交通方式划分5
合集下载
05 交通方式划分
典型城市客运出行结构
交通方式结构
100%
轨道 公交 80% 小汽车 70% 非机动车
2% 13% 8%
2%
0%
90%
60% 50% 40% 30%
注
76%
20% 10% 0%
来源：
伦敦
伦敦 东京 14% 纽约 巴黎 北京 上海 石家庄 76% 59% 58% 36% 4% 3% 29% 8% 12% 28% 20% 23% 42% 24% 4% 37% 29% 28% 13% 14% 37% 32% 16% 9% 57% 2% 2% 7% 42% 57% 87% 12% 1997年 早高峰 7~10点 20% 32% 到市中 2000年 16% 心各种 58% 59% 交通方 根据《世界大城市交通研 调查数 究》整理 据 1995年 式比例 36% 中外城 23% 24% 市交通 基础信 4% 3% 息大全 2000东京 纽约 巴黎 北京 1 上海
全方式OD
∑q
k
O
D
1
2
j
n
k ij
= qij
1 2 i m
Q11 Q12 Q11 Qij Qmn
O
D
1
2
j
n
O
D
1
2
j
n
O
D
1
2
j
n
1 2 i m
Q11 Q12 Q11 Qij Qmn
1 2 i m
Q11 Q12 Q11 Qij Qmn
1 2 i m
Q11 Q12 Q11 Qij Qmn
……
公交OD
k
k
典型的效用函数：
V = α ⋅T + β ⋅ F + γ
四阶段法 交通方式划分
四阶段法交通方式划分交通方式的划分可以按照四个阶段进行，即步行阶段、动物交通工具阶段、人力车和轮船阶段以及现代交通工具阶段。
下面将分别介绍这四个阶段的交通方式。
一、步行阶段在人类文明刚刚起步的时候，人们只能依靠自己的双脚进行出行。
步行是最原始、最基本的交通方式，也是人类最早使用的交通方式之一。
通过步行，人们可以在短距离内进行出行，同时也可以锻炼身体。
步行的优点是简单方便，不需要额外的交通工具和能源。
然而，步行的速度较慢，距离较远的地方需要花费较长的时间，因此在交通需求增加的情况下，步行逐渐无法满足人们的出行需求。
二、动物交通工具阶段随着人类社会的发展，人们开始驯养动物，并将其用作交通工具。
最早被驯养用于交通的动物是马匹，人们可以骑马进行长距离的出行。
马匹的速度快、耐力强，可以迅速地将人们带到目的地。
此外，人们还使用其他动物如驴、骆驼等进行短距离的交通。
动物交通工具的优点是速度较快，能够满足人们的长距离出行需求。
然而，动物交通工具也存在一些缺点，如需要额外的饲养成本、受动物状态影响较大等。
三、人力车和轮船阶段随着人类对交通工具的需求的增加，人们开始发明和使用人力车和轮船等交通工具。
人力车是一种由人力推动的交通工具，通过人的力量来驱动车辆。
人力车的优点是速度较快，适用于中短距离的出行，同时也可以创造就业机会。
轮船是一种水上交通工具，通过船体浮力和推进力来进行出行。
轮船的优点是能够在水上进行长距离的出行，同时还可以运输大量的货物。
人力车和轮船的出现极大地提高了人们的出行效率，满足了不同距离和场景的出行需求。
四、现代交通工具阶段随着科技的进步和工业化的发展，人们发明了各种现代交通工具，如汽车、火车、飞机等。
汽车是一种自驾式的交通工具，可以自由选择行驶的路线和速度。
汽车的优点是灵活便捷，适用于各种出行场景。
火车是一种通过轨道进行行驶的交通工具，可以进行长距离的出行，同时还可以运输大量的乘客和货物。
飞机是一种通过发动机提供的推力在空中飞行的交通工具，可以实现全球范围内的快速出行。
第7章交通方式划分
ttti非jii轨行jj 机道人动
ti机j 动
货车）。
ti水j 上
tij tttiii公铁航jjj 路路空 ti水j 运 ti管j 道
ti公jtti摩共ji轿j 电托车车汽车
ti货j 车
t出租车 ij
3.9% 5.3%
17.6%
0.3%
式中 K--方案集。
式中， F(x) –概率分布函数；
f k （x） --概率变量 x=e(k) 的概率密度函数
。
四、 Logit 模型
Logit 模型假设 (7.4-1) 式中效益函数的随机项 e(k) 相互独立，且服从同一的干贝尔 (Gambel) 分布。 用概率变量 x 表示 e(k) ， θ 作为参数，随机项的 分布函数可表示如下 :
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
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）
距离比
美国底特律高速公路划分率曲线 （与其它并行公路相比）
比较两种模型
1.出行端点方式选择模型 在研究总量后即探讨分担率的方法（即在出行
生成预测后即进行方式划分） 优点：能够考虑个体的特征，比如收入、汽车
1 以居民出行调查数据为基础， 2 研究人们出行时的交通方式选择行为， 3 建立模型预测基础设施变化或交通服务水平等条 件变化时 交通方式间交通需求的变化。
建模思路分为两种： 1 假设历史的变化情况将来继续延续
下去； 2 从规划的角度，期望将来达到的交
通方式结构。
研究交通方式划分的意义 – 城市 缓解城市道路交通拥堵； 城市公共交通资源的有效利用； – 城际 降低总社会成本； 实现总经济政策目标等。
交通方式划分
城市 类型
我国不同类型城市的 居民出行方式结构比例划分建议
体力型 交通方式
机动化交通方式
步行 自行车 摩托车 出租车 单位车 私家车 公交
私人 大城市 25～ 20～ 3～5 2~5
小汽 车发
与特大 城市
35
30
展的 初期 阶段
中小 30～ 30～ 5～8 1~3
城市
40
45
私人 大城市 20～ 10～
城市交通规划的方式选择 单独开车出行 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 步行出行 组合出行
1、研究背景和意义
私家车
自行车
多模式城市交通
城市轨道交通
城市公共汽车
出租汽车
航拍1
航拍2
1.从城市规划的角度，未来实现所期望的交通 方式划分，如何改扩建各种交通设施引导人们 的出行，以及如何制定各种交通管理规则等. 2.在假设历史的变化情况将来继续延续下去的 前提下，研究交通方式间交通需求的变化；
以交通小区为研究单位的，将小区中个人或家庭 的调查数据进行统计处理，如求平均值、求比例
等；再用这些统计值来标定交通发生、分布、方 式划分模型中的参数
在这个过程中关于个人和家庭的原始数据在统计 时被集中处理，即被集计化，因此被称为集计方 法，得出的模型称为集计模型
（2）非集计方法（disaggregate method）
如何在有限的时间和资金条件下做出选择？
Q1：买一辆新车 VS 修理旧车
Q2：买品牌货品 VS 一般货品
Q3：将收入储蓄 VS 进行投资
经济学对消费选择行为解释的基本假定：
人们倾向于选择在他们看来具有最高满意度的那 些物品和服务，并采用“效用”来描述选择的可
交通方式划分5
SEn：个人n的社会经济特性向量
Ain：出行决策者n对交通方式i的特性值向量
gin：可观测的社会经济特性与交通方式特性要素的函数
随机效用函数
in in kin X kin
k
u in是由不可观测的要素产 生的效用的概率变动项 ，被假定服从某种概率 分布 kin 是与个人n的特有的喜好与平均的 个人喜好之间的差的参 数， 也被假定服从某种概率 分布
缺点无法在方式分担中分析考虑交通小区间交通方式
的服务水平的改善
二、交通方式划分模型
1.出行末端
在出行发生与吸引阶段进行出行方式划分。
Oi
Di
Oim m：modal
Dim （出行端点）
划分率曲线(出行端点)
O PmOi
m i
根据方式分担阶段不同分类
1.地区间模型（trip interchange model) 交通方式划分在交通分布预测之后 这个方法再有于交通设施建设而引起服务水平变化时 最适用，所以在进行包括轨道、快速公交在那的交通 规划时，此方法经常被采用
Logit模型的举例
三种交通方式：小汽车、公交和步行，确定特定个体
对这三种交通方式的选择概率
Vauto 1.0 0.1(TTauto ) 0.05(TC auto ) Vbus 0.1(TTbus ) 0.05(TCbus ) Vwalk 0.5 0.1(TTwalk )
2.非集计模型：以个人为单位，对调查得到的数据不 进行按交通小区统计等处理而直接用于构造模型来确 定各交通方式选择概率，然后再将每个人的方式选择 结果集计起来，预测分担交通量的模型
根据方式分担阶段不同分类
Ain：出行决策者n对交通方式i的特性值向量
gin：可观测的社会经济特性与交通方式特性要素的函数
随机效用函数
in in kin X kin
k
u in是由不可观测的要素产 生的效用的概率变动项 ，被假定服从某种概率 分布 kin 是与个人n的特有的喜好与平均的 个人喜好之间的差的参 数， 也被假定服从某种概率 分布
缺点无法在方式分担中分析考虑交通小区间交通方式
的服务水平的改善
二、交通方式划分模型
1.出行末端
在出行发生与吸引阶段进行出行方式划分。
Oi
Di
Oim m：modal
Dim （出行端点）
划分率曲线(出行端点)
O PmOi
m i
根据方式分担阶段不同分类
1.地区间模型（trip interchange model) 交通方式划分在交通分布预测之后 这个方法再有于交通设施建设而引起服务水平变化时 最适用，所以在进行包括轨道、快速公交在那的交通 规划时，此方法经常被采用
Logit模型的举例
三种交通方式：小汽车、公交和步行，确定特定个体
对这三种交通方式的选择概率
Vauto 1.0 0.1(TTauto ) 0.05(TC auto ) Vbus 0.1(TTbus ) 0.05(TCbus ) Vwalk 0.5 0.1(TTwalk )
2.非集计模型：以个人为单位，对调查得到的数据不 进行按交通小区统计等处理而直接用于构造模型来确 定各交通方式选择概率，然后再将每个人的方式选择 结果集计起来，预测分担交通量的模型
根据方式分担阶段不同分类
交通方式划分方法
交通方式划分的模式
G ——交通生成 （Generation) D ——交通分布 （Distribution) MS——交通方式划分（Mode Split) A ——交通分配 （Assignment) Ⅱ Ⅲ Ⅳ G MS D A G D-MS A G D MS A
Ⅰ G-MS D A
根据交通方式选择特性进行分类
交通方式划分(Mode Split)
概述
方式分担：一个出行与一种交通方式相对应， 一个地区的全部出行数中利用该种交通方式的 人所占的比例。 分担交通量：每个交通方式所分担的量叫做该 交通方式的分担交通量。 分担率：分担交通量在全部交通量中所站的比 例叫做分担率（或选择率）。
城市交通规划的方式选择
家庭轿车
公共汽车 客轮 航空
23
11 30 >800
44.6
19.4 23.9 30.2
600
154 456
1.17
0.082 -
运输能力 (人/时单向 ) 2200 1.4-2.1万 -
铁道
高速铁路 地铁 路面电车
新交通系统
30-200
>200 30-60 20-30
4.7
5.6 3 9
85.5
0.005
0.752 0.808
3
0.253
0.255 0.244
3
0.747
0.745 0.756
1
2 3
0.273
0.282 0.239
1
2 3
0.727
0.718 0.761
将来OD分布表
O\D
1 2
1
17.78 16.46
2
16.30 63.09
交通方式划分
a、出行时间
人们的活动，是以一天为一个周期，因此在某一时刻，人们具有类似交通目的的出行集中的倾向。相同性质 的出行集中的时间段有：早高峰上班时间段、平时时间段、晚高峰回家时间段。在进行交通规划时，应该根据规 划的性质选择合适的时间段。例如，进行交通管理规划时，应选择早晚高峰时间段。因为因时间段的不同道路的 交通阻塞和交通目的也比较集中，当然也应该分析因时间段不同交通方式选择的变化。另外，因平日和公休日的 交通目的差异很大，因此交通方式选择特性也就不同。
b、费用
交通费用与运行时间相同，也是影响交通方式选择的主要因素之一。一般而言，要减少运行时间，必须付出 更高的交通费用。因此，交通费用的大小是交通方式选择的主要因素，常与运行时间配对使用而很少作为单独的 原因使用，根据美国伊利诺工业大学研究所的研究成果，公共交通方式的乘客中，42%的人将交通费用作为选择 的主要因素，而家用轿车的利用者中，仅有不足1%。另外，交通费用作为主要原因考虑的没有因为年龄的不同而 发生显著的变化。
b、家庭属性
出行者都是来自各自的家庭，因此应该受着家庭的行动约束。于是，人们会自然想到，以个人为基础的规划， 不如以家庭为基础的规划更加稳固。家庭属性主要包括家庭支出额的多少，家用轿车的保有，家庭构成，家族数、 驾驶人员数，居住结构形式等。
①家庭支出额
家庭支出额越高，家庭用车的保有率增高，公共交通方式的利用率减少。
b、出行目的
出行目的不同对交通方式选择的影响变化较大的原因，是因出行目的的不同，对交通方式的服务质量要求不 同（例如，上班出行时间最重要，旅游时舒适性最重要），同伴的有无，经济情况，出行距离等。一般而言，上 班、上学出行的汽车利用率低、公共交通方式高；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、公共交通方式低；自由出行的汽车(出租)利用率高。步行率也因出行目的不同而异。购物等短距离的出行 的步行率高，上班的步行率低。
3-4 交通方式划分
2 ．出行费用
交通费用也是影响交通方式选择的主要因素之一。公共 交通方式的乘
客中，42％的 人将交通费用 作为选择的主 要因素，家用 轿车的利用者 中，仅不足1％。
3、舒适性和方便性
是指交通工具中的乘坐率、车中的疲劳、车内 拥挤程度、有无空调等因素的综合概念。
约25％的家用轿车用户把舒适性作为交通方式 选择的主要因素。在公共交通方式的乘客中， 利用铁路上班者占13％、利用公共汽车上班者 约占1％。
运行速度 (km/h)
CO2排放 (g/人km)
能耗 (千卡/人km)
死亡人数 (人/亿人km)
运输能力
(人/时单向)
30
44.6
600
1.17
2200
11
19.4
154
0.082
1.4~2.1万
30
23.9
-
-
-
>800
30.2
456
-
-
30-200
4.7
85.5
0.005
8.3万
>200
5.6
0.0
➢D----表示交通分布量
式
➢MS----交通方式划分
划
➢A----交通分配
分
模
型
（一）根据划分标准不同分
出行末端模型----根据居民的社会特性（汽车保有量、 收入、家庭成员组成等），从一开始就把预测的交通 量分配给各个交通方式进行预测的模型。
地区间模型----在交通规划区域中，交通方式服务水平 的差别是决定选择各种交通方式的最主要原因，而地 区特性是次要原因。地区间模型是在求出分布交通量 后，再求分担交通量的模型，即： ➢ 设定交通网络 ➢ 设定交通服务水平（行程时间、费用、舒适性等） ➢ 计算交通方式分担率 ➢ 计算不同交通方式的交通量
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
TTi表示方式i的出行时间，单位min
Tci表示方式i的出行费用，单位美元
Logit模型的举例
假定小汽车、公交和步行的出行时间分别为5、
15、20min
小汽车和公交出行费用为1.60和1.50美元 可以计算出各种交通方式的效用函数为：
Vauto 0.42,Vbus 1.575,Vwalk 2.5
影响因素：地区间距离、交通方式所需时间（费用）比、出行着
的经济条件、出行目的，两种方式非乘车时间所耗费时间比等 该方法特点：
简单、方便，但要绘出这些曲线需进行大量的调查，进行大量的
统计分析，且只能反映相关因素变化相对较小的情况。
非集计模型的基本理论
1.效用最大化行为假说 作为行为的决策单位的个人在一个可以选择的、选择 分肢是相互独立的集合中，会选择它认为对自己来说 效用最大的选择分肢。
P
it
/ Pjt
eVit e
V jt
选择i不选择j的相对概率仅仅取决于方式i和j的效用
也就是Vit和Vjt的值不发生变化，相对概率将不会发生 变化，而不论其它方式是否加入或从选择集中删除
Logit模型的举例
三种交通方式：小汽车、公交和步行，确定特定个体
对这三种交通方式的选择概率
Vauto 1.0 0.1(TTauto ) 0.05(TC auto ) Vbus 0.1(TTbus ) 0.05(TCbus ) Vwalk 0.5 0.1(TTwalk )
行人 自行车 常规公交 t ij 轨道 出租车 私人小汽车
影响交通方式划分的因素
影响交通方式划分的因素： 出行特性——交通供给特性 出行者属性：家庭属性和个人属性——出行主体特性 地区属性——外界大环境
交通供给状况和交通政策
出行特性影响因素
1.出行时间与距离 2.费用
出行决策者也不可能观测出影响效用的全部因素
随机效用理论
U in Vin in 式中，U in 表示出行决策者 对第i种交通方式的随机效用 n Vin 表示系统效用（可观测 效用）
in 表示随机效用部分
Vin ki X kin
k
X kin g ki (SEn , Ain )
地区间模型
步骤：
设定交通网络
设定交通服务水平
计算交通方式分担率
计算不同交通方式OD
交通方式划分模型
1.分担率曲线法 2.函数模型法 Probit模型 Logit模型
分担率曲线法
转移曲线是根据大量的调查统计资料绘出的各种交通方式的分担 率与其影响因素间的关系曲线，从而依据该曲线求出该地区间交 通方式分担率的方法
in的方差是随着X kin 值不同而不同的
如果假定εn服从各分量相互独立的Gumbel分 布，则为logit模型 如果假定εn服从多元正态分布，则为Pobit模型
离散选择模型——随机效用模型
Pit P(U it U jt )j Ct
Pit P(Vit it V jt jt )j Ct Pit P( jt it Vit V jt )j Ct
U in U jn，j i C n U in为个人n选择分肢i时的效用； C n 是与个人n对应的选择肢集合
随机效用理论
1.Uin通常被认为是随机的， 2.随机效用是由两部分组成的； ①系统，可观测的效用，等于传统的微观经济学效用 函数 ②随机项主要抓住出行决策者对效用感知上的不同和
如果εi服从平均值为0，方差为σi正态分布
P1
2
2
1
V1 V2
e
t 2 / 2
dt
1 2 12
2 2
多项Logit模型
Pit e
j Vit V jt
e
j Ct
Pit表示个体t对方式i的选择概率 Vit表示方式i对个体t而言的效用 C· t表示备选的交通方式集
常规公交约占1％
出行特性影响因素
4.安全性 安全性是交通方式选择的主要原因，无论多好的交通 工具，如果它的安全性差，乘客的人身安全得不到保 障，不会有人利用它。
因为交通事故具有突发性，因此人们在选择交通工具
时，明确地考虑安全性的比较少。
出行特性
5.准时性 在交通方式选择时，到达的准时性对于交通方式选择 的影响很大。 比如对于公交出行而言，公交出行比例低，其中有一 个很重要的影响因素就是准点率低
和可能对交通方式进行选择的阶层
这种方法再决定固定阶层的利用方式时，完全不考虑地 区间的交通服务水平
OD交通量
个人属性 轿车利用层 方式选择层 公交利用层
轿车
公交车
根据方式选择的基本单位进行分类
1.集计模型：是将每个人的交通活动以交通小区为单 位进行统计处理、分析，从而得到以交通小区为分析
单位的模型
交通方式划分
1.城际间： 铁路、公路、航空、水运、管道； 2.城市范围： 对于城市客运而言，非机动交通方式 （行人、自行车）、摩托车、私人小
铁路 tij 公路 tij 航空 tij tij t 水运 ij 管道 tij
汽车、轨道（地铁、轻轨、独轨等）
、常规公交、出租车 。
高，
男性比女性汽车利用率高， 收入高汽车利用率高。
出行者属性影响因素
2.家庭属性 家庭收入、家庭支出额、家用小汽车的保有、家庭构 成、驾驶人员数等有关 家庭收入高、小汽车保有率高、家庭支出额越高，家 庭小汽车的出行比例高，公共交通方式的利用率较低
地区属性影响因素
城市规模、地形、气候等因素、人口密度有关 城市规模大 交通设施水平高 机动化 交通方
式利用率高
山川、河流多 机动车利用率高 雨天、雪天 公共交通方式利用率高 人口密度高公共交通方式利用高
交通政策和交通供给
1.决定交通方式选择的供给上的特性 2.其对交通方式的选择起着至光重要的作用 美国以发展小汽车为主的城市 欧洲和香港以轨道和常规公交为主的城市 日本东京以轨道交通为主的城市 我国城市在80年代和90年代，公交服务水平低下，公交全面下滑， 但随着近年公交优先的政策推行，公交出行比例在城市客运结构 中所占的比例在升高
2.非集计模型：以个人为单位，对调查得到的数据不 进行按交通小区统计等处理而直接用于构造模型来确 定各交通方式选择概率，然后再将每个人的方式选择 结果集计起来，预测分担交通量的模型
根据方式分担阶段不同分类
1.出行末端模型 根据居民的特性比如小汽车的拥有率、收入和家庭成 员的构成等，和各个方式总的服务水平，从一开始将 交通小区出行发生量和吸引量直接划分到各个交通方 式上
6.换乘次数和候车时间
与准时性一样，都对公共交通方式选择有很大的影响。
出行特性
6.出行目的
上班、上学、回家出行 ：汽车利用率低、公共交通
利用率高。
业务出行 ：出租车和小汽车利用率高、公共交通利
用率低。
出行者属性影响因素
1.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
交通方式划分
交通方式划分研究思路
1.从城市规划的角度，未来实现所期望的交通方式划 分，如何改扩建各种交通设施引导人们的出行，以及 如何制定各种交通管理规则等 2.在假设历史的变化情况将来继续延续下去的前提下， 研究交通方式间交通需求的变化；
交通方式划分
交通方式划分就是出行者出行选择交通工具的比例， 它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的 交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或服 务等条件变化时，交通方式间交通需求的变化。
Pauto e 1.522 0.42 0.841 1.575 2.5 1.811 e e e P bus 0.114, Pwalk 0.045
0.42
Logit模型的IIA特性
方式间是相互独立的（independence of irrelevant alternatives）
交通方式选择阶段的分析方法
1.预测交通方式分担交通量，通常采用以下方法 首先根据分担率模型预测分担率，然后再乘以发生、吸 引交通量或是分布交通量，从而得到各个交通方式的分 担交通量。 2.方式分担率方法的分类
根据交通方式选择步骤来分类
1.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 由于影响因素多，模型复杂，未必能准确描述出行着交 通方式选择行为的决定过程 2.二元选择法
Probit模型
效用函数的随机项ε不相互独立，且服从多变量正态分 布，
Probit模型表达的意义明确，尤其适用于方式间不相 互独立的情形
但是Probit模型计算非常麻烦，通常仅用于两种方式 之间的选择，而对于多种方式间的选择则非常难，所 以在实际应用中比较少
对于两种方式的Probit模型
（1） （2）
1.Ct表示备选的方案集,即可供选择的交通方式；t表示 出行个体；i表示选择的方案，即某种交通方式
2.表达的含义为对于出行个体t而言，它将从备选方案 集Ct中选择效用最大的方案i的概率
离散选择模型
公式（2）表达的是随机变量εjt－εit在点Vit－Vjt 的联合累计分布 如果ε的分布函数已知，那么方式选择的概率就 确定了 一种是假定ε服从多元正态分布，则方式选择模 型为Probit模型 一种是假定ε是相互独立的、且服从Gumbel分布， 则方式选择模型为多元logit模型