道路交通规划-5.1

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第五章交通的发生与吸引第一节概述第二节影响出行生成的因素第三节生成交通量的预测重点第四节发生与吸引交通量的预测重点 第五章交通的发生与吸引 第一节概述 第一节概述 第二节发生与吸引交通量的影响因素一、土地利用1、住宅用地是交通的主要发生源和居民出行的主要起讫点。2、公共设施用地包括行政办公用地、商业金融业用地等，也是交通的主要发生源。3、工业用地是工作日上班交通的主要发生源。4、仓储用地是货物的主要集散点，因此是货物交通的主要发生源。土地利用和交通互为因果关系。二、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，人均出行次数减少，例如，购物可由一人代替。 第二节发生与吸引交通量的影响因素不同居室数量家庭出行情况（北京某区，2005年） 第二节发生与吸引交通量的影响因素三、年龄、性别16~50岁出行多，分布有差异。 第二节发生与吸引交通量的影响因素不同年龄的平均出行次数 第二节发生与吸引交通量的影响因素 第二节发生与吸引交通量的影响因素四、汽车保有率汽车保有率高，人均出行次数增加。原因：(1)出行需求高的人买车，(2)有车后容易诱发出行。 第二节发生与吸引交通量的影响因素五、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+bt：自由时间；a，b：系数和常数。 第二节发生与吸引交通量的影响因素六、职业和工种司机、推销、市场开拓人员出行多，教师、学生出行少。 第二节发生与吸引交通量的影响因素七、外出率因工种、年龄的不同而异。八、企业环境企业大，外出率高。九、收入收入高，出行机会多。北京>30000元家庭出行率2.61次/人〉均值2.20次/人(2005年调查)十、其他天气、周日、季节等。 第三节生成交通量的预测一、概述出行生成就是从土地利用到出行这一过程中的一种过渡产物。如用地建造住宅或商场等，就会有出行生成，接着就会有出行的开始。出行可分为由家出行和非由家出行。前者又可分为上班和非上班。按出行目的分又可分为上班van、上学、自由（购物、社交）和业务等。出行生成有两种单位：人、车。出行生成包括出行产生与出行吸引。出行生成交通量通常为总量控制。 第三节生成交通量的预测二、生成交通量的预测方法生成交通量的预测方法有原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法。除此之外，还有利用研究地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析法等方法。1、原单位法原单位法的求得原则通常有两种：一是用居住人口或就业人口每人平均的交通生成量来进行推算的个人原单位法；另一种就是以不同用途的土地面积或单位办公面积平均发生的交通量来预测的面积原单位法。（1）根据人口属性以不同出行目的的单位出行次数为原单位进行预测。（2）以土地利用或经济指标为基准的原单位，是以单位用地面积或单位经济指标为基准对原单位进行预测。 第三节生成交通量的预测预测不同出行目的生成交通量可采用如下方法：m：出行目的；s：人口属性。：某出行目的和人口属性的单位（平均）出行次数；Ns：某属性的人口；Tm：某出行目的为m的出行生成量；T：研究对象地区总的生成交通量。 第三节生成交通量的预测根据人口属性，按出行目的的不同预测。由个人出行调查数据统计获取。 第三节生成交通量的预测出行目的和性别、居民身份的关系(2000) 第三节生成交通量的预测【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） 第三节生成交通量的预测出行生成量：T=28.0+51.0+26.0=28.0+50.0+27.0=105.0（万次）现状常住人口：N=11.0+20.0+10.0=41.0（万人）将来常住人口：M=15.0+36.0+14.0=65.0（万人）现状平均出行率T/N：T/N=105.0/41.0=2.561(次/日.人)将来的生成交通量：X=M*(T/N)=65.0*2.561=166.5(万次/日) 聚类分析法（CrossClassificationorCategoryAnalysisMethod）是出行生成预测的另一个可选用的模型。英国人称其为类型（别）分析，美国人称其为交叉分类方法，它突出以家庭为基本单元，用将来的出行发生率求得将来的出行量。聚类分析首先用在美国的普吉湾（PugetSound）区域交通调查中。（1）必须服从的原则A、一定时期内出行率是稳定的；B、家庭规模的变化很小；C、收入与车辆拥有量总是增长的；D、每种类型内的家庭数量，可用相应于该家庭收入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出的数学分布方法来估计。第三节生成交通量的预测2、聚类分析法 第三节生成交通量的预测（2）构造聚类分析模型的步骤A、有关家庭的横向分类B、把每个家庭定位到横向分类C、对其所分的每一类，计算其平均出行率D、计算各分区的出行发生。式中，——i区出行产生书的计算值；——C类家庭的平均出行率；——i区内的C类家庭数。 (3)聚类分析法的优缺点:优点：A、直观、容易了解；B、资料的有效利用；C、容易检验和更新；D、可适用于各种研究范围。缺点：A、每一横向分类的小格中，住户彼此之间的差异性被忽略；B、因各小格样本数的不同，得到的出行率用于预测时，会失去其一致的精确性；C、同一类变量类别等级的确定是凭个人主观，有失客观；D、当本方法用于预测时，每一小格规划年的资料预测将是一项繁杂工作。第三节生成交通量的预测 第三节生成交通量的预测3、个人分类法个人分类方法（Person-CategoryApproach)是对基于家庭的分类模型的一种替代方法。i地区的出行发生量为：式中，tj表示出行率，即在某一段时间内j类人中平均每人的出行次数；Ti表示i小区内各类居民的总出行数；Ni为i小区的居民总数；aji为i小区的j类居民的百分率 第三节生成交通量的预测它与前述的基于家庭的类别分析法相比具有如下优点：A、个人出行产生模型同经典的交通需求模型的其它部分完全兼容，它们都是基于出行者而不是基于家庭；B、也可采用交叉分类方法；C、建立个人分类模型所需要的样本数比基于家庭模型少几倍；D、很容易考虑人口统计的变化；E、个人分类较家庭分类预测起来更容易。个人分类模型的主要限制是很难兼顾家庭间的相互影响、家庭的花费和预算。