第06章 交通方式分担

主要因素，而地区特性则是次要因素。
由于道路建设往往引起服务水平的变化，因此该模型最适合描述 因服务水平变化而引起的分担率的变化。
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地区间模型求算各交通方式分担交通量的步骤：
Step1：设定交通网络。要设定各种交通方式的交通网络。
Step2：设定各交通方式的服务水平。服务水平即是用户选择交
方式划分阶段可以单独解决，也可以与某个子问题中的任何一个 结合起来共同解决。
MS
G
I 类：
D
D MS D D－MS D D MS
A
A A A A A －MS
G －MS G G G G

II 类：

III 类：

IV 类：
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V 类：
6.4 交通方式分担预测的分析方法 6.4.1 预测体系的分类 预测各交通方式分担量的方法 先根据分担率模型预测分担率，然后再乘以发生、吸引量或分布 量，从而得到各方式的分担交通量。
ui k ak xik
其中： pi 为某个 OD 对之间第 i 种交通方式的分担率； M 为可利用的 方式总数； u i 为第 i 种交通方式的效用函数； xik 为第 i 种交通方式的第
k 个说明要素（如时间、费用等） ； ak 为待定参数。在计算效用时，最
简单的一种方法就是令 ui Rij （小区 ij 间该方式的出行时间，时间 是一种负效用） 。 显然：Logit 模型满足概率条件 0 pi 1
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m t t 地区间模型 （Trip Interchange Model） ij ij
地区间模型是目前比较流行的模型，在城市交通规划和区域交通 规划中均广泛使用。 先计算各交通小区间的交通分布量，然后推算方式分担量。所以， 连接各小区之间的交通方式的服务水平的差异是影响方式分担的
非集计模型（Disaggregate Model）：以个人为单位出发研究
用户对交通方式的选择，并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，进而预
测各方式分担量的模型。该模型始于20世纪60年代，70年代
之后应用于实际。常见的有多元Logit模型（MNL）、多元 Probit（MVN）模型，模型较于复杂。
相关的货币费用：如票价、燃油及其它直接费用（过路桥费等）。
是否有停车场、停车费如何等。 难于量测的因素 舒适程度、便利性。 可靠性、准时性。 防护物、安全性。 长沙理工大学交通运输工程学院
6.3 交通方式划分的阶段 交通方式划分依据其在四阶段模型中所处阶段位置的不同，有如 下的5种分类。
Case1：由分担率乘以发生、吸引交通量多用于“G－MS－D
－A”类预测模型中。 Case2：由分担率乘以分布交通量多用于“G－D－MS－D”类 预测模型中。 两种情况都要求首先获得现状各种方式的出行分布，而这利
用基年居民出行OD调查易于实现。
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方式分担预测模型的分类 根据交通需求预测过程中，考虑方式分担的阶段不同，可以把方 式分担模型划分为出行末端模型（trip end model）和地区间模型
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OD交通量 个人属性 小汽车用户 固定阶层 交通方式 选择可能者 方式分担率 公共交通用 户固定阶层
小汽车用户
公交车用户
二阶段方式分担率模型选择过程示意图 长沙理工大学交通运输工程学院
根据方式选择的基本单位分类 集计模型（Aggregate Model）：以小区为单位将用户的方式 选择集计起来进行预测说明的模型。比较简单实用，常见的 有Logit模型。
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根据方式选择的步骤分类
二者择一法（实践中应用较多）：将交通方式的选择分为两
步的方法进行研究。其特点是某阶段（某步）方式分担率的 计算与前阶段独立进行。
多项选择法（用公式一次求出）：用包含各种方式的选择概
率公式一次求出各方式选择率的方法。该方法计算简单，但 难以正确地提取反映各方式选择的要素。另外，随着自变量 （方式数）的增加，模型变复杂。
自由出行：汽车(出租)利用率高。
出行时间 如深夜出行（过晚或过早）就难于利用公共交通方式（有一 定的服务时间限制 出租车出行）。 “划分工作日、休息日、早高峰上班时间段、平峰时间段、 晚高峰回家时间段等” 。 长沙理工大学交通运输工程学院
交通设施的特点 从“可量测的因素”和“难于量测行方式的效用大小） 相关的出行时间（出行时耗）：出行距离和时间是出行者进行方 式选择的最重要的因素。
铁路 轨道 tij tij 公路 行人 t ij tij 航空 非机动 tij tij tij tij t 水运 t 机动 ij 管道 ij 水上 tij tij 摩托车 tij 轿车 tij 公共电汽车 机动 tij tij t 货车 ij 出租车 长沙理工大学交通运输工程学院 tij
Gi Gim , Aj Am j
发生点和吸引点（即末端）上的总交通量的方式分担，（即在出 行发生与吸引阶段进行方式划分）。 Trip end model 就是将各个小区的发生交通量在集中交通量计算
之前分配到各方式上。这一过程实际上在交通产生阶段就开始考
虑了，其实质是MS优于D进行，多用于城市交通规划中。 Trip end model分为两种：适用于规划对象区域全体的全域模型； 考虑各个地区特性的交通方式选择率模型。实际中使用较多的是 第二种。
第六章
交通方式分担
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6.1 交通方式分担的概念 一个出行（trip）与一种交通方式（mode）相对应。 一个区域（zone）的全部出行数中，利用某种交通方式的人占所有 出行的比例就称为方式分担（modal split）。 每种交通方式所分担到的交通量叫做该方式的分担交通量。 分担交通量占全部交通量里的比例称为方式分担率（或称选择率）。 交通方式分担预测的内容：确定各种交通方式的分担率大小。 交通方式选择问题是交通规划和政策制定中的重要部分。进行方式 分担分析的目的在于通过对现状和未来的分析，从而建立起一个合 理的分担关系。 长沙理工大学交通运输工程学院
通方式时考虑的时间（步行时间、等车时间、换车时间）、速度、
票价、拥挤度、舒适性等选择标准。 Step3：计算各方式的分担率。基于服务水平的分析结果进行计
算，常用的计算方法有分担率曲线法和函数法两种。
Step4：计算各交通方式分担到的交通量。
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6.5 实用方式分担预测模型 6.5.1 分担率曲线法 分担率曲线是指各种交通方式的分担比例与其影响因素之间的关 系曲线。 分担率曲线：基于个人出行调查的结果，依据地区间距离、地区 间各方式所需的走行时间比（或各方式所需的走行时间差）、费 用等绘制的用户选择交通方式的曲线。 某方式的利用率 = 利用该方式的出行数 100% 。
用现状数据进行参数标定。
该方法简单易行但较为粗略，所需要的现状资料较多。 模型无法满足
0 pi 1 ； pi 1
的条件，应用范围有限。
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Logit模型（可用于两种或多种交通方式的分担率计算）
计算公式： pi

exp( ui )
M j 1
exp( u j )
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Trip end model在确定方式分担率时可以从发生端或吸引端考虑， 大多数模型是发生端出行末端模型。 Trip end model在进行方式划分时主要考虑的因素是各小区的居 民特性，如：交通工具拥有量、收入、家庭结构等。其次还要考 虑的因素有：到城市中心的距离、土地利用状况、人口密度、出 行目的等。 在Trip end model模型中，只能间接考虑各种交通方式的服务水 平、地区间的距离时间等因素，对于地区间交通服务水平和交通 方式间的竞争关系无法考虑。因此，如果将来地区间交通方式的 服务水平改善时，无法在分担率模型中反映由此导致的方式选择 的变化。
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所有出行 ( 全方式 )
步行、自行车
其它( 徒步以外 )
步行
自行车
公共交通
个体交通
公交系统
出租车
小汽车
摩托车
公共汽车
轻轨系统
私人小汽车
公务车
二者择一法的选择过程
（注意：在二者择一法当中，每一步的两种方式的概率总和等于100%）
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6.4.2 方式分担的预测模型 出行末端模型 （Trip End Model）
6.2 影响方式选择的因素 出行主体（出行者）的特性 职业、年龄、性别 是否拥有或是否可以利用小汽车 是否拥有驾驶执照 家庭结构（年轻夫妇？、夫妇加小孩？、退休人员？、单身？、 家庭人口构成、年龄构成、性别构成等）
收入
其他方面的因素
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出行特性 出行目的：出行目的不同，对交通方式服务质量的要求不同。 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。
（trip interchange model）两大类。
出行末端模型：将各个交通小区的发生交通量（集中交通量） 在交通分布计算之前就分配到各方式上。 地区间模型：先计算各交通小区间的分布量，然后再推算方 式分担量。
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预测体系还可以按下述方法分类 根据方式选择特性分类 一阶段方式分担率模型：不将用户分为固定阶层（固定地使 用某种交通方式的阶层）和选择阶层，而是一起考虑。 二阶段方式分担率模型：将用户分为固定地使用某种交通方 式的阶层（e.g. 固定使用小汽车、固定使用公交）和可能对交 通方式进行选择的阶层。另外，在决定固定阶层的方式分担 率时，完全不考虑地区间的交通服务水平（换言之，在发生、 吸引交通量的阶段就将选择阶层和固定阶层分离开）。