居民出行时间选择及拥挤收费政策

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1、第5卷第3期交通运输工程学报Vol15No132005年9月JournalofTrafficandTransportationEngineeringSept.2005文章编号:167121637(2005)0320105206居民出行时间选择及拥挤收费政策121李志瑶,隽志才,宗芳(11吉林大学交通学院,吉林长春130025;21上海交通大学交通运输研究所,上海200052)摘要:应用基于活动的出行需求预测方法,分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素,分别建立了出发和到达时间选择模型,用长春市居民

2、出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策,证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18%,而且可以抑制小汽车出行,调整城市交通方式分配结构,说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。关键词:交通规划;出行需求预测;出行时间;拥挤收费;政策;非集计模型中图分类号:U49111文献标识码:AResidenttraveltimechoiceandcongestionpricingpolicy121LiZhi2yao,JuanZhi2cai,Zon

3、gFang(11SchoolofTransportation,JilinUniversity,Changchun130025,China;21InstituteofTransportation,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200052,China)Abstract:Thedistributionrulesofresidenttraveltimeandtheinfluencefactorsofresidenttraveltimechoicewereanalysedbyacti

4、vity2basedtraveldemandforecastingmethod,twotimechoicemodelsthatcouldforecastthetimeofthestartandendpointsofatripweredevelopedrespectively,themodelswereestimatedandvalidatedwiththesurveydatainChangchuncity.Itisprovedthattwostrategiesofincreasingcarcostsinpeakpe

5、riodsnotonlycanreduceresidenttravelby18%inpeaktimeperiods,butalsorestrainresidenttravelbycarandadjusttrafficmodestructureinurbanarea.Theresultsindicatethatestablishedactivity2basedtimechoicemodelscancompletelyandeffectivelyevaluatetransportationmanagementpolic

6、y.5tabs,3figs,7refs.Keywords:trafficplanning;traveldemandforecasting;traveltime;congestionpricing;policy;disaggregatedmodelAuthorresume:LiZhi2yao(19632),female,professor,86243125390542,lizhiyao@ccu2edu.cn.间的管理。例如日本实行的抑制高峰时间出行和弹0引言性工作制等交通拥挤对策;新加坡的区域许可证制近年来,随着城市

7、交通拥挤状况日益严重,交通度,规定在本国工作日的早晚高峰时间进入市中心需求管理也越来越得到人们的重视。欧、美、日等国的商务聚集地区实行征收道路使用费的制度;美国自20世纪80年代以后提出了许多出行需求管理策的交通需求管理组织也号召各公司实行弹性工作制[1]略,主要包括鼓励公交、限制私人小汽车出行等对居等时间管理制度。从这些例子可以看出,许多需民出行方式的引导,以及实施时差出勤等对出行时求管理措施都试图在时间上分散交通需求,缓解早收稿日期:2005203215基金项目:高等学校博士学科点基金项目(2003018300

8、8)作者简介:李志瑶(19632),女,吉林长春人,长春大学教授,吉林大学博士研究生,从事交通运输规划与管理研究.106交通运输工程学报2005年晚高峰的交通压力。然而实践证明,TDM(Trans2预测从出行的起点到目的地之间的驻停;而基于单portationdemandmanagement)政策的实施未必都位的子往返行程模型预测从单位出发到单位终止的能取得

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