慢行交通需求預測方法研究

摘 要：城市慢行交通需求量預測在我國交通規劃領域扮演著越來越重要的角色。通過對我國慢行交通規劃現狀情況的研究，歸納總結了幾種適應于我國慢行交通情況的需求量預測方法，并且分析和比較了歸納方法的適用范圍。

關鍵詞：慢行交通；出行量；預測方法

前言

隨著我國交通規劃的發展，以及低碳環保出行、交通安全、出行便捷等客觀需求，慢行交通逐漸被交通規劃者納入主要考慮的范疇。慢行交通規劃主要是定指標和設計指引，例如存車設施、人行道路的規模；探討所制定的規劃如何有效實施；提出資金、政策等建議。其中最重要的一項任務便是進行慢行交通需求預測，本文將通過對我國慢行交通發展現狀研究，總結歸納出四種適應我國慢行交通出行需求量的預測方法。

1 我國慢行交通現狀概述

我國交規起步較晚，交規人員在實際工作中，由于慢行交通數據的難獲得性、人們慢行交通意識較為落后以及慢行交通整體發展環境較為弱勢等原因，使得其預測方法并沒有發展到與機動車相當的水平，甚至只是交通規劃項目中一筆帶過的內容。近年來交規人員逐漸接觸到慢行交通規劃的項目（慢行區域交通規劃、慢行交通路線規劃、換乘接銜區域自行車停放車位規劃等）。學者也開始將慢行交通納入重點考慮的對象范疇。因此，慢行交通需求預測研究變得尤為重要。

2 慢行交通需求預測方法

現有預測方法的資料比較散雜，本文總結了四種適應于我國慢行交通發展的需求預測方法。

2.1 四階段法

四階段模型分為出行發生、出行分布、方式劃分、流量分配四個階段。其中，計算慢行交通需求量最關鍵部分便是交通方式劃分。本文以Logit模型方式劃分為例，如圖1所示，方式選擇中重要的一步便是確定慢行交通的效用函數，從而建立選擇慢行交通方式的MNL模型，結合根據出行發生與出行分布確定的居民出行OD矩陣，計算出慢行交通的分擔量。最后，流量分配是將選擇慢行交通的出行量分配到交通網絡中的各個路段或者線路上，包括慢行交通專用道路的流量分配量。

2.2 基于活動鏈的需求預測模型

本文以計量經濟學模型中日活動計劃模型為基礎模型[1]，著重闡述基于活動模型的需求預測模型如何運用于慢行交通研究。該模型需要對居民日出行活動進行調查，通過歸納總結居民基于往返行程的日出行特征，確定模型各層選擇肢，從而搭建多層Logit（NL）模型[2]。如圖2所示，NL模型中的三個模型（活動計劃模型、時間分布模型、方式選擇模型）需要考慮Logsum（下層模型總效用的自然對數）。

在該模型中，活動計劃模型相對來說是比較重要的部分。根據樣本調查所得數據，將一天中的各類往返行程按照一定的分類原則進行。通過對該模型主要影響因素以及上下層模型總效用變量進行分析，構建出日活動計劃模型，并結合方式選擇模型等，搭建慢行交通需求預測模型。基于活動鏈的出行預測模型可以結合四階段法的交通分配進行道路慢行交通量分配。

2.3 出行率法

不同土地利用情況會產生不一樣類型和強度的出行活動， 因而在一定程度上便影響著交通結構。交通出行率也就是反應這種關系的重要指標[3]。慢行交通需求量預測方法可以通過確定商業網點、接銜區域等自行車或是步行方式出行率，然后，便可以根據出行率確定慢行交通方式的需求量。

其中，慢行交通的出行生成率可以利用建立與其影響因素的關系來確定。出行率的分析方法可以利用平均生成率法、參考調查點法、曲線回歸法等。

在確定出行率后，可以利用如下公式確定慢行交通出行需求量。

2.4 經驗預測法

經驗預測法（素描規劃）消耗相對少的時間，能比較容易的計算出慢行交通出行量。國外Behnam、Davis King、Robertson、Matlick、Ercolano、Olson和Spring等人都先后詳細地利用經驗預測法預測出慢行交通出行量[4]。國內近些年在一些交通規劃的項目報告也出現了一些慢行交通出行量預測的經驗公式。這些經驗公式通常是出行量（人流量）與商業面積、住宅居住面積、人口年齡結構等的回歸公式。

本文以Matlick提出的經驗公式為例，說明步行出行量的預測方法。該經驗公式主要利用了家庭數據以及居民出行調查樣本比例。首先先確定選定交通走廊的步行范圍；需要確定出行吸引區域的類型（學校、公園、商場等），然后根據吸引區域類型確定單位人口數以及人均出行次數。最終確定出行量的經驗公式。

3 方法比較

四階段法在城市綜合交通規劃項目中應用最為廣泛，該模型可以運用到一些老城區整體慢行交通規劃、城市綜合交通規劃以及慢行交通相關項目影響評價等。雖然該方法預測效果較好，誤差相對較小，但由于該預測方法需要大量的社會經濟調查數據、居民出行調查數據、地理信息數據等，通常耗費大量的人力物力。

近幾年來，基于出行鏈的出行需求預測方法在交規中呼聲較高，它考慮到以交通主體的人為本，預測精度相對高。但是基于活動的建模數據獲得性差、質量低等問題也是該種方法推廣的主要問題。此方法可以結合傳統的四階段法進行求解，進行慢行交通出行量預測。

出行率法、描述規劃法相較前兩種方法操作實施更為簡易，所需數據來源容易（所用數據來自人口普查數據或是其他交通調查中的數據），且預測周期短，但是預測精度低。可以利用這兩種方法評估某種設施或是某個區域改造影響（例如評估某種設施項目施行后機動車行駛距離或排放量）、非機動車停車位、步行街規劃等。

4 結束語

我國慢行交通現狀反映出很多問題，例如步行專用道與非機動車道混用、機動車道占用非機動車道、非機動車道設計不合理甚至一些地方沒有設置非機動車道等，這些問題都表明了慢行交通的規劃工作已經刻不容緩。在規劃工作中需求量預測顯得尤為重要，本文介紹比較了四種常用需求預測方法。四階段作為傳統的交通出行預測方法，具有其他幾種方法無法比擬的優越性。但在實際應用中，由于缺乏數據等原因，交規人員通常會考慮輸入數據簡單、可操作性強的預測方法。

參考文獻

[1]雋志才，李志瑤，宗芳.基于活動鏈的出行需求預測方法綜述[J].公路交通科技，2005，01（22）：108-113.

[2]宗芳，雋志才，張慧永.基于活動的日活動計劃模型[J].吉林大學報，2007，11（37）：1294-1299.

[3]杜華兵，陳金川，郭繼孚.北京市辦公建筑交通出行率研究[J].交通運輸系統工程與信息，2007，06（07）：90-93.

[4]Guidebook on Methods to Estimate Non-Motorized Travel：Supporting Documentation[P]，1999.

作者簡介：高小林（1989，1-），女，陜西西安，碩士研究生，研究方向：交通運輸工程。

李德龍（1987，5-），男，陜西西安，碩士研究生，研究方向：載運工具運用工程。