（交通运输规划与管理专业论文）城市居民公交出行特征研究.pdf

中文摘要 摘要：近年来，随着我国国民经济的不断增长，城市机动化水平的逐渐提高， 城市交通和环境的压力不断增大，提高大容量公交系统的服务水平，增加其吸引 力是我们迫切需要解决的问题。当然，解决城市交通问题，离不开对生活在城市 中的人的交通行为即居民出行特征的研究。因此，本文在城市居民出行调查的基 础上，从出行行为的角度，利用基于出行和活动的分析方法，研究城市居民公交 出行的特征，挖掘其潜在的规律性，同时对公交服务的时空范围以及公交需求状 况进行了研究。研究的主要内容包括以下几个方面： ( 1 ) 首先确定了研究范围，即公交出行行为研究，论述了公交出行行为研究 的重要性。其次综述了国内外关于出行行为的研究现状，指出了城市公交出行行 为研究的匮乏。然后介绍了出行方式选择的理论基础，总结了出行方式选择的影 响因素和基于方式的出行行为特征指标体系。最后，重点阐述了出行行为研究的 模型理论效用最大化理论和非集计型l o g i t 模型理论，说明了非集计模型在居 民个体的出行行为研究中的适用性。 ( 2 ) 结合北京市第三次居民出行调查数据库，利用基于出行和活动的分析方 法，运用v f p 编程工具和s p s s 统计软件，分析了城市居民公交出行的特征和规 律。首先，对现状公交分担率以及公交出行的目的构成进行了分析，明确了公交 在城市交通中的作用和地位。然后，通过公交方式与其它出行方式之间的对比分 析，研究了出行者之间的个人属性、家庭属性等的差异。最后，专门对公交出行 的时间、空间以及换乘特性进行了详细的分析。 ( 3 ) 以曲线回归模型理论为基础，对公交服务的时空范围进行研究。选择s 型曲线模型，分别对出行时耗和出行距离的比例分布曲线进行拟合，建立了公交 出行时耗和出行距离比例分布模型，明确了公交方式在时间和空间上的服务范围。 ( 4 ) 基于l o g i t 模型理论，建立了以时间选择为上层、方式选择为下层的两 层n e s t e dl o g i t 模型，通过参数检验，论证了模型的有效性。同时，定量分析了 出行者属性特征对出行行为选择的影响情况。最后着重分析了在城市居民出行中 出行者的各种属性对出行时段选择( 包括高峰时段和非高峰时段) 的影响程度以 及对出行方式选择( 包括自行车、公交和小汽车) 的影响程度，阐述了引导小汽 车方式和自行车方式出行向公交方式转化的可能性。 关键词：出行行为；公交出行；n e s t e dl o g i t 模型；分担率； 分类号：u 4 9 1 1 a b s t r a c t a b s t r a c t ：i nr e c e n ty e a r s ，w i t ht h ec o n t i n u o u sg r o w t ho fn a t i o n a le c o n o m ya n dt h e u r b a nm o t o r i z a t i o nl e v e lg r a d u a l l yi n c r e a s i n g ，t h ep r e s s u r eo f t r a f f i ca n de n v i r o n m e n t a l p r o b l e m sb e c o m em o r ea n dm o r es e r i o u sd a yb yd a y i m p r o v i n gt h es e r v i c ei np u b l i c t r a n s p o r ta n di n c r e a s i n gi t sa t t r a c t i v e n e s si s a l lu r g e n tn e e d o fc o u r s e ，t oa d d r e s su r b a n t r a n s p o r tp r o b l e m s ，c a nn o tb es e p a r a t e df r o mt h el i f eo ft h ep e o p l ei nt h ec i t i e s s t u d y o nt h et r a v e lc h a r a c t e r i s t i c so ft h eu r b a nr e s i d e n t si sag o o dw a yt os o l v et h ep r o b l e m s o ，b a s e do nt h ei n v e s t i g a t i o nd a t a b a s ei nb e i j i n g ，t h i sp a p e rc o n c e n t r a t e so nt h et r a v e l b e h a v i o ra n a l y s i so fu r b a nr e s i d e n t si np u b l i ct r a n s p o r t ， i n c l u d i n gt r a v e lr e g u l a t i o na n d c h a r a c t e r i s t i c ，s e r v i c et i m ea n ds p a c ei np u b l i ct r a n s p o r t , a n dt h ed e m a n do fp u b l i c t r a n s p o r t f o c u s e do nt r a v e lb e h a v i o rs t u d yi np u b l i ct r a n s p o r t ，t h i sp a p e rh a sd o n e s o m ew o r ka sf o l l o w s ： ( 1 ) t h i sp a p e rf i r s t l yc o n f i r m st h er a n g eo fs t u d y , w h i c hi s t r a v e li np u b l i c t r a n s p o r t a n dt h e ni td i s c u s s e dt h ei m p o r t a n c eo fs t u d yo nt h et r a v e lb e h a v i o ri np u b l i c t r a n s p o r t s e c o n d l y , t h i sp a p e rs u m m a r i z e sr e s e a r c hs i t u a t i o na b o u tt r a v e lb e h a v i o ra t h o m ea n da b r o a d ，a n di n d i c a t e st h el a c ko fu r b a nt r a v e lr e s e a r c hi np u b l i ct r a n s p o r t t h e nt h i sp a p e ri n t r o d u c e st h eb a s i ct h e o r yi nt r a v e lm o d ec h o i c e ，d e s c r i b et h ei m p a c t f a c t o ra n dt r a v e lb e h a v i o rc h a r a c t e r i s t i c si n d e xs y s t e mi nt r a v e lm o d ec h o i c e i n a d d i t i o n , t h i sp a p e rs e t sf o r t ht h a tt r a v e l e r sp u r s u et r a v e lc h o i c eu t i l i t ym a x i m u m , a n d t h e np r e s e n t st h em a i ns t u d ym o d e l - - l o g i tm o d e la n di t sc h a r a c t e r s ( 2 ) b a s e do nt h en l i r dt r a v e ls u r v e yd a t a b a s ei nb e i j i n g , u s i n gt r a v e la n da c t i v i t y a n a l y s i sm e t h o d s ，t h i sp a p e ra n a l y z e sc h a r a c t e r so ft r a v e li np u b l i ct r a n s p o r tt h r o u g h v f pp r o g r a mt o o la n ds p s ss t a t i s t i c a ls o f t w a r e a tf i r s t , t h i sp a p e ra n a l y z e st h es p l i t r a t eo fp u b l i ct r a n s p o r ta tn o wa n dt h es t r u c t u r eo ft r a v e lp u r p o s e , a n ds h o w si t sa c t i o n a n ds t a t u si nu r b a np a s s e n g e rt r a f f i c s e c o n d l y , t h i sp a p e rc o n t r a s t i v e l ya n a l y z e s p r o p o r t i o nc h a n g eo ft r a v e lb yp u b l i ct r a n s p o r ta n do t h e rm a i nt r a v e lm o d e su n d e r d i f f e r e n ti n f l u e n c i n gf a c t o r s ，w h i c hi n c l u d ep e r s o n a la t t r i b u t e s ，f a m i l ya t t r i b u t e s ，t r a v e l a t t r i b u t e sa n ds oo n a tl a s t , t h i sp a p e re s p e c i a l l ys t u d i e so nt h et r a v e lt i m e ，t r a v e ls p a c e a n dt r a v e le x c h a n g ei np u b l i ct r a n s p o r t ( 3 ) b a s e do nt h et h e o r yo fc u r v er e g r e s s i o nm o d e l ，t h i sp a p e rs t u d i e so nt h es e r v i c e t i m ea n ds p a c ei np u b l i ct r a n s p o r t c h o o s i n gs - c u r v em o d e l ，t h i sp a p e rs e p a r a t e l y e s t a b l i s h e st h ep e r c e n td i s t r i b u t i o nm o d e lo ft r i pt i m ea n dt r i pd i s t a n c ea n ds h o w st h e r a n g eo fs e r v i c et i m ea n dd i s t a n c eb yp u b l i ct r a n s i t ( 4 ) b a s e do nt h et h e o r yo fl o g i tm o d e l ，t h i sp a p e rb u i l d st h e2 - l e v e ln e s t e dl o g i t m o d e l ，d e p a r t u r et i m ec h o i c ea st h eu pl e v e la n dt r a v e lm o d ec h o i c ea st h ed o w nl e v e l t h r o u g ht h ep a r a m e t e rt e s t , t h em o d e li sg o o d n e s so ff i t a tt h es a m et i m e ，t h i sp a p e r q u a n t i f i c a t i o n a l l ya n a l y z e st h ei m p a c to nt h et r a v e lb e h a v i o rf r o mt h ef a c t o r s ，a n d f o c u s e so i lt h ee f f e c td e g r e eo fi n d i v i d u a la t t r i b u t e sf o rt r a v e lt i m e ( i n c l u d i n gp e a k h o u r sa n dn o n - p e a kh o u r s ) a n dt r a v e lm o d e ( i n c l u d i n gb i c y c l e ，p u b l i ct r a n s p o r ta n dc a r ) ， a n da tl a s te x p o u n d st h ep o s s i b i l i t yt h a tc a rt r a v e la n db i c y c l et r a v e lc a nb et r a n s f o r m e d t op u b l i ct r a n s p o r tt r a v e l k e y w o r d s - t r a v e lb e h a v i o r ；t r a v e lb yp u b l i ct r a n s p o r t ；n e s t e dt d g i tm o d e l ； s p l i tr a t e ； c i a s s n o ：i 珥9 1 1 v 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：1 海仪厅痧 签字白期：7 诵年6 月6 日 导师签名： 签字日期：伊g 年6 月日 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研 究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作 了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：澍鳓签字魄妒方年易月占日 致谢 本论文的工作是在我的导师毛保华教授和孙全欣教授的悉心指导下完成的。 从论文的选题，研究方法的确定，论文的撰写，每一个环节都凝聚着两位导师的 心血和智慧。两位导师渊博的学识、敏捷的思维、开阔的眼界、高度的责任心、 严谨的治学态度给了我极大的帮助和影响。同时还要感谢导师在生活上给予我巨 大帮助和关怀，为我们团队创造了良好的学习和科研条件，使我能够顺利完成本 学位论文。至此论文完成之际，谨向我尊敬的导师毛保华教授和孙全欣教授致以 最崇高的敬意和最衷心的感谢，衷心感谢两年来两位导师对我的关心和指导。 我的论文是在轨道交通控制与安全国家重点实验室的帮助下完成的，同时得 到了以下几个项目的资助： ( 1 ) 2 0 0 6 1 0 2 0 1 0 1 2 ，典型大城市交通疏堵问题的综合实证研究，9 7 3 基础 科学研究计划课题，2 0 0 6 c b 7 0 5 5 0 7 ； ( 2 ) 2 0 0 6 9 2 0 0 8 1 2 ，行人行为及其对公共交通场所通行能力与服务水平影响 的模型研究，教育部“新世纪优秀人才支持计划项目，n c e t - 0 5 0 0 9 4 ； ( 3 ) 2 0 0 5 1 1 2 0 0 6 1 0 ，北京市交通结构优化研究，北京交通发展研究中心项 目； ( 4 ) 2 0 0 6 7 2 0 0 7 7 ，北京市居民个体出行行为研究，北京交通发展研究中心 项目； 在此，万分感谢实验室和这些项目的资助，这对我论文的顺利完成提供了很 大的帮助。 同时，我要特别感谢陈团生师兄和刘明君师兄，从我论文的选题、研究方法 的探讨、框架的构建等方面，都给予精心的指导和帮助，这一切都让我不胜感激， 终身难忘。我还要感谢项目组成员陈绍宽、陈振起、郭谨一、杨静、高利平、岳 芳、高峰、常超凡、张萌、姚宪辉等，在项目研究过程中，都给予我很大的帮助。 此外，感谢在我读研究生期间，与我愉快相处的宿舍好友、同班同学，我们 之间深厚的友谊使我能在良好的环境中度过愉悦的学业时光。 最后也要感谢我的父母和家人，漫长的求学之路，倾注了他们对我的无限关 怀与期望，在这里对他们表示衷心的感谢，他们的鼓励和支持使我能够在学校专 心完成我的学业。 1 1 研究背景和意义 1 绪论 近年来，随着国民经济的逐渐增长，我国城市规模不断扩大，人口数量不断 增加，人们生活水平日益提高，机动车保有量迅速增长。北京这个现代化的都市， 其发展速度更是突飞猛进，截至2 0 0 7 年5 月底北京市机动车保有量已突破3 0 0 万 辆，城市人口已达1 7 0 0 万( 数据来源于北京交通发展研究中网站) ，人们的出行 需求产生了前所未有的急剧增长，而道路交通通行能力极其有限，面对出行需求 的急剧增长，道路交通拥堵问题日益严峻，同时小汽车的大量使用也带来了城市 空气污染等一系列的问题。这些问题不但给人们的日常生活和工作带来严重不便， 而且成为制约城市社会和经济发展的重要因素。因此，怎样最大限度地发挥大容 量的公交系统，凸显公交的优势，就显得尤为重要了。 目前来看，在解决城市交通问题的过程中，规划者主要从两个方面入手：一 方面是从交通管理入手，即交通需求管理( t r a f f i cd e m a n dm a n a g e m e n t ，t d m ) ， 它是主要凭借现代化的交通管理手段对交通流进行有效的控制、诱导、调度和指 挥，从而提高城市道路系统的利用效率，缩短出行者的出行时间；另一方面是从 城市交通规划入手，在全面掌握交通需求的前提下，规划交通设施，改善交通条 件，排除交通瓶颈。因此，科学的交通规划是解决城市交通供需矛盾的关键。 本研究旨在从城市交通规划入手，研究公交系统的现状特征。出行源于需求， 从出行行为的角度来研究公交的现状，通过准确把握城市居民的出行特征，特别 是公交出行的特征，对比公交相对于其他方式所体现出的优势和劣势，可以更加 透彻地掌握公交出行的客观规律，同时通过相应的手段对公交服务的时空范围和 出行需求进行预测，从源头把握公交的潜在的优势状况，最终辅助交通规划与管 理部门相关政策的展开和落实，以至于进一步优化城市道路交通结构，提高公交 的分担率，缓解城市道路交通的压力。 1 2 论文文献综述 1 2 1 国外研究现状 从出行行为角度来讲，国外开始研究的时间较早，早期的出行行为分析方法， 一般是利用集计的分析方法，对一个简单的、只有几个参数的模型进行估计，从 而达到对个体一些行为特征进行预测的目的。但是，随着城市道路交通基础设施 的不断完善，人们对社会、环境以及经济方面问题的不断关注，使人们的交通理 念发生转变。人们出行行为模式、价值观念以及客观条件的改变，使出行关系变 得更加复杂，传统的出行行为分析方法已产生了较大的局限性，不能较好的解释 新的出行模式，促使规划者开始寻求更复杂的模型对个体的出行行为特征进行分 析。 非集计的分析方法就是在这种新的需求状况下逐渐发展起来的。1 9 7 4 年 m c f a d d e n 对l o g i t 模型及其特性进行完整的论述，逐步形成了非集计模型的理论 体系，其中包括了多项l o g i t 模型( m u l t i n o m i a ll o g i tm o d e l ，简称m n l ) 和n e s t t x i l o g i t 模型( n e s t e dl o g i tm o d e l ，简称n l ) 9 1 。7 0 年代中期，b e n a k i v a ( 1 9 7 3 ) 、 i ，e m m 趾和b e n - a k i v a ( 1 9 7 5 ) ，利用经济学的消费者行为理论，对非集计理论作 了进一步完善，并于1 9 8 5 年出版了d i s c r e t ec h o i c e a n a l y s i s ) ) 一书，详细的论述 了非集计的模型理论【l 】。 随着非集计理论的不断发展，研究者利用居民出行调查所得到的数据，将非 集计模型应用到个体社会经济属性对出行行为的影响，并取得了大量的成果( b h a t 1 9 9 5 ：f o r i n a s h 和k o p p e l m a n1 9 9 3 ：m b e n - a k i v aa n dm b i e r l a i r e l 9 9 8 等) 。 然而，对于公交出行行为专题的研究，国外专门研究的资料较少，在查阅的 参考文献中， g u n i l l ac a r l s s o n j j q 对公交出行链的影响因素进行了研究，证实了不 同的出行个体在公交出行链中其选择的结构是有显著差异性的；此外，就只有涵 盖在出行行为特征研究中提及的公交出行研究的小部分内容。 1 2 2 国内研究现状以及存在的问题 近年来，国内出行行为的研究也取得了显著的进展，随着各大中型城市对居 民出行调查的重视，其出行行为的研究越来越受到规划者和管理者的重视。在北 京，1 9 8 6 年、2 0 0 0 年、2 0 0 5 年先后进行了三次大规模的出行行为调查；在上海、 广州等城市也作了相应的调查，这在很大程度上方便了人们对出行行为的研究。 有关这方面的研究主要有高等学校博士学科点专项科研基金资助的 ：基于出 行链的出行离散选择模型项目的研究。国家自然科学基金资助的基于活动的 出行行为分析模型与t d m 策略仿真评价方法以及面向出行链的行程时间可 靠性研究项目的研究。此外，吉林大学李志瑶对长春市的出行调查数据进行了 研究，建立了方式选择、时间选择等模型【2 6 1 ：上海的隽志才基于活动链对出行 行为进行了研究【l5 】；北京工业大学的毛海境对中国城市居民的出行行为特征进行 2 了分析【3 l 】；北京交通大学的陈团生利用基于出行链和活动的分析方法，对城市通 勤者出行行为特征和分析方法进行了研究【2 j 【1 4 】。 当然出行行为随着大家的重视，其研究的方向更加广阔，由于各自调查资料 的不同，其研究的重点也不同。大致看来，国内出行行为研究经历了三个主要的 阶段：第一个阶段是从上世纪八十年代初期至八十年代中期。这一阶段由于国内 居民出行调查工作刚刚开始，关注的重点是交通调查的组织体系和居民出行特征 数据在交通规划模型中的应用。第二个阶段是从上世纪八十年代中期到九十年代 中期。随着越来越多城市开展居民出行调查，积累的资料越来越丰富，国内的规 划工作者开始在城市集合水平上对居民出行特征、城市形态与居民出行之间的相 互关系进行系统的研究，并尝试从居民出行特征的角度来论证城市合理的客运结 构、客运交通模式。第三个阶段是从上世纪九十年代中期至今。这一阶段对城市 居民出行特征系统性的研究较少，研究方法是定性分析与定量分析相结合，研究 视角更为广泛，研究出现了几个新的特点。随着资料的丰富，规划工作者得以通 过纵向的比较，更深入了解城市用地布局的演变、基础设施的改善等因素对居民 出行特征的影响机理与程度，并在此基础上更有针对性地提出城市与交通的发展 策略或对策；此外，规划工作者更加注重居民出行行为的研究，如对居民的出行 意愿、出行的心理行为因素的研究【3 l 】阁；同时，这段时期是中国社会生活变迁比 较大的一个阶段，机动化、信息化、人口老龄化等诸多社会因素开始对城市居民 的出行特征产生影响，这个阶段的研究对这些方面也有所涉足。 但是，总体看来，国内专门研究城市公交出行行为的资料还比较少，没有把 公交方式从其它方式中分离出来，对于这部分的内容还有待进一步丰富。同时国 内对公交的研究都倾向于从公交路网、公交设施和公交政策等方面来展开研究， 因此，本文旨在从出行行为的角度，研究公交的服务水平，挖掘公交出行中一些 潜在的特征和规律。 1 3 论文研究内容 通过对国内外研究成果的分析，发现以往对公交的研究都主要集中在公交的 设施设备以及公交政策方面，而从出行角度研究的资料基本上都集中在出行产生 原理，基于四阶段方法的出行预测，以及对不同群体的出行行为的研究，而很少 有人从出行角度研究公交服务的时空特征和公交分担率情况。 因此，本文以公交出行方式为主，对其出行行为进行研究，分析城市居民公 交出行的特征指标，包括选择公交方式出行的个体与选择其他方式出行的个体之 间的属性差异，公交出行的时间特征，空间特征，换乘特征等，以便能更好地揭 3 示公交出行的规律。同时，通过对各个指标的深入分析，进一步研究居民选择公 交出行的潜在影响因素，并通过非集计模型定量地分析居民公交出行的分担率情 况，希望能较好的揭示城市居民公交出行特征，预测城市居民选择公交出行的概 率，找到居民选择公交方式出行的影响因素，以便合理地引导小汽车、自行车方 式等向公交方式的转移，从而为城市交通结构优化和出行需求管理措施提供有利 的参考，最终缓解道路交通的现状。 本文研究的主要内容，按照章节可以分为以下六个部分： 第一章：绪论。首先主要论述了本文的选题背景及研究意义。然后阐述了国 内外关于城市居民公交出行研究的成果以及存在的问题，最后介绍了本文的主要 研究内容及论文结构。 第二章：出行方式选择理论基础。首先介绍了出行需求预测理论，以及影响 交通方式选择的因素和基于交通方式的出行行为特征指标体系。然后介绍了非集 计型交通方式划分模型理论，包括效用最大化理论以及本文所采用的l o 西t 模型理 论。 第三章：城市居民公交出行特征指标分析。选择北京市第三次居民出行调查 的数据，首先利用v f p 编程工具和数据库知识，对样本数据进行处理和统计，分 析近年来公交分担率的变化情况，同时分析公交出行中目的构成情况。在此基础 上，结合数据库中个体属性特征，对公交出行和其他方式出行特征进行对比分析。 然后重点分析了公交出行的时间特征、空间特征以及换乘特征。 第四章：基于出行的公交服务时空范围研究。首先介绍了线性回归模型的基 本理论、参数估计和模型检验。然后通过s p s s 统计软件，分别对出行时耗和出行 距离的分布比例曲线进行拟合，得出公交出行时耗和出行距离分布的集中区域， 从而确定公交服务的时空范围。 第五章：基于交通方式选择的公交需求预测。这部分是本文研究的重点，从 交通方式选择的角度分析公交需求状况。首先抽取大量分析样本，利用两层n e s t e d l o 西t 模型理论，建立基于时间的交通方式选择模型，其中时间选择为上层，出行 方式选择为下层。最后，通过s p s s 软件统计回归，分析了个人属性、家庭属性和 出行属性特征对出行时间和方式选择的影响。 第六章：结论。总结了本文得出的研究结论和创新点，针对论文存在的不足 之处，指出将来需要进一步研究的问题。 4 2 出行方式选择理论基础 2 1 出行需求预测理论 2 1 1 出行的概念 出行是交通规划中最基本的概念。广义上，从行为发生的角度看，城市居民 离开住宅进行各种户外活动的行为都可以称之为出行。在实际研究中一般从交通 工程学出发并结合城市空间的划分，把从一个交通小区到另一个交通小区的活动 记作一次出行，这就排除了对城市道路交通不产生影响的内街、大院、校园出行 的干扰，提高规划的针对性，便于把出发地和目的地量化与可视化，从而了解居 民在城市中的时空分布规律，为城市交通规划预测提供科学的依据。 日本的佐佐木纲在交通工程学一书中曾对出行作过如下定义：人、物资 或作为运输方式的汽车等从某地点向其他地点移动时，称为出行。其中，人的移 动称为个人出行【3 。a x h a u $ g l l ( 2 0 0 0 ) 以及c i r i u o h x h a u s c n ( 2 0 0 2 ) 也对此给 了一个定义，也就是联结先后两次有意义的活动之间的移动，该移动通过多种交 通方式实现，也可以存在多次驻停( s t o p ) 【2 6 1 。肖秋生和徐慰慈在城市交通规划 一书中也曾定义过出行：人、车、货从出发点( 即起点) 到目的地( 即讫点) 移 动的全过程，分别称为居民出行、车辆出行和货物出行【3 6 1 。 而广州2 0 0 5 年居民出行调查对出行的定义是：具有某种目的，在可通行汽车 的道路上，步行时间超过5 分钟或使用交通工具出行距离超过5 0 0 米的才能称为 一次出行【2 l 】。 本文对出行的定义是：同时满足以下两个条件，即构成一次出行。 ( 1 ) 具有某种确定的目的； ( 2 ) 经由有路名的市区或市郊街、巷或道路。 此外，对于本文研究的公交出行，在国内外的资料中，没有对公交出行做出 统一的定义。并且由于各自研究的目的不同，有不同的命名规则。本文根据本论 文的研究目的以及研究方法，给公交出行给出了一个严格的定义，即在一次出行 中，出行的方式为公交车方式的出行。对于这一类的出行，后面都统称为公交出 行。 5 2 1 2 出行需求预测方法 交通需求预测是交通规划的一个重要组成部分，它的职能在于通过现有研究 区域的社会经济活动以及交通情况，推断出未来规划年该地区的交通数据，并使 该数据成为评价未来年份该地区交通情况的基础【3 7 l 。 把出行作为基本分析单元的模型被称为基于出行( t r i p - b a s e d ) 的模型。四阶 段需求分析方法是最典型的基于出行的交通需求预测理论，以土地利用和交通系 统的相互作用关系为理论基础，把研究区域划分为交通小区。具体的技术路线是： 第一阶段为出行生成，即预测规划年各交通分区产生的出行量以及各分区吸引的 出行量；第二阶段为交通分布，即预测未来规划年各个分区之间出行o d 分布； 第三阶段为方式划分，对每组起终点各交通方式所承担的出行比例进行预测；第 四阶段为交通分配，将每两个分区之间的出行量分配到现状路网的各条路段上【2 8 】。 交通方式分担预测就是对城市各交通小区之间及交通小区内部的各种交通方 式所分担的居民出行量做出预测，是交通需求预测的重要环节。 2 2 基于方式的出行行为分析理论基础 2 2 1 交通方式选择的影响因素 交通方式选择是出行行为研究的一个重要方面，由于出行个体属性的差异性 以及交通方式的固有特性，使得各种交通方式对不同群体具有不同的吸引程度。 并且，出行行为研究，重点在于研究不同属性群体之间的出行行为差异，并对产 生差异的内在或外部原因进行探讨【1 3 】。因此，在交通方式选择的影响因素分析时， 主要考虑个体属性以及出行属性的差异性。 在本研究中，借鉴国内外研究成果，将个体属性特征划分为个人属性、家庭 属性( 或称为个人的社会经济因素、家庭的社会经济因素) ，并充分考虑这些因素 对个体行为决策的影响，有利于更深入的了解个体的出行行为特征。 ( 1 ) 个人属性 个人属性是指个体本身所具有的特性，包括个人自然属性和社会属性。 根据调查数据库结构，定义个人的自然属性主要包括年龄、性别等不可更改 的自然拥有的属性；而个人的社会属性主要包括职业、是否为户主、驾照持有情 况、月票持有情况等在参与社会活动过程中所产生的属性，社会属性并不是固定 不变的。 ( 2 ) 家庭属性 6 家庭属性是指个体所在家庭具有的特性，类似于个人属性，家庭属性也可分 为家庭自然属性和家庭社会属性。 个体的家庭属性是以家庭为单位，影响家庭所有成员各种行为决策的因素。 同时，个体的家庭属性也充分体现出家庭成员之间的相互影响，比如家庭中有小 孩，则该家庭的其他成员肯定存在较多的接送行为。 个体的家庭属性主要包括家庭人口数、家庭拥有小孩数量、家庭月收入、家 庭月交通费、家庭居室数量、家庭居住面积、家庭拥有小汽车数量、家庭拥有电 动自行车数量、家庭拥有自行车数量等。 ( 3 ) 出行属性 出行属性是针对某次出行而言的，当出行的弹性程度不同时，其可能选择的 交通方式不同。当出行距离较远时，出行者会选择机动车方式出行，从而取代非 机动方式的出行。因此鉴于这些原因，出行属性主要包括出行时间、出行目的、 出行距离、活动时间等。 不过，属性之间并不存在明显的界限。因此，在具体的应用研究中要根据具 体研究目标予以适当的区分。 2 2 2 基于方式的出行行为特征指标体系 在出行行为研究中，研究的目的不同，其选择的指标也有较大差异。本节结 合本论文所要研究的内容，对后续研究的指标体系进行说明。 首先，为了更方便的了解出行的过程，图2 2 1 给出了一个工作出行的示意图， 即出行者由家至工作单位的过程，在这个过程中，出行者首先从家步行到公交站a 乘车，乘坐公共汽车1 在公交站b 换乘公共汽车2 到地铁站a 后再换乘地铁，到 地铁站b 后步行到工作单位上班。根据图2 2 1 ，我们可以看出在一个出行的过程 中，涉及的指标如下： 图2 - 2 i 出行和行程示意图 f i g 2 - 2 1t h es k e t c hm a po ft r i pa n dj o u r n e y ( 1 ) 行程指标 行程( j o u r n e y ) 在国外又称为出行肢( t r i pl e g ) 、出行段( s e g m e n t ) 等等， 7 m c g u c k i n 等人将其定义为采用任意交通方式完成的一个o d 对；亦即只要采用任 意交通方式产生了位移就可以定义为一个行程。 针对行程而言，其研究的指标主要包括行程距离、行程时耗、行程速度、行 程交通方式等。图2 2 1 中，出行者由公交站a 至公交站b 的所耗费的时间，即 为使用公交的行程时耗。出行者由公交站a 至公交站b 的路程，即为出行者使用 公交的行程距离。而在这个过程中，出行者采用了公交这种方式，则该行程的交 通方式为公交。 ( 2 ) 出行指标 图2 2 1 代表一个工作出行的全过程，在此过程中，我们主要研究的内容包括 出发时间、到达时间、到发地属性、出行交通方式组合、出行主交通方式( 即出 行方式) 、出行时耗、出行距离等。图2 2 1 中，出行者由家至工作单位所经过的 路程，即为其上班的出行距离。出行者由家至工作单位所耗费的时间，即为上班 的出行时耗。 在这里需要说明一下，在一次出行中，出行者所采用的交通方式的依次排列， 即为出行者这一次出行的交通方式组合。而对于出行的方式，当一次出行中只采 用了一种交通方式时，则该交通方式就是此次出行的交通方式；而当一次出行中 存在多种交通方式时，涉及到主交通方式的概念。 本文根据研究的需要，采用根据交通方式优先级别确定主交通方式的办法， 各种交通方式的优先级别如表2 2 1 所示。 表2 - 2 1 交通方式优先等级表 优先级别交通方式 优先级别交通方式 l 地铁 7 私人( 黑车) 2 公交8 驾驶、乘坐单位私人小汽车 3 小公共 9 自行车、电动自行车 4 班车1 0步行 5 摩托车l l 其他交通方式 6 出租车 在图2 2 1 中，出行者上班共使用了3 种交通方式：步行、公交和地铁。根据 表2 2 1 中交通方式优先等级的排定，可以确定其上班出行的主交通方式为地铁。 2 3 非集计型交通方式划分模型理论 非集计模型，也称为离散选择模型，以效用最大化理论为基础，并假设决策 者将选择效用最大的选项，模拟决策者在几个互斥的选项中所进行的选择。在交 通规划领域，非集计模型是以实际产生交通活动的个体为决策单元，并强调作为 行为决策单元的个体在一个可以选择的、选择肢又是相互独立的集合中，将选择 效用最大的选择肢。模型的构造以随机效用函数理论为基础，多采用计量经济学 的多变量离散选择模型来描述，对调查得到的数据不进行交通小区统计等处理而 直接用于建立模型。 本小节在引入效用最大化理论的同时，进一步深入分析一种典型的非集计模 型i d 酉t 模型，并对其详细的分类和模型特征进行了研究。 2 3 1 效用最大化理论 效用是人们价值观念的度量。当面临分配与选择时，不同的人对同一事物有 不同的态度，其中所体现的，正是每个人作为行为主体与其他人在价值原则上的 差异。从一般定性分析看，效用是人们的价值观念在决策活动中的综合表现，它 综合地表明决策者对风险所持有的态度。 效用最大化理论是基于效用理论的。它服从一个假说，那就是作为行为决策 单元的个体( 包括个人、家庭或某种组合) 在面对一个可以选择的、各选择肢相 互独立的集合时，会选择他认为对自己来说效用最大的选择分支。这一假定称为 效用最大化行为假说，它是所有非集计模型的理论基础，不管非集计模型的具体 形式如何，都首先假设选择过程服从这一假说【2 3 】。 为了引入效用最大化理论的数学表现形式，我们首先明确一下效用的概念。 所谓的效用( u t i l i t y ) 意味着各选择肢的吸引强度，而对于个体来说，也就是对各 种选择肢的偏爱程度，它是由选择肢特征和个体的社会经济属性共同决定的，可 以用下面的数学表达式来描述【3 8 】： u 如= ( s e ，a i ) o = 1 , 2 ，k ) ( 2 3 1 ) 其中，s e 个体疗的社会经济特征向量； 屯对个体n 来说选择肢f 的特征值向量； 巩反映个体刀喜好的函数，也即个体，l 的效用函数。 而效用最大化理论的数学表现形式即为：( 其中4 表示个体的选择方案集合) u 加，i 工j 4 ( 2 - 3 - 2 ) 根据以随机效用理论为基础的离散选择模型，式2 3 1 中的乩可以表示为： = 圪+ ( i = 1 , 2 ，k ) ( 2 - 3 - 3 ) 其中，表示个体刀选择方案i 的效用函数中的固定项，气表示个体刀选择方 案i 的效用函数中的概率项。也就是说，效用函数是由反映效用的确定项和不可知 项构成的。 9 根据效用最大化理论，个体刀选择方案i 的概率己可以写成如下形式： 最= p r o b ( u 加 ，i j ，j 4 ) = p r o b ( v o , + + ，i _ ，_ ，4 i ) ( 2 3 - 4 ) 其中，o 圪1 ，最= 1 。 拒 在具体形式上，效用函数可以由一种或多种函数形式表达，考虑到结果分析 和系数标定时的方便，目前通常采用线性函数作为效用函数的表达形式，即： 圪= 展 ( 2 - 3 - 5 ) 其中，展是待定系数，瓦是个体以的选择肢f 的第七个变量的特征值。 2 3 2l o g i t 模型理论 非集计模型是基于效用最大化原理的，根据效用函数中概率变动项气的不同 分布，非集计模型可以分为l o g i t 模型和p r o b i t 模型【1 9 1 。 l 0 百t 模型中，效用函数的概率项服从二重指数分布( g a m b e ld i s t r i b u t i o n ) ， 根据模型结构的不同，可以分为：b l 、m n l 、n l 等多种模型。 多项式l o g i t 模型( m u l t i n o m i a ll o g i tm o d e l ，简称m n l ) 是非集计模型中最 常用的模型之一。它是在假设公式2 3 3 中圪和气相互独立，并且气服从二重指 数分布的前提下推导出来的，即，具体表达式如下： ( 2 3 6 ) 式中，忍为个体刀选择第i 个选择肢的概率；圪为个体n 选择第i 个选择肢的 效用函数的固定项；4 为个体n 选择方案的集合。 特别地，当模型中个体n 选择方案的集合以中只有2 个选择肢时，则该模型 退化为两项l o g i t 模型( b i n a r yl o g i tm o d e l ，简称b l ) ，它是一种特殊的m n l 模 型，因此模型表达式与2 3 6 式相同。 由于m n l 模型假定气在各选择肢之间是相互独立的，因此模型具有i i a 特性。 所谓i i a 特性是指任意两个选择肢的选择概率的比值，不受其他任意选择方案的效 用函数的固定项的影响。但是，当各选择肢的随机项之间存在一定的关联时，i i a 假设便不再成立。此时，m n l 模型就会产生一定的偏差。 为了克服i i a 特性的制约问题，交通研究人员开发了m n l 模型的改进模型 - n l ( n e s t e d l o g i t ) 模型4 j l o j ( g u a d a g n ia n dl i t t l e 1 9 9 8 ；d ed i o so r t u z a r , 2 0 0 1 ) 。 n l 模型先根据相关性把m n l 模型中的选项分为几个大类，作为一层，然后再把 1 0 各类细分为几个小类，依此类推形成多层模型，其中每一层都是个m n l 模型。 可见，一个n l 模型就是由多个m n l 模型分层组成的系统。处于上层的模型通过 条件概率约束下层模型，而下层模型的总效用自然对数作为上层模型的变量。因 此，模型标定时从底层模型开始，从下到