第四章 交通的发生与吸引

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1、4.1概述4.2影响交通量产生的因素4.3生成交通量的预测重点4.4发生、吸引交通量的预测重点几个概念◦交通生成量：交通区域（step.1）◦交通发生与吸引：交通小区(step.2)OD表中发生交通量、吸引交通量和生成交通量三者之间的关系：1.土地利用性质：◦住宅区、工厂、机关、学校、商业中心等等2.家庭构成与大小◦家庭规模和人口组成3.年龄、性别4.汽车保有率5.职业、工种6.自由时间7.企业规模、性质8.家庭收入9.其他76.0465.675.835.795.885.7

2、85.37543户出行率(次/户)2.292.372.252.192.122.12出行率(次/人)2100123455以上居室数不男性同年龄的平均出行次数不同女性年龄的平均出行次数北京市2000年日平均出行次数432.972.92.963.052.972.582.522.62100.06出行次数/日北京市平均出行率户人口数有车无车户出行率(次出行率(次/户出行率(次出行率(次//户)人)/户)人)12.522.522.632.6324.752.374.662.3336.872.296.592.248.5

3、62.148.12.03510.0229.611.92合计6.192.275.512.23北京市不职业、职务日平均出行次数1.原单位法2.聚类分析法3.个人分类法1．原单位法sT（amNs）mss◦am——某出行目的和人口属性的单位出行次数，亦被称为出行原单位；◦N——某属性的人口；s◦T——研究对象地区总的生成交通量；◦m——人口属性（常住人口、就业人口、工作人口、流动人口）（开车者、坐车者、利用公交者）；◦s——出行目的（上班、业务、上下学、购物……）。sa由居民出行调查数据统计获得

4、m图不同出行目的的人均出行原单位①直接使用现状调查中得到的原单位数据。②将现状调查得到的原单位乘以其他指标的增长率来推算，即增长率法。③最常用的也是最主要的为函数法。通常按照不同的出行目的预测不同出行目的的原单位。其中，函数的影响因素（或称自变量）多采用性别、年龄等指标。【例1】图1是分有3个交通小区表1各区现在的出行发生量和吸引量的某对象区域，单位：万出行数/日表1是各小区现状D人口(万人)(现123合计的出行发生量和O在/将来）吸引量，在常住128.011.0/15.0人口平均出行次251.

5、020.0/36.0数不变的情况下，326.010.0/14.0采用单位出行次合28.050.027.0105.041.0/65.0计数法预测其将来的出行生成量。图1某对象区域小区划分示意图现状出行生成量◦T=28.0+51.0+26.0=28.0+27.0+50.0=105.0万次现状常住人口◦N=11.0+20.0+10.0=41.0万人将来常住人口单位出行次数因参与者的个人属性（年龄、性别、职业◦15.0+36.0+14.0=65.0万人等）不同而变动人均单位出行次数◦T/N=105.0/

6、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2．聚类分析法聚类分析首先在美国的普吉湾（PugetSound）区域交通调查中，是一个基于土地利用的出行生成模型。其基本思想是把家庭按类型分类，从而求得不同类型家庭的平均出行率。该研究认为小汽车拥有量、家庭规模和家庭收入是决定交通发生的三个主要影响因素。nPiQcNcic1【例2】澳大利亚城市类别产生表2不同类别家庭的平均出行率率。根据家庭规模、收入及家庭拥有小汽车数可将研究对

7、象内的家庭分成不同的类别，表2给出的已知：低收入、无小汽车、每户3人100户；低就是根据调查得收入、无小汽车、每户4人200户；中等收入、有1小汽车、每户4人300户；高收入、有2小到的不同类别家汽车、每户5人50户。庭的平均出行率。3．个人分类法个人分类法(Person-CategoryApproach)是对基于家庭的分类模型的一种替代方法。如果令表示出行率，即在某一段时间内类人中平均每人的出行次数；表示小区各类居民的总出行数；为小区的居民总数；为小区的类居民的百分率。从而可得到地区的出行发生量的

8、为：TiNiajitj1.原单位法2.增长率法3.聚类分析法4.函数法1、原单位法OibxiDjcxj◦其中，i,j：小区编号；◦X：属性变量；◦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）。【例2】假设小区的出行发生率和吸引率不变，试用例1的数据求出将来的出行发生与吸引量。◦解题：求出各小区的发生率和吸引率D人口(万人)(现在123合计O/将来）128.011.0/15.02