出行的发生与吸引

第１节 概述
表5-1 发生、吸引交通量与生成交通量的关系
发生交通量
OD 1 1 2
…...
i
…...
m 合计 D1
2 …... j …...
D2 …... Dj …...
n 合计 O1 O2
…...
Oi
…...
Om Dn T
吸引交通量
生成交通量
第２节 出行的影响因素
1.家庭构成与大小 走亲访友，购物等私人出行多；以家庭为单位的
诱发出行。
4.自由时间 自由时间=24-生活必需时间(睡眠、饮食)-约束时间 （工作、学习） 自由时间多Þ出行机会大 自由出行量： T=at+b
t：自由时间；a，b：系数和常数。
5.职业、职务
司机、推销、市场开拓人员出行多，教师、学生出行
少。
职业
工人 科技人员 职员、公务员 教师 学生 个体业主 服务人员 离退休人员 专职司机 农民 无职业 其它 全体
求其将来的出行生成量。
O\D 1 2 3
合计
1 28.0
（单位：万出行数／日）
2
3
合计 人口(万
28.0 11.0/15.0
51.0 20.0/36.0
26.0 10.0/14.0
50.0 27.0 105.0 41.0/65.0
出行生成量：
Tp=28.0+51.0+26.0=28.0 +50.0 +27.0=105.0 现状常住人口：
0.30%
5.30%
6.85%
14.82%
6.04%
9.95%
3.50%
4.65%
4.52%
7.10%
9.36%
21.75%
100%
100%
合计 56.03% 7.99% 1.99% 0.82% 7.68% 6.44% 3.62% 4.79% 10.64% 100%
【例1】
在某对象区域常住人口平均出行率不变的情况下，
例:
Oi = -0.59xi1 + 0.74x2i + 0.88x3i - 39.6x4i +112
上下班 出行数
户数 就业人 口数
汽车保 距市中心
有量
的距离
3.增长率法（Growth Factor Method）
ON i
=
Fi
× Oi
Fi ：发生、吸引交通量增长率，例如，
Fi = ai × bi
% 0.02% 5.19% 7.65% 7.67% 12.99% 23.32% 21.64% 6.67% 14.84% 100.00%
出行次数/日
0.06 2.97 2.58 2.52 2.90 2.96 3.05 2.97 2.60 2.81
3.汽车保有率 汽车保有率高，人均出行次数增加。 原因：(1)出行需求高的人买车，(2)有车后容易
N=11.0+20.0+10.0=41.0
O\D
将来常住人口：
1
2
15.0+36.0+14.0=65.0 3 合计
现状平均出行率T/N：
1 28.0
2 50.0
3 27.0
合计 人口(万 28.0 11.0/15.0 51.0 20.0/36.0 26.0 10.0/14.0 105.0 41.0/65.0
合计
1 38.3
2 90.3
3 37.9
合计 38.2 91.9 36.4 166.5
一般地， 上班发生——常住人口；吸引—就业人口 上学——常住人口； 自由——常住人口+就业人口； 业务——就业人口； 回家——上班+上学+自由的返回。
【例3】
日本城市单位发生与吸引交通量指标（1990年京 阪神都市圈居民出行调查）
工作、业务等出行几乎没有。
随着家庭规模的增大，人均出行次数减少，例如 ，购物可由一人代替。
自由：T=f(A½a)
T/人
A：将来人口 a：将来家庭平均人口数
规模(人/户)
2.年龄,性别 男性26~50岁出行多， 女性16~50岁出行多。
平均出行次数(男)
2.50 2.00 1.50 1.00 0.50
人数 数量 1630 8267 14048 14413 21243 37348 33593 10628 27050 168220
% 0.97% 4.91% 8.35% 8.57% 12.63% 22.20% 19.97% 6.32% 16.08% 100.00%
出行量 数量 96 24568 36228 36284 61509 110404 102436 31571 70248 473344
3.03%
4.09%
4.78%
4.79%
12.20%
9.33%
100%
100%
合计 56.02% 8.01% 2.00% 0.81% 7.66% 6.45% 3.60% 4.78% 10.67% 100%
和居民身份的关系
长期居民
临时居民
58.87%
31.48%
8.51%
3.52%
2.06%
1.43%
105.0/41.0=2.561(出行数/日、人) 将来的生成交通量： Tn=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万出行数/日)
【例2】
假设各小区的平均出行发生量与吸引量不变，试用 例1的数据求出将来的出行发生与吸引量。
O\D 1 2 3
合计
平均出行发生与吸引量
1
2
3
2.545 2.500 2.700
3.生成交通量、发生与吸引交通量(现状) 发生与吸引交通量(将来)
程 回
它 其
北京市不同出行目的的出行率(1986)
出行目的和性别、居民身份的关系 (2000)
出行 目的 上班 上学 下班 离京 工作 购物 就医 娱乐 其他 合计
和性别的关系
男
女
54.88%
57.01%
6.99%
8.90%
2.39%
1.66%
1.29%
0.39%
9.65%
5.92%
4.78%
7.91%
1.871.751.661.942.072.041.951.781.721.60
1.37
1.12
1.09
0.70
0.00 10 20 30 40 50 60 70
6～ 16～ 26～ 36～ 46～ 56～ 66～ 年龄段
平均出行次数(女)
2.00 1.50 1.00 0.50
1.841.781.621.711.901.881.73 1.39
人数 数量 28774 6106 29222 4626 24683 3055 8545 40711 4322 4494 8138 3914 168220
% 17.10% 3.63% 17.37% 2.75% 14.67% 1.82% 5.08% 24.20% 2.57% 2.67% 4.84% 2.33% 100.00%
1.09
0.93
0.65 0.52 0.40 0.16
0.00
10 6～
20 16～
30 26～
40 36～
50 46～
60 56～
66～70年龄段
不同年龄的平均出行次数
北京市2000年日平均出行次数
年龄组
6 岁以下 6 岁——13 岁 13 岁——18 岁 18 岁——25 岁 25 岁——35 岁 35 岁——45 岁 45 岁——55 岁 55 岁——60 岁 60 岁以上 合计
å Oip = b0p +
bkp xkpi
k
å D
p j
=
c0p
+
ckp xkpj
k
其中，b，c：回归系数；
常使用的变量：区内平均收入、平均汽车
保有率、家庭数、人口、就业人数、土地
利用面积……。
Õ Oip = a0p
Hale Waihona Puke Baidu
akp xkpi
k
å Oip = a0p exp akp xkpi k
问题：交通条件的改善 Þ 出行能力的增强没有 得到充分考虑。
N
：
s
某属性的人口
；
T m： 某出行目的的出行生成 量。
根据人口属性，按出行目的的不同预测。
asm由个人出行调查数据统 计获取。
2.00
1.50 1.00
1.50 1.51
1.14 1.14
1.34
1.12 1.21 1.07
1.12 1.17
0.50
0.00
班 上
班 下
学 上
学 放
家 回
生活文化娱乐工作外出
' i
=
Oi
´T
/
O
N i
i
å D
' j
=
Dj
´T
/
D
N j
j
因为，T=166.5 万次／日，所以，
O1' = 38 .175 ´ 166 .5 / 166 .375 = 38 .204
O
' 2
=
91 .800
´ 166 .5 / 166 .375
=
91 .869
O
' 3
=
36 .400
´ 166 .5 / 166 .375
出行次数/日
2.89 2.95 3.12 2.94 2.67 2.99 2.74 2.73 3.11 3.34 2.02 3.21 2.81
6.外出率 因工种、年龄的不同而异。
7.企业环境 企业大，外出率高。
8.收入 收入高，出行机会多。
9.其他 天气、周日、季节等。
第３节 出行生成交通量的预测
=
36 .427
D1' = 38 .175 ´ 166 .5 / 165 .975 = 38 .296
D
' 2
=
90 .000
´ 166 .5 / 165 .975
=
90 .285
D
' 3
=
37 .800
´ 166 .5 / 165 .975
=
37 .920
将来出行发生与吸引量(调整后)
O\D 1 2 3
Oi = bxi D j = cx j
其中，i, j：小区； x：属性变量（土地利用类别、面积、常住人口、白 天人口，工作人口等）； b：某出行目的的平均发生量（出行数/日人）； c：某出行目的的平均吸引量（出行数/日人）。
２. 函数模型法
多元回归分析(Regression Analysis)模型
合计 2.545 2.550 2.600
将来出行发生与吸引量(调整前)
O\D 1 2 3
合计
1 38.175
2 90.000
3 37.800
合计 38.175 91.800 36.400
166.375
165.975
å å Oi ¹ D j
i
j
调整方法：总量控制(Control Total)
å O
ai
=
目标年度小区i的预测人口 基准年度小区i的人口
bi
=
目标年度小区i的人均车辆拥有率 基准年度小区 i 的人均车辆拥有率
例：交通调查、土地利用、出行生成、发 生与吸引
哈尔滨市综合交通规划 1.交通调查（抽样、布点、分区）
总户数98.8万, 抽样2.02万户, 抽样2.2% 调查布点 分区(7个行政区, 22个交通大区, 208个交通小区)
南岗(7), 道里(4), 道外(2), 动力(3), 香房(2), 太平(2), 江北(2)
2.土地利用
Y1 = Y2 + D Y2 = X (1+ a + b)n D = Y2 XR
Y1:预测年人口数; a:人口自然增长率; X:基准年人口数; Y2:预测年常住人口数; B:平均机械增长率; N:预测年份; D:预测流动人口; R:暂住人口占常住人口的比例。
出行量 数量 83261 18005 91304 13578 65977 9146 23429 111110 13445 14996 16438 12559 473344
% 17.59% 3.80% 19.29% 2.87% 13.94% 1.93% 4.95% 23.47% 2.84% 3.17% 3.47% 2.65% 100.00%
产生交通问题的原因之三：
缺乏刻画活动主体活动规律的精细方法！！
第5章 出行的发生与吸引 Trip Origin & Destination
第1节 概述 第2节 影响出行生成的因素 第3节 生成交通量的预测 第4节 发生与吸引交通量的预测
重点 重点
交通调查 Þ 小区土地利用（面积、住宅、就业 人口等） Þ 小区的发生与吸引交通量
发生
吸引
上班
常住人口
0.32
就业
0.64
上学
常住人口
0.26
就业
0.20
自由
常住+ 就业
0.30
常住+ 就业
0.28
业务
就业
0.44
就业
0.46
回家 （上班吸引 + 上学吸引+自由吸引）´ α1 0.96 （上班吸引+ 上学吸引+自由吸引）´a1 0.97
第4节 发生与吸引交通量的预测
1.发生与集中(吸引)原单位法
生成交通量（T） Trip Production
平均生成交通量法：现状条件下，人均每天的出
行次数法。又称交叉分类（Cross Classification
）或类型分析法（Category Analysis Method）
å å T =
T m T m=
a
m s
N
s
m：出行目的； s：人口属性。
m
s
asm : 某出行目的和人口属性的单位出行次数；