国内不同类型城市居民出行特征分析.
中小城市居民出行特征分析及交通对策研究
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｒｅ ｉ ｅ ｔ ｒｐ ｕ ｖ ｙ ｓ ｈ ｂａ ｉ ｇｓ ｏ ｔａ ｃ ｓｄ ｎ ｔｉ ｓ ｒ ｅ ｉ ｔ ｅ ｓｃ ｉｔ ｆ ｒ ｆ ｐｌｎ ｎｇ， ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ ａ ｄ ｉ ａ ｎｉ ｏ ｓｒ ｃｉ ｎ ｎ ｍａ ａ ｅ ｎ ． ｎ ｇ ｍｅ ｔ Ｂａ ｅ ｏ ｔ ｓ ｒ ｅ ｄ ｔ ｏ Ｘｉｙ Ｃｉ ｉ ２ ０ ｓ ｄ ｎ ｈｅ ｕ ｖ ｙ ａａ ｆ ｎｉ ｔ ｙ ｎ ０ ６， ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉ ｓ ｆ ｈ ｒ ｓｄ ｎ ｔｉ ｏ ｔａ ｅ ｈ ｈ ｒｃ ｅ ｉｔｃ ｏ ｔ ｅ ｅ ｉ ｅ ｔ ｒｐ ｆ ｒ ｖ ｌ ｔｉ ｓ， ｍｏ ｒｐ ｄｅ， ｐ ｒ ｓ ａ ｄ ｉ ｄ ｓｒｂ ｉ ｎ ｒ ａ ａ ｙ ｅ ｕ ｐｏ ｅ ｎ ｔｍｅ ｉｔｉ ｕｔ ａ ｅ ｎ ｌ ｚ ｄ．Ａｎ ｃ ｍｂ ｎ ｎｇ ｏ ｄ ｏ ｉ ｉ ｗｉｈ ｔ ｅ ｔａ ｅ ｗｉｈ ｏ ｔ ｅ ｔ ｈ ｒ ｖ ｌ ｓ ｆ ｈ
摘 要 ：居 民 出行 调 查是 城 市交 通 规 划 、建 设 和 管理 的基 本依 据 ． 于江 苏 新 沂 市２ ０ 年 居 民 出行 调 查 的 有 关数 据 ．从 出 ．基 ０６
行 强度 、 出行 方 式 、 出行 目的 及 出行 时 间 分布 等 方 面对 中 小城 市居 民 出行 特 征进 行分 析 ．并在 此基 础 上 ．结合 中 小城 市 居 民 出行 意 愿 、路 网状 况 、 未 来 的环 境 改善 以及 可持 续发 展 ，从优 先 发展 公 共 交 通 、重 视 自行 车 交通 以及 控 制 摩 托 车发 展 等 方
面 ，提 出中 小城 市 交通 发 展 的 几 点 对 策 ，可 为 中小城 市 交通规 划 、城 市交 通 改善 与 管 理提 供 思路
城市居民出行行为分析与优化
城市居民出行行为分析与优化城市居民的出行行为是城市交通运输系统的核心内容之一。
随着城市化进程不断加速，城市人口不断增加，交通拥堵等问题日趋突出，对城市居民出行行为的分析和优化愈加重要。
在此基础上，本文将从出行方式、出行频率和出行距离三个方面分析城市居民出行行为，并提出相应优化措施。
出行方式城市居民出行方式多样，主要包括步行、自行车、公交、地铁、轨道交通、出租车、私家车等。
其中，步行和自行车是最为环保的出行方式，也是最为适宜短距离出行的方式。
公交、地铁和轨道交通是城市快速交通系统的重要组成部分，能够快速缓解城市道路交通压力。
出租车和私家车虽然出行方式便捷，但同时也会带来交通拥堵、环境污染等问题。
为了促进城市居民更加环保、可持续的出行方式，可以采取以下措施：1.加强公共交通的配套建设：建设更加完善的公共交通系统，包括公交、地铁、轨道交通等，提高公共交通的便捷性和舒适性，吸引更多居民使用公共交通。
2.推广共享单车：共享单车是一种绿色、便捷的短途出行方式，最近几年已经在中国得到了广泛的推广。
政府可以在城市公共区域设置共享单车站点，鼓励更多居民选择共享单车出行。
3.实行差别化的交通税费政策：通过差别化的交通税费政策，鼓励居民使用更加环保的出行方式，如减少或豁免步行、自行车、公共交通等方式的税费。
而对于出租车、私家车等方式，则可以适当加大相应的税费，以此引导居民使用更加环保、可持续的出行方式。
出行频率城市居民出行频率也是一个重要的出行行为特征。
随着城市人口和经济的快速增长，城市居民出行频率也随之增加。
尤其是在城市中心区域，常常存在高峰期和拥堵问题，导致居民出行成本不断提高，而且还会造成环境污染等问题。
为了优化城市居民出行频率，可以尝试以下措施：1.鼓励居民错峰出行：政府可以通过鼓励企业实行弹性工作时间，或者通过减少学校上下学时段交通压力等方式，鼓励居民错峰出行，减少高峰期的拥堵状况。
2.推广共享出行方式：通过共享出行方式，如拼车、顺风车等，可以较大程度上减少城市居民的出行频率，同时也可以减少城市拥堵和环境污染等问题。
城市交通出行特征与出行模式分析
城市交通出行特征与出行模式分析在现代城市中，交通出行一直是人们生活中不可或缺的重要组成部分。
随着城市化进程的加快，城市交通出行模式也在发生着深刻的变化。
本文将从城市交通出行的特征与出行模式两个方面进行探讨。
城市交通出行的特征在很大程度上与城市规模、人口密度、道路网络等因素相关。
首先，城市规模越大，其交通出行的特点往往越明显。
大城市往往交通繁忙，交通拥堵问题较为突出，因此出行时间也相应增加。
而小型城市由于人口密度相对较低，出行时间相对较短。
其次，人口密度也是影响城市交通出行特征的重要因素。
人口密度高的城市，由于人口聚集在相对较小的地域范围内，交通出行更加集中，因此交通拥堵问题较为严重。
反之，人口密度较低的城市由于人口分散，出行相对分散，交通问题相对较轻。
城市交通出行模式的分析主要涉及城市居民的出行方式、出行时间和出行距离等方面的内容。
首先，城市居民的出行方式多种多样，其中公共交通、私人汽车和步行是主要的三种方式。
多数大城市的交通状况拥挤，因此公共交通成为居民出行的主要选择。
公共交通包括地铁、公交车和出租车等，相对而言能够缓解交通拥堵问题。
私人汽车在交通出行中的比例也逐渐增加，但由于车辆增加导致交通拥堵问题加剧。
步行是交通出行中最为环保和健康的方式，适用于短距离出行。
其次，城市居民的出行时间也常常受到交通拥堵问题的影响。
尤其是在高峰时段，交通流量大，通勤时间较长。
因此，很多居民选择错峰出行，以减少堵车时间。
最后，城市居民的出行距离也是影响出行模式的重要因素。
近年来，由于城市化进程的加快和城市规模的扩大，许多人在城市中工作和生活的地点之间距离较远，因此长途出行的需求也越来越大。
与城市交通出行特征与出行模式相关的因素还有很多。
例如，城市的交通规划、车辆保有量、公共交通的便捷程度等都会对交通出行产生重要影响。
同时，随着信息技术的发展，共享出行模式逐渐兴起，如共享单车、网约车等，为人们的出行提供了更多选择。
城市居民出行行为特征与影响因素分析
城市居民出行行为特征与影响因素分析随着城市化进程的加速，城市居民的出行方式和行为发生了很大变化。
出租车、私家车、地铁等公共交通方式的出现大大改善了人们的出行体验，但也给城市交通带来了新的问题。
在这样的背景下，对城市居民出行行为的研究就显得尤为重要。
本文将从居民出行行为的特征和影响因素两个方面进行分析。
一、城市居民出行行为特征1. 单程出行时间较短城市居民由于工作、学习和生活等原因，出行次数较多，但单程出行时间通常不长。
据国家统计局数据显示，全国城镇居民人均日常出行量为3.74次，其中单程时长不足半小时的出行占比超过60%。
这表明城市居民出行较为频繁，但是出行距离和时间较短，更注重出行效率。
2. 对公共交通需求量大随着城市交通基础设施不断完善和公共交通出行环境的改善，城市居民对公共交通的需求量越来越大。
据统计，北京地铁在2019年平均日客运量高达1100多万人次，而上海市公交日客运量也在1000万人次以上。
这表明公共交通作为城市居民出行的主要方式之一具有重要地位。
3. 个性化出行需求增加城市居民由于工作、学习和生活等原因，出行需求越来越个性化，越来越追求便捷和效率。
私家车等个性化出行方式越来越受到城市居民的青睐，也给城市交通带来了新的挑战。
二、影响城市居民出行行为的因素1. 城市规划和交通网络城市规划和交通网络是影响城市居民出行的重要因素。
交通设施的完善可以给城市居民带来更多的出行选择，同时也可以缓解交通拥堵状况。
而城市规划的合理性则决定了居民生活和工作的环境和距离。
2. 交通工具的便捷性城市居民出行行为还受到交通工具的便捷性因素影响。
随着城市交通工具的不断改进，居民出行更趋于便利和舒适，出行效率也得到了提高。
3. 经济因素经济因素也是影响城市居民出行行为的重要因素。
住房、工作和生活距离等因素会决定居民出行的频次和方式。
同时，购车、出行距离和较高的出行成本等经济因素也会影响居民对不同交通方式的选择。
重庆市居民出行特征分析及交通发展对策研究
重庆市居民出行特征分析及交通发展对策研究发表时间：2020-12-23T02:56:10.325Z 来源：《防护工程》2020年26期作者：郭明瓒[导读] 文章根据重庆市2019年城市居民出行调查数据，分析总结了重庆市城市居民的出行特征。
重庆交通大学交通运输学院重庆 400047摘要：文章根据重庆市2019年城市居民出行调查数据，分析总结了重庆市城市居民的出行特征。
针对存在的出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、机动车出行比例较高等特点，提出从增加公共交通供给、增加道路供给、实施交通需求管理等三个方面入手，改善石家庄市的整体交通运行环境，缓解重庆市的交通拥堵状况。
关键词：交通调查；出行特征；交通拥堵1引言近年来，随着重庆市经济发展和快速城市化，城市规模逐步扩大，人口数量、汽车拥有量快速增加。
机动化交通需求迅速猛增，交通需求大于现有供给的问题逐渐突显，中心城区已经出现高峰时段交通拥挤、车速下降的态势，停车问题日益突出。
同时，随着旧城升级改造、城中村改造，交通需求的时空分布也发生转变，城市交通分布变化较大且更加复杂，城市交通面临新的挑战。
重庆市自2006年之后一直没有组织过城市综合交通规划调查工作，调查数据十年未更新，严重阻碍了城市综合交通规划等专项规划、甚至城市总体规划的编制。
为全面了解重庆市的交通特征，掌握中心城区现状交通需求与供应信息，并以此为基础评价现有交通状况、预测未来交通需求发展、完善交通组织管理措施，因此在2019年重庆市开展了新一轮的综合交通调查工作。
2.居民出行特征分析出行次数主要反映居民出行能力和需要，出行总量是城市交通系统承受能力限度的基本量度指标[1]。
本次调查人均出行次数为2.27次/人日。
将出行目的为回家的出行归并其去程的出行目的后，出行目的比重较大的依次是上班、上学和购物餐饮，三者共占所有出行的82.4%，特别是上班出行占重庆市出行总量的57.5%，这决定了重庆市早晚高峰较为显著的特点。
居民出行调查报告
居民出行调查报告篇一：北京市居民出行调查工作及主要结论北京市第三次全市交通综合调查简介北京市曾于1986、XX年进行了两次全市性交通综合调查，为北京城市交通各项工作提供了良好的数据基础。
此后5年，北京市交通状况新问题、新矛盾不断涌现。
同时据新完成的《北京城市总体规划》和《北京交通发展纲要》所确定的城市和交通发展新思路，急需在现阶段开展新一轮全市性调查。
调查共包括八个专项，12个分项。
其中规模最大的居民出行调查一项涉及了18个区县，150条街道，共858个居委会，家庭户数近10万户,被调查人口超过30万。
调查组织实施机构由三级调查办公室组成，成员包括相关21个委办局及18个区县的主要领导和工作人员。
一、居民出行调查1、调查背景社会经济现代化建设、机动化和城市化进程的推进，使北京市城市发展日新月异的同时也出现了规划目标提前实现、城市发展空间饱和、大城市病逐渐突出、城乡发展不均衡等问题。
其中，交通拥堵问题极其严重，影响了城市功能的正常发挥。
北京市于1986年开展了第一次以居民出行调查为重点的全市性综合交通调查。
于XX年开展了第二次全市城市交通综合调查，居民出行调查也是其重点内容。
这两次调查成果都为各阶段北京市城市交通规划、建设、管理和运营工作提供了良好的数据基础，促进了定量分析工作，满足了大量的实际需求。
此外，虽然市公安交通管理局大力建设智能交通应用系统过程中积累了大量的交通流检测数据，北京交通发展研究中心自成立以来坚持开展了一系列交通调查专项等，但这些调查成果都仅仅针对交通系统的某一子系统、某一分析方面或者城市区域的某一部分，因此从全市交通系统研究的角度，都无法代替居民出行调查的重要地位。
随着人民生活水平的提高，北京市步入家庭轿车普及期，居民出行特征发生根本性的变化，道路交通状况也显现出新的特征。
自XX年至今的五年中，由于经济的飞速发展和改革开放的不断深入，城市面貌日新月异。
特别是随着人民生活水平的提高，机动车保有量急剧增长，至XX年底，北京市机动车保有量已由XX年的132万辆发展至230余万辆，市区范围内保有量也已达150余万辆，车辆在居民出行中占据了重要位置。
长春市居民出行特征调查
《南关区居民出行特征调查及出行预测》调查报告一、调查背景及目的近年来，随着长春市城市交通建设的不断完善与发展，长春市的交通得到了很大的改善，居民的出行也方便了许多。
另外，随着人们生活水平的不断提高，越来越多的小轿车、摩托车、助力车进入各家各户，这无形中也给城市交通带来了些许压力。
居民出行调查是城市道路规划的基础性工作，为了解长春交通现状及未来发展趋势，提出合理的规划建议；也为了更好的提高我们在工程研究中进行观察、认识、思考、分析的综合能力，在老师的安排与领导下，我们组对长春市南关区居民出行情况进行了调查。
二、调查任务（一）通过得到的数据分析居民出行特征（二）在此基础上进行2015年、2020年长春市南关区居民出行需求预测三、调查对象及方法（一）调查对象：在长春市南关区以及朝阳区桂林路一带的居民。
（学生、工人、服务人员、职员、公务员、教师、退休人员以及个体）调查对象一共分为七个年龄段：6-14 和15-19这两个年龄段一般以学生为主，出行的目的一般为上学。
20-29、30-39、40、49年龄段的人一般是上班族，出行目的一般以上班为主；50-59、60岁以上的居民大多是退休在家，出行一般都是休闲娱乐，购物。
（二）调查方法：现场实地问卷调查，为了确保问卷答案的真实性，准确性，调查员在调查时都是在被调查者旁边做指导，并与其交流，得到其家人以及朋友每天的出行资料，这样大大节省了时间与人力，于此同时我们还大量观察并且收集有关数据。
四、实施过程及结果（一）制表以及划分交通小区此次调查我们将南关区划分为六个交通小区以及朝阳区的一个交通小区，具体划分情况见附表1。
（二）调查内容为了确保我们此次调查的准确性以及广泛性，我们分别对教师、学生、工人、服务人员、公务员以及一些从商人员进行了调查。
并且此次调查内容我们主要侧重出发时间、出发地点、出行方式、到达地点、到达时间、出行费用几个方面。
并且附带调查了出行者的性别、年龄、职业等，以便于我们分析整理数据。
城市交通出行行为与出行特征分析
城市交通出行行为与出行特征分析城市交通出行行为是指城市中居民和游客的出行方式、出行频率以及出行目的等方面的行为，它对城市交通运输系统的规划和管理具有重要的参考价值。
通过对城市交通出行行为的分析研究，可以帮助我们更好地了解市民的出行需求，为交通规划和交通管理提供科学依据。
首先，城市交通出行行为的方式多样。
在城市中，人们可以选择多种不同的交通方式进行出行，例如步行、自行车、公共交通工具（公交、地铁等）、小汽车以及网络约车等。
每种交通方式都有其特点和适用范围，人们在选择交通方式时会受到出行距离、时间、费用、个人偏好等因素的影响。
根据研究数据显示，步行和公共交通工具是城市居民最主要的出行方式，而小汽车的使用率逐渐增加。
其次，出行频率和出行距离也是城市交通出行的特征之一。
根据研究数据显示，居民的日常出行频率较高，主要集中在早晚高峰时段。
这与人们的工作、学习时间以及日常生活的需要有关。
此外，随着城市的扩展和交通网络的完善，人们的出行距离也在不断增加。
许多人选择在城市周边购买房屋，然后每天经过高速公路通勤到市区工作。
这种长途通勤的方式也给交通规划和管理带来了新的挑战。
另外，出行目的也是城市交通出行行为的重要特征之一。
人们的出行目的多种多样，例如工作、学习、购物、娱乐等，不同的目的会影响出行方式和出行时间。
例如，工作出行往往集中在早晚高峰时段，而购物和娱乐出行则更分散在白天和晚上的其他时间段。
此外，随着人们生活水平的提高，旅游出行也逐渐成为城市居民的重要出行方式之一。
为了更好地了解城市交通出行行为和特征，我们可以通过分析交通出行的数据和调查问卷等方式进行研究。
通过统计和分析数据，可以发现不同交通方式的使用率、出行频率以及出行距离等情况。
通过问卷调研，可以了解市民对不同交通方式的态度和满意度，发现出行过程中存在的困难和问题，并提出相应的解决方案。
这些研究成果可以为城市交通规划和交通管理提供参考，促进城市交通系统的改善和优化。
哈尔滨哈西地区居民出行特征分析与建议
哈尔滨哈西地区居民出行特征分析与建议居民出行调查是交通规划信息收集的主要内容之一，在哈尔滨哈西地区的建设过程中，为有效地利用现有道路资源，紧密联系哈西新区与城市中心区域，保证公共服务质量。
通过对当地居民的出行调查，科学统筹公交线路的布设，依靠轨道交通提高公交吸引力和运量；加强交通需求管理，在早高峰、晚高峰，车辆单双号的控制、线路的控制，便捷方便交通的效果。
标签：哈西地区；居民出行调查；交通需求管理居民出行，是指居民为完成某一目的，使用某一种交通方式，耗用一定的时间，从出发地点经某一路径到达目的地的移动过程。
居民出行调查是交通规划信息收集的主要内容之一，是城市综合交通规划中各项调查的重要组成部分，也是城市建设和管理的重要依据。
哈尔滨哈西地区是哈尔滨城市总体规划重要发展区域之一，在哈西地区的建设过程中，为促进城市的健康、可持续性发展，确保交通系统能更加有效地利用现有道路资源，紧密联系哈西新区与城市中心区域，在黑龙江省大学生创新创业训练项目的支持下，笔者开展了对哈尔滨市哈西地区居民出行的调查，进而研究总结中等城市居民出行特征，提出我国中等城市的交通发展提出几点对策。
本次调查共回收有效样本340户，340人（其中6岁以下儿童0人）。
这部分样本代表了哈尔滨市哈西地区普通居民家庭的基本特征，作为本次居民出行特征分析的依据。
1 居民家庭拥有车辆属性通过对交通工具购买意向进行问卷调查，得到统计结果如图1。
从统计图中居民对各交通工具购买倾向所占比例看，绝大部分人都有购车意向其所占比例高达80%，仅有20%的居民暂无购车打算。
结合交通工具拥有情况的调查结果，可以得出：随着人民生活条件的提高、生活状况改善和家庭成员的需求，人们对日常出行工具要求逐步提高，使用交通工具机动化的趋势越发明显，家庭收入达到一定水平，采用家用汽车将成为居民出行的主要选择。
2 居民个人属性2.1 出行次数通过对各户出行次数调查表进行统计，得到统计结果如图 2 。
我国三大城市圈主要城市居民出行特征比较分析
擎 的长 三 角 、珠 三 角 及京 津 冀 三 大城 市 圈的 交 通 问题 尤 况 见表 １ 。
为 突 出 ，主 要城 市 中心 区 内交 通 拥 挤 ，各 城 市 面 临 巨大 的 交通 压 力 ，交 通 紧 张 问题 逐 渐 蔓 延 。居 民 出行 是城 市
２ 人均出行次数
人均 出行 次数 指 城 市 调 查 范 围 内适 龄人 口全 日出行 居 民 出行 状况 ， 算城 市居 民出行需 求总量 的重 要指标 …。 计
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城市居民出行特性比较分析
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第３ ２卷 ， ２期 第
城市交通出行特征分析与预测研究
城市交通出行特征分析与预测研究在当今城市化进程快速发展的时代背景下，城市交通出行成为了城市发展中的重要问题之一。
随着人们生活水平的提高和城市规模的扩大，城市交通出行的需求量不断增加，给城市交通系统带来了巨大的压力和挑战。
因此，进行城市交通出行特征分析与预测研究，对于合理规划城市交通系统、提高出行效率和改善城市居民出行体验具有重要意义。
一、城市交通出行特征分析城市交通出行特征分析是研究城市居民出行行为、交通工具选择和出行时间分布等方面的特征。
通过对城市交通出行特征的分析，可以帮助我们深入了解城市交通系统的运行情况，并据此制定相应的交通政策和规划。
1. 出行方式选择特征分析不同城市居民在面对交通出行时的出行方式选择存在一定的差异。
例如，一些发达国家的居民更倾向于使用公共交通工具，而一些发展中国家的居民则更倾向于使用私人汽车。
通过对城市居民出行方式选择的特征分析，可以了解到城市居民的出行模式和需求，从而为城市交通系统的规划提供依据。
2. 出行时间分布特征分析城市交通出行的时间分布特征对于交通拥堵现象的研究具有重要意义。
通常情况下，早高峰和晚高峰是城市交通流量集中的时段，而平峰时段交通流量相对较少。
通过对城市居民出行时间分布特征的分析，可以了解到城市交通拥堵的原因和特点，为制定交通拥堵缓解措施提供借鉴。
二、城市交通出行预测研究城市交通出行的预测研究主要是通过对城市交通系统的历史数据和交通出行规律的分析，利用相关的预测模型来预测未来一段时间内的交通出行情况。
城市交通出行预测研究对于交通规划和调度具有重要作用。
1. 交通流量预测交通流量预测是城市交通出行预测研究的核心内容之一。
通过对城市交通系统历史交通流量数据的分析和建模，可以预测未来某一时刻或某一时段内的交通流量情况。
交通流量预测的准确性对城市交通系统的规划和管理至关重要。
2. 交通拥堵预测交通拥堵是当今城市交通系统普遍存在的问题之一。
通过对城市交通流量数据和路网状况的分析，可以预测未来交通拥堵的发生情况，为制定交通拥堵缓解措施提供依据。
城市道路交通出行行为的群体特征分析
城市道路交通出行行为的群体特征分析随着城市化进程的不断加快，道路交通问题日益突出，不仅影响着城市发展和居民生活，也对环境和资源造成了巨大的压力。
而城市道路交通出行行为的特征与群体特征息息相关。
本文将就城市道路交通出行行为的群体特征进行分析。
在城市道路交通出行行为中，不同群体的特征起着重要的作用。
首先，年龄是影响交通出行行为的重要因素之一。
年轻人通常有更高的活力和更强的社交需求，他们更倾向于选择公共交通工具和非机动出行方式。
相反，中老年人则更倾向于选择私家车出行，这是由于年纪增长使得他们对舒适度和便利性的要求升级。
其次，职业也是决定交通出行行为的重要因素。
白领上班族更倾向于选择地铁、公交等公共交通方式，这是由于城市交通拥堵问题的存在，他们需要通过公共交通工具来避免交通拥堵带来的时间浪费。
而蓝领工人和服务行业人员则更倾向于选择电动车、摩托车等非机动出行方式，这是由于他们通常需要携带较多的工具和货物，私家车难以满足他们的需求。
第三，收入水平也是影响交通出行行为的重要因素。
高收入群体更有能力购买私家车，并且更倾向于使用私家车出行。
而低收入群体则更依赖于公共交通工具和非机动出行方式。
他们通常选择步行、骑行等方式，这是由于低收入群体的经济压力较大，选择非机动出行方式既节约成本，又能保持健康。
另外，文化背景也会对交通出行行为产生影响。
不同地域的文化背景决定了人们的价值观和交通态度，进而影响他们的出行方式选择。
以中国为例，北方人较多选择步行和自行车出行，这是由于北方地区的城市交通拥堵问题较轻。
而南方人则更倾向于选择公共交通工具，这是由于南方地区的城市交通拥堵问题较为严重。
最后，环境意识也是影响交通出行行为的重要因素。
随着环境保护意识的提高，越来越多的人开始选择乘坐公共交通工具或使用非机动出行方式，以减少汽车尾气对环境造成的污染。
同时，共享交通也成为一种新兴的交通方式，通过共享汽车、共享单车等方式实现资源的共享和节约，进一步推动了城市道路交通出行行为的转变。
基于多源数据的兰州市城市居民出行特征与功能区识别
基于多源数据的兰州市城市居民出行特征与功能区识别基于多源数据的兰州市城市居民出行特征与功能区识别随着城市化发展的加快，城市居民出行问题日益突出，出行特征的研究以及功能区识别显得尤为重要。
本文将通过多源数据的使用，探讨兰州市城市居民出行特征，并基于这些特征进行功能区识别。
兰州市作为中国西北地区重要的交通枢纽城市，出行特征的研究对于城市交通状况的改善以及城市规划的科学进行有着重要的意义。
我们将使用多源数据，包括手机信令数据、公交数据、摄像头视频数据等，以及社交媒体数据，开展对城市居民出行特征的深入研究。
首先，我们将利用手机信令数据进行城市居民出行特征的分析。
通过手机信令数据的收集和分析，我们可以了解到城市居民的出行活动范围、出行方式以及出行时段等关键信息。
比如，在早晚高峰时段，我们往往能够观察到大量人群聚集在交通枢纽周边区域，可以根据这些数据推测出城市的交通拥堵状况，并提供相应的交通规划建议。
其次，公交数据的分析也是了解城市居民出行特征的重要手段之一。
通过分析公交数据，我们可以了解到城市居民的出行热点区域、出行频率以及公交线路的负载情况。
这些信息能够帮助我们识别出城市的生活区、商业区、工业区等功能区，从而为城市规划和交通管理提供有力支持。
除此之外，摄像头视频数据的分析也是研究城市居民出行特征的重要手段之一。
通过识别和追踪城市居民的行为模式，我们可以了解到城市中人群聚集的地点和时间，推测出城市的热闹程度以及人流密集的区域。
这些信息能够帮助我们更好地规划城市交通设施和公共服务设施，提高城市居民生活质量。
最后，社交媒体数据的分析也是研究城市居民出行特征的重要方法之一。
通过分析社交媒体平台上用户的出行信息，我们可以了解到城市居民的出行偏好、兴趣爱好以及对出行环境的评价等。
这些信息能够帮助我们深入了解城市居民的需求，为城市规划和交通管理提供更加精准的指导。
综上所述，基于多源数据的兰州市城市居民出行特征与功能区识别研究具有重要的现实意义。
重庆市本地居民旅游特征分析
11
重庆居民旅游特征分析
58.1%的游客选择景区周边街道就餐
63.2%的游客以家庭游为主
69.5%的游客选择自驾游出行
63.20%
家人 朋友 同事 跟团
69.50%
自驾 地铁 公交 火车 其他
65.7%的游客选择当天来回
58%的游客选择2小时以内的车程
资源来源： 《周末去哪儿——重庆旅游人气指数榜》
重庆居民旅游特征分析
假日城市近郊一日游火爆，赏花、避暑、采摘、温泉成四季主要内容
重庆市民短期游以选择市区及周边度假休闲项目为主 ➢ 1日游线路是市民选择最多的旅游产品； ➢ 泡温泉、逛公园、爬山、摘果赏花等自然体验项目是居民周末休闲出游主流选择： 在重庆城论坛周末推荐游线中，温泉路路线8条，公园类7条，爬山类7条，摘果赏花 类3条。 重庆市民短途的休闲活动选择与季节有密切的关联 ➢ 春季以休闲观光体验为主，夏季以避暑为主，秋季以休闲观光为主，冬季以亲雪、 养生为主； ➢ 亲水、纳凉是重庆夏季休闲主旋律：据重庆市政府公众信息网数据，2016年夏季 重庆111个纳凉点共接待居民185万次，最高日接待量近4万人次。
&l;4h
36.6%的游客花费200元以内
36.60%
<100 100-200 201-300 301-400 401-500 >500
22
季节
旅游方式
热游点
春 · 赏花
山水观光 赏花踏青
• 鸿恩寺公园 • 重庆花木世界 • 重庆园博园
夏 · 避暑
森林避暑 亲水游乐
• 欢乐水魔 • 佛影峡漂流 • 歌乐山国家森林公园
秋 · 采摘
赏花采摘
• 龙脊山枫叶观赏区 • 桂山公园 • 仙女山国家森林公园
温州市居民出行调查报告
温州市居民出行调查报告一、引言随着温州市经济的快速发展和城市建设的不断推进，居民的出行方式和出行需求发生了显著变化。
为了深入了解温州市居民的出行特征和规律，改善城市交通状况，提高居民出行的便利性和安全性，我们开展了本次居民出行调查。
二、调查范围与方法本次调查涵盖了温州市的各个城区和主要郊区，包括鹿城区、龙湾区、瓯海区等。
采用了问卷调查、实地观察和数据分析相结合的方法，共收集了有效样本_____份。
三、居民出行特征1、出行目的居民出行目的主要包括上班、上学、购物、休闲娱乐和探亲访友等。
其中，上班和上学是最为常见的出行目的，分别占比_____%和_____%。
2、出行方式温州市居民的出行方式多样，主要有步行、自行车、电动车、公交车、私家车和出租车等。
公交车和私家车是居民出行的主要选择，分别占比_____%和_____%。
步行和自行车在短距离出行中也占据一定比例。
3、出行时间居民的出行时间分布呈现出明显的早晚高峰特征。
早高峰一般出现在 7:00 9:00，晚高峰则在 17:00 19:00。
此外，周末和节假日的出行时间相对较为分散。
4、出行距离大部分居民的出行距离在 5 15 公里之间，占比_____%。
短距离出行（5 公里以内）和长距离出行（15 公里以上）的比例相对较小。
四、影响居民出行的因素1、交通设施交通设施的完善程度对居民出行选择有着重要影响。
公交线路的覆盖范围、站点设置的合理性以及道路的畅通程度等，都会影响居民对公交车的使用意愿。
2、出行成本出行成本包括时间成本和经济成本。
私家车的使用虽然方便，但面临着交通拥堵和停车难等问题，增加了时间成本。
而公交车和出租车的费用相对较低，但在高峰时段可能存在拥挤和等待时间较长的情况。
3、个人偏好个人的出行偏好也是影响出行方式选择的因素之一。
一些居民更注重出行的舒适性和便捷性，而另一些居民则更关注环保和健康，选择步行或自行车出行。
五、居民对城市交通的满意度1、道路拥堵情况大部分居民认为温州市的道路拥堵问题较为严重，尤其是在中心城区和主要交通干道。
城市交通出行行为特征分析
城市交通出行行为特征分析在当今社会，城市交通成为了人们生活中不可或缺的一部分。
随着城市化进程的加速，城市交通也日益复杂。
在这样的背景下，分析城市交通出行行为特征对于规划城市交通意义重大。
一、城市居民出行方式不同的城市居民有不同的出行方式。
据调查，大部分城市居民出行方式分为公共交通和私家车两种。
在一些大城市，公共交通占据着绝对优势。
比如，上海和北京，单日的地铁客流量就可以达到一千万人次以上。
而在一些中小城市，私家车的数量占据了出行的主导地位。
无论公共交通还是私家车，城市居民出行的主要目的是上下班和购物。
二、城市居民出行距离城市居民出行距离的长度也是不同的。
基于高度集中的城市建设方式，许多城市居民的出行距离非常短。
比如，住宅与商场之间的距离几乎可以用步行的方式达到。
但是一些城市中心的商业区域范围广阔，出行距离过长。
因此出租车成为了许多人的首选，而且这种选择也会随城市收入水平的提高而增加。
三、城市交通拥堵城市交通拥堵情况是影响城市交通出行的一个关键因素。
高峰期的拥堵现象是城市交通中最臭名昭著的问题之一。
人们每天在路上花费大量时间和能量，严重影响到了人们的健康和生活效率。
地铁、公共汽车等公共交通工具将成为城市未来解决交通拥堵问题的主力军。
四、城市交通安全城市交通安全问题也是大家关注的重点。
随着城市发展和人口增长，交通事故和大小事故的数量也在逐年上升，不同的城市居民在乘坐不同的交通工具时，需要倍加小心。
许多城市针对这类问题已经制定出相关的规定和政策，希望通过加强监管达到提高交通安全的目的。
总的来说，城市交通出行行为特征是一个非常复杂的问题，涉及到城市交通方式、距离、拥堵、安全等方面的因素。
可以预见，在城市化进程加速的今天，这些问题将会变得更加突出，因此需要各方共同合作，寻找解决问题的有效途径。
城市居民步行出行特征分析——以南京为例
城市居民步行出行特征分析与对比——以南京为例邓一凌，陈前虎摘要：步行是城市居民重要的出行方式，在居民生活中发挥着重要的作用，在城市交通系统中也扮演着重要的角色。
尽管步行交通的研究日益受到重视，但目前国内对步行出行行为的分析还比较缺乏。
本次研究使用南京市居民出行调查数据，对城市居民的步行出行特征进行定量分析，研究城市中步行出行的比例、目的、时间、时耗、距离等。
从上述步行出行特征中选取两个重要的指标，即步行出行率和步行出行时耗，进一步加入多个城市的数据，分别与建成区面积进行对比和函数拟合，研究建成区面积对步行出行特征的影响。
最终分析了上述研究对于步行规划的启示并对步行调查中的数据问题进行了探讨。
关键词：城市交通,出行特征,居民出行调查,步行,规划启示1引言步行是城市居民最主要的出行方式之一，在不同性别、年龄、收入水平居民的生活中都发挥着重要作用，在城市交通系统中也扮演着重要的角色。
步行也是绿色的出行方式，占用的空间小，不消耗能源，也不产生空气和噪音污染。
然而在国内城市中，步行却面临着诸多问题，比如步行空间被侵占，步行环境日益恶化，能够通过步行完成的日常活动越来越少。
在近几年里，步行交通开始引起重视，相关研究也逐渐增多，大致可以归结为以下几类：（1）步行交通与城市发展及其他交通方式间关系的研究，比如可持续发展、多模式交通；（2）影响步行交通的因素和促进步行交通的软硬件措施；（3）步行出行者心理与行为的研究；（4）如何在交通模型、规划和政策评估里考虑步行交通[1]。
目前国内前两类研究较多，也就是步行交通的发展战略[2]、规划设计[3]，而对于步行出行者的心理、行为，以及步行交通建模等研究较为缺乏。
为此，本次研究基于南京市居民出行调查数据，研究城市居民步行出行特征，不仅能够对步行规划提供启示，也是开展步行交通建模的基础。
2数据概况本次研究使用的2012年南京市居民出行调查数据包含2007个家庭、5974个居民共计15188条出行记录。
交通出行方式统计（2020年整理）.pdf
交通出⾏⽅式统计（2020年整理）.pdf表⼀：部分特⼤城市平均出⾏时耗（摘⾃：1980年代以来我国特⼤城市居民出⾏特征分析）表⼆：部分城市居民出⾏⽅式构成的变化（摘⾃：1980年代以来我国特⼤城市居民出⾏特征分析）资料来源：各城市公布的总体规划和交通调查数据。
据调查统计,北京市居民短距离出⾏次数占居民出⾏总量的68%。
短距离出⾏中,居民⼤多采⽤步⾏、⾃⾏车,共占70%以上,公共交通仅占9%,另外还有7%的居民会选择⼩汽车。
有车家庭成员在短距离出⾏中,驾驶或乘坐⼩汽车出⾏占28%,乘坐公交车出⾏仅占6%;⽽家庭车辆主要使⽤者在短距离出⾏中,驾车出⾏⽐例则⾼达70%。
据统计,XXXX年北京全市居民出⾏总量是2920万⼈次,⼈均出⾏率为2.64⼈次/⽇,平均出⾏距离9.3公⾥,出⾏周转量为XXXX0万⼈·公⾥/⽇,公交出⾏的平均时耗为63分钟,⼩汽车出⾏的平均时耗为40分钟。
各种交通⽅式的分担率为:⾃⾏车占30.3%,公共交通占29.8%,⼩汽车占29.8%,出租车占7.6%,其它⽅式占2.5%。
截⾄XXXX年底,北京市机动车保有量为287万辆,其中私⼈机动车为206万辆,⼩汽车⽇均出⾏3.16次/车,平均单次出⾏距离14公⾥,平均单次出⾏时耗40分钟,平均载客1.26⼈/车。
预计XXXX年机动车总量将达到380万辆。
表三：北京XXXX年城市居民出⾏⽅式构成北京市XXXX年和XXXX年居民出⾏⽅式构成情况：从XXXX年和XXXX年北京市的出⾏调查可以发现,北京市出⾏的主要交通⽅式为⾃⾏车、步⾏、公交车和⼩汽车,这四种出⾏⽅式分担率之和分别占总出⾏的91.89%和90.52%。
对⽐XXXX年和XXXX年交通结构的变化情况可以发现,XXXX年⾃⾏车出⾏⽐例⼤幅下降;公交出⾏⽐例增加,在各种机动化交通⽅式中位居第⼀;⾮机动化⽅式出⾏⽐例也由71.80%下降到58.25%。
可见,北京正在逐步建⽴以公共交通为主导的现代化城市交通模式,但和国内其他城市相⽐还有⼀定的差距,以⼴州为例,其公交分担率在1995年为17.49%,XXXX年为26.85%。
关于我国大城市居民通勤问题的分析
关于我国大城市居民通勤问题的分析目录执行总结 (3)正文 (4)1 引言 (4)2 我国大城市居民通勤人口的总体特征分析 (5)3我国大城市居民通勤活动行为的时间特征分析 (6)4 居民通勤活动行为的空间特征分析 (8)5 结论 (10)参考文献 (11)执行总结1分析框架本文研究的是大城市居民的通勤问题，主要从以下几个方面分析：①调查地点通勤人口的总体特征分析：居民工作地点、主要交通方式；②居民通勤活动行为的时间特征分析：单程平均花费时间、不同通勤方式时间差异、居民通勤活动的时间分布、通勤出行时段分布（不同交通方式）；③居民通勤活动行为的空间特征分析：距离、性别等。
2 分工情况整篇文章的思路、框架是小组讨论的结果，具体分工如下：引言、结论、最后的排版是由李颖潇负责，正文的第一部分我国大城市居民通勤人口的总体特征分析由王琳负责，正文的第二部分时间特征分析由李颖潇、刘笑吟负责，正文的第三部分空间特征分析由孙嘉欣负责。
3 遇到的问题研究中遇到的最主要的问题就是数据缺乏，而且替代数据不好找。
我们在写作中主要是以北京、上海、广州三个城市为例，但是通勤时间、通勤距离等数据基本上不管是在中国年鉴还是在地方年鉴上都没有找到，因为条件的不允许我们也很难做实际的考察。
所以我们的数据来源基本上是第三手、第四手数据，包括《中国新型城市化报告》、地方新闻、期刊论文等。
4 我们的体会通勤是一种非常特殊的交通现象，有着，十分明显的特点，也是每一个有工作的人需要面对的问题，而通勤有时候并不仅仅只是交通的问题，还涉及工作地、居住地的选择等等，。
我们在研究中发现，我国大城市相比于其他国家的城市而言通勤时间都过长，北京市是世界上通勤时间最长的城市，为52分钟。
通勤时间涉及到一个城市的交通规划、城市规划、公共交通设施等等一系列的问题，这不是本文的研究正点，但是我们认为这些都是亟待解决的问题。
正文1 引言据预测，到2020年我国将有57.1％-66.1％的人口居住在城市，即相对于2002年城市人口大约增加3.2-4.6亿，达到8.3-9.6亿人。
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第 32卷第 3期 2008年 6月武汉理工大学学报 (交通科学与工程版Jou rnal of W uhan U n iversity of T echno logy(T ran spo rtati on Science &EngineeringV o l . 32 N o. 3June 2008国内不同类型城市居民出行特征分析收稿日期 :2008201224邹志云 :男 , 40岁 , 副教授 , 硕士生导师 , 主要研究领域为交通运输规划与管理邹志云 1, 2 蒋忠海 3 胡程 2 2(北京交通大学交通学院 1 (华中科技大学交通科学与工程学院 2 (3 528000摘要 :, 对数据进行归纳整理 , 从出行次数、出行 4个方面进行分析 . 通过对城市进行分类 , 找出不同类型城市的居 , . 对居民出行次数 , 按照人口规模分类 , 建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型 , 通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律 . 关键词 :回归模型 ; 人均出行次数 ; 出行目的 ; 出行方式结构 ; 出行耗时中图法分类号 :U 491. 2+5作为城市交通规划、建设的重要依据 , 居民出行特征分析越来越得到重视 . 居民出行是指居民为完成某一目的 , 使用某一种交通方式 , 耗用一定时间 , 从出发地经某一路径到达目的地的位移过程 . 居民出行调查是指对居民一天内详细出行情况的调查 [1]. 本文通过对国内部分城市调查数据的对比分析、归纳和推理 , 按人口规模、经济规模等指标分类 , 分析国内不同类型城市居民的出行规律及变化特征 [2].1人均出行次数全部居民的出行次数之和为出行总量 . 出行总量是城市交通系统应该具备的承受能力限度的基本量度指标 , 其与城市人口规模的比值为人均出行次数 . 一般来说 , 出行次数的多少与出行目的、城市规模、城市布局、生活方式、工作方式、家庭经济状况、交通设施、通讯设施、城市环境质量等因素有关 . 为准确地掌握城市居民的出行特征 , 自 20世纪 80年代以来 , 我国许多城市开展了居民出行调查工作 . 表 1、表 2列出了部分城市居民出行次数及相关指标数据 .大多数城市的居民人均出行次数在3次(人・ d 以下 , 少数城市居民人均出行次数超过 3次 (人・ d , 如珠海、石家庄、徐州等城市 .1. 1城市规模与人均出行次数根据统计城市 (以当年数据为准的规模 , 将其分为 2大类 , 如表 3所列 . 第 I 类分为 2小类 , 其中人口超过 500万的城市 , 包括上海、广州、杭州、南京、深圳、佛山、长春 , 这类城市人口多 , 城市规模很大 , 居民出行距离远 , 相应的出行次数减少 , 这些城市的平均居民人均出行次数为 2. 129次 (人・ d ; 人口在 100万 ~500万的城市 , 包括南宁、苏州、贵阳、乌鲁木齐、福州、合肥、邯郸、汕头、常德、无锡 , 这类城市的规模较大 , 但比500万以上人口城市要小 , 居民出行次数要多 , 这些城市的平均居民人均出行次数为 2. 560次 (人・ d ; 第 II 类是人口在 100万以下的城市 , 包括丹东、瑞安、珠海、黄石、福清、安陆 , 这类城市规模较小 , 城市范围小 , 居民的出行距离不远 , 居民出行次数要多一些 , 这些城市的平均居民人均出行次数为2. 780次(人・ d . 由此可以看出 , 一般情况下 , 居民人均出行次数随城市规模的增大而减少 .1. 2同城居民人均出行次数表 1中 , 通过前后 2个调查年份的数据的对比 , 发现居民平均出行有下降的趋势 , 说明随着城市范围的扩大和中心城区与外围城市各用地组团的联系加强 , 城市出行逐步体现出大型城市的出表 1国内部分城市统计资料 (人口大于 100万的城市序号城市市辖区人口人均国内生产总值 G 万元家庭人均可支配收入 I 万元居民人均出行次数( -1统计年份1上海 13. 13003. 07301. 09301. 95001999 2广州 7. 20004. 18801. 55201. 86002003 3杭州 6. 22002. 23400. 96702. 07002000 4南京 5. 45001. 85500. 82302.44002000 5深圳 4. 05003. 93402. 02401. 59001999 6佛山 3. 44204. 04401. 48202. 45002003 7长春 3. 10001. 86300. 7912. 2003 8南宁 2. 94501. 10900. 7912001 9苏州2. 07202. 66900. 02000 10贵阳 1. 91101. . 49002001 11乌鲁木齐 1. 50. 12. 59002000 121. 0. 79402. 72002000 1. 3400. 88970. 52942. 84002000 141. 30000. 70000. 53602. 70002001 15常德 1. 13000. 81100. 79002. 27002001 16无锡 1. 09602. 22100. 69402. 58001997表 2国内部分城市统计资料 (人口小于 100万的城市序号城市市辖区人口人均国内生产总值万元家庭人均可支配收入万元居民人均出行次数-1统计年份1丹东 0. 7600. 7180. 4492. 2502000 2瑞安 0. 7171. 5001. 2303. 3202003 3珠海 0. 6943. 7921. 3633. 0401998 4黄石 0. 6401. 4660. 6612. 4502000 5福清 0. 2002. 0001. 0002. 6002003 6安陆 0. 1430. 5010. 5522. 5902002数据来源 :各城市的统计年鉴和政府网站表 3不同规模城市人均出行次数城市分类 I II 城市规模万人 >500100~500<100人均出行次数-12. 1292. 5602. 780行特征 , 出行距离增加 , 出行次数减少 .1. 3居民人均出行次数模型对国内部分城市的居民人均出行次数、人口数、人均国内生产总值、家庭人均可支配收入 (表 2 等进行统计分析 , 建立了居民人均出行次数 T [次 (人・ d ]与该城市的人口总数 P (百万、人均国内生产总值 G (万元、家庭人均可支配收入 I (万元的三元线性回归模型和三元指数回归模型 [3]. 由于不同规模的城市影响系数不一样 , 按城市的人口规模进行分类 , 对于人口超过 100万的城市和人口少于 100万的城市分别建模 .1. 3. 1人口超过 100万城市的回归模型及检验 1 线性回归模型T =3. 076-0. 046P +0. 128G -0. 860I R 2=0. 740(1 2 指数回归模型T =3. 259×0. 981P ×1. 060G ×0. 667I R 2=0. 750(2 3 模型检验将表 1中城市的人口总数 P 、人均国内生产总值 G 、家庭人均可支配收入 I 分别代入式 (1 和 (2 , 得各城市居民人均出行次数的模型模拟值如图 1所示.图 1人口超过 100万的部分城市的居民人均出行次数模型值注 :线性回归模型与指数回归模型基本重合1. 3. 2人口少于 100万城市的回归模型及检验 1 线性回归模型T =1. 705+0. 134P -0. 240G +1. 520I R 2=0. 848(3 ・ 5 55・第 3期邹志云 , 等 :国内不同类型城市居民出行特征分析2 指数回归模型T =1. 889×1. 023P×0. 923G×1. 716IR 2=0. 837(43 模型检验将表 2中城市的人口总数 P 、人均国内生产总值 G 、家庭人均可支配收入 I 分别代入式 (3 和式 (4 , 得各城市居民人均出行次数的模型模拟值如图 2所示.图万的部分城市的居民人均出行次数模型值注 :线性回归模型与指数回归模型基本重合由以上 2类城市的人均居民出行次数模型可以看出 , 人口规模越大 , 居民出行次数越少 , 主要是因为城市规模越大 , 居民出行距离越长 , 相应的出行次数要减少 . 但人均国内生产总值、家庭可支配收入在这 2类城市中的影响程度不同 .2出行目的出行目的一般可分为上班、上学、购物、文化娱乐、回家、其他 , 出行目的与居民的年龄、职业相关 , 不同的年龄和职业的居民对某种出行需求的强度是不同的 . 图 3为不同城市规模城市各种出行目的比例构成图.图 3不同城市规模城市各种出行目的比例构成图由图 3可见 , 除回家外 , 上班占的比例最大 ,一般在 20%以上 , 这是城市居民出行的共同特征 , 而对于上海、杭州、珠海、广州等发达的特大城市来说 , 外出购物的比例比上学的比例要大 , 这是因为这些城市的人均国内生产总值和家庭可支配收入高 , 居民的收入高 , 因此购物的比例较大 . 对于南宁、贵阳、徐州、福清等城市来说 , 上学的比例要大一些 .3出行方式结构出行方式结构 , 一般指城市居民日常出行采用各种交通工具的人数比例集合 , 是反映城市交通发展水平的一个重要指标 . 居民出行方式一般可分为公交、自行车、步行、出租车、单位 . . 出行方式、城市形 , 与城市规模的相关性不是很明显 [4].在统计的城市中 , 步行出行和自行车出行的比例占最大 , 二者之和超过 50%, 步行的比例要大些 , 这是中国城市居民出行的一般特性 , 也符合居民出行的一般规律 .在统计的城市中 , 公交出行可按比例分 3类 , 第一类出行比例在 20%以上 , 包括贵阳、黄石、长春、杭州、南京等城市 . 南京、杭州人口超过 500万 , 平均出行距离较长 , 促使较多的居民选择公交方式 , 而黄石的人口不过百万 , 公交出行比例却超过 20%, 贵州、长春一个在南方 , 一个在北方 , 公交出行比例也较高 , 这反映了我国城市公交系统可能吸引的客源水平 . 第二类出行比例在 10%~20%之间 , 包括上海、广州、常德、深圳等城市 . 除常德外 , 其他 3个城市的人口都在 500万以上 , 这些城市的公交系统的建设水平和服务水平相对较好 , 而出行比例反而不高 , 说明随着经济的发展 , 单位车和私家车的增加 , 有相当部分转移到这类出行方式上 . 第三类出行比例低于 10%, 包括南宁、石家庄、苏州、徐州、福州、邯郸、无锡、珠海、福清等城市 . 反映了这些城市长期以来不重视公交系统的建设和管理 , 使公交服务处于严重萎缩的境地 . 总的来说 , 我国城市公交出行比例不高 , 与城市客运交通需求不相适应 , 同时也与我国公交发展战略不一致 .可以看出 , 南宁、珠海、无锡、福清、深圳、广州的摩托车出行比例很高 , 在 10%以上 , 而南宁的摩托车出行比例高达 30%以上 .4出行耗时出行耗时随居民的年龄、职业以及出行方式、・655・武汉理工大学学报 (交通科学与工程版 2008年第 32卷出行目的而不同 , 出行耗时是由城市经济发展水平、城市布局和交通环境所决定的 . 交通方式的自身特性 , 如直达性、灵活性、速度及路径等 , 直接决定了出行耗时大小 . 由于居民的出行都是带着一定目的的出行 , 所以出行目的不同 , 出行耗时也随着不同 . 从统计的数据来看 , 城市规模的大小与居民出行耗时的多少有一定的相关性 , 城市规模越大 , 分目的 (出行方式的居民出行耗时越小 . 如图 4和图 5所示 , 图 4为分目的的居民出行耗时分析图 , 图 5为分出行方式的居民出行耗时分析图 .图 4分目的的居民出行耗时分析图图 5分出行方式的居民出行耗时分析图由上图可知 , 广州、长春、南宁、苏州、徐州、福州等人口超过百万的特大城市 , 居民在公交出行上的耗时都在 35m in 以上 , 一方面说明城市规模越大 , 居民在公交出行的耗时就越多 , 而长春、南宁的公交出行耗时却比苏州、徐州要少 , 则从另一方面说明居民在公交出行上的耗时与该城市的公交运营质量密切相关 . 居民在自行车和步行出行上的耗时基本上没有太大的差异 , 除了常德市的居民的自行车出行上耗时在 40以上外 , 其他 20m in . , 自行车和 , 因此 .此外 , 以上班为目的的居民出行耗时比其他出行目的下的出行耗时要多 , 以上学为目的的居民出行耗时最少 , 其他出行目的的居民出行耗时差别不大 , 这是由于上班的出行距离较远 , 上学的距离较近决定的 .参考文献[1]王炜 , 徐吉谦 , 杨涛 , 等 . 城市交通规划理论及其应用 [M ]. 南京 :东南大学出版社 , 1998.[2]邓毛颖 , 谢理 . 广州市居民出行特征分析及交通发展的对策 [J ]. 城市规划 , 2000, 24(11 :45249.[3]吕晓夫 , 杨亚东 . 回归分析方法在船舶交通事故预测中的应用 [J ]. 武汉理工大学学报 :交通科学与工程版 , 2006, 30(3 :5462548.[4]潘艳荣 , 邓卫 . 不同交通方式服务可靠度与客流量间的灵敏度分析 [J ]. 武汉理工大学学报 :交通科学与工程版 , 2007,31(5 :7682771.A nalysis on R esiden t T ri p Characteristicsin Part of Ch inese C itiesZou Zh iyun1, 2J i ang Zhongha i 3 Hu Chen 2 M e i Yanan2(S chool of T raf f ic and T ransp orta tion , B eij ing J iaotong U n iversity , B eij ing 100044 1(S chool of T raf f ic S ci . &E ng . , H U S T , W uhan 430074 2(F oshan U n iversity , F ushan 528000 3AbstractA cco rding to su rveying data of residen t tri p s in part of Ch inese cities , characteristics of the num ber of tri p s , tri p pu rpo se , tri p structu re and tri p ti m e are analyzed . C ities are divided in to several types , and differences in residen t tri p characteristics are draw n , the reason of w h ich is also given . In p articu lar , acco rding to popu lati on scale , average num ber of residen t tri p m odel fo r differen t cities is bu ilt . In additi on , the residen t tri p ru les are draw n by m odeling . Key words :tri p p u rpo se ; structu re of tri p m ode ; tri p ti m e・755・第 3期邹志云 , 等 :国内不同类型城市居民出行特征分析。