基于绕行系数的交通可达性研究
基于可达性分析的城市交通规划优化
基于可达性分析的城市交通规划优化随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出。
交通拥堵、环境污染和交通事故等问题已经成为制约城市可持续发展的重要因素。
因此，如何优化城市交通规划，提高交通系统的效率和可达性，成为了当前城市规划领域亟需解决的难题。
可达性分析是一种基于空间分析的研究方法，通过分析人口、就业、服务设施等要素与交通网络的关系，评估城市不同区域的可达性水平。
在城市交通规划中，可达性分析可以帮助决策者了解不同区域的交通条件，为交通规划提供科学的依据。
首先，可达性分析可以帮助确定交通需求。
通过分析人口分布、就业分布以及服务设施的空间分布情况，可以了解不同区域的交通需求量。
例如，在一个商业中心区域，人口密集、就业机会众多，因此交通需求量较大。
而在一个居住区域，人口相对稀少，交通需求量较小。
通过可达性分析，可以帮助决策者了解不同区域的交通需求，有针对性地制定交通规划。
其次，可达性分析可以帮助确定交通网络的优化方向。
通过分析不同区域的可达性水平，可以了解不同区域的交通状况。
例如，在一个区域的可达性较低，交通拥堵问题严重，这就意味着该区域的交通网络需要进行优化。
通过可达性分析，可以帮助决策者确定交通网络的优化方向，例如增加道路容量、改善公共交通等，从而提高交通系统的效率和可达性。
此外，可达性分析还可以帮助评估交通规划的效果。
在制定交通规划之后，通过可达性分析，可以评估交通规划的效果，了解交通系统的改善程度。
例如，在一个道路改造项目完成后，可以通过可达性分析，比较改造前后的可达性水平，从而评估改造项目的效果。
通过可达性分析，可以帮助决策者了解交通规划的实施效果，为后续交通规划提供经验和借鉴。
综上所述，可达性分析在城市交通规划中具有重要的作用。
通过可达性分析，可以帮助决策者确定交通需求，确定交通网络的优化方向，评估交通规划的效果。
通过科学的可达性分析，可以提高交通系统的效率和可达性，为城市的可持续发展做出贡献。
基于交通网络的时空可达性效用模型研究及实现的开题报告
基于交通网络的时空可达性效用模型研究及实现的开题报告一、研究背景和意义随着城市化的进程和人口增长的加速，交通网络的状况对城市交通系统的效率和可用性产生了深远的影响。
如何更好地分析和优化城市交通网络的结构与效率成为了交通运输研究领域的热点问题。
交通网络中的时空可达性是衡量交通系统效率的重要指标之一，它是指在特定的时间内，从一个地点出发到达网络中其他各个地点的可行时间或路径。
时空可达性研究在城市规划、交通运输等领域具有重要的应用价值，可以指导城市规划和交通运营决策，提高城市交通系统效率和人民出行体验。
现有的研究成果主要通过交通网络分析和时空数据处理等方法来计算和评估时空可达性。
然而，现有的时空可达性研究大多是基于静态交通网络，而没有考虑交通网络实际运行过程中的动态变化。
在实际运营中，交通网络的效率和可用性受到诸多因素的影响，例如交通拥堵、车流量、道路占用、交通事故等，这些因素对时空可达性的影响研究尚不充分。
因此，建立基于交通网络的时空可达性效用模型，考虑不同因素的影响，能够更加准确地评估交通系统效率和可用性，为城市规划和交通运营提供指导。
二、研究内容和方法本研究将基于交通网络的时空可达性效用模型作为研究对象，主要研究内容包括以下几个方面：1. 构建基于交通网络的时空可达性效用模型通过收集和整理交通网络数据、历史交通数据、天气数据等相关信息，建立时空可达性效用模型，考虑交通拥堵、车流量、道路占用、交通事故等因素对时空可达性的影响。
2. 实现时空可达性效用模型的计算方法设计并实现时空可达性效用模型的计算方法。
主要包括数据预处理、交通网络拓扑建立、时空路径计算等步骤。
3. 检验时空可达性效用模型的实用性和有效性应用所构建的时空可达性效用模型对选定区域的交通系统进行评估，并对模型结果进行分析和比较，检验模型的实用性和有效性。
本研究的方法主要基于交通网络分析、时空数据处理和模型构建等领域的技术和方法。
具体研究方法包括网络数据处理、网络拓扑建立、时空路径计算、数据可视化等方法。
基于GIS的城市交通网络可达性分析
基于GIS的城市交通网络可达性分析随着城市化进程的加快和人口的不断增长，城市交通问题日益突出。
为了解决交通拥堵、优化交通路线规划等问题，基于GIS的城市交通网络可达性分析成为了研究的热点。
本文将从交通网络的建立、可达性分析方法以及可达性分析结果的应用三个方面，进行讨论和探索。
一、交通网络的建立城市交通网络是可达性分析的基础。
建立一个准确、完整的城市交通网络模型对于分析交通可达性至关重要。
以某市为例，可以通过收集交通路网数据、公共交通站点数据以及交通流量数据来搭建城市交通网络模型。
利用GIS软件，将这些数据进行整合和处理，建立出一个真实、精确的城市交通网络模型。
二、可达性分析方法在城市交通网络模型建立完成后，可以采用多种方法进行交通网络可达性分析。
其中常用的方法包括：最短路径分析、可达度分析和权重距离分析等。
最短路径分析是计算两点之间最短路径的方法，适用于短途出行的可达性分析。
可通过计算两个点之间的距离或时间来评估出行的便捷程度。
可达度分析是根据交通网络模型计算出各区域的总可到达性，常用指标是可达性指数。
可通过计算每个节点到其他节点的最短路径长度，再统计可到达其他节点的个数，得出可达度指标。
权重距离分析考虑了不同交通路段的阻抗系数，可以更加准确地评估交通网络的可达性。
通过设定不同的权重，可以得出更接近实际情况的结果。
例如，道路拥堵程度高的路段可以设置较大的阻抗系数，从而在计算中反映出拥堵对可达性的影响。
三、可达性分析结果的应用交通可达性分析结果可以为城市交通规划、交通拥堵疏导、公共交通站点布局等提供科学依据和参考。
通过研究交通网络中不同节点的可达性情况，可以找出交通瓶颈区域，并进行相应的优化规划，以提升交通效率。
此外，可达性分析结果还可用于公共交通站点布局。
通过分析各个区域的可达性指数，可以确定哪些区域需要新建或调整公交站点，以提供更便捷的公交服务。
另外，可达性分析结果还可以为交通拥堵疏导提供参考。
交通运输规划中的可达性分析与模型建立
交通运输规划中的可达性分析与模型建立对于一个城市的交通规划来说，可达性是一个至关重要的因素。
可达性指的是人们可以以多快的速度和方便性到达目的地的程度。
而要对可达性进行分析，就需要建立相应的模型来评估不同交通工具和路线的效率。
可达性分析的第一步是收集和整理相关的数据。
首先需要获取地图数据，包括道路网络、公交线路、地铁/轻轨线路等。
同时，还需要了解人口分布和工作地点的分布情况，以及人们通勤的时间和方式等信息。
这些数据对于建立可达性模型和分析交通状况都至关重要。
在具体的可达性分析中，常用的指标包括出行时间、出行距离、路段运行速度等。
其中，出行时间是最为关键的指标，可以更直观地表示出人们到达目的地所需的时间。
除了直接测量，还可以通过交通流模型进行模拟和预测。
交通流模型可以根据历史数据和实时数据来估计不同道路的通行速度，从而计算出从源地到目的地的出行时间。
这种模型的建立需要依赖大量的数据，并且需要不断地进行参数的校准和调整。
除了出行时间，可达性分析中还可以考虑其他的因素，如出行距离。
出行距离对交通规划来说也非常重要，因为通常情况下，人们更愿意选择距离更近的交通方式。
通过分析不同路线的距离和出行时间，可以进一步优化公共交通线路的设置和调整，以提高可达性。
在可达性分析中，还可以考虑不同人群的特殊需求。
比如，老年人、残疾人和儿童等特殊群体对交通的需求可能与一般人有所不同。
他们可能更需要便捷的交通工具和特殊的出行设施。
因此，在交通规划中需要考虑到这些特殊群体的需求，提供跨领域、多模式的综合交通服务。
除了可达性分析，模型的建立也是交通规划过程中必不可少的一部分。
建立一个准确的交通模型可以帮助规划者更好地理解交通网络，优化交通设施的布局，并进行交通预测和评估等工作。
交通模型可以分为四个层次，分别是微观模型、宏观模型、物理模型和行为模型。
微观模型主要关注车辆和行人的行为和交互，可以用来模拟交通流动过程。
宏观模型则更注重整体交通状况的分析和预测，以及对道路通行能力和瓶颈的评估。
基于可达性的城市道路交通量预测模型研究
基于可达性的城市道路交通量预测模型研究
吴晓明
【期刊名称】《市政技术》
【年(卷),期】2024(42)5
【摘要】为了合理预测城市道路的交通运行状况,在交通量预测模型中加入路网可达性则有利于保证预测结果的准确性。
因此,简述了可达性的研究现状,提出了一种新的路网可达性评价模型,并将路网可达性引入传统四阶段模型,考虑了人口、经济和路网阻抗等因素;改进了传统四阶段模型的参数标定流程,采取一种自下而上的方式对交通分配、交通分布和交通发生吸引等阶段依次标定。
为了验证模型的可实践性,将其应用到实际工程中,对南通市域范围内的路网进行分析,按用地性质将研究区域划分为17个交通中区,并串联路网结构,最后得出规划路网的远期交通量,为计划建设的城市道路提供了数据支撑。
该模型考虑了诱增交通量,使得未来路网的运行状况更加明晰。
该研究成果可为未来城市道路的建设提供参考。
【总页数】9页(P166-174)
【作者】吴晓明
【作者单位】上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司综合院
【正文语种】中文
【中图分类】U491.14
【相关文献】
1.基于交通量均分的城市道路网络定向研究
2.基于交通量的城市停车需求预测模型研究
3.基于GA-BP算法的高速公路交通量预测模型研究
4.基于可达性的高速公路改扩建工程诱增交通量研究
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基于GIS的交通可达性分析与优化研究
基于GIS的交通可达性分析与优化研究交通可达性是指在一定的时间和空间范围内，人们达到目的地所需的交通成本和时间的度量。
交通可达性分析主要通过地理信息系统（GIS）技术来评估和分析不同地区的交通可达性水平，从而为交通规划和决策提供科学依据。
本文将重点研究基于GIS的交通可达性分析与优化方法。
一、引言交通可达性是城市规划和交通规划中的重要指标之一，关系到人们的出行方便程度、居民生活质量和城市可持续发展。
传统的交通可达性分析方法主要基于经验和主观判断，缺乏科学性和客观性。
随着GIS 技术的不断发展，交通可达性分析也得到了很大的改进和提高。
GIS技术可以利用地理信息数据库和网络分析算法，快速准确地计算不同地区的交通可达性水平，并提供可视化的结果，方便决策者进行交通规划和改进。
二、基于GIS的交通可达性分析方法1. 数据准备：首先需要收集和整理相关的交通网络数据和需求数据。
交通网络数据包括道路网络、公共交通线路等，需求数据包括人口分布、工作地点等。
这些数据可以通过地理信息采集和处理技术进行获取和整理。
2. 网络分析：利用GIS软件中的网络分析模块，根据收集到的交通网络数据，计算不同地区的交通可达性指标，如路程、时间、费用等。
这些指标可以根据具体需求进行权重设置和调整，以反映不同出行方式的重要程度。
3. 结果展示：利用GIS软件提供的可视化功能，将交通可达性指标以图形和表格的形式呈现出来。
可以使用色彩渲染的方式，在地图上标示出不同地区的交通可达性水平，以便决策者直观地了解不同地区的交通状况。
三、基于GIS的交通可达性优化方法1. 基于网络优化的交通路径规划：基于GIS技术的网络分析模块，可以实现基于交通网络的最短路径规划和多模式路径规划。
在实际的城市交通中，不同出行方式的路径选择也会影响交通可达性水平。
通过优化交通路径的选择，可以提高整体交通可达性水平。
2. 基于规划优化的交通设施布局：利用GIS技术，可以对交通设施的布局进行优化。
第十章：交通可达性分析
第十章：交通可达性分析交通可达性分析可在路网优化、土地使用规划、地价评估、区位分析等方面发挥重要作用。
1）分析区域各位置至其他任意位置的交通便捷程度基于最小阻抗的可达性分析方法不考虑出行目的，可对路网作一般性评价。
()()11111ni ij j j i ni i i A d n A A n =≠==−=∑∑式中，i A 表示网络上节点i 可达性;A 为整个网络的可达性;ij d 表示节点i 、j 间的最小阻抗，可以为距离、时间或费用等。
式(1)节点i 的可达性，为该节点到网络上其他所有节点的最小阻抗的平均值,最小阻抗可以为最短距离、最短时间、最少费用等。
式(2)整个网络的可达性为各个节点可达性的平均值。
该模型主要优点是计算方便，基础数据简单。
主要缺陷是把所有目的地都作同等对待，没有考虑出行目的的差异。
10.2基于最小阻抗的可达性评价研究各路口至整个区域的可达性。
可达性评价包括三个主要步骤:(1)利用ArcGIS 网络分析功能下的【新建OD 成本矩阵】工具计算各路口至其他路口的最短出行时间;【新建OD 成本矩阵】主要用于在交通网络中查找从多个起始点到多个目的地的最小成本路径，并计算出其成本。
成本可以是路程、时间、费用等。
(2)根据公式(1)、(2)统计各路口可达性和路网可达性;(3)利用【插值】工具生成整个研究区域的可达性分布图。
10.2.1 计算O-D 成本矩阵步骤1:打开【基于最小阻抗的可达性评价\可达性研究mxd 】。
步骤2:启动O-D 分析工具。
【Network Analyst 】工具→【Network Analyst 】→【新建OD 成本矩阵】。
步骤3:加载起始点【起始点】→【加载位置】，【加载自】栏设为【交通网络_Junctions 】，即所有路口为起始点。
步骤3:加载目的地点【目的地点】→【加载位置】，【加载自】栏设为【交通网络_Junctions】，即所有路口为目的地点。
步骤5:设置“位置分配”属性【Network Analyst】面板→【图层属性】→【分析设置】，【阻抗】为【车行时间(分钟)】。
基于GIS的交通运输网络可达性研究
基于GIS的交通运输网络可达性研究随着城市化进程的加速，交通运输网络的发展成为城市发展的重要组成部分。
在现代城市规划和交通规划中，可达性成为评估交通系统效能的重要指标之一。
本文将基于GIS技术，探讨交通运输网络可达性的研究方法与应用。
首先，交通运输网络的可达性是指人们在交通系统中从一个地点到达其他地点的难易程度。
而GIS作为一种地理信息技术，可以有效地对交通网络进行分析和可视化展示。
通过GIS软件中的网络分析工具，可以对交通网络的节点、道路、路径等进行精确的建模和分析。
同时，通过结合人口分布、公共交通站点等数据，可以对特定地区的交通网络可达性进行评价。
其次，交通运输网络可达性研究对于交通规划和城市规划具有重要意义。
通过对不同区域的可达性进行比较，可以发现交通瓶颈和不足之处，为制定合理的交通规划提供依据。
例如，在交通拥堵区域，可以通过改善道路网和增加公共交通设施来提高可达性。
此外，交通运输网络可达性研究还能够为城市发展和土地利用规划提供支持。
通过分析不同区域的可达性差异，可以合理规划商业区、住宅区等，提升城市整体的可持续发展水平。
然后，针对交通运输网络可达性研究的具体方法，GIS提供了多种分析工具和技术。
首先，交通网络中的节点、道路和路径可以通过GIS软件进行建模和分析。
通过将交通网络数据加载到GIS中，可以对特定路段的交通流量、速度等进行分析。
其次，结合地理数据和人口分布数据，可以实现对交通网络可达性的定量评估。
最常用的指标包括行驶时间、行驶距离、换乘次数等。
通过对不同区域的可达性指标进行计算和比较，可以得出交通瓶颈和改善方案。
此外，在交通模拟和预测方面，GIS技术也提供了有效的工具。
最后，GIS在交通运输网络可达性研究中的应用实例是具有重要参考价值的。
例如，某城市通过对交通网络可达性进行分析发现，商业区的可达性存在局限性，导致商业中心的社会效益下降。
为了提高商业区的可达性，该城市决定增加公共交通线路、改善道路交通状况，并修建新的直通道路。
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城市交通ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ第６卷第１期摘要：为了评价不同路网形态下的城市道路可达性和对出行者的出行方式选择的影响，通过引入绕行系数的概念，对不同路网密度和交通管理策略的案
例研究，说明可达性的变化对交通方式选择的影响
。
提出了基于绕行系数的可达性分析的基本思路，研
究结果表明：仅以出行距离作为交通方式选择的影响要素条件下，可达性的改善有利于非机动出行方式分担率提高，合理的城市路网密度和适当的交通管理策略有利于多种交通方式共同发展。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａｃｃｅｓ－ｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｒａｆｆｉｃｍｏｄｅｓｐｌｉｔ，ｖａｒｉｏｕｓｒｏａｄｎｅｔｗｏｒｋｄｅｎ－ｓｉｔｉｅｓａｎｄｔｒａｆｆｉｃｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｕｓ－ｉｎｇｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｒｏｕｎｄｆａｃｔｏｒ．Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆａｃｃｅｓｓｉ－ｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｌｓｏｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｂｅｔｔｅｒａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｌｅａｄｓｔｏｌｏｗｅｒｃｏｓｔｓｆｏｒｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｕｓｅｒｓ．Ｔｒｉｐｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄｍｏｄｅ－ｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｉｎｂｅｔｔｅｒａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｗｈｉｃｈｇｉｖｅｓｒｉｓｅｔｏｈｉｇｈｅｒｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆｎｏｎ－ｍｏｔｏｒｉｚｅｄｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｓ．Ｒｅａｓｏｎａｂｌｅｒｏａｄｄｅｎｓｉｔｙａｎｄａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｔｒａｆｆｉｃｍａｎａｇｅ－ｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｂｅｎｅｆｉｔｂｏｔｈｍｏｔｏｒｉｚｅｄａｎｄｎｏｎ－ｍｏｔｏｒ－ｉｚｅｄｔｒａｆｆｉｃｍｏｄｅｌｓ．
关键词：交通规划；道路交通；交通方式选择；可达性；绕行系数Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ；ｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃ；ｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｓｐｌｉｔ；ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ；ｒｏｕｎｄｆａｃｔｏｒ中图分类号：
Ｕ４９１．１＋
２３文献标识码：Ａ
１可达性概念
可达性（Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ）在交通规划、城市规划和地理学中都是一个重要的概念，但是对可达性概念的理解往往不统一。文献［１］认为可达性是潜在的交流机会；文献［２］认为可达性是人在土地上活动时使用交通系统的难易程度；文献［３］认为可达性是个体决定参与不同活动的自由；文献［４］认为可达性是交通和土地系统的收益。本文可达性是指使用交通系统的难易程度。
即使对可达性的定义形成共识，也很难统一可达性的度量指标。
文献［５］认为在度量可达性时要考虑的因素有：①用地，如就业岗位的空间分布、商业场所的分布等；②交通系统，如道路系统、公交运营
情况等；③工作时间，如商店营业时间、工厂上班时间等；④个体特性，如收入，是否拥有私人小汽车等。
可达性的研究范围在地理空间上没有明确限定，如文献［６］研究整个欧洲的交通网络，文献［７］研究小区域内（４ｋｍ２以内）可达性对行人购物的影响。在本文实例分析中，从理想化的城市路网中截取２￣３ｋｍ２
的区域，作为可达性研究的对象。
２绕行系数在可达性分析中的应用
２．１绕行系数的定义
①在研究城市路网可达性时，引入了绕行系数（ｃｉｒｃｕｉｔｙｆａｃｔｏｒｓ）作
为可达性评价指标。绕行系数定义为实际出行起讫点路径距离与欧拉距离（即直线距离）的比值。
②绕行系数与出行发生、吸引点空间分布以及路网结构有着密切
的关系。城市路网绕行系数可以是ＯＤ点之间的绕行系数矩阵，为了简单直观地说明绕行程度，也可以是ＯＤ点绕行系数的平均值。
③本文运用ＴｒａｎｓＣＡＤ软件计算４种交通网络模式的路网绕行系
数。交通网络模式包含路网密度和交通管理策略两方面信息。通过绕
收稿日期：
２００７－１２－１５
作者简介：吕剑，男，博士，杭州市城市规划设计研究院助理工程师，主要研究方向：城市交通规划。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｌａｃｋ２１６ｒｅｎ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
城市交通ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ■文章编号：１６７２－５３２８（２００８）０１－００２８－０４第６卷第１期２００８年１月Ｖｏｌ．６Ｎｏ．１Ｊａｎ．２００８
ＡｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｉｖｅｒｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＦａｃｔｏｒ
吕剑王峰（杭州市城市规划设计研究院，杭州３１００１２）ＬｖＪｉａｎａｎｄＷａｎｇＦｅｎｇ（ＨａｎｇｚｈｏｕＣｉｔｙＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎＡｃａｄｅｍｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１２，Ｃｈｉｎａ）
基于绕行系数的交通可达性研究
２８基于绕行系数的交通可达性研究ＡｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｉｖｅｒｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＦａｃｔｏｒ吕剑等
行系数和出行路径距离的关系分析不同城市交通网络模式对交通方式选择的影响。２．２绕行系数的应用设出行者ＯＤ点之间的最短路径距离矩阵为ＭＲ，欧拉距离矩阵为ＭＤ，两者的比值为绕行系数矩阵ＭＩ，即ＭＩ＝ＭＲ／ＭＤ。通过对比值矩阵ＭＩ的分析，评价城市路网可达性。假设ｎ个ＯＤ点的路网中，可以将矩阵ＭＲ，ＭＤ和ＭＩ分别记为：式中：Ｒｏｕｔｅｉｊ为ＯＤ点ｉ到ｊ的最短路径距离；Ｄｉｓｔｉｊ为ＯＤ点ｉ到ｊ的空间直线距离；Ｉｎｄｅｘｉｊ＝Ｒｏｕｔｅｉｊ／Ｄｉｓｔｉｊ，为ＯＤ点ｉ与ｊ之间的可达性指标。Ｉｎｄｅｘｉｊ的数值越大，ｉ与ｊ两点间的可达性越差。３应用示例３．１示例概况假定两种密度的路网形态：模式Ａ为宽马路形态（见图１）；模式Ｂ为窄马路形态（见图２）。假定以下几种交通网络模式：１）宽马路模式（ＭｏｄｅｌＡ）ａ）宽马路模式，交通组织上可穿越和可左转（ＭｏｄｅｌＡ－ａ）ｂ）宽马路模式，交通组织上可穿越和不可左转（ＭｏｄｅｌＡ－ｂ）ｃ）宽马路模式，交通组织上不可穿越和不可左转（ＭｏｄｅｌＡ－ｃ）２）窄马路模式（ＭｏｄｅｌＢ）此外，假定：①研究区域具有相同的用地性质和人口规模，出入区域的交通需求量相同，过境交通总量相同；②道路资源条件相同（机动车车道总里程完全相同，模式Ａ为两纵两横双向６车道宽马路，模式Ｂ为六纵六横双向２车道窄马路）；③所有的统计数据都基于小区外部道路，不考虑小区内部道路；④步行、自行车和小汽车出行分担率由统一参数的多项Ｌｏｇｉｔ模型计算获得（由于没有公交布线方案，在定量分析中没有考虑公交方式）；⑤过境交通量为道路通行能力的７０％，左转、直行、右转交通量各占１／３。
在以上基本假定基础上，通过ＴｒａｎｓＣＡＤ分析比较相
同时空资源条件下两种不同密度道路建设模式对交通方式选择的影响。
３．２可达性评价
假定在４种路网模型中，交通需求相同（即出行ＯＤ矩阵相同）。评价算例共有ＯＤ点４９个，共计２４０１个ＯＤ对，
图２窄马路模式（模式Ｂ）Ｆｉｇ．２Ｈｉｇｈｅｒｄｅｎｓｉｔｙｍｏｄｅｌ（ＭｏｄｅｌＢ）
图１宽马路模式（模式Ａ）Ｆｉｇ．１Ｌｏｗｅｒｄｅｎｓｉｔｙｍｏｄｅｌ（ＭｏｄｅｌＡ）
ＭＤ＝Ｄｉｓｔ１１Ｄｉｓｔｎ１Ｄｉｓｔ１ｎ
Ｄｉｓｔｎｎ
ＭＩ＝Ｉｎｄｅｘ１１Ｉｎｄｅｘｎ１Ｉｎｄｅｘ１ｎ
Ｉｎｄｅｘｎｎ
…………
…………
，，
ＭＲ＝Ｒｏｕｔｅ１１Ｒｏｕｔｅｎ１Ｒｏｕｔｅ１ｎ
Ｒｏｕｔｅｎｎ
…………，
２９城市交通ＵｒｂａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔｏｆＣｈｉｎａ第６卷第１期不计区内出行，若每个ＯＤ对之间只有一次出行，则共有出行次数２３５２人次。在ＴｒａｎｓＣＡＤ软件里分别建立相同ＯＤ下的４个不同的交通模型。计算各自模型中矩阵ＭＤ和ＭＲ，同时可以得到ＭＩ。４种路网模式ＯＤ点对间的绕行系数见表１。图３￣６中各散点的斜率即为路网绕行系数。从４种模式的绕行系数均值可知，ＭｏｄｅｌＢ网络可达性最好，
Ｍｏｄｅｌ
Ａ－ａ，ＭｏｄｅｌＡ－ｂ，ＭｏｄｅｌＡ－ｃ网络可达性依次变差（见表２）。
３．３可达性对交通方式选择的影响
在相同的出行需求条件下，对４种交通网络模式的可达性比较可知：较高的路网密度和相对较弱的交通管理措
３０基于绕行系数的交通可达性研究ＡｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＤｉｖｅｒｔｅｄＲｏｕｔｉｎｇＦａｃｔｏｒ吕剑等
表１４种交通网络模式的可达性评价表Ｔａｂ．１Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘｏｆｔｈｅｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓ
起点编号２３４５６７８９…１１１１１１１１…２０８１．１５５９５．４５２０７７．２１１１９８．００２３５９．８４１４８８．０３２６６４．８２１７９２．２０…１７９３．０１３００．８９１８１８．０９６０１．７９１８９１．３１９０２．６８２００７．４２１２０３．５７…２０８１．１５５９５．４５２０８０．６８１４９３．９８２３６９．７２１７８４．０１２６６６．８６２０８８．１７…１．１６１．９８１．１４１．９９１．２５１．６５１．３３１．４９…１．１６１．９８１．１４２．４８１．２５１．９８１．３３１．７３…１．１６１．９８１．１４２．４９１．２６１．９８１．３４１．７４…２０８１．１５５９５．４５２０８０．６８１４９５．４５２３７４．８０１７８５．４８２６８５．８０２０８９．６５…１．００１．９８１．１４１．４９１．２５１．３２１．３２１．２４…１７９５．０３５９５．４５２０７７．０９８９７．１０２３５９．７３１１９５．３１２６５７．５５１４９３．７５…终点编号Ｄｉｓｔｉｊ
ＲｏｕｔｅｉｊＩｎｄｅｘｉｊＩｎｄｅｘｉｊＩｎｄｅｘｉｊＩｎｄｅｘｉｊＭｏｄｅｌＡ－ａＭｏｄｅｌＡ－ｂＭｏｄｅｌＡ－ｃＭｏｄｅｌＢＲｏｕｔｅｉｊＲｏｕｔｅｉｊＲｏｕｔｅｉｊ
表２４种交通网络模式的绕行系数均值Ｔａｂ．２Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘａｖｅｒａｇｅｓｏｆｔｈｅｆｏｕｒｍｏｄｅｌｓ
模型Ｉｎｄｅｘｉｊ均值１．５０ＭｏｄｅｌＢ１．５９ＭｏｄｅｌＡ－ａ１．６２ＭｏｄｅｌＡ－ｂ１．７０ＭｏｄｅｌＡ－ｃ
施能降低绕行系数，改善可达性。绕行系数增大也会影响出行者对交通方式的选择。绕行系数增大意味着完成相同出行，出行路径距离会增加，不考虑经济收入和个人偏好等因素，仅以出行距离作为交通方式选择的要素，可以分析得出路网绕行系数增加对交通方式选择产生的影响。假设有３种交通方式可供选择：步行、自行车和小汽车，选择依据为：路径距离为０￣１０００时步行；１０００￣１７５０时采用自行车；１７５０以上采用小汽车。由网络分析可以得到２３５２次出行的交通方式选择结果（见表３）。随着路网绕行系数的增加，步行分担率逐步降低，小汽车分担率逐步升高。４结语从４种路网模式的可达性评价和基于ＴｒａｎｓＣＡＤ的交通建模分析得知：较低的道路网密度和较严格的道路交通管制措施都会降低城市路网的可达性，可达性降低对出行方式选择产生的影响表现为机动车出行分担率增加，自行车和步行出行分担率降低。本文仅考虑了以出行距离为影响因素的交通方式选择模型，与实际情况有一定的差别，路网模型也较为理想化。在后续研究中，建议根据出行距离、