第07章 交通方式分担
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IV 类:
V 类:
长沙理工大学交通运输工程学院 A-MS
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
(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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6.3.2 方式分担的预测模型 出行末端模型 (Trip End Model)
交通方式划分模型的建模思路:
思路①:在假设历史的变化情况将来继续延续下去的
前提下,研究交通需求的变化。
思路②:从城市规划的角度,为实现所期望的交通方
式分担率,研究如何改扩建各种交通设施来引导人们
的出行,以及如何制定各种交通管理规则等。
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交通方式简介: 城际间:铁路、公路、航空、水运、管道。 城市范围:轨道(地铁、轻轨、独轨等)、水运、道路(步行、 非机动车、摩托车、出租、公共电汽车、私家车、公务车;客车、 货车)。 代表交通方式 单种交通方式出行: 多种交通方式出行:代表交通方式按照“铁道-公共汽车- 小汽车-摩托车-自行车-步行”的优先顺序来进行确定。
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。
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
Gห้องสมุดไป่ตู้
I 类:
D
D MS D D-MS D D MS
A
A A A A
G-MS G G G G
II 类:
III 类:
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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。
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交通设施的特点
从“可量测的因素”和“难于量测的因素”两个方面进行说 明。 可量测的因素(通常决定了各种出行方式的效用大小) 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。 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。
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6.3 交通方式分担预测的分析方法 6.3.1 预测体系的分类 (1)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。
Case1:由分担率乘以发生、吸引交通量多用于“G-MS-D
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。
6.4.2 函数模型法 函数模型就是将各交通方式的分担率用函数形式进行表示,并以 此来计算各交通方式分担交通量的方法。常用的函数模型有:线
性模型、Logit模型、Probit模型。
线性模型(回归模型法) 最早采用的一种函数模型,将影响方式划分的各种要素用线性函 数的形式表示,并以此来推求各方式的分担率。 通常是通过建立方式分担率与其相关因素之间的函数关系,并利
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
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。
总出行数
优点:利用分担率曲线法可以直接查得各种交通方式在城市交通 区之间出行量中所占的比例。 缺点:由于分担率曲线是由现状调查资料绘出的,因此无法反映 出在未来情况下,特别是当影响因素发生改变时各交通方式分担 率的变化。 长沙理工大学交通运输工程学院
分担率曲线法是目前国外广泛使用的交通方式分担预测方法,在 国外交通方式较为单一、影响因素相对较少的情况下,该方法应 用效果较好。在我国交通方式众多、影响因素复杂的情况下,绘 制出全面反映各交通方式之间转移关系的分担率曲线,其工作量 以及需拥有的资料是十分巨大的,可行性较小。 长沙理工大学交通运输工程学院
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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。
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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6.4 实用方式分担预测模型 6.4.1 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% 。
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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。 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” 。
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 )
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
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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
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
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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。
-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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(2)分类方法 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)。
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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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6.3.2 方式分担的预测模型 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
第七章
交通方式分担
长沙理工大学 2016年3月
长沙理工大学交通运输工程学院
本章主要内容:
6.1 交通方式分担的概念 6.2 影响方式选择的因素 6.3交通方式分担预测的分析方法 6.4 实用方式分担预测模型 6.5 非集计模型
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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