、ｘｅ、ＰＳ等。ｃｅｓＥｃｌＳＳ随着越来越多城市开展居民出行调查，累的积
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比较分析，了能够分析得到我国特有的出行特征除外，还能对我国城市和交通的发展阶段，国外相比与
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第３２卷，２期第
２００７年４月
中南公路工程
ＣｅｔａｏｈＨｉｈｙＥｎｉｅｉｇｎｒｌＳｕｔｇｗａｇｎｅｒｎ
Ｖｏ．２．Ｎｏ２１３．Ａｐｒ．，２００７
城市居民出行特性比较分析
［ｙｗｒｓｒａｅｉｅｔｈｒｃｅｉｉｓｏｅｉｅｔｒ；ｃｍｐｒｏｎｎｌｉ；ｄｖｌ — Ｋｅｏｄ］ｕｂｎｒｓｎ；ｃａａｔｓｃｆｓｎｉｏａｉｎａｄａａｓｄｒｔｒｄｔｐｓｙｓｅｅｐｏ
ｍｅｔｔｅｄｎｒｎ
居民出行调查是一项为了掌握城市中居民的出
综合交通规划，完善的交通数据库逐步建立起来，居民出行特征的收集和研究工作进入了蓬勃发展的时
期。
行活动及相关信息的综合性调查，过居民出行调通
查获得的居民出行特征数据广泛应用在城市综合交通规划、交通管理规划、能运输系统、通环境评智交
价、交通基础设施的投资效益分析、以及新建项目的交通影响评价过程中¨ 。
我国自１８年开展第一次城市居民出行调查９１
到目前的２０多ａ的时间里，已经有六七十座城市进
行了这项工作，仅涵盖了大部分的大城市和特大不
国城市居民出行特征随着社会经济和城市的发展发生了显著的变化，国内经济比较发达地区大城市的部分出行特
征已经开始与发达国家状况相似，中小城市和欠发地区城市的出行特征则与国外差别较大。研究同时发现了国内城市居民出行结构中的隐患，出了发展的方向。指［键词］城市居民；居民出行特征；比较分析；展趋势关发［图分类号］Ｕ４１中９［献标识码］Ａ文［章编号］１０ — ２５２０）２０４ — ５文０２１０（０７０－１５０
［ｓｒｃ］Ｆｏｅｐｏｐｃｖｆｅｉｅｔｒｓｔｐｐｒｏｅａｄｔｐｍｏｅｓｕｔｒ，ｈｕｈｒＡｂｔａｔｒｍｔｒｓｅｔｅｓｎｉ，ｒｕｐｓｎｉｄｔｃｕｅｔｅａｔｏｓｈｉｏｒｄｔｐｉｒｒ
ｃｍｐｒｈｅｉｅｔｔｉｈａａｔｒｓｉｓｏｉｅｅｃｔｅｔｈｔｏｅｅｏｅｏｎｒｅ．ＦｒｈｅｒｏａｅｔｅｒｓｄｎｒｐｃｒｃｅｉｔｃｆＣｈｎｓｉｉｓｗｉｈｔａｆｄｖｌｐｄｃｕｔｉｓｕｔｒｍｏｅ，ｔｅｓｒｅｅｕｔｕｉｉｅｅｔｔｅｏｈａｉｅｅｃｔｓａｅｃｍｐａｅｎｎｌｚｄｔｂａｎｔｅｈｕｖｙｒｓｌｓｄｒｎｇｄｆｒｎｉｆｔｅｓｍｅＣｈｎｓｉｉｒｏｆｍｅｒｄａｄａａｙｅｏｏｔｉｈｄｖｌｐｎｒｎｄｏｒａｅｉｅｔｔｉｈａａｔｒｓｉｓＴｈｅｅｒｈｄｍｏｔａｅｈｔｔｅｒｓｄｅｔｔｉｅｅｏｍｅｔｔｅｆｕｂｎｒｓｄｎｒｐｃｒｃｅｉｔｃ．ｅｒｓａｃｅｎｓｒｔｓｔａｈｅｉｎｒｐ
趋势。
综合上述分析可以得到：内城市的经济发展国水平、动车拥有量还比较低，得国内城市的居民机使人均出行总体上低于发达国家城市。而随着国内居
民的收入提高，出行次数将会与发达国家靠拢。
２国内外居民出行特征比较
ａｓｏｎｓｏｔｔｅｈｉｅｒｕｌｎｔｅｒｓｄｎｒｐｓｒｃｕｅｏｌｏｐｉｔｕｈｄｄｎｔｏｂｅｉｈｅｉｅｔｔｉｔｕｔｒｆＣｈｉｅｅｃｔｅｎｎｉａｅｈｕｕｒｎｓｉｓａｄｉｄｃｔｓｔｅｆｔｅｉｄｖｌｐｅｔｄｒｃｉｎ．ｅｅｏｍｎｉｅｔｏ