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文档简介
作业二总结,居民出行调查(1班前15位) 物流调查(1班后15位) 机动车OD调查(2班前15位) 断面交通量调查(2班后15位),试设计交通调查表,并说明设计思路。,第4章 出行的发生与吸引 Trip Generation, Trip Origin & Destination,主要内容: 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 重点 第4节 发生与吸引交通量的预测 重点,交通调查 小区土地利用(面积、住宅、就业人口等) 小区的发生与吸引交通量,影响,第节 概述,表4-1 发生、吸引交通量与生成交通量的关系,.,.,.,.,.,.,.,.,发生交通量,吸引交通量,生成交通量,第节 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;以家庭为单位的工作、业务等出行几乎没有。 随着家庭规模的增大,人均出行数减少,例如,购物可由一人代替。,A:将来人口 a:将来家庭平均人口数,自由:T=f(Aa),2.年龄,性别 男性2650岁出行多, 女性1650岁出行多。,年龄段,平均出行次数(男),女性不同年龄的平均出行次数,年龄段,3.汽车保有率 汽车保有率高,人均出行数增加。 原因:(1)出行需求高的人买车,(2)有车后容易 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 P95图4.2 司机、推销、市场开拓人员出行多,教师出行少。,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。,第节 出行生成交通量的预测,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),m:出行目的; s:人口属性;,根据人口属性,按出行目的的不同预测。,北京市不同出行目的的出行率(1986),【例1】 在某对象区域常住人口平均出行率不变的情况下,求其将来的出行生成量。,(单位:万出行数日),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: N=11.0+20.0+10.0=41.0,将来常住人口: 15.0+36.0+14.0=65.0,现状平均出行率T/N: 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。,165.975,166.375,调整方法:总量控制(Control Total),因为,T=166.5 万次日 所以,,【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),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。,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,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)。,. 函数模型法,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。,多元回归分析(Regression Analysis)模型,问题:交通条件的改善 出行能力的增强没有得到充分考虑。,例:,户数,就业人口数,汽车保有量,距市中心的距离,上下班出行数,3.增长率法(Growth Factor Method),:发生、吸引交通量增长率,例如,,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,3.生成交通量、发生与吸引交通量(现状),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
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