上海市第五次居民出行调查与交通特征研究_陆锡明
上海市第五次综合交通调查主要成果_
享受公共交通票价优惠的客流比重增加。2014 年优
出行方式结构变化较大。轨道交通出行占全市出 行方式的 8.3%,比 2009 年上升 3.4 个百分点;小客车 比重为 17.3%,上升 5.3 个百分点;电(助)动车比重
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TRAFFIC & TRANSPORTATION
交通规划
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图 3 全市人员出发时辰分布变化 (2009 年 /2014 年) 图 4 2014 年中心城工作日日均出行 方式结构
轨道交通拥挤问题日趋严重。2014 年早高峰全网 拥挤断面长度为 96 公里(占全网比重 16%),较 2009 年的 54 公里增加 78%。全天进出客流超过 15 万人次的 车站近 20 个,人民广场、世纪大道等换乘站的日均换 乘客流超过 35 万,常态化的大客流加剧了轨道交通的 运营安全保障压力。轨道客流潮汐现象明显,早高峰进 内环和出内环断面客流规模为 2∶1,其中 1 号线和 7 号 线北段进、出内环客流规模比达到 3∶1(见图 6)。
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TRAFFIC & TRANSPORTATION
交通规划
长 10.3%。道路交通供需不平衡的问题日趋突出。 中心城区道路拥堵程度有所加剧。中心城区的道路
拥堵时间提前至 7 点左右,部分地面道路路段行驶车速 低于 10 公里 / 小时,拥堵程度有所恶化;午后高峰道 路拥堵程度有所加剧,平均行程车速较 2013 年下降 4% 左右。放射性干道车速有所下降,高峰平均行程车速为 20 ~ 27 公里 / 小时,同比下降 4% ~ 7%。城市道路交 通潮汐现象明显,早高峰高架道路进城车速和出城速度 之比为 1∶2。南北高架北段车速之比甚至达到 1∶4。
上海市综合交通调查报告
上海市综合交通调查报告上海市第四次全市性综合交通调查一、上海市四次全市性综合交通调查介绍城市交通是上海市民和社会各界非常关注的问题,也是市委、市政府高度重视的一项工作。
为科学制订全市交通战略和规划,有计划、有步骤地解决交通矛盾,1986年、1995年、2004年和2009年,市政府先后组织开展了四次全市性的综合交通调查,持续更新综合交通基础数据,内容涉及人员出行、车辆出行、货物运输、道路交通、公共交通、车辆停放、交通信息、交通环境等方面,以及有关的城市基础信息。
通过对这些资料的分析,揭示交通发展内在规律,更新和优化交通预测模型,应用最新调查成果开展综合交通规划、交通专项规划和热点问题研究,这些成果在本市交通规划、建设管理中发挥了重要作用。
(1)1986年第一次综合交通调查为做好首轮综合交通规划的编制工作,市政府于1986年进行了首次大规模的综合交通调查,也是国内城市首次开展的综合性交通调查。
为上海市建立了比较全面的交通数据基础,开发了本市交通模型,是世界银行在上海贷款所承认的唯一的交通信息库。
为编制第一轮综合交通规划,内环高架等市政建设的前期研究,以及政府争取世界银行贷款、亚洲开发银行贷款提供了大量的数据分析结果,促进了城市建设的发展。
(2)1995年第二次综合交通调查为适应城市新一轮发展要求,市政府组织开展了第二次全市交通大调查,专门成立了交通调查领导小组,负责协调调查工作的执行。
通过调查更新了原有调查数据,适应了城市发展的要求,掌握的信息比较客观地反映了当时的交通状况。
调查数据为新一轮上海城市总体规划、上海城市轨道交通网络规划、上海城市交通发展白皮书等的编制以及上海重大市政工程建设的前期研究提供了大量的数据,为城市建设方方面面的科学决策奠定了基础。
还于1997年开始了一年一次的小样本交通调查,实现对交通数据的常年维护与更新。
(3)2004年第三次综合交通调查更新了城市交通基础数据和交通模型,编制了《上海综合交通发展战略(2006-2020)》、《十一五”综合交通规划》,同时为城市近期建设规划、世博交通规划、轨道交通近期建设规划等战略性决策提供了技术支持,并为虹桥枢纽等重大工程前期研究提供了定量分析依据。
上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价
上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价吴娇蓉;周冠宇【摘要】为了解上海市居民通勤现状并改善其薄弱环节,以通勤时间为切入点,调查并分析上海市15个小区的居民通勤出行特征.首先明确通勤方式链定义,分析通勤方式链基本结构和环节组成,将其分为9大类23小类.同时划分4类通勤时间区间以及5类交通态度人群.总结方式链的时空分布规律,考虑主要态度人群"简单安全型"的通勤意愿,以公共汽车、地铁、公共交通组合方式链为例,评价方式链各环节效率.依据感知时间设计通勤者主观评价模型,不同环节通勤时间的改善会存在感知效果的差异.结果显示,接驳和候车是必要且易于改善的重点环节:接驳时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.021 min;候车时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.619 min.%In order to understand the existing commuting situation in Shanghai and solve its residents' trav-el problem, this paper investigates the characteristics of commuting travel of residents in 15 communities in Shanghai. By accurately defining the trip chain, analyzing its basic structure and components, the paper classified the trip chain into 9 categories and 23 sub-categories at 4 commuting periods with 5 groups with different attitudes on travel. Based on the characteristics of commuting trip chain's distribution by time and space, and majority of commuters' desire for"simple and safe travel", the paper evaluates the effi-ciency of each phase of commuting trip chain by bus, subway, and combined public transit travel. A subjec-tive evaluation model of commuters is developed based on the perception of time. The improvement of travel time in different commuting phases could perceive differently. The results showthat connecting and waiting are key phases which should be and are easy to be improved. For every one minute increased in connecting time, the expected time saving increases 0.021 minute in average. For every one minute in-creased in waiting time, the expected time saving increases0.619 minute in average.【期刊名称】《城市交通》【年(卷),期】2017(015)002【总页数】11页(P67-76,31)【关键词】交通工程;通勤方式链;效率评价;感知时间模型【作者】吴娇蓉;周冠宇【作者单位】同济大学交通运输工程学院,上海201804;同济大学交通运输工程学院,上海201804【正文语种】中文通勤出行是居民日常生活中的主要刚性出行,具备独特的行为特征。
上海近代交通工具的变迁
上海近代交通工具的变迁【导语】上海是中国近现代交通工具发展的重要节点之一。
从传统的骑行工具到现代化的地铁网络,上海的交通工具经历了漫长的变迁。
本文将从简单到复杂、由浅入深的方式,全面评估和探讨上海近代交通工具的发展历程,帮助读者深入了解上海城市交通的变迁。
【1. 简述上海近代交通工具的变迁】上海市的交通工具发展可追溯至20世纪初。
当时,上海的主要交通方式是人力车、牛车以及少量的马车。
这些传统的交通工具在19世纪末和20世纪初占据了主导地位,但随着城市的发展和人口的增加,对交通工具的需求也变得越来越大。
【2. 上海近代交通工具的变迁——电车的出现】20世纪30年代初,上海的交通工具开始向现代化迈进。
电车作为当时最先进的交通方式,在上海出现并迅速取代了传统的人力车、牛车和马车。
电车的出现不仅为城市居民提供了更为快捷和舒适的出行方式,也为城市的经济发展带来了巨大的推动力。
【3. 上海近代交通工具的变迁——1933年的地铁建设】1933年,上海迎来了它的第一条地铁线路——上海地铁一号线。
这一里程碑式的事件标志着上海交通工具的革命性变革。
地铁的建设不仅大大减少了城市拥堵的问题,也使得上海的交通更为高效和便捷。
随后,上海地铁网络逐渐扩张,至今已发展成为亚洲最大的城市轨道交通系统之一。
【4. 上海近代交通工具的变迁——私家车、共享单车和出租车的兴起】随着上海市民经济水平的提高和生活品质的改善,私家车的普及程度也逐渐增加。
私家车为城市居民提供了更为个性化和灵活的出行方式,但同时也带来了交通拥堵等问题。
为了减轻交通压力,共享单车的兴起成为了一种新的交通选择。
与此上海的出租车业也随着城市的发展而蓬勃发展,在满足市民出行需求的同时创造了大量就业机会。
【5. 上海近代交通工具的变迁——未来的发展方向】随着科技的进步和城市的不断发展,上海的交通工具将继续发生变革。
智能化、电动化和自动驾驶技术将成为未来交通工具发展的重要方向。
上海市民出行优先选择公共交通————上海市民出行状况调查报告
上海市民出行优先选择公共交通——上海市民出行状况调查报告国家统计局上海调查总队 2010-12-27内容提要:为了解本市市民的出行成本及对交通状况的评价,近期,国家统计局上海调查总队在“上海统计”和“中国上海”门户网站开展了一次网上调查。
调查内容涉及市民出行方式、时间成本和花费、对本市交通状况的评价及购车意向等多方面内容。
调查共回收总量样本2598份,其中有效样本2331份,样本有效率为89.7%。
调查显示,逾四成受访者认为本市交通出行方便,但逾三成受访者认为高峰时段路面严重拥堵。
逾六成受访者上下班出行选择公共交通,高峰时段轨道交通限流措施有争议。
受访者上下班单程交通平均时间为50.4分钟。
近八成受访者每天上下班的交通费用在5元以上。
半数有车受访者使用私家车上下班。
逾七成受访者年内无购车意向,使用成本高、道路拥堵是不打算购车的主要原因。
一、调查基本情况本次调查通过网上调查形式,在“上海统计”和“中国上海”门户网站发布问卷。
调查收到回答问卷2598份,剔除非上海地区的IP地址及回答不全的问卷后,共获得有效样本2331份,样本有效率为89.7%。
从调查对象的分布看,居住在各个环线间与不同出行距离的受访者均占一定比重(见表1)。
因此,样本的分布情况比较符合上海的实际,具有一定的代表性。
表1 调查对象的基本分布二、本市公共交通基础设施建设得到广大市民的基本认可1、逾四成受访者认为本市交通出行方便经过多年的建设,目前,上海已形成了一个功能比较齐全的道路交通网络。
调查显示,有7.3%和35%的受访者认为本市交通很方便和方便,合计为42.3%;36.8%认为一般(见图1)。
其中,以轨道交通作为上下班交通工具的受访者认为本市交通方便和很方便的分别占8.2%和45.3%,合计为53.5%;认为一般的占34.3%。
这表明,市民对上海轨道交通总体评价更为积极。
近年来,上海城市建设不断发展,大力推进的交通基础设施建设得到了广大市民的基本认可。
上海市民出行优先选择公共交通————上海市民出行状况调查报告
上海市民出行优先选择公共交通——上海市民出行状况调查报告国家统计局上海调查总队 2010-12-27内容提要:为了解本市市民的出行成本及对交通状况的评价,近期,国家统计局上海调查总队在“上海统计”和“中国上海”门户网站开展了一次网上调查。
调查内容涉及市民出行方式、时间成本和花费、对本市交通状况的评价及购车意向等多方面内容。
调查共回收总量样本2598份,其中有效样本2331份,样本有效率为89.7%。
调查显示,逾四成受访者认为本市交通出行方便,但逾三成受访者认为高峰时段路面严重拥堵。
逾六成受访者上下班出行选择公共交通,高峰时段轨道交通限流措施有争议。
受访者上下班单程交通平均时间为50.4分钟。
近八成受访者每天上下班的交通费用在5元以上。
半数有车受访者使用私家车上下班。
逾七成受访者年内无购车意向,使用成本高、道路拥堵是不打算购车的主要原因。
一、调查基本情况本次调查通过网上调查形式,在“上海统计”和“中国上海”门户网站发布问卷。
调查收到回答问卷2598份,剔除非上海地区的IP地址及回答不全的问卷后,共获得有效样本2331份,样本有效率为89.7%。
从调查对象的分布看,居住在各个环线间与不同出行距离的受访者均占一定比重(见表1)。
因此,样本的分布情况比较符合上海的实际,具有一定的代表性。
表1 调查对象的基本分布二、本市公共交通基础设施建设得到广大市民的基本认可1、逾四成受访者认为本市交通出行方便经过多年的建设,目前,上海已形成了一个功能比较齐全的道路交通网络。
调查显示,有7.3%和35%的受访者认为本市交通很方便和方便,合计为42.3%;36.8%认为一般(见图1)。
其中,以轨道交通作为上下班交通工具的受访者认为本市交通方便和很方便的分别占8.2%和45.3%,合计为53.5%;认为一般的占34.3%。
这表明,市民对上海轨道交通总体评价更为积极。
近年来,上海城市建设不断发展,大力推进的交通基础设施建设得到了广大市民的基本认可。
上海市第四次综合交通调查办公室、上海市统计局关于开展居民出行调查的通知
上海市第四次综合交通调查办公室、上海市统计局关于开展居民出行调查的通知文章属性•【制定机关】上海市统计局•【公布日期】2009.08.06•【字号】•【施行日期】2009.08.06•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】统计正文上海市第四次综合交通调查办公室、上海市统计局关于开展居民出行调查的通知各区(县)统计局及有关街道(镇、乡):为科学制订全市交通战略和规划,有计划、有步骤地缓解交通矛盾,1986年、1995年和2004年,市政府先后组织开展了三次全市综合交通调查,获取了比较全面的数据。
这些数据在本市交通规划、建设管理中发挥了重要作用。
为进一步系统了解本市交通的现状,科学制订全市交通发展规划和改善交通的对策措施,办好2010年上海世博会,根据市政府《上海市人民政府办公厅关于开展第四次全市综合交通调查的通知》(沪府办[2009]41号)的精神,于今年组织开展第四次综合交通调查。
其中,居民出行调查是本次综合交通调查的重要内容,根据联席会议确定的任务分工,本项调查由市统计局具体负责实施。
按照上海市城市综合交通调查办公室制定的调查方案要求,入户登记时间确定为2009年9月中下旬(连续一周)。
本次调查涉及203个街道(镇、乡),1072个居(村)委会。
抽中样本名单见附件。
被抽中单位要高度重视这次调查,根据方案的具体要求,认真做好调查员选调及小区划分等调查前期的准备工作,如期实施,按时完成,保证质量。
各有关部门和单位要积极宣传这次调查的重要性,使广大群众理解并配合做好有关工作。
宣传标语:1、支持交通调查,奉献上海世博,改善你我出行。
2、交通调查靠大家,世博出行更畅达。
3、参与交通调查,让你我的出行更便捷。
上海市第四次综合交通调查办公室上海市统计局2009年8月6日。
居民出行调查报告
居民出行调查报告调查目的本次调查旨在了解居民的出行方式、出行频率以及出行偏好,为城市交通规划和交通管理提供参考和依据。
调查方法本次调查采用了问卷调查的方式。
调查问卷主要包括以下几个方面内容:居民的基本信息、居民的出行方式、居民的出行频率、居民对现有出行方式的满意度等。
问卷采用了多选题、单选题和填空题的形式,调查时间为三个月。
调查结果经过三个月的调查,我们共收集到了500份有效问卷。
根据问卷调查结果,以下是一些重要的统计数据:出行方式居民的主要出行方式有步行、自行车、公共交通和私家车。
具体数据如下:步行:45%自行车:20%公共交通:30%私家车:5%从以上数据可以看出,步行和公共交通是居民常用的出行方式,而自行车和私家车的使用率相对较低。
出行频率根据调查结果,居民平均每天出行次数为2次,周末的出行次数略多于工作日。
出行偏好调查结果显示,居民对公共交通的满意度相对较高,其中地铁被认为是最方便、快捷的出行方式。
对于自行车道的建设,居民普遍表示支持,并期待在城市中建设更多的自行车道。
通过本次调查,我们了解到居民的出行方式、出行频率以及出行偏好。
这些数据可以为城市交通规划和交通管理提供参考和依据。
公共交通的发展和自行车道的建设将成为城市交通的重要方向,也需要考虑到居民对步行和私家车出行的需求。
针对调查结果,我们建议城市交通管理部门加大对公共交通的投入和改善,加强对自行车道的建设和管理,以提升居民的出行体验和满意度。
参考资料1. , (2023年). 城市交通规划的发展趋势. 交通学刊, 10(2), 100-120.2. , (2023年). 自行车在城市交通中的作用与前景. 交通科学与工程, 15(3), 200-220.。
上海市第五次居民出行调查与交通特征研究
[] 国交 通 与发 展 政 策研 究 所( D ) 中国 B T 快 5 美 I P. T R-
参考 文献 :
Re ee c s frn e :
速 公 交 [ BOL . 0 02 1 0 0 ] ht :w E / ] 2 1 10 卜 卜 3 . t / ww. p/
c i a r . r / hi a r/ n/ ii s p r m ・ ua . s x h n b to g c n b tc c te / a a q n a通 规 划 研 究 所. 海 市 第三 次 4 】 上
综合 交通调 查 [ ]上 海 :上 海 市城 市 综合 交通 规 R.
划研 究所 ,20 . 05
[] 海 市 城 市 综合 交通规 划研 究所 . 海 市 第四 次 5上 上
综合 交通 调 查 【 . 海 :上 海 市城 市 综合 交通 规 R]上
B a i An Ifr t n S mmayR] V l j : rzl : nomai u o r[ . al o e
P b i ta s t , 0 4 u l r n i. 2 0 . c US
[]C i Daio G, k s R, t 1 A pi bly 4 anA, r Ba e d M e a. p l a it c i
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陆锡 明 等 :上海市第五次 居民出行调查与交通特征研究
7
4 结 语
上 海市历次 居 民出行调查均 全面反 映 了当时 上海城 市交通 的需 求状 况 ,为建立和更 新交通模
型提 供 了重 要 参 数 ,为 交 通 政 策 制 定 提 供 了重 要
交通出行方式调查报告
交通出行方式调查报告国家统计局上海调查总队内容提要:为了解本市市民的出行成本及对交通状况的评价,近期,国家统计局上海调查总队在“上海统计”和“中国上海”门户网站开展了一次网上调查。
调查内容涉及市民出行方式、时间成本和花费、对本市交通状况的评价及购车意向等多方面内容。
调查共回收总量样本2598份,其中有效样本2331份,样本有效率为89.7%。
调查显示,逾四成受访者认为本市交通出行方便,但逾三成受访者认为高峰时段路面严重拥堵。
逾六成受访者上下班出行选择公共交通,高峰时段轨道交通限流措施有争议。
受访者上下班单程交通平均时间为50.4分钟。
近八成受访者每天上下班的交通费用在5元以上。
半数有车受访者使用私家车上下班。
逾七成受访者年内无购车意向,使用成本高、道路拥堵是不打算购车的主要原因。
一、调查基本情况本次调查通过网上调查形式,在“上海统计”和“中国上海”门户网站发布问卷。
调查收到回答问卷2598份,剔除非上海地区的IP地址及回答不全的问卷后,共获得有效样本2331份,样本有效率为89.7%。
从调查对象的分布看,居住在各个环线间与不同出行距离的受访者均占一定比重(见表1)。
因此,样本的分布情况比较符合上海的实际,具有一定的代表性。
表1 调查对象的基本分布数量(人)比重(%)合计 2331 100.0按居住地分内环 440 18.9内中环间 545 23.4中外环间 570 24.4外环外 776 33.3按居住地到单位距离分5公里以内 287 12.35-10公里 528 22.710-15公里 490 21.015-20公里 415 17.820公里以上 611 26.2二、本市公共交通基础设施建设得到广大市民的基本认可1、逾四成受访者认为本市交通出行方便经过多年的建设,目前,上海已形成了一个功能比较齐全的道路交通网络。
调查显示,有7.3%和35%的受访者认为本市交通很方便和方便,合计为42.3%;36.8%认为一般(见图1)。
居民出行抽样调查扩算技术研究以上海第四次综合交通调查扩样为例
二是调查出行记录的漏报或瞒报情况较为突出。部分调查对 象只愿意提供上下班 (学)通勤出行信息,不愿意( 或者遗忘)提供其他出行信息 。比如白天上班期间的外 出 活 动 ,晚 上 下 班 后 的 外 出 活 动 等 。因 为 这 些 活 动 被 认 为 是 个 人 隐 私 。据 近 年 大 陆 部 分 城市调查统计,漏报率在 10%-30%,上海本次居民出行调查漏报率达到 17%。
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基于 2010 年上海市第六次人口普查资料,以行政街道(乡镇)为基本空间单元, 按 照 六类 人 口 特 征 结 构对 调 查 样 本 进 行交 叉 分 类 扩 样 ,扩样 结 果 与 母 体的 均 方 根 误 差 见 下 表。
绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析
绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析
施蓓蓓;王春松;杨超
【期刊名称】《交通工程》
【年(卷),期】2024(24)1
【摘要】综合交通调查是获取城市交通发展规律、预测未来交通发展趋势、制定重大交通规划发展决策的重要手段和基础工作.传统的人工调查与大数据挖掘技术相结合是综合交通调查准确高效进行的关键,本文主要介绍了绍兴市第五次综合交通调查中新技术、新方法的应用,利用手机信令数据、公交GPS和IC卡数据、出租车运营数据等分析城市交通运行状况.重点针对居民出行、道路交通、公共交通等运行特征进行原因剖析,并根据调查结果对绍兴市发展提出建议.
【总页数】7页(P101-107)
【作者】施蓓蓓;王春松;杨超
【作者单位】绍兴市轨道交通集团有限公司;北京城建交通设计研究院有限公司【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.上海市第五次综合交通调查新技术方法实践
2.上海市第五次综合交通调查综合校核技术
3.城市综合交通调查发展建议——基于北京市第五次综合交通调查
4.上海市第五次综合交通调查主要成果
5.南宁市第五次综合交通调查新技术应用与成果分析
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南宁报告二-交通模型报告-图文
南宁报告二-交通模型报告-图文专题报告之二南宁市城市交通模型建立及应用海市城市综合交通规划研究所宁市城市规划设计研究院宁市公安局交通工程科研所上南南南宁市综合交通规划专题报告之二南宁市城市交通模型建立及应用委托单位:南宁市城市规划管理局南宁市交通警察支队编制单位:上海市城市综合交通规划研究所南宁市城市规划设计研究院南宁市公安局交通工程科研所参编单位:南宁市交通局南宁市建设局南宁市公共汽车总公司项目总负责人:陈必壮(上海市城市综合交通规划研究所总工程师高级工程师)南宁市综合交通规划专题报告之二南宁市城市交通模型建立及应用上海市城市综合交通规划研究所所长:陆锡明陈必壮陈必壮总工程师:项目负责人:项目研究人员:吴元祥杨立峰周文毕王祥赵鸥来刘伟南宁市城市规划局局长:黄善武项目研究协作人员:黄善武朱沫廖波宁茜何岩阮明煜梁奕卫张斌南宁市交通警察支队支队长:杨少康项目研究协作人员:杨少康李秋生罗义学肖煌李子龙谭守义南宁市城市规划设计研究院院长:封宁项目研究协作人员:朱炜宏李虹涂海江南宁市综合交通规划专题报告之二南宁市城市交通模型建立及应用1. 综合交通规划模型建立与检验 1.1 人员出行模型建立及检验1.1.1模型框架图1-1 综合交通规划及模型框架图。
1.1.2交通分区说明本次南宁市综合交通规划范围为三环公路以内区域,即南宁市总体规划界定的中心城区范围,区域面积374.2平方公里,目前城市用地面积112平方公里。
依据交通小区划分原则,将所辖区域划分成165个交通小区,14个交通大区,6个地带。
再考虑对外交通,另加10个道口点,共计175个交通小区,具体划分情况见现状分析报告。
为便于现状与规划对比,以及交通预测分析,我们在交通小区划分时,已将城市未来发展方向和用地规划考虑进去,因此,现状交通小区与规划交通小区是一致的。
大区是结合现状南宁市城区行政区划和城市总体规划分区划分的。
1~6个大区基本与目前城区各分区的名称和范围一致,其中将新城区拆分成两个大区,即南湖分区和新城区;7~14个大区基本属于目前郊区范围,按照南宁市总体规划分区划分界定的,如7大区为总体规划中沙井片区、8为凤岭分区。
《城市居民出行行为研究国内外文献综述3100字》
城市居民出行行为研究国内外文献综述1 国内文献综述在对出行即服务的研究上,主要包括出行即服务的概念特征和发展现状两个方面。
在出行即服务的概念方面,邵滢璐等(2019)认为出行即服务系统(MaaS)也就是运用具有人机交互的电子系统界面和交通管理的相关服务,整合不同交通方式和交通出行服务,满足居民出行需求的信息系统。
龙昱茜等(2019)认为MaaS服务供应商设计特定界面将多种交通出行方式信息整合,为客户提供定制出行服务套餐,满足其服务需求的模式。
叶建红和易法彬(2019)认为可以将MaaS理解为将全部出勤服务均融为一体的一站式服务平台。
在此服务模式之下,用户只需将其出行的起止点以及自身的偏好信息输入,能够自动得到平台推送的出行方案;用户选择确定方案之后,平台可以针对相应的方案提供对应的票务预定以及其他信息服务;结束行程之后,全部费用一次性结算支付。
王健和王涛(2020)则认为出行即服务的基本商业模式可以划分为两大类:组合出行服务和整合公共交通服务。
在出行即服务的发展现状方面,刘向龙等(2019)梳理分析了我国公共客运服务管理运营的现状,指出我国可以首先可以针对城市客运发展MaaS,接着进一步拓展覆盖城际道路以及城乡道路客运MaaS,其次进一步延伸到民航客运以及铁路客运MaaS,最后随着一带一路以极端开放的步伐覆盖发展跨境客运MaaS。
邵滢璐等(2019)认为MaaS作为近几年逐渐发展起来的概念,在世界各国进展情况差距很大[1]。
统计数据表明全球当前正在推进或研究的MaaS项目数量共有15个,大部分都集中在北美以及欧洲各国。
其中,法国、比利时、瑞典、奥地利和芬兰各1个,美国2个,荷兰3个,德国5个,可以看出西欧国家,尤其德国和荷兰较突出。
岳锦涛和李瑞敏(2019)运用几何学领域的“点—线—面”的概念,分别对应着产品-出行链-区域顺序基于其中逻辑分析对MaaS的发展阶段进行梳理。
关于居民出行方式选择的研究上,刘雪岩(2006)分析指出,对于出行者所选择路线决策造成影响的主要因素有时间、经济以及信息等,而且这些因素之间就有一定的内在联系。
上海市第五次居民出行调查与交通特征研究_陆锡明
表 1 上海市五次居民出行调查情况 Tab.1 The fifth resident travel survey in Shanghai
年份
调查范围/km2
常住人口/万人
调查人数/万人
抽样率/%
1981 1986 1995 2004 2009
230(市区) 6 180(市域) 6 340(市域) 6 340(市域) 6 340(市域)
分析的基础上,对未来上海交通发展的基本走向做出
了判断。
Abstract : Analyzing present and historical residents’
commuting data from the travel survey is very impor-
tant in understanding the urban transportation develop-
上海市五次居民出行调查的基本情况上海市自1981年开展第一次居民出行调查以来至今已进行过五次全市性的调查见表1这五次调查获得的数据成果在上海市城市交通规划建设以及政策制定等方面均发挥了重要作用上海也成为国内拥有交通调查数据最丰富历史调查数据延续性最完备的城市
DOI:10.13813/11-5141/u.2011.05.004
然而,在人口向外疏解的同时,就业岗位却 没有同步外移,相反,还有向心集聚的趋势,导 致进出中心城的交通联系增长十分迅速。2009 年 日均约 379 万人次进出中心城(见图 4),较 2004 年 增长 21%。
公共交通 个体机动 电(助)动车
自行车 步行
2009
34.6
19.5
9.5 10.0
26.4
627 1 232 1 415 1 710 1 888
绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析
第24卷第1期2024年1月交 通 工 程Vol.24No.1Jan.2024DOI:10.13986/ki.jote.2024.01.017绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析施蓓蓓1,王春松2,杨 超2(1.绍兴市轨道交通集团有限公司,绍兴 312000;2.北京城建交通设计研究院有限公司,北京 100050)摘 要:综合交通调查是获取城市交通发展规律㊁预测未来交通发展趋势㊁制定重大交通规划发展决策的重要手段和基础工作.传统的人工调查与大数据挖掘技术相结合是综合交通调查准确高效进行的关键,本文主要介绍了绍兴市第五次综合交通调查中新技术㊁新方法的应用,利用手机信令数据㊁公交GPS 和IC 卡数据㊁出租车运营数据等分析城市交通运行状况.重点针对居民出行㊁道路交通㊁公共交通等运行特征进行原因剖析,并根据调查结果对绍兴市发展提出建议.关键词:综合交通调查;多源大数据;居民出行;绍兴市中图分类号:U 491文献标志码:A文章编号:2096⁃3432(2024)01⁃101⁃07收稿日期:2023⁃10⁃25.作者简介:施蓓蓓(1969 ),女,硕士,高级工程师,研究方向为城市交通规划设计.E⁃mail:zjsxsbb@.通讯作者:杨超(1986 ),男,硕士,高级工程师,研究方向为轨道交通客流预测㊁交通模型.E⁃mail:yangchao1@.Technological Innovation and Result Analysis of the FifthComprehensive Transportation Survey in ShaoxingSHI Beibei 1,WANG Chunsong 2,YANG Chao 2(1.Shaoxing Rail Transit Group Company Limited,Shaoxing 312000,China;2.China Beijing Urban Construction Transport Planning &Design Institute Co.Limited,Beijing 100050,China)Abstract :Comprehensive traffic survey is an important means and basic work for obtaining the law of urban traffic development,predicting future traffic development trend,and formulating major traffic planning and development decisions.The combination of traditional manual surveys and big data mining techniques is the key to the accurate and efficient conduct of comprehensive traffic surveys.This papermainly introduces the application of new technologies and methods in the Fifth Comprehensive Transportation Survey of Shaoxing City.Mainly includes the use of cell phone signaling data,public transportation GPS and IC card data,cab operation data to analyze the urban traffic operation situation.Focusing on the operational characteristics of residential travel,road traffic,and public transportation,we analyze the causes and make recommendations for the development of Shaoxing City based on the survey results.Key words :comprehensive traffic survey;multi⁃source big data;resident travel;Shaoxing City0 引言绍兴市曾于2006㊁2010㊁2013㊁2015年展开过4次综合交通调查.2020年完成了新一轮的综合交通调查,在调查方法㊁方案设计㊁数据挖掘等关键环节应用了新的方法与技术.1 调查方案设计综合交通调查是全面掌握城市交通发展状况,了解城市人流㊁货流㊁交通设施等基本情况,合理进交 通 工 程2024年行资源配置的重要途径[1].通过综合交通调查所获取到的城市交通基础数据,对支撑城市规划㊁建设㊁运营等具有重要意义[2].调查方案设计是整个调查过程最重要的1个环节,方案设计既要切合城市发展特征和趋势,又要符合‘城市综合交通调查技术标准“(GB /T51334 2018)中的相关规定,同时还要考虑调查经费的限制[3].在设计调查方案之前,对绍兴市城市经济发展现状㊁城市综合交通发展现状㊁城市未来规划等进行了充分的调研.与2015年进行的绍兴市第4次综合交通调查相比,本次调查采用了人工调查与多源交通大数据融合的方式进行开展,有效的控制调查成本的同时,提高了调查精度.在调查范围㊁调查内容㊁调查规模㊁调查手段等方面有所创新.1.1 在调查范围和调查规模方面为更好的反应中心城和全市出行需求和出行特征,本次调查范围由以往调查的越城区和柯桥区范围扩大到绍兴市市域,重点分析区域为市区范围,即越城区㊁柯桥区以及上虞区,如图1所示.图1 历次交通调查范围示意图1.2 在调查内容与调查手段方面本次调查包括3项主要内容,分别是基于手机信令的居民出行行为分析㊁基于公交刷卡和GPS 数据的公交出行特征分析和基于出租车运营数据的出租车用户出行特征分析.此外,利用居民出行轨迹调查以及核查线道路流量调查2项辅助调查工作更好地校核手机信令数据分析模型参数,确保分析结果的准确性.整体调查方案思路首先通过收集的人口㊁岗位㊁社会经济及相关交通统计数据,校核手机信令㊁公交和出租车数据分析的吻合性.接着,利用辅助调查数据校核手机数据分析模型参数的合理性.最后,利用公交㊁出租车数据㊁辅助调查数据校核手机信令分析得出的出行总量㊁出行结构㊁出行目的和出行分布等结果的准确性.本次综合交通调查成果对于绍兴市城市交通模型建立与更新㊁重大交通专项规划编制㊁交通系统与城市发展适配性研究以及交通热点问题的分析等工作具有重要支撑意义.2 调查技术手段2.1 手机信令数据处理方法2.1.1 手机信令数据概况为满足调查需求,本次分析以绍兴市联通数据为基础.相较于其他运营商㊁互联网商数据,联通已经形成规模的数据服务企业 智慧足迹”,通过与智慧足迹合作,获取精确度更高㊁数据管理更规范㊁数据制式更标准的数据集.手机信令数据的采集应该考虑出行的季节效应[4],选取暑假7 8月㊁新生报到9月㊁春节1 2月数据会导致数据受到学生㊁务工群体影响,偏离正常值.同时,考虑疫情后居民出行大幅度减少,因此选取2019年11月整月绍兴市信令数据进行分析.通过对手机信令数据二次加工获得人口驻留表㊁出行驻留表㊁出行OD 表㊁出行轨迹表㊁流动人口表5张中间表,如表1所示.表1 手机信令数据规模数据名称时间数据规模覆盖范围人口驻留表由长期数据聚合得到600余万条覆盖绍兴各级县市出行驻留表由2019年11月出行生成1200余万条覆盖绍兴各级县市出行OD 表由2019年11月出行生成4300余万条覆盖绍兴各级县市出行轨迹表由2019年11月出行生成900余万条主要覆盖市区流动人口表由长期数据聚合得到全国各省市全国各省市201 第1期施蓓蓓,等:绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析2.1.2 手机信令数据分析原理手机信令数据是基于基站进行定位,触发机制主要有3种:①开关机㊁接打电话㊁接发短信等事件触发;②周期自动触发;③所处基站区域位置发生变化时触发[5].由于手机通信设备往往一直伴随着用户的出行行为全过程,手机活动的位置往往就是手机用户的活动位置,通过对手机信令数据的计算㊁加工,能实现对手机用户出行行为的辨识㊁采集,如出行活动的起点㊁终点㊁大致的出行路径等,甚至能通过对手机长期出行规律,分析出手机用户的部分出行目的(如通勤㊁就学等)㊁职业出行特点[6].用户职住地判别的主要原理是通过连续多天比较用户在区域停留的时段与时长,可计算用户居住地㊁就业地是否属于此区域的隶属度,如当用户连续多天夜间停留在某一区域,则可认为用户居住地是此区域的隶属度较高,就业地同理[7].如图2所示,从通信网络采集后通信事件数据,经过预处理后,根据工作与居住时段分布,结合通信事件数据特性和用户停留时间特性,对用户工作㊁居住数据特征进行特征指标抽取,建立隶属度函数,在此基础上,构建标准特征向量,形成标准特征向量与待测数据之间的判决规则,最后得到用户的工作和居住地信息.图2 居住地㊁工作地判别流程图2.1.3 手机信令数据清洗及扩样利用手机信令数据进行二次加工,能获得用户驻留数据㊁OD数据㊁出行轨迹数据等多种数据类型表,针对多种手机信令数据,具有不同的数据清洗策略.针对驻留㊁OD数据,主要根据绍兴市合理的空间经纬度范围阈值㊁时间跨度阈值对异常数据分布进行剔除.针对轨迹点数据,主要采取层次化数据清洗方案,通过滤除绝大部分经纬度明显偏离主流位置的轨迹点,提高数据分析的准确度.清洗后的数据根据年龄㊁性别以及职业进行数据扩样,对绍兴市手机信令数据年龄和性别进行统计分析并判断是否均匀分布,将数据进行网格划分,构建网格扩样系数,通过社区㊁行政级别统计数据进行校核.然后,在性别和年龄扩样的基础上,根据不同职业出行特征,判断人群职业分布,构建不同职业扩样系数矩阵.2.2 公交GPS和IC卡数据处理方法2.2.1 公交GPS和IC卡数据预处理本次调查中收集了绍兴市2019年11月公交GPS数据以及IC卡数据,其中GPS数据日平均949.51万条,IC卡数据日平均42.4万条.分别对GPS以及IC卡数据进行清洗及预处理,删除无效字段及数据,得到有效字段及说明如表2和表3所示.表2 公交GPS数据有效字段及其说明有效字段字段说明有效字段字段说明PRODUCTID车载机编号LATITUDE纬度ISARRLFT到离站信息ROUTEID线路编号ACTDATETIME定位时间SUBROUTEID子线编号LONGITUDE经度表3 公交IC卡数据有效字段及其说明有效字段字段说明举例卡编号交易卡编号3120******交易时间交易时间06:44:24消费日期消费日期2019⁃11⁃01线路编号上车线路编号500602301交 通 工 程2024年2.2.2 一票制数据推断绍兴市公交IC 卡采用的是一票制刷卡方式,如何提取完整的乘客出行信息是本次调查中公交数据处理的关键.针对绍兴一卡通数据结构的实际情况,根据收集的公交基础资料,利用大数据挖掘技术补全乘客出行信息,从而分析公交乘客出行特征.算法基本思路主要包括3部分,分别是乘客上车信息匹配㊁乘客下车站点推测以及乘客换乘行为识别.首先,构建乘客交易线路的全部车辆GPS 数据库,根据时间匹配规则基于车辆空间位置匹配乘客上车信息(图3a).其次,获取乘客在车辆2的上车地点A,计算乘客上一次乘坐车辆1所经过站点中,与站点A 距离最近的站点,则此站点为乘客上一次乘车的下车站点B(图3b).最后,乘客由A 站上车,B 站下车,步行至C 站,乘坐车辆2,从而完成一次换乘,根据时间及空间阈值,识别乘客换乘行为(图3c).图3 绍兴公交的一票制公交数据挖掘算法2.3 出租车运营数据处理方法本次调查中收集到2019⁃11⁃06 2019⁃11⁃11网约出租车数据以及2019⁃11出租车计价数据,用于绍兴市出租车运行特征分析.出租车计价器数据㊁GPS 数据在采集过程中存在异常数据,为了提高数据质量要对多源数据进行预处理.出租车计价器数据存在的问题主要是载客距离㊁载客时间过短或过长等[8],研究采用阈值法剔除错误数据与异常数据.出租车GPS 数据存在的问题主要有坐标重复㊁缺失㊁漂移等.本次调查中利用GPS 生成时间与计价器中上㊁下车时间进行匹配,选取时间最接近的经纬度数据作为上下车的位置,允许时间匹配误差在阈值内,即认为匹配成功.利用预处理好的数据进行运营强度和时空特征分析.3 交通需求特征3.1 职住特征结合手机信令及人口普查数据,截止2019年末,绍兴市常住人口505.7万人,市辖三区常住人口278.7万人.从全市范围来看,各区县人口主要分布在城区,越城区和柯桥区人口较为集中,呈现连片化趋势,其他区县人口分布相对分散,如图4所示.2019年底,全市二三产业就业岗位总量为301.8万个,全市职住比达到59.7%.市区就业岗位总量为178.8万个,占全市比例达到59.2%,职住比为64.2%.其中,柯桥区在全市排名第1位,占绍兴市总就业岗位的24.7%.图4 绍兴市市区常住人口分布3.2 出行总量2019年,绍兴全市日均出行总量为1330.2万人次,其中市区日均出行总量为795.2万人次,市区常住人口出行率为2.62次/人㊃d,如表4所示.较2015年2.34次/人㊃d 有明显提高,主要受社会经济发展水平以及居民弹性出行量影响.流动人口出行总量为108.1万人次,出行率为2.86,略高于常住人口.3.3 出行结构与2015年相比,绍兴市出行结构发生了显著的变化,如表5所示.首先,小汽车出行占比由22%增长至26.4%,这主要是由于城市化㊁机动化进程的401 第1期施蓓蓓,等:绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析表4 出行总量及出行率指标市区全市常住人口/万人278.7505.7常住人口出行率/(人次㊃d-1)2.622.42常住人口出行量/(万人次㊃d-1)731.41222.1平均出行距离/km5.764.13出行周转量/(万人次km㊃d-1)4212.75010.5流动人口/万人22.337.8流动人口出行率/(人次㊃d-1)2.862.86流动人口出行量/(万人次㊃d-1)63.8108.1出行总量/(万人次㊃d-1)795.21330.2加快和社会经济的迅速发展,机动化水平不断提高,居民汽车保有量快速增加,使得小汽车出行占比不断升高.同时,这也使得常规公交占比减低,由11%下降至8.2%.此外,随着出行距离的增长,非机动车出行占比降低,由36%下降至31.9%.在非机动车出行中,电动自行车占据主导地位(占比84.5%),呈现出逐渐取代普通自行车的趋势.表5 绍兴市区出行结构变化%出行方式2015年2019年步行2527.6自行车64.9电动自行车3026.9公交118.2小汽车2226.4摩托车31.6出租车/网约车12.5单位班车1其他11.9合计1001003.4 出行时间分布居民出行早高峰小时出现在07:00 08:00,出行比例为16.9%,如图5所示.晚高峰出现在17:00 18:00,出行比例为13.3%,受交通状况日益恶化㊁下班后生活类出行日益丰富的影响,晚高峰持续时间延长.此外,在11:00 12:00和13:00 14:00有2个明显的午高峰,出行比例分别为7.7% 图5 绍兴市区居民出发时间分布和6.0%.第2个午高峰发生的时段有一定的提前,其原因可能与近年来非早晚高峰时段交通运行状况也日益恶化的情况有关,出行时耗的增加使中午出行的出发时间逐渐提前.3.5 出行空间分布在市区范围内,越城区的出行量最大,出行总量达到279.7万人次/d,占中心城区出行总量的22.9%.其次是柯桥区,出行总量达到268.4万人次/d,占中心城区出行总量的21.9%.市区出行量最小的区域为上虞区,出行总量为183.8万人次/d.从全日市区出行期望线来看,整体上,东西向出行需求大于南北向,主城区范围内各组团之间的交换量较大,如图6所示.此外,近年来随着中心城区空间结构的调整以及镜湖㊁袍江和滨海新区的迅速发展,市区出行空间分布已发生明显的变化,由原来的单中心聚集转变为多核辐射的态势,组团间交换量集中在二环和镜湖㊁柯桥城区和镜湖.相对而言,上虞组团与主城区之间的联系相对薄弱.501交 通 工 程2024年图6 市区全日出行期望线4 公共交通出行特征4.1 公交运行特征截止2019年底,绍兴市营运124条主要公交线路,包含共442条子线,线路总长6908.8km.公交线路平均长度为20.15km,长度在10~20km 线路占比最高,约为24.4%,超过30m 的线路占比约为15.8%.共设公交车站1923座,中心城区二环内公交站点密度最高.从绍兴市中心城区各公交站点早高峰乘降量空间分布来看,站点乘降量沿南北向主要道路分布,二环内公交乘降量最高,如图7所示.乘降量较大的车站主要分布在南北向的解放南路㊁中兴南路,东西向的胜利西路等.图7 公交车站早高峰上下车量分布公交出行期望值提取结果如图8所示,南北向和东西向2条走廊分布明显,二环与镜湖组团之间联系最紧密,全日交换量最大.其次是二环与皋埠东湖㊁鉴湖组团之间,外围组团之间出行交换量相对较小.图8 公交全日出行期望线4.2 车租车运行特征根据出租车订单及计价器数据分析,2019年,绍兴市巡游出租车工作日日均订单数为4.1万单,周末日均订单数为4.2万单.网约出租车工作日平均订单数为6.6万单,周末平均订单数为6.5万单.网约出租车订单分布具有显著的早晚高峰特征,工作日早高峰系数高于周末,晚高峰系数略低于周末,如图9所示.工作日及周末早高峰均为08:00 09:00,其中工作日早高峰系数为7.4%,周末早高峰系数为5.8%.工作日及周末晚高峰均为17:00 18:00,工作日晚高峰系数为7.5%,周末晚高峰系数为7.7%.网约车出行期望值提取结果如图10所示.网约出租车客流以组团内部出行为主,组团内部出行中,以二环内部出行占比最高,其次为柯桥城区及上虞城区.跨区出行以镜湖和柯桥城区之间联系最为紧密,其次为二环与镜湖之间的交换.5 结论与建议随着城市的不断发展,绍兴市城市交通需求也不断增加.出行距离的增加和机动化出行比例的提升给城市交通系统带来巨大的挑战.随着功能布局和城市空间结构的不断完善与调整,城市交通结构逐渐向机动化转移.但是,新增的机动化出行并未向公交转移,相反,公共汽车客运量,面对小汽车的巨大冲击有逐渐减少的倾向.5.1 调查结论调查及分析结果表明:①近年来,绍兴市人口规模不断增长,城市空间逐渐向外扩展,机动化出行比例提高,使得出行需求持续增长,出行率所有提高;②机动车保有量快速增长,机动化出行需求迅猛攀升;③小汽车出行占比不断上升的同时,常规公交以601 第1期施蓓蓓,等:绍兴市第五次综合交通调查技术创新与成果分析图9 出租车客流时间分布图10 网约车乘客出行期望线及非机动车出行占比逐渐降低;④东西向客流走廊较南北向更明显,主城区范围内各组团之间的交换量较大;⑤城市呈组团式发展,组团间交通联系紧密,由原来的单中心聚集转变为多核辐射的态势.5.2 相关建议1)加强小汽车需求管理.近10a,小车成为最主要的机动化出行方式,按照目前绍兴市小汽车保有量增长速度,将会给现有的交通设施带来巨大的挑战.借鉴国内大城市的发展经验,合理的交通需求管理是解决目前绍兴市拥堵问题的关键.2)推进轨道交通规划和建设工作.绍兴市特有的河网密布分隔的组团式城市空间形态和布局,决定了其交通走廊和承载能力必然有限.为提升城市交通系统的服务水平和承载力,必然要大力发展快捷高效的轨道交通系统. 3)适时进行公交优化调整.目前绍兴市轨道交通还未成为城市交通出行的主要方式,在有序推进绍兴市轨道交通建设的同时,要及时对公交系统进行优化调整,提高公共交通在中长距离出行中的竞争力.4)合理规划用地布局,注重城市职住平衡.推进城市发展的同时要注意用地功能布局的优化,保证城市资源配置均衡,避免出现严重的潮汐式交通.参考文献:[1]毛宁志.宁波常规公交服务效益提升对策研究[D].宁波:宁波大学,2019.[2]陈必壮,张天然.中国城市交通调查与模型现状及发展趋势[J].城市交通,2015,13(5):73⁃79.[3]李娜,董志国,薛美根,等.上海市第五次综合交通调查新技术方法实践[J].城市交通,2016,14(2):35⁃42.[4]胡英.关于人口统计调查方法体系存在的问题和改革设想[J].统计研究,2018,35(4):94⁃103.[5]杨安国.基于手机信令数据的区域交通出行方式识别研究及应用[D].成都:西南交通大学,2022.[6]杨超,陈明垟,袁泉,等.上海市新城通勤人群出行特征分析[J].城市交通,2022,20(2):99⁃110.[7]刘倩,江裕林.深圳市建成环境因素对居民通勤效率的影响 基于手机信令数据的分析[J].西部人居环境学刊,2023,38(3):47⁃53.[8]林鹏飞,翁剑成,刘文韬,等.基于多源数据的网络约租车与出租车运营特征分析[J].交通工程,2020,20(1):26⁃33.701。
简述居民出行调查的主要内容和方法
简述居民出行调查的主要内容和方法说实话居民出行调查这事,我一开始也是瞎摸索。
先说说主要内容吧。
这啊主要就是弄清楚居民从这儿到那儿都是咋走的,为啥这么走。
就好像你要知道朋友们从家到聚会地点的行程安排一样。
得明白居民每天都去哪儿,比如说上班、上学、逛街啥的。
每天出行几次,是一回还是好多回。
用啥交通工具也得清楚,是坐公交地铁这公共交通的,还是自己开车,或者骑自行车、走着去的。
出行的时间点也关键,是早上上班高峰那阵儿还是大中午慢悠悠出门的。
还有个重要的就是出行起终点,把这个掌握了就像知道线的两头儿在哪儿。
像我之前就忽略了有些人会在途中多次换乘或者停留这点,结果数据就有点不全。
再说说调查方法吧。
我试过很多方法。
最常用的就是问卷调查。
这问卷调查,就像是一场问答游戏。
你得设计好问题,问题要简单明了,别整那些弯弯绕绕的话。
我以前设计问卷的时候净整些看起来高大上但是老百姓看不懂的词,结果好多人都不乐意填,后来改简单了就好多了。
问卷可以通过网络发,像放到社区群里或者公众号上;也可以在小区门口、车站这种人多的地儿发。
不过在公共区域发问卷的时候也得注意礼貌,不能强行让人填。
还有就是访谈调查法。
这可有点像聊天,一对一或者一对多的聊天。
你就听居民唠他们出行的事儿。
这个比问卷调查能了解的更详细些,但是比较耗时。
我曾经试过访谈调查,遇到一个大爷特别能唠,从他家到菜市场的路能给我说半小时,不过这里面详细信息就很多,像他会在哪个路口等特殊情况都有。
电话调查也可行。
不过这种方式吧,有些人可能觉得是骚扰电话就直接挂了。
这就考验打电话人的技巧了,要快准狠地介绍自己的目的,声音还得客气礼貌。
我觉得不管用哪种调查方法都得确保样本有代表性。
要是光调查年轻人或者一个小区的人那肯定不行,得是各个年龄层、各个区域都涉及到的人群才行。
而且调查完了要好好整理数据,别才干了半拉子活。
数据整理就像收拾屋子,把乱七八糟的数据按照规则摆整齐,这样才能看清楚居民出行到底啥样儿。
上海市四次全市性综合交通调查
1、上海市四次全市性综合交通调查介绍城市交通是上海市民和社会各界非常关注的问题,也是市委、市政府高度重视的一项工作。
为科学制订全市交通战略和规划,有计划、有步骤地解决交通矛盾,1986年、1995年、2004年和2009年,市政府先后组织开展了四次全市性的综合交通调查,持续更新综合交通基础数据,内容涉及人员出行、车辆出行、货物运输、道路交通、公共交通、车辆停放、交通信息、交通环境等方面,以及有关的城市基础信息。
通过对这些资料的分析,揭示交通发展内在规律,更新和优化交通预测模型,应用最新调查成果开展综合交通规划、交通专项规划和热点问题研究,这些成果在本市交通规划、建设管理中发挥了重要作用。
(1)1986年第一次综合交通调查为做好首轮综合交通规划的编制工作,市政府于1986年进行了首次大规模的综合交通调查,也是国内城市首次开展的综合性交通调查。
为上海市建立了比较全面的交通数据基础,开发了本市交通模型,是世界银行在上海贷款所承认的唯一的交通信息库。
为编制第一轮综合交通规划,内环高架等市政建设的前期研究,以及政府争取世界银行贷款、亚洲开发银行贷款提供了大量的数据分析结果,促进了城市建设的发展。
(2)1995年第二次综合交通调查为适应城市新一轮发展要求,市政府组织开展了第二次全市交通大调查,专门成立了交通调查领导小组,负责协调调查工作的执行。
通过调查更新了原有调查数据,适应了城市发展的要求,掌握的信息比较客观地反映了当时的交通状况。
调查数据为新一轮上海城市总体规划、上海城市轨道交通网络规划、上海城市交通发展白皮书等的编制以及上海重大市政工程建设的前期研究提供了大量的数据,为城市建设方方面面的科学决策奠定了基础。
还于1997年开始了一年一次的小样本交通调查,实现对交通数据的常年维护与更新。
(3)2004年第三次综合交通调查更新了城市交通基础数据和交通模型,编制了《上海综合交通发展战略(2006-2020)》、《十一五”综合交通规划》,同时为城市近期建设规划、世博交通规划、轨道交通近期建设规划等战略性决策提供了技术支持,并为虹桥枢纽等重大工程前期研究提供了定量分析依据。
上海市人民政府办公厅关于成立上海市第五次综合交通调查联席会议的通知
上海市人民政府办公厅关于成立上海市第五次综合交通调查联席会议的通知文章属性•【制定机关】上海市人民政府•【公布日期】2013.10.15•【字号】沪府办[2013]66号•【施行日期】2013.10.15•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】交通运输综合规定,机关工作正文上海市人民政府办公厅关于成立上海市第五次综合交通调查联席会议的通知(沪府办〔2013〕66号)各区、县人民政府,市政府有关委、办、局:本市将启动第五次全市综合交通调查,为确保这项工作顺利实施,经市政府研究,决定成立上海市第五次综合交通调查联席会议,其组成人员如下:第一召集人:黄融市政府副秘书长召集人:汤志平市建设交通委主任蒋曙杰市建设交通委副主任成员:江绵康市建设交通委巡视员沈晓初市发展改革委副主任李俊豪市规划国土资源局副巡视员杨莉市统计局副巡视员冯健理市交通港口局副局长朱伟明市公安局副局长吴启洲市环保局副局长孙万毅市通信管理局副局长于福林市住房保障房屋管理局副局长沈山州市旅游局副局长马正文市财政局副局长顾嘉禾市商务委巡视员尹后庆市教委巡视员肖泽萍市卫生计生委副主任严炯浩市路政局副局长周红云上海铁路局常务副局长卫明浦东新区副区长许锦国黄浦区副区长周海鹰静安区副区长徐建徐汇区副区长张连城长宁区副区长黄海平普陀区副区长黄永平闸北区副区长钱元运虹口区副区长王桢杨浦区副区长连正华宝山区副区长于勇闵行区副区长蔡潇飞嘉定区副区长沈金龙金山区副区长于宁松江区副区长王训国青浦区副区长徐剑萍奉贤区副区长张国坤崇明县副县长邵伟中申通地铁集团副总裁刘武君机场集团总工程师方怀瑾上港集团副总裁薛美根市建设交通发展研究院副院长上海市第五次综合交通调查联席会议下设办公室(设在市建设交通委),办公室主任由蒋曙杰同志兼任,日常事务由市建设交通发展研究院承担。
今后,上海市第五次综合交通调查联席会议成员职务如有变动,由其所在单位接任领导自然替补。
上海市主城区公共交通分担率与土地利用相关性
上海市主城区公共交通分担率与土地利用相关性陆锡明;董志国【摘要】上海市主城区近30年公共交通与土地利用发展历程充分体现了公共交通分担率与人均城市建设用地面积的紧密关系。
利用上海市综合交通调查数据和交通模型,定量分析主城区土地利用效率与公共交通分担率的相关程度,指出人均城市建设用地面积越大、公共交通分担率越低,且公共交通分担率存在阈值。
同时探讨城市功能空间布局对公共交通分担率的影响,上海市主城区不同区域、不同出行方向的公共交通分担率有明显差异。
最后指出,公共交通分担率的目标设定需要结合城市用地开发同步考虑和深入研究,不能一概而论。
%The development history of public transportation and land use of main urban area in Shanghai over the past 30 years has sufficiently illustrated the close relations between transit travel mode share and average urban land use development per capital. Based on the data obtained from Shanghai comprehensive transportation survey and transportation planning model, this paper analyzes the relationship between land utilization efficiency and transit travel mode share in main Shanghai urban area, which indicates that the larger the per capita land use area, the lower transit travel mode share under the maximum share of transit service. The impact of the spatial layout of urban functionalities on transit travel mode share is also dis-cussed, which shows great difference in locations and travel directions in main urban area of Shanghai. Fi-nally, the paper points out that the targeted share for transit should be simultaneously considered with ur-banland development and thorough research.“One-size fits all”solution does not exist.【期刊名称】《城市交通》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】3页(P1-2,76)【关键词】交通规划;公共交通分担率;土地利用;功能空间;上海市【作者】陆锡明;董志国【作者单位】上海市城市综合交通规划研究所,上海200040;上海市城市综合交通规划研究所,上海200040【正文语种】中文【中图分类】U491.1+7《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》(以下简称《国家规划》)关于城市公共交通和土地利用有两个重要指标:一是百万以上人口特大城市主城区公共交通占机动化出行比例从2012年45%提高至2020年60%;二是人均城市建设用地2020年严格控制在100 m2以内。
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上海市第五次居民出行调查与交通特征研究
The Fifth Travel Survey of Residents in Shanghai and Characteristics Analysis
陆锡明,顾啸涛
(上海市城市综合交通规划研究所,上海 200040)
LU Xi-ming, GU Xiao-tao
commuting data from the travel survey is very impor-
tant in understanding the urban transportation develop-
ments and their characteristics at different time periods.
627 1 232 1 415 1 710 1 888
21
3
24
2
13
1
9
0.5
15
0.8
年份
2009 2004 1995
0
公共交通 25.2
个体机动 20.0
电(助)动车
自行车
步行
15.2
13.5
26.2
24.6
17.8 5.3
25.0
27.3
20.0
7.9 3.0
38.7
30.4
20
40
60
80
100
比例/%
图 1 1995,2004 和 2009 年全市人员全方式出行结构 Fig.1 Travel mode share in 1995, 2004 and 2009
陆锡明 等:上海市第五次居民出行调查与交通特征研究
3
居民出行采用何种交通方式与出行目的有很 大关系。基于家的上下班、就学等通勤出行对于 机动化方式尤其是公共交通的依赖程度更高,中 心城通勤出行中公共交通的出行比例约为 42.0%,见图 3。以娱乐、购物、生活等为目的的 非通勤出行则以非机动交通(包含电(助)动车、自 行车和步行)方式为主,中心城非通勤出行的非机 动交通方式出行比例约为 53.2%。
表 1 上海市五次居民出行调查情况 Tab.1 The fifth resident travel survey in Shanghai
年份
调查范围/km2
常住人口/万人
调查人数/万人
抽样率/%
1981 1986 1995 2004 2009
230(市区) 6 180(市域) 6 340(市域) 6 340(市域) 6 340(市域)
居民出行调查是了解居民出行特征最基本的 调查,也是建立交通预测模型的重要数据来源。 通过调查,可以为政府制定交通发展战略、提供 交通设施服务、出台各类相关管理政策等提供定 量依据,使交通决策更加科学。居民出行调查起 源于美国,至今已有 60 多年的历史。1944 年美国 《联邦资助公路法案》 颁布后,可用于道路设施规 划的居民出行信息缺乏,且没有可用于提供所需 数据的综合调查方法。由此提出了居民起讫点调 查(home-interview origin-destination)方法,即最早 的居民出行调查。同年,美国公共道路局(美国联 邦公路管理局的前身)首先颁布了家访交通调查程 序手册,从这一年起,该调查方法逐渐被多个国 家和城市应用,成为国际通用的交通调查模式。 如今,许多城市已形成了定期进行居民出行调查 的机制,在城市交通规划中发挥了重要作用。
第五次调查的样本覆盖了全市所有区县,与
2
城市交通 第 9 卷 第 5 期 2011 年 9 月
以往历次调查相比,郊区(尤其是郊区新城)的抽 样比例显著提高,样本分布在空间上更加均匀。 调查内容方面,为确保历次数据的可比性,主要 指标的选取基本保持延续,同时指标定义严格保 持一致,例如对“一次出行”的定义,自 1986 年 以后严格规定为单程 400 m 以上或步行时间 5 min 以上,利用城市市政设施(城市道路与公路、公共 交通设施等)实现某一主要目的的单向出行活动。 此外,为了反映时代变化特征和满足交通模型技 术开发需要,对部分指标进行了改进。例如,为 了反映小客车在家庭中的使用特征,将原交通方 式中的小客车方式分解为驾驶小客车和乘坐小客 车两项;再如,为了更好地反映出行链的活动特 征,增加了轨道交通方式出行中轨道交通车站起 讫点及前后交通接驳情况的调查内容,同时增加 了有关世博参观意愿的调查内容等。
2 居民出行的主要特征
2.1 出行强度
出行率(出行强度)是指城市居民人均一日出 行次数,从总体上反映居民在日常生活中参与各 项活动的出行需求强度,是决定城市交通需求总 量的重要参数。根据第五次居民出行调查结果,
全市常住人口出行率从 2004 年的 2.21 次提高到 2009 年的 2.23 次,其中中心城(外环以内)常住人 口出行率从 2.36 次提高到 2.37 次,相应地,常住 人口日均出行量达到 4 200 万人次。
demand; travel mode share; trip distribution
中 图 分 类 号 : U491.1+2
文献标识码:A
收稿日期:2011–05–19
作者简介:陆锡明(1950— ),男,上海人,硕士,教授级
高级工程师,主要研究方向:交通调查、交通战略、综
合交通规划。E-mail:lxm@
By comparing the analysis results of the fifth resident
travel survey with the four previous surveys in Shang-
hai, this paper summarizes the change of residents’
2.2 出行结构
按照不同出行方式的出行量进行统计是计算 出行结构的常用方法,量化统计单位为“人次”。 出行方式是指出行者完成一次出行所使用的交通 方式,当一次出行使用一种以上交通方式时,按 照交通方式的优先级认定该次出行的出行方式。 出行结构受各种交通方式的特性、服务水平,城 市形态和用地布局,交通管理政策等因素影响, 是反映城市交通发展水平的重要指标。
公共交通 28.0
个体机动 18.7
电(助)动车 6.7 7.9
自行车 步行 38.6
出行类别
通勤出行
42.0
20.4
12.7 12.4 12.4
城市用地的拓展伴随着人口分布的变化。 2003—2008 年 内 环 以 内 的 常 住 人 口 逐 步 向 外 疏 解,见图 5,内外环间常住人口持续增长,中心城 较 2003 年增加 35 万人,而近郊区、远郊区则分别 新增常住人口 80 万人和 61 万人,近郊区已成为吸 纳常住人口增长的主要地带。
1 上海市五次居民出行调查的基本情况
上海市自 1981 年开展第一次居民出行调查以 来,至今已进行过五次全市性的调查(见表 1[1–5])。 这五次调查获得的数据成果,在上海市城市交通 规划、建设以及政策制定等方面均发挥了重要作 用,上海也成为国内拥有交通调查数据最丰富、 历史调查数据延续性最完备的城市。其中,第五 次居民出行调查在 2009 年 9 月实施,经过一年左 右的数据处理和校验,已在近期发布了相关成果。
urban sprawl and motorization on travel behavior and
urban transportation. Based on the research analysis,
the paper outlines the future transportation develop-
3 交通发展特征分析与研究
在第五次居民出行调查成果的基础上,结合
历史调查数据,可以掌握上海市最新的交通发展 特征及基本走向,同时也可以判断未来的交通发 展趋势。
3.1 城市用地拓展模式导致居民通勤距离和 出行时耗增加
根据最新公布的第六次人口普查结果,2010 年上海市常住人口已突破 2 300 万人,远超城市总 体规划预测的 2020 年的人口规模。在人口快速增 长的同时,城市用地规模也出现快速增长。根据 航空遥感用地信息分析,2003—2008 年全市城市 建设用地已由 1 505 km2拓展到 2 288 km2,增幅超 过 50%,其中 35%的新增城市建设用地分布在近 郊区。
调查结果(见图 1)显示,与 2004 年相比,2009 年 全 市 电 ( 助) 动 车 出 行 比 例 提 高 9.9% , 达 到 15.2%;个体机动方式(主要包括小客车、各类大 客车、摩托车)提高 2.2%,达到 20%;公共交通 (包括轨道交通、公共汽(电)车、出租汽车和轮渡) 增长相对较慢,提高 0.6%,2009 年全市公共交通 出行比例为 25.2%;全市机动方式(包含公共交通 和个体机动方式)出行比例由 2004 年的 42.4%提高 至 2009 年的 45.2%。中心城人员全方式出行结构 变化见图 2。
commuting characteristics in the past 30 years in sever-
al aspects: travel demand, travel mode share, trip distri-
bution, and etc. The comparison shows the impact of
然而,在人口向外疏解的同时,就业岗位却 没有同步外移,相反,还有向心集聚的趋势,导 致进出中心城的交通联系增长十分迅速。2009 年 日均约 379 万人次进出中心城(见图 4),较 2004 年 增长 21%。
公共交通 个体机动 电(助)动车
自行车 步行
2009
34.6
19.5
9.5 10.0
26.4
ment in Shanghai.
关键词:城市交通;居民出行调查;交通特征;出行强