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23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：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组合方式出行交通方式：1.城际间：铁路、公路、航空、水运、管道；管道水运航空公路铁路ijijijijijijtttttt水上机动非机动行人轨道ijijijijijijtttttt出租车货车公共电汽车轿车摩托车ijijijijijttttt2.城市范围：道路（行人、非机动车、摩托车、出租车、公共汽车、电车、货车等）轨道（地铁、轻轨、城市铁路等）水运表7-1交通方式划分…...…...…...铁路1O铁路T铁路1D…...…...…...…...…...铁路ijt铁路2O铁路iO铁路mO铁路2D铁路jD铁路nD表7-2公路交通方式划分…...…...…...公路1O公路T公路1D…...…...…...…...…...公路ijt公路2O公路iO公路mO公路2D公路jD公路nD91.方式分担（modalsplit):一个地区（Zone)的全部出行数中利用该种交通方式的人所占的比例叫做交通方式的分担。2.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。3.分担率：分担交通量在全部交通量中所占的比例叫做分担率（或选择率）。基本概念：10（1）出行者的特征（2）出行特征（3）交通方式的特征第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.对小汽车的使用需要,如工作、送孩子上学时6.住宅区人口密度（1）出行者的特征公共交通划分率区人口密度非汽车保有家庭1辆/户2辆/户出行时间分布(白天和夜间)出行目的(上班、上学，自由，业务，回家)出行距离分担率出行距离（2）出行特征14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资料：哈尔滨市综合交通规划研究所等，《哈尔滨市综合交通规划》，2000年10月。15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100.00100.00100.00100.00100.00100.0016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；（3）交通方式特征此外，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。（3）交通方式特征18各种交通方式的合理出行距离小汽车19分担率预测体系的分类1.根据交通方式选择特性进行分类（1）一阶段分担率模型不分为固定阶层和选择阶层，而是一起来考虑。（2）二阶段分担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分担交通量预测框架212.根据方式选择的基本单位进行分类（1）集计模型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，预测分担交通量的模型。表7.4-1集计分析与非集计分析的区别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233.根据方式选择步骤来分类徒步，自行车徒步、自行车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。m：modal（出行端点）划分率曲线(出行端点)iOmiOiDmiDimmiOPO第4节交通方式划分模型1.出行端点方式选择模型（tripendmodel）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）252.出行互换方式选择模型（tripinterchangemodel）在出行分布后进行方式划分mijijtt26两种出行方式选择模型的比较：交通发生与吸引交通分布交通方式选择交通流分配互换交通发生与吸引交通方式选择交通分布交通流分配TDOijjimimiPOOmjmjPDDijijOtjiijDtijmmijttimmiOOjmmjDDmijmijOtmjimijDtmijtpmijmpijtt28出行互换方式选择模型优点：能够考虑出行特征和交通设施的特征。缺点：难于考虑出行者的特征。因为它们已经被集计到出行矩阵中。出行端点方式选择模型优点：能够考虑出行者的特征，比如收入、汽车拥有量等。缺点：难于考虑出行特征和交通设施特征。29出行互换方式选择模型计算方法方式分担率计算方法：分担率曲线法（转移曲线法）函数模型法：线性模型Logit模型Probit模型分担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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34线性模型这是函数模型中最早开发出来的模型。它把影响交通方式分担的各种要素用线性函数的形式表现，从而推求交通方式分担率。但用这种方法求出的分担率Pi无法保证分担率必须满足（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。)exp()exp()exp(cbbVVVbp二元Logit模型:V------效用函数（广义费用）cccxaxaaV22110其中,ｃ:汽车(car)；ｂ:公共汽车(bus)bbbxaxaaV22110kiiiVVip1)exp()exp(多元Logit模型k------交通方式的总数37二元Logit模型曲线1.00.5cpbcVV38二元Logit模型的性质1.可以得到归一化的分担率；2.若Vc=Vb，则Pc=Pb=0.5；3.若VcVb，则Pc趋向于1。多元Logit模型的IIA特性1959年由Luce发现（independenceofirrelevantalternative）采用Logit模型时，两个方案间的选择概率关系可表示如下：)()()()(jVkVeejpkp即意味着无论其它交通方式(如轨道交通方式)存在与否，选择小客车与选择公共汽车的相对优劣相等，而实际上并非如此。与小客车相比，轨道交通方式的存在对公共汽车的选择使用有很大影响。40红巴士—蓝巴士问题如果某人选择小汽车和巴士（假设所有公共汽车都被漆成红色）的概率各为0.5，两者的选择概率之比为1：1。现在设原模型中加入一半巴士漆成蓝色的选择枝。因为通常人们在进行选择时与巴士的颜色无关，故蓝巴士的效用与红巴士完全相同，都为Vj，从而它们的选择概率之比为1：1。所以加入蓝巴士后，小汽车、红巴士、蓝巴士的选择概率之比为1：1：1，概率值都为1/3。41红巴士—蓝巴士问题很明显，这是一个不合理的结论。因为通常人们在进行选择时与巴士的颜色无关，小汽车、公共汽车的选择概率应仍为0.5，所以红、蓝巴士的选择概率各为0.25。导致这个荒谬结果的原因？忽略了蓝巴士与红巴士的紧密相关性42例题：在仅有公共汽车和私人汽车两种交通方式的地区，假设有下述Logit交通方式选择模型，试用下表所示行驶时间和费用以及划分率，求出这两种交通方式的将来分布（OD）交通量。现状45BijPCijP12310.2730.2650.25320.2820.2480.25530.2390.1920.24412310.7270.7350.74720.7180.7520.74530.7610.8080.756划分率（公共汽车）划分率（汽车）现状将来47将来OD分布表O\D123计122.81911.0805.27039.169211.22670.5859.46291.27335.4277.99522.63736.058计39.47189.66037.369166.50048解：BBBijijijVtcCCCijijijVtc（1）利用现状数据确定未知常量BijvCijvBijCijeePPBijCijeePPvvBijvCijvBijCijlnlnln()()CijBijPCBCBijijijijPttccBijCijPP,,,,CBCBijijijijttcc50（2）利用，，和给定的将来行程时间和费用值，计算将来的交通方式划分率BBBijijijVtcCCCijijijVtc将来的时间回归得出：=-0.0796;=-0.00387;=0.390将来的费用51公共汽车的效应值汽车的效应值将来BijCijPP1CijvBijvBijveeeBijP1231231-1.017-1.534-1.80710.0506-0.464-0.6892-1.454-1.336-2.1182-0.464-0.368-0.7763-1.807-2.118-1.0173-0.689-0.7760.0583BijVCijV52公共汽车的划分率汽车的划分率将来12312310.25580.25540.246410.74420.74460.753620.27080.27540.207120.72920.72460.792930.24640.20710.254430.75360.79290.7456BijPCijP53（3）利用将来的OD分布表，求出将来的按不同出行方式的OD分布表CijijCijPTTBijijBijPTT54公共汽车的OD表123计15.842.831.309.9723.0419.441.9624.4431.341.665.768.75计10.2223.939.0243.1655汽车的OD表123计116.988.253.9729.2028.1951.147.5066.8334.096.