交通的發(fā)生和吸引

1、第第 1 節(jié)節(jié)概述概述第第 2 節(jié)節(jié)發(fā)生與吸引交通量的影響因素發(fā)生與吸引交通量的影響因素第第 3 節(jié)節(jié)生成交通量的預(yù)測生成交通量的預(yù)測 重點(diǎn)重點(diǎn) 第第 4 節(jié)節(jié) 發(fā)生與吸引交通量的預(yù)測發(fā)生與吸引交通量的預(yù)測 重點(diǎn)重點(diǎn)交通調(diào)查交通調(diào)查 小區(qū)土地利用（面積、住宅、就業(yè)人小區(qū)土地利用（面積、住宅、就業(yè)人口等）口等） 小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量影響影響32D32D32D32D 發(fā)生與吸引交通量的預(yù)測是交通需求預(yù)測四階段預(yù)測中的第一發(fā)生與吸引交通量的預(yù)測是交通需求預(yù)測四階段預(yù)測中的第一階段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一。在本階段的任務(wù)階段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一。

2、在本階段的任務(wù)是求出對象地區(qū)的交通需求總量，即生成交通量是求出對象地區(qū)的交通需求總量，即生成交通量 (Trip Production)。然后，在此量的約束下，求出各個交通小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量。然后，在此量的約束下，求出各個交通小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量。 i j交通小區(qū)交通小區(qū)交通小區(qū)交通小區(qū)交通交通小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量示意圖小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量示意圖 交通與土地利用交通與土地利用 (Land Use) 有著不可分割的關(guān)系有著不可分割的關(guān)系 ,是影響交通是影響交通產(chǎn)生的主要因素之一。按照我國國家標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生的主要因素之一。按照我國國家標(biāo)準(zhǔn)城市用地分類與規(guī)劃建城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)設(shè)用地標(biāo)

3、準(zhǔn)規(guī)定，城市土地利用分規(guī)定，城市土地利用分10大類，分別為：居住用地；大類，分別為：居住用地；公共設(shè)施用地；工業(yè)用地；倉儲用地；對外交通用地；公共設(shè)施用地；工業(yè)用地；倉儲用地；對外交通用地；道路廣場用地；市政公共設(shè)施用地；綠地；特殊用地；水道路廣場用地；市政公共設(shè)施用地；綠地；特殊用地；水域及其他用地。域及其他用地。一、土地利用一、土地利用 走親訪友，購物等私人出行多；以家庭為單位的工作、業(yè)務(wù)等出走親訪友，購物等私人出行多；以家庭為單位的工作、業(yè)務(wù)等出行幾乎沒有。行幾乎沒有。 隨著家庭規(guī)模的增大，人均出行數(shù)減少，例如，購物可由一人隨著家庭規(guī)模的增大，人均出行數(shù)減少，例如，購物可由一人代替。代替

4、。A：將來人口將來人口a：將來家庭平均人口數(shù)將來家庭平均人口數(shù)T/人人規(guī)模規(guī)模(人人/家家)自由：自由：T = f (A a)1. 家庭家庭構(gòu)成與大小構(gòu)成與大小2. 年齡，性別年齡，性別 男性男性2650歲出行多，歲出行多， 女性女性1650歲出行多。歲出行多。1.121.871.751.661.942.072.041.951.781.721.601.371.090.700.000.501.001.502.002.5061 0162 0263 0364 0465 0566 0667 0年齡段年齡段平均出行次數(shù)平均出行次數(shù)(男男)1.091.841.781.621.711.901.881.731

5、.390.930.650.520.400.160.000.501.001.502.0061 0162 0263 0364 0465 0566 0667 0女性不同年齡的平均出行次數(shù)女性不同年齡的平均出行次數(shù)年齡段年齡段 3. 汽車汽車保有率保有率 汽車汽車保有率高，人均出行數(shù)增加。保有率高，人均出行數(shù)增加。 原因原因：(1)出行需求高的人買車，出行需求高的人買車，(2)有車后容易誘發(fā)出行。有車后容易誘發(fā)出行。 4. 自由自由時(shí)間時(shí)間 自由時(shí)間自由時(shí)間 = 24 - 生活生活必需時(shí)間必需時(shí)間(睡眠、飲食睡眠、飲食) - 約束約束時(shí)間（工作、學(xué)習(xí)）時(shí)間（工作、學(xué)習(xí)） 自由自由時(shí)間時(shí)間多多 出行出行

6、機(jī)會大機(jī)會大 自由出行量：自由出行量： T = at + b 式中式中 T：私用出行數(shù)；：私用出行數(shù)； t：自由時(shí)間自由時(shí)間； a，b：分別為系數(shù)分別為系數(shù)和常數(shù)。和常數(shù)。5. 職業(yè)職業(yè)、職務(wù)（如、職務(wù)（如圖圖 5-3 所所示）示）職業(yè)和工種的不同是造成出行量不同的主要原因之一，各國的居民出行數(shù)據(jù)職業(yè)和工種的不同是造成出行量不同的主要原因之一，各國的居民出行數(shù)據(jù)都表明了這一點(diǎn)。汽車司機(jī)、推銷員、采購員、業(yè)務(wù)員的平均出行多，工人、學(xué)都表明了這一點(diǎn)。汽車司機(jī)、推銷員、采購員、業(yè)務(wù)員的平均出行多，工人、學(xué)生、教師、行政管理人員的平均出行少。圖生、教師、行政管理人員的平均出行少。圖5-3給出了北京市給

7、出了北京市1986年的居民出行年的居民出行調(diào)查不同職業(yè)人員日平均出行次數(shù)調(diào)查結(jié)果。調(diào)查不同職業(yè)人員日平均出行次數(shù)調(diào)查結(jié)果。6. 外出外出率率外出率是工作中外出業(yè)務(wù)占總業(yè)務(wù)的比率。因外出率是工作中外出業(yè)務(wù)占總業(yè)務(wù)的比率。因工種、年齡的不同而異。工種、年齡的不同而異。7. 企業(yè)環(huán)境、性質(zhì)企業(yè)環(huán)境、性質(zhì)一般來說，一般來說，企業(yè)企業(yè)大大，業(yè)務(wù)處理量大，外出，業(yè)務(wù)處理量大，外出率高。率高。8. 家庭家庭收入收入 家庭收入也是影響出行，尤其是自由出行的主要因素之一。高收入家庭，汽家庭收入也是影響出行，尤其是自由出行的主要因素之一。高收入家庭，汽車購買率高，購物、娛樂等需求也高，平均出行次數(shù)多。車購買率高，

8、購物、娛樂等需求也高，平均出行次數(shù)多。圖圖5-3 不同職業(yè)人員日均出行次數(shù)不同職業(yè)人員日均出行次數(shù)9. 其他其他 天氣、工作日、休息日和季節(jié)等的不同也影響人們的出行。雨雪天氣、工作日、休息日和季節(jié)等的不同也影響人們的出行。雨雪天氣人們出行不便，出行量??；周一至周五工作日出行量大且時(shí)間集天氣人們出行不便，出行量?。恢芤恢林芪骞ぷ魅粘鲂辛看笄視r(shí)間集中，周六、周日等休息日出行量小且分散；炎熱的夏天和寒冷的冬天中，周六、周日等休息日出行量小且分散；炎熱的夏天和寒冷的冬天出行量小，春秋天氣候宜人出行多。出行量小，春秋天氣候宜人出行多。 一、概述一、概述 出行生成包括出行產(chǎn)生與出行吸引。由于兩者的影響因素

9、不同，出行生成包括出行產(chǎn)生與出行吸引。由于兩者的影響因素不同，前者以住戶的社會經(jīng)濟(jì)特性為主，后者以土地利用的形態(tài)為主，故前者以住戶的社會經(jīng)濟(jì)特性為主，后者以土地利用的形態(tài)為主，故有些方法需將出行產(chǎn)生和出行吸引分別進(jìn)行預(yù)測，以求其精確，也有些方法需將出行產(chǎn)生和出行吸引分別進(jìn)行預(yù)測，以求其精確，也利于下一階段出行分布的工作。當(dāng)住戶的社會經(jīng)濟(jì)特性和土地利用利于下一階段出行分布的工作。當(dāng)住戶的社會經(jīng)濟(jì)特性和土地利用形態(tài)發(fā)生改變時(shí)，也可用來預(yù)測交通需求的變化形態(tài)發(fā)生改變時(shí)，也可用來預(yù)測交通需求的變化。 而而出行生成交通量通常作為總控制量，用來預(yù)測和校核各個交出行生成交通量通常作為總控制量，用來預(yù)測和校核

10、各個交通小區(qū)的發(fā)生和吸引交通量。圖通小區(qū)的發(fā)生和吸引交通量。圖5.3-1列出了列出了OD表中發(fā)生交通量、表中發(fā)生交通量、吸引交通量和生成交通量三者之間的關(guān)系。吸引交通量和生成交通量三者之間的關(guān)系。發(fā)生發(fā)生、吸引交通量與生成交通量的關(guān)系表、吸引交通量與生成交通量的關(guān)系表 DO12jn合計(jì)合計(jì)1 O12 O2 i Oi m Om合計(jì)合計(jì)D1D2DiDnT發(fā)生交通量發(fā)生交通量吸引交通量吸引交通量生成交通量生成交通量1. 原單位法原單位法 原單位的求得原則通常有兩種，一是用居住人口或就業(yè)人口每原單位的求得原則通常有兩種，一是用居住人口或就業(yè)人口每人平均的交通生成量來進(jìn)行推算的個人原單位法，另一種就是以

11、不同人平均的交通生成量來進(jìn)行推算的個人原單位法，另一種就是以不同用途的土地面積或單位辦公面積平均發(fā)生的交通量來預(yù)測的面積原單用途的土地面積或單位辦公面積平均發(fā)生的交通量來預(yù)測的面積原單位法。不同方法對應(yīng)的選取的位法。不同方法對應(yīng)的選取的 原單位指標(biāo)也不同，主要有：原單位指標(biāo)也不同，主要有： （1）根據(jù)人口屬性以不同出行目的單位出行次數(shù)為原單位進(jìn)行預(yù)）根據(jù)人口屬性以不同出行目的單位出行次數(shù)為原單位進(jìn)行預(yù)測。測。 （2） 以土地利用或經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為基準(zhǔn)的原單位，即以單位用地面積以土地利用或經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為基準(zhǔn)的原單位，即以單位用地面積或單位經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為基準(zhǔn)對原單位進(jìn)行預(yù)測?；騿挝唤?jīng)濟(jì)指標(biāo)為基準(zhǔn)對原單位進(jìn)行預(yù)測

12、。 二、生成交通量的預(yù)測方法二、生成交通量的預(yù)測方法1.14 1.141.50 1.511.121.211.071.341.121.170.000.501.001.502.00上班下班上學(xué)放學(xué)回家生活文化娛樂工作外出回程其它根據(jù)人口屬性，按出行目的的不同預(yù)測。根據(jù)人口屬性，按出行目的的不同預(yù)測。北京市不同出行目的的出行率北京市不同出行目的的出行率(1986)【例【例1】圖】圖5-6是分有是分有3個交通小區(qū)的某對個交通小區(qū)的某對象區(qū)域，表象區(qū)域，表5-1是各小區(qū)現(xiàn)狀的出行發(fā)生量和是各小區(qū)現(xiàn)狀的出行發(fā)生量和吸引量，在某對象區(qū)域常住人口平均出行率吸引量，在某對象區(qū)域常住人口平均出行率不變的情況下，采

13、用出行次數(shù)法預(yù)測其將來不變的情況下，采用出行次數(shù)法預(yù)測其將來的出行生成量。的出行生成量。表表5-1 各區(qū)現(xiàn)狀的出行發(fā)生量和吸引量各區(qū)現(xiàn)狀的出行發(fā)生量和吸引量O D123合計(jì)合計(jì)人口人口(萬人萬人)1 28.011.0/15.02 51.020.0/36.03 26.010.0/14.0合計(jì)合計(jì)(萬次萬次/日日)28.050.027.0105.041.0/65.0出行生成出行生成量量 T T：T = 28.0 + 51.0 + 26.0 = 28.0 + 50.0 + 27.0 = 105.0T = 28.0 + 51.0 + 26.0 = 28.0 + 50.0 + 27.0 = 105.0現(xiàn)

14、狀常住人口現(xiàn)狀常住人口N N：N = 11.0 + 20.0 + 10.0 = 41.0N = 11.0 + 20.0 + 10.0 = 41.0將來常住人口將來常住人口M M：M = M = 1515. .0 + 360 + 36. .0 + 140 + 14. .0 = 650 = 65.0.0現(xiàn)狀平均出行率現(xiàn)狀平均出行率T/NT/N：T/N = 105.0 / 41.0 = 2.561T/N = 105.0 / 41.0 = 2.561( (出行數(shù)出行數(shù)/ /日、人日、人) )將來的生成交將來的生成交通量通量X X：X = M X = M * * (T/N (T/N )= 65.0 )=

15、 65.0 * * 2.561 = 166.5 2.561 = 166.5( (萬出行數(shù)萬出行數(shù)/ /日日) )2. 聚類分析法聚類分析法 聚類分析（聚類分析（Cross-Classification or Category Analysis）是出行生）是出行生成預(yù)測的另一個可選用的模型，英國人稱其為類型（別）分析，美國成預(yù)測的另一個可選用的模型，英國人稱其為類型（別）分析，美國人則稱其為交叉分類方法，它突出以家庭作為基本單元，用將來的出人則稱其為交叉分類方法，它突出以家庭作為基本單元，用將來的出行發(fā)生率求得將來的出行量。它與原單位法有很多相似之處，但又存行發(fā)生率求得將來的出行量。它與原單位法

16、有很多相似之處，但又存在很大不同。在很大不同。一定時(shí)期內(nèi)出行率是穩(wěn)定的一定時(shí)期內(nèi)出行率是穩(wěn)定的。家庭規(guī)模的變化很小。家庭規(guī)模的變化很小。 收入與車輛擁有量總是增長的。收入與車輛擁有量總是增長的。 每種類型內(nèi)的家庭數(shù)量，可用相應(yīng)于該家庭收入、車輛擁有每種類型內(nèi)的家庭數(shù)量，可用相應(yīng)于該家庭收入、車輛擁有量和家庭結(jié)構(gòu)等資料所導(dǎo)出的數(shù)學(xué)分布方法來估計(jì)。量和家庭結(jié)構(gòu)等資料所導(dǎo)出的數(shù)學(xué)分布方法來估計(jì)。 （1）聚類分析法必須服從的假定）聚類分析法必須服從的假定 【例題例題 5-2】 澳大利亞城市類別產(chǎn)生率。根據(jù)家庭規(guī)模、收入及家澳大利亞城市類別產(chǎn)生率。根據(jù)家庭規(guī)模、收入及家庭擁有小汽車數(shù)可將研究對象內(nèi)的家庭

17、分成不同的類別，表庭擁有小汽車數(shù)可將研究對象內(nèi)的家庭分成不同的類別，表 5.3-2給出給出的就是根據(jù)調(diào)查得到的不同類別家庭的平均出行率。的就是根據(jù)調(diào)查得到的不同類別家庭的平均出行率。表表 5.3-2 不同類別家庭的平均出行率不同類別家庭的平均出行率收入收入家庭規(guī)模家庭規(guī)模小汽車擁有率小汽車擁有率 低收入低收入 中等收入中等收入 高收入高收入 13人人 4人及以人及以上上 13人人 4人及以人及以上上 13人人 4人及以人及以上上 無無 3.4 4.9 3.7 5.0 3.8 5.1 1輛輛 5.2 6.9 7.3 8.3 8.0 10.2 2輛及以上輛及以上 5.8 7.2 8.1 11.8

18、10.0 12.9 已知：低收入、無小汽車、每戶已知：低收入、無小汽車、每戶 3人人100戶；低收入、無小汽車、戶；低收入、無小汽車、每戶每戶4人人200戶；中等收入、有戶；中等收入、有1小汽車、每戶小汽車、每戶4人人300戶；高收入、有戶；高收入、有2小汽車、每戶小汽車、每戶5人人50戶。戶。 則總出行為：則總出行為： 1003.4+2004.9+3008.3+5012.9=4455人次人次/日日（3 3）聚類分析的優(yōu)缺點(diǎn)）聚類分析的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)： 直觀、容易了解。直觀、容易了解。 資料的有效利用。資料的有效利用。 容易檢驗(yàn)與更新。容易檢驗(yàn)與更新。 可以適用于各種研究范圍可以適用于各種研究

19、范圍。缺點(diǎn)缺點(diǎn)： 每一橫向分類的小格中，住戶彼此之間的差異性被忽略。每一橫向分類的小格中，住戶彼此之間的差異性被忽略。 因各小格樣本數(shù)的不同，得到的出行率用于預(yù)測時(shí)，會失去其一因各小格樣本數(shù)的不同，得到的出行率用于預(yù)測時(shí)，會失去其一致的精確性。致的精確性。 同一類變量類別等級的確定是憑個人主觀，失之客觀。同一類變量類別等級的確定是憑個人主觀，失之客觀。 當(dāng)本方法用于預(yù)測時(shí)，每一小格規(guī)劃年的資料預(yù)測將是一項(xiàng)繁雜當(dāng)本方法用于預(yù)測時(shí)，每一小格規(guī)劃年的資料預(yù)測將是一項(xiàng)繁雜工作工作。 【例【例5-3】假設(shè)各小區(qū)的平均出行發(fā)生量與吸引量不變，試用例】假設(shè)各小區(qū)的平均出行發(fā)生量與吸引量不變，試用例5-1的的

20、數(shù)據(jù)求出將來的出行發(fā)生與吸引量數(shù)據(jù)求出將來的出行發(fā)生與吸引量。平均出行發(fā)生與吸引平均出行發(fā)生與吸引量量OD123合計(jì)合計(jì)1 2.5452 2.5503 2.600合計(jì)合計(jì)2.5452.5002.700 165.975166.375OD123合計(jì)合計(jì)1 38.1752 91.8003 36.400合計(jì)合計(jì)38.17590.00037.800將來出行發(fā)生與吸引量將來出行發(fā)生與吸引量(調(diào)整前調(diào)整前)OD123合計(jì)合計(jì)1 38.22 91.93 36.4合計(jì)合計(jì)38.390.337.9166.5將來出行發(fā)生與吸引量將來出行發(fā)生與吸引量(調(diào)整后調(diào)整后)二、增長率法（二、增長率法（Growth Facto

21、r Method）三、聚類分析法三、聚類分析法 在交通生成預(yù)測中，學(xué)習(xí)了聚類分析法。它不僅可以預(yù)測交通生成，在交通生成預(yù)測中，學(xué)習(xí)了聚類分析法。它不僅可以預(yù)測交通生成，本身也是發(fā)生與吸引交通量預(yù)測中的一種常用且有效的方法本身也是發(fā)生與吸引交通量預(yù)測中的一種常用且有效的方法。 （例題（例題5-6）假設(shè)規(guī)劃調(diào)查區(qū)的土地利用特性如表）假設(shè)規(guī)劃調(diào)查區(qū)的土地利用特性如表 5-6 所示，以小區(qū)所示，以小區(qū)1 為抽樣點(diǎn)，在不同小汽車占有的情況下，上班出行為抽樣點(diǎn)，在不同小汽車占有的情況下，上班出行 1h 的原單位計(jì)算的原單位計(jì)算如表如表 5-7。以小區(qū)。以小區(qū) 1 為抽樣點(diǎn)，得到上班出行為抽樣點(diǎn)，得到上班出

22、行 1h 內(nèi)，出行吸引量與職內(nèi)，出行吸引量與職位數(shù)的關(guān)系如表位數(shù)的關(guān)系如表 5-8，計(jì)算出行的發(fā)生與吸引量。，計(jì)算出行的發(fā)生與吸引量。 表表 5-6 規(guī)劃區(qū)域的土地利用特征規(guī)劃區(qū)域的土地利用特征小區(qū)小區(qū) 發(fā)生特征發(fā)生特征 C （小汽車擁有戶數(shù)）（小汽車擁有戶數(shù)） 吸引特征吸引特征 C( 職位數(shù)職位數(shù) ) 0 1 2 3 基礎(chǔ)工業(yè)基礎(chǔ)工業(yè) 服務(wù)行業(yè)服務(wù)行業(yè) 1 10 30 20 15 400 300 2 25 60 40 30 500 600 3 15 50 50 30 250 350 表表 5-7 出行發(fā)生情況出行發(fā)生情況小汽車擁有小汽車擁有 ( 輛輛 / 戶戶 )上班出行上班出行 1 h 發(fā)

23、生次數(shù)發(fā)生次數(shù)戶數(shù)戶數(shù)發(fā)生原單位發(fā)生原單位 ( 次次 /h)055105.513603012.023102015.532551517.0表表 5-8 出行吸引情況出行吸引情況行業(yè)行業(yè)上班出行上班出行 1h 吸吸引次數(shù)引次數(shù)職位數(shù)職位數(shù)基礎(chǔ)工業(yè)基礎(chǔ)工業(yè)9004002.25服務(wù)業(yè)服務(wù)業(yè)5253001.75表表 5-9 出行發(fā)生量出行發(fā)生量 1 55 360 310 255 980 2 137.5 720 620 510 1987.5 3 82.5 600 775 510 1967.5 合計(jì)合計(jì) 275 1680 1705 1275 4935 1929.55431472.521162108622483581633.51214.5合計(jì)合計(jì)2672.52262.54935表表 5-10 出行吸引量出行吸引量 選用多元回歸分析法時(shí)，應(yīng)該注意自變量之間的相互獨(dú)立性。該選用多元回歸分析法時(shí)，應(yīng)該注意自變量之間的相互獨(dú)立性。該方法也不能表現(xiàn)因土地利用的變化帶來的人們出行行為的變化以及由方法也不能表現(xiàn)因土地利用的變化帶來的人們出行行為的變化以及由于交通條件的改善引起人們出行能力的增強(qiáng)。于交通條件的改善引起人們出行能力的增強(qiáng)。 回歸預(yù)測的規(guī)范步驟可分為建立模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蛯?shí)施預(yù)測三