第七章 交通方式划分电子教案
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公共利用因子： (居民户数/小客车1辆) ×(居住人口/平方英里) ÷1000
2020/8/7
邓建华
城市居民出行方式结构预测 ---无锡市居民出行方式结构
0.6
57.8%
53%
0.4
现状 规划
0.2 16.7% 13%
19%
11.9%
6.7%
1.6% 3%
7% 3.7% 3% 1.7% 2%
0 步行 自行车 公交车 出租车 摩托车 单位车 其它
一、交通特性
交通特性的影响主要是在一次的固有特性中，对 方式选择影响的部分。 1．出行目的
2020/8/7
邓建华
（1）多元选择法（Multi-Choice Method）
一次计算可以预测各种交通方式的划分率，但随着自
变量的增加，模型变复杂。
2020/8/7
邓建华
（2）二元选择法(Binary Choice Method)
2020/8/7
该种方式一般多被采用。
邓建华
全交通 方式
步行
步行、自行车 自行车
另外，因平日和公休日的交通目的差异很大， 因此交通方式选择特性也就不同。
2020/8/7
wenku.baidu.com
邓建华
第三节 交通方式选择的程序及划分率 经验模型
三个概念
集计方法，就是以一批出行者作为分析对象， 将有关他们的调查数据作统计处理，得出平均意 义上的量；
非集计模型则是以单个出行者为分析对象， 求出的个体形为的概率值。
步行 以外
个性化交 汽车 通工具 摩托车
公共交 公共汽车 通工具 轨道交通
二元选择法示意图
全交通 方式
公共交通
公共汽、电车 城市轨道交通
个人 交通
私人交通：步行、自行车 、私家车、单位车
出租车
根据服务提供者选择方案示意图
二.交通方式划分率模型
1.全域模型
全域模型考虑规划对象区域整体的交通方式划 分情况，常用于宏观交通规划。由于涉及到全地区的 划分率预测，故其影响因素当然是与全地区有关的城 市规模、人口、土地使用状况、小汽车拥有率、公共 交通及道路建设水平等指标。
货车
<500km
铁路 500-1000km、低附加值货物
飞机
>1000km、高附加值货物
水运(内河) 短途、捷径、观光
水运(近海、远洋) 旅游、散货、低附加值货物。
邓建华
各种交通方式的合理出行
3．费用
与运行时间相同，交通费用也是影响交通方式选择 的主要因素之一。一般而言，要减少运行时间，必 须付出更高的交通费用。交通费用常与运行时间配 对使用而很少作为单独的原因使用。根据美国伊利 诺工业大学研究所的研究成果，公共交通方式的乘 客中， 42％的人将交通费用作为选择的主要因素， 而家用轿车的利用者中，仅不足１％。另外，交通 费用作为主要原因考虑的没有因为年龄的不同而发 生显著的变化。
2020/8/7
邓建华
一.交通方式划分方法
影响交通方式选择的因素很多，人们出行时 在这些原因的影响下选定对自己最有利的交通方 式，而划分率是人们出行中各种交通方式的利用 比例。
考虑全部交通方式时的多元选择法(Multichoice Method)以及通过各阶段的组合考虑两种 交通方式时的二元选择法(Binary Choice Method)。
2020/8/7
邓建华
4．舒适性 5.安全性 6.准时性 7.换乘次数和候车时间
2020/8/7
邓建华
二、出行者属性
1.职业、性别、年龄、收入 职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有 与否……。 业务员、推销员汽车使用率高，20~40岁汽车利用率 高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车 利用率高，收入高汽车利用率高。
2020/8/7
邓建华
公
共 交
非汽车保有家庭
通 划
1辆/户
分
2辆/户
率
区人口密度
四.出行时间特性
人们的活动，是以一天为一个周期的，因此在 某一时刻，人们具有类似交通目的的出行集中的倾 向：早高峰上班时间段、平时时间段、晚高峰回家 时间段。在进行交通规划时，应该根据规划的性质 选择合适的时间段。
因为时间段的不同，道路的交通阻塞和出行目 的也比较集中，当然也应该分析交通方式选择因时 间段不同的变化。
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。
2020/8/7
邓建华
2．出行时间和出行距离
2020/8/7
步行
<3km
自行车
<5km
摩托车
<8km
公共汽车 <300km
轿车
<500km
第七章 交通方式划分
主要内容:
第一节 概述
第二节 交通方式选择的影响因素
第三节 交通方式选择的程序及划分率
经验模型
（重点）
第四节 非集计型交通方式划分模型
第一节 概 述
所谓交通方式划分 (Modal Split) 就是出行者 出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的 数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为， 建立模型从而预测基础设施或服务等条件变化时， 交通方式间交通需求的变化。
2020/8/7
邓建华
转移曲线（分担率曲线）
对如公共交通和个人交通的选择：上节共 11个影响因素中，有些因素不起作用，如可靠性； 有些作用不大，挑选主要的因素作为方式选择的 决定参数，通过对这些因素与对应的两种方式的 选择比例所构成的样本进行统计分析，得出的多 条比例曲线，参照这些曲线可以确定选择方式的 比例。
2020/8/7
邓建华
2.家庭属性 单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。 老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。
3.地区特性
人口规模、交通设施水平、地形、气候等。
城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高
2020/8/7
邓建华
三.地区特性
人口密度、规模、交通设施水平、地形、气候等。 密度高 公共交通利用率高。 城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高 山川、河流多 汽车、公共汽车利用率高 雨天、雪天 公共交通方式利用率高 停车设施 舒适性和便利性。
2020/8/7
邓建华
交通方式划分的建模思路有两种：一是在假设历
史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；二是从城市规划角度，为实现所期望的交 通方式划分，如何改扩建各种交通设施引导出行，及 如何制定交通管理规则等。新交通方式的交通需求预 测问题属于后者。
本章讲述几种常用的交通方式划分模型，包括划 分率曲线模型、出行端点模型、出行转换模型和非集 计模型。
2020/8/7
邓建华
城市居民出行方式结构预测 ---无锡市居民出行方式结构
0.6
57.8%
53%
0.4
现状 规划
0.2 16.7% 13%
19%
11.9%
6.7%
1.6% 3%
7% 3.7% 3% 1.7% 2%
0 步行 自行车 公交车 出租车 摩托车 单位车 其它
一、交通特性
交通特性的影响主要是在一次的固有特性中，对 方式选择影响的部分。 1．出行目的
2020/8/7
邓建华
（1）多元选择法（Multi-Choice Method）
一次计算可以预测各种交通方式的划分率，但随着自
变量的增加，模型变复杂。
2020/8/7
邓建华
（2）二元选择法(Binary Choice Method)
2020/8/7
该种方式一般多被采用。
邓建华
全交通 方式
步行
步行、自行车 自行车
另外，因平日和公休日的交通目的差异很大， 因此交通方式选择特性也就不同。
2020/8/7
wenku.baidu.com
邓建华
第三节 交通方式选择的程序及划分率 经验模型
三个概念
集计方法，就是以一批出行者作为分析对象， 将有关他们的调查数据作统计处理，得出平均意 义上的量；
非集计模型则是以单个出行者为分析对象， 求出的个体形为的概率值。
步行 以外
个性化交 汽车 通工具 摩托车
公共交 公共汽车 通工具 轨道交通
二元选择法示意图
全交通 方式
公共交通
公共汽、电车 城市轨道交通
个人 交通
私人交通：步行、自行车 、私家车、单位车
出租车
根据服务提供者选择方案示意图
二.交通方式划分率模型
1.全域模型
全域模型考虑规划对象区域整体的交通方式划 分情况，常用于宏观交通规划。由于涉及到全地区的 划分率预测，故其影响因素当然是与全地区有关的城 市规模、人口、土地使用状况、小汽车拥有率、公共 交通及道路建设水平等指标。
货车
<500km
铁路 500-1000km、低附加值货物
飞机
>1000km、高附加值货物
水运(内河) 短途、捷径、观光
水运(近海、远洋) 旅游、散货、低附加值货物。
邓建华
各种交通方式的合理出行
3．费用
与运行时间相同，交通费用也是影响交通方式选择 的主要因素之一。一般而言，要减少运行时间，必 须付出更高的交通费用。交通费用常与运行时间配 对使用而很少作为单独的原因使用。根据美国伊利 诺工业大学研究所的研究成果，公共交通方式的乘 客中， 42％的人将交通费用作为选择的主要因素， 而家用轿车的利用者中，仅不足１％。另外，交通 费用作为主要原因考虑的没有因为年龄的不同而发 生显著的变化。
2020/8/7
邓建华
一.交通方式划分方法
影响交通方式选择的因素很多，人们出行时 在这些原因的影响下选定对自己最有利的交通方 式，而划分率是人们出行中各种交通方式的利用 比例。
考虑全部交通方式时的多元选择法(Multichoice Method)以及通过各阶段的组合考虑两种 交通方式时的二元选择法(Binary Choice Method)。
2020/8/7
邓建华
4．舒适性 5.安全性 6.准时性 7.换乘次数和候车时间
2020/8/7
邓建华
二、出行者属性
1.职业、性别、年龄、收入 职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有 与否……。 业务员、推销员汽车使用率高，20~40岁汽车利用率 高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车 利用率高，收入高汽车利用率高。
2020/8/7
邓建华
公
共 交
非汽车保有家庭
通 划
1辆/户
分
2辆/户
率
区人口密度
四.出行时间特性
人们的活动，是以一天为一个周期的，因此在 某一时刻，人们具有类似交通目的的出行集中的倾 向：早高峰上班时间段、平时时间段、晚高峰回家 时间段。在进行交通规划时，应该根据规划的性质 选择合适的时间段。
因为时间段的不同，道路的交通阻塞和出行目 的也比较集中，当然也应该分析交通方式选择因时 间段不同的变化。
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。
2020/8/7
邓建华
2．出行时间和出行距离
2020/8/7
步行
<3km
自行车
<5km
摩托车
<8km
公共汽车 <300km
轿车
<500km
第七章 交通方式划分
主要内容:
第一节 概述
第二节 交通方式选择的影响因素
第三节 交通方式选择的程序及划分率
经验模型
（重点）
第四节 非集计型交通方式划分模型
第一节 概 述
所谓交通方式划分 (Modal Split) 就是出行者 出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的 数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为， 建立模型从而预测基础设施或服务等条件变化时， 交通方式间交通需求的变化。
2020/8/7
邓建华
转移曲线（分担率曲线）
对如公共交通和个人交通的选择：上节共 11个影响因素中，有些因素不起作用，如可靠性； 有些作用不大，挑选主要的因素作为方式选择的 决定参数，通过对这些因素与对应的两种方式的 选择比例所构成的样本进行统计分析，得出的多 条比例曲线，参照这些曲线可以确定选择方式的 比例。
2020/8/7
邓建华
2.家庭属性 单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。 老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。
3.地区特性
人口规模、交通设施水平、地形、气候等。
城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高
2020/8/7
邓建华
三.地区特性
人口密度、规模、交通设施水平、地形、气候等。 密度高 公共交通利用率高。 城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高 山川、河流多 汽车、公共汽车利用率高 雨天、雪天 公共交通方式利用率高 停车设施 舒适性和便利性。
2020/8/7
邓建华
交通方式划分的建模思路有两种：一是在假设历
史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；二是从城市规划角度，为实现所期望的交 通方式划分，如何改扩建各种交通设施引导出行，及 如何制定交通管理规则等。新交通方式的交通需求预 测问题属于后者。
本章讲述几种常用的交通方式划分模型，包括划 分率曲线模型、出行端点模型、出行转换模型和非集 计模型。